ETF基金績效評價(jià)研究

吳娣 喻文琴 王明宇

摘 要：本文梳理了國內(nèi)研究基金績效評價(jià)的傳統(tǒng)理論，共選取12個(gè)適合用來分析ETF業(yè)績的指標(biāo)進(jìn)行因子分析。選取的111只樣本基金是在2004—2017年發(fā)行，并延續(xù)到2020年的上市股票型ETF。因子分析得出當(dāng)前的ETF基金研究指標(biāo)可分成三類，分別是收益因子、抗風(fēng)險(xiǎn)能力因子和管理能力因子。根據(jù)這三類指標(biāo)將樣本聚成7類，研究得出大部分的上市股票型ETF基金都具備良好的分散風(fēng)險(xiǎn)能力，各類基金績效之間相差較大。

關(guān)鍵詞：ETF基金;業(yè)績評價(jià);因子分析在;實(shí)證分析;因子分析

中圖分類號(hào)：F832.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-0298（2021）01（b）--04

ETF作為金融市場上進(jìn)行資源配置的主要被動(dòng)型投資工具，對于投資理念的轉(zhuǎn)變意義深遠(yuǎn)，影響著市場結(jié)構(gòu)變化與投資者行為。從2004年至今，ETF基金市場已經(jīng)成為我國金融市場的有利補(bǔ)充。在開放式基金研究領(lǐng)域里，中國學(xué)者提供了不同的研究理念與視角，但總體上對ETF的研究還處于初級(jí)階段，需要更系統(tǒng)的評價(jià)體系。基于此，本次研究通過因子分析模型，為投資者展現(xiàn)了ETF基金市場的發(fā)展現(xiàn)狀，為監(jiān)管提供監(jiān)管ETF市場的思路，從而有助于形成一個(gè)更為科學(xué)、健康的ETF市場。

1 理論基礎(chǔ)及指標(biāo)構(gòu)建

1.1 國內(nèi)外學(xué)者理論研究綜述

國外學(xué)者在20世紀(jì)提出了三大經(jīng)典收益評價(jià)指標(biāo)：Sharpe在1964年提出資產(chǎn)定價(jià)模型，并發(fā)展出超額收益率。Treynor在1966年引入系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)提出風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整收益指標(biāo)特雷諾指數(shù)。Jensen在1968年提出風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整收益的超額收益率。此后學(xué)者轉(zhuǎn)向擇時(shí)能力、持續(xù)性方面研究。Treynor與Mazuy（1966）首次將基金經(jīng)理的擇時(shí)能力量化，提出T-M模型。Henriksson與 Merton（1981）在T-M模型中加入市場環(huán)境變量，創(chuàng)造出H-M模型。

國內(nèi)的基金績效評價(jià)研究發(fā)展較為緩慢，主要是借鑒國外較為成熟的理論與指標(biāo)進(jìn)行實(shí)證研究。曾忠東等（2010）研究得出ETF組合相對傳統(tǒng)指數(shù)投資，對標(biāo)的指數(shù)的跟蹤誤差最小，能更好使套利的成功率最大化。張崢等（2012）認(rèn)為雖然ETF二級(jí)市場具有價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能，并造成ETF的異常折溢價(jià)，但其認(rèn)為此類異常折溢價(jià)并不是真正的套利機(jī)會(huì)，證明上證50ETF定價(jià)效率高。劉偉等（2009）從金融高頻數(shù)據(jù)的角度進(jìn)行研究ETF套利，發(fā)現(xiàn)ETF交易量和價(jià)格變化具有周期性， 開盤階段ETF交易價(jià)格波動(dòng)大， 市場流動(dòng)性好， 套利機(jī)會(huì)較多， 套利成本較小。

1.2 基金評價(jià)指標(biāo)

目前學(xué)術(shù)界提出的基金評價(jià)方法種類繁多，經(jīng)過系統(tǒng)梳理，將主要的評價(jià)指標(biāo)匯總， 如表1所示。

2 ETF基金績效評價(jià)的實(shí)證分析

2.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

自2004年第一只ETF——華夏上證50ETF誕生以來，經(jīng)過近年來的爆發(fā)式增長，ETF基金產(chǎn)品市場不斷豐富。鑒于ETF基金數(shù)據(jù)的易得性與研究數(shù)據(jù)的有效性，本次研究選取2004—2017年成立的且在考察期間正在運(yùn)行的股票型ETF基金產(chǎn)品。經(jīng)過篩選，共選取111只上市股票型ETF基金產(chǎn)品作為研究對象。

基金樣本來源于WIND數(shù)據(jù)庫、RESSET金融研究數(shù)據(jù)庫，并借助EXCEL2016和SPSS19.0軟件對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析計(jì)算。

2.2 對所選取的ETF指標(biāo)進(jìn)行因子分析

2.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

首先， 需要對各組數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，以消除各類指標(biāo)之間單位等方面的差異影響。

其次，需要對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)一步檢驗(yàn)與度量，以檢驗(yàn)各變量進(jìn)行因子分析的可行性。經(jīng)過檢驗(yàn)，結(jié)果如表2所示。

由表2可知，巴特利球度檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀測值為2410.0250，在α等于0.05的顯著性水平下，拒絕零假設(shè)，認(rèn)為相關(guān)系數(shù)矩陣與單位陣之間具有顯著差異，根據(jù)度量標(biāo)準(zhǔn)判斷原有變量適合進(jìn)行因子分析。

2.2.2 因子分析

因子分析是以較少的獨(dú)立因子反映原有變量的絕大部分信息，是降低維度的重要手段，其使用的前提為所選變量之間存在相關(guān)關(guān)系。

借助因子分析方法，可以將所選取的12個(gè)評價(jià)指標(biāo)歸類為3類主因子，經(jīng)過計(jì)算得出其總特征值大于1，初始特征值累積率以及旋轉(zhuǎn)后的累積貢獻(xiàn)率都近似80%，說明這3類主因子對樣本數(shù)據(jù)的解釋效果較好，可以作為研究的主成分。

將這12個(gè)評價(jià)指標(biāo)分成三類，可以比較直觀地分析出不同類別基金之間的差異。第一類因子包括Calmar、Sharpe、Sortino、 Treynor、Jensen和信息比率，這6類指標(biāo)主要解釋了基金的收益水平，稱其為收益因子A1;第二類因子包括Beta、下行風(fēng)險(xiǎn)、年化波動(dòng)率和跟蹤誤差，這4類因子主要解釋了基金的風(fēng)險(xiǎn)水平，稱其為抗風(fēng)險(xiǎn)因子A2;第三類主要包括選時(shí)能力、折溢價(jià)率，稱為管理能力因子A3，如表3所示。

2.3 聚類分析

借助多元統(tǒng)計(jì)分析方法——聚類分析，可以將不同事物中所包含的個(gè)體依據(jù)事物特性進(jìn)行分類，即聚類的原則是同一類別具有較高的相似性，不同類別中的個(gè)體差異性很大。接下來對A1、A2、A3這三個(gè)因子進(jìn)行聚類分析，具體過程如下。

2.3.1 確定聚類數(shù)目——碎石圖

如圖1所示，由于類的凝聚，類間距被逐漸拉大。類間距在聚成9類之前增大幅度較小，呈山峰狀，但到7類之后，類間距迅速拉大。根據(jù)類間距越小，相似程度越高的原則，本次研究認(rèn)為將上述指標(biāo)聚成7類為宜。

2.3.2 各類基金的因子得分情況

通過SPSS19.0軟件計(jì)算可以得到各類基金的因子得分情況，具體結(jié)果如表4所示。

經(jīng)過對各類因子得分情況的進(jìn)一步觀察分析，可以將目前基金市場上的基金歸結(jié)為以下幾種類別，如圖2所示。

第一類屬于收益能力良，抗風(fēng)險(xiǎn)能力弱，管理能力良;第二類屬于收益能力憂，抗風(fēng)險(xiǎn)能力良，管理能力弱;第三類屬于收益能力良，抗風(fēng)險(xiǎn)能力優(yōu)，管理能力弱;第四類屬于收益能力優(yōu)，抗風(fēng)險(xiǎn)能力良，管理能力弱;第五類屬于收益能力憂，抗風(fēng)險(xiǎn)能力憂，管理能力優(yōu);第六類屬于收益能力弱，抗風(fēng)險(xiǎn)能力憂，管理能力優(yōu);第七類屬于收益能力弱，抗風(fēng)險(xiǎn)能力良，管理能力優(yōu)。

2.3.3 實(shí)證結(jié)果及分析

在聚類分子中，第五類基金的因子得分均值為4.2066，為第一階梯ETF，主要包含廣發(fā)中證全指信息技術(shù)ETF、南方中證500信息技術(shù)ETF、易方達(dá)滬深300非銀ETF，其抗風(fēng)險(xiǎn)能力貢獻(xiàn)最大。第二、六、七類ETF基金為第二階梯ETF，其管理能力貢獻(xiàn)最大，第一階梯與第二階梯ETF占樣本數(shù)量共達(dá)12%，第一類歸為第三階梯ETF，占樣本數(shù)據(jù)的50%。這個(gè)現(xiàn)象符合客觀規(guī)律，即尖端產(chǎn)品只占市場數(shù)量的少數(shù)。

從七類基金的F得分可以看出，市場中ETF基金產(chǎn)品業(yè)績相差較大，出現(xiàn)這種現(xiàn)象的原因可能是因?yàn)楦欀笖?shù)標(biāo)的日益多元化，使得我國ETF基金績效出現(xiàn)分化。

另外，從聚類分析的研究中會(huì)發(fā)現(xiàn)基金管理能力對其業(yè)績同樣會(huì)產(chǎn)生較大影響，而在因子得分中體現(xiàn)并不顯著。這說明在市場中具有更專業(yè)素質(zhì)的投資者會(huì)比普通投資者獲得更佳的收益，這是否違背了ETF消極管理的思想，需要在接下來的研究中進(jìn)行反復(fù)驗(yàn)證。

3 結(jié)論與建議

ETF基金的規(guī)模雖然在2019年出現(xiàn)小幅攀升，但相對于公募基金的占比仍未突破6%，顯現(xiàn)出很大的成長能力。通過對以往學(xué)者的研究發(fā)現(xiàn)，中國的證券市場是弱有效性的市場，這就為基金類產(chǎn)品的成長創(chuàng)造了契機(jī)。而ETF基金具備便捷分散風(fēng)險(xiǎn)、收益穩(wěn)健的特性，是理想的消極管理工具，符合我國證券市場的投資環(huán)境。相比其他投資工具，ETF基金在一定意義上節(jié)約了投資者的機(jī)會(huì)成本。從目前ETF基金的超額收益情況來看，在ETF基金的長期投資活動(dòng)中，投資者可以獲得市場平均收益。

本次研究基于12個(gè)指標(biāo)構(gòu)建的因子分析模型，經(jīng)過處理，共得到三類因子，分別是收益因子、抗風(fēng)險(xiǎn)因子、管理能力因子。在對擇時(shí)能力指標(biāo)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析中，發(fā)現(xiàn)45.95%的基金擇時(shí)能力為負(fù)，不具備擇時(shí)能力。在對樣本基金進(jìn)行聚類的過程中，得出優(yōu)良基金種類只占樣本數(shù)目的12%，大部分的ETF基金具備良好的抗風(fēng)險(xiǎn)能力。說明ETF基金是一種優(yōu)良的分散風(fēng)險(xiǎn)品種，投資者可以通過購買ETF基金提高總資產(chǎn)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力。

綜上所述，基金投資公司可以多借鑒國外成熟市場的管理方法，并結(jié)合自身的投資技巧加以提高基金經(jīng)理的專業(yè)素質(zhì)，從而有利于基金市場的穩(wěn)定健康發(fā)展。目前我國ETF基金成長環(huán)境良好，然而市場中不斷涌現(xiàn)的創(chuàng)新產(chǎn)品，使得投資風(fēng)險(xiǎn)聚集，監(jiān)管者應(yīng)該加強(qiáng)對整個(gè)市場的管控，嚴(yán)加控制ETF產(chǎn)品上市資質(zhì)。同時(shí)，市場應(yīng)該規(guī)范基金運(yùn)作，優(yōu)化退市淘汰機(jī)制，并向個(gè)人投資者普及投資知識(shí)，引導(dǎo)投資者理性投資，不斷優(yōu)化基金產(chǎn)品，提高投資效率。

本次研究中只是概括性地探討了整個(gè)市場ETF基金績效現(xiàn)狀，對于其評價(jià)體系的構(gòu)建給出大致方向，并在一定程度上為投資者提供了投資ETF基金的參考。在不斷變化的市場環(huán)境中，對ETF基金績效評價(jià)模型的構(gòu)造還需要不斷深入研究。

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