我国开放式股票型基金的择时能力研究

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基金择时能力,即基金经理能否预测市场走势的未来情况,在预期牛市时增加基金投资组合的风险水平,预期熊市时则降低投资组合的风险水平,通过高风险资产和低风险(或无风险)资产之间的不断转换以期增加收益,获得超额回报。   本文选取了我国所有在股权分置改革之前发行的开放式股票型基金共44支,并且从各支基金的总体择时能力和特殊时期的择时能力两个方面进行了实证分析。本文先使用了传统T-M模型和H-M模型进行研究,但鉴于T-M模型和H-M模型的缺陷,得出负的择时能力,本文又对市场信息进行了划分,选取GDP增长率、无风险利率和股权分置改革的虚拟变量为市场公开可得信息,使用条件信息模型再次进行了实证。   使用T-M模型对基金的总体和特殊时段的择时能力进行实证分析发现,我国大部分开放式股票型基金的择时能力是不存在的。实证结果中有部分基金的择时能力表现为负值,这使得结果的经济意义不明,从而本文认为T-M模型对基金择时能力的测度不够准确。   使用H-M模型对基金的择时能力在两个不同时间段的实证研究得出了与T-M模型相同的结论,即我国大部分开放式股票型基金的择时能力是不存在的。实证结果中也有部分基金的择时能力表现为负值,与T-M模型存在相同的缺陷。   使用条件信息模型,剔除了市场公开可得信息的影响,对基金的总体择时能力的实证研分析中发现,我国大部分股票型开放式基金的择时能力是不存在的。这与T-M和H-M模型得到结论相同,但条件信息模型的实证结果中,基金没有出现负的择时能力,较好的克服了T-M和H-M模型的这一缺陷。条件信息模型还证明了基金经理的风险厌恶系数与标准投资组合中风险资产权重成正相关关系,这使得模型的经济意义更加明确,是传统模型难以做到的。   本文的创新点在于,考虑了基金经理所获得的市场深度信息不同的因素,引入市场公开可得信息,使用了条件信息模型,解决了传统模型会出现负择时能力的一大缺陷,并证明条件信息模型更具有经济意义。
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