固定收益证券论文范文篇1

关键词：IPO；有效市场假说；累计投标询价；健全发行方式

中图分类号：F830.91文献识别码：A文章编号：1001-828X（2016）030-000-02

一、研究的背景与意义

1990年12月上海证券交易所成立，1991年7月深圳证券交易所正式营业，拉开了中国股票上市交易的序幕。随着中国经济发展越来越快，股票市场正逐渐成为整个经济市场中最活跃、最引人注目的市场。根据统计年鉴显示截止到2015年，上市公司已达到2827家，总市值53.13万亿元。

股票发行市场是指股票从策划到销售的全过程，是资金需求者直接融资的一级市场。不论过去、现在还是未来，新股发行都在证券市场中占据重要地位。但是目前，新股发行确实还存在很多问题，给投资者、上市公司和政府带来了巨大风险，因此我们有必要对股票市场价格的确定进行系统的研究。

股票发行定价从过程来看可分为首次公开发行（IPO）定价和再融资（包括配股和增发）定价。由于首次公开发行的融资规模较大，其定价与股票市场融资功能和资源配置功能的实现直接相关，因此本文研究的是IPO的定价制度。而无论是上市公司的数量，或总的市场价值，我国A股市场都比其他股更具有代表性，所以本文的研究对象是我国A股市场的IPO定价问题。

二、股票定价理论概述

（一）股票定价的内在价值法

1.股息贴现模型。William（1938）提出该模型，认为股票的内在价值等于未来现金流量的现值。公式表达如下：

（1.1）

该方法是在股票价值的方法的基础上，如果能准确预测未来的股票的股息，可以使用上面的公式（1.1）计算股票的内在价值。

预期未来股息的关键在于增长率gt，公式为：

2.自由现金流贴现模型。股息贴现模型在实际生活中并不适用，因为它假定了公司的现金流只有股息，与现实情况并不相符。于是产生了自由现金流贴现模型，自由现金流模型根据不同的增长方式可分为：稳定增长模型、三阶段增长模型、多元增长模型。在此，我们以多元增长模型为例进行分析。

公司自由现金流（FCFF）=EBIT（1-税率）+折旧-资本性支出一营运资本追加额

假设先进入一个快速增长期，然后进入持续稳定增长期。

其中：FCFFt指第t年的每股FCFF。

FCFFt+1指快速增长期结束时的股票价格。

WACC指加权平均资本成本。

gn指永续增长率

其中加权平均资本成本的选择至关重要，直接关系着最终定价的准确与否。

加权平均资本成本WACC=债务成本*（债务资本/投入资本）（l一实际所得税税率）+股权资本成本*（股权资本/投入资本）

（二）有效市场假说（EMF）

Fama（1970）提出了“有效率市场假说”，对于现代金融理论的发展具有重大意义。有效市场假说有三个假设：

l.理性投资者假设。即投资者是完全理性的，会选择收益最大和风险最小的投资。

2.随机交易假设。投资者并不都是完全理性的，但他们随机性的交易会把对价格的影响相互抵消。

3.有效套利者假设。即使投资者并不是都是完全理性的，且行为趋同，但是市场中的套利者的套利行为仍然能够把对价格的影响冲消掉。

（三）证券投资组合选择、资本资产定价模型与套利定价模型

1.证券投资组合选择。1952年，HarryM.Markowitz假定投资者选择最优的投资组合必须根据自己的风险偏好和收入以及各种各样的证券或证券组合的风险和收益，这样就可以利用有效集理论和投资者效用的无差异曲线从理论上选取最优的投资组合了，即图中O点。

2.资本资产定价模型（CAPM）。资本资产定价模型（CAPM）是由WillianSharpe、JohnLinter、JackTreynor、JanMossin等人提出的，是现代金融市场价格理论的支柱，用下列公式表示：

公式中的为证券的系数，表示证券与市场组合的协方差。反映了不同的情况下，不同证券和证券组合的预期收益率水平。

3.套利定价模型。Ross（1976）提出了套利定价模型，他假定投资者在选择资产组合时，会选择那些能增加回报率又不提高机会风险的投资组合，基本方程如下：

其中，ri是指股票i的随机收益率，Ei是股票i的期望收益率，Fi是系统的共同因子，则是股票i对共同因子Fj的敏感性量度。

（四）非有效市场条件下影响股票价格的因素

1.投资者行为。市场中证券价格可能会受投资者心理情绪的影响而偏离它的基本价值，可以分为产生过度反应与反应不足。RussellJ.Fuller（2000）认为，投资者进行股票交易，有80%的投资者有能做出反应，但往往是10%左右投资者过度反应或反应不足，如图2所示。

2.公司治理Y构。股东和公司的管理层属于上市公司的“内部人”，很多时候“内部人”为自身利益采取一些损害一般投资者利益的行为，从而导致市场中的信息失真。在信息失真或未能及时披露的情况下，相关公司股票就可能产生大幅波动。

三、世界主要股票市场与中国证券市场的IPO定价方式比较

（一）世界主要股票市场IPO定价方式

1.竞价方式。竞价发行方式是国际上发行证券的通行做法，这种方式规定发行机构投资者在“价格优先，时间优先”的原则上，在指定的时间内以高于发行底价的价格进行认购，然后以申购成功者的最低价为发行价。

2.累计投标方式。累计投标方式也被称为“改进的互联网完全竞价方式”，不同的是累计投标方式有购买比例限制。这样确保新发行的股票平均分布，不但会使价格准确反映市场情况，而且也降低了发行人和承销商的风险。累计投标方式在美国和英国运用较多。

3.固定价格方式。固定价格方式是指承销商根据一定标准先确定发行价格，投资者根据这一价格申购，如果出现超额申购，承销商可以采取按比例配发的方式。固定价格方式简单易行，适合新兴市场使用。根据承销商是否拥有配售权，固定价格发行又可分为固定价格允许配售和固定价格公开发售，固定价格公开发售在我国是常用的方式之一。

4.混合方式。混合方式是指将两种或多种定价方法结合起来使用，可以避免一种方法的局限性，其中最为常见的是累计投标与固定价格公开发售相结合。图3表示了不同区域采用的发行机制。

（二）我国IPO发行定价方式的演变

在市场不断发展的二十多年间，我国采取了各种各样的IPO发行定价方式，表1简单地回顾了这一历史过程。

1.网上发行等方式下的固定价格模式。固定价格模式由监管机构决定市盈率，简单易行。我国的新股发行定价在《证券法》颁布之前都是根据企业的每股收益，在一个相对固定的市盈率水平上确定的。1994年我国股票开始利用证券交易所交易系统发行，不仅方便、公开、透明，而且降低了发行成本，很快这种发行方式就普遍流行了起怼

2.上网发行和对法人配售相结合的方式。1999年7月28日，证监会颁布《关于进一步完善股票发行方式的通知》，规定了公司总股本超过4亿元的公司可采用上网发行和法人配售相结合的方式发行股票。这种方式下，机构投资者第一次以法人身份参与股票发行定价，调动了他们的积极性，同时，也保留了一般投资者的利益保护。但是这一机制在2000年下半年以后就渐渐退出了市场。

3.上网定价发行和向二级市场投资者配售新股相结合的发行方法。从2000年开始采用上网定价发行和向二级市场投资者配售（市值配售）相结合的发行方式越来越多。这一方法事实上是对高初始收益的一种重新分配，其目的是改善二级市场资金格局和保护二级市场投资者，但是对新股高初始收益率本身并没有实质性影响。这一方法在2006年股权分置改革后被停用。

4.放开市盈率限制的上网定价发行。2000年下半年上网定价发行方式又重新流行起来，但是，发行公司和承销商放开了对市盈率的限制，于是出现了很高的市盈率。

5.网上累计投标发行定价方式。2001年网上累计投标定价模式开始在我国新股发行市场兴起。这种机制是发行人和承销商协商确定发行价格区间，投资者在确定的价格区间内认购，最后由承销商根据认购比率确定发行价格。这种情况下，IPO市场几乎所有发行市盈率都在20倍以下。

6.全部向二级市场投资者配售的发行方式。2002年6月，向二级市场配售新股仍然采用固定价格机制，有差别的是配售额达到了百分之百。

7.新股发行询价机制。2004年12月证监会颁布《关于首次公开发行股票试行询价制度若干问题的通知》，至此开启了询价的时代。询价分为初步询价和累计询价两个阶段，初步询价由不少于20家询价对象确定发行区间，然后采用累计投标询价的方法确定发行价格。

四、完善IPO定价制度的建议

（一）健全股票发行机制

虽然中国股市已改革了许多方面，但改革的结果是不显著的，主要是市场管理者还能对市场进行直接或间接、显性或隐性的非市场化管制所导致的。根据这种情况提出以下几个建议：

1.改变监管当局的目标定位。我国证券监管当局一方面作为监管部门，维护市场秩序，保护投资者利益，另一方面，又控制着上市公司。在处理证券监管和行使股东权力中很难找到平衡，因此应增强证券监管部门的独立性，让股票的发行真正成为发行人、承销商和投资者的三方博弈。

2.加强信息披露制度。信息披露制度是对公司目前经营状况的公开说明，信息的披露有利于公众对公司当前和未来经营的状况作出准确的判断，以作出正确的投资决策。加强信息披露对于股票市场健康运行有着重大的意义。加强信息披露制度要完善信息渠道，多方面多方式的汇集、披露上市公司的基本信息，方便投资者和监管者了解公司运行情况。

（二）完善股票发行定价方式

1.有限度地使用网上累计投标发行定价方式。机构投资者在中国证券市场投资者的份额不大，质量不高，投资理念还处于初级阶段，因此投机盛行。与此同时，我国证券市场高抑价现象又非常严重。因此应有限制地使用累计投标定价模式，减少投机之风。询价不能单单依靠机构投资者，其他投资者也应该参与，才能保证公平公正，健康和谐发展。

2.适当时候考虑采取混合招股模式。经济全球化不断深入，为了适应国际资本投资的强劲需求，适当的时候应该考虑到混合模式，这样不仅能满足国际资本投资需求，还可以保护国内中小投资者利益。

五、结论

不论过去、现在还是未来，IPO市场都在证券市场中占据重要地位。在实际中，应培育多级发行市场，探索新的发行机制，改革发行方式，采用多种销售模式，以提高IPO发行效率和企业利益，完善市场资源配置的功能。股票发行定价需要综合理论性和实践性的考虑下，积极做好充分的准备，努力创造条件，坚持市场化方向，稳步推进股票发行定价市场化的改革。

参考文献：

[1]高鸿桢.实验经济学导论[M].中国统计出版社，2003.

[2]卢铁男.中国股票发行定价研究[D].华东师范大学，2002.

[3]周孝华，熊虎.发行机制.投资者行为.后市流动性与IPO价格[M].中国财经出版社，2009.

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关键词：证券投资；市场；规避；风险

说到证券投资，很多人耳熟能详，但真正可以做到从容不迫、万无一失的，寥寥无几。证券投资是一项复杂，充满风险的金融活动，它可以给投资者带来丰厚的收益，但也可以让投资者倾家荡产、千金散尽，想必很多读者对这深有体会吧。正确认识投资风险，学会分析，并做到合理规避风险，是从事金融活动中不可缺少的一种能力。《股票大作手回忆录》作者埃德温•李费佛曾说过：华尔街没有新鲜事，因为投机交易像群山一样古老[1]。如此看来，掌握必要的技能，寻找到一定的规律，学会“避重就轻”，在金融界立足并不困难。

1解密——证券投资

证券投资，是狭义的投资，指企业或个人购买有价证券，借以获得收益的行为。分析证券投资的方法有很多种，包括基本分析、技术分析和演化分析等方法，当然我们还可以借助艾略特的“波浪理论”、“江恩理论”还有“道氏理论”等来进行具体分析。说到证券投资的作用，其对整个金融市场甚至对我们的国家，都是至关重要的。一些企业可以通过发行债券、股票等来吸收市场中的闲散资金，从而做到合理融资，改善企业管理经营，提高企业扩大再生产的能力，促进企业发展的同时也促进了我国资金的横向融通和经济的横向联系，提高了资源配置的总体效益，进而推动了国家经济的发展。证券投资也为中央银行的宏观调控提供了重要手段，为国民经济的稳定发展提供了重要保障。

2证券投资领域的几个“雷区”

证券投资虽然“高收益”但也“高风险”，它并不是安全、稳妥的活计，有诸多令人“一击致命”的危险区域，笔者把它们比作证券投资领域的“雷区”，包含市场风险、金融风险和企业风险。其中，市场风险包含政治、经济两个因素；金融风险包含购买力风险和利率风险；企业风险包含企业经营、破产倒闭和违约等风险。风险形形、多种多样，一不小心就会踏入“雷区”。首先，经济领域的风险与我们每个人的生活息息相关，体会最直接的可能就是“通货膨胀”了，也就是笔者所说的“购买力风险”。它主要表现为物价上涨、货币贬值。但这会加大投资者的风险，增加其遭受损失的可能性。因为购买力风险对固定收益的投资波动较大，通货膨胀期间，投资者的购买力会下降，市场利率往往会上升，从而导致有固定收益证券市场的价格下降。因此，购买力风险带给投资者蒙受损失的可能性是非常大的。其次，我们谈谈利率风险。它的定义是：市场利率变动的不确定性给商业银行造成损失的可能性。但给商业银行造成损失的同时也会冲击我们证券投资市场，从而给我们投资者带来一定的风险。这是个一触即发的“雷区”，因为如果市场利率上涨，不少投资者会把在证券市场的部分资金抽出来，由此，证券的价格就会开始波动，甚至大幅下跌，从而导致不少投资者“伤亡”。所以笔者也认为利率风险是证券市场风险的“导火索”[2]。市场离不开企业，就如同鱼儿离不开水一样。企业一旦出现风险，首当其冲的是该企业的投资者，他们受到的影响是最为巨大的。单一的企业风险，对整个市场的影响还不足为惧；令人毛骨悚然的是连环企业风险的出现，即一个企业的危机影响另一个相关的企业，扩大后导致一个行业影响另一个行业，出现“一边倒”、“一波推”的现象，这将极大地增加投资者蒙受损失的可能性，是埋藏于证券投资市场中的一枚“定时炸弹”。最容易被忽略的“雷区”那就是来自市场的风险。市场起源于古时人类对于固定时段或地点进行交易的场所，是买卖双方进行商品交易的场所，这是从狭义上来说的；而从广义上来说，市场是指为了买和卖一些商品而与其他厂商和个人相联系的一群厂商和个人。而我们所说的市场风险，特指在证券市场中，因各种因素的变动导致未预料到的潜在损失的风险。带来市场风险的有政治、经济两大因素。政治因素有国内外的政治局势影响、发生的重大政治事件、领袖的更换(比如：美国新总统特朗普上台，对全球经济存在一定的影响)、战争事件(比如：叙利亚的战乱会部分影响全球的经济水平)等，都会对证券市场造成波动，从而加大投资者的风险；经济因素有国家新出台的经济政策、央行的最新动态(比如：11月25日晚，央行下发特急文件，重申银行落实个人账户分类管理的相关要求)等。

3规避风险的几个“金点子”

证券投资市场满是风险，但如果我们能全方位、多角度、宽领域地去透析证券投资风险，那么我们会就如同懂得了“古老群山”之中的奥秘一样，感到豁然开朗，看到另一番天地。下面给出证券投资过程中，该如何规避风险的几个“金点子”。第一，减少投机性投资。过度的投机行为，给市场带来极大风险的同时，其本身也将背负极大的风险。不盲目投资，才会获得有效的收益。《论语》中曾有一句话：“为政以德，譬如北辰，居其所而众星共之”。笔者觉得治理国家是这个道理，证券投资行为也应遵守这个道理。把冷静、正确的投资分析比作“德”，那么我们可以做到有效的规避市场风险，从而让投资变得更加稳固，我们的收益就会如同“众星”一样，紧紧地围绕着投资者。第二，采取组合投资方式。马科维茨1952年提出的《证券组合选择》理论，告诉我们可以通过组合证券投资来分散风险，从而提高整体的收益率。我们把证券比作“鸡蛋”，把投资行为比作“往篮子里放鸡蛋”，鸡蛋放在同一个篮子里，肯定不够保险；但是将鸡蛋分开放入不同的篮子，每篮子鸡蛋都去进行不同的投资活动，那么风险定会大大降低。组合投资的风险远远低于单个投资带来的风险，所以这也是我们规避风险，提高收益的一个有效方法[3]。第三，关注时事政治、经济的各种动态。政策风险是系统风险中较为重要的一个因素，平日里做到多关注国家新出台的政策、法律法规和世界的政治经济动态，这或将成为投资者进行决策的重要依据。“投资黄金法则”其中说到这么几点：“每个证券背后，其实都是一家公司，你得搞清楚这家公司到底是如何运营的”；“永远不要投资那些你不了解其财务状况的公司的股票，让投资者输的很惨的，一般都是那些资产负债表很差的烂股票”。投资很有趣、很刺激，但是如果你不下功夫研究基本面的话，那对于投资者来说就是自杀之举。希望各位读者读过笔者对证券投资风险的浅谈之后，能够有所启发、有所思考。由于个人才疏学浅，挂一漏万之处，尚祈各先进不吝指正，以匡不逮，不胜感激之至。

参考文献

[1](美国)埃德温•李费佛.股票大作手回忆录[M].地震出版社,2014.

[2]黄达.金融学[M].中国人民大学出版社,2014.

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内容摘要：本文选取在统计上和经济学意义上有显著影响的先决信息变量及系统性高阶矩风险溢价因素，对从2007年2月26日至2011年3月16日国内209只开放式基金的绩效进行了研究。结果表明詹森阿尔法大多为正值，在模型中增加条件性因素后，条件詹森阿尔法显著左移；引入条件性因素的模型比无条件因素模型更好地解释了基金的收益来源；在样本基金中，债券型基金表现最好，其次为混合型基金，最后是股票型基金。

关键词：基金绩效先决信息系统协偏度系统协峰度

文献综述

1968年，MichaelC.Jensen发表了以资本资产定价模型（CAPM）为基础的投资组合业绩衡量测度，被称为Jensen’salpha（詹森阿尔法）。Jensen’salpha是迄今为止比较受欢迎的基金绩效评估方法之一。CAPM模型以严格假设为基础，其弱点说明了其他条件模型的考虑是有道理的。Ferson和Schadt（1996）认为，基金经理在管理基金投资组合时，会根据上一期证券市场的某些先决信息变量的变化来决定下一期的投资策略，进而导致CAPM模型中β发生变化。他们引入条件因素计算条件Jensen’salpha。Christophersonetal.（1999）深入挖掘了上述思想，他们发现引入条件因素后，基金的业绩表现明显提高，条件性模型却使几乎所有结论改善，因此条件性方法研究业绩问题更有说服力。Patro（2001）用传统的评估方法和引入条件性变量研究45只基金在不同基准下的业绩及时机选择能力。结果表明，条件性变量在统计上很显著，意味着今后的分析中应该考虑这些因素。何孝星、于宏凯（2003）选取具有显著影响的中信科技指数和上交所14天国债回购利率作为先决信息变量，首次采用条件CAPM框架对我国证券投资基金业绩进行评价，认为条件CAPM框架比无条件CAPM框架对我国基金业绩的解释能力更强，解释结果更为可靠。郭宁、倪冰玉（2007）选择中信科技指数收益率、国债指数收益率和一月效应虚拟变量等先决信息变量，分析研究基金的绩效，得出结论：中国证券市场上的开放式基金表现优于市场。同时，引入先决信息变量的条件CAPM模型比非条件CAPM模型可以更好地解释基金的收入来源。

依据Kimball的理论基础，Harvey和Siddique（2000）指出仅用均值和方差不足以描述投资者的偏好，提出增加协偏度作为风险度量的一个因素，证明了协偏度风险因子有显著的负的风险溢价，即协偏度越高收益率越低。两人研究发现，如果资产收益率具有系统偏度，那么其期望收益率应该包括承担这些风险的溢价。基于Harvey-Siddique模型的Jensen’salpha特别适用于收益率呈现非正态分布的基金投资组合。Hwang和Satchell（1999）通过理论和实证研究发现资产的系统协峰度具有明显的风险溢价，因此进行分析资产收益率时候需要考虑这个因素。AlexandrosKostakis（2008）认为根据Kimball（1993）的效用推导，投资者必会考虑负协偏度风险因素，推荐使用Harvey-Siddique模型。在国内，郑振龙、黄文彬（2009）进行了基于高阶矩的基金绩效考核模型研究，认为基于高阶矩的考核模型优于基于传统CAPM的考核模型。

在前述研究者的基础上，结合Ferson和Schadt的研究及有关高阶矩风险理论，本文提出了新的研究理论方法，尝试用新的角度解释基金绩效问题。

研究方法

McDonald（1973）研究了对投资于两个市场的某一个投资组合的绩效问题，提出类似于传统Jensen’salpha的McDonald’smeasure。该指标决定了每一个市场的投资情况对该投资组合的贡献度。McDonald’smeasure可以表述为：

（1）

式中，φi=x1Ji,1+x2Ji,2，φi为McDonald’smeasure；β*i,1=x1βi,1；β*i,2=x2βi,2；x1和x2分别为投资组合投资于相互独立的两个市场上的投资比例；Ji,1和Ji,2分别表示投资组合i在相互独立的两个市场上的詹森阿尔法；Rit为考察期内投资组合i的实际平均收益率；Rft为样本期内的实际平均无风险收益率；Rm为样本期内基准组合的实际平均收益率；Rm1t-Rft和Rm2t-Rft分别为相互独立的两个市场上的风险溢价；βi,1和βi,2分别为投资组合i在相互独立的两个市场上的系统性风险敏感系数。

Ferson和Schadt（1996）提出了条件CAPM模型，认为基金经理在管理基金投资组合时，会根据上一期证券市场的某些先决信息变量的变化来决定下一期的投资策略，导致CAPM模型中β发生变化。他们进一步假定基金经理使用不超过Zt的信息做出投资决策，因此β（Zt）仅仅是Zt的函数。根据Shanken的研究和泰勒级数，他们将β（Zt）近似为一个线性函数，最终的资产收益率模型为：

（2）

借鉴Ferson和Schadt及McDonald的做法，改进他们的理论模型。假设两个独立市场上的信息集合分别为Zm1,t和Zm2,t，任意一个投资组合投资于这两个独立市场上的总期望超额收益率可以表示为：

（3）

式（3）中，φi为考虑两个独立市场的加权条件詹森阿尔法，φi显著为正（负）值，即表示基金i有优于（劣于）市场的表现；Zm1,t和Zm2,t分别为两个独立市场上的信息集合；和则分别是对两个独立市场上的信息变量Zt的条件反应系数。

式（3）并没有考虑不同市场上的高阶矩风险因素，因此在模型中融入该因素。在模型中，加入零成本的负协偏度投资组合和零成本的正协峰度投资组合作为高阶矩风险溢价，可重新解释基金风险与收益间的平衡关系。

（4）

式（4）中，φi为考虑两个独立市场高阶矩风险溢价因素的加权条件詹森阿尔法，去掉式（4）中的两个市场上的先决信息变量因素，φi为考虑两市场因素的加权无条件詹森阿尔法；（S--S+）S和（K+-K-）S分别为股票市场上的协偏度和协峰度投资策略。（S--S+）b和（K+-K-）b分别为债券市场上的协偏度和协峰度投资策略。

数据说明及相关处理

（一）数据说明

样本基金选择及日收益率计算。选择国内市场上的79只股票型基金、102只混合型基金、28只债券型基金为研究对象。数据选取从2007年2月26日至2011年3月16日，数据频率为日。所有样本基金的净值基础数据来源于上海聚源、财汇数据库。基金数据为公开披露的数据，不涉及内部数据。针对单个基金的净值通过复权进行计算。单只样本基金的超额收益率计算为单只基金的实际日收益率与无风险收益率之差。单只基金的实际日收益率=（T日单位复权净值-T-1日单位复权净值）/T-1日单位复权净值。

市场组合选择及日收益率计算。本文采用沪深两个交易所的加权平均股票综合指数作为股票市场的市场组合，即上证综合股票指数与深圳综合股票指数的日收益率加权平均计算。债券市场的市场组合采用中信标普全债指数。其中，股票市场的市场组合日收益率=（上证综合股票指数日收益率+深圳综合股票指数日收益率）/2；债券市场的市场组合日收益率=中信标普全债指数日收益率。指数的日收益率=（T日收盘价-T-1日收盘价）/T-1日收盘价。

无风险收益率选择。7天银行间债券市场回购利率R07D是市场认可程度最高的短期利率基准之一，是套利资金的成本参考基准，也是短期债券发行定价和利率衍生品定价的重要基准，更是市场资金面充裕程度的风向标。为此，本文选择国内银行间债券市场回购R07D计算得到金融市场上的日无风险收益率。

先决信息变量选择及计算。本文选择高交易量股票与低交易量股票收益率差额作为股票市场上的先决信息变量之一，采用平均加权的上海红利收益指数和深圳红利全收益指数收益率作为另外一个股票市场上的先决信息变量。时间区间为2007年2月26日至2011年3月16日。在债券市场上，选择“临近到期的交易所固定利率国债即期收益率和半年到期的交易所固定利率国债即期收益率之差，1年期和10年期的交易所固定利率国债即期收益率之差”等变量作为债券市场上的先决信息变量。时间期间为2007年2月26日至2011年3月16日。债券市场先决信息变量基础数据来源于中央国债登记结算有限责任公司官方网站。股票市场先决信息变量基础数据来源于上海聚源数据库和Wind咨询。

风险资产投资组合的选择。它包括股票市场风险资产投资组合和债券市场风险资产投资组合。其中，股票市场风险资产投资组合为单个行业指数，行业指数依据国家一级行业标准划分，将单个行业指数作为行业风险资产投资组合，共22个行业风险资产投资组合。分别为：农林指数、采掘指数、制造指数、食品指数、纺织指数、木材指数、造纸指数、石化指数、电子指数、金属指数、机械指数、医药指数、水电指数、建筑指数、运输指数、信息指数、批零指数、金融指数、地产指数、服务指数、传播指数、综企指数等。债券市场风险资产投资组合为：上证国债指数、银行间国债指数、中证金融债指数、中证企业债指数、反映交易所可转债市场走势的中信可转债指数。

（二）协偏度、协峰度组合策略处理

依据2006年2月26日至2007年2月26日连续一年交易日数据计算第一组系统性协偏度和协峰度，以2007年2月26日为排序日期，根据该日期的排序结果，按照30%最大协偏度（协峰度）的国家一级标准行业划分的行业指数平均加权构造投资组合，收益记为S+（K+）；30%最小协偏度（协峰度）的行业指数平均加权构造投资组合，收益记为S-（K-）。然后买进最小协偏度（最大协峰度）投资组合，卖出最大协偏度（最小协峰度）投资组合，构造出来零成本的协偏度（协峰度）投资组合，赚取溢价收益S--S+（K+-K-）。依据上述思路，然后利用跨度一年交易日的区间长度滚动构造下一日的具有零成本的负协偏度投资组合和零成本的正协峰度投资组合，共988组。对于债券市场上的协偏度和协峰度的投资组合构建依据上述思路进行。

股票市场上的投资组合策略构建：（S--S+）S=简单加权平均的30%最小协偏度的行业指数收益率-简单加权平均的30%最大协偏度的行业指数收益率。（K+-K-）S=简单加权平均的30%最大协峰度的行业指数收益率-简单加权平均的30%最小协峰度的行业指数收益率。债券市场上的投资组合策略构建：（S--S+）b=简单加权平均的40%最小协偏度的债券品种指数收益率-简单加权平均的40%最大协偏度的债券品种指数收益率。（K+-K-）b=简单加权平均的40%最大协峰度的债券品种指数收益率-简单加权平均的40%最小协峰度的债券品种指数收益率。

依据Harvey和Siddique（2000）对协偏度的定义，估计系统协偏度如下：

（5）

式（5）中，；，为市场组合的第t+1时刻的超额收益率与其样本期间的均值之差。

依据Hwang和Satchell（1999）对协峰度的定义，估计系统协峰度如下：

（6）

式（6）中，；，为市场组合的第t+1时刻的超额收益率与其样本期间的均值之差。

为了避免异常数值对式（5）和式（6）中的估计参数α和系数β的影响，本文借鉴Litzenberger,R.H.,Ramaswamy,K（1979）的做法，分别做以下平滑处理，消除异常数值的不利影响。最后，根据平滑处理过的α和β计算系统协偏度和协峰度。

实证分析

（一）描述性统计

表1显示，半年到期交易所固定利率国债即期利率与临近到期交易所固定利率国债即期利率均值差值为0.37%；10年到期交易所固定利率国债即期利率与1年到期交易所固定利率国债即期利率的均值差值为1.67%，该数值与临近到期交易所固定利率国债即期利率日均值相近。表2显示，债券市场的协偏度投资组合策略日收益率均值为0.04597%，协峰度投资组合策略日收益率均值为0.07117%；股票市场上的两个策略日收益率均值分别为0.25981%、0.63044%。

（二）先决信息变量、系统高阶矩因素的平均t值及显著性

通过对所有样本基金的回归分析，表3给出了先决信息变量、系统高阶矩因素的平均t值及显著性，可以发现，除了turnoversp这个变量不显著外，其他变量都显著。

（三）实证结果

首先，在79只样本股票型基金中，宝盈泛沿海增长股票一只基金的无条件詹森阿尔法系数为负值，为-0.0000123，但是不显著，剩余基金的无条件詹森阿尔法系数都大于零，其中，国富弹性市值股票、国泰金鹰增长股票、华夏收入股票、华夏优势增长股票、泰达宏利成长股票、泰达宏利周期股票、兴全全球视野股票7只基金通过10%显著性水平检验，占比为7/79；华夏优势增长股票的无条件詹森阿尔法最大，为0.0010824。所有股票型基金的平均无条件詹森阿尔法为0.0006101。对于条件詹森阿尔法，实证研究发现，华夏优势增长股票、泰达宏利成长股票共两只基金通过10%显著性检验，国富弹性市值股票、国泰金鹰增长股票、华夏收入股票、泰达宏利周期股票、兴全全球视野股票5只基金的条件詹森阿尔法不再显著；大成积极成长股票的条件詹森阿尔法为最大值（0.0004398），但不显著，宝盈泛沿海增长股票的条件詹森阿尔法为最小，且为负值（-0.0001497）；所有样本基金的平均条件詹森阿尔法为0.0004712；条件詹森阿尔法都比无条件詹森阿尔法小，平均条件詹森阿尔法数值也比无条件詹森阿尔法小（见表4）。这说明，在考虑了先决信息变量之后，股票型基金在总体上来说表现不是很好，大多数没有超过市场。在模型中增加条件性因素，条件詹森阿尔法显著左移。图1和图2说明了条件詹森阿尔法和无条件詹森阿尔法变化情况。

其次，28只无条件詹森阿尔法都大于零的债券型基金中，仅招商安泰债券A、泰信双息双利债券、融通债券3只基金的无条件詹森阿尔法系数没有通过10%显著性检验，其他基金都通过10%显著性检验。其中，富国天利增长债券、中信稳定双利债券、长盛全债指数增强债券、华夏债券A/B、华宝兴业宝康债券、华夏债券C、大成债券A/B、国泰金龙债券A、大成债券C、诺安优化收益债券、鹏华普天债券B、嘉实超短债债券、鹏华普天债券A13只债券型基金通过1%显著性检验。招商安泰债券A的无条件詹森阿尔法最大，为0.0017301，嘉实超短债债券的无条件詹森阿尔法最小，为0.0000479；样本基金的平均无条件詹森阿尔法为0.0002667。对于条件詹森阿尔法，样本基金的条件詹森阿尔法系数都为正值。其中，招商安泰债券A、国投瑞银融华债券、南方宝元债券、银河收益债券、泰信双息双利债券、华泰柏瑞稳本增利债券A、融通债券7只基金的条件詹森阿尔法没有通过10%显著性水平检验，其它基金通过10%、5%、1%的显著性水平检验（见表5）。平均条件詹森阿尔法系数0.0002455。招商安泰债券A条件詹森阿尔法最大，为0.0017048，嘉实超短债债券的条件詹森阿尔法最小，为0.0000457。这说明，在考虑了先决信息变量之后，债券型基金总体上表现不错，大多数超过市场。在模型中增加条件性因素，条件詹森阿尔法显著左移。图3图4说明了条件詹森阿尔法和无条件詹森阿尔法变化情况。

第三，102只混合型基金中，仅大摩基础行业混合基金的无条件詹森阿尔法小于零（-0.0000236），但是不显著，无条件詹森阿尔法大于零的占比为101/102。其中，华夏大盘精选混合、华夏红利混合、大摩资源优选混合（LOF）、富国天惠成长混合（LOF）、嘉实服务增值行业混合、交银稳健配置混合、华夏成长混合、嘉实主题混合、嘉实增长混合、华夏回报混合、华安宝利配置混合、兴全趋势投资混合（LOF）、兴全可转债混合、华夏回报二号混合、博时平衡配置混合、泰达宏利风险预算混合、银华保本增值混合、申万巴黎盛利强化配置混合18只基金的无条件詹森阿尔法通过10%水平的显著性检验，在这18只基金中，华夏大盘精选混合、兴全可转债混合、银华保本增值混合3只基金通过1%显著性检验。华夏红利混合、华夏回报混合、泰达宏利风险预算混合3只基金通过5%显著性检验。平均无条件詹森阿尔法为0.0005663。鹏华动力增长混合（LOF）的无条件詹森阿尔法最大，为0.0029587，大摩基础行业混合的无条件詹森阿尔法最小，为-0.0000236。对于条件詹森阿尔法，华夏大盘精选混合、银华保本增值混合两只基金通过1%水平的显著性检验，数值为正；兴全可转债混合一只基金通过5%显著性检验，数值为正；华夏红利混合、华夏回报混合、泰达宏利风险预算混合3只基金通过10%显著性检验，数值为正；条件詹森阿尔法为正，通过显著性检验的基金个数为6只，相比于无条件詹森阿尔法而言，只数明显下降；南方避险增值混合条件詹森阿尔法为负值，但没有通过显著性检验。条件詹森阿尔法数值为负的基金个数为两只，分别为南方避险增值混合和大摩基础行业混合（见表6）。平均詹森阿尔法为0.0004468，鹏华动力增长混合（LOF）的条件詹森阿尔法为最大，为0.0028063；大摩基础行业混合的条件詹森阿尔法最小，为-0.0000783。这说明，在考虑了先决信息变量之后，混合型基金在总体上来说表现不是很好，大多数没有超过市场。在模型中增加条件性因素，条件詹森阿尔法显著左移。图5和图6说明了条件詹森阿尔法和无条件詹森阿尔法变化情况。

（四）先决信息变量的贡献度

将条件模型（4）定为非限制性模型，去掉模型（4）中条件因素后的模型定为限制性模型，即无条件模型，使用如下F统计量检验在非限制性模型中新加入的变量是否对系统解释能力有显著的提高。

（7）

式（7）中，UR2为非限制性模型的调整可决系数，R2为限制性模型的调整可决系数。N为样本观测值数量，p为非限制性模型中的变量个数，q为线性约束数量。

本文通过计算每只基金的R2和UR2，发现UR2都大于R2。通过计算每只基金的F值，发现，在样本基金中，全部基金获得了5%显著性的F值，部分基金获得了1%的显著性的F值。这说明，先决信息变量可以更好地解释大多数基金的收益来源。笔者认为，使用本文提出来的条件詹森阿尔法可以较好地评价基金绩效。

研究结论

第一，MichaelC.Jensen认为基金的alphas时常为负值，但是本文计算得到的结果大多为正值，并且在模型中增加条件性因素，条件詹森阿尔法显著左移，与Christophersonetal.（1999）的观点不同：使用条件alphas，alphas的分布向右转移，即多正值。本文之所以得到如此结论，是与市场非完全有效相关，通过控制住相关因素，降低了计算出来的条件詹森阿尔法。

第二，在所有样本基金中，无论是无条件因素模型还是条件模型，债券型基金整体来看，表现很好，在无条件模型和条件模型中表现较好的基金个数占比分别为89.29%、75%；其次是混合型基金，混合型基金中表现较好的基金个数在无条件模型和条件模型中占比分别为17.65%、5.88%，而股票型基金这个比例分别为8.86%、2.53%。

第三，先决信息变量中，半年到期的交易所固定利率国债即期收益率与临近到期的交易所固定利率国债即期收益率之差，10年期和1年期的交易所固定利率国债即期收益率之差，上海红利收益指数和深圳红利全收益指数收益率，前一日高交易量股票与低交易量股票收益率差额等因素在评价基金绩效时候不能忽视，具有重要影响。

第四，样本债券型基金都表现出较好的风险分散能力。股票型基金中仅宝盈泛沿海增长股票没有表现出良好的风险分散能力；混合型基金中仅南方避险增值混合、大摩基础行业混合两只基金没有表现出良好的风险分散能力。

第五，在模型中引入条件性因素比无条件因素模型可以更好地解释基金的收益来源。

第六，需要重视市场上的系统性高阶矩风险因素。

参考文献：

1.Ferson,W.E.andSchadt,R.W.Measuringfundstrategyandperformanceinchangingeconomicconditions[J].JournalofFinance,1996,51

2.何孝星，于宏凯.条件CAPM下我国证券投资基金业绩的实证研究[J].南开经济研究，2003（6）