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FOF系列报告之四-公募FOF即将杀青业绩归因箭在弦上

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FOF系列报告之四-公募FOF即将杀青业绩归因箭在弦上

重要提示请务必阅读尾页分析师承诺和免责条款 重要提示请务必阅读尾页分析师承诺和免责条款 1 主要观点 主要观点 截至 3 月初共有 26 家基金公司通过普通程序上报 56 只 FOF 产品,首 批产品或将在 5 月份迎来杀青。在各路 FOF 产品百花齐放的情况下,由于 产品定位不同,特征千差万别,风险收益水平存在显著差异,如何统一评 价和比较 FOF 的投资管理绩效成为市场广泛关注的话题。 常规基金绩效比较指标包括绝对/相对收益率指标和风险收益交换效 率指标。由于投资市场中收益对风险的补偿并不是严格的线性关系,上述 指标在评价和比较处于不同风险水平的产品则将面临挑战,其结果在特定 时间通常高度倾向于某一特定风险水平的产品。而将基金业绩和基金具体 投资运作联系起来,直接从能力出发,通过业绩归因的方式寻找到基金收 益的来源,或许是一种值得参考的评价方式。 传统 Brinson 业绩归因模型将超额收益细分为主动配置、标的选择以 及交互效应,这样有一个明显的缺点,即交互效应虽然反映了主动配置决 策和标的选择决策相互间的共同作用,但其并不属于投资流程的一部分, 基金管理人无法单纯通过交互效应来获得有效净值增长,而且考虑到 FOF 投资流程一般为自上而下根据宏观经济环境进行大类资产配置,然后考虑 子基金的选择,因此,我们将交互收益并入标的选择当中。 我们选用具有代表性的 4 只券商集合理财 FOF 产品,采用 Carino 模型 将单期 Brinson 获得的主动配置以及标的选择贡献联接起来构建多期归因 模型后可以发现  长期资产配置决定了 85以上的回报, 即产品的主要收益来源是由基准 (长期资产配置结构)决定的 beta 收益  主动配置和标的选择对组合的贡献均不具备延续性  择时难度较大,从实践结果来看四只产品中三只不具备主动配置能力, 主动配置负效应明显,是拖累组合业绩的主要因素之一  国内市场中标的选择通常能够为投资者带来正回报,四只产品中有三 只显示出一定的标的选择能力  各资产比例长期相对稳定的产品相较灵活配置型产品表现更加优秀, 这反映了 FOF 真正的价值来自于严格纪律化地执行资产配置,避免投 资者受到短期市场情绪影响频繁操作而带来的损失 综合以上结论我们认为,未来 FOF 发展中相对稳定的多元资产配置型 产品可能具有更大的竞争优势,另外在稳定配置的基础上精选产品也有一 定增厚收益的空间。 上海证券基金评价研究中心 刘亦千 上海证券基金评价研究中心 刘亦千 执业证书编号S0870511040001 S0870511040001 邮箱liuyiqian 电话021-53686101 王博生 王博生 执业证书编号S0870115080016S0870115080016 邮箱wangbosheng 电话021-53686109 报告日期报告日期2017 年 3 月 13 日 相关报告 相关报告 FOF 的收益增强与风险控制引入预期收 益的风险预算模型-FOF 系列报告之三 风险预算模型与 FOF 底层资产的关系研 究-FOF 系列报告之二 风险平价模型结合主动管理基金的实践 研究-FOF 系列报告之一 公募 FOF 即将杀青,业绩归因箭在弦上 -- FOF 系列报告之四 证券投资基金研究报告/基金专题 证券投资基金研究报告/基金专题 基金 基金专题研究 专题研究 重要提示请务必阅读尾页分析师承诺和免责条款 重要提示请务必阅读尾页分析师承诺和免责条款 2 目前单一资产类别预期收益不确定性提升,择时获取稳健收益的难 度越来越高, 而通过资产本身的非相关性来相互抵消风险,将不确定性转 变为相对确定的多元资产配置成为一个更佳的选择,在这种情况下 FOF 作为一项资产配置解决方案再次受到广泛关注。 自 2005 年招商基金宝面 世以来,FOF 在我国资本市场已运行超过十年时间,大多以集合理财以 及私募的形式存在, 随着 2016 年 9 月份证监会发布并实施 公开募集证 券投资基金运作指引第 2 号基金中的基金(FOF)公募 FOF 正式走到 前台。 截至 3 月初共有 26 家基金公司通过普通程序上报 56 只 FOF 产品, 首批产品或将在 6 月份迎来杀青。这些产品可谓千差万别,资产配置上 既有稳健均衡也有灵活配置,子基金选择上除了被动指数化投资外,量 化和定性也占据一定比例。从产品定位方面来看,华安、建信、华夏等 主打养老概念,从目标风险角度入手期望获取相对确定的收益;南方、 嘉实等力推全天候产品,力图在多变的市场环境中通过资产配置获取超 额收益;海富通、银华则推出金牛精选、福中福基金智选等产品,希望 从选基角度来获取超额收益。 在各路 FOF 产品百花齐放的情况下,由于产品定位不同,特征千差 万别,风险收益水平存在显著差异,如何统一评价和比较 FOF 的投资管 理绩效成为市场广泛关注的话题。 常规基金绩效比较指标包括绝对/相对收益率指标和风险收益交换 效率指标(该指标衡量了基金投入风险和实现收益之间的投入产出比, 根据衡量风险的标准不同,分为特雷诺或夏普指标)。由于投资市场中 收益对风险的补偿并不是严格的线性关系,上述指标在评价和比较同类 产品时效果较好,评价和比较处于不同风险水平的产品则将面临挑战, 结果在特定时间通常高度倾向于某一特定风险水平的产品。此外,FOF 作为一类特殊的基金产品,更加注重资产配置,其风险水平根据市场的 变化发生迁移的可能性高,这也给统一评价比较 FOF 产品带来额外的难 度。与之比较,将基金业绩和基金的具体投资运作联系起来,直接从能 力出发,通过业绩归因的方式寻找到基金收益的来源,或许是一种值得 参考的评价方式。 业绩归因意在区分不具有持续性的运气成分与具有一定持续性的管 理人的具体投资能力,尽最大努力在信息不够完整、夹杂噪音的情况下 做出相对准确的判断。目前经典的归因方法主要有两个流派,一个是建 立在 Jensen-alpha 模型基础上, 细分证券选择能力与市场时机选择能力, 由早期的 H-M 模型、T-M 模型逐步演变至 C-L 模型、FAMA 模型、BHB 模 型等,这些统称为基于收益率的时间序列回归法。另一个则将焦点集中 在持仓数据方面, 热门方法除了将超额收益分解为主动配置贡献、 个股/ 债券选择贡献以及二者互相影响带来的交互贡献的 Brinson 模型外,还 将横截面和时间序列分析相结合的 Barra 模型。 基金 基金专题研究 专题研究 重要提示请务必阅读尾页分析师承诺和免责条款 重要提示请务必阅读尾页分析师承诺和免责条款 3 表 1、各产品风险收益指标 评价方法 评价方法 优势 优势 劣势 劣势 绝对/相对收益 直观评价一定区间内投资组合的业绩表现 无法更深入的揭示基金产品的投资运作能力 风险收益交换效率 直观反映每一单位系统/非系统风险可以 获得的收益补偿 收益对风险的补偿并不是严格的线性关系, 比较处于不同风险水平的产品则将面临挑战 横截面业绩归因 将基金业绩和其具体投资运作联系起来, 直接从能力出发

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