所有产品

澳门太阳城基于Markov迁移矩阵来考察私募基金排

  Markov分析法的关键在于估计Markov迁移矩阵,该矩阵中每个元素代表特定级别向所有级别转移的概率。而当前状态向量(基金级别向量)在乘以级别迁移矩阵后,就可得到下一期状态向量的估计,因此迁移矩阵还可用于对特定基金未来表现的预测之中。

  本文选择了好买基金数据库中2008年1月至2011年7月私募基金的1年期评级数据。该评级体系基于期望效用理论而设计,按月根据每只私募基金向后12个月收益数据计算其风险调整后收益,并根据该收益的排名情况将私募基金分为1星、2星、3星、4星和5星5个等级 ,作为投资者从其业绩中所得效用的衡量。

  Markov迁移矩阵主要有3种估算方法:一是主观概率法,即由所谓“专家”来指定每类状态的转移概率,一般在缺乏历史数据时使用;二是回归分析法,即用S(1)期到S(t)的状态矩阵对S(0)期到S(t-1)期的状态矩阵进行回归,构造一个系数矩阵(迁移矩阵)使得残差矩阵的平方和最小,一般在无法跟踪样本中个体状态转移时使用,如对宏观经济中各产业相互转移的迁移矩阵估计;三是统计估算法,即统计样本中每个个体从一个状态转移至另一状态的频率,以该频率作为状态的转移概率,汇总后即得到迁移矩阵。在能够获取每个个体状态转移情况时,该方法的估算精度相对更高。由于可以获得每只基金在单期状态转移的具体数据,因此本文采用统计估算法来计算私募基金的Markov级别迁移矩阵。

  由于每期评级使用了向后12个月的收益数据,如果就每月评级结果进行比较,对于单只基金来说有11个月的收益数据是重合的,很容易得到基金业绩延续性强的错误结论,因此本文使用以12个月为步长,按月移动时间窗口的方式来考察基金评级的转移情况。如果以i状态作为基金的当前评级,j状态作为下一期评级,则记由i状态转移至j状态的发生次数为 ,转移概率 可用 除以由i状态转至各状态的总频数加以估算。计算所有级别和样本个体,就可以得到相应的基金级别迁移矩阵。

  (一) 私募基金整体稳定性较差,主对角线元素并不占优,与行方向元素相比,主对角元素显得过小。由于主对角元素代表某一级别基金在下期仍然保持相同级别的概率,该数值过小意味着基金评级结果不稳定。此外,随着星级极端性增强,不稳定的程度加剧。例如当期被评为5星的基金在12个月后依旧保持5星评级的概率仅为7.63%。1星基金维持原有评级的概率仅为13.45%,而3星基金稳定性就高出不少,当期评为3星的基金在1年后保持3星的概率为36.61%。

  (二) 基金评级整体趋于劣变。通过计算迁移矩阵上三角和下三角元素之和可以看出,下三角矩阵的数值相对较大,这意味着基金更有可能从高星级向低星级劣变,而未来评级上升的可能性相对较小。

  (三) 基金业绩存在均值复归的迹象。星级较高的基金未来降级的概率大于维持原有评级的概率,而星级较低的基金未来升级的概率也大于维持原有评级的概率。

  (四) 优质基金未来表现趋于中庸。从迁移矩阵的下方来看,5星级基金在未来12个月后转成3星级基金的概率最大,4星基金亦是如此,表明优质基金未来业绩更有可能趋于平庸。这或许是由于良好业绩所带来资产规模扩大,使得基金经理操作灵活性下降,同时基础管理费绝对金额的提高也使其做强超额业绩的动力减少。

  (五) 1星基金未来反弹力度更强。迁移矩阵的第五列代表各类基金在下期转为5星基金的概率,值得注意的是,1星基金转为5星基金的概率竟然是5星基金维持原有评级概率的2倍,这也意味着如果投资者想挑选一只未来的5星基金,选当前的5星基金还不如选1星基金。

  【独家稿件声明】凡注明“和讯”来源之作品(文字、图片、图表),未经和讯网授权,任何媒体和个人不得全部或者部分转载。如需转载,请与联系;经许可后转载务必请注明出处,并添加源链接,违者本网将依法追究责任。

  alfdls您好,欢迎您发表评论!(言论仅代表会员个人观点,不代表和讯网观点)

  主要结论 ——兼论看排名选基金的合理性 一、主要结论 简单的按照评级来选基金的方式并不一定能够获得良好的回报,其原因主要在于市场风格在持续发生变化,很难有一种投资策略在各种市场环境下都有效,更多表现为风水轮流转的特征。因此投资者在选择基金产品时切忌简单依赖于历史业绩或评级,需要对未来市场风格作出主动的判断,同时需对每只产品擅长的风格有所了解,以期在判断出市场风......