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基于VaRSharpe指标在基金绩效评估中实证研究 　　摘要：选取2005年1月1日到2011年12月31日之间不同基金管理公司的不同类型的基金周收益率作为研究数据，根据风险调整收益的思想，采用基于VaR的Sharpe指数对基金业绩进行评价，将衡量下方风险的VaR方法应用在基金绩效评价上，从不同角度对基金绩效进行了分析，并与传统基金业绩评价方法进行比较。 　　一、文献综述 　　（一）传统的基金绩效评估方法及发展 　　Treynor（1965）提出的Treynor指数是一种风险调整衡量方法，是最早的现代业绩评价方法之一。它的假设前提是理性的风险回避投资者总会选择较大斜率的投资组合，Treynor指数值越大，每单位市场风险的收益越高，基金的业绩越好。Sharpe（1966）提出的Sharpe指数是用组合的超额回报率除以组合的总风险。它是一个建立在资本市场线（CML）之上的风险调整指数，以资本市场线为基准来评价基金的业绩，是指一定??样本期内的基金投资组合的平均收益率超过无风险收益率部分与该基金平均收益率的标准差之比。尽管Treynor指数和Sharpe指数都能较好地给出不同基金绩效的排序，但却无法得出投资基金与市场基准组合之间的具体差异。为此，Jensen提出了一种评价基金业绩的绝对指标――Jensen指数。它是证券组合的实际期望收益率与位于证券市场线上的证券组合的期望收益率之差，通过比较基金的实际收益超过它所承受风险对应的预期收益的部分来评价基金。 　　（二）VaR方法及其在绩效评估中的发展应用 　　根据Jorion（1996）的定义，VaR是“在一定的置信水平a下，衡量在某一特定时期内，因市场发生变动而导致某一投资组合或单个资产产生的最大的可能损失。”或者说它是指在正常的市场条件下，某一证券投资组合在一定持有期内，一定概率条件及给定的置信水平下，受市场波动可能遭受的最大损失。Kupiec（1995）提出了检验VaR计算的方法――返回检验法，给出了不同持有期的置信区间，使VaR计算方法成为一个完整的体系，完善了对VaR各种计算模型的评价。由于金融机构序列有波动集聚性和分布的尖峰厚尾性，为描述金融时间序列的这些特性，Bollerslev（1986）在Engle（1982）的基础上提出了GARCH模型。之后逐步形成了以GARCH模型为核心的GARCH模型族。 　　国内学者陈学华、杨辉耀（2002）选取了1999年8月至2001年1月的相关数据运用历史模拟法及正态分布法进行了实证研究，把基于RAROC的绩效评估方法与传统的指数评估方法进行了具体的比较，得出RAROC能更加客观地反映证券投资基金的绩效。从国内外学者有关基金业绩评价方面的理论和相关研究成果，我们可以看到，基金业绩评价从上世纪60年代之前的静态单一财务评价方法发展成之后的风险调整收益法。经历了由以收益率为中心向以风险为中心、由单变量向多变量的统计评价方法的转变，其核心是对投资组合所面临的风险进行准确测量，排除风险因素对业绩评价的不利影响。 　　二、数据预处理 　　（一）样本选取及数据来源 　　考虑到基金业绩与市场大盘指数的相关性，本文样本区间为2005年1月1日到2011年12月31日，这段时间内我国的股市经历了近几年最大的牛市和熊市，在剧烈变化的市场行情下能够更加公正的估计基金的绩效。根据不同的基金分类，综合考虑各类基金的因素，选取不同公司的股票基金、债券基金和混合基金各1只（共18只），采用数据为这些基金每周末的累计净值，每只基金有339个数据，共6102个数据。样本数据来源于国泰安数据库及和讯网。 　　基金周净值收益率为： 　　Ri,t＝ln（Navt／Navt-1）（1） 　　其中，Ri,t代表基金在第t期的周收益率；Navt和Navt-1分别表示基金在第t期和第t-1期的累计单位资产净值。 　　（二）市场基准组合和无风险收益率的确定 　　本文采用加权平均得到一年期定期存款利率为2.79%，一年采用52周计算，则无风险周收益率为： 　　Rf＝0.0279／52＝0.000537（2） 　　为了比较开放式基金相对于市场整体的绩效表现，需要构建市场组合。本文采用国内常用的研究方法构造一个涵盖深、沪两市证券和国债的市场基准组合，其周收益率为： 　　Rm＝0.4×Rsh＋0.4×Rsz＋0.2×0.000537（3） 　　其中，Rsh为上海证券指数周收益率，Rsz为深圳成分指数周收益率。 　　（三）基金收益率的VaR值及RAROC值的计算 　　根据（1）式和（2）式分别计算出样本基金和基准组合的收益率序列，并用Excel及Eviews软件对样本基金的收益率序列进行分析和统计，可以看出： 　　18只基金中所有基金的平均收益率均为正