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开放式基金费用率实证分析

2021-4-9 | 证券投资论文

 

0引言

 

证券投资基金是金融投资制度的一种创新,它是一种集合投资方式,其特点是利益共享,风险共担。它是通过发行基金单位对投资者的资金进行集中,并由基金管理人托管,基金管理人管理和运用,从而进行股票、股票,债券等金融工具的投资并共同分享收益。国内证券投资基金试点工作开始于上世纪80年代末,到了2011年11月底,我国的公募基金已有900多支,而其中占据主导地位的又是开放式基金。因此,本文将研究对象锁定为开放式基本费用。无论基金是否盈利,我国国内的基金管理费用都是按照基金净值的1.5%提取。在严格的管制下,这一规定得到有效实施。当基金净值上去也就是业绩比较好的时候,基金管理人所收取的费用也随之增多,普通基民会认为这是对基金管理人付出的一种补偿和鼓励。但实际上,这部分资金仅是我们能够看到的一部分,还有许多是不为普通基民所察觉的,比如说基金换手率而支付给券商的手续费,还有税费等,这些也都是费用的重要组成部分。目前,令学术界感到震惊的是我国国内基金市场所存在的超高的换手率。究其原因,还是因为每换手一次,基金的净值就要移动一部分到券商腰包,同样印花税的调整也给资本市场造成了大的震荡。究竟什么是影响费用率的主要因素,它们之间又有什么关系?

 

1文献回顾

 

关于共同基金的费用和业绩的关系,国外学者对此所做的研究已经比较广泛。Jensen(1968)发现,共同基金在除开费用以后的业绩甚至不如随机抽取证券形成的组合。Malkie(l1995)则提出,因为交易频率高,积极型资金在某种程度上加大了投资者的税收负担,超额收益无从产生。而指数型基金的换手率却比较低,能够减轻投资者的负担。Charhar(t1997)认为高收益并不能弥补基金的投资成本。总交易成本过高可以成为解释收费基金业绩欠佳的一个理由,换手率的提高会增加交易成本使基金收益下降。我国的何孝星教授则提出,影响基金基金费用率的第一因素是基金类型。股票型基金费用与债券型基金相比,前者普遍高于后者。第二基金费用与个别基金的规模成正比,而与总体的规模成反比,与基金投资顾问的收入呈反比。总而言之,基金业绩,基金换手率和基金自身规模,以及基金类型都是学术界目前公认的影响基金费用的因素。影响国内基金市场的因素又有什么不同呢?我们通过引入计量模型,来进行实证分析。

 

2样本选择与实证分析

 

首先明确选择恰当的变量作为模型的内生和外生变量。这里按照学术界的一贯做法是把影响基金净资产的基金运营费作为本文费用率的计算依据,虽然关于此也有不少学者提出疑问。认为申购和赎回费也应该加入其中,但是考虑到取数据的方便,以及最后结果的可对比性,本文采用的费用率计算公式为:费用率=年度运作费用/年平均基金净资产可以看出用基金的年度运作费用比上年平均基金净资产就可以得到基金费用率。其中年度基金运作费用是由以下几部分组成:由基金年度财务报表所出示的基金管理人报酬,基金托管费,卖出回购证券支出和利息支出。通过经验研究以后,可以认为影响基金的几个因素有:基金业绩(采用年度基金净收益率来评判),单个基金的规模(采用年平均资产净值来代替),基金的类型(分为积极管理和被动管理两类,也就是指数型和非指数型)。决定采用虚拟变量D来量度。以多元线性回归作为本文采用的模型,其大致形式如下:Y=a+β1x1+β2x2+DD=1(指数型)0(非指数型!)被解释变量Y,代表基金费用率,解释变量x1代表基金业绩,解释变量x2代表基金规模,虚拟变量D代表基金类型。本文从巨潮咨询网来获得数据,以2010年前成立的47开放式基金作为样本。用各个基金2010年公布年度的财务指标,费用总计除以净资产得到费用率。用各个基金2010年年度累计净值增加来进行基金业绩的度量,并选取了各个基金2010年年度中期报告所出示的规模资产净值来度量基金规模,用指数与非指数来度量基金类型,最终得到数据,做Eveiws回归得出以下结果:

 

2.1首先是只采用x1与x2对y进行回归(即把开放式基金的收益率和单支基金的规模对基金的费用率进行回归)可以看到可决系数并不高。

 

2.2接下来进行三个解释变量一起对Y进行回归。得到的结果如下:Y=c+β1x1+β2x2+D现在可以看到可决系数显著的增大,证明我们的基金类型对于费用率的影响还是很显著的。

 

2.3考虑本模型的费用率,基金的净收益率都是以比例数据得到,而基金的规模是绝对数据,所以这里采用对X2(基金规模)取对数,Y=c+β1x1+β2lnx2。再进行回归:可决系数没有引入虚拟变量———基金类型时候大。

 

2.4最后在模型中加入我们的虚拟变量Y=c+β1x1+β2lnx2+D结果如下:可以看到我们的采用对数后,lnX2的系数有了明显的改观,可决系数也显著的增大,F值也在增大。综合以上三个模型,进行比较分析,选择代表性最好的第三个模型为我们的分析模型。Y=-8.7157-0.01715x1+0.5725lnx2-0.8061DT=(-2.8767)(-3.0779)(3.9976)(-2.3675)R2=0.3882F=9.0948DW=2.2713因为选取了截面数据,可以发现可决系数不算高,不过各个系数的T检验基本通过,可继续检验。

 

2.5检查模型的共线性的问题,由于各个系数的T检验比较显著,所以采用由简单相关系数检验法,可以得到相关系数矩阵(矩阵1)。可以知道两个解释变量的共线性并不严重。

 

2.6接下来检验异方差和自相关性:Gold-Quanadt方法,首先是对X1取值排序。然后构造子样本区间,建立回归模型。由于我们有n=47,可删除中间大约11个观测值,余下部分分得两个样本区间:1-18和29-47。样本个数均为18。然后由OLS分别对两个区间估计。使用Gold-Quanadt方法可得到F=11.2149/8.0692=1.3894,判断在14的自由度下F临界值为2.8,1.384<2.8,所以可以接受原假设,可以初步断定模型不存在异方差。

 

2.7由最小二乘回归的结果知道,DW值为2.2713。查表可以知道,dl=1.421,du=1.674,du<Dw<4-du,说明可以判断模型不存在自相关。

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