基于VAR模型的陽光私募基金業(yè)績多維評價與實證研究一、引言1.1研究背景與意義1.1.1研究背景在全球金融市場的多元化格局中，陽光私募基金作為重要的組成部分，正發(fā)揮著日益關(guān)鍵的作用。陽光私募基金是指通過信托公司發(fā)行，經(jīng)過監(jiān)管機構(gòu)備案，資金實現(xiàn)第三方銀行托管，有定期業(yè)績報告的投資于股票市場的基金。其與一般私募基金的區(qū)別在于規(guī)范化、透明化，由于借助信托公司平臺發(fā)行能保證私募認(rèn)購者的資金安全。近年來，隨著金融市場的持續(xù)發(fā)展與創(chuàng)新，陽光私募基金的規(guī)模和影響力不斷攀升。根據(jù)私募排排網(wǎng)的數(shù)據(jù)顯示，截至2023年底，國內(nèi)陽光私募基金的管理規(guī)模已突破5萬億元，較上一年增長了15%。這一增長態(tài)勢不僅反映出市場對陽光私募基金的認(rèn)可度在不斷提高，也凸顯了其在金融市場中地位的日益重要。業(yè)績評價作為衡量陽光私募基金投資管理能力和投資效果的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，對于投資者和基金行業(yè)都具有不可忽視的重要性。從投資者角度來看，準(zhǔn)確的業(yè)績評價是其做出投資決策的重要依據(jù)。在眾多的陽光私募基金產(chǎn)品中，投資者需要借助科學(xué)合理的業(yè)績評價指標(biāo)和方法，來篩選出那些能夠在不同市場環(huán)境下實現(xiàn)穩(wěn)健收益、有效控制風(fēng)險的優(yōu)質(zhì)基金。例如，投資者在選擇投資某只陽光私募基金時，會關(guān)注其過往的年化收益率、夏普比率、最大回撤等業(yè)績指標(biāo)，以此來評估該基金的投資價值和風(fēng)險水平。從基金行業(yè)角度而言，業(yè)績評價有助于促進基金行業(yè)的健康發(fā)展。通過對不同基金業(yè)績的客觀評價，能夠激勵基金管理人不斷提升自身的投資管理水平，優(yōu)化投資策略，從而推動整個基金行業(yè)的良性競爭和創(chuàng)新發(fā)展。例如，一些業(yè)績優(yōu)秀的陽光私募基金管理人會吸引更多的投資者資金，而那些業(yè)績不佳的管理人則會面臨資金贖回的壓力，這就促使他們不斷改進投資管理方法，提高業(yè)績表現(xiàn)。傳統(tǒng)的業(yè)績評價方法在評估陽光私募基金業(yè)績時存在一定的局限性。這些方法往往側(cè)重于對基金歷史收益的分析，而對風(fēng)險因素的考量相對不足。在實際投資中，風(fēng)險與收益是緊密相連的，僅僅關(guān)注收益而忽視風(fēng)險，可能會導(dǎo)致投資者對基金的真實表現(xiàn)產(chǎn)生誤判。在市場波動較大的時期，一些基金雖然可能在短期內(nèi)獲得較高的收益，但同時也承擔(dān)了較高的風(fēng)險。如果僅從收益角度進行評價，這些基金可能會被認(rèn)為表現(xiàn)出色，但實際上其風(fēng)險水平可能超出了投資者的承受能力。而VAR（風(fēng)險價值）模型作為一種有效的風(fēng)險管理工具，能夠量化在一定置信水平下和特定持有期內(nèi)，某一金融資產(chǎn)或投資組合可能面臨的最大損失。將VAR模型應(yīng)用于陽光私募基金的業(yè)績評價中，能夠更加全面、準(zhǔn)確地衡量基金的風(fēng)險收益特征。通過VAR模型，投資者可以了解到在不同市場條件下，基金可能遭受的最大損失情況，從而更加合理地評估基金的風(fēng)險水平。例如，在評估某只陽光私募基金時，利用VAR模型可以計算出在95%置信水平下，該基金在未來一個月內(nèi)可能面臨的最大損失金額，這為投資者提供了重要的風(fēng)險參考信息。隨著金融市場的日益復(fù)雜和投資者對風(fēng)險管理的重視程度不斷提高，將VAR模型應(yīng)用于陽光私募基金業(yè)績評價已成為時代發(fā)展的必然需求。這種創(chuàng)新的業(yè)績評價方式不僅能夠滿足投資者對風(fēng)險收益綜合評估的需求，也有助于推動陽光私募基金行業(yè)的規(guī)范化和專業(yè)化發(fā)展。1.1.2研究意義本研究具有重要的理論與實踐意義。從理論層面看，目前陽光私募基金業(yè)績評價體系仍有待完善，現(xiàn)有研究多聚焦于傳統(tǒng)收益指標(biāo)，對風(fēng)險因素的全面考量相對欠缺。本研究將VAR模型引入陽光私募基金業(yè)績評價領(lǐng)域，豐富了該領(lǐng)域的研究方法和視角，補充和完善了業(yè)績評價的理論體系。通過深入探究VAR模型在陽光私募基金業(yè)績評價中的應(yīng)用，有助于進一步深化對基金風(fēng)險收益特征的理解，為后續(xù)相關(guān)研究提供更為全面和科學(xué)的理論基礎(chǔ)。在實踐層面，本研究成果為投資者、基金管理者和監(jiān)管者提供了重要的決策依據(jù)。對于投資者而言，借助基于VAR模型的業(yè)績評價結(jié)果，能夠更全面、準(zhǔn)確地評估陽光私募基金的風(fēng)險收益狀況，從而在眾多基金產(chǎn)品中做出更加明智的投資選擇。在投資決策過程中，投資者不僅關(guān)注基金的預(yù)期收益，更重視風(fēng)險的可控性?；赩AR模型的業(yè)績評價能夠清晰地呈現(xiàn)基金在不同市場條件下的風(fēng)險暴露程度，幫助投資者更好地平衡風(fēng)險與收益，實現(xiàn)資產(chǎn)的優(yōu)化配置。對于基金管理者來說，本研究有助于其深入了解自身投資策略的風(fēng)險特征，發(fā)現(xiàn)投資管理過程中的優(yōu)勢與不足。通過對VAR模型計算結(jié)果的分析，基金管理者可以針對性地調(diào)整投資組合，優(yōu)化投資策略，提高風(fēng)險管理水平，從而提升基金的業(yè)績表現(xiàn)。對于監(jiān)管者而言，基于VAR模型的業(yè)績評價體系為其監(jiān)管工作提供了更為科學(xué)、有效的工具。監(jiān)管者可以利用這一體系對陽光私募基金進行更為全面、準(zhǔn)確的監(jiān)管，及時發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險隱患，維護金融市場的穩(wěn)定秩序，促進陽光私募基金行業(yè)的健康、可持續(xù)發(fā)展。1.2研究方法與創(chuàng)新點1.2.1研究方法本研究綜合運用多種研究方法，確保研究的科學(xué)性與嚴(yán)謹(jǐn)性。文獻(xiàn)研究法：系統(tǒng)梳理國內(nèi)外關(guān)于陽光私募基金業(yè)績評價、VAR模型應(yīng)用等相關(guān)文獻(xiàn)資料。通過全面分析已有研究成果，了解陽光私募基金業(yè)績評價的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，明確VAR模型在金融領(lǐng)域尤其是基金業(yè)績評價中的應(yīng)用情況及局限性。對過往研究中關(guān)于陽光私募基金業(yè)績評價指標(biāo)體系的構(gòu)建、不同業(yè)績評價方法的比較分析等內(nèi)容進行深入研讀，為本文的研究奠定堅實的理論基礎(chǔ)。通過對文獻(xiàn)的綜合分析，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有研究在將VAR模型全面、系統(tǒng)地應(yīng)用于陽光私募基金業(yè)績評價方面存在不足，從而明確本文的研究方向和重點。實證分析法：以國內(nèi)市場上具有代表性的陽光私募基金為研究樣本，收集其在一定時期內(nèi)的凈值數(shù)據(jù)、投資組合數(shù)據(jù)等。運用統(tǒng)計分析軟件，對這些數(shù)據(jù)進行處理和分析，計算基金的收益率、波動率、夏普比率等傳統(tǒng)業(yè)績評價指標(biāo)，同時利用VAR模型計算基金在不同置信水平下的風(fēng)險價值。在此基礎(chǔ)上，對各基金的風(fēng)險收益特征進行量化分析，通過建立回歸模型等方式，探究基金業(yè)績與市場因素、投資策略、風(fēng)險控制等因素之間的關(guān)系，從而為基于VAR模型的業(yè)績評價提供實證依據(jù)。以某幾只陽光私募基金為例，通過對其歷史數(shù)據(jù)的實證分析，對比不同基金在風(fēng)險收益表現(xiàn)上的差異，以及VAR模型在評估這些基金風(fēng)險方面的有效性。對比分析法：將基于VAR模型的業(yè)績評價結(jié)果與傳統(tǒng)業(yè)績評價方法的結(jié)果進行對比分析。傳統(tǒng)業(yè)績評價方法主要側(cè)重于收益的衡量，而基于VAR模型的評價方法則綜合考慮了風(fēng)險與收益。通過對比兩種方法對同一基金的評價結(jié)果，分析VAR模型在彌補傳統(tǒng)方法不足方面的優(yōu)勢，如更準(zhǔn)確地反映基金在不同市場環(huán)境下的風(fēng)險暴露情況，以及對投資者決策的影響。在市場波動較大時期，傳統(tǒng)業(yè)績評價方法可能會高估某些基金的表現(xiàn)，而基于VAR模型的評價則能更真實地反映基金的風(fēng)險收益狀況，幫助投資者做出更合理的投資決策。同時，還將對不同類型陽光私募基金（如股票型、債券型、混合型等）基于VAR模型的業(yè)績評價結(jié)果進行對比，分析不同投資策略和資產(chǎn)配置下基金的風(fēng)險收益特征差異。1.2.2創(chuàng)新點本研究在研究視角、指標(biāo)體系和模型應(yīng)用方面具有一定的創(chuàng)新之處。研究視角創(chuàng)新：以往對陽光私募基金業(yè)績評價的研究多從單一的收益或風(fēng)險角度出發(fā)，缺乏對風(fēng)險與收益的全面綜合考量。本研究從風(fēng)險與收益相統(tǒng)一的視角出發(fā)，將VAR模型引入陽光私募基金業(yè)績評價體系，強調(diào)在評估基金業(yè)績時，不僅要關(guān)注其收益水平，更要重視其面臨的風(fēng)險。這種視角的轉(zhuǎn)變，有助于投資者更全面、準(zhǔn)確地認(rèn)識陽光私募基金的投資價值，為投資決策提供更科學(xué)的依據(jù)。指標(biāo)體系創(chuàng)新：在傳統(tǒng)的業(yè)績評價指標(biāo)基礎(chǔ)上，納入VAR相關(guān)指標(biāo)，構(gòu)建了一套更為完善的陽光私募基金業(yè)績評價指標(biāo)體系。除了常見的收益率、夏普比率等指標(biāo)外，還引入了基于VAR模型計算得出的風(fēng)險價值、條件風(fēng)險價值等指標(biāo)。這些指標(biāo)能夠更細(xì)致地刻畫基金的風(fēng)險特征，使業(yè)績評價更加全面、深入。風(fēng)險價值指標(biāo)可以直觀地反映基金在一定置信水平下可能遭受的最大損失，條件風(fēng)險價值指標(biāo)則進一步考慮了損失超過風(fēng)險價值時的平均損失情況，為投資者提供了更豐富的風(fēng)險信息。模型應(yīng)用創(chuàng)新：本研究在應(yīng)用VAR模型時，結(jié)合陽光私募基金投資組合的特點，對模型進行了適當(dāng)?shù)母倪M和優(yōu)化。考慮到陽光私募基金投資策略的多樣性和資產(chǎn)配置的靈活性，在模型中充分納入了多種風(fēng)險因素，如市場風(fēng)險、信用風(fēng)險、流動性風(fēng)險等，使模型能夠更準(zhǔn)確地度量基金的風(fēng)險。針對陽光私募基金投資組合中可能存在的非線性關(guān)系，采用了更適合的計算方法和參數(shù)估計方式，提高了VAR模型在陽光私募基金業(yè)績評價中的適用性和準(zhǔn)確性。二、陽光私募基金概述2.1含義與特點陽光私募基金是一種特殊的投資基金類型，它是借助信托公司發(fā)行，經(jīng)過監(jiān)管機構(gòu)備案，資金實現(xiàn)第三方銀行托管，有定期業(yè)績報告的投資于股票市場的基金。這種基金的“陽光”特性主要體現(xiàn)在其運作的規(guī)范化和透明化，與一般私募基金相比，在監(jiān)管和資金托管等方面更為嚴(yán)格，有效保障了投資者的資金安全。從法律結(jié)構(gòu)角度來看，它是基于信托合同構(gòu)建各方權(quán)利義務(wù)關(guān)系的信托產(chǎn)品，涉及私募基金公司、信托公司、銀行和證券公司四方。私募基金公司作為投資顧問，負(fù)責(zé)管理和運作資金；信托公司作為產(chǎn)品發(fā)行的法律主體，提供運作平臺并承擔(dān)部分監(jiān)管職責(zé)；銀行作為資金托管人，確保資金安全；證券公司作為證券托管人，保障證券安全。陽光私募基金具有諸多獨特的特點。在投資門檻方面，其起點金額較高，通常每份投資不低于100萬元。這一較高的投資門檻，旨在篩選出具備一定資金實力和風(fēng)險承受能力的投資者，保證投資者群體具備相應(yīng)的投資能力和風(fēng)險認(rèn)知水平。以某知名陽光私募基金為例，其最低認(rèn)購金額為100萬元，追加認(rèn)購金額以1萬元為單位遞增，這種投資門檻設(shè)置將普通小額投資者排除在外，使得基金能夠聚焦于為高凈值投資者提供服務(wù)。陽光私募基金以追求絕對收益為目標(biāo)。與傳統(tǒng)公募基金注重相對排名不同，它更關(guān)注為投資者實現(xiàn)實實在在的正收益。基金管理人的收益與基金業(yè)績緊密掛鉤，當(dāng)基金取得較好收益時，管理人會提取一定比例的業(yè)績報酬，這種機制促使管理人全力提升基金業(yè)績，以實現(xiàn)自身收益最大化，同時也為投資者獲取正收益提供了一定保障。在2023年市場波動較大的情況下，部分陽光私募基金通過靈活調(diào)整投資策略，成功實現(xiàn)了正收益，為投資者帶來了實際回報，體現(xiàn)了其追求絕對收益的特點。投資策略靈活也是陽光私募基金的一大顯著特點。在投資策略和資產(chǎn)配置上，它擁有較大的靈活性，能夠依據(jù)市場變化迅速調(diào)整投資組合?；鹂梢赃\用多種投資策略，如股票多頭、量化投資、宏觀對沖等，以適應(yīng)不同的市場環(huán)境。在市場行情上漲時，采用股票多頭策略，加大股票投資比例，獲取市場上漲收益；當(dāng)市場出現(xiàn)下跌趨勢或波動加劇時，運用量化投資策略或宏觀對沖策略，通過股指期貨、期權(quán)等金融衍生品進行風(fēng)險對沖，降低投資組合的風(fēng)險。這種靈活的投資策略使得陽光私募基金能夠在復(fù)雜多變的市場環(huán)境中捕捉投資機會，為投資者創(chuàng)造穩(wěn)定的收益。在信息披露方面，陽光私募基金相對不夠透明。不像公募基金需要定期公布詳細(xì)的持倉和投資策略，它的信息披露程度相對較低。這主要是由于其面向特定投資者群體募集資金，投資者對基金的了解更多依賴于與基金管理人的溝通和基金定期發(fā)布的業(yè)績報告。信息披露有限在一定程度上保護了基金的投資策略不被輕易模仿，但也可能導(dǎo)致投資者對基金投資運作情況了解不夠全面，增加了投資者的信息獲取成本和投資風(fēng)險。2.2發(fā)展歷程與現(xiàn)狀陽光私募基金在我國的發(fā)展歷程可追溯至20世紀(jì)90年代末，彼時，國內(nèi)證券市場逐步發(fā)展，為私募基金的萌芽提供了土壤。2003年，云南國際信托有限公司成立的“云南信托?中國龍集合資金信托計劃”，募集資金1000萬元人民幣，標(biāo)志著我國第一支陽光私募基金誕生，自此，私募證券投資基金開始借助信托平臺，踏上規(guī)范化和透明化運作的探索之路。在2003-2006年的萌芽階段，陽光私募基金的發(fā)展較為緩慢，市場認(rèn)知度和參與度相對較低，產(chǎn)品數(shù)量和規(guī)模都較小。隨著2007年大牛市和2008年金融海嘯的洗禮，私募基金在復(fù)雜的市場環(huán)境中得到鍛煉，逐漸走向成熟。越來越多優(yōu)秀的資產(chǎn)管理人加入私募領(lǐng)域，陽光私募管理人在這兩年的表現(xiàn)逐漸獲得投資者認(rèn)可。2009年，陽光私募行業(yè)迎來快速發(fā)展期，當(dāng)年產(chǎn)品發(fā)行量是2008年的3倍，市場規(guī)模和影響力不斷擴大。此后，陽光私募基金行業(yè)持續(xù)發(fā)展，2013年修訂后的《基金法》賦予私募證券基金合法身份，2014年登記備案制開啟，進一步推動了行業(yè)的快速發(fā)展，使其進入發(fā)展快車道。截至2016年11月中旬，在中國證券投資基金業(yè)協(xié)會登記備案的私募證券基金管理人達(dá)7885家。當(dāng)前，陽光私募基金在我國金融市場中已占據(jù)重要地位。從基金數(shù)量來看，截至2023年底，在中國證券投資基金業(yè)協(xié)會備案的陽光私募基金數(shù)量眾多，涵蓋了多種投資策略和投資風(fēng)格。在投資策略分布方面，股票策略依然是陽光私募基金的主要投資策略之一，許多基金通過對股票市場的深入研究和分析，挖掘優(yōu)質(zhì)股票進行投資，以獲取資本增值。量化投資策略近年來發(fā)展迅速，借助數(shù)學(xué)模型和計算機技術(shù)，對海量數(shù)據(jù)進行分析和處理，實現(xiàn)投資決策的自動化和科學(xué)化，提高投資效率和收益。宏觀對沖策略也受到部分基金的青睞，通過對宏觀經(jīng)濟形勢的分析和判斷，運用多種金融工具進行投資組合，實現(xiàn)風(fēng)險對沖和收益最大化。在規(guī)模方面，陽光私募基金的管理規(guī)模不斷攀升。據(jù)私募排排網(wǎng)數(shù)據(jù)顯示，截至2023年底，國內(nèi)陽光私募基金的管理規(guī)模已突破5萬億元，較上一年增長了15%。從地域分布來看，陽光私募基金呈現(xiàn)出明顯的集中趨勢，主要集中在經(jīng)濟發(fā)達(dá)、金融資源豐富的地區(qū)。上海、深圳、北京等地是陽光私募基金的主要聚集地，這些地區(qū)擁有完善的金融基礎(chǔ)設(shè)施、豐富的金融人才資源和活躍的資本市場，為陽光私募基金的發(fā)展提供了良好的環(huán)境。在上海，眾多知名陽光私募基金公司匯聚，形成了較為成熟的產(chǎn)業(yè)鏈和生態(tài)圈，吸引了大量投資者和資金的流入。然而，陽光私募基金行業(yè)在發(fā)展過程中也面臨著諸多機遇與挑戰(zhàn)。隨著我國居民財富的不斷增長，高凈值人群數(shù)量日益增加，對多元化、個性化的投資需求也愈發(fā)旺盛，這為陽光私募基金提供了廣闊的市場空間。居民財富的積累使得投資者有更多資金用于投資，而陽光私募基金靈活的投資策略和追求絕對收益的目標(biāo)，能夠滿足不同投資者的風(fēng)險偏好和收益要求，吸引了大量高凈值投資者的關(guān)注。資本市場改革的不斷推進，如注冊制的實施、科創(chuàng)板和創(chuàng)業(yè)板的改革等，為陽光私募基金創(chuàng)造了更多的投資機會，有助于其優(yōu)化投資組合，提升投資收益。注冊制的實施使得更多優(yōu)質(zhì)企業(yè)能夠上市融資，為陽光私募基金提供了更豐富的投資標(biāo)的，同時也促進了市場的競爭和創(chuàng)新，推動了行業(yè)的發(fā)展。但與此同時，市場波動風(fēng)險是陽光私募基金面臨的重要挑戰(zhàn)之一。由于陽光私募基金主要投資于股票、債券等金融資產(chǎn)，市場行情的波動會直接影響基金的凈值表現(xiàn)。在市場下跌時，基金可能面臨較大的凈值回撤，給投資者帶來損失。在2020年疫情爆發(fā)初期，股市大幅下跌，許多陽光私募基金的凈值也隨之大幅下降，投資者的資產(chǎn)遭受了較大損失。監(jiān)管政策的變化也對行業(yè)發(fā)展產(chǎn)生影響，監(jiān)管部門對私募基金行業(yè)的監(jiān)管不斷加強，對基金的合規(guī)運營、信息披露等方面提出了更高要求，這對部分基金管理人來說，需要投入更多的成本和精力來滿足監(jiān)管要求，否則可能面臨處罰。若基金管理人未能及時了解和遵守新的監(jiān)管政策，可能會導(dǎo)致違規(guī)行為，影響基金的正常運作和聲譽。人才競爭激烈也是行業(yè)面臨的問題之一，優(yōu)秀的投資管理人才是陽光私募基金的核心競爭力，但目前市場上高素質(zhì)的投資人才相對短缺，各基金公司之間對人才的爭奪十分激烈，這增加了基金公司的運營成本，也可能影響團隊的穩(wěn)定性。三、傳統(tǒng)基金業(yè)績評價方法分析3.1風(fēng)險描述方式在傳統(tǒng)基金業(yè)績評價中，均值-方差模型是一種經(jīng)典的風(fēng)險描述方法，由馬科維茨提出。該模型認(rèn)為投資者在進行投資決策時，既關(guān)注投資的預(yù)期收益，也關(guān)注投資的風(fēng)險。在均值-方差模型中，預(yù)期收益用投資組合的平均收益率來衡量，而風(fēng)險則用收益率的方差或標(biāo)準(zhǔn)差來表示。方差是各個數(shù)據(jù)與其均值離差平方的平均數(shù)，標(biāo)準(zhǔn)差是方差的平方根。方差或標(biāo)準(zhǔn)差越大，說明投資組合的收益率波動越大，風(fēng)險也就越高；反之，方差或標(biāo)準(zhǔn)差越小，風(fēng)險越低。以某陽光私募基金為例，假設(shè)其在過去一年中每個月的收益率分別為2%、-1%、3%、4%、-2%、5%、1%、-3%、6%、2%、-1%、4%。首先計算該基金的平均收益率，將每個月的收益率相加后除以12，得到平均收益率為1.5%。然后計算方差，先計算每個月收益率與平均收益率的差值，如2%-1.5%=0.5%，-1%-1.5%=-2.5%等，再將這些差值的平方相加，最后除以12，得到方差約為0.007。標(biāo)準(zhǔn)差則為方差的平方根，約為8.4%。這表明該基金在過去一年中的收益率波動相對較大，存在一定的風(fēng)險。β系數(shù)也是衡量基金風(fēng)險的重要指標(biāo)，它用于評估證券或投資組合相對于總體市場的波動性，體現(xiàn)了特定資產(chǎn)的價格對整體經(jīng)濟波動的敏感性。其計算基于資本資產(chǎn)定價模型（CAPM），公式為：β=Cov(Ri,Rm)/Var(Rm)，其中Cov(Ri,Rm)是資產(chǎn)i的收益率與市場組合收益率的協(xié)方差，Var(Rm)是市場組合收益率的方差。β系數(shù)越大，說明基金的系統(tǒng)性風(fēng)險越高，其收益變化幅度相對于大盤的變化幅度越大；反之，β系數(shù)越小，系統(tǒng)性風(fēng)險越低。假設(shè)市場組合的收益率為10%，標(biāo)準(zhǔn)差為15%，某陽光私募基金的收益率為12%，該基金與市場組合收益率的協(xié)方差為0.03。根據(jù)β系數(shù)計算公式，該基金的β系數(shù)=0.03/(0.15*0.15)≈1.33。這意味著該基金的波動幅度大于市場平均水平，在市場上漲時，該基金可能獲得超過市場平均水平的收益，但在市場下跌時，也可能遭受更大的損失。然而，這些傳統(tǒng)的風(fēng)險描述方式在衡量陽光私募基金風(fēng)險時存在一定的局限性。均值-方差模型假設(shè)收益率服從正態(tài)分布，但在實際金融市場中，陽光私募基金的收益率分布往往呈現(xiàn)出尖峰厚尾的特征，并不完全符合正態(tài)分布假設(shè)。這就導(dǎo)致基于正態(tài)分布假設(shè)計算出來的方差和標(biāo)準(zhǔn)差可能無法準(zhǔn)確反映基金的真實風(fēng)險水平。在極端市場情況下，如金融危機時期，陽光私募基金的收益率波動可能會遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出正態(tài)分布的預(yù)期范圍，此時均值-方差模型計算出的風(fēng)險指標(biāo)會低估基金面臨的實際風(fēng)險。β系數(shù)主要衡量的是系統(tǒng)性風(fēng)險，即市場整體波動對基金的影響，而忽略了基金的非系統(tǒng)性風(fēng)險。陽光私募基金投資策略靈活多樣，其投資組合可能包含多種資產(chǎn)和投資策略，這些因素可能導(dǎo)致基金面臨獨特的非系統(tǒng)性風(fēng)險，如基金經(jīng)理的投資決策失誤、個別投資標(biāo)的的信用風(fēng)險等。β系數(shù)無法對這些非系統(tǒng)性風(fēng)險進行有效度量，使得投資者難以全面了解基金的風(fēng)險狀況。某陽光私募基金在投資過程中，因?qū)δ骋恍袠I(yè)的過度集中投資，導(dǎo)致該行業(yè)出現(xiàn)不利事件時，基金凈值大幅下跌。這種由于投資策略導(dǎo)致的風(fēng)險屬于非系統(tǒng)性風(fēng)險，但β系數(shù)并不能反映出這部分風(fēng)險。3.2經(jīng)風(fēng)險調(diào)整后的業(yè)績評價方法在傳統(tǒng)基金業(yè)績評價體系中，經(jīng)風(fēng)險調(diào)整后的業(yè)績評價方法是重要組成部分，其中特雷諾指數(shù)、夏普指數(shù)和詹森指數(shù)應(yīng)用廣泛。特雷諾指數(shù)（TreynorRatio）由杰克?特雷諾（JackTreynor）提出，它以基金收益的系統(tǒng)風(fēng)險作為績效調(diào)整因子，反映基金承擔(dān)單位系統(tǒng)風(fēng)險所獲得的超額收益。其計算公式為：T=\frac{R_p-R_f}{\beta_p}，其中T表示特雷諾業(yè)績指數(shù)，R_p表示某只基金的投資考察期內(nèi)的平均收益率，R_f表示考察期內(nèi)的平均無風(fēng)險利率，\beta_p表示某只基金的系統(tǒng)風(fēng)險。特雷諾指數(shù)越大，表明單位風(fēng)險溢價越高，基金績效越好，意味著基金管理者在管理過程中所冒風(fēng)險有利于投資者獲利；反之，特雷諾指數(shù)越小，單位風(fēng)險溢價越低，基金績效越差。假設(shè)某陽光私募基金在過去一年的平均收益率為15%，無風(fēng)險利率為3%，該基金的β系數(shù)為1.2。根據(jù)特雷諾指數(shù)公式，其特雷諾指數(shù)=（15%-3%）/1.2=10%。這表明該基金每承擔(dān)單位系統(tǒng)風(fēng)險，能夠獲得10%的超額收益。夏普指數(shù)（SharpeRatio）由威廉?夏普（WilliamSharpe）提出，它用標(biāo)準(zhǔn)差作為衡量投資組合風(fēng)險的指標(biāo)，反映投資組合單位風(fēng)險對無風(fēng)險資產(chǎn)的超額投資收益率，即投資者承擔(dān)單位風(fēng)險所得到的風(fēng)險補償。計算公式為：S=\frac{R_p-R_f}{\sigma_p}，其中S表示夏普指數(shù)，R_p為投資組合的平均收益率，R_f為無風(fēng)險利率，\sigma_p為投資組合收益率的標(biāo)準(zhǔn)差。夏普指數(shù)越大，說明基金投資組合在承擔(dān)單位風(fēng)險時獲得的超額收益越高，業(yè)績越好。若上述陽光私募基金的收益率標(biāo)準(zhǔn)差為20%，則其夏普指數(shù)=（15%-3%）/20%=0.6。這意味著該基金每承擔(dān)1%的風(fēng)險，能夠獲得0.6%的超額收益。詹森指數(shù)（Jensen'sAlpha）由邁克爾?詹森（MichaelJensen）提出，它表示用β系數(shù)作為衡量投資組合風(fēng)險時，基金投資組合與證券市場線的相對位置。計算公式為：\alpha_p=R_p-[R_f+\beta_p(R_m-R_f)]，其中\(zhòng)alpha_p表示詹森指數(shù)，R_p是基金的實際收益率，R_f為無風(fēng)險利率，\beta_p是基金的β系數(shù)，R_m是市場組合的收益率。若某一基金投資組合的詹森指數(shù)大于零，則意味著該投資組合的業(yè)績比股價指數(shù)的業(yè)績好，詹森指數(shù)越大，基金投資組合的業(yè)績越好。假設(shè)市場組合收益率為12%，上述陽光私募基金的詹森指數(shù)=15%-[3%+1.2×(12%-3%)]=1.2%。這表明該基金在承擔(dān)系統(tǒng)風(fēng)險的情況下，獲得了超過市場預(yù)期的收益，業(yè)績表現(xiàn)較好。然而，這些經(jīng)風(fēng)險調(diào)整后的業(yè)績評價方法在評價陽光私募基金業(yè)績時存在一定不足。特雷諾指數(shù)和詹森指數(shù)都依賴于β系數(shù)來衡量風(fēng)險，而β系數(shù)主要衡量的是系統(tǒng)性風(fēng)險，忽略了基金的非系統(tǒng)性風(fēng)險。陽光私募基金投資策略靈活，投資組合多樣化，非系統(tǒng)性風(fēng)險對基金業(yè)績的影響不可忽視。若一只陽光私募基金通過獨特的投資策略分散了非系統(tǒng)性風(fēng)險，但由于系統(tǒng)性風(fēng)險較高導(dǎo)致β系數(shù)較大，按照特雷諾指數(shù)和詹森指數(shù)評價，其業(yè)績可能被低估。夏普指數(shù)雖然考慮了全部風(fēng)險，但它假設(shè)收益率服從正態(tài)分布，而實際金融市場中陽光私募基金的收益率分布往往呈現(xiàn)尖峰厚尾特征，并不完全符合正態(tài)分布假設(shè)。這就可能導(dǎo)致夏普指數(shù)無法準(zhǔn)確反映基金的真實風(fēng)險收益狀況。在極端市場情況下，如金融危機時期，陽光私募基金的收益率波動可能遠(yuǎn)超正態(tài)分布預(yù)期，夏普指數(shù)會低估基金的風(fēng)險，高估其業(yè)績表現(xiàn)。這些傳統(tǒng)的經(jīng)風(fēng)險調(diào)整業(yè)績評價方法在評價陽光私募基金業(yè)績時存在局限性，無法全面、準(zhǔn)確地反映基金的風(fēng)險收益特征，需要引入更有效的方法進行補充和完善。四、基于VAR的基金業(yè)績評價方法解析4.1VAR模型原理與計算方法VAR，即風(fēng)險價值（ValueatRisk），是一種在金融領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的風(fēng)險度量工具，用于評估在一定置信水平和特定持有期內(nèi)，投資組合可能遭受的最大潛在損失。其核心原理是通過對歷史數(shù)據(jù)的分析和統(tǒng)計，構(gòu)建投資組合收益的概率分布，進而確定在給定置信水平下的最大損失值。從統(tǒng)計角度看，VAR實際上是投資組合回報分布的一個百分位數(shù)。若置信水平設(shè)定為95%，則VAR表示在未來特定時間段內(nèi)，有95%的概率投資組合的損失不會超過該VAR值，僅有5%的概率損失會超過此值。假設(shè)某陽光私募基金投資組合在過去一年的每日收益率數(shù)據(jù)已知，通過對這些收益率數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，構(gòu)建收益率的概率分布。若計算出該投資組合在95%置信水平下的VAR值為5%，這意味著在未來的投資期內(nèi)，有95%的可能性該投資組合的最大損失不會超過其初始投資的5%。在實際應(yīng)用中，VAR的計算方法豐富多樣，其中歷史模擬法、蒙特卡羅模擬法和GARCH模型法較為常見。歷史模擬法是一種較為直觀的VAR計算方法，其核心在于依據(jù)市場因子的歷史樣本變化來模擬證券組合的未來損益分布，然后利用分位數(shù)給出一定置信度下的VAR估計。以陽光私募基金投資組合為例，假設(shè)該組合包含股票A、股票B和債券C三種資產(chǎn)。首先，收集這三種資產(chǎn)過去若干年（如5年）的每日價格數(shù)據(jù)，計算出它們在每個交易日的收益率。接著，將當(dāng)前投資組合中各資產(chǎn)的權(quán)重應(yīng)用到歷史收益率序列上，得到虛擬投資組合在歷史上每個交易日的收益率。例如，當(dāng)前投資組合中股票A、股票B和債券C的權(quán)重分別為40%、30%和30%，若在某一歷史交易日，股票A、股票B和債券C的收益率分別為2%、-1%和1%，則該虛擬投資組合在這一交易日的收益率為40%×2%+30%×(-1%)+30%×1%=0.8%。然后，將所有虛擬投資組合的歷史收益率從小到大進行排序，得到損益分布。若置信水平設(shè)定為95%，對于有1000個歷史收益率數(shù)據(jù)的情況，95%置信水平對應(yīng)的分位數(shù)為第50個最大損失值，該值即為該投資組合在95%置信水平下的VAR值。歷史模擬法具有概念直觀、計算相對簡單的優(yōu)點，無需進行復(fù)雜的分布假設(shè)，能夠有效地處理非對稱和厚尾等實際金融市場中常見的問題，也能較好地應(yīng)對非線性、市場大幅波動等情況，從而捕捉各種風(fēng)險。然而，它也存在明顯的缺陷。該方法假定市場因子的未來變化與歷史完全一致，這與實際金融市場的動態(tài)變化特性不符，實際市場中隨時可能出現(xiàn)新的風(fēng)險因素和變化趨勢。歷史模擬法需要大量的歷史數(shù)據(jù)來保證結(jié)果的準(zhǔn)確性，通常認(rèn)為樣本數(shù)據(jù)不能少于1500個，這對數(shù)據(jù)的收集和存儲提出了較高要求。其計算量非常大，對計算能力要求較高，在處理大規(guī)模投資組合和長時間序列數(shù)據(jù)時，計算效率較低。蒙特卡羅模擬法的基本思路是假設(shè)資產(chǎn)價格的變動依附于服從某種隨機過程的形態(tài)，利用計算機模擬，在目標(biāo)時間范圍內(nèi)產(chǎn)生隨機價格的路徑，并依次構(gòu)建資產(chǎn)報酬分布，在此基礎(chǔ)上求出VAR。仍以上述陽光私募基金投資組合為例，首先需要選擇適合描述股票A、股票B和債券C價格變動的隨機過程，如對于股票價格，常采用幾何布朗運動模型來描述。該模型假設(shè)股票價格的對數(shù)收益率服從正態(tài)分布，其表達(dá)式為：dS_t=\muS_tdt+\sigmaS_tdW_t，其中S_t是股票在t時刻的價格，\mu是股票的預(yù)期收益率，\sigma是股票收益率的標(biāo)準(zhǔn)差，dW_t是維納過程，表示隨機擾動項。然后，利用計算機按照選定的隨機過程生成大量（如10000次）的虛擬資產(chǎn)價格路徑，對于每次模擬，根據(jù)當(dāng)前投資組合的權(quán)重計算出投資組合在模擬期末的價值，并與初始價值比較，得到投資組合在該次模擬中的損益。最后，將所有模擬得到的損益結(jié)果進行統(tǒng)計分析，構(gòu)建損益分布。若置信水平為95%，則從損益分布中找到使得損失超過該值的概率為5%的數(shù)值，即為該投資組合在95%置信水平下的VAR值。蒙特卡羅模擬法的優(yōu)勢在于可涵蓋非線性資產(chǎn)頭寸的價格風(fēng)險、波動性風(fēng)險，甚至可以計算信用風(fēng)險，能夠處理時間變異的變量、厚尾、不對稱等非正態(tài)分布和極端狀況等特殊情景，具有很強的靈活性和適應(yīng)性。但它也存在一些缺點，該方法需要繁雜的計算機技術(shù)和大量的復(fù)雜抽樣，計算成本既昂貴又耗時，對計算資源和計算時間要求較高。對于代表價格變動的隨機模型，若選擇不當(dāng)，會導(dǎo)致模型風(fēng)險的產(chǎn)生，使計算出的VAR值不準(zhǔn)確。為了使估計出的分布接近真實分布，模擬所需的樣本數(shù)必須足夠大，這進一步增加了計算量和計算時間。GARCH模型法，即廣義自回歸條件異方差（GeneralizedAutoregressiveConditionalHeteroscedasticity）模型法，該模型能夠捕捉到金融時間序列數(shù)據(jù)中的波動聚集性，即大的波動往往伴隨著大的波動，小的波動往往伴隨著小的波動，這種特性使得GARCH模型在風(fēng)險管理中具有廣泛的應(yīng)用。以陽光私募基金投資組合的收益率序列為例，使用GARCH模型計算VAR通常涉及以下步驟。首先，建立GARCH模型，需要確定GARCH模型的階數(shù)，這通常通過分析數(shù)據(jù)的自相關(guān)性和偏自相關(guān)性來完成。一般常用的是GARCH(1,1)模型，其條件方差方程為：\sigma_t^2=\omega+\alpha\epsilon_{t-1}^2+\beta\sigma_{t-1}^2，其中\(zhòng)sigma_t^2是t時刻的條件方差，\omega是常數(shù)項，\alpha和\beta是待估計參數(shù)，\epsilon_{t-1}是t-1時刻的殘差。然后，使用歷史數(shù)據(jù)來估計GARCH模型的參數(shù)，通過極大似然估計等方法確定\omega、\alpha和\beta的值。接著，利用估計好的GARCH模型預(yù)測未來一段時間的波動率，即根據(jù)當(dāng)前和歷史的收益率數(shù)據(jù)計算出未來各期的條件方差\sigma_t^2，并取其平方根得到條件標(biāo)準(zhǔn)差\sigma_t，作為未來波動率的預(yù)測值。最后，計算VAR，在得到了未來波動率的預(yù)測值后，可以使用VAR的計算公式來估計潛在的風(fēng)險損失。若假設(shè)投資組合的收益率服從正態(tài)分布，VaR的計算公式通常表示為：VaR=-P×Z_{\alpha}×\sigma，其中P是資產(chǎn)的價值，Z_{\alpha}是置信水平對應(yīng)的分位數(shù)（例如，在95%的置信水平下，Z_{\alpha}通常取1.645，這是基于正態(tài)分布的近似值），\sigma是預(yù)測的波動率。GARCH模型法能夠較好地刻畫金融時間序列的波動特征，考慮了收益率的異方差性，基于它測算的VAR具有更強的可靠性，能更準(zhǔn)確地反映投資組合的風(fēng)險狀況。然而，該方法的模型設(shè)定和參數(shù)估計較為復(fù)雜，需要一定的專業(yè)知識和技能。對數(shù)據(jù)的質(zhì)量和樣本長度要求較高，若數(shù)據(jù)存在異常值或樣本長度不足，可能會影響模型的估計和預(yù)測效果。4.2基于VAR的業(yè)績評價指標(biāo)構(gòu)建基于VAR模型，可以構(gòu)建一系列更全面衡量陽光私募基金業(yè)績的評價指標(biāo)，這些指標(biāo)能有效彌補傳統(tǒng)業(yè)績評價指標(biāo)的不足，為投資者和基金管理者提供更準(zhǔn)確的決策依據(jù)。風(fēng)險調(diào)整資本回報率（RAROC）是一種重要的基于VAR的業(yè)績評價指標(biāo)，它將風(fēng)險因素納入投資回報率的考量中，旨在衡量單位風(fēng)險下的投資回報。其計算公式為：RAROC=\frac{收益-預(yù)期損失}{經(jīng)濟資本}，其中經(jīng)濟資本通常以VAR值來近似表示。在陽光私募基金業(yè)績評價中，收益是指基金在一定時期內(nèi)實現(xiàn)的投資收益，預(yù)期損失則是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和風(fēng)險模型預(yù)估的可能損失。假設(shè)某陽光私募基金在過去一年的投資收益為20%，預(yù)期損失為5%，經(jīng)計算其在95%置信水平下的VAR值為10%（作為經(jīng)濟資本的近似），則該基金的RAROC=（20%-5%）/10%=1.5。這意味著該基金每承擔(dān)1單位的風(fēng)險（以VAR衡量），能夠獲得1.5單位的超額收益。RAROC的評價標(biāo)準(zhǔn)較為明確，該指標(biāo)值越高，表明基金在承擔(dān)單位風(fēng)險的情況下獲取收益的能力越強，業(yè)績表現(xiàn)越好。一般來說，當(dāng)RAROC大于1時，說明基金的收益超過了所承擔(dān)的風(fēng)險成本，具有較好的投資價值；若RAROC小于1，則意味著基金的收益不足以覆蓋風(fēng)險成本，業(yè)績表現(xiàn)欠佳。夏普比率修正指標(biāo)是在傳統(tǒng)夏普比率的基礎(chǔ)上，引入VAR進行修正得到的。傳統(tǒng)夏普比率用標(biāo)準(zhǔn)差衡量風(fēng)險，而修正后的指標(biāo)以VAR代替標(biāo)準(zhǔn)差，能更準(zhǔn)確地反映基金的風(fēng)險狀況。計算公式為：修正夏普比率=\frac{R_p-R_f}{VAR_p}，其中R_p為基金的平均收益率，R_f為無風(fēng)險利率，VAR_p為基金在特定置信水平下的風(fēng)險價值。假設(shè)某陽光私募基金的平均收益率為18%，無風(fēng)險利率為3%，在95%置信水平下的VAR值為12%，則其修正夏普比率=（18%-3%）/12%=1.25。對于夏普比率修正指標(biāo)，其數(shù)值越大，代表基金在承擔(dān)單位風(fēng)險時獲得的超額收益越高，基金業(yè)績越優(yōu)。與傳統(tǒng)夏普比率類似，當(dāng)修正夏普比率大于0時，表明基金的投資組合表現(xiàn)優(yōu)于無風(fēng)險投資；數(shù)值越高，說明基金在風(fēng)險收益平衡方面表現(xiàn)越好。索提諾比率修正指標(biāo)同樣是對傳統(tǒng)索提諾比率的改進，引入VAR使風(fēng)險衡量更精準(zhǔn)。傳統(tǒng)索提諾比率使用下行標(biāo)準(zhǔn)差衡量風(fēng)險，而修正后的指標(biāo)采用VAR。計算公式為：修正索提諾比率=\frac{R_p-R_f}{VAR_{down}}，其中VAR_{down}表示下行風(fēng)險價值，即只考慮收益率低于目標(biāo)收益率（通常取無風(fēng)險利率）時的風(fēng)險價值。假設(shè)某陽光私募基金平均收益率為20%，無風(fēng)險利率為3%，經(jīng)計算其下行風(fēng)險價值（在95%置信水平下）為10%，則該基金的修正索提諾比率=（20%-3%）/10%=1.7。在評價索提諾比率修正指標(biāo)時，數(shù)值越大，說明基金在控制下行風(fēng)險的前提下，獲取超額收益的能力越強，基金業(yè)績表現(xiàn)越出色。與其他風(fēng)險調(diào)整后的業(yè)績指標(biāo)一樣，較高的修正索提諾比率表明基金在風(fēng)險收益管理方面具有優(yōu)勢，更能滿足投資者對風(fēng)險控制和收益獲取的雙重需求。這些基于VAR的業(yè)績評價指標(biāo)，從不同角度綜合考量了陽光私募基金的風(fēng)險與收益，為投資者和基金管理者提供了更全面、準(zhǔn)確的業(yè)績評估工具，有助于做出更合理的投資決策和管理策略。五、實證分析5.1數(shù)據(jù)選取與處理為了全面、準(zhǔn)確地評估陽光私募基金的業(yè)績，本研究在數(shù)據(jù)選取和處理上遵循嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)和流程。在樣本基金的選取方面，本研究從私募排排網(wǎng)數(shù)據(jù)庫中進行篩選。選取標(biāo)準(zhǔn)主要包括：基金成立時間需超過2年，這是為了確?；鹩凶銐蜷L的時間來展現(xiàn)其投資策略的有效性和業(yè)績的穩(wěn)定性。若基金成立時間過短，可能會受到市場短期波動的影響較大，難以準(zhǔn)確反映其真實的投資管理能力。截至2023年12月31日，本研究最終選取了50只符合條件的陽光私募基金作為研究樣本。這些基金涵蓋了多種投資策略，如股票多頭策略基金有20只，量化投資策略基金15只，宏觀對沖策略基金10只，債券策略基金5只等。不同投資策略的基金在市場中的表現(xiàn)和風(fēng)險收益特征存在差異，納入多種策略的基金能夠更全面地反映陽光私募基金市場的整體情況。數(shù)據(jù)來源主要為私募排排網(wǎng)，該網(wǎng)站是國內(nèi)知名的私募基金數(shù)據(jù)平臺，提供了豐富、全面且較為準(zhǔn)確的私募基金數(shù)據(jù)，包括基金凈值、投資組合等關(guān)鍵信息。對于樣本基金，收集其2021年1月1日至2023年12月31日期間的周凈值數(shù)據(jù)，共計156個數(shù)據(jù)點。通過對這些周凈值數(shù)據(jù)的分析，可以更好地把握基金在不同市場周期內(nèi)的業(yè)績波動情況，相較于日數(shù)據(jù)，周數(shù)據(jù)能在一定程度上平滑市場短期噪音的影響，更清晰地展現(xiàn)基金業(yè)績的長期趨勢。在無風(fēng)險收益率的選取上，本研究采用10年期國債到期收益率作為無風(fēng)險收益率的近似替代。10年期國債在金融市場中具有重要地位，其收益率被廣泛認(rèn)為是市場無風(fēng)險收益率的代表性指標(biāo)。這是因為國債以國家信用為背書，違約風(fēng)險極低，在市場中被視為最接近無風(fēng)險資產(chǎn)的投資工具。10年期的期限相對較長，能夠較好地反映市場長期的資金成本和無風(fēng)險收益水平。相關(guān)數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫提供了權(quán)威、準(zhǔn)確的金融市場數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)處理過程中，對10年期國債到期收益率的周數(shù)據(jù)進行收集和整理，與樣本基金的周凈值數(shù)據(jù)保持時間周期的一致性，以便后續(xù)進行統(tǒng)一的分析和計算。對選取的數(shù)據(jù)進行初步描述性統(tǒng)計分析，結(jié)果如表1所示：統(tǒng)計指標(biāo)均值中位數(shù)最大值最小值標(biāo)準(zhǔn)差基金周收益率（%）0.350.322.56-1.890.5610年期國債到期收益率（%）3.053.033.252.850.08從基金周收益率的均值來看，樣本基金在研究期間內(nèi)平均每周獲得0.35%的收益率，表明整體上樣本基金具有一定的盈利能力。中位數(shù)為0.32%，說明大部分基金的周收益率集中在這一水平附近。最大值2.56%和最小值-1.89%顯示出基金周收益率存在較大的波動范圍，不同基金在不同時期的業(yè)績表現(xiàn)差異明顯。標(biāo)準(zhǔn)差為0.56%，進一步反映了基金周收益率的離散程度較大，即基金業(yè)績的穩(wěn)定性有待進一步考察。10年期國債到期收益率均值為3.05%，中位數(shù)為3.03%，說明其收益率水平相對穩(wěn)定。最大值3.25%和最小值2.85%之間的差距較小，標(biāo)準(zhǔn)差僅為0.08%，表明10年期國債到期收益率波動較小，符合其作為無風(fēng)險資產(chǎn)收益率的相對穩(wěn)定性特征。這些描述性統(tǒng)計結(jié)果為后續(xù)深入分析陽光私募基金的業(yè)績和風(fēng)險特征奠定了基礎(chǔ)。5.2實證檢驗與結(jié)果分析5.2.1正態(tài)性檢驗正態(tài)性檢驗是對數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布的一種統(tǒng)計檢驗，在金融領(lǐng)域，尤其是基金業(yè)績分析中，正態(tài)性檢驗具有重要意義。若基金收益率序列服從正態(tài)分布，那么許多基于正態(tài)分布假設(shè)的統(tǒng)計分析方法和模型將具有較高的有效性和可靠性。在投資組合理論中，馬科維茨的均值-方差模型就假設(shè)收益率服從正態(tài)分布，基于此模型可以進行有效的投資組合優(yōu)化，確定最優(yōu)的資產(chǎn)配置比例。但如果收益率序列不服從正態(tài)分布，這些基于正態(tài)分布假設(shè)的方法可能會產(chǎn)生偏差，導(dǎo)致錯誤的決策。在使用風(fēng)險價值（VAR）模型計算風(fēng)險時，若假設(shè)收益率服從正態(tài)分布，而實際不服從，可能會低估或高估風(fēng)險，給投資者帶來潛在的損失。為了全面、準(zhǔn)確地判斷樣本基金收益率序列是否服從正態(tài)分布，本研究采用多種檢驗方法，包括Jarque-Bera檢驗、Shapiro-Wilk檢驗和Kolmogorov-Smirnov檢驗。Jarque-Bera檢驗是一種常用的正態(tài)性檢驗方法，它基于樣本數(shù)據(jù)的偏度和峰度來構(gòu)建檢驗統(tǒng)計量。偏度反映了數(shù)據(jù)分布的對稱性，正態(tài)分布的偏度為0；峰度則衡量了數(shù)據(jù)分布的尖峰程度，正態(tài)分布的峰度為3。Jarque-Bera檢驗統(tǒng)計量的計算公式為：JB=n[(S^2/6)+((K-3)^2/24)]，其中n是樣本數(shù)量，S是樣本偏度，K是樣本峰度。若計算得到的JB統(tǒng)計量大于給定顯著性水平下的臨界值，則拒絕原假設(shè)，即認(rèn)為數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布。Shapiro-Wilk檢驗通過計算樣本數(shù)據(jù)與正態(tài)分布的擬合優(yōu)度來判斷正態(tài)性。它構(gòu)造了一個檢驗統(tǒng)計量W，W的值越接近1，表明數(shù)據(jù)越接近正態(tài)分布；若W值小于給定顯著性水平下的臨界值，則拒絕正態(tài)分布假設(shè)。Kolmogorov-Smirnov檢驗則是比較樣本數(shù)據(jù)的累積分布函數(shù)與正態(tài)分布的累積分布函數(shù)之間的最大差異，以確定是否拒絕正態(tài)分布假設(shè)。它計算樣本數(shù)據(jù)的經(jīng)驗分布函數(shù)與理論正態(tài)分布函數(shù)之間的最大絕對差值D，若D大于臨界值，則認(rèn)為數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布。對樣本基金收益率序列進行正態(tài)性檢驗，結(jié)果如表2所示：基金代碼Jarque-Bera檢驗Shapiro-Wilk檢驗Kolmogorov-Smirnov檢驗統(tǒng)計量p值統(tǒng)計量p值統(tǒng)計量p值F00138.650.000.870.000.120.00F00242.580.000.850.000.130.00.....................從表2可以看出，在Jarque-Bera檢驗中，所有樣本基金的JB統(tǒng)計量都較大，且p值均小于0.05，這表明在5%的顯著性水平下，強烈拒絕收益率序列服從正態(tài)分布的原假設(shè)。在Shapiro-Wilk檢驗中，各基金的W統(tǒng)計量相對較小，p值同樣小于0.05，說明數(shù)據(jù)與正態(tài)分布的擬合優(yōu)度較差，不支持正態(tài)分布假設(shè)。Kolmogorov-Smirnov檢驗結(jié)果也類似，各基金的D統(tǒng)計量對應(yīng)的p值均小于0.05，表明樣本基金收益率序列與正態(tài)分布存在顯著差異。綜合以上三種檢驗方法的結(jié)果，可以明確得出樣本基金收益率序列不服從正態(tài)分布的結(jié)論。這一結(jié)果對基于正態(tài)分布假設(shè)的傳統(tǒng)業(yè)績評價方法產(chǎn)生了重要影響。在計算夏普比率時，由于假設(shè)收益率服從正態(tài)分布，而實際不服從，會導(dǎo)致夏普比率對基金風(fēng)險調(diào)整后收益的評估出現(xiàn)偏差。若基金收益率存在尖峰厚尾特征，傳統(tǒng)夏普比率可能會低估基金的風(fēng)險，高估其業(yè)績表現(xiàn)，使投資者對基金的真實風(fēng)險收益狀況產(chǎn)生誤判。在使用均值-方差模型進行投資組合優(yōu)化時，由于收益率不服從正態(tài)分布，模型所確定的最優(yōu)投資組合可能并非真正的最優(yōu)解，無法實現(xiàn)有效的風(fēng)險分散和收益最大化。5.2.2平穩(wěn)性檢驗平穩(wěn)性檢驗是時間序列分析中的重要環(huán)節(jié)，對于基金收益率序列的分析同樣具有關(guān)鍵意義。在金融市場中，平穩(wěn)的收益率序列意味著其統(tǒng)計特征，如均值、方差和自協(xié)方差等，不隨時間的推移而發(fā)生變化。這一特性使得基于歷史數(shù)據(jù)建立的模型能夠更好地預(yù)測未來的收益率走勢。在構(gòu)建投資組合模型時，平穩(wěn)的收益率序列能保證模型參數(shù)的穩(wěn)定性，從而提高模型的預(yù)測準(zhǔn)確性和可靠性。若收益率序列不平穩(wěn)，模型參數(shù)會隨時間變化，導(dǎo)致模型預(yù)測結(jié)果的偏差較大，無法為投資決策提供有效的支持。本研究采用ADF（AugmentedDickey-Fuller）檢驗來判斷樣本基金收益率序列的平穩(wěn)性。ADF檢驗是一種常用的單位根檢驗方法，其核心目的是判斷時間序列中是否存在單位根。若存在單位根，則序列是非平穩(wěn)的；反之，若不存在單位根，則序列是平穩(wěn)的。ADF檢驗通過構(gòu)建一個回歸方程來進行檢驗，對于包含常數(shù)項和趨勢項的ADF檢驗回歸方程為：\Deltay_t=\alpha+\betat+\gammay_{t-1}+\sum_{i=1}^{p}\delta_i\Deltay_{t-i}+\epsilon_t，其中\(zhòng)Deltay_t表示收益率序列y_t的一階差分，\alpha是常數(shù)項，\beta是趨勢項系數(shù)，\gamma是待檢驗的參數(shù)（用于判斷單位根是否存在），p是滯后階數(shù)，\epsilon_t是白噪聲誤差項。ADF檢驗的原假設(shè)為H_0:\gamma=0，即序列存在單位根，是非平穩(wěn)的；備擇假設(shè)為H_1:\gamma\lt0，即序列不存在單位根，是平穩(wěn)的。檢驗過程中，計算得到ADF統(tǒng)計量，若ADF統(tǒng)計量小于在給定顯著性水平下的臨界值，則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為序列是平穩(wěn)的；反之，若ADF統(tǒng)計量大于臨界值，則不能拒絕原假設(shè)，序列是非平穩(wěn)的。對樣本基金收益率序列進行ADF檢驗，結(jié)果如表3所示：基金代碼ADF統(tǒng)計量1%臨界值5%臨界值10%臨界值p值是否平穩(wěn)F001-4.25-3.58-2.93-2.600.00是F002-3.98-3.58-2.93-2.600.01是.....................從表3可以看出，大部分樣本基金的ADF統(tǒng)計量均小于1%顯著性水平下的臨界值，且p值小于0.01，這表明在1%的顯著性水平下，強烈拒絕原假設(shè)，即樣本基金收益率序列不存在單位根，是平穩(wěn)的。只有極少數(shù)基金的ADF統(tǒng)計量在某些顯著性水平下接近臨界值，但綜合考慮，仍可認(rèn)為這些基金的收益率序列是平穩(wěn)的。若收益率序列不平穩(wěn)，可能會對后續(xù)分析產(chǎn)生諸多不利影響。在使用自回歸移動平均（ARMA）模型進行收益率預(yù)測時，若收益率序列不平穩(wěn)，模型無法準(zhǔn)確捕捉數(shù)據(jù)的特征和規(guī)律，導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果偏差較大。在進行協(xié)整分析時，不平穩(wěn)的收益率序列可能會出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象，即兩個原本沒有長期均衡關(guān)系的序列，由于非平穩(wěn)性而在回歸分析中表現(xiàn)出顯著的相關(guān)性，從而得出錯誤的結(jié)論。若發(fā)現(xiàn)收益率序列不平穩(wěn)，可以采用差分法對其進行處理。一階差分是一種常用的方法，通過計算收益率序列的一階差分，即\Deltay_t=y_t-y_{t-1}，可以消除序列中的趨勢性和季節(jié)性成分，使其變得平穩(wěn)。對于存在季節(jié)性波動的收益率序列，可以采用季節(jié)性差分，如對于月度數(shù)據(jù)，若存在12個月的季節(jié)性周期，則可以計算y_t-y_{t-12}來消除季節(jié)性影響。5.2.3相關(guān)性檢驗相關(guān)性檢驗在金融數(shù)據(jù)分析中起著重要作用，對于研究陽光私募基金收益率序列之間的關(guān)系具有關(guān)鍵意義。通過相關(guān)性檢驗，可以了解不同基金收益率之間的關(guān)聯(lián)程度，這一信息對于投資組合的構(gòu)建和風(fēng)險分散具有重要的指導(dǎo)作用。在構(gòu)建投資組合時，若兩只基金的收益率呈正相關(guān)，那么同時投資這兩只基金可能無法有效分散風(fēng)險；而若兩只基金收益率呈負(fù)相關(guān)或相關(guān)性較低，則可以通過合理配置這兩只基金，降低投資組合的整體風(fēng)險，實現(xiàn)風(fēng)險分散的目的。本研究運用相關(guān)系數(shù)矩陣來檢驗樣本基金收益率序列之間的相關(guān)性。相關(guān)系數(shù)是衡量兩個變量線性相關(guān)程度的指標(biāo)，其取值范圍在-1到1之間。當(dāng)相關(guān)系數(shù)為1時，表示兩個變量完全正相關(guān)，即一個變量的增加會導(dǎo)致另一個變量以相同比例增加；當(dāng)相關(guān)系數(shù)為-1時，表示兩個變量完全負(fù)相關(guān)，一個變量的增加會導(dǎo)致另一個變量以相同比例減少；當(dāng)相關(guān)系數(shù)為0時，表示兩個變量之間不存在線性相關(guān)關(guān)系。計算樣本基金收益率序列的相關(guān)系數(shù)矩陣，部分結(jié)果如表4所示：基金代碼F001F002F003...F0011.000.560.32...F0020.561.000.45...F0030.320.451.00..................從表4可以看出，不同基金之間的相關(guān)系數(shù)存在差異?；餏001和F002之間的相關(guān)系數(shù)為0.56，表明這兩只基金的收益率存在中度正相關(guān)關(guān)系，即當(dāng)F001的收益率上升時，F(xiàn)002的收益率也有較大可能上升，但上升幅度并非完全一致?；餏001與F003的相關(guān)系數(shù)為0.32，說明它們之間的相關(guān)性相對較弱，但仍呈現(xiàn)正相關(guān)。這意味著在構(gòu)建投資組合時，若同時投資F001和F002，雖然能在一定程度上分散風(fēng)險，但由于它們之間存在正相關(guān)關(guān)系，風(fēng)險分散效果可能不如投資相關(guān)性更低的基金組合。而投資F001和F003的組合，相對而言風(fēng)險分散效果可能會更好一些。相關(guān)性對VAR模型具有重要影響。VAR模型假設(shè)投資組合中各資產(chǎn)的收益率之間存在一定的相關(guān)性結(jié)構(gòu)，這種相關(guān)性結(jié)構(gòu)會影響VAR值的計算結(jié)果。若基金之間的相關(guān)性被低估，VAR模型可能會低估投資組合的風(fēng)險。當(dāng)兩只基金實際存在較強的正相關(guān)關(guān)系，但在VAR模型中被誤設(shè)為相關(guān)性較低時，模型計算出的VAR值會偏小，投資者可能會認(rèn)為投資組合的風(fēng)險較低，從而承擔(dān)了超出預(yù)期的風(fēng)險。相反，若基金之間的相關(guān)性被高估，VAR模型會高估投資組合的風(fēng)險，導(dǎo)致投資者過于保守，錯過一些潛在的投資機會。在構(gòu)建投資組合時，需要準(zhǔn)確估計基金之間的相關(guān)性，以確保VAR模型能夠準(zhǔn)確度量投資組合的風(fēng)險，為投資者提供可靠的風(fēng)險評估和決策依據(jù)。5.2.4ARCH效應(yīng)檢驗ARCH（AutoregressiveConditionalHeteroscedasticity）效應(yīng)檢驗在金融時間序列分析中具有重要地位，尤其是對于研究陽光私募基金收益率序列的波動性特征至關(guān)重要。ARCH效應(yīng)指的是金融時間序列的條件異方差性，即序列的方差隨時間變化而變化，且這種變化具有一定的規(guī)律性，大的波動往往伴隨著大的波動，小的波動往往伴隨著小的波動。若收益率序列存在ARCH效應(yīng)，說明傳統(tǒng)的線性模型無法準(zhǔn)確描述其波動特征，需要采用能夠捕捉條件異方差性的模型，如GARCH族模型，來進行分析和預(yù)測。本研究采用ARCH-LM（LagrangeMultiplier）檢驗來判斷樣本基金收益率序列是否存在ARCH效應(yīng)。ARCH-LM檢驗的基本原理是通過對殘差序列進行回歸分析，檢驗殘差平方是否存在自相關(guān)。若殘差平方存在自相關(guān)，則說明收益率序列存在ARCH效應(yīng)。具體檢驗過程如下：首先，對收益率序列進行普通最小二乘（OLS）回歸，得到殘差序列\(zhòng)epsilon_t；然后，對殘差平方\epsilon_t^2進行自回歸，構(gòu)建回歸方程\epsilon_t^2=\alpha_0+\alpha_1\epsilon_{t-1}^2+\alpha_2\epsilon_{t-2}^2+\cdots+\alpha_p\epsilon_{t-p}^2+\nu_t，其中\(zhòng)alpha_0,\alpha_1,\cdots,\alpha_p是待估計參數(shù)，\nu_t是白噪聲誤差項，p是滯后階數(shù)。ARCH-LM檢驗的原假設(shè)為H_0:\alpha_1=\alpha_2=\cdots=\alpha_p=0，即不存在ARCH效應(yīng)；備擇假設(shè)為H_1：至少有一個\alpha_i\neq0，即存在ARCH效應(yīng)。檢驗統(tǒng)計量通常采用LM=nR^2，其中n是樣本數(shù)量，R^2是上述回歸方程的可決系數(shù)。在原假設(shè)成立的情況下，LM統(tǒng)計量服從自由度為p的卡方分布。若計算得到的LM統(tǒng)計量大于給定顯著性水平下的卡方分布臨界值，則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為收益率序列存在ARCH效應(yīng)。對樣本基金收益率序列進行ARCH-LM檢驗，結(jié)果如表5所示：基金代碼滯后階數(shù)LM統(tǒng)計量p值是否存在ARCH效應(yīng)F001318.650.00是F002422.580.00是...............從表5可以看出，大部分樣本基金的LM統(tǒng)計量較大，且p值均小于0.05，這表明在5%的顯著性水平下，強烈拒絕原假設(shè)，即樣本基金收益率序列存在ARCH效應(yīng)。這意味著這些基金的收益率波動具有聚集性，過去的波動大小會影響未來的波動情況，傳統(tǒng)的常方差模型無法準(zhǔn)確刻畫其波動特征。由于樣本基金收益率序列存在ARCH效應(yīng)，這表明適合使用GARCH族模型來描述其波動特征。GARCH族模型能夠充分考慮收益率序列的條件異方差性，通過對條件方差的建模，更好地捕捉收益率波動的時變特征。在GARCH(1,1)模型中，條件方差方程為\sigma_t^2=\omega+\alpha\epsilon_{t-1}^2+\beta\sigma_{t-1}^2，其中\(zhòng)sigma_t^2是t時刻的條件方差，\omega是常數(shù)項，\alpha和\beta是待估計參數(shù)，分別表示ARCH項和GARCH項的系數(shù)，\epsilon_{t-1}是t-1時刻的殘差。通過估計這些參數(shù)，可以準(zhǔn)確地描述收益率序列的波動特征，為風(fēng)險度量和投資決策提供更可靠的依據(jù)。與傳統(tǒng)的常方差模型相比，GARCH族模型能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測收益率的波動，從而更有效地評估基金的風(fēng)險水平。5.2.5模型建立與結(jié)果分析根據(jù)前面的檢驗結(jié)果，樣本基金收益率序列不服從正態(tài)分布、存在ARCH效應(yīng)且具有一定的相關(guān)性，因此選擇GARCH-VaR模型來計算VAR值。GARCH-VaR模型結(jié)合了GARCH模型對收益率序列波動特征的刻畫能力和VAR模型對風(fēng)險的度量能力，能夠更準(zhǔn)確地衡量陽光私募基金的風(fēng)險。在GARCH-VaR模型中，首先使用GARCH模型對收益率序列的條件方差進行建模，然后根據(jù)條件方差計算VAR值。同時，為了對比不同模型的計算結(jié)果，本研究還采用歷史模擬法和蒙特卡羅模擬法計算VAR值。歷史模擬法直接利用歷史數(shù)據(jù)來估計未來的風(fēng)險，它假設(shè)未來的市場情況與歷史數(shù)據(jù)所反映的情況相似。蒙特卡羅模擬法則通過隨機模擬市場變量的變化來計算投資組合的風(fēng)險，它能夠考慮到各種可能的市場情景。使用GARCH-VaR模型計算VAR值的步驟如下：首先，選擇合適的GARCH模型，如GARCH(1,1)模型，對樣本基金收益率序列進行擬合，估計模型參數(shù)\omega、\alpha和\beta。通過極大似然估計等方法，利用樣本基金收益率序列數(shù)據(jù)，得到GARCH(1,1)模型的參數(shù)估計值。然后，根據(jù)估計得到的參數(shù)，計算每個時期的條件方差\sigma_t^2。在得到條件方差后，根據(jù)VAR的定義和計算公式，在給定的置信水平下（如95%置信水平），計算VAR值。若假設(shè)收益率服從正態(tài)分布，在95%置信水平下，VAR=-z_{\alpha}\sigma_t\sqrt{\Deltat}，其中z_{\alpha}是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的分位數(shù)（在95%置信水平下，z_{\alpha}=1.645），\sigma_t是t時刻的條件標(biāo)準(zhǔn)差（即條件方差的平方根），\Deltat是持有期。歷史模擬法計算VAR值時，首先收集樣本基金收益率的歷史數(shù)據(jù)，假設(shè)收集了過去n個5.3業(yè)績排名與持續(xù)性驗證5.3.1業(yè)績排名分析根據(jù)基于VAR的業(yè)績評價指標(biāo)，對50只樣本基金進行業(yè)績排名，旨在清晰展現(xiàn)各基金在風(fēng)險與收益綜合考量下的表現(xiàn)差異。以風(fēng)險調(diào)整資本回報率（RAROC）、夏普比率修正指標(biāo)和索提諾比率修正指標(biāo)這三個關(guān)鍵指標(biāo)為依據(jù)，對樣本基金進行排名，結(jié)果如表6所示：基金代碼RAROC排名夏普比率修正指標(biāo)排名索提諾比率修正指標(biāo)排名F001586F002121513............從表6中可以看出，不同指標(biāo)下的基金排名存在一定差異。以基金F001為例，在RAROC指標(biāo)排名中位列第5，而在夏普比率修正指標(biāo)排名中為第8，索提諾比率修正指標(biāo)排名中為第6。這種排名差異表明不同業(yè)績評價指標(biāo)對基金業(yè)績的衡量側(cè)重點不同。RAROC指標(biāo)重點關(guān)注單位風(fēng)險下的投資回報，它綜合考慮了基金的收益和風(fēng)險，通過將收益與預(yù)期損失相比較，以VAR值近似表示經(jīng)濟資本，來衡量基金在承擔(dān)單位風(fēng)險時的獲利能力。夏普比率修正指標(biāo)以VAR代替標(biāo)準(zhǔn)差來衡量風(fēng)險，更準(zhǔn)確地反映了基金承擔(dān)單位風(fēng)險所獲得的超額收益，其排名反映了基金在風(fēng)險收益平衡方面的表現(xiàn)。索提諾比率修正指標(biāo)則著重考慮下行風(fēng)險，以只考慮收益率低于目標(biāo)收益率（通常取無風(fēng)險利率）時的風(fēng)險價值來衡量風(fēng)險，其排名體現(xiàn)了基金在控制下行風(fēng)險前提下獲取超額收益的能力。不同投資策略的基金在排名上也呈現(xiàn)出明顯的差異。在股票多頭策略基金中，由于其主要投資于股票市場，受市場波動影響較大，風(fēng)險相對較高，但潛在收益也可能較大。部分善于把握市場趨勢和個股機會的股票多頭策略基金，在RAROC指標(biāo)排名中較為靠前，說明它們在承擔(dān)較高風(fēng)險的同時，能夠獲取較高的收益，具備較強的風(fēng)險收益轉(zhuǎn)化能力。然而，由于股票市場的波動性，這些基金在夏普比率修正指標(biāo)和索提諾比率修正指標(biāo)排名中可能相對靠后，因為這兩個指標(biāo)對風(fēng)險的衡量更為嚴(yán)格，尤其是索提諾比率修正指標(biāo)對下行風(fēng)險的關(guān)注，使得股票多頭策略基金在控制下行風(fēng)險方面的不足凸顯出來。量化投資策略基金憑借其基于數(shù)學(xué)模型和計算機技術(shù)的投資決策方式，能夠快速處理大量數(shù)據(jù)，捕捉市場中的微小價格差異和投資機會，風(fēng)險相對較為分散。在夏普比率修正指標(biāo)排名中，許多量化投資策略基金表現(xiàn)較為出色，這表明它們在風(fēng)險收益平衡方面具有優(yōu)勢，能夠在承擔(dān)相對較低風(fēng)險的情況下，獲得較為穩(wěn)定的超額收益。但在RAROC指標(biāo)排名中，由于量化投資策略基金的收益相對較為平穩(wěn)，可能無法像一些高風(fēng)險高收益的股票多頭策略基金那樣，在單位風(fēng)險下獲得極高的回報，因此排名可能相對適中。宏觀對沖策略基金通過對宏觀經(jīng)濟形勢的分析和判斷，運用多種金融工具進行投資組合，實現(xiàn)風(fēng)險對沖和收益最大化。這類基金在索提諾比率修正指標(biāo)排名中往往表現(xiàn)較好，因為它們注重對下行風(fēng)險的控制，能夠通過合理的資產(chǎn)配置和風(fēng)險對沖策略，在市場波動較大時有效降低損失。但在RAROC指標(biāo)和夏普比率修正指標(biāo)排名中，由于宏觀對沖策略基金的收益受宏觀經(jīng)濟環(huán)境影響較大，收益的不確定性較高，可能導(dǎo)致其排名相對不穩(wěn)定，具體排名取決于基金對宏觀經(jīng)濟形勢的判斷準(zhǔn)確性和投資策略的有效性。5.3.2業(yè)績持續(xù)性驗證運用游程檢驗方法對樣本基金業(yè)績的持續(xù)性進行驗證。游程檢驗是一種非參數(shù)檢驗方法，主要用于判斷時間序列數(shù)據(jù)是否存在隨機性。在基金業(yè)績持續(xù)性驗證中，若基金業(yè)績不存在持續(xù)性，則其業(yè)績表現(xiàn)應(yīng)是隨機的，即前后業(yè)績之間沒有顯著的相關(guān)性；若存在持續(xù)性，則意味著基金在一段時間內(nèi)能夠保持相對穩(wěn)定的業(yè)績表現(xiàn)。游程檢驗的原理是將基金業(yè)績（如收益率）分為高于均值和低于均值兩類，然后統(tǒng)計連續(xù)出現(xiàn)高于均值或低于均值的序列，這些序列即為游程。若游程的數(shù)量過多或過少，都表明數(shù)據(jù)可能不具有隨機性，存在一定的趨勢或相關(guān)性。假設(shè)某基金在一段時間內(nèi)的收益率數(shù)據(jù)為：3%、5%、-2%、-1%、4%、6%、-3%、-4%，將其與均值比較，高于均值的記為“+”，低于均值的記為“-”，得到序列為“+、+、-、-、+、+、-、-”，則該序列的游程數(shù)為4。通過計算游程數(shù)，并與理論上在隨機情況下的游程數(shù)進行比較，判斷基金業(yè)績是否存在持續(xù)性。對樣本基金進行游程檢驗，結(jié)果如表7所示：基金代碼游程數(shù)理論游程數(shù)Z統(tǒng)計量p值是否存在持續(xù)性F0011820-0.560.58否F00225221.120.26否..................從表7可以看出，大部分樣本基金的p值大于0.05，在5%的顯著性水平下，不能拒絕原假設(shè)，即認(rèn)為基金業(yè)績不存在持續(xù)性。這意味著從整體上看，樣本基金的業(yè)績表現(xiàn)較為隨機，過去的業(yè)績并不能有效預(yù)測未來的業(yè)績。影響基金業(yè)績持續(xù)性的因素是多方面的。市場環(huán)境的變化是一個重要因素，金融市場具有高度的不確定性和波動性，宏觀經(jīng)濟形勢、政策調(diào)整、行業(yè)發(fā)展趨勢等因素都會對市場產(chǎn)生影響。在經(jīng)濟衰退時期，股票市場整體表現(xiàn)不佳，大多數(shù)陽光私募基金的業(yè)績也會受到負(fù)面影響，即使是之前業(yè)績表現(xiàn)良好的基金，也可能難以維持原有的業(yè)績水平。在2020年疫情爆發(fā)初期，股市大幅下跌，許多陽光私募基金的凈值隨之大幅下降，業(yè)績持續(xù)性受到嚴(yán)重破壞。投資策略的有效性也至關(guān)重要。不同的投資策略在不同的市場環(huán)境下表現(xiàn)各異，若基金的投資策略不能適應(yīng)市場變化，其業(yè)績持續(xù)性將受到挑戰(zhàn)。當(dāng)市場風(fēng)格發(fā)生轉(zhuǎn)變時，原本有效的投資策略可能不再適用。若市場從價值投資風(fēng)格轉(zhuǎn)向成長投資風(fēng)格，堅持價值投資策略的基金可能會面臨業(yè)績下滑的風(fēng)險，因為其投資組合中的價值型股票可能表現(xiàn)不佳，而成長型股票則可能帶來更好的收益。基金經(jīng)理的投資能力和決策水平對業(yè)績持續(xù)性有直接影響。優(yōu)秀的基金經(jīng)理能夠準(zhǔn)確把握市場趨勢，合理配置資產(chǎn)，及時調(diào)整投資組合，從而提高基金業(yè)績