20220413-华安证券-_学海拾珠_系列之八十七_度量共同基金经理的绩效表现——基于松弛度经理绩效指数_15页_1mb

报告摘要

本报告提出了一种创新的共同基金经理绩效评估方法，即基于松弛度经理绩效指数（SMEI），该方法通过综合考虑基金经理的风险水平、交易成本、教育背景和行业经验等多维度因素，评估其整体绩效，而非仅基于单一基金表现。该模型旨在提高绩效评估的可比性和现实性，特别适用于评估具有不同投资类型的基金经理。

SMEI模型创新性：
- SMEI模型基于数据包络分析（DEA），扩展了传统的共同基金绩效评估方法，如Sharpe比率、Jensen的α、Fama-French三因子模型和Carhart四因子模型。
- 与传统的绩效评估方法相比，SMEI模型不仅考虑基金的回报和风险，还纳入了交易成本、教育背景和行业经验等非财务因素。
局部SMEI改进：
- 局部SMEI通过将基金经理分为具有相似特征的集群，识别出在特定投资类型下表现优异的局部高效管理者。
- 该方法更符合实际操作，因为它能识别出那些在特定条件下表现优异但可能在整体上表现不佳的基金经理。
模型的输入与输出：
- 输入变量包括：风险（RISK）、交易换手率（TURNOVER）、教育和行业经验（EE）。
- 输出变量包括：年度总回报（RETURN）和管理资产规模（AUM）。
模型的应用与实证：
- 作者在西班牙共同基金市场进行了实证应用，发现SMEI模型能够有效区分高效与低效的基金经理。
- 局部SMEI模型在某些年份（如2011年）表现出了局限性，例如所有专才型经理都被视为局部高效，但仅有1位是全局高效。

SMEI模型的有效性：
- SMEI模型在西班牙共同基金市场中表现出良好的有效性，能够识别出在特定条件下表现优异的基金经理。
- 该模型通过引入非财务变量，提高了绩效评估的全面性。
局部SMEI的应用：
- 局部SMEI模型通过将基金经理分类，提高了绩效评估的可比性。
- 在某些年份，局部SMEI可能无法准确识别所有高效经理，需要进一步优化。
对基金公司的意义：
- 该模型可以为基金公司设计更合理的绩效薪酬体系，提高整体绩效。
- 通过识别高效和低效的基金经理，有助于优化团队配置和管理策略。