基于交叉效率DEA模型的证券投资基金业绩评价

论文摘要

随着国民财富的增加，购买基金成为越来越多投资者的选择。但是凭借有限的精力和专业知识，投资者很难在为数众多的基金里边挑选出适合自己的一只。其次，投资者挑选的依据主要是基金行业的业绩排名，目前，我国基金行业仍然是以收益进行排名为主。这种单一指标排名方式只强调收益，忽略了包括风险在内的许多关键因素，因此无论是给投资者还是基金管理人都造成了不利影响。因此，构建一种客观的多指标评价方法，对基金行业的发展至关重要。本文利用交叉效率DEA模型对2010年度10只基金进行绩效评价，通过构建以收益率权重最大化为目标函数的二阶段线性规划，减少了有效基金最优权重的不唯一性。模型中选取的投入指标为收益标准差和基金平均份额费用，产出指标为累积平均净值收益率及净资产增长率。由于DEA模型中的有效决策单元只占被评价决策单元中的少数，而最优权重的不唯一性主要出现在有效决策单元中，因此，无论采用哪种二阶段目标函数，最优权重的改变都不大，从而不同类型的交叉效率模型其结果必然相近。将本文构建的模型计算结果和压他性、利他型、理想型交叉效率模型的计算结果相比较，其相关系数均超过90%，因此，不同交叉效率模型的评价结果基本一致。DEA模型除了能够对决策单元进行评价以外，其另外一个重要的功能就是对非有效的决策单元进行改进，本文提出了在交叉效率模型下的基金效率改进方法。由于评价中基金都要相互评价，因此，每只基金都可以针对不同的评价基金进行改进。与改进前相比，除了有效基金以外，其他基金的交叉效率值都有所提高。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 选题背景及意义
• 1.1.1 选题背景
• 1.1.2 研究意义
• 1.1.3 论文结构与思路
• 1.2 文献综述
• 1.2.1 国外研究现状
• 1.2.2 国内研究现状
• 1.3 本章小结
• 第二章 证券投资基金及其业绩评价概述
• 2.1 基金的含义及分类
• 2.1.1 基金的含义
• 2.1.2 基金的分类
• 2.2 我国基金的发展历史
• 2.3 国内外基金评价体系
• 2.3.1 晨星评价体系
• 2.3.2 银河证券基金评价体系
• 2.4 本章小结
• 第三章 数据包络分析方法评价模型的研究
• 3.1 数据包络分析的基本思想
• 3.2 CCR 模型
• 3.3 BCC 模型
• 3.4 交叉效率模型
• 3.4.1 二阶段目标函数的综述
• 3.4.2 效率值权重的综述
• 3.5 收益率权重最大化交叉效率模型的构建
• 3.5.1 收益率权重最大化交叉效率模型
• 3.5.2 决策单元的效率改进
• 3.6 本章小结
• 第四章 基于 DEA 模型的投资基金业绩评价
• 4.1 指标设计
• 4.1.1 基金业绩综合评价指标体系
• 4.1.2 评价指标的具体分析与选择
• 4.2 证券投资基金的业绩评价
• 4.2.1 样本选取
• 4.2.2 夏普指数法指标设定
• 4.2.3 夏普指数评价结果
• 4.2.4 基于交叉效率模型的基金业绩评价
• 4.2.5 交叉效率模型评价结果比较
• 4.3 证券投资基金的效率改进
• 4.4 本章小结
• 结论
• 5.1 结论
• 5.2 不足与展望
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果
• 致谢
• 附件