国外基金分类综述

 

自1998年我国第一家基金管理公司成立至今，我国的基金业经历了一个快速发展的时期。如何比较和评价这些基金，是投资者、基金监管机构和基金管理公司等各方面关注的焦点。对投资者，特别是机构投资者（例如保险基金、社保基金等）来说，只有通过比较基金的业绩，才能选择适合自己的收益和风险偏好；对基金管理公司来说，只有通过比较基金的业绩，才能设计符合投资者收益和风险偏好的基金产品；对监管机构来说，只有通过比较基金的业绩，才能实施更为有效的监管。

比较和评价基金，首先要对基金进行科学、合理的分类。除了早期发行的基金之外，我国已有的大部分证券投资基金都在其招募说明书中宣称自己为何种类型的基金，例如南方稳健成长型基金、博时价值增长型基金等。但是这些基金自己所宣称的类型名目繁多，没有一个明确的、通用的标准。相比之下，国外已经有很多成熟的基金分类方法，如美国就形成了ICI和MorningStar-Lipper两个基金分类的体系和标准。因此，本文拟从理论上比较并借鉴国外成熟的基金分类方法和标准，以找出符合我国情况的基金分类方法、分类体系和标准。

一、国外对投资基金分类的方法

现实中虽然各国有关基金分类的方法存在不同之处，但是基本上可以分为两类：一是以美国为代表，例如美国投资公司协会（ICI）先将基金按其投资对象分为股票基金、债券基金、货币市场基金和混合基金(Hybrid Fund)几类，然后进一步根据投资目标、投资策略分类，比如股票基金里面分为积极成长股票基金、成长股票基金等。二是以英国为代表，先将基金按投资目标分为收益型、成长型、专门基金(Specialist Fund)，然后再进一步按投资于债券和股票进行分类。

在进行了上面的大类区分后，还往往需要进行细划。例如，对于债券基金、货币市场基金，往往按照是否征税而分为免税基金（Tax-exempt Fund）和征税基金，或者按照平均到期日的长短分为长期、中期、短期等等。

在美国，有特殊投资方向的基金往往分为国际股票（地区基金）基金和专门基金（部门基金）两大类。国际股票基金往往投资于某些特定区域的股票，例如新兴市场基金、大中华地区基金等；专门基金通常投资于某些特定的行业和部门，例如公用事业基金、生物行业基金、信息产业基金等等。

对于没有任何特殊投资限制的一般性股票投资基金，主要按照基金的投资风格进行划分，这也是我们要做的具体分析。

从基金的投资风格来讲，基金可以从两个标准进行分类。

风格标准之一是成长型和价值型。如果基金购买股票是为了获得资本增值，即等待所购买股票价格的上涨而获得收益，这类基金属于成长型；如果购买股票是为了获得当期收益，即通过上市公司分红而获得收益，这类基金属于价值型；如果既要获得收益而又要获得资本增值，就属于成长收益型，即平衡型基金。

风格标准之二是按照所投资股票规模的大小而分为大盘、中盘和小盘基金。如果基金投资的大部分股票的股票流通市值属于大盘，那么该基金的投资风格就应该属于大盘基金。相应的，可以分为中盘基金和小盘基金。

二、基金的投资风格分类及其理论综述

根据基金的投资目标和投资策略进行分裂，其着眼点其实是基金的投资组合特征，即基金所投资的股票集合的不同行为模式，这就是股票的投资风格（Stock investment style）。最普通的“增长”和“价值”型划分，首先由James L. Farrell, Jr. (1974) 提出，在其文章中，他应用了股票类型的统计测试的一般模型和聚类分析方法（Cluster Analysis）用来分析股票的价格行为，并将其归类。后来一些主要研究机构还为增长类和收益类股票设计了相应的指数，例如BARRA就推出了S&P/BARRA增长类和收益类股票指数。

1、基金投资风格分类

目前世界上对股票投资风格的分类主要采用美国的方法，主要有两种方法：

一种是ICI一直沿用的事前分类法，也就是按照基金招募说明书中标明的投资目标和投资策略进行划分(Based On Prospectus Language)。这种分类方法一般将自己所属的基金类别体现在基金的名称中，根据基金的招募书、上市公告书以及年报等资料，我们可以得到基金声称的投资目标和投资风格。例如“嘉实成长收益证券投资基金”，就表明这支基金表明自己属于成长、收益型的投资基金。ICI把所有股票投资基金分为成长型（Growth）和收益型（Income）两种，居中的是成长收益（Growth & Income）型。

这种分类方法的前提是已经有了市场认可的基金的分类标准,  如美国投资公司协会（ICI）按投资目标将美国的共同基金分为33个类别（参见ICI ,2002 Mutual Fund Fact Book P8-11）。具体某只基金所属的类别就可以按其投资目标和投资风格划归上述33种类别中的一种，一般所属类别就体现在基金的名称当中。但实际的运作当中，基金经理人通常偏离其投资目标，并且其投资风格也不是一致不变（这一点在后面的实证分析中将详细展开），因此后来大部分机构都采取事后分类的方法。

另外一种是美国晨星公司（Morningstar）和Lipper公司[1]采用的事后分类法。由于基金的招募说明书中的投资目标在现实中有很大的灵活性，其真正的投资目标可能和宣称的并不一样，所以事后分类并不是按照基金自己宣称的所属类别分类，而是按照它所实际投资的组合来判断其所属的类别。这种方法要对基金所实际投资的上市公司的市值大小、P/E、P/B、公司成长性的其他指标等进行分析，然后根据投资组合总的特点，再对基金进行分析。美国晨星公司（Morningstar）采取的就是这种事后分类方法，它先将股票基金从横向上分为成长（Growth）、价值（Value）和居中的平衡型（Blend）三类，然后从纵向上又将其划分为大盘股（Large-cap）、中盘股（Middle-cap）和小盘股（Small-cap）三类，这样一来，就组合形成了九种基本风格的基金分类。MorningStar的分类标准因此就是一个所谓的Style Box。具体如下图。

 

2、基金分类的相关理论综述

美国学术界对基金投资风格的分析和分类，主要集中讨论的是基金的事后分析方法，主要有两种方法：基于投资组合的分类分析（Portfolio-based Style Analysis）和基于收益率分析的分类方法（Return-based Style Analysis）。

第一种方法：Portfolio-based style analysis，根据投资组合的成长/价值特征来划分。

基金评价的主要方法是通过比较基金的业绩和基准评估指标的大小（例如国外经常用S&P 500指数），然后找出基金之间业绩差异的原因。一个常用的方法就是检验基金经理投资股票组合的类型。基于组合的分类是将目标基金的组合成分特征同基准的成分特征相比较而进行分类的一种方法。成分的特征通常包括：市场资本化比率、市盈率、历史的盈余增长率和股利支付以及与固定收益类投资工具相关的持续期等。

具体的方法如下：

（1）确定规模分界线。首先计算出每只股票的每个季度最后一个月的平均流通市值，然后从大到小进行排序，当累计市值达到30%时的股票流通市值为大盘和中盘的分界；当累计流通市值达到70%时的流通市值为中盘和小盘的分界线。

（2）确定价值/成长分界线。价值/成长分界线按照E/P值和P/B的加权平均值排序确定，首先计算出每只股票的每个季度最后一个月的平均E/P和P/B值，然后从大到小进行排序，取中位数作为分界点。

（3）确定各部分所占比例。根据前面所确定的分界点，把基金重仓股划分到相应的类，并统计基金各类股票持有市值占重仓股市值的比例。

（4）根据不同风格的比例特征确定投资风格，如“大盘成长”、“平衡型”等，风格的描述按照下面的原则：如果某一特征资产类的持有比例超过70%，则界定为该类风格，如某基金在大盘股的投资比例为84.52%>70%，成长类投资比例为72.58%>70%，则其投资风格为“大盘成长型”；如果没有某类资产比例超过70%，且某两规模资产类的比例合计超过80%，则按其确定投资风格，如基金汉盛大盘比例为52.95%，中盘比例为35.25%，则规模投资风格为“大、中盘”；如果价值或成长类都没有超过70%或者规模资产类中比例最小的高于20%，则界定为“平衡型”。

此类分析方法的优点是可以提供任一时点的有关基金投资风格的信息，从而可以获知最新的准确基金分类。缺点也很明显，在这种方式下，关于组合的具体成分的信息不易获得，使得这种分类方法有很大的局限性。另外，由于股票组合会随着市场变化而变化，所以基金的风格类型也会随着改变。因此，需要定期对基金的类型进行分类。

第二种方法：Return-based style analysis，根据基金收益率的波动特征来分类。

有两种方法可以对Return-based style analysis进行分析。

一种是二次规划的方法，该方法是以金融学中的多因素模型为基础的。

方程（1）的右边表示这n种因素组合能够复制证券i的收益。

原诺贝尔经济学奖得主William Sharpe（1988，1992）[2]最早在多因素模型的基础上发展了基于收益率波动的方法来划分基金的分类，也就是根据基金的收益率波动对各种风格资产收益率波动的敏感性大小来分类。这种方法需要用基金的收益率历史数据同各类风格资产的历史数据进行多元线性回归分析，然后根据回归模型估计出来的系数大小和可决系数（R square）的大小来判断基金的风格。他认为基金的收益率是各基准资产收益率的加权之和。在Sharp最先的文章中，基准资产被分为六类：价值(Value)、增长（Growth）、大盘（Large）、中盘（Medium）和小盘（Small）的组合。

这种方法与方程（1）的多因素模型存在三点不同之处：第一，每个因素都是基准风格资产的收益率；第二，因素系数之和为1；第三，在不存在卖空的基础上，各个因素系数应该都大于0。

回归分析方法要求对风格资产的选取有特殊的要求：第一，风格资产是互斥的，这要求一只特定的股票属于且只属于一个资产类；第二，必须具有不同的风险收益特征，即要求资产类收益的相关程度应该比较低，如果是高度相关的，则要求它们的标准差应该不同；第三，这些风格资产是完备的，即各种风格资产不能包含相同的股票，但是这些风格资产加起来，应该能够代表整个股票市场，所以风格资产包括了基金所投资的所有股票。

所以，基于收益率的分类分析是试图通过对比基金的历史收益率和同期的相关指数的收益率的相关程度从而决定基金的类别，这种相关程度的量化对比是通过以下的回归分析来实现的：

可以用来解释基金的资产配置对基金收益的贡献度。

回归分析法的优点如下：（1）所需的信息容易获得，上述的回归分析只需历史的收益率数据，数据的可获得性对以后实证分析起决定作用；（2）对具体基金的种类归属进行量化，并且通过采取分段回归可以检查一只基金的投资风格前后是否具有一致性，是否固有一种投资风格。但是实际上，对于所有基金采取共同的风格指数可能会引起偏差，如特定行业基金应该另外加入行业指数，这样才能客观反映现实。基金的类型假定在所选择的时间窗中恒定而不改变，这一点在实际中不能满足，因此我们只能把回归所得的类型理解为时间窗内一种“平均化”类型。

基于收益率的第二个分析方法是聚类分析（Cluster Analysis）。

聚类分析(Cluster Analysis)是研究多个样本或指标的分类问题的一种多元统计分析方法，作为一种实用性很强的数学工具，聚类分析能解决许多实际问题。其中系统聚类分析的基本思想是首先将每个样本作为一类，然后根据样本之间的相似程度并类，并计算新类与其他类之间的距离，再选择相近者并类，每合并一次减少一类，继续这一过程，直到所有样本都并成一类为止。

将聚类分析应用到基金的类别分析，主要是考虑到不同种类的基金在其收益率上显示出不同的特性，而同一类别的基金在收益率的相关指标上又具有较高的相似程度，因此利用聚类分析的方法就很容易将基金归类。

运用聚类分析进行基金分类的具体步骤如下：

首先选择基金的变量，这些指标的高低能够解释某一具体类别，如收益率的标准差。然后根据这些指标计算任何两支基金收益率之间的相似程度，然后挑选出相似程度最高的两支基金，合成一个“基金类”，然后重新计算这支“基金类”和其他基金（或基金类）的相似程度。