本文发表于《财贸研究》2010.2

一、文献综述和问题提出

在各国的证券投资市场上，证券投资基金是规模和影响力最大的机构投资者。正因此，自Sharpe（1992）的开创性研究以来，对证券投资基金的投资风格的研究一直是金融领域关注的重点之一。Dibartolomeo等（1997）发现美国有40%的基金被错误分类，其实际投资风格与宣称的投资风格不一致。Kim等（2000）发现超过50%的共同基金其宣称的投资目标与实际投资目标不一致，其中严重不一致的共同基金超过33%。证券投资基金的实际投资风格与宣称的投资风格的不一致引发了对这一现象及其对基金绩效的影响的研究。Indro（1998）等人研究发现基金投资风格及其持续性对基金业绩有很大的影响，并且投资风格和投资策略都改变的基金业绩最差。Chan等（2002）发现过去业绩表现差的基金风格更容易发生改变，尤其是价值型基金。Brown等（2003,2005）发现投资风格一致性程度高的基金比投资风格一致性低的基金能取得更好的业绩，并且投资风格的一致性同业绩持续性有较强的相关性。

随着我国证券市场基金的发展及其在证券市场中的作用的日益显现，国内对投资风格的研究的文献开始涌现。曾晓洁等（2004）发现，我国基金的投资风格趋于相同，而且实际投资风格与基金招募书里宣称的投资风格相偏离。熊胜君，杨朝军(2005)发现市场预期是基金投资风格转变的主要原因，其次是前期的业绩压力，最后是基金经理调整。付金花（2006）发现，在市场处于持续低迷的情况下,不断变化投资风格的基金业绩表现优于保持投资风格一致性的基金业绩。李学峰等（2007）发现绝大部分基金存在“风格漂移”现象，即实际投资风格偏离事前约定的投资风格，并简要考察了“风格漂移”对基金绩效的影响。

以上国内外的有关研究为我们深入考察和揭示证券投资基金的投资风格提供了很好的理论模型和实证方法，特别是针对我国证券投资基金投资风格的有关研究，均正确地揭示了我国证券投资基金存在实际投资风格偏离宣称的投资风格这一现象。

但是我们看到，现有文献存在的重要不足是：其一，研究中仅仅采用静态风格分析方法[1]来研究投资风格，并未对基金投资风格进行滚动分析[2]。其二，现有研究仅仅只是在静态分析框架下，研究了行情下降阶段基金投资风格一致性或其对基金绩效的影响，缺乏对不同行情下风格一致性问题的比较分析。更缺乏对不同行情下风格一致性对基金绩效的影响的研究及其比较分析。

本文将采用RSA（Return-based Style Analysis）风格分析方法，对投资风格进行静态分析和滚动分析。并且，在静态风格分析框架和滚动风格分析框架下，设计投资风格一致性指标，比较研究基金投资风格一致性在不同的市场行情下对基金绩效的影响，为基金经理在不同的市场行情下是否应该实施风格转换策略提供支持或者反证。

二、研究方法和模型设计

（一）投资风格模型的设立

本文主要采用基于收益率的投资风格理论模型。该模型是由Sharpe（1992）在多因素模型的基础上提出的，也称Sharp资产类别因素模型，主要通过二次规划作为分析工具。其一般表达式由方程（1）给出：

                        (1)

其中，代表基金的收益率时间序列，是不同的风格资产因子的收益率时间序列[3]，是基金的收益率对各因子的敏感性系数，为基金收益的非因子成分，即基金的收益率中不能由风格资产因子解释的部分。

上述研究所采用的回归分析不同于一般的无约束的多元线性回归分析法，而是通过以下的带两个约束条件的回归分析来实现的：

            

                                        (2)

式（1）中的是不相关的，可以解释为基金经理的选择能力，具体指择股能力和择时能力。式（2）中方括号里的表达式是基金收益率由风格资产所解释的部分。约束条件1表示这n种风格资产是完备的；约束条件2说明证券市场不能卖空。模型中系数显著较大的因子所代表的资产特点，就是该基金的投资风格。

（二）投资风格一致性指标

基金投资风格的一致性是指基金所持有的组合与其风格基准组合保持一致性的程度。所谓风格基准组合，是指基金在一段时间内平均持有的组合，要求该组合收益尽可能复制该基金的收益。

我们采用Brown等(2003)推荐的两种衡量投资风格一致性的方法。定义，从前面对公式(1)的理解可以知道，统计量代表与风格基准收益变动无关的基金收益变动部分，也就是说，只要所选的风格基准因素能很好的代表基金面临的风格资产整体，那么该模型不能解释的基金收益部分一定与非风格因素相关，反过来与风格资产配置相关的收益部分就可以作为测度基金投资风格一致性程度的指标。越大，基金投资风格一致性程度越高，反之越低。

第二个指标，是基金相对于风格基准组合的跟踪误差。定义，指第期基金收益和风格基准收益之差，其中，指基金在第期的收益，指对应风格基准组合在第期的收益。而收益期间跟踪误差用的标准差来表示。由于年度跟踪方差=收益期间跟踪方差一年所包括的收益期间，所以年度跟踪误差则为，其中为一年所含的收益期间。因此跟踪误差越小表明基金投资风格一致性程度越高[4]。

在滚动分析框架下，本文将测量投资风格一致性的指标命名为。投资风格一致性的反面就是投资风格不一致。测度投资风格在研究期间的可变性或者波动性。越大，投资风格一致性越低。反之，则反是。的计算过程如下：

首先，划分整个研究期间（比如92周）为T（比如25）个长度相等的子期间，那么按固定的周（假如68周）时间长度对Sharpe 系数进行滚动计算，即从第68周起，每增加一周，按新的68周数据重新计算一次Sharpe 系数，由此得出各基金资产配置的动态调整及投资风格的变动情，总计得出 T(25)组Sharp系数。或者Sharpe系数矩阵：

其次，根据T组Sharpe 系数，计算K个风格资产系数的平均值，分别用表示。可以认为是K维空间的重心。

…

将Sharpe系数矩阵中心化，得

 …

再次，对上述中心化矩阵每一行，求其各个元素平方和，得出一个维向量。该向量的每一个元素表示子期间对应风格系数与重心之间的欧几里得距离平方

…

计算维向量各元素的样本平均数，即欧几里得距离平方的平均数

最后，对欧几里得距离平方的平均数开方，得出

（三）基金收益的指标

本文选取绝对收益指标超额收益率和风险调整收益指标夏普指数为业绩评估指标。这里的超额收益率界定为，其中为基金在样本期内的平均收益率，为样本期内的平均无风险收益率[5]。

夏普指数的计算公式为：，其中，是基金的夏普指数，为基金在样本期内的平均收益率，为样本期内的平均无风险收益率，为基金在研究期间的标准差。

三、实证检验与分析

由于本文以2004年2月27日[6]之前上市的全部29只开放式股票型基金（WIND分类）为研究标的，而上证综合指数基本上能代表中国A股市场的整体走势，因此，本文选取该指数代表A股市场的价格总水平来分析股市行情。

本文包括三个研究期限：第一时段为2004年2月27日至2005年12月30日，该时段为一轮下降行情；第二时段为2005年12月30日至2007年10月12日，该时段为一轮上升行情；第三阶段为2007年10月12日到2008年 10月30日，该时段为一轮下降行情。之所以如此选择研究期间，是为了考察不同市场行情下，投资风格一致性或者变化率对基金绩效的影响。

（一）各基金在三个阶段各自的投资风格与其宣称的投资风格比较

我们依据Sharp资产类别因素模型，运用二次规划方法测算出各基金在三个阶段的行情中7个风格资产的平均配置比例，也称风格系数。根据实际投资风格的界定方法，得出各基金在各阶段的平均资产配置及实际投资风格[7]。并将基金的实际投资风格与其宣称的投资风格比较分析[8]。我们发现：在第一阶段(行情下降)，29只基金的股票投资中平均有72.4%的比例投资于大盘股，基金的股票投资中平均有81.1%的比例投资于成长型股票。在第二阶段（行情上升），29只基金的股票投资中平均有65.8%的比例投资于大盘股，基金的股票投资中平均有91.2%的比例投资于成长型股票。在第三阶段（行情下降）阶段，29只基金的股票投资中平均有59.2%的比例投资于大盘股，基金的股票投资中平均有61.8%的比例投资于成长型股票。无论是行情下降阶段，还是行情上升阶段，大多数基金在市值属性上体现为大盘型，而在成长价值属性上体现为成长型，基金的事后投资风格趋同。

采用RSA鉴定三个阶段的事后投资风格，并将这三个事后投资风格和事前（约定）投资风格比较，发现：24.1%(7只)基金的事后投资风格与约定的投资风格是相匹配的，另外75.9%(22只)的基金的事后投资风格与约定的投资风格不匹配。这进一步证实了大多数研究所发现的，基金招募说明书里面宣称的投资风格对相当部分基金的资产配置策略和实际投资风格并未产生实质的约束[9]。

（二）滚动投资风格分析

接下来我们对每支基金进行滚动投资风格分析。由于篇幅限制，仅以华夏成长（000001）为例，对其在三个阶段分别进行滚动投资风格分析。

第一阶段(下降行情)：2005年10月28日之前，华夏成长的投资风格主要体现为大盘偏价值型；随着股票市场行情的发展，2005年10月28日后华夏成长基金开始增加成长型股票的资产配置比例，其投资风格逐步向成长型漂移。

第二阶段（上升行情）：华夏成长的投资风格主要体现为大中盘成长型；在“5.30”事件[10]之后，市场开始大幅度震荡整理。导致2007年7月6日后，华夏成长在大盘成长型、中盘成长型股票的资产配置比例呈现递减趋势，同时，国债资产、大盘价值的资产配置比例呈上升趋势。可见，华夏成长2007年7月6日后已经开始加大防御性资产的配置，防止市场见顶反转。

第三阶段（下降行情）：股市由顶部6124.04反转，华夏成长的投资风格主要体现为中盘价值型，当08年10月10日在下探底部1664.93前夕，华夏成长开始表现出中大盘成长型，增加了成长型股票的资产配置。

这里我们以第一阶段为例对华夏成长的投资风格进行滚动分析[11]，如表1所示。

表1华夏成长的滚动投资风格分析风格系数

风格点	GB	LV	LG	MV	MG	SV	SG	R-square	实际投资风格
2005-07-08	0.3403	0.3055	0.2631	0	0.0911	0	0	0.8966	大盘偏价值
2005-07-15	0.3417	0.3023	0.2427	0	0.1132	0	0	0.8959	大盘偏价值
2005-07-22	0.3443	0.3017	0.2351	0	0.119	0	0	0.8985	大盘偏价值
2005-07-29	0.3513	0.2985	0.2495	0	0.1007	0	0	0.8963	大盘偏价值
2005-08-05	0.3639	0.3073	0.2281	0	0.1007	0	0	0.887	大盘偏价值
2005-08-12	0.3637	0.3065	0.2262	0	0.1036	0	0	0.887	大盘偏价值
2005-08-19	0.3651	0.3035	0.2284	0	0.103	0	0	0.8853	大盘偏价值
2005-08-26	0.3652	0.2992	0.2335	0	0.1021	0	0	0.8897	大盘偏价值
2005-09-02	0.364	0.2996	0.249	0	0.0874	0	0	0.8928	大盘偏价值
2005-09-09	0.3631	0.2992	0.2421	0	0.0956	0	0	0.8919	大盘偏价值
2005-09-16	0.3657	0.2978	0.2489	0	0.0876	0	0	0.8899	大盘偏价值
2005-09-23	0.3735	0.2941	0.2313	0	0.1011	0	0	0.8887	大盘偏价值
2005-09-30	0.3745	0.2765	0.2423	0	0.1067	0	0	0.8876	大盘偏价值
2005-10-14	0.3732	0.2768	0.2602	0	0.0898	0	0	0.8854	大盘偏价值
2005-10-21	0.3715	0.2681	0.264	0	0.0964	0	0	0.8845	大盘偏价值
2005-10-28	0.3799	0.2522	0.2833	0	0.0846	0	0	0.8805	大盘偏成长
2005-11-04	0.3821	0.2458	0.2794	0	0.0926	0	0	0.8799	大盘偏成长
2005-11-11	0.3964	0.1965	0.2966	0	0.1104	0	0	0.8743	大盘偏成长
2005-11-18	0.4021	0.1742	0.3098	0	0.1139	0	0	0.8676	大盘偏成长
2005-11-25	0.4062	0.1738	0.295	0	0.125	0	0	0.8663	大盘偏成长
2005-12-02	0.4071	0.1607	0.302	0	0.1302	0	0	0.8647	大盘偏成长
2005-12-09	0.4082	0.1622	0.2891	0	0.1405	0	0	0.8647	大盘偏成长
2005-12-16	0.4092	0.1511	0.2927	0	0.147	0	0	0.8662	大盘偏成长
2005-12-23	0.4074	0.1464	0.2898	0	0.1563	0	0	0.8664	大中盘成长
2005-12-30	0.4053	0.1264	0.2577	0	0.2106	0	0	0.8678	大中盘成长

 

（三）投资风格一致性研究

根据各基金的静态投资风格分析，可以计算出静态风格分析框架下的投资风格一致性指标，即由Keith和Harlow ( 2003) 设计的两个指标：R-square和TE（跟踪误差）。同样，从各基金的滚动投资风格分析，可以计算出滚动风格分析框架下的投资风格一致性指标ZSDS。同时，采用本文所设计的业绩评价指标，可以计算出超额收益率和Sharp比率。由于各基金的研究期间分为三个时段，因此，各基金在的每一个阶段分别对应一组R-square、TE、ZSDS、超额收益率和Sharp比率。

这里我们给出第二个阶段（行情上升）的投资风格一致性和基金绩效指标[12]，如表2

表2  第二阶段（行情上升）的投资风格一致性和基金绩效指标

基金简称	R-square	TE	ZSDS	超额收益率	Sharp比率
博时第三产业成长	0.1968	0.0361	0.0721	0.0091	0.2256
博时新兴成长	0.5446	0.0259	0.0721	0.0151	0.3945
博时裕富	0.8379	0.0122	0.1024	0.0153	0.5058
长盛同德主题增长	0.7835	0.0109	0.0481	0.0143	0.6099
大成积极成长	0.3492	0.0255	0.0401	0.0123	0.3887
大成价值增长	0.763	0.0120	0.0638	0.0122	0.4960
大成景阳领先	0.8377	0.0117	0.0400	0.0155	0.5316
富国天博创新主题	0.7209	0.0186	0.0582	0.0159	0.4520
国泰金鹰增长	0.8117	0.0144	0.1007	0.0164	0.4920
国投瑞银成长优选	0.8048	0.0136	0.0653	0.0151	0.4909
华安MSCI中国A股	0.9747	0.0053	0.0332	0.0187	0.5621
华安策略优选	0.2586	0.0395	0.2619	0.0134	0.2923
华安创新	0.8376	0.0116	0.0260	0.0159	0.5532
华安中小盘成长	0.4995	0.0220	0.0926	0.0123	0.3974
华宝兴业宝康消费品	0.7325	0.0122	0.0589	0.0116	0.4899
华夏成长	0.7997	0.0114	0.0721	0.0131	0.5154
金鹰成分股优选	0.5711	0.0171	0.1675	0.0129	0.4952
景顺长城优选股票	0.7399	0.0139	0.0771	0.0124	0.4575
南方成份精选	0.1132	0.0778	0.1424	0.0098	0.1187
融通蓝筹成长	0.7268	0.0107	0.0366	0.0113	0.5525
融通深证100	0.9329	0.0073	0.0859	0.0138	0.4926
泰达荷银成长	0.6938	0.0135	0.1096	0.0104	0.4258
泰达荷银稳定	0.6402	0.0141	0.0722	0.0116	0.4954
泰达荷银周期	0.6754	0.0144	0.0451	0.0123	0.4871
万家上证180	0.9141	0.0084	0.0567	0.0160	0.5601
易方达策略成长	0.8933	0.0126	0.0463	0.0189	0.4895
易方达科讯	0.7091	0.0157	0.0971	0.0162	0.5568
招商安泰股票	0.8583	0.0105	0.0609	0.0143	0.5099

 

从表2可以看出，在28支基金中，有23支基金（占82.14%）的R-square>50%，18支（占64.29%）的R-square>70%；全部28（占100 %）支基金的TE<0.1；22支基金（占78.57%）的ZSDS<0.1。由于R-square越大，投资风格一致性越好，TE 和ZSDS越小，投资风格一致性越好，可以看出，基金的投资风格一致性程度很高。

（四）投资风格一致性对基金绩效的影响研究

研究投资风格一致性和基金绩效关系，首先需要根据投资风格一致性指标大小将样本基金分为数量相同的两组，一组为投资风格一致性高的基金，另一组为投资风格一致性较低的基金，然后利用独立样本T检验，对两组基金的绩效指标超额收益率和Sharp比率均值差异进行显著性检验[13]。

在比较基金的业绩情况之前，有必要对衡量基金投资风格一致性的三个指标作一个相关性分析，由此判断在静态和动态分析框架下，衡量基金投资风格的一致性的指标有没有显著的差异抑或存在着一致性。显然，如果两种框架下的指标不存在显著的相关性，那么至少有一种指标不能用来衡量投资风格的一致性，或者说这种指标不符合中国证券市场的具体情况，不适合在中国证券市场使用。

本文采用Pearson简单相关系数和Spearman等级相关系数来检验它们之间的相关性。

检验结果表明[14]：不管是在行情上升还是下降阶段， R-square、TE和ZSDS的相关分析表中，三种衡量投资风格一致性指标在5%的置信度上具有显著的相关关系，其中R-square和TE负相关，R-square和ZSDS负相关，TE和ZSDS正相关。三种指标相互之间存在显著的相关关系，证明本研究设计的三种指标具有合理性。

接下来我们研究投资风格一致性对基金绩效的影响。按度量投资风格一致性的三个指标分别分组（以TE为例）,对28只基金按TE值进行降序排列，前14只基金为第一组，后14只基金为第二组.经独立样本t检验，在5％甚至10％的置信度下，TE大的一组基金和TE小的一组基金的平均绩效不存在显著差异，即TE不能对基金绩效产生重要影响。

相关实证结果见下表：

表3   业绩表现比较分析：第一阶段（下降阶段）

			平均值	最大值	最小值	F	Sig.	T	Sig.(2-tailed)
按R-SQUARE分组	超额收益率	第一组	-0.0009	0.0013	-0.0028	2.73	0.11	-0.053	0.958
		第二组	-0.0009	0.0007	-0.0023
	Sharp比率	第一组	-0.0460	0.0615	-0.1368	2.787	0.107	-0.101	0.92
		第二组	-0.0439	0.0369	-0.1224
按TE分组）	超额收益率	第一组	-0.0008	0.0013	-0.0023	1.107	0.302	0.477	0.637
		第二组	-0.0010	0.0007	-0.0028
	Sharp比率	第一组	-0.0385	0.0615	-0.1224	1.808	0.190	0.653	0.520
		第二组	-0.0514	0.0369	-0.1368
按ZSDS分组	超额收益率	第一组	-0.0008	0.0007	-0.0023	.909	.349	.477	.637
		第二组	-0.0010	0.0013	-0.0028
	Sharp比率	第一组	-0.0401	0.0369	-0.1224	.394	.536	.490	.628
		第二组	-0.0498	0.0615	-0.1368

表4   业绩表现比较分析：第二阶段（上升阶段）

			平均值	最大值	最小值	F	Sig.	T	Sig.(2-tailed)
按R-SQUARE分组	超额收益率	第一组	0.0151	0.0189	0.0122	0.028	0.868	3.433	0.002
		第二组	0.0124	0.0162	0.0091
	Sharp比率	第一组	0.519	0.6099	0.4575	7.9905	0.009	3.036	0.005
		第二组	0.4123	0.5568	0.1187
按TE分组）	超额收益率	第一组	0.0132	0.0164	0.0091	0.1	0.754	-1.278	0.212
		第二组	0.0144	0.0189	0.0104
	Sharp比率	第一组	0.4103	0.5568	0.1187	7.173	0.013	-3.192	0.004
		第二组	0.521	0.61	0.4258
按ZSDS分组	超额收益率	第一组	0.0132	0.0164	0.0091	0.174	0.68	-1.768	0.089
		第二组	0.0144	0.0189	0.0104
	Sharp比率	第一组	0.4103	0.5568	0.1187	5.558	0.026	-2.554	0.017
		第二组	0.521	0.61	0.4258

表5   业绩表现比较分析：第三阶段（下升阶段）

			平均值	最大值	最小值	F	Sig.	T	Sig.(2-tailed)
按R-SQUARE分组	超额收益率	第一组	-0.0174	-0.0117	-0.0216	0.012	0.914	-2.013	0.055
		第二组	-0.0149	-0.0087	-0.0228
	Sharp比率	第一组	-0.3924	-0.3541	-0.4408	4.069	0.054	-1.276	0.213
		第二组	-0.3596	-0.0723	-0.4302
按TE分组）	超额收益率	第一组	-0.0169	-0.0087	-0.0228	3.978	0.057	-1.159	0.257
		第二组	-0.0154	-0.0117	-0.0215
	Sharp比率	第一组	-0.3493	-0.0723	-0.4302	2.711	0.112	2.196	0.037
		第二组	-0.4027	-0.3541	-0.4408
按ZSDS分组	超额收益率	第一组	-0.0167	-0.0087	-0.0228	5.229	0.031	-0.956	0.348
		第二组	-0.0155	-0.0117	-0.0206
	Sharp比率	第一组	-0.3606	-0.0723	-0.4408	4.377	0.046	1.189	0.245
		第二组	-0.3913	-0.3541	-0.4394

由表3可得：在市场行情下降阶段，无论是绝对风险绩效，还是风险调整绩效，R-square、TE、ZSDS对基金绩效不构成显著影响。不断变化投资风格的基金与保持投资风格一致性的基金差异不显著。

由表4可得：在市场行情上升阶段，R-square对绝对风险绩效Ri-Rf和风险调整绩效Sharp比率有显著影响。以R-square作为分组指标，投资风格一致性高或者投资风格变化小的基金绝对风险绩效和风险调整绩效均要好于投资风格一致性低或者投资风格变化大的基金。TE对绝对风险绩效Ri-Rf不具有显著影响，但对风险调整绩效Sharp比率构成显著影响。以TE作为分组指标，投资风格一致性高的基金的绝对风险绩效和投资风格一致性低的基金不存在显著差异，但是投资风格一致性高的基金的风险调整绩效显著优于投资风格一致性低的基金。ZSDS对绝对风险绩效Ri-Rf和风险调整绩效Sharp比率均无显著影响。总言之，在市场行情上升阶段，投资风格一致性高或者投资风格变化小的基金绩效要好于投资风格一致性小或者投资风格变化大的基金，这为基金管理公司在牛市行情下实施风格转换策略提供了反证。投资风格一致性较高的指数型基金在牛市的绩效要优于一般股票型基金的绩效就是一个很好的例证。

由表5可知：在市场行情下降阶段，以R-square作为分组指标，投资风格一致性高的基金的绝对风险绩效在10%的显著性上高于投资风格一致性低的基金，但投资风格一致性高和投资风格一致性低的基金的风险调整绩效不存在显著差异。以TE作为分组指标，投资风格一致性高的基金的绝对风险绩效和投资风格一致性低的基金不存在显著差异，但是投资风格一致性高的基金的风险调整绩效显著优于投资风格一致性低的基金。

四、结论与启示

本文利用了基于Sharp（1992）提出的RSA方法的静态风格分析体系和滚动分析体系,基金绩效衡量指标以及投资风格一致性指标，对基金投资风格进行实证分析。主要形成以下结论：

（1）2004年2月27日之前发行的29只开放式股票型基金中，通过将这29只基金的在三个阶段的三个事后投资风格与其宣称投资风格进行比较，发现：24.1%(7只)基金的事后投资风格与约定的投资风格是相匹配的，另外75.9%(22只)的基金的事后投资风格与约定的投资风格不匹配。这进一步证实了大多数研究所发现的，基金招募说明书里面宣称的投资风格对相当部分基金的资产配置策略和实际投资风格并未发生实质的约束力。究其原因，我们认为这种“不匹配”行为很大程度上是基金在资本市场非有效、不完善和基金投资者投资理念不成熟[15]的既定约束下，追求更高绩效的一种主动的适应性行为。

（2）在第一阶段(行情下降)，29只基金的股票投资中平均有72.4%的比例投资于大盘股，基金的股票投资中平均有81.1%的比例投资于成长型股票。在第二阶段（行情上升），29只基金的股票投资中平均有65.8%的比例投资于大盘股，基金的股票投资中平均有91.2%的比例投资于成长型股票。在第三阶段（行情下降）阶段，29只基金的股票投资中平均有59.2%的比例投资于大盘股，基金的股票投资中平均有61.8%的比例投资于成长型股票。无论是行情下降阶段，还是行情上升阶段，大多数基金在市值属性上体现为大盘型，而在成长价值属性上体现为成长型，基金的事后投资风格趋同。而且，相比行情下降阶段，基金在行情上升阶段的股票投资91.2%配置于成长型股票，表明各基金在行情上升阶段的风格策略更积极，更激进。

（3）在市场行情下降阶段，无论是绝对风险绩效，还是风险调整绩效，投资风格一致性指标R-square、TE、ZSDS对基金绩效不构成显著影响，不断变化投资风格的基金与保持投资风格一致性的基金差异不显著。因此，在市场行情低迷情况下，投资风格一致性不对基金绩效构成显著影响。

（4）在市场行情上升阶段，投资风格一致性指标R-square对绝对风险绩效Ri-Rf和风险调整绩效Sharp比率均具有显著影响，投资风格一致性指标TE仅对风险调整绩效Sharp比率具有显著影响。因此，投资风格一致性对基金绩效具有重要影响，投资风格一致性高的基金绩效优于投资风格一致性低的基金。

由上述研究结论我们可以得到如下的启示和建议：投资风格的推广需要市场的不断发展和壮大，需要投资者的不断成长和成熟，需要机构投资人的不懈努力，也需要监管机构进行引导。对基金持有人而言，在选择基金之前有必要对基金实际投资风格进行研究，获取有关基金投资特征的真实信息，以选择和自己风险-收益偏好相匹配的基金，更好地进行资产组合配置和控制风险。对基金经理的启示在于，在行情下降阶段，投资风格一致性的变化不显著影响基金的业绩，基金经理不应该通过调整投资风格一致性程度来提高收益；而在行情上升阶段，则可以通过提高组合的投资风格一致性来获取较好的收益。对基金管理公司而言，定期对自身和其他基金管理公司旗下基金的风格进行分析，并根据分析的结果，调整风格资产配置策略，优化资产配置组合，以使自己的基金产品特点鲜明，更容易得到基金投资者的认可，在竞争中显示出差异化竞争优势——这无疑对我国基金管理行业的发展壮大并形成核心竞争力具有重要意义。对监管机构而言，当市场总体处于非规范、不稳定状态时，一方面，应该制定严格的信息披露规定，加强基金契约对基金管理人的约束力；另一方面，应该重视市场本身的反作用力，通过各种制度的、法律的和透明机制的措施对市场总体环境进行培育和规范。

 

 

参考文献：

付金花. 2006. 投资风格变异对基金绩效的影响研究[D]. 长沙：湖南大学硕士论文.

李学峰,徐华. 2007. 基金投资风格漂移及其对基金绩效的影响研究[J]. 证券市场导报(8)：70-7.

熊胜君,杨朝军. 2005. 中国证券投资基金投资风格变化原因分析[J]. 哈尔滨商业大学学报:自然科学版(12)：801-805.

曾晓洁,黄嵩,储国强. 2004. 基金投资风格与基金分类的实证研究[J]. 金融研究（3)：66-78.

DIBARTOLOMEO D, WITKOWSKI E. 1997. Mutual fund misclassification: evidence based on style analysis [J]. Financial Analysts Journal, 53:32-43.

BROWN K C, HARLOW W V. 2003. Staying the course: mutual fund investment style consistency and performance persistence [R]. Working Paper, Business University of Texas Austin.

BROWN K C, HARLOW W V. 2005. Staying the course: performance persistence and the role of investment style consistency in professional asset management [R]. Working Paper, Business University of Texas Austin.

CHAN L K C, CHEN H L, LAKONISHOK J. 2002. On mutual fund investment styles [J]. The Review of Financial Studies, 15(5):1407-1437.

INDRO D C, JIANG C X, HU M Y,et al. 1998. Mutual fund performance: a question of style [J]. Journal of Investing, ,7(2):46-53.

KIM M, SHUKLA R., TOMAS M. 2000. Mutual fund objective misclassification [J]. Journal of Economics and Business, 52:209-203.

SHARPE WILLIAM F., Asset Allocation, Management Style and performance measurement[J].Journal of Portfolio Management, 18:7-19, 1992.