开放基金业绩持续性择股能力及择时能力分析.docx

我国开放式基金业绩持续性、选股和择时能力分析
——基于2005-2009数据
林兢作者简介：林兢（1966-），女，福州市人，副教授，硕士，硕士生导师，主要从事会计和审计研究，Tel:[phone],E-mail:prolin@；陈树华（1984-），男，厦门市人，硕士研究生，主要从事会计审计研究，Tel:[phone],E-mail: Goulle@。
陈树华1
（福州大学管理学院 ，福州 350108）
摘要：2008年我国股市进入熊市，基金净值缩水达40%以上，很多基金跌破面值，我国开放式基金的业绩是否具有持续性，基金经理的选股能力和择时能力是否提高？本文选取了2005-2009年数据进行实证分析，发现基金业绩仍然不具有明显持续性，基金经理选股和择时能力仍没有显著提高。
关键词：开放式基金 业绩持续性 选股能力 择时能力
Open-end Fund Performance Persistence, Stock Selection and Timing Capability Analysis in China——Based on 2005-2009 Data
Abstract： Stock market into bear market in 2008 in China, the fund’s net value has shrunk over 40% , many fund fell below par value.whether open-end fund's performance is persistent, the fund manager's stock selecting ability and timing ability is improved in China? This paper selected empirical analysis of 2005-2009 data found that fund performance is still not persistent, fund managers’ stock selection and timing ability is still not significantly enhanced.
Key words：open-end fund, performance persistence, stock selection ability, timing ability
自2001年9月我国首只开放式基金发行以来，截止2009年5月19日中欧价值发现股票基金的获批使基金数量刚好达到500只 2009-06-17 中国市场研究报告网
，开放式基金已经成为中国证券市场最为重要的机构投资者。2007年我国证券市场经历牛市行情之后，受金融危机的影响，2008年迅速的步入熊市，据银河证券统计，随着A股大幅下跌，股票型方向的基金净值大幅缩水，并且部分基金出现净赎回，与2007年同期相比，缩水幅度达到41％，金额达1．3万亿元。在这种情况下，我国开放式基金业绩是否具有持续性？因为影响基金业绩持续性在很大程度上取决于基金经理的证券选择能力和市场时机把握能力，基金经理能否跑赢大市，“专家理财”是否具有优势？本文选取2005-2009年开放基金数据进行实证检验。
一、文献回顾
（一）国外研究状况
Jenson（1968，1969）在60年代末提出了反映基金证券选择能力的绝对指标：Jenson指数。Jenson对1945－1964期间115只美国共同基金的资料所做的研究显示，共同基金组合未能表现出优异的证券选择能力，因此认为市场是有效的。
Treynor和Mazuy（1966）选择了57个开放式基金作为研究样本，结果发现
除一个基金外，其余的基金都没有表现出显著的市场时机把握能力。
Henriksson&Merton（1981）在T-M模型的基础上进一步展开深入的研究，提出了另一种相似但更为简单的分析方法H-M模型对1968-1980年美国的116只开放式基金的月收益率进行了实证性研究，实证研究表明，投资基金并不具备市场证券选择与市场时机把握能力。Chang和Lewellen（1984）利用1970到1979年间67个基金的月度收益数据，运用同样的办法，发现基金经理的市场时机把握能力和择券能力都不显著。
Cumby&Glem（1990）对美国15只投资基金在1982-1988年的业绩进行了分析。研究发现，样本总体上呈现出一种负的市场时机选择能力。
Grinbaltt和Titman(1992)用279个基金为样本，对共同基金5-10年时间段用Jensen指标作前后两期的自回归检验，发现了一定的持续性迹象，他们将之归因于基金经理人的信息优势和选股能力”。
Goetzman和Ibb.S.n(1994)采用自回归检验和二分法检验方法以及Carhart(1997)的四因子模型分析美国的股票型基金，均获得与Grinbaltt和Titman相同的结论。
从国外对基金绩效持续性的研究主要采用绩效二分法、回归检验法、Spearman等级相关系数检验法，对基金经理择时能力和选股能力主要采用T-M模型、H-M模型进行研究。
（二）国内研究动态
在业绩的持续性分析中，杨义灿、茅宁（2003），彭启超（2003），肖奎喜 杨义群（2005）运用绩效二分法进行了实证检验，发现我国基金业绩不具有持续性，开放式基金在短期内还有显著的业绩反转现象产生。
张婷、李凯(2000)选用Jensen指数和T-M模型对最早上市的五家新基金在1998-1999年业绩进行分析，结果表明五只新基金都获得了超出市场平均水平的超额收益率，且投资绩效显著的原因不是来源于基金的市场时机选择，而是来自于优良的股票选择。
沈维涛、黄兴孪(2001)采用风险调整指数法、T-M模型、H-M模型，对10只1999年5月10日之前上市的新基金进行了评价。结果表明我国证券投资基金的业绩总体上优于市场基准组合，我国基金经理的良好业绩是通过一定的证券选择来获得的。
张新、杜书明(2002)以1999-2001年22只样本基金为样本，采用了基金月度收益率数据，研究了这些基金剔除新股配售后的业绩表现。研究结果表明没有足够的证据表明中国的基金取得了超越基准指数的表现，各只基金均未显示出优异的选股和择时能力。
苏美红、叶世琦(2004)利用夏普指数、詹森指数和T一M模型对12只开放式基金2003-2003年数据进行考察，结果表明基金业绩超过市场表现，基金的选股能力较强但择时能力较差。
周泽炯、史本山(2004)利用T-M模型、H-M模型对我国最早成立的16只开放式基金在2003-2004年选股和择时能力进行考察，结果表明开放式基金不具有选股和择时能力，且二者表现出强烈的负相关性。
陈东平、卜宁（2006）选择了比较成熟的单因素T-M模型、H-M模型和Fama-French三因素模型，对2003-2006年20只开放式基金进行业绩评价，结果表明，除个别基金外，我国开放式基金整体不具备市场时机把握能力；虽表现出一定的证券选择能力，但并不显著。
综上可以看出，许多学者从不同的时期、选择不同的样本、采用不同的研究方法对基金市场进行了大量研究，但上述研究所研究样本都是一年或不到一年的数据，研究数据的时间较短，而且前几年由于样本数比较少，这些可能影响研究结论。因此我们选取2005-2009年期间已上市的59只开放式基金数据，运用国外普遍采用的绩效二分法、回归检验法、Spearman等级相关系数检验法对基金业绩持续性进行检验，对基金经理择时能力和选股能力采用T-M模型、H-M模型进行检验。
二、样本数据选择
（一）研究样本
由于股票型基金和混合型基金对投资管理能力的要求远比债券型基金和货币型基金要求高，更能考验基金管理人能力，因此选择2005年1月12日以前成立的股票型基金37只，混合型-偏股型基金22只，总共59只开放式基金作为本文实证的研究对象，评价期间从2005年1月7日至2009年7月31日，历时近228周。在此期间，中国证券市场经历了经历了牛市-熊市相互交替的市场行情，这对基金业绩进行考察比单边行情下的更具有研究意义。
本文实证所用的基金概况，基金净值，基金分红，基金持仓比例，重仓股持仓比例，沪深300指数，上证A股指数等数据均来自于Wind数据库，中信系列指数来自于中信标普指数服务网站,央行利率来自于中国人民银行官网。
（二）基准市场组合选择
我们选择中信标普A股综合指数、中信标普国债指数作为标准，因为中信标普A股综合指数是以在沪深两市上市交易的全部A股为样本，提供了完整的中国股票市场行业分类信息的指数，采用自由流通股本的派氏加权计算，剔除了新股上市对股市造成波动的影响，故中标A股综合指数比上证指数更具优势，更能够代表中国A股市场的整体走势表征。中信标普国债指数样本涵盖了上海证券交易所所有的国债品种，国债交易市场具有参与主体丰富、竞价交易连续的特性，能反映出市场利率的瞬息变化，能真实地标示出利率市场整体的收益风险度。该段资料来源：中信标普A股综合指数-- MBA智库百科。

由于股票型基金和混合型-偏股型基金在资产组合比例上存在一定差异，笔者综合分析了2005年至2009年中期这两类投资基金的季报、中期报和年报的股票持有比率，股票型基金的平均持股比率达到79.28%，混合型基金的平均持股比率达到了67.62%。针对两种类型基金，我们拟合了不同的市场基准。参照杜书明《基金绩效衡量》拟和基准市场组合的方法，笔者根据实际情况进行设计。
即：
股票型市场基准为Rm=0.8*Rzxa + 0.2*Rzz；
偏股型市场基准为Rm=0.7*Rzxa + 0.3*Rzz。
其中，Rzxa表示中信综合A股指数收益率；Rzz 表示中信国债指数。
（三）无风险利率选择
由于我国债券市场不发达，因此本文选择中国人民银行颁布的除息后的一年定期存款利率作为无风险收益率。考虑到评价期间央行对利率水平的调整，笔者将各个调整阶段分别以复利折算为周收益率作为该期间的无风险收益率，。
三、基金业绩持续性分析
我国开放式基金发展十多年来，基金的业绩是否具有持续性？我们运用三种方法进行检验。首先，根据选择的样本横截面数据，运用绩效二分法将滞后时间分别划分为12周和25周，以基金净值增长率排名，将排名在29之前的确定为W,之后的为L，利用叉乘比率和列联表方式下的卡方独立性检验对基金的业绩的中短期是否具有持续性进行检验；其次，运用线性回归的检验方法，将样本总体平均分为前后两期，分别计算出每个基金的前后两期的三因素詹森指数，对前后期的詹森指数进行线性回归检验，以此来分析一年以上的长期业绩持续性检验；最后，运用斯皮尔斯等级相关系数法，采取与绩效二分法对数据划分一样的方式，将滞后时间分别划分为12周和25周种情况，对纯粹的基金净值增长率表现进行排名比较，运用斯皮尔斯等级相关系数法来检验相邻前后两个阶段排名的一致性问题。
（一）绩效二分法
绩效二分法又称双向表法，由Goetzmann等人提出（1994）,通过“显示连续观察期内收益的连续变化情况，对各期业绩进行胜出或败出的判断。”[1]其主要思想是：首先，以待评价的基金业绩的所有样本等分
相等的阶段，分别计算各个基金在前后两段时间内的收益率；其次，以每一期基金业绩表现的中位数作为基准，将排名在基准前的定义为赢家“W”，排名在后的定义为“L”。这就会出现四种情况，分别是“WW”即两期都表现优秀，“WL”-前期表现优秀后期表现不好，“LL”-两期都表现低于基准，“LW”-前期表现差后期表现优秀；第三，利用叉乘比率(Cross Product Ratio,CPR)对各基金同某基准组合收益水平相比的盈亏状况是否具有持续性进行统计检验。
具体计算方法如下：

公式（3-1）

CPR取值范围是（0，+∞），当CPR的值趋近于1时，不具有持续性；当CPR趋近于零时则说明持续性越差；当CPR趋近于正无穷大时则持续性越强。通过构造统计量可以对其进行检验，原假设是为CPR=1，统计量在原假设条件下，服从正态分布：

公式（3-2）

其中，ln(CPR)=

原假设为HO：Z<Z0，H1：Z>Z0，在给定的5%显著性水平下进行检验，当Z值大于临界值 可查询标准正太分布表，对于双尾检验时的临界值为1.96；单尾检验值为1.645。
时，则拒绝原假设，认为基金业绩具有持续性；反之，则接受原假设，基金业绩不具有持续性。本文采取单尾检验方法，即Z=1.645。
通过对滞后时间12周和25周两种情况下WW、WL、LW和LL的统计，并计算叉乘比率，如下表所示：

表3-1 绩效二分法
滞后期
跨段
WW
WL
LW
LL
WW*LL
WL*LW
CPR
Ln(CPR)
Ln(CPR)
标准差
Z值
12周
19
281
241
240
299
84019
57840
1.4526
0.37336
0.1233653
3.026478
25周
9
116
112
110
126
14616
12320
1.1863
0.17089
0.1859489
0.919031

如表2-1，在给定的5%显著性水平下进行单尾检验，我们可以得出以下结论：以滞后期为12周（季度）的持续性检验，CPR为1.452611稍微大于1，Z值3.026478大于临界值1.645，则拒绝原假设，我们认为整体的样本基金业绩具有持续性；从滞后期25周的情况来看，CPR值为1.1863649接近于1，但从检验结果来看，Z值0.919031小于临界值1.645不应该拒绝原假设，即整体的样本基金业绩不存在持续性。这说明，从样本的总体来说具有较弱的短期相对业绩持续性，但是中期的业绩持续性不显著。不过需要注意到中期的时段数比较少，因此检验的效力有限，对其检验结果我们持保留态度。
（二）回归检验法
回归检验法由Christoperson ,Ferson ,Glassman(1998)提出，其基本思想是：样本基金未来超额收益率对基金历史收益率的测度值。[2]将整个样本期分为两个相等的子样本集，分别计算出前后两期的超额收益率(可采用詹森α指数)，对前后两期进行回归分析，并进行T检验。首先计算超额收益率，

Rit–Rft =αi1 +βi(Rmt-Rft)+ξft 公式（3-3）

Rit+k–Rft+k=αi2+βi (Rmt+k–Rft+k)+ξft+k 公式（3-4）

得到前期αi1和后期αi2的詹森指数。再次利用回归检验法对前后期的詹森指数进行线性回归检验，

αi2 =α+bαi1+ξi 公式（3-5）
公式2-5中，a表示后期基金业绩相对于前期所能够取得的超额收益，b为前后两期的相关系数，ξi为随机变量。当b>0，且对应的P值小于0.05具有显著统计性时，则表明基金具有业绩持续性；反之，若b<0且不具有显著统计性（即对应的P值≥0.05）时，说明基金业绩不具有持续性。
我们将样本分为相等的两个期间段计114周，计算各样本前后期的三因素詹森指数。以后期詹森指数对前期进行线性回归，以回归系数作为度量持续性指标，对样本基金总体的持续性进行检验，得到如下结果：

表3-2 回归检验
R Square
Adjusted R Square
回归系数
B
t
Sig.
F
Sig.
Durbin-Watson
0.12
0.104
α
0.000516
1.446
0.154
7.745
0.007
2.111

β
0.457001
2.783
0.007

如表3-2所示：方程可表示为 α2=0.000516+0.457001α1
其中：α2为根据后期数据所计算得到的三因素詹森指数，α1为前期数据所计算得到的三因素詹森指数；根据回归结果，拟合优度R2为0.120，调整的R2为0.104，并不是很理想，但是F统计量为7.745大于0，且其对应P值为0.007远小于0.05，即通过了显著性检验。B值为正的0.457001,且其对应的t值为2.783,相对应的P值为0.007小于0.05,在置信水平为95%的水平下通过了显著性检验，即表明基金在一年以上的业绩持续性上具有正相关性。但是，相关系数只有正的0.457001，相关性不是很高。
（三）斯皮尔曼等级相关系数法
Spearman等级相关系数检验法用来度量定序变量间的线性相关关系，主要是利用数据的秩（ui,vi）顶替了原始的真实数据(xi,yi)。[3]其表达式为：

公式（3-6）
r表示相关系数， n为样本数，Di表示两组顺序级样本数据中对应变量值之差，即。
Spearman等级相关系数的主要思想就是：如果两变量相关性较强，那么秩的变化也具有同步性，则的值较小，r就趋向于1；反之，则越大，r就趋向于0；倘若存在完全正相关，那么就为0，r=1；存在完全负相关，则r=-1 。当在大样本下时，Spearman等级相关系数的统计量Z近似服从标准正态分布，。利用SPSS软件即可计算出相关系数及统计量Z的观测值和对应的概率P值。
Spearman等级相关系数在基金的业绩持续性分析中得到了广泛的运用。当选取样本基金后，对整体的业绩进行排序，就可以对前后期的业绩进行绩持续性检验。具体步骤为：首先，计算前后期基金超额收益率，并进行排序；其次，运用Spearman等级相关系数检验前后期的业绩排名顺序的相关性。按滞后时间12周和25周两种情况，对基金净值增长率表现进行排名比较，通过斯皮尔曼等级相关系数法，对秩的相关性进行检验，结果如表2-3所示：

表3-3 斯皮尔曼等级相关系数

从滞后期为12周（季度）的表现来看，前后两阶段的回归系数 包括Step2-3、Step3-4、Step4-5、Step5-6、Step9-10、Step10-11、Step11-12、Step13-14、Step14-15、Step15-16、Step17-18
大于0的有11个 ，小于0的则为6个。共有9个阶段出现了相关性 包括Step3-4、Step5-6、Step6-7、Step8-9、Step12-13、Step13-14、Step14-15、Step17-18
，其中出现正相关的为5个，说明前后期间短期的持续性并不十分明显，出现负相关的为3个，即出现了反转现象，但是有一半以上的阶段未能通过显著性检验 包括Step1-2、Step2-3、Step4-5、Step7-8、Step9-10、Step11-12、Step15-16、Step16-17
，即这些阶段并未表现出相关性。这说明短期在滞后期为12周的绝大多数时段不具有持续性，偶尔会出现某一阶段上的持续性，甚至有时会出现反转现象，造成排名的巨大波动。从滞后期为25周（半年）的表现来看，在8个阶段中，正值为5个 包括Step3-4、Step4-5、Step5-6、Step6-7、Step7-8
，负值为3个 包括Step1-2、Step2-3、Step8-9
，其中有三个阶段包括 Step1-2、Step3-4、Step7-8
通过了显著性检验，一个为负值，另两个为正值，从中期来看持续性也不强。说明我国开放式基金业绩无论是长期还是短期都不存在显著的业绩持续性。这与杨义灿、茅宁（2003）[4]，杜书明（2003）[5]，彭启超（2003）[6]，肖奎喜 杨义群（2005）[7]实证检验结论一致，说明近几年的发展，基金业绩持续性并未得到改善。
为什么基金的业绩持续性没有得到改善呢？基金业绩主要取决于基金经理的选股能力和择时能力，那么我国基金公司基金经理选股能力和择时能力如何呢？
四、基金选股和择时能力分析
选股和择时能力是指基金经理预测风险资产的收益高于或低于无风险利率的能力。我们分别运用了国外成熟的评价模型T-M、H-M和C-L模型对样本基金的选股择时能力进行了回归分析考察。
（一）T-M模型
1966年，特雷诺(Treynor)和玛泽(Mauzy)在CAPM的基础上建立了衡量模型。他们认为，“成功的投资者如果能够预测市场的收益，那么就会在市场收益高时提高其组合的β值，反之，降低投资组合的β值。这个认识过程是一个循序渐进的过程，” “资产组合的收益与市场收益会呈现曲线的关系，”[8]在詹森指数的基础上他们增加了一个平方项来评价基金的市场择时能力，构造了一个二次回归模型：

Rp-Rf =α+β1(Rm-Rf )+β2(Rm-Rf)2 +εp 公式（4-1）
公式中各个指标含义？
公式中，α为选股能力指标；β2为择时能力指标；β1为基金组合所承担的系统风险；Rp为基金在各时期的实际收益率；Rm为市场组合在各时期的实际收益率；εp是零均值的随机误差项，Rp-Rf表示基金取得的超额收益。
特雷诺和玛泽认为，“如果β2大于零（且其所对应的P值小于0.05），则表示基金经理具有正的择时能力，当常数α值显著大于零（且其所对应的P值小于0.05），表明基金经理具备选股能力，β2值越大，市场时机选择的能力也就越强”。从模型结构来分析，(Rm-Rf)2为非负数，当证券市场为多头Rm-Rf > 0时，基金资产组合的风险溢酬Rp-Rf大于市场组合风险溢酬Rm-Rf；反之，当证券市场出现空头Rm-Rf < 0时，基金资产组合的风险溢酬Rp-Rf的损失就会小于市场组合风险溢酬Rm-Rf。
通过SPSS线性回归检验，我们得出检验结果，如表3-1，
表4-1 T-M 模型

R Square
Adjusted R Square
回归系数

B
t
Sig.
F
Sig.
股票型基金

华夏成长
0.843
0.842
β1
0.89066
34.611
0.000
604.744
.000a

β2
-0.36010
-0.093
0.926

α
0.00235
2.024
0.044

华夏大盘精选
0.857
0.856
β1
0.92988
36.624
0.000
674.707
.000a

β2
0.25190
0.658
0.511

α
0.00533
4.652
0.000

国泰金鹰增长
0.801
0.799
β1
0.88208
30.031
0.000
452.290
.000a

β2
0.53514
1.209
0.228

α
0.00146
1.100
0.272

国泰金龙行业精选
0.814
0.812
β1
0.83564
31.326
0.000
491.465
.000a

β2
0.69365
1.726
0.086

α
0.00147
1.226
0.222

华安创新
0.794
0.792
β1
0.73383
29.295
0.000
432.924
.000a

β2
0.01109
0.029
0.977

α
0.00228
2.021
0.044

博时精选
0.853
0.851
β1
0.84740
36.028
0.000
651.059
.000a

β2
0.50311
1.420
0.157

α
0.00164
1.550
0.123

嘉实成长收益
0.760
0.758
β1
0.67788
26.473
0.000
356.382
.000a

β2
-0.35631
-0.925
0.356

α
0.00288
2.492
0.013

嘉实理财通增长
0.796
0.794
β1
0.74045
29.634
0.000
439.590
.000a

β2
0.68967
1.832
0.068

α
0.00185
1.639
0.103

嘉实理财通稳健
0.798
0.796
β1
0.76225
29.670
0.000
443.311
.000a

β2
0.12499
0.323
0.747

α
0.00117
1.006
0.316

嘉实服务增值
0.845
0.844
β1
0.85792
35.006
0.000
615.425
.000a

β2
0.37212
1.008
0.315

α
0.00210
1.902
0.058

大成价值成长
0.868
0.867
β1
0.88354
38.355
0.000
738.718
.000a

β2
0.39811
1.147
0.253

α
0.00157
1.511
0.132

富国天益价值
0.710
0.707
β1
0.79880
23.419
0.000
274.889
.000a

β2
0.55617
1.082
0.280

α
0.00270
1.755
0.081

易方达策略成长
0.793
0.791
β1
0.99323
29.211
0.000
430.188
.000a

β2
0.06441
0.134
0.894

α
0.00301
2.086
0.038

易方达积极成长
0.772
0.770
β1
0.85370
27.574
0.000
380.994
.000a

β2
0.62986
1.350
0.178

α
0.00172
1.232
0.219

南方积极配置（LOF）
0.768
0.766
β1
0.84680
27.248
0.000
371.951
.000a

β2
0.64868
1.385
0.167

α
0.00035
0.248
0.805

博时主题行业（LOF)
0.834
0.833
β1
0.81060
33.606
0.000
566.992
.000a

β2
0.38687
1.064
0.288

α
0.00250
2.302
0.022

鹏华普天收益
0.833
0.832
β1
0.89406
33.417
0.000
562.774
.000a

β2
0.08990
0.223
0.824

α
0.00168
1.395
0.164

鹏华中国50
0.844
0.843
β1
0.87815
34.714
0.000
609.638
.000a

β2
-0.17144
-0.450
0.653

α
0.00346
3.030
0.003

融通蓝筹成长
0.782
0.780
β1
0.75691
28.307
0.000
404.526
.000a

β2
-0.03207
-0.080
0.937

α
0.00157
1.302
0.194

金鹰中小盘精选
0.805
0.803
β1
0.86522
30.281
0.000
463.054
.000a

β2
-0.05705
-0.132
0.895

α
0.00073
0.567
0.571

泰达荷银成长
0.737
0.735
β1
0.71465
24.962
0.000
315.270
.000a

β2
-0.14719
-0.341
0.733

α
0.00259
2.007
0.046

泰达荷银周期
0.751
0.749
β1
0.81655
26.077
0.000
340.091
.000a

β2
0.99059
2.099
0.037

α
0.00130
0.918
0.359

泰达荷银稳定
0.785
0.783
β1
0.76293
28.608
0.000
411.722
.000a

β2
0.19467
0.484
0.629

α
0.00158
1.310
0.192

泰达荷银行业精选
0.776
0.774
β1
0.92315
27.922
0.000
389.999
.000a

β2
1.03296
2.073
0.039

α
0.00152
1.020
0.309

南方稳定增长
0.775
0.773
β1
0.83040
27.830
0.000
387.861
.000a

β2
0.70272
1.563
0.119

α
0.00010
0.077
0.939

鹏华行业增长
0.827
0.826
β1
0.74860
32.736
0.000
538.093
.000a

β2
0.34062
0.988
0.324

α
0.00259
2.508
0.013

招商安泰股票
0.840
0.838
β1
0.78396
34.283
0.000
589.847
.000a

β2
0.40859
1.186
0.237

α
0.00091
0.881
0.379

摩根士坦利华鑫基础行业
0.766
0.764
β1
0.94577
27.005
0.000
368.774
.000a

β2
-0.15762
-0.299
0.765

α
-0.00202
-1.280
0.202

华宝兴业多策略增长
0.818
0.817
β1
0.83669
31.828
0.000
506.889
.000a

β2
0.85517
2.159
0.032

α
0.00158
1.332
0.184

景顺长城优选股票
0.815
0.813
β1
0.85323
31.389
0.000
495.391
.000a

β2
0.26846
0.655
0.513

α
0.00066
0.540
0.589

景顺长城内需增长
0.789
0.787
β1
0.95166
28.964
0.000
420.444
.000a

β2
0.67210
1.357
0.176

α
0.00178
1.202
0.231

申万巴黎盛利精选
0.841
0.839
β1
0.75780
34.416
0.000
594.052
.000a

β2
0.45589
1.374
0.171

α
0.00108
1.087
0.278

光大宝德信量化核心
0.862
0.861
β1
1.12917
37.451
0.000
705.145
.000a

β2
0.36469
0.803
0.423

α
-0.00039
-0.284
0.777

上投摩根中国优势
0.876
0.875
β1
1.10678
39.719
0.000
794.777
.000a

β2
0.13303
0.336
0.737

α
0.00209
1.625
0.106

中海优质成长
0.817
0.815
β1
0.81967
31.634
0.000
501.493
.000a

β2
0.59407
1.501
0.135

α
0.00130
1.155
0.249

海富通精选混合
0.852
0.851
β1
0.82552