对冲基金风险收益特征的实证分析.docx

对冲基金风险收益特征的实证分析

　　一、数据来源
　　由于对冲基金不需要定期披露其内部信息，外界很难了解到对冲基金投资组合的实际情况；学术界对对冲基金也的量化分析也面临着收集原始数据的困难。但对冲基金为了吸引新的投资者，经常但不定期在媒体上披露其历史经营成果。目前，全球公认的最有权威的对冲基金数据库有三个：TASS(CSFB／Trement Hedge Fund Index简称TASS)；HFR(Hedge Fund Research Index，简称HFR)和MAB／hedge Index(简称 MAR)。虽然上述三家非官方的对冲基金专业研究机构的数据对对冲基金的真实状况都有一些偏差但由于TASS数据库所披露的数据是唯一根据对冲基金样本的管理资产总量为权重得出的加权平均数据，学术界较多地认为TASS数据库公布的月度数据更具有代表性。
　　本文在随后的数据分析中，除了特别说明来源的数据外，一般都采用TASS数据库公布的对冲基金数据，即CSFB／Trement Hedge Fund Index。本文选用了自TASS数据库创立伊始1994年1月至2005年12月共144个月度数据。在这一样本期间，国际金融市场经历了欧洲货币体系的形成、墨西哥比索危机、亚洲金融危机、俄罗斯国债危机、长期资本管理公司崩盘、IT金融泡沫、911恐怖事件的金融市场和近年来一直居高不下的石油价格等重大事件，由于对冲基金在此期间异常活跃，分析该时段的对冲基金的表现更有现实意义。
　　二、参照物
　　为了正确反映对冲基金的收益和风险特征，本文选择了股票和债券两个传统投资工具的时间序列数据作为参照物进行比较，以发现对冲基金的历史表现与传统投资方法的差异。
　　(一)标准普尔500指数(S&P 500)
　　标准普尔指数是公认的最能代表全球股票市场价格水平的指数数据，也是全球基金经理、投资人衡量投资组合收益和风险的最常用的参照物，其收益和风险就代表了股市的整体市场的收益及风险。
　　本文在比较对冲基金的风险收益时，用标准普尔500指数来代表全球股票市场的整体风险和收益，通过比较对冲基金指数和标准普尔指数之间的差异，来分析对冲基金的收益和风险特征。
　　(二)摩根司丹利全球债券指数(MSCI World Sovereign Index)
　　该指数是摩根司丹利公司根据全球样本国家债券价格，经加权统计得出的，旨在反映全球整体国债价格水平的指标。由于该国债指数的统计范围包括了 21个发达国家4个新兴市场国和7个亚洲国家主权债务的价格，基本涵盖了全球各国所有投资级国债，其代表性已被全球金融行业研究领域的大多数学者接受。
　　本文采用摩根司丹利主权债务指数来代表全球债券投资市场的整体风险收益水平，通过计算和分析对冲基金风险收益水平和摩根司丹利债务指数的差异来发现对冲基金收益风险特征。
　　(三)无风险收益率(Risk free Rate)
　　本文采用一年期美国国债的收益率水平作为无风险收益率指标，为了简化计算，取1994-2005年的算术平均值，经计算得出无风险收益率为年%。
　　三、实证分析及结果
　　文章在分析过程中所运用的主要指标体系包括收益率、收益率分布特征分析和相关性数据分析三大类。以对冲基金全行业数据序列数据分析为例来陈述本文的主要分析方法。
　　(一)收益率
　　这里所说的收益率指的是净收益率(Net of Fee)，即扣除基金管理费和业绩提成之后的收益率。本文引用TASS对冲基金数据库的指数本身就是对冲基金扣除管理费和业绩提成费的价格。

　　图1是根据对冲基金全行业指数和标准普尔500指数以及摩根司丹利全球债券指数整理出来的走势。
　　从图中可以看出，波动性最大的是标准普尔500指数所代表的股票市场；上升幅度最小的是摩根司丹利全球债券指数所代表的债券市场；而对冲基金全行业指数是增长幅度最大的投资方式。
　　对上述数据进行简单的统计，可得表1
　　表格中的数据也说明了图中的直观感觉：从1994年至 2005年间，对冲基金的平均收益率是最高的，达到年复利收益率%，比股票市场高 25%，比全球债券市场高85%。
　　将收益和风险结合起来分析，我们需要计算夏普比率 (Sharpe Ratio)：
　　夏普比率表示的是当投资人每承受一份风险所获得的超过无风险收益率水平的收益。在这里，风险只用标准差一个数据表示。经计算得出，对冲基金、标准普尔指数和全球主权债券指数的夏普比率分别为、和，可见，如果以历史收益率的标准差来表示风险，同样冒一份风险，对冲基金所得到的回报是最高的。
　　(二)收益率分布特征
　　绝大多数金融投资领域的学者认为，仅仅收益率和标准差指标并不能准确、全面地反映投资组合的风险和收益特征。为了更精准地反映对冲基金的收益和风险特征，通常的做法是对投资组合的收益率分布的多次幂特征数值进行逐步计算。
　　均值(Mean)，一次幂均值，表示收益期望；标准差(Standard Deviation)，二次幂均值，表示的是样本数据平均偏离其均值的程度；偏度(Skewness)，三次幂均值，反映的是样本收益率分布是偏离其均值的左边，还是右边，正态分布的偏度位0；
　　峰度(Kurtosis)，四次幂均值，表示的示投资组合收益率的分布是比较尖峭，还是比较平缓，正态分布的峰度数值为3。
　　实证表明，传统投资工具，如多数共同基金、标准普尔指数、全球主权债券指数所反映的收益率的分布特征基本上服从正态分布。但是对冲基金的历史收益率不像共同基金，不是正态分布的。美国学者Fung和Hsieh(2000)、日法国学者Jondeau和Rockinger (2002)的实证研究结果都表明，由于对冲基金的历史收益率不是正态分布，投资者基于正态分布期望收益和标准差理论基础上的最优资产选择理论构建的投资组合并不是最优的。
　　对冲基金的历史收益率究竟是不是正态分布的，其分布特征如何，可以通过以下几个分析指标的计算得出结论。本文首先分析对冲基金月收益率历史数据的分布
　　一、数据来源
　　由于对冲基金不需要定期披露其内部信息，外界很难了解到对冲基金投资组合的实际情况；学术界对对冲基金也的量化分析也面临着收集原始数据的困难。但对冲基金为了吸引新的投资者，经常但不定期在媒体上披露其历史经营成果。目前，全球公认的最有权威的对冲基金数据库有三个：TASS(CSFB／Trement Hedge Fund Index简称TASS)；HFR(Hedge Fund Research Index，简称HFR)和MAB／hedge Index(简称 MAR)。虽然上述三家非官方的对冲基金专业研究机构的数据对对冲基金的真实状况都有一些偏差，但由于TASS数据库所披露的数据是唯一根据对冲基金样本的管理资产总量为权重得出的加权平均数据，学术界较多地认为TASS数据库公布的月度数据更具有代表性。
　　本文在随后的数据分析中，除了特别说明来源的数据外，一般都采用TASS数据库公布的对冲基金数据，即CSFB／Trement Hedge Fund Index。本文选用了自TASS数据库创立伊始1994年1月至2005年12月共144个月度数据。在这一样本期间，国际金融市场经历了欧洲货币体系的形成、墨西哥比索危机、亚洲金融危机、俄罗斯国债危机、长期资本管理公司崩盘、IT金融泡沫、911恐怖事件的金融市场和近年来一直居高不下的石油价格等重大事件，由于对冲基金在此期间异常活跃，分析该时段的对冲基金的表现更有现实意义。
　　二、参照物
　　为了正确反映对冲基金的收益和风险特征，本文选择了股票和债券两个传统投资工具的时间序列数据作为参照物进行比较，以发现对冲基金的历史表现与传统投资方法的差异。
　　(一)标准普尔500指数(S&P 500)
　　标准普尔指数是公认的最能代表全球股票市场价格水平的指数数据，也是全球基金经理、投资人衡量投资组合收益和风险的最常用的参照物，其收益和风险就代表了股市的整体市场的收益及风险。
　　本文在比较对冲基金的风险收益时，用标准普尔500指数来代表全球股票市场的整体风险和收益，通过比较对冲基金指数和标准普尔指数之间的差异，来分析对冲基金的收益和风险特征。
　　(二)摩根司丹利全球债券指数(MSCI World Sovereign Index)
　　该指数是摩根司丹利公司根据全球样本国家债券价格，经加权统计得出的，旨在反映全球整体国债价格水平的指标。由于该国债指数的统计范围包括了 21个发达国家4个新兴市场国和7个亚洲国家主权债务的价格，基本涵盖了全球各国所有投资级国债，其代表性已被全球金融行业研究领域的大多数学者接受。
　　本文采用摩根司丹利主权债务指数来代表全球债券投资市场的整体风险收益水平，通过计算和分析对冲基金风险收益水平和摩根司丹利债务指数的差异来发现对冲基金收益风险特征。
　　(三)无风险收益率(Risk free Rate)
　　本文采用一年期美国国债的收益率水平作为无风险收益率指标，为了简化计算，取1994-2005年的算术平均值，经计算得出无风险收益率为年%。
　　三、实证分析及结果
　　文章在分析过程中所运用的主要指标体系包括收益率、收益率分布特征分析和相关性数据分析三大类。以对冲基金全行业数据序列数据分析为例来陈述本文的主要分析方法。
　　(一)收益率
　　这里所说的收益率指的是净收益率(Net of Fee)，即扣除基金管理费和业绩提成之后的收益率。本文引用TASS对冲基金数据库的指数本身就是对冲基金扣除管理费和业绩提成费的价格。
　　图1是根据对冲基金全行业指数和标准普尔500指数以及摩根司丹利全球债券指数整理出来的走势。
　　从图中可以看出，波动性最大的是标准普尔500指数所代表的股票市场；上升幅度最小的是摩根司丹利全球债券指数所代表的债券市场；而对冲基金全行业指数是增长幅度最大的投资方式。
　　对上述数据进行简单的统计，可得表1
　　表格中的数据也说明了图中的直观感觉：从1994年至 2005年间，对冲基金的平均收益率是最高的，达到年复利收益率%，比股票市场高 25%，比全球债券市场高85%。
　　将收益和风险结合起来分析，我们需要计算夏普比率 (Sharpe Ratio)：
　　夏普比率表示的是当投资人每承受一份风险所获得的超过无风险收益率水平的收益。在这里，风险只用标准差一个数据表示。经计算得出，对冲基金、标准普尔指数和全球主权债券指数的夏普比率分别为、和，可见，如果以历史收益率的标准差来表示风险，同样冒一份风险，对冲基金所得到的回报是最高的。
　　(二)收益率分布特征
　　绝大多数金融投资领域的学者认为，仅仅收益率和标准差指标并不能准确、全面地反映投资组合的风险和收益特征。为了更精准地反映对冲基金的收益和风险特征，通常的做法是对投资组合的收益率分布的多次幂特征数值进行逐步计算。
　　均值(Mean)，一次幂均值，表示收益期望；标准差(Standard Deviation)，二次幂均值，表示的是样本数据平均偏离其均值的程度；偏度(Skewness)，三次幂均值，反映的是样本收益率分布是偏离其均值的左边，还是右边，正态分布的偏度位0；
　　峰度(Kurtosis)，四次幂均值，表示的示投资组合收益率的分布是比较尖峭，还是比较平缓，正态分布的峰度数值为3。
　　实证表明，传统投资工具，如多数共同基金、标准普尔指数、全球主权债券指数所反映的收益率的分布特征基本上服从正态分布。但是对冲基金的历史收益率不像共同基金，不是正态分布的。美国学者Fung和Hsieh(2000)、日法国学者Jondeau和Rockinger (2002)的实证研究结果都表明，由于对冲基金的历史收益率不是正态分布，投资者基于正态分布期望收益和标准差理论基础上的最优资产选择理论构建的投资组合并不是最优的。
　　对冲基金的历史收益率究竟是不是正态分布的，其分布特征如何，可以通过以下几个分析指标的计算得出结论。本文首先分析对冲基金月收益率历史数据的分布