论文部分内容阅读
摘 要:文章以我国A股市场上全部5只ETF为研究对象,采用回归拟合和定量计算的计量方法,实证分析了ETF上市后的跟踪误差及业绩对比,认为ETF在牛市中的表现优于熊市,既而深入探讨跟踪误差产生及波动的成因,最后结合我国实情提出改善ETF跟踪绩效的建议。
关键词:ETF 跟踪误差 沪深股市
中图分类号:F830.91 文献标识码:A
文章编号:1004-4914(2009)09-018-03
交易所交易基金(Exchange-traded Fundes,ETF,在我国又称交易型开放式股票基金)是上世纪90年代以来全球最重要的金融创新产品之一。自1993美国推出以标准普尔500指数为标的指数的ETF产品SPDRs以后,ETF在全球范围内迅速发展起来。据MorganStanley统计,截至2007年11月,全球共有1137个ETF产品,资产规模高达7730亿美元。在亚洲地区,我国香港地区以及新加坡、韩国等也于近几年开始大规模发展ETF产品。2004年11月,我国推出了内地首只ETF产品——上证50ETF,2005年2月23日在上海证券交易所挂牌上市,由此,拉开了我国证券市场上新一轮金融创新的序幕。至今为止,沪深两市共有ETF产品5只。
ETF本质是指数投资,其理论基础建立在有效市场假说和组合投资理论之上。有效市场假说认为证券市场上的证券价格的变化是随机的,从长远来看,证券价格与价值相符合,投资者不能通过主动分析而获得超过市场平均收益的回报(Fama,1965)。组合投资理论认为,通过证券组合可以有效分散风险,获得市场平均收益(Markovitz,1952)。根据有效市场理论划分,中国股票市场目前处于弱式有效阶段,复旦大学国际金融课题组(2001)研究证实基金投资组合公告前后,累积超常收益率持续下降,市场价格在信息公布前反应过度,表明半强式有效市场并不成立;张兵、李小明(2003)采用渐进式有效检验的方法对沪深两市做实证研究,认为我国股市自1997年来进入弱式有效市场。
国外研究表明,在非强式有效市场中,股票指数的表现往往超过普通证券投资基金,跟踪指数的被动投资业绩也胜过多数主动管理型基金(Fama,French,1992;Chiang,W,1998)。而衡量ETF投资绩效的指标是跟踪误差(Tracking error),反映了追踪标的指数的紧密程度。目前对我国ETF跟踪误差进行实证研究的文献不多,少数几篇集中在上证50ETF的研究上,陈远志(2007)分析了50ETF跟踪误差成因及提出了可行建议;李裕强、陈展(2007)研究了50ETF的误差存在后期变大的风险,而关于我国ETF整体情况的研究则比较缺乏。鉴于此,本文拟以国内这5只ETF为实证研究对象,比较跟踪误差,评估业绩表现,找出误差原因,并针对我国情况,提出提高跟踪效率、密切复制指数的可行性建议。
一、模型建立
1.数据来源及样本区间。本文选取这5只ETF自上市后一直到2008年6月19日的数据(上证50ETF,2005.5.23上市,809组数据;深证100ETF,2006.4.24上市,525组数据;上证180ETF,2006.5.18上市,512组数据;中小板ETF,2006.9.5上市,434组数据;红利ETF,2007.1.18上市,345组数据;所有数据来源于大智慧软件)。
自2005年以来,我国A股市场跌宕起伏,上证综指两年内攀上6000点高峰,随后半年内又回落55%。在股市大起大落的同时,ETF对标的指数的追踪密切程度如何?其跟踪误差是否与熊市牛市相关?不同的ETF的业绩表现如何?这是本文将要探讨的问题。本文将样本区间大致分成四个阶段:第一阶段从2005年5月到2006年4月,这是股权分置改革正式启动期,A股暂停一切IPO和再融资;第二阶段从2006年5月到2006年9月,因为中国金融期货交易所于9月成立,市场对股指期货行将推出的预期直接推动了本轮牛市的壮丽行情;第三阶段是2006年10月到2007年10月,上证指数从2000点直奔上6124的历史最高点;第四阶段是从2007年11月到2008年6月,股市大幅回落,跌破2800点,按照国际标准,进入所谓熊市时期。
2.跟踪误差(TE)定义及度量模型。ETF采取抽样复制或完全复制的方法,投资组合的股票种类、权重皆需拟合标的指数成份股的种类、权重。因而,对其业绩的评估标准即是通过跟踪误差来考量。因而,对跟踪误差的定义为ETF组合投资收益率和基准指数收益率之间的偏离程度。
本文在跟踪误差的度量方法中,先采用回归分析法评价ETF跟踪敏感度,再用计算法定量分析跟踪误差。
第一步:回归分析。
本方法将基金收益率和基准指数收益率进行一元线性回归分析:
rp=α+βrb+ε
假定ε?荠N(0,σ2ε),Cov(ε,rb)=0
其中,rp为基金收益率,rb为基准指数收益率。
这里,β是跟踪敏感系数,反映ETF是否高度拟合标的指数业绩;
α反映基金与基准数不相关的业绩,ε表示随机产生的误差。
第二步:定量计算。
σ2ε=E[rp-μp-β(rb-μb)]2
=E(r2p)-E2(rp)+β2E(r2b-E2(rb))-2βE(rbrb)+2βE(rp)E(rb)
应用方差、协方差和β的定义:
式中:E(rp)=μp,E(rb)=μb,ρpb为基金组合收益率与基准投资收益率相关系数。
对跟踪误差的计算有若干种方法,为易于理解和便于直接运用于投资组合风险的计量,本文将定义为跟踪投资组合与对于基准指数投资组合的波动性,表现为基金收益率对基准指数收益率回归残差的标准误差(Treynor,Black,1973)。
公式表示为:
二、计量结果与分析
第一步:回归结果分析。
通过Eviews4.0的计算,得到四个阶段这5只ETF的回归参数,整理如上表,并附t检验下的回归参数及常数项的p值。
如果基金组合能完全拟合基准投资组合,回归参数将得:α=0,β=1
从实证结果中可看出,α+ε≠0,表明5只ETF都显著存在与基准指数不相关的干扰因子。这些因子包括预期的和非预期的,对基金收益的影响有正有负,总体反映出影响因子是随机的。
β是度量ETF对基准指数跟踪敏感程度的,5只ETF的β值都小于1,不能完全拟合基准指数收益,说明复制误差、管理费用等因素的存在,使得基金业绩逊于基准指数投资业绩。
同时,β值都在0.97以上,接近于1,则可对β=1可进行F检验,显示β=1在统计分析不能被拒绝(陈远志,2007),这表明5只ETF的跟踪敏感度是较高的。ETF上市时间不同,跟踪误差累积程度存在差异,对β值影响程度不同。50ETF上市时间最长,而β较接近1,反映了其追踪基准指数的能力较强,敏感度较高。180ETF和100ETF上市时间相近,而180ETF的β值更小,α值更大,反映其追踪指数的表现略逊于100ETF。
通过下面的TE计算,可对这5只ETF表现作更深入探讨。
第二步:定量分析。
通过计算,求出各ETF不同阶段的跟踪误差以及基金收益与基准指数收益之间的相关系数,整理成表2。因为ETF的上市时间不同,则将其跟踪误差统一进行年化计算,根据公式:
从ETF与基准指数的相关系数来看,ρ值都相当高,大多数在0.99以上,只有180ETF在第一阶段的ρ相对偏低。因而,整体上ETF与标的指数的相关程度很高,可以认为满足了设立ETF的基本要求。
横向比较年化的TE*,看出180ETF的跟踪误差最大,而50ETF最小。这表明上证180ETF的跟踪指数的失真度最大,其对标的指数回归的敏感系数也偏低;而虽然上证50ETF总体跟踪敏感度很较低,但从全过程来看,其跟踪标的指数的成效却最好;另外三只ETF的跟踪误差在(0.011,0.015)之间,跟踪指数的表现一般。从这5只ETF的招募说明书中可看到,其对跟踪误差的比较基准是:年跟踪误差控制在2%以内,日均跟踪误差控制在0.1%内。结果显示,所有ETF的日均跟踪误差都未达到指定要求,而年跟踪误差中,除180ETF外,其余4只ETF较好地达到了基准目标。
从误差TE纵向比较来看,各ETF在建仓期误差最小,其中以100ETF建仓期值最小,这主要是管理费用等累积效应还未显现的缘故。变化的一般规律是随时间延长而呈现加大的趋势。在牛市中,各ETF的表现都比较好,上涨行情下跟踪误差比下跌行情下要小,可理解为牛市中成份股交投活跃,流动性强,保证了ETF及时依据指数变动调整成份股,同时ETF资产规模不断壮大,规模效应有助于降低成本。比如50ETF经过一年运营,操作作手法渐渐成熟,在大盘股领涨股市的时期,50ETF较好地追踪了标的指数的走势;而熊市中市场信心趋淡,市场交易不活跃,大比例赎回使得ETF基金管理人忙于资产与现金的调整,从而产生较大误差。比较例外的是红利ETF,可理解为2007牛市中上市公司分红积极性大增,分红比例和额度增加明显,现金股利因素产生了较大的误差。总体来看,在2007年的大牛市和2008年的熊市中,牛市中ETF的跟踪误差较小,熊市中较大。
三、误差原因分析
表3对国内ETF部分情况做了比较,接下来,就对产生ETF误差的原因进行分析,根据国内外现有文献研究,误差原因主要包括以下几个方面:
1.交易成本。这里分为显性成本与隐性成本。显性成本主要指管理费、经纪费用、印花税、注册登记费、指数使用费等,这些是基金运营必不可少的成本。根据纽约大学Edwin J.Elton等人对SPDRs所做的研究,管理费用和股利分配是造成SPDRs年收益率与S&P500指数年收益率产生差别的根本原因。从表3中可知,我国ETF基金的托管费及管理费为0.6%,按日计算,按月计提,因而,ETF运作时间越长,产生的负向偏离误差的累积效果越明显。从表2中可看出,一般规律是,ETF的随时间延长而增大,运营时间越短,ETF的年化越小。
同时,隐性成本主要包括买卖价差、交易量对股价影响和大额交易带来的冲击成本等。比如当ETF基金运作人要执行相应的指数化投资时,其大额交易必然带来一定的冲击成本,导致买价与卖价出现失衡,往往造成高价买入、低价卖出的结果,甚至可能因为成分股交投不活跃而无法完成基金运营人预定的投资组合。这种原因是产生了基金组合收益低于基准指数收益的跟踪误差。
2.投资策略因素。这主要体现在复制方法、流动性问题及投资限制。不同的复制方法决定了基金组合与基准指数组合之间的成分匹配程度。表3中可看出,5只ETF中有4只采用完全复制方法,仅180ETF采用抽样复制方法。这5只ETF都是将95%以上资金投资于标的指数成分股或备选成分股,5%以下资金可投资于货币市场及债券,同等情况下,采用抽样复制法的180ETF的跟踪误差自然会更大一些,表2的年化TE*结果也证明了这一点。
流动性问题主要体现在盘子小、交易冷清的股票上,比如当指数成分股调入或调出时,ETF基金运营人要买卖这些股票往往要等待较长时间,而价格已经早已偏离成分股调整时的计入指数价格。这种情况下,基金运营人会选择以其它性质、类型相近的股票做为替代,其选股的估值模型未必和指数选股相同,势必影响到跟踪的精准度。在5只ETF中,180ET的成分股数量最多,最小成分股流通市值不超过10亿,则可能出现的成分股流动性不足的概率也相应最大。
投资限制问题在各类基金中都存在,ETF亦如此,比如受限于现行我国法律法规,ETF基金不能持有其托管银行的股票。如上证50ETF不持有其托管人工商银行的股票,180ETF不能持有其托管人建设银行的股票,在2007年,银行股领涨大盘时,上面两只ETF会因无法持有工行和建行股票而产生跟踪误差。
3.现金因素。这包括现金股利和现金拖累两点。当上市公司发放现金股利时,基准指数可以立即做相应调整,而ETF基金往往要延迟数周才能收到现金,再用现金去执行相应的组合调整,这其中存在时间滞后和投资成本因素,自然产会产生误差。例如,红利ETF的标的指数的成分股主要是按分红派息情况较多的股票,因而,现金红利因素对其跟踪误差的影响是最大的。对于180ETF而言,因其采用抽样复制方法,其与基准指数的成分股组合的差异相对较大,故其取得的现金股利在期限与数量上都存在差异,因而ETF的误差也会相对偏大。
现金拖累表现在ETF资产中的现金部分对其收益率的影响。从再投资角度进行分析,该部分现金头寸可以取得货币市场收益,当基准指数的收益超过(或低于)货币市场收益时,基金投资组合的收益就会相应地降低(或升高)。基准指数不存在现金,而ETF资产中必留少部分现金头寸,一是为创设单位ETF份额时对成份股的现金替代;二是为应付ETF投资人的申购、赎回;三是为应付ETF自身的现金分红。成分股交投越清淡,ETF投资人的申购赎回份额越大,ETF自身分红数额越多,相应的现金替代就越多。而大额申购赎回不仅加剧现金再投资收益与基准指数收益的偏差,同时也产生大量交易成本,必然使得跟踪误差加大。已有文献研究过上证50ETF的跟踪误差与其申购赎回份额成正比(陈远志、苏海梅,2007)。
4.成分股变动因素。180ETF、50ETF、100ETF每年定期调整两次,红利ETF每年定期调整一次;就临时调整而言,180ETF、50ETF有新上市大盘股快速计入原则,这自然会加剧指数差异。2005年股权分置改革对A股市场产生根本性影响,在样本区间的第一阶段,股改暂停了沪深两市一切IPO及再融资,上证50指数的成分股的数量、权重构成稳定,则在成分股调入调出上操作较少,因而,50ETF对基准指数的拟合程度较高,对此阶段的基金收益与基准指数收益做回归分析,β甚至超过了1;在第二阶段,大部分股票进入股改程序,ETF的跟踪误差变大,一方面是因为股改期间股票停牌而影响流动性,另一方面ETF对股改股票申购不进行除权处理,大量ETF套利者涌现,带来ETF的巨额净赎回;第三阶段,A股IPO及再融资超过8000亿,但大牛市中,各ETF的跟踪误差都很小;第四阶段,大量限售股、配售股进入解禁阶段,平均每月都有数十家公司公告解禁,预期全年解禁总额3万亿元,A股开始步入全流通时代,因而股票指数不断调整,从而很大程度上加大了ETF跟踪标的指数的难度,因而此阶段的ETF的跟踪误差迅速加大,表现在β值显著偏离1和TE增大,因而,限售股、配售股、定向增发股等(俗称“大小非”)解禁所导致成分股流通盘大幅增加的因素是使第四阶段各ETF的误差显著的最重要原因。
四、结论与建议
从本文采用的回归分析和计算对ETF跟踪误差的度量结果来看,整体上,ETF的日均跟踪误差控制得不甚理想,而年跟踪误差则较好地达到预设目标,ETF基金收益率对基准指数收益率的拟合程度也较好;横向上,50ETF的跟踪误差最小,与基准指数的敏感度较高,180ETF的表现则不尽如人意;纵向上,ETF在建仓期的跟踪误差相对较小,甚至表现出超过基准指数收益率(β>1),而时间越长,跟踪误差越大。在上涨行情中,ETF的跟踪误差较小,在熊市行情中,跟踪误差较大。
我国ETF这几年发展较快,有文献研究进行过国内外ETF业绩的对比研究,得出我国ETF的跟踪业绩与国际主要ETF存在一定差距的结论(王辉,2006)。那么,为改善国内ETF的业绩,提高跟踪精准度,本文提出以下三点建议:
1.成本降低。我国的ETF管理费率为0.6%,比国际主要ETF都要高,因而存在下浮空间,并且,ETF的跟踪误差在熊市中偏大,基金管理人可以考虑在ETF业绩下降时,适当降低管理费率,既可减少误差,也缓解基金投资人失望情绪;同时基金管理人也应尽可能地减少在券商佣金、注册费用上花费的成本;在股票组合调仓时,适当注重技术细节,努力降低买卖价差、冲击成本带来的负面影响。
2.策略改善。针对采用抽样复制法选股或部分股票流动性欠佳的情况,宜采用与基准指数编制相同的选股估值模型,以期跟踪提高拟合度;派发现金股利时,指数即时反映出成份股价格的变动,而现实中股利的滞后支付降低了ETF的资产价值,因而也需及时对ETF的资产净值做相应调整。
3.制度设计。我国《证券投资基金法》对ETF的投资范围、标的存有不少限制规定,随着ETF运营经验累积和证券市场逐步规范,法律法规宜逐渐取消限制,赋予ETF基金投资更大的自由度;我国宜择时推出卖空机制和T+0交易机制。以ETF溢价套利为例,二级市场上ETF价格大于其净值,则投资者需购入股票,在一级市场赎回ETF,如果有T+0机制,则可当天即赎回ETF;如果有卖空机制,也可当天即卖空ETF,从而使得ETF的套利交易效率和跟踪敏感度大大提高。
参考文献:
1.Fama,Eugence F,and French,Kenneth R,The Cross-Section of Expected Stock Returns,Journal of Finance,Vol.XL.VII,NO.2,JUNE,1992
2.Chiang,W,Optimizing Performance,in A.Neubert(ed),Indexing for Maximum Investment Results,GPCo Publishers,Chicago,Illinos,USE,1998
3.Jack L.Trynor、Fishner.Black,Security Analysis to Improve Portfolio Selection,The Journal of Business,1973
4.William F.Sharpe,“Capital Asset Prices:A Theory of Market Equilibrium under Conditions of Risk”,Journal of Finance,September,1964
5.马骥.指数化投资.经济科学出版社,2006.12
6.复旦大学国际金融课题组.我国证券投资基金绩效评估和风险度量实证分析,2001
7.张兵,李晓明.中国股票市场的渐进有效性研究.经济研究,2003.1
8.陈远志,苏海梅.上证50ETF跟踪误差分析及其原因分析.工业技术经济,2007.10
9.李裕强,陈展.上证50ETF跟踪误差实证研究.金融领域,2007.2
8.朱晓亮.国内现有ETF的比较.北京华辉中胜投资顾问有限责任公司,2006.8
10.国泰基金管理公司课题组.上证180ETF产品发行及动作管理实务研究.上海证券报,2004.2.14
11.汤弦.交易型开放式股票基金(ETF)产品设计问题研究.金融研究,2005(2)
12.刘媛媛,李金林.ETF在我国证券市场中的发展.金融与经济,2006(1)
13.王辉.上证50ETF状况分析.华北电力大学学报,2006(4)
14.王敬,刘阳.证券投资基金投资风格:保持还是改变.金融研究,2007(8)
(作者简介:王剑,东华大学旭日工商管理学院金融学硕士研究生,研究方向:金融风险管理;朱淑珍,东华大学旭日工商管理学院金融系教授,研究方向:风险管理与创新 上海 200051)(责编:若佳)
关键词:ETF 跟踪误差 沪深股市
中图分类号:F830.91 文献标识码:A
文章编号:1004-4914(2009)09-018-03
交易所交易基金(Exchange-traded Fundes,ETF,在我国又称交易型开放式股票基金)是上世纪90年代以来全球最重要的金融创新产品之一。自1993美国推出以标准普尔500指数为标的指数的ETF产品SPDRs以后,ETF在全球范围内迅速发展起来。据MorganStanley统计,截至2007年11月,全球共有1137个ETF产品,资产规模高达7730亿美元。在亚洲地区,我国香港地区以及新加坡、韩国等也于近几年开始大规模发展ETF产品。2004年11月,我国推出了内地首只ETF产品——上证50ETF,2005年2月23日在上海证券交易所挂牌上市,由此,拉开了我国证券市场上新一轮金融创新的序幕。至今为止,沪深两市共有ETF产品5只。
ETF本质是指数投资,其理论基础建立在有效市场假说和组合投资理论之上。有效市场假说认为证券市场上的证券价格的变化是随机的,从长远来看,证券价格与价值相符合,投资者不能通过主动分析而获得超过市场平均收益的回报(Fama,1965)。组合投资理论认为,通过证券组合可以有效分散风险,获得市场平均收益(Markovitz,1952)。根据有效市场理论划分,中国股票市场目前处于弱式有效阶段,复旦大学国际金融课题组(2001)研究证实基金投资组合公告前后,累积超常收益率持续下降,市场价格在信息公布前反应过度,表明半强式有效市场并不成立;张兵、李小明(2003)采用渐进式有效检验的方法对沪深两市做实证研究,认为我国股市自1997年来进入弱式有效市场。
国外研究表明,在非强式有效市场中,股票指数的表现往往超过普通证券投资基金,跟踪指数的被动投资业绩也胜过多数主动管理型基金(Fama,French,1992;Chiang,W,1998)。而衡量ETF投资绩效的指标是跟踪误差(Tracking error),反映了追踪标的指数的紧密程度。目前对我国ETF跟踪误差进行实证研究的文献不多,少数几篇集中在上证50ETF的研究上,陈远志(2007)分析了50ETF跟踪误差成因及提出了可行建议;李裕强、陈展(2007)研究了50ETF的误差存在后期变大的风险,而关于我国ETF整体情况的研究则比较缺乏。鉴于此,本文拟以国内这5只ETF为实证研究对象,比较跟踪误差,评估业绩表现,找出误差原因,并针对我国情况,提出提高跟踪效率、密切复制指数的可行性建议。
一、模型建立
1.数据来源及样本区间。本文选取这5只ETF自上市后一直到2008年6月19日的数据(上证50ETF,2005.5.23上市,809组数据;深证100ETF,2006.4.24上市,525组数据;上证180ETF,2006.5.18上市,512组数据;中小板ETF,2006.9.5上市,434组数据;红利ETF,2007.1.18上市,345组数据;所有数据来源于大智慧软件)。
自2005年以来,我国A股市场跌宕起伏,上证综指两年内攀上6000点高峰,随后半年内又回落55%。在股市大起大落的同时,ETF对标的指数的追踪密切程度如何?其跟踪误差是否与熊市牛市相关?不同的ETF的业绩表现如何?这是本文将要探讨的问题。本文将样本区间大致分成四个阶段:第一阶段从2005年5月到2006年4月,这是股权分置改革正式启动期,A股暂停一切IPO和再融资;第二阶段从2006年5月到2006年9月,因为中国金融期货交易所于9月成立,市场对股指期货行将推出的预期直接推动了本轮牛市的壮丽行情;第三阶段是2006年10月到2007年10月,上证指数从2000点直奔上6124的历史最高点;第四阶段是从2007年11月到2008年6月,股市大幅回落,跌破2800点,按照国际标准,进入所谓熊市时期。
2.跟踪误差(TE)定义及度量模型。ETF采取抽样复制或完全复制的方法,投资组合的股票种类、权重皆需拟合标的指数成份股的种类、权重。因而,对其业绩的评估标准即是通过跟踪误差来考量。因而,对跟踪误差的定义为ETF组合投资收益率和基准指数收益率之间的偏离程度。
本文在跟踪误差的度量方法中,先采用回归分析法评价ETF跟踪敏感度,再用计算法定量分析跟踪误差。
第一步:回归分析。
本方法将基金收益率和基准指数收益率进行一元线性回归分析:
rp=α+βrb+ε
假定ε?荠N(0,σ2ε),Cov(ε,rb)=0
其中,rp为基金收益率,rb为基准指数收益率。
这里,β是跟踪敏感系数,反映ETF是否高度拟合标的指数业绩;
α反映基金与基准数不相关的业绩,ε表示随机产生的误差。
第二步:定量计算。
σ2ε=E[rp-μp-β(rb-μb)]2
=E(r2p)-E2(rp)+β2E(r2b-E2(rb))-2βE(rbrb)+2βE(rp)E(rb)
应用方差、协方差和β的定义:
式中:E(rp)=μp,E(rb)=μb,ρpb为基金组合收益率与基准投资收益率相关系数。
对跟踪误差的计算有若干种方法,为易于理解和便于直接运用于投资组合风险的计量,本文将定义为跟踪投资组合与对于基准指数投资组合的波动性,表现为基金收益率对基准指数收益率回归残差的标准误差(Treynor,Black,1973)。
公式表示为:
二、计量结果与分析
第一步:回归结果分析。
通过Eviews4.0的计算,得到四个阶段这5只ETF的回归参数,整理如上表,并附t检验下的回归参数及常数项的p值。
如果基金组合能完全拟合基准投资组合,回归参数将得:α=0,β=1
从实证结果中可看出,α+ε≠0,表明5只ETF都显著存在与基准指数不相关的干扰因子。这些因子包括预期的和非预期的,对基金收益的影响有正有负,总体反映出影响因子是随机的。
β是度量ETF对基准指数跟踪敏感程度的,5只ETF的β值都小于1,不能完全拟合基准指数收益,说明复制误差、管理费用等因素的存在,使得基金业绩逊于基准指数投资业绩。
同时,β值都在0.97以上,接近于1,则可对β=1可进行F检验,显示β=1在统计分析不能被拒绝(陈远志,2007),这表明5只ETF的跟踪敏感度是较高的。ETF上市时间不同,跟踪误差累积程度存在差异,对β值影响程度不同。50ETF上市时间最长,而β较接近1,反映了其追踪基准指数的能力较强,敏感度较高。180ETF和100ETF上市时间相近,而180ETF的β值更小,α值更大,反映其追踪指数的表现略逊于100ETF。
通过下面的TE计算,可对这5只ETF表现作更深入探讨。
第二步:定量分析。
通过计算,求出各ETF不同阶段的跟踪误差以及基金收益与基准指数收益之间的相关系数,整理成表2。因为ETF的上市时间不同,则将其跟踪误差统一进行年化计算,根据公式:
从ETF与基准指数的相关系数来看,ρ值都相当高,大多数在0.99以上,只有180ETF在第一阶段的ρ相对偏低。因而,整体上ETF与标的指数的相关程度很高,可以认为满足了设立ETF的基本要求。
横向比较年化的TE*,看出180ETF的跟踪误差最大,而50ETF最小。这表明上证180ETF的跟踪指数的失真度最大,其对标的指数回归的敏感系数也偏低;而虽然上证50ETF总体跟踪敏感度很较低,但从全过程来看,其跟踪标的指数的成效却最好;另外三只ETF的跟踪误差在(0.011,0.015)之间,跟踪指数的表现一般。从这5只ETF的招募说明书中可看到,其对跟踪误差的比较基准是:年跟踪误差控制在2%以内,日均跟踪误差控制在0.1%内。结果显示,所有ETF的日均跟踪误差都未达到指定要求,而年跟踪误差中,除180ETF外,其余4只ETF较好地达到了基准目标。
从误差TE纵向比较来看,各ETF在建仓期误差最小,其中以100ETF建仓期值最小,这主要是管理费用等累积效应还未显现的缘故。变化的一般规律是随时间延长而呈现加大的趋势。在牛市中,各ETF的表现都比较好,上涨行情下跟踪误差比下跌行情下要小,可理解为牛市中成份股交投活跃,流动性强,保证了ETF及时依据指数变动调整成份股,同时ETF资产规模不断壮大,规模效应有助于降低成本。比如50ETF经过一年运营,操作作手法渐渐成熟,在大盘股领涨股市的时期,50ETF较好地追踪了标的指数的走势;而熊市中市场信心趋淡,市场交易不活跃,大比例赎回使得ETF基金管理人忙于资产与现金的调整,从而产生较大误差。比较例外的是红利ETF,可理解为2007牛市中上市公司分红积极性大增,分红比例和额度增加明显,现金股利因素产生了较大的误差。总体来看,在2007年的大牛市和2008年的熊市中,牛市中ETF的跟踪误差较小,熊市中较大。
三、误差原因分析
表3对国内ETF部分情况做了比较,接下来,就对产生ETF误差的原因进行分析,根据国内外现有文献研究,误差原因主要包括以下几个方面:
1.交易成本。这里分为显性成本与隐性成本。显性成本主要指管理费、经纪费用、印花税、注册登记费、指数使用费等,这些是基金运营必不可少的成本。根据纽约大学Edwin J.Elton等人对SPDRs所做的研究,管理费用和股利分配是造成SPDRs年收益率与S&P500指数年收益率产生差别的根本原因。从表3中可知,我国ETF基金的托管费及管理费为0.6%,按日计算,按月计提,因而,ETF运作时间越长,产生的负向偏离误差的累积效果越明显。从表2中可看出,一般规律是,ETF的随时间延长而增大,运营时间越短,ETF的年化越小。
同时,隐性成本主要包括买卖价差、交易量对股价影响和大额交易带来的冲击成本等。比如当ETF基金运作人要执行相应的指数化投资时,其大额交易必然带来一定的冲击成本,导致买价与卖价出现失衡,往往造成高价买入、低价卖出的结果,甚至可能因为成分股交投不活跃而无法完成基金运营人预定的投资组合。这种原因是产生了基金组合收益低于基准指数收益的跟踪误差。
2.投资策略因素。这主要体现在复制方法、流动性问题及投资限制。不同的复制方法决定了基金组合与基准指数组合之间的成分匹配程度。表3中可看出,5只ETF中有4只采用完全复制方法,仅180ETF采用抽样复制方法。这5只ETF都是将95%以上资金投资于标的指数成分股或备选成分股,5%以下资金可投资于货币市场及债券,同等情况下,采用抽样复制法的180ETF的跟踪误差自然会更大一些,表2的年化TE*结果也证明了这一点。
流动性问题主要体现在盘子小、交易冷清的股票上,比如当指数成分股调入或调出时,ETF基金运营人要买卖这些股票往往要等待较长时间,而价格已经早已偏离成分股调整时的计入指数价格。这种情况下,基金运营人会选择以其它性质、类型相近的股票做为替代,其选股的估值模型未必和指数选股相同,势必影响到跟踪的精准度。在5只ETF中,180ET的成分股数量最多,最小成分股流通市值不超过10亿,则可能出现的成分股流动性不足的概率也相应最大。
投资限制问题在各类基金中都存在,ETF亦如此,比如受限于现行我国法律法规,ETF基金不能持有其托管银行的股票。如上证50ETF不持有其托管人工商银行的股票,180ETF不能持有其托管人建设银行的股票,在2007年,银行股领涨大盘时,上面两只ETF会因无法持有工行和建行股票而产生跟踪误差。
3.现金因素。这包括现金股利和现金拖累两点。当上市公司发放现金股利时,基准指数可以立即做相应调整,而ETF基金往往要延迟数周才能收到现金,再用现金去执行相应的组合调整,这其中存在时间滞后和投资成本因素,自然产会产生误差。例如,红利ETF的标的指数的成分股主要是按分红派息情况较多的股票,因而,现金红利因素对其跟踪误差的影响是最大的。对于180ETF而言,因其采用抽样复制方法,其与基准指数的成分股组合的差异相对较大,故其取得的现金股利在期限与数量上都存在差异,因而ETF的误差也会相对偏大。
现金拖累表现在ETF资产中的现金部分对其收益率的影响。从再投资角度进行分析,该部分现金头寸可以取得货币市场收益,当基准指数的收益超过(或低于)货币市场收益时,基金投资组合的收益就会相应地降低(或升高)。基准指数不存在现金,而ETF资产中必留少部分现金头寸,一是为创设单位ETF份额时对成份股的现金替代;二是为应付ETF投资人的申购、赎回;三是为应付ETF自身的现金分红。成分股交投越清淡,ETF投资人的申购赎回份额越大,ETF自身分红数额越多,相应的现金替代就越多。而大额申购赎回不仅加剧现金再投资收益与基准指数收益的偏差,同时也产生大量交易成本,必然使得跟踪误差加大。已有文献研究过上证50ETF的跟踪误差与其申购赎回份额成正比(陈远志、苏海梅,2007)。
4.成分股变动因素。180ETF、50ETF、100ETF每年定期调整两次,红利ETF每年定期调整一次;就临时调整而言,180ETF、50ETF有新上市大盘股快速计入原则,这自然会加剧指数差异。2005年股权分置改革对A股市场产生根本性影响,在样本区间的第一阶段,股改暂停了沪深两市一切IPO及再融资,上证50指数的成分股的数量、权重构成稳定,则在成分股调入调出上操作较少,因而,50ETF对基准指数的拟合程度较高,对此阶段的基金收益与基准指数收益做回归分析,β甚至超过了1;在第二阶段,大部分股票进入股改程序,ETF的跟踪误差变大,一方面是因为股改期间股票停牌而影响流动性,另一方面ETF对股改股票申购不进行除权处理,大量ETF套利者涌现,带来ETF的巨额净赎回;第三阶段,A股IPO及再融资超过8000亿,但大牛市中,各ETF的跟踪误差都很小;第四阶段,大量限售股、配售股进入解禁阶段,平均每月都有数十家公司公告解禁,预期全年解禁总额3万亿元,A股开始步入全流通时代,因而股票指数不断调整,从而很大程度上加大了ETF跟踪标的指数的难度,因而此阶段的ETF的跟踪误差迅速加大,表现在β值显著偏离1和TE增大,因而,限售股、配售股、定向增发股等(俗称“大小非”)解禁所导致成分股流通盘大幅增加的因素是使第四阶段各ETF的误差显著的最重要原因。
四、结论与建议
从本文采用的回归分析和计算对ETF跟踪误差的度量结果来看,整体上,ETF的日均跟踪误差控制得不甚理想,而年跟踪误差则较好地达到预设目标,ETF基金收益率对基准指数收益率的拟合程度也较好;横向上,50ETF的跟踪误差最小,与基准指数的敏感度较高,180ETF的表现则不尽如人意;纵向上,ETF在建仓期的跟踪误差相对较小,甚至表现出超过基准指数收益率(β>1),而时间越长,跟踪误差越大。在上涨行情中,ETF的跟踪误差较小,在熊市行情中,跟踪误差较大。
我国ETF这几年发展较快,有文献研究进行过国内外ETF业绩的对比研究,得出我国ETF的跟踪业绩与国际主要ETF存在一定差距的结论(王辉,2006)。那么,为改善国内ETF的业绩,提高跟踪精准度,本文提出以下三点建议:
1.成本降低。我国的ETF管理费率为0.6%,比国际主要ETF都要高,因而存在下浮空间,并且,ETF的跟踪误差在熊市中偏大,基金管理人可以考虑在ETF业绩下降时,适当降低管理费率,既可减少误差,也缓解基金投资人失望情绪;同时基金管理人也应尽可能地减少在券商佣金、注册费用上花费的成本;在股票组合调仓时,适当注重技术细节,努力降低买卖价差、冲击成本带来的负面影响。
2.策略改善。针对采用抽样复制法选股或部分股票流动性欠佳的情况,宜采用与基准指数编制相同的选股估值模型,以期跟踪提高拟合度;派发现金股利时,指数即时反映出成份股价格的变动,而现实中股利的滞后支付降低了ETF的资产价值,因而也需及时对ETF的资产净值做相应调整。
3.制度设计。我国《证券投资基金法》对ETF的投资范围、标的存有不少限制规定,随着ETF运营经验累积和证券市场逐步规范,法律法规宜逐渐取消限制,赋予ETF基金投资更大的自由度;我国宜择时推出卖空机制和T+0交易机制。以ETF溢价套利为例,二级市场上ETF价格大于其净值,则投资者需购入股票,在一级市场赎回ETF,如果有T+0机制,则可当天即赎回ETF;如果有卖空机制,也可当天即卖空ETF,从而使得ETF的套利交易效率和跟踪敏感度大大提高。
参考文献:
1.Fama,Eugence F,and French,Kenneth R,The Cross-Section of Expected Stock Returns,Journal of Finance,Vol.XL.VII,NO.2,JUNE,1992
2.Chiang,W,Optimizing Performance,in A.Neubert(ed),Indexing for Maximum Investment Results,GPCo Publishers,Chicago,Illinos,USE,1998
3.Jack L.Trynor、Fishner.Black,Security Analysis to Improve Portfolio Selection,The Journal of Business,1973
4.William F.Sharpe,“Capital Asset Prices:A Theory of Market Equilibrium under Conditions of Risk”,Journal of Finance,September,1964
5.马骥.指数化投资.经济科学出版社,2006.12
6.复旦大学国际金融课题组.我国证券投资基金绩效评估和风险度量实证分析,2001
7.张兵,李晓明.中国股票市场的渐进有效性研究.经济研究,2003.1
8.陈远志,苏海梅.上证50ETF跟踪误差分析及其原因分析.工业技术经济,2007.10
9.李裕强,陈展.上证50ETF跟踪误差实证研究.金融领域,2007.2
8.朱晓亮.国内现有ETF的比较.北京华辉中胜投资顾问有限责任公司,2006.8
10.国泰基金管理公司课题组.上证180ETF产品发行及动作管理实务研究.上海证券报,2004.2.14
11.汤弦.交易型开放式股票基金(ETF)产品设计问题研究.金融研究,2005(2)
12.刘媛媛,李金林.ETF在我国证券市场中的发展.金融与经济,2006(1)
13.王辉.上证50ETF状况分析.华北电力大学学报,2006(4)
14.王敬,刘阳.证券投资基金投资风格:保持还是改变.金融研究,2007(8)
(作者简介:王剑,东华大学旭日工商管理学院金融学硕士研究生,研究方向:金融风险管理;朱淑珍,东华大学旭日工商管理学院金融系教授,研究方向:风险管理与创新 上海 200051)(责编:若佳)