中国基金评级分析--寻找中国最好的基金

　　广泛运用经济学、金融学、数学、统计学、物理学、计算机科学等领域的前沿理论与工具，对不规范的中国证券市场原始数据进行科学处理

　　03年4月，中国科学技术大学金融工程实验室初步完成睿信基金评级系统，并公布中国第一份独立第三方的基金评级报告。

　　中国科学技术大学金融工程实验室一直从事数理统计、定性定量交叉方面的研究，在信用评估、数理金融、金融风险管理与金融安全等方面已有六年的研究积累。

　　睿信基金评级的特点是，广泛运用经济学、金融学、数学、统计学、物理学，计算机科学等领域的前沿理论与工具，对不规范的中国证券市场原始数据进行科学处理，让隐藏的、复杂的金融信息尽可能真实、清晰地呈现，寻找中国最好的基金。

　　方法论

　　睿信认为，基金业绩评估不仅仅是基金投资管理结束后的总体评价，而是存在于基金投资管理全过程之中，以动态方式对基金管理人的行为进行实时评价，为投资者和基金管理人提供指导意见，并建立一种良好的资产管理反馈机制。

　　将国外理论直接套用到中国是不切实际的，所以在借鉴国外的成熟技术手段外，还要致力于创新，以便有效地解决仍然存在于普遍性问题，特别是由中国国情决定的特殊问题。

　　核心思想--基金分类

　　尽管中国的基金在招募说明书均明确表明自己的投资风格，但从基金投资组合特征来看，基金实际投资风格往往与招募说明书中的阐述不相符。

　　一般来说基金分类有两种方法，一种是事前分类，即按照基金的招募说明书的投资目标和投资策略分类。另一种是事后分类，即基于基金公布实际投资组合分类。睿信的做法是，运用多元统计方法先对国内的股票进行了科学的分类，进而将基金划分为不同的类别，在同一类别中比较基金的业绩，纠正了以往不管什么类别的基金都一起评估的错误做法。

　　睿信从市盈率、市净率、收入增长率、分红比率等划分出价值型、平衡型和成长型股票，从总股本、流通股本、流通A股股本等角度考察上市公司的大小，进而根据基金持仓状况加权平均得到基金投资组合的特征，以此划分出基金种类。

　　需要指出的是，基金的大小不是指基金盘子的大小，而是指其持有股票所对应上市公司的大小，因为大公司、小公司在收益、风险特征方面表现差异是很大的。

　　经过统计分析，国内基金基本上都是中型平衡基金。

　　判别分析法

　　影响基金业绩的因素有外部指标，也有内部相互关联的指标，并在特定的条件下，内部、外部指标相互影响，存在一定的相关性，睿信利用这种相关性构建合适的模型，描述基金业绩的规律，此文作为基金业绩评估的基石。

　　把每个基金看作是一个多维空间，影响它业绩的每一个相关因素都是一个维度上的坐标值，通过判别分析模型选择适当的角度，将这些坐标值投影到同一维度上进行排序，从而判断基金业绩的优劣。

　　无条件业绩评估

　　睿信这次的评级报告属于无条件业绩评估框架下的基金评估，目前国外知名基金评级机构的方法都是无条件业绩评估框架。不过，睿信正在从事条件业绩评估框架下基金评估的研究开发，并尝试将分形技术、混沌理论和人工神经网络技术应用于基金业绩评估的研究中。

　　多角度

　　睿信以基金持有收益率为基础，综合考虑基金分红和扩募因素，从基金的时机选择能力、证券选择能力、基金业绩持续能力，风险、收益等多角度进行了科学的度量。

　　局限性

　　和所有的评级一样，睿信基金评级存在一些局限性。主要是鉴于中国基金信息披露尚不完全，与GIPS(国标投资绩效评价标准)国标投资绩效评价标准有一定的差距，因而睿信评级难以避免偏差。