基于数据包络分析的基金多期绩效评价与投资组合选择研究

Due to the great application value for fund performance management and investment analysis in reality, searching new effective approaches for reasonably evaluating fund performance and selecting optimal portfolio has become a hot issue. This project will employ the data envelopment analysis (DEA) technology as the main tool and will use new approaches to build the fund performance evaluation model considering the environmental effects and statistical noise. Then based on these above, by using the two-stage network DEA techniuqe, this project will derive the new model for evaluating the multi-period performance of mutual fund appropriately. This new model can not only consider risk diversification well, but also reflect the characteristics of the multi-period risks and return distributions of funds thoroughly. Thus some existing shortages of fund performance evaluation models can be overcome. Additionally, on the basis of DEA-based fixed input allocation methods and in consideration of the specific situation of the financial market, this project will construct the multi-period portfolio selection model which can take into account various market friction factors flexibly, and will design the model for inefficient funds to achieve efficiency. Finally, this project will use new models to settle the practical issues about fund performance management and portfolio decision making. The research results will boost the theories about fund performance management and investment analysis, and will provide the scientific basis to solve the problems about the complex multi-period mutual fund performance management and investment decision in Chinese financial market.

由于现实基金绩效管理与投资分析中的极大应用价值，寻求合理评价基金绩效与最优投资组合选择问题的新型有效方法成为有待解决的热点问题。本项目拟以数学包络分析（DEA）为主要工具，沿新的途径建立考虑环境影响和随机干扰的基金绩效评价模型；在此基础之上，利用二阶段网络DEA技术来导出恰当评价基金多期绩效的新模型，使其既能较好的考虑风险分散效应，又能全面反映多期风险和收益分布的特点，由此克服现有基金绩效评价模型的不足；然后立足于DEA类固定投入分配方法，考虑金融市场的具体情况，构建能灵活兼顾各种市场摩擦因素的多期投资组合选择模型，设计可使非有效基金达到有效的投资组合选择模型；最后，将新模型用于解决实际中的基金绩效管理和投资组合决策制定等问题。研究成果将有力地推动基金绩效管理和投资分析理论的发展，并为求解我国金融市场中的复杂多期基金绩效管理和投资决策问题提供科学依据。

基于数据包络分析（DEA）方法开展基金绩效评价和投资组合选择的研究是一个非常新的应用研究方向，它已经引起金融工程学、运筹学及管理学界的广泛兴趣。现有的用于评价基金多期绩效的DEA模型并没有考虑相邻两期之间的联系以及多个风险和收益度量，存在着一定的缺陷。另外，在使用超效率DEA模型和交叉效率方法对基金多期绩效进行排序时，现有的研究并没有着手去解决这两个方法自身存在的缺陷，所得出的研究结果自然也存在着较大不足。在本项目的支持下，我们基于DEA方法，深入挖掘其在基金绩效评价和投资组合选择领域的应用,主要针对基金多期绩效评价和投资组合选择模型、解决不可行问题的超效率模型、用于交叉效率评价的权重确定模型、固定成本分配和固定资源及任务分配模型及其在投资组合选择方面的应用展开研究。我们的主要成果有：1、从时间的角度出发，将基金在观察期内的投资活动分解成各个子期内的投资活动，再通过结合网络DEA模型、一致分散DEA模型和随机边界分析的DEA模型，构造新型基金多期绩效评价和投资组合选择模型；2、基于方向距离函数，设计合理的方向向量并构造两类可处理不可行问题的超效率DEA模型，用以处理基金多期绩效的完全排序问题；3、设计生成唯一权重集和最小化零权重数量的权重确定模型，利用交叉效率评价方法，评价基金多期绩效；4、构建几类固定成本分配和固定资源及任务分配模型，并将这些模型应用于基金投资组合选择以及基金公司的成本摊派和资源分布。我们的研究结果填补了现有学术界的研究空白，有力地推动了DEA理论和方法的发展，拓宽了其在基金绩效管理和投资分析领域的发展，并为求解我国金融市场中的复杂多期基金绩效管理和投资决策问题提供科学依据。以上各项研究工作，我们均有相关论文与之相对应。项目组已发表及录用论文8篇，其中已发表SCI（SSCI）5篇，已录用SSCI1篇。