私募基金市場判斷能力研究-基于調(diào)查問卷的分析(編輯修改稿)
2025-07-04 22:03 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 論是私募基金整體，還是各細(xì)分類別，均不具有顯著的市場預(yù)判能力，該結(jié)論自然而然引申出另外一個(gè)問題：這些“不靠譜”的預(yù)測是如何做出來的。聯(lián)想到文章開篇時(shí)的兩種賺錢方法，我們推測大部分私募基金公司可能并未對積極的進(jìn)行市場預(yù)測，而是采用趨勢跟隨的方法順勢而為，進(jìn)行右側(cè)交易，因此其市場預(yù)測可能更多是基于當(dāng)期的市場表現(xiàn)，并預(yù)期當(dāng)期表現(xiàn)能夠延續(xù)。為了驗(yàn)證上述的猜測，以下將檢驗(yàn)當(dāng)期整體及各細(xì)類擴(kuò)散指數(shù)與當(dāng)期大盤漲跌幅的相關(guān)性。如果顯著相關(guān)，則證明私募基金公司是以當(dāng)期市場表現(xiàn)來作為下期市場走勢的判斷依據(jù)。以下是分析結(jié)果： 私募基金當(dāng)期擴(kuò)散指數(shù)（整體及細(xì)類）與當(dāng)期滬深300指數(shù)漲跌幅的相關(guān)性數(shù)據(jù)來源：好買基金研究中心 私募基金當(dāng)期擴(kuò)散指數(shù)（整體）與當(dāng)期滬深300指數(shù)漲跌幅的Pearson相關(guān)系數(shù)數(shù)據(jù)來源：好買基金研究中心私募基金當(dāng)期擴(kuò)散指數(shù)（整體）與當(dāng)期滬深300指數(shù)漲跌幅的Spearman相關(guān)系數(shù)數(shù)據(jù)來源：好買基金研究中心私募基金當(dāng)期擴(kuò)散指數(shù)（分類）與當(dāng)期滬深300指數(shù)漲跌幅的Pearson相關(guān)系數(shù)數(shù)據(jù)來源：好買基金研究中心 私募基金當(dāng)期擴(kuò)散指數(shù)（分類）與當(dāng)期滬深300指數(shù)漲跌幅的Spearman相關(guān)系數(shù)數(shù)據(jù)來源：好買基金研究中心數(shù)據(jù)分析結(jié)果基本印證了我們的判斷。，并呈高度顯著，表明私募基金整體上是基于當(dāng)期市場漲跌來判斷未來市場表現(xiàn)的。分類別來看，民間出身的私募基金相關(guān)性最高，這也意味著該類人群的趨勢投資意識(shí)更強(qiáng)；公募基金出身的產(chǎn)品與當(dāng)期指數(shù)漲跌相關(guān)性最低，其數(shù)值未通過顯著性檢驗(yàn)，表明其擴(kuò)散指數(shù)高低與當(dāng)期指數(shù)漲跌幅無關(guān)。結(jié)合其與下期指數(shù)漲跌的低相關(guān)性，可以認(rèn)為該類產(chǎn)品試圖進(jìn)行價(jià)值投資和積極的市場預(yù)判，只是效果差強(qiáng)人意。券商出身的產(chǎn)品相關(guān)性僅次于民間出身，顯示出該類產(chǎn)品也具有較強(qiáng)的趨勢投資傾向。以上分析證明了大部分私募基金是基于當(dāng)期指數(shù)表現(xiàn)來預(yù)測未來市場走勢，即采用我們之前所說的第二種賺錢方法。但第二種方法有其成立的前提，即市場必須表現(xiàn)出一定的趨勢延續(xù)性。如果該前提不成立，則趨勢跟蹤策略就無法取得良好收益。在此我們通過一個(gè)簡單的一階自回歸AR(1)模型來考察指數(shù)以月為頻率的趨勢延續(xù)性：以指數(shù)月度收益時(shí)間序列為因變量，以其領(lǐng)先一期的時(shí)間序列作為自變量進(jìn)行一元回歸 此處的數(shù)據(jù)樣本為2005年1月至2011年1月滬深300指數(shù)的月度收益率時(shí)間序列，共計(jì)73個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。，若回歸系數(shù)顯著大于0，則長期來看指數(shù)收益在月度頻率上具有延續(xù)性；若回歸系數(shù)顯著小于0，則其在月度頻率上具有反轉(zhuǎn)性；若回歸系數(shù)不顯著異于0，則表示其無時(shí)間上的相關(guān)性。 滬深300指數(shù)月度收益自回歸結(jié)果Dependent Variable: RINDEXMethod: Least SquaresDate: 02/21/11 Time: 14:09Sample (adjusted): 2005M02 2011M01Included observations: 72 after adjustmentsVariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb.C
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