本网讯（通讯员 陈翔）12月27日下午，英国杜伦大学商学院助理教授颜诚做客东湖论坛经济学院分会场学术报告（二），在游艇会线路检测中心106教室发表题为“Improved inferences in fund performance evaluation using time-varying fund alphas and betas :A nonparametric approach”的报告。

颜诚首先介绍本文创作的动机和创新点。金融有效市场假说认为市场是有效的，市场中不存在可以持续获利的基金，因此基金绩效评估就存在两个重要问题：第一，基金获利是靠运气还是实力；第二，如果存在获利基金，是否可以持续获利。其中两个重要参数是α和β，α衡量基金在市场中的获利能力，β衡量基金收益与各因素之间的关系。传统方法中隐含回归模型参数α和β是常数的假设，这在实证研究中特别是基金投资组合研究中没有太大说服力，本文想基于参数α和β时变情况下提出一种新的基金绩效评估方法，可以同时回答上述两个问题。颜诚表示本文存在四个创新点：第一，不考虑参数假设问题，用非参数回归法估计时变的参数α和β；第二，用广义似然比统计量检验α估计量是否随时间变化；第三，定义α和β在时间维度上的平均数为长期变量，便于后续研究；第四，在时间维度上用三种自助法创建不同幸运度的基金组合进行仿真研究。本文不仅从一般角度上建立时变系数α和β的正规统计估计方法，还打破传统线性模型思维用数据说话，利用核函数权重最小二乘法拟合收益与各因素的关系，让传统线性常系数模型成为本文模型的特例。和早期文献相比，本文也有独特点：不同于条件β模型、条件α和β模型等，本文基于核函数可以有效利用所有数据更好估计参数；Mamaysky的研究中假设基金会根据某些无法观察到的因素重新分配资产并用卡尔曼滤波识别基金得择时能力，本文从一般角度识别所有的时变技术，根据文献采用可观察的因素，即使没有市场时机存在也能运用本文的方法，二者结合可以区别基金择时能力和选股能力；而Ang和Kristensen设计了一个股票的非参数资产定价模型，本文认为这种方法更适合基金，因为基金经理可以改变基金中个产品权重，尤其对冲基金能动态改变复杂的基金策略。

然后，颜诚讲解本文的具体模型、估计方法、检验方法以及仿真结果。本文模型建立在N个基金上，每个基金有T期但期间长短不一，收益率受K个因子影响，截距项α和因子系数β都随时间变化。将每一只基金对应的α和β写成向量形式，做泰勒展开，因子是向量形式，这样就能简化为非参数回归的基本模型，其中核函数的形式对估计结果影响没有窗宽大，本文窗宽选择拇指规则。本文用局部线性估计法最小化局部加权残差平方和，得到α和β的估计量，随后用一般似然比法检验α是否随时间变化。颜诚解释道本文用单因子CAPM模型进行仿真实验，市场收益率从参数为0.08/12、的正态分布中抽取，随机扰动项从参数为0、的正态分布中抽取。其中，α和β建立了四组数据产生过程：α、β均为常数，从均匀分布中抽取；α为常数，从均匀分布中抽取，β为时变变量，从一个正弦分布中抽取；α为时变变量，β为常数；α和β都是时变变量。结果显示，α和β估计量的均方误差都较小，估计结果较好，将估计量与真值一起作图也可以明显看到估计效果较贴合真值。于是，本文选取在纳斯达克上市的富达麦哲伦基金为对象，估计发现它的α和β都是随时间变化的，与假设相符。

最后，颜诚展示长期α和β的研究结果和自助法研究基金在市场中是以实力还是以运气获利。长期α和β研究表明共同基金中有32只表现显著高于市场，229只基金表现显著低于市场表现，而对冲基金中有389只基金表现显著高于市场表现，193只基金表现显著低于市场。这说明对冲基金在市场上表现普遍比共同基金要好，随后的自助法也证明了这个结论。自助法是通过扩大样本量，创造虚拟样本，检验参数估计真值是否在虚拟值得置信区间内，分为五步：第一步，将每一个基金的长期α值排序，得到1%到99%的分位数；第二步，估计原模型得到残差序列的估计值，从其分布中抽取新的残差序列并拟合得到新的收益率；第三步，在新收益率样本下重新估计α值并得到N个新长期α值；第四步，重复第二和第三步200次；第五步，基于自助法的样本得到长期α值的分位数。除此之外，本文还用了面板数据维度上的自助法以及混合自助法。通过这些方法，可以发现大部分共同基金在市场中获利都是靠运气而不是靠实力，而对冲基金中位数整体比共同基金大，表现比共同基金好，其获利和亏损都大多靠实力。

讲座结束，经济学院讲师魏杰对论文进行点评。他指出本文将传统常数α和β扩展到时变情况上，提出局部线性非参数估计方法，用广义似然比法检验α和β是否随时间变化，文章采用了三种自助法检验基金获利是靠运气还是实力，有多处创新，为时变系数研究提供了思路。但文章中残差项如果存在异方差会更符合实际，而且单独估计每个基金没有考虑到基金之间的相互影响，可能会对估计结果产生影响，在文章结构上如果能将长期α与简单最小二乘法估计量进行比较会更丰富。

颜诚，2008年获得北京师范大学经济学专业本科学位, 2013年获得厦门大学经济学专业博士学位，2015年获得英国Cass business school（伦敦城市大学）金融学专业博士学位，现在英国杜伦大学任金融学助理教授职务。研究方向包括国际金融/经济，金融计量经济学，实证资产定价，银行业和宏观金融。近三年来以第一作者或通讯作者身份在Journal of International Financial Markets Institutions & Money，European journal of finance，Journal of Investment Consulting等国际权威期刊共发表学术论文5篇，另参与中国自然科学基金(No.71071132)。颜诚博士是2014年度《投资顾问(美国)学术论文竞赛、2015年度卡斯商学院(英国)博士年会金融研究的获胜者，2016年度投资管理顾问协会(IMCA)主办的爱德华·D·贝克三世期刊研究奖(美国)的获得者。