专利名称：基于计算机仿真技术的开放型证券投资基金评级方法
技术领域：
本发明涉及一种开放型证券投资基金评级方法，尤其涉及一种基于计算机仿真技
术的开放型证券投资基金业绩评价和评级的新方法，属于金融投资与咨询领域。
背景技术：
我国各种类型的证券投资基金近年来呈现出爆炸式增长。在众多的证券投资基金 中，开放式基金占据了大半江山，但开放式基金数量繁多，规模庞大且经常变动，复杂的投 资理念、繁多的基金类型、花样翻新的基金营销手段都给个人投资者投资开放式基金带来 了很大的阻碍。由于基金投资的组合方式是基金经理的投资理念、投资风格、资产配置能力 股票选择能力、选时能力等的综合体现，因此不同基金的投资业绩出现较大的差异，如何合 理衡量基金的投资绩效，是广大投资者迫切关心的问题。而基金业绩评价和评级则是投资 者进行理性投资的辅助利器。 然而，目前各类基金业绩评价和评级的核心一般都是历史绩效评价，国内早期对 基金业绩的评价主要是评价其单位资产净值及其增长率。基于单位资产净值和增长率的历 史绩效评价仅能忠实反映不同基金在过去时间内的投资结果，结果具有偶然性，不能全面 反映基金在不同市场状况下的表现，对基金未来业绩的预测也缺乏说服力。随着运作时间 增加，各种量化模型和方法也逐步应用到实证研究中。蒙特卡罗(Monte-Carlo)模拟方法， 也叫随机模拟法，是一种先进的数字仿真技术，它通过一个能产生一定概率分布数的随机 数发生器来模拟实际中可能发生的种种情况。该方法使通过计算机模拟市场状况并评估证 券投资基金在各种市场状况下的综合表现成为可能。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术的不足，提出一种基于计算机仿真技术的开放型 证券投资基金评级方法，主要基于蒙特卡罗(Monte-Carlo)方法，通过SAS软件程序编程对 开放型证券投资基金的投资行业分布、资产配置和市场行业指数进行处理，并进行多次计 算机模拟，从而获得基金的季度、年度和更长时间区间的业绩模拟数据。
本发明的技术方案是通过如下技术方案实现的 —种基于计算机仿真技术的开放型证券投资基金评级方法，运用蒙特卡罗 (Monte-Carlo)方法，利用开放型证券投资基金的投资行业分布、资产配置和市场行业指数 的历史数据，通过对行业指数的模拟实现对基金业绩的大规模模拟，并将模拟结果用于基 金评价、评级和业绩预测，包括，数据提取、参数估计、收益计算与模拟、业绩评价与预测。
所述的蒙特卡罗(Monte-Carlo)方法，其在基金业绩评价和评级中的应用，形成 新的方法。 投资行业分布数据，其在基金业绩评价和评级中的应用，形成新的方法。
市场行业指数数据，其在基金业绩评价和评级中的应用，形成新的方法。
数据提取对基金投资行业分布数据和如权利要求3所述的市场行业指数数据进行参数计算和模拟处理，并取得开放型证券投资基金的业绩模拟数据。 收益计算与模拟、业绩评价与预测利用数据提取获得的模拟数据用于基金业绩评 价和评级，而非使用基金历史业绩进行评价和评级，用于基金业绩预测，从而对基金投资发 挥指导作用。 本发明通过计算机模拟股票市场状况和开放型证券投资基金在不同市场状况下 的运营表现，从而对基金进行业绩评价和评级，改变单纯依靠历史数据的基金业绩评价现 状，综合反映基金的运营投资能力，并使基金业绩预测有了更具说服力的方法和依据。
具体实施例方式本发明通过如下方法来实现对基金的业绩评价和评级
(1)数据提取 选取待研究基金的一定时段内对分红派息等进行调整后的累计净值收益率、证监 会行业指数数据以及基金投资行业分布和资产配置情况。 基金投资行业分布指基金在季度业绩报告中报告的股票投资在证监会二十三个 行业上市公司中的行业投资比例。 资产配置情况指基金在季度业绩报告中报告的基金投资和持有股票、债券和现金 的比例。
(2)参数估计 深沪两地股票市场的股指收益率分布均呈现"尖峰厚尾"反正态特征，L即lace 分布比正态分布拟合效率明显提高。本发明即假定证监会行业指数收益率符合非对称 L即lace分布。 L即lace分布最早是由著名数学家L即lace于1774年发现的，当时他注意到用样 本中位数作为位置参数的极大似然估计，其分布具有如下形式 = |eXp(-V^l^) 非对称L即lace分布是传统的L即lace分布的推广，其定义如下
A: 1 1 yt/(x|jA，cr，_p)--exp{—-/[…]+ —/[xg])—|x —〃|}
al-/ a 其中"p2 +(1-p)2 ii是位置参数，o是标准差。p是形状参数，介于0和l之间，控制着偏度和峰度， P的不同取值使得偏度为正或负。 由于SAS软件无法直接对非对称L即lace分布进行模拟，因此需要进行一定的数 据处理。数据处理的基础就是非对称L即lace可以由指数分布得到 如果；和n是两个独立同分布的随机变量，均服从标准的指数分布f(x)= exp(-x)， x G [O，m )，若令z = (l-p)《-pn，贝Uz □ AL(O， k， p)，其中& =务2 + (1_p)2
也就是具有如下密度函数形式
1 1 A: /(外)=exp《-(^-& > o] + —/[x < o])— I z |}
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对于参数P、p的估计々、》已知并考虑峰度问题时，需要对双参数指数 分布的另外一个参数进行估计设X是一个服从双参数指数分布的随机变量，即 <formula>formula see original document page 5</formula>x>[1i A >0。利用极大似然估计得如下结果
<formula>formula see original document page 5</formula> 则根据Laplace分布的性质，令l和n均服从上述双参数指数分布
<formula>formula see original document page 5</formula>则 Aa，》)，0由》等其他参数决定。 因此，在参数估计完成后，可以利用上述性质，采用蒙特卡罗(Monte-Carlo)方法 模拟产生出服从同一非对称Laplace分布的独立同分布序列。
(3)收益计算与模拟 假设某基金F，其Q。季度报告显示其资产配置为资产净值为M。，其中现金C。，股票 市值S。，债券市值B。，权证市值W。；其行业配置为对A行业持仓市值占基金净资产百分比为 a。，对B行业持仓市值占基金净资产百分比为b。，对C行业持仓市值占基金净资产百分比为 c。……对N行业持仓市值占基金净资产百分比为n。。 到了 季度，该基金定期报告显示其资产配置已经变更为资产净值为Mp其中现 金&，股票市值Sp债券市值B"权证市值W工；其行业配置为对A行业持仓市值占基金净资 产百分比为^，对B行业持仓市值占基金净资产百分比为lv对C行业持仓市值占基金净资 产百分比为q……对N行业持仓市值占基金净资产百分比为rv 对于A、 B、 C……N行业的行业指数而言，在Q。季度报告所公布数据的截止日和Qi
季度报告所公布数据的截止日三个月中，分别有着不同的涨幅和波动幅度。假设这些行业
在收益率上符合非对称Laplace分布，则根据上述行业的历史数据估计相应的参数。拥有
这些参数后可采用蒙特卡罗(Monte-Carlo)方法模拟各行业指数的运行情况。 为了方便起见，认为该基金行业配置变化在两定期报告公布期间线性调整(时间
长度和基金行业调整策略的持续性稳定性保证了这个假设不会过分偏离实际)， 另外，鉴于股票型基金非股票资产的配置比例和收益率都比较低，因此现金的收
益率按照市场基准利率R(固定值)、债券收益率按照上证国债指数区间收益率进行计算。 于是，基金F在两临近定期报告之间的总收益率为<formula>formula see original document page 5</formula>其中，<formula>formula see original document page 5</formula>表示第t天的现金净值，^i则表示第t天现金资产对基
金净值增长率的贡献;<formula>formula see original document page 5</formula>表示第t天的债券净值，^则表示第t天债券资
产对基金净值增长率的贡献； <formula>formula see original document page 5</formula>表示基金在i行业配置的资产占t日基金总资产的百分
to
比，R(i,t)为蒙特卡罗(Monte-Carlo)模拟的该行业的每日增长率。n(i,t)R(i,t)则表示该行业 在当日对基金净值增长率的贡献。 由于R(i, t)是计算机模拟产生，因此，r也将相应产生不同的模拟结果。通过对这些结果分布的研究，可以对不同基金的收益率、风险进行对比和对单独某只基金的后续表 现进行预测。
(4)业绩评价和预测 基于模拟结果，可利用传统方法对基金进行业绩评价。 基金业绩预测使用的公式、程序与前述方法基本相同，在进行预测时，仅需根据个 人预计对将来无风险利率及不同基金的资产配置、实际交易天数、模拟次数等参数进行设 定，并根据期初的基金行业分布、证监会行业指数特征对下一时间区间内基金的运行进行 模拟。模拟时间越短，距离基础数据提取期越近的预测越有效。 例如，可在不改变无风险利率及实际交易天数、模拟次数等参数和假设模拟期间 各基金均不分红、拆分且规模保持不变的情况下，以2007年12月31日及2008年3月31 日基金行业分布数据为基础，通过变更基金的资产配置情况，对其2008年1季度的运营情 况进行模拟。模拟结果同样采用传统方法进行业绩评价即可。
权利要求
一种基于计算机仿真技术的开放型证券投资基金评级方法，其特征在于，运用蒙特卡罗(Monte-Carlo)方法，利用开放型证券投资基金的投资行业分布、资产配置和市场行业指数的历史数据，通过对行业指数的模拟实现对基金业绩的大规模模拟，并将模拟结果用于基金评价、评级和业绩预测，包括，数据提取、参数估计、收益计算与模拟、业绩评价与预测。
2. 根据权利要求1所述的评级方法，其特征在于，所述的数据提取，包括市场行业指数 数据进行参数计算和模拟处理，并取得开放型证券投资基金的业绩模拟数据。
3. 根据权利要求1所述的评级方法，其特征在于，所述的业绩评价及预测，是利用参数 提取得到的业绩模拟数据用于基金业绩评价和评级。
全文摘要
本发明公开了一种基于计算机仿真技术的开放型证券投资基金业绩评价和评级的新方法，主要是基于蒙特卡罗(Monte-Carlo)方法，通过SAS软件程序编程对开放型证券投资基金的投资行业分布、资产配置和市场行业指数进行处理，并进行多次计算机模拟，从而获得基金的季度、年度和更长时间区间的业绩模拟数据。基于上述模拟数据，对基金进行风险-收益评价、投资择时能力评估、风险因素评价和基金业绩的持续性和生存偏差分析，以及基金未来业绩预测与评估。
文档编号G06Q40/00GK101739649SQ200810202589
公开日2010年6月16日 申请日期2008年11月12日 优先权日2008年11月12日
发明者闫景园 申请人:闫景园