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user: 5. 实证分析 5.1. 估计方法及估计检验 面板数据回归对截面与时间同时进行分析，其优点主要在于减少样本差异带来的误差，使分析更精确更具有说服力。首先确定面板数据模型的类型，即进行混合模型、变截距模型和变系数模型三类检验，从而确定并选择最合适的模型。如果选择混合模型，则可直接对数据进行面板回归；若选择了变截距和变系数模型，则该模型应该进一步做固定效应检验和随机效应检验。若该模型为固定效应，则应该选择的估计方法为虚拟变量的最小二乘法；若该模型为随机效应，则应该选择的估计方法为可的广义最小二乘法。表2为模型检验结果，其中S 1 、S 2 和S 3 分别表示变系数模型、变截距模型和混合回归模型的残差平方和；K、T和N分别为非常数项解释变量的个数、样本观测时期数和截面数；F 1 和F 2 则为构造的联合检验F统计量。 其次对模型进行效应检验，主要有Hausman检验方法，检验结果如表3所示。 由表2和表3可知，在面板数据分析部分模型的选择中，对H-M模型和C-L模型的扩展应选用混合数据模型，而对T-M模型则扩展为变截距的固定效应模型。 5.2. 面板数据的回归结果分析 对三个扩展模型的回归结果如表4和表5所示。 由表4的实证结果可知，在基于T-M，H-M和C-L的三个不同扩展模型下，选股能力表示系数 值相较于其他系数都较小，且在T-M、H-M和C-L模型下为负数，但其不显著。表明我国QDII基金的基金经理具不具有选股能力。在T-M模型和H-M模型的扩展形式下，市场超额收益系数 均为正且在1% Table 1 Descriptive statistic of QDII Funds and its performance comparison benchmar 名称 (代码) 基金收益率 季度平均 标准差 市场收益 季度平均指数 标准差 业绩比较标准 华夏全球 (000041) 2.61 1.04 4.04 1.00 MSCI All Country World Index 嘉实海外 (070012) 2.45 1.31 1.60 1.36 MSCI China 亚太优势 (377016) 2.29 1.14 2.50 1.01 MSCI AC Asia Pacific Index ex Japan 工银全球 (486001) 3.78 1.04 2.98 1.26 40% × MSCI China + 60% × MSCI All Country World Index 华宝兴业 (241001) 3.29 1.26 2.88 1.54 MSCI china free Index 海富通海外 (519601) 3.49 1.41 2.04 1.50 MSCI China 交银环球 (519696) 3.52 0.98 4.08 1.35 70% × S&P Global Large Mid Cap Index + 30% × Hang Seng Index 易方达亚洲 (118001) −1.40 1.21 −0.54 0.98 MSCI AC Asia Pacific ex Japan Total Return Index 招商全球资源 (217015) −1.26 0.98 −4.09 1.15 0.25 × MSCI World Energy Index + 0.75 × MSCI World Material Index 工银全球精选 (486002) 1.45 0.91 1.97 1.17 MSCIAll Country World Index 长盛环球行业 (080006) 0.67 0.68 2.47 0.85 MSCI World Large Cap Index 国投新兴 (161210) −0.91 1.10 −1.33 0.93 MSCI Emerging Markets Index 汇添富亚澳精选 (470888) 0.13 0.87 3.24 1.04 60% × MSCI Pacific ex Japan Index + 40% × MSCI China Index 博时大中华 (050015) 1.56 1.09 0.72 0.98 65% × MSCI China + 35% × MSCI AC Asia Pacific ex China 广发亚太 (270023) 2.77 0.87 −0.48 0.95 MSCI AC Asia Pacific ex Japan Total Return Index 建信全球机遇 (539001) 0.83 0.83 3.92 1.01 S&P Global BMI × 70% + S&P BMI China ex-A-B-Shares)×30% 华安香港 (040018) 1.55 1.14 −0.23 1.11 MSCI ZhongHua Index 华泰柏瑞 (460010) −0.91 0.90 0.22 0.96 MSCI AC Asia Pacific ex Japan Total Return Index 表1. 股票型QDII基金及其业绩比较基准描述性统计单位：% Table 2 Model Tes 基础模型 原假设 S 1 S 2 S 3 K T N F 1 或F 2 F值 结论 T-M H 1 1.22 1.30 1.37 3 60 18 1.02 1.23 接受 H 2 1.22 1.30 1.37 3 60 18 1.43 1.21 拒绝 H-M H 1 1.28 1.31 1.39 3 60 18 - 1.23 - H 2 1.28 1.31 1.39 3 60 18 1.00 1.21 接受 C-L H 1 1.07 1.14 1.18 3 60 18 - 1.23 - H 2 1.07 1.14 1.18 3 60 18 1.20 1.21 接受 表2. 模型检验 Table 3 Effect analysi 基础模型 检验方法 H 0 统计量(卡方) 概率 判断H 0 结论 T-M Hausman 应采用个体随机效应回归模型 22.7162 0.0013 拒绝 应采用个体固定效应模型 表3. 效应分析 Table 4 Regression results of panel data analysis for different extended model T-M模型 H-M模型 C-L模型 −0.0620 (−0.0926) −0.0441 (−0.5527) −0.0296 (−0.3000) 0.3362 *** (5.7260) 0.2897 *** (7.0928) 0.3602 *** (5.6905) 0.0726 * (1.5002) 0.0217 ** (2.4590) 0.0078 * (1.5113) 0.1128 * (1.6022) 0.0978 * (1.4984) 0.0763 ** (2.2778) R-squared 0.8526 0.8827 0.7963 Durbin-Watson stat 2.0261 2.0017 2.0329 表4. 不同扩展模型的面板数据回归结果 注：括号中的数值为t值。*、**、***分别表示在10%，5%，1%的显著水平拒绝原假设。 Table 5 Intercept term of individual effect for variable-intercept model of T-M model extensio 基金代码 个体效应 基金代码 个体效应 基金代码 个体效应 基金代码 个体效应 000041 −0.0007 519601 −0.0030 080006 −0.0012 539001 −0.0015 070012 0.0106 519696 −0.0002 161210 −0.0007 040018 −0.0018 377016 −0.0006 118001 −0.0053 470888 −0.0010 460010 −0.0029 486001 −0.0007 217015 −0.0033 050015 −0.0059 − − 241001 −0.0038 486002 −0.0008 270023 −0.0013 − − 表5. T-M模型扩展形式的变截距模型的个体效应截距项 的显著性水平下通过检验，说明了我国QDII基金的业绩会随着市场收益的波动而波动，两者呈显著正相关。此外，在以上两个模型中，择时能力表示系数 都为正，且H-M扩展模型的系数值在90%置信水平下显著，表明我国QDII基金经理具有一定的择时能力，基金经理的择时能力在一定程度上能够有效提高基金的业绩。在C-L模型的扩展形式下，QDII基金的 和 分别为在1%和5%的置信水平下通过检验。此模型下的 表示在市场指数收益率大于0时，基金收益率和业绩比较基准指数收益率的敏感系数， 表示在市场指数收益率小于0时，基金收益率和业绩比较基准指数收益率的敏感系数，当 大于 时，QDII基金经理具有一定择时能力。 此外，在三个扩展模型下，汇率波动率对基金业绩也有显著的影响作用。由表4的 可知，其值分别在5%和10%的显著性水平下通过检验，且三个模型都通过检验。因此，汇率的波动对QDII基金业绩的影响显著为负，且具有说服力。 从表5 T-M模型扩展形式的变截距模型个体效应的截距数据可以发现，各个基金经理的选股能力不一，主要原因是其操作能力和把握时间能力等的不确定性。