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user: 2. 数据 2.1. 私募证券投资基金样本数据 由于私募证券投资基金产品通常采用数据“主动”报备的方式，这就导致了基金产品信息披露不规范，而且数据提供商在收集整理过程中也容易出现数据不一致问题。鉴于此，本研究采用上海交通大学中国私募证券投资研究中心(CHFRC)的研究数据库来获得高质量的私募证券投资基金产品数据，特别是存续期较长的私募证券投资基金产品样本。该数据库整合了万得信息有限公司(上海)、融智投资顾问有限公司(深圳)、朝阳永续科技有限公司(上海)和大智慧科技有限公司(上海)四个主流数据服务商提供的私募证券投资基金产品的业绩数据，并针对基金净值缺失或错误以及分类错误等情况，研究中心通过一系列数据清洗工作提高数据质量。在此基础上，研究中心进一步研发出基于私募证券投资基金产品的基金策略数据库，涵盖股票、固定收益以及管理期货等私募基金产品在内共18种交易策略。表1报告了在2011/01/01至2018/10/31样本期内，各主要交易策略类型的私募证券投资基金产品数量统计。由表1可见，不同策略类型的有效产品数量(如存续期高于6个月)差异很大，且数据质量较好(如存续期大于36个月)的私募证券投资基金产品样本占比不高，仅达到22.05%。更重要地，表1显示当前国内私募证券投资基金产品仍然以股票多头策略为主，其在存续期高于6和36个月的基金样本中占比分别为81.96%和86.62%，远高于其他策略的样本数量。因此，本文将研究对象聚焦于采用股票多头策略的私募证券投资基金产品，从而避免由于其他类型样本基金数量偏少而导致统计分析可靠性问题。 Table 1 Sample statistics of private equity funds with investment strategie 策略类型 策略说明 产品数量 (超过6个月存续期) 产品数量 (超过36个月存续期) 股票多头 股票多头组合，没有任何做空或对冲 6476 1472 股票定向增发 参与股票定向增发，持有到期解禁后退出 158 15 股票套利 以股票ETF套利或分级基金套利为主 101 19 股票市场中性 建立股票多头组合，并用股指期货对冲市场 (沪深300/中证500)风险敞口 302 75 股票多策略 多个股票投资策略混合 183 26 债券多头 挑选并买入利率债或信用债组合，信用债大部分持有到期 125 20 管理期货 通过各种方法交易期货，包括股指期货和商品期货 381 49 宏观对冲 通过对宏观趋势的判断选择不同资产和策略实现收益 86 23 组合基金 以私募证券投资基金产品为投资标的 89 6 表1. 不同私募证券投资基金策略的样本量统计 进一步地，表2报告了存续期超过36个月的1472个股票多头类私募证券投资基金产品的描述统计。这些私募证券投资基金样本的业绩具有如下特征。首先，年化对数收益平均达到4.7%左右，但收益分布较宽，最好和最差的基金收益差距很大。其次，风险水平高，年化波动率平均超过20%，而且标准差较小，说明大部分基金的收益波动都比较高。因此基金风险调整后的收益(即夏普比率)不高，只有0.04，其标准差为0.48，说明绝大部分基金样本的夏普比率都小于1。最后，以月度收益计算的最大回撤0.17左右，中位数为0.15，均小于年化波动率。 Table 2 Descriptive statistics of performance of private equity fund 指标 平均值 中位数 最大值 最小值 标准差 年化收益 0.0470 0.0534 0.6407 −0.5254 0.1028 波动率 0.2295 0.2164 0.7518 0.0203 0.0846 夏普比率 0.0433 0.0658 2.3470 −1.9543 0.4810 最大回撤 0.1749 0.1541 0.9306 0 0.1594 表2. 私募证券投资基金产品业绩的描述统计 2.2. 因子类型与构造 为避免选取大量无效因子，本文归纳前述文献中相关研究所用到的有效因子，选取4大类因子，分别是资产风格因子、流动性因子、情绪因子、以及宏观因子。由于所研究对象是股票多头策略私募证券投资基金，因此资产风格因子中只选取了Fung和Hsieh (2004) [ 4 ] 中解释股票类对冲基金的因子(即市场因子和规模因子)。流动性因子采用经典的Pastor和Stambaugh (2003) [ 5 ] 定义的流动性因子。情绪因子则按照胡昌生和池阳春(2012) [ 9 ] 的分析结果，选取换手率、股票新开户数、封闭基金折价率和消费者信心指数，同时增加融资融券余额作为补充。宏观因子在国外研究中证明有效的因子包括信用风险溢价、通货膨胀率、股息率、波动率指数(VIX)、整体资金流等5个指标，由于中国波动率指数和中国私募证券投资基金的资金流动数据不可获取，本文主要采用前面3个指标作为宏观因子。同时，本文还增加了代表货币政策的广义货币M2供应量，以及代表经济增长的工业增加值两个指标作为宏观因子。表3报告了本文采用各类因子的构建方法及数据来源。 Table 3 Factor types and definition 因子类型 因子 计算方法 数据来源 资产风格 HS300全收益指数 沪深300全收益指数取log变化率 Wind 规模因子 Fama-French三因子中Size因子 CSMAR 流动性 流动性风险 Pastor-Stambaugh整体流动风险测度 CSMAR 情绪 封闭基金折价 取封闭式基金按成交额加权折价率 Wind 上证换手率 取上证换手率 Wind 新增开户数 取新增开户数量log变化率 Wind 消费者信心指数(CCI) 取CCI的log变化率 Wind 融资融券余额 取融资融券余额log变化率 Wind 宏观 信用风险(信用利差) 基于AAA信用债和AA信用债价格指数计算 Wind 居民消费价格指数CPI 取CPI环比log变化率 Wind HS300股息率 沪深300股息收益率 Wind 广义货币M2 取M2供应量环比log变化率 Wind 工业增加值 取同比log变化率 Wind 表3. 因子类型及来源说明 部分因子计算方法说明如下： 2.2.1. Log变化率 考虑时间序列平稳性以及量纲等问题，将指数及实值统计量类数据取Log (对数)变化率作为指标。回报率/变化率的计算公式如下： log ( r e t t ) = log ( r e t t ) = log ( x t x t − 1 ) (1) 其中，x t 和x t −1 分别表示相应变量在t和t−1时刻的状态值。 2.2.2. 信用风险指标 本文采用中短期不同等级的信用利差指标衡量信用违约风险溢价，即计算中债企业债AAA财富指数(CB_Index AAA ) (1~3年)的Log回报率与中债企业债AA财富指数(CB_Index AA ) (1~3年)的Log回报率的差值。其计算公式为： C s p r d t = log ( C B I n d e x t A A C B I n d e x t − 1 A A ) − log ( C B I n d e x t A A A C B I n d e x t − 1 A A A ) (2) 2.2.3. 封闭基金折价指标 取2011年1月起封闭式基金数据，取折价率在−50%到+50%之间的基金产品以排除错误数据和特殊情况，并依月末当日成交量作为权后重计算封闭基金折价率。 C e f d i s r a t e = ∑ 1 n v o l u m e n * d i s c o u n t r a t e n t o t a l v o l u m e (3) 其中volume为基金在月末日的成交量，discountrate为其折价率，totalvolume为样本封闭式基金的当天总成交量。 2.2.4. Pastor-Stambaugh流动性指标 根据Pastor和Stambaugh (2003) [ 5 ] 提出的整体流动性风险测度计算。其公式为： r i ， d + 1 ， t e = a i ， t + b i ， t r i ， d ， t + c i ， t s i g n ( r i ， d ， t e ) v i ， d ， t + є i ， d + 1 ， t (4) 其中 r i ， d ， t 是股票i在t月d日的回报， r i ， d ， t e 是 r i ， d ， t 减去依市值加权后的市场投资组合回报的超额部分， v i ， d ， t 是股票i在t月d日的交易额。而 c i ， t 为所要估计的流动性风险指标。本文中使用的为月频的全市场流动性风险指标，其为个股流动性风险均值。 2.2.5. 新开户数量变化率 取新开证券账户数量与存量的比值，即： (5) 其中 x t − 1 为截止至 t − 1 时刻的账户总开户数量， Δ x t 为t时刻新开户数量。表4报告了各因子在2011年1月1日至2018年10月31日的描述性统计量。 Table 4 Descriptive statistics of factor 因子 均值 标准差 偏度 峰度 最小值 最大值 HS300全收益指数 0.0018 0.0677 −0.0190 2.2313 −0.2362 0.2296 规模因子 0.0060 0.0553 0.0950 5.7531 −0.2354 0.2417 流动性风险 −0.5049 0.6644 −0.1930 2.6340 −2.8674 1.8099 封闭基金折价 0.0048 0.0108 2.0737 5.9155 −0.0176 0.0508 上证换手率 0.0057 0.0043 2.5391 6.5775 0.0019 0.0243 新增开户数 0.0106 0.0121 3.1922 12.4007 0.0017 0.0721 消费者信心指数 0.0018 0.0243 0.0463 0.2891 −0.0531 0.0773 融资融券余额 0.0436 0.1051 −1.0039 4.0152 −0.4259 0.2908 信用利差 0.0004 0.0013 −0.2456 2.0296 −0.0036 0.0048 居民消费价格指数CPI 0.0019 0.0049 0.4654 0.6943 −0.0111 0.0159 HS300股息率 0.0019 0.0031 2.0132 3.1963 0.0000 0.0138 广义货币M2 0.0096 0.0101 0.4882 0.2650 −0.0128 0.0367 工业增加值 0.0802 0.0318 0.6022 1.7909 −0.0214 0.1931 表4. 因子统计描述 表5报告了各因子之间相关性系数统计。可以看出，这些因子之间的相关性普遍较低，大部分相关系数在零左右，相关系数高于0.5的只有两对因子。新增开户数与上证换手率之间相关性最高，达到0.75；其次是HS300全收益指数与融资融券余额之间，相关性系数为0.58。因此线性回归分析中的共线性问题基本可以忽略。