基金投資風(fēng)格是指基金在投資組合構(gòu)建的過(guò)程中，根據(jù)市值、市盈率、動(dòng)量效應(yīng)等資產(chǎn)收益率的解釋因素對(duì)基金規(guī)模、管理以及投資對(duì)象進(jìn)行分類(lèi)選擇而產(chǎn)生的差異性。基金由風(fēng)險(xiǎn)與收益的差異性而分為成長(zhǎng)型基金、價(jià)值型基金、平衡型基金、保本型基金和主動(dòng)型基金。據(jù)2012年4月統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可知，成長(zhǎng)型占27．5064％、價(jià)值型占10．8826％，平衡型占9．5116％，這三中占市場(chǎng)的份額超過(guò)50％，具有一定的代表性?，F(xiàn)代金融理論廣泛用穩(wěn)定性衡量金融資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的大小，研究其相關(guān)的影響因素對(duì)資產(chǎn)定價(jià)、資產(chǎn)組合構(gòu)造以及金融風(fēng)險(xiǎn)管理的意義。Engle提出了自回歸條件異方差（ARCH）模型，他發(fā)現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列中比較明顯的變化是可以預(yù)測(cè)的。

而廣義自回歸條件異方差（GARCH）便是Bollerslev對(duì)ARCH的發(fā)展，GARCH模型是ARCH模型族中的一種帶異方差的時(shí)間序列建模的方法。EGARCH（指數(shù)GARCH）模型是由Nel-son提出的，其目的是為了刻畫(huà)條件方差對(duì)市場(chǎng)中正、負(fù)干擾的反應(yīng)的非對(duì)稱(chēng)性，它不僅同GARCH模型一樣能反應(yīng)波動(dòng)集群性，還克服了對(duì)稱(chēng)的條件方差函數(shù)不能夠準(zhǔn)確描述資產(chǎn)收益率波動(dòng)的缺陷。借用現(xiàn)代投資理論中衡量風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)———收益率的方差，可對(duì)證券市場(chǎng)的波動(dòng)性進(jìn)行衡量，方差越大，對(duì)應(yīng)的股票價(jià)格波動(dòng)性就越大。目前國(guó)內(nèi)在基金投資風(fēng)格與證券市場(chǎng)穩(wěn)定之間的關(guān)系方面研究較少，因此筆者主要研究該問(wèn)題。分析框架如下：首先證明出證券市場(chǎng)有杠桿存在，然后建立基金投資風(fēng)格的收益率方差同證券市場(chǎng)的波動(dòng)性之間的關(guān)系，可從數(shù)據(jù)中直觀的看到它們之間的關(guān)系。

1模型設(shè)定和樣本數(shù)據(jù)

1．1模型設(shè)定

EGARCH模型一般模型為：log（h2t）＝α0＋qi=1Σαig（ηt－i）+qi=1Σβjlog（ht－j）（1）其中：g（ηt）＝θηt＋γ｛｜ηt｜－E（｜ηt｜））｝（2）ηt＝at／ht（3）EGARCH模型能刻畫(huà)金融市場(chǎng)中普遍存在的信息不對(duì)稱(chēng)現(xiàn)象（杠桿效應(yīng)）。模型中參數(shù)無(wú)限制，且杠桿效應(yīng)可通過(guò)θ的正負(fù)來(lái)檢驗(yàn)。條件方差h2t被表示成指數(shù)形式，意味著它非負(fù)且杠桿效應(yīng)是指數(shù)型的。α0用來(lái)反映外部沖擊，即反映各種宏觀信息對(duì)股市波動(dòng)的影響，α0值越大表明波動(dòng)性對(duì)市場(chǎng)走勢(shì)變動(dòng)反映較快，反之成立。βj用來(lái)反映股市波動(dòng)自身的記憶性，當(dāng)βj＞1時(shí)，系統(tǒng)本身會(huì)放大前期的波動(dòng)，而βj在0和1之間時(shí)，βj越接近1，說(shuō)明波動(dòng)性削減越慢且將持續(xù)存在。在金融市場(chǎng)中，α0值通常會(huì)小于βj值；兩者之和反映了外來(lái)沖擊對(duì)系統(tǒng)整體波動(dòng)影響的持續(xù)性，通常情況下小于1，當(dāng)兩者之和大于1時(shí)，表示沖擊影響有增強(qiáng)的趨勢(shì)，而兩者之和越接近于1，表明沖擊影響的持續(xù)性越強(qiáng)。若參數(shù)θ為負(fù)數(shù)，且絕對(duì)值在0和1之間，則負(fù)沖擊所引起的波動(dòng)大于相同程度的正沖擊引起的波動(dòng)；若θ為正數(shù)，則相同程度的正沖擊所引起的波動(dòng)更大；若θ為0，則波動(dòng)性對(duì)正負(fù)沖擊的反應(yīng)是對(duì)稱(chēng)的。

1．2樣本數(shù)據(jù)描述

考慮到數(shù)據(jù)的代表性，數(shù)據(jù)選用的是2007年1月4日至2012年4月26日的上證指數(shù)的每日收盤(pán)價(jià)，而對(duì)應(yīng)的時(shí)間點(diǎn)的基金選的是成長(zhǎng)型、價(jià)值型、平衡型基金公布的凈值作為原始的分析數(shù)據(jù)，然后根據(jù)收益率的公式計(jì)算各自的每日收益率，同時(shí)計(jì)算出收益率的方差。選擇成長(zhǎng)型、價(jià)值型、平衡型三種基金為研究對(duì)象，是因?yàn)榇巳N基金的凈值最高，能夠更好地反映基金風(fēng)格對(duì)證券市場(chǎng)的影響。數(shù)據(jù)采用EVIEWS5．1進(jìn)行處理。

2實(shí)證結(jié)果及分析

運(yùn)用EVIEWS5．1進(jìn)行EGARCH（1，1）模型檢驗(yàn)，最終結(jié)果見(jiàn)表1、表2、表3。EGARCH（1，1）模型的參數(shù)均顯著，說(shuō)明序列具有杠桿性結(jié)論，也就說(shuō)明證券市場(chǎng)有很大波動(dòng)性。對(duì)收益率回歸的結(jié)果：r＝0．282r1＋0．146r2＋0．757r3－0．00078t（11．1）（2．24）（26．2）（－4．36）（5）式（5）反映了基金收益率之間的相關(guān)性，其中r為市場(chǎng)平均收益率，r1、r2、r3分別表示成長(zhǎng)型、價(jià)值型、平衡型基金的收益率，而三種類(lèi)型的基金收益率都和市場(chǎng)的平均收益正相關(guān)，都能提高證券市場(chǎng)的收益率。式（5）中三種基金的份額是1：1：1，也就是說(shuō)相同的份額下平衡型基金的收益率對(duì)市場(chǎng)平均收益率的影響最大。另外，r2為0．898，表明離合的優(yōu)度好；Prob（F－statistic）為0，方程通過(guò)顯著性為5％的檢驗(yàn)。var（r）=0.36var（r1）-0.018var（r2）+0.917var（r3）t（12.8）（-3.73）（42.54）（6）式（6）反映了證券市場(chǎng)波動(dòng)性之間的關(guān)系，var（r）反映出市場(chǎng)收益平均波動(dòng)性，var（r1）、var（r2）、var（r3）分別表示成長(zhǎng)型、價(jià)值型、平衡型基金收益的波動(dòng)性，其中成長(zhǎng)型和平衡型基金收益的波動(dòng)和證券市場(chǎng)收益的波動(dòng)性正相關(guān)，而價(jià)值型基金收益的波動(dòng)和整個(gè)市場(chǎng)呈負(fù)相關(guān)，價(jià)值型的投資有利于減小證券市場(chǎng)的波動(dòng)性。

3結(jié)語(yǔ)

基金投資風(fēng)格主要分為風(fēng)險(xiǎn)偏好、風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避和風(fēng)險(xiǎn)中性，在相同份額下，成長(zhǎng)型基金對(duì)證券市場(chǎng)波動(dòng)性影響系數(shù)為0．36，小于平衡性基金的影響系數(shù)（0．917），但由2012年4月統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可知，成長(zhǎng)型基金的份額約為平衡性基金份額的3倍，因此成長(zhǎng)型基金對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)影響最大，因?yàn)槭袌?chǎng)份額最大，可知風(fēng)險(xiǎn)偏好對(duì)基金收益的影響最大。而且成長(zhǎng)型基金與市場(chǎng)波動(dòng)性呈正相關(guān)，意味著其份額的增加會(huì)加大證券市場(chǎng)的波動(dòng)性，而價(jià)值型恰好相反，其增加會(huì)減小市場(chǎng)的波動(dòng)性，平衡型恰好介于兩者之間。