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编者按
随着我国人均可支配收入的不断提高，越来越多的人们加入了投资者阵营。相对于货币、股票、债券，基金以其低门槛、交易便捷、规则简单、收益稳定等优点获得了很多投资者的青睐。那么，投资者该如何选择能为自己创造较高收益的基金产品呢？看基金的历史收益率、最大回撤、重仓配置或是评级？实际上，还有一种信息常常被大家忽视，那就是基金经理信息。这篇文章将阐述一些评价基金经理的方法，旨在为投资者或相关人员提供一种选择基金的新思路。
2020年，我国公募基金产品注册机制的优化将公募基金发行数量推向新高。面对市场上数不胜数的基金产品，投资者常常面临一个问题：如何选择能为自己创造较高收益的基金产品。为了帮助投资者们解决这一问题，许多专门对基金业绩进行评价的机构应运而生，比如国外的晨星评级、理柏评级，以及国内的银河证券、海通证券等。这些评级机构为投资者们提供基金的收益、风险、投资风格等指标，以期将基金分出三六九等。
然而，在我国，基金变换经理的事常常发生。根据万得数据显示，一位经理管理同一只基金的时间平均不超过四年，以华夏成长（000001.OF）为例，它从成立至今就经历了68位经理。这意味着，当诸如晨星等评级机构利用历史收益数据预测基金未来发展时，经理人的离职可能会导致这种预测产生偏差。
实际上，在基金管理的过程中，收益、风险等指标或多或少受到基金经理个人能力及努力程度的影响，基金经理才是业绩的核心。这些事实使得投资者在选择基金时，不仅要盯着基金的收益、风险等指标，还需要关注其经理的信息。基于此， 许多基金交易平台时常会为投资者评选明星经理，国际上称这类基金经理为“热手（Hot hand）”。
这篇文章将从我国基金经理的基本情况入手，为读者简要介绍基金经理评价的方法。同时，我们还在文末提供了一种基于层次分析法（AHP）的基金经理评价方法，旨在为投资者或相关人员提供一种选择基金的新思路。
01
我国基金经理概况
首先，对我国基金经理的重要信息做统计（如表1、图1）（时间截止2021年3月31日），以期让读者了解我国基金经理的基本情况。表1统计了我国现有基金经理的任职年限和学历情况，可以看出，基金管理经验十分丰富者（年限大于10年）占少数，多为“新鲜血液”。同时，本科和博士学历者占少数，大部分经理都是硕士学历。图1则向我们展示了经理们的几何平均年化收益率状况，大多数经理的该项指标为1.52%左右，也有极少数经理存在负的收益率或是远高于同行的正收益率。这些信息告诉我们，我国的基金经理彼此之间有较大差异，投资者在投资时需要对其进行评价，找出适合自己的。
表 1 我国基金经理基本信息统计
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数据来源：wind资讯。
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数据来源：wind资讯。
图 1 我国基金经理几何平均年化收益率信息直方图
02
我国基金经理评价现状
在我国，基金经理评价体系其实已见雏形，比如海通证券、同花顺、万得资讯等机构会对有任职记录的基金经理进行评价排名。海通证券早年会将基金经理以其参评基金类型分为四类：股票型、债券型、货币型和混合型，然后基于三个主要评价指标（净值增长率、风险调整后收益、规模因素）对其进行分别排名。近年海通证券首页对公募基金仅列示了公司评级等，对私募基金则会列示经理评级，详情可见其官方网站(https://fund.htsec.com/#/?redirectUrl=%2FfundEval%2FprivateFundMan&dialog=0.36245545375181853。)
图2为同花顺旗下爱基金网站公布的基金经理信息（仅列示部分），可根据平均年化收益率对其进行排名。Wind资讯的评价也诸如此类，在此不再详述。
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资料来源：http://fund.10jqka.com.cn/datacenter/manager/。
图 2 同花顺基金经理人（部分）排名
目前，我国大多数的基金经理评价体系均利用净值、收益、风险、规模等基金绩效数据体现经理的能力，体现经理自身信息的指标较少。投资者选择基金经理不仅应该看到其历史绩效这类定量指标，还应该看到经理可持续维持优秀绩效的能力。这种可持续性可由经理的多方面信息反映，我们应该充分利用相关工具挖掘这些信息，对基金经理从定性定量多重角度进行综合评价。
03
基金经理评价方法概述
最常见的基金经理人评价方法利用基金经理所管理的基金绩效描述其个人能力，这类指标体系在国内外已然十分成熟：有财务评价（如单位净值、净值收益率等），单个指标评价（如夏普比率、詹森指数、特雷诺指数等），多因素评价（如三因子、四因子等）等。
除此之外，对基金经理评价来说，最重要的是度量其证券选择、择时能力以及可收益持续性等。
证券选择能力及择时能力已有许多相关研究。比如T-M模型（Treynor, Mazuy,1966）[1]、H-M模型（Heriksson，Merton,1981）[2]、C-L模型等（Chang, Lewellen,1984）[3]。这些模型旨在解决一个问题：基金经理有怎样的表现才算具备选股和择时的能力。
要使得历史数据对基金经理的评价发挥作用，需重点考虑可持续性评价。这种可持续性一方面来自于基金本身，一方面来自于经理能力及努力程度。学术界认为，基金的可持续性就好像股票的动量效应，可以保证基金在一段时间内保持原有势头。目前业界广泛应用的Hurst 指数就衡量了这种可持续性（Mandelbrot,1969）[4]。同时，正如前文所述，基金经理的一些特质也维持着这种可持续性，比如从业经验、知识程度、人物秉性等。
近年来，随着机器学习的兴起，出现了一些研究利用人工神经网络（ANN）、随机森林、支持向量机等工具进行基金经理评价(陈军飞，2016)[7]。这类方法技术性要求较高，且解释性较低，在此不再详述。
有许多研究也会利用数理统计方法研究基金经理评价。比如数据包络模型、层次分析法、主成分分析法、聚类分析法等（胡艳,2015）[8]。下文将利用层次分析法给出一个简单的基金经理评价过程，仅供参考。
04
一种简单的基金经理评价方法：
基于层次分析法
本文基于文献[5]，给出评价基金经理的思路为：(1) 挖掘基金经理各项信息，并将其化为一系列定量（或定性）子指标。(2) 利用层次分析法给各个子指标赋予权重。(3) 利用权重将子指标线性加权得到综合指标。下面举例说明这三个步骤。
子指标构建
根据已有数据，选择六项子指标（x1-x6），具体列示如表2：
表 2 基金经理评价子指标选择
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在上述指标中，有定量指标（前四个），有定性指标（后两个）。定量指标可以直接等于标准化后的原始数据。至于定性指标，一方面可以利用一些方法将其转换为定量指标，如，给学历打分，博士打100分，硕士打80分，本科打60分，同行评价也可由获奖次数等指标代替；另一方面也可利用大数据挖掘技术对其进行估计。
权重计算
本文利用层次分析法进行权重计算。层次分析法，简称AHP，是指将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。它是一种层次权重决策分析方法，具体参见[6].
首先需要得到投资者对各个子指标的重要程度偏好。本文的假设如表3：投资者认为对一个基金经理来说，最重要的指标是几何平均年化收益率和同行评价，第二重要的是任职基金数和管理规模，最不重要的是工作年限和学历。
表 3 子指标重要程度
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根据投资者重要度偏好，可以得到判断矩阵如下：
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利用判断矩阵，我们可以运行matlab相关程序得到各个子指标权重为：(0.036, 0.139, 0.139, 0.325, 0.036,0.325)。同时，层次分析法要求通过一致性检验，本例中， CI=0.026, RI=1.240, CR=0.021，通过检验。
综合指标
将上述权重与子指标线性加和，就可以得到评价基金经理的综合指标为：
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随后将各自指标的具体数值代入即可得到一位基金经理的综合得分。这里的例子简化了综合指标的构建过程，仅仅根据权重将各子指标进行了线性加权。事实上，构建综合指标的方法还有很多，比如利用信度函数等[9]。
本文概述了我国基金经理评价现状，并提供了一种基于层次分析法的评价方法，可以在一定程度上为投资者及相关人员提供投资参考。但由于作者知识及本文篇幅有限，在实践中仍存在许多继续优化和完善的地方。
参考文献
[1] Treynor, J., Mazuy, K., 1966,” Can mutual funds outguess the market”, Harvard Business Review 44, 131-136.
[2] Henriksson, R., Merton, R., 1981,“On market timing and investment performance: Statistical procedures for evaluating forecasting skill”, Journal of Business 54,513-533.
[3] Chang E．C., W．G．Lewellen, 1984,”Market Timing and Mutual Fund lnvestment Performance”,Journal of Business 57,154-169.
[4] Mandelbrot B, Wallis J R, Robustness of the rescaled range R/S in the measurement of noncyclic long-run statistical dependence, Water Resources Research 5 (1969) 967–988.
[5] Duan, Xinsheng. Weight the Indices to Measure Performance of PE Fund with the AHP Model[C]. 2011 International Conference on Applied Social Science.
[6] Saaty T L , Kearns K P . Systems Characteristics and The Analytic Hierarchy Process[M]. Elsevier Ltd, 1985.
[7] 陈军飞，张强．基于随机森林－支持向量机的企业债主体信用评级研宄[J]．金融理论与实践，2016，(3)：80-84．
[8] 胡艳. 基于Logistic型超效率DEA方法的基金绩效研宄[J]．经济论坛，2015，(3):83-87．
[9] 段新生. 私募股权基金业绩评价的信度函数模型[J]. 会计之友, 2012, 000(003):125-128.
作者：西安交大金融优化组 夏川
排版：西安交大金融优化组 夏川
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