ParK's 論文后花園

对外经济贸易大学
硕士学位论文
影响开放式基金赎回规模的因素分析
姓名：李聪
申请学位级别：硕士
专业：金融学
指导教师：姜海川
20090501
摘要
自我国开放式基金成立以来，基金份额的持续性大规模赎回是基金管理人所
面临的一个严峻问题。巨额赎回会给开放式基金带来严重的流动性风险，如果现
金不足，基金管理人就只有被迫将资产变现，在此过程中不可避免的要承受流动
性损失，甚至可能导致基金清盘，这已成为了阻碍我国开放式基金健康发展的一
个不可忽视的因素。
由于我国开放式基金成立时间不长，尚属证券市场的新兴事物，在流动性风
险管理方面的理论和经验都还不足。因此，如何研究、防范以及化解由基金投资
者赎回所导致的流动性风险成为了摆在我国开放式基金面前的一项重要的课题。
本文首先研究了开放式基金流动性风险的内涵、形成机制，考虑到我国的实
际情况，又对我国开放式基金流动性风险的特殊性进行了分析。接着，本文着重
对投资者的赎回行为进行了研究，通过主成分分析、因子分析和多元回归分析方
法对影响赎回规模的各因素进行统计分析，判断这些因素的作用以及作用的大
小，并提出控制流动性赎回风险的相关建议与对策，为基金管理人管理流动性风
险提供参考，希望研究成果能对我国开放式基金的发展壮大、相关的政策制定以
及证券市场的稳定发展有所帮助。
关键词：开放式基金，流动性风险，赎回规模，多元回归分析
Abstract
Since the establishment of the first open-ended fund in China，one of the
severe problems facing fund managers is the continuous large-scale redemption
by fund shareholders，which could cause serious liquidity risk to open-ended
funds and，if worse，may result in the liquidation of open-ended funds．This
problem has resulted in great negative influence in the healthy development of
ourcountry’S fund industry．
Because the open—ended fund is still a new financial product in China,fund
manager slack knowledge and experiences regarding liquidity risk management．
Therefore，it is an important as well as urgent task for our fund managers to
analyze,avoid，and solve the liquidity risk caused by shareholders’redemption．
Considering that,the author chooses this topic for thesis with the purpose of
studying the relevant factors that may affect the redemption scale and explain
their economical meanings，hoping it will be helpful to the development of
open-ended fund，the making of relevant policies and the stability of security
markets．
The research of the thesis begins with the conception of open．ended fund’S
liquidity risk．Afterwards，the particularity of our country’S open-ended fund is
analyzed．Next,we use multivariate regression analysis，principal component
analysis and factor analysis to study a shareholder’S redeeming behavior．Finally，
the thesis gives relevant suggestions on the basis of investigating the ways of
solving liquidity risk．With regard to specific methods of study，the thesis uses
theoretical嬲well as empirical analysis with a view of making the study more
valuable．
Keywords：Open-ended fund，Liquidity risk redemption scale，multivariate
regression analysis’
学位论文原创性声明
本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，
独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容
外，本论文不含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品成
果。对本文所涉及的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均已
在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律责任由本
人承担。
特此声明
学位论文作者签名：夕匆隆切彳年J月侈日
学位论文版权使用授权书
本人完全了解对外经济贸易大学关于收集、保存、使用学位
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容用于学术活动。保密的学位论文在解密后遵守此规定。
学位论文作者签名： 导师签名：∥冗7々厂—∥ 沙彳年s其l≥El
呵年丁月J多日
1．1概述
第1章引言
从世界范围来看，全球基金市场上90％以上是开放式基金，开放式基金之所
以能够逐渐替代封闭式基金成为投资基金的主要形式，是与其鲜明的特点、更科
学、更市场化的运作机制分不开的。开放式基金的特点表现在以下几方面：
1)专家理财。
2)组合投资，分散风险。
3)市场选择性强。
4)流动性好、变现率高。
5)信息披露透明度高。
我国开放式基金的发展比较晚。2000年10月，证监会发布《开放式证券投资
基金试点办法》。2001年9月，首只开放式基金一一华安创新开放式基金面世，
由华安基金管理公司负责运作。紧接着，南方稳健成长、华夏成长、国泰金鹰增
长、鹏华行业成长等开放式基金先后面世。随着ETF基金的出现，国内投资市场
对基金的关注也达到了空前的地步。
1．2课题研究的目的和意义
购买开放式基金的投资者可以按照基金净值向基金管理人申购或赎回基金，
所以基金的总规模是随着投资者的申购或赎回而变化的。基金管理人对投资者潜
在的赎回时间和数量难以在事前做出准确的判断，不确定的因素很大。一旦面临
投资者的巨额赎回，开放式基金如果现金不足，就只有被迫将大量资产在短时期
内变现，从而遭受严重的流动性损失。
流动性和可赎回性作为开放式基金鲜明的特征，其特点和影响非常值得我们
仔细分析和认真探讨，这对于防范和化解开放式基金的赎回风险，完善开放式基
金的流动性管理，加快开放式基金的规模化建设将发挥极为重要的关键作用。
因此，我们要研究能影响赎回规模的各个因素，以及分析这些因素之间的关
系，以便更好拟合赎回规模的变化，为基金管理者提供有价值的参考数据。
1．3国内外研究概况
由于开放式基金在国外的发展有较长的历史，因此数据较为齐全，国外的学
者较为注重实证研究，尤其是在探讨投资者申购与赎回的行为方面，有大量的文
献。他们希望寻找出投资者投资开放式基金的行为规律，以便有利于管理其特有
的流动性风险。
Warther(1998)在宏观的层面上研究流动与回报的关系。他集中研究两个问
题：总的流入是否与目前和之后的市场总体价格运动相关；基金投资者是否会根
据市场总体价格运动投入或抽离资金。通过研究发现，宏观层面上的结果与微观
层面上所得的结果之间有很大的不同。总体资金的流入与目前总体价格运动有很
强的相关关系，而且投资者不会执行积极的应对措施。
证据显示：包含在目前资金流动的流入的信息不能被用来预测未来的回报，
因为市场可对目前月份的信息完全反应。没有证据显示，总的基金流动与过去周、
月、季或年的回报成正相关关系，也没有证据支持大多数人的看法，认为投资者
会由于高回报将资金投入到基金中，这与微观研究的结果是相反的。微观研究发
现，回报与随后的基金流动成正相关。实际上，有证据显示，流动与过去的月度
数据反相关。
Warther提出投资者会根据目前市场的表现，将资金投入或者撤出基金业，
他称这种现象为“反馈交易者"假说。这个假设包括三点：第一，资金的流动包
含信息：第二，资金流动对价格产生压力：最后，如果投资者追求收益的话，收
益反过来会对基金的资金流动产生影响。他运用了每月及每周的数据对比进行验
证，但是并没有证实这个假设的准确性。
而Donald L．Santini和Jack W．Aber(1999)则认为Warther只是运用了市场
表现这个变量去解释资金在基金业的流动，并不足以解释，在其建立的模型的基
础之上，他加入了利率水平和个人可支配收入这两个变量，发现能够提高模型的
拟和度，更好的解释资金的流动方向。
Vikram Nanda，M．P．Narayanam，VincentA．Warther(2000)在假设投资者
是风险中性的情况下，构建一个开放式基金的内生机制模型，试图说明在一个资
金充裕的竞争性市场上，开放式基金管理费率的确定、基金经理人的收益以及基
金的规模都是相互作用、内生决定的。并从收益与成本的新角度对开放式基金和
封闭式基金进行了比较说明。
由此可见，外国文献注重实证研究，主要运用数据直接得出结论，由现象到
结论。但是外国文献并没有解释其中影响投资者投资决策的机制，缺乏透彻的论
述。
2
随着我国引入开放式基金这个新的金融产品，我国学者对此也进行了多方面
的研究。
萧端(2002)阐述了开放式基金购赎自由的特性，要求基金资产保持充分的流
动性：拥有充足的现金流，满足支付需要：或保证资产及时变现，弥补资金之不
足。但在实际运作中，种种原因使得基金流动性欠佳，“支付”与“变现’’常常
互相影响一支付不足导致被迫变现，大量变现导致股价下跌，大额赎回导致更大
的支付缺口。因此，基金经理常常面对两大流动性风险：一是所持有资产在变现
过程中由于价格的不确定性带来的损失；二是现金不足，难以满足投资人的赎回
需要。
顾子明(2003)在《分红有助缓解赎回压力吗?》中提到，基金的分红对投资
者的赎回行为有影响。我国投资者在进行开放式基金投资时，具有明显的处置效
应，基金净值一旦上升，投资获利时，投资者往往倾向于赎回基金份额，以期锁
定到手利润，“落袋为安”。适当增加分红可以使投资者实现收益，同时降低基
金净值，减轻赎回压力。
刘晖，李岩(2004)在《对开放式基金赎回研究》中提出，目前在我国持有开
放式基金大部分资产的是机构投资者，而不是个人投资者，而且各家基金管理公
司在进行市场营销时，大都把最主要的目标市场定位在机构客户上。由于机构资
金在很大程度上具有间歇性的特征，只是把开放式基金作为短期资金的存放方
式，”且在年终结算时出于资金回笼的压力或会计核算的需要而进行赎回，从而导
致开放式基金经常面临很大的赎回压力。
1．4课题的主要研究工作
投资者赎回行为是一个复杂的过程，受多重因素的影响。既受到宏观因素，
如股票市场大盘走势的影响，也受到微观因素，如基金风格、业绩等的影响，同
时又和投资者的投资理念、心理因素等密切相关。
要防范开放式基金的流动性风险，首先，我们必须对基金投资者的赎回行为
进行分析，尽可能对投资者潜在的赎回时间和数量进行准确的预测，然后才能制
定出有效的资产安排或主动负债决策，以满足投资者的赎回需求。
本文通过主成分和因子分析来对开放式基金各基本面的情况进行分析，减少
变量矩阵维数，筛选出主成分。接着，根据不同基金类型建立多元线形回归模型，
对投资者的赎回规模变化进行拟合，分析究竟是哪些因素影响了开放式基金赎回
的规模。
3
第2章开放式基金流动性赎回风险
2．1流动性赎回风险的含义
开放式基金的流动性赎回风险是指，由于赎回机制的存在，使得开放式基金
面临着因不确定的持续或巨额赎回导致降低规模效应、影响公司正常运营，或急
于变现资产而使基金资产遭受不确定损失，甚至无法满足赎回要求进而导致更大
的挤兑乃至清盘的风险。
开放式基金的流动性赎回风险不同于一般资产所面临的流动性风险。基金管
理人为了获取高收益会较多地持有股票等流动性风险高的资产，可能会造成债
券、现金等低流动性风险资产不足以应付投资人的赎回要求，导致赎回风险增加。
这时基金管理人可能不得不增持债券、现金，甚至变现一部分资产以减少赎回风
险。
2．2流动性赎回风险的影晌
当出现流动性不足时，基金经理被迫出售一些流动性较低、高收益的资产，
这将会导致股价下跌，使基金遭受损失，而基金净值缩水又会诱发新的赎回申请，
形成恶性循环。
不能及时满足投资者的赎回要求，还会导致支付风险，使基金管理人的资信
度降低，进而在投资者中引起更多不安与猜测，流动性赎回风险会因信用基础丧
失而呈加速上升之势，以致引发基金持有者则蜂拥而至进行“挤兑”，这样越是
挤兑，新增申购者就越少，净现金流入就越少，基金管理人兑付就越是困难，从
而形成“马太效应"。
从理论上说开放式基金可以无限期存在，但实际上其存续期限与基金业绩息
息相关。如果开放式基金的经营业绩很差，投资者要求赎回自己的投资，造成基
金规模逐渐萎缩，基金就有可能被清盘，基金存续期也有可能就此结束。
2．3我国开放式基金流动性赎回风险的特殊性
我国开放式基金流动性风险的特殊性是：我国证券市场仍然处于发展阶段，
在法律法规建设、市场环境、市场监管、交易方式以及投资者投资理念等许多方
面还不成熟。因而，和国外成熟市场上的开放式基金相比，我国的开放式基金流
动性风险具有和现时状况相关的特殊性。
4
我国开放式基金投资环境的局限性导致潜在的流动性风险很高。与国外成熟
的金融市场相比较，我国证券市场的总体规模偏小、投资品种不多。此外，目前
我国金融市场上可供交易的金融工具不多，主要有：国债、金融债、商品期货、
股票、基金等lO余种，品种远不及欧美发达金融市场。由此可见，我国金融市场
投资渠道相对狭窄，加上总体规模偏小，容易导致投资方向相对集中，开放式基
金潜在的流动性风险很高。
相关法规对开放式基金投资的约束和上市公司素质的现实情况导致我国开
放式基金流动性风险高于成熟市场。按照我国《证券投资基金管理暂行办法》的
规定：开放式基金投资于股票，债券的比例不得低于其资产总值的80％：投资于国
债的比例不得低于其资产净值的20％；持有一家上市公司的股票不得超过其资产
净值的10％1同一基金管理人管理的所有基金持有一家公司发行证券总和不得超
过该证券的10％等。国债是仅次于现金的流动性资产，其流动性很高，流动性管
理的重点就是股票的投资组合问题。目前股票市场上市公司素质普遍不高、优质
蓝筹股稀缺，难免会出现众家基金同时重仓持有共同基金资产，占共同基金全部
资产的46％。但是，目前在我国持有开放式基金大部分资产的是机构投资者，而
不是个人投资者。而且各家基金管理公司在进行市场营销时，大都把最主要的目
标市场定位在机构客户上。由于机构资金在很大程度上具有间歇性的特征，只是
把开放式基金作为短期资金的存放方式，且在年终结算时出于资金回笼的压力或
会计核算的需要而进行赎回，从而导致开放式基金经常面临很大的赎回压力。
5
第3章开放式基金投资者赎回行为分析
3．1投资者赎回开放式基金的动机分析
投资者在赎回基金份额时，不同的投资者赎回的原因是不一样的，而相同的
投资者在不同时间赎回的原因也有所不同。投资者赎回的原因主要可分为以下三
类：
l、被动性赎回
被动性赎回是指投资者在日常经营或生活中遇到了困难，流动性不足，被迫
将持有的开放式基金份额赎回以获得现金，以应付流动性需要。这类投资者的赎
回是被迫的，是因为自身的流动性问题被迫赎回基金份额以获取现金来满足在其
他方面的资金需要。
2、主动性赎回
这类投资者的赎回决策是建立在对市场走势、自身的投资组合状况以及所投
资基金的基本面情况等进行分析之后的基础上的，是投资者在进行分析判断后的
主动性决策。
3、从众式赎回
这类投资者在某只基金出现了大规模赎回后，会产生恐慌心理，为了避免损
失，加入到赎回的行列中，这类似银行的“挤兑’’或股票交易中的“羊群效应"。
3．2开放式基金基本面情况与投资者赎回行为的关系
与基金基本面相关的因素包括基金业绩、基金类型和投资策略、基金分红和
费率结构等。
3．2．1基金业绩
基金业绩投资者十分关注的一个指标，也是评价基金经营管理水平的重要指
标。投资者投资于开放式基金后，一方面如果觉得投资效果不满意或投资效果低
于预期，就会做出赎回决策，转而投资于其他资产或其他开放式基金；另一方面，
如果基金业绩良好，达到了投资者的期望值后，投资者也有可能进行赎回，目的
是“落袋为安”或进行波段操作。在基金市场比较发达、投资者投资理念比较成
熟的国家如美国，基金业绩和赎回规模呈负相关。
6
3．2．2基金类型
基金类型，反映了基金取得收益的不同模式，也反映了基金投资所承受的不
同风险。开放式基金主要分为以下四种类型：
股票基金：只投资于股票市场
债券基金：只投资于债券市场
配置型：主要投资于股票、债券以及货币市场工具的基金
指数基金：以特定的指数为对象的基金
按照风险划分是从高到低。从收益来讲，收益最大的是股票基金，债券基金
相对较低。
3．2．3基金收费模式
开放式基金的费用包括两大类，一是由基金投资人直接负担的费用，二是基
金运营费用。前者包括申(认)购费、赎回费、转换费、红利转投资费等，后者包
括管理费、托管费和其他费用。过高的费率会使基金的净赎回压力加大。
3．2．4基金分红
基金的分红对投资者的赎回行为也有影响。基金增加分红，在一定程度上可
以降低赎回压力，具体表现在以下方面：首先，由于投资者从基金分得的红利可’
以免交所得税，开放式基金对分红也免收手续费，此举可满足一部分投资者的不
定期现金需要，从而减少了投资者的短期赎回压力。其次，分红可满足的投资者
“落袋为安"的心理。我国投资者在进行开放式基金投资时，具有明显的处置效
应，基金净值一旦上升，投资获利时，投资者往往倾向于赎回基金份额，以期锁
定到手利润，“落袋为安"。适当增加分红可以使投资者实现收益，同时降低基
金净值，减轻赎回压力。
7
第4章课题涉及的多元统计分析方法
4．1多元线性回归分析
1、回归模型的定义
通过实验测得含有P个自变量Xl，X2，X3，⋯，Xp及一个因变量Y的n个观察
对象，利用最小二乘法原理，我们就可以建立一个多元线性回归模型：
Y‘=B 0+B lXl+B 2X2+⋯+B pXp。(4．1)
其中B 0为截距，6 l，B 2⋯B P称为偏回归系数。
模型也可记为Y=X B+￡，其中
Y=
YI
●●●
●●●
y。
．X=
￡为随机误差，
1
XIl x12
1 X2I X投
_￡乏
常假定e’N
，∥=
§、
屈
⋯
p。
占l
占2
●●●
占^
相关系数R2=U／Q，R越大表示Y与X关系越密切，通常R大于0．8才认为相
关关系成立；
F=(U／k)／(Q／(n—m-1))，可以证明F’F(k，n—m-1)， (4．2)
这是用来检验Y是否与X存在线性关系的统计量。
2、回归模型建立的步骤
第一步：求回归系数‘
常用最小二乘估计的方法求解待定系数B。和偏回归系数B。、B：⋯⋯B P。
第二步：回归方程的检验
由样本计算得到的回归方程是总体回归的估计。多元回归方程有没有意义需
要作假设检验，采用的是方差分析。
第三步：偏回归系数的检验
在线性回归模型中，每个自变量X对随机变数Y的影响作用是不一样的，有
的系数B很大，有的系数很小。于是我们有必要从模型中剔除那些次要的，只保
留那些起重要作用的自变数，建立起更为简便的回归方程，利于实际工作。
某个因子Xi对Y的作用不显著，是指原假设H0：B 1--0不否定。在不要求求
解F值的情况下，我们可以用回归系数B的置信区间直接检验因子是否显著。当
在alpha水平下的置信区间包含零点时，不否定HO，认为因子是不显著的；反
之，否定H0认为因子是显著的。若从线性回归方程中剔除某个不显著因子，需
重新建立线性回归方程，对其回归系数再逐个进行显著性检验，剔除不显著的回
8
●J
七
I
．
‰k～h上矿2
¨
¨
¨
"O
归因子，建立回归方程，直到余下的回归因子都为显著的为止。
这种包含对Y影响显著的自变量，不包含对Y影响不显著自变量的方程，我
们称之为最优回归方程。
3、回归模型中的共线性问题
当自变量均为随机变量时，他们高度相关，即如果存在不全为0的P+1个数
cO，C1．⋯··cp，使得cO+cl*xil+⋯⋯cp*xip≈O
式中i=l，2-．'n (4．3)
则自变量间存在共线性的问题。
多元线性回归模型的一个基本假设，就是要求设计矩阵X中的列向量之间线
性无关。但在研究经济问题，涉及到的自变量较多的时候，一般很难找到一组自
变量，它们之间互不相关，而且它们又都对因变量有显著影响。因此，这多个影
响因素之间大都具有一定的相关性，而当相关性较强的时候，那么就违背了多元
线性回归模型设计矩阵的基本要求。
本文所选取的自变量较多，如果出现多重共线性问题。这种现象会给多重回
归带来很大麻烦，其参数估计自然极不稳定，甚至参数值可大可小，可正可负，
其意义无法解释：有时，参数估计值的标准差很大，以致该参数估计值的统计
学意义受到怀疑。
因此，在建立回归方程的过程中有必要可以通过计算相关系数矩阵来观察各
因素之间的相关程度，从而判断各因素间是否存在高度的相关性。然后对自变量
进行筛选，挑选出若干个与因变量作用较大的变量，剔除那些对因变量没有多大
影响的变量，从而建立一个较理想的回归方程。
4．2用主成分分析法解决模型中的共线性问题
主成分分析是由Pearson于1901年提出，再由Hotelling于1993年加以发展的
一种统计方法。所谓主成分分析是寻找多指标体系Xj(j=l，2，．．，P)的线性组合，
它们一方面要能保有原来多指标体系的信息含量(即有代表性)，而且主成分间信
息也不能重叠，更重要的是能以“少数”几个主成分代替原来“多个’’指标。实
际上就是将多个实测变量转换为少数几个不相关的综合指标的多元统计分析方
法。
4．2．1主成份分析的数学原理
从“点集"的角度来讲，在有P(≥2)个变量的P维空间中，抽取了n个点(即
n个观察对象)，通过坐标的正交旋转即可把这些点“近似地”在较低维空间中表
9
现出来。显然，在新的坐标系中不同的坐标轴方向，点的变异往往不同，变异越
大，其反映的原始数据信息就越多。这样，按变异由大到小排列出的各个新坐标
轴方向就代表了所需要的一组主成分。具体用数学模型来讲，就是寻找正交变换
阵U，构造出
Y=UX (4．4)
并使得在这样的正交变换中，满足方差的大小顺序排列是
y(K)≥y(E)≥y(匕)≥⋯≥矿(匕)，且x，匕，⋯，匕彼此独立。有此得到的K，
艺，⋯，艺便分别定义为变量X的第一，第二，⋯，第P主成分。显然，有P个原
始变量，相应的就应该有P个主成分，但往往只有前面的m个主成分具有实际的解
释意义。
公式(4．4)中的x为原始变量向量，即x=(五，五，⋯，‘)’；Y为主成分向
量，即】，=(I，E，⋯，‘)’；正交矩阵u的形式为
U=
U。Uz⋯UP
％，％：⋯％p
U p～U∥’U叩
公式(4．4)等价于下面的公式(4．5)。
X=U-墨+U：置+⋯+阢，一，
艺=％·五+％：以+¨叶％P一， (4．5)
‘=UplXl+【，p2x2+⋯+u彤■，
理论上可以证明：主成分X，E，⋯，匕的方差丑，五，-．-，乃是原始变量x的
协方差矩阵V(X)(变量标准化后的协方差矩阵就是相关系数矩阵R)的特征值：
而u的第j行向量就是对应于乃(j=1，2，⋯，p)的单位特征矩阵。
4．2．2确定主成分的贡献率以及主成分的个数
1、主成分的贡献率
第i个主成分提取的信息占全部P个变量总信息的比，称为该主成分的贡献
率，以仇表示，即
lO
仍：五／圭五(f：1，2，⋯p) (4．6)
显然有Σ协=l，即全部主成分对x“总方差"的贡献率为loo％。仇越大，表
iffil
明相应的主成分Z反映X的总信息(即“总方差”)就越多，其“综合”X的能力
也就越强。
2、累积贡献率
把前m个主成分的贡献率由大到小累加起来，就得到这m个主成分的累积贡献
率Σ雕。
Σ。=Σ磊／Σ名(4．7)
i=1 iffil
它反映了这m个主成分K，K，⋯，Y．x寸x“总方差"的累积贡献。Σ。越
大，表明前n价主成分地方差占全部总方差的比率越大，反映X的总信息就越多。
当Σ一接近于l时，表明前m个主成分已基本上综合了原指标x的总信息，此时剩
余的p—I价主成分久可以省略。
3、主成分个数m的确定
在主成分分析中，究竟取前多少个主成分为好?到目前为止，尚没有一个统
一的客观标准。不过，根据以往的经验，一般可有如下两种方法来确定主成分的
个数m：
(1)确定某个m使得Σ。>75％；
(2)取m为相关阵R的所有的特征值中大于或近似于1的个数。
4．3用因子分析法增强对各主成分的解释力度
有时，虽然我们对原始数据经过了主成分分析，但各主成分的经济含义还有
待进一步考究。这时，为了更好的了解各主成分的意义，我们还需要在主成分分
析的基础上，进行因子分析。
因子分析的基本思想：通过变量的相关系数矩阵内部结构的研究，找出能够
控制所有变量的少数几个随机变量的少数几个随机变量去描述多个变量之间的
相关关系，但在这里，这少数几个随机变量是不可观测的，通常称为因子。然后
根据相关性的大小把变量分组，只得同组内的变量之间相关性较高，但不同组的
变量相关性较低。
4．3．1因子分析的数学原理
x=(五，x：，⋯，XP)’为观察到的随机向量，尸=(E⋯．，C)是不可观测的向量。
五=口llE+⋯+al。L+q
工2=a21E+⋯+a2mC+s2
xp=aplE+⋯+口朋‘+占，
即X=AF+占
geec=(c,，．．．，q)’称作误差或特殊因子，满足假设：
朋≤p，c。v(F，占)=¨，V缸F)=L，Var(s)=diag(trl2,'",crP趴。
称疗为第f个公共因子，aiyNN=[-载荷。
4．3．2因子载荷估计方法
(4．8)
+这是常用的主成分法，设随机向量x=(五，五，⋯，巧)’的协方差为z， Σ的
特征值为A≥五之⋯，以≥o，其相应的特征向量为(el，e2⋯．ep)(标准正交基)
则：
Y．=Udia文),a，⋯，旯p妙’=pΣ槲=(再l，．一，再P)(瓜’，⋯，乃p’)’
(4．9)
当公共因子F／有P个时，特殊因子为0，X=AF，A为因子载荷阵。此时，
D(X)=var(AF)=A var(F)A．-AA’
Σ=朋’，A=(尻1，屈2⋯以动)， (4．10)
A为第j列因子载荷为第J个主成分巧与√：石的乘积。
当最后p—m个特征根很小时，去掉∥丽坍+1，．．⋯，厮，．．⋯， 此时，
4=(再l，．一，再。．
Σ=Σ，+州’=(尻l，．．．．扛品聊)(√瓦l’，．．．．西孔mI)’+diag(or}，．．∥；)(4．11)
12
另外，当Σ未知时，用样本协方差s代替Σ，或样本相关阵R代替
勋≥觅2，．．．之晃p为样本相关阵R的特征根，相应的标准正交化特征向量为
凸，昆，．．．易。设删≤p，则因子载荷阵的估计为受：(日{，)即
彳=(尿l’．．．，瓜。) (4．12)
4．3．3因子旋转
建立因子分析数学模型的目的不仅是为了找出公共因子，更重要的是要知道
每个公共因子的意义，以便对实际问题进行分析。如果每个公共因子的涵义不清，
不便于对实际背景进行解释，这时根据因子载荷阵的不唯一性，可对因子载荷阵
实行旋转，即用一个正交阵右乘使旋转后的因子载荷阵结构简化，便于对公共因
子进行解释。所谓结构简化就是使每个变量仅在一个公共因子上有较大的载荷，
而在其余公共因子上的载荷比较小。这种变换因子载荷的方法称为因子旋转。
因子旋转有方差最大正交旋转和斜交旋转，此处只介绍方差最大正交旋转。
先考虑两个因子的平面正交旋转，设因子载荷矩阵为：
A= r=rk?sins；C—OsSl：9) 9 伞{
r为正交矩阵。记B=AF
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一部分主要与第二因子有关，这也就是要求(6三，⋯，6；t)，(6之，⋯，6p2：)这两组数据
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这里取磅是为了消除符号不同的影响，除以砰是为了消除各个变量对公共因子
依赖程度不同的影响。现在要求总的方差达到最大，即要求使G=V1+V2达到最
大值，于是考虑G对矽的导数，求出最大值。
如果公共因子多于2个，我们可以逐次对每2个进行上述的旋转，当公共因
子数m>2时，可以每次取2个，全部配对旋转，旋转时总是对A阵中第口列、∥
列两列进行，此时公式(术)中只需将巧l专aja，aj2一巧∥就行了。因此共需进
行次旋转，但是旋转完毕后，并不能认为就已经达到目的，还可以重新开始，进
行第二轮蠢次配对旋转。依次进行，可以是总的方差越来越大，直到收敛到某
一极限。
4．3．4因子得分
在公因子模型中的假设意味着这些公因子一般地都是可观测变量的非线性
组合。事实上，既使数据包含全部观测总体的量度，你也不能计算这些观测在公
因子上的得分。虽然这些公因子的得分不能直接计算，但它们可用各种不同方法
来估计。但请注意，因子得分的计算并不是通常意义下的参数估计，而是对不可
观测的随机向量F值的估计。
估计因子得分的常用方法有加权最dx--乘法和回归法。用不同的方法导出的
因子得分一般是不相同的。因子得分不确定性的问题使得一些研究因子分析的学
者推荐几种产生的成分可近似地认为是公因子的方法。因为这些成分定义为可观
测变量的线性组合，故它们是可计算的。
14
第5章多元统计分析的实验过程
5．1通过主成分分析和因子分析判断影响赎回规模的主要因素
本文重点讨论与基金基本面情况相关的因素包括基金业绩，基金类型、基金
入市时间、投资策略、基金分红和费率结构对赎回规模可能产生的影响，并用多
元统计分析中主成分分析、因子分析和多元回归分析来具体判断他们各自的作
用。
本文数据来自和讯基金网站，共选取了176支开放式基金，每支基金取了13
个指标数据，这些指标分别代表了基金成立时间(年)、托管费率、最大认购费率、
最大申购费率、最大赎回费率、期间分红次数、期间累计分红(元)、基金资产
净值(亿)、累计净值增长率、规模变动率、较成立日规模变动率、本期净收益(亿)
和资产净值增长率。
5．1．1主成份分析实验过程
我们先用主成分分析来初步解释模型中各主成分的意义。
、j在SAS软件中输入数据后，用SAS中的PROC PRINCO～LD语句对数据进行主成
分分析。
实验结果给出了各变量的简单统计量，变量的相关阵，其特征值和特征向量。
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由相关矩阵可以看出各变量之间有较强的相关性，可以进行主成分分析。第
一主成分贡献率只有20．88％，前两个主成分累计贡献率达到37．98％，前三个主
成分累计贡献率已达到49．13％，前四个主成分累计贡献率达到58．58％，前五个主
成分累计贡献率达到67．21％，且前五个主成分的特征值均大于1。
16
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按照缺省的选择因子个数的准则HINEIGEN，取大于1的特征值所对应的主成
份。第一主成分的计算系数大部分都是正数，所以它是基金业绩的一个加权平均。
第二主成分在基金所花费用和资产净增长率上有较大的负系数，所以代表了投资
基金成本与收益的一种对比。第三，四，五主成分的系数差别较大，其意义不易
解释。
二也
思。
因此，我们决定对以上数据再进行因子分析，进一步阐释各主因子的经济含
5．1．2因子分析实验过程
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17
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数的平方都比较大，所以我们可以认为四个公因子可以很好地解释原始变量中的
信息。
第一主成分(因子)在除了基金赎回规模两个变量之外上都有正的载荷，且
在四项基金费用方面都有较大的载荷，所以我们认为它较好的解释了基金收取费
用的信息。第二主成分在基金收取的费用上有大的负载荷，而在基金规模和分红
方面有较大的正载荷，我们认为它表明了基金成本和投资者的对比关系。第三个
主成分在基金发行时间，赎回费用，分红情况上有较大的负载荷，而在基金规模，
托管费，资产收益增长率方面有较大的正载荷，我们还不能完全解释它所反映的
经济信息。第四个主成分在累计净值增长率，本期净收益和资产净值增长率方面
都有较大的正载荷，主要解释了基金业绩表现，资产收益率，累计净增长。
这时，我们发现，每个因子的系数(载荷)没有很明显的差别，所以不好命名。
因此为了对因子进行命名，可以进行旋转，使系数向0和l两极分化。
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D．11878
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-0．22G74
—0．01474
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0．02180
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-0．01231
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0．64120
-0．07416
0．07574
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v-r|ante Expllined bi,Etch Factor EIImlnatt I鸭Other F-etors
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我们在上面的PROC FACTOR语句中再加上一个ROTATE=PROMAX旋转选项，这
样将在得到主因子分析后先产生方差最大正交预旋转(VARIMAX)然后进行斜交
旋转，因子旋转后我们发现第三个主成分在基金发行时间上有较大的正载荷，我
们认为第三个主成分反映了基金发行时间。
综上，我们得出结论：第一主成分解释了基金收取费用的信息，第二主成分
反映了基金的规模和分红情况，第三主成分反映了基金发行的时间，第四主成分
反映了基金的业绩表现。
5．2引入基金类型变量，进一步分析影响赎回规模的因素
通过上述实验，我们对开放式基金大盘基本面各因素之间的关系，以及这些
因素对基金赎回规模变化的影响有了初步的了解，对各主成份的经济意义也有了
较为科学的解释。
现在，我们引入新的变量，即基金类型。假设我国投资者在进行赎回决策时，
不同的基金类型会影响他们的赎回行为。
在实验中，我们可以通过假设检验，分析回归方程的合理性跟科学性，用逐
步回归法剔除不显著的因子，保留显著因子。
5．2．1设立虚拟变量，建立回归模型
R=13 O+13 lXl+13 2X2+B 3X3+B 4X4+§5X5+13 6X6+13 7X7+13 8X8 (3．8)
式中各变量代表意义如下：
R：净赎回比例=(基金期末规模一基金期初规模)／基金期初规模，代表的是负
赎回规模的变化。
Xl：基金净值增长率=(基金期末净值一基金期初净值)／基金期初净值
由于基金净值增长率最能反映基金的业绩，盈利水平，所以我们以这个变量
代表其他反映基金业绩的变量，建立回归模型，使模型更具代表意义
·X2：基金分红数=基金在计算期内分红数(单位：元／每百份基金份额)
X3：基金发行时间长短(年)
X4：平均收费比率与各收费比率正相关，因此我们取平均值
X5，X6，X7，X8是虚拟变量，代表基金类型，我们建立虚拟变量的意义是希望
通过此方法来分析各类型基金分别和赎回规模变化之间的关系，我们预测，不同
的基金类型对赎回的影响和反应是不一样的。
X5=l，如果基金为配置型基金
X6=l，如果基金为债券型基金
X7=l，如果基金为指数型基金
X8=l，如果基金为股票型基金
X5=O，如果基金非配置型基金
X6=O，如果基金为非债券型基金
X7=O，如果基金为非指数型基金
X8=O，如果基金为非股票型基金
5．2．2 MATLAB实验过程
Matlab指令为[b，bint，r，rint，stats]=regress(Y，X，alpha)
其中Y，X是数据矩阵；alpha是显著性水平，缺省时为O．05；b是参数B的
估计值；bint是B的置信区间；r是残差；rint是r置信度为1-alpha的置信
区间：stats中依次含有四个检验回归模型的统计量(因版本不同，可能含有
三个)stats(1)为相关系数R2；stats(2)为F的值；stats(3)为与F对应的概
率值p；stats(4)为剩余方差s2。
l、确定回归系数8，确定回归方程
R=O一2．4453X1+6．3086X2-2．9261X3-217．9935X4+251．0038X5+1 17．1798X6+
102．2603X7+326．2576X8
2、确定置信区间
B intl=
0 O
-6．2640 1．3735
一1．9169 14．5341
—29．1976 23．3454
—353．0010 -82．9861
80．2433 421．7644
—17．9362 252．2959
-63．9669 268．4876
154．5237 497．9914
statl=
1．Oe+004木
0．0000 0．0003 0．0000 4．9634
d=
Columns l through 7
0 1．5885 2．2789 0．0481 1．0000 -0．0000 -0．0000
Columns 8 through 9
—0．0000 -0．0000
若回归系数的置信区间均包含零点，则相对应的X不是显著因子。
然而，用置信区间包含零点来决定回归变量显著与否并不科学，原模型中截
距为0，这是不符合事实的。应通过假设检验中t统计量或F统计量的P值，来
决定X的取舍。因此，我们还需要运用其他方法来进行假设检验。
5．2．3用SAS软件进行假设检验
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1．谨
以上是运用SAS中的SAS-REG程序生成的统计分析结果。
第一部分是对模型作方差分析，结果F=2．71，P=O．0078<0．05，说明模型有
统计学意义。
第二部分为一些描述性统计量：Root MSE为误差均方的平方根，也称剩余标
准差；Dependent Mean为因变量的均值：Coff Var为因变量的变异系数；R-Square
为决定系数，或称相关指数，即相关系数的平方和；Adj R-Sq为校正决定系数。
R—Square=0．1 150：Adj R—Sq=0．0726。
第三部分为回归方程的参数估计和总体参数为O的t检验结果。因为模型有
意义，我们求得回归系数，对应的回归方程为：
R=88．97934-2．24226X1+7．10597X2—0．59604X3—207．0881 1X4+137．90326X5+
14．581 18X6-1 14．67905X7+226．78421X8
由结果可知，X1虽不显著，但13 1<0仍说明好业绩有促使赎回的作用；13 2>0
则说明多分红有抑制赎回的作用；13 3<0说明时间长的基金赎回量也大一些；
B 4<0且显著，说明基金收费的费率对基金赎回规模的影响非常大，基金收费高，
赎回的越多。B 5>0，B 6>0，B 8>0说明配置型，债券型基金和股票型基金赎回
的规模有递减的趋势。而13 7<0且显著，说明指数型基金赎回规模有递增的趋势。
嗽勃瓣畸，叶凇啪¨m獬秘“詹o-：石舟国席晰●纵溅燃黼跚洲徽洲獬蝴群；‘协翳终瓣嚣张％蜒传鹞扮铬鳙蜡钎撤撇馓撤凇嗽撇掰搿，¨址蛹m¨似：耋嗽埘搬缁埘鼢瓒铷燃粥～一d口砖磁壕时够
5．3逐步回归法求解最优回归方程
逐步回归法：
从第一个自变量开始，视自变量对Y作用的显著程度，从大到小地依次逐个
引入回归方程。当引入的自变量由于后面变量的引入而变得不显著时，要将其剔
除掉。引入一个自变量或从回归方程中剔除一个自变量，为逐步回归的一步。这
个过程反复进行，直至既无不显著的变量从回归方程中剔除，又无显著变量可引
入回归方程时为止。
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O．0123
0287
0499
0814
0929
1052
11．2752
9．2733
S．3314
5．1598
4．8379
．14
．8B
．90
．17
．a4
248
5lO
lS2
42B
29l
通过逐步回归分析可知：P值均小于O．05，说明模型有统计学意义。
27
根据回归步骤：第一步，MOVE X8 IN，第二步，MOVE X4 IN，第三步，MOVE X5
IN，第四步，MOVE X2 IN，第五步，MOVE Xl IN。
对应的回归方程：R=100．94772—2．55473XI+6．27084X2—203．90258X4+
1 32．75006X5+208．53625X8
5．4实验结果分析
l、从回归结果中可以看出，开放式基金业绩(净值增长率)对基金赎回规模
有显著的影响。一般认为在我国，基金业绩越好，投资者倾向于获取即时收益，
赎回压力会越大。开放式基金业绩(净值增长率)对基金赎回规模的影响应该根据
不同类型的基金来分析。就这一点，此回归模型还有它相应的局限性，有待进一
步改善。
2、基金分红对投资者赎回规模虽然没有显著影响，但回归系数为正数，说
明多分红有抑制赎回的作用。
现阶段，我国投资者的短线思维还比较严重，取得盈利后倾向于立刻赎回。
分红作为一种方式正好可以满足投资者的这种心理，抑止他们的赎回冲动。分红
越多，赎回规模增长的越慢，或者负增长，使投资者实现收益，同时降低基金净
值，减轻赎回压力。
3、基金发行时间的长短，并不是显著影响开放式基金赎回规模的因素。
基金成立时间的初步回归系数为-0．59604，小于零。这说明成立时间的长短，
与开放式基金赎回数量成正比。由于现在随着新兴产业和新进上市基金的快速发
展，投资者倾向于把资金从基金发行时间长的基金转而投向这些新兴行业的基
金。
4、基金收费比率对赎回规模有显著影响，系数均为负，说明基金费用越高，
赎回比例越大。现在投资者倾向于理性投资，他们不光关注于基金的业绩，还关
注投资的成本，成本越高，投资者会进行相应的赎回，转而投资费率较低，受益
相当的基金。
5、基金类型变量中只有X5和X8的系数是显著的，且为正，X6和X7的系数不
显著。这说明我国投资者在进行赎回决策时对债券型基金和股票型基金有明确的
区分。这是因为我国债券型和股票型基金在投资风格上差异很明显，投资者可以
加以识别。股票型基金和配置型基金收益较大，相应风险也较大。股票型基金在
2006年3，4季度比债券型基金的赎回倾向低，净赎回比例两个季度平均低16％，
这反映了2006年股票市场非常火暴的特点，牛市吸引了大批投资者继续持有基
金，不赎回，谋求更多的收益。
5．5对以上多元统计分析方法的补充说明
可以看出，因子分析和主成分分析都依赖于原始变量，也只能反映原始变量
的信息。所以原始变量的选择很重要。
另外，如果原始变量都本质上独立，那么降维就可能失败，这是因为很难把
很多独立变量用少数综合的变量概括。数据越相关，降维效果就越好。
在用因子得分进行排序时要特别小心，特别是对于敏感问题。由于原始变量
不同，因子的选取不同，排序可以很不一样。
在建立回归方程时，要遵循一个原则，即衡量回归方程的标准“少而精"，
具体地说：既要尽可能地提高拟合的精度，又要尽可能地使模型简单。这就需要
有一个量化的标准来衡量所得模型的“优一与“劣"。
目前，常的衡量方程好坏的标准有如下几个：
l、决定系数R2(复相关系数的平方)
R2=卜SS残／SS总=SS模／ss总， ，
它表示在因变量y的总变异中可由回归方程所解释部分的比例。
O<R2≤1，越接近于1，说明回归方程效果越好。
2、校正的决定系数Adj R2
复相关系数是随方程中的变量个数增加而增加的，即使自变量对Y无显著性
意义，为了克服这一缺点，对它进行校正：
Adj R2=卜MS残／MS总，
O<AdjR2≤l，越接近于l，说明回归方程效果越好。
从分析结果中我们可以看出，调整决定系数(adj-R*R)的值均不大，表明模
型中各变量解释基金赎回比例变化的能力有限，还存在一些其他对基金赎回规模
有影响的因素。由于中国开放式基金成立时间较短，尚无法做时间序列分析，只
有做横截面分析，所以无法表现出大盘走势对基金赎回规模变化的影响。另外因
为数据原因，投资者构成情况、基金品牌效应等因素也未能收入模型，模型解释
力度还有待加强。
第6章有效控制开放式基金流动性风险的措施建议
根据前面对我国开放式基金赎回规模变化影响因素的分析，我们现提出几点
控制流动性赎回风险的建议与对策。
l、流动性资产管理。主动的争取资金来源，减轻开放式基金运作时所遭受
的赎回压力。进行现金需求预测，调整现金存量。
2、与银行建立合作关系。由于开放式基金所特有的流动性风险，保持有较
好的融资渠道相当重要。而银行也需要优质的客户资源，因此基金管理公司可与
基金托管行建立合作关系，可以在遭受流动性风险的时候融入较低利率的资金。
3、建立起优秀的基金管理团队。管理人应该努力提高经营管理能力和水平，
走上全球资本市场的舞台组建国际化的证券投资组合，学习国际领先的管理方
法，运用符合我国国情的创新手段，推动我国开放式基金不断稳步发展壮大，并
对我国的金融市场的稳定和发展做出贡献。
4、提出改进费率结构，吸引更多的投资者投资开放式基金，并进行长期投
资， 以利于基金规模的稳定，方便基金的资本运作。
5、加强客户管理。开放式基金的申购赎回制度决定了投资者的行为对基金
的运作有重大的影响。应通过各种手段，及时了解市场上投资者的动向，对投资
者的申购赎回需求做出预测。
6、完善国内的资本市场体系。提出建立做市商制度和提高基金短期的融资
能力以缓解开放式基金的流动性风险，并且呼吁推出期货或期权等金融衍生工具
供开放式基金规避证券市场上的系统性风险。
7、建立公平、全面的基金评估体系
应建立来自于第三方的、独立的评级机构，对开放式基金的投资政策、投资
目标、投资组合、投资质量、基金管理人管理水平和基金经营业绩等内容进行综
合评价。
我们相信随着我国市场各类主体行为的日益规范，各种法律法规的日趋完
善，市场投资理念的日臻成熟，开放式基金流动性赎回风险将得到更有效的管理。
随着未来资本市场的进一步开放，我国开放式基金将步入与国际接轨的全新时
代，开放式基金对我国资本市场、货币市场的影响也将越来越大。
30
参考文献
一、中文部分
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Journal of Financial Economics 39(1995)，209-235
附录A SAS主成分分析和因子分析程序
DATA FUND；
INPUT成立时间(年) 托管费率％ 最大认购费率％ 最大申购费率％ 最大赎回费
率％期间分红次数期间累计分红(元)基金资产净值(亿)累计净值增长率％规模变动率
％ 较成立日规模变动率％本期净收益资产净值增长率％；
CARDS；
0．3 1 1．8 0．S O O 23．8l
0．3 l 1．5 0．5 0 O 19．94
O．2 0．8 1 1．2 1 0．4 29．24
0．3 1-2 1．5 0．5 7 3．08 48．28
0．3 2 2 0．5 4 2．07 71．39
0．3 l 1．5 0．S O O 8．17
0。2 0．8 1 0．2 0 0 0．12
0．3 l 1．2 0．2 O 0 1．53
O。3 1．2 1．5 0．5 O O 5．23
0．2 l 1．5 1．8 0 0 3．46
0。2 0．8 1．2 1．8 O 0 19．36
0．3 1．2 1．2 0．5 O 0 22．05
0．2 1-2 0．9 0 0 0 9．24
0．3 l 0．5 0．5 O O 16．48
0．3 1．2 1．5 0．5 l O．8 22．6l
0-3 l 1．5 0．8 1 15．2 19．99
O．2 l l。5 0．5 2 26．1 16．42
0．3 1．2 1．5 0．5 l 13．3 32．1
0．2 O 0 0 2 0．05 20．5l
0-3 1．2 1．5 1 0 0 20．74
O．3 2 2 O．8 l 4．2 22．02
0．3 1 1 0．5 2 9．1 14．48
0．3 l 1．5 0．S O 0 24．16
013 l 1．5 0．5 0 0 60．36
0．2 l 1．5 0．S l O．5 3．76
0．3 1 1．5 0．5 O 0 41．86
O．2 l 1．2 2 O O 3．75
0．1 0 0 0 4 0．08 8．39
0．3 l 1．5 O．5 1 10 4．69
O．3 l 1．5 0．5 1 14．2 5．05
0．2 1 1．5 0．3 1 0．21 7．26
0．3 1 1．5 0．5 l 4 5．62
0．3 1 1．5 0．5 l 1．6 94．47
0．3 l 1．5 0．3 O O 24．65
32
32．9 585．97
50．73 4．59
2．87 130．S3
30．61 1l-S6
29．26 -19．44
24．13 8．52
0．8722．45
24．69 23．S9
34．7 9．18
14．05 -13．7
12．54 -24．01
23．09 ·9．59
37．6 -30．1S
24．19 11．62
29．77 -1．45
10．89 265。93
31．62 -52．01
29．7 7．7
0。3 686．9
28。9 -36。55
25．96 331．32
17．61 1119
24．06 —7．97
24．04 -55．66
9．36 141．49
33．55 0．98
9．1S -12．87
0．41 —27．23
23 26．3
31．1 1547
1．93 80．46
21．7 ·5．04
28．08 一14．52
26．15 -28．98
179．93 1．17 10
-52．07 3．4 11
-56．82 2．66 11
00．64 3．15 11
337．4 1．57 11
-81．14 3．66 132
13．23 0．06 11
48．6S 0．79 112
-75．95 2．21 128
-69．78 0．62 32
-53．82 0．63 12
-79。96 1 5．35 112
—88．24 4。16 121
60．18 7．14 125
28．45 1．98 40
8．37 9．76 101
-91．95 5．69 121
-34．17 12．25 114
107．79 1．63 2
-70．96 1．88 32
325．95 1．63 38
349．32 9．2 126
4．23 9．73 115
98．36 7．82 102
37．57 0．31 27
-76．18 16．21 131
-80．73 0．51 27
-170．56 0．24 1．2
-90．38 5．29 8S
64．97 3．84 110
-31．9 0．33 6．3
-86．53 2．91 129
484．2l 1．51 151
76．5 2．82 39
6
3
S
4
1
S
4
4
3
3
l
6
5
3
1
5
4
3
2
1
l
5
4
4
4
3
3
1
5
5
4
3
3
O
0．3
0．3
0．1
0．3
0。3
O．2
0．2
0．3
0-3
0．2
0．3
0．3
0．3
0．3
0．2
0．3
0．3
0．3
0．2
0．2
0．3
0．1
0．3
0．2
0．2
0．3
0．3
0．1
0。2
0．2
0．3
0。3
0．3
0．3
0．3
0．3
0．1
0．3
0．3
0．1
0。3
0．1
2．5
0．3
0 59．67 20．95 10．22 317．3q 1．55
8．24 l 5．28 26．96 123．36 -2．63 4．3
0 3．06 25．91 46．56 -88．89 0．12
0 149．94 24．31 q3。55 69．18 13．29
1．4 38．6 32．67 42。69 9．89 13．1
0 20．9 33．62 一16．38 —80．99 955
0．05 5．58 0．26 1337．6 1209．08 0．59
1．2 133．56 35．57 54．86 -49。52 13．47
1．2 73．92 32．23 -l 1．72 ．95．7l 4．69
6．72 1．9 14．76 422．44 -81．65 0．79
12 6．04 25．02 764．86 26．87 4．65
0 25．82 31．2 53．81 —93．1q 1．51
3 lO．82 35．61—9．82—91．38 8．87
lO．7 1．9 33．64 178．58 ·84．99 1．99
1．5 4．66 9．67 4．32 -78．29 0．46
1．7 35．29 21．11 73．56 56。39 6．65
0 145．78 35．22 -51．9l 34l。06 5．72
0 58．74 35．25 —39．7 168．3S 5．15
0 0．33 1-38 150．7S -81．32 0．05
0 1．64 28．22 507．3 107．82 1．52
12．8 6．46 38．04 758．69 10．64 4．04
9．89 5．8 36．58 1547．7 514．77 1．62
“．5 9．71 19．67 68．88 缶2．5 6．59
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“．1 5．88 15．8 38．1l -82-3q 4．39
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．o 3．46 37．69．3日。88 -34。88 2．43 92
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l 86．06 10．41-44．S7 —67．03 3．37 33
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O 5．65 26．鞠47．43 —27．62 3．∞ 164
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O 23．t4 24．87 11．25 -65．12 12．06 118
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PROC PRINCOMP OUT=CRIMCOMP；
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1
1
附录B SAS多元线性回归分析程序
DATA FUND；
INPUT Y xl—x8：
CARDS：
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MODEL Y=XI-X8：
RUN：
MODEL Y=X1_。X8／SELECTICN=STEPWISE；
RUN：
附录C MATLAB多元线性回归分析主程序
[bl，bintl，rl，rintl，statl]=regress(y，X)： ％计算y关于X的回归系数的估
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致谢
在对外经济贸易大学国际金融专业2年的研究生学习是我人生当中最重要的
一段历程，而本文则是本人在这2年学习生涯的一个总结。当我放下手里一挥沉
甸甸的资料，毕业论文终于定稿的时候，心里真是感慨万千。
本人能够顺利完成本论文的写作，首先要感谢我的导师姜海川老师，无论是
从文章的选题、构思，还是论文的修改、撰写等全过程，都离不开姜老师的悉心
指导和帮助。在论文研究过程中，他以渊博的知识和丰富的实践经验给予了我很
多重要的启示。他言传身教，不仅使我在学术研究方面受益匪浅，在为人方面，
也让我获益良多。在此，谨向姜海川老师致以深深的敬意和感谢。
我还要特别感谢对外经济贸易大学国际经济贸易学院金融学的任课老师，他
们勤劳工作和孜孜不倦的教导精神鼓舞着我，使我的理论水平和实际工作能力都
得到了较大的提高，使我能顺利完成学业。
同时，我也要感谢同寝室的同学在本论文酝酿、开题、写作等阶段给予我的
启发和帮助，为我的毕业论文提出了许多中肯的意见，从他们的身上，我不仅学
到了很多有用的知识，而且通过与他们的相处，增长了见识，拓宽了视野。
最后，我还想衷心地感谢参与此次论文评阅的答辩组各位尊敬的老师，谢谢
您们1
42
李聪
2009年5月
个人简历在读期间发表的学术论文与研究成果
个人简历：
李聪，女，1985年8月21日生。
2007年7月毕业于华中科技大学大学数学系，获理学学士学位。
2007年9月进入对外经济贸易大学攻读国际金融专业硕士研究生学位。
已通过CFA二级考试以及证券从业人员资格考试。
已发表的学术论文与研究成果：
研究生科研项目经历
起止时间：2007年12月至2008年04月
项目名称：对制约我国农村信用社健康发展因素的思考
项目级别：学校级
项目内容简述：项目旨在探讨农村信用社在改革中遇到的困难和问题，分析影响
其健康发展的因素，并对于应如何处理这些问题提出几点建议
个人职责：文献调研(国内相关法律、政策、改革思路研究、市场现状评估等)；
对考察结果进行诊断分析
项目成果：获得对外经济贸易大学研究生科研项目论文优秀奖
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