追踪市场指数的投资组合策略与实证检验

陈倩+邵宏伟+吕瑞雪

【摘要】指数化投资作为一种被动的投资策略，于1999年引入中国证券市场后得到迅猛发展。本文以传统的指数化投资方式为基础，以沪深300指数为例构建投资组合。本文首先按照沪深300指数的编制原则选取标的股票，以小样本的投资组合对成分股进行模拟跟踪，并以1000万初始资金进行资产配置，最后与实际的沪深300指数进行相关性检验的回归分析以验证投资组合的有效性。

【关键词】指数化投资 投资组合 资产配置 相关性检验

一、引言

指数化投资是一种试图完全复制某一证券价格，以追求组合收益率与指数收益率之间的跟蹤误差最小化为业绩评价标准的指数。自20世纪90年代以来，华尔街大多数股票基金管理人的业绩都低于同期市场指数的表现，因此，以复制市场指数走势为核心思想的指数基金在全球范围内迅速发展壮大，并对传统的证券投资思维形成巨大的冲击与挑战。

我国的指数化投资出现较晚但发展迅猛。运用更少的资金成本对股票投资组合进行合理选择以达到跟踪市场模拟指数化投资的方式是本文的主要思想。因此，本文将以沪深300指数为研究对象，对传统的指数化投资方法进行实证研究。

二、投资组合设计

（一）标的股票的选取

1.沪深300指数及选股标准。沪深300指数是反映沪深两个市场整体走势的“晴雨表”。指数样本选自沪深市场的成分股。该指数采取派氏加权的方式为编制标准，即报告期指数=（报告期成份股的调整市值/基日成份股的调整市值）*1000。

因此，本文通过小样本来追踪沪深300股指的波动范围和收益状况，并且以更小的资金量按照各样本股票的权重进行合理的资产配置。此外为了解决样本的波动问题，样本股票选取是按各个行业股票的市值占比作为依据选取排名前20支左右的股票进行组合构建和拟合分析。

2.投资组合样本选取。样本股票以20只为基础，按照300只成分股在各行业中公司数目所占的比例进行分配并取整，得到对应的24只股票并确定资产组合中的各行业股票数目。然后以2016年数据为基础，以公司总市值占比越高越优先选入的原则进行选股，直至选满24只为止。投资组合中股票及代码分别为中国平安（601318）、兴业银行（601166）、民生银行（600016）、万科A（000002）、招商银行（600036）、贵州茅台（600519）、中国建筑（601668）、格力电器（000651）、伊利股份（600887）、中国中车（601766）、长江电力（600900）、上汽集团（600104）、中国重工（001989）、京东方A（000725）、五粮液（000858）、恒瑞医药（600276）、中国联通（600050）、中国石化（600028）、东方财富（300059）、苏宁云商（002024）、海虹控股（000503）、东方明珠（600637）、小商品城（600415）、中国宝安（000009）。

最后，通过对比沪深300指数中各行业的成分股市值占比，以及选入股票的各行业市值占比，发现二者在各行业的大致分布上是没有较大偏差，样本股票选取合理。

（二）基础数据

本文以5年为时间跨度，选取各样本公司2012～2016年24只股票的周收盘价作为价格进行分析。

（三）投资组合的资产配置

为了观察组合的收益率变动是否与标的指数收益率变动大致符合，需要进一步市场检验。首先，对投资组合进行资产配置，若初始投资为1000万，则按照投资组合中样本股票市值占比为权重，进行资金分配。其次，以2012年1月6日个股收盘价为基础，计算出投资组合中个股投资股数。其中，由于股票交易以1手为单位，因此将计算出的个股股数取整百进行投资。结果如下表所示：

最后，根据投资组合资产配置结果，计算投资组合在2012年1月6日至2016年12月28日期间的各周市值数据，并以此为基础计算投资组合的收益率变动情况。

三、指数化

为了更加直观地反映投资组合与沪深300指数的拟合程度，将投资组合进行指数化设计。在根据基础数据推算出资产组合内24家公司在5年内的总市值变化、流通市值变化以及进行资产配置后的组合市值变化，计算出各指数，并以图示的方法将三者与沪深300标的指数进行对比，借以大致看出模拟效果。其中，指数的计算方法为：（每日的市值/基期市值）*乘数因子（基期为2012年1月6日，乘数因子取值2300）。从图中可以看出，投资组合指数化后走势与标的指数走势基本一致。

四、相关性检验与回归分析

为了更进一步的分析拟合效果，本文对数据特征进行了统计。以投资组合市值波动率为因变量，以标的指数市值波动率作为自变量，并取对数分别通过EViews软件进行了回归分析。

因此，算数收益率的回归结果为：

Y=1.0057x+0.0011

（43.11213 1.389794）

R2=0.8802，F=1858.656，P=0

对数收益率回归结果为：

Y=1.0065x+0.0010

（42.98613 1.268483）

R2=0.8796，F=1847.808，P=0

从回归结果可以看出，P值小于显著性水平0.05，R2系数较大，t统计量和F统计量也较大，说明模型的回归效果显著，拟合程度高。资产组合中的24只股票很好的拟合了沪深300指数的走势，贝塔值近似于1，资产组合的收益和风险较好追踪了标的指数。

五、结论

随着我国资本市场逐步市场化，这种追随市场的投资方式在一定程度上是一种良好的投资策略。本文建立了能够较好地模拟市场走势的小样本投资组合，如果投资者要对沪深300指数进行指数化投资，不需要投资于所有的300只样本股，只需要投资于样本股票即可，这样能够有效地分配有限资金。此外，相较于股市的高频交易，这一投资策略一方面降低了交易成本，另一方面，对于短期或长期的投机行为而言，也显著地降低了投资风险。这种以简单的方式做一名市场的追随者并获取适当的收益、规避非系统性风险是一种很好的投资技巧。

作者简介：陈倩（1994-），女，汉族，河北邢台人，就读于河北金融学院，研究方向：金融监管；邵宏伟（1994-），女，满族，河北秦皇岛人，就读于河北金融学院，研究方向：投资理财；吕瑞雪（1993-），女，汉族，安徽阜阳人，就读于河北金融学院，研究方向：金融监管。endprint