2010年第 2期
(总第 198期)
厦门大学学报(哲学社会科学版)
JOURNAL OF XIAMEN UNIVE~ITY(Arts&SociM Sciences)
No．2 2O1O
General Sedal No．198
我国基金风格投资的积极风险补偿研究
郑 鸣，李思哲
(厦门大学 金融系，福建 厦门 361005)
摘 要：面对风格迥异的证券投资基金，投资者如何权衡风险与收益从而作 出正确的投资决
策，是投资理论研究的一个重要问题。以2002至2008年沪深主动管理型股票基金为样本，分别采
用 Sharpe与 Fama—French三因素等模型对基金风格、积极风险和投资绩效进行归类和估计，结果
表明：(1)风格越是偏向小盘、成长，基金的积极风险越大，但此类风格的股票基金对积极风险的补
偿 比率却相对较低，而偏 向大、中盘价值或成长风格的股票基金却能够获得相对较高的积极风险
补偿；(2)与无风格的股票基金相 比，严格执行风格投资的股票基金可获得更高的积极风险补偿 ，
这说明风格投资能够为投资者创造额外收益。
关键词 ：股票基金 ；投资风格 ；积极风险；投资绩效
中图分类号： 33．48 文献标识码：A 文章编号：0438—04~(2010)02一O029—08
前 言
投资风格作为基金管理公司细分市场的营销手段，是基金产品差异化的集中体现，它为投资者
提供了多样化的风险和收益选择。面对风格迥异的证券投资基金，投资者如何权衡风险与收益从
而作出正确的投资决策，是投资理论与实践颇为关心的一个问题。尽管从整体而言，积极管理型股
票基金都难以战胜市场基准(Gmber，1996；Carhart，1997)，但是某些特定风格的基金却可以更容易地
为投资者创造正的超额收益。例如，Chen et a1．(2002)发现美国成长型股票基金的绝对绩效比价值
型股票基金平均每年可高出 1．7个百分点，而 Stotz(2007)对德国主动管理型股票基金投资绩效的
考察也发现，偏向于小盘成长且具有趋势交易风格的股票基金一般能够获得正的超额收益。国内
方面，孙文祥(20o3)对我国封闭式基金在 1999年至2001年的投资风格与绩效进行考察，发现平衡
型基金的业绩优于成长型和价值型基金。由此可见，基金的投资风格一定程度上可决定投资的业
绩表现，投资者对基金风格的选择尤为关键。
收稿日期：2009—12—16
基金项目：教育部人文社会科学研究规划基金项 目“中国金融稳定理论及政策协调机制构建——基于经济
全球化背景的视角”(08JA790110)
作者简介：郑呜，男，福建福州人，厦门大学金融系教授、博士生导师；李思哲，男，湖南涟源人，厦门大学金融
系博士研究生。
·29 ·
一 般认为，基金风格揭示的是基金投资的市场风险水平。而实际上，基金投资的风险既包含市
场风险，也包含非市场性风险(即对基准的跟踪误差)。Grinold和 Kahn(1999)将基金的跟踪误差波
动定义为积极风险(active risk)，认为这一风险由基金经理的选股或择时等主动投资行为造成。尽
管基金的风格投资与积极风险之间并不存在理论上的联系，但在投资实践中，基金的风格投资却可
能与积极风险之间存在某种关联。xu和 Malkiel(2003)、Wei和 Zhang(2006)等研究就发现，相对于
其他个股，成长类或市值规模较小的上市公司一般具有更高的特质风险。由此可知，如果投资组合
不能达到完全分散，风格偏向此类股票的基金就将面临较高的择股风险。而另一方面，不同特征类
型的股票其收益波动也具有较大差异，如小盘股的收益往往具有更高的波动率，而风格偏向小盘股
的基金就可能面f临较高的择时风险。因此可以说，基金的风格投资类型在很大程度上已决定基金
经理主动投资所须承担的积极风险水平。
已有研究发现某些特定风格的股票基金可以获得较高的超常收益，这可能是由于相对于其他
风格的股票基金，其承担了较高的积极风险所致。因此，只有从基金的投资风格、积极风险和业绩
表现三个方面进行关联考察，才能廓清基金的投资风格与基金绩效之间的关系。本文以我国沪深
股市的主动型股票基金为研究样本，对股票基金的投资风格与积极风险、投资绩效三者间的关系进
行深入讨论。与已有文献相比，本研究的主要贡献在于从实证角度指出基金投资风格与积极风险
之间的联系，并从积极风险补偿的角度分析基金投资风格与绩效之问的关系，为基金投资风格、风
险与收益分析提供了新的研究视角。
一
、研究设计
(一)数据来源
本文以我国沪深 A股市场的主动管理型股票基金为初始样本，并剔除封闭式基金中的创新型
基金，考察期间为2002至 2008年。由于新成立的股票基金在正常运作之前需要一定的建仓时间，
借鉴国内已有研究(曾晓洁等，2004；王敬、刘阳，2007)，本文对基金 自成立或上市之日起 6个月内
的交易数据予以剔除。各年度末最终的样本基金只数及其结构在表 1中报告。
本研究需要使用的数据主要有：(1)风格指数。根据 Sharpe(1992)的风格检测模型，并借鉴赵
坚毅等(2005)的研究，本文以中信公司的大盘成长指数、大盘价值指数、中盘成长指数、中盘价值指
数、小盘成长指数、小盘价值指数、国债指数和企债指数等八种指数作为基金的风格指数，数据来源
于 Wind资讯。(2)股票日度交易数据，上市公司各季度财务数据，股票型基金的周度单位净值、累
积净值等，均来源于 CSMAR研究数据库。(3)元风险利率用一年期定期存款的基准利率代替，利息
税忽略不计，按一年 52周进行折算，存款利率及调整 日历数据均摘 自中国人民银行网站。结合数
据特征，本文对基金风格的分析以周为样本观测点，以每半年度为单位考察期。
表 1 2002—2O08年备年度末的基金样本
年度 2O02 20o3 20o4 2O0l5 2oo6 2O0r7 20o8
开放式(只) 5 l1 26 38 64 1l1 143
封闭式(只) 51 54 54 54 54 50 32
(二)检验模型与变量构造
1．采用 Sharpe模型的基金风格、积极风险与投资绩效估计
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基于收益率视角的基金风格分析主要采用 Sharpe(1992)多因素模型，具体形式为：
ei=ri一[bi，1 F1+bl，2F2+￡+bi， Fn] s．t．bl，f≥0和2 bi，，=1 (1)
』=1
其中：e 表示由基金经理积极投资带来的超额收益，即对业绩基准的跟踪误差；r 是基金 的实际投
资收益率； 表示第 种风格资产的收益率，b ． 表示基金 对第 种风格资产的配置比重。借鉴赵坚
毅等(2005)，本文选用的风格资产为股票、公司债和国债在内的八种中信风格指数。利用各基金在
每半年度内的周收益数据，对(1)进行有约束的非线性回归，就可估计各基金对不同风格资产的配
置系数。借助 Lobosco和 DiBartolomeo(1997)设计的 统计量，对经回归得到的配置系数进行显著
性检验，以此判定各股票基金实际的投资风格。
为估计各主动管理型股票基金的积极风险，本文用基金跟踪误差的标准差一致估计量作为替
代度量，具体公式为：
AR
． T
， N
= √ ∑1e ，t／(N— ) (2)
其中，ARf．7T表示基金 在考察期 内的积极风险，Ⅳ为考察期内的样本观测数， 是约束变量个数。
根据 Sharpe(1992)，(1)式中并没有截距项，在估计各基金的投资绩效时，须用估计得到的基金
风格作向前一步的估计。这一方法对基金投资风格的估计与业绩表现并不同步。为研究的简便起
见，本文对基金投资绩效的考察将采用回归分析方法，具体估计模型如(3)式所列：
．I= +[bi，1 Fl+bi，2F2+L+b ，nFn]+ei s．t．bi，1≥0和 bi，f=1 (3)
对(3)式进行回归估计得到的 值即为该基金在考察期内的绝对投资绩效。
2．采用 Fama—French三因素模型的基金风格、积极风险与投资绩效估计
Fama—French三因素模型将基金投资风格按公司规模和账面市值比两个维度进行划分，对基
金投资风格差异的关键因素进行了较好的刻画。出于对比分析的考虑，本文还采用 Fama—French
三因素模型分析样本基金的投资风格、积极风险和投资绩效，具体形式为：
．f—rf．t=Oti+ ，1(r『几。t—rf，t)+Pi，2SMBt+ ，3HMLt+Ei，t (4)
其中：r 是基金i在第t周的收益率；rf， 是无风险利率；1"m， 是第t周以个股流通市值加权的A股市
场收益率；SMB 和HML 分别是t周公司规模和账面市值比因子的收益率。在(4)式中， 2是公司规
模的风格偏好系数， ，3是账面市值比的风格偏好系数。若回归得到的系数值 ， 为正(负)，则说明
该基金的投资目标以小(大)盘股为主。如果系数 ，3为正(负)，则说明该基金的投资目标以价值型
(成长型)个股为主。
在这一情形，本文用Fama—French三因素模型回归得到的Ot值作为基金投资绩效的衡量，并根
据公式(2)采用回归误差项标准差的一致估计量 AR￡． 作为基金积极风险的度量。
3．相关变量 的构造与计算
(1)基金周收益率 r ． 的计算 ：利用股票基金周度净值和累积净值数据，进一步计算基金的周
度收益率：
： (5) 一 Ⅳ l ⋯
其中，cNrv~． 和CNTV~ 1分别为基金 i在f和t一1周的累计单位净值，Ⅳ lf_l是该基金在 t一1
周的单位净值。按(5)式计算基金周收益率的优点在于将基金的现金分红也考虑在内，得到的是基
金经复权后的周投资收益率。
(2)SMB 和HMLt的构建和计算：首先，分别在每年6月和l2月底，根据流通市值大小将A股平
分为大( )、小(S)公司两组，同时根据上市公司的账面市值比高低，按 30％、40％和30％ 的比例将
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沪深 A股分为高( )、中( )、低(G)账面市值比公司三组；然后，根据公司规模和账面市值比的两
种分组方法形成 6个交叉组合，分别用 L 、埘 、 G、SV、SM、SG表示。在组合形成后的6个月内，以
组合形成时个股流通市值为权重计算这6个交叉组合在 t期的收益率。公司规模因子收益 SMB 是
t期小规模公司组合(S 、SM和SG)与大规模公司组合(三 、 、 G)的平均收益率之差：
SMBl=1／3(Rs +RSM+Rsv)一1／3(RLv+ “f+Rw) (6)
账面市值比因子的超常收益 HML 是t期高账面市值比公司组合(S 和LV)与低账面市值比公司组
合(SG和￡G)的平均收益率之差，即HML =I／2(Rs +RL ～1／2(Rsc+Rw,)。与已有研究一致，本
文在计算 SMB。和HML。时均剔除净资产为负的公司个股。
二、实证分析
(一)基于 Sharpe模型的分析
根据前文介绍，本文运用模型(1)和(2)式估计和计算我国股票基金 自2002至 2008年间每半
年度内的实际投资风格和主动投资所承担的积极风险，并根据模型(3)估计各考察期内股票基金的
投资绩效，详细结果在表2中描述。
根据表 2可知 本文将各样本基金的风格确定为 9类，分别为大盘价值、大盘价值加大盘成长、
大盘成长、中盘价值、中盘价值加中盘成长、中盘成长、小盘价值、小盘成长和混合类。其中，混合类
是指股票基金的风格特征不明显或经 T检验后具有 3个以上风格特征。比较不同风格类型基金的
积极风险，发现风格偏向大盘价值、大盘价值加大盘成长、大盘成长和中盘价值等 4类股票基金的
特质风险一般都低于 0．070，而风格偏向中盘价值加中盘成长、中盘成长、小盘价值和小盘成长等4
类股票基金的积极风险都高于0．070，而风格不明显的混合类股票基金其特质风险也低于0．070，
这说明投资偏向小盘和成长风格的股票基金将面临较高的主动投资风险。
比较不同风格类型基金的投资表现，可发现我国股票基金平均而言可获得正的超额收益。而
且，风格偏向中盘价值加中盘成长的股票基金获得的超额收益率最高，样本期内平均可达到0．087，
超越业绩基准 8．7个百分点；其次为中盘价值和大盘价值风格的股票基金，其可获得的超额收益平
均为0．073和 0．070；投资表现最差的基金风格是混合型股票基金，其每年可获得的超额收益平均
仅有 1．3个百分点。若将超额收益视为对主动管理型基金承担积极风险的补偿，则中盘价值、中盘
价值加中盘成长、大盘价值、大盘成长等 4种风格类型股票基金的积极风险补偿比率相对较高，单
位积极风险的收益补偿分别为 1．16、1．12、1．O3和 0．96。积极风险补偿比率最低的为混合型股票
基金，其补偿比率仅为 0．19，说明在我国股票市场，股票基金执行明确的风格投资策略能够创造投
资价值。并且，偏向小盘成长和小盘价值风格的股票基金其对积极风险的补偿比率也较低，分别是
0．53和 0．76，说明偏向这两类风格的股票基金承担了较高的积极风险，而仅获得较低的超额投资
收益。这一发现与国外已有研究相反(Chen ere，2002；Stotz，2007)。
以上分析表明，风格越是偏向小盘和成长类型的股票基金，其面临的积极投资风险就越大；而
风格越是偏向大盘、中盘和价值类型的股票基金，其更容易战胜业绩基准，创造较高的超额投资收
益；从整体上看，偏向大盘或中盘的基金风格可获得更高的积极风险补偿，而偏向小盘风格的股票
基金获得的积极风险补偿比率较低。而且，在我国股票市场，严格执行风格投资的基金比元风格的
基金可获得更高的积极风险补偿。
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表 2 股票基金的风格投资、积极风险与业绩表现：Sharpe模型的估计
风格类型 变量 平均值 方差 最小／大值 半年度数 样本占比
积极风险 0．O68 0．o24 O．o37／0．120 大盘价值
9 5．07％ 超额收益 O
．cr7O O．176 ～O．150／，0．444
大盘价值 积极风险 0．069 O．o32 0．O37／0．147
9 4．70％ 大盘成长 超额收益 0
．055 O．095 一O．O66／0．278
积极 风险 O．067 0．024 0．018／0．I19 大 盘成 长
12 18．57％ 超额收益 0
．064 O．108 —0．083／0．243
积极风险 0．063 0．o29 0．008／0．112 中盘价值
11 8．35％ 超额收益 0
．0r73 0．185 —0．405／0．240
中盘价值 积极风险 0．or78 O．023 O．O34／0．1O6
11 6．19％ 中盘成长 超额收益 0
．
O87 O．11l 一0．029／0．297
积极风险 0．o70 0．022 O．034／0．1l7 中
盘成长 13 22．3O％ 超额收益 0
．O58 O．097 一O．O92／0．246
积极风险 0．cr79 0．026 0．O42／0．127 小
盘价值 10 11．93％ 超额收益 0
．
O6o 0．127 —0．040／0．367
积极风险 0．077 O．O29 0．025／0．118
小盘成长 10 13．35％ 超额 收益 0
． 041 0．116 —0．085／0．270
积极风险 0．069 0．027 0．032／0．121
混合型 14 9．55％ 超额收益 0
．013 O．092 —0．123／0．221
(二)基于 Fama—French三因素模型的分析
本文借鉴 Chart等(2002)的研究，利用因子负荷(factor loadings)考察基金风格的分类。具体的
分析方法是：首先，运用 Fama—French三因素模型对各基金在半年度内的周度观’?贝0数据进行回归；
其次，分别按公司规模和账面市值比因子的回归系数大小将各半年度内的样本基金分类成 l0组，
分别求出各半年度这 10组基金平均的因子系数、积极风险和超额收益水平；最后，对于样本期 2002
至2008年问共 14个半年度，求出这 10组基金的因子系数、积极风险和超额收益在时问序列上的
均值与标准差。具体结果见表 3。
由表 3可知，对于按公司规模因子系数划分的基金组合，第 1组和第 10组的系数值分别为
一 0．734和 一0．048，而且从第 1组到第 lO组的因子系数均为负数 ，说明我国股票基金在整体上偏好
投资于公司规模较大的个股；比较各基金组合的积极风险水平可发现，第 1组和第 l0组的积极风
险较大，分别为0．074和0．077，而处于中间各组的基金积极风险水平相对较低。同时，对基金组合
间积极风险水平的差异进行检验，发现第 1组基金比第5组基金的积极风险平均高出0．08，且这一
差异水平在90％的水平下显著；另外，第 lO组基金的积极风险也比第6组基金平均高出0．09，这一
组间差别在95％水平下显著，说明基金的积极风险与投资风格存在明显的两端高、中间低的“u”型
关系。在各基金组合的投资绩效方面，第 1组基金组合的平均超额收益可达到 0．147，而且前 4组
基金的超额收益都在0．100以上，而后四组的基金绩效都在 0．100以下，说明在我国股票基金市
场，投资风格偏向大盘股的股票型基金更容易战胜业绩基准，而投资风格偏向小盘股的基金却难以
跑赢业绩基准，印证了本文上述基于 Sharpe模型的分析。
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表 3 股票基金的风格投资、积极风险与业绩表现 ：Fama—French模型的估计
分组 SMB因子系数 积极风险 超额收益 I-IML因子系数 积极风险 超额收益
1 一0．734 0．074 0．147 一O．224 0．Or73 0．094
(Std．) (O．292) (0．023) (0．156) (O．166) (0．025) (0．142)
2 一0．584 0．074 0．117 0．009 0．o71 0．O87
(Std．) (0．266) (O．022) (0．109) (0．145) (O．020) (0．094)
3 一0．519 0．O67 0．106 0．121 O．067 0．o99
(Std．) (0．254) (0．020) (0．102) (0．155) (0．023) (O．075)
4 一0．470 O．Or71 0．113 0．201 0．O67 0．088
(Std．) (0．255) (0．025) (0．089) (O．175) (0．022) (O．085)
5 一0．428 0．O67 0．080 0．27O 0．O67 O．O84
(sta．) (0．249) (O 020) (0．082) (O．195) (0．020) (O．078)
6 一0．384 0．068 0．1o8 O．329 O．069 0．119
(Sta．) (0．239) (0．023) (0．079) (0．202) (O．022) (0．107)
7 一0．341 0．O69 O．091 0．396 0．o71 0．098
(Std．) (0．239) (0．0 ) (0．091) (O．219) (O．026) (0．109)
8 一0．291 O．O69 0．cr71 O．472 0．o71 0．113
(Std．) (0．238) (0．022) (0．087) (0．231) (0．0 ) (O．100)
9 一0．223 O．0r72 O．O85 0．571 0．cr72 O．1oo
(Std．) (0．243) (0．022) (O．081) (0．244) (0．021) (0．110)
10 一0．o48 0．Or77 0．cr73 0．835 O．081 0．1cr7
(Std．) (0．284) (0．030) (0．094) (0．340) (0．026) (0．189)
1—5组 一0．306⋯ 0．O0r7 0．O67 一0．494⋯ 0．00r7 0．010
(T值) ：一10．746) (2．297) (2．001) (一10．815) (2．081) (0．266)
6—10组 一0．336 一0．009 0．035 一0．506 一0．012 0．012
(T值) (一12．464) (一2．079) (1．714) (一10．562) ：一2．355) (0．299)
1—10组 一0．686⋯ 一0．0o3 0．074 一1．060⋯ 一0．0o8 一0．013
(T值) (一13．144) (0．618) (1．895) (一11．638) ：一1．794) (一0．209)
注：T值报告的是对各组间差异值是否显著异于零的检验结果；*、**、***分别表示 90％、95％和 99％置
信水平下显著。
对于按账面市值比因子系数大小划分的基金组合，账面市值比因子系数最小出现在第 1组，为
一 0．224，该因子系数的最大值出现在第 10组，为 0．835，而且除第 1组基金外，其他 9组基金的
HML因子系数均大于零，说明我国股票型基金的投资风格主要偏向价值型股票。比较该种分组下
各基金组合的积极风险水平，可发现积极风险较高的基金组合均出现在分组的两端，如第 1组和第
10组的积极风险水平就分别达到0．073和0．081，而中间各组的积极风险相对较低。同时，对积极
风险的组间差异检验结果也表明，第 1组基金的积极风险比第 5组基金高出0．07，且这一组间差距
在90％下显著；而第 1O组基金的积极风险也比第 6组基金高出0．012，这一差异在 95％水平下显
著，说明与按公司规模维度划分基金组合的情形类似，基金的积极风险与按账面市值比维度划分的
基金投资风格也呈“u”型特征。另外，比较各组基金的投资表现，可发现后 5组基金的投资表现平
均而言要优于前5组，说明过度偏向价值型个股的基金更容易战胜业绩基准，但同时也会承担更多
的积极投资风险。
为与上文分析一致，笔者还根据公司规模和账面市值比两个维度将样本基金划分为9个风格
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类型。具体办法是：首先，在每半年度对各样本基金采用 Fama—French三因素模型进行回归估计，
得到各基金对股票市场、公司规模和账面市值比三个因素的回归系数；其次，根据公司规模因子的
回归系数大小，按25％、50％和 25％的比例将各基金分类到相剃 、盘、相对中盘和相对大盘等三个
组别；再次，根据账面市值比因子的回归系数大小，同样按 25％、50％和 25％的比例将各基金分类
到相对价值、相对平衡和相对成长等三个组合；最后，将这两组分类合并得到 9种风格类型，分别计
算各风格组合在每半年度的因子回归系数、积极风险和 alpha值，并将这些变量值在样本期内进行
平均，最终得到样本期内各风格类型基金 的因子系数 、积极风险和超常收益 。表 4报告了不同风格
基金组合的风险与收益特征。
表4 不同风格组合的基金特质风险与收益：Fama～French三因素模型的估计
按 S池 因子 特征系数 按 HML因子系数分组
系数分组 相对价值 相对平衡 }日又j成长
Market因子 0．814(0．136)⋯ 0．757(0．116)⋯ 0．760(0．158)⋯
SMB因子 一0．665(0．279)⋯ 一0．611f0．269)⋯ 一0．621(0．252)⋯
相对大盘 HML因子 0．719(0．322)⋯ 0．312(0．228)⋯ 一0．040(0．180)
积极风险 0．087(0．054) 0．069(0．022)⋯ 0．080(0．043)⋯
超额 收益 0
． 122(0．175) 0．121f0，117)一 O．098(0．191)一
Market因子 0．721(0．094)⋯ 0．703(0．081)⋯ 0．694(0．119)⋯
SMB因子 一0．407(0．242)⋯ 一0．408(0．248)⋯ ～0．403(0．248)⋯
相对中盘 HML因子 0．589(0．253)“ 0．296(0．192)一 一0．036(0．143)
积极风险 0．070(0．024)⋯ 0．067(0．022)⋯ 0．069(0．020)⋯
超 额收益 0
．110(0．126)⋯ 0．096(0．080)⋯ 0．090(0．074)⋯
Market因子 0．645(0．153)一 0．647(0．122)⋯ 0．648(0．146)⋯
SMB因子 一0．16o(o．224)一 一0．187(0．245)一 ～0．115(o．289)
相对小盘 HML因子 0．660(0．260)⋯ 0 295(0．185) ～0．087(0．195)
积极风险 0．078(0．026)⋯ 0．071(0．028)⋯ 0．076(0．027)⋯
超额 收益 0
．085(0．129) 0．078(0．1O7) 0．094(O．177)
注：括号内是各变量值的时间序列标准差；“*”、“**”、“***”分别表示在 90％、95％和 99％置信水平下显
著异于零。
根据表4，积极风险较大的风格组合主要是相对大盘和价值、相对大盘和成长、相对小盘和价
值，及相对小盘和成长，其积极风险分别为0．087、0．080、0．078和0．076，而且这四种风格组合恰好
处于风格箱的四个角落，说明投资偏好越极端，基金经理所面临的积极风险就越大。从各风格组合
的投资表现来看，在采用 Fama—French三因素模型的基金绩效评价中，所有投资风格组合的基金
组合平均而言都能获得正的超常收益，表明我国股票基金在整体上能够战胜业绩基准。而且，投资
绩效最好的风格组合为相对大盘和价值，其alpha值为0．122，其次为相对大盘和平衡，其alpha值为
0．121，投资绩效最差的风格组合是相对小盘和平衡型，其 alpha值仅为 0．078。
就对积极风险的补偿而言，表现最好的风格组合为相对大盘和相对平衡型，其 alpha值和积极
风险为0．121和 0．069。从积极风险的单位补偿率比较，该风格组合的补偿比率约为 1．75，即 1个
百分点的积极风险可带来 1．75个百分点的超常收益，这不仅高于相对大盘和价值风格组合的单位
风险补偿率 1．40，也高于其他风格组合的情形。此外，风格偏向相对中盘和相对价值、相对中盘和
相对平衡的股票基金也可获得较高的积极风险补偿。由此可见，投资风格偏向相对大、中盘和价
值、平衡型的股票基金能够获得相对较高的积极风险补偿，这也支持前文基于 Sharpe模型的分析。
上述分析表明，投资风格过于极端的基金往往会面临较高的积极风险；投资风格偏向大盘股和
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价值股的股票基金虽然从整体上更容易跑赢业绩基准，但其承担的积极风险也会相对较高；而从积
极风险的补偿程度看，偏向相对大、中盘和价值、平衡型风格的股票基金具有更高的积极风险补偿。
三、结论与建议
本文从基金投资的积极风险出发，全面检验基金风格投资与积极风险、业绩之间的实证关系。
选取我国主动型股票基金 2002年至2008年的周度观测样本，本文采用 Sharpe模型和Fama—French
三因素模型对基金风格、积极风险和投资绩效进行估计和对比分析，发现基金投资风格、积极风险
和投资绩效之间存在如下关系：(1)基金风格越是偏向小盘、成长，基金经理所面临的积极投资风险
越高，但此类风格的股票基金对积极风险的补偿比率却相对更低，而偏向大、中盘价值或成长风格
的股票基金却能够获得相对较高的积极风险补偿。(2)在现阶段的我国股票市场，严格执行风格投
资的股票基金可获得更高的积极风险补偿，说明风格投资能够为投资者创造投资价值。
本文的研究发现对投资实践具有重要的指导意义，表现在：(1)对基金经理而言，应根据风格投
资所面临的积极风险大小不同，而慎重进行择股和择时的主动投资行为；(2)对基金投资者而言，在
选择股票基金的投资风格时不仅要考虑各基金投资风格所预先设定的市场风险水平，还应考虑到
不同风格类型股票基金面临的积极风险，以控制投资的总体风险水平；(3)因我国目前偏向大、中盘
风格的股票基金可获得更高的积极风险补偿，为追求良好的基金投资绩效，投资者应在基金投资的
选择中加强对大、中盘风格股票基金的关注程度。
本文在分析中用回归模型的误差项波动估计基金的积极风险，虽然具有较好的直观意义，但模
型的误差项波动也可能包含模型设定误差的干扰。因此，选择一个能反映基金经理主动投资风险
的稳健变量作为基金积极风险的替代，是未来研究值得探索的方向。
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(英文摘要下转第71页)
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[责任编辑：叶颖玫]
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The Function of Media Brand Equity
[责任编辑：廖哲平】
HUANG Hes—hui，L Yan—ling
(Journalism and Communication School of Xiamen UniversityI Xiamen 361005，Fujian)
Abstract：Media economy is different with the general consuming economy．The two important characteristics of media are the
media’S influence on audience’S attitude and behavior and the media’S double-product market
． With the systematical review of
relative theories and studies，this thesis explains the functions of media brand eq~ty comprehensively，including media brand
equity’s effect on audience’s loyalty and the media infl uence and advertiser’s media purchase
． Exploring and confirming the
relationship among the media brand eqt1ity，brand influence and advertiser’S media purchase is helpful to find the real source of
media influence and its ad income，and tO offer a rational answer to how to build media branding strategy in taking both audience
and advertisers into consideration．
Key Words：media。brand eq~ty，advertiser，audience ’S loyalty
(上接第 36页 )
A Study of Active Risk Compensation for Investment in Styles of Funds in China
ZHENG Ming，LI Si—zhe
(Department of Finance，Xiamen University-Xiamen 361005。Fujian)
Abstract：An important issue in the theoretical exploration of investment concerns the question of how investors weigh risks
against earnings tO reach correct decisions of investment in the face of different styles of funds investing in stock markets．This
study takes the actively managed funds in China from 2002 to 2008 as our sample，and classifies and estimates the investment
styles，active risks and investment performances using Sharpe Model and Fama-Freneh 3-Factor Mode1．Our findings indicate that
(1)ifthe style of funds favors small capitalization and growth stocks，nk~nagers of the funds concemed will face greater active
risks，but such funds tend to have lower rates of compensation for active risks whereas funds that favor large or medium
capitalization or growth stockstendto earu higher compensationsfo．r active risks；and(2)currentlyinChina’S stockmarketsfunds
that go strictly by style investment Can earll more compensations for active risks．It is concluded that style investment ear bring
extra earnings to investors．
Key words：fund，style of investmentl active risk，investment performance
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