初步構(gòu)造基金開元的累計凈值變化函數(shù)
1． 問題的提出
自從1998年3月27日我國基金成立以來，已有上百只基金在市場上運作?；鹜顿Y的優(yōu)點是：少量的投資單位、低投資成本、分散性投資、專業(yè)運用。人們投資基金，正是希望借助基金機構(gòu)的專家理財能力及分散性投資來規(guī)避投資風(fēng)險，從而獲取更高或更穩(wěn)定的收益。那么實際上，在我國的金融環(huán)境下，人們是否達到了這個目標？
我國的基金業(yè)有自己的特點：成立時間很短，基金產(chǎn)品大同小異，投資渠道也相對集中在證券、房地產(chǎn)、鋼鐵等幾個行業(yè)中，加以人們投資的短線心態(tài)（我想大多數(shù)人會有這樣的印象：股價漲了，基金收益卻漲幅不大；而股價只要略有下降，基金收益就呈大幅下跌態(tài)勢）。所以從粗略的印象而言，我認為我國的基金業(yè)績受股市影響很大。當然，我國近年來整體經(jīng)濟發(fā)展良好，一直保持GDP高速增長，這對基金的業(yè)績應(yīng)該會產(chǎn)生較好的影響。以及我國的居民儲蓄額又已達到一個高位水平（5～11萬億以上），這筆閑散資金的流動對基金也應(yīng)產(chǎn)生不可忽視的作用。
目前，我國基金大致可分為開放式基金和封閉式基金兩大類。為了檢驗基金的累計凈值變化函數(shù)究竟受哪些因素影響，本文選擇了南方基金管理有限公司旗下的基金開元，中國的第一只封閉式基金，來進行討論。之所以選擇基金開元，是因為以下幾個原因：
（1） 相對我國基金的成立時間太短，基金開元是我國第一只規(guī)范化的封閉式證券投資基金,成立時間最長，能夠反映基金業(yè)誕生后的各個歷史時期情況。而開放式基金式近一二年才成立的，它的發(fā)展還不足以代表基金業(yè)的大多數(shù)情況。
（2） 從凈值面看，基金開元是屬于收益較高、運作較好的。它能夠代表我國基金業(yè)的較高發(fā)展水平。
（3） 迄今為止，基金開元已經(jīng)經(jīng)歷了4位基金經(jīng)理，能夠反映出人力資源對一個基金運作的影響。
2． 數(shù)據(jù)來源
該模型中所用到的所有數(shù)據(jù)來源于1998、3～2004、6的權(quán)威統(tǒng)計數(shù)據(jù)。
上證指數(shù)來源于上海證券交易所的官方網(wǎng)站，選取的是每月月底收盤指數(shù)；
GDP指數(shù)來源于國家統(tǒng)計局發(fā)布的《中國統(tǒng)計年鑒》；
居民儲蓄額數(shù)據(jù)來源于中國人民銀行統(tǒng)計數(shù)據(jù)；
基金經(jīng)理人的情況簡介來源于基金開元公報。
3． 變量含義
設(shè)基金開元累計凈值為因變量Y。
選擇以下自變量：
（1） 目前基金的獲利模式主要是通過選擇購買優(yōu)質(zhì)股票，獲取股票紅利和買賣股票的差價，故而股價波動對基金收益的影響必然很大。我們選擇上證指數(shù)為自變量X1。
（2） 基金不僅會投資于股票，股票是立足于產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟的，故而基金收益與GDP可能相關(guān)。我們選擇年度國內(nèi)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)為自變量X2。
（3） 居民儲蓄可能會流向除銀行外的其它金融機構(gòu)或產(chǎn)業(yè)，所以基金業(yè)可能會收到日益上漲的居民儲蓄余額的影響。我們選擇城鄉(xiāng)儲蓄金額增長數(shù)據(jù)為X3。
（4） 基金經(jīng)理人的個人執(zhí)業(yè)能力、選股水平、資金運作能力與該基金的業(yè)績息息相關(guān)，那么這種影響究竟有多大？我們可以對4位經(jīng)理人做一個比較（參見4位基金經(jīng)理簡介。附錄1）。由于最后一位基金經(jīng)理呂一凡掌管基金開元的時間不長，基本上還是沿用前任的策略，在此，我們就不對其單獨分析了。設(shè)立虛擬變量D41 , D42。
               1  (基金經(jīng)理為杜峻)
         D41=    
0  (其它）

           1  (基金經(jīng)理為王宏遠)
         D42=    
0（其它）

          當D41= D42= 0時，基金經(jīng)理為朱漢江或呂一凡。

（5） 影響基金業(yè)績的因素還很多，我們姑且將其它因素統(tǒng)一考慮為e（殘差）。
4． 相關(guān)數(shù)據(jù)
（1） 1998年4月至2004年6月的上證指數(shù)及基金開元累計凈值數(shù)據(jù)（共選取74組數(shù)據(jù)）。其中，若某月未發(fā)布該月數(shù)據(jù)，則取距此日期最近的發(fā)布數(shù)據(jù)。
（表一）
時間 上證指數(shù) 基金開元累積凈值
1998-4-30 1343.45 1.0336
1998-5-31 1411.21 1.0396
1998-6-30 1339.2 1.0442
1998-7-31 1316.9190 1.0615
1998-8-31 1150.2230 0.9941
1998-9-30 1242.8960 1.0131
1998-10-30 1217.3160 1.0089
1998-11-27 1245.0810 1.0212
1998-12-25 1173.9130 1.0029
1999-1-29 1134.6730 1.0263
1999-3-5 1132.3570 1.0175
1999-3-26 1161.1200 1.0511
1999-4-30 1120.9270 1.0418
1999-5-28 1277.1500 1.1429
1999-6-25 1593.8590 1.5106
1999-7-30 1601.4590 1.5684
1999-8-27 1633.9000 1.5580
1999-9-24 1619.3260 1.5332
1999-10-29 1504.5630 1.4677
1999-11-26 1444.5130 1.4701
1999-12-31 1366.58 1.4816
2000-1-28 1534.9970 1.7535
2000-2-25 1631.5760 1.9531
2000-3-31 1800.2250 1.9258
2000-4-28 1836.3210 1.9789
2000-5-26 1879.6200 2.0144
2000-7-28 2012.7930 2.1338
2000-8-25 2086.7030 2.1946
2000-9-29 1910.1610#160;2.1025
2000-10-27 1967.4050 2.1196
2000-11-24 2053.3700 2.1940
2000-12-29 2073.4770 2.2646
2001-1-19 2065.6060 2.1715
2001-2-23 1936.3460 2.0529
2001-3-30 2112.7750 2.1246
2001-4-27 2115.1090 2.1546
2001-5-25 2193.5760 2.2167
2001-6-29 2218.0290 2.1740
2001-7-27 2065.7280 2.0443
2001-8-31 1834.1380 1.8561
2001-9-28 1764.8670 1.8771
2001-10-26 1677.8780 1.7565
2001-11-30 1747.9930 1.7833
2001-12-28 1639.4840 1.7376
2002-1-25 1451.4840 1.6739
2002-3-1 1502.5400 1.6942
2002-3-29 1603.9050 1.7723
2002-4-30 1667.7490 1.8015
2002-5-31 1515.7330 1.7297
2002-6-28 1732.7550 1.8638
2002-7-26 1665.11 1.8153
2002-8-30 1666.6180 1.8233
2002-9-27 1581.6180 1.7708
2002-10-25 1520.3130 1.7243
2002-11-29 1434.1820 1.6594
2002-12-27 1382.9710 1.6277
2003-1-29 1499.8150 1.8306
2003-2-28 1511.9320 1.8324
2003-3-28 1491.9410 1.8329
2003-4-30 1521.4440 1.8637
2003-5-30 1576.2610 1.8965
2003-6-27 1497.0540 1.9406
2003-7-25 1477.6510 1.9614
2003-8-29 1421.9830 1.9030
2003-9-30 1367.1610 1.8549
2003-10-31 1348.3030 1.9053
2003-11-28 1397.2250 1.9618
2003-12-26 1514.7750 2.1554
2004-1-30 1590.73 2.0368
2004-2-27 1675.07 2.0517
2004-3-26 1734.0470 2.1758
2004-4-23 1635.5010 2.0932
2004-5-28 1548.7220 2.0129

（2） 年度國內(nèi)生產(chǎn)總值指數(shù)。其中，年度國內(nèi)生產(chǎn)總值較上年增長數(shù)據(jù)（上年=100）來自國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)公報，據(jù)此推算出年度國內(nèi)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)（1997年=100）。
（表二）
時間 年度國內(nèi)生產(chǎn)總值較上年增長數(shù)據(jù)（上年=100） 年度國內(nèi)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)（1997年=100）
1998年 107.8 107.8
1999年 107.1 115.5
2000年 108.0 124.7
2001年 107.3 133.8
2002年 108.0 144.5
2003年 109.1 157.6
2004年上半年 105.0 165.5

（3） 城鄉(xiāng)居民儲蓄存款金額（單位：億元）及城鄉(xiāng)儲蓄金額增長數(shù)據(jù)（由于自1997年起，金融統(tǒng)計按照"新的金融統(tǒng)計指標體系"收集、報送金融統(tǒng)計數(shù)據(jù)，自1997年起，統(tǒng)計數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)不完全可比。且1998年后，居民儲蓄存款中不含新股認購資金。 故此，我們選取1998年的金額為基準數(shù)100，根據(jù)歷年的城鄉(xiāng)居民儲蓄存款金額計算出1999～2004年的數(shù)據(jù)與1998年相比增長比例）。
（表三）
時間 城鄉(xiāng)儲蓄金額（億元） 城鄉(xiāng)儲蓄金額增長數(shù)據(jù)（1998年=100）
1998年 53407.5 100
1999年 59621.8 111.6
2000年 64332.4 120.5
2001年 73762.4 138.1
2002年 86910.65 162.7
2003年 103617.65 194.0
2004年上半年 113792.17 213.1

（4） 與基金經(jīng)理有關(guān)的虛擬變量值
     （表四）
時間 虛擬變量取值
1998年4月～2000年3月 D41=1,D42 =0
2000年4月～2002年3月 D42=1,D41=0
2002年4月～2004年5月 D41=D42=0

5． 初步構(gòu)造模型
假定因變量Y與3個解釋變量、2個虛擬變量具有線性相關(guān)關(guān)系，構(gòu)造出多重線性總體回歸方程：Y = b0 + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4iD4i + e

由于該模型中包含了3個虛擬變量，故上式實際上包含了4個方程：
(1) 1998年4月～2000年3月:
Y = (b0 + b41 ) + b1X1 + b2X2 + b3X3 + e

(2) 2000年4月～2002年3月：
Y = (b0 + b42 ) + b1X1 + b2X2 + b3X3 + e

(3）2002年4月～2004年5月：
Y = b0  + b1X1 + b2X2 + b3X3 + e

6． 利用EVIEWS軟件對上述模型及樣本進行OLS參數(shù)估計運算。
首先，假定上述模型滿足以下基本假定：零均值假定、同方差和無自相關(guān)假定、解釋變量X與隨機擾動項e不相關(guān)假定、解釋變量觀測值矩陣X滿秩假定。
        然后，可應(yīng)用參數(shù)最小二乘估計OLS法來估算參數(shù)b0 、b1、b2、b3 。多重線性樣本回歸方程(1-0)為：
         ∧    ∧   ∧       ∧       ∧        ∧
Y = b0 + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4iD4i

(1)  1998年4月～2000年3月期間的多重線性樣本回歸方程：
        ∧            ∧        ∧             ∧              ∧              ∧
Y = ( b0 + b41 ) + b1X1 + b2X2 + b3X3
得到以下回歸分析結(jié)果：
（表五）
Dependent Variable: Y    
Method: Least Squares    
Date: 08/31/04   Time: 15:04    
Sample: 1998:04 2000:03    
Included observations: 24    
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 
C -3.663010 0.648072 -5.652168 0.0000
X1 0.000970 9.80E-05 9.897735 0.0000
X2 0.043847 0.019225 2.280671 0.0337
X3 -0.012724 0.014485 -0.878431 0.3901
R-squared 0.952372     Mean dependent var  1.280029
Adjusted R-squared 0.945228     S.D. dependent var  0.318786
S.E. of regression 0.074607     Akaike info criterion  -2.202154
Sum squared resid 0.111324     Schwarz criterion  -2.005812
Log likelihood 30.42585     F-statistic  133.3069
Durbin-Watson stat 1.346205     Prob(F-statistic)  0.000000
回歸模型估計式（1－1）為：Y = -3.663010 + 0.000970X1 + 0.043847X2 - 0.012724X3

(2) 2000年4月～2002年3月期間的多重線性樣本回歸方程：
        ∧            ∧        ∧             ∧              ∧              ∧
Y = ( b0 + b42 ) + b1X1 + b2X2 + b3X3
得到以下回歸分析結(jié)果：
（表六）
Dependent Variable: Y    
Method: Least Squares    
Date: 08/31/04   Time: 15:51    
Sample: 2000:04 2002:03    
Included observations: 24    
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 
C 7.063992 1.315586 5.369464 0.0000
X1 0.000777 4.44E-05 17.50223 0.0000
X2 -0.092219 0.019762 -4.666570 0.0001
X3 0.041682 0.009537 4.370457 0.0003
R-squared 0.964670     Mean dependent var  1.995562
Adjusted R-squared 0.959371     S.D. dependent var  0.191251
S.E. of regression 0.038550     Akaike info criterion  -3.522717
Sum squared resid 0.029722     Schwarz criterion  -3.326374
Log likelihood 46.27260     F-statistic  182.0311
Durbin-Watson stat 1.736558     Prob(F-statistic)  0.000000
回歸模型估計式（1－2）為：
Y = 7.063992 + 0.000777X1 - 0.092219X2 + 0.041682X3

(3) 2002年4月～2004年5月期間的多重線性樣本回歸方程：

        ∧        ∧        ∧              ∧              ∧
Y = b0  + b1X1 + b2X2 + b3X3
最后，得到以下回歸分析結(jié)果：
（表七）
Dependent Variable: Y    
Method: Least Squares    
Date: 08/31/04   Time: 22:31    
Sample: 2002:04 2004:05    
Included observations: 26    
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 
C -39.90247 49.59323 -0.804595 0.4297
X1 0.000505 0.000162 3.113044 0.0051
X2 0.520730 0.645084 0.807227 0.4282
X3 -0.211314 0.269125 -0.785190 0.4407
R-squared 0.778802     Mean dependent var  1.889412
Adjusted R-squared 0.748638     S.D. dependent var  0.139911
S.E. of regression 0.070146     Akaike info criterion  -2.335845
Sum squared resid 0.108249     Schwarz criterion  -2.142292
Log likelihood 34.36598     F-statistic  25.81943
Durbin-Watson stat 0.972183     Prob(F-statistic)  0.000000
回歸模型估計式（1－3）為：
Y = -39.90247 + 0.000505X1 + 0.520730X2  - 0.211314X3

對上述模型進行檢驗
在上部分，我們應(yīng)用OLS法求得了不同領(lǐng)導(dǎo)人時期的樣本回歸方程，作為總體回歸方程的近似。這種近似是否恰當，必須進行統(tǒng)計檢驗。下面，我們就對其進行擬合優(yōu)度檢驗、相關(guān)系數(shù)檢驗、參數(shù)顯著性檢驗及回歸總體線性的顯著性檢驗。

1． 擬合優(yōu)度檢驗（R-squared檢驗）
從eviews軟件的計算結(jié)果可以看出，各個回歸模型估計式的擬合優(yōu)度分別為：
（表八）
回歸模型估計式 1-1式 1-2式 1-3式
擬合優(yōu)度 0.952372 0.964670 0.778802
擬合優(yōu)度越接近1，回歸方程擬合程度就越高?？梢娀貧w模型估計1-3式的擬合優(yōu)度較差。

2． 相關(guān)系數(shù)檢驗（r檢驗）
由于存在多個自變量，故我們需要考慮多種偏相關(guān)情況。
（1） Y與X1的偏相關(guān)系數(shù)r01?23
（2） Y與X2的偏相關(guān)系數(shù)r02?13
（3） Y與X3的偏相關(guān)系數(shù)r03?12

（表九）
回歸估計式 參數(shù) Y與X1 Y與X2 Y與X3
1-1 R-squared 0.801178 0.700137 0.649943
 偏相關(guān)系數(shù) 0.895085 0.836742 0.806190
1-2 R-squared 0.899653 0.423439 0.420896
 偏相關(guān)系數(shù) 0.948500 0.650722 0.648765
1-3 R-squared 0.103581 0.659631 0.660450
 偏相關(guān)系數(shù) 0.321840 0.812177 0.812681
由于偏相關(guān)系數(shù)＝1時，兩變量完全正相關(guān)；
偏相關(guān)系數(shù)＝0時，兩變量不相關(guān)；
偏相關(guān)系數(shù)＝－1時，兩變量完全負相關(guān)；
|偏相關(guān)系數(shù)| 越接近1，兩變量相關(guān)程度越高；
|偏相關(guān)系數(shù)| 越接近0，兩變量相關(guān)程度越低。
故以上估計式中，因變量Y與自變量X大多數(shù)時候相關(guān)程度較高。
根據(jù)給定的樣本容量n和顯著性水平α查相關(guān)系數(shù)表得到臨界值rα（自由度為n－2）。
（表十）
回歸估計式 樣本容量n 自由度n－2 顯著性水平α 臨界值rα
1-1 24 22 0.05 0.404
1-2 24 22 0.05 0.404
1-3 26 24 0.05 0.388
已知 若|r| > rα,則X與Y有顯著的線性關(guān)系；
  若|r| < rα,則X與Y的線性相關(guān)關(guān)系不顯著；
當我們對表八和表九中的偏相關(guān)系數(shù)r和臨界值rα進行比較，發(fā)現(xiàn)除了估計式1-3中
|r01?23|< rα,其它|r|均大于rα。這說明大多數(shù)情況下因變量和解釋變量之間存在顯著的線性相關(guān)關(guān)系。

3． 參數(shù)顯著性檢驗（t檢驗）
t檢驗是對每個解釋變量檢驗其對Y的線性作用是否顯著。
假設(shè)檢驗：
  H0 :  bi=0    (i=1,2,3)
  H1 :  bi≠0  (i=1,2,3)
若Xi對Y的作用顯著，就拒絕H0 ，否則就接受H0。
從表五、表六、表七中可直接讀取t統(tǒng)計值如下(并查t值表得臨界值)：
（表十一）
回歸估計式 樣本容量n 自由度n-k-1
(k=3) 顯著性水平 (X1 ,X2,X3) 的t值 臨界值
tα/2(n-k-1)
1-1 24 20 0.05 9.897735,
2.280671,
-0.878431 2.086
1-2 24 20 0.05 17.50223
-4.666570,
4.370457 2.086
1-3 26 22 0.05 3.113044,
0.807227,
-0.785190 2.074
        已知，若 | t | > tα/2(n-k-1),則Xi（i＝1，2，3）對Y有顯著線性作用；否則線性作用不顯著。故此，我們可以從表十一看出，在回歸估計式1-1中，X3 對Y的線性作用不顯著；在回歸估計式1-3中，X2,X3對Y的線性作用都不顯著；其它情況下，解釋變量都對Y有顯著線性作用。

4． 回歸總體線性的顯著性檢驗（F檢驗）
假設(shè)檢驗：
  H0 :  bi=0    (i=1,2,3)
  H1 :  bi不全部為0  (i=1,2,3)
若Xi對Y的作用顯著，就拒絕H0 ，否則就接受H0。
從表五、表六、表七中可直接讀取F統(tǒng)計值如下（并查F值表得臨界值）:
（表十二）
回歸估計式 1-1 1-2 1-3
樣本容量n 24 24 26
解釋變量個數(shù)k 3 3 3
自由度n－k－1 20 20 22
顯著性水平 0.05 0.05 0.05
F統(tǒng)計值 133.3069 182.0311 25.81943
臨界值Fα(k，n－k－1) 8.66 8.66 8.65
已知，若F > Fα(k，n－k－1),拒絕H0 ，回歸方程顯著成立，反之則回歸方程不顯著。從表十二中可看出，模型設(shè)定的總體回歸方程顯著成立。

模型修正
1． 構(gòu)造新模型
從上述檢驗中，我們可以看出，假定模型大體上與實際情況相吻合，但是不同領(lǐng)導(dǎo)者管理階段模型的吻合度有較大差異。所以，我們嘗試去掉虛擬變量，構(gòu)造新的多重線性總體回歸方程：Y = b0 + b1X1 + b2X2 + b3X3 + e
通過eviews軟件用OLS法得到：
（表十三）
Dependent Variable: Y    
Method: Least Squares    
Date: 09/01/04   Time: 17:10    
Sample: 1998:04 2004:05    
Included observations: 74    
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 
C -2.104447 0.380223 -5.534763 0.0000
X1 0.000913 6.55E-05 13.92214 0.0000
X2 0.025475 0.007247 3.515461 0.0008
X3 -0.007209 0.003623 -1.989687 0.0505
R-squared 0.931068     Mean dependent var  1.726201
Adjusted R-squared 0.928114     S.D. dependent var  0.386051
S.E. of regression 0.103506     Akaike info criterion  -1.645833
Sum squared resid 0.749947     Schwarz criterion  -1.521289
Log likelihood 64.89583     F-statistic  315.1667
Durbin-Watson stat 0.388354     Prob(F-statistic)  0.000000
回歸模型估計式（2－0）為：
Y = -2.104447 + 0.000913X1 + 0.025475X2  - 0.007209X3
2． 對新模型進行檢驗
（1）擬合優(yōu)度檢驗（R-squared檢驗）
從表十三可以看出，回歸模型估計式2-0的擬合優(yōu)度為：0.931068?？梢娀貧w模型估計2-0式的擬合優(yōu)度較好。
（2）相關(guān)系數(shù)檢驗（r檢驗）
由于存在多個解釋變量，故我們需要考慮多種偏相關(guān)情況。
Y與X1的偏相關(guān)系數(shù)r01?23
Y與X2的偏相關(guān)系數(shù)r02?13
Y與X3的偏相關(guān)系數(shù)r03?12
（表十四）
回歸估計式 參數(shù) Y與X1 Y與X2 Y與X3
2-0 R-squared 0.657650 0.406325 0.304019
 偏相關(guān)系數(shù) 0.810956 0.637436 0.551379
根據(jù)給定的樣本容量n和顯著性水平α查相關(guān)系數(shù)表得到臨界值rα（自由度為n－2）。
（表十五）
回歸估計式 樣本容量n 自由度n－2 顯著性水平α 臨界值rα
2-0 74 72 0.05 0.232
當我們對表十四和表十五中的偏相關(guān)系數(shù)r和臨界值rα進行比較，發(fā)現(xiàn)因變量和解釋變量之間存在顯著的線性相關(guān)關(guān)系。

（3）參數(shù)顯著性檢驗（t檢驗）
假設(shè)檢驗：
  H0 :  bi=0    (i=1,2,3)
  H1 :  bi≠0  (i=1,2,3)若Xi對Y的作用顯著，就拒絕H0 ，否則就接受H0。
從表十三中可直接讀取t統(tǒng)計值如下(并查t值表得臨界值)：
（表十六）
回歸估計式 樣本容量n 自由度n-k-1
(k=3) 顯著性水平 (X1 ,X2,X3) 的t值 臨界值
tα/2(n-k-1)
2-0 74 70 0.05 13.92214
3.515461
-1.989687 1.980
        可以看出， | t | > tα/2(n-k-1),則Xi（i＝1，2，3）對Y有顯著線性作用。

（4） 回歸總體線性的顯著性檢驗（F檢驗）
假設(shè)檢驗：  H0 :  bi=0    (i=1,2,3)  H1 :  bi不全部為0  (i=1,2,3)
若Xi對Y的作用顯著，就拒絕H0 ，否則就接受H0。
從表十三中可直接讀取F統(tǒng)計值如下（并查F值表得臨界值）:
（表十七）
回歸估計式 2-0
樣本容量n 74
解釋變量個數(shù)k 3
自由度n－k－1 70
顯著性水平 0.05
F統(tǒng)計值 315.1667
臨界值Fα(k，n－k－1) 8.55
已知，若F > Fα(k，n－k－1),拒絕H0 ，回歸方程顯著成立。
樣本值、估計值與殘差的關(guān)系如下圖：

結(jié)論
經(jīng)過上述檢驗，我們可以看出：對于基金開元而言，影響其收益的最大因素就是證券大盤指數(shù)，其次是國民經(jīng)濟大環(huán)境的好壞。我們下面看一下收益與大盤指數(shù)的走向?qū)Ρ葓D：
(上圖中Y1是累計收益估計值，XX＝2+X1/1000)
最后，我想至少可以得出這樣2個結(jié)論：
（1） 該基金累計收益曲線與指數(shù)曲線極為相似，并沒有達到能夠分散股市風(fēng)險的預(yù)期目標。

（2） 我們可以利用模型
Y = -2.104447 + 0.000913X1 + 0.025475X2  - 0.007209X3
來對未來收益做一個預(yù)測。

參考文獻

1． 《我國居民儲蓄存款增量少于去年同期原因分析》，中華人民共和國國家統(tǒng)計局（2004.08.31）
2． 《2002年中國GDP增長真實嗎？》， 21世紀經(jīng)濟報道（ 2003.2.20）　
3． 《國際知名金融機構(gòu)熱議2003年中國GDP兩大突破》，國際金融報（2004-01-29）
4． 中國人民銀行報告與統(tǒng)計數(shù)據(jù)1998～2004年數(shù)據(jù)
5． 《1999年中國統(tǒng)計年鑒》，中華人民共和國國家統(tǒng)計局。
6． 《2000年中國統(tǒng)計年鑒》，中華人民共和國國家統(tǒng)計局。
7． 《2001年中國統(tǒng)計年鑒》，中華人民共和國國家統(tǒng)計局。
8． 《2002年中國統(tǒng)計年鑒》，中華人民共和國國家統(tǒng)計局。
9． 《經(jīng)濟計量學(xué)》，李長風(fēng)，上海財經(jīng)大學(xué)出版社1996年版。

附錄1 （基金開元4位基金經(jīng)理的簡介）

1．杜峻 男，1970年8月生。1994年畢業(yè)于北京大學(xué)光華管理學(xué)院， 碩士學(xué)歷。曾在南方證券發(fā)行         部和基金部工作， 1998年起任職于南方基金管理公司，1999年至 2000年3月任南方基金管理公司開元基金經(jīng)理。
2．王宏遠    2000年4月至2002年3月期間任開元基金經(jīng)理
3．朱漢江    吉林大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院畢業(yè)，經(jīng)濟學(xué)碩士。曾在平安證券有限公司及國泰證券有限公司投行部擔   任項目經(jīng)理，1998年4 月進入南方基金管理有限公司，歷任研究員和基金開元基金經(jīng)理助理。2002年3月至2004年1月任任南方基金管理公司開元基金經(jīng)理。
4．呂一凡    2004年1月接