基于因子聚类方法的基金风格分类研究

基金风格是指基金为了适应投资者不同的风险管理需求．在基金招募书中说明并在实际运作中遵循的投资策略。但基金在远作过程中是否会表现出与宣称风格的背离？如何从基金的实际数据去判断它的风格？如何把市场上的基金按照实际风格进行分类？这些都是投资者在信息不对称的市场中所面临的问题。本文提出一种解决上述问题的分类方法，具有利用信息全面，操作过程简便的优点，可以为不同风险偏好的投资者选择适合的基金风格提供一定的参考。该方法首先基于两个方面选取基金的指标：一是基金的投资对象；二是基金的投资理念。接着对选取指标的样本数据进行因子分析和聚类分析。最后对分类结果作Sharp回归以分析结果。本文运用该方法对中国的基金数据作了实证研究，结果表明，中国的证券投资基金风格趋同现象严重，并且实际风格与宣称风格有较大差异。

Classification of Fund Style based on Factor Clustering

We develop a new approach to classification of fund style based on cross-section data. We choose parameters from two aspects: assets in which funds invest and investment behavior. We start the process by factor analysis, clustering analysis, and Sharp's regression model. Our results suggest the style of Chinese fund has similarity to great extent and show the phenomena of misclassification.