证券公司资产管理业务经营绩效评价—以11家证券公司为例

 
 
 
摘要：资产管理业务在我国作为一项创新型业务，经过20年的发展，其已成为证券公司增长最快的业务之一，但目前对其经营绩效的评价研究非常欠缺。本文主要站在投资者角度，借鉴基金的经营绩效评价方法—数据包络模型（DEA），拟对其经营绩效进行实证研究，还站在证券公司角度，对其具体经营成果进行了实证研究。实证结果表明，我国证券公司推出的资产管理业务产品^[[1]]整体经营绩效低，资产管理业务成本高，收入低。
关键词：证券公司；资产管理业务；绩效评价；数据包络模型
1引言
1.1研究背景
随着我国金融市场的深化发展，我国证券业市场化、规范化与国际化的步伐加快，证券公司的经营环境发生较大变化。面对新的挑战，众多证券公司不断进行业务创新，而资产管理业务成为新的焦点。资产管理业务^[1]是指证券公司作为资产管理人，根据资产管理合同约定的方式、条件、要求及限制，对客户资产进行经营运作，为客户提供证券及其它金融产品的投资管理服务的行为。
1.2研究目的和意义
目前国内对证券公司资产管理业务的经营业绩的评价研究非常欠缺，国内研究最多的是证券公司的整体绩效。本文通过不同角度，有针对的对其资产管理业务的经营绩效进行评价，揭示其具体经营成绩，为投资者衡量整体投资回报提供一个参考标准，并为证券公司更好的开展资产管理业务做出政策建议。
2.文献综述
2.1关于资产管理业务的相关研究
2.1.1国外资产管理业务的相关研究
国外的资产管理业务产生较早，美国的资产管理业务已经发展了100年，到如今已经相当成熟。美国在1975年的佣金体制改革引入竞争机制，竞争推动了美国证券公司业务的积极创新，创新型资产管理业务出现。进入20世纪90年代，资产管理业务在美国快速发展，券商和投资银行是主体，其业务规模和业务收入每年快速递增，期间还出现了大型券商兼并合并狂潮，如美林1996年和1997年分别兼并了Hotchkis and Wileg 公司与总部在英国的Mercury资产管理公司，使其资产管理业务达到世界水平，因此美林（Merrill Lynch）、摩根士丹利（Morgan Stanley）、高盛（Goldman Sachs）、佩恩韦伯（Paine Webber）等几大公司的资产管理业务在市场上占据绝对优势。21世纪以来，资产管理业务收入成为众多证券公司和投资银行的主要业务收入之一。
2.2.2国内资产管理业务的相关研究
我国资产管理业务经历了萌芽阶段（1993-1995年）、形成阶段（1996-1997年）、初步规范阶段（1998-2002年）以及创新阶段（2003年以后）四个阶段。在第四阶段，《证券公司客户资产管理业务试行办法》、《证券公司定向资产管理业务实施细则》、《证券公司集合资产管理业务实施细则》和《证券公司客户资产管理业务管理办法》的相继出台，一步步的为证券公司资产管理业务的规范化发展扫除了障碍，也为投资者增加了更加稳定的投资渠道。
鉴于我国资产管理业务较外国起步晚，罗秋菊、周培胜（2002）^[2]提出券商开展资产管理业务应该向该业务领域成熟的国家学习，如美国。杨小青、王坚等（2003）^[3]也认为我国券商应该借鉴美国，走“大资产管理”之路，要在规范的基础上发展，在发展中逐步规范，丰富资产管理业务的产品结构、改革资产管理收费方式、拓展管理资产范围，防止业务冲突等。李剑阁（2010）^[4]提出应该放松优质证券公司资产管理业务的资本金限制，以便发挥券商的综合优势。
针对资产管理业务发展的主流方向和核心能力问题，万洁平、俞自由（2002）^[5]认为目前资产管理业务处在发展的初级阶段，因此受托资产管理是方向，共同基金和私募基金是主流。
关于我国资产管理业务管理运作模式问题，吴琴伟、冯玉明（2004）^[6]通过中外资产管理业务在行业的产业链构成和管理运作模式的比较，认为资产管理业务应进行创新，增加资产管理受托资金的来源、引入做空机制、降低风险、扩大资产管理人的投资范围、培养中介机构等。而李井伟（2006）^[7]认为我国券商资产管理模式应向标准化模式转变，向着建立低风险或以市场风险为底线的标准化集合产品和有针对性的高端专项资产管理方向发展。徐东伟、王占军（2005）^[8]提出要对其进行产品创新和组织创新，从而提高券商的竞争力。
风险问题在贯穿于券商资产管理业务的始终，因而风险控制是重中之重，是最核心的问题，关系到整个公司的兴衰（郑伟，2008）^[9]，要重点防范规模失控、越权炒作、账外经营、挪用客户资产和其他损害客户利益的行为及承诺保本、保底、保息所导致的风险，也要根据自身实际，立足市场，开发合适的理财产品（罗帆，2007）^[10]。
2.2关于经营绩效评价方法的相关研究
2006年以前国内证券公司没有财务信息公开披露制度，学术界对证券投资绩效的研究相对匮乏，少量关于证券公司的研究文献基本定位于公司整体绩效，很少专门探讨证券公司资产管理业务绩效，然而资产管理业务作为券商增长最快的业务之一，其绩效好坏关系到券商未来的发展能力，也是其风险管理能力和创新能力的重要指标^[11] (张怡，2008)。关于证券公司资产管理业务的相似研究主要是基金。
2.2.1国外基金绩效文献综述
国外投资基金的评估理论始于20世纪50年代现代资产组合理论产生以后，基金评估的发展可以分为三个阶段：早期基金绩效的直接比较、风险调整后的绩效、风格调整后的绩效。
早期的基金绩效评估评价指标比较单一，只考虑收益因素，忽略了风险因素，评价效果较为片面。资产组合选择理论（Markowits,1951）和资本资产定价模型（Sharpe,1964）把风险因素考虑进去，基于风险调整的Treynor指数（Treynor，1965）、Sharpe指数（Sharpe，1966）、Jensen指数（Jensen，1968）等指标广泛应用于基金绩效评价。此后，基金绩效评估理论得以进一步发展，Fama（1972）提出总风险调整阿尔法（TRA）^[12]，Modigliani祖孙二人（1997）提出M平方风险调整绩效（RAP），Scholz and Wilkens(2000)提出市场风险调整绩效指标MRAP。但是以上的都是在参数方法下的构造基金风险调整绩效指标，用参数方法尤其是二阶矩阵参数法对基金资产收益率进行评估时只采用了部分信息，因而在评估中存在一些误差。近年来以VaR为技术基础（Wilson,1992和dowd,2001）的非参数法在基金评估的应用中得到人们的认可。此后，以Fama and French(1996)^[13]提出三因素模型和Carhart（1997）^[14]的四因素模型为代表的多因素模型逐步取代单因素模型，但是这些模型的度量结果对基准的选取比较敏感。
后来，研究人员提出用无基准的业绩评价模型来评价基金绩效，主要有组合变化模型（PCM）、随机占优和数据包络分析法（DEA），其中数据包络分析法应用最广，它是由Charnes Cooper 和Rhodes（1978）创建，是在被评估的单位中，将某一单位与其他单位进行比较，选出在现有资源条件下表现最好的单位组成生产边界，其他没能落在生产边界上的单位与生产边界的距离则为无效率值，因此称之为“数据包络”，最后用线性规划求出无效率单位的各种效率值和应改善的方向。DEA方法是评价多个指标投入和多指标产出的决策单元间的相对有效性的多目标非参数法决策方法。Murthi,Choi,Desai（1997）^[15]首次使用DEA评价基金业绩，他们以风险（即标准差）和交易成本（包括管理费率、赎回费率和换手率）为投入，组合超额收益为产出，发现某些大规模基金比小规模基金有效，而交易成本对基金的相对业绩没有显著影响。
2.2.2国内基金绩效文献综述
2000年以后，国内关于基金业绩研究的实证研究逐渐浮现，胡昌生（2001）^[16]提出了针对基金经理选股择时能力的单一期限绩效评价和以Jensen指数为代表的多期限绩效评价方法。顾雪松（2010）^[17]以10支开放式基金为样本，基于VaR及修正的sharp指数，对修正指数和传统指数、不同类型基金、样本基金与市场组合对比分析，最后得出修正的sharp指数能反映实际损失风险，不同类型基金收益-风险特征不同，开放式基金绩效优于市场组合。欧阳志刚、龚金萍（2011）^[18]以11支货币市场基金为样本，通过VaR值给出绩效评价，并得出RAROC指标能有效评价基金绩效。孙冰岩（2011）^[19]利用Fama-French三因素模型实证分析98支开放式基金资金流动与绩效的影响因素。王赫一（2012）^[20]运用超效率的DEA方法对我国72支基金绩效进行实证分析 ，且以此为依据应用双向法对绩效评价的持续性进行了检验。
2.3文献简评
作者认为，随着我国金融市场的发展与完善，我国资产管理业务自身也会不断的完善发展，其收入在券商的总收入比重会不断增大，成为新的盈利增长点，并且会带动其他相关业务的不断发展。鉴于学术界还没有专门的资产管理业务经营绩效评价体系，同时由于证券公司推出的资管产品与基金类似，再加上基金发展时间长且成熟，其绩效评估方法对资产管理业务的经营绩效评价具有借鉴作用。
3指标选取与模型构建
本文分别站在投资者和证券公司的这两个角度来进行绩效评价。站在投资者角度，我们的考察对象是证券公司推出的集合资管产品，对于某产品，主要考虑其费用（主要包括管理费、托管费、参与费、退出费、业绩报酬提取）、风险（周收益率标准差）以及累计加权收益率这三个因素。站在证券公司角度，主要通过其资产管理业务营业收入、成本及总收入这三个因素来建模评价其经营绩效。
3.1基于投资者角度的指标选取与模型构建
3.1.1指标选取
主要包括输入指标和输出指标，输入指标主要有运营费用（管理费用、托管费用、参与费用、业绩报酬提取）和风险（周收益率标准差）。周收益率标准差同一般的标准差计算方法一样，它用来衡量产品的投资风险情况，公式如下：

输出指标主要是累计加权收益率，累计加权收益率在原来的基础上考虑到了分红再投资，能更准确地对产品的真实投资表现做出衡量，公式如下：

指第n次分红之前的收益率。
3.1.2模型构建
站在投资者角度，我们选用DEA下的测算技术效率的C²R模型，该模型是1978年由Charnes、Cooper、Rhodes提出的，其输入导向型模型的具体形式如下：

其中 、 为第j家证券公司的输入变量与输出变量， 表示权重，S^—、S⁺表示松弛变量。其评价相对效率的原理可用下图说明：

图1  C²R模型效率评估原理图
如图所示，决策单元DMU包括A、B、C、D四点，由于C²R模型反映的是总技术效率，决策单元B在有效前沿面上，则表明其DEA相对有效，θ=1；A、C、D不在有效前沿面上，θ<1，表明其投入与产出不是最优。
此外，我们还选用DEA下的BC²模型，该模型是在1984年由Banker、Cooper、Charnes提出的，其输入导向型模型具体形式如下：

其中 、 为第j家证券公司的输入变量与输出变量， 表示权重，S^—、S⁺表示松弛变量。
其评价相对效率的原理：由于BC²模型在C²R模型的基础上加上了规模收益约束条件  , 因此其所度量的仅为纯技术效率。从图可以看出，决策单元A、B、C构成BC²的有效前沿面，说明在规模可变的条件下，该三个DMU相对有效，而D在两类模型下均相对无效。可以看到BC²下有效的DMU在C²R下未必有效，通过技术数效率的分解，可知该无效的原因是规模效率无效。见下图。

图2  BC²模型效率评估原理图
3.2基于证券公司角度的指标选取与构建
两指标主要资产管理业务营业收入（ ）、成本（ ）及证券公司总收入（ ）这三个因素构建。初步来看，两指标应该是负相关，但相关性不会太高。
（1）资产管理业务收入占总收入的比重，该指标衡量证券公司资产管理业务收入的总体规模。指标如下：

（2）资产管理业务成本与业务收入的比值，该指标衡量单位收入里面需要多少业务成本做支撑。指标如下：

4样本选取与数据来源
4.1样本选取
我国共有上市证券公司19家，根据以下条件选取样本公司11家，选取条件为：（1）具有从事客户资产管理业务资格；（2）2010年（含2010年）以后的财务披露报告(含相关数据)完整。
以上11家证券公司资产管理有业务通过以下条件选取20种资管产品，包括：混合型产品7种， FOF型产品4种，股票型产品4种，债券型产品5种，选取条件为：（1）成立于2010年1月1日前，截止2012年12月31日有数据更新；（2）该资管产品须是混合型、FOF型、股票型和债券型四种。选取结果见表1。
表1  样本公司及其产品选取结果表

序   号	证券公司名称	产品名称	类  型
1	广发证券	理财3号	混合型
2	长江证券	超越理财3号
3	长江证券	超越理财灵活配置
4	山西证券	汇通启富1号
5	海通证券	海通稳健成长
6	兴业证券	金麒麟2号
7	华泰证券	紫金3号
8	国元证券	黄山1号
9	宏源证券	宏源1号	股票型
10	东北证券	东北证券2号
11	招商证券	股票星
12	华泰证券	造福桑梓
13	国元证券	黄山2号	FOF型
14	广发证券	理财4号
15	海通证券	海通金中金
16	招商证券	基金宝2期
17	长江证券	超越理财增强债券	债券型
18	海通证券	海通季季红
19	兴业证券	金麒麟1号
20	华泰证券	紫金1号
21	华泰证券	步步为赢

4.2数据来源
本文数据主要来源于中国大额投资者家园^[[2]]、红马甲混庄罗盘炒股软件、国金太阳至强版炒股软件以及中国人民大学天相投资分析系统，最后经过作者悉心整理而成。数据处理主要通过Excel和数据包络分析专用软件DEAP2.1。
5实证检验与分析
5.1基于投资者角度的实证检验与分析
5.1.1输入、输出指标相关性检验
由于DEA选取指标要求输入指标之间、输出指标（详见附表9）之间的相关性不能过高而输入指标与输出指标应尽可能相关，因此有必要对指标间的相关性进行检验。表2为2010年至2012年所有数据综合后得到的相关性检验结果。
表2  2010年至2012年输入、输出指标相关系数表

		X1	X2	Y1
X1		1
X2		0.3698	1
Y1		0.2448	-0.3358	1

由表看出，X₁ 和X₂低度相关，符合DEA指标选取要求；Y₁和X₂、Y₁和 X₁相关度较弱，可是考虑到该指标是产品综合业绩的体现，仍然保留。
5.1.2产品各年度的绩效评价
本文选择的DEA模型是输入导向型模型，在具体模型上要求C²R模型输入、输出指标必须为正数，BC²的输出指标可以为负数，由于本文的输出指标累计加权收益率存在负数，因此对每个单元输出指标加上同一数值使其变为正数，然后再由软件DEAP2.1得出效率数值，具体结果见表3、表4、表5。

表3   2010年各产品效率值及排名

产品 名称	类 型	技术 效率	同类型产品 技术效率均值	纯技术 效率	规模 效率	规模 报酬	技术效率 排名	同类型产品 技术效率排名
广发理财3号	混合型	0.407	0.231	0.556	0.732	递增	7	1
超越理财3号		0.216		0.386	0.559	递增	14	5
超越理财灵活配置		0.249		0.324	0.770	递减	11	4
汇通启富1号		0.264		0.331	0.797	递增	10	3
海通稳健成长		0.150		0.340	0.440	递增	16	7
金麒麟2号		0.279		0.390	0.715	递增	9	2
国元黄山1号		0.156		1.000	0.156	递增	15	6
紫金3号		0.125		0.300	0.415	递增	18	8
宏源1号	股票型	0.009	0.270	0.405	0.021	递增	21	4
东北证券2号		0.110		0.219	0.503	递增	19	3
股票星		0.286		1.000	0.286	递减	8	2
造福桑梓		0.675		0.708	0.953	递增	4	1
国元黄山2号	FOF型	0.064	0.170	0.411	0.156	递增	20	1
广发理财4号		0.240		0.351	0.684	递增	12	2
海通金中金		0.137		0.478	0.288	递增	17	4
基金宝2期		0.240		0.436	0.550	递增	13	3
超越理财增强债券	债券型	0.749	0.688	1.000	0.749	递增	2	2
海通季季红		0.710		0.894	0.794	递增	3	3
金麒麟1号		1.000		1.000	1.000	-	1	1
紫金1号		0.532		0.895	0.595	递增	5	4
步步为赢		0.449		0.593	0.758	递增	6	5

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
数据来源：中国大额投资者家园和中国人民大学天相投资分析系统，最终经DEAP2.1得出整理而成。
 
表4  2011年各产品效率值及排名

产品 名称	类 型	技术 效率	同类型产品 技术效率均值	纯技术 效率	规模 效率	规模 报酬	技术效率 排名	同类型产品 技术效率排名
广发理财3号	混合型	0.254	0.158	0.374	0.680	递增	10	2
超越理财3号		0.196		0.464	0.422	递增	13	4
超越理财灵活配置		0.124		0.378	0.329	递增	16	5
汇通启富1号		0.332		0.532	0.623	递增	8	1
海通稳健成长		0.077		0.458	0.168	递增	17	6
金麒麟2号		0.212		0.383	0.553	递增	12	3
国元黄山1号		0.056		0.518	0.107	递增	18	7
紫金3号		0.009		0.301	0.030	递增	20	8
宏源1号	股票型	0.007	0.379	0.390	0.018	递增	21	4
东北证券2号		0.342		0.475	0.720	递增	7	2
股票星		0.165		0.442	0.372	递增	14	3
造福桑梓		1.000		1.000	1.000	-	3	1
国元黄山2号	FOF型	0.040	0.172	0.416	0.096	递增	19	4
广发理财4号		0.155		0.338	0.457	递增	15	3
海通金中金		0.266		0.514	0.518	递增	9	1
基金宝2期		0.228		0.403	0.566	递增	11	2
超越理财增强债券	债券型	1.000	0.756	1.000	1.000	-	2	2
海通季季红		0.663		0.887	0.747	递增	4	3
金麒麟1号		1.000		1.000	1.000	-	1	1
紫金1号		0.518		0.794	0.653	递增	6	5
步步为赢		0.597		0.813	0.734	递增	5	4

数据来源：同表3。
 
表5 2012年各产品效率值及排名

产品 名称	类 型	技术 效率	同一类型产品 技术效率均值	纯技术 效率	规模 效率	规模 报酬	技术效率 排名	同类型产品 技术效率排名
广发理财3号	混合型	0.177	0.291	0.410	0.432	递增	18	7
超越理财3号		0.348		0.389	0.896	递减	11	3
超越理财灵活配置		0.205		0.421	0.486	递增	17	6
汇通启富1号		0.450		0.568	0.792	递增	9	2
海通稳健成长		0.021		0.473	0.044	递增	21	8
金麒麟2号		0.560		1.000	0.560	递减	7	1
国元黄山1号		0.344		0.579	0.594	递增	12	4
紫金3号		0.223		0.309	0.721	递增	16	5
宏源1号	股票型	0.268	0.561	0.424	0.633	递增	13	3
东北证券2号		0.723		0.973	0.743	递减	5	2
股票星		0.253		0.462	0.549	递增	14	4
造福桑梓		1.000		1.000	1.000	-	3	1
国元黄山2号	FOF型	0.235	0.203	0.446	0.527	递增	15	2
广发理财4号		0.028		0.358	0.079	递增	20	4
海通金中金		0.167		0.539	0.310	递增	19	3
基金宝2期		0.383		0.434	0.881	递增	10	1
超越理财增强债券	债券型	1.000	0.774	1.000	1.000	-	1	1
海通季季红		0.726		0.902	0.804	递增	4	3
金麒麟1号		1.000		1.000	1.000	-	2	2
紫金1号		0.555		0.701	0.791	递增	8	5
步步为赢		0.591		0.679	0.870	递增	6	4

 
 
 
 
数据来源：同表3。

（1）产品各年度总体绩效分析
3年来业绩持续性较好的有金麒麟1号、造福桑梓、超越理财增强债券，其余相对较好的有海通季季红、东北证券2号，具体来说：
2010年，从技术效率^[[3]]层面来看，相对有效的只有排名第一的金麒麟1号，占样本量的4.7%，相对较为有效的有超越理财增强债券、海通季季红，占样本量的9.5%；从纯技术效率层面来看，相对有效的有金麒麟1号、超越理财增强债券、股票星、国元黄山1号，占样本量的19.0%。技术效率和纯技术效率均有效的只有金麒麟1号；纯技术效率有效，而技术效率无效的有超越理财增强债券、股票星、国元黄山1号，原因是规模效率无效。从规模报酬来看，有18种产品规模报酬递增，占样本量的85.7%。
2011年，从技术效率层面来看，相对有效的有造福桑梓、金麒麟1号、超越理财增强债券，占样本量的14.3%；没有相对较为有效的产品；从纯技术效率层面来看，相对有效的也只有造福桑梓、金麒麟1号、超越理财增强债券，占样本量的14.3%。从规模报酬来看，有18种产品规模报酬递增，占样本量的85.7%。
2012年，从技术效率层面来看，相对有效的有造福桑梓、金麒麟1号、超越理财增强债券，占样本量的14.3%，相对较为有效的有海通季季红、东北证券2号，占样本量的9.5%；从纯技术效率层面来看，相对有效的有造福桑梓、金麒麟1号、金麒麟2号、超越理财增强债券，占样本量的19%；纯技术效率有效，而技术效率无效的有金麒麟2号，原因是规模效率无效。从规模报酬来看，有种件产品规模报酬递增，占样本量的71.4%。
（2）各年度不同类型产品绩效分析
债券型产品3年来，技术效率均值均大于0.600，且呈不断上升趋势，整体绩效最高且业绩持续性较好；股票型产品3年来，技术效率均值也处于不断上升

趋势中，业绩持续性相对较好；混合型产品和FOF型产品整体绩效较差，业绩持续性较也较差,具体来说：
2010年，债券型技术效率均值为0.688、股票型技术效率均值为0.270、混合型技术效率均值为0.231、FOF型技术效率均值为0.170，可以看出债券型产品整体绩效较好。具体来看，债券型产品中，金麒麟1号技术效率值最高，其次是超越理财增强债券、海通季季红；股票型产品中，造福桑梓技术效率值最高；混合型产品中，广发理财3号技术效率值最高；而FOF型产品整体技术效率值偏低。
2011年，债券型技术效率均值为0.756、股票型技术效率均值为0.379、混合型技术效率均值为0.158、FOF型技术效率均值为0.172，可以看出债券型产品整体绩效较好，其次是股票型。具体来看，债券型产品中，金麒麟1号、超越理财增强债券技术效率值最高，其次是海通季季红；股票型产品中，造福桑梓技术效率值最高，其余产品偏低；混合型产品和FOF型产品整体技术效率值偏低。
2012年，债券型技术效率均值为0.774、股票型技术效率均值为0.561、混合型技术效率均值为0.291、FOF型技术效率均值为0.203，可以看出债券型产品整体绩效较好，其次是股票型。具体来看，债券型产品中，金麒麟1号、超越理财增强债券技术效率值最高，其次是海通季季红；股票型产品中，造福桑梓技术效率值最高，其次是东北证券2号；混合型产品中，技术效率值最高的是汇通启富1号；FOF型产品整体技术效率值偏低。
5.2基于证券公司角度的实证检验与分析
5.2.1 、 指标间的相关性检验
我们综合2010年至2012年的 指标、 指标作了相关性检验，结果见表8。
表6  2010年至2012年各证券公司的 指标（%）及排名

证券公司名称	2010年	排 名	2011年	排 名	2012年	排 名
宏源证券	1.76	5	1.62	7	2.90	6
东北证券	4.82	2	6.44	2	3.42	3
国元证券	1.16	9	0.80	9	1.21	9
广发证券	1.59	6	4.20	4	5.18	2
长江证券	2.62	3	4.36	3	2.99	5
山西证券	0.40	11	0.66	10	0.60	11
海通证券	10.76	1	11.71	1	10.11	1
招商证券	1.30	8	2.16	6	2.15	7
兴业证券	2.05	4	2.78	5	3.21	4
东吴证券 华泰证券	0.41 1.44	10 7	0.41 1.49	11 8	0.86 1.47	10 8

数据来源：红马甲混庄罗盘炒股软件、国金太阳至强版炒股软件，最后经作者悉心整理而成。
表7  2010年至2012年各证券公司的 指标（%）及排名

证券公司名称	2010年	排 名	2011年	排 名	2012年	排 名
宏源证券	0.54	7	0.82	9	0.64	5
东北证券	0.38	5	0.75	7	1.00	9
国元证券	0.29	2	0.63	6	0.77	7
广发证券	0.22	1	0.27	1	0.24	1
长江证券	0.48	6	0.54	3	0.43	2
山西证券	3.23	11	2.51	10	1.47	10
海通证券	0.35	3	0.61	5	0.65	6
招商证券	0.75	9	0.59	4	0.55	4
兴业证券	0.72	8	0.79	8	0.90	8
东吴证券	2.89	10	4.59	11	1.63	11
华泰证券	0.38	4	0.38	2	0.54	3

数据来源：同表6。
表8  2010年至2012年的 指标、 指标相关系数表

		1
		-0.3724	1

由表8知 指标、 指标间的相关系数为-0.3724，为低度相关，符合指标选取要求。
5.2.2实证结论分析
由于单纯的绝对数值很难对证券公司的资产管理业务进行评价，因此通过构建 指标（资产管理业务收入占总收入的比重）和 指标（资产管理业务成本与业务收入的比值）来对其整体经营绩效进行评价。 指标该指标衡量证券公司资产管理业务收入的总体规模，该指标越高越好； 指标衡量单位收入里面需要多少业务成本做支撑，该指标越低越好。
（1）从 指标（资产管理业务收入占总收入的比重）来看，2010年排名前3位的分别是海通证券、东北证券、长江证券，排名最后3位的分别是国元证券、东吴证券、山西证券；2011年排名前3位的分别是海通证券、东北证券、长江证券，排名最后3位的分别是国元证券、山西证券、东吴证券；2012年排名前3位的分别是海通证券、广发证券、东北证券，排名最后3位的分别是国元证券、山西证券、东吴证券。从这3年来看，海通证券一枝独秀，资产管理业务收入规模遥遥领先，3年的 均大于10%，说明资产管理业务收入对其总收入贡献很大；其次是东北证券、长江证券、广发证券，经营业绩较好；经营业绩较差的是国元证券、山西证券、东吴证券。
（2）从 指标（资产管理业务成本与业务收入的比值）来看，2010年排名前3位的分别是广发证券、国元证券、海通证券，排名最后3位的分别是招商证券、东吴证券、山西证券；2011年排名前3位的分别是广发证券、华泰证券、长江证券，排名最后3位的分别是宏源证券、山西证券、东吴证券；2012年排名前3位的分别是广发证券、长江证券、华泰证券，排名最后3位的分别是东北证券、山西证券、东吴证券。从这3年来看，广发证券 指标都最低，说明其成本控制得当；其次是国元证券、海通证券、国泰证券、长江证券； 指标相对较高的有招商证券、东吴证券、山西证券、宏源证券、东北证券，说明其成本控制不适当。
（3）综合 指标和 指标来看，资产管理业务经营业绩较好的证券公司，一般成本都较低，而经营业绩较差的证券公司，大多是因为成本过高，因此成本控制对于资产管理业务的发展至关重要。
6结论与不足
通过不同的视角对样本公司资产管理业务的实证研究，可以初步得出以下几点结论：
（1）从技术效率层面来看，在这3年内，产品的整体经营绩效低，效率值较高的产品很少，只有金麒麟1号、造福桑梓、超越理财增强债券这3件产品。
（2）从不同类型产品来看，在这3年内，债券型产品整体绩效和业绩持续性较好，股票型产品整体绩效和业绩持续性处于上升趋势中；混合型产品和FOF型产品整体绩效较差。
（3）从证券公司角度来看，整体收入水平低。资产管理业务成本是影响其收入的关键因素，资产管理业务经营业绩较好的证券公司，一般成本都相对较低，如海通证券和广发证券；而经营业绩较差的证券公司，是因为成本过高，如山西证券，因此经营业绩较差的证券公司应适当控制成本支出。
由于我国资产管理业务的开展时间较短，目标投资者的培育和市场的拓展还需要时间的累积，再加上本文的样本时间较短，样本容量较少，因此本文的结论还有待更长样本时间和更大样本容量的检验。
 
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致谢
首先，我要感谢我的导师 XXX老师，在我遇到某些文问题的时候，他总是为我提供多种思路，是我思维开阔起来，他为我的这篇毕业论文付出了很多的心血和精力，有天晚上修改我们的毕业论文到12点，很感谢他。
四年来，在四川农业大学这个环境幽雅、文化底蕴厚实的校园内学习，我充实而满足，学到了我想学到的东西，认识了很多同学老师。在看似短暂的时间里，却给了我如此巨大的财富，不仅是因为这里有知名的教授，而且更是因为这里有浓厚的学术积淀和精神世界。在这里，我要再次感谢四川农业大学对我的培养，感谢经济管理学院对我们的付出。最后感谢我亲爱的同学们。
 

 

 

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