封闭式基金----普通投资者的投资机会（一）

国庆假期研读了大量封闭式基金方面的文章。通过封闭式基金与开放式基金、上证指数相的比较，思考了封闭式基金的投资特点和投资价值。网上真是高手如云，受益良多。这里把我认为的几个要点和我自己读后感到需要进一步理清的地方汇集如下。

1．    封闭式基金必须持有20% 的债券资产。这一条款对封闭式基金投资价值的影响

与股票型开放式基金相比，在牛市中，这一条款将降低封闭式基金的获利能力。但怎样定量的评估这一点呢？

假定封基比开基仓位低30%，当我们没有深究时，通常粗略估算 ：1000点上升到2000点，2*700+300=1700（暂忽略债券部分的盈利），封基增长率比开基低30%。

由于数学模型很难真正拟合证券市场的复杂情况，通常情况下不必追求太精确的数学模型。但和讯湖风树影提出，在这里应该用积分方程来表达。结果是幂函数。power(2,0.7)=1.624。封基增长率比开基低 37.6%。与粗略的乘法相比，多差了7.6%。在赢利模式、经营方式、管理水平大致相近，时间加长的复利作用下，7.6% 不是一个小数。不应忽略。因为相关法规对基金仓位的限制要求不是针对季报、年报这样的周期，仓位调整几乎是动态的，所以选择微分方程来表达，我觉得是恰当的。对其积分的结果是 幂函数 power()。在这个问题上，湖风树影做出了很有意义的贡献，给我们开了眼界。

不少网友认为，只有在“单边上涨”的情况下，更接近这一数学模型。因为在振荡市的时候，频繁的调仓和买卖增加了可分配净收益，上涨和下跌时往往仓位不一样等等，使得情况很复杂。其实每个事情往往都由很多因素构成。可能各种因素单独分开来讨论更合理。不能在讨论重力加速度的时候，纠缠于实验环境不可能是完全真空，地球上每一点的重力加速度都是不同的，这样永远扯不清。

封基的增长率 Y  =  ∑Ｆ（Ｘｉ） ，封基的实际表现由N个的函数叠加确定。

就封基仓位 Ｆ(X仓位) 这个因素对封基增长率Y（正增长和负增长）的影响来说，用POWER(A,B)来表达是清晰合理的。

但是，湖风树影30%的仓位差距的假设，难免其“捍卫”自己观点的偏颇。封闭式基金没有赎回压力，仓位容易接近规定的上限。大致看了一下07年半年报的情况，大盘、远期封基的股票仓位平均大约76%，而众多股票型开基的仓位，只有几只是95%、94%、93%，大部分是70-90%之间，甚至有50-60%的。就按仓位90%来算吧，封基仓位低14%。1000点涨到2000点的话，按乘法，封基相对开基增长相当于 860*2+140=1860点位。按幂函数 power(2,0.86)*1000=1815, 两种算法增长率相差为4. 5%，还是不算小。

总之，当指数翻番时，相对开基仓位差14% 这单个的因素，导致封基增长率的估值落后开基18。5%。这是一个误差更小的毛估的结果吧。

2．    封基多大的折价可以基本对冲仓位的14%差距？

当我们做封基投资决策时，特别是牛市上涨阶段，我们在看到封基相对于开基仓位低的不利和封基高折价的有利时，自然想权衡两者在什么位置上大致可以对冲？这是不大好解决的问题。 折价的杠杆作用是乘法，是线性的，难以简单和幂函数拟合。但又是一个似乎应该考虑和解决的问题。 和讯CHARLIESUM（http://charliesun.blog./13435441_d.html）设定5组数据分别计算出结果来进行比较。并给出了不考虑分红再投和考虑分红再投两种方式的收益比较推算模型。这里用我认为比较合适的两组数据来做一个推算。

 表一：假定条件： 1。封基仓位比开基低 14%   2。封基取得年增长率15%

3．封基当前折价率 20%

        注：没考虑分红再投

从表一看，20%的折价率已经基本抵消了仓位低14% 的不利。

表二：假定条件： 1。封基仓位比开基低 14%    2。封基取得年增长率20%

3。封基当前折价率 26%

      注：没考虑分红再投

从表二看，26%的折价率胜过仓位低14% 的不利。

目前大盘、远期封基的折价普遍在30%左右。

封基净值增长率的假定越大，对比结果对封基越不利。但是请注意，上表没有包含封基再投的作用。封基再投和开基再投的威力是大不一样的。如果再考虑和讯双色杜鹃称之为封基的独门绝技--分红再投的杠杆加复利作用，数据还将发生对封基有利的很大变化。数据计算太繁复累人，可以在CHARLIESUM的文章中，看到在他的一组假定条件下的给出的计算结果。

仅仅对仓位、折价率这两个因素进行大致的定量分析，就可以看出目前大盘、远期封基30%的折价率有一定的投资价值。再考虑分红再投的话，其价值将十分明显。另外，封基仓位低14%所增强的抗风险能力、20%仓位的稳定债券收益（折价带来的高安全边际因素，客观的讲，已经包含在上表中了），这些都增加了封基的价值。

影响封基的还有很多因素。有些因素难以进行定量分析，难以度量，见仁见智，可能各人看法都不同。

3．    关于封基的分红再投

关于封基再投，众多高手说得很多、很透彻了。因为封基折价的因素，封基的分红再投与股票、开基的分红再投有极大的不同。

成长性好的股票，现金分红实际将降低股票的价值。开基是一分钱一分货，分红是数字游戏，其分红再投、不分红、直接把分红折算成基金份额增加、把份额拆细，这几件事情实际是瞎折腾，对其内在价值没有影响。开基持有者实在钟情分红，在净值增长时买出一部分，也就等同于基金公司给你分红，算去算来是一样的。举例计算如下：

表三（忽略交易成本）

同样的分红再投，开基是瞎折腾，封基交易价格增加了9分钱，净值增加了0.1286元。这里有个前提，分红前后封基折价率不变（这点后面再谈）。

资本市场上最强大的是什么？复利！目前封基高出面值1元以上的净值部分，理论上都可能转化为可分配收益供分红。不断出现的这个0.1286，其作用会让你惊讶。

封闭式基金的折价、分红隐含着巨大投资收益机会。就是因为封基的再投，不仅具有复利作用，还具有杠杆作用。

今年仅上半年，封基已积累了500多亿的可分配净收益。到年底将有逾千亿的可分配净收益。目前封基折价率普遍达30%，这使封基金持有者有了 1/0。7= 42。8%的经济杠杆。这个杠杆，不像对冲基金利用金融衍生工具或借贷从而同时放大风险的经济杠杆，它只放大收益不放大风险！分红后在这个折价率上再投，复利加杠杆的作用将使封基轻易地战胜开基和大盘指数

封基没有折价、没有分红再投这两点，就不具备这个持续存在的只扩大收益、不扩大风险的经济杠杆，封基要想战胜开基、战胜大盘指数就缺乏说服力。

4．    为什么现在才说封基有巨大优势？

封闭式基金的折价、分红隐含的巨大投资收益机会，为什么以前没有体现出呢？

简单说来，主要有这么几点。折价和分红这两点都同时具备，这个机会才存在。熊市时，很多基金在面值以下，规则规定面值以上的净收益才能用于分红。同时，利润必须兑现成净收益（可分配收益）才能用于分红。

所以，2006年4月以前不具备大量分红的条件。

2006年底以前封基已经有了相当利润，但单边上升的市场使这些利润兑现成可分配净收益的不多。

2007年上半年封基利润继续大幅增厚，可分配收益也积累丰厚。25只大盘封闭式基金上半年可分配收益是555亿元。部分封基2007年10月12日的除权折价数据大致如下表：

表四

注：1。可分配收益按照当前公布的数据，大多数是半年报数据

2。预分红金额按照可分配收益*90 计算

3。平均数计算没有加权

而据银河证券胡立峰的数据和估计，截止10月8日已经分配了151.80亿元，按照6月30日统计口径还剩下可分配收益403.78亿元。预计季度报告出来后，截止9月30日这25只大盘封闭式基金可分配净收益可以达到962.48亿元，预计到2007年12月31日结束，这25只大盘封闭式基金可分配净收益可以达到1241.84亿元，而其10月8日的市值是1414.59亿元。真不敢让人相信！

目前封基分红还是不多。但其作用已有体现。2008年底以前，这个可分配净收益预计还会有较大增加。但分红不会很多。因为，在分红这个问题上，封基的持有人、管理人是存在利益冲突的。但现在的基金法使管理人没有更多的退路！他们至多可以在“每年至少分一次红”上打擦边球、耍点赖皮。年报过后，2008年4月，必须至少拿出可分配收益的90%来分红！

2008年4月中旬实施年度分红之后，封基的价值将较充分的体现出来！这是证券市场的不断规范发展、这两年来的牛市行情给我们带来的机遇。这个机遇，现在就放在我们面前！

5．    开基封基的优缺点问题

众高手已就此说了很多。封基的那些缺陷、问题一直就存在，大家所作的大量数据统计、比较、演算、推论就是已经包含了它们的影响的。还必须看到，老鼠仓、利益输送、缺乏做优做好动力等，随着监管的进步、基金公司管理、市场管理、封基的改革创新等等，在向好的方向变化。那末换个角度来看，我们原来的评估系统所依赖的数据如果已经包含了这些因素的影响，当这些因素向好的方面转化的时候，是否乎应该在原评估上考虑适当加分？

东博老股民兄说，“封闭式基金的高折价率是吸引我的理由”。但“我不认同封闭式基金的持股结构，我不赞成封闭式基金的操作手法与理念”，“你看看他们的重仓股，基本上都是已经上涨了八倍十倍的，但他们的效益就仅仅为四倍五倍的样子，就说明他们的做差价行为失去了太多应有的利润，但一旦那些股票下跌，基金的市值可是能下跌的。”

老股民兄说的这些是事实。但这些因素已经包含、反映在现有的数据中了。关于封基存在的问题，百姓和管理层都看到了。管理层对基金公司的管理、新基金的创新、老封基的改革，一直在讨论、探索，也有行动。如果我们在做封闭式基金、开放式基金、大盘指数的比较、讨论、分析、推断时所依赖的数据已经反映了这些因素的影响，就不应该再重复的考虑这些因素了。