权益类基金如何发展？
我对于权益类基金的理解，是从2013年开始的。 那年在《银行资产管理业务创新研究》一书中，我看到一篇文章这样写道“从长远来看，国内理财业务的收益水平应该与国外看齐，即平均年化收益率达到8%~9%才是合情合理的（考虑到国内的通货膨胀率通常高于海外）”，并就此提出一个“合理收益水平模型”： 这个模型中，资金成本率取决于无风险利率和风险补偿率两部分。其中，无风险利率由央行基准利率确定；而风险补偿率则由市场决定，反映在债券收益率曲线之上。 当时，我国刚步入利率市场化进程，债券市场发展还不完善。为此，作者提出借鉴美国TIPS(Treasury Inflation-Protected Securities)市场来构建我国的收益率曲线。
我认为，随着市场的发展和成熟，目前这个模型已不能完全解释现实情况了。因为，现在的中国债券市场上已经出现了多个收益率曲线，并且这些收益率曲线的形状和位置都发生了显著的变化。以5年期国债期货为例，其价格受货币政策、财政政策以及市场预期等多种因素的影响，呈现非线性特征；同时，受到信用风险暴露的威胁，其风险溢价也显著提高 [6] 。单纯考虑市场基准利率或久期的方法已无法准确测量债券的实际风险，需要结合市场环境对风险进行重新评估。
该模型假定了投资的现金流是无风险的。然而，现实中基金的投资组合会产生一定的风险，这会影响基金的预期收益率。我们需要在对未来市场走势进行预测的基础上，进一步估计投资的风险值。 影响投资基金业绩的因素有很多。根据资本资产定价模型（capital asset pricing model，简称CAPM），我们只需要知道市场组合的信息和部分标的资产的敏感性，就可以计算出每一个标的资产的风险溢价。只要我们能够获得每一家基金过往的收益数据、标准差及对应的置信区间，便可以基于历史数据估算出每一支基金的β系数。
当然，基金的β系数不是一成不变的。当我们引入时间序列概念后，可以建立ARMA模型对基金的β系数进行预测。 除了考虑基金的风险因素之外，我们对基金的预期收益率也需要进行重新估计。如果我们依然假设基金的预期收益由无风险利率和风险补偿率两个成分构成，那么风险补偿率的计算方法同前。而由于基金面临的市场环境更为复杂，其风险溢价也应该有更多的含义。我们可以通过计算基金对各个风险因素的敏感性，进而得到该基金的对冲因子。然后，我们就可以通过给定的一组预测的收益率，倒推得出对未来收益的预期。