基金研究 | 基金专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 1 基金研究 证券 研究报告 2018 年 09 月 08 日 作者 吴先兴 分析师 SAC 执业证书编号： S1110516120001 wuxianxingtfzq 18616029821 相关报告 1 金融工程：金融工程 -市场情绪一览 2018-09-07 2018-09-07 2 金融工程：金融工程 -基于预期业绩季度化分解的超预期 30 组合 2018-09-07 3 金融工程：金融工程 -市场情绪一览 2018-09-06 2018-09-06 不同风格下基金获取超额收益能力探究 本文将基金按照晨星风格箱的原理，从市值和估值两个维度分成 6 组 （大盘成长、大盘价值、中盘成长、中盘价值、小盘成长和小盘价值） ，研究了每一 组内基金获得超额收益的难易程度。结果表明大盘成长 和中盘成长 型基金平均获得了最高的超额收益 ， 且超额收益最稳定； 大盘价值、中盘价值 型 基金也能够获得一定 的超额收益，而剩下的小盘价值与小盘成长型基金整体并未能跑赢基准 。 这一现象说明，大盘风格和成长风格下，基金更容易获得超额收益。因此，在投资过程中，如若配置大盘风格和成长风格，更应该配置主动型基金，而配置其他风格 时 可以配置相关 指数基金。 风险 提示 ： 本报告基于历史数据，不构成投资建议。 基金研究 | 基金专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 2 内容目录 1. 卷首语 . 3 2. 风格暴露与超额收益计算方式 . 4 2.1. 基于净值回归 . 4 2.2. 基于持仓 . 4 3. 不同风格下基金获取超额的能力 . 5 4. 总结 . 8 附录： . 9 图表目录 图 1：晨星投资风格箱 . 3 图 2：滞后半年风格暴露误差 . 5 图 3：各风格下基金超额收益分布 . 7 图 4：大盘成长风格基金回测 . 8 图 5：大盘价值风格基金回测 . 8 图 6：中盘成长风格基金回测 . 8 图 7：中盘价值风格基金回测 . 8 图 8：小盘成长风格基金回测 . 8 图 9：小盘价值风格基金回测 . 8 表 1：市值风格分组超额收益 . 5 表 2：估值风格分组超额收益 . 6 表 3：各风格下基金的超额收益稳定性 . 7 表 4：大盘成长风格基金分年度回测结果 . 9 表 5：大盘价值风格基金分年度回测结果 . 9 表 6：中盘成长风格基 金分年度回测结果 . 9 表 7：中盘价值风格基金分年度回测结果 . 10 表 8：小盘成长风格基金分年度回测结果 . 10 表 9：小盘价值风格基金分年度回测结果 . 10 基金研究 | 基金专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 3 1. 卷首语 在经历了 2016 年底的风格转换之后，投资者越来越关注基金 的 风格。 投资者偏好的基金一般有两种：风格择时能力强的基金和风格稳定的基金。 过去我们曾经研究过 基金和基金经理的风格择时能力， 我们发现几乎没有基金经理能够做到准确的踩中每一次风格切换，详见报告 天风证券 -基金研究：基金风格择时能力可持续性的探究 。 因为选出风格择时能力强的基金难度较大，因此投资者往往 加入自己对风格的判断 ，并配置风格稳定的基金。 评价风格稳定型基金的方式与风格轮动型基金大不相同 。第一，不同风格的基金之间不存在可比性。 因为风格轮动型基金的收益主要来源于轮动能力的贡献，因此直接对基金净值涨跌幅排名即可。然而对于风格稳定型基金的评价并不能简单的使用 排名 ， 因为 不同风格的基金定位的风格不同，之间不存在可比性。第二，评价相同风格的基金 时，我们 更关注的是在某一风格下的选股能力。 我们过去做过 基于风格的选股能力评价 的 相关研究，利用持仓数据，从市值、估值、盈利、成长和行业五个维度， 构建基金的选股能力多维度评价模型。我们发现一般来说，基金的行业内选股能力较 显著，而在风格上的选股能力不显著 ， 详见报告 天风证券 -基金研究： 基于风格加权的基金选股能力评价体系 。 下面本文将进一步细化， 针对两种最常见的市值和估值风格，研究在不同的市值和估值分组内，基金获得超额收益的能力。 晨星投资风格箱方法（ Morningstar Style Box）创立于 1992 年，旨在帮助投资人分析基金的投资风格。晨星投资风格箱把影响基金业绩表现的两项因素单列出来：基金所投资股票的规模和风格。晨星以基金持有的股票市值为 基础，把基金投资股票的规模风格定义为大盘、中盘和小盘；以基金持有的股票价值 -成长特性为基础，把基金投资股票的价值 -成长风格定义为价值型、平衡型和成长型。如图所示，晨星投资风格箱是一个正方型，划分为九个网格。纵轴描绘股票市值规模的大小，分为大盘、中盘、小盘。横轴描绘股票的价值 -成长定位，分为价值型、平衡型、成长型。该图所显示的基金投资风格即为“大盘价值型”，投资风格箱简单直观地展现了基金的资产配置风格。本文中，按照市值的排名，将基金分成大盘、中盘和小盘型，按照 PB 的倒数将基金分成成长、价值型。 图 1： 晨星投资风格箱 资料来源： MorningStar， 天风证券研究所 本文从万得（ Wind）数据库中选取 2018 年 7 月 31 日 之前 所有已上市（包含到期）的所有主动偏股型基金信息，包含基金类型 、 复权单位净值、季报 节点基金 资产 净值 、 所属基金经理 信息等数据，其中主动偏股型基金包括： 普通股票型基金； 偏股混合型基金； 共 1070 只基金 。 基金研究 | 基金专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 4 2. 风格暴露 与超额收益 计算方式 首先， 我们需要将基金按照市值和估值两个方面进行分组 。计算基金风格暴露和超额收益的方法有二：基于净值数据和持仓数据。 2.1. 基于净值 回归 早在 20 世纪 60 年代中期，学者们便开始对基金的选股能力进行理论研究。相关研究的理论基础为 CAPM 模型，主要通过回归方法对基金的选股能力进行分离和量化。比较典型的有 T-M 模型（ Treynor and Mazuy, 1966）、 H-M 模型（ Henriksson and Merton, 1981）和 C-L 模型（ Chang and Lewellen, 1984） 。 20 世纪 90 年代， Fama 和 French（ 1993）建立了 Fama-French 三因子模型来解释股票回报率。模型认为，一个投资组合的超额回报率可由市场组合超额收益（mfRR）、规模（ SMB）和账面市值比（ HML）三个因子来解释。 T-M 模型认为具备择时能力的基金经理应该能预测市场走势，当处于多头市场时，通过提高投资组合的风险水平以获取较高的收益；而在空头市场时，通过降低投资组合的风险。而 Fama-French 三因子模型的特征线不再是固定斜率的直线，而是一条斜率会随着市场状况变化波动的曲线。如果在 Fama-French 三因子模型模 型中加入一个市场组合超额收益的平方项可以更好地解释基金组合收益，从而形成了 TM-FF3 模型。 TM-FF3 模型的表达式为： 21 2 3 4( ) ( )i f m f m f iR R R R R R S M B H M L 其中： 表示选股能力系数；1表示基金组合所承担的系统风险；2表示择时能力系数；SMB 表示小市值与大市值股票收益之差； HML 表示高账面市值比与低账面市值比股票收益之差。而 值为正，表明基金经理具备选股能力，且值越大代表的能力越强；反之，则表明基金经理不具备选股能力。 事实上，上述基于净值视角的回归方法需要事先确定基金业绩的比较基准，但是我们常常无法有效确定基金业绩的比较基准。 我们知道很多基金会把业绩比较基准定为沪深300 或者中证 500，而实际投资过程中可以发现部分基金的复权单位净值与业绩基准会出现比较大的偏差，因此，部分基金不可以选择其业绩基准作为市场组合。同样，由于主题基金的存在，不同基金的选股范围存在一定差异性，因此基金也无法选择市场某个 指数作为市场组合。因此，有效确定基金业绩的比较基准是非常重要的。 2.2. 基于持仓 1985 年， Brinson 等（ 1985）提出可以基于基金持仓数据进行基金绩效归因分析，即Brinson 模型。与基于净值视角的回归方法相比， Brinson 模型会对超额收益进行更深层次的分解。以 Grinblatt， Titman 和 Daniel 等 （ 1989， 1993， 1997）为代表的学者基于基金持仓股票数据，通过考察持仓股票的收益率与同特征股票组合（特征基准 ）收益率的差异性来判断基金经理是否拥有发现异常收益股票的能力。这些研究通常发现大部分基金经理具有明显的选股能力，这与基于净值视角的回归方法得到的结论存在较大差异性。同时，Kothari 和 Warner（ 2001）对比了回归方法和基于基金持仓数据的方法，指出特征基准 可以降低指标的标准误。可见，业绩 比较 基准的选择对评价结果有很大的影响。 即使很难选择合适的基准，我们仍然可以通过基金的全部持仓来计算基金的风格暴露。计算方法为：在基金公布全部持仓的节点，计算其持有个股的市值和估值，加权得到基金在市值和估值上的暴露。 利用持仓法的缺点在于数据量少，因为公募基金一年只公布两次全部持仓，且中报和年报公布日期 滞后期较长 ，分别滞后 2 个月和 3 个月 。 然而考虑到公募基金的换仓频率普遍较低，且做一次风格切换需要的换仓期较长，我们可以近似的认为在公布全部持仓到下一次公布之前，基金的风格并没有发生明显的漂移。 基金研究 | 基金专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 5 下面本文计算了 每相邻两次公布全部持仓时 ，分别计算出的风格暴露之间的相对准确度。本文使用的准确度可以理解为秩相关系数，在时间截面上，可以通过持仓计算每一只基金在某一风格上的暴露与风格暴露的排序。对于两个相邻的时间截面，均可以算出所有基金在某一风格上暴露排序的秩相关系数。 , = (,1) 当秩相关系数越高，说明准确度越高。下图为每相邻两次全部持仓计算所得风格暴露的秩相关系数，除 2009 年 12 月、 2014 年 12 月和 2015 年 6 月以外，其他期间的风格暴露秩相关系数均高于 0.5，平均秩相关系数为 63%。 图 2： 滞后半年风格暴露误差 资料来源： Wind， 天风证券研究所 下面本文将基于持仓，将基金按照晨星风格箱的原理，将基金从两个维度，分成大盘、中盘和小盘型与价值和成长型，并对每一格中的基金超额收益进行进一步研究。 3. 不同风格 下 基金 获取超额的能力 正如前文所分析，投资者往往偏好风格稳定型的基金，那么当确定了风格配置，我们就需要研究基金在这一风格下的选股能力。 我们取所有基金公布全部持仓的日期为起始时间，取下一次所有基金公布全部持仓的日期为截止时间，在这一段时间内，使用起始时间的持仓计算基金的风格暴露，并按照市值和价值分成 6 组。 对于每一个风格组，我们将基准选择为巨潮风格指数，大盘成长、大盘价值、中盘成长、中盘价值、小盘成长和小盘价值，共六个，选股能力的度量为基金相对于风格指数的超额收益。下表为每一风格分组下，各个时间段内基金的超额收益的平均数。 下表 为从市值风格角度分组，每一风格组内基金超额收益的平均数。我们发现大盘和中盘型基金整体跑赢指数，而小盘型基金并未获得相对于指数的超额收益。 表 1： 市值风格分组超额收益 截止日期 大盘 中盘 小盘 2008/8/29 7.60% 16.24% 14.56% 2009/3/31 -6.42% -13.69% -22.54% 2009/8/31 0.54% -4.66% -3.50% 2010/3/31 1.21% -10.05% -28.73% 2010/8/28 10.19% 4.52% 4.88% 2011/3/31 -0.12% -5.87% -5.40% 2011/8/29 3.42% 6.48% 4.21% 00.10.20.30.40.50.60.70.80.9bp lncap基金研究 | 基金专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 6 2012/3/30 -8.84% 4.06% 7.43% 2012/8/29 4.40% 7.11% 4.99% 2013/3/30 -5.37% -1.18% 2.93% 2013/8/29 14.06% 6.83% 2.46% 2014/3/31 0.30% -2.47% -2.81% 2014/8/29 0.96% -2.57% -2.75% 2015/3/31 -10.49% -13.19% -12.28% 2015/8/29 2.95% -0.96% -4.33% 2016/3/30 0.17% 15.90% 10.84% 2016/8/29 2.75% 2.49% 1.80% 2017/3/31 -3.45% -1.16% 2.51% 2017/8/29 -6.17% 3.61% 4.14% 2018/3/31 5.48% 4.07% 6.43% 2018/7/31 2.79% 6.04% 5.95% 平均数 0.76% 1.03% -0.44% 资料来源： Wind， 天风证券研究所 下表为从 估值 风格角度分组，每一风格组内基金超额收益的平均数。我们发现成长型基金整体跑赢指数，而价值型基金并未获得相对于指数的超额收益。 表 2： 估值风格分组超额收益 截止日期 价值 成长 2008/8/29 12.64% 12.75% 2009/3/31 -12.06% -16.11% 2009/8/31 -4.45% -0.68% 2010/3/31 -15.46% -9.55% 2010/8/28 6.80% 6.24% 2011/3/31 -3.08% -4.59% 2011/8/29 5.50% 3.97% 2012/3/30 -1.51% 3.26% 2012/8/29 5.21% 5.79% 2013/3/30 -3.06% 0.46% 2013/8/29 8.08% 7.62% 2014/3/31 -2.67% -0.67% 2014/8/29 -0.82% -2.08% 2015/3/31 -19.21% -5.01% 2015/8/29 0.84% -2.39% 2016/3/30 8.66% 9.22% 2016/8/29 3.61% 1.10% 2017/3/31 -3.74% 2.37% 2017/8/29 -2.63% 3.62% 2018/3/31 3.99% 6.60% 2018/7/31 1.97% 7.90% 平均数 -0.54% 1.42% 资料来源： Wind， 天风证券研究所 从平均数的角度，我们发现成长和大盘风格下，基金获取超额收益的能力更强，为了探究这种能力是普遍存在于 这两类风格下的 各个基金中，还是由于极端值对平均数的拉升作用，我们进一步研究了各个风格下基金超额收益的分布规律。 基金研究 | 基金专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 7 下面为个风格下基金超额收益分布箱型图 。 我们发现大盘成长和中盘成长的基金超额收益明显高于大盘价值和中盘价值的基金， 而对于小市值股票来说，小盘成长并没有获得比小盘价值更高的超额收益。因此，成长风格下基金高超额收益的来源在于大盘和中盘型基金。 图 3： 各风格下基金超额收益分布 资料来源： Wind， 天风证券研究所 从稳定性角度来看，大盘风格基金超额收益的稳定性较高，小盘风格基金超额收益的稳定性较低 ，说明大盘风格基金的超额收益相对接近，而小盘风格基金的超额收益分化更大。整体来看， t 值最高的为成长型基金，尤其是大盘成长和中盘成长型基金。 表 3： 各风格下基金的超额收益稳定性 平均数 标准差 t 值 大盘成长 2.58% 9.25% 0.39 大盘价值 -0.74% 9.05% -0.12 中盘成长 2.55% 9.30% 0.39 中盘价值 0.83% 11.24% 0.10 小盘成长 2.12% 10.69% 0.28 小盘价值 -0.18% 11.91% -0.02 资料来源： Wind， 天风证券研究所 假设我们仍然沿用前文中风格分组的方法，并且每次公布全部持仓日之后一天换仓，持有至下一次全部持仓公布截止日。在每一个时间区间内只持有一只基金，且恰好选择到了这段时间内基金池的中位数 ， 下图为每一风格组内的净值走势 。 净值走势与前文的结果相似，大盘和成长两种风格下基金整体表现出了更高的超额收益。 从基金的绝对收益来看，市值暴露越大，基金的收益率中位数越高；价值与成长基金的收益率中位数差距不大。从基金超额收益的角度来看，市值暴露越大，基金的超额收益中位数越高；成长风格基金的超额收益高于价值风格基金。 基金研究 | 基金专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 8 图 4： 大盘成长风格基金回测 图 5： 大盘价值风格基金回测 资料来源： Wind， 天风证券研究所 资料来源： Wind， 天风证券研究所 图 6： 中盘成长风格基金回测 图 7： 中盘价值风格基金回测 资料来源： Wind， 天风证券研究所 资料来源： Wind， 天风证券研究所 图 8： 小盘成长风格基金回测 图 9： 小盘价值风格基金回测 资料来源： Wind， 天风证券研究所 资料来源： Wind， 天风证券研究所 4. 总结 本文将基金按照晨星风格箱的原理，从市值和估值两个维度分成 6 组（大盘成长、大盘价值、中盘成长、中盘价值、小盘成长和小盘价值），研究了每一组内基金获得超额收益的难易程度。结果表明大盘成长和中盘成长型基金平均获得了最高的超额收益，且超额收益最稳定；大盘价值、中盘价值型基金也能够获得一定的超额收益，而剩下的小盘价值与小盘成长型基金整体并未能跑赢基准。这一现象说明，大盘风格和成长风格下，基金更011223大盘成长基金 大盘成长指数 011223大盘价值基金 大盘价值指数 0112233中盘成长基金 中盘成长指数 0112233中盘价值基金 中盘价值指数 011223344小盘成长基金 小盘成长指数 01122334小盘价值基金 小盘价值指数 基金研究 | 基金专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 9 容易获得超额收益。因此，在投资过程中，如若配置大盘风格和成长风格，更应该配置主动型基金，而配置其他风格时可以配置相关指数基金 。 附录： 表 4： 大盘成长风格基金分年度回测结果 绝对收益 基准收益 超额收益 波动率 最大回撤 基准 波动率 基准最大回撤 2008 -36.30% -50.09% 13.80% 34.37% 49.23% 50.34% 59.43% 2009 62.92% 107.98% -45.06% 26.39% 18.09% 34.96% 26.36% 2010 5.96% -16.08% 22.04% 20.15% 22.07% 27.12% 31.69% 2011 -28.59% -23.46% -5.13% 16.65% 30.28% 20.80% 30.04% 2012 9.19% 17.51% -8.33% 17.90% 15.22% 20.86% 18.94% 2013 11.24% -11.15% 22.39% 19.38% 12.06% 23.76% 23.70% 2014 21.31% 36.93% -15.62% 18.68% 15.29% 19.60% 10.13% 2015 39.99% 15.11% 24.87% 37.36% 36.73% 36.54% 39.23% 2016 -17.22% -11.77% -5.45% 26.79% 20.37% 22.28% 17.91% 2017 32.88% 14.62% 18.26% 15.95% 7.41% 12.76% 8.91% 20180731 -10.20% -16.03% 5.83% 20.88% 19.35% 22.47% 27.44% 全样本 59.99% -6.83% 66.82% 24.02% 49.23% 27.87% 59.43% 资料来源： Wind， 天风证券研究所 表 5： 大盘价值风格基金分年度回测结果 绝对收益 基准收益 超额收益 波动率 最大回撤 基准 波动率 基准最大回撤 2008 -42.14% -49.04% 6.91% 37.53% 51.56% 48.94% 56.15% 2009 74.71% 88.51% -13.80% 26.50% 20.19% 31.51% 27.07% 2010 -6.02% -24.39% 18.37% 20.85% 22.97% 25.56% 30.03% 2011 -22.85% -10.57% -12.28% 17.35% 27.12% 19.71% 23.47% 2012 5.12% 18.26% -13.14% 18.96% 19.05% 17.64% 16.44% 2013 11.60% -7.04% 18.64% 19.43% 13.02% 24.77% 25.95% 2014 14.68% 67.92% -53.24% 17.45% 13.11% 22.28% 9.92% 2015 38.40% 0.55% 37.85% 39.39% 45.83% 38.64% 41.00% 2016 -2.11% -4.36% 2.25% 18.80% 15.72% 17.33% 14.63% 2017 17.58% 29.25% -11.67% 8.28% 5.67% 11.71% 7.08% 20180731 -6.88% -9.44% 2.55% 17.19% 18.25% 20.29% 25.44% 全样本 46.26% 34.96% 11.31% 23.52% 51.56% 26.91% 56.15% 资料来源： Wind， 天风证券研究所 表 6： 中盘成长风格基金分年度回测结果 绝对收益 基准收益 超额收益 波动率 最大回撤 基准 波动率 基准最大回撤 2008 -36.35% -55.85% 19.50% 32.96% 55.44% 47.83% 66.23% 2009 63.81% 123.69% -59.88% 29.43% 35.78% 26.18% 23.35% 2010 9.30% 7.36% 1.94% 22.24% 27.90% 20.99% 29.65% 2011 -29.22% -33.20% 3.98% 18.16% 23.44% 31.49% 36.03% 2012 11.53% 1.20% 10.34% 20.89% 24.40% 14.06% 27.94% 2013 17.08% 13.67% 3.41% 21.13% 23.10% 13.25% 16.99% 基金研究 | 基金专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 10 2014 35.22% 16.99% 18.23% 18.47% 19.13% 19.32% 13.83% 2015 27.21% 35.46% -8.25% 48.30% 41.57% 52.50% 47.78% 2016 -17.67% -20.59% 2.93% 25.76% 28.28% 23.92% 23.01% 2017 9.11% 7.97% 1.15% 14.80% 13.17% 10.02% 8.54% 20180731 -6.98% -15.94% 8.96% 18.98% 22.34% 15.29% 20.48% 全样本 51.42% -6.96% 58.38% 26.36% 30.30% 52.50% 66.23% 资料来源： Wind， 天风证券研究所 表 7： 中盘价值风格基金分年度回测结果 绝对收益 基准收益 超额收益 波动率 最大回撤 基准 波动率 基准最大回撤 2008 -33.54% -55.40% 21.86% 32.08% 53.35% 45.80% 63.30% 2009 62.92% 131.13% -68.22% 25.99% 35.86% 22.47% 24.14% 2010 3.50% 1.69% 1.81% 21.92% 28.12% 21.95% 30.17% 2011 -25.36% -32.04% 6.68% 19.28% 23.66% 27.61% 38.51% 2012 11.64% 5.65% 5.99% 17.11% 22.93% 16.63% 25.77% 2013 5.01% 7.55% -2.53% 20.19% 23.52% 14.54% 20.66% 2014 18.75% 57.06% -38.31% 17.70% 20.60% 12.13% 10.47% 2015 49.47% 22.45% 27.02% 39.15% 46.08% 40.02% 45.41% 2016 -5.94% -16.33% 10.39% 24.44% 26.41% 18.24% 24.72% 2017 15.54% 8.62% 6.92% 13.32% 13.31% 9.47% 12.13% 20180731 -10.66% -15.91% 5.25% 21.81% 21.07% 20.89% 25.66% 全样本 68.97% 18.95% 50.02% 23.94% 30.51% 45.80% 63.30% 资料来源： Wind， 天风证券研究所 表 8： 小盘成长风格基金分年度回测结果 绝对收益 基准收益 超额收益 波动率 最大回撤 基准 波动率 基准最大回撤 2008 -31.05% -47.40% 16.35% 25.88% 53.69% 37.20% 61.66% 2009 69.90% 127.61% -57.71% 24.56% 36.17% 16.32% 21.07% 2010 5.92% 14.46% -8.54% 20.76% 28.40% 16.50% 28.92% 2011 -25.88% -35.99% 10.11% 19.42% 24.60% 27.82% 39.31% 2012 10.70% 4.51% 6.19% 20.33% 25.34% 17.18% 27.78% 2013 14.53% 20.06% -5.53% 24.73% 23.70% 13.01% 14.36% 2014 18.82% 32.84% -14.01% 18.93% 19.97% 18.21% 14.81% 2015 55.74% 59.64% -3.91% 42.89% 44.52% 51.91% 51.72% 2016 -15.35% -18.60% 3.24% 27.49% 31.25% 22.27% 25.98% 2017 -2.13% -11.84% 9.71% 14.64% 14.30% 13.30% 14.69% 20180731 -0.19% -19.12% 18.93% 23.99% 22.37% 14.55% 23.52% 全样本 78.40% 35.48% 42.92% 24.99% 31.14% 51.91% 61.97% 资料来源： Wind， 天风证券研究所 表 9： 小盘价值风格基金分年度回测结果 绝对收益 基准收益 超额收益 波动率 最大回撤 基准 波动率 基准最大回撤 2008 -35.56% -49.12% 13.57% 34.40% 54.72% 46.31% 60.10% 2009 67.51% 155.33% -87.82% 26.25% 35.68% 23.98% 19.66% 2010 8.28% 7.43% 0.85% 19.76% 28.50% 19.83% 29.55% 2011 -26.93% -32.29% 5.36% 17.87% 24.46% 28.54% 39.75%