中国开放式基金经理投资行为评价研究

摘要：本文使用 2002~2008年期间 151只股票型开 放式基金的数据，在 Car har t 四因子模型的基础上，使用 主动型—主动型和非季度公告信息，对我国股票型 开放式基金经理的投资行为进行了考察。实证分析明： 绝大多数基金经理在证券选择方面付出了巨大努力，但 不利于基金绩效的增加；市场时机选择行为有助于基金 绩效的提升，但只有六成多的基金经理有着显著表现；无 论从投资能力还是从投资行为来看，基金经理要么在选 股方面表现突出，要么在择时方面有着优异表现。 关键词：股票型开放式基金 投资行为评价 （一）引言 基金经理投资行为公开性较差的问题增加了人们对 其进行评价的难度。 近年来，一些学者使用多种方法来对 基金经理的投资行为进行评价， 这些方法基本上都是以 基金季报所披露的投资组合信息为基础。 但是，基金经理 在两次季报披露之间的时期中也有大量的投资行为，而 基金投资组合的相关信息却是每季度披露一次， 季报信 息无法反映基金经理在两次季报披露之间的真实投资行 为， 因此基于季报信息的基金经理投资行为评价方法存 在一定的缺陷。 本文在 Carhart 四因子模型的基础上，使 用主动型—主动型方法和基金收益数据而非季报信息 ， 来对我国股票型开放式基金经理的投资行为及对基金绩 效的影响进行分析。 （二）研究 1.基金绩效的度量。Carhart（1997）认为动量因子有助 于解释金融资产的收益，因此本文使用 Carhart 四因子模 型来度量基金的绩效： rpt=αp+βp·MKTt+sp·SMBt+hp·HMLt+mp·MOMt+ηpt rpt 是基金 p 在第 t 期相对于无风险利率 rft 的超额收 益率，rft是根据当期的 3 月期存款利率折算而得到的无风 险利率，MKTt 是市场收益率减去无风险利率后的市场超 额收益率。 SMBt、HMLt和 MOMt分别代表规模因子、价值 因子和动量因子。Carhart α 对基金绩效进行了度量，若 αp 显著大于零，基金具有良好绩效；反之，基金绩效较差。 2.股票型基金经理投资行为的度量。尽管投资者无法 直接观察股票型基金经理的投资行为， 他们的投资行为 还是具有一定的规律性。 他们要么通过证券选择行为来 承担个股的异质型风险， 要么通过市场时机选择行为来 承担系统性风险。 “无截距项”线性因子定价模型的回归 残差序列同时包含了基金经理两类行为对基金收益影响 方面的信息， 因此可以据此对基金经理的两类行为或基 金经理在这两个方面的努力程度进行度量。 Carhart 四因 子模型也可以表示为： rpt=βp·MKTt+sp·SMBt+hp·HMLt+mp·MOMt+εpt εpt 事实上包含了股票型基金经理投资行为的所有信 息，因为只有当基金配置组合与市场投资组合不同时，即 基金经理发生了证券选择行为或市场时机选择行为 ，εpt 才不会等于零。Ekholm（2009）认为，εpt可以分解为两个相 互正交的部分， 这两个部分可以用来刻画基金经理的两 类行为或在两个方面的努力程度。 无论股票型基金经理 的投资行为是成功还是失败， 其努力程度或投资行为对 基金收益的影响都可以用｜εpt｜=｜rpt-βp·MKTt｜来进行表示。 对 ｜εpt｜使用 Henriksson 和 Merton（1981）的思想，就可 以对基金经理的两类行为进行度量。 ｜εpt｜=αp*+βp0·MKTt+βp*·It·MKTt+ρpt It 是示性函数，当 MKTt＞0 时 It 取值为 1，否则取值为 0。 是残差项，αp*和 βp*是主动型 α 和主动型 β，分别用 来度量基金经理的证券选择行为和市场时机选择行为或 基金经理在两个方面的努力程度。 基金经理的证券选择 行为越多，αp* 就越大； 基金经理的市场时机选择行为越 多，βp* 就越大。 这就是主动型 α—主动型 β 模型（Active Alpha Active Beta Model，A3BM）的基本思想。 因此，不需 要季报信息，仅仅基于基金的收益数据，就可以对基金经 理的投资行为或努力程度进行评价。 3.基金经理投资行为对基金绩效的影响。根据主动型 α 和主动型 β 的大小及 Carhart 四因子模型度量的基金绩 效 αp， 就可以分析股票型基金经理投资行为对基金绩效 的影响，回归模型为： αp=μ+ηαp*+θβp*+ρp 正的 η 和 θ 分别表示基金经理的证券选择行为和市 场时机选择行为有助于基金绩效的增加。 4．数据来源。本文选用 2002~2008 年期间 151 只股票 型开放式基金的数据来对我国股票型开放式基金经理的 投资行为进行考察。 为了提高数据计算质量，本文使用周 度数据，剔除样本期内存活期小于 52 周的基金样本。 计 算因子所需的沪深 A 股股票数据和股票型开放式基金的 相关数据都来自于 CSMAR 数据库，计算国债市场收益率 的相关数据来自于中信标普指数数据库。 基金收益率的 计算使用的是周度累计净值数据。 市场收益率数据由沪 深 A 股所有上市公司股票价值加权的收益率和中信标普 国债指数的收益率加权平均得到， 具体权重是沪深 A 股 所有上市公司股票价值加权收益率占 80%， 中信标普国 债指数收益率占 20%。 无风险资产的收益率使用的是三 月期存款利率，数据来自于中国人民银行网站。 因子的计 算过程参见朱波和宋振平（2009）。 （三）实证分析 1.股票型开放式基金经理投资行为的度量。表 1 报告 的是我国股票型开放式基金经理的投资行为度量的结 果，括弧中的数值是相应统计量序列的值。 98.68%的主动 型 αp* 在 5%的显著性水平下显著。 主动型 αp* 的均值为 0.79%，中位数为 0.73%，相应统计量的均值和中位数分 别为 5.7062 和 5.6735， 这意味着我国股票型开放式基金 经理基本上都存在显著的证券选择行为， 或我国股票型 开放式基金经理为履行职责都在证券选择方面付出了巨 大的努力。 主动型 αp*的最大值达到 2.92%， 是均值的 4 中国开放式基金经理投资行为评价研究* 朱 波 文兴易 匡荣彪 * 基金项目：本研究为国家社科基金项目（09CJY007）、教育部人文社科基金项目（09YJC790217）、西南财经大学“211”三期重点学科 建设项目、青年教师成长项目（211QN09094）和科研基金资助项目（09XG047）的阶段性成果。 中国开放式基金经理投资行为评价研究 短论 172- - 《管理世界》(月刊) 2010年第 3期 表 3基金经理投资行为对基金绩效的影响 �� 0.12%�-0.0333�0.0087� (2.8935) (-4.8684) (15.0559) ���� 0.7374 1 0.406* 1 0.666* 0.454* 1 0.588* -0.370* 0.268* 1 -0.287* -0.122 -0.513* -0.057 1 θμ η R2 αp αp*βpHM βp* αpHM αp βpHM βp* αpHM αp* 表 4基金经理投资行为与投资能力的相关性 表 1 股票型开放式基金经理投资行为的度量 �� ��� ��� ��� � � �� 0.79% 0.73% 2.92% -0.73% 0.44% (5.7062) (5.6735) (11.0012) (-0.3807) (2.0977) -0.0985 -0.0812 0.0558 -1.67 0.1582 (-2.5729) (-2.1304) (1.0089) (-13.9212) (2.6004) 0.2296 0.1858 2.5638 -0.1468 0.2897 (3.8418) (3.1266) (19.1715) (-0.3365) (3.4458) 64.90% 98.68% 53.64% βp* αp* βp0 表 2 股票型开放式基金的绩效 �� ��� ��� ��� � � �� 0.29% 0.30% 2.56% -0.43% 0.32% (2.3220) (2.3494) (6.1994) (-2.2001) (1.8831) 0.7249 0.6916 1.8575 -0.0423 0.2217 (23.7778) (23.9504) (89.3525) (-0.0963) (10.4818) -0.1497 -0.1555 0.3325 -0.4428 0.1024 (-3.4501) (-3.1693) (5.2932) (-16.1006) (2.6864) -0.0335 -0.0435 0.4841 -0.5457 0.1361 (-0.6395) (-0.7447) (3.3412) (-5.3691) (1.6427) 0.1302 0.1205 1.2573 -0.2449 0.1493 (2.0724) (1.9535) (6.4758) (-1.5734) (1.7421) 48.34% 73.51% 24.50% 55.63% 99.34% αp βp sp hp mp 倍，部分基金经理非常重视证券选择行为；0.44%的 差则说明， 基金经理的证券选择行为总体看来 差异不大。 主动型 βp* 的结果与主动型 αp* 类似，但 只有 64.90%的基金显著，因此只有六成多的基金经 理具有显著的市场时机选择行为或为履行职责在市 场时机选择方面付出了较大的努力。 这一点在 2008 年的市场行情中表现得较为明显， 即使在单边下跌 的市场行情中， 不少基金经理依然高度重视证券选 择策略，而对市场时机的选择和把握重视不够。 2.股票型开放式基金的绩效。 表 2 报告的是用 Carhart 四因子模型度量的基金绩效。 仅有 55.63% 的股票型开放式基金的绩效在 5%的显著性水平下 显著。 αp 的均值为 0.29%，中位数为 0.30%，相应 t 统计量序列的均值和中位数分别为 2.3220 和 2.3494。 αp 的最大值达到 2.56% ， 最小值达到 - 0.43%， 因此我国股票型开放式基金的绩效存在较 大的差异。 对市场超额收益率的回归系数 βp 而言， 99.34%的基金都显著 ， 均值为 0.7249， 中位数为 0.6916， 这意味着我国股票型开放式基金配置组合 的系统风险较低，其投资风格总体上趋于保守。规模 因子显著的比例为 73.51%， 但回归系数基本上为 负，规模效应显著，股票型基金倾向于将更多的资产 配置到大市值股票上来获取更高的收益。 价值因子 的回归系数基本上为负且不显著，“价值效应” 不显 著，价值因子对开放式基金收益的解释力较弱。动量 因子显著的比例达到 48.34%，动量效应显著，动量 策略的实施有助于基金绩效的改善。 3. 基金经理投资行为对基金绩效的影响。 表 3 给出的是我国股票型开放式基金经理的投资行为对 基金绩效影响的横截面分析结果。 η 的估计值为- 0.0333，t 统计量值为-4.8684，因此主动型 αp*在 1% 的显著性水平下显著， 这意味着我国股票型开放式 基金经理的证券选择行为对基金绩效有着负面影 响， 证券选择行为越频繁， 对基金绩效的提升越不 利。 主动型 βp* 的回归系数为 0.0087，t 统计量值为 15.0559，βp*在 1%的显著性水平下显著， 因此我国 股票型开放式基金经理的市场时机选择行为对基金 绩效具有正面影响， 基金经理市场时机选择方面的 努力越多， 基金的 绩效越高。 尽管我 国股票型开放式基 金经理倾向于使用 证券选择行为来获 取更好的业绩 ，但 这种行为或努力却 并没有给基金业绩 的提升带来实质性 帮助， 反而有损于 基金的价值，基金经理证券选择行为越频繁，业绩下滑的可能 性就越大。 一些基金经理所忽视的市场时机选择行为却有助于 基金绩效的提升。 4.股票型开放式基金经理的投资行为与投资能力。 股票型 基金经理的投资行为有成功和失败两种可能，因此证券选择行 为和市场时机选择行为与基金经理的选股能力和择时能力之 间存在一定的差异， 表 4 对此进行了分析。 αpHM 和 βpHM 是用 Henriksson 和 Merton（1981）模型（HM 模型）所计算的选股能力 和择时能力， 表中报告的是 4 个指标 （及绩效指标） 之间的 Spearman 等级相关系数。 主动型 βp* 和主动型 αp* 与绩效 αp 之间的相关性分别为 0.666 和-0.287， 基金经理的市场时机选择行为对基金绩效的 影响为正，而证券选择行为却不利于基金绩效的提升，这与表 3 的结论一致。 主动型 βp*与 βpHM之间的相关性为 0.454，市场时 机选择行为与选股能力之间有着显著的正相关关系；而主动型 αp*与 αpHM之间的相关性为-0.057 且不显著， 基金经理的证券 选择行为并不意味着较强的选股能力。 αpHM与 βpHM之间的相关 性为-0.370， 主动型 αp* 和主动型 βp* 之间的相关性也显著为 负，因此无论是从基金经理的投资能力还是从投资行为角度来 看，基金经理要么在选股方面表现突出，要么在择时方面有着 优异表现。 （四）结论与启示 本文使用主动型 α—主动型 β 方法和基金收益数据而非季 度公告信息，对我国股票型开放式基金经理的投资行为进行了 评价，得出的主要结论有：（1）绝大多数基金经理在证券选择方 面付出了巨大努力，但不利于基金绩效的增加。 （2）绝大多数股 票型开放式基金有着显著为正的绩效，规模效应和动量效应显 著。 （3）市场时机选择行为有助于基金绩效的提升，但只有六成 多的基金经理有着显著表现。 （4）无论从投资能力还是从投资 行为来看，基金经理要么在选股方面表现突出，要么在择时方 面有着优异表现。 本文的研究对深入讨论基金经理投资行为的 评价问题提供了新的视角，也为基金投资者的投资决策提供了 参考，对基金监管层和基金公司也具有重要的参考价值。 （作者单位：西南财经大学金融学院） 参考文献 （1）Carhart M. M., 1997, “On Persistence in Mutual Fund Perfor- mance”, Journal of Finance, 52, pp.57~82. （2）Cremers M. and A. Petajisto, 2009, “How Active is Your Fund Manager? A New Measure That Predicts Performance”, Review of Fi- nancial Studies, forthcoming. （3）Ekholm A. G., 2009, “Residual Return Analysis-Activity and Performance of Portfolio Managers”, Working Paper, Department of Fi- nance and Statistics, Hanken School of Economics. （4）朱波、宋振平：《基于 SFA 的我国开放式基金绩效评价研究》， 《数量经济技术经济研究》，2009 年第 4 期。 173- -