國外關於基金持有人選擇能力研究的最新方法述評

論文類別:管理學論文 > 人力資源管理論文
上傳時間:2015/4/24 12:41:00

論文導讀::基金經理和基金持有人都是基金市場上重要的參與者。對基金經理證券選擇能力的研究已經持續了近半個世紀,並取得了豐富的研究成果。最近十余年來,隨著行為金融學的興起,對基金持有人選擇能力的研究開始逐漸受到重視,並取得了重要進展。本文在梳理國外相關文獻的基礎上,對各種關於基金持有人選擇能力研究使用的方法以及最新進展進行了綜合評述,並探討了該領域研究方法的未來發展方向。
論文關鍵詞:基金持有人,基金選擇能力,投資組合

  研究投資者的行為是金融學的重要內容之一。基金經理與基金持有人都是基金市場上重要的參與者。一直以來,對基金經理投資行為的研究起步較早,研究方法與成果也非常豐富。但是,對基金持有人投資行為研究出現的時間較晚,文獻相對較少,一個重要的原因是研究者很難獲得基金持有人買賣基金的具體時間、基金種類、資金數量及收益水平等方面全面、準確的數據,導致研究基金經理投資行為的方法無法直接應用於對基金持有人投資行為的研究。Gruber(1996)最早開始研究基金持有人的選擇能力[1]。自此以後的10余年,隨著行為金融學的興起,對基金持有人選擇能力的研究逐漸得到重視,相關研究日漸增多,研究方法各具特色,得到的結論也不盡相同。本文在梳理國外有關基金持有人選擇能力研究文獻的基礎上,對該領域研究使用的方法以及最新進展進行綜合性評述,並討論了該領域的研究方法未來發展方向。本文作者通過檢索發現,目前國內外尚無對基金持有人選擇能力研究方法的綜合性評述文獻,本文的出現豐富了關於基金持有人選擇能力的研究。
  對基金持有人的選擇行為的分析是研究其基金選擇能力的關鍵環節。由於不同的研究者在度量基金持有人選擇行為時使用的數據不同,因而研究方法存在巨大的差異。從現有的文獻來看,根據使用的數據不同,關於基金持有人選擇能力的研究方法分為三類:(1)基於基金凈資產數據的研究;(2)基於基金持股組合數據的研究;(3)基於基金交易數據的研究。
  一、基於基金凈資產數據的研究
  這是最早由Gruber(1996)提出的研究方法。在基金持有人的具體交易數據不可得的情況下,研究者不能直接分析基金持有人的行為。但是,基金持有人申購、贖回行為會導致基金凈資產的變化,因此,根據基金凈資產的變化和基金收益水平可以計算特定時期內基金的資金凈流入量(Net Cash Flow)。基金的資金凈流入量為正小論文,表明申購量大於贖回量,更多的基金持有人選擇該了基金;基金的資金凈流入量為負,表明基金持有人申購量小於贖回量,更多的資金撤出了該基金。可見,基金的資金凈流入量的變化反映了基金持有人的選擇行為。
  由於基金的資金凈流入量與基金規模密切相關,為了準確反映基金的資金凈流入量水平,有時需要計算當期資金凈流入量與基金期初凈資產的比率,稱為標準化的資金流入量(NNCF),該指標能夠更好地度量基金持有人的選擇行為[①]。研究者以標準化的資金流入量為基礎構建不同基金組合並通過組合業績的對比分析來判斷基金持有人的選擇能力。首先,研究者以基金在t時期(組合構建期)標準化的資金凈流入量為基準將基金納入不同的基金組合,如在t時期將所有具有正的NNCF的基金構成買進基金組合,將所有具有負的NNCF的基金構成賣出基金組合等等;第二,計算在t+1時期(考察期)各基金組合的收益率[②]。第三,將組合構建期和考察期按照時間順序向前推移,即可計算出各基金組合時間序列收益率;第四,通過對買進基金組合和賣出基金組合等不同基金組合的收益進行對比分析,就能夠判斷基金持有人的選擇能力。
  繼Gruber之後,Zheng(1999)、Sapp等(2004)、Keswani等(2008)等全面擴展和深化了Gruber(1996)關於基金持有人選擇能力的研究[2][3] [4]。就研究結論而言,Gruber(1996)、Zheng(1999)和Keswani等(2008)的研究均發現美國基金持有人具有選擇能力,而Sapp等(2004)由於采用不同的方法評價基金業績,沒有發現美國的基金持有人具有選擇能力的證據。
  二、基於基金持股組合數據的研究
  以基金(標準化)的資金凈流入量為基準構建投資組合分析基金持有人的選擇能力主要依賴基金凈資產和基金凈值增長率等方面的數據。與此相對應的是,Frazzini等(2008)提出了一種主要基於基金持股組合數據來分析基金持有人選擇能力的新方法[5]。這種方法通過觀察投資者的買賣行為帶來的基金資金凈流入量的變化對股票被基金持有比例的影響以及相應股票的未來收益來判斷基金持有人選擇能力。這種方法的邏輯過程是:基金持有人的基金選擇行為決定了基金的資金凈流入量。對於股票型基金而言,投資者買賣基金的資金主要被基金經理用於買賣股票。因此小論文,基金持有股票的未來收益決定了基金持有人的未來收益。例如,如果基金持有人的選擇行為導致了股票被基金持有的比例增加了,而且這些股票未來有較高收益,則基金持有人將獲得較好的收益;如果基金持有人的選擇行為導致了股票被基金持有的比例增加,而這些股票未來收益較低,則基金持有人最終將獲得較差的收益。通過觀察投資者的資金凈流入量對股票被基金持有比例的影響以及這種影響所帶來的收益,則可以判斷投資者買賣基金的行為是否是聰明、理性。
  Frazzini 等采用的方法大致實施過程是:首先,基於各基金持股組合數據構造一個間接反映基金持有人選擇行為(偏好情緒)的指標[③];其次,以該指標為基礎構建不同基金組合並計算這些組合的收益;最後,對各基金組合收益進行對比分析來判斷基金持有人的選擇能力。Frazzini等沒有發現支持Gruber(1996)等的關於美國基金持有人存在選擇能力的證據。
  三、基於基金交易數據的研究
  基金持有人的買賣交易都是通過諸如基金管理公司、投資銀行或券商等金融機構實現的,因此,這些機構往往保存了較長時期內基金持有人具體交易行為的數據。當前,學術界開始出現以這些直接記錄基金持有人交易行為的數據研究基金持有人的選擇能力的新方法。
  Ivkovic等(2009)和Niebling等(2009)是這方面研究的典型代表[6] [7]。以Niebling等(2009)為例,他們使用了一家德國銀行收集的有關基金持有人的性別、年齡、交易時間、數量及其他數據的一個數據集。該研究的思路是,首先利用Gruber(1996)的方法判從整體上判斷基金的業績是否具有持續性,結果發現過去業績較好的基金在未來的業績也較好,過去業績較差的基金在未來的業績也較差;隨後計算每一次基金購買行為買入的基金的在過去一年的業績(以Jenson alpha衡量);最後按照基金業績的高低將基金持有人買入的基金分為10類,統計所有基金購買行為在這10類基金中的各自分布比例即可判斷基金持有人的基金選擇能力。分布在業績較差一類基金中的基金購買行為就是錯誤的投資行為,因此,購買這類基金的交易行為所占比例越大,表明整體上基金持有人不具有選擇能力;而分布在業績較好一類基金中的購買行為就是正確的投資行為,購買這類基金的交易行為所占比例越大,表明整體上基金持有人具有選擇能力。Ivkovic等和Niebling等均發現了部分基金持有人具有選擇能力的證據。
    四、關於基金持有人選擇能力研究的各種方法述評
  (一)基於基金凈資產數據研究的特點
  在一般情況下小論文,除基金收益率需按日(周)公布外,監管機構規定基金經理必須定期(一般是按季度)公布基金凈資產、股票組合的摘要表現在:
  1.基金的資金凈流入量不能精確反映反映基金持有人的買賣行為。由於不知道基金持有人買賣的具體時間,因此,一般只能假定基金持有人買賣的行為發生在期初或期末,再根據基金凈資產在期初至期末的變化及基金的收益率推測基金持有人在該時間內買賣基金的資金數量。例如,當使用的是基金凈資產的季度數據,在某季度初基金的凈資產為20億,期末的凈資產為30億,該季度基金的收益率為10%。假設基金持有人在季度末買賣基金,則根據註①中(1)式計算的該季度基金的資金凈流入量為8億元;假設基金持有人在季度初買賣基金,則根據註①中(2)式計算的該季度基金的資金凈流入量為7.27億元。由此可見,根據(1)或(2)式計算的資金凈流入量並不相同。Elton等(2009)指出,使用的關於基金凈資產和收益的數據頻率越高(如月度數據),基金的資金凈流入量就能夠更準確的反映基金持有人的買賣行為[8]
  2.如何確定組合構建期和考察期的時間長度,也會影響對基金持有人選擇能力的判斷
  不同的研究者根據數據的可得性,采用的組合構建期和考察期的不同長度不盡相同。使用基金凈資產季度數據的研究者采用的組合構建期長度一般是3個月,使用基金凈資產月度數據的研究者采用的組合構建期長度一般是1個月。從理論上講,組合考察期的長度應該根據基金持有人持有基金的實際時間確定,如持有時間為3個月,則組合考察期長度應該為3個月。但是,基金持有人實際持有時間各不相同,研究者甚至很難確定基金持有人平均持有時間從而合理確定考察期長度。出於穩健性的需要,多數研究者分別在不同考察期長度下考察基金持有人的選擇能力。
  (二)基於基金持股組合數據研究的特點
  這類研究的主要優點是關於基金持股組合的數據容易獲得。主要的缺點有:
  1.基金持有人買賣基金的行為對基金持股組合內容及比例的影響必須通過基金經理的交易行為實現小論文,因此通過基金持股組合內容及比例的變化只能間接反映基金持有人的選擇行為。Frazzini 等也承認用該方法反映基金持有人的行為可能存在時滯和偏誤。
  2.基金公布的股票組合持股內容和比例不一定能準確反映基金經理實際的交易行為和結果。如基金公布的在某季度末持有某股票占組合資產總額的5%,研究者希望這個5%代表了基金在該季度持有該股票的實際比例,但是由於基金在該季度內對該股票可能存在多次買賣行為,有可能在該季度的第一個月末持有該股票的比例占組合資產總額為0,而在第二個月末買入該股票並占組合資產總額的10%,但是在第三個月末有賣出了一部分該股票,使該股票占組合資產總額的比例為其最終所公布的5%水平,顯然,這個5%並不能反映基金對該股票在這個季度內的實際持有狀況。
  (三)基於基金持有人交易數據研究的特點
  這類研究的優點是由於有關基金持有人買賣行為的記錄詳盡,一般不需要專門設計指標度量基金持有人的買賣行為,因此研究方法相對於前述兩類方法簡單而且有效。這類研究的主要缺點是:
  1.樣本選擇偏誤。由於監管機構對基金持有人具體的交易數據沒有規定必須公開,而是在自願的基礎上由相關機構自行決定是否公布這些數據。因此,研究者很難獲得關於基金持有人交易記錄的具體數據。從目前的研究來看,研究者一般僅通過分析某個機構(基金銷售機構)收集的交易記錄來分析基金持有人的基金選擇能力。這些數據僅僅反映了通過該特定機構進行交易的基金持有人的交易行為,而並不能反映市場上所有基金持有人的交易行為,因而樣本選擇偏誤不可避免。
  2.數據的準確性難以保證。由於缺乏專業的數據收集整理的系統規劃和方法,基金管理公司或基金銷售中介機構收集的基金交易數據在統計指標的設計、統計範圍等方面不一定完善,從而給研究者帶來困難;而且這些數據沒有經過專門機構校對,數據的準確性不能得到保證。
  3.數據的前期處理工作量巨大。研究基金持有人的選擇能力除需要基金持有人的交易數據外,還需要有關基金的其他數據,如基金收益、基金凈資產等。因此,必須將基金持有人的交易數據和與所需其他數據進行匹配,而這是一項繁重的數據處理工作。
  六、基金持有人選擇能力研究方法的未來發展方向
  (一)設計能夠更準確地反映基金持有人選擇行為的指標
  在不能獲得基金持有人詳細交易數據的情況下小論文,研究基金持有人選擇能力的關鍵是設計能夠準確反映基金持有人選擇行為的指標。從目前的文獻來看,早期研究都是使用基金凈資產的季度數據計算資金凈流入量,由於數據頻率低,該指標不能準確反映基金持有人的選擇行為,由此得到的結論穩健性不強。最近的研究以Keswani 等(2008)為代表,由於擁有了基金持有人購買、贖回基金更為詳細的月度數據,研究者能夠更準確地分析基金持有人的買賣行為,對基金持有人的選擇能力的研究也更為準確和豐富。可以預計,未來的基於基金凈資產季度數據的研究將會越來越少,而基於基金凈資產月度數據的研究將會逐漸增多。
  通過基金股票組合數據也能夠設計間接反映基金持有人買賣決策行為的指標,Frazzini等(2008)的研究就是典型代表。然而,基於持股組合數據的研究因其對基金持有人選擇行為度量的間接性和實施方法的復雜性難有新的突破,目前僅有Frazzini等(2008)一篇文獻。
  我國證監會的規定,基金經理只需按季度公布基金的凈資產數據,研究者只能通過基金季度凈資產的變化和基金收益率推算基金持有人的買賣決策行為。此外,我國的基金管理公司按規定只需每半年公布一次資產組合的詳細數據,基於持股組合數據的研究因數據頻率太低基本不具有可行性。由此看來,在沒有出現基金凈資產月度數據甚至頻率更高的數據以前,未來基於基金凈資產季度數據研究基金持有人選擇能力在我國更具可行性,但這樣的研究因數據頻率低,所以有必要加強對實證結論穩健性的探討。
  (二) 獲得更精確的反映基金持有人買賣行為的數據
  與基金資產組合有關的頻率更高的月度數據與季度數據相比更有利於研究者準確分析基金持有人的選擇行為。研究者當然希望獲得頻率更高的數據,但是基金經理出於成本和防止他人搭便車等方面的考慮不願向專業的數據提供商如CRSP(美國證券價格研究中心)提供這些數據[④]。沒有專業的數據提供商對數據進行收集整理,即使研究者能夠獲得頻率更高的基金數據小論文,往往也是零星分散的,以此為基礎的研究存在樣本選擇偏誤問題。美國的CRSP從1991年起開始提供部分基金的與凈資產有關的月度數據,但1991年之前只有基金凈資產的季度數據;英國投資管理協會(IMA)收集了1992年—2000年的較為詳細的基金月度數據。當前,在不能獲得基金持有人具體交易記錄的情況下,基於基金凈資產月度數據研究基金持有人的選擇能力已經成為一種趨勢。
  當然,準確反映基金持有人的選擇行為必須獲得單個基金持有人買賣基金的時間及資金數量等具體數據,近年來這類數據不斷被從業人員和研究者發現、整理和運用,未來這類研究將有更大的發展空間。我國基金業處在發展的初期,基金的各項管理制度都在不斷的完善之中,基金管理公司以及基金銷售中介機構對基金持有人交易的記錄並不準確、連貫、完善,當前開展基於基金持有人交易數據研究並不具有可行性。
  (三) 探索評價基金業績的更為準確和穩健的方法
  基金業績評價方法是評價基金持有人選擇能力的基礎。早期對基金業績的評價主要采用單因素模型以及Fama—French三因素模型、Carhart四因素模型等多因素模型[9][10] [11];近年來,條件單因素模型和條件多因素模型得到了廣泛的運用[12]。此外,基於基金資產組合數據評價基金業績的DGTW方法也越來越受到研究者的重視[13][14] 。當前,研究者同時采用條件多因素模型和DGTW方法評價基金業績以增強實證結論的穩健性是一個越來越明顯的趨勢。

參考文獻


[1]Gruber, M. J., 1996, “Another puzzle: The Growth in Actively Managed MutualFunds”, Journalof Finance,Vol.51,pp783–810.
[2]Zheng,L., 1999, “Is Money Smart? “A Study of Mutual Fund Investors’ Fund SelectionAbility”, Journal of Finance, Vol. 54,pp901–933.
[3]Keswani,A., and Stolin D., 2008, “Which Money is Smart? Mutual FundBuys and Sells of Inpidual and Institutional Investors”,Journal of Finance, Vol. 63,pp85-118.
[4]Sapp,T. and Tiwair A., 2004, “Does Stock Return Momentum Explain the ‘Smart money’effect? ”,Journal of Finance, Vol. 59,pp2605–2622.
[5]FrazziniA., Lamont O.A., 2008, “Dumb Money: Mutual Fund Flows and the Cross-section ofStock Returns”, Journal of Financial Economics,Vol. 88, pp299-322.
[6]Ivkovic,Z., Weisbenner, S., 2009 ,“Inpidual investor mutual fund flow”, Journal ofFinancial Economics, Vol. 92,pp223–237
[7]Niebling,F., Meyer, S., Hackethal, A., 2009[2010-03-10], “Whose Money is Smart? Mutual Fund Purchases of Private Investors”, http://ssrn.com/abstract=1343638
[8]Elton E. J.,Gruber M. J., Blake, C. R., Krasny, Y., Ozelge, S., 2009, “The Effect of HoldingsData Frequency on Conclusions about Mutual Fund Behavior” Journal of Banking& Finance, Vol. 30, pp1-13.
[9]Jensen M. C.. Risk,the pricing of capital assets, and the evaluation of investment portfolios [J].Journal of Business, 1969, (42): 167-247.
[10]Fama,E. F., French K. R., 1992, “the Cross-section of Expected Stock Returns”, Journalof Finance, Vol. 47, pp 427–465.
[11]Carhart,M., 1997, “On Persistence in Mutual Fund Performance”, Journal of Finance,Vol. 52, pp57-82.
[12]Ferson,W. E., Schadt, R., 1996, “Measuring fund strategy and performance in changingeconomic conditions”, Journal of Finance, Vol.51, pp425–462.
[13]Daniel,K., Grinblatt, M., Titman, S., Wermers, R., 1997, “Measuring Mutual FundPerformance with Characteristic-based Benchmarks”, Journal of Finance, Vol.52, pp1035–1058.
[14]Wermers,R., 2003[2010-02-15],“Is Money Really “Smart”? New Evidence on the Relation between Mutual FundFlows, Manager Behavior, and Performance Persistence”, http://ssrn.com/abstract=414420

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