明星现象_家族策略与投资者的选择_基于中国主动型股票类基金的经验证据

明星现象、家族策略与投资者的选择

󰀁󰀁󰀁基于中国主动型股票类基金的经验证据

宋光辉󰀁王晓晖

󰀁󰀁内容提要:本文基于中国证券市场2005󰀁2009年的开放式基金数据,通过影响家族󰀁造星󰀁概率的家族特征变量构建了固定效应面板数据Logit模型,发现投资管理能力弱的基金家族会为了利用明星绩效的溢出效应而主动追逐󰀁造星󰀁策略,以吸引更多新增资金流入,从而收取更多管理费收入。研究同时显示,高离差明星家族的绩效显著差于其他基金家族,简单追逐󰀁明星󰀁家族的投资策略无法为投资者带来超额投资回报;而造星事前概率低的基金家族,即低离差、小规模的明星家族的绩效要显著高于其他基金家族,它们才是最有可能为投资者带来超额回报的真正󰀁明星󰀁。

关键词:股票型基金󰀁明星现象󰀁基金家族󰀁家族策略作者简介:宋光辉,华南理工大学工商管理学院教授、博士生导师,510640;

王晓晖,华南理工大学工商管理学院博士研究生,510640。

中图分类号:F831󰀁5󰀁文献标识码:A󰀁文章编号:1002󰀁8102(2011)05-0045-06

*

一、引󰀁言

截至2009年底,国内已有60家基金管理公司,管理着600多支基金。其中,绝大部分基金都

是基金家族成员,相对于单支基金,基金家族结构在基金发行、服务和推广促销等方面具有规模经济效应,在市场竞争中能更灵活地进行资源配置(Nanda等,2004)。同时,家族的整体信誉在投资者决策和基金经理监控方面亦发挥着重要作用。如果不能从基金家族层面理解基金绩效和投资策略,则会导致基金投资行为及基金绩效研究的局限与缺失。

随着基金管理公司间的竞争日趋激烈,为便于投资者甄别与遴选绩优基金进行投资,市场上出现了各种基金评级,或定期依据净值增长率对基金进行排名。净值增长率靠前或评级靠前的基金被行业捧为󰀁明星󰀁,拥有明星基金的基金管理公司被誉为󰀁明星家族󰀁。研究表明,一个基金家族拥有明星基金可以获得󰀁溢出效应󰀁带来的好处,旗下的明星与非明星基金都可以获取更多的资金净流入,从而明星基金家族管理的资产规模会更大,收取的管理费也会更多;而业绩差的基金却不会造成自身或其他基金显著地被投资者赎回,因而不会造成基金家族管理资产的缩水。这种不对称性很可能诱使基金管理公司采用明星策略,故意集中公司力量做强一支基金,使其成为市场中的明星(Sirri和Tufano,1998)。

在我国目前的基金市场中,哪些基金家族可能会采取明星策略,这些明星是否是真的明星,投资者简单地追捧明星家族能否获得更好的回报,这些问题基本未见研究。通过对以上问题的实证研究,有助于解释国内基金市场的管理现状,有助于投资者更好地对基金公司做出选择,也有助于促进基金管理公司切实提升投资管理能力,而不是制造广告效应来赚取管理费。

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本项研究得到教育部人文社科一般项目(10YJA630131)的资助。

45󰀁Finance&TradeEconomics,No󰀁5,2011

二、文献回顾

国外文献研究证明,投资者有主动追逐基金以往绩效的倾向。Spritz(1970)等发现,基金以往绩效和新投入资金之间存在正相关。Ippolito(1992)、Sirri和Tufano(1998)等指出,开放式基金投资者在明星基金取得高绩效时会产生高资金流入,而在明星基金取得较差绩效时却未发生相应的等比例资金流出。这样,部分基金家族,尤其是投资能力弱的基金家族,就会采用提升家族内出现明星基金概率的基金运营策略。

部分文献研究了影响基金经理投资决策的激励因素。其中,Chevalier和Ellison(1997)指出,基金经理在年底时会改变其投资组合的风险等级以寻求绩效与资金流动之间非线性关系的效用最大化。Browm等(1996)研究发现,持有最终可能亏损的投资组合的基金经理会为规避惩罚而人为操控基金的风险等级。

直到近几年,才有学者开始关注基金家族层面上的投资决策问题。在基金绩效的溢出效应研究方面,Massa(2003)对引发基金行业市场细分和基金扩张的程序构建了模型,其在单支基金绩效能影响家族内其他基金绩效与资金流动的基础上,解释了基金的分类与扩张。Nanda(2003)提出,家族内明星基金会为整个基金家族带来新资金净流入,并讨论了基金家族投资能力会影响基金家族制造明星基金的概率。在家族投资决策的溢出效应方面,Zhao(2004)的研究发现,明星基金溢出效应在对新投资者的基金关闭决策中起着非常关键的作用,认为高绩效基金对新投资者关闭的目的并不是为防止在基金规模变大后引发管理难度加大的情况出现,而是基金家族希望通过关闭高绩效基金策略向投资者传递基金绩效优异的信号,以吸引投资者更多的关注,从而为家族内其他基金吸引更多的资金净流入。

国内学者关于家族内明星基金溢出效应及其影响的研究非常有限,张婷(2010)通过中国证券市场54家基金公司281支开放式偏股型基金的面板分析发现,拥有明星基金能够显著提高基金家族新基金流入的比例,但拥有垃圾基金并不能显著减少资金的流出。王华兵(2009)研究了基金家族内部的资源配置策略与利益输送问题,认为基金公司管理者为了迎合投资者的偏好,不仅会扭曲自身的精力配置,而且会利用自身的权威扭曲家族内基金经理的精力配置以进行利益输送。陆蓉等(2007)发现,中国早期开放式基金的业绩及现金流动的关系与成熟市场不同,呈现出负相关关系的凹形函数;由于投资者看重短期利益或为了解套,出现业绩良好的基金面临赎回压力反而比业绩较差的基金要大的反常情况。

总之,从基金家族竞争的视角研究明星绩效如何影响基金管理公司经营策略,以及投资者如何对明星基金家族进行投资决策显然是现有研究的不足。就此而言,本文研究结论对基金家族层面的投资决策具有理论指导意义与实际参考价值。

三、基金家族的󰀁造星󰀁策略

如前所述,家族资金流动模式显示,明星基金的󰀁溢出效应󰀁可以为家族带来新资金流入。这种

󰀁溢出效应󰀁很可能会诱使基金管理公司主动采用󰀁造星󰀁策略。对此,本文构建固定效应的面板数据Logit模型,来研究家族特征变量与家族出现明星基金概率之间的关系,希望发现哪些基金公司更想制造明星基金;然后,基于家族特征构建投资组合的绩效比较分析,验证投资管理能力弱的基金家族是否会主动采用󰀁造星󰀁策略。

(一)数据来源

本文数据来源于Wind数据库、聚源数据库和晨星网,包括2005󰀁2009年的所有主动型股票类基金,即股票型、偏股混合型、混合配置型基金的相关数据信息。

(二)模型及其变量的测量462011年第5期󰀁

本文通过能提升出现明星基金概率的家族特征构建Logit模型,来研究家族旗下基金间绩效标准差、家族规模、家族内基金数量等家族特征变量与家族出现明星基金概率之间的关系;在回归模型中还设置了两个虚拟变量,以表示该家族之前是明星基金还是垃圾基金,具体模型如下:

Sf,t=󰀁0+󰀁1(Cross󰀁FundStandardDeviation)f,t+󰀁2(Family󰀁Size)f,t+

(1)

󰀁3(NumberofFunds)f,t+󰀁4(LaggedStarDummy)f,t+󰀁5(LaggedDogDummy)f,t+󰀁i,t模型相关变量及其说明如表1所示:

表1

项󰀁目Sf

模型相关变量及其说明

描󰀁述

f表示基金家族,S为指示变量。如基金家族f在t季度为明星家族,即家族中至少拥有1支明星基金,则取值为1,否则为0。基金家族f在t季度各基金超额回报间的标准差。该指标用以衡量基金家族的投资管理能力。如果该值较小,则家族旗下各基金间的业绩相差不大,可能是旗下基金业绩都较好,或者是都较差。如果该值大,则说明要么是因基金家族投资能力不强,无力使旗下基金均获得较好的业绩,要么是家族有意集中所有力量只做好少数基金,而导致各基金间的差距较大,无论是哪一种情况,均是基金家族投资能力较差的体现。假设该变量系数为正,即投资管理能力越差的家族,越可能有意制造明星基金。

Family󰀁Sizei,tNumber󰀁of󰀁Fundsf,tLagged󰀁Star󰀁Dummyf,tLagged󰀁Dog󰀁Dummyf,t

󰀁󰀁表2

自变量

Cross-Fund󰀁Standard󰀁Deviationi,t

Family󰀁Sizei,tNumber󰀁of󰀁Fundsf,tLagged󰀁Star󰀁Dummyf,tLagged󰀁Dog󰀁Dummyf,t

LR󰀁2P>󰀁2

基金家族f的TNA除以同期样本TNA的中值,再取其对数求得。基金家族内主动型股票类基金数量的对数。如果系数显著为正,则说明在基金个数多的基金家族中更有可能出现明星基金。

如果上年度基金家族f内至少有一支主动型股票类基金的净值增长率处于同类排名的前5%,则取值为1;否则为0。

如果上年度基金家族f内至少有一支主动型股票类基金的净值增长率处于同类排名的后5%,则取值为1;否则为0。

模型检验结果20052󰀁81*(0󰀁07)0󰀁12(0󰀁62)2󰀁31*(0󰀁07)-0󰀁65**(0󰀁04)0󰀁48(0󰀁12)20󰀁590󰀁00

20062󰀁83*(0󰀁07)

0󰀁13(0󰀁65)2󰀁63*(0󰀁08)-0󰀁91**(0󰀁05)0󰀁53(0󰀁13)21󰀁090󰀁00

20072󰀁82*(0󰀁07)

0󰀁10(0󰀁65)2󰀁57*(0󰀁06)-0󰀁84**(0󰀁02)0󰀁51(0󰀁15)20󰀁850󰀁00

20082󰀁84*(0󰀁06)

0󰀁12(0󰀁66)2󰀁62**(0󰀁05)-0󰀁42**(0󰀁04)0󰀁50(0󰀁17)21󰀁220󰀁00

20092󰀁85*(0󰀁07)

0󰀁13(0󰀁65)2󰀁73*(0󰀁06)-0󰀁98**(0󰀁02)0󰀁51(0󰀁15)21󰀁090󰀁00

Cross󰀁Fund󰀁Standard󰀁Deviationi,t

󰀁󰀁注:***表示1%水平显著,**表示5%水平显著,*表示10%水平显著,括号中为P值。

(三)影响家族󰀁造星󰀁概率的家族特征

表2的logit回归结果显示:在检验的家族特征中,Cross-fundStandardDeviation、NumberofFund在统计期间对于󰀁造星󰀁概率存在着持续和正向的影响,而LaggedStarDummy显著为负,三者在10%或以上水平下各年份均显示了显著性。实证结果没有发现FamilySize和LaggedDog

47󰀁Finance&TradeEconomics,No󰀁5,2011

Dummy在随后的年份中对󰀁造星󰀁概率会产生明显的影响。统计结果说明,那些旗下基金绩效间离差高、基金数目多且上年度没有明星基金的基金家族,会在明星绩效对家族资金流动的溢出效应诱使下,产生非常强烈的󰀁造星󰀁动机。此检验结论的现实解释是,基金家族在投资活动中会依据自身投资管理能力选择投资策略,那些投资管理能力弱、旗下基金数目较多的基金家族,往往会集中资源制造出一支或少数几支明星基金,虽然此举会使基金间绩效离差变得更大,但最终可使自己成为󰀁明星家族󰀁,而且前期尚无明星的基金家族的造星倾向会更强。

(四)家族投资能力与󰀁造星󰀁概率

本节将通过基于家族特征构建的投资组合的绩效比较方法,验证投资能力弱的基金家族是否会具有强烈的主动制造明星基金的动机。

1󰀁组合构建

首先,基于影响基金家族创造明星动机的两个基金家族特征,即基金回报标准差和基金成员数量,构建投资组合。如果基金家族上一年旗下基金回报标准差高于同期样本平均值,则称之为高离差家族,否则称之为低离差家族。同理,如基金家族旗下基金数量高于同期样本平均值,则称之为大规模家族,否则视为小规模家族。然后,在以上两个维度的分组基础上,进

图1󰀁明星家族和非明星家族组合的平均季度回报

一步按同期内是否为明星家族继续细分。由

此,所有组合均按三项标准划分:家族内基金回报标准差、家族规模、是否为明星家族。例如,高离差󰀁大规模󰀁明星投资组合指的是该组合包括了所有基金回报离差高且规模大的明星家族。本设计在年初构建投资组合,并保持投资组合全年不变。检验结果是以上一年年末的净资产总额(TNA)作为权重的投资组合,为了比较的需要,样本中所有投资组合均以TNA作为权重。

2󰀁组合绩效比较

󰀁󰀁表3明星策略与家族业绩基于家族特征构建的投资组合绩效,图1描

投资组合后一年的超额回报述了用于比较的各组合平均季度回报率,图中前A栏:高离差家族󰀁低离差家族4组为明星家族,后4组为非明星家族,图中虚线

***

所有基金家族-0󰀁0231(-4󰀁58)为以TNA作为权重的基金家族总体的季度平均

***

明星家族组合-0󰀁0568(-5󰀁32)

回报率。如图1所示,高离差基金家族(高离差󰀁

非明星家族组合-0󰀁0128(-1󰀁49)

大规模和高离差󰀁小规模)绩效不仅明显差于低

B栏:大规模组合󰀁小规模组合

离差基金家族,而且还低于基金市场的平均水平;所有基金家族-0󰀁0039(-0󰀁53)

同时,明星家族中细分家族绩效的差异幅度较大,明星家族组合-0󰀁0132(-1󰀁31)

部分明星家族的绩效高于或明显高于市场平均水非明星家族组合0󰀁0008(0󰀁09)

平,而有些明星基金家族绩效却很差,说明明星家C栏:低离差、小规模组合󰀁其他组合

高离差󰀁大规模组合0󰀁02871(3󰀁14)***族中极有可能存在人为干预的影响。高离差󰀁小规模组合0󰀁0312(3󰀁41)***表3提供了基于基金间回报标准差与基金成低离差󰀁大规模组合0󰀁0006(0󰀁039)员数量两个关键家族特征维度形成的投资组合的D栏:高离差、大规模组合󰀁其他组合

绩效差异比较结果。在A栏中,比较了高绩效离

高离差󰀁小规模组合0󰀁0031(0󰀁54)

差家族与所有低离差家族,同时,在明星基金与非低离差󰀁大规模组合-0󰀁0312(-2󰀁89)***

明星基金之间进一步实施细分。在B栏中,将大低离差󰀁小规模组合-0󰀁0291(-3󰀁11)***

**和*分别表示在1%、规模家族的绩效与小规模家族的绩效进行了比󰀁󰀁注:***、5%和10%的水平上显著,

括号中为t值。下同。较。在C栏和D栏,分别比较了低离差󰀁小规模482011年第5期󰀁

投资组合和高离差󰀁大规模投资组合与其他不同投资组合的绩效。具体比较结果如表3所示。

A栏结果显示,基金间回报离差的高低与家族下一年的绩效相关。首先,回报离差高的基金家族绩效差于低离差基金家族绩效;也就是说,采用󰀁造星󰀁策略欲望强的基金家族绩效比采用均衡经营策略的基金家族绩效要差,其绩效差异在1%的水平上显著。随后,在明星家族和非明星家族中分别比较了高离差家族与低离差家族间的绩效。结果显示,高离差明星家族绩效显著差于低离差明星家族;在非明星家族中的组合也是同样结果,只是结果不显著。

B栏中的结果显示,家族旗下成员数量与基金绩效间并未显现出本质联系。在C栏中观察发现,低离差󰀁小规模投资组合的绩效显著强于高离差家族的投资组合(高离差󰀁大规模投资组合和高离差󰀁小规模投资组合),而其与低离差󰀁大规模投资组合的绩效几乎无差异。D栏的结果则显示,高离差󰀁大规模投资组合绩效要显著差于低离差󰀁大规模和低离差󰀁小规模的投资组合的绩效,而与同为高离差的小规模投资组合的差异非常小。

以上绩效比较结果说明,家族规模大小对基金家族绩效基本没有影响,高离差基金家族就是投资管理弱的基金家族。高离差组合绩效较低的原因是管理能力弱的基金家族由于能力和资源有限,无法全面顾及旗下所有基金,这就导致了旗下基金之间的绩效相差较大;相反,真正的明星家族因其具有较强管理能力和资源,因而可在家族内均衡配置资源,基金间的绩效差距就会比较小。同时,依据上述Logit模型得出了基金间绩效离差对家族󰀁造星󰀁概率会产生显著的正向影响的结论。由此,本节验证了基金家族会依据其自身的投资管理能力选择家族经营策略,而且投资能力弱的基金家族会有更强󰀁造星󰀁动机的结论。

四、基金家族投资能力比较

资金流动模式显示投资者不仅会在单支基金层面而且还会在家族层面追逐明星绩效,但明星

绩效并不能代表基金家族的投资能力,而可能仅是󰀁造星󰀁策略的结果。为此,本节将通过绩效比较的方法判定哪些基金家族是拥有真正相对超强投资能力的基金家族。

在表4的A栏中,将明星家族和非明星家族的绩效与分散化投资的绩效进行了比较,结果显示,明星家族的绩效未能比其他分散化投资取得超额绩效,这说明简单地追随明星家族的投资策略无法使投资者从中获益。

然而,如果能考虑家族拥有一个或多个明星基金的事前概率,则追逐明星基金家族投资策略的获益可靠性将会有所提高。因此,在对基金家族投资能力的调查过程中,本文检验了那些󰀁造星󰀁概率低的明星家族的绩效,其明星绩效更能真实反映家族投资能力。

如图1所示,在所有投资组合中仅有低离差󰀁小规模󰀁明星家族的投资组合显示出了正的超额回报。值得关注的是低离差󰀁小规模󰀁明星家族的投资组合是由低离差和较少基金数量的明星家族组成的,这说明较低造星事先概率的明星家族的未来绩效会显著优于其他投资组合的绩效。

表4中B栏和C栏显示了各种投资组合间的相对绩效。在B栏中,比较了低离差󰀁小规模的明星家族与其他家族组合的绩效差异;在C栏中,将高离差󰀁大规模的明星家族与其他家族组合的绩效进行了比较。

B栏中的比较结果显示,低󰀁造星󰀁事先概率的明星家族,即低离差󰀁小规模的明星家族绩效要高于其他明星和非明星的家族组合业绩。相反,C栏中的结果显示,高󰀁造星󰀁事先概率的明星家族,即高离差󰀁大规模的明星家族业绩要显著弱于低离差󰀁明星家族和低离差󰀁非明星家族的投资组合的绩效。也就是说,只有在󰀁造星󰀁事先概率较低时,明星绩效才是能反映家族能力与预测未来较好绩效的有效指标。由此,只有投资于󰀁真正󰀁明星且有根据的追星策略才有可能为投资者带来超额回报。综合以上证据可以认为,有些基金家族确实具有超强的投资管理能力,而投资者简单、天真地追逐󰀁明星󰀁的投资策略则是不可取的。

49󰀁Finance&TradeEconomics,No󰀁5,2011󰀁󰀁表4

基金家族的相对业绩

本文研究了基金家族结构下明星现象对基金

明星家族组合󰀁0󰀁0029(0󰀁42)投资策略的影响,研究结果显示,家族旗下基金绩非明星家族组合-0󰀁0009(-0󰀁12)

效间的高离差会显著提升家族造星概率;同时,家

B栏:低离差、小规模、明星家族组合󰀁其他组合

族拥有基金的数量较多和家族上年尚无明星基金

明星家族组合:

这两个因素也会对提升家族造星概率具有正向但高离差-大规模󰀁0󰀁0259(2󰀁08)**

相对较小的影响。高离差-小规模󰀁0󰀁0312(2󰀁82)***

本文研究了两个彼此相关的问题,第一个问低离差-大规模-0󰀁0179(-1󰀁11)

题是基金家族的投资策略特别是󰀁造星󰀁策略是否非明星家族组合:

高离差-大规模󰀁0󰀁0341(2󰀁39)**与家族的投资管理能力有关。通过基于家族特征高离差-小规模󰀁0󰀁0229(2󰀁26)**构建的投资组合的绩效对比分析,发现在能够提低离差-大规模󰀁0󰀁0051(0󰀁29)升家族造星概率的影响因素中,其影响力尤为显低离差-大规模󰀁0󰀁0095(0󰀁69)

著的基金绩效间的高离差因素与家族绩效较差有

C栏:高离差、大规模、明星家族组合󰀁其他组合

关。检验结果说明,投资管理能力弱的基金家族

明星家族组合:

会为了利用明星绩效的溢出效应而主动追逐󰀁造

高离差-小规模󰀁0󰀁0039(0󰀁35)

星󰀁策略。低离差-大规模-0󰀁0541(-2󰀁17)**

第二个问题是基金市场中是否真的存在具有低离差-小规模-0󰀁0279(-2󰀁07)**

超强投资能力的基金家族。研究发现,简单地追非明星家族组合:

高离差-大规模󰀁0󰀁0071(0󰀁49)逐󰀁明星󰀁家族的投资策略是无法提升投资者的投高离差-小规模-0󰀁0049(-0󰀁59)资回报的;然而,在对家族造星事先概率进行深入低离差-大规模-0󰀁0215(-1󰀁41)解析,并对基于家族特征构建的不同投资组合的低离差-小规模-0󰀁0182(-1󰀁49)绩效进行对比分析后,发现那些造星事前概率低

的基金家族,即低离差、小规模的明星基金家族的

绩效,要显著高于其他基金家族,它们才是最有可能为投资者带来超额回报的真正󰀁明星󰀁。

主要参考文献:

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投资组合后一年的超额回报

A栏:分散化组合󰀁明星与非明星家族组合

五、结󰀁论

责任编辑:康󰀁邑

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