基金績效管理可行性分析研究論文

導語：基金績效管理可行性分析研究論文一文來源于網友上傳，不代表本站觀點，若需要原創文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要：本文使用中國開放式基金數據實證分析了基金管理模式選擇的影響因素、不同管理模式與基金風險特性和投資業績的關系。研究結果表明，基金管理模式的采用主要受到基金公司對管理模式偏好的影響；在控制了基金特征后，團隊管理可以顯著降低基金總風險和系統性風險，并能顯著提高基金投資業績。本文結果支持了團隊決策的“意見折衷理論”，發現了團隊決策優于個人決策的證據。

關鍵詞：管理模式；基金風險；基金業績;開放式基金

一、引言

基金管理可分為“團隊管理”和“個人管理”兩種模式，前者指多個基金經理管理一只基金，后者指單一經理管理一只基金。隨著基金業的發展，越來越多的基金采用團隊管理的模式，這一趨勢在國內外都是如此。美國股票型基金的團隊管理比例在1994年時只有5%，2003年已增加至46%［1］。我國團隊管理基金的現象逐漸增多，團隊管理的開放式基金數量由2002年一季度的1只增加到2008年一季度的65只。盡管團隊管理的基金數量占開放式基金總數的比例維持在20%左右，但其管理的資產規模比例已從43%增加到65%。團隊管理的基金是開放式基金的重要組成部分。那么，影響基金管理模式選擇的因素有哪些？團隊管理相較于個人管理，對基金的風險特征和投資業績的影響有何不同？這是本文將要討論的問題。

在完全競爭的證券市場中，決策主體具有相同信息，則團隊管理和個人管理的基金投資決策應該沒有差別。但行為因素會影響到實際決策過程并通過成員之間的交互作用導致團隊管理與個人管理有不同的決策和績效表現?！叭后w漂移理論”（groupshifttheory）認為，集體決策有可能會強化團隊中強勢成員的看法，增加過度自信的情緒，從而加大決策結果的極端性［2］?！耙庖娬壑岳碚摗保╠iversificationofopiniontheory）認為，團隊成員為達成一致結論會權衡自身觀點，決策結果會反映大部分成員的意見，是成員意見的折衷［3］。從團隊決策的績效來看，一方面，團隊成員可以相互糾正決策中的錯誤使決策更加理性，團隊管理的基金應有更好的投資業績；另一方面，團隊決策也可能出現低效率，或源于團隊工作中的道德風險（即部分團隊成員消極怠工），或源于信息交流上的低效率，抑或是較高的協調成本導致團隊管理績效欠佳。

本文首次采用國內大樣本數據，從基金風險特征和投資業績方面對業界真實的團隊決策問題進行實證研究。研究結果顯示，基金管理模式的選擇主要受基金公司偏好的影響。在控制基金特征后，團隊管理可顯著降低基金的總風險和系統性風險，說明團隊決策結果較為“溫和”，支持“意見折衷假說”，同時，團隊管理也顯著提高了基金投資業績，說明團隊管理可以發揮多人決策優勢，做出較好的投資決策。

二、文獻回顧

關于基金管理模式的影響因素，Sharp認為，任命多個基金經理管理的動因是專業化和多元化，專業化是為了發揮不同基金經理對不同投資領域了解程度的優勢，多元化是為了防止單個基金經理決策產生偏差［4］。Barry和Starks從委托關系的角度證明了風險共擔也會影響基金管理模式的選擇，采用團隊管理模式能產生更好的激勵［5］。Bar等的實證結果顯示，選擇團隊管理模式的概率與基金公司層面的政策和資產規模正相關，與基金年齡負相關，管理模式受基金公司層面因素的影響較大［1］。

關于不同管理模式的風險程度，學術界仍未達成共識。Moscovici和Zavalloni等學者認為團隊決策代表了一種折衷，為了達成最終意見，團隊成員必須權衡個人觀點，團隊決策會更溫和，在時間上表現得更平穩［6-3-7］。Adams和Ferrerira的研究顯示，團隊決策由于多樣化的作用會更保守，從而風險程度更低［8］。但也有理論認為團隊決策的風險程度會更高，團隊成員在得到其它成員支持后更敢于冒險［9］。實證研究方面，Golec使用36個月的數據發現，團隊規模對風險調整業績的影響不確定［10］。Bar等的實證結果顯示，團隊管理可顯著降低基金的總風險、系統性風險以及非系統性風險，并在后續的研究中，Bar等進一步支持了這一結果，說明團隊管理決策符合“意見折衷理論”［11］。

關于團隊決策和個人決策的績效，理論上也存在兩種不同的觀點。部分研究發現，團隊決策更加理性，團隊管理業績會更好［6-12-13］，團隊決策至少有兩個優勢：一是團隊成員會在小組討論的過程中能相互糾正錯誤；二是當團隊成員擁有互補技能時，團隊能從更多知識和能力中獲益［14］。但是也有研究發現團隊決策常存在低效率和偏差現象。小組成員會比單獨工作時的積極性降低［15-16］，這種低效率的現象即團隊的道德困境［17］，而偏差現象是指集體決策為追求達成完全一致的結論，而使決策偏離最優結果［18］。Prather和Middleton使用162只開放式基金13年的數據發現，不同管理模式基金的業績沒有顯著差異，擇時能力沒有明顯區別［19］。Chen等在基金規模和基金業績的研究中發現，團隊管理會顯著降低基金投資收益，主要是由于團隊管理在處理非定量信息(softinformation)方面效率較低［20］。Bar等在關于基金管理模式的研究中發現，團隊管理基金的投資業績稍有遜色，但業績持續性較高［1-11］。目前，國內尚未出現系統研究基金管理模式的文章，李豫湘等的研究結果顯示，基金經理人數對業績沒有顯著影響，但該研究僅使用了2003—2004年的小樣本數據［21］。

三、樣本選擇及數據說明

本研究的基金樣本均為半年度數據，全部來自WIND數據庫，時間區間為2004年下半年到2007年底，截至2004年上半年，市場上開放式基金數量較少，且基金特征數據不全。類型包括股票型、混合型和債券型。第一，剔除由封閉式轉為開放式的基金；第二，鑒于債券型基金的風險—收益特征以及分析方法都與股票資產占多數的股票型和混合型基金差異較大，故也從樣本中剔除，只保留股票型和混合型的開放式基金，如此選定了163只基金；第三，若基金管理模式在半年報告期內發生更替或基金特征變量不全，則將此半年度數據從樣本中剔除。最后得到的有效樣本為涵蓋163只基金的437個半年度數據。計算定價因子的股票價格數據及公司財務數據取自色諾芬數據庫（Sinofin），樣本時間為2004—2007年。

本文對基金績效的考察從兩個維度進行：基金的風險特性和基金的投資業績?；鸬娘L險特性依據CAPM理論分為基金的總風險、系統性風險和非系統性風險；基金的投資業績采用基金Jensen-α衡量。在計算風險和Jensen-α的過程中，需要使用基金的收益率指標，基金第t期收益率Rt為第t期復權單位凈值UNAt的變化率：

Rt=UNAt/UNAt-1-1(1)

本文將下列關于基金特征的控制變量用于橫截面回歸。

①基金規模變量：基金規模會侵蝕基金業績［20］，規模指標Sizet由基金的總凈值TNAt（基金第t期的資產凈值，即基金不復權的單位凈值乘以基金總份額，以億元為單位）計算得出：

Sizet=log(1+TNAt)(2)

②基金公司管理資產規模：單只基金所在基金公司的基金總凈值（除去該基金本身）之和再加1取對數，用logfam表示，衡量基金公司管理資產規模的大小，資產規模較大的公司通常有較低的借貸成本、交易成本和更豐富的信息等，會影響單只基金的表現。

③基金換手率指標：反映的是基金交易的活躍程度，這與基金的風險特性和投資業績也密切相關。該指標由期間內（以半年為單位）基金買入總額（buyt）和賣出總額（sellt）的最小值除以期間內的平均資產凈值averageTNAt得到，即

Turnovert=min(buyt,sellt)averageTNAt（3）

④基金年齡：用Age表示，以年度為單位，從基金成立日開始計算到2007年底為止，結果向前取到0.5年。

樣本基金的類型和投資風格分布如表1所示。表2則報告了相關控制變量的描述性統計，其中，famTNA表示基金公司相應基金之外的所有基金資產凈值之和，其余變量定義如前文所述，其中子表A、子表B分別對應混合型與股票型基金。

四、影響基金管理模式選擇的因素分析

基金公司出于多種目的選擇基金管理模式：如基金規模較大需要多人進行管理，基金調整倉位頻繁需要多人進行決策，基金投資多元，需要發揮不同經理的專長等。本部分利用基金相關特征數據分析管理模式選擇的影響因素，使用如下Logit模型進行回歸：

P(Team=1)i,t=F(k0+k1LastSizei,t+k2Agei,t+k3LastPcomi,t+k4LastTori,t+k5LastFami,t+k6MIXi+∑Tj=200402kjYj)（4）

若基金i在第t期采用團隊管理模式，則P(Team=1)i,t=1，否則P(Team=1)i,t=0。Agei,t表示基金i的年齡，LastSizei,t表示基金i上期資產凈值，LastTori,t表示基金i上期換手率，LastFami,t表示基金公司除去基金i之外的基金凈值總和，MIXi為混合型基金的虛擬變量，如果基金類型為混合型，則該變量取1。Yj是表示不同時期的虛擬變量，分別從2004—2006年定義了3個虛擬變量。所有時間虛擬變量的回歸結果都不顯著，未在表中列示，結果如表3所示。

由Logit模型回歸結果可知，基金公司選擇團隊管理模式的概率與該公司上期團隊管理基金的比例以及公司資產規模顯著相關。LasPcom回歸系數為正，顯示若基金所屬公司上期團隊管理基金數量的比例越大，則該基金采用團隊管理的概率越大，表明公司對基金管理模式的選擇存在一定程度的偏好或慣性。LastFam回歸系數為正，說明公司旗下基金前期總規模越大，越傾向于選擇團隊管理模式；但LastSize回歸系數不顯著，即基金本身的凈值規模與基金管理模式之間的關系不顯著。此外，基金類型與管理模式的選擇之間無顯著關系，即混合型與股票型基金的管理模式似乎并無差異，這不支持基金使用團隊管理模式以滿足管理專業化要求的說法。綜上所述，公司層面的因素是影響管理模式選擇的主要原因。

五、管理模式與基金風險分析

如前文所述，團隊管理的決策結果或是對團隊成員意見的折衷，或是團隊成員極端意見的強化。這一假說可由基金風險的實證分析得以檢驗：如果團隊管理模式對基金風險有降低作用，說明團隊在配置資產時采取了較為“溫和”的策略，可以看成是團隊成員意見折衷的結果；如果團隊管理基金的風險較大，則表明團隊管理的資產配置較為極端。

依據CAPM理論，風險可分為三個層次：總風險、系統性風險和非系統性風險，分別定義為基金收益率的標準差、市場模型中市場溢價的估計系數以及市場模型估計殘差的標準差。市場模型的回歸方程為（回歸中使用的樣本數據為周數據）：

Rp-Rf=αp+βp(RM-Rf)+εp(5)

風險指標表示為：

總風險=Var(Rp-Rf)(6)

系統性風險=βp(7)

非系統性風險=Var(εp)(8)

模型中無風險利率Rf＝1年期定期存款利率/52，市場收益率RM為相應時期滬深所有A股股票以市值為權重的加權平均收益率。為統一期起見，將各風險指標再進行半年化處理，分別乘以26，用于下文的橫截面回歸中。

按照管理模式分類的基金風險程度差異如表4所示。鑒于混合型和股票型的基金資產組合有差異，表4將這兩種類型的基金分開進行描述，每組風險指標的前兩行數據是該風險指標的均值，差異一行表示個人管理基金與團隊管理基金的風險差值。

總體看來，個人管理基金的風險水平要大于團隊管理的水平，但差異的顯著性在不同類型基金中有區別。本文通過控制基金的其它特征，采用如下線性回歸模型來檢驗管理模式和基金風險的關系：

Riski,t=k0+k1Teami,t+k2Agei,t+k3LastSizei,t+k4LastTori,t+k5LastFami,t+k6MIXi+∑Tj=200402kjYj+εi,t（9）

模型（9）的因變量分別對應總風險、系統性風險和非系統性風險。Teami,t為團隊管理模式的虛擬變量，如果該基金為團隊管理取1，否則取0；其余變量含義與模型（4）相同。回歸結果如表5所示。

注：*、**、***分別表示回歸系數在10%、5%、1%的顯著水平下顯著。小括號報告回歸系數的p值。表格的最后一行為回歸模型調整后擬合優度。

在控制基金類型及基金特征后，團隊管理的虛擬變量對基金總風險、系統性風險的回歸系數顯著為負，說明團隊管理模式可以有效降低基金投資組合的波動性和β值。波動性的降低可推斷團隊決策結果較為溫和，較低的β值表明團隊經理選擇了相對于市場組合較為“保守”的資產，支持團隊管理決策的“意見折衷理論”。非系統性風險回歸方程調整后的R2很低，說明管理模式與非系統性風險之間的線性關系很弱，這源于混合型基金的非系統性風險分布很集中，均值及方差都非常小，顯示混合型基金分散非系統性風險能力較強。

六、管理模式與基金投資業績分析

基金投資業績通常是基金經理激勵機制中一項重要指標，基金經理的決策都是在給定風險水平下最大化基金業績。本文采用基于多因子模型計算的Jensen-α衡量基金投資業績：

（1）Fama-French三因子模型：

Ri,t=αi，t+b1MKTt+b2SMBt+b3HMLt+εi，t(10)

其中，Ri，t代表基金i第t期收益率，由復權單位凈值計算出。αi，t對應基金的Jensen-α。MKTt為t期市場投資組合的收益率。HMLt為賬面/市值比因子，SMBt為規模因子。回歸中使用的因子及收益率均為周數據。

（2）四因子模型：

Ri，t=αi，t+b1MKTt+b2SMBt+b3HMLt+b4MOMt+εi，t（11）

其中，MOMt為慣性因子，采用的排序期分別為3個月、6個月以及1年。其余各變量含義與（10）中一致，回歸中使用的因子及收益率均為周數據。

表6按基金類型報告了相關收益指標的均值以及不同管理模式的差異檢驗結果。每組收益指標的前兩行數據是該類基金收益的均值，差異一行表示個人管理基金與團隊管理基金收益之差。

結果顯示：(1)不同管理模式下的基金收益和投資業績指標均沒有明顯差異。(2)基金半年期的總收益率較高，平均在30%以上。這主要源于樣本期（2004—2007年）處于市場上升階段，多數基金的凈值在2007年上半年之內就實現了翻番。

為了進一步驗證管理模式對基金收益的影響，我們控制了基金特征變量并對Jensen-α進行如下回歸：

αi,t=k0+k1Teami,t+k2Agei,t+k3LastSizei,t+k4LastTori,t+k5LastFami,t+k6LastsFlowi,t+k7MIXi+∑2006j=2005kjYj+εi，t（12）

回歸因變量分別對應不同多因子模型計算的Jensen-α。LastFlowi,t表示基金上一期的凈流入比率，其計算方法為基金凈值的對數增長率減去基金收益率，即log(TNAt-1/TNAt-2)-Rt-1，其余變量含義與模型（9）一致。表7報告了相關回歸結果。（a）欄為對三因子模型對應Jensen-α的回歸結果。（b）（c）（d）欄分別是對四因子模型依慣性因子不同排序期所得Jensen-α的回歸結果。最后一行為回歸模型調整后的擬合優度。

回歸結果顯示，在控制基金特征后團隊管理模式對基金業績有顯著的提高作用。盡管使用了不同的多因子模型，但團隊管理均可將投資業績提高3%以上，是總投資業績水平（15%左右）的1/5。

團隊決策在股票投資中確實可以發揮多人決策優勢，提高基金投資業績。此外，基金的投資業績與基金公司上期規模顯著負相關，這說明基金公司層面存在某種規模不經濟現象。如果考察凈投資業績與管理模式的關系，可將Jensen-α減去基金的管理費率和托管費率，進行同樣的回歸，所得結果與上文類似，不再贅述。四因子模型在不同排序期慣性因子下得到的Jensen-α差異不大，故僅列示了按3月期排序的結果。

七、結論

本文利用2004—2007年的大樣本數據對基金管理模式進行了系統研究，發現基金管理模式的選擇與基金自身特征、基金類型無顯著相關性，但與基金所屬公司的管理資產規模以及前期采用團隊管理基金的比例顯著相關，說明基金管理模式的選擇主要受基金公司對管理模式偏好的影響。這與國外的實證結果類似［1］?？刂屏嘶痤愋秃吞卣鳎瑘F隊管理模式能夠顯著降低基金總風險、系統性風險，說明團隊管理選擇資產較為“保守”、“溫和”，這支持了“意見折衷理論”；但在降低非系統性風險的能力上，團隊與個人管理并無明顯差異。團隊管理模式可顯著提高基金投資業績，說明團隊能做出較好的決策，體現了較高的資產選擇能力和較強的管理優勢。采用不同多因子模型進行回歸分析，得到的結果相類似，說明上述結果是穩健的。這與李豫湘等［21］的結果不同，與基于美國數據的研究結果［1-11-20］也有差異。本文結果豐富了現有文獻，可為基金投資者選擇投資產品提供一定的參考。基金公司應深入考察其團隊管理的投資決策程序，發揮團隊管理的優勢，控制團隊管理不經濟性。

實際基金管理中，存在著單一基金經理管理單只或多只基金，抑或多個基金經理管理單一基金或交叉管理多只基金的現象。本文僅是基于單只基金的表現分析管理模式的選擇及其對單一基金的影響，這不等于考察了基金經理或經理團隊所管基金的總業績。

參考文獻：

［1］Bar,M.，Kempf,A.，Ruenzi，S.TeamManagementandMutualFunds［R］.WorkingPaper，2005.

［2］Kerr,N.L.GroupDecisionMakingataMultialternativeTask:Extremity，InteractionDistance，Pluralities，andIssueImportance［J］.OrganizationalBehaviorandHumanDecisionProcesses，1992，(52):64-95.

［3］Sah，R.K.，Stiglitz,J.TheQualityofManagerinCentralizedversusDecentralizedOrganizations［J］.QuarterlyJournalofEconomics，1991，（106）：289-295.

［4］Sharp，W.F.DecentralizedInvestmentManagement［J］.JournalofFinance，1980，36（2）：217-234.

［5］Barry，C.B.，Starks，L.T.InvestmentManagementandRiskSharingwithMultipleManagers［J］.JournalofFinance，1984，39（2）：477-491.

［6］Moscovici，S.，Zavalloni，M.TheGroupasPolarizerofAttitudes［J］.JournalofPersonalityandSocialPsychology，1969，（12）：125-135.

［7］Sah，R.K.，Stiglitz，J.TheArchitectureofEconomicSystems:HierarchiesandPolyarchies［J］.AmericanEconomicReview，1986，（76）：716-727.

［8］Adams，R.B.，Ferrerira，D.IndividualversusGroupDecision-Making:AComparisonUsingDataonBetsonIceBreakupsinAlaska［R］.WorkingPaper，2003.

［9］Kogan，N.，Wallach，M.TheRolesofInformation，Discussion，andConsensusinGroupRiskTaking［J］.JournalofExperimentalSocialPsychology，1965，（1）：1-19.

［10］Golec，J.H.TheEffectsofMutualFundManagersCharacteristics［J］.FinancialServicesReview，1996，5（2）：133-148.

［11］BarM.，Kempf，A.,Ruenzi，S.IsaTeamDifferentfromtheSumofItsParts?EvidencefromMutualFundManagers［R］.WorkingPaper，2008.

［12］Blinder，A.S.，Morgan，J.AretwoHeadsBetterthanOne?AnExperimentalAnalysisofGroupvs.IndividualDecisionMaking［R］.WorkingPaper，2001.

［13］Cooper，D.J.,Kagel，J.H.AreTwoHeadsBetterthanOne?TeamversusIndividualPlayinSignalingGames［J］.AmericanEconomicReview，2005，（95）：477-509.

［14］Pelled，L.H.，Eisenhardt，K.M.，Xin，K.R.ExploringtheBlackBox:AnAnalysisofWorkGroupDiversity，ConflictandPerformance［J］.AdministrativeScienceQuarterly，1999，（44）：1-28.

［15］Williams，K.D.，Nida，S.A.，Baca，L.D.，Latané，B.SocialLoafingandSwimming:EffectsofIdentifiablyonIndividualandRelayPerformanceofIntercollegiateSwimmers［J］.BasicandAppliedSocialPsychology，1989，（10）：71-81.

［16］Weldon，E.，Gargano，G.M.Cognitiveloafing:TheEffectsofAccountabilityandShareResponsibilityonCognitiveEffort［J］.PersonalityandSocialPsychologyBulletin，1988，（14）：159-171.

［17］Holmstrom，B.MoralHazardinTeams［J］.BellJournalofEconomics，1982，（13）：324-340.

［18］Janis，I.Groupthink，PsychologicalStudiesofPolicyDecisionsandFiascos［M］.HoughtonMifflin，Boston，1982.

［19］Prather，L.J.，Middleton，K.L.AreN+1HeadsBetterthanOne?TheCaseofMutualFundManagers［J］.JournalofEconomicBehavior&Organization，2002，（47）：103-120.

［20］Chen，J.，Hong，H.,Huang，M.,Kubik，J.D.DoesFundSizeErodeMutualFundPerformance?TheRoleofLiquidityandOrganization［J］.AmericanEconomicReview，2004，94（5）：1276-1302.

［21］李豫湘，程劍，彭聰.基金經理個人特性對基金業績影響的研究［J］.價值工程，2006，（12）：151-155.