学术文献研究系列第38期：校友网络是否影响对冲基金投资业绩？

请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容证券研究报告|2022年03月23日学术文献研究系列第38期校友网络是否影响对冲基金投资业绩？核心观点金融工程专题报告金融工程·数量化投资证券分析师：张欣慰联系人：杨北锋021-60933159021-60875136zhangxinwei1@guosen.com.cnyangbeifeng@guosen.com.cnS0980520060001相关研究报告《基金周报-基金公司加大自购力度，半数主动股基年内跌幅逾15%》——2022-03-20《金融工程专题研究-东数西算+数字经济，云计算迎发展良机——华夏中证云计算与大数据主题ETF投资价值分析》——2022-03-16《学术文献研究系列第37期-如何应对通胀的不确定性?》——2022-03-15《基金周报-主动限购基金规模锐减，时隔3月再现FOF-LOF产品发行》——2022-03-14《金融工程专题研究-科技政策推陈出新，互联网仍具增长潜力——广发中证海外中国互联网30ETF投资价值分析》——2022-03-10背景介绍。在基金研究领域，近年来关于社会网络的研究蓬勃发展，已成长为一个颇具前景的研究方向。社会网络蕴含着人与人互动和信息交换的潜力，进而影响基金经理的行为，最终影响他们的投资业绩。中国对冲基金行业的快速发展且中国文化重视人际关系，因此对中国基金的社会网络效应研究更加令人期待。现有的关于基金经理校友网络的研究大多集中在共同基金上。文献综述与假设。社会网络与投资行为的关系是最受关注的话题之一，以前的研究人员通过研究网络中心性与委托投资组合管理绩效之间的关系，发现网络越好的基金经理承担的投资组合风险越大，获得的资金流越大，获得的基金绩效越好。社会网络中的不同位置收到的信息可能会有所不同。与位于外围的位置相比，中心位置对信息流的控制更大。基金经理在社会网络中的位置对其投资行为有着重要的影响，这意味着个体与整个网络的关系特征是一个重要的特征。网络中心位置带来的信息收益可以转化为更好的投资绩效。数据。本文的实证分析基于2010-2019年中国对冲基金的数据，主要来源于思慕网数据库。本文的研究样本不仅包括股票型对冲基金，还包括投资于期货、权证、货币、债券等其他资产的对冲基金。数据主要包括基金经理的教育背景、对冲基金净值、对冲基金资产规模、资金流量和资产配置情况。网络构建：在校友网络中，每个节点代表一个对冲基金，每条边代表两个节点之间的教育联系，对单个对冲基金，将某一时点所有基金经理的学校和专业汇总得到一个教育背景信息，从而得到一个时间序列的背景信息。通过三种不同的网络中心性度量网络效应的位置，即学位中心性（degreecentrality）、中间中心性（betweennesscentrality）和亲近中心性（closenesscentrality）性，聚类系数是网络中群体亲密度的度量。实证研究：从2010年1月到2019年12月，样本包括1150个对冲基金产品和2259个观察结果。通过四因子模型得到风险调整收益作为因变量，自变量为学位中心性、中间中心性、亲近中心性和聚类系数，并加入基金规模、基金家族规模和基金成立年限作为控制变量做面板回归。结果显示，校友网络位置对中国对冲基金风险调整后的投资收益有显著影响。三种中心性测度对绩效的影响均为正，与共同基金的网络效应相反；聚类系数对风险调整后的收益具有显著的负向影响。不同能力的基金经理的校友网络效应均为正，投资风格是校友网络效应对对冲基金绩效的中介。对冲基金在网络中的位置越靠近中央，其投资风格就越活跃。最后，研究发现校友网络对对冲基金的流动性有负向影响。风险提示：市场环境变动风险，本报告基于客观数据，不构成投资建议。 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容证券研究报告2内容目录文献来源..............................................................................................................................................4摘要......................................................................................................................................................41、介绍................................................................................................................................................42、文献综述与假设............................................................................................................................73、数据................................................................................................................................................84、方法................................................................................................................................................84.1网络构建........................................................................................................................................................84.2度量网络位置............................................................................................................................................104.3网络的进化................................................................................................................................................115、实证结果......................................................................................................................................125.1描述性统计.................................................................................................................................................125.2网络位置和基金收益表现........................................................................................................................146稳健性测试....................................................................................................................................177结论................................................................................................................................................18免责声明............................................................................................................................................19 9ZjWkW8Y8VjZhYdYkXaQcM9PsQpPmOnPiNnNoNfQmOnO8OnMmPxNpOmMMYnPqQ请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容证券研究报告3图表目录图1：2013年12月、2016年12月和2020年12月时间点的校友网络......................................................10图2：学位中心性、中间中心性、亲近中心性和聚类系数（2010-2019）.....................................................12图3：指标的描述性统计结果.................................................................................................................................13图4：指标的相关性分析.........................................................................................................................................13图5：Doctor和school变量的汇总统计结果......................................................................................................13图6：校友网络位置指标和基金风险调整后收益回归结果.................................................................................15图7：排除个人能力差异后校友网络位置指标和基金风险调整后收益回归结果............................................16图8：不同策略下校友网络位置指标和基金风险调整后收益回归结果............................................................17 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容证券研究报告4文献来源文献来源：JunqinLin,FanWang,LijianWei,“Alumnisocialnetworksandhedgefundperformance:EvidencefromChina(Nov,2021)”,InternationalReviewofFinancialAnalysis.文献亮点：本文的研究基于2010年1月至2019年12月期间的47