“学海拾珠”系列之一百一十四：基金经理能选出好的“投机性”股票吗？

金融工程 专题报告 基金经理能选出好的“投机性”股票吗？ ——“学海拾珠”系列之一百一十四 报告日期：2022-11-02 主要观点： 分析师：严佳炜 执业证书号：S0010520070001邮箱：yanjw@hazq.com 分析师：钱静闲 执业证书号：S0010522090002邮箱：qianjx@hazq.com 相关报告 1.《基金公司内部的竞争与合作——“学海拾珠”系列之一百零六》 2.《不同的回撤指标之间存在差异性吗？——“学海拾珠”系列之一百零七》 3.《低频交易的主动基金业绩表现如何？——“学海拾珠”系列之一百零八》 4.《被动投资对共同基金管理能力和市场效率的影响——“学海拾珠”系列之一百零九》 5.《共同资金流Beta与因子定价— —“学海拾珠”系列之一百一十》 6.《分析师反应不足和动量策略——“学海拾珠”系列之一百一十一 原创》 7.《股票短线交易与收益异象——“学海拾珠”系列之一百一十二》 8.《明星分析师能否在糟糕的信息环境中做出更好的覆盖决策？——“学海拾珠”系列之一百一十三》 本篇是“学海拾珠”系列第一百一十四篇，文献研究了基金经理能否选出具有超额收益的“投机性”股票。美股投机性股票的平均表现严重落后于其他股票，因此如果基金经理没有超额选股能力，持仓投机性股 票应该会损害基金业绩。但文献发现基金经理在投机性股票池中表现出强选股能力。回到A股与基金市场，相比研究基金全持仓，将基金持仓的分析与一些特殊性质的股票池相结合或许能够获得更多启发。 “投机性”股票池长期表现差 将特异波动率和特异偏度高于样本中值且收盘价低于样本中值的股 票标记为“投机性股票”，特质波动率和偏度低于中值、价格高于中值的股票标记为“非投机性股票”，不属于任一类别的股票被归类为“其他”。根据过去数据为股票贴分类标签并统计未来收益。使用1980年至 2016年的美国股票样本，投机性股票每月表现比非投机性股票差66个基点。 基金经理是否投资投机性股票并展现出选股能力？ 投机性股票在基金中的整体持仓权重较低，约为3%，但基金之间 存在很大差异。样本中约有一半的基金持仓中并未持有投机性股票。投机性股票的平均表现严重落后于其他股票，持有投机性股票的基金经理其实投资于一组成功率较低、对他们不利的股票。 基金经理持有的股票比不持有的股票每月平均收益高32bp。这一差值对于非投机性股票来说只有7.9bp且不显著，但基金持有的投机性股票的表现优于其他所有池子，平均回报率接近每月1.7%，与基金不持有的投机性股票的每月回报差异超过2%，基金表现出了强选股能力。根据“投机性”、“非投机性”各组之间的转移概率矩阵分析，当基金持 有的投机性股票离开该池子时，更有可能是因为价格上涨而离开。 持有投机性股票的基金的业绩表现 投资于投机性股票的基金实际上优于那些不投资投机性股票的基金，超额表现为每年1.2%，四因子alpha为每年0.55%。虽然投机性股票对基金业绩的直接影响不大，但投资这些股票的水平与基金经理能力 有关。在控制了许多业绩变量后，投机性股票持仓仍然是未来基金业绩的可靠预测指标。 风险提示 本文结论基于历史数据与海外文献进行总结；不构成任何投资建议。 敬请参阅末页重要声明及评级说明证券研究报告 正文目录 1简介4 2数据和方法4 3投机性股票和基金投资6 3.1基金持有的投机性股票的表现6 3.2基于基金持仓的投机性股票投资策略8 3.3为什么基金持有的投机性股票表现优异？9 4持有投机性股票对基金的影响10 4.1投资投机性股票的基金表现10 4.2是否是基金经理的能力造成的差异？12 5结论14 风险提示：15 图表目录 图表1共同基金对投机性股票的持仓比例的时间序列趋势5 图表2投机性股票描述性统计6 图表3投机性股票投资组合表现7 图表4投机性股票组和随后实现的股票收益8 图表5投机性股票对冲投资组合的表现8 图表6投机性股票转移概率矩阵9 图表7投机性股票因何原因离开该池子？10 图表8投资投机性股票的基金表现11 图表9共同基金投资风格和投机性股票敞口12 图表10投资投机性股票的基金的业绩持续性13 图表11基金能力衡量指标相关性13 图表12共同基金LSL和未来表现14 1简介 许多研究发现，基金的业绩并没有超过自己的基准（Jensen，1968；Malkiel，1995；Fama和French，2010）。Chen等人（2000）指出，被共同基金最广泛持有的股票的表现并不优于未持有的股票，这是因为他们研究的是所有主动管理的美国基金的总持仓，比较接近市场基准，因此很难在基金持仓中发现超额收益。 研究基金持仓的另一种方法是将分析限制在特定股票池中，一些特殊属性的股 票可能与选股能力有着一定的关系。文献主要研究“投机性股票”（lotterystocks），Kumar（2009）将其定义为特质波动率和特质偏度高于样本中位数、价格低于样本中位数的股票，它们以相对较低的成本提供了一个高风险的投资机会， 价格高于样本中位数且特质波动率和偏度低于中位数的的股票被标记为“非投机性股票”，其余归为“其他”。使用1980年至2016年的美国股票样本，投机性股票 每月表现比非投机性股票差66个基点。 虽然投机性股票在基金整体持仓权重较低，约为3%，但基金之间存在很大差异。样本中约有一半的基金持仓中并未持有投机性股票，投资投机性股票的基金的持仓权重仅仅是略高于零的水平，少数基金的投机性股票权重接近100%。投机性股票的平均表现严重落后于其他股票，持有投机性股票的基金经理其实投资于一组成功率较低、对他们不利的股票，因此，如果基金经理在投机性股票中选股成功，个人能力就是可能的解释。 如果基金经理拥有卓越的选股技能，那么他们应该完全避免投机性股票，或者选择该组中最好的股票。因此，研究两个问题： 1、机构投资者，如共同基金经理，是否投资投机性股票； 2、如果基金经理确实投资于这些股票，他们的投机性股票选择是否比其他投资者更好，这些投资在多大程度上影响了他们管理的基金的整体业绩。 在基金经理没有超额选股能力的假设下，与避开投机性股票的基金相比，投资投机性股票应该会损害基金业绩。另一方面，如果基金经理的选股能力优于散户投资者，那么应该能够选择投资较少的投机性股票而获得更高的回报。 研究发现，基金经理持有的股票每月比不持有的股票平均收益高32bp。这一差异对于非投机性股票来说只有7.9bp且不显著，而对于“其他”股票来说，这一 差异为显著的39bp。然而，非共同基金持有的投机性股票的月回报率为-32bp，甚至低于全样本的回报率，而共同基金持有的投机性股票的表现优于其他所有池子，平均回报率接近每月1.7%，因此，这两个池子之间的每月回报差异超过2%。共同基金持有的投机性股票表现出了强有力的选股技巧。投资于投机性股票的基金实际上优于那些不投资投机性股票的基金，超额表现为每年1.2%或四因子阿尔法0.55%。虽然投机性股票对基金业绩的直接影响不大，但投资这些股票的水平与基金经理能力有关。在控制了许多业绩变量后，投机性股票持仓仍然是未来基金业绩 的可靠预测指标。其他结果表明，首次投资投机性股票的基金业绩有显著变化。 2数据和方法 共同基金数据来自CRSP（描述性数据和月度回报）和ThomsonFinancialCDA/Spectrum持股数据库（投资组合持股）。数据跨度为1980年至2016年。 根据Kumar(2009)的方法，在每个t月末，获取1980年1月至2016年12 月期间CRSP股票的特质波动率和特质偏度的估计值，以及收盘价。特质波动率是通过估计四因子模型获得的残差的方差，特质偏度是估计一个双因子模型得到的残 差的三阶矩，双因子是市场超额收益和市场超额收益的平方。使用前六个月（t-6到t-1个月）的每日数据来估计这两个模型。每个月，排名高于样本特异波动率和特异偏度中值且低于样本收盘价中值的股票被标记为“投机性股票”，特质波动率和偏度低于中值、价格高于中值的股票被标记为“非投机性股票”，不属于任一类别的股票被归类为“其他”。此外，将股票分为属于基金持仓的股票和不属于基金持仓的 股票。 需要注意，使用截至t月的数据估计股票的标签（是否投机性，是否基金持有），然后将它们用于t+1个月的每只股票，因此，所有测试都是未来的预测。 使用两个指标衡量基金对投机性股票的载荷。LotteryStockLoading(LSL)指 标为基金经理投资于投机性股票的持仓比例，虽然这个指标简单直观，但一个潜在的问题是，没有持有投机性股票的基金的得分是零。投机减非投机（LotteryMinusNon-lottery，LMN）因子是做多投机性股票并做空非投机性股票的交易策 略的回报，基金在t月对LMN的因子载荷通过计算将t-24个月到t-1个月的基金超额收益回归到相应的LMN因子收益的系数得到。 图表1展示了所有投机性股票市值占总市值百分比的时间序列、样本中所有基 金的平均LSL、以及剔除零LSL后的平均LSL。大部分时间里，投机性股票相对于市场的平均市值都在增加，同样，虽然共同基金对投机性股票的平均投资相对较低，但有明显的上升趋势。从1980年到1995年，基金将1%或更少的持仓投资用于投机性股票，到样本期结束时，该比例上升到近4%。 图表1共同基金对投机性股票的持仓比例的时间序列趋势 资料来源：Aremutualfundmanagersgoodgamblers?，华安证券研究所整理 图表2的PanelA展示了全部股票样本的汇总统计数据，以及共同基金持有的股票和非持有的股票。在每个样本中，股票进一步分为投机性、其他和非投机性股票。正如Kumar(2009)报告的那样，对于股票的完整样本，发现投机性股票往往比其他股票风险更大，不仅体现在更高的特质波动率和偏度，它们的市值也较小，平均市值为1.51亿美元，而非投机性股票为62亿美元，并且交易成本更高。 图表2投机性股票描述性统计 资料来源：Aremutualfundmanagersgoodgamblers?，华安证券研究所整理 在1378只投机性股票中，共同基金只持有323只，约占总数的23%，远低于他们持有的其他和非投机性股票（持有数量占41%和51%）。然而，如果基于市值来考虑，这仍然高于预期的比例。在全部股票样本中，共同基金拥有约14%的股票，其规模分布与投机性股票组相似。也就是说，如果他们的选股主要受规模影响，预计投机性股票的持仓比例会更低。此外，有证据表明共同基金持有的所有股票都具有选择性。一般而言，共同基金持有的股票的风险指标低于未持有的股票。 例如，图表2的PanelB显示，共同基金持有的投机性股票的总（特质）波动 率与投机性股票的完整样本之间的差异为19.66%（20.78%）。然而，其他股票的这一差异仅为5.28%（6.41%），对于非投机性股票而言在统计上不显著。这些差异表明共同基金持有的投机性股票比样本中的所有投机性股票风险更低、市值更大、流动性更高。 3投机性股票和基金投资 在本节中，将共同基金持有的投机性股票与他们回避持有的股票的表现进行对比。然后将分析基金经理如何催动投机性股票的价格发现过程，并解释他们的优异表现。 3.1基金持有的投机性股票的表现 图表3的PanelA为样本股票分各组形成的市值加权投资组合的表现。例如，对于每个月t，将股票样本分为共同基金持有的股票和不持有的股票来构建两个投 资组合，并估计每个投资组合的业绩，以及一个做多共同基金持有的股票并做空他们不持有的股票的对冲投资组合。分类使用截至t-1月的数据，而股票收益是在t月计算的，因此结果具有预测性。PanelB、C和D中分别展示了非投机股票、其他和投机性股票样本的结果。 图表3投机性股票投资组合表现 资料来源：Aremutualfundmanagersgoodgamblers?，华安证券研究所整理 图表3表明，对于整个股