主观CTA研究系列报告（十二）：海外公募基金市场收益择时效果探讨

期货研究 二〇 二2024年11月08日 四年度 主观CTA研究系列报告（十二）：海外公募基 金市场收益择时效果探讨 金韬投资咨询从业资格号：Z0002982jintao013139@gtjas.com 国WUYUCHEN（联系人）期货从业资格号：F03133175wuyuchen028987@gtjas.com 泰 君报告导读： 安 期摘要： 货 研本研究对管理型投资组合是否存在卓越的市场择时能力或证券选择能力进行了联合测试，以此评估一 究组共同基金的投资绩效。新技术对共同基金整体的证券选择能力给出了更为正面的评价，并改变了对 所一些个别基金的收益评估。然而，很少有基金经理表现出显著的市场择时能力，因此总体结论依然 是，基金经理作为一个整体仍未能战胜被动投资策略。 绝大多数对管理投资组合收益的实证研究都是在单因子市场模型框架内进行的，使用投资组合p的回归方程规范形式，本研究也一样。研究将市场分为“上涨市场beta”和“下跌市场beta”以及检验两个市场中的收益是否有显著不同来衡量基金经理的市场择时能力，以及用模型alpha来衡量基金经理的证券选择能力。 此次研究的专业管理投资组合样本包括67只共同基金，涵盖了多种类型的投资目标。数据的覆盖时 间为1971年1月至1979年12月，频率为月度。股票市场投资组合的代表采用证券价格研究中心 （CRSP）的价值加权股票指数。 研究数据展示了几个现象：基金经理的市场择时能力几乎没有显著证据。即使有任何迹象的话，数据表明也往往有相反的“能力”。在研究的67只共同基金中，有42只的系数估值显示下跌市场高于对 应的上涨市场，但仅有4只的差异在5%或更高的置信水平上著性，但这4只也很可能只是随机情况 下可能出现的数量。在这4只基金中，有3只的下跌市场系数较高。因此，显然在该样本中，几乎没有进行宏观价格预测的迹象，或者即使有，也没有被付诸行动，或者被其他投资组合因素所覆盖。 对基金经理证券选择能力的评估也得出类似的结论。即使改进过后的时间敏感模型还是可以看出，尽管67个基金投资组合中有41个的“选择能力”超额收益截距的估计值为正，但只有5个达到统计显 著性，其中3个为负值（代表异常且较差的证券选择能力）。 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。 目录 1.文献概述3 1.1文献来源3 1.2文献概要3 1.3文献框架3 2.研究方式、模型与数据3 2.1模型3 2.2数据4 3.实证结果5 3.1择时能力5 3.2证券选择能力6 3.3单个基金分析7 4.结论7 5.风险提示8 （正文） 1.文献概述 1.1文献来源 Chang,E.C.,&Lewellen,W.G.(1984).Markettimingandmutualfundinvestmentperformance.TheJournalofBusiness,57(1),57.https://doi.org/10.1086/296224 1.2文献概要 采用邻域内其他研究最近开发的参数统计方法，本研究对管理型投资组合是否存在卓越的市场择时能力或证券选择能力进行了联合测试，以此评估一组共同基金的投资绩效。将此方法和研究结果与以往的投资绩效评估进行了比较。新技术对共同基金整体的证券选择能力给出了更为正面的评价，并改变了对一些个别基金的收益评估。然而，很少有基金经理表现出显著的市场择时能力，因此总体结论依然是，基金经理作为一个整体仍未能战胜被动投资策略。 1.3文献框架 共同基金投资组合的投资绩效一直是金融文献中广泛研究的主题。能证明共同基金整体表现的证据往往与有效市场假说相关，也因此与理解证券的定价过程有关，因为定价过程往往揭示市场中投资者信息的差异性。如何衡量个别基金的相对表现则对需要配置资产的实体很重要。 学术界对此类基金绩效的评估通常是使用一种单参数风险/收益基准。由于被检验的投资组合的风险水平被假定为在时间上固定式，这些研究往往集中于基金经理的证券选择能力（或其能力的缺乏）。 然而，投资组合经理可能可以通过成功的“宏观”市场择时以及仔细的“微观”证券选择来实现不同的收益表现。他们可以根据对大范围市场价格波动的预期来调整其投资组合的整体风险构成与敞口。先前研究中，Fama（1972）和Jensen（1972）探讨了这一问题，并指出当投资组合风险水平不稳定时，评估投资收益的各个组成部分会出现测量上的问题，导致结果出现偏差。 此后，许多研究继续探讨这一点。有研究至少发现了一些证据表明，共同基金的投资组合实际上并未在时间维度上保持不变的风险敞口，并得出结论，即收益择时可能确实是基金经理决策过程中一个维度。本研究的目标是在此类理论基础上进行扩展，以及提供一些相关的证据。 2.研究方式、模型与数据 2.1模型 绝大多数对管理投资组合收益的实证研究都是在单因子市场模型框架内进行的，使用投资组合p的回归方程规范形式： 方程1： 资料来源：Chang&Lewellen,1984，国泰君安期货研究 方程（1）中Z_p(t)表示该投资组合在某一时期的观察实际收益率，R(t)为同时期的无风险资产收益率，Z_m(t)为所有风险资产组成的完全多元化“市场”投资组合在t期的收益率，β_p为投资组合p的系统性风险水平指数，α_p为该投资组合收益的平均剩余或“异常”收益，e_p(t)是一个随机误差项，满足E[e_p(t)]=0。在这一规范中，β被假定为在时间上是恒定的，而估计截距α_p的统计显著正值（负值）被认为是投资组合经理证券选择努力带来的较好（较差）收益表现的指标。模型会忽略投资组合经理可能进行的宏观价格预测，以及有意识地随时间改变β_p的可能性。 结合同领域中的其他后续研究，本研究最终会以方程（2）作为主要研究目标，并且和方程（1）进行结果对比。通过线性变换，该方程被证明等同于一种回归规范的形式： 方程2： 资料来源：Chang&Lewellen,1984，国泰君安期货研究 其中，α*表示由于经理的证券选择能力而导致的投资组合的预期超额收益率，X(t)=Zm(t)-R(t)。β_2可以被描述为管理投资组合的“上涨市场beta”；相应地，β_1可以被称为“下跌市场beta”。对方程（2）中β_2嵌入的择时能力的检验，相当于对方程（2）的检验，即β_1是否显著不同于β_2（H0:β_1=β_2）。方程（2）中α*为衡量证券选择能力对观察到的投资组合收益的增量贡献的指标。 关于这个过程，有几点需要事先说明。由于方程（2）包含三个变量，理论上，它们的最小二乘估计系数形式构成三维空间中的一个平面。然而，由于变量X₁(t)和X₂(t)的特殊性质，当其中一个变量为非零时，另一个变量的值不可避免地为零，因此所得的最小二乘估计在该空间中仅描述两条直线。 市场择时和证券选择的检验方法通过方程（2）来实现，步骤包括：1、根据每个时间间隔内X(t)的符号，将研究中共同基金样本的投资组合收益数据分为两个子集，即将数据划分为上涨市场和下跌市场；2、在每种市场条件下，为每只共同基金估计两条最小二乘直线，并满足每只基金的直线共享一个共同的截距；3、检验两条直线的斜率系数估计值β_1和β_2是否显著不同。 2.2数据 此次研究的专业管理投资组合样本包括67只共同基金，涵盖了多种类型的投资目标。数据的覆盖时 间为1971年1月至1979年12月，频率为月度。股票市场投资组合的代表采用证券价格研究中心 （CRSP）的价值加权股票指数。该投资组合和共同基金的月度收益都已经包括股息以及资本收益和损失。无风险利率R(t)为每月初还剩约1个月到期的美国国库券收益率。研究期间包含的上涨市场[Z_m(t)> R(t)]和下跌市场[Z_m(t)<R(t)]的观测数量分别为52和56。 显然，1个月间隔作为时间单位来识别宏观价格预测对投资组合经理投资策略影响没有特殊优势，但无论选择何种观测间隔，如果投资组合系统性风险水平与股票价格的整体上升（下降）趋势相一致，即宏观的潜在倾向确实存在，那么重复观测这两个变量应该能够揭示出对应的宏观倾向。不过，投资组合调整的交易成本问题，以及广泛价格变动的持续时间问题，都可能会引发投资组合经理的刻意决策。因此，本研究还会将共同基金和市场投资组合的月度收益转换为季度数据，并使用3个月到期的国库券收益率来测量同时期的无风险利率，并在此基础上重新估计方程。 3.实证结果 3.1择时能力 图表1总结了通过对1971-79年67只共同基金的月度收益数据估计方程（1）（A）和（2）（B，图表中显示为公式10*）所得的回归统计结果。这些数据展示了几个现象。最明显的是，基金经理的市场择时能力几乎没有显著证据。事实上，即使有任何迹象的话，数据表明也往往有相反的“能力”：67个投资组合的平均估计下跌市场beta（β_1=0.993）实际上略高于其上涨市场beta（β_2=0.955）。方程 （2）回归规范的平均估计截距（â*=0.116%每月）比标准回归规范（â_p=0.049%）的平均估计值要高，而后者假定投资组合beta在时间上是恒定的。也就是说，如果共同基金经理在择时上表现较差，标准方法往往会同时低估他们的证券选择能力对整体投资绩效的贡献。更复杂模型的价值在于其区分两种能力的潜力（如果有的话）。 然而，也必须指出，迹象极其微弱。虽然在研究的67只共同基金中，有42只的系数估值显示下跌市场β_1高于对应的上涨市场β_2，但仅有4只的差异在5%或更高的置信水平上著性，但这4只也很可能只是随机情况下可能出现的数量。在这4只基金中，有3只的下跌市场β_1较高。因此，显然在该样本中，几乎没有进行宏观价格预测的迹象，或者即使有，也没有被付诸行动，或者被其他投资组合因素所覆盖。 图表1：市场择时能力于证券选择能力实证结果，月度数据 资料来源：Chang&Lewellen,1984，国泰君安期货研究 3.2证券选择能力 对基金经理证券选择能力的评估也得出类似的结论。即使改进过后的时间敏感模型还是可以看出，尽管67个基金投资组合中有41个的“选择能力”超额收益截距α的估计值为正，但只有5个达到统计显著 性，其中3个为负值（代表异常且较差的证券选择能力）。这样的结果即使是随机情况也同样合理。有趣的是，唯一两个α显著为正的共同基金也是三个显著负差值（即β2-β1）的基金中的两个（表示它们是反向的择时者）。 当使用季度收益数据（以及上涨/下跌市场划分）来估计回归方程时，所得结果如图表2所示。显 然，这与图表1基于月度数据分析所得的结果本质上相同。样本基金的平均估计上涨市场β_2略低于下跌市场β_1，而选择性截距的平均估值（B：方程（2），图表中显示为方程10*）略高于使用A（方程 （1））所得到的结果。在这种情况下，67只基金中有7只显示出β_2和β_1之间的统计显著差异。然而，其中大多数（5只）的差异为负，表明择时能力较差；在这个时期的样本中，有三只基金的选择性表现显著优于平均水平（α*>0），而有一只基金的表现显著低于平均水平（α*<0）。总体而言，这些结果不能被描述为对基金经理管理技能的强有力证据，无论是在微观层面还是宏观价格预测层面。 图表2：市场择时能力于证券选择能力实证结果，季度数据 资料来源：Chang&Lewellen,1984，国泰君安期货研究 3.3单个基金分析 此外，在单个基金层面，区别更加显著，细微差异也更为明显。以季度的结果为例，67只基金中有7只基金的方程（1）估计显示出统计显著的超额收益截距。在通常的解释中，这会被归因于投资组合经理的证券选择能力。然而，在这些案例中，只有一个与方程（2）的回归模型的显著截距一致。该基金在两个模型中都被认为具有优越的证券选择能力，因为它在上涨和下跌市场β根据方城（2）准则没有显著差异。因此，总体而言，两个模型应产生基本相同的估计结果。 对于其他六只基金，根据方程（1）的估计，四只基金的截距为负，两只为