“学海拾珠”系列之二百一十五：基金中的策略背离、竞争与资金流动

金融工程 专题报告 基金中的策略背离、竞争与资金流动 ——“学海拾珠”系列之二百一十� 报告日期：2024-12-04 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.《如何通过技术指标预测市场波动性——“学海拾珠”系列之二百一十四》 2.《战术性资产配置与宏观经济因— —“学海拾珠”系列之二百一十三》 3.《主动投资向被动投资转变的影响与风险——“学海拾珠”系列之二百一十二》 4.《价格波动性与信息含量——“学海拾珠”系列之二百一十一》 5.《基于转移熵约束的投资组合优化 ——“学海拾珠”系列之二百一十》6.《ETF与其他基金之间存在互补或替代效应吗？——“学海拾珠”系列之二百零九》 7.《择时因子之争：宏观经济变量还是投资者情绪？——“学海拾珠”系列之二百零八》 本篇是“学海拾珠”系列第二百一十�篇，文献利用美国主动型基金招募说明书中包含的主要投资策略（PrincipalInvestmentStrategy，PIS）描述，扩展了对投资者偏好和基金风格的理解。当基金偏离其文本策略同类基金的平均持仓时，资金会净流出，当其表现优于同类基金时，资金会净流入。基金经理在兑现承诺与超越同类之间面临着微妙的权衡。回到国内基金市场，策略描述的差异可能反映了基金真实行为的差异，而非纯粹的营销手段，基于文本的同类基金分析与研究目前尚且空白。 策略同类组（SPG） 使用K-means算法来描述策略同类组（SPG）。将每个基金的PIS （主要投资策略）描述编码为一个相对词频向量。在语料库构成的空间中随机初始化质心向量后，根据欧氏距离距离，形成若干个集群，每个集群内成员与几何中心之间的距离最小。识别出17种不同的策略，一些策略众所周知（例如大、中、小盘股）。但多数策略不止于此：与公司特征相关（股息；新产品与服务；竞争优势；市盈率），与投资理念相关（量化；基本面；内在价值；长期；防御性；税收），与次要资产类别相关（固定收益；衍生品），与国际市场相关（外国；新兴市场）。 实证结论 基金费后收益减去同类SPG平均费后收益得到基金的SPG调整后业绩（SPGAlpha）。每个SPG中基金的平均持仓能够代表该团体的核心策略，通过单个基金的持仓与核心策略向量之间的距离来衡量其偏离核心策略的程度。 投资者能够意识到SPG的界限，并认为同一SPG内的产品是不完全替代品，资金流对SPGAlpha产生响应。偏离SPG策略后，基金会面临资金流出，最初影响不显著，在六个月内，响应的幅度继续增加，然后逐渐衰减至零。 策略偏离度都与未来业绩无显著正相关。但当基金出于战略目的（从策略拥挤空间移动到不太拥挤的空间）而产生偏离时，将对未来业绩存在显著正向影响。 风险提示 文献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引言4 2数据与方法6 2.1数据6 2.1.1招募说明书7 2.1.2基金特征与收益率7 2.1.3持仓7 2.2策略同类组7 2.2.1预处理7 2.2.2聚类8 2.2.3基于文本风格聚类9 3实证结果10 3.1基金的供给10 3.2投资者需求13 3.2.1资金流与SPG调整后业绩14 3.2.2资金流与SPG偏离度15 3.3驱动机制16 4结论18 风险提示：19 图表目录 图表1文章框架4 图表2策略同类组5 图表3描述性统计7 图表4时序上根据SPG分类的TNA10 图表5不同SPG基金的特征11 图表6不同SPG基金的业绩差异12 图表7SPG差异度检验13 图表8SPG差异度-相关性检验13 图表9SPGALPHA-与其他ALPHA的相关性14 图表10资金流、SPG差异度以及业绩15 图表11SPVAR累计资金流响应16 图表12SPG偏离度与未来业绩17 图表13战略性SPG偏离18 1引言 图表1文章框架 资料来源：华安证券研究所整理 现有研究美国主动型股票基金的文献大多关注投资者对更高风险调整后收益的偏好，并记录了基于规模、价值和动量等特征的产品细分。本文献利用基金招募说明书中包含的主要投资策略（PrincipalInvestmentStrategy，PIS）描述，扩展了对投资者偏好和基金风格的理解。使用无监督机器学习中的一个简单工具——K-means算法，将文本提炼为可解释的策略同类组（strategypeergroups，SPG）：即代表不同文本型投资风格的相似群体。 首先关注基金的供给，不同SPG之间的策略描述差异反映了基金收益、持仓和策略特征的显著差异，但在风险调整后表现上并无差异。文本差异似乎并非仅仅是营销手段，而是反映了差异化的产品供应。风险调整后表现无差异表明，产品差异可 能发生在风险敞口和/或非定价特征上。其次，SPG调整后收益的显著资金流-业绩 敏感性，其幅度与其他常用业绩指标相当，投资者关心SPG提供的策略特征，当基金偏离其SPG核心策略时，即便控制了业绩，他们也会做出资金流出反应。 投资者既偏好更高的SPG调整后业绩，又要求遵守SPG核心策略，这给基金 带来了相互冲突的激励。基金经理对SPG调整后业绩与SPG遵守度之间存在权衡：当SPG同类组在传统风格空间（规模、价值和动量）中过于拥挤时，通过偏离其SPG核心策略进入不太拥挤空间的基金，其表现会优于SPG同类组中的其他基金。首先，使用K-means算法来描述策略同类组（SPG）。将每个基金的PIS（主 要投资策略）描述编码为一个相对词频向量。然后，在由整个描述语料库构成的空间中随机初始化质心向量后，根据欧几里得距离，将每个PIS分配给最近的质心。完 成分配后，每个质心向量都会重新计算为其分配的所有文档的平均向量。最后两步重复进行，直至收敛，形成若干个集群，每个集群内成员与几何中心之间的距离最小。 最优化下，识别出17种不同的策略，如图表2所示。一些策略的关键特征在学术界和业界都是众所周知的（例如大盘股、中盘股、小盘股）。但大多数策略不止于此：一些与公司特征相关（股息；新产品与服务；竞争优势；市盈率），一些与投资理念相关（量化；基本面；内在价值；长期；防御性；税收），一些与次要资产类别相关（固定收益；衍生品），还有一些与国际市场相关（外国；新兴市场）。 图表2策略同类组 资料来源：《Brokenpromises,competition,andcapitalallocationinthemutualfundindustry》，华安证券研究所 分析假设在任何给定时间，基金都属于一个单一的主要策略。因此，策略同类组 （SPG）与K-means算法的结果完全吻合。然后，通过允许基金承诺上述策略的任意组合来扩展该方法，从而识别出定制化的基金特定SPG。两种方法得出的所有结果大多一致，因为基金往往有一个主要SPG，可以解释大多数记录的效应。 评估SPG是否反映了实际的产品差异化供应。不同SPG的基金在持仓特征上存在显著差异，这与直观理解其承诺的策略一致。例如，属于“股息”SPG的基金持有股息收益率最高、现金和投资最少的股票，而属于“长期”SPG的基金则持有账面市值比更低、无形资产更高、股息收益率更低的股票。 接下来，构建了策略遵循度（策略偏离度）指标，方法是：衡量每个基金的投资 组合权重向量与同一SPG中所有基金的平均权重向量之间的平方差之和（对数变换）。如果基金遵循其承诺的策略，那么它们与同类组的偏离程度应小于与安慰剂策略（即其他组的平均值）的偏离程度。事实上，基金与同类SPG的相似度比安慰剂高9%至46%（取决于纳入的控制变量），证明了基金通常遵循其承诺的策略。 研究资金流动的响应来研究投资者对风格纯粹基金（Style-PureFunds，简称SPGs）的需求。大量文献已记录了资金流动对业绩的敏感性，并强调了相对于直接竞争对手评估基金的重要性。结合这些见解，如果投资者了解风格纯粹基金的界限，并将同一风格纯粹基金组内的基金视为替代产品，那么在相对于这些风格纯粹基金组内竞争对手评估业绩时，应能观察到显著的资金流-业绩敏感性。因此，通过减去 同类组中所有基金的平均回报来构建风格纯粹基金调整后的回报，并表明这一新的 业绩衡量指标与未来资金流动呈显著正相关，即使在控制了多种传统业绩衡量指标的情况下也是如此，这些指标包括：CAPMAlpha、Fama-French-Carhart四因子Alpha、Fama-French�因子加动量Alpha、HKP定制同类Alpha，以及DGTW特征选择性指标。在包含所有控制变量的情况下，资金流动对风格纯粹基金调整后业绩的敏感性仍然是对CAPMAlpha敏感性的43%，这表明投资者了解风格纯粹基金的界限，并将属于同一风格纯粹基金组的基金视为不完全替代品。 为进一步探索投资者对风格纯粹基金特定特征的偏好，研究当基金偏离承诺策略时投资者的反应。在策略偏离程度较高的月份后，资金流动占总净资产（TotalNetAssets，简称TNA）的比例显著降低，且这一结果在控制了业绩和产品差异化替代指标（KW和HKP）后依然稳健。在初始偏离变化之后，投资者的资金流出会持续12个月以上，一个标准差冲击会导致年度资金流减少相当于年度样本均值的15%。 最后探讨了驱动策略偏离的潜在经济机制。当基金发现Alpha机会和/或面临来自类似基金的高竞争时，尽管可能会遭到投资者的反对，但基金仍可能希望进行战略性的偏离。借鉴HKP的发现，即拥有较少DGTW同类基金的基金更有可能实现Alpha收益，因此推测，使基金从高密度DGTW特征空间（即拥有许多同类基金）转移到低密度空间（即拥有较少同类基金）的偏离变化更可能是出于战略考虑。在这些情况下，预期偏离度的增加会导致SPG调整后的业绩提升。 2数据与方法 2.1数据 数据包括基金的标准特征信息、收益和持仓信息，而文本数据集来源于向美国证券交易委员会（SEC）提交的强制性披露文件（即招募说明书）中的“主要投资策略”（PrincipalInvestmentStrategy，PIS）。样本涵盖了从2000年3月至2017年 12月的2,995只基金和315,190个月度数据。图表3为描述性统计信息。 图表3描述性统计 资料来源：《Brokenpromises,competition,andcapitalallocationinthemutualfundindustry》，华安证券研究所 2.1.1招募说明书 美国证券交易委员会（SEC）要求所有基金公布招募说明书，重点关注一个特定部分：主要投资策略（PIS），该项要求基金披露其主要投资方法，包括其倾向于持有的证券类型以及选择这些证券的主要标准。 文献构建了一个按基金-月份划分的PIS描述的综合性面板数据集，并将其与传统基金数据集合并。能够将31,695份PIS描述与所关注的基金相匹配。招募说明书可能在一年中的任何一天发布，且通常每季度发布不到一次。由于基金的任何重大管理变更都必须向SEC和基金投资者报告，因此对于任何没有PIS的月份，使用最新的可用信息进行填充。 2.1.2基金特征与收益率 从CRSP基金数据集中获取基金特征和收益，样本限制为股票基金，剔除国际基金、行业基金、指数基金等，剔除总资产净值（TNA）低于500万美元的基金。 对基金的不同份额进行汇总，剔除观测期不足12个月的基金。 2.1.3持仓 基金持仓数据是来源于ThomsonReuters基金持仓数据集（从2000年1月至 2008年8月）和CRSP基金持仓数据集（从2008年9月至2017年12月）。选择 切换日期是为了最大限度地覆盖主动型股票基金。排除了持股数量少于10只股票的基金，以及股票占比低于80%的基金。当观测值缺失或仅按季度提供时，将其填充至月度频率。 2.2策略同类组