学术文献研究系列第28期：如何更合理的刻画基金业绩基准-20211221-国信证券-20页_1mb

证券研究报告总结：如何更合理的刻画基金业绩基准

核心内容

本文探讨了基金业绩评价中基准选择的重要性，并提出了一种基于机制转换方法（regime-switching methodology）的时变指数基准识别方法。该方法旨在更准确地捕捉基金风格，提高识别基金 alpha 的能力，并提供更有效的样本外预测。

主要观点

• 基准选择的重要性：基金业绩评价中，基准的选择对 alpha 的估计具有重大影响。传统基准模型可能由于未观察到的因子而高估基金的 alpha。
• 理论等价性不成立：因子基准和指数基准在理论上并不等价，特别是在存在未观察到的因子（如宏观冲击、技术冲击等）的情况下，会导致 alpha 的偏误。
• 时变指数基准的识别：通过最小化基金 alpha 的方差，从17个被动型标准普尔和罗素指数中识别出时变指数基准，以更好地反映基金的风险暴露。
• 基准的检测标准：提出三种基准检测标准：预测概率、过滤概率和平滑概率，以确定最佳的时变指数基准。
• 样本外预测的 Alpha 持久性：使用时变指数基准进行样本外预测，显示出更高的 alpha 持久性，表明其在基金业绩评估中更有效。

关键信息

1. 时变指数基准的优势

• 更准确地捕捉基金风格：相比基金公告的基准，“beta调整基准”和“现金增强基准”能更好地捕捉基金在 Fama-French 三因子上的风险暴露。
• 提高 alpha 识别能力：时变指数基准显著提高了 alpha 的识别能力，并对基金超额收益的解释程度更高。
• 更高的样本外预测表现：使用时变指数基准进行样本外预测时，基金 alpha 的持久性更高，表明其在实际应用中更具优势。

2. 基准错配的影响

• alpha 偏误：当使用不匹配的基准时，基金 alpha 会被高估或低估，这取决于基准的类型和基金的风险暴露。
• 风险暴露的波动性：基准错配导致基金在定价因子上的暴露更加显著，这可能是因为基准未能准确反映基金的实际风格。

3. 实证结果

• alpha 显著性：使用时变指数基准时，基金在 Fama-French-Carhart 四因子模型中具有更高的 alpha 显著性。
• R² 值：时变指数基准的 R² 值显著高于传统基准，表明其对基金超额收益的解释能力更强。
• 样本外预测差异：在样本外预测中，使用时变指数基准的基金在四分位数间的业绩差异更大，进一步验证了其有效性。

4. 基准的流行度

• 标普500相关指数最受欢迎：标普500指数、标普500价值和成长指数是最受欢迎的指数基准。
• 时变基准的流行度波动：通过机制转换方法，发现17个指数基准的占比波动很大，表明基金风格随时间变化。

5. 现金持有与基准选择

• 现金持有影响基准选择：基金持有现金的比例较高时，使用“无现金基准”或“现金增强基准”更能准确反映基金的实际风险暴露。
• beta调整基准：通过调整 beta 值，可以更好地捕捉基金在因子上的暴露，从而提高 alpha 估计的准确性。

6. 基准重叠比率

• 重叠比率分析：估计的指数基准与基金公告的基准有部分重叠，且在金融危机前后重叠比率下降，表明基金风格漂移更加频繁。

7. 技能与运气的区分

• alpha 的来源：通过 bootstrap 方法，发现基金的正 alpha 可能来源于运气，而负 alpha 则反映了基金经理的管理技能较差。

结论

本文提出了一种基于机制转换的时变指数基准识别方法，该方法能够更准确地捕捉基金风格，提高 alpha 识别能力，并在样本外预测中表现出更高的 alpha 持久性。相比传统的指数基准，时变指数基准在基金业绩评价中具有明显优势，为基金业绩评估提供了更科学的基准选择依据。

图表目录（摘要）

• 图1：特定基准未观察到的年化风险补偿
• 图2：基准错配的蒙特卡洛模拟
• 图3：时变的估计的无现金基准占比
• 图4：时变的估计的 beta 调整基准
• 图5：时变的估计的现金增强基准
• 图6：时变的指数基准的占比
• 图7：估计基准和公告基准的重叠比率
• 图8：基金和不同基准的协方差差异
• 图9：Fama-French-Carhart四因子模型中 alpha 显著的基金比例
• 图10：模型样本外的预测表现模型（14）
• 图11：基金 alpha（模型（14）和模型（17））
• 图12：基金 alpha 的横截面 t 统计量

风险提示

本报告基于相关文献，不构成投资建议。

分析师信息

• 证券分析师：张欣慰
• 联系方式：电话 021-60933159，邮箱 zhangxinwei1@guosen.com.cn
• 执业资格证书编码：S0980520060001
• 联系人：刘凯
• 联系方式：电话 010-88005479，邮箱 liukai6@guosen.com.cn

参考文献

• Cheng, Tingting and Yan, Cheng and Yan, Yayi. "Benchmarking Mutual Fund Returns." Available at SSRN (2019).