20220301-国信证券-学术文献研究第35期_基于市场定价偏差的基金经理择时能力评价模型_22页_2mb

学术文献研究第35期总结

核心内容

本文探讨了共同基金经理在市场定价偏差中的择时能力，并构建了一个基于市场定价偏差的择时能力评价模型。研究从基金投资组合和单个基金两个层面进行分析，揭示了基金经理如何通过调整市场敞口来利用市场定价偏差获取超额收益。

主要观点

1. 择时能力的证据：当市场出现系统性低估时，择时能力强的基金经理倾向于增加市场敞口。这一结论在剔除1987年市场崩盘、2000年互联网崩盘和2008年金融危机后依然成立。

2. 定价偏差择时模型的有效性：在考虑市场择时、波动率择时、流动性择时和情绪择时的情况下，定价偏差择时模型仍然有效，并且在样本外的证据中表现出显著的经济价值，Top和Bottom组合的年收益差异超过3%。

3. 基金经理的技能性：通过Bootstrap分析，研究发现定价偏差择时能力主要来源于基金经理的技能，而非随机运气。

4. 基金特性与择时能力的关系：基金规模、换手率和成立时间与定价偏差择时能力存在横截面关系。当市场存在较大的系统性定价偏差时，规模较小、成立时间较短、换手率较高的基金更可能增加市场敞口。

关键信息

数据与样本

• 时间范围：1980年1月至2016年12月。
• 样本基金：共5937只股票型共同基金，其中2658只为已失效基金，3279只为存续基金。
• 基金分类：收益型、增长型、增长与收入型、积极成长型。
• 基金数据处理：对基金收益进行缩尾处理，剔除异常值；使用总净资产加权平均计算基金收益，防止重复计算。

定价偏差的度量

• MISV（综合定价偏差）：基于Hirshleifer和Jiang（2010）的方法，通过构建基于融资的定价偏差因子（UMO），并正交化处理以排除宏观经济影响。
• MISV的统计特征：均值为0.032，中位数为-0.025，标准差为0.321/月。

模型构建与结果

• 定价偏差择时模型：基于CAPM模型，加入MISV因子，计算基金经理对市场敞口的调整能力（γ系数）。
• 模型结果：
  • 所有基金类别中，定价偏差择时系数均显著为正，除收益型基金。
  • 积极成长型基金对定价偏差择时最为显著，其次是增长型和增长与收入型基金。
  • 控制其他择时能力后，定价偏差择时仍保持显著，表明其独立性。
  • 剔除经济危机后，模型结果依然稳健，说明择时能力不是危机时期的偶然现象。
  • 分时域分析显示，两个子样本期的结果一致，表明模型具有时间稳定性。

经济价值

• 样本外证据：Top组合与Bottom组合的年收益差异超过3%，说明定价偏差择时能力确实能为基金经理创造价值。
• Bootstrap分析：证实了定价偏差择时能力主要由基金经理的技能驱动，而非随机因素。

基金特性与择时能力

• 基金规模：规模较小的基金更倾向于在系统性定价偏差较高时增加市场敞口。
• 基金成立时间：成立时间较短的基金表现出更强的择时能力。
• 基金换手率：换手率较高的基金在市场出现系统性定价偏差时更可能增加市场敞口。

结构与方法

• 模型：基于CAPM，引入MISV因子以评估基金经理的择时能力。
• 稳健性检验：通过剔除经济危机、分时域分析、控制其他择时能力以及尝试不同的MISV测度方法，验证模型的稳健性。
• 统计方法：使用Newey-West HAC标准误、Bootstrap分析等方法，确保结果的可靠性。

风险提示

• 本报告基于文献研究，当市场环境发生变化时，模型可能存在失效风险。

图表目录（关键图表）

• 图1：共同基金收益相关统计量。
• 图2：定价偏差及其他因子的描述性统计。
• 图3：系统性定价偏差时间序列。
• 图4：系统性定价偏差择时模型实证结果。
• 图5：剔除经济危机后的模型实证结果。
• 图6：分时域分析结果。
• 图7：控制其他择时能力后的模型结果。
• 图8：控制风险因子后的模型结果。
• 图9：尝试其他MISV测度方法后的模型结果。
• 图10：单个基金定价偏差择时系数的t统计量横截面分布。
• 图11：t统计量的密度分布图。
• 图12：Bootstrap分析。
• 图13：定价偏差择时产生的经济价值。
• 图14：定价偏差择时与基金特征的横截面关系。

总结

本文通过构建基于市场定价偏差的择时能力模型，揭示了基金经理在市场出现系统性定价偏差时的调整策略及其对基金收益的影响。研究结果表明，定价偏差择时能力是基金经理的重要技能，并且具有显著的经济价值。此外，基金特性（如规模、换手率、成立时间）与择时能力之间存在横截面关系，这为投资者选择具有择时能力的共同基金提供了实证依据。