城市規(guī)模與基金業(yè)績

1、.：.；城市規(guī)模與基金業(yè)績該文獻(xiàn)估計(jì)，平均技術(shù)程度和消費(fèi)效率較高的大城市。此前的研討運(yùn)用工人的工資或教育的差別，從而間接地聯(lián)絡(luò)城市大小和輸出。 本文涉及城市規(guī)模和消費(fèi)力，直接運(yùn)用美國股票共同基金的業(yè)績數(shù)據(jù)。平均而言，基金在金融中心更好的表現(xiàn)比其他基金兩方面的嚴(yán)重和風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后的報(bào)答，但這種差別是動(dòng)力不僅較有閱歷的管理人員。在財(cái)政資金中心有一個(gè)在性能和積極的關(guān)系強(qiáng)有力的證據(jù)經(jīng)理的閱歷在特定的城市，尤其是在紐約的資金。更多重要的是，我們察看到在同一同一經(jīng)理性能改良在金融中心的基金 ， 但不是其他問題。 我們的測試提供了新證據(jù)知識(shí)外溢和城市學(xué)習(xí)。 1.導(dǎo)言 像其他金融機(jī)構(gòu)，共同基金往往設(shè)在金融中心。此

2、位置的選擇是有點(diǎn)令人費(fèi)解，但基于證據(jù)的金融文學(xué) 。Coval和莫斯科維茨2001年顯示，在美國大型都市地域的共同基金也沒有在本地投資優(yōu)勢，從不同規(guī)模較小的基金地點(diǎn)。他們解釋這個(gè)較高的競爭在基金的信息在較大城市。 那么，吸引基金經(jīng)理大型城市將彌補(bǔ)競爭的負(fù)面影響？城市可提供積極的外部基金管理人如知識(shí)的轉(zhuǎn)讓，商業(yè)銜接和獲取私人信息。 經(jīng)濟(jì)學(xué)家調(diào)查金融中心1強(qiáng)調(diào)這些的重要性外部的創(chuàng)新和學(xué)習(xí)： 本文的目的是確定能否城市提供更好的學(xué)習(xí)和網(wǎng)絡(luò)基金經(jīng)理，荷蘭國際集團(tuán)的能夠性，協(xié)助 改善他們的業(yè)績隨著時(shí)間的推移。我們知道，從香港，屈比克，和Stein2005該信息被轉(zhuǎn)讓的基金經(jīng)理之間 一個(gè)城市，但我們不知道這個(gè)

3、信息傳輸有任何表現(xiàn)積極的影響。 我們的研討還促進(jìn)了城市經(jīng)濟(jì)學(xué)文獻(xiàn)，這普通研討如何以及為什么城市的開展和方式。在特別是，我們提供了一個(gè)新的分析消費(fèi)力得益于定位在城市中心。在大部分以前的文獻(xiàn)例如， 格萊澤和馬雷島，2001年，親電導(dǎo)率和才干往往是 間接 丈量變化 ， 工資差別和各任務(wù)教育地球資源衛(wèi)星在不同的地域。但是，在本文中，我們比較的消費(fèi)力和地理重才干在一個(gè)地域碼 直接的方式：經(jīng)過金錢，輸出來經(jīng)理來衡量其表現(xiàn) ， 而不是他們的工資或教育為重點(diǎn)的差別。 經(jīng)濟(jì)學(xué)文獻(xiàn)提供了前幾個(gè)實(shí)際，plaining性能和消費(fèi)力的緣由，應(yīng)在較大城市高。 我們兩個(gè)相關(guān)實(shí)際探求：同時(shí)聲稱 ， 工人的消費(fèi)率提高，由于大城

4、市提供了積極的外部范圍。 4 第一 由赫爾斯利和奇異的1990年，1991年 開展期國家 該城市吸引了大量的技術(shù)工人，由于他們更有能夠是更好的匹配任務(wù)，假設(shè)他們失去任務(wù)，他們可以更容易尋覓另一名雇主需求的技藝排序假設(shè)。 根據(jù)這個(gè)假設(shè)，我們只是希望工人消費(fèi)力的提高 ， 由于他們改動(dòng)就業(yè)時(shí)機(jī)和更好的挪動(dòng)公司。 第二種解釋引見了 雅各布斯1969年，并進(jìn)一步開發(fā)盧卡斯1988，格萊澤1999 和其他人以為，人口密度可以更好地轉(zhuǎn)讓信息和知識(shí)外溢的提高消費(fèi)力和吸引那些從粗放誰最有能夠受害信息流學(xué)習(xí)假設(shè)。5 這一實(shí)際意味著， 在較大城市Informa的工人受害，重刑交流，因此，他們的消費(fèi)率提高由于他們在任

5、務(wù)中獲得閱歷，即使他們從來沒有改換雇主。我們的實(shí)證分析區(qū)分這些兩個(gè)實(shí)際如何看基金之間的關(guān)系性能與城市管理閱歷的變化大小。 根據(jù)學(xué)習(xí)的假設(shè)，我們預(yù)期的關(guān)系之間的閱歷和表現(xiàn)，以添加城市規(guī)模。相反，根據(jù)排序假設(shè)，我們期望之間沒有閱歷和資金報(bào)答的關(guān)系，無論一個(gè)城市的人口。 排序假說 平均顯示了他對(duì)技術(shù)和性能更高層次芒斯，但是這是適用于一切管理人員 ， 不論他們的閱歷。 我們的數(shù)據(jù)包括一切美國國內(nèi)從1992年多元化股票基金到2002年，但不包括這些資金的管理外包無關(guān)聯(lián)的第三方。 我們以為 ， 股票基金由于假設(shè)在城市 ， 協(xié)助 投資者獲取重要的信息就應(yīng)該特別珍貴的館藏信息敏感securi資金 如股票關(guān)系。

6、 在第一組的測試，我們對(duì)有關(guān)基金的報(bào)答美國人口普查和人口數(shù)據(jù)管理閱歷。 我們看到了積極的關(guān)系收益和城市規(guī)模，但這種關(guān)系 ， 主要是由于管理者較長的任務(wù)閱歷。 由于前經(jīng)過學(xué)習(xí)假設(shè)dicted，之間的關(guān)系閱歷和報(bào)答是積極的 ， 但沒有較大的城市小的。 這一發(fā)現(xiàn)后 ， 向基金持有控制規(guī)模，營業(yè)額，支出，基金，經(jīng)理人的年齡學(xué)業(yè)才干傾向檢驗(yàn)SAT的成果，以及各種風(fēng)險(xiǎn)代理和固定效應(yīng)。 除了城市規(guī)模，我們期望高濃度金融中介機(jī)構(gòu) ， 以改善學(xué)習(xí)和消費(fèi)力之間的共同基金經(jīng)理，由于財(cái)政信息是更方便的金融中心。因此，在第二組的測試，我們分裂樣品到金融中心和其他地方。 對(duì)于每個(gè)子樣本，我們比較報(bào)答率的閱歷關(guān)系。 與學(xué)習(xí)

7、假說相一致，我們發(fā)現(xiàn)一個(gè)積極的之間的關(guān)系和艱苦的基金表現(xiàn) ，各基金經(jīng)理只能在金融城的閱歷中心，而不是其他地方。 在前往的閱歷關(guān)系尤其強(qiáng)勁紐約的基金和增長基金的投資主要是在難以證券的價(jià)值。 由于排序假說屬性改良在城市的消費(fèi)力 ， 以管理人員的挪動(dòng)才干更好的任務(wù)，我們需求思索的潛在影響關(guān)于基金業(yè)績的任務(wù)變動(dòng)。 因此，在第二次該文件的一半，我們?yōu)殚L度的丈量閱歷時(shí)間一經(jīng)理在一樣的任務(wù)運(yùn)用權(quán)，而仍比在同一城市。 在這種背景下，任何改善隨著時(shí)間的推移表現(xiàn)不能歸咎于更好排序或任務(wù)在金融中心的匹配。 我們發(fā)現(xiàn) ，前往占有關(guān)系是獨(dú)一的積極的財(cái)政中心，而這更好的性能不能由于添加的風(fēng)險(xiǎn)采取更有閱歷財(cái)務(wù)經(jīng)理。 我們看

8、到了類似的方式之間性能和運(yùn)用體驗(yàn)作為基金規(guī)模替代衡量基金的表現(xiàn)。 在我們的分析，我們在處置分歧控制里亞爾才干 ， 這將能夠有助于性能差別 ， 我們在城市的察看。 為了例如，在一切的回歸對(duì)有關(guān)基金的報(bào)答管理城市的閱歷，包括經(jīng)理的SAT成果為代理才干。 作為管理者的替代控制技藝，我們還提供一個(gè)獨(dú)立的分析，比較1 經(jīng)理的任務(wù)表現(xiàn) ， 他 本人以前的表現(xiàn)而住在 同一基金。 這有效地消除一切經(jīng)理固定效應(yīng)，所以我們可以跟蹤的基金變化表現(xiàn)只能歸咎于變化閱歷 ， 而不是在才干上的差別。 我們察看到在統(tǒng)計(jì)上顯著添加收益和減少基金經(jīng)理之間的總投資組合的風(fēng)險(xiǎn)在金融中心 ， 但不是在小城鎮(zhèn)中居住的。 在魯棒性測試中，

9、我們闡明，積極的關(guān)系與管理閱歷，并前往我們確定金融中心并不是由分歧在營業(yè)額或基金經(jīng)理的位置上生存。 我們解釋為我們提供了證據(jù)調(diào)查結(jié)果 ，個(gè)人受害于在城市任務(wù)。我們支持目前在文獻(xiàn)中以為，更熟練個(gè)人定位在較大城市。 6 更重要的是，但是，我們的研討結(jié)果 ， 在性能優(yōu)越的屬性 獨(dú)特的學(xué)習(xí)環(huán)境 ， 大城市的城市，所說的 雅各布斯1969 ， 盧卡斯1988，格萊澤1999年 等等。 我們的結(jié)果是一致的學(xué)習(xí)和一切類型 在金融中心的信息傳播。 基金人為幾歲的孩子能夠會(huì)：一經(jīng)過提高其業(yè)績開展他們的投資技藝，二開展業(yè)務(wù)成為更好的關(guān)系和私人的訪問信息，以及三展品放牧行為。對(duì)于 該文件的剩余部分，我們堅(jiān)持一個(gè)非常

10、通用定義的學(xué)習(xí)其中一個(gè)能夠的解釋之間的相互作用的結(jié)果更多或技術(shù)工人作為獲得更好的結(jié)果例如，私人的信息。文章的其他部分安排如下。 第2節(jié) 概述了兩件事對(duì)基金的城市規(guī)模效應(yīng)假說管理人員和提供相應(yīng)的閱歷普雷迪奇， tions。 第3節(jié)描畫了市級(jí)人口和共同基金數(shù)據(jù)，以及4個(gè)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整程序。 第4節(jié)給出了初步結(jié)果人口變數(shù)的影響和基金學(xué)習(xí)性能。 第5條擴(kuò)展了學(xué)習(xí)的證據(jù) 大城市。 在這里，我們主要偏重于關(guān)系基金的收益率之間的城市的閱歷和管理上不同地點(diǎn)和基金的投資目的 ， 同時(shí)控制各種基金的特點(diǎn)。 第6節(jié)為運(yùn)用代理的基金經(jīng)理任職閱歷而不是運(yùn)用的總時(shí)間由一個(gè)經(jīng)理花某個(gè)城市。 第7節(jié)討論一些穩(wěn)健性的問題。 第8節(jié)終

11、了。 2。 假說 該城市群文學(xué)提供了幾種這解釋了為什么實(shí)際性能能夠會(huì)有所不同基金經(jīng)理之間在大城市與其他地方。這些實(shí)際大致可分為那些消費(fèi)和消費(fèi)。 消費(fèi)型的，集聚ories預(yù)測更加富有和更加 熟練的管理人員將找到的 ， 由于更廣泛的城市選擇消費(fèi)品，但沒有 消費(fèi)力的利益見 里維拉-鮑蒂茲，1988 ; 格萊澤， 科爾克和薩伊斯2001年 。 相比之下，消費(fèi)為根底的實(shí)際意味著一些外部利益 ， 在城市定位 這有助于改善隨著時(shí)間的推移經(jīng)理的表現(xiàn)。 我們的 興趣是后者 ， 因此我們的測試集中在兩個(gè)這闡明消費(fèi)率差別的相關(guān)實(shí)際 管理人員在城市。 這些假說的分類和學(xué)習(xí)。 下面我們概述這兩個(gè)非相互獨(dú)家實(shí)際以及他們將

12、如何解釋差別在全國城市管理效能。 第一個(gè)假說是基于 赫爾斯利 思想 和斯特蘭奇1990 誰思索城市的地方是吸引 較大的技術(shù)工人人數(shù) ， 由于有更好的技藝大相匹配的中心任務(wù)。 根據(jù)這一推理，更多的天生技藝的個(gè)人更好在一個(gè)厚實(shí)的就業(yè)市場的報(bào)答例如，見 惠勒，2001年 。 這個(gè)假說，類似的消費(fèi)根底實(shí)際聚集預(yù)測，從基金經(jīng)理在其職業(yè)生涯的開場有更深的認(rèn)識(shí)和藹于比其他地方的金融中心。 主要區(qū)分的排序模型和消費(fèi)基于模型的是 ， 經(jīng)理人的表現(xiàn)提高作為經(jīng)理具有良好的匹配資金坐落在城市。 排序假設(shè) ， 因此作為如下： 排序假說。 坐落于共同基金的財(cái)務(wù) 由于中心 ， 以便更好地超越其他基金排序技術(shù)經(jīng)理 。 第二個(gè)

13、假設(shè)是基于 雅各布1969 開創(chuàng)性的任務(wù) ， 作為實(shí)體的意見 ， 城市帶動(dòng) 信息的產(chǎn)生，傳播和學(xué)習(xí)。 字母a 大量的后續(xù)任務(wù)，尤其是 盧卡斯1988年，Audretsch和費(fèi)爾德曼1996 ， 格萊澤1999 ， 和其他人，闡明了indivi劇烈的相互作用在人口密集地域偶誘導(dǎo)知識(shí)轉(zhuǎn)讓和創(chuàng)新的進(jìn)程和經(jīng)濟(jì)協(xié)助 增長。 由于城市的效果最為明顯的建立和開展知識(shí)型產(chǎn)業(yè)，金融效力部門應(yīng)明確受害集中在較大城市的主要活動(dòng)。 股票共同基金投資于資產(chǎn)Informa的非常有限，重刑他們的內(nèi)在價(jià)值。 金融中心的他們的大量信息的產(chǎn)生能夠是提高管理者的這些類型的塞庫評(píng)價(jià) rities。 因此，基金的接近的各種來源 關(guān)于證

14、券資料可以證明關(guān)鍵改善他們的報(bào)答表現(xiàn)。 香港，屈比克，和斯坦因2005年 顯示 ， 管理人員在同一個(gè)城市交流信息，所以問題是 ， 能否消費(fèi)力有任何益處。 相對(duì)于排序假設(shè)，學(xué)習(xí)意味著 ， 基金經(jīng)理在大 城市要履行對(duì)本人在更好地堅(jiān)持同一城市 ， 同一基金和他們了解如何更搜集和正確了解有關(guān)風(fēng)險(xiǎn)他們計(jì)劃資產(chǎn)買賣。 學(xué)習(xí)假說 因此 ， 如下： 學(xué)習(xí)假說。 坐落于共同基金的財(cái)務(wù) 中心勝過由于加強(qiáng)學(xué)習(xí)其他基金環(huán)境 。 在我們的實(shí)證檢驗(yàn)，測試能否我們的城市提供了一個(gè) 獨(dú)特的學(xué)習(xí)和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的人為幾歲的孩子 ， 為了提高性能的線索。 這不同于從潛在的排序更多的就業(yè)市場搬進(jìn)更大的經(jīng)濟(jì)才干和管理突出的城市。 下面我們

15、總結(jié)了五年預(yù)測實(shí)際和闡明我們?nèi)绾慰梢詤^(qū)分學(xué)習(xí)排序。 第一個(gè)預(yù)測是 ， 我們希望在較大的基金金融中心 ， 以更好的表現(xiàn)。 根據(jù)排序假設(shè)，這種積極的表現(xiàn)是由于群眾由于管理人員更好地勞動(dòng)較大的城市定位市場條件和時(shí)機(jī)。 根據(jù)學(xué)習(xí)假設(shè)，積極的關(guān)系是由于提高交流和學(xué)習(xí)的閱歷提供應(yīng)管理人員在提高性能的超大中心。 操作方法以往，由于這兩種實(shí)際意味著同樣的橫截面城市之間的尺寸與性能的關(guān)系，我們依托其他的預(yù)測 ， 以區(qū)別于排序?qū)W習(xí)。 第二次預(yù)測思索如何經(jīng)理人性能改善與在同一城市的閱歷。 經(jīng)過對(duì)管理人員的在 同一城市 ， 重點(diǎn)是我們的閱歷帳戶銜接的專業(yè)經(jīng)理人能夠獲得的金融業(yè)。 學(xué)習(xí)假說以為 ， 經(jīng)理業(yè)績的免疫證明在

16、大城市的閱歷比小多作為社區(qū)管理者收益更多地接觸一更多的人。 獲取多重接觸使管理者更好地Informa的訪問， 重刑。 因此 ， 我們測試能否與城市的關(guān)系閱歷和城市規(guī)模和性能的提高更積極的比其他地方的金融中心。 那個(gè)排序假設(shè)中提出新的變化 ， 在任何預(yù)測經(jīng)理的業(yè)績與閱歷 ， 如何關(guān)系不同;大中城市之間與在其他地方只建議在基金表現(xiàn)好管理人員將可以更好地任務(wù)。 第三預(yù)告測試中 ， 直接納理人員能否在金融中心的天賦優(yōu)于其他地方。 我們代理管理人的才干 ， 運(yùn)用的平均SAT成果學(xué)校的本科畢業(yè) ， 經(jīng)理。 根據(jù)排序假設(shè)，更好地管理挪動(dòng)金融中心，因此我們也期望SAT平均成果要高于其他地域的金融中心。 排序?qū)?/p>

17、際也意味著管理者的SAT產(chǎn)生積極影響評(píng)分對(duì)基金的報(bào)答。 我們希望這種關(guān)系會(huì)特別是在金融中心的深化研討闡明 ， 自有更多的教育和嫻熟的人才大城市例如， 格萊澤，1999年 。 學(xué)習(xí)假設(shè)不作出任何管理人員的分布預(yù)測根據(jù)他們的教育背景或關(guān)系與經(jīng)理人天生的技藝和基金的表現(xiàn)。人們可以以為 ， 受過良好教育的經(jīng)理很能夠具有較強(qiáng)的資產(chǎn)分配技藝。 然而，投資者相對(duì)較為溫暖的教育成就 ， 亦可 受害于金融中心的學(xué)習(xí)環(huán)境 ， 假設(shè)他們擁有其他技藝，這是能夠有用的投資組合管理，如社會(huì)網(wǎng)絡(luò)。第四預(yù)測審查了perfor差別地理位置上缺乏閱歷的芒斯基金經(jīng)理。 排序假說預(yù)測 ， 更多管理人才被吸引到城市 ， 由于加厚的勞動(dòng)

18、力市場。 因此，根據(jù)這一假說， 我們期望績效之間的差距財(cái)務(wù)和非金融中心的存在 ， 即使新，沒有閱歷的管理人員。 相反，假設(shè)金融中心提供學(xué)習(xí)時(shí)機(jī) ， 基金經(jīng)理，那么改良的性能 ， 應(yīng)購買了experi - EnCE的，我們不一定期望性能 新經(jīng)理之間的差別。 最后預(yù)測能夠是最關(guān)鍵的區(qū)別于排序?qū)W習(xí)。 我們擺脫截面比較和跟蹤經(jīng)理人提高本人的表現(xiàn)與他的任期在給定的基金。 學(xué)習(xí)假說以為 ， 作為管理人員收益同時(shí) 基金的 閱歷 ，他應(yīng)該改善 他本人的表現(xiàn)比前幾年。 與此相反，上次預(yù)測 ， 由于這不包括任務(wù)變動(dòng)，排序假設(shè)這里不作任何預(yù)測。 因此，研討 經(jīng)理的閱歷 ， 在同一 城市 ， 同時(shí)基金 ，使我們可以消

19、除潛在影響管理人員轉(zhuǎn)移到更好的任務(wù)基金管理公司，并確定能否前往改善而經(jīng)理停留在某一城市同樣的任務(wù)。 另一種方法來區(qū)分學(xué)習(xí)和排序假設(shè)是按照誰的管理人員從小型到大型挪動(dòng)中心和金融中心察看他們的表現(xiàn)的變化。 與此問題類型的分析是 ， 雖然經(jīng)理堅(jiān)持不變，無論是城市和就業(yè)正在發(fā)生變化。8 因此 ， 這不能完全控制的排序的影響。 當(dāng)一個(gè)經(jīng)理挪動(dòng)到一個(gè)城市，在任何改善性能能夠是由于更好的任務(wù)排序或1金融中心 ， 更好的學(xué)習(xí)和網(wǎng)絡(luò) 時(shí)機(jī)學(xué)習(xí)。 因此，經(jīng)過改動(dòng)聚焦在基金的報(bào)答超越同一 經(jīng)理人在同一時(shí)間基金和在同一個(gè)城市 ，最后使我們可以預(yù)測之間作出學(xué)習(xí)和整理 ， 清潔的區(qū)別。 因此，我們預(yù)測5綱要每假設(shè)直接比較

20、的 ， 應(yīng)該協(xié)助 我們區(qū)分排序?qū)W習(xí)。我們確定哪兩種相互競爭的實(shí)際更好地解釋了時(shí)間共同基金報(bào)答系列和橫截面形狀在不同的城市群。因此 ， 調(diào)查個(gè)我們的測試，門之間的聯(lián)絡(luò)的勞動(dòng)力市場，地利，人和經(jīng)理的表現(xiàn)。 3。 數(shù)據(jù) 在本節(jié)中，我們描畫了市級(jí)人口和共同基金數(shù)據(jù)，以及4個(gè)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整程序。 既然我們有興趣分析潛在影響的技藝和學(xué)習(xí)基金的表如今不同的地點(diǎn)，我們需求控制的不同，分配方法 ， 在風(fēng)險(xiǎn)偏好和管理風(fēng)格。 要做到這一點(diǎn)，我們比較 ， 不僅是毛利潤 ， 而且風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整的。 3.1。 人口數(shù)據(jù) 我們運(yùn)用1990年美國兩個(gè)人口變數(shù)政府作為城市的規(guī)模和平均技術(shù)程度的措施。首先是城市的規(guī)模在其總的條款人口。 人口

21、，我們運(yùn)用的生活津貼大都會(huì)統(tǒng)計(jì)區(qū)或PMSA小學(xué)大都市統(tǒng)計(jì)區(qū)確定一個(gè)城市的普查數(shù)據(jù)。 當(dāng)一個(gè)城市被定義為CMSA綜合都市統(tǒng)計(jì)區(qū)，我們只包括那些在縣50英里的中心城市。第二個(gè)人口統(tǒng)計(jì)變量是經(jīng)丈量，每個(gè)城市的教育程度的人口比例25歲以上的老年人，誰持有年至少學(xué)士學(xué)位。 有75個(gè)不同的城市或聚集存取共同基金總部。 從它們的大小不等74631 在維多利亞，得克薩斯州的人超越12萬新紐約市。 用范圍的人口比例學(xué)士學(xué)位11之間底特律，密歇根州和 48麥迪遜，威斯康星州。 在交叉關(guān)聯(lián)的， 吐溫的兩個(gè)人口變量是積極的 ， 但低于0.1。 我們定義以下6個(gè)城市是財(cái)務(wù)中心：波士頓，芝加哥，洛杉磯，紐約，Phila，

22、 特爾斐，和舊金山。 在這個(gè)分類，我們遵照由其他人的數(shù)目 ， 并確定金融中心總部設(shè)金融中介機(jī)構(gòu)。 特別是，上述六個(gè)城市的共同基金數(shù)量最多并確定為最大的共同基金中心在香港，屈比克，和Stein2005 。 其中五除波士頓代表五個(gè)是美國最大的城市。 此外，我們運(yùn)用1990年美國人口普查找到每個(gè)城市的數(shù)目在金融行業(yè)任務(wù)的人。 這源于美國所提供的一項(xiàng)特別調(diào)查就業(yè)人口普查于1990年。 9 根據(jù)人口普查數(shù)據(jù)顯示，6個(gè)金融中心是在與前七名最集中的金融專業(yè)人員。 3.2。 共同基金數(shù)據(jù) 對(duì)股票共同基金的數(shù)據(jù)中心研討證券價(jià)錢CRSP的。 它包含的信息不僅基金的報(bào)答和總記者羅欽文，但凈資產(chǎn)還對(duì)基金組織年，它的稱

23、號(hào)經(jīng)理，以及它的營業(yè)額。 我們的樣本涵蓋從1992年1月至2002年12月。 我們選擇一切美國多樣化的國內(nèi)股票基金有下面的投資公司數(shù)據(jù)公司ICDI 投資目的：積極生長，生長收入，收入，大幅度增長。 這四個(gè)基金分類非常廣泛 ， 涵蓋一切資產(chǎn)在戰(zhàn)略目光的目的分類基金類別。 例如，小盤基金是分開歸類戰(zhàn)略目光的目的 ， 但會(huì)下降根據(jù)ICDI的積極增長的類別。 由于投資組合的限制 ， 并實(shí)施行業(yè)集中度放在詳細(xì)部門的資金，這些資金被排除從樣品。為了確定每個(gè)基金的位置 ， 我們運(yùn)用數(shù)據(jù)理柏分析提供了總部地點(diǎn)在1996年基金公司。 我們的手競賽理柏信息與CRSP的總部和檢查在總部所在地的任何變化樣品。 在情況

24、下 ， 我們無法找到理柏基金， 我們等待手工此信息從半 年度報(bào)告注冊投資公司 不適用，特區(qū)向美國證券買賣 委員會(huì)SEC。 我們分類基金 ， 在特定的城市假設(shè)將其總部從城市的間隔 不超越超越50英里。在相關(guān)聯(lián)的一個(gè)問題與總部的基金 地點(diǎn)是該基金管理層能夠會(huì)外包給 無關(guān)聯(lián)的第三方往往不在 在同一城市見 陳，香港，和屈比克，2007 ; 德爾 圭爾喬，路透社和Tkac，2007年 。 在針對(duì)這一情況，我們刪除了基金的管理外包活動(dòng)減少12.5，我們的樣本。 我們的方法確定外包資金運(yùn)用的三個(gè)數(shù)據(jù)美國證券買賣委員會(huì)提交的文件可在電子數(shù)據(jù)搜集，分析和檢索首席顧問制度。 這些文件包括 ： 年度報(bào)告郵寄給股東不

25、適用- 30D，后，有效的修訂年度報(bào)告485BPOS，和N -特區(qū)上述文件。從N -特區(qū)文件，我們找出一切資金報(bào)告亞咨詢安排。 然后，我們搜索了N - 30D和485BPOS文件 ， 以確定能否分顧問該基金是無關(guān)聯(lián)的，假設(shè)這樣，我們確定這些在資金被外包。 我們的方法和數(shù)字親密配合 德爾圭爾喬，路透社和Tkac2007 誰報(bào)告的8.3和18.4的股票基金作為外包在1996年和2002年分別。 像 陳，香港，和屈比克2007 ，我們也發(fā)現(xiàn) ， 有大量外包在小城市14比10的金融中心 而外包的資金比那些表現(xiàn)差的 內(nèi)部管理的資金。 CRSP的報(bào)告 ， 每股凈每類基金的報(bào)答而不是每個(gè)基金。 我們創(chuàng)建一個(gè)

26、報(bào)答史每一個(gè)參與回費(fèi)用和價(jià)值加權(quán)基金每一個(gè)由階級(jí)的份額大小分享類前往百分之基金的總體規(guī)模與一切共享班相結(jié)合。 基金規(guī)模僅僅是組合 一切股份類別 ， 使每一個(gè)察看是基金/年。 表1 共同基金的匯總統(tǒng)計(jì)。 此表給出了國內(nèi)股票在美國不包括共同基金的資金匯總統(tǒng)計(jì)的外包管理 活動(dòng)。 樣本期是1992年1月至2002年12月。 在ICDI基金類別包括了積極的開展集團(tuán)，增長和收入地理標(biāo)志，收入 中，并大幅度增長LG電子。 小組A顯示按地點(diǎn)和投資目的的基金分配，小組B顯示了基金分歧之間F和海外其他地方的金融中心經(jīng)理的特點(diǎn)。 假設(shè)該基金總部50英里的范圍內(nèi)是一個(gè)金融中心 波士頓，芝加哥，洛杉磯，紐約，費(fèi)城，或舊

27、金山。 異常報(bào)答之間的基金的總收益和差別 平均收益在一切基金某一年，基金的投資目的和大小四分。 四分位數(shù)的大小確定為每年的一切資金和 基金的投資目的。 異常報(bào)答百分之顯示每月。 基金的年齡是多年來與當(dāng)年和年度差別 基金組織。 該基金的總規(guī)模在數(shù)十億美圓的凈資產(chǎn)。 在營業(yè)額的合計(jì)銷售或聚合最低證券購買由平均12個(gè)月基金總資產(chǎn)凈值除以一年。 每年的費(fèi)用是該基金的總費(fèi)用的比例。 在與基金經(jīng)理的任期是多年來本年度之間 ， 當(dāng)經(jīng)理被分配到該基金的年度差別。 那個(gè)管理城市的閱歷 ， 是與當(dāng)年和第一年的差額記錄多年的一名基金經(jīng)理開場在給定的任務(wù)城市。 SAT平均是SAT平均為1992年新任經(jīng)理人的本科大學(xué)類

28、評(píng)分。 統(tǒng)計(jì)意義的10，5和 1的程度表示為*，*和*分別。 表1 顯示了我們共同的統(tǒng)計(jì)摘要 基金數(shù)據(jù)。 A組報(bào)告中的資金分配上地點(diǎn)和投資目的。 總?cè)藬?shù)資金是1,917呵斥12177基金一年的察看。有金融中心 ， 更多的資金比其他地方，1,與781。 紐約人數(shù)最多資金，514，波士頓其次223資金。 在投資目的，大型生長型基金構(gòu)成最大比例 ， 其次是對(duì)一切基金的侵略生長型基金。 該小組還顯示基金數(shù)目為每個(gè)位置管理公司。 例如 載有271管理公司 ， 其中141 位于金融中心和130分別位于 其他地方。 B組的 表1顯示了基金和管理性質(zhì)跨地點(diǎn)istics內(nèi)外的金融中心。 這些是一些看法，總異常報(bào)

29、答率扣除費(fèi)用前，年齡基金，基金規(guī)模，營業(yè)額，支出，基金經(jīng)理和三可變 冷杉：運(yùn)用權(quán)，城市的閱歷，以及平均SAT成果。 異常報(bào)答是衡量每月百分之并之間的平均每月總利潤的差額該基金在今年的月平均報(bào)答一切基金某一年，基金的投資客觀，大小四分。 四分位數(shù)的大小是確定了每年的基金投資的一切資金目的。 我們用我們的估計(jì)的異常收益率由于運(yùn)用原料報(bào)答來衡量業(yè)績在不同的地點(diǎn)是有問題的：原資料前往可以在不同的地點(diǎn) ， 假設(shè)有系統(tǒng)的不同，在基金的規(guī)模分配方法 ， 或在資金數(shù)目不同投資目的。 這些報(bào)答百分之所示 每月。 該基金的規(guī)模是衡量其濟(jì)南數(shù)十億美圓。 該基金的年齡是多年來的區(qū)別本年度之間和組織一年該基金。 該基金

30、的成交額被定義為 最大總銷售額的百分之作為總采購平均基金凈資產(chǎn)規(guī)模在過去一年。 開支的定義是每年總支出的比例在個(gè)百分點(diǎn)的基金。 與經(jīng)理的任期該基金是多年來目前的區(qū)別今年，當(dāng)基金經(jīng)理首先分配給年給定的基金。 城市管理者的閱歷多年來區(qū)別當(dāng)前至今年首今年的記錄 ， 這是基金經(jīng)理在一個(gè)任務(wù)啟動(dòng)某個(gè)城市。 我們運(yùn)用這兩個(gè)變量的代理經(jīng)理的閱歷與基金和城市，respec -tively。 我們的最后一個(gè)變量，SAT平均措施經(jīng)理人才運(yùn)用管理的詳細(xì)SAT成果，下面的 騎士 ， 埃利森1999年a。 我們匹配經(jīng)理人的本科大學(xué)的晨星 與大學(xué)的SAT平均分?jǐn)?shù)的傳入 1992年本科班由學(xué)院報(bào)木板。10 在創(chuàng)建管理的詳細(xì)

31、稅務(wù)總局變量，我們的樣本量減少 ， 由于不是一切的管理人員報(bào)告他們的教育背景 ， 并非一切學(xué)校的報(bào)告稅務(wù)總局分?jǐn)?shù)。 11 但是，這種減少不會(huì)改動(dòng) 比例的資金作為金融中心的顯示表1 。 我們看到 ， 在金融中心的資金是平均兩倍以上大， 中和其他地方的這差別有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。資金周轉(zhuǎn)在金融中心 ， 也明顯大于其他地方89.3比83.4。 有趣的是，雖然在更大的尺寸和更多的貿(mào)易，金融中心基金明顯優(yōu)于其他基金的條件異常報(bào)答。12 平均中位數(shù)總異常前往在金融中心的資金為60132每年基點(diǎn)高于基金，在小城市。雖然高報(bào)答率，投資者需求支付5個(gè)基點(diǎn)的費(fèi)用較少比其他地方的金融中心，因此性能對(duì)于金融中心的利益方面到達(dá)

32、投資者凈報(bào)答。 基金的平均年齡，經(jīng)理任期，并管理城市的閱歷 ， 在菲南大得多，cial中心。 最后，符合城市的實(shí)際集聚，金融中心 ， 吸引個(gè)人從大學(xué)顯著提高的平均SAT成果。假設(shè)這是一個(gè)技術(shù)代理，那么似乎有些排序熟練和非熟練工人，勞動(dòng)力市場確實(shí)正在發(fā)生。經(jīng)過察看 ， 我們探求在其他技藝的措施投資組合經(jīng)理濃度差別與他們的同齡人居住在較小的金融中心城鎮(zhèn) 。Kacperczyk，Sialm，和鄭2004年發(fā)現(xiàn)，更集中的投資組合持有為共同基金表平均比基金更好更多元化屬性的財(cái)富和他們這種優(yōu)越的性能更好的信息。 我們測試能否我們看到更多比其他金融中心的集中投資組合，哪里。 從理柏分析，我們的投資組合持19

33、96年9月 ， 我們報(bào)告他們的濃度 在資金上 表2 不同地點(diǎn) 。 我們組芝加哥和費(fèi)城為一組 ， 洛杉磯和舊金山以實(shí)現(xiàn)到另一個(gè)合理子樣本大小。 該表顯示 ， 共同基金設(shè)在金融中心舉行得多比其他設(shè)的集中投資地方，這是符合我們的證據(jù)過度的市場風(fēng)險(xiǎn)由基金經(jīng)理參與金融中心。 在投資組合濃度差是第一產(chǎn)業(yè)的最大的超越23，和， 雖然在經(jīng)濟(jì)上減弱，但仍統(tǒng)計(jì)實(shí)例， cally非常重要 ， 由于在其他前五個(gè)行業(yè)投資。 表2 集中投資組合持有量。 此表顯示了在任何特定行業(yè)進(jìn)展了基金的投資組合平均程度。 對(duì)于每一個(gè)基金，投資組合持股是由工業(yè)和匯總當(dāng)時(shí)世界排名從最高到最低。 下面的百分之報(bào)告的前五個(gè)行業(yè)的一切基金的投資

34、組合持有的平均濃度或美圓價(jià)值的五大行業(yè)占總凈資產(chǎn)的比例組合集團(tuán)在金融中心女，海外位于其他地方，而它們之間的差別F - O的相應(yīng) 噸 ，括號(hào)中的數(shù)字。 這些數(shù)據(jù)理柏分析季度投資組合持有量1996年9月 ， 包括一切美國在柏的生長和生長收益型基金類別的國內(nèi)股票基金。 甲基金是一個(gè)金融中心 ， 假設(shè)它總部設(shè)在50英里的波士頓，芝加哥，洛杉磯，紐約，費(fèi)城，或舊金山。 芝加哥和費(fèi)城顯示為一組和洛杉磯和舊金山的另一個(gè)。 基金外包管理活動(dòng)從樣本中刪除。 統(tǒng)計(jì)意義的10，5和1的程度表示為*，*和*分別。 3.3。 數(shù)據(jù)從風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整程序 在測試的城市群，我們的實(shí)際需求丈量的閱歷與技巧如何變化城市和一個(gè)基金。 因

35、此，我們要盡量控制在風(fēng)險(xiǎn)的不同情況和管理風(fēng)格和比較不同地域的資金運(yùn)用性風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后 ， 除正常的報(bào)答收益。 在本小節(jié)中，我們描畫了四個(gè)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整在兩個(gè)和兩個(gè)賴斯無條件的程序 tional績效評(píng)價(jià)方式。 第一個(gè)是廣泛用于 卡哈特的1997年四要素模型，即 在方程基金阿爾法。 1能夠會(huì)潛在地嵌入2 效果：選股技巧 ， 以及市場時(shí)機(jī) 基金經(jīng)理的才干。 分解這兩種影響， 我們也思索 特雷諾 市場時(shí)機(jī)模型 和 瑪澤1966 ，即 假設(shè)學(xué)習(xí)是獲得經(jīng)過信息交流， 我們期望私人信息 ， 而不是市民要尤其重要的基金業(yè)績。 由于 任福森 和Schadt1996年 和 弗森，任福森，和 格拉斯曼1998 指出，在有條件

36、的框架分開買賣技藝的私人與公共信息。 我們遵照這些以往的研討和如今兩個(gè)有條件的績效評(píng)價(jià)方式。有條件的-模型是基于規(guī)范資本資產(chǎn)定價(jià)模型CAPM，其中 無論是市場測試和攔截是線性兩個(gè)函數(shù)的滯后公共信息變量： 1個(gè)月的美國國庫券利率和期限構(gòu)造伸展。 在傳播的定義是在收益率上的差別10年期美國政府債券和3個(gè)月的美 國庫券。 這個(gè)變量的選擇是出于最近對(duì)股票收益的可預(yù)測性的證據(jù)見 任福森，亞美尼亞國防部長薩爾基相和四民，2003年 ，并表示如下： 我們估計(jì)每個(gè)型號(hào)運(yùn)用一切的前往數(shù)據(jù) 每個(gè)基金的基金1992年至2002年有條件 至少有36個(gè)月的收益。 表3報(bào)告 平均每場設(shè)在資金和這些估計(jì)境外金融中心。 在其

37、他的文件，我們運(yùn)用36個(gè)月滾動(dòng)回歸的卡哈特的和 有條件的-規(guī)范 ， 由于這些模，埃爾斯最適宜的數(shù)據(jù) ， 由于在我們以后的分析，我們 有興趣捕捉風(fēng)險(xiǎn)的變化調(diào)整 經(jīng)過時(shí)間的報(bào)答 ， 而不是簡單地看 平均數(shù)。 表3 平均預(yù)期的風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整收益，市場風(fēng)險(xiǎn)和市場時(shí)機(jī)。 該表顯示了基金平均阿爾法，貝塔市場和條件，在法瑪荷載法和動(dòng)力組合二 中小 基金設(shè)在F和海外其他地方的金融中心 ， 采用不同的績效評(píng)價(jià)模型。 它還報(bào)告在不同地點(diǎn)的估計(jì)差別F - O的相應(yīng)的 t -統(tǒng)計(jì)。 假設(shè)一個(gè)基金是其總部50英里的范圍內(nèi)是一個(gè)金融中心波士頓，芝加哥，洛杉磯，紐約，費(fèi)城，或舊金山。 該例如包括美國一切多樣化的國內(nèi)股票共同基金除

38、外 這些資金是外包的管理活動(dòng)。 樣本期是1992年1月至2002年12月。 模型1是 卡哈特1997模型， 模型3是隨著時(shí)間的推移條件模型變阿爾法和貝塔，和模型2和4是無條件的，conditiona 升特雷諾和瑪澤 1966模型，分別。 因變量是基金在1月超額報(bào)答月期國庫券利率在一切回歸。 阿爾法措施 在一切車型攔截。 測試措施對(duì)美國的價(jià)值系數(shù)，在一個(gè)市場超額收益的加權(quán)個(gè)月的國庫券利率，研討 要素模型，在法瑪，法國的大小和書籍的系數(shù)估計(jì)到市場的投資組合記為 B 中小企業(yè) 和 b會(huì)展管理 而對(duì)系數(shù) 動(dòng)力組合記為 B 收益率10年期美國政府債券和3月期美國國庫券。 在模型2和4， 估計(jì)是斜坡上的平

39、方值系數(shù) 美國價(jià)值加權(quán)超額的市場報(bào)答。 基于 Z系數(shù) 未列入下表雖然這兩個(gè)變量包括在方式3的估計(jì)。 對(duì)于每一個(gè)基金，模型估計(jì)運(yùn)用一切1992年1月至2002年12月前往數(shù)據(jù)條件是至少有36個(gè)月的基金報(bào)答數(shù)據(jù)。 系數(shù)的平均分的根底上的交叉的資金部分。 有861 基金察看 ， 金融中心和633在其他地方。 統(tǒng)計(jì)意義的10，5和1的程度表示為*，*和*分別。 根據(jù)該模型，對(duì)基金的平均阿爾法在金融中心之間0.50和1.25為高 比其他地域的，而且這種差距統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的在5程度或一切模型下面。 我們發(fā)現(xiàn) ， 在平常的5，沒有相當(dāng)大的差別在市場顯著性程度測試版或市場時(shí)機(jī)選擇才干一切車型和地點(diǎn)。 這些結(jié)果闡明

40、， 在全國不同地點(diǎn)前往 ， 可以運(yùn)用Attrib -uted更好的股票選擇才干 ， 而不是從更好的市場時(shí)機(jī)或承當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)。 也有一些跡象闡明 ， 金融中心的資金惠及更多從戰(zhàn)略和動(dòng)力呼應(yīng)更積極進(jìn)取 ， 在長期蔓延的變化。 因此，即使經(jīng)過風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整，有更好的平均證據(jù)投資基金的基金管理人之間的財(cái)務(wù)技藝 中心，符合雙方的第一個(gè)預(yù)測小 分類和學(xué)習(xí)。 其他各節(jié)區(qū)分這些假設(shè)之間。 4。 基金的報(bào)答，經(jīng)理的閱歷，與城市規(guī)模 根據(jù)實(shí)際，有很多人口特征的金融中心 ， 這有助于排序在城市和學(xué)習(xí)。 特別是，人數(shù) 而這些人的平均教育程度似乎 在通常用作變量描畫城市實(shí)際文獻(xiàn)。 我們開場與我們的實(shí)證檢驗(yàn) 人口統(tǒng)計(jì)學(xué)變量之間的普通

41、關(guān)系， 共同基金的報(bào)答，經(jīng)理的閱歷。 圖1 顯示了年度總基金之間的關(guān)系收益和城市規(guī)模繪制以及城市教育程度劇情乙。 對(duì)于每一個(gè)城市，我們發(fā)現(xiàn) ， 每年平均總 前往總部設(shè)在該市一切的共同基金。 我們小組該市人口的75報(bào)答平均規(guī)模和教育程度 ， 在1990年美國報(bào)告普查并提供一個(gè)整體報(bào)答 ， 平均每人口和教育隊(duì)列。 人口同伙包括：小于0.5萬，0.5至200.0萬， 2至5萬人，500多萬居民。 同伙的教育是：小于20; 20至30，30至40，以及更多超越40的人口擁有學(xué)士學(xué)位或更多。 我們察看到的平均資金大幅度添加前往兩個(gè)城市的規(guī)模和教育程度。 那個(gè)在性能差別最大 ，最小的城市規(guī)模的團(tuán)體超越2，

42、而同一差別與城市之間的最高和最低 教育程度是4以上。 的差別最高和最低的兩個(gè)隊(duì)列手段 人口和教育集團(tuán)是統(tǒng)計(jì)信號(hào)， nificant在1的程度。 另一個(gè)有趣的特征情節(jié)乙，是有別于 其士和埃利森1999年a ，我們處置與城市 ， 而不是普通的教育程度該基金經(jīng)理。 因此， 圖。 1清楚地闡明， 在較大的城市和/或城市的平均基金經(jīng)理更多受過教育的人表現(xiàn)大大好比同齡的人口較少 ， 學(xué)歷低社區(qū)。 它提供證據(jù)證明這兩個(gè)小分類和學(xué)習(xí)假設(shè)。 回想一下 ， 在學(xué)習(xí)假說的P2意味著性能與提高城市的閱歷關(guān)系大小。 調(diào)查這一點(diǎn)，我們與基金平均異常前往到基金經(jīng)理人的城市的閱歷即時(shí)間鑒于經(jīng)理花了在某一城市。 我們運(yùn)用以下小

43、組回歸模型： 它的計(jì)算 管理人員之間的閱歷差別在日志 由于在特定的城市一年中位數(shù)城市日志 一切資金的管理閱歷 ， 類似的投資， 精神疾病目的年。 閱歷是在丈量 開場每個(gè)日歷年和收益度量的 12個(gè)月sured等待。 請留意 人口變量方程。 5目前單獨(dú)地和互動(dòng)與城市管理的閱歷。 兩者 人口和教育人口變數(shù)而堅(jiān)持不變 ， 而且每個(gè)城市改造對(duì)數(shù)。 圖1按城市規(guī)模和教育程度，基金的報(bào)答。 圖中顯示的平均年度總收益多樣化的國內(nèi)一切美國股票共同不包括基金 ， 外包管理活動(dòng)的資金。 樣本的前往時(shí)間是1992年1月至2002年12月。 每個(gè)基金與相關(guān)的范圍內(nèi)最大的城市總部50英里。 這提供了75個(gè)美國城市的樣本

44、， 每個(gè)城市，我們發(fā)現(xiàn) ， 每年平均總收益的總部設(shè)在該市一切的共同基金。 在城市的人口規(guī)模劇情A和教育 ， 我們這些75組報(bào)答平均程度 劇情乙為報(bào)道1990年美國人口普查 ， 并提供為每個(gè)隊(duì)列人口和教育的整體平均收益。 一個(gè)城市的教育程度按人口比例計(jì)算年齡超越25歲誰持有學(xué)士學(xué)位或更高。 基金的特點(diǎn)是資金捕獲年齡，大小， 營業(yè)額和費(fèi)用。 基金的年齡，營業(yè)額和費(fèi)用被轉(zhuǎn)換的對(duì)數(shù) ， 并表示為基金年齡上面的。 鑒于基金的規(guī)模和隨時(shí)間變化 在投資類別 ， 我們利用過剩的措施。 它計(jì)算公式為 ， 對(duì)數(shù)之間的差別滯后 基金規(guī)模減少了基金的平均程度滯后日志 大小一樣的投資類別 ， 今年是 表示為 尺寸 我們

45、運(yùn)用多個(gè)變量來控制 對(duì)基金 I t 年 的風(fēng)險(xiǎn) ：在基金的報(bào)答對(duì)數(shù) 動(dòng)搖性， 動(dòng)搖性 要么就在荷載 市場，規(guī)模，書上市，和動(dòng)力組合 從 卡哈特1997模型或裝運(yùn)的 市場測試無條件的和有條件的部分 在有條件的-型。 我們估計(jì) 風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整收益模型為36個(gè)月滾動(dòng)倒退的 sions。 例如，估計(jì)在1994年測試版，我們運(yùn)用 前往數(shù)據(jù)從1992年1月至1994年12月 向前邁進(jìn)。 最后，D下年 是指歷年 它可以在一切的規(guī)格包括假人。 我們運(yùn)用 胡貝爾，白城市集群強(qiáng)大的規(guī)范誤差。 表4 基金的表現(xiàn)，人口和城市管理的閱歷。 此表顯示 ， 從平均異常收益，研討回歸估計(jì) 荷蘭 在人口控制的特點(diǎn) ， 同時(shí)還能為基金

46、 和管理者的特點(diǎn)。 該例如包括美國一切多樣化的國內(nèi)股票基金 ， 不包括共同基金的外包管理活動(dòng)。 樣本期是1992年1月至2002年12月。 每一個(gè)基金 ， 是與最大的城市50英里范圍內(nèi)的 總部。 異常報(bào)答是衡量每月百分之 ， 是平均每月的總收益基金在今年的差別， 平均每月收益在某一年一切基金，基金的投資目的和大小四分。 閱歷是一個(gè) 丈量計(jì)算過剩 作為在特定城市之間的差額經(jīng)理的閱歷記錄在某一年 ， 以及對(duì)一切資金管理者中位數(shù)與城市的閱歷記錄當(dāng)年類似的投資目的。 從1990年的美國人口普查各城市的人口變量。 人口的日志是一個(gè)城市的 人口。 教育是對(duì)居民的百分之25以上的持有學(xué)士學(xué)位的年齡記錄。 檢

47、驗(yàn)是1992年傳入的平均分 本科類除以100，為每個(gè)經(jīng)理的大學(xué)畢業(yè)。 基金的年齡是基金年齡歲日志。 尺寸格A1是 措施過剩計(jì)算公式為 ， 與去年的總額百萬元的資金 ， 我和總收入中位數(shù)百萬元的一切資金與凈資產(chǎn)日志凈資產(chǎn)記錄差同樣在這一年的投資目的。 營業(yè)額，費(fèi)用，動(dòng)搖是一個(gè)基金的周轉(zhuǎn)率，年度基金開支比率，并登錄規(guī)范差 ， 每月將在某一年，分別為。 Beta是斜率估計(jì)對(duì)美國價(jià)值系數(shù)加權(quán)市場報(bào)答在一個(gè)超越一個(gè)月的T無論從無條件四要素模型票據(jù)利率4樓包括在回歸6或條件丙-型 包括在回歸7。 在回歸6，斜坡 b 措施的長期蔓延，或在收益率差10年期美國政府債券和三本月美國國庫券。 我們估計(jì)的風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整收

48、益模型為36個(gè)月的滾動(dòng)回歸。 今年的攔截和固定效應(yīng)包含在一切但他們的回歸系數(shù)不顯示。 這些 T括號(hào)內(nèi)數(shù)字是根據(jù)胡貝爾，白穩(wěn)健規(guī)范誤差與 察看集群同一城市。 該表還顯示了調(diào)整 R平方為每個(gè)回歸。 統(tǒng)計(jì)意義的10，5和 1的程度表示為*，*和*分別。 估計(jì)結(jié)果列于 表4我們 添加更多的控制 ， 我們從左至右挪動(dòng)。 我們沒有報(bào)告攔截年的系數(shù)假人。 回歸1顯示了如何異?；鸬膱?bào)答涉及到兩個(gè)人口變數(shù)。 正如預(yù)期的小一，我們看到基金perfor之間呈正相關(guān)，芒斯和兩個(gè)變量。 但是，只需斜坡人口系數(shù)顯示 ， 在統(tǒng)計(jì)意義 5的程度。 回歸2提供了最簡單的框架 突出兩個(gè) 表4 主要測試 。 為了測試的P2，我們

49、 要確定能否perfor之間的關(guān)系， 芒斯和城市規(guī)模的閱歷添加。 一致與學(xué)習(xí)假說，我們看到 ， 斜坡系數(shù)的相互作用項(xiàng)， 5 ，是積極的 ， 顯著以 噸的2.01統(tǒng)計(jì)。 相反，我們做 看不到表現(xiàn)普通是在較大的提高由微缺乏道的人口負(fù)荷， 葷 記城市 3 。 這是不符合排序假說小， 由于我們希望較大的城市 ， 提供更好的任務(wù)和 對(duì)一切管理人員的時(shí)機(jī)，而不僅僅是閱歷 的。 我們測試小更明確地在第6。 在經(jīng)濟(jì)方面，但有趣的是不僅思索如何與人口變化 ， 但閱歷斜坡 還思索了閱歷斜坡程度 丈量的線性組合估計(jì) 系數(shù) 表4和人口， 或 c 見 拉詹和津加萊斯，1998年 ; Hargens，2006年的資料。

50、鑒于人口日志和表達(dá)的 上述線性關(guān)系，我們可以很容易地確定在倒退， 錫永2，對(duì)于一個(gè)城市 ， 有050.00萬，人口 閱歷是0.059相應(yīng)的斜坡，而一 擁有1000萬人口的城市是0.025斜坡。 13 這個(gè)意味著在10萬人口的城市，一個(gè)報(bào)答經(jīng)理的兩倍多閱歷的中位數(shù)較高的1.75基點(diǎn)，每月或每年21基點(diǎn)較高，比在同一個(gè)城市中位數(shù)的閱歷的經(jīng)理。我們的負(fù)相關(guān)關(guān)系小城鎮(zhèn)是察看 符合 其士和埃利森1999年a，b的誰找到在普通的年輕管理人員更好的表現(xiàn)比由于事業(yè)的擔(dān)憂舊。 在 表9 我們的研討結(jié)果支持 ， 但作為一個(gè)能夠的解釋 ， 這在小城市的負(fù)號(hào)的意義不不同規(guī)格的魯棒性例如，見 5和表6。 相反，在大城市

51、的正相關(guān)關(guān)系具有很強(qiáng)的其他規(guī)格和性能體驗(yàn)與城市規(guī)模的關(guān)系總是大大添加。兩者這些結(jié)果只解釋了城市群實(shí)際。 在回歸3，我們運(yùn)轉(zhuǎn)一個(gè)類似的測試前，除非我們控制管理器 ， 運(yùn)用SAT成果的才干。根據(jù)排序假說，性能優(yōu)越 ， 在金融中心 ， 是由于管理人員更可以遷移到城市。 因此，至關(guān)重要的是控制經(jīng)理才干。 符合 其士和埃利森1999年a ，我們察看了積極和高度顯著性之間的關(guān)系SAT平均分?jǐn)?shù)和基金perfor - 芒斯。 在經(jīng)濟(jì)方面，在經(jīng)理的SAT添加 100分的得分導(dǎo)致一年度有所添加 0.370.032的12倍異?；鸬膱?bào)答。 然而，即使后經(jīng)理的才干，關(guān)鍵系數(shù)控制 人口的互動(dòng)來看， 5 ，不喪失意義在1

52、0的程度。 此外，在回歸4 我們添加的另一個(gè)滯后異?；鸬膱?bào)答 獨(dú)立的變量來控制潛在影響在基金業(yè)績繼續(xù)性。 的 R 2 添加信號(hào)， nificantly的占了很多新的變量選取在當(dāng)前收益的變化。 不過，我們看到 ，性能關(guān)系的閱歷 ， 更添加與城市的規(guī)模，其統(tǒng)計(jì)意義上升到規(guī)范的5的程度。 5-7回歸系數(shù)的報(bào)告估計(jì) ， 從當(dāng)量。 5基金額外控制變量和風(fēng)險(xiǎn)特征。 在一切三個(gè)型號(hào)的主要成果從以前的回歸依然存在。 我們再次看到 ，基金的表現(xiàn)較高 ， 高經(jīng)理 SAT平均分?jǐn)?shù)。 此外，相互作用項(xiàng)人口之間的閱歷和如今得到加強(qiáng)在經(jīng)濟(jì)和統(tǒng)計(jì)方面：平均系數(shù) C 5 在數(shù)據(jù)回歸5-7大幾乎是兩倍比數(shù)據(jù)回歸2-4，而如今

53、統(tǒng)計(jì)實(shí)例， cally重要的1的程度。 此外，看來該基金時(shí)代，基金規(guī)模，更受市場不利于風(fēng)險(xiǎn)報(bào)答不論模型規(guī)范。 因此，我們的研討結(jié)果支持第一預(yù)測分類和學(xué)習(xí)。 符合排序假說，亞太經(jīng)社會(huì)統(tǒng)計(jì)，我們看到 ， 管理人員有較高的大城市天生的投資才干 ， 他們表現(xiàn)得更好。 更多重要的是，我們的結(jié)果支持了第二次預(yù)測學(xué)習(xí)假設(shè)：即使在為人類控制，阿赫爾才干和各種基金的特點(diǎn)，我們可以看到 ，性能體驗(yàn)的關(guān)系，或?qū)W習(xí)曲線，人口顯著添加。5。 基金收益和財(cái)務(wù)管理閱歷中心在上一節(jié)的結(jié)果顯示 ， 基金管理人員受害于大城市定位。 但是， 人口只需一個(gè)特點(diǎn)是人口促進(jìn)城市成為金融中心。 目前，脫穎而出，在本節(jié)我們從城市的間隔 丈量

54、以人的數(shù)量，而不是取代一本目的 ， 確定了6個(gè)美國城市最集中的互助基金和金融專業(yè)人士。 我們測試的第二次和第三次預(yù)測P2和P3的分類和學(xué)習(xí)的假設(shè)詳細(xì)估計(jì)收益之間的關(guān)系，管理技藝，資金和管理城市的閱歷 位于境內(nèi)外金融中心。 我們還分析在地鐵的資金相對(duì)表現(xiàn)， politan紐約地域。 5.1。 有關(guān)申報(bào)表及閱歷 我們運(yùn)用類似設(shè)置回歸方程。 5除這個(gè)框架內(nèi) ， 我們比較報(bào)答閱歷rela - 重刑的內(nèi)外資金的金融中心位于而不是衡量的報(bào)答，閱歷關(guān)系人口的城市不同層次。 基金收益包括 ：不正常和風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整收益。 我們再次控制各種基金每年的特點(diǎn)和影響。 該小組回歸模型如下： 一如以往，我們估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后的36

55、個(gè)車型個(gè)月滾動(dòng)回歸。 在回歸一切的控制變量定義前。 我們還包括假人 ， 以控制城市固定 影響 D下市 ，使我們可以調(diào)整差別 在地方經(jīng)理的技藝。 我們再次運(yùn)用的胡貝爾，白穩(wěn)健規(guī)范誤差 ， 但集群規(guī)范誤差 由管理人員而不是城市。根據(jù)學(xué)習(xí)的假設(shè)，管理人員的P2 改善他們獲得更多的閱歷 ， 在金融 中心。 假設(shè)要測試此，我們期望斜坡丙 1 將是 顯著更加積極的金融中心相比 ， 即使在一個(gè)人控制較小的社區(qū) 阿赫爾的個(gè)人才干來衡量其相應(yīng)的 SAT成果。 相比之下，小三的排序假說 表5 基金業(yè)績和管理城市的閱歷。 此表顯示 ， 從正常面板回歸的估計(jì)結(jié)果注冊商標(biāo) 或風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整 城市閱歷的經(jīng)理基金的報(bào)答同時(shí)控制各

56、種基金的特點(diǎn)。 該例如包括美國一切多樣化的國內(nèi)股票不包括共同基金的基金外包管理活動(dòng)。 樣本期是1992年1月至2002年12月。 金融中心的資金在50區(qū)總部分別設(shè) 英里的波士頓，芝加哥，洛杉磯，紐約，費(fèi)城，或舊金山，非金融中心的資金包括一切其他資金。 異常報(bào)答是衡量每月百分之 ， 是平均每月總收益基金在該年度月平均利潤的差額 一切基金某一年，基金的投資目的和大小四分。 風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整收益估計(jì)運(yùn)用四個(gè)要素4樓或 有條件的-丙模型和估計(jì)運(yùn)用36個(gè)月滾動(dòng)回歸。 閱歷是一個(gè) 過剩的差額計(jì)算方法 管理人員之間的閱歷記錄在一個(gè)特定的城市在某一年 ， 以及對(duì)一切資金管理城市的閱歷中位數(shù)與日志類似 在這一年的投資目

57、的。 稅務(wù)總局是1992年傳入本科班平均分除以100，每個(gè)經(jīng)理的大學(xué) 畢業(yè)。 基金的年齡是基金年齡歲日志。 尺寸格A1是 過剩作為去年的總百萬元凈資產(chǎn)記錄的差額計(jì)算方法 對(duì) 我和基金總收入中位數(shù)百萬元的一切資金，與去年同期的凈資產(chǎn)的投資目的。 營業(yè)額，費(fèi)用，以及動(dòng)搖的日志 一個(gè)基金的周轉(zhuǎn)率，年度基金開支比率，以及每月申報(bào)在某一年，分別為規(guī)范差。 截距，城市 詳細(xì)的，每年固定效應(yīng)包括在一切回歸系數(shù) ， 但不會(huì)顯示。 這些 T括號(hào)內(nèi)數(shù)字是基于 與觀測集群同一基金經(jīng)理的規(guī)范誤差胡貝爾，白穩(wěn)健的估計(jì)。 在 F -檢驗(yàn)女- O的比較 系數(shù)在多個(gè)辦公體驗(yàn)。 在聚集回歸 ， 包括一切的意見和一樣的控制變量，

58、它測試平等在體驗(yàn)系數(shù)估計(jì)一個(gè) DF和閱歷1A條D下六 ， 其中DF是一個(gè)金融中心或紐約假人。 統(tǒng)計(jì)意義 在10，5和1的程度表示為*，*和*分別。 建議經(jīng)理天生優(yōu)越的挪動(dòng)技巧 大城市 ， 是技藝 ， 有助于 性能比學(xué)習(xí)更是如此。 因此，我們估計(jì)斜坡丙 2 更積極的金融中心 比其他地方。 從 表1我們曾經(jīng)知道， 金融中心吸引了數(shù)大幅添加 熟練的資金作為其SAT成果確定管理人員，所以在這些測試中，我們確定這能否技藝有助于更好地基金的報(bào)答。 表5 顯示了回歸方程為根底的結(jié)果。 6 對(duì)異常和風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后的基金的報(bào)答分別為在邊緣的資金，金融中心，并在 紐約。 在這些回歸，從前往的數(shù)據(jù) 隨著時(shí)間的推移或同一

59、基金在基金經(jīng)理在給定的 城市不能被視為獨(dú)立的。 系數(shù) 對(duì)攔截，今年，城市固定效果并不 報(bào)告。 該表有9列。 前三個(gè)列報(bào)告設(shè)在基金的業(yè)績 邊緣。 報(bào)告列4-6基金的業(yè)績 在金融中心和位于列7-9的報(bào)告 結(jié)果在紐約的資金。 我們首先就比較斜率城市經(jīng)理 閱歷， 1 ，在不同的地點(diǎn)。 符合 學(xué)習(xí)假設(shè)，我們看到一個(gè)強(qiáng)大的正相關(guān)關(guān)系 城市之間的閱歷和管理基金的表現(xiàn) 在金融中心的資金。 相反，我們沒有發(fā)現(xiàn) 表6 基金業(yè)績和管理城市的閱歷 ， 基金的投資目的。 本表與異常的基金經(jīng)理人回到城市的閱歷和不同的基金投資目的的位置 在控制其他基金的特點(diǎn)。 異常報(bào)答是衡量百分之每月之間的區(qū)別是 ， 平均每月 總收益基金

60、在該年度月平均報(bào)答在某一年一切基金，基金的投資目的和大小四分。 風(fēng)險(xiǎn) 調(diào)整后的報(bào)答估計(jì)運(yùn)用四個(gè)要素4樓或有條件的-丙模型。 我們估計(jì)的風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整收益模型為36個(gè)月 滾動(dòng)回歸。 該例如包括美國一切多樣化的國內(nèi)股票不包括共同基金 ， 基金的管理外包 活動(dòng)。 樣本期是1992年1月至2002年12月。 這些變量 D下中 和 DGR的收入是假人和開展為導(dǎo)向的資金， 分別。d以定義為1，假設(shè)基金作為收入或增長/其ICDI客觀范疇的收入。D下GR的需求一個(gè)確定的值，假設(shè) 該基金被確定為不是積極的開展或其ICDI客觀的一類大型生長。 閱歷是一個(gè) 過剩的計(jì)算方法 之間的差額經(jīng)理的閱歷記錄在一個(gè)特定的城市在某一年