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1、文獻(xiàn)來源文獻(xiàn)來源:Cohen, R. B. ,J. D. Coval , andL. Pastor . Judging Fund Managers by the Company They Keep. The Journal of Finance 60.3(2005).文獻(xiàn)亮點(diǎn):本文提出了一種新的度量基金經(jīng)理投資能力的指標(biāo),通過判斷投資行為相似的基金經(jīng)理的表現(xiàn)(持倉(cāng)相似或者持倉(cāng)調(diào)整相似)來預(yù)測(cè)基金收益。通過使用過去一段時(shí)間的歷史收益與持倉(cāng)來計(jì)算指標(biāo)去評(píng)估基金經(jīng)理的投資能力,相比于傳統(tǒng)的基于收益的指標(biāo)更具預(yù)測(cè)能力。引言基金經(jīng)理的投資能力是可以通過他們持有的公司來進(jìn)行判斷的。不同的人具有不同的性格特
2、征以及行為特點(diǎn),這些很難通過直接的觀察而獲知,但我們可以通過其他與其行為類似的人的特征來推斷出來。舉例而言,如果一個(gè)無聊的旅客想知道關(guān)于麥當(dāng)娜的故事,那么相比于和一個(gè)正在讀華爾街日?qǐng)?bào)的人交談,他更應(yīng)該與一位正在讀國(guó)家詢問報(bào)的人來聊天。這是因?yàn)楹笳哌@位讀者很有可能更對(duì)名人故事感興趣。當(dāng)人們進(jìn)行競(jìng)賽時(shí),他們的成功率往往可以依據(jù)他們的技術(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè),而他們的技術(shù)又可以基于他們歷史的得分而獲得。舉例而言,假設(shè)有一隊(duì)籃球運(yùn)動(dòng)員,他們分為兩組,一組為使用雙手投籃的選手,另一組為僅使用單手進(jìn)行投籃的選手。他們兩組分別投籃十次。到目前為止,可以觀察到雙手投籃的平均分?jǐn)?shù)為 8/10,而同時(shí),單手投籃的平均分?jǐn)?shù)為
3、4/10。現(xiàn)在有兩個(gè)選手,分別來自單手投籃組以及雙手投籃組,他們的比賽進(jìn)行到了一半,現(xiàn)在單手投籃以及雙手投籃的選手的得分均為 4/5。假設(shè)現(xiàn)在需要你來猜測(cè)這兩位選手,誰將能夠在 10 次投籃之后獲得更高分?盡管這兩位選手的得分記錄是相同的,但是猜測(cè)雙手投籃的選手會(huì)贏也仍然是明智的。因?yàn)榭梢钥吹狡溆嚯p手投籃的選手傾向于獲得更高的分?jǐn)?shù),而這位單手投籃的選手很有可能在前 5 次投籃中比較幸運(yùn)而已。與上述籃球運(yùn)動(dòng)員的例子類似,主動(dòng)管理型基金經(jīng)理在試圖戰(zhàn)勝其基準(zhǔn)時(shí),也會(huì)用到各種各樣的技術(shù)。而這些技術(shù)往往對(duì)于某些基金經(jīng)理群體而言是相對(duì)類似的。舉例而言,基金經(jīng)理盡管會(huì)通過不同的渠道來獲取不同的消息,并使用不
4、同的評(píng)估方法,但是仍有一部分基金經(jīng)理是使用類似的信息來源以及相似的方法。本文的基本假設(shè)就是,這些使用相似方法或者技術(shù)進(jìn)行投資的基金經(jīng)理可能會(huì)有相似的預(yù)期收益。然而,本文所舉的籃球運(yùn)動(dòng)員的例子中,籃球運(yùn)動(dòng)員只有一個(gè)技術(shù)要領(lǐng),而基金經(jīng)理在管理他們的基金時(shí)有可能使用多種不同的技術(shù),同時(shí),這些技術(shù)往往不容易觀測(cè)到。相比于試圖探究他們所使用的的投資理論或者投資技術(shù),本文將直接聚焦于他們的投資結(jié)果,這些可以從他們定期披露的組合信息來一定程度的反應(yīng)出來。舉例而言,假設(shè)一個(gè)給定的技術(shù)為購(gòu)買被低估的股票,同時(shí)許多基金經(jīng)理都使用這一策略。那么,本文來判斷一個(gè)基金經(jīng)理的能力是否能夠選出好的股票的方式是通過他的投資決
5、策是否和其余成功的基金經(jīng)理所一致。一種評(píng)估基金經(jīng)理投資決策相似度的方法是通過比較持倉(cāng)。舉例而言,假設(shè)兩個(gè)基金經(jīng)理的歷史收益都非常優(yōu)秀,其中一個(gè)基金經(jīng)理持有大量因特爾股票,而另一個(gè)基金經(jīng)理持有大量的微軟股票。假設(shè)因特爾股票現(xiàn)在被很多過去表現(xiàn)非常好的基金經(jīng)理所持有,而同時(shí),微軟股票被過去表現(xiàn)不太好的基金經(jīng)理所持有。那么我們有理由相信那位持有因特爾股票的基金經(jīng)理更傾向于具有較好的選股能力。對(duì)于基金表現(xiàn)的度量,本文使用傳統(tǒng)的 Jensens alpha。本文表明,本文的度量基金經(jīng)理的投資能力為當(dāng)前所有基金經(jīng)理投資能力的加權(quán)平均。另一個(gè)比較基金經(jīng)理投資決策相似度的方法是比較他們的交易。一個(gè)修改后的基于交
6、易的比較方法是通過比較不同基金經(jīng)理持倉(cāng)的變化來進(jìn)行。傳統(tǒng)的評(píng)估基金表現(xiàn)的方法主要是集中于度量基金的歷史表現(xiàn),例如 Jensens alpha(Jensen, 1968)或者夏普率(Sharpe, 1966)。由于很多基金的歷史收益率都比較短,因此這些傳統(tǒng)的度量方法往往不能比較準(zhǔn)確。近期較多的研究主要集中在基于基金持倉(cāng)的基礎(chǔ)上進(jìn)行度量。本文的行文主要按下面步驟進(jìn)行。第一節(jié)介紹了本文的基金業(yè)績(jī)度量方法,第二節(jié)討論了這些方式是否可以有效的把握基金經(jīng)理的真實(shí)投資能力,第三節(jié)展示了這種度量方法是否可以預(yù)測(cè)基金經(jīng)理未來的投資業(yè)績(jī),第四節(jié)對(duì)本文給予總結(jié)。基金經(jīng)理業(yè)績(jī)度量方式本節(jié)介紹了兩種度量基金經(jīng)理投資能力
7、的方法來反應(yīng)投資業(yè)績(jī),一個(gè)是基于基金經(jīng)理的靜態(tài)持倉(cāng),一個(gè)是基于基金經(jīng)理對(duì)于股票的交易與那些成功基金經(jīng)理的重合程度?;诔謧}(cāng)的度量方式假設(shè)共有 M 個(gè)基金經(jīng)理,m=1, , M,且有 N 只股票,n=1, , N,其中每只股票都至少有一個(gè)基金經(jīng)理持有。設(shè)表示第 m 個(gè)基金經(jīng)理的投資能力(之后討論細(xì)節(jié)),并且,為當(dāng)前第 m 個(gè)基金經(jīng)理所持有的第 n 只股票的權(quán)重。對(duì)于每一只股票 n 來說,定義其持倉(cāng)質(zhì)量 可以表示如下:= ,=1其中:, =1,股票 n 的質(zhì)量由持有這只股票的基金經(jīng)理的平均水平來定義,權(quán)重就是他們持有這只股票的持倉(cāng)權(quán)重。高質(zhì)量股票是指有較多業(yè)績(jī)表現(xiàn)好,具有較高投資能力的基金經(jīng)理所持
8、有的股票。因此,對(duì)于高質(zhì)量股票的持倉(cāng)權(quán)重越大,那么基金經(jīng)理的投資能力越強(qiáng),本文的度量方法可以由下式表示: = , =1總而言之,本文用于度量基金經(jīng)理投資能力的方式是通過計(jì)算其持倉(cāng)中所有股票質(zhì)量的加權(quán)平均值來表征,而其中每一只股票的貢獻(xiàn),取決于該基金經(jīng)理的持倉(cāng)權(quán)重。為構(gòu)建本文度量基金經(jīng)理投資能力的方法,本文使用經(jīng)過 OLS 進(jìn)行回歸之后的來代替上式中的: = , =1其中:= ,=1關(guān)于使用持倉(cāng)變化計(jì)算出來的指標(biāo)將于下一節(jié)進(jìn)行介紹,本文將于第三節(jié)進(jìn)行因子對(duì)于基金收益率預(yù)測(cè)能力的測(cè)試。基于持倉(cāng)變化的度量方式上一節(jié)中,本文假設(shè)如果基金經(jīng)理具有相似的持倉(cāng),那么將假設(shè)他們擁有相似的投資決策,而沒有考慮他
9、們的交易情況。在這一節(jié)中,本文假設(shè)如果基金經(jīng)理具有相似的調(diào)倉(cāng)情況,那么他們的投資決策相似。因?yàn)榻灰走€包含了交易的費(fèi)用,因此交易所蘊(yùn)含的信息將更強(qiáng)于被動(dòng)持有所含有的信息。基金經(jīng)理 m 的持倉(cāng)在 t 時(shí)刻的表現(xiàn)可以表示為:, = ,=1其中,,表示股票 n 的收益率。本文定義的基金經(jīng)理持倉(cāng)權(quán)重變化公式,可以表示如下:1 + ,1 + , = , ,1,這里表述的是經(jīng)披露持倉(cāng)區(qū)間漲跌幅調(diào)整后的權(quán)重變化。本文使用標(biāo)準(zhǔn)化后的權(quán)重變化如下:+=,+ ,=+, =, , =,+ , ,其中,+ ( )為基金經(jīng)理 m 買入(賣出)股票 n 的占比,并同時(shí)+ ( )為,買入(賣出)股票 n 的金額在基金經(jīng)理 m
10、 中的占比。對(duì)于每一只股票 n,定義其質(zhì)量如下:其中,= + + = + , + = , 其中,為前文提到的對(duì)于股票質(zhì)量進(jìn)行度量的因子。通過上面的構(gòu)造,基于基金經(jīng)理持倉(cāng)變化,在此本文修正后的基金經(jīng)理投資能力的度量指標(biāo)如下:其中, = + ,+ = + , + = , 上式表示的是基金經(jīng)理m 在近期買入股票的平均質(zhì)量與近期賣出股票的平均質(zhì)量的差值。其中,+ 為基金經(jīng)理買入高質(zhì)量股票的部分, 為基金經(jīng)理賣出低質(zhì)量股票的部分。本文的度量方法結(jié)合了上述這兩種選股能力的方面,進(jìn)行綜合考量。模擬檢驗(yàn)?zāi)M檢驗(yàn)的目的是評(píng)估本文的指標(biāo)是否可以真正捕捉到基金經(jīng)理真實(shí)的管理能力。檢驗(yàn)結(jié)果本文測(cè)試了對(duì)基金經(jīng)理表現(xiàn)不同
11、的刻畫方法對(duì)于基金經(jīng)理真實(shí)管理能力()的效果,如圖 1 所示:圖 1:指標(biāo)與真實(shí)能力秩相關(guān)性資料來源: Journal of Finance, 整理其中,每一組參數(shù)都是經(jīng)過 10000 次模擬測(cè)試的平均值。對(duì)于 T=1 這一年,無論是還是,都比傳統(tǒng)的度量方法得到的指標(biāo),相對(duì)于擁有更高的秩相關(guān) 性。舉例而言,對(duì)于 300 個(gè)基金經(jīng)理以及 30 只股票而言,以及的秩相關(guān)性分別為 0.44 以及 0.45,而只有 0.27。圖 2:指標(biāo)與傳統(tǒng)因子相關(guān)性資料來源: Journal of Finance, 整理圖 2 展示的是不同估計(jì)方法與傳統(tǒng)方法構(gòu)建指標(biāo)的相關(guān)性。當(dāng) T 小于等于 30年時(shí),以及相比于
12、傳統(tǒng)因子與基金經(jīng)理真實(shí)管理能力可以產(chǎn)生更強(qiáng)的相關(guān)性。舉例而言,當(dāng) T=10 以及 M=N=30 時(shí),以及相對(duì)于真實(shí)管理能力的相關(guān)性為 0.77,而傳統(tǒng)因子僅為 0.68。圖 3:不同方法估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)誤資料來源: Journal of Finance, 整理圖 3 展示的是不同估計(jì)方法所產(chǎn)生的的標(biāo)準(zhǔn)誤(MSEs)。標(biāo)準(zhǔn)誤計(jì)算的是基金經(jīng)理的評(píng)價(jià)指標(biāo)與真實(shí)管理能力之間差額的平方項(xiàng)。可以看出,本文構(gòu)建的指標(biāo)相比于傳統(tǒng)度量方法可以產(chǎn)生更小的標(biāo)準(zhǔn)誤。圖 4:不同度量方法與真實(shí)能力偏離度資料來源: Journal of Finance, 整理圖 4 畫出了不同刻畫方法相比于基金經(jīng)理真實(shí)管理能力的偏離度,正如我
13、們所看到的,本文所構(gòu)建的刻畫方式對(duì)于捕捉基金經(jīng)理的真實(shí)能力更具有實(shí)用性,對(duì)于具體應(yīng)用將于后面進(jìn)行說明。實(shí)證檢驗(yàn)?zāi)M回測(cè)檢驗(yàn)的結(jié)果表明本文所構(gòu)造的指標(biāo)以及相比于傳統(tǒng)指標(biāo)更能夠 準(zhǔn)確的捕捉基金經(jīng)理的真實(shí)管理能力。如果上述成立,那么以及應(yīng)該相比于傳統(tǒng)指標(biāo)更能預(yù)測(cè)基金收益率。在這一節(jié)中,將在大量樣本下,對(duì)上述這些指標(biāo)對(duì)基金未來收益率的預(yù)測(cè)能力進(jìn)行測(cè)試。數(shù)據(jù)基金收益率的數(shù)據(jù)來源于 Center for Research in Securities Prices(CRSP)。這些數(shù)據(jù)都是使用的費(fèi)后凈值,基金經(jīng)理的持倉(cāng)數(shù)據(jù)來自 SEC 數(shù)據(jù)庫(kù),其中每年公布兩次,但多數(shù)基金每個(gè)季度就會(huì)披露一次持倉(cāng)。對(duì)基金收益
14、的預(yù)測(cè)性在每個(gè)季度的開始,本文計(jì)算傳統(tǒng)指標(biāo)對(duì)于基金過去至少 12 個(gè)月的收益率進(jìn)行回歸后所產(chǎn)生的的超過無風(fēng)險(xiǎn)收益的部分,再分別計(jì)算本文所構(gòu)建的指標(biāo)以及對(duì)于基金收益率的預(yù)測(cè)性。圖 5:因子十檔分組檢驗(yàn)資料來源: Journal of Finance, 整理從圖 5 可以看出,所有三種指標(biāo)的構(gòu)建方法均可以對(duì)基金未來收益率進(jìn)行較好的預(yù)測(cè)。其中基于 Fama-French 回歸檢驗(yàn)的傳統(tǒng)指標(biāo)的十檔分組多空收益為年化 5.2%,與此同時(shí),的多空年化收益率為 7.4%以及的多空年化收益率為 4.5%。圖 6:基于過去 12 個(gè)月對(duì)第一個(gè)指標(biāo)的雙排檢驗(yàn)資料來源: Journal of Finance, 整理
15、圖 6 以及圖 7 都是對(duì)第一個(gè)指標(biāo)的雙排檢驗(yàn),目的是剔除傳統(tǒng)指標(biāo)之后,檢驗(yàn)該指標(biāo)是否還對(duì)基金未來收益率具有預(yù)測(cè)性。可以看出,在剔除傳統(tǒng)指標(biāo)之后的五檔年化多空收益率從 2.4%到 4.4%,這表明在剔除傳統(tǒng)指標(biāo)的影響之后,仍然可以提供較高的收益,其中統(tǒng)計(jì) t 值從 1.94 到 3.21。因此,具有傳統(tǒng)指標(biāo)所不包含的信息。同樣的,本文也檢驗(yàn)了傳統(tǒng)指標(biāo)在剔除之后的五檔多空年化收益率,可以看到平均而言,每年的多空年化收益不到 1%,并且不顯著。這說明傳統(tǒng)指標(biāo)所包含的信息,在中已經(jīng)包含了。圖 7:基于全部基金收益對(duì)第一個(gè)指標(biāo)的雙排檢驗(yàn)資料來源: Journal of Finance, 整理本文同樣對(duì)
16、以及傳統(tǒng)指標(biāo)也做了雙排檢驗(yàn),具體的檢驗(yàn)結(jié)果如圖 8 以及圖9 所示:圖 8:基于過去 12 個(gè)月對(duì)第二個(gè)指標(biāo)的雙排檢驗(yàn)資料來源: Journal of Finance, 整理圖 8 以及圖 9 都是對(duì)第二個(gè)指標(biāo)的雙排檢驗(yàn),目的是剔除傳統(tǒng)指標(biāo)之后,檢驗(yàn)該指標(biāo)是否還對(duì)基金未來收益率具有預(yù)測(cè)性。從結(jié)果上看,相比于第一個(gè)指標(biāo)只弱了一點(diǎn)點(diǎn)??梢钥闯觯谔蕹齻鹘y(tǒng)指標(biāo)之后的五檔年化多空收益率從 1.2%到 1.4%,這表明在剔除傳統(tǒng)指標(biāo)的影響之后,仍然可以提供較高的收益,其中統(tǒng)計(jì) t 值從 2.31 到 2.73。因此,具有傳統(tǒng)指標(biāo)所不包含的信息。同樣的,本文也檢驗(yàn)了傳統(tǒng)指標(biāo)在剔除之后的五檔多空年化收益率,可以看到平均而言,每年的多空年化收益從 1.3%到 2.1%,整體而言,其統(tǒng)計(jì) t 值呈現(xiàn)略顯著。圖 9:基于全部基金收益對(duì)第二個(gè)指標(biāo)的雙排檢驗(yàn)資料來源: Journal of Finance, 整理結(jié)論本文提出了一種新
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