基金投资行为与基金绩效相关性研究——基于风险与收益匹配视角

耿庆峰，郑小莹，徐福本

（1．4．闽江学院新华都商学院，福建福州，350121；2．海西财政与金融发展研究中心，福建福州，350121；3．漳州城市职业学院经济管理系，福建漳州，363000）

一、引言与文献综述

在资本市场发展初期，证券市场的投资主体主要是个人投资者。由于信息获取能力有限，投资决策不够理性，他们的行为带有明显的投机色彩。这在一定程度上间接影响我国证券市场的稳定性，导致证券资产价格波动，在有效引导我国金融资源配置和产业结构优化升级方面成效并不显著。与之相比，证券投资基金具有规模经济优势和长期理性投资理念，且在信息搜集和处理方面更有优势，能产生更好的价格信号，引导资源有效配置，避免资产价格在短期内过度波动，有助于稳定金融市场。

近几十年来，对基金投资行为和投资绩效的研究一直是金融学术理论的重点。最初国外关于证券投资基金的研究主要集中在基金投资绩效领域，主要以资产定价模型为理论基础。Treynor首次基于基金非系统性风险充分分散的假设条件，提出考虑基金风险的特雷诺指数。[1]Sharpe基于特雷诺指数中非系统性风险充分分散假设的不足，提出了夏普指标，将系统性和非系性统风险纳入考虑。[2]Jensen构建了基金绩效评价的回归模型—詹森指数。[3]由于现实市场存在大量异常现象，无法以单因素的资产定价模型解释，因此出现了对基金绩效评价的多因素模型，如Fama和French提出的三因素模型以及Carhart提出的四因素模型。[4,5]虽然这些多因素模型选取的市场指数代表性和综合程度很高，但与真实市场组合还存在一定的偏差。为了克服基准组合选择的偏差，无基准基金绩效评价方法应运而生，如Grinblatt和Titman根据基金之前的投资组合权重提出的组合变动法即PCM模型。[6]Charnes、Cooper、Rhodes等提出的非参数方法，即数据包络分析法（DEA）。[7]Murthi、Choi、Desai等首次将该方法用于基金的绩效评价。[8]以上这些基金绩效评价方法都是从总体的角度对基金绩效进行评价，缺少对基金绩效影响因素进行分析。学者们还基于基金选时和择股能力对基金绩效展开了研究。Treynor和Mazuy开创性地在传统的CAPM模型中增加一个衡量基金选时和择股能力的市场组合收益率二次项，建立了T-M模型。[9]此后，关于基金择时选股能力的基金绩效评价研究逐渐丰富起来，主要分为两类。一类是以T-M为基础建立起来的参数模型，如Hennkksson和Merton建立的H-M模型，[10]Change和Lewellen基于套利定价理论建立的CL模型以及Deniel、Gnnblatt、Titman、Wermers等提出的特征业绩法（DGTW）。[11,12]另一类是对资产配置能力进行研究，如Brinson、Hood、Beebower等将基金回报分为战略性资产配置决定和战术性资产配置决定两部分。[13]

随着行为金融理论的发展，学术界对证券基金的投资行为也越来越重视。De long Shleifer、Summers和Waldmann建立正负反馈交易模型，提出动量交易内涵，认为动量交易行为会带来资产价格动量。[14]Hong和Stein认为机构投资者表现为动量交易者。[15]Wermers用LSV方法证实了基金交易存在羊群行为，并且在修正LSV模型的基础上提出了组合变化衡量方法即PCM模型。[16]Sias对羊群行为进行实证检验，结果表明羊群行为程度在不同市值的股票上程度不同。[17]Menkhoffa、Schmidta和Brozynski发现无经验的基金经理倾向承担高风险而得到更高的收益。[18]

随着我国证券投资市场的发展，国内关于基金绩效和基金投资行为的研究逐渐丰富起来。关于基金投资行为和投资绩效方面的研究主要有两个研究方向。

一个研究方向是对我国基金投资行为的研究，主要分为两类。一类是对我国基金动量投资行为的研究。施东晖使用中国股市证券投资基金的投资组合季度数据对基金的动量交易行为进行实证分析，发现我国基金没有明显动量交易倾向。[19]黄静和高飞将基金分为新进入、完全退出、持仓调整三类，对国内基金绩效和投资行为进行研究，发现我国基金交易频率高，90%左右的基金采用动量投资策略，高动量的基金组收益高于低动量基金组。[20]曾德明、查琦等对基金经理不同投资行为下基金绩效表现差异进行分析，认为在我国股市系统性风险较大的情况下权衡风险与绩效，恒定混合策略值得基金经理借鉴。[21]李学峰和张茜研究发现我国绝大部分基金投资行为具有适应性[22]。张云云从动量交易行为视角，利用ITM动量测度模型对样本基金交易行为进行测度，发现基金仓位调整变化与个股滞后表现没有显著联系，而期内动量行为显著，同时建立CCK模型对样本羊群行为进行检验，利用詹森指数对基金绩效进行评价。[23]另一类是对我国基金羊群行为的研究，如伍旭川和何鹏研究发现我国开放式基金存在较强的羊群效应。[24]

另一研究方向是对我国基金绩效评价的研究。张雪莹度量了资产配置对基金收益的影响程度。[25]钱建豪应用数据包络分析法有效性评价方法对31支基金进行研究，结果表明只有12只基金DEA有效。[26]隋周奕将最大损失情况下的风险VaR作为风险修正对基金绩效进行评价，并与传统方法进行对比，证明VaR方法更为精准。[27]张金学基于GTM模型研究我国开放式证券投资基金的操作策略，采用CM指标、收益率指标和夏普指标对基金绩效进行评价，并用Spearman等级相关性检验方法分析基金的投资策略与绩效相关性。[28]廖凌研究我国证券投资基金风格漂移对基金绩效的影响。[29]张洪研究我国证券基金投资者的情绪对开放式基金绩效的影响。[30]齐岳和孙信明选取我国排名前十的基金管理公司的基金作为样本，首次应用复制基金投资策略方法，创建新的投资组合动态评价基金绩效和投资行为。[31]严武、熊航和凌爱凡从基金经理人个人特征视角对公募基金风险承担与投资绩效进行研究。[32]张雪峰通过定性比较与定量实证结合的方式，从微观和宏观两个角度对具体投资行为进行比较分析，认为各因素对基金具体投资行为变动影响是相互的。[33]

从已有文献来看，国内关于基金投资行为和投资绩效方面的研究主要还是借鉴外国已有的方法。考虑到我国证券投资基金发展的特殊性，基于风险与收益匹配角度对基金投资行为和基金绩效的研究非常有必要。这不仅可以推进证券投资基金行为与基金绩效的理论深化，还可以为国内基金投资行为提供建议。

二、相关理论

本研究主要从风险与收益匹配的视角，研究揭示基金投资行为对基金绩效的影响。

（一）基金绩效评价方法

传统的资本资产定价模型：

这表示，当市场处于有效且均衡的状态时，基金投资组合的超额收益会等于基金投资组合承担的市场风险收益。然而，现实中由于市场不均衡和交易成本等一些因素的影响，并不是所有基金投资组合的超额收益都会等于其β值乘以市场收益。为了弥补市场因素造成的基金实际的收益和风险收益产生的差异，引入Jensen在1968年提出的詹森指数：

詹森指数是本文对基金绩效进行评价的基础模型。其中，如果PIJ的数值为正，则表示基金战胜市场，获得了超出其承担的风险的收益；反之，则表示基金未能战胜市场，基金获取的收益低于正常的风险收益。

（二）量化基金投资行为的方法

确定基金绩效评价的模型后，需要研究基金投资行为对詹森指数的影响。首先，对基金投资行为进行量化分析。根据Markowitz在1952年提出的风险与收益匹配原则，在风险水平一定的情况下，一个理性的风险规避投资者会选择追求更高的收益。[34]根据资本资产定价模型，证券基金的预期收益率越高，风险就越高；预期收益率越低，风险就越低。因此，要在基金资产配置中体现风险收益匹配原则。基金经理通常会根据市场走势，主动调整投资组合的β值来应对市场风险获取收益。投资组合中β值的调整，主要是通过重新配置投资组合中的资产来实现。当预计下一期的市场会上涨，基金投资的预期收益上升时，就应当对基金内的资产份额进行重新配置，使得基金投资组合中高β值证券的持有量上升，即令βt+1＞βt；当预计下一期市场下跌，基金投资的预期收益下降时，应当提高基金投资组合中低β值证券的持有量，即令βt+1＜βt。根据这一资产配置原则，可以得出衡量基金投资行为的指标公式：

其中，It+1表示基金在t+1期配置自身资产的能力，βt+1和βt分别表示基金投资组合在t+1期和t期时的系统性风险，Rm,t+1表示市场t+1期时的收益，Rf ,t+1表示在t+1期时的无风险利率。当It+1值为正时，表示基金经理正确预测了市场的走势，合理调整了基金投资组合的β值，满足风险与收益匹配的原则。反之，当It+1值为负时，则表示基金经理判断错误，没有合理调β值，不满足风险与收益匹配的原则。基金在某一时期的投资行为可以分为两类，一类是满足风险与收益匹配原则，另一类没有满足风险与收益匹配原则。为了更好的量化这两种投资行为，引入变量I，具体表示为：

（三）含行为因素的绩效评价模型

在引入对基金绩效进行评价的指标詹森指数，完成了在风险与收益匹配原则下对基金投资行为的量化后，可得包含基金投资行为因素的基金绩效评价模型：

将其进行转换：

其中，解释变量为I，表示对基金投资行为的量化数值；被解释变量为Rp－Rf，表示基金投资组合的超额收益即基金投资绩效；β表示基金投资组合的系统性风险；Rm－Rf表示市场投资的超额收益率；C为待估参数。当回归参数C具有显著性时，基金的投资行为对基金超额收益有显著影响。如果C值为正，则表示基金满足风险与收益相匹配原则的投资行为提高了基金的超额收益，没有满足风险与收益相匹配原则的投资行为降低了基金的超额收益；如果C值为负，则表示基金满足风险与收益相匹配原则的投资行为降低了基金的超额收益，没有满足风险与收益相匹配原则的基金投资行为提高了基金的超额收益。

三、实证研究

（一）选取样本数据

检验我国基金投资行为对基金绩效的影响，涉及到的变量有基金各期的投资组合收益率、无风险收益率、市场综合指数收益率、各基金投资组合的系统性风险和基金投资行为量化后的衡量值。

选取的样本数据是我国成立2年以上的开放式股票基金，数量为30只。样本区间是从2016年1月到2017年12月。这是因为在2015年我国股市大跌之后，市场波动相对较小，更有利于研究基金投资行为对基金绩效的影响，减少因市场变动所引起的误差。为了减少由选取样本数据过少引起的风险偏差，以季度为单位，把研究区间分为8个子区间，每个子区间30份数据。

（二）变量数据的统计分析

1.基金各季度的投资组合收益率（Rp）

选取各个季度的期初累计净值和期末累计净值计算其收益率，数据来源是东方财富Choice数据。采用对数收益率形式：

其中，Pt+1是基金在t+1期的净值，Pt是基金在t期的净值。计算结果如表1所示：

表1 基金投资组合季度收益率

续表：

2.无风险收益率（Rf）

使用的数据是国债指数，数据来源是中央债券信息网。计算式如下：

计算结果如表2所示：

表2 各季度无风险收益率

3.市场收益率Rm

目前我国还没有完全统一的市场指数，学界普遍采用上证综合指数作为我国证券市场的统计指标。数据来源为同花顺网，采用对数收益率的形式，计算公式为：

其中，Pt+1和Pt分别表示在t+1期和t期的上证综合指数收盘价。计算结果如表3所示：

表3 各季度市场收益率

4.各个基金投资组合的系统性风险（βp）

在求系统性风险之前，先要求出单个证券i的系统性风险（βi）的值：

其中，σiM是证券i的收益率和市场投资组合收益率的协方差，σM2是市场投资组合收益率的方差。进一步得出基金投资组合系统性风险：

计算结果如表4所示：

表4 各季度基金投资组合系统性分险

续表：

5.基金投资行为的量化值I

先根据式（3）计算出It+1的值，再根据It+1的值和式（4）判断I的取值，其结果如表5所示：

表5 各季度基金投资行为量化值

（三）实证结果分析

对回归参数C进行回归估计，检验基金投资行为对基金绩效的影响。回归结果如表6所示：

表6 各季度回归结果

在整个考察期间内，8个季度的回归参数都是显著的，即基金的风险与收益投资行为对金绩效有显著影响。有6个季度的回归参数C是正值，说明满足风险与收益匹配原则的基金投资行为对基金绩效有正向影响。各期拟合优度大部分较低且波动比较大，这是由于除了风险与收益的投资行为外还有其他行为选择会对基金绩效产生影响，而拟合优度产生波动是由于基金的风险与收益投资行为对各个期间基金绩效的影响是不同的。

四、结论

从风险与收益相匹配的角度对我国基金投资行为和基金绩效进行的实证研究发现，基金满足风险与收益相匹配的投资行为会正面影响基金的投资绩效。风险与收益相匹配是对基金行为选择和投资管理评价时不可缺少的角度，在未来进一步的研究中需要予以重视。