經理人特性影響到了基金績效嗎？

摘要：依據可獲取的描述基金經理人特征變量的統計信息，以滬深兩市2011年746只基金作為研究樣本，通過邏輯回歸檢驗了基金績效與基金經理人特征之間的關系。與大多數研究結果不同的是，實證結論表明，年齡、學歷、其他教育背景、性別、工作年限、專業背景對基金績效均沒有顯著的影響，而基金經理管理的基金數對績效有顯著的正向影響。同時對于投資于股票市場的基金，管理人單獨決策的效率產生的收益超過團隊協作帶來的收益，從而使得基金管理的人數對績效產生了沖擊。另外，替換基金經理對基金的績效可能有負的影響。

關鍵詞：基金績效；經理人特征；市場有效性

中圖分類號：F832.5 文獻標識碼：A 文章編號：1003-3890（2013）03-0036-06

一、問題提出

隨著基金成為越來越多投資者的投資對象，基金經理人特征這一因素越來越受到人們關注。艾洪德、劉聰[1]（2008）認為，基金經理的學歷背景、行業經驗等因素都不同程度地影響到基金的投資取向和風格，并最終影響到基金收益。在這方面有不少文獻，如Israclscn[2]（1998）研究了1992至1996年間1 223只基金的特征（特別是表現好的基金），結果表明，任期在6年以上的基金經理所管理的基金具有較高的收益，且任期長的基金經理管理的基金周轉率比較低。Kon[3]（2000）的研究進一步證明經驗豐富的基金經理管理的資產短期內要比欠缺經驗的經理管理的基金業績表現好。在國內李豫湘等[4]（2006）發現，基金績效與基金經理人年齡和任期均顯著正相關。何杰、楊丹[5]（2010）通過研究認為，與基金業績相關的基金經理特征的相關變量中，基金經理平均年齡、基金經理中女性的比例對基金業績有著較明顯的正向影響。總的來說，主流文獻肯定了經理人特征與基金績效間存在相關關系。但也有一些不同意見，如趙秀娟、汪壽陽[6]（2010）的研究結果認為，基金經理從事證券業的時間長短與其管理的基金業績并沒有顯著的相關性，學歷、背景、性別等與風險控制和收益水平也沒有顯著的關系。

目前為止，國內對基金經理特性與基金業績關系的研究尚處于起步階段，已有文獻所關注的基金經理人的特征仍然是較為分散和不全面的，而且大多數研究沒有區分基金的類型，導致研究結果較為粗糙。本文則基于能夠全面描述基金經理人的特征變量，選取比較明顯且易于量化的特征來進行分析，并進一步區分基金的不同類型來研究，試圖找出它們與基金績效之間的穩定而較為精確的關系，因而對基金投資實踐具有較高參考價值。同時，本研究還有助于基金管理公司建立科學規范的基金經理業績評估體系，從而為基金公司選擇合適的管理人提供借鑒。

二、變量選擇和研究模型

（一）研究變量選取

對于基金經理人特性變量，本文綜合考察了國內資本市場經理人的資料和相關文獻，選取了任期、從業時間、管理基金數，基金經理人、性別、年齡、學歷、專業等變量來進行描述。各變量的相關描述如下：

1. 經理人任期（DAYS），用天數做單位，衡量了基金管理人管理該基金的時間長度。

2. 從業時間（WORKT）。

3. 某經理管理的基金數（NUM1）。

4. 某基金的經理人數（NUM2），其中：0表示一個，1表示兩個，2表示三個。

5. 性別（SEX）：0表示女性，1表示男性。

6. 年齡（AGE）。

7. 學歷（DEGREE）：1表示專科，2表示本科，3表示碩士，4表示博士。

8. 專業（MAJOR）：0表示專業為非經濟管理背景，1表示專業為經濟管理背景。

9. 留學情況（EDU1）：0表示沒有留學經歷，1表示有留學經歷，2表示有境外學習經歷。

10. 國外工作經歷（EXP1）：0表示沒有國外經歷；1表示有國外工作經歷，2表示有境外工作經歷。

11. 是否更換基金經理（CHANGE）：0表示沒有更換，1表示曾有更換。

另外，用表示基金收益率的Jensen指數 （j）以及基金凈值收益率_nvgrort表示回歸的因變量，其中Jansen指數的計算公式為：

j=Ri-RF-？茁（Rm-Rf）

上述公式中，Ri是基金2011年的周收益，Rf是2011年的國債周收益率，Rm=80%*深滬成分復合指數+20%*國債收益率，表示市場組合的收益。

（二）數據來源

本文數據中基金經理人特征數據來自萬德數據庫基金經理人特征數據（截至2011年12月），收益率數據來自銳思基金數據庫中2011年周度收益數據，在合并之后共得到1 210個可用樣本，進一步剔除掉數據缺失嚴重的86家公司，并且對某些表現突出的明星基金經理樣本進行了必要的剔除，最終共選取了1 118只基金數據作為樣本。

（三）樣本的描述性統計特征與樣本系數分析

1. 對上述自變量的統計特征進行描述，結果如表1：

從表1可看出，學歷的虛擬變量DEGREE均值是3，說明大部分基金經理的學歷程度較高，碩士以上學歷占了大多數。此外基金經理的專業虛擬變量的均值是0.9，這說明有90%的基金經理具有經管專業的教育背景。由于樣本中專業變量相對集中，因此在回歸中有可能帶來不顯著性。另外，從留學變量（EDU1）和國外工作經驗變量（EXP1）來看，留學國外以及有國外工作經理的基金經理比重較少，說明在國內基金市場中主要還是以本土人才為主，這可能會使得相關的特征變量難以作為比較收益差距的依據。

至于當前任職時間變量（DAYS）和從業時間變量（WORKT），可用其統計特征圖（如圖1和圖2）進行分析。從圖1和圖2可以看出，當前基金經理任職時間分布近似于正態分布，峰度稍偏右，而從業時間分布的峰度都偏左，在均值左邊的分布要相對集中，而在均值右邊則非常分散。這個特征與基金行業的發展有一定的同步性：在最近三年內，基金的迅猛增加使得對基金經理的需求也快速提升。當然，這兩個變量在分布上也具有一定的變異性，能夠對基金經理進行較好的區分，因此不失為一種好的特征變量。

另外，從表1中可以看到大多數的基金經理同時管理了兩只或以上的基金，這一現象既可能與國內優秀的基金人才比較稀缺，導致了基金經理的身兼多職有關，也有可能與基金經理的“明星效應”有關。同時基金經理管理多只基金也可能帶來規模效應。表1數據還顯示，大多數基金是由一個經理人管理的，這說明國內的基金經理更傾向于單獨決策而非團體的一致協作。

同時在表1中可以看出，AGE變量的缺失值較多，因此在之后的模型改進中，將刪除該變量。

再對自變量相關性進行分析，結果見表2：

表2中數據顯著性水平為0.05，若為*則表示顯著性水平為0.01。

從表2可知，數據中存在著一定的多重共線性，這在虛擬變量中表現比較明顯，而在可能出現共線性的年齡、從業時間、當前任職時間等變量之間卻沒有發現有明顯的相關性，因此看來過多的虛擬變量可能會帶來多重共線性的問題，使得回歸結果不夠理想。

需要特別指出的是，基金經理當前基金任職時間（DAYS）與從業時間（WORKT）之間存在明顯的相關性，因此在回歸中需要警惕。不僅如此，從業時間與基金經理管理的基金數（NUM2）也存在明顯的相關關系，這一點可以解釋為從業時間越長，基金經理就越有可能被更多的基金公司聘用。同時表2中可以看到從業時間變量與年齡變量、基金經理更換變量之間也存在一定的相關性，可以預期這幾個特征變量對基金經理的績效可能會有比較重要的影響，但是由于共線性的存在，使得回歸會出現不可預期的結果，解決的變法或許是在回歸中忽略從業時間變量（WORKT）。

另外國外留學經歷變量（EDU1）與國外工作變量（EXP1）之間也存在較強的相關性，這個比較容易理解，因此在研究中有必要通過顯著性程度和共線性（計算容許度）對這兩個變量進行取舍。

2. 對因變量特征進行描述，結果見表3：

從表3中可以看出，基金超額收益率指數J的均值為正，再對J進行零均值檢驗，結果見表4：

表4說明基金在剔除風險后確實存在正的超額收益，這一超額收益既可能是由于基金經理的操作所帶來的，也有可能是由于市場的非有效性和信息不對稱所致。

三、模型回歸與結果分析

由于得到的Jansen指數值太小，為了測度方便，本文對Jansen指數放大100倍進行處理，并且對一些數值較大的變量如DAYS、AGE進行了對數化處理。

根據第二部分的模型進行回歸，基金績效與經理人特征的多元線性回歸結果如表5：

1. 回歸結果1為根據方程（1）對數據進行回歸得到的結果，此回歸中還未添加是否更換基金經理（CHANGE）變量，同時由于部分數據缺失的原因，有效的樣本為322個。回歸結果顯示：所有的解釋變量中NUM1、NUM2，SEX、DAYS系數是顯著的。

2. 回歸結果2是對篩選出來的投資風格為股票型的基金數據進行方程（2）回歸得到的結果，此時的有效樣本為148個，結果同樣顯示NUM1、NUM2，SEX系數是顯著的。

3. 回歸結果3是在對總樣本進行方程（3）回歸得到的結果，回歸中添加了基金存續期間是否更換基金經理（CHANGE）這一變量。回歸結果顯示NUM1、NUM2，SEX與CHANGE的系數是顯著的。

回歸4、5、6中用凈值增長率來替換詹森指數進行回歸，得到的結果顯示，替換之后的變量系數的顯著性與用詹森指數回歸的結果差別較大。在回歸1、2、3中，任職時間（DAYS）和從業經歷（WORKT）表現基本不顯著，而它們的系數在回歸4、6中都是顯著的，且DAYS的系數為負，WORKT的系數為正，這說明對于樣本總體，當前基金的任期對未經過風險調整的基金績效存在負的影響，而從業時間對未經風險調整的基金績效存在正的影響，但是投資風格為股票類的基金卻沒有顯示出這樣的影響。

前三個回歸結果顯示，基金經理管理的基金數（NUM1）、基金的共同任職基金數（NUM2）與性別（SEX）的系數均顯著，且NUM1的系數為正，NUM2的系數為負，SEX的系數也為負，這說明基金經理管理的基金數對經過風險調整的基金績效具有正的影響，而共同任職的基金經理數對經過風險調整的基金績效具有負的影響，同時女性基金經理管理的基金的表現要更好。但是在回歸4、5、6中可以看到，只有NUM1的系數與前面回歸的結果一致，而性別變量則沒有顯示出顯著性。總的來看，所選取的基金樣本顯示，基金經理決策獨立性的好處要比團隊協作帶來的好處更多，而基金經理管理的基金越多，收益也更好。這可能是由于存在某種“強者現象”，即好的基金經理能夠得到更多信息，同時由于本身操作具有優勢，從而使得其管理的基金更多，也會帶來更好的收益。至于性別，可能是由于女性基金經理的數量較少，從而使得她們在平均水平上比男性基金經理表現得更加優秀，從而能夠取得相對較好的業績。

上述回歸中，經調整R2都較小，說明選取的基金經理特征對基金績效具有一定的解釋能力，但是效果并不好，這或許是由于多重共線性所帶來的后果。總的來看，對樣本總體進行的回歸結果還不夠理想，因此，本文根據基金的類型（共五種類型）進行分組，并分別進行了回歸，回歸的結果如表6所示。

（1）回歸7、12是對分類為混合型基金包括平衡混合型、偏債混合型、偏股混合型基金的回歸。

（2）回歸8、13是對分類為混合債券型基金包括混合債券型一級基金和混合債券型二級基金的回歸。

（3）回歸9、14是對指數型基金包括被動指數型和增強指數型基金的回歸。

（4）回歸10、15是對普通股票型基金的回歸。

（5）回歸11、16是對其他類型基金的回歸，這類基金包括封閉式基金和QDII類型基金。

從表6中可以看出對于混合型基金和其他類型的基金，所有的解釋變量都不顯著，但是其他三種分類的回歸都有顯著的回歸系數。在對混合債券型基金的回歸中，性別變量（sex）在0.01的顯著性水平上顯著，且回歸系數為負，這說明對于混合債券型基金，女性基金經理的表現要比男性基金經理人好，但是這個結論在其他回歸中都沒有得到相應的支持。另外，基金經理更換變量（CHANGE）在0.05的顯著水平上顯著，且系數為正，說明更換基金經理的混合債券型基金比一年內沒有更換過基金經理的混合債券基金表現要好，這個結論在回歸9中得到了支持，但在回歸10中卻得出了相反的結論，這說明基金經理的更換對于不同類型的基金可能會帶來不同的影響；此外，基金經理從業時間（WORKT）在0.01的顯著水平上顯著，且系數為正，這說明對于混合債券型基金，基金經理的從業時間對基金績效具有正的影響，這個結論在回歸9中也得到了支持。在回歸9中還可以看到，除常數項和基金經理人變動變量外，從業時間變量（WORKT）、專業背景（MAJOR）、留學經歷（EDU1）、國外工作經歷（EXP1）也都是顯著的，且系數均為正，說明對于指數型基金，從業時間越長、具有經管專業背景、有國外留學/工作經歷的基金經理所管理的基金能夠獲得更好的收益。

相對于未分組的回歸結果，研究發現較之前的NUM1，即基金經理管理的基金數這一變量變得不顯著了，這或許是同一個基金經理管理的不同類型的基金因為分組被分散化了，從而使得這種所管理的基金之間產生的協同效應消失了。通過前后對比，可以更加確信同一基金經理管理的基金之間確實存在利好的協同效應，從而使基金獲得一個更好的收益。

由于AGE變量的缺失值較多，在接下來的修正回歸中，將剔除掉該變量。結果見表7。

在表7中，回歸17是使用Jansen指數對基金經理人特征變量做的多元線性回歸，回歸18是使用凈值增長率對基金經理人特征變量做的多元線性回歸。在回歸結果中可以看到，不論是使用Jansen指數還是_nvgrort變量，從業時間WORKT的系數都是顯著的，并且為負，這說明從業時間對基金的績效存在負的影響，可能的原因是從業時間越長的基金經理的經驗積累帶來的好處輸給了剛從業的基金經理具有的旺盛精力和掌握的更進步的操作技術所產生的收益，而回歸18中WORKT的絕對值相對更大的系數說明這種差距對于未經風險調整的凈值增長率更加明顯。在這兩個回歸中，其他幾個顯著的變量，如性別、管理的基金數、基金經理變更變量的系數都與之前的回歸結果一致，這更加印證之前結果的可靠性。唯一不同的是在回歸18中國外工作經歷變量（EXP1）的系數是顯著的，且為負，而回歸17中該系數雖然不顯著，但也為負。這個變量的系數目前存在較大的不確定性，在樣本總體回歸中它的系數都為負，但在分組回歸中卻沒有得到一致的結果，整體來說其影響是負的。

總的來看，使用基金凈值收益率來衡量基金績效得到的結果基本上與使用詹森指數相同，而且由于凈值收益率未經風險調整，回歸得到的結果變得更加顯著。

四、總結

本文研究顯示，基金經理人的特性與基金績效之間呈現出較為復雜的關系。

在未按基金類型分類的回歸中，只有NUM1系數是顯著的且為正，說明某只基金的經理管理的基金數越多對基金的收益就愈有正的影響，可能的原因是基金經理的管理和精力投入并不是基金績效的最重要的影響因素，一個基金經理的資源越多、信息越靈敏，那么他管理的基金的收益越高，這樣就會有更多的基金聘任他為經理，從而形成這種謬誤關系。這也從另一方面反映了國內的證券市場還不夠發達，還不是強有效市場。而NUM2的系數為負，且大部分顯著，說明對于投資于股票市場的基金，管理人單獨決策的便利帶來的收益比團隊協作帶來的收益更大，從而使得共同管理的基金經理數對績效有負的影響。另外，反映基金經理替代的變量CHANGE的系數為負，且均為顯著，這個可能是因為替換基金經理對績效會產生不利的影響，也有可能是因為績效不理想導致基金經理的替換，具體因果關系有待進一步研究。

而分組之后情況有所不同。分組回歸的結果說明，對于某些類型的基金，可以看到從業時間、教育及工作背景變量、基金經理變更變量都具有不同程度的解釋能力，表明國內基金市場在某種程度上存在基金績效與基金經理人特征之間的關聯關系，但是由于在市場結構、基金管理操作以及投資目標和標的上都存在差異性，使得不同的市場表現不盡相同，因此無法得出對于基金經理特征與績效之間具有普適意義的結論。但是值得慶幸的是，對于某些類型的基金我們或許能夠得到具有投資參考價值的模型和結論，從而可通過基金經理人特征分析對基金績效做出合理的預期。

在修正的回歸中，回歸結果顯示從業時間WORKT變量一致為負且顯著，表明從業時間越長的基金經理所具有的經驗積累未必能夠對績效產生正面效果，行業經驗在基金業中的作用可能不像其他行業那樣大。而基金經理管理的基金數變量一致為正，對績效有顯著的正面影響，原因是有可能基金經理管理的基金之間存在某種協同效應或者說規模效應。同時對于投資于股票市場的基金，管理人的單獨決策的便利帶來的收益比團隊協作帶來的收益要大，從而使得參與共同管理的基金經理數對績效有負的影響，而替換基金經理對基金的績效可能有負的影響。對于其他變量，如學歷、性別、當前基金任職時間、專業背景等對基金績效都沒有顯著的影響。

另外值得指出的是，在所有的回歸中結果都一樣的只有NUM1這個變量，其系數均為正且大部分顯著，反映出基金投資中存在“強者”的現象，即能力強的經理具有操作優勢，基金收益好，會引發更多基金發出聘任邀請，從而使得其管理的基金更多，從而出現“強者越強”的現象。

因此，總的來說，年齡、學歷、其他教育背景、性別、工作年限、專業背景對基金績效沒有顯著的影響，只有基金經理管理的基金數對績效有顯著的正面影響，而對于投資于股票市場的基金，進行共同管理的基金經理數對績效有負面影響。

最后需要指出，樣本中某些變量的高度集中分布可能導致了結果的不顯著性，雖然在之后進行的分組回歸中對這個問題進行了某種程度上的修正，但是分組后的小樣本特性將使得回歸結果的可靠性降低，因此在改進的研究中可以嘗試通過改變樣本容量來解決這些問題。另外，國內關于基金評級的研究處在發展階段，還遠遠不夠成熟，許多基金經理相關的特征信息并沒有披露出來，這也給研究帶來的一定的困難，需要在以后的工作中進行改進。

參考文獻

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[6]趙秀娟，汪壽陽.基金經理在多大程度上影響了基金業績？——業績與個人特征的實證檢驗[J].管理評論，2010，（3）：3-12.

責任編輯、校對：關 華