中國開放式基金的行業配置與業績相關性研究

邢欣羿 孫謙

摘要：文章使用十年的開放式股票基金的數據，探討了行業配置與基金業績表現之間的關系。在Kacperczyk（2005）年提出的行業集中度的指標ICI基礎上，進行量綱方面的修正，得到新的指標。文章采用與Kacperczyk相同的實證方法，比較三個指標的結果，發現新指標ICR、ASR具有較好的穩健性。同時研究的結果表明，中國開放式股票基金的業績與行業集中度、行業積極配置有正向關系。

關鍵詞：行業集中程度;行業積極配置;基金業績c

一、 引言

自《證券投資基金管理暫行辦法》實施以來，基金業的規模不斷壯大，市場競爭環境不斷優化，創新能力日益增強，投資風格業趨于多樣化，其績效表現成為學術界重點關注的話題之一。

傳統的投資組合理論認為，在進行資產配置的時候，更為廣泛和多樣性的投資于不同行業可以降低風險。但對于一只積極管理的基金來說，投資時進行的行業配置往往也是十分重要的。特別是在我國的資本市場，經常會出現行業或板塊內的股票“普漲普跌”的現象。基金經理選擇行業時，當他們確信某一行業更具有價值時，就會多投資于這個行業，這種確信或者來源于他們對此行業的了解，或者來源于其內部消息，也或者來源于他們的個人偏好。那么對于這類經理人，他們在進行投資時就會更關注于某個或者某些行業。所以在研究積極管理型基金的業績時，就可能會觀察到基金業績與行業集中程度之間的相關性。

本文的研究具有現實意義。首先，我國的基金行業較歐美依然落后，與之相配套的理論研究也較為薄弱，本文通過分析行業配置在基金業績表現中的作用，有助于豐富和完善資產配置理論和推動我國證券投資學科的建設。其次，本文也考察了基金經理在配置資金方面的績效，有利于其對自身投資行為進行分析和反思，而對于基金認購者，有益于投資者根據行業配置比率來選擇優秀的基金，從而得到更高的投資回報。最后，本文在研究中國開放式基金的行業積極配置程度與業績之間的關系時，將KSZ提出的ICI指標加以修改，提出新的指標，有助于后續相關研究的進行，具有一定的創新性。

二、 文獻綜述

行業集中度是否會提升基金的業績呢？關于這個話題的研究還很少，Kacperczyk，Sialm和Zheng在2005年發表在JF上的一篇文章中提出了與Herfindahl 指標很相似的，衡量基金的投資組合行業集中度的指標ICI：

ICI=？撞（wj-wj）2，其中wj和wj分別是基金和基準組合在第j個行業上的權重。這個指標將基準組合權重的隨時間的變化考慮進來。Kacperczyk等在文章中用實證的方法證明了美國基金行業集中度越高，其業績越好。ICI指標相較于Herfindahl 指標，能夠更好的體現不同基金與基準組合的行業集中程度之間差別，因為在基準組合的ICI為零。Cremers和Petajisto（2006）為了度量基金的積極管理能力，提出了一個積極比例（Active Share，AS）的指標：

AS=■■|wfund，i-windex，i|，其中wfund，i和windex，i分別表示基金和基準組合在第i個行業上的權重。AS指標相對ICI有更為直接的經濟含義。CP運用AS指標，發現具有高積極比例的基金業績表現優于具有低積極比例的基金。這與KSZ的結論基本相同，在美國基金行業，積極經理在行業配置上越積極，行業集中程度越高，基金的業績表現越好。

在中國基金業績研究中，關于投資集中度的文章還很少見，孔東民等用與Kacperczyk相同的方法檢驗了中國的開放式股票基金，發現基金投資組合的行業集中度與基金業績之間存在顯著的負向關系，這說明行業集中度更高的基金業績落后于那些實行分散化投資的基金。牛志東在2006年的碩士畢業論文里運用AS方法和基準調整后收益評價基金業績的方法，發現在基金的行業水平積極比例和業績表現之間雖然回歸系數為正，但不顯著。另一方面，韓燕等通過提出一個新的判斷基金分析能力的指標，發現行業越集中的基金能力越強。魏建國和程娟考察了2007年～2013年的開放性股票基金數據，論證了在一定范圍內，基金業績與行業配置集中程度存在正向相關性。由此可見，國內對于集中投資于幾個行業是否能夠帶來更好的基金績效，并沒有統一的結論。

以往的研究中，不僅存在著樣本基金數量少、實證時間短等問題之外，更重要的是ICI，AS兩個指標本身存在著一些問題——忽略了量綱對于指標數值的影響。例如對于一個行業i而言，當期基金的持有比例為2‰，同時行業在整個市場中的比例為1‰，基金的行業持有比例是基準比例的兩倍，但是當使用原有的指數時，特別是在使用ICI指數時，這一變化在計算比例時被極大地縮小了。針對這一問題，本文采用比值方法計算行業集中度，去除量綱對于指標的影響。

ICR=？撞（■）2

這個比值保留了ICI指數的優點，解決了量綱存在的問題。當權重比例大于1時，代表基金相較于基準組合更加集中于這個行業，相反，則代表基金相較于基準組合配置與這個行業的權重低。

另外，為了更好的反應基金經理在行業上積極配置的程度，本文沿用Cremers和Petajisto（2006）的AS比例，并在此基礎上進行量綱方面的修正。提出新的度量指標：

ASR=？撞■-1

三、 數據來源

本文的研究樣本為2001年～2011年滬深兩市所有股票型開放基金，所有數據來源于國泰君安數據庫。按照證監會一級行業的劃分標準將股票劃分為22個行業，其中制造業進行二級行業分類。基準組合采用的是除去ST股票之外的所有A股。

考察Kacperczyk所使用的行業集中度（ICI）與本文重新定義的行業集中比例（ICR）、行業積極配置指標（ASR）兩個個衡量指標的相關性，發現重新定義的兩個指標都與ICI有著顯著的相關性。但是相關系數并沒有接近于1，這說明新指標與ICI并不能相互等價。

四、 實證研究方法及結果

本文實證檢驗部分分為三步：

第一，運用Kacperczyk的思路，將所有樣本基金分別按照ICI，ICR和ASR三個指標按從小到大依次分為10 個組合。然后再分別用Carhart的四因子模型每十組基金數據進行回歸，模型如下：

Ri，t-RF，t=？琢i+？茁i，M（RM，t-RF，t）+？茁i，SMBSMBt+？茁i，HMLHMLt+？茁i，MOMMOMt+ei，t

將回歸所得α系數在10個不同組中比較，算得其spearman系數。進而說明是否基金具有越高的指標，就會在業績表現上出現越高的α系數。

將樣本基金在每個季度按照ICI，ICR，ASR指標從小到達分別劃分為10個組合后，每個組合的四因素模型的超額回報率如表1。

表1中按三個指標分成的10個組合，α系數均為顯著，且均為負數，這說明我國開放式股票基金并沒有能夠得到高于市場回報的超額回報率。值得注意的是，ICR系數的Spearman相關系數顯著，且為三個指標中最大的，表明ICR高的基金，α系數也會相對較高。而ASR排序方式所得到的spearman系數雖然不顯著，但是在組合排序中，可以在局部看到α系數依次遞增的現象，并且配置積極度最高與最低的組合α系數的差異是顯著的。其中最后四列，分別表示在排序中前50%與后50%，前20%與后20%，前10%與后10%的基金之間的差異。在ICR于ASR的排序中，這三個差異幾乎都是顯著大于零的，這進一步說明行業集中度高的基金的業績表現越好，相反，行業集中度低，業績表現越差。另一方面，也說明了本文引用兩個指標能夠很好的體現行業配置的集中度與積極度。

第二，用DGTW的方法計算CS 和CT，這是一種采用基于股票的特征匹配方法對基金業績進行分解的研究方法。其中CS表示擇股能力，CT表示擇時能力。

CS=？撞wj，t-1[Rj，t-BRt（j，t-1）]，CT=？撞[wj，t-1BRt（j，t-1）-wj，t-5BRt（j，t-5）]

其中BR表示先后用公司規模、賬面與市值比、動量因素分成125（5*5*5）個基準組合的回報率。

依然采用第一步的分組方法，比較不同組別間的擇股能力與擇時能力，并算得Spearman系數，考查具有高的行業配置集中度或者積極度指標是否能夠表現出較強的擇股與擇時能力。

表2為10個組合在特征指數衡量方法下表現情況。表2中10個投資組合中的隨著行業配置集中度的提高，擇股能力（CS）表現出一定的單調上升的趨勢。其中最為明顯的是ICR排序下的10個投資組合，其相應的Spearman相關系數約為0.84，且在1%的顯著水平下，顯著大于0。另外，雖然各投資組合的擇時能力（CT）多數不顯著，但是基金按ICR排序的前50%與后50%、前20%與后20%、前10%與后10%之間的差異卻在10%的顯著水平下大于0的，這說明行業配置的集中程度對于基金擇時能力有影響，但并不明顯。同時，從表2的結果表明行業配置最為集中的投資組合并沒有具有最大的CS，而是集中度相對較大的Decile8和Decile7所變現出最強的擇時能力。最后，從表2中，不難看出按照本文提出的ICR排序所得的投資組合的業績分解結果，相較于Kacperczyk的ICI所得結果能表現出更好的單調性，這進一步說明修正ICI后所得到的ICR能較好的體現基金的行業配置集中度。

第三，為了進一步驗證前文所得到的結果，采用回歸的方法來進行穩健性檢驗，并進一步說明基金回報率對于行業集中度的敏感度。

首先用前36個月的數據，得到四因子模型的？茁系數，運用得到的系數來通過四因子模型對基金的毛回報率進行調整，得到PERF。最后通過多元回歸的方法分別檢驗三種指數對基金業績的影響。回歸方程如下（帶有年份的啞變量）：

PERFi，t=？茁0+？茁1×？籽i，t-1+？茁2×EXPi，t-1+？茁3×TUi，t-1++？茁4×LAGEi，t-1+？茁5×LTNAi，t-1+？茁6×NMGi，t-1+？著i，t

其中EXP為管理費與托管費用之和;TU為轉手率;LAGE是對基金年齡求對數;LTNA是對基金凈資產求對數;NMG是新進入資金的增長率。i，t代表第i只基金在t時刻，？籽代表不同的指標（ICI，ICR，ASR），其中ICR和ASR指標取對數代入回歸方程。PERF是基金的回報率。如果ρ指數的系數顯著大于零，則可以證明本文的觀點。另外，本文還將CS、CT作為回歸因變量。 回歸采用的是面板修正標準誤的方法（Panel-corrected standard errors）。統計軟件為stata。

表3顯示的回歸結果中，可以看到ICI的回歸系數為負數，不顯著，這說明Kacperczyk所提出的ICI指數并沒有很好的解釋基金的業績回報，而且與研究的預期結果——基金回報率與行業集中度是正相關——是相反的，同時本文提出的新的指數ICR與ASR的回歸系數均為正數，且ASR的回歸系數顯著大于零，這說明高的行業配置集中度與行業配置積極度有助于基金取得更好的業績。為了進一步說明ICR與ASR對業績的影響，本文將基金業績表現劃分為擇股能力（CS）與擇時能力（CT）來考慮，沿用GDTW的方法，計算基金每個季度的CS，然后用與上文相同的自變量進行回歸，得到的結果如表3。

以代表擇股能力的CS為回歸變量后的回歸結果，表明LICR與LASR的回歸系數都顯著為正。但是ICI的系數依然為負數。表3的結果支持了研究預期的結果，行業集中度和積極程度與基金擇股能力成正比。行業配置的集中度每增加一個單位，可以使CS提高38個基本點。當行業配置的積極程度增加一個單位時，CS可以提高89個基本點。

五、 研究結論與局限

本文討論了行業集中度、行業配置積極度對我國開放式股票基金業績的影響及其之間的相互聯系。在研究中，引入了修正了量綱后產生的新指數ICR和ASR。分別運用按照指標分組考查基金業績和面板數據回歸的方法，實證研究的結果均表明新指標與基金業績之間存在正相關性。但ICI指標并沒有顯示出與基金表現較為顯著的相關性，甚至在回歸實證部分顯示出了負相關系。

總體而言，行業集中度對于基金業績存在著正向的影響，這與孔東民等2010年用中國的數據重復Kacperczyk的研究方法所得到的結果不同，他們提出行業集中度與基金業績存在負向影響，這與我們用ICI對基金季度回報率進行回歸所得結果是相似的，這進一步說明Kacperczyk所提出ICI指數在與衡量行業集中度方面的缺陷造成了行業集中度在中美基金表現影響的方向的差異。在ICR與ASR相關的實證結果中，都得到了相似的結論，即二者均與基金業績表現存在正相關性，并且行業集中度、配置積極度的提高有助于基金的擇股能力。由實證結果的一致性可見，ICR和ASR在表示行業集中度、積極程度上具有穩健性。但是，這兩個指標也具有一定的局限性，相較于ICI與AS，ICR與ASR無法從經濟意義上解釋，它們只能作為衡量行業集中度的指標。

參考文獻：

1. 孔東民，李捷瑜，邢精平，彭晴.投資組合的行業集中度與基金業績研究.經濟與金融，2010，（4）：17-25.

2. 仇永德.開放式股票型基金績效與股票配置集中度關系研究.會計之友（下旬刊），2010，（3）：83-85.

3. 韓燕，李平，崔鑫.哪些基金有超群的分析能力？.管理世界，2011，（2）：27-39.

4. 魏建國，程娟.行業投資集中度對基金業績影響的實證分析——以開放式股票型為例.武漢金融，2014，（5）：27-30.

作者簡介：孫謙（1956-），男，漢族，上海市人，復旦大學管理學院財務金融系主任、教授、博士生導師，研究方向為公司財務和國際金融;邢欣羿（1987-），女，漢族，黑龍江省密山市人，復旦大學管理學院博士生，研究方向為財務管理。

收稿日期：2014-11-12。