許瓊

摘 要：本文旨在研究開放式股票型基金管理者情緒對基金業(yè)績的影響。理論和實證均得到，基金管理者是市場的噪音交易者且非理性。為克服基金管理者情緒與基金業(yè)績可能存在的互為因果關(guān)系，實證引入“氣溫指數(shù)”作為工具變量排除了內(nèi)生性。

關(guān)鍵詞：基金管理者情緒;基金業(yè)績;氣溫指數(shù)

一、引言

盡管近些年，A股逐步在去“散戶化”。但是根據(jù)最新的數(shù)據(jù)顯示，當(dāng)前中國散戶交易總額占市場總成交額仍高到80%左右，在投資者人數(shù)上，中國股市散戶占比甚至高達99.77%。從市場投資者結(jié)構(gòu)來看，“散戶”向投資基金轉(zhuǎn)移已是大勢所趨，主要原因是“散戶”專業(yè)化能力差，投資虧損面大;“散戶”資金規(guī)模小而難以實現(xiàn)投資組合，風(fēng)險難以分散。近年來去“散戶化”的市場特征比較明顯，但“散戶”在如何選擇基金經(jīng)理人時往往會存在誤區(qū)。盡管基金管理者相比散戶在投資經(jīng)驗上更為豐富、更專業(yè)，但是基金管理者同樣會存在非理性。基金管理者的非理性行為會導(dǎo)致基金投資者出現(xiàn)大幅虧損。對于中小投資者來說，如何在眾多的基金管理者中挑選出理性的基金經(jīng)理對于自我保護和實現(xiàn)財富增值至關(guān)重要。基金管理者的個體異質(zhì)性，比如性別、學(xué)歷以任職經(jīng)歷等諸多因素都可能會影響基金管理者的情緒，導(dǎo)致出現(xiàn)非理性，影響基金業(yè)績。因此，基金管理者哪些特征會影響基金管理者的情緒，對投資者來說至關(guān)重要。投資者可以以此為依據(jù)識別市場噪音、識別出相對理性的基金管理者，做出使自身利益最大化的投資選擇。

二、文獻綜述

（一）基金管理者情緒對基金業(yè)績的影響

投資者根據(jù)自己主觀的信念而不是客觀的信息做出投資決策，導(dǎo)致股票價格偏離其價值（Polk和Sapienza，2008;Du和Yi，2010）?；鸸芾碚咦鳛闄C構(gòu)投資者的代表，往往被認為是市場理性投資者的代表（Peress和Schmidt，2020;吳悠悠，2017）。但是這僅僅是相對個人投資者而言。越來越多的學(xué)者開始認為，機構(gòu)投資者自身也是非理性的（劉維奇和劉新新，2014）。即便如此，在后市的預(yù)測中，機構(gòu)投資者也是非理性的（孔令飛和劉軼，2016）。

基金管理者情緒對基金業(yè)績產(chǎn)生怎樣的影響？刁孝華（2009）從理論分析得出，基金管理者的業(yè)績受情緒變化的影響較大，非理性基金管理者的噪聲交易風(fēng)險會給委托人帶來損失，但是具有樂觀傾向并且情緒較穩(wěn)定的基金管理者有利于基金業(yè)績的增長。孫巖等（2018）的研究卻得到了相反的結(jié)論，即當(dāng)管理者情緒偏向樂觀時，他們往往更加自信，反而導(dǎo)致做出錯誤的決策，進而對基金業(yè)績產(chǎn)生了負面影響?？芍?，基金管理者的情緒對基金業(yè)績的影響目前還沒有形成統(tǒng)一結(jié)論。本文將對基金管理者情緒是否對基金業(yè)績產(chǎn)生影響加以理論和實證分析。

（二）變量界定與內(nèi)生性問題處理

在研究基金管理者情緒和基金業(yè)績波動性之間的關(guān)系時，二者可能存在雙向因果的內(nèi)生性問題。一方面，基金管理者情緒會影響其投資行為進而影響基金業(yè)績的短期波動，另一方面，管理者情緒也會反過來受基金業(yè)績的影響。Howarth和Hoffman（1984）和Johnson et al.（2000）對天氣與人的情緒進行研究發(fā)現(xiàn)，天氣會影響投資者情緒。其中，氣溫衡量天氣的重要指標。Melanie和Jason（2005）發(fā)現(xiàn)，在中國氣溫高低會影響中國投資者的情緒變化。陸靜（2011）實證發(fā)現(xiàn)，氣溫通過影響市場換手率和波動率等進而影響投資者情緒。 為了解決內(nèi)生性問題，本文借鑒以上文獻選擇完全外生的氣溫指數(shù)來作為基金管理者情緒的工具變量，一方面氣溫指數(shù)與基金管理者情緒存在著相關(guān)關(guān)系，滿足相關(guān)性條件，另一方面氣溫指數(shù)也滿足外生性的條件。

三、理論分析與研究假設(shè)

依據(jù)De et al.?（1991）的DSSW資產(chǎn)定價模型，假設(shè)市場上有兩類投資者：一種為理性投資者，其所占比例為，另一種是噪聲交易者，所占比例為。具有情緒的噪音交易者又分為基金管理者和其他投資者，其中基金管理者情緒為，其他投資者的情緒為，市場整體情緒為。在噪音交易者中，基金管理者所占比例為，其他投資者所占比例為。因此市場上整體噪音投資者的情緒為：

由式（11）可知，在一般情況下，基金管理者的情緒與風(fēng)險資產(chǎn)的收益呈負相關(guān)。

對于開放式股票型基金管理者人所管理的資產(chǎn)組合可以看成一攬子的風(fēng)險資產(chǎn)的組合，則基金管理者管理的資產(chǎn)組合的收益可以表示為單個風(fēng)險資產(chǎn)的線性疊加，因此基金管理者旗下資產(chǎn)組合的收益為：

由于滿足線性可加性，則上式對求偏導(dǎo)，仍然滿足?；鸸芾碚叩那榫w與基金業(yè)績呈負相關(guān)關(guān)系，由此提出假設(shè)。

H1： 基金管理者作為噪音交易者，其投資情緒與基金業(yè)績是負相關(guān)的。

四、研究設(shè)計

（一）變量定義

近幾年中國學(xué)者主要采用基金倉位作為機構(gòu)投資者情緒的代表（張宗新和王海亮，2013;肖欣榮和徐俐麗，2015;吳悠悠，2017）。由于實證數(shù)據(jù)選用的是日頻數(shù)據(jù)，短期基金持倉變動較小，因此本文在此基礎(chǔ)上適當(dāng)做調(diào)整，采用基金持倉的一階差分值作為基金管理者情緒的代理變量，并作為本文的核心解釋變量?；鸪謧}的一階差分值上升表明基金投資者情緒更樂觀，當(dāng)基金持倉的一階差分值下降則表明基金投資者更悲觀。1對于開放式股票型基金來說，最能描述基金業(yè)績的是基金的凈值。同樣由于在短期內(nèi)市場波動和基金持倉變動都有限，使得基金凈值的幅度變動也有限，因此也采用基金日凈值的一階差分，作為基金當(dāng)日業(yè)績好壞的考量，并作為模型的被解釋變量?？刂谱兞糠矫?，本文選用基金規(guī)模、管理者的選時能力、選股能力作為控制變量。工具變量方面，本文借鑒Melanie和Jason（2005），選用氣溫指數(shù)。經(jīng)過資料查詢可知，人體的最適合溫度為24攝氏度，因此本文借鑒陸靜（2011），將氣溫指數(shù)定義為：

其中為當(dāng)日的平均氣溫。氣溫指數(shù)越高，基金管理者情緒越大，越不容易理性。當(dāng)氣溫指數(shù)越低，基金管理者情緒就越小，基金管理者則會相對理性。

（二）模型設(shè)定

基于上述分析，模型選取采用面板固定效應(yīng)模型。式（14）為存在個體效應(yīng)的面板固定效應(yīng)模型：

其中，被解釋變量為基金公司凈值差值，解釋變量為基金管理者情緒，控制變量包括基金規(guī)模、基金的選股能力，基金的選時能力以及基金公司的旗下基金數(shù)，表示變量對應(yīng)的系數(shù)，代表個體異質(zhì)性的截距項，是隨個體與時間而改變的擾動項，假設(shè){}獨立同分布，且與不相關(guān)。

為了解決上述內(nèi)生性問題，完全外生的氣溫指數(shù)被選作為基金管理者情緒的工具變量，從而采用面板工具變量模型來估計基金管理者情緒對基金績效的影響。由于工具變量和內(nèi)生變量個數(shù)一致，模型恰好識別，所以兩階段最小二乘法和GMM的估計結(jié)果是一致的。面板工具變量的第一階段和第二階段的模型分別表示如下：

五、實證分析

（一）研究樣本和數(shù)據(jù)來源

本文選取美國晨星公司13分類中的開放式股票型基金在2017年1月1日至 2019年12月31日期間的數(shù)據(jù)為樣本，剔除數(shù)據(jù)中存在缺失的樣本。由于氣溫指數(shù)主要采用的是“北上廣深”四個城市相關(guān)數(shù)據(jù)，因此基金的選擇上也剔除所在地非“北上廣深”的數(shù)據(jù)，最終數(shù)據(jù)包含495只基金樣本和287000個觀察值?；鸪謧}變化借鑒曲榮華（2014）運用基金日收益率以及中證100指數(shù)、中證200指數(shù)以及中證500指數(shù)來預(yù)測每日的基金倉位，在此基礎(chǔ)上得到基金的日持倉變化，并作為基金管理者情緒的數(shù)據(jù)。天氣數(shù)據(jù)來源于WU網(wǎng)站14，基金凈值、基金規(guī)模、選時能力、選股能力等數(shù)據(jù)均來源于choice數(shù)據(jù)庫。

（二）描述性統(tǒng)計量分析

被解釋變量、核心解釋變量、控制變量以及工具變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表2所示，日持倉差值標準差為0.003，最大值為0.38，最小值為-0.165。由于基金持倉的計算剔除了量綱影響，且是一個以全市場持倉量為基礎(chǔ)的相對值，因此基金日持倉差值較小，數(shù)據(jù)較為合理。

（三）回歸結(jié)果分析

表3第二列為固定效應(yīng)模型，探討核心解釋變量“基金管理者情緒”以及控制變量“基金規(guī)模、選時能力、選股能力”與被解釋變量基金業(yè)績之間的關(guān)系。表3第三列為將“氣溫指數(shù)”為工具變量的面板工具變量模型，表3第四列為以基金管理者情緒的“滯后一階”作為工具變量的面板工具變量模型。面板工具變量模型（1）和面板工具變量模型（2）均為對固定效應(yīng)模型做內(nèi)生性檢驗，探討核心解釋變量基金管理者情緒與基金業(yè)績之間是否存在互為因果的關(guān)系。固定效應(yīng)模型、面板工具變量模型（1）和面板工具變量模型（2）數(shù)據(jù)均包含495家開放式股票型基金公司以及287000個觀察值。

固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果顯示，基金管理者情緒對基金業(yè)績的影響顯著為負，符合理論假設(shè)1。這說明，基金管理者短期會受到情緒的干擾，不能做出理性的判斷。面板工具變量模型（1）結(jié)果顯示，氣溫指數(shù)作為工具變量與基金業(yè)績之間顯著為負，同時面板工具變量模型（2）結(jié)果也顯示，基金管理者情緒的“滯后一階”作為工具變量與基金業(yè)績之間也顯著為負。內(nèi)生性檢驗結(jié)果表明了，基金管理者情緒是基金業(yè)績較好的解釋變量，在一般情況下，基金管理者情緒越大，基金業(yè)績表現(xiàn)越不佳。

六、穩(wěn)健性檢驗

在做穩(wěn)健性檢驗時，本文借鑒Sharpe（1966），用Sharpe指數(shù)替代基金日凈值的一階差分值作為基金業(yè)績的評級指標?；貧w結(jié)果如表4所示，從模型（1）中可以看出用基金管理者情緒與Sharpe指數(shù)之間顯著負相關(guān)，與前面實證結(jié)果保持一致。在解釋變量數(shù)據(jù)獲取方面，把基金持有的所有股票按照持有市值大小排列，并按順序把股票分成三組，分別為“大市值股票組合、中市值股票組合、小市值股票組合”，并以此替代“滬深100、滬深200以及滬深500”作為推算基金持倉的基礎(chǔ)，用新算法推算出來的基金日持倉一階差分值作為基金管理者情緒的代理變量的觀察值。回歸結(jié)果如表4模型（2）所示，可以看出基金管理者情緒依舊與基于業(yè)績之間顯著負相關(guān)?？梢钥闯?，基金管理者情緒短期能夠影響基金業(yè)績。

七、結(jié)論

本文以國內(nèi)495只開放式股票型基金為樣本，分析基金管理者情緒對基金業(yè)績的影響，得到如下結(jié)論：盡管基金管理者作為機構(gòu)的管理者代表，被認為是理性投資者的代表。但是理論和實證均證明了基金管理者情緒與基金業(yè)績顯著為負，即基金管理者是非理性的。由于描述基金管理者情緒的代理變量基金持倉狀況與基金業(yè)績之間可能存在互為因果的關(guān)系，對此引入“氣溫指數(shù)”作為工具變量，檢驗發(fā)現(xiàn)氣溫指數(shù)與基金業(yè)績之間呈現(xiàn)負相關(guān)，因此可以認為，在一般情況下，基金管理者也是市場的噪音交易者，是非理性的。

1 本文基金持倉數(shù)據(jù)是借鑒參考文獻曲榮華（2014），根據(jù)基金凈值與中證100指數(shù)、中證200指數(shù)和中證500指數(shù)回歸得到相對持倉值。

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