中圖分類號：F831;文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

一、引言

新聞媒體作為信息的主要傳播渠道，其情緒表達(dá)能夠顯著影響投資者的行為和市場預(yù)期，基金新聞文本情緒是通過分析基金相關(guān)的新聞報(bào)道，識別其中情緒傾向。積極情緒的新聞報(bào)道可能會激發(fā)投資者的樂觀情緒，推動市場上漲，而消極情緒的新聞則可能導(dǎo)致投資者恐慌，引發(fā)市場下跌。2024年9月到10月，上證指數(shù)發(fā)生較大震蕩，導(dǎo)致大量基金投資者收益出現(xiàn)波動。為進(jìn)一步推動資本市場健康有序發(fā)展，穩(wěn)定投資者情緒，2024年12月，中央經(jīng)濟(jì)工作會議強(qiáng)調(diào)，要深化資本市場投融資綜合改革，打通中長期資金人市卡點(diǎn)堵點(diǎn)，增強(qiáng)資本市場制度的包容性、適應(yīng)性。金融穩(wěn)，經(jīng)濟(jì)穩(wěn)。股市作為經(jīng)濟(jì)的晴雨表，其穩(wěn)定對于改善預(yù)期、提振信心以及促進(jìn)消費(fèi)和投資至關(guān)重要。基金收益的一個(gè)重要來源是對于股票的投資，股票市場對于基金市場會產(chǎn)生重要影響，股票市場的新聞文本情緒也會傳導(dǎo)到基金市場文本情緒影響投資者的基金收益。

基金風(fēng)格漂移是指基金的投資組合特征或風(fēng)格與基金初始對外宣稱的投資目標(biāo)或風(fēng)格不一致的現(xiàn)象，俗稱“跑題基金”1-2]。據(jù)光大證券統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，在2021年隨機(jī)選取的28 只新能源主題基金中僅有4只未發(fā)生風(fēng)格漂移，漂移率達(dá)到 87.6% ?；鹞醋裱浼榷ǖ耐顿Y目標(biāo)，使投資者暴露于與其風(fēng)險(xiǎn)收益偏好不一致的組合中，不僅面臨合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，還加大了基金業(yè)績的回撤風(fēng)險(xiǎn)，可能導(dǎo)致投資者利益受損并產(chǎn)生信任危機(jī)，不利于基金業(yè)發(fā)展與資本市場長期繁榮發(fā)展。由此來看，這是否意味著基金風(fēng)格漂移在基金新聞文本情緒影響基金收益過程中產(chǎn)生了中介作用？不同市場情緒對于基金風(fēng)格漂移影響基金收益的機(jī)理是否相同？穩(wěn)定的新聞文本情緒是否可以降低風(fēng)格漂移可能性，并進(jìn)一步穩(wěn)定基金收益？這些問題有待于進(jìn)一步研究與思考。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）文本情緒與基金業(yè)績的關(guān)聯(lián)機(jī)制研究

近年來，文本情緒對金融市場的影響受到廣泛關(guān)注。新聞情緒顯著影響基金資金流動，積極情緒會推動短期申購行為[3]，與基金凈值的增長呈正相關(guān)關(guān)系[4]，而基金的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)與投資者情緒呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，積極情緒傳播通過投資者關(guān)注度渠道放大市場反應(yīng)，形成正反饋循環(huán)。5消極情緒通過加劇贖回壓力，觸發(fā)基金經(jīng)理的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避策略，對基金收益產(chǎn)生抑制作用。值得注意的是，情緒效應(yīng)存在非對稱性，負(fù)面情緒對基金業(yè)績的沖擊強(qiáng)度是正面情緒的1.3倍。8在傳導(dǎo)路徑方面，情緒可能通過改變資產(chǎn)配置效率影響業(yè)績，但中介機(jī)制尚未明確9，這也為本文研究風(fēng)格漂移的中介作用提供了切入點(diǎn)。

（二）風(fēng)格漂移的中介效應(yīng)研究

風(fēng)格漂移作為基金投資策略的動態(tài)調(diào)整現(xiàn)象，其形成機(jī)制與市場信息處理密切相關(guān)。風(fēng)格漂移本質(zhì)上是信息沖擊下的適應(yīng)性調(diào)整[10]，媒體情緒會顯著影響基金經(jīng)理的風(fēng)格選擇窗口期，尤其在市場波動期表現(xiàn)明顯。1]積極新聞環(huán)境下，風(fēng)格漂移頻率會提升 27% ，且這種調(diào)整能產(chǎn)生超額收益[12]，漂移行為會促使基金的短期業(yè)績提升，但會加劇長期的波動性[13]，值得注意的是，負(fù)面情緒下風(fēng)格漂移可能成為風(fēng)險(xiǎn)對沖工具。14]風(fēng)格漂移在信息傳導(dǎo)中是具有部分中介作用的[1]，但區(qū)分情緒極性差異情況下是否具有不同效果？這為基于中介效應(yīng)模型深化中介機(jī)制研究提供了空間。

（三）市場環(huán)境下的調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

市場狀態(tài)對情緒與業(yè)績關(guān)系具有重要調(diào)節(jié)作用。熊市階段文本情緒對基金收益的解釋力可以提升40% [15]，當(dāng)基金業(yè)績?yōu)樨?fù)時(shí)，風(fēng)格漂移的中介效應(yīng)強(qiáng)度會增加1.8倍[16]，下行市場中積極情緒驅(qū)動的風(fēng)格調(diào)整更易產(chǎn)生極端收益[17]，但國際研究存在分歧。有學(xué)者提出，市場有效時(shí)風(fēng)格漂移難以持續(xù)創(chuàng)造價(jià)值，LinJ等還特別強(qiáng)調(diào)了非理性市場中的漂移策略有效性。18]在調(diào)節(jié)機(jī)制方面，機(jī)構(gòu)投資者占比會弱化情緒傳導(dǎo)強(qiáng)度，但未涉及業(yè)績狀態(tài)的交互影響。19]這些研究缺口凸顯了本文聚焦業(yè)績負(fù)向情境的理論價(jià)值，為理解市場異質(zhì)性下的中介效應(yīng)差異提供了新視角。

既有研究在文本情緒度量、風(fēng)格漂移特征及市場調(diào)節(jié)效應(yīng)等方面取得顯著進(jìn)展，但存在三點(diǎn)局限：其一，情緒影響基金業(yè)績的中介機(jī)制研究稍顯薄弱，尤其缺乏對風(fēng)格漂移傳導(dǎo)路徑的實(shí)證檢驗(yàn);其二，對情緒極性差異下的中介效應(yīng)異質(zhì)性關(guān)注不足;其三，市場下行期的特殊傳導(dǎo)機(jī)理尚未充分揭示。本研究創(chuàng)新性地構(gòu)建“情緒－風(fēng)格漂移－業(yè)績”的理論框架，驗(yàn)證了風(fēng)格漂移在情緒傳導(dǎo)中的中介作用，并揭示其在基金收益為負(fù)時(shí)的強(qiáng)化效應(yīng)。理論拓展體現(xiàn)在：突破傳統(tǒng)直接效應(yīng)研究范式，打開情緒影響基金業(yè)績的黑箱;發(fā)現(xiàn)情緒極性對中介路徑的差異化調(diào)節(jié)規(guī)律;完善市場極端情境下基金行為決策理論，為監(jiān)管部門制定風(fēng)格漂移預(yù)警機(jī)制提供新依據(jù)。

三、理論機(jī)制

基金風(fēng)格漂移是基金經(jīng)理和基金公司管理層在面對市場情緒波動及投資者預(yù)期變化時(shí)所做出的動態(tài)投資決策，反映了基金管理方對風(fēng)險(xiǎn)和收益的權(quán)衡調(diào)整。從理論上講，人為的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象皆會受到市場情緒的影響。20]基金新聞文本作為市場信息的重要載體，反映了市場情緒的波動，對基金經(jīng)理的投資決策行為具有直接影響，進(jìn)而在影響基金業(yè)績的過程中產(chǎn)生中介作用。

（（一）積極新聞文本情緒與基金風(fēng)格漂移、基金業(yè)績

依據(jù)行為金融學(xué)理論，投資者情緒會對投資決策產(chǎn)生重大影響，當(dāng)基金新聞文本呈現(xiàn)積極情緒時(shí)，會促使投資者對基金未來收益形成樂觀預(yù)期。近期研究表明，積極的市場信息會增強(qiáng)投資者信心，導(dǎo)致其風(fēng)險(xiǎn)偏好上升。21]基金經(jīng)理作為市場參與者，同樣會受到積極新聞文本情緒的影響。

一方面，積極情緒下，基金經(jīng)理可能認(rèn)為市場存在更多投資機(jī)會，從而有更強(qiáng)的動力調(diào)整投資組合，進(jìn)行風(fēng)格漂移。例如，當(dāng)新聞頻繁報(bào)道某一新興行業(yè)的良好發(fā)展前景時(shí)，基金經(jīng)理可能會增加對該行業(yè)股票的配置，偏離基金原本的投資風(fēng)格。另一方面，若能從這種風(fēng)格漂移中精準(zhǔn)捕捉到市場上升趨勢，則會提升基金業(yè)績。如在牛市初期，積極新聞引發(fā)的風(fēng)格漂移促使基金及時(shí)布局成長型股票，隨著市場上揚(yáng)，基金資產(chǎn)價(jià)值上升，業(yè)績顯著提升。22]積極的基金新聞文本情緒通過影響基金經(jīng)理的決策，加快基金風(fēng)格漂移，進(jìn)而對基金業(yè)績產(chǎn)生正向促進(jìn)作用。

（二）消極新聞文本情緒與基金風(fēng)格漂移、基金業(yè)績

當(dāng)基金新聞文本充斥消極情緒時(shí)，投資者和基金經(jīng)理的行為模式將與積極情緒下截然不同。根據(jù)前景理論，人們在面對損失時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)偏好與面對收益時(shí)有所差異[23]，消極新聞文本會使投資者對基金預(yù)期收益的信心受挫，風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度增加。

基金經(jīng)理為應(yīng)對消極情緒帶來的壓力，可能會采取更為保守的投資策略。例如，減少對高風(fēng)險(xiǎn)、高波動資產(chǎn)的配置，轉(zhuǎn)而增加防御性資產(chǎn)的比例，這同樣可能導(dǎo)致基金風(fēng)格漂移。但與積極情緒下追求更高收益的風(fēng)格漂移不同，消極情緒下的風(fēng)格漂移更多是為了規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。不過，這種為了避險(xiǎn)的風(fēng)格漂移往往會錯失一些潛在的投資機(jī)會。研究發(fā)現(xiàn)，在市場下行但存在結(jié)構(gòu)性機(jī)會時(shí)，因消極新聞引發(fā)過度避險(xiǎn)式風(fēng)格漂移的基金，業(yè)績表現(xiàn)往往不如保持原有投資風(fēng)格的基金。24]消極新聞文本情緒驅(qū)動的基金風(fēng)格漂移，更多地對基金業(yè)績產(chǎn)生負(fù)面影響。

（三）不同新聞文本情緒下基金風(fēng)格漂移對基金業(yè)績影響的差異

積極新聞文本情緒和消極新聞文本情緒引發(fā)的基金風(fēng)格漂移在方向、動機(jī)和對基金業(yè)績的影響上存在顯著差異。積極情緒下，基金風(fēng)格漂移的動機(jī)是追逐更多收益，基金經(jīng)理更傾向于進(jìn)攻性投資，增加對高成長、高波動資產(chǎn)的配置，以捕捉市場上升帶來的機(jī)會，這種風(fēng)格漂移在市場上行時(shí)大概率會提升基金業(yè)績。

消極情緒下，基金風(fēng)格漂移主要是為了規(guī)避損失，基金經(jīng)理更多采取防御性策略，減少高風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置，增加穩(wěn)定性資產(chǎn)。這種風(fēng)格漂移在市場整體下行時(shí)，或許能在一定程度上降低損失，但也可能錯過市場反彈的機(jī)會。在基金收益為負(fù)的情況下，消極情緒引發(fā)的風(fēng)格漂移可能會使基金陷入過度保守的困境，進(jìn)一步抑制業(yè)績提升;而積極情緒下的風(fēng)格漂移若能及時(shí)調(diào)整，反而可能扭轉(zhuǎn)業(yè)績頹勢。兩種情緒下基金風(fēng)格漂移對基金業(yè)績影響的差異，源于市場環(huán)境變化以及投資者和基金經(jīng)理在不同情緒狀態(tài)下行為差異。25]

四、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文選取銳思數(shù)據(jù)庫中2014年以前成立的基金，保證獲得8年完整數(shù)據(jù)，根據(jù)基金類別代碼－晨星分類，選取銳思數(shù)據(jù)庫中基金量最多的三種基金類別，分別是1101－股票型、1103－混合型和1105－債券型。因此，本研究的樣本不含指數(shù)型基金和QDII基金，也不包括已退市基金。時(shí)間跨度為2014—2021 年半年度數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源為銳思金融數(shù)據(jù)庫、Wind金融數(shù)據(jù)庫。

（二）變量設(shè)計(jì)

1.基金風(fēng)格漂移

本研究運(yùn)用二次規(guī)劃法計(jì)算基金資產(chǎn)投資組合中的風(fēng)格權(quán)重。其中，資產(chǎn)收益率采用非疊加周收益率測度年度風(fēng)格權(quán)重;使用風(fēng)格漂移得分SDS（StyleDrift Score）度量基金投資風(fēng)格的波動程度，SDS 值越大，風(fēng)格漂移越大;SDS 定義為觀測期風(fēng)格權(quán)重方差和的平方根。本文通過 MATLAB與 Statal6軟件計(jì)算出各只基金2014至2021年的 SDS指數(shù)以及夏普指數(shù)，并基于此做出基金風(fēng)格漂移診斷報(bào)告。

為確保年度數(shù)據(jù)的完整性，本文選取數(shù)據(jù)可獲取6年以上的基金，最終保留475只基金樣本。其中，未發(fā)生風(fēng)格漂移的基金數(shù)量為73只，風(fēng)格漂移率為 84.63% ，表明基金風(fēng)格漂移現(xiàn)象日益普遍。

2.基金新聞文本情緒

（1）金融情感詞典

本研究通過尋找多個(gè)開源的金融情感詞典數(shù)據(jù)集（以下簡稱FED），來尋找多個(gè)開源的非金融情感詞典數(shù)據(jù)集（NFED）。首先，將多個(gè)FED進(jìn)行合并去重，進(jìn)一步，使用Word2Vec算法，以NFED中的詞語為擴(kuò)展對象，根據(jù)詞向量的余弦相似度擴(kuò)展情感詞典，擴(kuò)展后的詞典以下簡稱FED2。然后，使用BERT等人工智能里的經(jīng)典算法對FED2再次進(jìn)行擴(kuò)展，視擴(kuò)展情況決定是否使用進(jìn)一步擴(kuò)展后的詞典，進(jìn)一步擴(kuò)展后的詞典以下簡稱FED3。將之前得到的FED2或FED3 進(jìn)行處理，因詞典中有大量換行符號等影響計(jì)算的符號，需消除此類符號。最后，利用Word2Vect算法從語料庫中訓(xùn)練詞語向量并計(jì)算詞語相似度，從而提取與前文篩選后情感詞語高度相關(guān)的詞語，并挑選出具有合適情感傾向的詞語，以此實(shí)現(xiàn)發(fā)現(xiàn)新詞并擴(kuò)充詞典目的。

（2）基金市場情緒指數(shù)

將情感詞及否定詞組合為情感單元，并采用如下步驟計(jì)算文本情緒。第一，進(jìn)行分詞處理。對新聞文本進(jìn)行分詞處理，并去除停用詞語，進(jìn)一步利用情感詞典篩選出所有情感詞語。第二，構(gòu)建情感單元。假設(shè)情感詞只受到在其之前的詞匯的影響，將從前一個(gè)情感詞之后開始到該情感詞為止作為一個(gè)情感單元。第三，賦予情感得分。積極詞權(quán)重賦為1，消極詞權(quán)重賦為-1。基于單篇文章的情緒指數(shù)，可以通過求當(dāng)月內(nèi)所有新聞文本情緒平均值方法獲得月度文本情緒。

（3）金融情感詞典擴(kuò)建

本文使用Word2Vec算法對2014年至2021年半年度的基金新聞數(shù)據(jù)進(jìn)行金融情感詞典擴(kuò)建，共擴(kuò)展1745個(gè)積極詞匯，如興高采烈、揚(yáng)眉吐氣、洋洋得意等。擴(kuò)展911個(gè)消極詞匯，如不公正地、無效的、遺棄等詞匯。

3.基金收益

本部分采用基金的超額收益來表示基金業(yè)績（freturm）。具體來說，通過過去3年月度歷史數(shù)據(jù)，計(jì)算得到第t個(gè)月各基金的超額收益率 α_it 。

freturn 式（1）

其中， 表示基金的收益率，無風(fēng)險(xiǎn)利率 r_ft 為月度定期存款基準(zhǔn)利率，市場利率 r_m 使用考慮現(xiàn)金紅利再投資的月加權(quán)市場回報(bào)率表示， SMB 表示市值因子，HML表示賬面市值比因子。由于收益率的特殊性，且考慮本文數(shù)據(jù)為年度，所以月度超額收益率可以通過累乘方式進(jìn)行調(diào)整。

其中 Ireturn_it 表示第 i 支基金第 χ_t 年的超額收益率 freturn_i，12t-j 表示第 6t-j 個(gè)月超額收益率，從而得到基于Fama-French 三因子模型的超額收益率 freturn_it³=freturn_it 。

4.控制變量

本文選取的控制變量包括持股集中度（con）、基金規(guī)模（fscale）、基金公司規(guī)模（cscale）、換手率（turn）基金費(fèi)率（funfree）、基金年齡（funage）。由于持股集中度會對基金業(yè)績產(chǎn)生不同影響，故采用基金前十大股票的投資占比來反映持股集中度。基金規(guī)模是反映基金運(yùn)行情況的一個(gè)重要變量，隨著基金規(guī)模的不斷擴(kuò)大，基金管理難度也會不斷上升，基金績效會發(fā)生顯著變化，因此選取基金期初資產(chǎn)凈值來反映基金規(guī)模?；鸸疽?guī)模代表著某種產(chǎn)品所屬基金公司的總體規(guī)模，本文采用基金公司旗下所有的基金在報(bào)告期末的凈資產(chǎn)總量代表基金公司規(guī)模。換手率反映了基金市場交易中的交易頻率，是反映基金績效的一個(gè)重要指標(biāo)。基金管理費(fèi)為按照基金資產(chǎn)凈值的一定比率支付給基金經(jīng)理的管理報(bào)酬，一般而言，基金管理費(fèi)與其風(fēng)險(xiǎn)是正相關(guān)的。本文使用管理費(fèi)率、托管費(fèi)率、銷售服務(wù)費(fèi)加總作為基金費(fèi)率。參考王祎帆等的研究[，選取基金公司年齡作為控制變量。

5.描述性統(tǒng)計(jì)

根據(jù)表1的變量描述性統(tǒng)計(jì)，基金平均收益率為6.889，說明基金的總體績效為正，但標(biāo)準(zhǔn)差較大;與此形成對比，基金市場情緒標(biāo)準(zhǔn)差為0.049，說明基金市場情緒相對穩(wěn)定；基金風(fēng)格漂移程度均值為0.594，標(biāo)準(zhǔn)差為0.612，數(shù)值均較小?？刂谱兞恐?，從基金費(fèi)集中度來看，均值和標(biāo)準(zhǔn)差均相對較小，說明基金相對分散。從基金規(guī)模和基金公司規(guī)模情況來看，均值和標(biāo)準(zhǔn)差均相對較大，說明基金公司及其業(yè)務(wù)之間差異相對較大。從費(fèi)率指標(biāo)來看，其波動范圍較小，說明我國基金之間的交易費(fèi)用差異較小。從換手率情況來看，換手率均值為 84.7% ，方差為0.991，相對較大，說明基金操作較為頻繁。從基金年齡來看，各基金之間差異也相對較大。

（三）模型設(shè)計(jì)

本部分構(gòu)建如下中介效應(yīng)回歸模型，以便驗(yàn)證基金風(fēng)格漂移在基金文本情緒影響基金業(yè)績過程中的基準(zhǔn)回歸與中介作用。

freturn_i，t³=α₁+λ^*fmsen_i，t-1³+β₁Control_i，t+e₁ 式（3） fdrift_i，t=α₂+η^*fmsen_i，t-1+β₂Control_i，t+e₂ 式（4） 式（5）

其中 ，fmsen_i，t 為第 χ_t 期基金新聞文本情緒指數(shù) freturn_i，ι³ 為三因子模型下第 χ_t 期基金業(yè)績 為中介變量基金風(fēng)格漂移， Control_i，t 表示控制變量， i 表示個(gè)體基金， α_i 表示常數(shù)項(xiàng)， e_i 表示模型中的誤差項(xiàng)，表示其他影響基金業(yè)績的因素。

（四）實(shí)證檢驗(yàn)

1.投資者文本情緒對基金業(yè)績的基準(zhǔn)回歸

為檢驗(yàn)基金文本情緒對基金業(yè)績的直接影響，基于式（3）進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)果如表2所示。模型（1）表示沒有控制變量的情況下，基金文本情緒影響基金收益的回歸結(jié)果，模型（2）表示增加1個(gè)控制變量后的回歸結(jié)果，以此類推，模型（3）一（7）分別表示增加2一6個(gè)控制變量的結(jié)果。從結(jié)果中可以看出，無論是沒有控制變量，還是增加控制變量，基金文本情緒對基金收益都產(chǎn)生了顯著影響?？刂谱兞恐?，基金規(guī)模會對基金收益產(chǎn)生顯著影響，在增加所有控制變量情況下，換手率會對基金收益產(chǎn)生顯著影響。所有系數(shù)均顯著為正，且調(diào)整后的 R² 均在0.6以上，說明結(jié)果具有可信性。

2.投資者文本情緒和基金風(fēng)格漂移對基金業(yè)績中介效應(yīng)檢驗(yàn)

表3中的回歸結(jié)果，模型（1）表示沒有控制變量的情況下，基金文本情緒影響基金風(fēng)格漂移與基金收益的回歸結(jié)果。模型（2）表示2個(gè)控制變量情況下的回歸結(jié)果。模型（3）表示4個(gè)控制變量情況下的回歸結(jié)果，模型（4）表示6個(gè)控制變量齊全的情況下的回歸結(jié)果。從結(jié)果中可以看出，調(diào)整后的 R² 均在0.6以上，說明結(jié)果具有可信性。從模型（1）一（4）可以看出，基金文本情緒對基金收益有著顯著的影響，再加入所有控制變量情況下，基金文本情緒對基金業(yè)績的回歸系數(shù)為0.1066，說明基金文本情緒越高漲，基金表現(xiàn)越好。模型（1）一（4）中，基金文本情緒對基金風(fēng)格漂移的影響系數(shù)均顯著為正，說明基金文本情緒越高，基金發(fā)生風(fēng)格漂移的可能性越大。模型（5）的回歸結(jié)果表明，再加入所有控制變量情況下，基金文本情緒與基金風(fēng)格漂移的回歸系數(shù)均顯著為正。從模型（1）一（4）與模型（5）的對比可以看出，基金文本情緒影響基金收益的系數(shù)在變小，且基金文本情緒系數(shù)與基金風(fēng)格漂移系數(shù)的乘積與基金收益系數(shù)的符號相同，表明基金風(fēng)格漂移在基金文本情緒影響基金業(yè)績過程中發(fā)揮了一定的中介效應(yīng)，積極的基金文本情緒加快了基金風(fēng)格漂移，進(jìn)一步提升了基金的業(yè)績。

表4的回歸結(jié)果中，模型（1）—（3）表示積極新聞文本情緒與基金風(fēng)格漂移對基金收益的影響，模型（4）—（6）表示消極基金文本情緒與基金風(fēng)格漂移對基金業(yè)績的影響。從回歸結(jié)果可以看出，調(diào)整后的R² 在0.6以上，表明結(jié)果具有一定的可信性。從模型（1）與模型（3）的對比，以及模型（4）與模型（6）的對比中可以看出，所得結(jié)果均顯著，且系數(shù)均有所減小，基金文本情緒系數(shù)與基金風(fēng)格漂移系數(shù)的乘積與基金收益系數(shù)的符號相同，這與上表中所得結(jié)果論一致。說明基金文本情緒會對基金業(yè)績產(chǎn)生影響，且基金風(fēng)格漂移發(fā)生了中介作用?；痫L(fēng)格漂移在模型（1）—（3）中對積極新聞文本情緒影響基金收益的中介作用，大于模型（4）一（6）中基金消極新聞文本情緒影響基金收益的中介作用，表明在基金文本情緒為積極的情況下，基金風(fēng)格更容易發(fā)生漂移，且對基金收益中介作用更顯著，這與表4一6中所得結(jié)論相類似。各控制變量的回歸結(jié)果中，與上表中介作用基準(zhǔn)回歸結(jié)果基本類似，基金規(guī)模、基金公司規(guī)模與基金的費(fèi)率對基金收益產(chǎn)生顯著影響。

表5的回歸結(jié)果中，模型（1）—（3）表示新聞文本情緒對正向基金收益的影響，模型（4）—（6）表示基金文本情緒對負(fù)向基金收益的影響。從回歸結(jié)果可以看出，調(diào)整后的 R² 在0.6以上，表明結(jié)果具有一定的可信性。從模型（1）與模型（3）的對比，以及模型（4）與模型（6）的對比中可以看出，所得結(jié)果均顯著，且系數(shù)均有所減小，基金文本情緒系數(shù)與基金風(fēng)格漂移系數(shù)的乘積與基金收益系數(shù)的符號相同，這與上表中所得結(jié)果論一致。這說明基金文本情緒會對基金業(yè)績產(chǎn)生影響，且基金風(fēng)格漂移發(fā)生了中介作用?；痫L(fēng)格漂移在模型（1）一（3）中對正向基金收益的中介作用，小于模型（4）—（6）中負(fù)向基金收益的中介作用，表明基金風(fēng)格漂移在基金收益為負(fù)的情況下，對基金業(yè)績的中介作用力度更大。這也進(jìn)一步說明，較大的基金風(fēng)格漂移，不利于基金業(yè)績的穩(wěn)定。

5.內(nèi)生性檢驗(yàn)

通過以上回歸，可以得出基金文本情緒對基金收益會產(chǎn)生顯著影響，且基金風(fēng)格漂移產(chǎn)生了中介作用，但在一定情況下，基金業(yè)績也會反過來影響到基金的文本情緒。當(dāng)基金業(yè)績好時(shí)，通過文本報(bào)道，基金投資者會產(chǎn)生正向的情緒，相反則會產(chǎn)生負(fù)向的文本情緒。為排除內(nèi)生性問題，本部分選取網(wǎng)絡(luò)發(fā)達(dá)程度（Inter）作為工具變量，具體使用互聯(lián)網(wǎng)普及程度指標(biāo)。互聯(lián)網(wǎng)越發(fā)達(dá)，則獲得新聞文本的渠道越豐富，新聞文本情緒則越容易受到影響，而互聯(lián)網(wǎng)發(fā)達(dá)程度與被解釋變量基金業(yè)績無關(guān)。從表6檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，基金文本情緒通過2SLS法與GMM法所得到的系數(shù)分別為0.0153與0.1755，分別通過了 1% 與 5% 的顯著性水平檢驗(yàn)，拒絕了模型中存在內(nèi)生性的原假設(shè)。兩種方法調(diào)整的值分別為0.5355與0.6694，說明結(jié)果具有一定的可靠性。兩種內(nèi)生性檢驗(yàn)方法的Wald值與LM值分別為19.3856、1975.35，且都通過了 1% 的顯著性水平檢驗(yàn)。本文通過2SLS與GMM檢驗(yàn)，證明基金新聞文本情緒可以影響基金業(yè)績，且同時(shí)排除了影響過程中其他因素的作用。

6.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)分析，本部分將反映被解釋變量基金收益率的Fama-French三因子模型調(diào)整為Fama-French五因子模型，即令式（5）替換為式（10）。

freturn_ik⁵-freturn_fk⁵=α_it+β_it（freturn_mk⁵-freturn_fk⁵）+β_it +β_iiSMB_k+β_iiRRMW_k+β_iiCCMA_k+e_ik，k=t-35，…，t 式（6）

式中， RMW 和CMA分別代表盈利能力因子和投資模式因子，均采用總市值加權(quán)法來計(jì)算收益率。其他變量均不變，回歸后所得數(shù)據(jù)如表7所示。從回歸數(shù)據(jù)中可以看出，從結(jié)果中可以看出，調(diào)整后的 R² 均在0.6以上，說明結(jié)果具有可信性。從模型（1）一（4）可以看出，基金文本情緒仍然對基金收益有顯著的影響，再加入所有控制變量情況下，基金文本情緒對基金業(yè)績的回歸系數(shù)為0.2727，說明基金文本情緒越高漲，基金表現(xiàn)越好。模型（1）—（4）中，基金文本情緒對基金風(fēng)格漂移的影響系數(shù)均顯著為正，說明基金文本情緒越高，基金發(fā)生風(fēng)格漂移的可能性越大。模型（5）的回歸結(jié)果表明，在加入所有控制變量情況下，基金文本情緒與基金風(fēng)格漂移的回歸系數(shù)均顯著為正。從模型（1）—（4）與模型（5）的對比可以看出，基金文本情緒影響基金收益的系數(shù)在變小，且基金文本情緒系數(shù)與基金風(fēng)格漂移系數(shù)的乘積與基金收益系數(shù)的符號相同。這表明基金風(fēng)格漂移在基金文本情緒影響基金業(yè)績過程中發(fā)揮了一定的中介效應(yīng)，積極的基金文本情緒加快了基金風(fēng)格漂移，進(jìn)一步提升了基金的業(yè)績。這與中介效應(yīng)的基準(zhǔn)回歸中所得結(jié)論是基本一致的。

為增強(qiáng)中介效應(yīng)的穩(wěn)健性，將反映中介效應(yīng)的基金風(fēng)格漂移指標(biāo)替換為累計(jì)凈值增長率來表示，基金的凈值增長率可以反映一定時(shí)期內(nèi)基金的經(jīng)營情況，本部分用 NAV_i，t 表示行業(yè)基金i在t半年度末的累計(jì)單位凈值，其他數(shù)據(jù)均不變，進(jìn)行中介效應(yīng)回歸，具體如式（7）所示，所得結(jié)果與表3、表4回歸結(jié)果相類似，表明基金風(fēng)格漂移在基金文本情緒影響基金業(yè)績過程中發(fā)揮了一定的中介效應(yīng)，積極的基金文本情緒會加快基金風(fēng)格漂移，進(jìn)一步提升基金業(yè)績。

五、結(jié)論與啟示

本文著重研究了新聞文本情緒對于基金業(yè)績的影響，以及基金風(fēng)格漂移在其中所起的中介作用機(jī)制，對基金風(fēng)格漂移在不同新聞文本情緒與基金收益中發(fā)揮的作用進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，并進(jìn)行了內(nèi)生性檢驗(yàn)與穩(wěn)健性檢驗(yàn)。所得結(jié)論如下：

第一，結(jié)論一定程度上突破了傳統(tǒng)研究對風(fēng)格漂移與業(yè)績直接關(guān)聯(lián)的認(rèn)知局限，通過中介效應(yīng)模型驗(yàn)證基金風(fēng)格漂移在文本情緒傳導(dǎo)中的機(jī)制作用，發(fā)現(xiàn)積極文本情緒可以通過加速風(fēng)格漂移提升基金業(yè)績路徑強(qiáng)度。第二，與既有文獻(xiàn)聚焦基金經(jīng)理主動調(diào)倉不同，本研究證實(shí)外部新聞情緒對風(fēng)格漂移存在顯著外生驅(qū)動：當(dāng)文本情緒積極時(shí)，基金風(fēng)格漂移對收益的中介效應(yīng)會顯著提升，證明市場信息環(huán)境對投資行為的塑造作用長期被低估。第三，結(jié)論揭示風(fēng)格漂移中介效應(yīng)的非對稱邊界條件，當(dāng)基金收益為負(fù)時(shí)，單位風(fēng)格漂移對業(yè)績的中介作用力度較正收益情況下顯著增強(qiáng)。這一發(fā)現(xiàn)在一定程度上修正了現(xiàn)有理論中關(guān)于風(fēng)格調(diào)整價(jià)值的中性假設(shè)。

基于以上結(jié)論，本文提出以下三方面的對策建議：

其一，針對現(xiàn)行監(jiān)管側(cè)重事后追責(zé)的不足，創(chuàng)立動態(tài)穿透式監(jiān)管框架。區(qū)別于地方現(xiàn)行年度考核機(jī)制，將管理費(fèi)計(jì)提與3—5年滾動業(yè)績、風(fēng)格偏離度雙指標(biāo)掛鉤，通過價(jià)格信號抑制短期投機(jī)。此設(shè)計(jì)較深圳前海試點(diǎn)的單一規(guī)模限制更具行為約束力。其二，機(jī)構(gòu)投資者需完善內(nèi)部考核機(jī)制，鼓勵機(jī)構(gòu)采用4 ESG+ 風(fēng)格漂移率”雙因子篩選模型，優(yōu)先配置文本情緒波動敏感度低。針對保險(xiǎn)、年金等長期資金，可試點(diǎn)“鎖定期 + 浮動管理費(fèi)”模式，對持有超3年且風(fēng)格漂移率 ?5% 的基金，允許管理費(fèi)上浮 20% 以激勵穩(wěn)健投資。這一激勵機(jī)制較上海試點(diǎn)的“鎖定期”制度更能平衡收益穩(wěn)健性與投資倫理。其三，監(jiān)管部門應(yīng)建立基金新聞情緒分級預(yù)警系統(tǒng)，對情緒指數(shù)持續(xù)高企的基金，強(qiáng)制在銷售界面披露“風(fēng)格漂移風(fēng)險(xiǎn)提示\"數(shù)據(jù)。同步構(gòu)建基民投訴快速響應(yīng)機(jī)制，對因風(fēng)格漂移導(dǎo)致的收益損失超過 20% 的個(gè)案，啟動專項(xiàng)調(diào)查并納入基金經(jīng)理執(zhí)業(yè)檔案，此舉可彌補(bǔ)現(xiàn)行制度中投資者舉證難的缺陷。

參考文獻(xiàn)：

[1]許林，汪亞楠.基于周內(nèi)多重分形波動率的基金投資風(fēng)格漂移風(fēng)險(xiǎn)測度研究[J].統(tǒng)計(jì)研究，2019，36（8）：32～45.

[2]寇宗來，畢睿罡，陳曉波.基金業(yè)績?nèi)绾斡绊戯L(fēng)格漂移和經(jīng)理離職：理論與經(jīng)驗(yàn)分析[J].金融研究，2020（9）：172～189.

[3]JianW，MingcaoL，XiaotingW，tal.ImpactofInvestorAttentiononMutualFunds[J].JoualofNeurosience，Psol-ogy，and Economics，2021，14（1） ：1～19.

[4]顧洪梅，張嫚玲.新聞情緒風(fēng)險(xiǎn)與股票收益[J].中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2022（7）：37～47.

[5]HarithaPH.H.TheEfectof HeuristicsonIndianStock Market Investors： Investor Sentimentasa MediatorJ].Manage-mentandLabourStudies，2024，49（1）：43～61.

[6]張衛(wèi)國，丘啟君.投資者情緒對基金業(yè)績的影響研究：基于基金資金凈流入視角[J].投資研究，2024，43（2）：54～74.

[7]李少育，朱春輝，寧凱旋，等.投資者文本情緒、文本異質(zhì)信念與市場崩盤風(fēng)險(xiǎn)[J].管理科學(xué)，2023，36（4）：147～163.

[8]AdrienneH.FinancialMarketsRegulation：PoliticalAccountabilityChalengedJ].InternationalTrade，PoliticsandDe-

velopment，2023，7（3）：158～171.

[9]姜富偉，劉雨旻，孟令超.大語言模型、文本情緒與金融市場[J].管理世界，2024，40（8）：42～64.

[10]Fang SO，YoshimasaT，TatsunoriM.Usinga Drift Diffusion Modelto Validate the Quantificationof Style Prototypicality

asAssessed bythe ViewersofPaintings[J].Leonardo，2024，57（1） ：70～78.

[11]高揚(yáng)，申怡然，徐嘉熙.投資者情緒對科創(chuàng)板市場收益率的影響：基于文本數(shù)據(jù)挖掘視角[J].運(yùn)籌與管理，2022，31

（2）：184～190.

[12]李合龍，任昌松，柳欣茹，等.金融市場文本情緒研究綜述[J].數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn)，2023，7（12）：22～39.

[13]ShaY.TheDevilintheStyle：MutualFundStyleDrift，PerformanceandCommonRiskFactors[J].EconomicModel-

ling，2020，86（C） ：264～273.

[14]洪永淼，劉俸奇，薛澗坡.政府與市場心理因素的經(jīng)濟(jì)影響及其測度[J].管理世界，2023，39（03）：30～51.

[15]Mikhail S，Maria S.Sentiment-Based Indicators ofReal Estate Market Stressand SystemicRisk： Intemational Evidence

[J].Annals of Finance，2023，19（3） ：355～382.

[16]王祎帆，楊翰方.投資者結(jié)構(gòu)、流動性風(fēng)險(xiǎn)與基金業(yè)績[J].統(tǒng)計(jì)研究，2024，41（9）：101～114.

[17]周騏，李仲飛，鄧柏峻.行業(yè)配置、聚類程度與基金業(yè)績[J].中國管理科學(xué)，2024，32（2）：152～165.

[18]LiJ，PanD，ShaY.The ImpactofESG InvestmentonFundPerformance：Evidence from MutualFund StyleDrift[J].

Pacific-BasinFinanceJournal，2025.

[19]宋昕倍，逐東，程杰.專注的力量：基金專注度與基金業(yè)績[J].財(cái)務(wù)研究，2022（6）：24～35.[20]崔文星，曾繁華，劉曉君.經(jīng)濟(jì)政策不確定性、投資者情緒與股票收益的關(guān)聯(lián)效應(yīng)研究[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2025，41

（4）：150～155.[21]范小云，王業(yè)東，王道平，等.不同來源金融文本信息含量的異質(zhì)性分析：基于混合式文本情緒測度方法[J].管理

世界，2022，38（10）：78～101.[22]何誠穎，陳銳，薛冰，等.投資者情緒、有限套利與股價(jià)異象[J].經(jīng)濟(jì)研究，2021，56（1）：58～73.[23]郝芳靜，孫健，謝遠(yuǎn)濤.險(xiǎn)資介入、投資者情緒與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)[J].金融論壇，2020，25（6）：61～70.[24］尹海員，吳興穎.投資者日度情緒、超額收益率與市場流動性：基于DCC-GARCH模型的時(shí)變相關(guān)性研究[J].北

京理工大學(xué)學(xué)報(bào)（社會科學(xué)版），2019，21（5）：76～87；114.[25]趙汝為，熊熊，沈德華.投資者情緒與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)：來自中國市場的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].管理評論，2019，31（3）：50～60.

Fundnewstext emotions，styledrift，and fund performance

LI Zhendong，DENG Hui，LIU Linlong

（School of Economics，Yunnan University，Kunming，Yunnan 65o5oo，China； Huayuan Securities Co.，Ltd.，Wuhan，Hubei 43OoOo，China；

SchoolofMarxism，YunnanProvincialPartySchool，CommunistPartyofChina，Kunming，Yunnan655o，China）

Abstract：Fundnewstextisanimportantcarrerof marketinformation.Unlikeexistingresearchthatfocusesontheone-way impact of traditional financial indicators onfund performance，this studycombines text analysis techniques with mediation efect models tosystematicallexploretheimpact path offund news textemotions onfund performancethrough styledrift， and testtheasymmetriccharacteristicsof mediationeffectsindiferent marketcontexts.Empiricalresearchhas found that comparedtothedirectcorrelationcommonlystudied inexisting studies，fund styledriftexhibitsasignificant mediating efect intheinfluenceof textual emotionsonfundperformance；Comparedwithnegativenewstextemotions，positive emotionshavediferential transmisioncharacteristicsinthepathwayofacceleratingstyledrifttoimproveperformance. When fundreturnsarenegative，the mediating efectof styledriftonperformanceis significantlyenhanced，and excessive styledrift willreduce performance stability.Theresearch hasexpanded theaplication boundariesofbehavioralfinance theoryinthefieldof textual information，providinganewmonitoring dimension forregulatoryagencies toidentifytherisk of fund style alienation.

Keywords：styledrift；fund news;text emotionindex

責(zé)任編輯：吳錦丹