基金业绩粉饰与隐形交易能力.docx

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1、内容目录机构交易行为的启示4基金业绩与披露持仓结构之间的差异6基金业绩粉饰6基金的隐形交易能力13基金业绩匹配度因子17总结与展望19参考文献20国信证券投资评级21分析师承诺21风险提示21证券投资咨询业务的说明21图表目录图1:20日反转因子月度IC值与IC均值4图2:投资者交易占比4图3:普通股票型与偏股混合型基金换手率(双边)中位数5图4:基金重仓股区间收益率分组与保留比率5图5:报告期与两因子间关系6图6:截面数据示意图8图7:权重示意图9图8:持仓结构(Struct)因子构造流程图9图9:业绩粉饰

2、因子月度IC与IC均值10图10:业绩粉饰因子十档分组超额收益率10图11:业绩粉饰因子多空表现11图12:检验粉饰因子方式示意图12图13:基金的未来业绩分组与当期业绩粉饰因子得分关系12图14:王亚伟先生第二、四季度实际收益率与持仓收益率关系14图15:华夏大盘精选实际净值与模拟净值14图16:华夏大盘精选隐形交易收益曲线14图17:隐形交易因子月度IC与IC均值15图18:隐形交易因子十档分组超额收益率15图19:隐形交易能力多空测试结果16图20:基金的未来业绩分组与当期隐形交易能力因子得分关系17图

3、21:粉饰因子与隐形交易能力因子截面相关系数时间序列17图22:匹配度指标月度IC与IC均值18图23:基金业绩匹配度指标十档分组超额收益率18图24:基金业绩匹配度指标多空测试19表1:Agarwal粉饰指标构建示意图7表2:使用不同报告期期数的因子测试11表3:粉饰因子检验表现12表4:王亚伟先生第二、四季度隐形交易收益率13表5:使用不同报告期期数因子测试16机构交易行为的启示股票市场纷繁复杂,投资交易暗流涌动。在市场中充斥着不同投资群体的预期与决策。通观整个市场,如果将投资者进行二分,可区分为机构投资

4、者和个人投资者。在各大论坛以及社交平台的股民评论中,经常可见诸如“高抛低吸”、“逢低买入,逢高卖出”等用语,管中窥豹可见我国个人投资者的交易活跃度是比较高的。图1为使用20个交易日为窗口期的股票反转因子的2010年以来的表现。不难看出,整体上我国股票市场存在着短期反转效应。图1:20日反转因子月度IC值与IC均值0.30.20.10-0.1-0.2-0.3-0.4-0.5-0.6月度ICIC均值资料来源:Wind,整理上述结论可以从上交所提供的股票市场投资者交易占比的数据中得到佐证(图2),一直以来,A股80

5、%以上的成交都是由个人投资者贡献的。图2:投资者交易占比100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%200920102011201220132014201520162017自然人投资者一般法人沪股通专业机构资料来源:上交所统计年鉴,整理相比于个人投资者而言,机构投资者的投资框架更加系统、成熟,专业性更强。现在,我们将视线聚焦于公募基金中普通股票类型以及偏股混合类型基金群体,来考察这类机构投资者的交易行为,看看是否能从这些交易行为中获得一些与个人投资者交易行为不一样的启示,并加以深入研究与

6、剖析,从而揭开公募基金中这一群体股票交易行为的神秘面纱。Cutlosses,letprofitsrunon我们将公募基金中的普通股票型基金以及偏股混合型基金作为研究对象,选取观察时点上市或者转型超过半年的基金作为样本池。这个群体的换手率中位数并不高,2010年以来换手率中位数平均在半年双边2.7倍。图3:普通股票型与偏股混合型基金换手率(双边)中位数4.54.03.53.02.52.01.51.0换手率换手率均值资料来源:Wind,整理对于这个基金样本池交易行为的研究,我们取基金季报中所披露的重仓股信息,并计

7、算在每两个报告期之间,基金重仓股中的个股收益率。同时,计算在这个区间段中,全市场股票(剔除上市不满90个交易日的新股)的区间收益率,将区间收益率从小到大分为5组。考察基金重仓股中股票的收益率在全市场股票收益率中所处的组别,然后,对比两期基金重仓股的变化,计算重仓股保留比率。下图为分年度统计的基金重仓股区间收益率分组与重仓股保留比率之间的关系。图4:基金重仓股区间收益率分组与保留比率80%70%60%50%40%30%20%20092010201120122013201420152016201720182019

8、202012345资料来源:Wind,整理自2009年以来,基金的交易行为表明,基金倾向于保留过去一段时间中涨幅较高的股票,而换掉或者减仓对应时间段内收益率较低的股票。且这一行为随着股票收益率的变化非常单调。这一行为也被业界称之为“buywinners,selllosers”。基金交易行为与个人投资者的交易行为有较大的差异性,因此,基金的交易行为是值得进行深入挖掘和探究的。基金业绩与披露持仓结构之

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