基金“重仓股”特征及可预测性研究，本文主要内容关键词为：重仓股论文,特征论文,基金论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、样本、数据及统计描述
(一)研究样本及数据来源
本文以1999年第一季度至2004年第一季度我国封闭式证券投资基金每季度末公布的重仓股作为研究样本。本文界定的重仓股是指按市值占基金资产净值比例由大到小排序的前十名股票(见表1)。
本研究所使用的日个股、市场收益率数据来自深圳市国泰安信息技术有限公司开发的《CSMAR交易数据库》；上市公司的年报数据来自《CSMAR年报财务数据库》；公司人员、股权结构数据来自《CSMAR治理结构数据库》；2003年一、二、三季度的财务指标数据来自金融界网站(www.jrj.com)；各季度基金重仓股的披露信息来自巨潮财讯网(www.cninfo.com.cn)。
(二)研究样本的描述统计
表1表明，近几年我国基金发展迅猛，基金数量从1999年初的6家增加到2004年初的53家。②由于每一季度末的时点上，有很多重仓股被多家基金共同持有，所以笔者在每一季度末将多家基金同时持有的股票进行了合并(见表1中不重复计持股数，后文的实证研究均以合并后的重仓股为研究样本)，可以看出，基金持股有集中化的趋势，尤其是2003年以来，各季度披露的重仓股总数均在515只左右，但合并后实际持有的重仓股数量却从2002年第四季度的198只下降到2003年第四季度的110只。不重复计持股数/基金数反映了这种变化趋势。从1999年第一季度到2004年第一季度，该指标持续下降；到2004年第一季度，该指标值为2.38，即如果市场上的53家基金公司均持有完全不同的股票组合，那么平均而言每家公司只持有2.38只股票。对这种集中化的趋势，可能的解释是随着我国资本市场的不断发展，投机性行为获利的可能性越来越小；同时基金公司间竞争的不断加强，基金择股更加趋于理性，更加重视公司真实业绩，基金公司不约而同地选择那些具有良好获利能力、发展前景的公司股票。这种基金持股的集中化趋势，也使得预测重仓股更具操作性。
从表1可以看出，重仓股平均连续持有期有缩短的趋势，1999年各季度重仓股平均被连续持有了大约4个季度到6个季度，2001年重仓股平均被连续持有时间略大于4个季度，到2002年重仓股平均被连续持有时间缩短到不足4个季度。③我国基金公司持有同一只股票的时间并不长，稳定市场的作用可能有限。
二、重仓股收益结构特征分析
(一)累积超常收益(CAR)的计算方法
CAR(Cumulative Abnormal Return)是特定时间内，股票实际收益减除“正常”收益后的累积超额收益。本文中，笔者采用了市场调整法来计算CAR。该方法可以最大限度地保证有效样本量，同时易于同市场收益进行比较。
通过检验CAR[,P,T]是否为零，可以判断特定的时间段内股票组合是否具有显著的累积超常收益。
(二)重仓股收益结构特征
为了考察重仓股收益结构特征，笔者计算了每季度末最后一个交易日之后15个交易日到之后75个交易日(记为[15，75])的CAR，④以及每季度末之前15个交易日到之前75个交易日(记为[-75，-15])的CAR。其中计算各季度末之前[-75，-15]的有效样本量为2552只，计算各季度末之后[15，75]的有效样本量为2478只(见表1、图1和图2)。从图1可以看出，在基金持股信息披露前[-75，-15]内，重仓股组合的CAR一直为正，并且持续上升，最后稳定在3.6％左右(P＜0.01)(见表1)。而图2显示，在信息披露后，重仓股组合的CAR从第30个交易日左右开始下降，之后略有上升，最后稳定在-0.6％的水平(P＜0.05)(见表1)。可见，在重仓股信息披露前后，CAR分化显著，因此，在信息披露后再持有重仓股组合，已经不能获得正的CAR，甚至会带来损失。上述发现与吴世农等(2003)研究发现的重仓股赢家组合发生收益反转现象，而输家组合发生惯性现象的结论是一致的。[2]笔者认为，这种现象与市场过度反应以及我国中小投资者投资理念、技术不成熟有关。中小投资者表现出“追涨杀跌”的心态，而基金利用投资者的这种心理，在信息披露前大量持有股票，尽量抬高股票价格，吸引中小投资者跟进，⑤造成股票价格的过度反应，从而获取正的CAR；而在信息披露后不断抛出股票(图2显示，在季度末持股信息披露后，基金至少有30天左右的时间来不断地抛售股票而不用承担损失，实现前期股票积累的正的CAR)，且由于基金持股量大，同时又是市场的方向标，基金的抛售行为导致股票价格下跌，使得信息披露后重仓股组合的CAR反而变成负值。从这一点上讲，基金仍有通过自身优势来影响股票价格获利的嫌疑。
三、重仓股特征的实证分析
为了研究基金重仓股的特征，我们采用了独立样本T检验方法，通过考察重仓股和非重仓股在信息披露前一个季度在财务、非财务方面的差异，试图发现具有何种特征的股票将成为下一季度基金偏好的对象。由于没能获得2003年以前季报的数据，在分组检验中，笔者仅以1998-2003年的年报数据作为公司的特征指标数据、以次年第一季度基金持股情况作为分组依据，重仓股为1，非重仓股为0.6年全部有效样本为6348只股票，其中基金重仓股714只，非基金重仓股5634只。⑦实证结果整理列于表2中。
表2表明，整体而言基金重仓股和非基金重仓股在盈利能力、资产营运能力、发展能力、公司规模以及财务杠杆等方面均表现出显著差异。基金公司所持有的股票整体而言具有良好的基本面，基金管理者表现出一定的择股能力，这与汪光成(2002)、沈维涛等(2001)和杨德群等(2004)的研究发现相一致。
从盈利能力来看，代表盈利能力的四个指标，基金重仓股均显著地高于非基金重仓股(P＜0.01)，反映出基金在选择股票时看重公司的盈利能力。
从资本营运能力来看，重仓股的存货周转率和总资产周转率均显著地高于非重仓股，反映出重仓股公司具有较强的资产管理、营运能力。
从偿债能力来看，重仓股的流动比率显著较大，说明重仓股公司的流动资金相对更加充足，资金流动性较好；而重仓股的流动负债率和资产负债率比非重仓股而言都显著更小，说明重仓股的负债率低，资金安全性更高。
而经营发展能力的四个指标方面，重仓股均显著大于非重仓股，说明基金在选择股票时偏好快速成长、发展前景明朗的公司股票。
代表公司规模的四个指标方面，重仓股均显著大于非重仓股(P＜0.01)，基金偏好于规模大的公司股票。这可能是因为大公司产生的公开信息更多(如更多的被关注，更严格的信息披露要求等)，避免了非对称信息问题产生的逆向选择和道德风险问题，而且非对称信息问题在我国可能尤为严重，如包装上市、拼装上市，上市公司质量令人堪忧(曹凤岐，1999)。[5]表2中，股票价格的均值检验也支持这一点，基金偏好价格更高的股票。
资本扩张能力方面，三个指标均在1％的水平下差异显著，基金更偏好于盈利能力良好、具有较强资本扩张能力的公司。
现金流量方面，就衡量企业现金流量的三个指标来看，重仓股与非重仓股均在1％的水平下差异显著，基金更偏好现金流量充足的公司股票。
重仓股公司市盈率和市净率都显著小于非重仓股。低的价值比率可能是企业本身管理的无效率，或者是企业价值被市场低估引起的。根据前面的实证分析，笔者认为可以排除重仓股公司管理无效率的可能。因此对重仓股更低的市盈率和市净率，更合理的解释是重仓股的价值被市场低估了。由于基金在市场中的特殊地位，通过持有被市场低估的公司股票，并向市场传递信号，使得股票价值被市场重新发现，从而在股票升值中获利。
在投资方面，表2的结果表明基金公司偏好投资金额较高的企业股票。企业的长期和短期投资为公司提供了更多的管理上的柔性决策能力。从长期来讲，这些管理决策上的柔性和企业所面临的外部不确定性结合在一起，将为企业创造价值(李善民等，2006)。[8]
税收方面，就所得税和所得税/总资产两个指标来看，重仓股均显著大于非重仓股，说明重仓股具有较重的税收负担；但所得税/净利润指标却正好相反，非重仓股显著大于重仓股，即平均而言重仓股在税收方面享有更低的税率。这种税率的优惠，可能来源于政府的优惠政策，但由于重仓股公司规模更大，多元化程度更高(从表2中也可以看出，基金更偏好持有多元化程度高的公司股票)，所以更可能是来源于大型企业集团内部，即通过资产在不同地域、不同资产类型之间的转移而实现的税收递减效应。
基金偏好持有成立、上市时间比较短的公司股票，这与Falkenstein(1996)对美国共同基金的研究发现并不一致。Falkenstein发现基金更偏好上市时间较长的公司，这可能与资本市场的差异有关。[1]根据刘力等(2001)的研究，我国新股至少在三年内存在超额收益。[4]而Ritter(1991)对美国市场的研究表明，新股发行首日获得超常收益，但在发行后三年的时期内，持有新股的累积收益低于市场指数和配对样本。[3]
股权结构方面，重仓股与非重仓股也存在显著的差异，但由于我国国有股仍占据主导地位，因此笔者认为第一大股东持股比例以及国有股比例的显著差异，可能仅仅是由于重仓股公司具有更大的股本规模而引起的。
公司人员方面，由于规模上的差异显著，因此公司人员、外部董事以及监事人数的差异并不能提供更多额外的信息。但是在高管人数上，重仓股和非重仓股却不存在显著差异；重仓股公司规模更大但并不伴随高管人员的同步增加，说明重仓股公司的管理更有效率。
综上所述，重仓股具有显著的可识别特征。基金在选择持有股票时，偏好具有良好管理能力、规模大、价值被市场低估、资本结构合理、资本扩张能力强以及具有税率优势等特征的公司股票。因此，基金表现出一定的择股能力。
四、重仓股的可预测性研究
据前文的分析，重仓股具有一系列显著的特征，而在重仓股信息披露前，重仓股组合具有显著正的CAR。因此，如果能够利用公司季报披露的信息，预测公司股票接下来一个季度成为重仓股的概率，就意味着能够利用市场信息来获得超额收益。
(一)数据说明和预测模型
1.数据说明
基金持股情况每季度披露一次，而上市公司信息也在每季度大规模披露一次，笔者认为，用季度数据来预测基金的持股情况是可行的。从金融界网站获取了2003年一、二、三季度公布的公司数据，以2003年第一季度和第二季度的公司数据作为Logit模型的估计数据，⑧有效样本为2410只股票，其中重仓股为241只，非重仓股2169只；并用2003年第三季度的公司数据来预测第四季度的基金持股情况。
2.Logit模型
如果将是否是重仓股作为因变量，那么就只能取两个不同值(1，重仓股；0，非重仓股)，适合采用二元选择模型。本文中我们选择使用了Logit模型。
进行计量分析之前，首先要解决多变量之间的共线性问题。由于每一类指标(如盈利能力的四个指标)之间存在非常强的相关性，⑨笔者首先对每一类指标作相关分析，然后根据相关系数值，在每一类指标中选择两个变量进入Logit模型(少于等于两个变量的类中，所有变量直接进入Logit模型)。选择的方法是，首先选择一个和其他变量相关程度最高的变量，然后选择一个和其他变量相关程度最低的变量。这样做的目的是在降低变量共线性的同时，尽量保持每一类指标的全部信息。由此筛选方法，最终确定20个变量进入Logit模型，即：
(二)实证结果及分析
1.Logit模型回归结果及分析
Logit回归过程中，笔者选择了Wald值后向法来逐步剔除不显著的协变量。剔除的标准是变量估计系数显著性检验的P值小于0.1。利用2003年前两个季度的数据，最终得到的Logit回归模型(见表3)是：
回归结果表明，基金在选择股票时最关注的几个公司财务指标是：总资产利润率、资产负债率、总资产增长率、总资产、每股公积。比如公司总资产利润率的上升，将增大股票成为重仓股的可能性。这些结论与前文中重仓股特征分析的结论是基本一致的。基金择股时比较注重公司的盈利能力、经营发展能力、资本扩张能力、资本结构状况，同时基金更偏好于大规模的公司股票。由于两种分析中的股票特征指标选择的时间段完全不同，因而可反映出基金择股偏好具有一定的稳定性。
检验Logit模型拟合的效果，涉及到阈值水平的选择。如果计算出的p[,i,t+1]值大于事先设定的阈值水平，则认为股票i是重仓股；小于阈值水平的股票，则被认为是非重仓股。我们利用相关的先验信息来确定阈值水平。具体而言，由于已经知道2003年第一、二季度基金重仓股总数为260只，笔者认为，设定的阈值水平使得被拟合为重仓股的股票数量大致等于260只时是一个合理的水平。经过反复试算，拟合的阈值概率确定为0.262，拟合情况见表4中的A栏。可以看出，Logit模型的拟合程度是比较好的，总正确率达到了90.7％。其中正确拟合了2169只非重仓股中的2057只，正确率达到94.8％；对于重仓股的拟合要差一些，正确拟合了241只重仓股中的130只，正确率达到了53.9％；两者的加权平均为90.7％。
2.预测结果及分析
Logit回归模型为我们提供了预测的工具和方法，笔者使用2003年第三季度公布的财务指标数据带入方程(3)，计算出每只股票i在2003年第四季度成为重仓股的预测概率p[,i,4]，然后根据阈值水平⑩来划分预测出的重仓股和非重仓股，实证结果见表4中的B栏。可以看出，利用2003年第三季度的财务指标，Logit模型正确预测了2003年第四季度1166只非基金重仓股中的1117只，正确率达到95.8％；正确预测了109只重仓股中的67只，正确率达到了61.5％；加权平均的总正确率达到了92.9％，说明重仓股具有较强的可预测性。
3.预测“重仓股”的收益情况分析
重仓股具有较强的可预测性，那么是否可以通过预测的信息来获取超过市场收益的超额回报?为此，笔者计算了预测出的“重仓股”组合在2003年第四季度末之前75个交易日到之前15个交易日[-75，-15]的CAR，同时还计算了2003年第四季度基金实际持有的重仓股在相同时间段中的CAR。结果列示于表5和图3中。
从表5可以看出，2003年第四季度，基金实际持有110只股票，由于数据缺失，计算CAR的有效样本为106，在2003年第四季度末之前75个交易日到之前15个交易日内重仓股的等权组合，获得了3.2％的超常收益(P＜0.01)。预测出的116只“重仓股”中，有效样本为114只，在相同的时间段内获得了更高的CAR，达到了13.9％(P＜0.01)。结合图3可以看出，在[-75，-15]内大多数股票的CAR均大于零，正值比率达到了85.96％，而基金实际持股的CAR正值比率为56.6％。因此，基金虽然具有一定的择股能力，但这种能力仍具有较大的提升空间，同时也反映出我国基金公司管理水平参差不齐、良莠混杂。更为重要的是，上述发现说明我国资本市场有效程度仍然较低，投资者可以利用市场信息来战胜市场，获取超额回报。
五、结论
1.我国基金重仓持有的股票存在一些显著的可识别的特征，基金更偏好持有如下特征的公司股票：(1)管理能力强，表现为公司的盈利能力、资本营运能力、发展能力等方面更好；(2)规模大，表现为代表公司规模的总资产、净资产、总股本显著较大；(3)价值被市场低估，表现为市净率、市盈率都较小；(4)资本结构合理，表现为现金流量充足、资产负债率低、流动负债率低等；(5)资本扩张能力强，表现为公司可用于将来扩张、发展的资源充足。
2.重仓股的CAR在基金信息披露前后分化显著，在信息披露之前的CAR显著为正，而披露之后的CAR显著为负。基金仍有利用其自身优势来影响股价以获取超额收益的嫌疑，也反映出我国个人投资者投资理念、投资技术等均不成熟。
3.重仓股具有较强的可预测性，通过持有预测股票的投资组合可以获得显著为正的CAR。这个结论从基金的角度佐证了我国资本市场效率仍较低。
上述结论，一方面说明基金具有一定的择股能力，起到了一定的专家理财的作用；但另一方面也反映出我国资本市场存在着一些问题，如市场发育尚不完善、有效程度较低、个人投资者投资理念和技术尚不成熟等。在这样的市场环境中，基金仍存在利用其资金、信息等优势进行收益操纵的动机和行为，给市场的健康发展带来不利影响(曹风歧，1999)。[5]笔者认为在我国基金的不断发展过程中，一方面需要通过相关政策及规定，加强基金的管理，特别要加强基金的信息披露，最大限度地制止我国基金的黑箱操作和内部交易，保护中小投资者利益；另一方面在规范封闭式基金行为的同时，更加重视开放式基金的发展，利用开放式基金的优胜劣汰与激励机制，通过市场化的运作模式来逐渐规范和发展我国的基金市场，使得证券投资基金起到资本市场稳定器的作用。
注释：
①个别基金季度末公布的重仓股数量不足十家。
②上市基金的数量是根据基金投资组合披露信息加以统计的，因此可能与基金实际数量略有差异。
③由于统计时间截至于2004年第一季度，因此，2003年以后的平均持有期会被系统地低估。
④之所以选择公告日后15日起的最近61个交易日的数据，是因为证监会规定基金信息应在季度结束之日起15个工作日予以披露，但每家基金公司选择的披露时间并不一致，而笔者没有获得每家基金准确的披露时间，为了避开这种时间上的差异，文中从第15个交易日开始的数来数据计算CAR。同时，为了便于公告前后CAR的比较，所以在公告前的CAR，也从季度末之前15个交易日开始计算。
⑤宋军、吴冲锋研究发现我国证券市场存在比发达国家更强的羊群效应。[9]
⑥由于重仓股有一些股票是新上市股票，所以其[-75,-15]的交易数据会缺失，而新股上市一般短期内都有较高的收益率，[10-11]所以图1中[-75,-15]的CAR还会略为被低估。
⑦一些公司的个别变量数据缺失，因此个别变量的有效样本量小于这个数目。
⑧因为数据缺失的原因，Logit模型中的自变量是在表2中列出的指标基础上除去：第一大股东持股比例、投资相关数据、税收相关数据、公司人员相关数据。
⑨类的确定依据表2，如盈利能力类包括四个指标：主营业务利润率、总资产利润率、净资产收益率、每股净利润。
⑩阈值水平的确定方法和拟合中的方法相似，由于2003年第三季度基金持股为119只，所以当预测的重仓股数量大致等于119只左右的阈值水平是一个合理的水平，通过试算，最终确定的阈值水平为0.52。