基金排名变化和羊群效应变化，本文主要内容关键词为：羊群论文,效应论文,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、引言 基金业绩影响投资者投资基金的现金流，已有研究普遍认为现金流流入业绩好的基金，流出业绩差的基金(Ippolito,1992; Gruber,1996; Chevalier and Ellison,1997；肖峻和石劲，2011)。为了吸引投资者，开放式基金必须维持或者提升自己的业绩排名。Scharfstein and Stein(1990)认为，考虑到声誉问题，投资者会忽略个人信息，模仿其他投资者的投资策略。 与现有研究羊群效应的文献不同，本文关注于羊群效应变化与基金排名变化的关系。当基金排名发生变化时，一方面，基金经理可能采取与其他基金不同的投资策略，从而希望获得更好的业绩(Brown et al.1996)。另一方面，基金经理可能会更加谨慎，参考分析师和其他基金的信息，从而导致投资策略趋同(Scharfstein and Stein,1990; Brown et al.,2012)。在中国共同基金市场上，存在“抱团取暖”的现象，这样做的目的是避免自己的投资策略与其他基金的差异变大，从而使自己的业绩排名更加确定。 本文使用了开放式基金历史业绩排名的数据进行研究。第一，通过分析基金季度和半年度的持仓数据，度量基金羊群效应的大小(Sias,2004)。实证结果表明：当基金排名上升时，相比排名上升少的基金，排名上升多的基金会更多地参考好基金的信息。原因在于他们必须维持自己的排名，否则之前的排名上升会被投资者当成运气好而不是投资能力强。同时，我们也发现排名下降多的基金比排名下降少的基金会更多地减少参考好基金的信息。业绩下滑大的基金面对更大的业绩压力，由于模仿其他基金的投资并不能使自己排名超越别人，因此为了赶超其他基金，必须改变投资策略。总的来说，排名上升快的基金会增加参考业绩好的基金信息的程度，而排名下降快的更倾向于采取与业绩好的基金不同的投资策略。第二，本文发现基金的买卖羊群效应对股票收益的影响不对称。由于机构投资者的羊群效应影响股票的未来收益(Nofsinger and Sias,1999; Dasqupta et al.,2011)，本文使用Lakonishok et al.(1992)的方法，把股票的交易划分为买卖两类。我们发现：在季度内，具有卖出羊群效应的股票有显著的正超额收益(与沪深300指数收益之差)。然而具有买入羊群效应的股票却没有这一特征，这说明基金的买卖羊群效应受到不同因素的影响。本文进一步发现，在买入羊群效应中，基金羊群效应的变化与基金排名的变化之间存在显著的关系。但是在卖出羊群效应中，这一关系并不显著，这说明在卖出股票时，基金没有过多地参考业绩好的基金的信息。第三，基金公司内部对基金经理考核方法的不同会影响基金参考其他信息的程度(Boyson,2010)。本文按照公司股东性质把基金分成两类：中资基金和合资基金，其中合资公司的外资股东一般是国外投资经验丰富的资产管理公司。实证结果表明：合资基金公司的羊群效应变化与排名变化没有显著关系；相反，中资基金却存在显著关系。这说明合资基金对短期排名变化的敏感性低于中资基金，表现出两者在内部管理上的差异。 本文的贡献主要在于三个方面。第一，现有的文献主要研究股票市场中羊群效应是否存在以及羊群效应对股票收益的影响，而本文研究了羊群效应的变化与基金排名的变化之间的关系。第二，本文从理性投资者的角度研究了基金的羊群效应，而国内以往研究主要把羊群效应归于投资者的非理性，因此本文的结果给羊群效应的理性解释(Scharfstein and Stein,1990)提供了实证支持。第三，本文发现基金羊群效应与基金公司的股东性质有一定关系，从而给羊群效应的解决方案提供了一种可能的思路。 本文的结构如下：第二节是对羊群效应文献的回顾，第三节是数据描述和模型，第四节是实证结果，第五节是本文的结论。 二、文献评述 国外关于羊群效应的研究主要集中在羊群效应的成因。第一，从委托代理的角度。由于中小投资者不能直接观察到基金经理的投资能力，而是通过业绩进行判断，因此基金声誉非常重要。Scharfstein and Stein(1990)认为，考虑到自身声誉以及排名时，投资者会模仿他人的行为，而不会承担额外的风险。第二，信息瀑布。Bikhchandani et al.(1992)认为：一个投资者会从其他投资者那里获得信息，如果投资者对自己的个人信息不确定时，他会放弃个人信息，而模仿其他投资者的行为。Wermers(1999)和Sias(2004)研究了羊群效应中股票的收益率，他们认为：如果除信息以外的原因导致了羊群效应，那么股票收益不会持续太久。他们的实证结果表明羊群效应买入的股票未来一年内有显著的正收益，这说明信息导致了羊群效应。第三，投资者使用相似的投资策略。Wermers(1999)发现共同基金的羊群效应和股票过去的收益率有很强的关系，即基金经理根据股票历史收益制定投资策略。Nofsinger and Sias(1999)发现机构投资者倾向使用正反馈投资策略，导致了他们同时买入股票，产生了羊群效应。 Lakonishok et al.(1992)实证地研究了美国市场的羊群效应，除小市值股票外，平均来说结果并不显著。Grinblatt et al.(1995)，Wermers(1999)研究了机构投资者的投资行为，也没有发现显著的羊群效应。Sias(2004)构造了新的指标，虽然他发现美国市场存在显著的羊群效应，但该羊群效应并不是由声誉导致的。这是因为文章认为共同基金受到声誉影响较大，应当产生更大的羊群效应，但结果表明共同基金产生的羊群效应却低于银行业的羊群效应。Hong et al.(2005)认为基金经理之间会通过谈话等方式共享信息，一个基金能够知道其他基金季度内的投资动向，然后采取相似的投资行为。Choi and Sias(2009)构造了新的指标并发现了显著的行业羊群效应，并解释了行业羊群效应与个股羊群效应的不同。本文主要借鉴了Sias(2004)的研究方法，但是本文的研究问题与他不同，Sias(2004)通过基金的羊群效应研究股票的特征，而本文关注于羊群效应与基金排名的关系，以及基金羊群效应的变化。 关于中国市场的羊群效应也存在一些研究。宋军和吴冲锋(2001)发现股票市场中存在很强的羊群效应。基于CAPM的方法，孙培源和施东晖(2002)发现羊群效应不仅显著存在，还导致了市场的系统性风险。伍旭川和何鹏(2005)使用投资者行为度指标，发现中国市场存在显著的羊群效应，尤其是小市值和过去收益率低的股票。Demirer and Kutan(2006)发现无论是在个股还是在市场层面，中国的股票市场都不存在显著的羊群效应。Tan et al.(2008)发现国外机构投资者在B股投资中存在羊群效应，而且羊群效应在买卖方向上是对称的。Li et al.(2009)使用股票高频交易数据来研究中国股票市场上的机构投资者和个体投资者的羊群效应，结果发现：机构投资者更容易发生羊群效应，尤其是在卖出股票时更为显著。 三、数据与模型 本文使用的数据主要来源于以下数据库。基金净值和沪深300指数的数据来自Wind数据库，基金持仓和卖方分析师的股票评级数据来自国泰安CSMAR数据库。由于2004年6月基金法的颁布使得基金行业逐步规范化，因而本文数据从2004年第3季度开始。另外，证监会从2009年第4季度开始禁止基金进行频繁的排名，因而本文数据截止到2009年第3季度。本文的开放式基金数据包括股票型基金和混合型基金。为了防止新基金的捧场效应，本文删除了基金赎回期前后六个月的样本数据(陆蓉等，2007)。 本文使用每个基金的季度末复权净值回报率(考虑了分红和分拆)作为基金收益率，以此对基金进行排名，进而得到每个季度基金的相对排名(把基金的绝对排名除以季度所有基金的个数)。如果一个基金的相对排名超过他在上一期的相对排名，那么这个基金为排名上升的基金；如果两期相对排名不变，被确定为排名固定的基金；如果排名下降，则认为是排名下降的基金(见表1)。
根据Sias(2004)，基金的交易情况可以由基金前后两期持仓股的比例和份额之间的差异得到，即如果比较t期和t＋1期基金i关于股票j的持有数量，那么就知道在t至t＋1这段时期内，基金i是买入还是卖出股票j。从t－1到t期，如果基金i对于股票k的持股数量增加，这个基金是股票k的买入者；相反为卖出者；否则这个基金没有对股票k进行交易。对于股票k，t期买入者数量占交易者数量之比是：
其中
是哑变量，当基金i在t－1至t期买入股票k时为1，否则为0；
是买入或者卖出股票k的基金数目。为了跨期的可比性，本文计算股票k在t期标准化的比例，即标准化的买入者数量占交易者数量之比(Sias,2004)：
其中ave(Raw
)是t期投资者Raw
的平均值(K个股票样本)，σ(Raw
)是t期投资者Raw
的标准差。对于股票k，相邻两个季度的羊群效应程度可以用相关系数
＝ρ(
，
－1])来衡量。根据Sias(2004)，
可以被分解为用于分析基金i和基金j之间的投资相关性①，从而两个基金之间的投资相关性为：
其中任何两个基金的投资相关系数是标准化的，因此不同期的数据可直接进行比较。式(3)中的投资相关系数可以衡量两个基金个体之间的投资相似度，是总体羊群效应的分解。 Scharfstein and Stein(1990)认为羊群效应是由投资者对声誉的考虑导致的。为了研究基于声誉的羊群效应，本文对每个基金计算其投资相关系数，投资相关系数代表了基金间的投资相似度。对于基金i，计算其与t－1期排名更好的基金的t期投资相关性。如果在t－1期，有i－1个基金业绩超过基金i，就需要计算i－1个投资相关性，然后得到基金i在t期的平均相关系数。当然，一个基金也会参考业绩差的基金的信息，但从理性投资者的角度，基金会参考业绩好的基金的信息，其原因在于这有助于维持或提升他的排名。Huang et al.(2011)发现：尽管业绩差的基金会改变自己投资策略，希望在下一期提升业绩，但结果却往往导致业绩变得更差。因此，理性的基金会一般不会参考业绩差的基金的信息②。 伍旭川和何鹏(2005)发现中国股票市场季度内存在显著的羊群效应。因此，本文首先计算季度的羊群效应，如式(4)所示(详细的推导过程未报告，可问作者索取)：
式(4)给出t期基金i和j的投资相关系数。表2显示，半年度同期羊群效应和t统计量分别是0.563×
和3.62，表明同期羊群效应显著存在，这与伍旭川和何鹏(2005)的结论一致。
为什么存在显著的同期羊群效应呢？第一，Hong et al.(2005)发现基金经理之间会互相交换投资意见，通过谈话等方式传递投资信息。由于我国证券市场的监管还不成熟，因此开放式基金经理之间信息共享的程度可能会更高。陆蓉和李良松(2008)发现同一公司内各个基金之间的持仓相关度很大，这间接地说明共享信息的现象在基金公司内比较明显。Hong et al.(2005)认为：如果基金经理存在同期信息共享，这种共享与信息传递的成本成反比，我们的结果说明了这一点。本文计算了同一个城市中基金同期持股的相似程度，与不同城市的基金持股相比，同一城市的基金持股相似度高出2.35％，t统计量是3.18。 第二，本文考察了基金持有的股票组合的收益率，并构造两个股票组合。组合1是持有基金本期初始所有的持仓股票；组合2是持有基金上期初始所有的持仓股票，两组股票均持有1期，然后下期期初根据基金持仓重新构造组合。组合1表示投资者模仿基金同期股票组合，组合2表示投资者模仿基金跨期的股票组合。通过计算，组合1的平均月度收益率为3.68％，而组合2的平均月度收益率为3.1％。组合1比组合2收益率高0.58％，经过Newey－West调整的t统计量为2.26(如果使用流通市值进行加权，结果为0.37％，t统计量为2)，这说明模仿基金同期投资的收益率高于模仿基金跨期投资的收益率。换言之，相对于跨期的投资信息，参考基金同期的投资信息回报更高，这在一定程度上解释了为什么同期羊群效应比跨期羊群效应更为显著的理由。
四、实证研究 (一)变量定义 由于基金季度报告只披露前十大重仓股，我们首先只考虑基金前十大重仓股③在稳健性分析中，本文使用了基金的完整持仓数据。表3报告了描述性统计。 投资相关系数的变化：根据Sias(2004)，本文使用投资相关系数式(4)衡量两个基金之间的投资相关系数，这种方法可计算一个基金与排名更好基金的投资相关系数，把相关系数加总再除以排名更好基金的数量，即得到基金i的羊群效应的平均值，如式(5)所示：
基金存在羊群效应的原因有很多，由于本文关注的是羊群效应的理性解释，所以从理性角度，基金应当更偏好于参考业绩好的基金的信息。其原因在于基金为了维持及改进自身排名(Scharfstein and Stein,1990)，否则会导致基金的业绩变得更差(Huang et al.,2011)。假设羊群效应为Y，它可以分解为Y＝a＋b*X＋ε，其中X表示由排名导致的羊群效应，ε表示其他原因导致的，在回归中，与排名有关的成分就会反映在排名的回归系数上，剩余部分则反映在残差中。Chevalier and Ellison(1999)认为：由于年龄经验的不同，基金经理参考其他基金的程度有所不同，因此直接考察投资相关系数并不可靠。但考察投资相关系数的变化能一定程度地避免这个问题。表2中投资相关系数的变化均值为负，这说明基金参考好基金信息的程度在逐期减少。这一点可以理解，随着市场逐步发展，信息的公开性得到改善，所以基金经理参考好基金信息的意愿和必要性逐期减少。表2中投资相关系数的变化根据式(6)计算：
ΔRank_all是基金相对排名的变化。如果一个基金上个季度和本季度的相对排名分别是0.5和0.25，相对排名的变化是0.5－0.25＝0.25，表明这个基金排名上升了25％。ΔRank_type是基金在同类基金中的相对排名变化，由于将基金分成了股票型基金和混合型基金，基金在其相同类型中有对应的排名，其算法和ΔRank_all一样。Log(TA)是上季度基金资产的对数值(Chen,Hong et al.,2004)，进而改变其投资行为。Fund_age是基金成立的季度数。Chevalier and Ellison(1999)认为：相对于老基金，新基金更不愿意增加投资风险。考虑到基金年龄会影响基金投资方式，本文将它列入控制变量。Family_age是基金所属公司成立的季度数。如同基金自身年龄，基金公司的年龄也可能影响旗下基金的投资。Cash_grow是现金流的增长，它影响基金规模，进而影响基金经理的收入。现金流的计算公式为式(7)，其中Tna是基金净资产值，而Ret是基金的收益率。
是过去3期基金持股比例变化与股票评级变化的相关系数。根据Chen and Cheng(2006)和Kacperczyk and Seru(2007)，机构投资者会参考分析师的评级。对于一个股票，卖方分析师的评级有5档，本文按照5档顺序给出1至5，某只股票评级是当期所有报告评级的平均值，而股票评级的变化为本期平均值减去上期平均值。 (二)实证结果 1.羊群效应变化与基金排名的变化 本文把基金划分为排名上升基金和排名下降基金，使用Pooled模型回归：
表4报告了回归结果。本文发现：基金排名的变化与羊群效应的变化显著正相关。第1，2列报告了排名上升的基金的结果，我们发现排名上升较大的基金相对于排名上升较小的基金，其羊群效应的增幅更大，参考业绩好的基金的意愿变强。排名大幅提升的基金会维持自己的排名，所以羊群效应变化更加明显。Log(TA)对羊群效应变化有正显著作用。根据陆蓉等(2007)，现金流与基金上期的业绩是正相关，所以现金流流入排名上升的基金。但是流入大基金的量少，流入小基金的量多。现金流入导致小基金要利用更多的资金投资，由于小基金可投资的范围比大基金广(Hong et al.,2000)，因此相对于大基金，小基金存在更多的投资机会，参考好基金的程度降低。Family_age对羊群效应变化有负显著影响，即成熟的基金公司旗下的基金在排名上升后参考好基金信息程度没有变大。Fund_age对羊群效应变化没有显著的影响。第3、4列报告了排名下降基金的回归结果。排名下降大的基金更倾向于减少羊群效应。基金规模Log(TA)的系数是负显著，当基金出现流动性问题时，大基金比小基金需要先做出投资策略调整。由于小基金更灵活，参考业绩好的基金的程度受到的影响少。Family_age对羊群效应变化的影响不显著，而且符号改变。对比两组实证结果，公司成立时间长的基金，在排名上升时没有更多地参考业绩好的基金的信息，排名下降时投资策略比较稳定。这说明相对于公司历史短的基金，公司历史长的基金受到排名的影响小。以上结果说明排名变化与基金参考其他基金信息程度的变化有显著关系，表明声誉影响基金羊群效应。同时，我们发现Family_age对基金参考信息的程度存在一定影响，但回归结果并不显著。
2.买入和卖出羊群效应 羊群效应不仅受到股票过去收益率的影响(De Long et al.,1990; Grinblatt et al.,1995)，而且也会影响股票的未来收益。同时，买入和卖出的羊群效应也会表现出不同的特征。我们首先计算出每只股票的Lsv值，按照其大小和符号把股票分成10档，其中前5档是买入，后5档是卖出，每档股票组合的收益为股票的(市值)加权平均收益。以t期为本期，计算股票组合t－1，t，t＋1，t＋2期收益率以及相对于沪深300指数的超额收益率，然后考察买卖羊群效应能否归于正反馈交易。表5的结果表明，无论是买入还是卖出的股票，上一季度(t－1期)的收益率正显著，因此买卖两种交易不都是正反馈交易。同时，卖出的股票组合在季度内(t期)有着显著的正收益。在一般情况下，投资者卖出股票的行为会降低股票收益率，这与表5的结果不同。因此，表5显示基金在股票收益率大的时候卖出了股票，而不是卖出股票导致了高收益率。这说明基金在买卖股票时参考不同的信息，或者参考信息的程度不同，因此我们有必要把羊群效应分类进行研究。
在研究买卖羊群效应时，由于股票上一季度的收益率对本季度的交易会产生一定的影响，因此本文在进行回归分析时需要考虑基金持股组合滞后一期的超额收益率，
，即每只股票原始收益率减去同期沪深300收益率，然后进行加权平均，其中权重为基金期初持有股票的市值占基金所有持股市值的比例。表6报告了买入股票羊群效应的变化，我们发现排名变化(ΔRank_all)系数显著为正，这与表4报告的结果一致。同时，我们也发现卖出羊群效应的变化没有受到排名变化的影响，结果不显著④。
3.基金的属性与羊群效应的关系 根据表4的结果，本文发现基金公司成立时间的长短对基金投资存在影响，一个可能的原因在于公司内部管理考评的差异。如果基金公司对业绩的考评不同，其影响会体现在基金经理的行为上(Boyson,2010)。基金公司可以划分为中资公司和合资公司：合资基金公司的外资股东一般是国外的资产管理公司，因此基金的投资行为会一定程度上受到外资方管理方式的影响。在整个样本中，中资基金样本数量有800多个，合资基金样本数量接近600只。表7报告了结果，本文发现中资基金的结果与整体结果一致(包括排名上升基金和排名下降基金)。在合资基金中，基于声誉的羊群效应没有受到排名变化的影响，结果并不显著。
4.稳健性检验 为了避免Pooled回归造成的内生性问题(由于遗漏变量)，我们采用如下固定效应模型：
表8报告了回归结果。我们发现，即使采用固定效应，羊群效应变化和排名变化之间的关系仍然显著正相关⑤。在前面的回归中，本文只考虑了基金前十大持仓股，这样会导致样本选择问题。下面我们使用了半年度以及年度完整的基金持仓数据，同时采用了序数收益率和固定效应模型，回归方程为式(10)。
表9报告了回归结果，同时我们使用了各种窗口的历史业绩，如3个月、6个月以及1年⑥。结果基本上和前面的结论一致，即排名大幅上升的基金会增加羊群效应，而且增加幅度大于排名小幅上升的基金。在排名下降的基金中，符号大部分为正，和前面的结论基本一致。因此，本文认为羊群效应的变化与排名的变化的显著性关系更多地体现在排名上升的基金中；对于排名下降的基金，尽管排名大幅下降的基金会更多地减少羊群效应，但关系没有排名上升的基金那样显著。
五、结论 本文从投资者理性的角度，研究基金排名变化和羊群效应变化之间的关系。本文发现基金排名的变化与羊群效应的变化存在显著的相关性。相对于排名上升不大的基金，排名大幅变好的基金更加参考业绩好的基金的投资信息，从而与好基金的投资相似度增加；而相对于排名下降不大的基金，排名大幅下降的基金会偏离参考业绩好的基金的信息，这是因为他们需要采用不同的策略才能超越其它基金(Brown et al.,1996)。按照股权构成差异，本文把基金公司分成了中资基金公司和合资基金公司。在中资基金公司的实证结果中，排名变化对羊群效应变化有显著作用，而在合资基金公司的实证中，这个结果并不显著。这表明减少羊群效应的一条途径在于改变基金公司的内部管理以及考核机制。 收稿日期：2013－05－30 注释： ①详细的推导过程参见Sias(2004)。 ②本文也研究了基金参考较差基金以及其他基金的情况，但未发现这种羊群效应与基金排名变化有显著的相关性，由于篇幅所限，本文并未报告。 ③开放式基金中存在“饰窗效应”，即期末买入赢家组合，卖出输家组合。由于这样做的目的是粉饰基金业绩，本文认为这种现象更加容易出现在排名下降的基金中。如果“饰窗效应”导致了本文的结果，那么排名下降基金的回归结果应该更加显著。但本文却发现排名下降基金的回归结果有时显著性差于排名上升的基金。因此，“饰窗效应”并不是导致本文结果的原因。 ④限于篇幅，本文未报告卖出羊群效应结果。 ⑤由于使用固定效应，基金年龄和公司年龄会出现多重共线性。由于在回归时删除造成共线性的变量，故有时没有相应的回归系数。表9也是这种情况。 ⑥本文也考虑了基金成立以来的业绩，虽然回归符号一致，但结果并不显著。原因在于基金主要以6个月和年度为考评期，而且1年内的业绩属于短期业绩，因而受到基金经理的重点关注。
标签：羊群效应论文; 股票论文; 基金排名论文; 投资收益率论文; 基金收益率论文; 基金经理论文; 投资论文;
