廖長友 李楠楠

(西華大學，四川 成都 610039)

基金業(yè)績傳遞了關于基金經理投資能力的信息。投資者一般認為，前期取得較好業(yè)績的基金經理一般具有較高水平的投資能力。因此，投資者總是追逐前期業(yè)績較好的基金。然而，基金業(yè)績可以采用不同方法，在不同期限內計算，從而得到不同的基金業(yè)績數據。例如，采用基金原始收益率衡量基金業(yè)績，可以計算過去3個月、1年、3年等不同期限的業(yè)績。如果根據過去3個月的業(yè)績排序，一只基金可能排名前20%，在同類基金中排名靠前；如果根據過去1年的業(yè)績排序，該基金業(yè)績排名可能位于前10%，排名處于領先地位；如果根據過去3年的業(yè)績排序，該基金排名可能位于前60%，排名處于中等地位。由此可見，即使采用一種方法(此處是原始收益率)，但在不同期限內計算，基金業(yè)績也會有很大差異。投資者并不能確定何種業(yè)績才能真正反映基金經理的投資能力。因此，當投資者買賣基金時，這些業(yè)績信息對于投資者而言具有Knight不確定性。而Ellsberg悖論表明，投資者在Knight不確定性決策框架下的決策行為與風險狀態(tài)下的決策行為存在明顯差異。

廖長友和趙修文(2016)指出，在中國基金市場，投資者一般采用原始收益率衡量基金業(yè)績，而且主要采用期限為3個月、1年、3年的原始收益率為標準。然而，當投資者在同一時期面對期限不同的、以原始收益率計算的基金業(yè)績時，投資者并不知道哪種期限的業(yè)績能夠更準確地反映基金經理的投資能力。因此，如前文所述，這些基金業(yè)績所傳遞的關于基金經理投資能力的信號具有不確定性。另外，在同一時期，不同期限的基金業(yè)績必然存在最差業(yè)績和最好業(yè)績。投資者在決策時更重視最差業(yè)績還是更重視最好業(yè)績？Larry G.Epstein和Martin Schneider(2008)與Ju和Miao (2012)研究證明，當投資者得到具有不確定性的好消息和壞消息時，為了保證自己決策的穩(wěn)健性，對沖不利消息可能帶來的負面影響，投資者總是更重視壞消息。本文通過考察最差業(yè)績和最好業(yè)績與資金流量的關系，發(fā)現投資者在買賣基金份額時重視最差業(yè)績而忽略最好業(yè)績。

Franzoni(2017)研究指出，基金的資金流量對業(yè)績的敏感程度在不同的市場狀態(tài)下是不同的。本文進一步考察了在不同市場狀態(tài)下最差業(yè)績對資金流量的影響，并判斷投資者的買賣行為對最差業(yè)績的反應，可以發(fā)現：在熊市狀態(tài)下，投資者并不重視最差業(yè)績；只有在牛市狀態(tài)下，最差業(yè)績的變化才會對投資者的決策行為產生影響。

在Knight不確定性決策框架下分析基金的資金流量與業(yè)績之間的關系，能夠了解投資者在買賣基金時對各種不同業(yè)績信息的處理過程，并且發(fā)現投資者基金買賣行為的新特點，有助于深入認識基金投資者的決策行為。

一、文獻回顧

Ellsberg悖論提出后，研究者提出了多種不確定性條件下投資者的決策行為模型。Gilboa I和Schneider D(1989)提出了被廣泛采用的最大最小期望效用理論，該理論認為不確定性厭惡者總是偏好用多重主觀概率而不是一個主觀概率描述不確定性事件。面對一系列主觀概率，不確定性厭惡者總是偏好使其效用最小的概率測度，然后采取行動使最小效用最大化。

Larry G.Epstein和Martin Schneider(2008)在最大最小期望效用理論基礎上，提出了與標準貝葉斯信息處理模型完全不同的不確定性厭惡投資者的信息處理模型。這個模型假定投資者能夠估計信息的準確性，但總是在對信息準確性做最差評估的基礎上采取行動。他們進一步研究證明，投資者總是對信息做出非對稱反應：忽視好消息而看重壞消息。Hansen L P和Sargent T J(2010)通過運用穩(wěn)健控制理論分析了投資者的信息處理過程，發(fā)現投資者對好消息和壞消息的反應是不對稱的。面對負面信息，不確定性厭惡投資者傾向于選擇負面沖擊持久的財富生成模型；面對好消息，投資者傾向于選擇正面沖擊短暫的財富生成模型。因此，投資者對負面消息反應強烈而對正面消息反應較弱。

隨后的研究者試圖為以上研究結論給出證據。Williams C D(2015)運用美國上市公司1986—2006年季度收益公告數據，使用VIX指數度量市場的不確定性，研究了在市場不確定性上升和下降時，正面收益信息和負面收益信息對股票收益的影響。他發(fā)現：當市場不確定性上升時，投資者對負面消息的反應強度遠遠超過對正面消息的反應強度；當市場不確定性下降時，投資者對負面消息和正面消息的反應強度卻基本相同。Zhou(2015)提出了一個不確定性厭惡投資者的決策模型，并證明投資者對負面消息和正面消息的反應是不對稱的。對于負面消息，在市場行情較差時對股票價格的反應強度大于在市場行情較好時對股票價格的反應強度；對于正面消息，在任何市場行情下對股票價格的反應強度都相同。Liy、Tiwariz和Tong(2016)計算了在每個季度末基金在過去1年、3年、5年的業(yè)績，并對比這3種業(yè)績得到每一個季度的最差業(yè)績，通過分析基金的資金流量與最差業(yè)績之間的關系，發(fā)現最差業(yè)績總是顯著影響基金的資金流量，表明投資者傾向于采用最差業(yè)績作為決策依據。

王鵬(2013)、馮旭南和李心愉(2013)、肖峻和石勁(2011)、馮金余(2012)等通過研究發(fā)現，基金前期業(yè)績越好，資金凈流入量越多，兩者之間存在同向變化關系，而并非簡單的線性關系。基金前期業(yè)績越好，投資者投入的資金越多；而當基金業(yè)績變差時，投資者并不能及時從基金中撤出資金。因此，基金業(yè)績與資金流量之間的關系是凸的。

廖長友和趙修文(2016)發(fā)現，在中國基金市場上，投資者一般采用原始收益率衡量基金業(yè)績，而且主要采用期限為3個月、1年、3年的原始收益率判斷基金經理的投資能力，但可能因此得到不同的結果。例如，以期限為3個月的短期業(yè)績作為判斷標準，基金經理的投資能力可能為優(yōu)秀；而以期限為3年的業(yè)績作為判斷標準，基金經理的投資能力可能較差。3種期限的業(yè)績中必然存在最差業(yè)績和最好業(yè)績。投資者在決策時更重視何種業(yè)績呢？首先，本文在每個季度末分別計算期限為3個月、1年、3年的原始收益率；其次，本文對每只基金分別以不同期限的業(yè)績?yōu)闃藴试谕惢鹬信判?，并根據排序結果在3種期限業(yè)績中確定出最差業(yè)績和最好業(yè)績；最后，在控制其他影響基金資金流量因素的基礎上，分析最差業(yè)績和最好業(yè)績對基金資金流量的影響，從而確定哪種業(yè)績信息能夠對基金投資者的決策產生更大的影響。此外，本文還進一步分析了在不同市場狀態(tài)下的基金業(yè)績與資金流量之間的關系，以研究在不同市場狀態(tài)下投資者的基金決策行為是否存在差異。

本文的主要貢獻表現在以下兩方面：第一，本文基于不確定性決策理論研究資金流量與基金業(yè)績之間的關系，發(fā)現了投資者買賣基金的決策行為的新特點。雖然目前已有大量文獻研究資金流量與基金業(yè)績之間的關系，但僅有Liy等(2016)在不確定性框架下研究基金的資金流量與業(yè)績之間的關系，而他們只采用原始收益率和Fama-French-Carhart模型這兩種方法，計算了期限為1年、3年、5年的基金業(yè)績，沒有考慮投資者運用其他方法、在其他期限內計算基金業(yè)績信息的可能性。事實上，投資者可供決策參考的基金業(yè)績信息種類可能有許多種。本文基于廖長友和趙修文(2016)的研究，在考慮投資者可能獲得采用不同方法，在不同期限內計算基金業(yè)績的條件下，研究投資者在不確定性條件下決策行為的特點。第二，本文為Epstein和Schneider(2008)等的研究結論提供了完整證據。他們研究發(fā)現，在不確定性條件下，投資者總是忽視好消息而重視壞消息。Liy等(2016)研究了基金最差業(yè)績與資金流量之間的關系，但沒有研究投資者面對最好業(yè)績時的行為特點。本文全面分析了投資者對最好業(yè)績和最差業(yè)績的反應，從而為前人的研究提供了完整證據。

二、數據與方法

(一)樣本

本文數據主要來自深圳國泰安信息技術公司開發(fā)的中國開放式基金數據庫(以下簡稱CFM)。CFM將基金分為股票型基金、混合型基金、債券型基金和貨幣型基金等四種類型，但這種分類較為粗略。晨星基金評級公司增加了可轉債基金和保本型基金兩個類別，并且將混合型基金進一步分為激進配置混合型基金、標準混合型基金和保守混合型基金等三種類型。2014年，中國證監(jiān)會要求，凡是基金名稱中標明“股票型”的基金，其資產組合中的股票持有比例不得低于80%(之前規(guī)定股票持有比例不低于70%)，因此導致中國股票型基金數量大幅減少。為了將更多的基金納入研究樣本，本文將晨星基金評級公司劃分的股票型基金和激進配置混合型基金作為研究對象，并排除了各種指數型基金，包括LOF基金、分級基金以及ETF基金。同時，考慮到QDII基金的投資標的與投資國內的基金存在較大差異，基金業(yè)績比較基準也完全不同，因此，樣本排除了QDII基金。本文使用的樣本涵蓋的時間范圍是2005年1月—2015年12月。此外，基金的成立時間各不相同，本文將成立時間不足3年的基金排除在樣本外。截至2015年12月，本文所研究樣本共有354只基金。由于基金管理公司僅在每個季度公布基金凈資產、基金份額申購、贖回數據，因此本文建立了這354只基金2005—2015年共44個季度之間的非平衡面板數據。

(二)方法

已有的研究表明，國內基金市場上的投資者采用原始收益率衡量基金業(yè)績，而且采用期限為3個月、12個月和36個月的原始收益率判斷基金經理的投資能力。在同一時期各期限的基金業(yè)績中，投資者可以區(qū)分出最差業(yè)績和最好業(yè)績。這些業(yè)績信息對投資者而言分別是壞消息和好消息。Larry G.Epstein和Martin Schneider(2008)研究證明，投資者對好消息和壞消息的反應存在差異。本文通過建立如下回歸模型檢驗壞消息和好消息對資金流量的影響。

flowi,t=ai+β1r3mi,t-1+β2r12mi,t-1+β3r36mi,t-1+β4r3mi,t-1×d_r3mi,t-1+β5r12mi,t-1×d_r12mi,t-1+β6r36mi,t-1×d_r36mi,t-1+βccontrolvariablesi,t-1+ui,t

(1)

其中，ai是不隨時間變化的基金個體效應，ui,t是隨機擾動項，其余各變量的定義及計算進行如下說明。

1.flow是資金流量，本文采用兩種方法衡量資金流量。

(1)隱含資金流量(iflow)。隱含資金流量是在缺少具體的基金申購、贖回數據的情況下對基金資金流動數量的估計。因為隱含資金流量受到前期凈資產規(guī)模的影響，所以必須對隱含資金流量進行標準化處理。隱含資金流量的計算方法參考王鵬(2013)等的研究。

iflowi,t=[TNAi,t-TNAi,t-1×(1+ri,t)]/TNAi,t-1

其中，TNAi,t為基金i在t季度末的凈資產，ri,t為基金i在t季度的原始收益率。iflow為正，意味著資金凈流入；反之，意味著資金凈流出。為了消除iflow的極端值影響，本文采用與Brown和Wu(2016)、王鵬(2013)一致的計算方法，剔除iflow大于99%分位數和小于1%分位數的觀測值。

(2)申購率(purchaserate)、贖回率(redemptionrate)和凈申購率(netpurchaserate)。深圳國泰安信息技術公司的中國開放式基金數據庫提供了基金在每個季度的期初總份額(totalbeginningshares)、當季度申購份額(purchaseshares)和贖回份額(redemptionshares)的數據。采用這些數據，本文計算了申購率、贖回率和凈申購率以度量基金的資金流量：

netpurchaserate=

由于申購(贖回)份額乘以基金凈值即是申購(贖回)總金額，在基金凈值增長幅度較小的條件下，申購(贖回)率能夠較為準確地反映基金的資金流入與資金流出狀況。

2.r3m是期限為3個月的基金原始收益率。r3m在基金日凈值收益率(dailyreturn)基礎上進行計算。

其中，T為計算基金業(yè)績的時間長度，是過去3個月內的交易日數。同理，當T是過去12個月和36個月的交易日數時，可得到r12m和r36m。

根據廖長友和趙修文(2016)的研究發(fā)現，在中國基金市場上，只有期限為3個月、12個月和36個月的業(yè)績對基金資金流量會產生顯著影響，即投資者主要根據這三種期限的業(yè)績做出投資決策。因此，在式(1)中本文只納入期限為3個月、12個月和36個月的基金業(yè)績。在同一時期的三種期限的業(yè)績中，投資者并不確定哪一種期限的業(yè)績更能代表基金經理的投資能力。因此，三種期限的業(yè)績所傳遞的關于基金經理投資能力的信息具有不確定性。另外，在同一時期，投資者通過簡單比較即可在不同期限的業(yè)績中挑選出最差業(yè)績(worstreturn)和最好業(yè)績(bestreturn)。對于投資者而言，這些業(yè)績傳遞了關于基金經理投資能力的不同(最差的和最好的)信息。因此，這些業(yè)績具有額外信息內涵，可能對投資者的買賣決策產生額外的影響。

由于原始收益率的計算期限不同，直接比較各種不同期限原始收益率的大小并據此確定最差業(yè)績、中等業(yè)績和最好業(yè)績是不合理的。因此，本文進一步將基金不同期限原始收益率轉換成序數收益率。具體方法是: 在每一個季度末，將樣本內所有基金的某種期限的原始收益率從小到大進行排序，令原始收益率最低的基金序數收益率為0，原始收益率最高的基金序數收益率為1，其余基金的序數收益率根據其原始收益率大小在(0，1)之間取值。

3.d_r3m是二元指示變量。當期限為3個月的序數收益率在同時期的序數收益率(r3m、r12m、r36m)中是最差(好)業(yè)績時，d_r3m取值為1，否則取值為0。同理，可以定義d_r12m和d_r36m。

4.估計系數β4，β5，β6是本文關注的重點。這些系數估計值分別度量了當期限為3個月、12個月、36個月的基金業(yè)績發(fā)生變化，并且該期限業(yè)績恰好也是同時期各期限業(yè)績中的最差業(yè)績(或最好業(yè)績)時，投資者對該期限業(yè)績變化的反應程度。例如，當以申購率度量基金的資金流量時，如果β4在統(tǒng)計上是顯著為正，則可以認為如果當期限為3個月的基金業(yè)績增加，且該期限的業(yè)績恰好也是同時期三種期限業(yè)績中的最差業(yè)績(或最好業(yè)績)時，投資者會增加對基金份額的購買，也就是說投資者在投資決策時重視最差業(yè)績(或最好業(yè)績)。

5.控制變量。式(1)中還控制了影響資金流量的其他變量，這些變量及其計算方法如下：

(1)基金成立時間(fdage)和基金管理公司成立時間(fmage)，以年為單位計算。

(2)基金規(guī)模(tna)，以基金資產凈值總額衡量，并取對數。

(3)基金管理公司規(guī)模(fmtna)，以基金管理公司資產凈值總額衡量，并取對數。

(4)基金業(yè)績標準差(stdev_3，stdev_12，stdev_36)，以凈值收益率的標準差衡量。有研究發(fā)現，基金風險對基金的資金流入量和流出量都有顯著影響。本文添加了原始收益率的標準差以控制基金風險對基金資金流量的影響。由于期限為3個月、12個月和 36個月的基金業(yè)績對資金流量有顯著影響，因此我們同時將期限為3個月、12個月和 36個月的原始收益率的標準差作為控制變量。

6.前期的資金流量。式(1)中所有解釋變量都滯后一期，主要有兩個原因：第一，持有人在觀察到這些解釋變量后才能做出基金份額買賣決策；第二， 能夠消除模型中變量的內生性問題。

(三)變量的描述性統(tǒng)計

我國股票型基金的凈資產規(guī)模平均為36.60億元，規(guī)模最大的基金凈資產為295.00億元，規(guī)模最小的基金則僅有0.22億元，相差巨大；基金管理公司的凈資產規(guī)模平均為543.00億元，規(guī)模最大的達7 260.00億元，最小的僅有1.82億元，相差同樣巨大；基金的平均年齡不到5年，最長的只有15年，我國第一只股票型基金出現在2002年，基金成立時間整體較短；資金凈流入量在不同時期差異極大，資金流入量大的基金在一個季度內資金流入量增長了2.22倍，資金流入量增長率小的基金在一個季度內資金凈流出60%，如表1所示。

表1 變量的描述性統(tǒng)計

三、不確定性狀態(tài)下的基金業(yè)績與資金流量

(一)最差業(yè)績與資金流量

本文首先考察當基金某期限的業(yè)績同時也是最差業(yè)績時，投資者是否重視該期限業(yè)績的變化從而影響投資者的投資決策。在式(1)中，當期限為3個月的業(yè)績r3m(r12m，r36m)在同時期三種期限的業(yè)績中是最差業(yè)績時，令二元指示變量d_r3m(d_r12m、d_r36m)取值為1，否則取值為0。式(1)中基金個體效應ai與各解釋變量xi,t之間一般存在聯(lián)系，因此，cov(ai,xi,t)≠0，故采用固定效應法估計式(1)。Hausman 檢驗也支持固定效應法，估計結果如表2所示。

表2 最差業(yè)績與資金流量

由表2(1)可見，r3m,r12m和r36m估計系數均顯著為正，表明當基金的業(yè)績增加時，投資者會增加基金份額的申購，投資者追逐業(yè)績好的基金。這與馮旭南和李心愉(2013)等的結論一致。

由表2(2)可見，在5%的顯著性水平下，r3m×d_r3m和r36m×d_r36m的估計系數均顯著為正，在10%的顯著性水平下，r12m×d_r12m的估計系數也顯著為正。這表明，當基金的某期限業(yè)績恰好是同時期各期限業(yè)績中的最差業(yè)績時，投資者將增加對該基金的申購。由此可見，最差業(yè)績的存在會影響投資者的決策，受到投資者的重視。為什么最差業(yè)績的存在會促使投資者增加申購呢？其原因在于，當基金在過去一段時間取得最差業(yè)績時，基金的凈值下降很多或增長很少，這會誘使采取反向投資策略的投資者增加對基金份額的購買，從而導致基金申購率上升。

由表2(3)可見，r3m×d_r3m和r12m×d_r12m的估計系數在統(tǒng)計上并不顯著。這表明當投資者贖回基金時，并不重視期限為3個月以及12個月的最差業(yè)績。r36m×d_r36m的估計系數在統(tǒng)計上顯著為正，這表明當期限為36個月的基金業(yè)績恰好是最差業(yè)績時，投資者將會增加贖回。這意味著投資者重視期限為36個月的最差業(yè)績傳遞的信號。

由表2(4)可見，r3m×d_r3m、r12m×d_r12m和r36m×d_r36m的估計系數在統(tǒng)計上均顯著為正，這表明最差業(yè)績的存在會導致投資者增加對基金份額的凈申購，基金規(guī)模因此而擴張。當基金的資金流量以隱含資金流量衡量時，式(1)的估計結果由表2(5)給出。

由上述可見，最差業(yè)績的存在會影響投資者的決策，投資者重視最差業(yè)績。

(二)最好業(yè)績與資金流量

接下來本文將繼續(xù)考察當基金某期限的業(yè)績同時也是最好業(yè)績時，投資者是否重視該期限業(yè)績的變化。在式(1)中，當期限為3個月的業(yè)績r3m(r12m,r36m)在同時期的三種期限的業(yè)績中是最好業(yè)績時，令二元指示變量d_r3m(d_r12m,d_r36m)取值為1，否則取值為0。同樣，我們采用固定效應法估計式(1)，估計結果如表3所示。

表3 最好業(yè)績與資金流量

由表3(1)可見，在5%的顯著性水平下，r3m×d_r3m、r12m×d_r12m和r36m×d_r36m的估計系數顯著為負。這表明,最好業(yè)績的存在會降低基金的申購率，意味著投資者會減少對基金的申購。說明最好業(yè)績的存在也會顯著影響投資者的決策，投資者同樣重視最好業(yè)績的存在。為什么面對最好業(yè)績時投資者會減少申購呢？Odean(1998)研究發(fā)現，投資者更愿意賣出盈利的投資。當基金在過去一段時間取得最好業(yè)績時，基金投資者取得了較好的收益，因而傾向于賣出基金份額，導致申購率降低。

由表3(2)可見，r3m×d_r3m、r12m×d_r12m的估計系數在統(tǒng)計上并不顯著，表明投資者并不重視期限為3個月以及期限為12個月的最好業(yè)績傳遞的信號。r36m×d_r36m的估計系數在統(tǒng)計上顯著為負，表明基金過去36個月的基金業(yè)績恰好是最好業(yè)績時，投資者減少贖回。因此，最好業(yè)績的存在會影響投資者的決策。

由表3(3)可見，r3m×d_r3m、r12m×d_r12m和r36m×d_r36m的估計系數在統(tǒng)計上均顯著為負，表明當基金業(yè)績取得最好業(yè)績時，投資者會減少對基金的凈投資。當基金的資金流量以隱含資金流量衡量時，式(1)的估計結果由表3(4)給出。

由上述可見，最好業(yè)績的存在會影響投資者的決策。投資者在買賣基金份額時，同樣重視最好業(yè)績的存在。

四、最差業(yè)績、最好業(yè)績與市場狀態(tài)

現有研究發(fā)現，在不同的市場狀態(tài)下，投資者的決策行為存在差異。Franzoni(2017)發(fā)現，基金資金流量對業(yè)績的敏感程度在不同的市場狀態(tài)下是不同的。當市場處于平穩(wěn)狀態(tài)時，資金流量對業(yè)績的敏感程度較大；而當市場處于大幅波動時，資金流量對業(yè)績的敏感程度較小。肖峻(2013)發(fā)現，在牛市和熊市階段，資金流量對于基金業(yè)績的敏感性存在差異。投資者在牛市期間熱衷于追逐業(yè)績，而在熊市期間傾向于忽視業(yè)績。本文已經發(fā)現投資者重視最差業(yè)績，也重視最好業(yè)績，而需要進一步回答的問題是，在牛市和熊市的不同階段，最差業(yè)績和最好業(yè)績對投資者買賣行為的影響是否存在差異呢？本節(jié)在式(1)中引入市場狀態(tài)與最差業(yè)績的交互變量，以檢驗在不同市場狀態(tài)下最差業(yè)績對資金流量的影響是否存在差異。建立模型如下：

flowi,t=ai+β1r3mi,t-1×d_r3mi,t-1×d_statei,t-1+β2r12mi,t-1×d_r12mi,t-1×d_statei,t-1+β3r36mi,t-1×d_r36mi,t-1×d_statei,t-1+β4r3mi,t-1×d_r3mi,t-1+β5r12mi,t-1×d_r12mi,t-1+β6r36mi,t-1×d_r36mi,t-1+β7r3mi,t-1+β8r12mi,t-1+β9r36mi,t-1+βccontrolvariablesi,t-1+ui,t

(2)

其中，d_state是市場狀態(tài)虛擬變量，其余變量與式(1)中的變量定義相同。肖峻(2013)認為,在金融市場上，代表性指數上漲或下降20%是劃分牛市和熊市的標準。本文采用國內上證綜合指數作為代表性指數。若上證綜合指數過去一個季度累計漲幅大于或等于20%，則定義該段時間的市場為牛市；若上證綜合指數過去一個季度跌幅大于或等于20%，則定義該段時間的市場為熊市。

(一)最差業(yè)績、最好業(yè)績與牛市

本文以式(2)為基礎分析當市場是牛市時，最差業(yè)績和最好業(yè)績對投資者決策的影響。當市場是牛市時，令d_state等于1。

當市場是牛市時，最好業(yè)績的存在對投資者決策的影響如表4所示。

表4 最好業(yè)績與牛市

由表4(1)、(2)可見，含有d_state的交互項的估計系數均顯著為正，表明最好業(yè)績的存在會促使投資者增加申購，也會增加贖回，最終基金會獲得資金流入。由此可見，在牛市狀態(tài)下投資者重視最好業(yè)績。

當市場是牛市時，最差業(yè)績的存在對投資者決策的影響如表5所示。

表5 最差業(yè)績與牛市

由表5(1)可見，當被解釋變量為申購率時，r12m×d_r12m×d_state和r36m×d_r36m×d_state的估計系數均顯著為正。由表5(2)可見，當被解釋變量為贖回率時，只有r36m×d_r36m×d_state的估計系數顯著為正。這表明，在牛市狀態(tài)下，對于獲得更長期限的最差業(yè)績的基金，投資者會增加申購和贖回。

(二)最好業(yè)績、最差業(yè)績與熊市

本文以式(2)為基礎分析當市場是熊市時，最差業(yè)績和最好業(yè)績對投資者決策的影響。當市場是熊市時，令d_state等于1。

當市場是熊市時，最好業(yè)績的存在對投資者決策的影響如表6所示。

表6 最好業(yè)績與熊市

由表6(1)可見，當被解釋變量是申購率時，含有d_state的交互項的估計系數均顯著為負,表明在熊市中，最好業(yè)績的存在會促使投資者減少申購，導致申購率降低。由表6(2)可見，當被解釋變量是贖回率時，含有d_state的交互項的估計系數均不顯著,表明在熊市中，最好業(yè)績的存在不會影響投資者的贖回決策。

當市場是熊市時，最差業(yè)績的存在對投資者決策的影響如表7所示。

表7 最差業(yè)績與熊市

由表7(1)、(2)可見，含有d_state的交互項的估計系數顯著為負，表明在熊市中最差業(yè)績的存在既會減少投資者的申購，也會減少投資者的贖回，但基金申購會減少更多，最終資金流出基金。

由上文可見，在牛市中，無論是最好業(yè)績還是最差業(yè)績都會引起投資者增加對基金的申購和贖回，資金流入基金；而在熊市中，無論是最好業(yè)績還是最差業(yè)績都會引起投資者減少對基金的申購和贖回，資金流出基金。因此，無論在何種市場狀態(tài)下，最好業(yè)績和最差業(yè)績都會受到投資者更多重視和關注。

五、結論

基金前期業(yè)績是投資者判斷基金經理投資能力的重要信息?；饦I(yè)績可以采用不同方法,在不同期限內計算。投資者據此判斷基金經理投資能力也會得到不同的結論。然而，投資者并不知道何種基金業(yè)績更能反映基金經理的投資能力，也不知道各種期限業(yè)績代表基金經理投資能力的可能性。因此，當面臨各種基金業(yè)績時，基金投資者的決策具有Knight不確定性，但投資者可以通過對比在各種基金業(yè)績中確定最差業(yè)績和最好業(yè)績。首先,本文研究了最差業(yè)績和最好業(yè)績對資金流量的影響。結果發(fā)現最好業(yè)績和最差業(yè)績都對資金流量具有顯著影響，表明投資者對最差業(yè)績和最好業(yè)績都同樣重視。其次，本文分析了在不同市場狀態(tài)下，最差業(yè)績和最好業(yè)績對資金流量的影響。結果發(fā)現無論在牛市還是熊市，最差業(yè)績和最好業(yè)績對投資者的基金買賣行為都有顯著影響。