吳唱唱，唐 瑄

（1.北京大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，北京 100871；2.北京大學(xué) 光華管理學(xué)院，北京 100871）

一、引言與文獻(xiàn)綜述

隨著中國金融體制的不斷改革和發(fā)展，公募基金無論是發(fā)行數(shù)量還是發(fā)行規(guī)模都在不斷增長，公募基金已經(jīng)成為中國資本市場的重要組成部分。在這樣的歷史環(huán)境下，對于中國的公募基金研究就顯得愈發(fā)重要。在西方，由于資本市場起步較早，資本市場制度、投資者的投資理念更加成熟，以公募基金為代表的機(jī)構(gòu)投資者在資本市場中占有大量份額。從20 世紀(jì)60 年代開始，就開始有學(xué)者對其進(jìn)行系統(tǒng)研究。

研究公募基金核心的問題在于如何評估公募基金的業(yè)績表現(xiàn)，學(xué)者們采用不同方法對其進(jìn)行測量。Jensen(1968)提出可以通過觀察基金的表現(xiàn)來對基金經(jīng)理預(yù)測未來的能力以及減少投資組合風(fēng)險(xiǎn)的能力進(jìn)行研究，認(rèn)為基金經(jīng)理的預(yù)測能力應(yīng)該分為選股能力和擇時(shí)能力。Gallo&Swanson(1996)使用了Treynor&Mazuy(1966)的擇時(shí)模型測試了美國的國際共同基金并發(fā)現(xiàn)沒有基金有顯著的擇時(shí)能力，Jiang 等(2007)得到了同樣的結(jié)果。

沈維濤、黃興孿(2001)發(fā)現(xiàn)基金經(jīng)理的擇股能力普遍較好，但是否具有擇時(shí)能力沒有得到充分驗(yàn)證。張新、杜書明(2002)的研究認(rèn)為，中國基金不具有選股和擇時(shí)能力。鄧溯麒和尚宏麗(2008)、吳金旺和賈丹丹(2008)研究結(jié)果表明，大部分基金具有較強(qiáng)的選股能力，少量基金具有較強(qiáng)的擇時(shí)能力?？偟膩碚f，國外針對公募基金業(yè)績的研究已經(jīng)比較成熟，而國內(nèi)這方面的研究文獻(xiàn)還相對較少。同時(shí)由于公募基金發(fā)展極其迅速，早年的研究無論是從樣本量還是數(shù)據(jù)可得性都存在很多問題，研究得出的結(jié)論也不盡相同。因此結(jié)論是否可靠需要進(jìn)一步驗(yàn)證。

據(jù)文章收集到的文獻(xiàn)來看，還沒有文獻(xiàn)對于各種針對擇時(shí)能力測量方法進(jìn)行統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的測試，因此針對每種測量方法的測量準(zhǔn)確性還沒有一致的結(jié)論。因此文章首先參考Jiang(2003)與Cai 等(2018)的方法構(gòu)造了模擬數(shù)據(jù)來對各種方法進(jìn)行測量，結(jié)果發(fā)現(xiàn)基于日度數(shù)據(jù)的TM 與HM 模型有著更好的測量準(zhǔn)確性。

之后基于Bollen & Busse(2001)的日度數(shù)據(jù)TM 與HM 模型對于中國公募基金的擇時(shí)能力進(jìn)行測試，得出了部分公募基金存在擇時(shí)能力的結(jié)論。在使用Bootstrap 方法調(diào)整標(biāo)準(zhǔn)誤后擇時(shí)能力依然顯著存在。最后文章分別根據(jù)日度TM 與HM 模型的擇時(shí)指標(biāo)滾動(dòng)構(gòu)造了資產(chǎn)組合，并發(fā)現(xiàn)橫截面上擇時(shí)能力高的基金有著正向的資金流入，并且也有著更大的基金規(guī)模；在時(shí)間序列上，擇時(shí)能力高的基金在長期比其他基金有著顯著較高的收益率。

文章的貢獻(xiàn)有：一是通過模擬數(shù)據(jù)的方法對各種針對基金擇時(shí)能力的方法準(zhǔn)確性進(jìn)行統(tǒng)一的比較；二是在前人研究的基礎(chǔ)上，選取更多的樣本，使用Bollen&Busse(2001)的方法，利用日度數(shù)據(jù)對中國公募基金的擇時(shí)能力進(jìn)行研究，并證實(shí)了部分中國公募基金是有擇時(shí)能力的；三是發(fā)現(xiàn)擇時(shí)能力指標(biāo)能夠在橫截面上解釋基金的正向資金流入，時(shí)間序列上能夠使用構(gòu)建的擇時(shí)指標(biāo)篩選出較高收益率的基金。

二、方法回顧

文章共搜集到四類關(guān)于公募基金擇時(shí)能力的研究方法：

第一類為Treynor&Mazuy(1966)提出的傳統(tǒng)二次項(xiàng)回歸模型（TM 模型），回歸模型如式(1)所示。

該模型是針對每只基金進(jìn)行收益率與市場收益率及其二次項(xiàng)的時(shí)間序列的回歸，其中Rit為i基金在t期的收益率，Rft為無風(fēng)險(xiǎn)收益率，comstanti為回歸的截距項(xiàng)，MKTt為t期的市場收益率，MKTt2為t期市場收益率的平方，εit為回歸式在t期的殘差項(xiàng)，βi，MKT與γi為回歸估計(jì)的系數(shù)?；貧w式中若γi正向顯著，則證明基金存在正向擇時(shí)能力。

第二類為Henriksson&Merton(1981)提出的二項(xiàng)式隨機(jī)變量模型（HM 模型），回歸模型如式(2)所示。

Rit、Rft、comstanti、MKTt、εit均與(1)中定義相同，MKTt*的定義為MKTt*=max{MKTt，0}。Bollen&Busse(2001)提出由于基金經(jīng)理調(diào)倉的頻率大于月度，如果使用月度的收益率對擇時(shí)能力進(jìn)行衡量會(huì)導(dǎo)致低估其擇時(shí)能力。由此Bollen&Busse(2001)分別使用TM 和HM 模型使用基金日度收益率對其擇時(shí)能力進(jìn)行測試。

第三類為Jiang(2003)提出的非參數(shù)回歸方法，針對每只基金評估其收益率針對市場收益率的凸性，若以基金的收益率為自變量、市場收益率為因變量的函數(shù)為凸函數(shù)則其有正向擇時(shí)能力，若其為凹函數(shù)或凹凸性不顯著，則其沒有擇時(shí)能力。針對每只基金構(gòu)建了一個(gè)三階U 統(tǒng)計(jì)量來識別其凹凸性。針對i基金構(gòu)造的統(tǒng)計(jì)量如式(3)所示。

第四類為基于股票持倉對基金擇時(shí)能力進(jìn)行測試(Jiang 等，2007)。由于存在調(diào)倉頻率等問題，傳統(tǒng)的月度收益率的方法無法準(zhǔn)確估計(jì)出基金的擇時(shí)能力。使用按照持倉加權(quán)的股票風(fēng)險(xiǎn)暴露得到基金的風(fēng)險(xiǎn)暴露，由此對基金的擇時(shí)能力進(jìn)行分析。在傳統(tǒng)的TM 和HM 模型中，從式(1)與式(2)可以推導(dǎo)出式(7)。

因此TM 與HM 估計(jì)γi的本質(zhì)為每一只基金針對市場風(fēng)險(xiǎn)載荷βit與市場收益率MKTt或市場收益率非線性項(xiàng)MKTt*的線性關(guān)系斜率項(xiàng)。但是在實(shí)際估計(jì)中，是采用基金過去的收益率估計(jì)出β0與γi的。由于存在基金調(diào)倉較觀測收益率頻繁等問題，針對這兩項(xiàng)的估計(jì)不一定準(zhǔn)確，即使存在如式(7)這樣的線性關(guān)系，也有可能估計(jì)錯(cuò)誤。因此Jiang 等(2007)提出使用式(8)所示的方法對βit進(jìn)行估計(jì)，即β^it。實(shí)質(zhì)上該估計(jì)方法是用基金持倉資產(chǎn)的β 加權(quán)平均從而獲得基金的β。因此式中ωit為權(quán)重，而bit為資產(chǎn)的市場風(fēng)險(xiǎn)載荷。

三、數(shù)據(jù)模擬

文章使用模擬數(shù)據(jù)的方法對上述提到的四類方法進(jìn)行檢驗(yàn)，根據(jù)CAPM 模型各生成有擇時(shí)能力與無擇時(shí)能力的100 只基金的模擬數(shù)據(jù)，通過這四種方法對其擇時(shí)能力的識別結(jié)果，來測試哪種方法的檢驗(yàn)力度較高。在模擬過程中參考了Jiang(2003)與Cai 等(2018)的設(shè)計(jì)。該模擬方法的特點(diǎn)為：一是雖然基金具有擇時(shí)能力，但是收到的信號有著不一樣的噪聲，最終導(dǎo)致基金實(shí)際表現(xiàn)出無擇時(shí)能力；二是基金在根據(jù)收到的信號進(jìn)行調(diào)倉時(shí)，并不會(huì)規(guī)律地進(jìn)行調(diào)倉，而是根據(jù)收到信號的確定程度進(jìn)行不規(guī)則調(diào)倉。具體的設(shè)定如下所示：

第一，設(shè)定總時(shí)長T=600，假設(shè)每期為一日；

第三，假設(shè)市場完美有效，即每只基金的收益來源均為對風(fēng)險(xiǎn)的承擔(dān)。針對沒有擇時(shí)能力的基金i，其收益率為rit=βirmt+εit，其中εit～N(0，0.02/30)，而每支無擇時(shí)能力的基金針對市場風(fēng)險(xiǎn)的載荷不同，但在時(shí)間序列上是相同的，假設(shè)βi～U(0.5，1.5)。

第四，針對有擇時(shí)能力的基金j，其收益率生成表達(dá)式為rjt=βjt-1rmt+εjt。與無擇時(shí)能力基金不同的是，其在t期的收益率rjt會(huì)與上一期決定的市場風(fēng)險(xiǎn)載荷βjt-1相關(guān)。同時(shí)假設(shè)其會(huì)在t時(shí)收到一個(gè)關(guān)于t+1 時(shí)刻市場收益率的信號，信號為未來時(shí)間點(diǎn)市場收益率加上標(biāo)準(zhǔn)差為市場因子標(biāo)準(zhǔn)差不同倍數(shù)的擾動(dòng)項(xiàng)（擾動(dòng)倍數(shù)noisej∈[0.5，1，2]），如式(10)所示。具有擇時(shí)能力的基金會(huì)根據(jù)收到的信號調(diào)整其針對市場風(fēng)險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)載荷βjt-1。同時(shí)假設(shè)基金經(jīng)理能夠知道擾動(dòng)系數(shù)，即基金經(jīng)理對自己的擇時(shí)能力有充分的認(rèn)識。

同樣的，假設(shè)基金j的初始風(fēng)險(xiǎn)暴露βj，0～U(0.5，1.5)。在隨后的時(shí)間中，假定基金經(jīng)理有不同的風(fēng)險(xiǎn)偏好，分別設(shè)定λj∈[0.1%，1%，10%]，即穩(wěn)健型、中等型與激進(jìn)型。當(dāng)且僅當(dāng)基金經(jīng)理有充分把握下一期市場收益率顯著不同于期望收益率時(shí)，才會(huì)調(diào)整其風(fēng)險(xiǎn)暴露。由于市場的期望收益率與方差以及基金經(jīng)理收到信號中擾動(dòng)項(xiàng)的方差是公開信息，因此基金收到一個(gè)信號后，能夠根據(jù)已有的信息算出其與期望收益不同程度的置信度。如式(11)所示，t期根據(jù)收到的信號yjt與市場收益率E(rm)、市場收益率方差與干擾系數(shù)noisej能得到z統(tǒng)計(jì)量zjt。

之后基金根據(jù)z統(tǒng)計(jì)量的大小與自己的風(fēng)險(xiǎn)偏好對市場的風(fēng)險(xiǎn)暴露βjt進(jìn)行調(diào)整。當(dāng)基金經(jīng)理收到確定的信號下一期市場收益率大于期望市場收益率時(shí)，會(huì)將市場的風(fēng)險(xiǎn)暴露調(diào)整為初始值的2 倍；同理，若下一期市場收益率小于期望市場收益率時(shí)，其風(fēng)險(xiǎn)暴露為初始值的0.5 倍，如式(12)所示。其中假定基金經(jīng)理有不同的風(fēng)險(xiǎn)偏好，分別設(shè)定λj∈[0.1%，1%，10%]，即穩(wěn)健型、中等型與激進(jìn)型。

圖1 為按照上文所述辦法分別生成一組有擇時(shí)能力(λj=0.1，noisej=0.5)的基金收益率與無擇時(shí)能力基金收益率的βt與市場收益率rmt的關(guān)系。左圖為有擇時(shí)能力的基金，右圖為無擇時(shí)能力的基金。從圖中可以看出有擇時(shí)能力基金的beta會(huì)以β0為基準(zhǔn)而變動(dòng)，而無擇時(shí)能力基金的風(fēng)險(xiǎn)載荷βt是一個(gè)常數(shù)。

圖1 模擬β 數(shù)據(jù)

表1 為按照不同的noisei與λi生成的針對有擇時(shí)能力的基金調(diào)倉的描述性統(tǒng)計(jì)。其中λi與noisei代表不同的風(fēng)險(xiǎn)偏好與擇時(shí)噪聲，Change_time 指基金調(diào)整其βi的次數(shù)，Corr 為βi與市場收益率rmt的相關(guān)系數(shù)，這個(gè)系數(shù)衡量了基金調(diào)倉方向的準(zhǔn)確性?？梢钥吹降氖请S著風(fēng)險(xiǎn)偏好的增加，基金調(diào)倉的次數(shù)逐漸減少，由于調(diào)倉次數(shù)的減少，基金的風(fēng)險(xiǎn)載荷βj與市場上收益率的相關(guān)系數(shù)逐漸降低。同時(shí)隨著收到信號噪聲的增加，基金調(diào)倉的準(zhǔn)確性也隨之降低。

表1 模擬數(shù)據(jù)場景分析

在模擬中，為檢驗(yàn)Jiang 等(2007)提出的基于持倉獲得β 測試基金擇時(shí)能力。文章使用模擬時(shí)為生成基金收益率而生成的真實(shí)βit時(shí)間序列代入式(8)。同時(shí)文章也模擬了月度收益率的情況，文章設(shè)定1 個(gè)月為30 天，將日度的收益率通過式(13)進(jìn)行月度聚合，并針對選擇每月末的betait代入式(8)進(jìn)行分析。

模擬的結(jié)果如表2 所示，文章使用t值1.96 作為顯著性評判標(biāo)準(zhǔn)，若評估擇時(shí)能力的系數(shù)t值大于1.96，則文章認(rèn)為該模型對此基金識別為有擇時(shí)能力。Panel A 為日度數(shù)據(jù)的測試結(jié)果，最左邊一列代表著不同的風(fēng)險(xiǎn)偏好λ 與擇時(shí)噪聲系數(shù)noise；表頭中TM，HM，Jiang，Beta 分別代表著使用Treynor&Mazuy(1966)，Henriksson&Merton(1981)，Jiang(2003、2007)提出的測試擇時(shí)能力的方法。每一單元格中的數(shù)字代表在對應(yīng)的情境與對應(yīng)的模型中為100 只基金中正確識別的比例?？梢钥吹?，在日度數(shù)據(jù)中，若基金經(jīng)理為激進(jìn)型(λi=10%)，而且其能夠較準(zhǔn)確地收到下一期市場收益率的信號(noise=0.5)，基于日度數(shù)據(jù)的TM 模型和HM 模型都能較準(zhǔn)確地識別出基金經(jīng)理的擇時(shí)能力。識別的正確率分別為84%與81%。隨著信號中擾動(dòng)項(xiàng)方差的增加，識別的概率也隨之下降。隨著基金經(jīng)理更加謹(jǐn)慎，其收益率與市場的風(fēng)險(xiǎn)暴露更加傾向于一個(gè)常數(shù)，從結(jié)果上來說也導(dǎo)致了無法展現(xiàn)出擇時(shí)能力。從正確地識別非擇時(shí)能力來看，基于TM 和HM 模型無論在何種情境下都能準(zhǔn)確地識別出無擇時(shí)能力的基金。識別的準(zhǔn)確率均在95%以上。Jiang(2003)的方法在日度數(shù)據(jù)中無法準(zhǔn)確地識別出擇時(shí)能力，由于其判斷擇時(shí)能力的方式是對基金收益率與市場收益率函數(shù)的凸性進(jìn)行判斷。而這里的日度數(shù)據(jù)可能存在大量噪聲，對其凸性的判斷進(jìn)行了誤導(dǎo)（原文中使用的是月度數(shù)據(jù)）。Jiang 等(2007)的方法在日度數(shù)據(jù)中判斷不準(zhǔn)確，正確識別擇時(shí)能力的比率均小于20%，同時(shí)識別非擇時(shí)能力的比率也僅在60%～80%。

表2 數(shù)據(jù)模擬結(jié)果

Pannel B 為月度數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)模擬，總的來說識別的效果均不如日度數(shù)據(jù)。從TM 與HM 模型來看，兩者正確識別有擇時(shí)能力的基金的正確率極低，但是相對能正確識別出非擇時(shí)能力的基金。這也證實(shí)了Bollen&Busse(2001)所提及的，基金換倉頻率與收益率的觀測頻率不同會(huì)導(dǎo)致評估基金擇時(shí)能力時(shí)的低估。Jiang(2003)的方法從測試結(jié)果上來說針對風(fēng)險(xiǎn)和噪聲的影響較為穩(wěn)健，這也與原文的結(jié)果相符，但是其正確識別率最高僅為62%，同時(shí)在無擇時(shí)能力的一些情境中識別正確率為0，這使得使用該方法無法區(qū)別基金是否有擇時(shí)能力。Jiang 等(2007)的方法在是月度數(shù)據(jù)中依然無論是對于有擇時(shí)能力基金還是無擇時(shí)能力的基金的識別正確率均較低。在模擬數(shù)據(jù)中，其使用的β 為真實(shí)的β，而在現(xiàn)實(shí)的測試實(shí)施中，其還需要面對針對基金β 估計(jì)的誤差。因此在實(shí)際操作中，該方法的誤差會(huì)更高。

綜上所述，文章認(rèn)為基于日度數(shù)據(jù)的TM 與HM 模型在模擬數(shù)據(jù)中的測試準(zhǔn)確性最高。不過從測試結(jié)果中也能看到，基于日度數(shù)據(jù)的TM 與HM 模型對于基金的擇時(shí)能力是偏低的。

四、數(shù)據(jù)來源與實(shí)證方法

數(shù)據(jù)模擬對擇時(shí)評估方法進(jìn)行對比后，文章選用識別準(zhǔn)確率最高的基于日度數(shù)據(jù)的TM 與HM 方法對中國的公募基金擇時(shí)能力進(jìn)行研究。

文章用以計(jì)算日收益率的開放式基金的日單位凈值(NAV)來自wind 數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)期限是2003 年1 月1 日至2020 年12月31 日，由于文章主要研究基金的擇時(shí)能力，與Bollen &Busse(2001)類似，首先基金樣本為開放式基金中的股票型基金與混合型基金①分類依據(jù)為證監(jiān)會(huì)自2014年8月8日起施行的《公開募集證券投資基金運(yùn)作管理辦法》。；其次文章也刪除了股票型基金中屬于被動(dòng)指數(shù)類型②分類依據(jù)來自wind，分類主要依據(jù)為基金招募說明書中所載明的基金類別、投資策略以及業(yè)績比較基準(zhǔn)。的基金，僅保留投資于大陸股票市場的基金，針對分級基金，由于分級基金風(fēng)險(xiǎn)與收益特征相同，文章將各分級基金刪去，僅保留母基金。最終文章形成了時(shí)間跨度為2003 年1月1 日至2020 年12 月31 日共計(jì)4372 只基金的樣本③具體做法為在wind數(shù)據(jù)庫中加入非被動(dòng)指數(shù)型的股票型基金、混合型基金以及基金狀態(tài)中為已清算與已摘牌的基金，再根據(jù)其基金類別進(jìn)行二次匹配與篩選。。

文章采用Bollen & Busse(2001) 的方法計(jì)算每日基金收益率，同時(shí)加入拆分與分紅的調(diào)整如式(14)所示。

其中，rt為需要計(jì)算的t日的每日收益率，NAVt為t期的基金單位凈值，Divt為基金在t期的分紅；SFt為根據(jù)基金拆分?jǐn)?shù)據(jù)構(gòu)建的累計(jì)拆分因子，如果t期發(fā)生比例為st的拆分，則SFt=stSFt-1。

由于極少情況時(shí)開放式基金會(huì)出現(xiàn)大額的申購和贖回，此時(shí)大量的申購贖回費(fèi)用會(huì)顯著影響基金的日凈值，從而導(dǎo)致計(jì)算出的日收益率出現(xiàn)少數(shù)極端值情況，因此文章對基金的日收益率作了1/1000 分位的winsorize 處理。

文章所用因子數(shù)據(jù)來自Liu 等(2019)的研究。樣本基金的描述性統(tǒng)計(jì)如表3 所示。

表3 描述性統(tǒng)計(jì)

Pannel A 為全體樣本基金的日度收益率的描述性統(tǒng)計(jì)，可以看到收益率有著負(fù)偏度和正峰度。使用JB 正態(tài)測試法得出值為6698.9858，拒絕了該收益率分布為正態(tài)分布的假設(shè)。由此使用一般估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)誤差可能會(huì)對擇時(shí)能力估計(jì)錯(cuò)誤。因此文章隨后使用了Bootstrap 方法對其標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行調(diào)整。

與Bollen&Busse(2001)的做法相同，文章使用TM，HM 以及factor-TM，factor-HM 四種時(shí)間序列計(jì)量模型對基金的擇時(shí)能力進(jìn)行度量，針對兩種因子模型，由于文章主要研究股票型基金，因此文章選用Liu 等(2019)中的CH4因子對原式進(jìn)行調(diào)整。四種計(jì)量模型除式(1)與式(2)外，加入了如下兩式，其中MKTt*=max{MKTt，0}。

Brown 等(1996)提及基金經(jīng)理會(huì)根據(jù)實(shí)時(shí)的市場情況改變投資策略；Busse(1999)也提供證據(jù)說明基金會(huì)根據(jù)市場的波動(dòng)性來改變其投資組合針對市場的暴露；以及如表4 所示，基金的日收益率存在非正態(tài)性。在這種情況下標(biāo)準(zhǔn)的方差協(xié)方差矩陣無法準(zhǔn)確估計(jì)出系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤，文章采取了Freedman&Peters(1984)提出的bootstrap 對標(biāo)準(zhǔn)差和t 統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行修正。

五、實(shí)證結(jié)果

文章首先針對樣本內(nèi)的4372 只基金，時(shí)間序列上分別進(jìn)行TM、TM-factor、HM 與HM-factor 模型的回歸，根據(jù)其在市場收益非線性項(xiàng)的系數(shù)γ 判斷其是否具有擇時(shí)能力。在顯著性上，當(dāng)γ 的t值大于1.96 時(shí)，則認(rèn)為該基金有著顯著的擇時(shí)能力，回歸結(jié)果如表4 所示。

表4 擇時(shí)能力測試結(jié)果

表頭的+，-，++，-分別對應(yīng)正γ，負(fù)γ，顯著為正的γ與顯著為負(fù)的γ。standarderror 與boostrap 分別為標(biāo)準(zhǔn)誤與Bootstrap 調(diào)整后的標(biāo)準(zhǔn)誤下算出的顯著性。左側(cè)的Fraction、Timing coefficient 與Intercept 分別對應(yīng)該列下的比例、平均的γ，以及截距項(xiàng)。TM、TMF、HM 與HMF 分別對應(yīng)著使用TM、TMfactor、HM 與HM-factor 模型進(jìn)行回歸所得參數(shù)?？梢钥吹椒謩e根據(jù)TM、TM-factor、HM 與HM-factor 模型在所有的基金中有17.91%、17.03%、12.95%、12.31%比例的基金是有擇時(shí)能力的。但是同樣可以看到反向擇時(shí)的基金分別為21.41%、26.93%、23.27%、24.98%。在通過bootstrap 調(diào)整標(biāo)準(zhǔn)誤后，大體趨勢相同。由前文模擬數(shù)據(jù)測試所得結(jié)果與實(shí)際測試結(jié)果來看，至少存在一部分基金是有擇時(shí)能力的，他們能夠預(yù)測市場的收益率，并根據(jù)市場收益率對其持倉針對市場風(fēng)險(xiǎn)的暴露進(jìn)行調(diào)節(jié)。這在另一方面也說明了中國的市場收益率是可被預(yù)測的。

文章也對擇時(shí)能力公司的特征進(jìn)行了研究。使用TM-factor與HM-factor 模型在每一年年末對每只基金使用過去一年的日度數(shù)據(jù)對其擇時(shí)能力系數(shù)γ 進(jìn)行了估計(jì)，并根據(jù)該系數(shù)的分位數(shù)將基金分為5 組，然后分別在組內(nèi)構(gòu)建等權(quán)重資產(chǎn)組合與等市值資產(chǎn)組合對其特征進(jìn)行分析，結(jié)果如表5 所示。表中針對各基金資產(chǎn)組合過去一年的收益率、資產(chǎn)規(guī)模、資金流入與基金成立年限進(jìn)行分析。表格分為Pannel A 與Pannel B，分別為使用TM-factor 與HM-factor 模型使用過去一年估計(jì)除擇時(shí)能力系數(shù)進(jìn)行分組。

表5 構(gòu)造資產(chǎn)組合橫截面分析

第一個(gè)分析的指標(biāo)是monthly_return，即構(gòu)建的5 個(gè)資產(chǎn)組合在2003—2018 年每月的收益率時(shí)間序列上的均值與標(biāo)準(zhǔn)差。可以看到無論是等權(quán)重資產(chǎn)組合還是市值加權(quán)資產(chǎn)組合、TM-factor 或HM-factor 模型橫截面而言，高擇時(shí)能力的基金資產(chǎn)組合并沒有顯著更高的收益率；

第二個(gè)指標(biāo)是log(tna)，即每年年末的資產(chǎn)組合資產(chǎn)凈值均值的對數(shù)，再在整個(gè)時(shí)間序列上所求的平均數(shù)與之標(biāo)準(zhǔn)差?？梢钥吹绞褂肨M-factor 模型估計(jì)出High-Low 資產(chǎn)組合的均值為0.0766，HM-factor 估計(jì)出均值為0.1136，這說明在橫截面上高擇時(shí)能力的公司在年末會(huì)有著更高的資產(chǎn)；

第三個(gè)指標(biāo)為fund_flow，單位為億元?？梢钥吹椒謩e根據(jù)TM-factor 和HM-factor 模型估計(jì)出高擇時(shí)能力的資產(chǎn)組合平均比低擇時(shí)能力資產(chǎn)組合的現(xiàn)金流入多3.059 億元與3.5458 億元，即高擇時(shí)能力的資產(chǎn)組合在過去一年流入的資金顯著高于低擇時(shí)能力的資產(chǎn)組合。因?yàn)楦邠駮r(shí)能力基金資產(chǎn)能夠吸引更多現(xiàn)金流入，因此有著更高的期末資產(chǎn)凈值。

最后針對該擇時(shí)能力是否能預(yù)測未來收益率也進(jìn)行了研究。因?yàn)閾駮r(shí)能力是基金經(jīng)理針對未來市場收益率的預(yù)測而帶來的，可以假設(shè)擇時(shí)能力強(qiáng)的基金可能存在著能獲取更高收益率的技能，因此應(yīng)該能使用擇時(shí)能力指標(biāo)篩選出獲取更高收益率的基金。在每月月末使用基金過去一年的日度收益率分別使用TM-factor 模型與HM-factor 模型對其擇時(shí)能力進(jìn)行滾動(dòng)評估，并使用評估的擇時(shí)能力系數(shù)γ 的5 分位數(shù)對基金進(jìn)行了分組，構(gòu)建等權(quán)重資產(chǎn)組合，并分別計(jì)算未來6 個(gè)月、12 個(gè)月、24 個(gè)月與36 個(gè)月的收益率進(jìn)行分析。結(jié)果如表6 所示。表格的Pannel A 與Pannel B 分別代表著使用TM-factor 與HM-factor模型估計(jì)系數(shù)進(jìn)行分組，行名中的Low-High 代表著使用γ 進(jìn)行分組，列名代表著未來的收益率?？梢钥闯鲈赥M 模型中隨著預(yù)測區(qū)間的增加，High-Low 資產(chǎn)組合的收益逐漸增加，到36 月時(shí)High-Low 有2.24%的收益率差，使用HM-factor 模型所估計(jì)的High-Low 資產(chǎn)組合的均值也大體呈現(xiàn)逐漸增加的趨勢，但是始終并沒有顯著的區(qū)別。

表6 收益率預(yù)測分析

六、結(jié)論與政策啟示

文章通過分析中國公募基金的擇時(shí)能力試圖對公募基金業(yè)績以及資本市場增進(jìn)了解。首先針對基金擇時(shí)能力方法的選擇，通過數(shù)據(jù)模擬的方法比較了文獻(xiàn)中存在的四種針對公募基金擇時(shí)能力方法，認(rèn)為基于日度數(shù)據(jù)的TM 模型與HM 模型有著對于公募基金擇時(shí)有著較高的判斷準(zhǔn)確性；其次針對中國公募基金擇時(shí)能力，選用基于日度數(shù)據(jù)的TM 模型與HM 模型對中國公募基金擇時(shí)能力進(jìn)行評估，收集了中國股票型與混合型4372 只基金的日度數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)存在部分公募基金有著顯著的擇時(shí)能力，這樣的擇時(shí)能力在使用bootstrap 調(diào)整了標(biāo)準(zhǔn)誤之后依然顯著；最后針對擇時(shí)能力對公募基金的特征進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)有著更高擇時(shí)能力的公募基金橫截面上有更高的資產(chǎn)凈值，并且有著更多的資金流入。同時(shí)發(fā)現(xiàn)依照TM-factor 模型構(gòu)造變量能夠在未來3 年時(shí)間跨度里微弱地篩選出表現(xiàn)更好的基金。

根據(jù)以上結(jié)論，得到如下兩點(diǎn)啟示。第一，從結(jié)論來看，部分公募基金對市場收益率有著顯著為正的擇時(shí)能力。這可能是因?yàn)橹袊Y本市場發(fā)展還不夠完善，市場有效性不足，導(dǎo)致基金能夠通過技術(shù)面或基本面等分析方法對市場收益率進(jìn)行有效的判斷。金融市場監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)該繼續(xù)加強(qiáng)投資者教育，提高廣大投資者的投資知識與技能，提高資本市場有效性；第二，基金的擇時(shí)能力有利于篩選出有更高收益率的指標(biāo)，這表示有更高擇時(shí)能力的基金能夠給投資者帶來更高的收益率。這部分地說明了中國的公募基金市場還處于不斷發(fā)展與完善的窗口期，政府應(yīng)該對公募基金的發(fā)展給予更多的引導(dǎo)和支持，加大機(jī)構(gòu)投資者在中國資本市場的參與度。