研究报告 （ 2020 年 第 13 期 总第 94 期） 2020 年 10 月 16 日 公募基金经理管理能力、多重管理以及 基金间未来表现交叉预测 资产管理研究中心 余剑峰 林兟 何为 【摘要】 基于以下两个经验事实：越来越多公募基金经理管理 多个产品，以及投资人往往在经理层面考察管理能力，本研究以 2002-2020 年中国股票类公募基金 数据研究了基于基金经理的能力指 标对其管理产品的预测能力。实证结果表明：一、无论是在经理层面 还是产品层面，基金经理所管理组合的历史表现可以显著预测其管理 产品的未来收益；二、经理能力指标可以在控制了产品能力指标的基 础之上，为预测未来表现做出增量贡献。本文的研究结果发展了基金 产品评价体系，为以经理为链接的跨产品评价有效性提供了依据，并 对改善基金资金配置有效性以及资本市场有效性具有重要的现实意义。 Research Report October 16th, 2020 The Ability of Fund Managers, Multiple Managements and The Cross-prediction of Funds Performance Center for Asset Management Jianfeng Yu, Shen Lin and Wei He Abstract: Inspired by the facts that more and more managers manage several funds simultaneously and that investors evaluate the managerial ability on the basis of managers, this paper investigates the predictive power of managers ability on the funds return based on the Chinese mutual fund data from 2002 to 2020. The empirical result shows that: 1) portfolio returns, on both the fund- and manager-level, are predicted significantly by the historical performances of fund managers; 2) after controlling for funds own historical performance, fund managers ability exhibits incremental predictive power on funds future return. Our empirical finding not only contributes the development of an evaluation system on mutual funds, but also provides the rationality of using manager-level evaluation by fund investors. The practical implication of this paper improves the efficiency of fund flow allocation and then the efficiency of capital market. 一 、 前言 随着公募基金的快速发展以及其管理份额在资本市场中逐年递 增，如何对公募基金进行能力甄别，以减少无效管理给市场带来的系 统性风险（陈新春等， 2017；史永东、王谨乐， 2014）和有效性降低 （李祥文、吴文锋， 2018）正成为我国资本市场面临的重要问题之一。 而基金市场规模的快速增长也给市场带来了新的特点：单个基金经理 往往管理多个产品，特别是公司中的明星经理，往往掌握着越来越多 的资金以及新发行产品的资源。而资金供给方，基金投资者同样基于 明星经理所管理其他产品的历史表现，推断认为该经理具有优秀的管 理才能，进而推测其管理的其他或者新发行基金也会有持续较好的表 现。但，如果通过基金经理链接的产品之间不具有交叉预测能力，则 投资人的这一行为将引导资金进入管理无效的基金，严重降低市场质 量并损害投资人的财富，给资本市场和社会稳定带来风险。 为了回答 这一问题并应对相应可能的风险，本研究利用中国公募基金市场数据 对基于经理链接的基金产品间交叉预测能力展开研究。 权益类公募基金正在成为中国家庭金融投资股票市场的主要渠 道之一。截止 2020年第二季度末，中国共募基金市场总规模达到 16.5 万亿人民币，其中权益类公募基金达到了 4.1 万亿，持有的 A 股市值 约为 2.54 万亿，占二级市场流通市值的 5.6%，并连续多个季度呈现 上升趋势。行业的蓬勃发展使得公募基金对资本市场影响不断扩大， 进而要求市场能对公募基金经理和产品的能力进行有效评价，引导资 金流向具有有效管理能力的 基金，发挥优胜劣汰的作用。宏观层面上， 改善基金市场资源分配，让有资产管理能力的基金经理占有更大的市 4 场份额成为有效实现资本市场投资“机构化”之路中最为关键的步骤 之一。微观层面，越来越大的投资需求要求基金市场淘汰不具有管理 能力的基金经理，以降低市场中无效管理的比例，进而使得经济增长 带来的资本市场发展惠及中小投资者，减缓社会贫富差距扩大。 市场的快速扩容不仅对管理能力评价提出了更高的要求，同时 给基金行业带来了两个新特点： 1）由于挖掘新的基金经理速度有限， 单个基金经理管理多个产品成为常态；和 2）基金公司往往通过发行 新的产品来满足资金的投资需求，而新发行产品（特别是其中的爆款 产品）往往由公司中的明星基金经理管理。这些特点揭示了一个重要 的典型事实：投资者对产品未来表现的预期不仅仅依赖产品本身的特 点，也来源于对幕后的基金经理管理能力的预期。例如南方基金 2020 年第二季度的某新发行产品，一次性募集了 330 亿人民币成为当季的 资金募集冠军基金（本次募集资金甚至超过了基金经理现有的管理规 模）。该产品的募集能取得如此大的成功，很大一部分源于其经理在 过去一年管理了医疗、消费、教育及信息四大类基金产品，而这些行 业均在 2019 全年至 2020 年前二季度取得了爆炸式的增长，塑造了一 个极其优异的历史管理成绩。基金投资人基于过去的管理表现认为该 经理具有优秀的管理能力，从而推测其新发产品将会延续历史表现， 进而持续创造出超额收益。基于以上的典型事实产生了如下的科学问 题：基金经理的管理能力是否可以被其管理产品的历史表现所揭示？ 以及，基金经理的能力指标是否存在跨产品的预测能力？只有这些问 题的答案是肯定的，以上所描述的基金投资人行为才可能是理性的， 5 否则投资人对基金经理的追逐很可能是非理性的外推信念所导致 （ Barberis et al., 2018； Cassella and Gulen, 2018）。 现有实证文献的证据表明基金投资人的确存在对基金产品背后 管理团队的追逐：在相对成熟的美国市场中，基金投资人资金流动不 仅仅追随基金产品本身的表现，还与基金产品的管理家族表现相关 （ Brown and Wu, 2016）。但是在理论框架中（ Berk and Green, 2004） 及其他一系列关于基金规模不经济性（ diseconomies）的实证文献 （ Busse et al., 2017； P stor et al., 2015; Song, 2020）表明，由于管理 成本随 着管理规模的上升，基金经理创造超额收益的能力被认为与其 管理规模存在负向关系。这暗示着，随着管理规模的不断扩大，基金 经理的新增管理份额并不一定能继承历史表现，由此造成经理能力指 标对跨产品收益预测的失效。对于基金管理能力，虽然存在大量文献 在基金产品层面进行研究（例如美国市场的 Kacperczyk 等（ 2008）、 Cremers and Petajisto（ 2009）、 Amihud and Goyenko（ 2013）、 Berk 和 Van Binsbergen（ 2015）以及中国市场中的李志冰和刘晓宇 （ 2019）、韩燕 等（ 2011）、申宇等（ 2013）以及林兟等（ 2020a， 2020b），但以基金经理为基础的能力度量存在缺失，使得以上问 题的答案仍存在空白。 本研究基于中国股票类主动管理型公募基金数据，构建经理层 面的管理能力指标，并研究这一指标对其管理资产未来表现的预测能 力。在经理层面未来表现的预测中，本研究以管理规模为权重将其名 下所有产品的历史资本资产定价模型超额收益率（ CAPM alpha）加权， 6 作为其能力指标。在对基金产品未来表现的预测中，本研究首先构建 了基金经理刨除被研究产品后的能力指标，随后将被研究产品所有经 理 的这一指标等额加权，作为该产品中来自基金经理的能力指标。例 如基金经理 X 管理了两个产品 A 和 B，经理 Y 管理了两个产品 A 和 C，则对于 X（ Y）的能力指标为产品 A 和 B（ C） CAPM alpha 的管 理规模加权。而当尝试度量产品 A 的基金管理人能力时，经理 X 和 Y 的刨除 A 的管理能力指标则分别为 B 和 C 的 CAPM alpha，因此 A 的 经理能力指标则为 B 和 C 的 CAPM alpha 的等额加权平均。该处理方 法排除了基金动量效应对产品经理能力指标的影响（ Carhart, 1997； 林兟等， 2020a）。 基于经理层面和产品层面的能力指标 ，研究结果表明基金经理 的未来表现可以被其历史表现所预测，且这一特点可以为基金产品未 来收益预测做出增量贡献。实证结果表明：一、在经理层面，过去表 现较好的基金经理，其所管理产品组合的未来收益率显著高于过去表 现较差的基金经理。这说明基金经理的表现具有持续性，在经理层面 对管理能力进行度量存在可行性。二、在产品层面，当目标产品的经 理管理的其他基金产品表现较好时，目标产品的未来表现同样较好。 这说明以基金经理为链接的产品间表现存在交叉预测的能力，也说明 产品的表现中部分收益是由基金经理管理能力赋予。三、在双重分组 的投资组合 以及 Fama-MacBeth（ Fama and MacBeth, 1973）回归中， 在控制了基金本身历史表现之后，经理能力指标依旧可以为预测产品 的未来表现作出贡献。这些证据表明，通过经理管理的产品历史表现 7 可以有效度量他们的管理能力，而基金投资人基于经理进行跨基金的 管理能力推断是有效并具有实际意义的。 本研究的主要贡献如下：一、本研究补充并拓展了基金产品管 理能力评估和预测的相关文献，提出了以基金经理为单位的评价体系 可能是度量管理能力更好的角度。这一角度不仅仅拓宽了学术层面的 相关领域，还为促进基金行业优胜劣汰， 进而规范基金管理人行为， 充分发挥机构投资者作用，改善市场环境做出实际贡献。二、虽然金 融工业实务以及学术实证研究表明，有大量的基金投资人在以基金经 理为单位进行管理能力评价，但这个评价模式是否合理，却从未得到 科学证据的支持和检验。而本研究的实证结论为基金投资人以基金经 理为桥梁而进行交叉学习的内在理性因素提供了证据。三、基金管理 团队，特别是其中基金经理的管理能力是产品超额收益的核心来源， 本文从这一角度出发研究基金经理管理能力对基金产品未来表现的影 响，丰富并补充了关于基金产品评价的文献体系。现有的文献的研究 角度集中 在以产品为基础的基金能力指标，忽视了能力的核心来源 基金经理在其中的作用。而本研究发现，除了基金本身的特征之外， 多重管理使得两两链接的基金之间存在着交叉预测的能力。 本文剩余部分结构如下：第二章对现有的相关文献进行回顾； 第三章描述了数据样本及核心指标的构建方法；第四章给出了主要实 证结果以及相关分析；第五章是实证结果的鲁棒性检验；第六章对文 章进行总结。 8 二 、 文献综述 现有关于基金未来表现预测的文献起始于 Grinblatt 和 Titman （ 1992）和 Hendricks 等（ 1993）。他们的研究发现基金表现 具有持 续性，并认为这种持续性来源于基金经理的管理能力 能力较强的 基金经理持续表现优于能力较差的基金经理。随后 Carhart（ 1997）的 研究发现，表现持续是由于基金所持有的基础资产（股票）具有动量 效应，而并非完全由于管理能力的区别。虽然 Carhart（ 1997）的结论 一定程度上解释了截面上基金未来表现的差异，但 Berk 和 Green （ 2004）的理论模型系统性的刻画了基金规模，基金超额收益以及管 理能力之间的关系，即具有管理能力的经理获取超额收益以后，由于 规模扩大后管理成本上升，进而降低了基金的未来表现。随后 一系列 的研究尝试从不同的方面挖掘基金的管理能力以预测未来表现，例如 基 金共 同持 股表 现（ Cohen et al., 2005 ）、持股 行业 集中度 （ Kacperczyk et al., 2005）、未被观测的投资行为（ Kacperczyk et al., 2008）、有效管理股本（ Cremers and Petajisto, 2009; Jiang et al., 2014）、 异常成交量（ Hartzmark and Sussman, 2018）和针对基本面的有效买入 （ Jiang and Zheng, 2018）等。 而利用中国市场数据的相关研究也在广 泛的开展，学者发现对并购事件的预测能力（韩燕等， 2011）、未公 开的交易信息（申宇等， 2013）和现金持有量对未来市场走势的预测 （韩燕等， 2015）等指标均能预测基金未来的表现。 本研究通过挖掘在基金经理层面的业绩持续性以及通过经理链 接的跨基金收益预测贡献于此类文献。毫无疑问，基金的超额收益来 9 源于产品的管理能力，而这一能力来源于其幕后的管理团队。基金经 理作为管理团队的带头人，其能力对基金未来表现起着至关重要的作 用。因此挖掘基金经理的管理能力，以及利用经理作为产品的链接， 研究 跨基金的未来表现预测，可以为基金产品能力度量做出增量贡献， 并为理解产品超额收益的来源提供更为本质的洞见。 除此之外，本研究还与基金投资人现金流行为、信息含量以及 它们所造成的基金管理人行为高度相关。这个方向研究起始于 Gruber （ 1996）和 Zheng（ 1999），他们的研究发现公募基金资金流动可以 显著预测基金的未来表现，有着较高资金流入的基金未来一个季度表 现显著优于资金流出的基金。林煜恩等（ 2014）则在中国市场发现了 类似的现象。 Keswani和 Stolin（ 2008）则分析了个体和机构投资者现 金流哪个更有 信息含量，结论显示两者的买入行为均能显著预测基金 的未来表现但卖出行为则不具备预测能力。虽然资金流被发现是具有 信息含量的，但也有研究表明公募基金投资者存在着许多不理性的行 为，包括分红追求（李科和陆蓉， 2011; Harris et al., 2015）、对基金 收益中风险成分不敏感（ Barber et al., 2016; Song, 2020; 李志冰和刘晓 宇， 2019）、对基金排名的过度反应（ Ben-David et al., 2020）、处置 效应（陆蓉等， 2007；肖峻和石劲， 2011）、名义价格幻觉（俞 红海 等， 2014）、明星产品溢出（林树等， 2009；郭春松等， 2015）等。 而这些因素并不能提升基金的未来表现但却为基金带来了更多的资金 流入，说明对这些因素进行追逐的资金流动是由于投资者的有限关注 或者处置效应等“非理性”的因素所造成。 10 而资金流动也显著影响了公募基金管理者的行为（张宗新和缪 婧倩， 2012）。例如基金管理者为了保护自己的排名，会改变追随行 为的程度（路磊等， 2014）以及投资风格（孟庆斌等， 2015）。更糟 糕的是，资金流动对历史排名的追逐使得基金管理人可能进行期末业 绩拉升（李祥文和吴文锋， 2018；余音等， 2018）或者基金家族造星 （林树等， 2009）。基金管理人这些行为迎合了投资者的需求，但是 却并未履行他们最根本的职责 挖掘关于资产的有效信息，且这些 行为扭曲了资产的价格并造成基金资金资源错配，从而降低了资本市 场的有效性，损害了投资者的利益。 本研究通过进一步挖掘基金经理、产品的管理能力，为引导公 募基金资金流动，规范公募基金管理人行为做出贡献。本文提出的评 价指标补充了公募基金评价体系中对经理评价的空白，并提出了以基 金经理为链接的跨基金指标，该指标对新成立的以及经理更换后的基 金评价有着重要意义。除 此之外，本文还从基金经理管理能力角度出 发，为资金流动追随明星基金经理的有效性提供了证据，补充了关于 公募基金资金流动信息含量的文献。 三 、 数据来源、核心指标及描述性统计 本研究所使用的股票和基金数据来源于 CSMAR 数据库，时间覆 盖为 2002 年 1 月至 2020 年 6 月。由于研究目标是主动管理型股票类 基金经理，本研究在每个月末基于以下要求筛选基金： 1）基金类别 为股票型或混合型； 2）非 ETF 基金； 3）非 QDII 基金； 4）非指数型 基金； 5）主动管理指标不为否； 6）过去三年披露的年报 /半年报股 11 票持仓中，中国大陆交易所交易的股票市值占管理资产净值的平均比 例超过 50% 。在筛选得到主动管理的股票类基金后，利用基金经理历 史管理数据，本研究将股票类基金与基金经理数据连接，并筛选出至 少管理过一只股票类基金的经理。通过这样的筛选方法，共筛选出 1984 只有效基金和 2348 位基金经理。 表 1 变量定义 变量符号 变量定义 基于历史 L 个月的基金经理管理能力指标，计算方法为经理现管理所有产品在经理的管理周期中的 CAPM alpha管理规模加权平均。 基于历史 L 个 月的基金产品的经理管理能力指标，计算方法为等额加权基金现任所有基金经理的刨除本产品管理能力指标。 基于历史 L个月的基金产品 CAPM超额收益率，计算方法为将基金产品历 史过去 L 个月度超额收益回归到股票市场超额收益中，得到的截距项即为 。 组合的超额收益率，计算方法为构建的投资组合年化收益率减去组合构建时观测到的一年期无风险存款利率。 基于 M 定价模型的年化超额收益率，计算方法为将构建的投资组合超额收 益率回归至对应的模型因子上，并将得到的截距项年化后记为 。文 章中主要考虑两个定价模型：资本资产定价模型（ CAPM）和中国三因子 定价模型（ SVC）。 M 定价模型中组合对市场收益因子的暴露，计算方法为模型回归结果对市 场因子的载荷。市场收益因子计算方法参考于 Liu 等 （ 2019） 。文章中主要 考虑两个定价模型：资本资产定价模型（ CAPM）和中国三因子定价模型 （ SVC）。 中国三因子定价模型（ SVC）中组合对市值因子的暴露，计算方法为模型 回归结果对市值因子的载荷。市值收益因子计算方法参考于 Liu 等 （ 2019） 。 中国三因子定价模型（ SVC）中组合对价值因子的暴露，计算方法为模型 回归结果对价值因子的载荷。价值收益因子计算方法参考于 Liu 等 （ 2019） 。 本研究在两个层面研究基金经理的管理能力：经理层面和基金层 面。在经理层面，为了从历史业绩中度量基金经理的管理能力，本文 定义 t 时刻度量基金经理 m 的整体管理能力 , 为所管理资产过去 L 个月的 CAPM 超额收益率的管理规模加权平均： 12 , = , ,=1 ,=1 其中， 包含了经理 m 在 t时刻管理的所有股票类基金产品； , 是 产品 f 在经理 m 管理周期中过去 L 个月的 CAPM 超额收益率，这 L 个 月中至少要有 6 个月的有效收益率； ,是基金 f 在 t 月末的管理净 值。 而在基金层面，由于基金本身存在动量效应 （林兟等， 2020a） 以及一些基金和经理处于一对一的状态，在指标构建中包含被预测基 金本身可能造成预测结果由基金动量效应驱动，因此实证过程中需将 经理能力指标中来源于本基金的部分剥离。本研究定义基金 i 的基金 经理管理能力 , 为所有基 金经理刨除本基金外管理能力的平均： , = 1 , =1 其中， 包含了基金 i 在 t 时刻所有的基金管理人； , 是基金经理在 t时刻管理的基金产品除了产品 i之外其他所有产品 CAPM超额收益率 的管理规模加权平均： , = (, ,)1=1 , 1=1 其中， ,和 , 的定义与上文一致。在基金层面的研究中，本研 究的核心控制变量是其历史 L 个月的 CAPM 超额收益率 , 。每 个月 t 末基金 i 的 , 为历史 L 个月的月度收益率回归到市场超额 13 收益率后获得的截距项。本文参考四个不同长度的历史估计周期 L： 12 个月、 24 个月、 36 个月和 60 个月。本研究使用的股票市场定价因 子构建方法来源于 （ Liu et al., 2019） ，包括市场超额收益因子 MKT、 市值因子 SMB 和价值因子 VMG。表 1 总结了本文使用的主要核心变 量以及相关的构建方法。 （ a） 基金经理数量及多产品经理数量 （ b） 多重管理经理管理规模占总规模比例 图 1 基金经理描述性统计 14 首先，本文描述性的报告了基金经理多重管理的发展状况。为了 报告这一结果，在每个半年末，本文统计了基金市场上现有的股票类 基金经理数量，以及其中管理基金数量大于一支、两支和三支的基金 经理数量（多重管理经理），并报告在图 1a中。相对于数量，基金经 理的管理规模更能表现他们对市场的影响，因此图 1b 报告了多重管 理经理的管理规模占股票类基金总市场规模的比例。 图 2 多重管理基金占比 从图 1 的结果可以看出，伴随着基金市场规模的逐步增长，基金 经理的数量一直处在稳步上升的阶段。两次较为明显的增长处在 07- 08 年和 14-15 的市场泡沫中，并最终于 2020 年中达到 1132 名。 2004 年，中华人民共和国证券投资基金法开始正式施行，以法律形式 确认了基金业在资本市场及社会主义市场经济中的地位，基金成立数 量快速增长。而多重管理也在此时开始出现，管理基金数量超过一支 的基金经理保持着与经理总数的几乎同步的增长速度。这一现象在 2015 年市场泡沫之后更为严重，管理基金数量超过两支甚至三支的经 15 理也逐年增长。截止 2020年 6月末，管理基金数量超过一、二和三支 的经理数量分别达到了 651 位， 315 位和 140 位。多重管理基金规模 占比与数量的增长趋势一致，并在 14-15 之后快速发展。更重要的是， 虽然多重管理经 理的数量只达到了总基金经理数量的 55%左右，但其 管理规模则占到了市场 80%以上的市场份额，数量在两支以上的也达 到了 50%。 图 3 与基金 之间的相关系数 以上数据体现了在经理层面的研究中多重管理的重要性，但如果 存在较多的团队多重管理，那么可能在基金层面多重管理也就没有特 别重要的影响（多位经理组成团队管理多个基金，因此依然存在大量 基金的经理只管理单一产品 ） 。因此，图 2 汇报了股票类基金数量的 增长情况（蓝线），这些基金中至少有一个基金经理管理了其他产品 的数量（多重管理基金，橙线），以及它们之间的比例（蓝柱，标注 在右侧坐标轴）。结果表明，在多重管理出现之后，基金数量的增长 和多重管理基金的增长基本持平， 2007 年之后两者的差一直保持在 16 100-400 之间。但由于基金总数的持续增长，多重管理占比在 2020 年 6 月已经超过了基金总数的 80%。这一结果表明，无论在基金经理层 面还是基金产品层面，利用在基金经理层面评估管理能力都有着较为 重要的意义。 最后，图 3 报告了产品层面管理能力指标 和经理层面管理 能力指标 的相关系数 。从图 3 可以看出，随着共同管理基金数量的 逐渐上升，基金产品的基于本身和基于管理人的能力指标之间相关性 稳定在 40%至 60%之间。当估计周期较短时（ L=12），两者相关性较 高。但随着估计周期的增长，对于能力的估计逐步精确，则两者的相 关性下降。这样的相关性水平也同样说明，经理层面的能力指标和基 金层面的能力指标存在一定的差异性，经理层面指标有可能为基金未 来表现预测做出增量贡献。 四 、 基金经理管理能力 本章节将探讨从基金经理层面度量管理能力的有效性，并从以下 两个 方面展开：一、指标是否在经理层面区分了他们的管理能力，也 就是指标能否预测了基金经理的未来业绩；二、指标能否为预测基金 产品的未来表现做出贡献，特别是控制了产品自身的历史表现之后。 （一）基金经理层面 如果基金经理管理能力可以被本文所构建的指标所揭示，那么基 金经理所管理组合的未来表现应该会被指标所预测。为了验证指标的 有效性，本文基于指标 构建了基于基金经理的投资组合，并检验该 指标是否显著区分出经理的未来业绩。每个季度末，本研究将所有基 17 金经理根据 分为五组，并计算它们在下一季度所管理基金组合的超 额收益率（ ER）。本研究统计了这些基金组合对于资本资产定价模 型（下文简称 CAPM）和中国三因子定价模型（下文简称 SVC）的回 归结果，以控制组合收益中的系统性风险。其中 CAPM 和 SVC 的模 型回归如下： = + + = + + + + 其中 是组合在 t 月的 ER，而 、 和 则分别为该月的市 场超额收益率，市值因子和价值因子。表 2 报告了 从低（ L）到高 （ H）五个组合以及高减低套利组合（ H-L）的 ER 和它们在两个定价 模型中的回归结果。本研究共考虑四个长度的历史表现估计区间 （ L）： 12 个月， 24 个月， 36 个月和 60 个月。所有的组合收益率均 为管理规模加权的年化收益率。数据覆盖 2002 年 12 月至 2020 年 6 月。 实证结果表明，基金经理的未来业绩可以被其历史表现所预测。 基于不同长度的历史表现指标构建的基金经理组合， 分别可以在样本 期内获得年化 5.52%、 4.78%、 4.46%和 3.91%的 H-L 套利组合收益率。 这个套利组合收益率约为基金市场组合（平均投资于所有公募基金） 年化收益率的 40%左右，具有较大的经济含义并且均统计上显著异于 0。 CAPM 的分析结果中，这一套利组合并未承担更高的市场风险， 以面板 A中 L=12 的结果为例，具有高 12的基金经理组合的 为 0.78 仅仅略高于低 12组合的 0.76，且两者的差统计上并不显著 （ 0.01 且 T 检验数仅为 0.7）。显然，这一微小的差别并未能解释巨 18 表 2 基于 构建的基金经理组合收益率 面板 A. L = 12 面板 B. L = 24 L 2 3 4 H H - L L 2 3 4 H H - L ER 9.97 9.69 12.13 12.65 15.49 5.52 10.12 10.97 11.44 12.09 14.90 4.78 (1.92) (1.89) (2.32) (2.35) (2.75) (3.33) (1.96) (2.10) (2.20) (2.29) (2.64) (3.22) 3.24 3.12 5.44 5.87 8.61 5.37 3.42 4.25 4.79 5.43 8.00 4.58 (1.96) (1.78) (2.97) (2.85) (3.49) (3.33) (2.12) (2.43) (2.63) (2.71) (3.25) (3.18) 0.76 0.74 0.76 0.77 0.78 0.02 0.76 0.76 0.75 0.75 0.78 0.02 (38.0) (33.2) (31.1) (28.2) (25.1) (0.84) (37.9) (33.7) (31.0) (27.9) (25.5) (1.30) CAPM R2 0.90 0.88 0.88 0.85 0.80 0.00 0.90 0.89 0.88 0.85 0.80 0.01 5.94 6.31 8.91 9.77 13.80 7.85 6.22 7.28 8.23 9.23 13.47 7.25 (4.27) (4.22) (5.39) (5.03) (5.85) (4.40) (4.51) (4.86) (5.00) (4.89) (5.92) (4.89) 0.74 0.72 0.73 0.74 0.74 0.00 0.73 0.74 0.73 0.73 0.74 0.00 (38.8) (34.2) (33.0) (28.5) (26.1) (-0.25) (41.1) (36.5) (31.8) (27.9) (26.1) (0.12) -0.07 -0.09 -0.10 -0.11 -0.13 -0.05 -0.07 -0.08 -0.10 -0.12 -0.14 -0.07 (-1.93) (-1.81) (-2.35) (-2.09) (-1.96) (-1.20) (-1.77) (-1.76) (-2.11) (-2.31) (-2.16) (-1.78) -0.19 -0.22 -0.23 -0.27 -0.37 -0.18 -0.20 -0.21 -0.23 -0.25 -0.39 -0.19 (-3.39) (-3.49) (-3.77) (-3.92) (-4.31) (-3.25) (-3.74) (-3.53) (-3.68) (-3.56) (-4.62) (-3.93) SVC R2 0.91 0.89 0.89 0.87 0.83 0.08 0.91 0.90 0.89 0.87 0.84 0.11 面板 C. L = 36 面板 D. L = 60 L 2 3 4 H H - L L 2 3 4 H H - L ER 10.30 11.08 11.90 11.55 14.76 4.46 10.48 10.92 12.00 11.83 14.40 3.91 (2.00) (2.15) (2.26) (2.20) (2.61) (3.17) (2.04) (2.10) (2.28) (2.26) (2.56) (2.84) 3.65 4.42 5.17 4.94 7.81 4.16 3.83 4.22 5.26 5.22 7.49 3.66 (2.23) (2.62) (2.76) (2.47) (3.19) (3.07) (2.34) (2.43) (2.84) (2.60) (3.12) (2.77) 0.75 0.75 0.76 0.75 0.79 0.03 0.75 0.76 0.76 0.75 0.78 0.03 (37.4) (35.9) (30.4) (27.1) (25.6) (2.03) (38.3) (33.8) (31.4) (26.9) (25.8) (1.68) CAPM R2 0.90 0.89 0.87 0.85 0.81 0.02 0.90 0.89 0.88 0.85 0.81 0.01 6.47 7.44 8.89 8.55 13.20 6.73 6.74 7.20 9.04 8.94 12.69 5.95 (4.58) (5.02) (5.26) (4.63) (5.93) (4.93) (4.74) (4.78) (5.39) (4.88) (5.71) (4.43) 0.73 0.73 0.74 0.72 0.74 0.01 0.73 0.73 0.74 0.72 0.74 0.01 (40.4) (38.4) (31.9) (26.5) (26.5) (0.81) (42.2) (35.4) (33.5) (26.5) (26.7) (0.53) -0.07 -0.07 -0.12 -0.11 -0.13 -0.06 -0.07 -0.07 -0.12 -0.12 -0.12 -0.05 (-1.83) (-1.63) (-2.50) (-2.09) (-2.10) (-1.58) (-1.93) (-1.51) (-2.47) (-2.33) (-1.95) (-1.30) -0.20 -0.22 -0.25 -0.24 -0.38 -0.18 -0.21 -0.21 -0.25 -0.25 -0.37 -0.17 (-3.63) (-3.56) (-3.92) (-3.47) (-4.62) (-4.10) (-3.73) (-3.45) (-4.03) (-3.54) (-4.55) (-3.79) SVC R2 0.91 0.90 0.89 0.87 0.84 0.14 0.91 0.90 0.89 0.87 0.84 0.12 大的套利组合收益率。在经过 CAPM 调整后， 12套利组合收益率为 5.57%每年且依旧统计上显著。基于其他三个评估周期指标的结果基 本类似。最后， SVC 的分析结果表明，中国常见的系统性风险因子同 样不能解释这一收益率。相反，这些具有管理能力的基金经理（ 高） 倾向持有大市值和成长型的股票，而这些资产在传统定价理论中被发 19 现平均而言无法跑赢市场平均组合。因此在调整了这些风险因子之后， 套利组合收益率反而被扩大到了 7.85%、 7.25%、 6.73%和 5.95%并且 T 检验数均在 4 以上。这些结果表明，投资者资金流追逐明星基金经 理 （林树等， 2009） 以及基于基金经理和公司的跨产品学习 （ Brown and Wu, 2016） 存在一定的合理性。 还有一点需要注意的是，随着 的增高，定价模型对组合收益率 的解释能力逐渐下降。以 L=12 为例，在 CAPM 分析中，随着 的增 长，组合的调整后 R2 从 0.9 逐渐下降到 0.8；而在 SVC 分析中，调整 后 R2 同样从 0.91 下降至 0.83。这结果表明，具有高 的基金经理所 持有的组合更加偏离市场，而低 的经理的组合几乎与市场走势一致。 这一结果与 Cremers 和 Petajisto（ 2009） 和 Amihud 和 Goyenko（ 2013） 的含意一致：有能力的基金经理能够持续挖掘并发现资产的定价错误 或未被反应在资产价格中的信息，而这些信息使得他们的投资组合偏 离市场组合，使得组合收益率能被市场解释的部分更少。反之，如果 一个基金经理能力较弱或在一段时间内未能挖掘出有效的信息，则他 们会持有与市场接近的投资组合以尝试不要被市场落下过多。 这些结果表明，基金经理的管理能力存在一定的差异，且这一差 异可以通过他们的历史表现所刻画。通过这一方法构建的基金经理套 利组合可以获得显著的超额收益率，且这一收益率不能被现有的定价 因子所解释。具有管理能力的基金经理倾向持 有市值大、成长性强的 股票，且他们的组合偏离市场组合程度更高。这些结果表明这些基金 20 经理挖掘出了市场中的定价错误或未被反应在价格中的信息，并通过 偏离市场组合以获取超额收益率。 （二）基金产品层面 在产品层面已经存在大量的指标可以预测基金的未来收益，若能 将经理管理能力指标与现有的指标在产品层面进行结合，并验证能对 已有收益率预测体系做出贡献，则将提高经理管理能力指标的学术价 值。另外，在金融实践中，投资者的投资标的往往为基金产品而非经 理。虽然投资者亦可以投资某经理的所有产品，但产品间由于多重管 理造成的高相关性以及多产 品造成的交易成本提升，使得产品层面的 收益预测性研究的应用价值略高于经理层面研究。因此本子章节将讨 论经理能力指标对其管理产品的预测能力，特别是在控制了产品自身 的历史表现之后。 为了控制基金收益的截面动量