敬请参阅报告结尾处的免责声明 东方财智 兴盛之源 DONGXING SECURITIES 金融工程 东兴证券股份有限公司证券研究报告 新增股票持仓的收益对主动权益基金alpha的预测作用 海外文献速览系列之十三 2021年 12月 31 日 金融工程 定期 报告 分析师 高智威 电话： 0755-82832012 邮箱： 执业证书编号： S1480521030002 投资摘要 ： 在开发量化投资策略时，海外优秀论文往往能够提供新的思路和方法，为了能够让各位投资者更有效率地吸收海外的经验，东兴金工团队推出 海外文献速览系列 报告。作者将定期从海外文献中筛选思路较为新颖且有潜力应用于国内市场投资的文章，以速览的形式呈现给各位投资者，内容涵盖 资产配置 、 量化选股 、 基金评价 以及 衍生品投资 等多个方面。 本篇报告作为该系列报告的第十三篇，我们选取了 Viktoriya Lantushenko 和 Edward Nelling 发表于 Journal of Financial Services Research的文献 New Positions in Mutual Fund Portfolios: Implications for Fund Alpha 。 本文作者以美国的主动权益基金为研究对象，实证检验了基金新增股票持仓收益（基金从未持有过的股票）对基金未来 alpha 的预测作用，这一指标也是衡量基金主动管理能力的指标。 本 文 提出了一种新的方法来检验主动基金管理的价值。 该方法侧重于确定基金经理可能会付出更多努力的基金 股票 持仓。具体来说，作者检查基金以前没有拥有的全 新增股票持仓 。当增加新的 股票 时，基金经理会承担启动成本来收集和分析信息。如果更多的努力会产生更精确的信息 ，那么新的持仓 应该比其他持仓对基金阿尔法产生更大的影响。 作者研究了 新增股票持仓 收 益、以前持有股票的收益以及现有持有股票的收益对基金 alpha 的影响。 作者的结果表明， 新增股票持仓 的收益，而不是投资组合中其他股票 持仓 的收益，推动了未来基金的超额业绩表现。 新增股票持仓 的收益增加一个标准差 ， Carhar（ 1997）四因子 alpha 每年增加约 0.39%至 0.49%。这种关系 在规模较小和任期较短的基金以及激进成长型和成长型的基金中最为明显 。启动 新股票 所需的更大努力似乎比基金现有股票的经验更重要。 作者的基金阿尔法预测指标，即新增 股票持仓 的回报，并未包含在其他记录在案的主动管理 能力的衡量 指标中。结合 Active Share、行业集中度指数、 Fund R2和 Return Gap， 新增股票持仓 的收益在预测下一季度基金超额收益方面仍然具有经济和统计显著性。 这表明，新 增 股票 持仓 的收益包含了其他主动管理衡量指标所没有的管理能力信息 。作者的结果在 新增股票持仓的替代 指标 和应用的不同计量经济学方法方面是稳健的。 总体而言，反映在 新增股票持仓 收益上的主动管理的质量是产生主动管理价值的渠道之一。 作者的研究结果表明，基金新增的股票持仓代表基金经理可能会付出更多努力，新 增 股票持仓的收益作为衡量主动管理能力的指标，对预测下一季度基金的 alpha 有显著的作用。这为我们提供了从基金持仓角度预测基金未来业绩的新方法，为我们筛选主动权益基金提供了新角度，思路新颖，值得关注。 风险提示：本报告内容来源于相关文献，不构成投资建议。文中的结果基于原作者对美国基金市场历史数据进行的实证研究，当市场环境发生变化的时候，存在模型失效的风险。 P2 东兴证券金融 工程 报告 金融 工程： 新增股票持仓的收益对主动权益基金 alpha 的预测作用 敬请参阅报告结尾处的免责声明 东方财智 兴盛之源 DON GX IN G SECURIT IES 目 录 1. 研究背景 . 4 2. 文献综述 . 5 3. 数据和方法 . 6 3.1 数据和样本构建 . 6 3.2 实证方法介绍 . 8 4. 主要实证结果 . 9 4.1 新增股票持仓的回报和共同基金业绩的关系 . 9 4.2 新增股票持仓回报和其他基金 alpha 预测指标的关系 .12 4.3 稳健性测试 .14 4.3.1 粉饰业绩与新增股票持仓预测能力的关系 .14 4.3.2 投资风格与新增股票持仓收益预测能力的关系 .16 4.3.3 规模、基金成立期限与新增股票持仓预测能力的关系 .16 4.4 基金持仓各个组成部分与基金未来阿尔法关系 .17 4.5 新增股票持仓和现有持仓的股票特征 .18 4.6 新增股票持仓权重的决定因素 .19 4.7 新增股票持仓收益的决定因素 .22 4.8 新增股票持仓和共同基金资金流的关系 .23 5. 附加测试 .25 5.1 新增股票持仓指标的替代方式 .25 5.2 基金经理变动 .26 5.3 所有权的广度 .26 6. 结论 .27 7. 我们的点评 .27 8. 参考文献 .27 9. 风险提示 .27 相关报告汇总 .28 插图目录 图 1： 样本统计量 . 7 图 2： 新增股票持仓与共同基金未来业绩表现之间的关系 .10 图 3： 日历 时间回归方法 . 11 图 4： 用其他的主动管理衡量指标预测基金未来收益 .12 图 5： 稳健性检验 .14 图 6： 分解后持仓的业绩表现和未来基金阿尔法之间的关系 .17 图 7： 新增持仓股票与原有持仓股票的特征 .18 图 8： 新增股票持仓权重 的决定因素 .21 图 9： 共同基金特征及新增持仓的表现 .23 东兴证券金融 工程 报告 金融 工程： 新增股票持仓的收益对主动权益基金 alpha 的预测作用 P3 DON GX IN G SECURIT IES图 10： 新增股票持仓与基金资金流之间的关系 .25 P4 东兴证券金融 工程 报告 金融 工程： 新增股票持仓的收益对主动权益基金 alpha 的预测作用 敬请参阅报告结尾处的免责声明 东方财智 兴盛之源 DON GX IN G SECURIT IES1. 研究背景 在开发量化投资策略时，海外优秀论文往往能够提供新的思路和方法，为了能够让各位投资者更有效率地吸收海外的经验，东兴金工团队推出海外文献速览系列报告。作者将定期从海外文献中筛选思路较为新颖且有潜力应用于国内市场投资的文章，以速览的形式呈现给各位投资者，内容涵盖资产配置、量化选股、基金评价以及衍生品投资等多个方面。 本篇报告作为该系列报告的第十 三 篇，我们选取了 Viktoriya Lantushenko 和 Edward Nelling 发表于 Journal of Financial Services Research的文献 New Positions in Mutual Fund Portfolios: Implications for Fund Alpha。 多项研究提供的证据表明， 主动 管理可以提高 共同基金 的 基金业绩 。在本研究中，作者研究了增加 新增股票持仓 给一只基金带来 的影响。作者 认为 ，对 基金 经理可能会付出更多努力和信念的投资组合 持仓 的评估可以提供有关主动 式 管理 效果 的 洞见 。作者 比较关注 新增股票持仓 ，因为 基金 经理们可能会 在 新增股票持仓 上而不是现有的 持仓 上 投入更多的关注和努力。 作者发现 新增股票持仓 的 业绩 表现，与未来的基金 业绩 密切相关 ；但是在现有的 持仓 上作者没有发现这种联系 。 为了增加一个 新 的持仓 股票 ， 基金经理要 评估潜在投资的质量。他们可能需要对公司的行业环境、竞争对手、客户和供应商、治理结构和其他因素进行全面分析，并得出适当的估值来证明投资的合理性。 可 以 说，引入新 股 票 的过程 比更新现有投资组合 所要付出的努力 更 多 。 因此，与现有 持仓 的投资组合变化相比， 新增股票持仓 的引入可能代表基金经理更坚定的信念， 新增股票持仓 的 业绩 表现可以 反映基金经理的 管理能力。 与现有持仓相比，交易 新持股 票 的动机可能不同。例如，对资金流入的 一个简单反应是扩大现有 持仓 。这种边际投资组合的变化不太可能由信息驱动。然而， 新增股票持仓 的建立不仅仅是持有股份数量的机械转移。正如 Grossman 和 Stiglitz（ 1980） 最初指出的那样，基金经理需要花费资源并产生搜索成本来了解 新持股票 ，并且需要为此获得补偿。 在某种程度上，这种管理能力可以在优质信息的产出上体现出来 ， 并且 作者 认为 会 体现 在 新增股票持仓 的 业绩 中。 在 共同基金 中 加入 新 股票 有点类似于分析师对 新持股 票的 覆盖 。在这两种情况下，经理（或分析师）都必须花时间了解行业和公司特征，并做出投资（或 推荐 ） 该 公司的决定。 McNichols and OBrien（ 1997） 检查分析师 将某只 股票 纳入研究范围 的决定。他们指出，将更多的精力分配给新增的股票应该会导致更准确的盈利预测。他们发现，与其他股票相比，分析师倾向于更频繁地修改新 纳入研究的 股票的盈利预测，这与更大的精力投入 是一致的。由于基金经理在向投资组合添加新资产时必须 进行 从股票领域筛选和评估 股票 的复杂任务，因此他们可能不太关注现有资产。因此，分配更多的精力来研究 新 股 票可能会导致有关 新增股票持仓 相对于其他 持仓 的信息质量更高。如果更多的精力分配到新的资产上会 得到 更 准确 的信息，那么这些新的投资组合 收益 应该比现有的基金阿尔法 持仓 产生更大的影响。另一方面， 作者认为， 现有股票的信息可能更准确，因为基金已经与公司或其分析师建立了联系，并可能从这些关系中获得信息优势。如果这 种推断 是真的，作者 认为 现有 持仓 的 业绩 表现 可以 成为未来基金阿尔法的更强有力的预测指标。 作者发现， 新增 股 票 持仓 的表现，而不是现有 持仓 ，与未来整体风险调整后的基金回报密切相关。 此外，新增股票持仓的 业绩与下一季度基金阿尔法之间的关系在规模较小的基金以及具有激进增长或增长投资风格的基金中最为明显。这些结果是 符合 直观的。由于 更 大 规模 的基金通过进行较大的交易比 规模 较小的基金更快地 消除 错误定价的 可能 ，因此 新持股 票 的回报对未来基金阿尔法的影响程度应该与基金规模成反比。此外， 东兴证券金融 工程 报告 金融 工程： 新增股票持仓的收益对主动权益基金 alpha 的预测作用 P5 DON GX IN G SECURIT IES与成长型基金相比， 价值 型基金的较大部分分配给非股票证券， 新持股 的回报可能与业绩的相关性较小。作者还发现，基金往往在他们投资较多的 持仓 上获得更高的回报，这表明 基金经理 不仅对 新增股票持仓 的选择做出明智的判断，而且对他们分配的投资组合权重做出明智的判断。 总体而言， 作者的结果表明，与研究 新股 票相关的努力所产生的信息优于从与现有 持仓 相关的经验中获得的信息。 在控制了主动管理的其他阿尔法预测指标后， 新 增股票持仓 收益 保持其经济和统计意义 上的显著性 。 这表明，新增股票持仓 的 收益 能够捕捉到其他主动管理指标所 不具备 的关于未来基金阿尔法的信息。现有的活跃度衡量 指标是 基于将基金特征（例如投资组合权重或回报）与基准的特征进行比较 而得出 。如果经理持有不属于基准的股票，这 种度量 会将基金归类为更活跃的。换句话说，基准 的 选择影响 了基金的活跃程度 。相比之下，作者的 度量指标 直接 聚焦在 基金经理主动选择持有的 股票 ，并评估这些增持 的股票 对基金业绩的贡献 ，而 不依赖于所选的基准。 作者对 新增股票持仓 的定义是 基金中 从未 含有 的股票。 如上所述，作者 比较了新增的 股票 持仓 与现有 持仓 的对于基金未来业绩的预测 能力，作者还 用同一标准检验 了 基金之前持有的股票 ， 并把它作为一个 重要的 对照组。这些 持仓 以前 被 该基金 持有过 ，但随后 被卖过 并重新引入投资组合。作者发现新 持有股票 与 基金的 未来业绩相关，但以前 的 股票持仓 则不然。更广泛地说，作者将基金的投资组合分解为七个部分 来 反映其他 基金管理决策，例如部分和全部清算、增加现有 持仓 以及购买以前持有的股票， 其中 作者 发现新 增 股票 持仓 的收益 是 预测 未来基金 业绩表现 的最 相关 指标 。购买 新 股 票会 驱 动 基金 阿尔法，但增加现有 持仓 的规模不会。总的来说，结果表明， 新增股票持仓 更适合识别信息驱动的交易 。 同时作者的结果 也具有经济 学 意义： 新增股票持仓 收益每增加一个标准差， 基金 超额 收益每年增加约 39 到 49 个基点。 2. 文献综述 这项研究与前人探索投资组合主动管理价值的其他研究一脉相承。已经发现的一个结论是，主动管理其持仓而表现出的某种程度的专业性会使得 共同基金 的业绩优于其他基金。例如， Kacperczyk 等（ 2005） 研究基金持仓的行业集中度。作者指出，持仓集中在少数几个行业的基金在扣除费用后的表现比多元化基金每年高出约 1%。此外，克雷默斯和佩塔吉斯托 （ 2009） 使用主动比重（ Active Share）来衡量投资组合持有量与基准指数持有量的偏差。他们的方法可用于区分各种类型的基金主动管理，例如多元化和集中的 选股、因子押注或指数化。他们发现主动比重最高的基金往往跑赢基准，而主动比重最低的基金往往表现不佳。 Cremers（ 2017 年）通过关注与其基准重叠的基金 持仓 来修改主动比重（ active share）这一指标，并从技巧、信念和机会三个方面来讨论主动管理。 Cohen 等（ 2010） 专注于 最佳创意 股票，他们将其定义为相对于基准具有最高基金投资组合权重的 持仓 。他们的结果表明，这些 持仓 的表现优于投资组合中的其他股票。如果 最佳创意 持仓 可以反映主动管理的价值，那么投资者可能会通过投资于多元化程度较低的投资组合而获 得收益，这些投资组合更倾向于管理最佳选择。基于以上这些研究，作者关注于能够代表基金经理更强信念的交易上，而不是边际投资组合的变化。 Chen 等 （ 2000） 提出，对于评估主动管理的价值，检验交易而不是持仓可以给作者提供更多信息。他们表明，基金购买的股票比他们卖的股票的业绩表现更好。 Baker 等（ 2010） 围绕公司收益公告对基金交易活动展开研究，他们发现基金 购买的股票比卖出的业绩更好。作者的研究提供的见解是，基金阿尔法主要是由购买以前从未持有的 持仓 驱动的。 Berk 和 van Binsbergen（ 2015） 将基金的 alpha 乘以管理的资产来作为衡量管理技能的一个指标。他们将这种衡量指标定义为 附加价值 ，它以美元为单位而非百分比收益来衡量这一技能。从基金 公司 或基金行业P6 东兴证券金融 工程 报告 金融 工程： 新增股票持仓的收益对主动权益基金 alpha 的预测作用 敬请参阅报告结尾处的免责声明 东方财智 兴盛之源 DON GX IN G SECURIT IES的角度来看，该衡量指标对于确定哪位基金经理给基金带来了附加价值比较有用。但是，作者认为从基金投资者的角度来看，基金阿尔法是合适的衡量标准。投资者 持有共同基金作为其整体投资组合的一部分，他们的财富增加取决于基金 alpha 和投资于该基金的财富比例。换句话说，基金投资者无法获得基金经理 给基金带来的全部的附加价值。 此外，本文与 Alexander 等 （ 2007） 对于基金经理的交易动机的研究相关。作者将基金购买分为估值驱动的购买和流动性驱动的购买。估值驱动的买入被定义为伴随大量资金流出的大笔买入，而流动性驱动的买入在金额 上较小且与大量资金流入同时发生。作者发现，估值驱动的购买业绩表现优于他们的基准，而流动性驱动的购买则不然。尽管作者的研究也分析了 共同基金 的购买 ，但它在设计上有所不同，并提供了独特的见解。首先， Alexander 等（ 2007） 检验了所有基金买入记录 ，而作者专注于 新增股票持仓 的买入。其次，作者在不以 持仓 规 模和投资者买入为条件的情况下分析 新增股票持仓 。无论资金流入或流出的规模如何，基金经理都可能会在选择具有潜在收益的投资方面付出巨大努力，并且可能会缓慢建立这些 持仓 。因此，新选择的资产的表现可能会提供有关管理技能的信息。第三，作者的研究结果表明，并非所有基金购买都具有预测基金alpha 的预测能力 只有购买之前从未持有的股票才表现出这种特性。 这项研究还 与其他研究基金投资者行为的论文有关。例如， Chevalier和 Ellison（ 1997） 、 Sirri和 Tufano（ 1998）等 记录了投资者不成比例地追逐高绩效基金，而未能退出低绩效基金。作者确认了投资流量和过去的基金回报之间这种既定的关系。与现有研究一致，作者发现基金投资者可能会根据整体基金业绩来判断经理人的素质。换句话说，基金投资者在分配财富时似乎并没有监控分散投资组合的业绩表现。 3. 数据和方法 3.1 数据和样本构建 本研究的数据有四个来源。首先，作者从证券价格研究中心 （ CRSP） Survivor-Bias-Free Mutual Fund 数据库中获取每月回报、费用、总净资产、 换手 率、投资目标和其他基金特征。其次， Thomson 持仓数据库提供了 共同基金 股票 持有的数据。第三，作者使用沃顿研究数据服务 （ WRDS） MFLINKS 表来合并上述数据集。最后，从 CRSP 月度股票文件中获得单个股票的价格和收益。 作者将分析重点放在具有激进 成长 、 成长 以及 价值成长 投资风格的 美国 主动管理股票 共同基金 上。作者从样本中剔除了指数基金、国际基金、平衡基金和债券基金。由于 CRSP 数据库中 1990 年之前的 共同基金 特征数据相当稀少，作者将分析集中在 1990-2015 年期间。 大量的 共同基金 具有多种股票类别。通常，基金中的股票类别在费用结构和客户（机构或零售）方面有所不同。与以下文献中记录的方法类似（例如 Wermers（ 2000） ； Kacperczyk 等 （ 2008） ； Cremers 和 Petajisto（ 2009） ） ，作者将多个股票类别合并为一个基金。每个基金的管理资产总额 （ TNA） 计算为多个基金份额的所有资产价值的总和。基金年龄是其持有股票的最大年龄。对于其余的基金特征，作者通过对基金的所有股票类别取 TNA 加权平均值来 汇总不同类别的股票。 作者排除了所有管理总资产 （ TNA） 低于 1500 万美元的基金，因为 Elton 等（ 2001） 表明，在 CRSP 共同基金数据库中， TNA 低于 1500 万美元的基金的收益偏高。为避免可能出现的前瞻性偏差， TNA 低于 1,500万美元的基金在本月初被排除在外。与其他研究一致，作者删除了投资组合中少于 11 只股票的基金观察结果。此外，作者排除了前 18 个月的基金收益，以减少 Evans（ 2010） 报告的孵化偏差的影响。作者从基金 东兴证券金融 工程 报告 金融 工程： 新增股票持仓的收益对主动权益基金 alpha 的预测作用 P7 DON GX IN G SECURIT IES的起源跟踪基金持有量。作者排除了 1980 年之前 （ Thomson 持仓 数据开始）新启发行的基金。总的来说，作者的最终样本包括 1,521 只基金。 图 1 的面板 A 报告了基金特征的描述性统计数据。平均基金管理约 21 亿美元的资产，持有 119 只股票，成立 15 年，费用率为 1.11%， 换手 率约为 72%。关于业绩，这些基金平均而言实现了 1.83%的原始投资组合净投资回报和 -0.21%的 Carhart（ 1997） 四因子阿尔法。这些汇总统计数据与 共同基金 文献中报告的数据一致（例如 Huang 等 （ 2011） ； Amihud 和 Goyenko（ 2013） ； Jiang 和 Verardo（ 2018） ）。 图 1： 样本统计 量 资料来源： New Positions in Mutual Fund Portfolios: Implications for Fund Alpha ， 2020 年 3 月 2 日 注：这个表格展示了美国全部的主动管理权益性基金以及他们 1990 年至 2015 年持仓数据的描述性统计量，样本包含了 1521 只基金，面板 A 展示了基金的特征，面板 B 展示了 新增股票持仓 收益的特征，面板 C展示了之前持仓的统计量，面板 D展示了 有关现有投资组合 持仓 回报特征的统计数据， 变量描述在附录中提供。连续变量在 1%的水平上进行缩尾处理。 符号 *、 *、 *分别代表 1%、 5%和 10%的置信水平。 P8 东兴证券金融 工程 报告 金融 工程： 新增股票持仓的收益对主动权益基金 alpha 的预测作用 敬请参阅报告结尾处的免责声明 东方财智 兴盛之源 DON GX IN G SECURIT IES3.2 实证方法介绍 本节介绍基金组合分解的方法。每个季度，作者将基金持仓分解为三个部分： 1） 新的， 2） 以前持有的，以及 3） 现有的 持仓 。 新增股票持仓 是指基金自成立以来未拥有的 股票 持仓 。 先前持有的 持仓 被定义为先前出现在基金持仓中的新股票 。例如，如果某基金过去持有 持仓 ，将这只股票平仓，然后在当前季度重新引入该 持仓 ，则该股票被归类为该季度以前持有的股票。既不是新的也不是以前持有的 股票 持仓 被定义为现有的。 下一步涉及评估在第 t-1 季度确定的新的、以前持有的和现有 持仓 的业绩表现。这些 持仓 的表现在下一个时期，即 t 季度进行评估。作者使用三种绩效评估方法：未调整的原始股票 组合 收益、市场调整的股票 组合 收益和 DGTW 调整的（ Daniel 等 ， 1997 年）收益。新 持 股未经调整的回报计算如下： , = ,1,=0 （ 1） 其中 是在 1季度为基金 的投资组合添加的新（以前从未持有）股票总数 , ,1是基金分配给 新持股票 的投资组合权重， ,是 新增股票持仓 的回报。 新增股票持仓 的市场调整回报评估如下： , = ,1(, ）=0 （ 2） 其中 是通过复合月度市场收益获得的季度市场收益。月度市场回报是 CRSP 中所有上市证券的价值加权回报。 作者仿照 Daniel 等 (1997） （以下简称 DGTW）根据规模、账面市值比和动量构建 125 个基准投资组合。每个季度，股票的基准投资组合根据基金投资组合 中的每只股票在三个特征维度上的指定位置进行匹配。新投资组合持有的 DGTW 调整后的回报计算如下： , = ,1(,=0 ） （ 3） 其中 是相应基准 DGTW 投资组合的价值加权回报。 如果基金在第 1季度没有购买任何新 股票 ，则其 新 增 股 票 持仓组合 加权回报设置为零。由于去除了前 18 个月的基金回报（如前所述），基金存在的第一季度不在样本中。此程序有助于避免在第一季度将投资组合的 100%分配给 新增股票持仓 的偏差。此外，作者删除了首次公开募股 （ IPO） 的 新增股票持仓 ，以消除市场层面的 机械 效应。平均而言，只有大约 0.30%的新投资组合 持仓 专门用于 IPO，作者将它们排除在外不会对结果产生 定性影响。 图 1 的面板 B 报告了 新增股票持仓 收益 的特征。平均而言， 新增 持仓 占 共同基金 投资组合的 5.37%。新增 持仓 的投资组合加权收益率，无论是调整后还是未调整，都几乎为零，标准差约为 0.80%（ DGTW 调整后）至1.64%（未调整）。通过构造，如此小的平均 收益 是将相对较小的投资组合权重应用于新增 持仓 的回报的结果。作者还发现，根据季度观察，作者样本中的 共同基金 在 93%的时间里至少在其投资组合构成中添加了一 支 新持有 股 票 。 东兴证券金融 工程 报告 金融 工程： 新增股票持仓的收益对主动权益基金 alpha 的预测作用 P9 DON GX IN G SECURIT IES以前持有的 股票 持仓 的 收益 和现有 持仓 的 收益 的评估与 新增股票持仓 的 收益 类似。以前持有的 持仓 的未经调整的回报是： , = ,1,=0 （ 4） 其中 是在 1季度为基金 的投资组合增持的新的先前持有的股票总数 ,1是基金分配给新的先前持有的股票 的投资组合权重， ,是这个 持仓 的收益 。先前持有 股票 的市场调整和 DGTW 调整回报定义如下： , = ,1(, )=0 （ 5） , = ,1(,=0 ) （ 6） 如果基金在第 1季度没有重新引入任何先前持有的 股票，则其投资组合加权回报设置为零。 图 1 的面板 C报告了以前持有的 持仓 回报的汇总统计数据。平均而言， 共同基金 投资组合的 6.51%由 先 前持有的 股票持仓组成。同样，作者衡量现有 持仓 的未经调整、市场调整和 DGTW 调整的回报如下： , = ,1,=0 （ 7） , = ,1(, )=0 （ 8） , = ,1(,=0 ) （ 9） 其中 是基金 的投资组合在 1季度的现有 持仓 总数， ,1是基金分配给现有股票 的投资组合权重 ,是一个 是现有 持仓 的收益 。 图 1 的面板 D 报告了现有投资组合 持仓 的回报特征。总体而言，这些汇总统计 量 表明，每单位权重的新增股票收益高于每单位权重现有股票的收益。例如，比较市场调整后的表现，每单位投资组合权重的 新持股 回报率（ 0.10%/0.0537=1.86%）大约是现有 持仓 （ 0.41%/0.8812=0.46%）的四倍。 4. 主要实证结果 4.1 新 增 股票持仓 的回报和共同基金业绩 的关系 本小节研究基金阿尔法与 新增股票持仓 、以前持有的 股票 和现有 股票 的 收益 之间的关系。如上所述， 是 新增股票持仓 还是 现有 持仓 应该 与未来基金表现更密切相关，事前并不明显。一方面，如果基金经理在 新增股票持仓 上投入的精力多于现有 持仓 ，那么 新增股票持仓 的成功增加有望为解释未来基金业绩提供更多信息。另一方面，鉴于随着时间的推移，基金有更多机会探索现有投资的质量，因此有关现有 持仓 的信息的准确性可能比有关全 新增股票持仓 的信息更准确。因此，与现有 持仓 相关的业绩可能是未来基金阿尔法的更重要决定因素。 作者将 之前持有过的股票 的 业绩 表现作为一个重要的 对照 组。由于基金经理可能更熟悉他们过去持有的股票，而不是他们投资组合中全新的股票，因此选择和投资新的（以前从未持有的）股票可能需要更高程度的管理P10 东兴证券金融 工程 报告 金融 工程： 新增股票持仓的收益对主动权益基金 alpha 的预测作用 敬请参阅报告结尾处的免责声明 东方财智 兴盛之源 DON GX IN G SECURIT IES能力 。 新增股票持仓 的 业绩 表现可能更准确地体现出选择股票的管理 能力 ，因此对基金阿尔法产生更大的影响。为了检验这些假设，作者 用 以下面板回归 来进行估计 ： ,+1 =0 + 1( ,)+ 2( ,)+ 3( ,)+, + ,+1 （ 10） 其中 ,+1表示基金 在 + 1季度的异常回报。为了阐明时间线，作者确定了 ( 1)季度的新 持有 的、以前持有的和现有的持有量，评估它们在 季度的回报，并估计 ( +1)季度 的基金阿尔法。对于每只基金，四个零投资因子投资组合的超额月度基金回报的时间序列回归 通过 超额市场回报、规模、价值和动量维度使用前 36个月的数据进行估计。与 Carhart（ 1997） 的文献中 一样， ( + 1)时刻的 超额收益 是通过取超过无风险利率的 ( +1)时刻的基金收益 ，并使用前 36 个月估计的因子载荷减去收益的拟合值。季度阿尔法是通过将每个季度内的每月基金阿尔法复 利得到 。 等式 1 到 9 定义了 新增股票持仓 的 收益 、以前持有的 股票 的 收益 ，以及在未调整、市场调整和 DGTW 调整项下的现有 持仓 收益 。 ,是基金特征的向量，包括基金管理的净资产总额的自然对数、 基金 年龄的对数、总费用比率、营业额、 资金 流量和投资组合中的股票数量。该附录定义了这些变量。向量 包含每个控制的系数。回归是用季度固定效应估计的。标准误差聚集在基金级别。 结果 展示 在 图 2 的面板 A 中。 在所有 因子 中， 新增股票持仓 的 收益 与未来的 超额的 基金 业绩 表现密切相关。结果对于评估 新 增 股 票持仓 业绩 表现的各种方法以及对基金特征的控制都是 稳健 的。 图 2： 新增股票持仓 与 共同基金 未来业绩表现之间的关系 资料来源： New Positions in Mutual Fund Portfolios: Implications for Fund Alpha ， 2020 年 3 月 2 日 东兴证券金融 工程 报告 金融 工程： 新增股票持仓的收益对主动权益基金 alpha 的预测作用 P11 DON GX IN G SECURIT IES注：这个表格展示了 以下模型季度面板回归的系数：,+1 = 0 + 1( ,)+ 2( ,)+ 3( ,)+ , + ,+1 ， 表格展示了将 Carharts 四因子回归模型中风险调整后的收益作为因变量的上述回归模型的估计结果 。 模型 (1)(2)展示了未调整收益与新仓位，先前拥有过的持仓和现有持仓之间的关系，模型 (3)(4)展示了市场调整后的收益与新仓位，先前拥有过的持仓和现有持仓之间的关系，模型 (5)(6)展示了 DGTW 调整后的收益与新仓位，先前拥有过的持 仓和现有持仓之间的关系。连续变量在 1%的水平上进行缩尾处理 。所有回归模型都固定了季度的影响。 标准 差 集中在 基金 级别并在括号中提供 。符号 *、 *、 *分别代表 1%、 5%和 10%的置信水平。 相比之下， 以前 持仓 的 收益 或现有投资组合持有的 收益都未能很好地 预测未来的基金阿尔法 。 这些结果与基金经理在新引入的 持仓 上付出更多努力的 情况 一致，更 多 的努力 投入可以获得 更 高 质量 的信息 ，正 如基金阿尔法所反映的那样。这一 论据并没有与 基金经理可能根据其现有 持仓 或以前持有的股票的信息进行交易的观点 相违背 。 但是 ，此类交易对基金阿尔法的影响可能会因资金流动变化所驱动的其他持有的资产规模的扩大而减弱。总体而言，增加从未持有过的 股票获得 的 良好收益 ，似乎推动了未来风险调整后的基金表现 ， 而不是其他 持仓 的 收益 。 其余解释变量的系数在方向和统计显着性方面与文献中记录的系数大体一致（例如， Cremers 和 Petajisto 2009； Kacperczyk 等， 2005 年， 2008 年）。平均而言，费率对基金阿尔法有 显著 的负面影响。基金规模和投资组合 换手率 的负系数表明， 换手率 较低的小型基金往往跑赢大盘。基金年龄的正系数表明 创立 较 早 的基金获得更高的阿尔法值。 新增股票持仓 对基金业绩的影响在经济上也 具有显著意义 。例如，平均而言， 新持 有 股 票 的 收益每增加 一个标准差使 Carhart（ 1997） 四因子基金 alpha 每年增加大约 0.39%到 0.49%，这取决于对 新增股票持仓 收益的 度量 。 作者通过使用日历时间回归方法 检验 新增股票持仓 收益 与未来基金 超额业绩 之间的关系，更详细地探讨了这些发现的经济意义。在每个 ( +1)季度 ，作者，如方程 1 所定义根据 季度新增资金的 收益 将所有 基金 分类为十分位数 。 然后作者计算每个十分位数中基金的等权重 收益 。接下来，作者在 CAPM 模型、 Fama-French（ 1993） 三因子模型和 Carhart 四因子模型上对这些超过季度无风险利率的季度基金 收益 进行日历时间回归。因子投资组合的季度 收益 是通过复合月度 收益 获得的。 图 3 展示 了此日历时间回归的结果。与之前的研究结果一致，这些结果表明， 在新增股票 持仓 上具有较高回报的基金往往会获得显着更高的未来 alpha。最高和最低十分位数投资组合中四因子 alpha 的差异为每季度1.26%。 图 3： 日历时间回归方法 P12 东兴证券金融 工程 报告 金融 工程： 新增股票持仓的收益对主动权益基金 alpha 的预测作用 敬请参阅报告结尾处的免责声明 东方财智 兴盛之源 DON GX IN G SECURIT IES 资料来源： New Positions in Mutual Fund Portfolios: Implications for Fund Alpha ， 2020 年 3 月 2 日 注：这个表格 用日历回归的方法衡量 了 新投资组合仓位的收益和基金未来超额业绩之间的关系， 在每个 ( + 1)季度，我们根据第 季度 新增股票持仓 的投资组合加权 收益 将所有基金分类为十分位数，如 公式 1 所定义。最低（最高）的投资组合十分位数包含一组新股回报率最低（最高）的基金。然后我们计算每个十分位数中基金的等权重 收益 。接下来，我们在 CAPM模型、 Fama-French 三因子模型和 Carhart 四因子模型上对这些超过季 度无风险利率的季度基金 收益 进行日历时间回归。因子投资组合的季度 收益 是通过复合月度 收益 获得的 。符号 *、 *、 *分别代表 1%、 5%和 10%的置信水平。 4.2 新 增 股票持仓 回报和其他基金 alpha 预测指标 的关系 作者表明， 新增股票持仓 的收益，而不是其他 持仓 的收益，与未来的基金阿尔法显著相关。在本小节中，作者将新 增股票 持仓 收益的基金 alpha 预测能力与以下主动管理度量指标进行比较：主动比重（ Cremers 和Petajisto 2009 年）、行业集中度指数（ Kacperczyk 等 2005 年）、基金 R2统计量 (Amihud 和 Goyenko（ 2013年）和收益差距（ Kacperczyk 等 ， 2008 年）。 新增股票持仓 收益和这些度量指标 的 Spearman 秩 相关性 比较低， 分别为 1.54%、 -0.36%、 -1.55%、 -1.32%。 首先， 作者想知道 在模型中 囊括了主动比率 （ Active Share） 度量后， 新增股票持仓 收益 的 alpha 预测能力是否仍然存在。 Cremers 和 Petajisto（ 2009） 将这种主动 管理的度量 定义如下： = 12 |, ,|=1 （ 11） 其中 ,和 ,是资产 在基金和指数中的投资组合权重。 图 4 中的模型 （ 1） 展示 了对 主动份额 (Active Share） 度量的未来基金 超额收 益回归的结果。 该模型 得到 了一个正且 显著 的系数 ，这 与 Cremers 和 Petajisto（ 2009） 的结论 一致。接下来，作者将 主动份额 （ Active Share） 变量 囊括 在模型中，包括 新增股票持仓 的收益 、以前持有的 股票 的 收益 、现有 持仓 的 收益 和一 系列其他的控制变量 。 控制 向量 包括 资金流向、 基金 年龄的自然对数、费用比率、周转率、管理的净资产对数和投资组合中的股票 数量 的对数组成。 图 4 中的所有模型使用 DGTW 调整后的 新增股票持仓 和现有 持仓 的 收益 。 图 4 的模型 （ 2） 表明，在 模型中加入 这种主动管理的替代 度量指标（ Active share） 后，新 增投资组合 持仓 的 收益这一变量依然是 非常 显著的 。 图 4： 用其他的主动管理衡量指标预测基金未来收益 东兴证券金融 工程 报告 金融 工程： 新增股票持仓的收益对主动权益基金 alpha 的预测作