“学海拾珠”系列之二十:横截面ALPHA分散度与业绩评价

类别:金融工程 机构:华安证券股份有限公司 研究员:严佳炜/朱定豪 日期:2020-11-30

  本篇是“学海拾珠”系列第二十篇,本期推荐的海外文献研究了基金Alpha 在横截面上的分散度与投资者对基金业绩评价之间的关系。

    横截面上基金收益分散度高时,投资者对高alpha 基金的怀疑度更高在横截面收益分散度高时,无技巧的基金经理很容易伪装成有技巧的基金经理,导致投资者对表现优异的基金更加怀疑,并因此评价时对基金的Alpha 值进行更严厉的折价。

    零阿尔法基金中异质性风险的平均水平如何影响业绩评估由于IQR 与零阿尔法基金的异质性风险平均水平之间相关性很高。

      使用IQR 衡量异质性风险,通过未来资金流与过去基金业绩之间的关系(即资金流-业绩敏感度)来检验模型的预测程度,发现收益分散对这种关系有负面影响。收益分散每增加一个标准差会使资金流-业绩敏感度降低11%-17%之间,具体大小取决于用来估算Alpha 的基准模型。

    条件业绩评估框架

      本文的模型与其他方法不同的是在条件业绩评估框架中,投资者通过基金在过去T 时期内的收益和财务数据,以及先前有关该基金异质性风险的先验信息,从而推断出该基金的alpha 的分布。由该分布可以得出基金横截面收益分散度会影响I 类错误(投资者不希望投资表现不佳的基金)和II 类错误(投资者不想错过表现优异的基金)之间的权衡。

    回归结果的稳健性

      本文的结果在不同的alpha 估计方法(三种方法:基金收益-市场收益、CAPM 调整后的alpha、Fama-French-Carhart 四因子模型)中均很稳健,数据越新,效果越好。结果在控制alpha 百分位数排名、市场状态变量等条件时,仍具有稳健性。

    风险提示

      本文结论基于历史数据与海外文献进行总结;不构成任何投资建议。