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第3 2 卷第1 期2 0 1 0 年2 月上海管理科学S h a n g h a iM a n a g e m e n tS c i e n c eV o L3 2N o 1F e b 2 0 1 0文章编号：1 0 0 5 9 6 7 9(2 0 1 0)0 1-0 0 7 5 0 5何种特征属性决定了基金经理的业绩提升许友传1唐松莲2(1 复旦大学金融研究院，上海2 0 0 4 3 3；2 华东理工大学商学院，上海2 0 0 2 3 7)摘要本文研究了基金经理特征对其业绩的衫响及解释力，发现基金经理的业绩具有一定的持续性，其职业稳定性对基金业绩的提升是必要的，在基金公司内部出于管理或人事安排的需要进行频繁的岗位轮换或人员搭配往往不能起到理想的预期效果，但基金经理来自其他基金公司的从业经历却有助于其业绩提升；一定的证券从业经验对基金经理的业绩提升是必要的。但并不意味着从业时间越长，就能获得越好的业绩表现；没有证据表明基金经理学历、历任基金经理的持续时间对其业绩提升有显著的贡献，但性别对基金业绩有着显著的影响。研究表明基金公司在选拔和任用基金经理时，秉持“业绩至上”的原则是必要的，但不能过度沉溺于“经验至上”的迷信，不同经验对基金经理的业绩提升有着不同的影响，需要区别对待。关键词基金经理；基金业绩；分位数回归；业绩持续性中图分类号：F 8 3 0 3 9文献标识码：A一、引言近年来，基金经理的特定群体价值开始显露，“买基金就是买基金经理”的理念已经深入人心。但是，基金经理自身认知的行为偏差、职业忧虑、个人特征差异(如年龄、学历)等，均可能对其投资行为与决策产生一定的影响，进而影响到基金业绩的表现。随着行为金融理论的逐步发展，人们日益重视对基金经理投资行为与基金业绩关系的研究，研究方向包括基金羊群行为、时机把握能力、持股偏好、投资策略等对基金业绩的影响，此外基金经理个人能力或特征对基金业绩影响也是一大研究热点。基金经理能力综合了多方面的因素，是一个难以具体量化的抽象概念。要考察基金经理能力对其任职基金的业绩贡献，就要使用某些具体的特征变量来刻画，所以通过量化基金经理的某些特征或属性来研究基金经理与其业绩表现之间的关系是实证研究的主要范式。G o l e c(1 9 9 6)和C h e v a l i e re ta 1(1 9 9 9)以基金经理的学位、年龄、任期、受教育年限、基金风格等为解释变量，对美国5 3 0 个共同基金的研究发现基金经理能力确实影响其业绩表现。I s r a e l s e n(1 9 9 8)和K o n(2 0 0 0)研究了基金经理任职期限对基金业绩的影响，发现任期6 年以上的基金经理具有较高的收益率。K h o r a n(1 9 9 6)研究了基金经理变更对基金业绩的影响，发现基金经理变更与其业绩表现负相关。K h o r a n a(2 0 0 1)则研究了基金经理教育背景对基金业绩的贡献，认为接受过好大学教育的基金经理要比从一般性大学毕业的基金经理业绩更好。我国也有部分文献研究了基金经理的某些特征对基金业绩的影响，且主要研究都集中于基金经理更换方面，如余为政、叶敏蕾(2 0 0 3)的研究认为基金经理的更换公告会引起市场的注意，但许晓磊(2 0 0 2)和赵清光(2 0 0 5)却认为基金经理更换与基金业绩之间不存在显著的相关性；张美霞(2 0 0 7)和陆家骝、王茂斌(2 0 0 7)认为基金经理离职不一定影响基金业绩，但基金业绩却对基金经理的更换有影响。由此可见，文献普遍使用基金经理某些方面的特质来刻画其能力，以此来研究基金经理与基金业绩表现之间的关系，且普遍使用古典线性回归(如截面回归、时序回归等)的研究方法。而大样本的线性回归易受到样本分布异常点的极端影响，从而导致模型估计的误差偏大，稳健性不够；且古典回归只能从平均意义上解释基金经理特征与基金业绩之间的关系，而不能测度基金经理特征对不同业绩表现基金(如业绩最好基金组、业绩最差基金组)的解释力，但分位数回归能较好地解决这些问题。为此，本文将使用分位数回归来研究基金经理特征对基金业绩表现的影响方向与程度，以及各种特征对不同业绩表现基金的解释力，在进行各种测试后，模型获得了相对稳健的估计结果。主要发现有：(1)基金经理的业绩具有一定的持续性，职业稳定性对其业绩提升是有必要的，基金项目：教育部人文社科青年基金(0 9 V J C 7 9 0 0 4 5、0 9 Y J C 6 3 0 0 7 2)、上海市教委重点研究项目(0 7 Z S l 7 5)、复旦大学”金苗”项目(0 9 J M 0 3 0)。作者简介：许友传，复旦大学金融研究院经济学博士研究方向：金融工程等；唐松莲。华东理工大学商学院。一7 5 万方数据上海管理科学第3 2 卷在基金公司内部出于管理或人事安排的需要进行频繁的岗位轮换或人员搭配往往不能起到理想的预期效果，但基金经理来自其他基金公司的从业经历对基金业绩的提升是有帮助的；(2)一定的证券从业经验对基金经理的业绩提升是必要的，但并不意味着从业时间越长，就能获得越好的业绩表现；(3)没有证据表明基金经理学历、历任基金经理的持续时间对其业绩提升有显著的贡献，但性别对基金业绩有着显著性影响。这表明基金公司在选拔和任用基金经理时，秉持“业绩至上”的原则是必要的，但不能过度沉溺于“经验至上”的迷信，不同经验对基金经理的业绩提升有着不同的影响，需要区别对待。以下的行文结构安排如下：第二部分对分位数回归模型进行了简要介绍；第三部分是实证研究，首先介绍了样本、数据来源和描述统计，接着是模型估计与经济解释，最后进行了两种稳健性测试；第四部分是结论与启示。二、分位数回归模型从方法论的角度来看，经典线性回归对数据质量要求较高。如满足高斯一马尔科夫条件等。对实际的大样本截面数据来讲，要满足线性回归的古典假设难度较大，难以保证获得一致、有效的参数估计。尤其当分布是厚尾或有异常点时，线性回归的稳健性较差。为处理异常数据点对回归建模带来的不利的影响，通常的处理办法有：对模型进行各种转换(如B o x-C o x 转化等)，降低异常点对模型估计的影响；或对回归进行绝对中位数离差(A M D)估计，如中位数回归、分位数回归等。分位数回归是通过最小化(式1)来获得不同分位点上参数口的估计：r a i n 臼ly 一z 7。p I+(1 一口)IY；一z 7 i p l t t ty i；j。p、1 l Y,手i p j(1)其中，i 表示截面，Y：为因变量，五为自变量集，口表示在回归线或回归平面表面以下的数据占全体数据的百分比。当用回归系数来解释因变量的边际效果时，最 b-乘法与分位数回归在解释上有所不同，最小二乘估计是自变量对因变量的平均边际效果，而分位数回归则是自变量对因变量某个特定分位数(或分位点)的边际效果。分位数回归估计的是处于条件分布的某个分位点的样本如何受到各变量的影响，与基于最小二乘法的经典线性回归相比，分位数回归有以下优点：分位数对异常数据点的敏感度较小，它只受到是否存在异常值的影响，而与其具体位置无关；分位数回归使用了所有样本，克服了样本分组进行0 L S 造成样本量偏小的弊端；分位数回归可以对条件分布的不同位置进行分析。在测度基金经理特征与其业绩的关系时，将因变量定义为基金经理“任现职以来的回报(P R E T)”，自变量包括基金经理的历史业绩、工作阅历、相关经验、教育背景，其他特征等。其中，衡量基金经理历史业绩的指标是“历任职基金的几何平均总回报(H R E T)”；衡量工作阅历的指标有“历任基金公司数(H C O M)”、“历任基金数(H F U N D)”和“历任基金经理年限(H F N X)”，它们反映了基金经理任现职以前在其他基金或基金公司任职的情况；衡量基金经理相关经验积累程度的指标是“从事证券业的年限(H S N X)”；衡量基金经理教育背景的指标是“学历程度(X L)”，当基金经理的最高学历为博士、硕士、学士及其他(如双学士等)时，将分别赋值3，2 和1；基金经理的其他特征有“任现职的天数(P T I M E)”、“性别(S E X)”等，当基金经理为男性时，取值1，否则取值0。最后，我们还根据基金类型(D M)和是否存在共同基金经理(C()M M A G)对样本进行了分类与稳健性测试。表1 模型变量、标识与单位变量标识变量意义单位变量标识变量意义单位P R E T任现职以来的回报H S N X从事证券业年限年H R E T历任职基金几何平均总l 旦1 报P T I M E任现职的天数天H C o M历任基金公司数家X L学历程度H F U N D历任基金数个S E X性别H F N X历任基金经理年限拒C O M M A G是否有共同基金经理三、实证研究(一)数据来源与描述统计基金经理个人能力特征与基金业绩的相关数据均来自于W i n d 数据库，截止2 0 0 8 年3 月3 1日，该库提供了5 5 9 个基金经理特征的数据，表17 6 一给出了主要变量的描述统计。由表1 可知，基金经理任职以来的平均回报为5 8 8 5，但标准差高达1 0 5 4 8，表明不同基金经理的业绩表现差异较大。从不同分位点上的分位数来看结论更是明显，如在5 0 分位点上，万方数据第1 期许友传，等：何种特征属性决定了基金经理的业绩提升基金经理的任职回报为6 2 3o A，即有近一半基金经理的任职回报低于1 0；而在9 5 分位点上，基金经理的任职回报却高达2 9 6 2 6；且当分位数再提高4 个百分点时，其任职回报就跳跃到3 8 9 0 3，可见业绩优异基金经理间的差异更是巨大。基金经理的业绩分化现象相当明显，这似乎表明基于平均边际效果的古典回归将难以捕捉样本分布的不规则部分，有必要建立分位数回归模型来测度基金经理特征对特定分位点上基金业绩表现的影响方向与程度。同样地，基金经理的历史业绩也具有相似的特征。从基金经理的工作阅历来看，绝大部分基金经理都只任职了1 家基金公司，但却有2 个以上基金的基金经理任职经历；从基金经理相关经验的积累程度来看，他们从事证券业的时间普遍较长，但直接担任基金经理职务的时间并不长；从基金经理的教育背景来看，他们普遍拥有硕士以上文凭；但从基金经理的性别特征来看，女性基金经理明显偏少。表2 主要变量的描述统计变量均值标准差Q(0 1)Q()2 5)Q(0 5)Q(o 7 5)Q(0 9 5)观测值P R E T5 8 8 51 0 5 4 81 4 6 2一O 2 36 2 38 1 4 92 9 6 2 65 1 6H R E T2 7 2 8 15 5 5 7 31 4 3 32 7 24 0 3 52 7 5 5 51 5 5 9 2 44 8 4H C O M1 1 80 4 51 0 01 0 01 0 01 0 02 0 05 5 9H F U N D2 4 61 4 01 0 01 0 02 0 03 0 05 0 05 5 9H F N X2 0 61 6 30 2 20 8 51 7 02 9 84 7 85 5 9H S N X1 1 8 92 1 0l O 0 01 0 O O1 1 0 01 3 0 01 5 0 01 5 1P T I M E4 6 4 7 63 9 3 4 53 5 0 01 7 2 O O3 7 9 5 06 6 5 0 01 3 2 5 0 05 3 0X L2 0 20 4 42 0 02 0 02 0 02 0 03 0 05 5 6S E X0 8 60 3 40 0 01 O O1 0 01 0 01 0 05 5 9注：1 Q(口)表不第p 分位点上的分位数。(二)模型估计表3 分别给出了p 为o 1，0 2，0 3，0 4，0 5，0 6，0 7，0 8 和0 9 时的模型估计，模型的伪R 2 介于0 1 5 o 6 1，且分位点越高，模型的伪R 2越大，即对业绩越好的基金经理而言，相关特征变量对基金业绩表现的解释力越强。从表3 可以归纳出如下规律：(1)基金经理的业绩表现具有一定的持续性，且对历史业绩越好的基金经理而言，其业绩持续性的概率更大。因为从不同分位点的回归结果来看，基金经理的历史回报(H R E T)与现时回报(P R E T)均具有强正相关性，且分位点越高，相关性似乎越强。(2)基金经理任现职的持续时间对基金业绩表现有显著的解释力，但来自不同基金和基金公司的从业经历对基金业绩表现却有着相反的影响。如历任基金公司数(H C O M)的系数在不同分位点上均为正，且在7 0 分位点以上其系数显著为正，即对业绩较好的基金经理而言，来自不同基金公司的从业经历能显著提升其业绩表现，但让我们感到意外的是，基金经理来自不同基金的从业经验却没有预期的绩效贡献(如H F U N D 的系数却显著为负)。这说明保持基金经理的职业稳定性对基金业绩的提升是有必要的，在基金公司内部出于管理或人事安排的需要进行频繁的岗位轮换或人员搭配往往不能起到理想的预期效果，但基金经理在其他基金公司的从业经验对其业绩提升是有帮助的。图1 还给出了不同分位点上一些变量估计值的趋势图。从中可以发现，随着分位点的提高(即基金的业绩越好)，现任职时间对基金业绩提升的贡献似乎越大，且来自不同基金公司的从业经历对其业绩提升也呈上升态势，但来自不同基金的从业经历对其业绩贡献却呈明显的降低趋势。(3)历任基金经理年限(H F N X)与基金业绩呈不显著的正相关关系，且证券从业时间(H S N x)与其业绩表现没有预期的相关关系。表明一定的证券从业经验对基金经理的发展和业绩提升是必要的，但并非意味着从业时间越长，其业绩表现就越好。通常，随着基金经理年龄的增长，其工作能力、学习能力(如知识结构老化，接受新事物、新知识的能力降低等)、投资进取精神等都可能有所降低，从而无助于业绩的提升。(4)基金经理学历(X L)与基金业绩没有显著的预期关系，但基金经理性别(s E X)与基金业绩正相关。通常，男性基金经理的业绩表现要好于女性，对业绩较差的基金经理而言情况更是如此。万方数据上海管理科学第3 2 卷注：上限和下限分别对应于参数的9 5 的置信区间。图l对应不同分位点的一些参数估计值的趋势表3 不同分位点的分位数回归估计口0 10 20 3O 40 50 60 70 80 9H R E T0 0 4 0 0 4 0 0 6 0 0 7 0 0 9 0 0 8 0 0 7 O 1 1 O 1 1 H C O M1 3 4 69 0 42 1 9 1。2 3 5 83 2 3 23 1 8 83 0 1 7。4 6 9 6 5 3 8 2 H F U N D一9 9 8 一9 2 0 一1 5 8 0 一2 1 1 2 一3 0 3 2 一2 0 6 5+-2 1 5 5 一3 3 4 6 一4 0 6 6 H F N X0 6 90 8 51 7 97 5 61 1 7 53 3 22 31 1 0 32 7 3 9H S N X0 1 50 4 61 1 42 5 21 8 62 0 80 6 4-2 6 6-4 4 3P T I M E0 0 4*0 0 4 0 0 5 0 0 5。O 1 0 O 1 6 0 1 9 0 2 0 0 2 0 X L一6 5 72 7 46 7 92 6 12 6 72 3 8 81 3 1 51 1 1 7-1 9 7S E X1 4 8 81 8 8 2 2 9 7 4 5 0 1 0。5 9 0 14 6 1 21 1 22 4 1 32 6 3 5常熟一2 9 4 12 1 7 87 2 9 0。一3 2 3 53 3 7+8 2 0 34 0 8 19 7 73 7 5 6伪O 1 50 1 50 1 8O 2 10 2 90 3 90 4 7O 5 20 5 5注：，一，分别表示统计量在1，5 和1 0 的显著性水平上显著。(三)模型稳健性前文讨论了基金经理特征与业绩表现之间的关系，但注意到的是，在基金业绩的提升过程中，除了基金经理的贡献外，还可能包含了“共同基金经理”或“辅助基金经理”的辛劳与智慧，这种人事安排在我国基金业中不乏鲜见。为获得更为稳健的模型结果，有必要在模型中引入共同基金经理7 8 一(c O M M A G)因素，当某基金有共同基金经理或辅助基金经理时，该变量取值1，否则取值0。当在模型中引入共同基金经理后，发现除来自不同基金公司的从业经历对基金业绩有更显著的贡献外，其他结论是一致的。但在基金经理的人事安排中，引入共同基金经理对基金业绩的提升并没有产生显著的贡献。万方数据第1 期许友传，等：何种特征属性决定了基金经理的业绩提升另外，基金投资风格(或基金类型)也是影响基金业绩表现的重要因素，如股票型基金的业绩一般大于混合型基金，而混合型基金又大于债券型基金。W i n d 数据库将基金投资风格分别划分成股票型基金、混合型基金、货币市场基金，债券型基金和保本型基金五大类，所以我们又在模型中添加了四个投资风格的虚拟变量，并进行了重新估计，但结论是相似的。四、结语本文使用分位数回归研究了基金经理特征对基金业绩表现的影响，以及基金经理特征对不同业绩表现基金的解释力。模型本身对数据的异常分布具有较强的稳健性，且在进行共同基金经理、基金类型的控制之后，仍获得了相对稳健的估计结果。本文的主要发现有：基金经理业绩具有一定的持续性，且对业绩较好的基金经理而言，其业绩持续性的概率更大；保持基金经理的职业稳定性对其业绩提升是有必要的，在基金公司内部出于管理或人事安排的需要进行频繁的岗位轮换或人员搭配往往不能起到理想的预期效果，但基金经理来自其他基金公司的从业经历对基金业绩的提升是有帮助的；一定的证券从业经验对基金经理的发展和业绩提升是必要的，但并不意味着从业时间越长，就能获得越好的业绩表现；没有证据表明基金经理学历、历任基金经理的持续时间对其业绩提升有显著的贡献，但性别对基金业绩有着显著的影响，通常男性基金经理的业绩表现要好于女性。本文研究对基金经理的选拔与任用有着一定的启示。基金公司在选拔和任用基金经理时，秉持“业绩至上”的原则是必要的，但不能过度沉溺于“经验至上”的迷信，不同经验对基金经理的业绩提升有着不同的影响。因为研究支持基金经理业绩具有持续性的规律，但同一基金公司内部不同基金的从业经验、历史证券从业经验等对基金业绩的提升并没有预期的显著贡献，只有来自其他基金公司的基金从业经验对其业绩提升有显著的影响。同时，基金投资是承受巨大压力和极富挑战的行业，男性基金经理通常能更好地胜任基金投资，从而获得更好的业绩表现，这也是基金公司选拔和任用基金经理时需要考虑的问题。值得关注的是，我们并没有找到基金经理学历与基金业绩的显著关系，基金公司人事招聘时的“学历情结”等可能未产生预期的显著回报。参考文献1陆家骝、王茂斌什么决定了基金经理的更换I N 证券市场导报。2 0 0 7。3：2 2-2 8 2许晓磊对我国基金凋整经理现象的分析 N 证券市场导报，2 0 0 2。1 0：4 5-5 2 3余为政、叶敏营重大事件与封闭式基金的信息披露 J 中国会计评论，2 0 0 3，1：2 2 3 4 4张美霞基金业绩、基金经理更换与投资者财富效应一项基于我国资本市场的实证研究 J 山西财经大学学报，2 0 0 7，9：3 4 3 9 5赵清光我国基金经理更换与基金绩效 J 金融观察。2 0 0 5，6：3 6 4 2 6C h e v a l i e rJ，G r l e n nE A r eS o m eM u t u a lF u n dM a n a g e r sB e t t e rt h a nO t h e r s?C r o s s S e c t i o n a lP a t t e r n si nB e h a v i o ra n dP e r f o r m a n c e J J o u r n a lo fF i n a n c e，1 9 9 9，5 4：8 7 5 9 0 0 7G o l e cJ H T h eE f f e c t so fM u t u a lF u n dM a n a g e r s C h a r a c t e r i s t i c so nT h e i rP o r t f o l i oP e r f o r m a n c e，R i s ka n dF e e s J F i n a n c i a lS e r v i e e sR e v i e w，1 9 9 6。5：1 3 3-1 4 8 8I s r a e l s e n R i s k-A d j u s t e dP e r f o r m a n c eo fM u t u a lF u n d sI-J N e wE n g l a n dE c o n o m i cR e v i e w，1 9 9 8。9：3 3 4 8 9K o nS J T h eM a r k e t t i m i n gP e r f o r m a n c eo fM u t u a lF u n dM a n a g e r s J 3 J o u r n a lo fB u s i n e s s，2 0 0 0，5 6(3)：4 5 6 4 7 8 1 0K h o r a n aA T o pM a n a g e m e n tT u r n o v e r：A nE m p i r i c a ll n v e s t i g a t i o no fM u t u a lF u n dM a n a g e r s J J o u r n a lo fF i n a n c i a lE c o-n o m i c s。1 9 9 6。4 0(3)：4 0 3-4 2 7 1 1K h o r a n aA P e r f o r m a n c eC h a n g e sF o l l o w i n gT o pM a n a g e m e n tT u r n o v e r：E v i d e n c ef r o mO p e n E n d e dM u t u a lF u n d s J J o u r n a lo fF i n a n c i a la n dQ u a l i t a t i v eA n a l y s i s，2 0 0 1，3 6(3)：3 7 1 3 9 3 W h i c hC h a r a c t e r i s t i cA t t r i b u t eD e t e r m i n e st h eP e r f o r m a n c eP r o m o t i o no fF u n dM a n a g e rX uY o u c h u a n lT a n gS o n g l i a n 2A b s t r a c t：T h ep a p e ru s e st h eq u i n t i l er e g r e s s i o nm o d e lt os t u d yt h ee f f e c t so ff u n dm a n a g e rc h a r a c t e r i s t i c so ni t sp e r f o r m a n c e T h em a i nf i n d i n g sa r ea sf o l l o w s：t h ep e r f o r m a n c eo ff u n dm a n a g e rp o s s e sp e r s i s t e n c e，e s p e c i a l l yf o rt h ef u n dm a n a g e r sw i t hb e t t e rp e r f o r m a n c e；t h ei n s e r v i c et i m eo ff u n dm a n a g e rh a ss i g n i f i c a n tc o n t r i b u t i o nt oi t sp e r f o r m a n c e b u tt h ee x p e r i e n c ef r o mo t h e r f u n d sd o e s n tl e n di t s e l ft ot h ep e r f o r m a n c ep r o m o t i o n；s e c u r i t i e se x p e r i e n c ei sa ni n e v i t a b l ec o n d i t i o nf o rt h ep e r f o r m a n c ep r o m o t i o no ff u n dm a n a g e r，b u tt h a td o e s n tm e a nt h el o n g e rt h es e c u r i t i e se x p e r i e n e e，t h eb e t t e rp e r f o r m a n c ep r o m o t i o n；w i t h o u te v i _d e n c e st os u p p o r tt h a ts c h o l a rb a c k g r o u n d sa n dp e r s i s t e n tt i m eo fh i s t o r i c a lf u n dm a n a g e r sh a v es i g n i f i c a n tc o n t r i b u t i o nt ot h ep e r f o r m a n c ep r o m o t i o n T h es t u d yp l a y sac e r t a i ng u i d a n c er o l ef o rt h es e l e c t i o na n da p p o i n t m e n to ff u n dm a n a g e r s F o re x a m p l e，f u n dc o r p o r a t i o n ss h o u l di n s i s to nt h ep r i n c i p l eo fP e r f o r m a n c eF i r s t，b u ts h o u l d n to v e r l yi n d u l g ei nt h em y s t e r yo fE x p e r i e n c eF i r s t K e yW o r d s：F u n dM a n a g e riF u n dP e r f o r m a n c e；Q u i n t i l eR e g r e s s i o n；P e r f o r m a n c eP r o m o t i o n-7 9 万方数据何种特征属性决定了基金经理的业绩提升何种特征属性决定了基金经理的业绩提升作者：许友传，唐松莲，Xu Youchuan，Tang Songlian作者单位：许友传,Xu Youchuan(复旦大学,金融研究院,上海,200433)，唐松莲,Tang Songlian(华东理工大学,商学院,上海,200237)刊名：上海管理科学英文刊名：SHANGHAI MANAGENT SCIENCE年，卷(期)：2010,32(1)参考文献(11条)参考文献(11条)1.Khorana A Performance Changes Following Top Management Turnover:Evidence from Open-Ended MutualFunds 2001(03)2.Khorana A Top Management Turnover:An Empirical Investigation of Mutual Fund Managers 1996(03)3.Kon S.J The Market-timing Performance of Mutual Fund Managers 2000(03)4.Israelsen Risk-Adjusted Performance of Mutual Funds 19985.Golec J.H The Effects of Mutual Fund 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