“学海拾珠”系列之二百六十八：主动基金买入股票的超额收益时序曲线

TOC\o"1-2"\h\z\u引言 4方法 6平均超额收益曲线的估计 6股票建仓的识别 7分析周期 7基准与基准分配 7数据与样本准备 8来自超额收益曲线的洞察：两个示例基金 10基金风格与特征类别的曲线分析 11按基金风格分类的超额收益曲线 11超额收益曲线与基金特征 13单个基金超额收益曲线分析 16按风格类别的平均基金超额收益曲线 17相对于基金风格指数的基金超额收益曲线分布 17交易来回的超额收益分析 188 结论 19风险提示： 20图表1文章框架 4图表2样本描述性统计 9图表3逐月样本量 10图表4基于对应风格指数，两个示例基金的超额收益情况 10图表5相对于罗素风格指数的超额收益概况 12图表6根据基金特征划分五组后的超额收益概况 14图表7在观察区间内，对超额收益指数（关于）基金风格及特征的回归分析 16图表8相对于罗素风格指数的基金超额收益的平均值 17图表9持有期内交易来回产生的超额收益的年化平均 19引言图表1文章框架整理超额收益曲线该股票的平均超额收益指数。这些超额收益隐含地源于那些无法直接观察到的潜在投资信号。构建这些超额收益曲线具有诸多益处。通过更好地理解投资信号如何创造价值，该方法可以帮助基金经理了解交易的紧迫性、信号何时可能失效，以及他们的信号实际创造了多少价值。这有助于基金经理分析资产管理规模、投资组合结构、超额收益机会、交易与再平衡频率以及费用之间的权衡关系，正如Pastor、StambaughO'NeillSchmidtWarren（2018）d和ln1；vanin4经理，其投资可能更具可扩展性。超额收益曲线还能通过增进对基金经理如何创造价值的理解，来帮助投资者进行基金经理筛选，并通过对投资过程的差异性提供额外视角，帮助投资者实现基金经理的多元化配置。Morningstar36/个月后达到峰值1.1%，（约在6个月内累积82212行业绩评估时，小盘股基金经理所交易的信号，其收益累积周期更长和大盘股基金经理交易的信号更持久。-6种相对表现在建仓1236股票在较短时间内表现优异，这一发现表明成长型基金经理交易的信号，其收益周期比价值型基金经理所利用的信号更短。金nJh和（0DlstEm和i（0（200n和Z9）以及Busse的例如199Elvas和c，201约3vanBinsbergen2024的研究一致1836分位0.88%，90%7.52%BarrasGagliardini和AntonCohenPolk（2021）发现基金经理倾向于持有许多未能增加价值的股票。超额收益累积的周期在基金之间1610%235Cs和Pk（201LanMonetavanBinsbergen（2024）本文还考察了从建仓时刻到观察到的卖出时刻的超额收益曲线，并检验了不同24方法本文方法的核心是构建股票相对于某个基准的超额收益指数，然后进行平均。这样做的一个关键好处是能够揭示超额收益累积的大小和周期，从而深入了解源于基金投资信号的收益生成过程的强度和时机。这些信号是通过月度持仓数据的变化推断出来的，并非直接观察得到。0𝑡+𝑥（平均超额收益曲线的估计本文分析的基本单位是建仓股票的超额收益指数，其构建方式为股票的总收益指数除以同期基准指数的总收益指数，如公式(1)所述：∏𝑗=𝑥(1+𝑟𝑖,𝑗)𝐸𝑅𝐼𝑖,𝑥

= 𝑗=1∏𝑗=𝑥(1+𝑟

, (1))𝑗=1

𝐵,𝑗其中，𝐸𝑅𝐼𝑖,𝑥是股票𝑖建仓后𝑥个月内的超额收益指数；𝑟𝑖,𝑗是股票𝑖在建仓后第𝑗个月的收益率；𝑟𝐵,𝑗是基准指数在建仓后第𝑗个月的收益率；𝑥是考察的月份数，取值范围为1到36。20042021(2)描𝐶 ∑𝑁𝐶𝐸𝑅𝐼𝐶𝐸𝑅𝐼𝐶,𝑥

=𝑖=1 𝑖,𝐶,𝑥, (2)𝑁𝐶𝐶𝐸𝑅𝐶,𝑥𝐶𝑥𝑁𝐶𝐶第二种平均形式旨在进行基金层面的分析。研究者对样本期内单个基金购买的所有股票的超额收益指数进行平均。这种分析为每个基金生成一个超额收益曲线。公式(3)描述了基金𝐹的计算方法： ∑𝑁𝐹𝐸𝑅𝐼𝐹𝐸𝑅𝐼𝐹,𝑥

=𝑖=1 𝑖,𝐹,𝑥, (3)𝑁𝐹𝐹𝐸𝑅𝐹,𝑥𝐹𝑥𝑁𝐹是基金𝐹发起的股票建仓总次数。𝐶(2)𝐶内 ∑𝐺𝐶

𝐹𝐸𝑅𝐼𝐶𝐹𝐸𝑅𝐼𝐶,𝑥

=𝐹=1 𝐹,𝑥, (4)𝐺𝐶𝐶𝐹𝑅𝐶,𝑥𝐶𝑥𝐺𝐶是分配给类别𝐶的基金总数。股票建仓的识别因此，这种对建仓的推断方法可能会对平均超额收益的大小产生保守估计（tdn建仓当月2个月的头寸，那些为捕捉近期信息发布或近期价格上涨而执行并在2个月内平仓的交易被排除在外。所有新建仓的股票头寸不一定都是响应积极投资信号而采取的主动头寸。考虑那些旨在相对于某个指数管理权重以限制跟踪误差的基金，例如，指数追随型基金（见CsdPiso9分析周期采用36个月的分析周期，这是在允许足够长的时间观察超额收益累积的全过程3697到2481218基准与基准分配超额收益曲线可以使用任何基准来构建。在主要分析中，研究者以九个罗素风格指数为基准，从而采纳了那些对基金经理相对于可被动获取的基准创造价值的能力感兴趣的投资者视角。罗素风格指数与晨星的投资风格箱一致，在规模维度上涵盖了大盘、中盘和小盘；在成长-价值维度上涵盖了成长、平衡和价值。使用风格指数作为基准，揭示了相对于基准指数所反映的风格域内的选股能力。li,dls737𝑅-平方。232%（2021数据与样本准备1993120211252004120043200450015002A配。A而言，32%73%图表2样本描述性统计安证券研究所

ExcessReturnProfilesforStocksPurchasedbyActiveEquityManagers》，华2B120813434（次。A只（66只（61）108269A1917222424468163274%8%18%。图表3逐月样本量安证券研究所

ExcessReturnProfilesforStocksPurchasedbyActiveEquityManagers》，华来自超额收益曲线的洞察：两个示例基金474（即，之91.003636即74峰7.7%361.0842.7%图表4基于对应风格指数，两个示例基金的超额收益情况ExcessReturnProfilesforStocksPurchasedbyActiveEquityManagers》，华安证券研究所成长型基金的年化收益累积率更高，因此具有更大的超额收益潜力。然而，他（4.4%中的3.2%）平均是在头3个月内实现的。要完全捕捉到其信号的收益潜力，经理平均需要在识9970%Pld8信号的周期较长，经理在捕捉可用收益方面面临的障碍可能较少。363619%Nil,Sch,dn基金风格与特征类别的曲线分析在本节中，研究者运用超额收益曲线方法，探索按风格和基金特征定义的基金类别之间投资信号的性质差异。按基金风格分类的超额收益曲线56100%109%78%。图表5相对于罗素风格指数的超额收益概况安证券研究所

ExcessReturnProfilesforStocksPurchasedbyActiveEquityManagers》，华1.1%9286个月周期长13（为0.02%22净值61.3%8790.9%1.00924iii和Slt2）的发现一致。超额收益曲线还表明，小盘股基金经理的购买决策基于比中盘股和大盘股基金经理更长周期的投资信号。在成长6612成长型曲线则掉头向下。到363.2%（净值1.032）的高点，而成长型基金则接近其分析期的最低点-2.1%（净值9。这些趋势与价值型基金经理投资于更长周期信号的观点一致，其回报存在为（042436-243636净值（8超额收益曲线与基金特征单变量投资组合分组。单变量分析对按以下七个基金特征排序进入五分位组的基金的所有股票发起超额收益指数进行平均：换手率规模（在单变量分组中，以基金资产管理规模除以同一月份美国主动型）Sviy，由Ad和o（3（𝑅-（1减去𝑅-平方）66Q1Q4Q5图表6根据基金特征划分五组后的超额收益概况安证券研究所

ExcessReturnProfilesforStocksPurchasedbyActiveEquityManagers》，华图表6最值得注意的发现是，更主动的基金往往在其购买的头寸上，在分析周期的早期获得更高的超额收益，随后发生逆转。这一趋势在换手率上最为明显，但在选择性和跟踪误差上也观察到类似模式。换手率五分位组的超额收益曲线出现在左上角。该图揭示了一个清晰且一致的趋势：最高换手率基金（Q5）发起的股票头寸在分析周期早期产生最大的超额收益。大部分超额收益发生在头3个月内，之后9Q518Q5Q4较高换手率基金产生更大超额收益的发现与多项研究一致，包括Chen、Jegh和s0lisEm和l（（0、Sh和l（7Bsse9（Evans和c3益的发现，与vanBinsbergen636Q567241.00Q4（Q4卖出，这种随后的表现不佳不会损害基金的毛收益，但它强调了常交易的是周期相当短的信号Q516转向其他特征，费用比率最低的五分位组基金在整个分析周期内表现最差见6（12（Sh和r5Zu8回归分析。基于单变量分组的基金类别平均不允许变量之间的交互作用。本文展示了如何使用回归分析来探索股票超额收益与基金特征之间的边际关系。解释变量包括基金风格的虚拟变量（以中盘平衡型作为参考风格336𝑥8𝐸𝑅𝐼𝑖,𝑡+𝑥=𝑎+∑𝑑𝑆𝐷𝑈𝑀𝑆,𝐹,𝑡−1+𝑏1𝑁𝑆𝐹,𝑡−1+𝑏2𝑇𝑂𝐹,𝑡−1+log(𝐴𝑈𝑀𝐹,𝑡−1)+𝑏4𝐸𝑅𝐹,𝑡−1+𝑏5𝑆𝐸𝐿𝐹,𝑡+𝑒𝑖,𝑡+𝑥(5)𝑆=1其中，ERl𝑖DUM是（𝑡37𝑡𝑥𝑥=[3,6,9,12,15,18,21,24,27,30,33,36]372617图表7在观察区间内，对超额收益指数（关于）基金风格及特征的回归分析安证券研究所

ExcessReturnProfilesforStocksPurchasedbyActiveEquityManagers》，华7（6912（在71215Q16模实施的能力，基金可能会通过增加其最具吸引力机会的头寸规模（Nl、chit和n8单个基金超额收益曲线分析按风格类别的平均基金超额收益曲线图表8绘制了按基金所属罗素风格指数分组的基金超额收益曲线平均值。虽然351.1%80.8%（净值8-30图表8相对于罗素风格指数的基金超额收益的平均值安证券研究所

ExcessReturnProfilesforStocksPurchasedbyActiveEquityManagers》，华相对于基金风格指数的基金超额收益曲线分布3到3610到902到3516个月，到（并强调了在单个基金层面建立超额收益曲线的好处。7 交易来回的超额收益分析37406788%33661212242439主要发现有两个。第一个发现是，正的超额收益倾向于由持有期较短的头寸产生369.1%612个月122424-1.4%36246至121224366.9%612-1.3%122424-1.7%3615.5%6124.2%12至24个月的为0.9%，持有超过24个月的为-0.8%。1226%这一现象意味着，根据本文曲线分析方法揭示的收益周期和大小，基金似乎并未充分捕捉其投资信号的潜在价值图表9持有期内交易来回产生的超额收益的年化平均安证券研究所

ExcessReturnProfilesforStocksPurchasedbyActiveEquityManagers》，华8 结论90%）本文最后强调了该方法存在的局限性和未来的应用方向。本文重点关注观察到的股票买入决策相关的超额收益，这只是主动型基金经理如何创造收益这一更广泛谜题中的一部分。投资组合的构建和交易的时机选择，远比了解投资信号产生的超尽管存在这些局限性，本文的研究通