徐龍炳，顧力繪

（上海財經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，上海 200433）

一、引 言

德國哲學(xué)家尼采曾說過，“殺不死我的東西，使我更強(qiáng)大”，形容人經(jīng)歷了挫折與磨難，才會真正成熟起來（尼采，2013）。“寶劍鋒從磨礪出，梅花香自苦寒來”，古往今來莫不如是，對資本市場中的基金經(jīng)理來說更是如此。以往衡量基金經(jīng)理能力的各種指標(biāo)一般都是基于基金的無條件歷史收益率（Grinblatt和 Titman，1993；Titman 和 Tiu，2011；Sun 等，2012），而很少考慮有條件的歷史收益率。本文將對基金歷史收益率進(jìn)行細(xì)分，考慮不同市場條件下的歷史收益率，從而改進(jìn)對基金業(yè)績的預(yù)測。

基金的無條件歷史收益率包含了很多“噪音”，由此算出的各種指標(biāo)很難準(zhǔn)確判斷基金經(jīng)理是否具有真正的投資能力，因而很難準(zhǔn)確預(yù)測基金的未來業(yè)績。本文的直覺在于，在牛市中，盈利變得容易，一個簡單的策略往往就能獲得超額收益（Jiang和Kelly，2012）。新聞中經(jīng)常出現(xiàn)“當(dāng)年業(yè)績冠軍，來年業(yè)績墊底”的報道，①根據(jù)新浪財經(jīng)2018年11月1日“告訴你一只明星基金是如何潰敗的”、2018年6月25日“公募一哥任澤松將卸任中郵基金經(jīng)理”等報道整理。說明在牛市“順境”中獲得高收益率，很可能是因?yàn)檫\(yùn)氣而不是能力（Fama和French，2010）。而在熊市“逆境”中，獲利比較難，簡單的投資策略已經(jīng)無法獲得超額收益，基金經(jīng)理需要具備更強(qiáng)的投資能力（Glode和Green，2011）。熊市中的表現(xiàn)往往是判斷基金經(jīng)理能力的“標(biāo)尺”。此外，只有經(jīng)歷了熊市的磨煉與煎熬，基金經(jīng)理的投資理念和心態(tài)才會更加成熟，投資技巧和策略也更加穩(wěn)健。

本文使用有條件的歷史收益率來衡量基金經(jīng)理的能力，加入市場條件，過濾歷史業(yè)績中的“噪音”，根據(jù)市場上升與下降行情分為基金“順境”收益率與“逆境”收益率。本文對基金逆境收益率的研究遵循并改進(jìn)了Sun等（2018）的方法。Sun等（2018）根據(jù)市場行情來判斷每個月處于上升階段還是下跌階段，然后計算每只基金在上升階段和下跌階段的平均收益率。但這種方法存在測量誤差，未考慮基金收益率正負(fù)抵消的情況。本文使用新的修正指標(biāo)，并采用FF三因子、Carhart四因子和FF五因子模型對基金收益進(jìn)行了風(fēng)險調(diào)整。研究發(fā)現(xiàn)，逆境收益率越高，基金的未來業(yè)績越好；而順境收益率越高，基金的未來業(yè)績不一定越好。這說明基金的逆境收益更能準(zhǔn)確地預(yù)測未來業(yè)績，也符合業(yè)界常有的“基金經(jīng)理只有經(jīng)歷了一個牛熊周期才算是真正的基金經(jīng)理”的說法。①根據(jù)21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)2017年9月6日“統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，中國最好的公募基金經(jīng)理”、搜狐財經(jīng)2018年12月29日“靠譜的基金經(jīng)理怎么挑”等報道整理。

逆境收益率指標(biāo)為什么能更好地預(yù)測基金的未來業(yè)績？本文從基金經(jīng)理的主動管理角度進(jìn)行探討，這是因?yàn)椋骸癋ama悖論”（Fama和French，1993）指出，在扣除費(fèi)用之后，主動投資基金的凈收益與指數(shù)基金沒有顯著差異，但市場上大部分投資者還是選擇主動型基金。很多學(xué)者試圖解釋這背后的原因，但沒有定論。本文提出的基金逆境收益率為“Fama悖論”提供了一種解釋，并可更加清晰地界定基金經(jīng)理的投資能力。

本文發(fā)現(xiàn)，在加入現(xiàn)有的測度基金經(jīng)理能力的指標(biāo)（套利能力、擇時能力、選股能力、隱形交易、獨(dú)特性策略等）之后，逆境收益率依然能顯著預(yù)測基金的未來業(yè)績。這說明逆境收益率反映了未被現(xiàn)有指標(biāo)所捕捉的基金經(jīng)理新的能力。本文發(fā)現(xiàn)，逆境收益率代表了基金經(jīng)理在逆境中的主動管理能力，它與基金投資者的行為和基金經(jīng)理的特征都有顯著關(guān)系。

既然基金經(jīng)理在逆境中能夠鍛煉能力，那么在“極端逆境”即市場暴跌的情況下，能力是否會得到更大的提升？國內(nèi)很少有文獻(xiàn)量化“暴漲暴跌”的極端市場情況下基金經(jīng)理的能力。本文拓展了Sun等（2018）的研究，量化了極端順境（暴漲）與極端逆境（暴跌）的市場情況，并計算了極端逆境下基金經(jīng)理主動管理能力的代理指標(biāo)。研究發(fā)現(xiàn)，在極端逆境下，基金經(jīng)理的主動管理能力越強(qiáng)，基金的未來收益越高。這說明越是困難的市場條件，越能鍛煉基金經(jīng)理的能力，此時的業(yè)績也越能反映其真正的能力。除了基金收益外，本文還研究了逆境收益率對基金風(fēng)險的影響。研究發(fā)現(xiàn)，基金經(jīng)理在極端逆境下的主動管理能力越強(qiáng)，基金未來的崩盤風(fēng)險越小。而經(jīng)濟(jì)政策不確定性會降低基金經(jīng)理在極端逆境下的主動管理能力。最后，本文排除了逆境收益率的預(yù)測能力是投資者在下跌行情時對基金業(yè)績?nèi)狈﹃P(guān)注和業(yè)績持續(xù)性等原因所致。

本文的邊際貢獻(xiàn)可能是：（1）通過修正Sun等（2018）的方法，提出基金經(jīng)理逆境收益率能更加真實(shí)地反映其主動管理能力，這是一種新的、未被解釋的基金經(jīng)理能力，具有進(jìn)一步研究的價值；（2）國內(nèi)較少研究不同市場條件下的基金收益率，而基金逆境收益率能夠過濾部分噪音，比無條件基金收益率更能準(zhǔn)確預(yù)測基金未來業(yè)績；（3）量化了“暴漲暴跌”極端市場情況下的基金經(jīng)理能力，捕捉到極端情況下基金經(jīng)理能力與基金未來風(fēng)險的關(guān)系；（4）為“Fama悖論”提供了新的解釋，在市場條件不好時依然表現(xiàn)優(yōu)異的部分基金經(jīng)理的確具有主動管理能力，說明基金經(jīng)理的主動管理是有價值的。

二、文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

（一）基金逆境收益率

以往研究發(fā)現(xiàn)，市場條件會影響相關(guān)資產(chǎn)的屬性、基金經(jīng)理的投資策略以及投資者的資產(chǎn)配置，而這些都可能影響基金業(yè)績。Cooper等（2004）、Glode和 Green（2011）以及 Kacperczyk 等（2014）發(fā)現(xiàn)，共同基金經(jīng)理在牛熊市中的表現(xiàn)是不一樣的，牛市中會有更多不成熟的普通投資者涌入市場，基金經(jīng)理更容易利用不成熟投資者的錯誤而捕捉到投資機(jī)會；而在熊市中這種機(jī)會不多，較難輕易獲得超額回報（Glode 和 Green，2011；Jiang 和 Kelly，2012）。在市場上漲行情中，基金業(yè)績普遍較好，獲利比較容易，基金經(jīng)理的投資理念、心態(tài)和技術(shù)沒有得到有效磨煉，反而一些無能力的基金更容易偽裝成有能力，因此基金業(yè)績中存在大量“噪音”；而在市場整體下跌時，面對困難與挫折，部分基金經(jīng)理的投資理念與心態(tài)變得成熟起來，投資技巧與策略更加穩(wěn)健。根據(jù)上述分析，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)1a：基金經(jīng)理在逆境（下跌市場）中的業(yè)績越好，基金的未來業(yè)績越好。

假設(shè)1b：基金經(jīng)理在順境（上漲市場）中的業(yè)績對基金未來業(yè)績的預(yù)測能力較弱。

（二）基金經(jīng)理的主動管理能力

1. 基金逆境收益率與基金經(jīng)理主動管理能力。學(xué)者使用各種指標(biāo)來研究基金經(jīng)理的能力。Titman和Tiu（2011）使用1-R2來表示基金經(jīng)理規(guī)避市場系統(tǒng)性風(fēng)險的套利能力。Sun等（2012）使用與同類基金的業(yè)績關(guān)聯(lián)性來構(gòu)建SDI指標(biāo)，反映基金經(jīng)理的管理能力與獨(dú)特的投資策略，發(fā)現(xiàn)SDI越大的基金未來業(yè)績越好。Grinblatt和Titman（1993）采用Treynor-Mauzy模型和Henriksson-Merton模型來考察基金經(jīng)理的選股能力和擇時能力，發(fā)現(xiàn)選股能力與擇時能力強(qiáng)的基金經(jīng)理的未來業(yè)績更好。根據(jù)上述分析，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)2：基金逆境收益率越高，基金經(jīng)理的主動管理能力越強(qiáng)。

2. 基金經(jīng)理主動管理能力的決定因素。本文基于基金投資者與基金經(jīng)理的行為來梳理基金經(jīng)理主動管理能力的決定因素。（1）基金資金流動：Pollet和Wilson（2008）以及申宇等（2013）研究發(fā)現(xiàn)，由于公募基金通常實(shí)行固定費(fèi)率制度，基金經(jīng)理的管理費(fèi)用直接與基金規(guī)模掛鉤，因此資金凈流入會動態(tài)影響基金規(guī)模，從而間接影響基金經(jīng)理的薪酬。資金凈流入的增加會激勵基金經(jīng)理更加積極主動地工作，從而提高自身的主動管理能力。（2）基金家族規(guī)模及自身規(guī)模：Elton等（2007）以及Pollet和Wilson（2008）發(fā)現(xiàn)，基金家族對其成員的持股、策略和交易等都會產(chǎn)生重大影響。Daniel等（1997）以及Berk和Green（2004）發(fā)現(xiàn)，基金規(guī)模對其投資策略有顯著影響，規(guī)模增加可以帶來明星效應(yīng)，降低費(fèi)用比例，并增強(qiáng)其投研能力，從而對基金經(jīng)理的能力可能產(chǎn)生正面影響。（3）基金換手率：Carhart（1997）、Kacperczyk 等（2005）以及 Pástor等（2017）發(fā)現(xiàn)，換手率越高的基金收益越低。根據(jù)上述分析，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)3：基金經(jīng)理的主動管理能力與基金資金凈流入、基金家族及自身規(guī)模正相關(guān)，與基金換手率負(fù)相關(guān)。

（三）基金經(jīng)理的主動管理能力與基金崩盤風(fēng)險

股價崩盤風(fēng)險在美國次貸危機(jī)后成為金融研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題（Jin和Myers，2006；張曉宇和徐龍炳，2017）。崩盤往往發(fā)生在極端市場（暴漲暴跌）情況下，什么樣的基金經(jīng)理能夠更好地面對這種極端情況？國內(nèi)很少有文獻(xiàn)度量在這種極端情況下基金經(jīng)理的能力。而本文拓展了Sun等（2018）的研究，使用量化方法將極端市場劃分為極端順境（暴漲）與極端逆境（暴跌）兩種情況，并計算了極端情況下基金經(jīng)理主動管理能力的代理指標(biāo)?；鸾?jīng)理在逆境中的主動管理能力越強(qiáng)，則投資策略越成熟，基金的抗風(fēng)險能力越強(qiáng)。根據(jù)上述分析，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)4：基金經(jīng)理在極端逆境中的主動管理能力越強(qiáng)，基金未來的崩盤風(fēng)險越小。

（四）經(jīng)濟(jì)政策不確定性與基金經(jīng)理的主動管理能力

Baker等（2016）根據(jù)報紙上出現(xiàn)的報道頻率，構(gòu)建了一個新的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)。Baker等（2016）發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性越高，股票價格的波動性越強(qiáng)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性會造成投資、產(chǎn)出和就業(yè)下降。經(jīng)濟(jì)政策不確定性也會影響經(jīng)濟(jì)主體的行為。Mei等（2009）以及Chen等（2017）指出，中國股市以存在行為偏差的個人投資者為主體，因而投機(jī)性較強(qiáng)。他們發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性與未來的股市收益負(fù)相關(guān)，企業(yè)在不確定條件下也會削減投資而導(dǎo)致產(chǎn)出下降，而這會增加基金經(jīng)理獲得超額收益的難度。根據(jù)上述分析，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)5：經(jīng)濟(jì)政策不確定性越高，基金逆境收益率對未來業(yè)績的預(yù)測能力越弱。

三、研究設(shè)計與描述性統(tǒng)計

（一）樣本選取

本文選取CSMAR公募基金研究數(shù)據(jù)庫中2005-2017年所有開放式股票型基金和混合型基金，不包括指數(shù)型、LOF、ETF與QDII基金，刪除了不滿24個月及數(shù)據(jù)缺失的基金，得到約800只基金樣本。本文使用季度數(shù)據(jù)。

（二）變量定義

1. 市場行情上漲與下跌階段

本文參考Sun等（2018）的思路，比較綜合市場指數(shù)（包括A股與創(chuàng)業(yè)板）收益率與其歷史中值。如果當(dāng)月我國綜合市場指數(shù)收益率低于（高于）從開始到當(dāng)月的歷史收益率中值，則當(dāng)月被定義為市場行情下跌（上漲）階段Down_Month（Up_Month）。本文以2005年為起始點(diǎn)，一直循環(huán)計算到2017年。

2. 上漲與下跌階段的基金收益率

Sun等（2018）計算逆境收益率的方法存在偏誤，這種方法只能捕捉到基金收益率的單向變化，如果收益率出現(xiàn)連續(xù)的正負(fù)交替的情況，偏誤就會比較嚴(yán)重。Sun等（2018）使用市場收益率低于歷史中值的過去12個月份中基金收益率的算術(shù)平均值來計算逆境收益率。假設(shè)基金規(guī)模為1元，前6個月份的收益率合計為-10%，而后6個月份為10%。按照Sun等（2018）的方法，基金逆境收益率為0。表面上看基金不賺不虧，但實(shí)際上經(jīng)過前6個下跌月份后，基金規(guī)模已變?yōu)?.9元，后6個月份獲得的收益為0.9×0.1=0.09，總的盈利為-0.01，即基金總的收益率為-1%而不是0。本文修正了他們的方法，將12個市場下跌月份的收益率加1，然后采取連續(xù)相乘即計算累計收益率CAR的方法，最后求均值。這一修正后的指標(biāo)更加準(zhǔn)確地刻畫了基金逆境收益率。這一指標(biāo)值越高，則基金經(jīng)理經(jīng)得住“逆境”考驗(yàn)的主動管理能力越強(qiáng)。

其中，ri，downmon和ri，upmon分別表示過去市場下跌與下跌月份的基金收益率。

3. 極端市場條件及對應(yīng)的收益率

對于極端上漲與下跌市場行情，本文拓展了Sun等（2018）的研究思路。如果當(dāng)月綜合市場指數(shù)收益率低于（高于）從開始到當(dāng)月的歷史收益率25%分位數(shù)（75%分位數(shù)），則當(dāng)月被定義為市場行情“極端下跌”（“極端上漲”）階段exe_downmon（exe_upmon）。本文以2005年為起始點(diǎn)，一直循環(huán)計算到2017年。鑒于數(shù)據(jù)的完整性與可得性，本文將過去市場行情下跌的月份按照市場收益率大小排序，收益率最低的6個月的累計收益率CAR的均值定義為“極端逆境”收益率（Exe_Active_Down）。同理，本文將過去市場行情上漲的月份中，收益率最高的6個月的累計收益率CAR的均值定義為“極端順境”收益率（Exe_Active_Up）。

其中，minri，downmon表示過去12個下跌月份中市場收益率最低的6個月的基金收益率，maxri，upmon表示過去12個上漲月份中市場收益率最高的6個月的基金收益率。

4. 基金經(jīng)理能力的代理指標(biāo)

（1）隱形交易能力指標(biāo)。本文借鑒Kacperczyk等（2008）以及申宇等（2013）的做法，使用模擬基金的收益率與基金的真實(shí)收益率的差值來度量基金經(jīng)理的隱形交易能力ReturnGap。

（2）獨(dú)特策略能力指標(biāo)。參考Sun等（2012）、顧力繪（2018）等研究，本文利用聚類分析方法，使用與同類基金的業(yè)績關(guān)聯(lián)性來度量基金經(jīng)理的獨(dú)特策略能力Distinct。

（3）套利能力指標(biāo)。根據(jù)Titman和Tiu（2011）的研究，基金收益經(jīng)風(fēng)險模型調(diào)整后的RS=1-R2表示基金經(jīng)理規(guī)避市場系統(tǒng)性風(fēng)險的套利能力。本文使用經(jīng)FF三因子調(diào)整后的RS表示基金經(jīng)理的套利能力。

（4）選股能力與擇時能力指標(biāo)。參考Grinblatt和Titman（1993）的方法，本文采用TM模型方法來度量基金經(jīng)理的選股能力Timing和擇時能力Select。

5. 基金崩盤風(fēng)險

參考Kim等（2011）、葉康濤等（2015）等，本文使用股票日收益的負(fù)偏程度（NCSKEW）與漲跌波動比率（DUVOL）來計算基金十大重倉股的崩盤風(fēng)險，以持股比例為權(quán)重得到基金崩盤風(fēng)險。

本文模型中其他變量定義見表1。

表1 其他變量定義

（三）描述性統(tǒng)計

表2報告了主要變量的描述性統(tǒng)計情況。Active_Down的季度均值和中值都為-3%，說明基金在市場下跌行情中的季度平均收益為負(fù)，最小值為-7%，最大值為3%，部分基金經(jīng)理即使在下跌行情中也取得了不錯的業(yè)績。Active_Up的季度均值為8%，標(biāo)準(zhǔn)差為0.05，比Active_Down大，說明在上漲行情中基金的業(yè)績差異更大。

表2 主要變量描述性統(tǒng)計

四、實(shí)證檢驗(yàn)

（一）基金逆境收益率、順境收益率與基金未來業(yè)績

1. 分組分析

首先，在每個季度末，根據(jù)Active_Down和Active_Up的高低，將樣本基金分成五組，Port1表示最低，Port5表示最高。然后，計算每組基金在未來3個月的等權(quán)平均超額收益，分別使用CAPM、FF三因子、Carhart四因子和FF五因子進(jìn)行調(diào)整。從圖1中可以看到，在四種因子模型中，Active_Down越高的基金組未來3個月的超額收益也越高，而對于Active_Up分組下的基金組，未來3個月的超額收益沒有明顯的趨勢與規(guī)律。①限于篇幅，文中未報告未來6個月和12個月的超額收益分析結(jié)果，如有需要可向作者索取。

圖1 逆境與順境收益率分組下的基金未來業(yè)績

本文進(jìn)一步做了分組T檢驗(yàn)。從表3中可以看到，Active_Down高的基金組在未來3個月獲得了顯著更高的超額收益，而Active_Up高的基金組在未來并沒有獲得更高的超額收益。這說明Active_Down對基金未來業(yè)績具有預(yù)測能力，而Active_Up很難預(yù)測未來業(yè)績。

表3 基金逆境、順境收益率與未來業(yè)績（分組分析）

續(xù)表3 基金逆境、順境收益率與未來業(yè)績（分組分析）

2. 回歸分析

為了檢驗(yàn)假設(shè)1a，借鑒Sun等（2018）的方法，本文建立了以下模型：

其中，被解釋變量Performanceit表示基金的超額收益（ExcessReturn，等于基金收益率減去無風(fēng)險收益率）。解釋變量為基金的逆境收益率（Active_Down）。Controls表示控制變量，包括基金收益波動率（Std_ret）、基金規(guī)模（Size）、基金家族規(guī)模（FamilySize）、換手率（Turnover）、基金持股集中度（Concen）以及基金年限（Age）。Fund表示基金個體效應(yīng)，Year表示時間效應(yīng)。本文使用面板固定效應(yīng)模型進(jìn)行了 估計，結(jié)果見表4。從中可以看到，Active_Down的系數(shù)都顯著為正，說明基金經(jīng)理在逆境中的業(yè)績越好，基金的未來業(yè)績越好，Active_Down能夠預(yù)測基金未來業(yè)績，假設(shè)1a成立。

表4 基金逆境收益率與未來業(yè)績（回歸分析）

為了檢驗(yàn)假設(shè)1b，本文建立了以下模型：

其中，解釋變量為基金的順境收益率（Active_Up）?？刂谱兞緾ontrols與上文相同，F(xiàn)actors表示因子變量，包括FF三因子RiskPrem、SMB和HML，Carhart慣性因子MOM，以及FF五因子中的RMW和CMA。本文使用面板固定效應(yīng)模型進(jìn)行了估計，結(jié)果見表5。從中可以看到，Active_Up都不顯著，說明基金的順境收益率對未來業(yè)績的預(yù)測能力較弱。這符合Fama和French（2010）的理論，表明市場行情較好時獲得較高收益，可能是因?yàn)檫\(yùn)氣而不是真正的能力，假設(shè)1b得到驗(yàn)證。

表5 基金順境收益率與未來業(yè)績（回歸分析）

（二）基金逆境收益率與基金經(jīng)理主動管理能力

為了檢驗(yàn)假設(shè)2，需使用考慮其他能力后的殘差項(xiàng)作為被解釋變量。首先，本文以基金收益作為被解釋變量，以衡量基金經(jīng)理主動管理能力的現(xiàn)有指標(biāo)Timing、Select、RS、ReturnGap和Distinct等作為解釋變量，建立了以下模型：

然后，利用過去24個月的數(shù)據(jù)，滾動求出式（7）的殘差εit，將其作為被解釋變量，以逆境收益率Active_Down作為解釋變量，建立了以下模型：

式（8）的回歸結(jié)果見表6。從中可以看到，Active_Down的系數(shù)都顯著為正，說明基金逆境收益率是一個新的、未被解釋的基金經(jīng)理能力，其數(shù)值越大，基金經(jīng)理的主動管理能力越強(qiáng)，假設(shè)2成立。

表6 基金逆境收益率與基金經(jīng)理主動管理能力

（三）基金經(jīng)理主動管理能力的決定因素

為了檢驗(yàn)假設(shè)3，本文以Active_Down作為被解釋變量，構(gòu)建了以下模型：

為了保證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文對2008-2012年、2013-2017年以及全時間段分別進(jìn)行了回歸，結(jié)果見表7。從中可以看到，基金逆境收益率Active_Down與基金資金凈流入、基金規(guī)模顯著正相關(guān)，與基金換手率顯著負(fù)相關(guān)，假設(shè)3基本得到驗(yàn)證。

表7 基金經(jīng)理主動管理能力的決定因素

（四）基金“極端逆境”收益率與基金崩盤風(fēng)險

為了檢驗(yàn)假設(shè)4，本文以基金崩盤風(fēng)險Crash作為被解釋變量，基金“極端逆境”收益率Exe_Active_Down作為解釋變量，建立了以下模型：

表8 “極端逆境”收益率與基金崩盤風(fēng)險

（五）經(jīng)濟(jì)政策不確定性與基金逆境收益率

為了檢驗(yàn)假設(shè)5，本文區(qū)分了經(jīng)濟(jì)政策不確定性高低兩組，分別對式（11）進(jìn)行了回歸。

回歸結(jié)果見表9。從中可以看到，當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性較高時，Active_Down和Exe_Active_Down的系數(shù)都顯著為負(fù)；而當(dāng)政策不確定性較低時，Active_Down和Exe_Active_Down則不顯著。這說明經(jīng)濟(jì)政策不確定性會降低逆境收益率對未來業(yè)績的預(yù)測能力，假設(shè)5得到驗(yàn)證。

表9 經(jīng)濟(jì)政策不確定性與基金逆境收益率

五、進(jìn)一步分析

（一）內(nèi)生性檢驗(yàn)

上文研究表明，基金逆境收益率與未來業(yè)績呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，基金逆境收益率具有較強(qiáng)的預(yù)測能力。為了減輕內(nèi)生性的影響，本文采用兩階段工具變量方法重新進(jìn)行了分析。參考Chen 等（2004）以及申宇等（2013）的研究設(shè)計，以基金的資金凈流入（Flow）與上期業(yè)績（Return）作為工具變量。

其中，被解釋變量Performanceit表示基金超額收益，解釋變量表示以基金的資金凈流入（Flow）與上期業(yè)績（Return）作為工具變量回歸得到的結(jié)果。我們在這里使用FF三因子模型，其他變量與上文相同?；貧w結(jié)果見表10。從中可以看到，Active_Down的系數(shù)依然顯著為正。

表10 基金逆境收益率與未來業(yè)績（內(nèi)生性分析）

（二）區(qū)分未來市場處于順境還是逆境

本文將未來市場區(qū)分為順境市場（Up_Makret）和逆境市場（Down_Market），分樣本考察了基金逆境收益率對超額收益的影響。我們以Alpha作為被解釋變量，Active_Down作為解釋變量，建立了以下模型：

從表11中可以看到，無論未來市場是逆境市場還是順境市場，基金逆境收益率對未來業(yè)績都具有預(yù)測能力，逆境收益率越高，基金的未來業(yè)績越好。另外，無論在FF3、Car4還是FF5模型下，未來逆境市場下的逆境收益率的系數(shù)絕對值都大于未來順境市場下的情況，平均高出約35%。這表明基金逆境收益率對未來逆境的情況具有更好的解釋力。這可能是因?yàn)椋寒?dāng)市場處于順境時，基金經(jīng)理獲得超額收益比較容易（Jiang和Kelly，2012）；而當(dāng)市場處于逆境時，獲利變得比較困難，此時基金經(jīng)理的逆境投資能力就能顯現(xiàn)其價值，因而逆境收益率在未來市場處于逆境時更具有解釋力。

表11 區(qū)分未來市場處于順境還是逆境

（三）逆境收益率的預(yù)測能力是否因投資者關(guān)注不足所致① 限于篇幅，這里未報告具體的檢驗(yàn)過程與結(jié)果，如有需要可向作者索取。

由于時間和精力等因素，基金投資者可能存在有限的關(guān)注（Limited Attention）。在下跌市場中，投資者可能對基金業(yè)績?nèi)狈﹃P(guān)注，從而沒有贖回資金，保證了基金業(yè)績的持續(xù)性。本文研究發(fā)現(xiàn)，投資者在熊市中還是關(guān)注基金業(yè)績的，但可能因?yàn)槭袌鲋写嬖谀Σ?，所以下跌行情下的基金業(yè)績受到投資者有限關(guān)注的影響不大。

（四）逆境收益率的預(yù)測能力是否因基金業(yè)績持續(xù)性或其他非管理能力因素所致

根據(jù)相關(guān)系數(shù)與回歸分析結(jié)果，基金業(yè)績并沒有表現(xiàn)出明顯的持續(xù)性特征；即使考慮了基金業(yè)績持續(xù)性，逆境收益率依然對未來超額收益具有預(yù)測能力。另外，在加入基金倉位（Holding）、機(jī)構(gòu)投資者占比（Ins）、交易費(fèi)用（Transfee）和基金經(jīng)理薪酬（Comp）等非管理能力因素后，基金逆境收益率的系數(shù)依然顯著為正?？梢?，逆境收益率的預(yù)測能力受到基金業(yè)績持續(xù)性或其他非管理能力因素的影響較小。

六、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（一）替換變量

本文使用Sharpe ratio、Treynor ratio和Alpha作為業(yè)績參考指標(biāo)，替換上文中的被解釋變量ExcessReturn，重新檢驗(yàn)了假設(shè)1。結(jié)果顯示，在FF三因子和Carhart四因子模型下，Active_Down的系數(shù)依然顯著為正。

（二）使用不同的時間段

本文使用未來6個月的數(shù)據(jù)，重新檢驗(yàn)了假設(shè)1。結(jié)果顯示，Active_Down的系數(shù)仍顯著為正，說明逆境收益率能夠較好地預(yù)測基金未來半年的業(yè)績。

七、結(jié) 論

經(jīng)歷了熊市的磨煉與煎熬，基金經(jīng)理的投資理念和心態(tài)會更加成熟，投資技巧和策略也更加穩(wěn)健。本文發(fā)現(xiàn)，基金經(jīng)理在逆境中獲得的收益率更加真實(shí)地反映了其主動管理能力。與無條件業(yè)績相比，這種有條件的業(yè)績表現(xiàn)具有更好的業(yè)績預(yù)測效果。本文提出的逆境收益率指標(biāo)是一種簡單但能準(zhǔn)確判斷基金業(yè)績的方法，研究結(jié)果對投資者的基金選擇也有一定的指導(dǎo)意義。