《基金未公开的信息：隐形交易与投资业绩》

内幕交易

---

作者

申 宇 赵静梅 何 欣

摘要

投资者只能了解基金每个季末的持股情况，不能知晓季度内基金的动态投资情况，这些未公开的交易隐藏了基金投资的重要信息 。本文修正 Kacperczyk 等（2008）的收益缺口指标，研究“隐形交易”与“基金未来业绩”的关系。

结果发现：

1. “隐形交易”与“基金的超额收益率”显著正相关；
2. 隐形交易最多的基金组合年超额收益率较之最低组合高出 $6％$。

为了厘清隐形交易产生的原因，本文采用横截面回归分析，发现：

1. “基金经理的职业忧虑”与“隐形交易”显著负相关；
2. 基金资金流动、薪酬激励对提高隐形交易有明显的促进作用。

考虑到隐形交易的内生性问题，本文进一步采用面板数据工具变量法证实隐形交易行为与基金的业绩正相关。

最后，研究显示隐形交易与基金的私有信息显著正相关，正是因为获取了更多的私有信息，才提高了隐形交易的程度，获取了更高的超额收益率。

本文的研究一定程度上回答了所谓的“ Fama 悖论”，同时也对投资者的现实交易有参考意义。

关键词

隐形交易 职业忧虑 薪酬激励 超额收益

一、引言

按照我国证券法律法规的规定，基金每个季度结束就须向投资者公开持股明细等信息。这个不可谓不详细的持股明细是每个季度末最后一天的“交割单”，至于该季度其他 $60$ 多天的交易明细，基金并无披露的义务。投资者能够看到的只有这最后一天的情况，他们看不到基金的动态交易过程 ，也并不知道基金在这 $3$ 个月里到底做了什么。这些被隐去的交易信息（或者说“未公开的交易信息”），即是所谓的 “隐形交易 ”（Unobserved Action），它是投资者眼中的“基金黑箱”。

由于每个季度末公开的信息仅仅是季度末那个特定时点的交易状况，即便不考虑基金对这一交易清单的操纵，仅仅一天的交易信息也难以准确反映基金的全貌。很显然，更多、更重要的信息隐藏在那些没有公开的交易中，这意味着，仅仅对基金季末交割单进行观测而不对隐性交易进行观测是远远不够的。例如，即便投资者观察到连续两个季度某只基金都没有变动股票持仓结构和仓位 ，这也并不能说明该基金在其中的 $3$ 个月内什么也没有做。更为极端的情况是，即便是风格、策略完全不同的两只基金，理论上，不同的隐形交易也可能最终形成两张极为相似的“季末交割单”。因此，要更加深入、充分和准确地研究基金、了解基金和把握基金，研究每个季末的公开信息当然重要，而研究基金是否存在隐形交易、打开隐形交易的黑匣子也同样是重要的 。

但是，要厘清无法观察到的交易行为几乎是不可能的，因为基金的投资策略会随着市场的变化而变化，此外基金公司的投资策略也属于高度的商业机密，因此不可能准确获悉每只基金的交易明细和交易流水。从基金交易明细和交易流水的角度来研究基金的“隐形交易”是不可行的。

基于此，本文选择了一个新的视角 —— 基金经理主动投资的视角来研究隐性交易。即：研究基金真实的收益与披露的投资组合的收益率之间的累计差异，这一差异越大，说明基金经理的主动投资越频繁。之所以从主动投资的角度来研究“隐形交易”，原因在于：

1. 无论是 Fama 和 French（1993）、 Gruber（1996），还是 Carhart（1997）都发现，主动投资基金在扣除费用后与指数基金收益率并无明显的差异。既然与被动投资的指数基金没有差异 ，为什么市场上 $85％$ 以上的基金都选择主动投资型呢？这就是所谓的“ Fama 悖论”。文献史上有很多论文试图解释“ Fama 悖论”，但众说纷纭，未有定论。我们从隐性交易的视角来研究主动投资，实际上也是猜测 “ Fama 悖论”的后面一定隐藏着还没有被大家所观测到的信息。
2. 我国基金起步较晚，研究主动投资行为与超额收益的关系，也是对我国基金市场的一种检验，对建设我国多层次的财富管理市场具有一定的指导意义，同时也为投资者选择不同类型的基金提供有益的参考。 本文对隐性交易的研究遵循 Kacperczyk 等（2008）的研究方法。但是，Kacperczyk 构建的指标存在较明显的测量误差，他们并没有考虑到收益缺口正负相抵的情况，这是一个明显而重大的失误。

本文对这一缺陷进行了修正，基于修正的指标，我们不仅证实隐形交易在我国基金业内大量存在，而且还发现隐形交易与基金未来业绩显著正相关，采用 Carhart（1997）四因子模型进行风险调整后，研究发现隐形交易最高基金组合的年超额收益率达到 $7％$，比最低的基金组合高出 $6％$。这一研究结果 ，可以较好地解释“ Fama 悖论”。

如果隐性交易果真能够为基金带来超额收益，接下来的问题则是：引起隐性投资的原因是什么？是什么原因提高了基金隐形交易的冲动？这是本文试图解决的第二个问题。事实上，隐形交易是基金经理主动投资的重要表现，隐形交易越多，基金经理主动投资越明显。

然而，到目前为止，学术界尚未有一个完善的理论模型来解释基金主动投资与超额收益的关系。本文以影响基金经理行为的理论作为切人点，分别从基金经理的职业忧虑、资金流动压力（激励）和薪酬激励 $3$ 个角度研究隐形交

二 、文献回顾与研究

（1）隐形交易与基金业绩

“隐形交易”是近年来基金研究中出现的新课题。

Grinblatt 和 Titman（1989）开创性地采用了基金净值与模拟投资组合的收益缺口来估计基金经理的隐形交易行为，他们发现：美国成长型基金和小规模的基金利用隐形交易获得了显著的超额收益。

Kacperczyk 等（2008）以美国 $1984$ ～ $2003$ 年间美国市场 $2500$ 只股票型基金为样本，发现：隐形交易越多的基金，其未来业绩越高，在控制系统性风险后，隐形交易最高的基金组合比最低的基金组合年超额收益显著高出 $3％$，且表现出明显的业绩持续性。

Puckett 和 Yan（2011）的研究直接证实了：隐形交易投资策略可以获得超额收益率，他们采用基金季度内交易（Intraquarter）数据，研究发现扣除交易成本后，季度内交易投资策略对基金年度超额收益的贡献达到 $0.02％～0.06％$，并且具有明显的持续性。

Cremers 和 Petajisto（2009）、Massa和 Patgiri（2009）指出：隐形交易越高，基金经理主动投资积极性越高，这也是基金业绩得到提升的重要原因。

然而，国内一些学者对隐形交易持不同看法。

刘文等（2009）采用 Kacperczyk 等 （2008）的研究方法，发现隐形交易投资策略，在我国资本市场中虽然可以获得较高的原始收益，但是经风险调整后，超额收益并不存在。

我国的相关实证研究没有得出与美国市场类似的结论，本文认为主要在于以下两个原因。

1. 样本选取和研究方法的问题。刘文等（2009）选取 $2007$ 年之前成立的 $118$ 只开放式基金在 $2002$～$2008$ 年间的数据进行研究。正如肖峻和石劲（2011）所指出的那样，我国基金在 $2005$ 年存在样本量较少，代表性不足，且净值波动较大，因此在统计上可能存在较大的偏误，他们建议选取 2005 年之后的数据来研究。
2. 此外，基金业绩度量指标也存在问题，刘文等（2009）通过 CAPM 模型计算基金超额收益，这也可能影响结论的可靠性和稳定性。主流文献中通常采用 Carhart(1997)四因子模型来计算基金的超收益率。
3. Kacperczyk 等（2008）衡量隐形交易时，采用的指标存在严重的测量偏误。该指标只能捕捉到收益率缺口的单向变化，如果 收益率 缺 口在连续 的 交易 日中出现 正负交替 的状 态 ，指标 的测量误差 就 会 比较 严重 。 由于基金 仅仅 进行 投资 组合 的季 度 披露 ，隐形交 易指标是季度加 总之和 ，因此 ，在加 总 的过程 中，很 可 能 出现 收益 缺 口正 负相抵 的现象 。 这 里我们举例说 明这一 问题 ，当时间 t时 ，基金 经理 出于各种原 因改变 了投 资组 合 ，基金 真实净值 收益 超过了模拟组合业绩 ，收益 缺 口为 o；当 t+l时 ，基金 经理再次改变 投资组合 ，此时真 实净值收益低 于模 拟组合 业绩 ，收 益缺 口为一a，两个 时期 隐形交 易指 标加总之后 ，正负相抵为 0。这样 ，指标 显示没有 隐 形交易发生 ，而事实 上隐形交 易更 为剧烈 。这样来 看 ，Kacperczyk等 (2008)的隐形 交易 指标显示 没有 隐形交 易发 生 ，然 而事实上 隐形 交易十分剧烈 。

因此，需要对 Kacperczyk 等 （2008）的指标进行修正，本文首先对原始指标取绝对值，然后再计算投资组合披露期间的总体隐形交易，本文采用的衡量指标更精确地刻画了隐形交易的频度和强度，修正了原始指标在连续交易日下正负相抵的情况。我们认为，指标值越大，表明隐形交易越活跃，基金经理的主动操作越频繁。结合已有文献的研究结论和前文的理论分析，本文认为，如果基金经理的主动投资行为增加，基金的业绩表现将会明显提高，即隐形交易与基金投资业绩应该呈现出显著的正相关关系，鉴于此，我们提出本文的第一个假设。

假设1：基金隐形交易与基金投资业绩为正相关关系，基金经理 的隐形交易越高，基金未来业绩越高 。

（2）隐形交易的决定因素

众所周知，基金经理是基金投资中的核心，研究基金经理投资行为的动机，有助于解开隐形交易现象形成的微观机理。本文对基金经理的职业忧虑、资金流动的隐形压力和基金薪酬激励等相关领域的文献进行梳理。

1．基金经理的职业忧虑

Khorana（1996）最早对基金业绩与基金经理更换之间的关系进行研究，他以更换了基金经理的 $339$ 只基金作为样本，研究发现：基金业绩越差，基金经理被更换的概率越大。其中，业绩排名后 $10％$ 的基金经理，被更换的概率是业绩排名前 $10％$ 的基金经理的 $4$ 倍 。

Hu等（2000）以 $1976$～$1996$ 年间的 $216$ 只成长型基金为样本，证实了：基金业绩与基金经理更换概率之间呈显著的负相关关系。

Baks(2004)、 Evans（2006）分别选取 $1992$～$1999$ 年和 $1995$～$2002$ 年间进行了经理更换的基金为样本，两篇论文均发现：基金经理被更换之前，基金的原始收益率和四因子模型调整后的超额收益率都显著较低。

我国的学者罗真和张宗成（2004）以 $1999$～$2002$ 年间的 $48$ 只封闭式基金为样本，研究了基金经理的职业忧虑对基金经理投资行为的影响。研究发现：基金经理面临“降职”或“离职”等消极职业结果的可能性与基金当期业绩具有显著的负相关关系。

业绩越差的基金经理，如果不努力提高投资业绩，失去职位的可能性越大，在职位忧虑和业绩考核的压力下，基金经理进行主动投资行为的可能性会增加（Cheva．1ierandEllison，1997；Kempfand Ruenzi，2008），基金经理会表现出更多的隐形交易，因此本文认为基金经理职业忧虑假说可能是隐形交易形成的一个内在原因，故而本文提出假设 2。

假设2：“基金历史业绩”与“基金隐形交易”负相关。基金历史业绩越差，基金经理的隐形交易越高。

2．基金资金流动

目前，我国基金实施的是固定管理费用制度，基金管理费用与基金规模挂钩，这也意味着基金经理的薪酬与基金规模直接相关。而基金经理的收入主要来自于“管理费"，资金流动对基金经理可能会形成一定的收入压力。

学术研究中，通常以“基金的资金流动”来度量“基金规模的动态变化”，因此，资金流出会引起基金规模降低，基金管理费用减少，直接影响基金经理的薪酬水平。

为了降低基金资金的流出，保持基金规模的稳定，一个有效的途径是：更加积极主动地工作，以此获取更高的收益（Sirri andTufano，1998；Basaketa1．，2007），因此，本文提出影响基金隐形交易的资金流动压力假说 。

假设 3a：“基金资金流动”与“基金隐形交易”负相关，资金流出越多，基金经理的隐形交易越高。

此外 ，近期发现的“智钱效应”也可能影响基金隐形交易。“智钱效应”最早始于Gruber（1996）对美国市场上 $270$ 只开放式基金 $1985$～$1994$ 年间的季度数据的研究，他发现：相较于资金净流出的基金，资金净流人的基金能够获得更高的未来收益，投资者有选择基金的能力。

Zheng（1999）对 Gruber（1996）的研究方法进行了修正，并采用了多种投资策略，结果均发现：“智钱效应”长期存在，而且智钱效应在小规模基金中更加明显。

Sawicki 和 Finn（2002）、Kes．wani 和 Stolin（2008）分别对澳大利亚和英国的基金市场进行了考察，相继证实了“智钱效应”的存在性。

与之不同的是，Sapp 和 Ashish（2004）指出：智钱效应仅仅是一种假象，只是“动量效应”的一种表现形式而已。他们发现经 Cahart（1997）四因子模型风险调整后，资金净流入的基金并不能获得显著的超额收益。

袁贺（2005）利用 $2001$～$2004$年间的数据，对我国 $57$ 只基金进行了分析，发现：我国基金市场上存在明显的“智钱效应”，然而该研究选取的样本量偏少，样本区间较短，数据处理也比较粗糙，得到的结果误差较大。

需要特别说明的是，尽管上述研究发现了“智钱效应” 的存在，但他们都没有回答智钱效应究竟源自何处，也没有厘清资金流动对基金未来业绩影响的 传导机制。

Pollet 和 Wilson（2008）的研究显示：新资金的流人提高了基金经理的积极性，基金经理根据自己的专业研究，增加了投资组合的广度和深度，从而提高了基金的未来业绩，因此资金流入会对基金经 理产生隐性的激励作用。

根据资金流动激励理论，基金资金流动与隐形交易呈正相关关系。如果发现资金流入的确有助于提高基金隐形交易，并且能够增加基金的未来业绩，那么隐形交易为智钱效应的形成提供了一种新的解释，故而提出假设检验 3b。

假设 3b：“基金资金流动”与“基金经理隐形交易”正相关。即：资金流入越多，基金隐形交易越高 。

3．基金薪酬激励

基金薪酬激励制度有助于提升基金经理投资管理的能力，在高额薪酬的激励下，基金经理往往会调动各种资源获取信息，目的在于提高基金收益，获得更高的业绩提成（Elton，2003）。

Kempf 等（2009）指出：基金的薪酬激励对基金经理的投资行为具有明显的促进作用，特别是：业绩表现较差的基金，为了年终获得更高的业绩报酬，他们会采取积极的甚至冒险的投资方式改善基金业绩 。

Massa 和 Patgiri（2009）也发现：“基金业绩”与“薪酬激励”显著正相关。薪酬激励最高的基金组合每年所获取的超额收益率比激励最低的基金组合显著高出 $2.7％$。同时，他们还发现：薪酬激励越高的基金，基金隐形交易越多，在扣除其他风险因素的影响后，这种正相关关系依然显著存在。

Cheng 等（2010）认为：奖金和期权激励会导致金融高管采取积极的投资策略。因此，本文提出影响隐形交易的基金薪酬激励假说。

假设 4：“基金薪酬激励”与“基金隐形交易”正相关。薪酬激励越高，基金经理的隐形交易越高。

（3）隐形交易与私有信息套利

有效市场假说理论认为，价格是资产信息的及时反应，因此投资者无法持续地获取超额收益率（Fama，1970），那么隐形交易获取的超额收益率是否与有效市场理论相悖？

答案是否定的，一种可能的解释是：基金经理获取了资产的私有信息，资产价格未对私有信息做出及时的反应，这正是产生额收益的原因（Merton，1987）。基金经理在各种激励机制下，努力研究市场强弱走势、挖掘个股私有信息，私有信息的获取为基金经理提供了更多的套利机会。基金经理主动投资获取私有信息，提高基金业绩，已经引起了理 论界和实务界众多学者的关注。

例如，Wermers（2000）研究发现主动投资的基金每年能够获得 $1.3％$ 的超额收益，Wermers（2003）采用基金组合与 $S\&P500$ 指数的跟踪误差度量基金经理的主动投资能力，发现主动投资的基金具有明显的选股能力。

Kacperczyk 等（2005）认为：基金经理专业化的研究对提升业绩具有明显的效果，他们总是投资于熟悉的行业，资产组合的行业投资集中度越高，基金的业绩越好。

Brands 等 (2006)、Cremers 和 Petisto （2009）采用欧式距离方法来计算基金主动投资指标，他们发现：主动投资指标越高的基金，未来业绩表现越好。

虽然这些研究的结果都证明了：基金经理的主动投资能带来超额收益，但他们都没有回答基金经理的主动投资是否与基金私有信息相关，基金业绩的增加是否是由证券的私有信息带来。此外，他们的研究都是基于基金披露的季度投资组合明细得到的结果，但是基金投资组合随时都在变化，因此通过披露的组合信息很难准确地把握基金投资的特征。

为了解决这一问题，Ami．hud 和 Geyonko（2013）采用了“基金净值与指数收益率的拟合度” — $(1-R^{2})$ 来度量基金投资的私有信息（Teoheta1．，2009），发现私有信息最高的基金可以获取每年 $2.5％$ 的超额收益。$(1-R^{2})$ 这一指标通常用来度量股票的私有信息大小，由于基金本身就是一个投资组合，因此更能代表基金获取私有信息的大小，$(1-R^{2})$ 数值越大，表明基金与市场同涨同跌的概率越小，资产价格的私有信息含量越高。

罗荣华等（2011）的研究证实：我国基金的私有信息与超额收益显著正相关。基于此，本文提出基金隐形交易与基金私有信息显著正相关假设。

假设 5：“基金隐形交易”与“基金私有信息”正相关。即：基金私有信息含量越多，隐形交易越高。

三、数据与变量说明

（1）样本与数据来源

与肖峻和石劲 (2011) 一致，本文选取“股票型开
放式基金”和“偏股型开放式基金”作为研究对象 ，样本区间为 $2005$ 年 $1$ 月至 $2010$ 年 $12$ 月，并剔除了指数型基金和 QDII、QFII 型基金。

样本的筛选过程如下：首先，由于研究过程中要计算风险调整后的业绩，因此本文要求样本基金至少有 $24$ 个月以上的历史净值数据。其次，由于我国少数基金存在“停止申购”、“停止赎回”的现象(例如：华夏大盘基金(000011))，而本文研究的是基金的资金流动问题，故将“停止申购”、“停止赎回”的样本从总体样本中剔除。出于稳健性考虑，本文也使用包含了这部分样本的总样本进行所有回归，得到的结论是高度一致的。最后，本文剔除了没有详细披露年报和半年报的基金。这样，本文最终得到 $328$ 只基金的有效样本，共 $8662$ 个观测值 。

基金净值、分红、拆分、除权因子、除权数据、基金管理人薪酬数据、基金年报和半年报持股明细数据均来自于：锐思基金数据库（RESSET）。

（2）指标构建

1．隐形交易

Kacperczyk 、Sialm 和 Zheng（2008） 根据基金季报披露的投资组合模拟出一只基金，模拟基金的投资对象和比例与披露的投资组合明细一致。他们以“基金真实净值收益率”与“模拟基金收益率”的差值来度量基金的隐形交易。但是这一收益率缺口指标没有考虑到其可能存在正负抵消的效应，存在明显的策略偏误。

例如：当时间 $t$ 时，基金经理出于各种原因改变了投资组合，基金真实净值收益超过了模拟组合业绩，收益缺口为 $a$；当 $t+1$ 时，基金经理再次改变投资组合，此时真实净值收益低于模拟组合业绩，收益缺口为 $-a$，正负相抵为 $0$ 。这样，收益率缺口指标显示没有隐形交易发生，而事实上隐形交易发生得更为剧烈。

因此，本文在 Kacperczyk 等（2008） 的基础上，对该指标取绝对值，然后加总每只基金半年内的绝对收益率缺口③，得到 $ARG$ 指标，$ARG$ 越大，隐形交易程度越高。

$$ARG = \sum_{i=1}^{n} |R_{i,t} - (RH_{i,t} - Fee_{i})| (1)$$

其中，$R_{i,t}$ 为基金复权净值收益率，$RH_{i,t}$ 为模拟投资组合收益率，$Fee_{i}$ 为基金的费用，包括：管理费率和托管费率，分别以每年 $1.5％$ 和 $0.25％$ 衡量。

2．资金流动

根据 Sirri 和 Tufano（1998）、Huang 等（2007）、肖峻和石劲（2011） 对资金流动的定义，假设新资金在季度末流动，根据 (2)式可以得到资金流动比率。如果 $Flow$ 大于 $0$ 表示新资金流入基金，如果 $Flow$ 小于 $0$，表示资金流出。

$$Flow_{i,t} = \frac{TNA_{i,t}}{TNA_{i,t-1}}- (1 + R_{i,t})(2 )$$

其中，$Flow$ 表示资金流动比率，$TNA_{i,t}$ 是基金 $i$ 在季度 $t$ 的资产净值，$1 + R_{i,t}$ 是基金 $i$ 在季度 $t$ 的考虑分红和拆分后的收益率 。

3．净值收益率

根据陆蓉等（2007）、肖峻和石劲（2011）对收益率的定义，在考虑基金分红和拆分后，其复权净值变收益率定义如下：

$$Return = \frac{NA_{t} - NA_{t-1} + Divd_{t-1}}{NA_{t-1}} (3)$$

其中，$NA$ 表示基金单位净值，$Divd$ 表示基金红利。

4．控制变量

根据 Chen 等（2004）、陆蓉等（2007）对基金业绩的研究，选取影响基金业绩的控制变量：

1. 基金规模（$Size$），以季度净值总量的自然对数衡量；
2. 基金家族规模（$Fsize$），以基金管理公司旗下基金净值的自然对数衡量；
3. 基金年龄（$Age$），以基金成立以来的时间自然对数衡量；
4. 基金收益率波动率（$Std$），以基金前一年净值收益标准差衡量；
5. 上季度基金分红次数（$Num$）和分红大小（$Divd$）；
6. 基金的管理费用占总费用比例（$GF$）；
7. 基金单位收益的交易费用（$TF$），等于基金交易费用与收益之比，衡量交易费用对业绩的贡献度。

根据吴联生等（2010），本文选取基金管理人薪酬 （$Comp$）的自然对数衡量基金薪酬激励。

（3）资金流动、隐形交易与基金业绩走势图

图 $1$ 显示了资金流动、隐形交易和基金业绩平均值随时间变化的走势图。不难看出资金流动与基金业绩走势几乎一致，且业绩具有一定的滞后性，体现出较强的智钱效应的特征。

值得注意的是，$2006$ 年 $9$ 月期间，基金业绩与资金流动走势相反。这可能与牛市过程中的羊群效应有关：随着股指的上升，在高额利润的驱使下，先入市的部分投资者从基金公司赎回基金，投入到股市中自己操盘。因此从总体上来看，这段时间资金呈流出状态。随着股指的继续走高，市场的持续繁荣，基金业绩随之上升，一部分曾经持观望态度的投资者纷纷人市，部分稳健型投资者以基金的形式投资。

据中证登 $2007$ 年鉴统计报告称 ，$2006$ 年基金个人账户开户数是前一年的 $2.5$ 倍④；同时，基金产品的集中发行也是市场资金增加的重要原因。此外，图 $1$ 显示基金隐形交易与资金流动表现出同涨同跌的走势，说明资金流动可能通过隐形交易影响基金未来业绩。

（4） 描述性统计

表 $1$ 报告了主要变量的描述性统计。

从平均来看，基金总体上表现出资金净流人，但资金流动的最大、最小值相差 $17$ 倍，说明资金流动在基金之间的差异较大。

基金隐形交易平均值约为 $0.4$ ，与中位数接近，分布较均匀。

基金原始收益率平均达到 $9.8％$，基金规模最小为 $0.39$ 亿元，最高达到 $447$ 亿元，基金家族最大规模超过 $2300$ 亿元，一方面说明我国基金规模普遍较高， 另一方面也说明基金之间规模差异较大，发展不平衡。

基金经理的薪酬平均为 $311$ 万元，最高薪酬接近 $1000$ 万元，表明我国基金经理薪酬激励较高。基金红利分发频率较低，分红金额也较少，平均仅为 $0.066$ 元。

管理费用在总费用的占比（$GF$）超过 $60％$，是基金经理收入的主要来源。 从平均数和中位数来看，单位交易费用的收益 （$TF$）为正，表明基金交易越频繁，对基金业绩的贡献越大，隐含着隐形交易与基金业绩可能存在正相关关系。

四、 实证研究

（1）隐形交易与基金未来业绩

1．时间序列超额收益分析

根据基金研究主流金融文献的方法 (Massa an dPatgiri，2009；Fama and French，2010 )，我们首先以基金半年报和年报披露的信息为基础，计算隐形交易指标。然后，以该指标按从小到大对基金进行排序，将总体样本分为 $Q1$ ~ $Q10$ 共 $10$ 个组合。接着，构建套利组合 $Q1$ ~ $Q10$，具体构建方式为买人隐形交易最高的组合 $Q10$，卖出隐形交易最低的组合 $Q1$，以此来比较隐形交易最高与最低组合之间的业绩差异。 最后，计算每个组合的平均收益率，并采用 Carhart（1997）四因子模型对组合收益率进行风险调整。

传统资产定价理论认为：资产收益可以完全被四因子模型解释，因此截距项（alpha）反映了风险因子不能解释的超额收益（Abnormal Return）⑤。

$$R^{p}_{t} - R^{f}_{t} = \alpha_{i} + \beta_{1}(R^{MKT}_{t} - R^{f}_{t} ) + \beta_{2}SMB^{i}_{t}+ \beta_{3}HML^{i}_{t} + \beta_{4}MOM^{i}_{t} + \varepsilon^{i}_{t}(4 )$$

其中，$R^{p}_{t}$ 表示以隐形交易分组的基金组合月平均收益率；$R^{MKT}$ 表示流通市值加权的现金红利再投资的综合月市场收益率；$R^{f}$ 表示无风险月利率，等于一年期定期存款利率除以 $12$ ； $SMB$、$HML$ 表示 Fama 和 French（1993）的规模因子、账面市值比因子；$MOM$ 表示 Carhart（1997）构造的动量因子⑥。回归结果和采用 $Newey$-$W est$ 调整的值报告在表 $2$ 中 。

表 $2$ 的结果显示，四因子模型回归的调整可决系数（$Adj.R^{2}$ ）均超过 $95％$，且风险因子的系数在统计上显著，说明四因子模型对收益数据的拟合效果很好，模型具有较强的解释力。

其中，隐形交易较低的组合 ($Q1$、 $Q2$ ) 的 alpha 为正， 但在统计上不显著，说明扣除系统性风险后，该组合并不能获得显著的超额收益率。随着隐形交易的增加，风险调整后的业绩呈上升趋势，基金组合 $Q3$ ~ $Q10$ 都能获得超额收益率，并且在 $1％$ 的水平下显著。

值得注意的是，隐形交易最高的组合 $Q10$，其月超额收益率为 $0.584％$，年化收益率为 $7％$，这意味着如果投资者买入 $Q10$ 组合，每年可以获得 $7％$ 的风险调整后的超额收益率。

套利组合 $Q10$ ~ $Q1$ 的年化超额收益达到 $6％$ ，其经济含义是：如果存在卖空机制，买入隐形交易最高的组合，卖空隐形交易最低的组合，每年可以获得扣除风险后 $6％$ 的超额收益率。

表 $2$ 的结果说明：隐形交易在我国基金市场中广泛存在，且可以获得显著的超额收益率。随着隐形交易程度的增加，基金未来业绩也不断提高，二者可能存在正相关关系。

2．截面数据分析

隐形交易与基金业绩的关系有待于进一步的检验。

文献表明，基金业绩与许多因素相关，如：基金规模（$Size$）（Chevaliar et a1．，1997；Chen et a1．，2004），基金家族（$Fsize$）的“品牌效应”（Massa and Massimo，2003） ，基金年龄（$Age$）（Bergstresser et a1．，2002），基金红利（$Divd$）（陆蓉等，2007）等。

由于隐形交易是半年度数据，基金业绩和控制变量均是月度数据，因此本文建立以下模型，并采用 Fama-Mac-Beth（1973） 的横截面回归方法进行估计，即：先将每个月度的数据进行回归 ，然后得到 $2005$～$2010$ 年共 $72$ 个月度的回归系数，再计算系数的平均值和 $t$ 值。回归结果和采用 $Newey$-$West$ 方法修正的 $t$ 值报告在表 $3$ 中⑦

$$R^{i}_{t} = \alpha_{i} + \beta_{1}ARG^{i}_{t} + \beta_{2}Flow^{i}_{t} + \beta_{3}Size^{i}_{t} + \beta_{4}Fsize^{i}_{t} + \beta_{5}Age^{i}_{t}$$

$$+ \beta_{6}Divd^{i}_{t} + \beta_{7}GF^{i}_{t} + \beta_{8}TF^{i}_{t} +\varepsilon^{i}_{t}(4 )$$

其中，$t$ 表示月度，$T$ 表示半年度，$R$ 为基金 $T-1$ 至 $T$ 期间的业绩，为了得到稳健的结果，本文分别采用 CAPM 单因子模型、Fama 和 French 三因子模型和 Carhart 四因子模型来计算风险调整后的收益率（$\alpha^{1}$ 、$\alpha^{2}$、$\alpha^{3}$）。$ARG$ 代表半年的隐形交易程度，$Flow$ 代表资金流动状况，$Size$ 为基金总净值，$Fsize$ 为基金家族净值，$Age$ 为基金年龄，$Divd$ 为基金红利，$GF$ 为基金的管理费率占比，为基金的运作费用收益比⑧。表 $3$ 报告了横截面回归结果，控制其他变量后 ，隐形 交 易 的 系数
对 基 金 业 绩 (oZ．p h a 、 a lp h a 、 a l—pha ) 在 5％ 的 水平下 均显著 为正 ，这 一 发 现 证 实 了隐形 交 易 是 基 金未 来 业 绩 增 长 的重 要 因 素 。 以结果 (3 ) 为 例 ， 其 经济含义 是 ， 隐形交易 每 增 加 1％ ， 基金 未 来 超 额 收 益率 显 著 增 加0．032％ ，证 明假 设1 是 成 立 的 。 控制变 量 中 ，资 金 流动 系数 为正 ，但 在统计 上并 不显著 ， 与 C hen 等 (2004 ) 的结果 不一致 ，我 们认 为资金流动 可能 是通 过 隐形交 易途 径 间接影 响基 金 未来业 绩 ，在 考虑 了基金 的隐形交 易 以后 ，资金 流 动对未 来业 绩 的影 响就不 明显 了。 基 金规 模和 基金 家族 规模 对基 金业 绩影 响为 正 ， 规模 越大 ，超 额 收益率越 高 。 基金 年龄 的系数均显 著为负 ，说 明基金 存在 时间越长 ，业绩越 差 。 基金 分红对基 金业绩 的影响 并 不显 著 ，这 与 C hen 等 (2004 ) 的结 果类 似 。 基金 管理 费率 、基金 运作 费用 与基 金 的业绩 正相 关 ，这 说 明收 取更 高 费用 的基 金 ，其 业绩 表 现 确 实越佳 。

（2）基金隐形交易决定因素分析

为了验证基金隐形交易的决定因素，根据前面假设检验的提出，并参考 Huang（2011）对隐形交易的研究，本文建立以下模型进行检验。

$$ARG^{i}_{t} = \alpha + \beta_{1}Flow^{i}_{t} + \beta_{2}Rtn^{i}_{t} + \beta_{3}Comp^{i}_{t} + \beta_{4}Size^{i}_{t} + \beta_{5}Fsize^{i}_{t} + \beta_{6}GF^{i}_{t} + \beta_{7}TF^{i}_{t} + \varepsilon_{t}^{i}(6)$$

其中，$Flow$ 表示基金资金流动 ，$Rtn$ 表示基金业绩，采用基金原始收益表示，与相对业绩比较，原始收益能真实反映出基金的盈利水平，$Comp$ 表示基金经理薪酬量，其余变量与前面相同。

由于隐形交易是半年度数据，基金资金流动是季度数据，基金薪酬变量是年度数据，基金业绩和控制变量均是月度数据，因此本文仍采用 Fama-MacBeth（1973）的横截面回归方法进行估计。考虑到金融危机前后可能对资本市场微观结构产生影响，以及我国牛熊市可能会使对基金经理的行为产生结构性的变化，因为本文将 $2008$ 年作为分界点，进行稳健性研究。

回归结果和采用 $Newey$-$West$ 方法修正的 $t$ 值报告在表 $4$ 中。表 $4$ 中第一列是全样本横截面回归结果，不难看出在控制其他影响因素的条件下，“资金流动”对“基金经理的隐形交易”是正相关关系，且在 $1％$ 的水平下显著，其经济含义是：新资金每流入 $1％$，基金经理隐形交易增加 $0.059％$，说明新资金流人有助于提高基金主动投资行为。然而，“资金流出”并没有对基金经理造成明显的隐形压力，为了验证这一推断，我们在第二列中将“资金流小于 $0$” 的基金样本单独研究，结果与第一列相同，资金流动与隐形交易相关系数为 $0.96$，且在 $1％$ 的水平下显著。$2005$～$2007$ 年子样本回归中资金流动显著为正，$2008$~$2010$ 年子样本结果中资金流动为正，但在统计上不显著。

资金流动与隐形交易的正相关关系表明：新资金的流人提高了基金隐形交易，证明假设 3b 的基金资金流动激励假设成立。

表 $4$ 中基金薪酬激励变量在 $4$ 个回归结果中均显著为正，经济含义是：薪酬激励每提高 $1％$，基金隐形交易增加 $7.6％$，证实假设 $4$ 的薪酬激励假说是成立的。基金业绩与隐形交易负相关，以（1）栏中的结果为例，基金业绩下滑 $1％$，基金隐形交易会提高 $0.355％$，证明假说 $2$ 成立。

基金规模、基金家族规模与隐形交易负相关，与 Huang 等（2011）结果相同。表 $4$ 结果显示：基金资金流动激励、薪酬激励和由业绩压力带来 的职位忧虑假说对隐形交易有明显的作用，证明假设 $2$ 、假设 $3b$ 和假设 $4$ 成立。

此外，资金流动与隐形交易的正相关关系为“智钱效应”提供了一种可能的解释：资金流入提高了基金经理资金管理的积极性，隐形交易提高，最终引起基金业绩的提升。

（3）隐形交易与业绩的内生性分析

前文时间序列和横截面分析的结果显示：“基金经理的隐形交易”与“基金未来业绩”呈显著正相关关系。然而，基金隐形交易的内生性问题不可忽略，内生性问题可能由两方面造成：

1. 一是基金净值的大幅提高对后期的业绩提升可能造成一定的压力，同时业绩提升太快可能会引起投资者，甚至监管机构的过度关注，基金投资策略无法正常实施。因此，考虑到业绩的持续性和操作的灵活性，隐形交易可能会受到基金业绩的影响。即：隐形交易与基金未来业绩可能存在双向决定关系，从而产生同时互为因果的内生性问题。
2. 二是基金公司无法观察到的个体特征，也可能影响基金未来业绩，由此产生遗漏变量的内生性问题。

因此，为了减轻隐形交易的内生性问题，本文采用“两阶段工具变量法”，进一步考察隐形交易对基金未来业绩的影响。

第一阶段的回归方程采用：隐形交易的决定因素，见公式（6）。

$$ARG^{i}_{t} = \alpha + \beta_{1}Flow^{i}_{t} + \beta_{2}Rtn^{i}_{t} + \beta_{3}Comp^{i}_{t} + \beta_{4}Size^{i}_{t} + \beta_{5}Fsize^{i}_{t} + \beta_{6}GF^{i}_{t} + \beta_{7}TF^{i}_{t} + \varepsilon_{t}^{i}(6)$$

考虑到遗漏变量的内生性问题，参考 Chen 等（2004）的研究设计，在第二阶段的分析中，采用两阶段工具变量法的固定效应模型回归。

第二阶段：隐形交易对未来业绩的内生性影响。

$$R^{i}_{t} = \alpha + \beta_{1}ARG^{i}_{t} + \beta_{2}Size^{i}_{t} + \beta_{3}Fsize^{i}_{t} + \beta_{3}AGE^{i}_{t} + \beta_{4}Divd^{i}_{t} + \beta_{6}Num^{i}_{t} + \beta_{7}GF^{i}_{t} + \beta_{8}TF^{i}_{t} + \beta_{9}TF^{i}_{t} + \varepsilon_{t}^{i} (7)$$

其中，$ARG$ 是根据（6）式第一阶段估计得到，其余变量与前面相同。

第二阶段回归中，我们首先对模型进行了相关检验，包括模型的内生性检验，工具变量的合理性检验等。内生性检验中，DM 检验拒绝了原假设，表明模型存在内生性偏误，因而选择工具变量回归的方法是合理的，并且是必要的。Anderson LR、 Cragg-Donald 和 Sarganstatistic 分别对工具变量的识别不足 （原假设是工具变量与 $ARG$ 不相关）、弱工具变量检验 （原假设是工具变量与 $ARG$ 强相关）和过度识别 （原假设工具变量与干扰项不相关）进行检验。结果显示：Anderson LR 均通过了检验，Cragg-Donald 检验和 Sarganstatistic 检验都没有通过原假设，这表明：工具变量的选取是合适的，不存在识别不足、弱工具变量和过度识别的问题。

第二阶段回归结果显示 ，隐形交易（$ARG$）对基金未来业绩 （alpha、口 ^、0 ）的影响显著为正，以结果(1)为例 ，隐形交易每增加 $1％$，基金未来业绩增加 $0.067％$，这说明隐形交易对基金未来业绩具有明显的提升作用。在考虑了基金隐形交易的影响下，基金规模越大盈利能力越强；相对于新基金，老基金的业绩较差；红利分发次数越多，基金净值越低，业绩越差，与陆蓉等（2007）的结论一致。

平，证明假设 5 是成立的。从整体检验结果来看，隐形交易与私有信息相关系数超过 $0.4，分年度相关系数也在$0.3$～$0.8$之间，将隐形交易对私有信息单变量回归，私有信息变量的回归系数为$0.61$（$t$值为$22.14$），其经济含义是，如果私有信息增加$1％$，那么隐形交易相应提高$0.61％$，进一步证实，基金经理私有信息越多，隐形交易量会明显提高，证明假设$5$ 是成立的。

（4）进一步的分析：隐形交易与私有信息

在进一步的研究中，本文采用 Amihud 和 Geyonko（2013）的指标 $\left( 1 - R^{2} \right)$ 来度量基金的私有信息。

具体做法是：首先将基金 $t - 24$ 个月至 $t$ 月的月收益率与沪深 $300$ 指数收益率回归，得到基金 $t$ 月的私有信息指标 $\left( 1 - R^{2} \right)$，然后采取逐月滚动回归（Rolling Regression），滚动窗口为 $24$ 个月，从而得到每个月的私有信息指标。

为了考察基金隐形交易和私有信息是否在统计上具有显著的相关性，从稳健性的角度考虑，本文分别采用 Pearson、Kendall 和 Spearman 这 $3$ 种方法验证假设 $5$ 的成立。

Pearson 相关检验的前提条件是数据服从“正态分布”，Kendall 和 Spearman 检验都是基于秩相关得到的检验结果，并不要求数据服从正态分布，二者的区别在于 Kendall 检验基于符号秩和的检验，Spearman 检验基于秩统计量的检验。

总体和分年度检验结果报告在表 $6$ 中。表 $6$ 结果显示：无论是从整体检验还是分年度的检验结果来看，私有信息与隐形交易二者在统计上显著正相关，且检验结果均通过了 $1％$ 的置信水平，证明假设 $5$ 是成立的。

从整体检验结果来看，隐形交易与私有信息相关系数超过 $0.4$，分年度相关系数也在 $0.3$～$0.8$ 之间，将隐形交易对私有信息单变量回归，私有信息变量的回归系数为 $0.61$（$t$ 值为 $22.14$），其经济含义是，如果私有信息增加 $1％$，那么隐形交易相应提高 $0.61％$，进一步证实：基金经理私有信息越多，隐形交易量会明显提高，证明假设 $5$ 是成立的。

五、稳健性分析

（1）新资金在期初流入

到目前为止，对于资金流动的计算，多数文献都假设：资金在期末变动，依照 Zheng（1999）的研究方法，我们这里假设：资金是在期初流动，构建新的资金流动变量进行稳健性检验。

$$flow_{t}^{i} = \frac{TNA_{t}^{i}}{TNA_{t-1}^{i} \times \left( 1 + R_{t}^{i} \right)} - 1$$

其中，$TNA_{t}^{i}$ 表示季度末基金总净值，$R_{t}^{i}$ 表示基金 $t$ 季度的红利再投资收益率，其他变量与前文所述定义一致。

重复前文的统计回归，结果详列于表 $7$。可以看出，与前文的结论一致，隐形交易（$AGE$）与基金未来业绩显著正相关，这证实了基金隐形交易与基金业绩正相关的关系并不随资金流动计算方法的影响，结果是稳健的。

（2）序数收益率结果

此外，根据 Capon等（1996）、Myers（2001）、肖峻和石劲 （2011）的研究，基金业绩的序数收益率（Ordinal Return）更 能直观的反映基金的相对业绩，因此，在稳健性检验中，本文也采用序数收益率进行分析。

序数收益率的定义为：每期将基金业绩从小到大排序，业绩最低的序数回报率设为 $0$，最高设为 $1$，其余在 $(0，1)$ 区间均匀分布 。以序数收益率的结果重复前文的回归分析，结果列于表 8。可以看出，与前文的结果相同，隐形交易与基金业绩呈显著的正相关关系，说明本文的结果是稳健的。

六 、结 论及启示

为了厘清我国基金市场中的隐形交易与投资业绩的现象，本文首先修正 Kacperczyk等（2008）的隐形交易指标，选取 $2005$～$2010$ 年间 $328$ 只开放式基金的数据，采用 Carhart（1997） 四因子模型计算风险调整后的基金组合 收益，研究发现：

1. 隐形交易最高的基金每年可以获得 $7％$ 的超额收益率。横截面分析结果也显示，隐形交易与基金未来业绩呈显著的正相关关系。
2. 由业绩带来的职业忧虑会提高基金的隐形交易，资金流入激励基金经理更多的隐形交易，薪酬激励也有助于基金隐形交易行为的增加。
3. 在考虑了隐形交易的内生性问题以后，本文建立了两阶段面板数据工具变量回归，证实了隐形交易对基金业绩具有显著的正向作用，隐形交易提高 $1％$，基金超额收益提高 $0.045％$ ～ $0.067％$。
4. 本文通过相关性检验发现隐形交易与基金私有信息显著正相关，私有信息的增加，显著提高了基金隐形交易的程度。

本文的研究为“智钱效应”的解释提供了一个新的角度，新资金的流入提高了基金主动管理资金的积极性，基金经理努力发掘资产 的私有信息，随之隐形交易增加，提高了基金的未来业绩。其次，本文发现基金薪酬激励有助于增加基金隐形交易，有益于提高基金未来业绩，本文的结论对近年兴起的基金公司治理相关领域的研究提供了一个崭新的视角。最后，本文发现基金经理隐形交易与基金私有信息显著相关，这说明隐形交易是基金经理基于私有信息的基础而做出的理性投资行为，这有助于提高我国资本市场的价格发现功能，对促进市场信息传递效率具有正面的作用。

本文对现实经济有两点启示 ：

1. 第一，分析结果表明：基金经理利用自身的信息优势、专业优势和资金优势，可以有效率地利用新资金，在资本市场中进行投资者无法观察到的隐形交易，获取稳定的超额收益率。事实上，隐形交易是把双刃剑，一方面合法合理的隐形交易行为可以为基金带来丰厚的利润回报，另一方面基金经理的隐形交易行为有可能违背市场法律法规。如果私有信息是基金经理通过专业化的研究获取，则肯定了我国基金经理的投资能力，有助于我国资本市场的健康发展；如果私有信息的取得是通过内幕信息、关联交易甚至操纵市场的行为获取，那么这类隐形交易行为应该及时制止，因此，从规范我国资本市场的角度出发，监管机构应该加强对隐形交易的有效监督，防止不规范的交易行为出现，保护投资者的利益。
2. 第二，研究发现：薪酬激励促进了基金隐形交易，这肯定了我国基金公司薪酬激励机制达到了预期的效果，但是从目前我国基金经理的薪酬结构来看，以派发现金支付薪酬的方式占所有支付方式的近 $90％$ 短期过高的薪酬可能导致基金经理过度冒险的行为，如果这种情况出现，薪酬结构的不合理不但达不到激励的效果，反而会损失投资者的利益。因此，本文建议基金管理公司可以考虑修正目前的薪酬激励结构，固定工资水平参照同行业平均水平，保证基金经理的日常规范运作，奖金则与基金业绩挂钩，包括现金和期权两种方式。降低短期薪酬激励，延长长期薪酬激励，比如提高薪酬中的期权比例，延长行权的时间(如：$3$ ～ $5$年)，以长期稳定的业绩来约束基金经理管理资产的行为 。