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【研究报告内容摘要】
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。
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