基金规模、投资者关注与基金业绩持续性

doi:10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2021.2003

Abstract

Abstract:

High return funds are the stars in the fund market and attract investors’ attention， but their excellent performance is not persistent. It is normal that star funds become “shooting stars” in market， and one of the most important reasons is the herd behavior of investors.Based on the data of China’s equity mutual funds from 2005 to 2020， the impact of “performance flow relationship” （PFR） on fund performance persistence is studied by using the mediating effect model. The empirical results show that：（1） PFR causes diseconomies of scale. The higher the performance of the fund in the past year， the more net fund flow in the current quarter， which will lead to a decline of the performance in the next half year. Net fund flow is apartial mediator. （2） The decrease ofholding concentration can explain the internal mechanism of diseconomies of scale. The increase of net fund flow leads to the decrease of fund holding concentration， which leads to the decline of performance， and this mechanism has a more rapid impact on small-cap and medium-cap funds. （3） Investors’ limited rationality from time series dimension affects PFR. During the bull market， the optimistic market weakens investors’ attention to fund past performance， so PFR has no effect on fund performance persistence. （4） Investors’ limited rationality from cross-sectional dimension affects PFR. Investors purchase funds based on simple performance evaluation criteria. The funds with one factor α but without multi factor α in history get excess net fund flow， which causes the mismatch between management scale and management skill of fund managers. The sample is further divided into “pseudo star fund” group and “real star fund” group. It is found that diseconomies of scale only exist in “pseudo star fund” group.

Key words: performance flow relationship, diseconomies of scale, investor limited attention, “scale - skill” mismatch

CLC Number:

F832.5

Yong-ji ZHANG,Tian-xiong LI,Zhi SU,Qiong HUANG. Fund Size, Investor Attention and Fund Performance Persistence[J]. Chinese Journal of Management Science, 2023, 31(12): 57-68.

Figures/Tables 9

变量类型	变量名称	变量符号	变量定义
核心变量	资金净流入	Flow	基金在该期资金净流入与上期末资产净值的比值
	交易成本	Trade	基金在该期交易成本除以期末资产净值
	持股集中度	HHI	基金持有的每只股票份额占比的平方总和
	市场模型调整后回报率	$α C A P M$	单因子模型中的常数项
	风险调整后回报率1	$α F F 3$	三因子模型（Fama和French）中的常数项
	风险调整后回报率2	$α C a r h a r t$	四因子模型（Carhart）中的常数项
	风险调整后回报率3	$α F F 5$	五因子模型（Fama和French）中的常数项
	风险调整后回报率4	$α F F 7$	四因子模型（Carhart）加入申万一级行业指数的前三个主成分后模型中的常数项
	风险调整后回报率5	$α F F I$	四因子模型（Carhart）加入申万一级行业指数的前24个主成分后模型中的常数项
控制变量	基金收益率标准差	Std	基金赋权净值收益率在时间窗口的标准差
	基金规模	lnTNA	基金在该期管理规模（即基金资产净值，单位：亿元）的对数值
	基金家族规模	lnFamily	基金所在公司在该期所管理的基金规模总和（单位：亿元）的对数值
	基金年龄	lnFund_age	距离存续期起始日的时间间隔（单位：年）并取对数
	基金分红总额	Divdend	基金该期分红总额（单位：元）
	基金分红频率	Num_Divdend	基金该期分红次数
	基金经理性别	Gender	0-女；1-男
	基金经理学历	Degree	1-大专；2-大学本科；3-硕士；4-博士；5-博士后
	基金经理专业证书	Certificate	持有专业证书个数，本文考虑的专业证书为CFA、CPA和FRM
	基金经理海外留学背景	Foreign_edu	有海外留学背景为1，无海外留学背景为0

变量	平均值	标准差	最小值	最大值	样本量
Flow_i,t	-0.495	3.460	-15.060	15.560	10443
Trade_i,_[_t_+1,_t_+2]	0.004	0.005	0.000	0.023	4955
HHI_i,_[_t_+1,_t_+2]	0.049	0.034	0.009	0.268	10449
$α i, [t - 4, t - 1] C A P M$	1.019	3.162	-9.147	13.670	10399
$α i, [t - 4, t - 1] F F 3$	0.640	2.893	-9.109	11.340	10399
$α i, [t - 4, t - 1] C a r h a r t$	0.906	2.884	-7.696	11.780	10399
$α i, [t - 4, t - 1] F F 5$	0.275	2.825	-9.958	10.540	10399
$α i, [t - 4, t - 1] F F 7$	1.028	2.855	-7.919	11.420	10399
$α i, [t - 4, t - 1] F F I$	0.642	2.975	-9.423	10.240	10399
STD_i,_[_t_-4,_t_-1]	123.000	63.040	8.442	320.600	10399
lnTNA_i,t	2.157	1.726	-3.888	5.145	10448
lnFamily_i,t	6.647	1.292	2.918	8.830	10460
lnFundage_i,t	7.369	0.632	6.326	8.594	10460
Dividend_i,t	0.109	0.624	0	6.288	10460
Num_Dividend_i,t	0.082	0.303	0	5	10460
Gender_i,t	0.838	0.369	0	1	10460
Degree_i,t	3.090	0.388	1	5	10460
Certificate_i,t	0.102	0.352	0	2	10460
Foreign_edu_i,t	0.078	0.268	0	1	10460

变量	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
变量	$α i, [t + 1, t + 2] C A P M$	Flow_i,t	$α i, [t + 1, t + 2] C A P M$	$α i, [t + 1, t + 2] C A P M$	Flow_i,t	$α i, [t + 1, t + 2] C A P M$
		Return: $α C A P M$			Return: $α F F 3$
Return_i_,[_t_-4_,t_-1]	-0.077^*** (0.020)	0.040^*** (0.013)	-0.076^*** (0.019)	-0.069^** (0.022)	0.020^* (0.012)	-0.053^** (0.022)
Flow_i,t			-0.029^*** (0.010)			-0.030^*** (0.010)
控制变量、个体效应、时间效应	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
样本量	9633	10390	9632	9633	10390	9632
R²	0.265	0.016	0.265	0.264	0.016	0.264
个体数	1292	1375	1291	1292	1375	1291
非参百分位Bootstrap法P值			0.001			0.003
变量	Return: $α C a r h a r t$			Return: $α F F 5$
	(7)	(8)	(9)	(10)	(11)	(12)
	$α i, [t + 1, t + 2] C A P M$	Flow_i,t	$α i, [t + 1, t + 2] C A P M$	$α i, [t + 1, t + 2] C A P M$	Flow_i,t	$α i, [t + 1, t + 2] C A P M$
Return_i_,[_t_-4_,t_-1]	-0.059^*** (0.021)	0.027^** (0.012)	-0.058^*** (0.021)	-0.048^** (0.021)	0.027 (0.017)	-0.048^** (0.021)
Flow_i,t			-0.029^*** (0.010)			-0.030^*** (0.010)
控制变量、个体效应、时间效应	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
样本量	9633	10390	9632	9633	10390	9632
R²	0.266	0.016	0.266	0.265	0.016	0.265
个体数	1292	1375	1291	1292	1375	1291
非参百分位Bootstrap法P值			0.010			0.131
变量	Return: $α F F 7$			Return: $α F F I$
	(13)	(14)	(15)	(16)	(17)	(18)
	$α i, [t + 1, t + 2] C A P M$	Flow_i,t	$α i, [t + 1, t + 2] C A P M$	$α i, [t + 1, t + 2] C A P M$	Flow_i,t	$α i, [t + 1, t + 2] C A P M$
Return_i_{, [}_t_-4_,t_-1]	-0.093^*** (0.021)	0.007 (0.018)	-0.093^*** (0.021)	-0.068^*** (0.024)	-0.004 (0.019)	-0.068^*** (0.024)
Flow_i,t			-0.030^*** (0.010)			-0.030^*** (0.010)
控制变量、个体效应、时间效应	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
样本量	9633	10390	9632	9633	10390	9632
R²	0.265	0.016	0.265	0.264	0.016	0.264
个体数	1292	1375	1291	1292	1375	1291
非参百分位Bootstrap法P值			0.166			0.336

变量	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)
变量	$α i, [t + 1, t + 2] C A P M$	Trade_i_,[_t_+1,_t_+2]	$α i, [t + 1, t + 2] C A P M$	HHI_i_,[_t_+1,_t_+2]	$α i, [t + 1, t + 2] C A P M$
Flow_i,t	-0.043^*** (0.008)	5.61e-05^*** (1.26e-05)	-0.053^*** (0.009)	-2.04e-05 (3.74e-05)	-0.047^*** (0.008)
Trade_i_,[_t_+1,_t_+2]			113.9^*** (39.72)
HHI_i_,[_t_+1,_t_+2]					3.432 (3.242)
控制变量、个体效应、时间效应	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
样本量	4925	4932	4925	4932	4925
非参百分位Bootstrap法P值			0.001		0.169

变量	大盘基金
	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)
	$α i, [t + 1, t + 2] C A P M$	Trade_i_,[_t_+1,_t_+2]	$α i, [t + 1, t + 2] C A P M$	HHI_i_,[_t_+1,_t_+2]	$α i, [t + 1, t + 2] C A P M$
Flow_i,t	-0.025^** (0.010)	3.12e-05^*** (9.72e-06)	-0.027^** (0.010)	-0.001^* (5.90e-05)	-0.023^** (0.010)
Trade_i_,[_t_+1,_t_+2]			34.26 (48.56)
HHI_i_,[_t_+1,_t_+2]					6.520^** (3.299)
控制变量、个体效应、时间效应	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
样本量	2584	2590	2584	2590	2584

变量	中小盘基金
	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)
	$α i, [t + 1, t + 2] C A P M$	Trade_i_,[_t_+1,_t_+2]	$α i, [t + 1, t + 2] C A P M$	HHI_i_,[_t_+1,_t_+2]	$α i, [t + 1, t + 2] C A P M$	$α i, [t, t + 1] C A P M$	HHI_i_,[_t,t+_1]	$α i, [t, t + 1] C A P M$
Flow_i,t	-0.057^*** (0.014)	6.6e-05^*** (1.0e-05)	-0.063^*** (0.017)	3.7e-06 (2.6e-05)	-0.059^*** (0.014)
Trade_i_,[_t_+1,_t_+2]			194.1^*** (62.98)
HHI_i_,[_t_+1,_t_+2]					6.390 (7.920)
Flow_i_,[_t_,_t_+1]						0.0277 (0.165)	-0.002^* (0.001)	0.0556 (0.163)
HHI_i_,[_t,t+_1]								13.53^** (5.923)
控制变量、个体效应、时间效应	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
样本量	2341	2342	2341	2342	2341	2341	2342	2341

变量	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
变量	$α i, [t + 1, t + 2] C A P M$	Flow_i,t	$α i, [t + 1, t + 2] C A P M$	$α i, [t + 1, t + 2] C A P M$	Flow_i,t	$α i, [t + 1, t + 2] C A P M$
	2006Q1-2007Q3			2007Q4-2014Q2
$α i, [t - 4, t - 1] C A P M$	0.188 (0.128)	-0.087 (0.072)	0.185 (0.136)	-0.113^*** (0.037)	0.009^*** (0.002)	-0.098^** (0.037)
Flow_i,t			0.025 (0.210)			-1.407^*** (0.481)
控制变量、个体效应、时间效应	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
样本量	82	82	82	2,266	2,265	2,265
变量	2014Q3-2015Q2			2015Q3-2020Q4
	(7)	(8)	(9)	(10)	(11)	(12)
	$α i, [t + 1, t + 2] C A P M$	Flow_i,t	$α i, [t + 1, t + 2] C A P M$	$α i, [t + 1, t + 2] C A P M$	Flow_i,t	$α i, [t + 1, t + 2] C A P M$
$α i, [t - 4, t - 1] C A P M$	0.068 (0.045)	0.034 (0.063)	0.071 (0.044)	-0.098^*** (0.026)	0.051^** (0.010)	-0.097^*** (0.026)
Flow_i,t			-0.077^*** (0.026)			-0.026^** (0.013)
控制变量、个体效应、时间效应	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
样本量	461	461	461	6814	7572	6814

变量	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)	(9)
变量	$α i, [t + 1, t + 2] C A P M$	Flowi,t	$α i, [t + 1, t + 2] C A P M$	$α i, [t + 1, t + 2] C A P M$	Flow_i,t	$α i, [t + 1, t + 2] C A P M$	$α i, [t + 1, t + 2] C A P M$	Flow_i,t	$α i, [t + 1, t + 2] C A P M$
$α i, [t - 4, t - 1] C A P M$	-0.069^*** (0.022)	0.038^*** (0.013)	-0.068^*** (0.022)	-0.050^** (0.022)	0.046^** (0.020)	-0.048^** (0.022)	-0.063^*** (0.021)	0.047^*** (0.017)	-0.062^*** (0.021)
$α i, [t - 4, t - 1] F F 5$	-0.019 (0.022)	0.011 (0.016)	-0.019 (0.022)
$α i, [t - 4, t - 1] F F 7$				-0.069^*** (0.023)	-0.015 (0.0251)	-0.069^*** (0.023)
$α i, [t - 4, t - 1] F F I$							-0.042^* (0.025)	-0.023 (0.023)	-0.043^* (0.025)
Flow_i,t			-0.029^*** (0.010)			-0.029^*** (0.010)			-0.029^*** (0.010)
控制变量个体效应时间效应	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
样本量	9633	10390	9632	9633	10390	9632	9633	10390	9632

变量	伪明星基金 α^CAPM≥ 0且α^FF7≤ 0	真明星基金 α^FF7> 0	伪明星基金 α^CAPM≥ 0且α^FFI≤ 0	真明星基金 α^FFI> 0
变量	$α i, [t + 1, t + 2] C A P M$	$α i, [t + 1, t + 2] C A P M$	$α i, [t + 1, t + 2] C A P M$	$α i, [t + 1, t + 2] C A P M$
Flow_i,t	-0.039^*** (0.008)	-0.629 (0.390)	-0.039^*** (0.008)	-0.337 (0.318)
控制变量、个体效应、时间效应	Yes	Yes	Yes	Yes
样本量	3569	1201	3569	1201

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Fund Size, Investor Attention and Fund Performance Persistence

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