我国开放式基金“赎回异象”实证研究

开篇：润墨网以专业的文秘视角，为您筛选了一篇我国开放式基金“赎回异象”实证研究范文，如需获取更多写作素材，在线客服老师一对一协助。欢迎您的阅读与分享！

摘 要：选取2013年第一季度至2016年第二季度我国17只开放式基金作为样本，定义扣除分红影响的基金净值变化率为基金现金流量，并使用百度指数作为投资者对基金关注度的变量来检验我国开放式基金是否存在“赎回异象”。面板数据固定效应模型检验结果显示：我国开放式基金现金流量受到投资者关注度、基金规模以及市场指标等因素的影响；开放式基金存在“赎回异象”，收益高的基金面临更多赎回。

关键词：开放式基金；赎回异象；百度指数；关注度

中图分类号：F830.91 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2017）16-0080-06

一、相关经济现象和概念解析

20世纪80年代开始，金融市场中出现了许多无法使用传统经济学模型解释的现象，研究者将这类现象称为异象。为了更好地研究这类问题，研究者将心理学成果引入金融研究，通过对投资者行为分析试图解释金融市场中存在的“非正常”现象，开放式基金的“赎回异象”也逐渐成为研究的热点。

开放式基金“赎回异象”指现实中投资者更倾向于赎回表现较好基金的份额。基金经理若遭遇非预期大额赎回，将被迫出售资产变现以应对赎回。这样不仅会损害基金投资者利益，还将影响市场的稳定性。大部分“赎回异象”的研究以基金的历史业绩与基金流量作为重点。Capon et al（1996）通过对3 000名共同基金持有者的问卷调查，发现基金历史业绩是投资者选择的重要变量。Patel et al（1991）研究发现，基金原始回报率与其年度净值增长金额之间存在线性正相关关系。Warther（1995）将基金的资金流入分成预期与非预期资金变动，金融市场的表现与非预期的资金变动有高度关联性，而预期的资金变动与市场表现无关。这种规律在，Latlau（1997）、Potter（2000）、Karceski（2002）等研究中得到验证。

“赎回异象”的研究集中于开放式基金的业绩和基金流量之间的关系，而对投资者的个人心理因素考虑较少，这是因为投资者的心理因素难以量化。Seasholes（2007）对上海证券交易所的股票涨停事件进行分析，发现投资者的注意力会被涨停所吸引。下一个交易日投资者更倾向于买入前日涨停的股票。Meschke（2011）研究发现，新闻能够吸引投资者对上市公司的关注，从而促使其产生交易行为。Da，Engelberg和Gao（2011）首次提出使用谷歌搜索量（SVI）来度量投资者的关注度。

百度指数（Baidu Index）是百度网站以海量网民行为数据作为支撑，成为当前互联网重要的统计分析平台之一，为众多企业提供决策参考的依据。在行为金融研究领域，百度指数可以作为关注度的变量，透过关注度来量化投资者行为和心理变化。俞庆进和张兵（2012）发现，百度指数与创业板的市场表现有显著关系。缪杰（2014）的研究也得到了相似的结论。

金融市场也是信息流通的市场，随着技术进步，信息与金融市场的相互影响正逐渐加深。因此，将百度指数作为投资者关注度的变量引入开放式基金 “赎回异象”的研究，探究投资者行为、基金业绩与基金流量三者之间的关系，为此类研究提供了新的方向。

二、样本数据与变量的选择

（一）样本选择及数据来源

本文选取我国17只偏股型开放式基金2013年1月1日至2016年6月30日14个季度数据作为样本，数据来源为CMSAR国泰安数据库。同时，提取百度指数的日度数据作为投资者关注度变量。为了保证数据频率一致，百度指数经对数差分转化为季度均值。所有数据计算由Excel 2013统计软件完成，回归分析以及检验均由Stata 12统计软件完成。

（二）变量的选择

1.被解释变量

三、研究模型与数据分析

（一）研究模型

本文使用面板数据模型对以上解释变量对被解释变量的影响进行检验。由于面板随机效应模型中存在前提假设面板截距αi不能与解释变量相关，而截距αi在本例中包含了各只基金投资风格，基金经理个人风格和管理方法以及一些其他差异，可能与解释变量存在一定的关联性。而这种影响无法量化并完整地包含到模型当中，故本文采用面板固定效应模型，有公式（9）：

C_Flowit=β1SCit+β2SCi，t-1+β3Rit+β4Ri，t-1+β5σit+β6IndReit+

β7IndRei，t-1+β8RiskFreeit+β9RiskFreei，t-1+β10LgNVit+αi+εit（9）

为了确定是否符合运用面板固定效应模型要求，需要进行Huasman检验，检验结果（如表1所示）。

检验结果说明，在1%的显著性水平下拒绝Hausman检验原假设：随机效应模型是正确模型。故应该使用固定效应模型进行回归。

（二）单位根检验

研究时间序列模型前需进行单位根检验来确保时间序列是平稳的。单位根检验结果（如表2所示），检验结果均在低于5%的显著性水平下，不存在单位根，面板数据中的各时间序列是平稳的。

（三）百度指数与基金流量的相关性检验

使用Pearson相P系数对百度指数与申购赎回进行相关性检验，检验结果（如表3所示）。

相关性检验通过申购与赎回两个方向进行。LgSH是赎回价格乘以赎回份额的对数，LgSG是申购价格乘以申购份额数的对数。检验结果显示，LgSH与百度指数的Pearson相关性系数为0.3826，p值为

（四）基金流量影响因素的面板固定效应模型检验

本文采用固定面板效应模型进行估计，通过Stata12统计软件进行回归，得到回归结果（如表4所示）。

接着检验对模型的拟合优度进行检验，检验结果（如表5所示）。

R-Square值为0.7216，模型所包含解释变量较为合理，拟合度较好。F-test固定效应模型检验值为126.80，P-value小于0.0001也说明使用固定效应模型是合理的。

（五）关注度对申购赎回影响分析

参考邹富（2011）百度指数对基金申购影响的研究方法，采用以下静态方程进行回归，如公式（10）和公式（11）所示：

分析时为了减小数据大小以及单位差对数据取对数，LgSGt为t时期基金赎回量的对数值，LgSHt为t时期基金申购量的对数值，LgSVt为t时期基金关键词的搜索量的对数值。

从表6可以看出，这三组中赎回组的R2最高为48%，小于申购组的67.62%。这说明，第三只基金申购份额有67.62%的变化来自于注意力的变化。而同只基金的赎回变化仅有6.41%，可以用注意力的变化来解释。从结果可以得知，基金的关注度与申购和赎回均存在正相关关系，但百度指数与申购量的相关性系数显著大于与赎回量的相关性系数。

四、讨论

第一，投资者对基金的关注度会引起资金的净流入。百度指数当期值与基金流量的相关性系数β1为显著正相关，符合大多数投资者投资决策路径，先了解信息再进行投资决策。搜索量越大，基金获得投资者投资越多，基金资金流入越大。另一方面，在z索基金资料时出现的营销广告会影响投资者的决策，增强了关注度与基金流量的正相关性。前置一期百度指数与基金流量相关性系数β2为负相关，说明当期搜索指数的升高将导致下期基金资金流入量的减少。原因为担心赎回造成自己没有获得最大利润而过度谨慎，因此对于赎回基金存在决策的滞后，而在申购时常常又过度自信缩短决策流程，最终表现为β2负相关。

第二，我国开放式基金存在“赎回异象”。基金收益的相关性系数β3与β4均为负，说明基金收益与基金资金流入呈负相关关系。投资者是风险厌恶的，会倾向“落袋为安”，赎回表现佳的基金。β4比β3小说明投资者对于收益较好的基金存在理性预期，认为基金的优异表现能够持续，这使得“赎回异象”不如当期明显。投资者的理性选择弱于风险厌恶效应，存在“赎回异象”。

第三，开放式基金的赎回受市场波动影响。本文选用样本均为开放式偏股型基金，因此基金流入应与证券市场的波动高度相关。回归结果显示，市场收益率的相关性系数β6为负显著，说明当证券市场有着更好的收益率时投资者倾向于赎回基金份额，这与基金在有较好表现时面临赎回压力有关。由于偏股型基金将大部分资金配置在股票资产上，因此当股票市场走势较好时，对应的基金收益率会升高，也就表现出收益率增加。这加剧了投资者的赎回。β6的前置项β7为正显著，说明当市场走势较好时会让投资者产生市场将会进一步上涨的预期，这种预期将会促使投资者进行基金投资。我国投资者为有限理性投资者并且非理性作用较强，证券市场预期将显著影响投资者行为，这最终表现为证券市场收益率与基金流量负相关。市场组合收益率的回归系数β5不显著，说明市场波动性与投资者购买基金不相关。

第四，无风险利率对投资者购买基金存在影响。无风险利率从某种程度上可以视为投资者的机会成本。无风险利率相对与基金收益升高，投资者会更加倾向于配置无风险资产，减少基金的申购。若无风险利率相对降低，则对基金的申购将增加。三个月期存款利率的相关性系数β8为负符合理论假设，即投资者在利率升高时会减少基金的申购增加赎回。

第五，投资者更加青睐规模较大的基金。基金规模会影响投资者的投资决策。基金规模系数β10为正相关，说明投资者更加倾向于投资规模较大的资金。规模大的基金可更容易通过构建分散化的投资组合获取稳定收益，同时，在一家基金公司中往往存在着一只或多只明星基金，将产生拉动效应，为基金管理公司旗下其他基金带来正现金流入。

参考文献：

[1] Barber，Brad M.，Odean，et al.All That Glitters：The Effect of Attention and News on the Buying Behavior of Individual and Institutional

Investors[J].Review of Financial Studies，2008，（2）：785-818.

[2] Daniel，Kent，David Hirshleifer，and Siew Hong Teoh.Investor Psychology in Capital Markets：Evidence and Policy Implications[J].

Journal of Monetary Economics，2002，（1）：139-209.

[3] Capon N.，Fitzsimons G，Prince R A.An individual level analysis of the mutual fund investment decision[J].Journal of Financial

Services Research，1996，（1）：59-82.

[4] Zeckhauser R.，Patel J.，Hendricks D.Nonrational actors and financial market behavior[J].Theory & Decision，1991，（3）：257-287.

[5] Ippolito，Richard A.Consumer Reaction to Measures of Poor Quality：Evidence from the Mutual Fund Industry[J].Journal of Law and

Economics，1992：45-70.

[6] Karceski，Jason.Returns-Chasing Behavior，Mutual Funds，and Beta’s Death[J].Journal of Financial and Quantitative Analysis，2002，

（4）：94-559.

[7] Lettau，Martin.Explaining the Facts with Adaptive Agents：The Case of Mutual Fund Flows[J].Journal of Economic Dynamics and

Control，1997，（7）：17-47.

[8] Potter，Mark E.Determinants of Aggregate Mutual Fund Flows[J].Journal of Business and Economic Studies，2000，（2）：55-73.

[9] Warther，Vincent A.Aggregate Mutual Fund Flows and Security Returns[J].Journal of Financial Economics，1995，（2）：35-209.

[10] Dellavigna S，Pollet J.Investor Inattention，Firm Reaction，and Friday Earnings Announcements[J].Ssrn Electronic Journal，2005.

[11] Seasholes M S，Wu G.Predictable behavior，profits，and attention[J].Journal of Empirical Finance，2007，（5）：590-610.

[12] 李科，蓉.投资者有限理性与基金营销策略――基金大比例分红的证据[J].管理世界，2011，（11）：5.

[13] 肖峻，石劲.基金业绩与资金流量：我国基金市场存在“赎回异象”吗？[J].经济研究，2011，（1）：25-112.

[14] 陆蓉，赵乾明，谢新厚.开放式基金赎回现象研究综述[J].上海财经大学学报，2008，（3）：91-97.

[15] 姚颐，刘志远.我国开放式基金赎回行为的实证研究[J].经济科学，2004，（5）：48-57.

[16] 李曜，于进杰.开放式基金赎回机制的外部效应[J].财经研究，2004，（12）：111-120.

[17] 陆蓉，陈百助，徐龙炳，谢新厚.基金业绩与投资者的选择――中国开放式基金赎回异常现象的研究[J].经济研究，2007，（6）：39-50.

[18] 杨坤，曹晖，宋双杰.基金业绩与资金流量：明星效应与垫底效应[J].管理科学学报，2013，（5）：29-38.

[19] 何小杨.中国开放式基金业绩与投资者的选择――“基金热”前后开放式基金赎回现象对比研究[J].证券市场导报，2010，（6）：

69-77.

[20] 缪杰.基于百度指数的投资者关注度对于股票市场表现的影响――来自创业板数据的实证研究[D].厦门：厦门大学，2014.

Abstract：This paper uses 17 mutual funds’ buying and redemption data，from 2013Q1 to 2016Q2，to test mutual fund redemption paradox.We define fund’s cash flow as the change between present net value per share excluding share bonus to last period’s and creatively refer Baidu Index as an attention indicator of investors.Testing result with panel data fixed effect model suggests that：factors such as：investors’ attention，scale of fund and market index have impact on fund’s cash flow；there exists redemption paradox，mutual funds with higher returns face higher redemption rate.

Key words：mutual fund；paradox of mutual fund redemption；baidu index；attention