主動(dòng)管理與被動(dòng)管理對(duì)投資收益的影響

邵本原 鄭興新

【摘要】主動(dòng)管理與被動(dòng)管理究竟在多大程度上影響投資組合的收益率是學(xué)界一直以來(lái)存在爭(zhēng)議的話題。文章以2006——2019年間95家中國(guó)公募基金為研究樣本，對(duì)其收益率時(shí)間序列進(jìn)行最小二乘法（OLS）與偏最小二乘法（PLS）回歸分析，探究在以公募基金為主體的投資組合中，主動(dòng)管理與被動(dòng)管理及二者內(nèi)部包含的具體因素對(duì)投資收益率的影響。研究發(fā)現(xiàn)，主動(dòng)管理對(duì)投資收益率可以產(chǎn)生約55%的影響，被動(dòng)管理可以產(chǎn)生約45%的影響。在主動(dòng)管理內(nèi)部，“選股”因素的影響約占90%，“擇時(shí)”因素的影響約占7%，而被動(dòng)管理內(nèi)部各因素的影響無(wú)法被準(zhǔn)確量化。文章提出了關(guān)于構(gòu)建“選股”收益率時(shí)間序列的假設(shè)，解決了既有研究方法無(wú)法量化“選股”影響程度的問(wèn)題，同時(shí)對(duì)既有研究量化市場(chǎng)波動(dòng)因素方式的合理性進(jìn)行了探討，得出主動(dòng)管理對(duì)投資組合收益率的影響略高于被動(dòng)管理的結(jié)論，并根據(jù)研究結(jié)果提出相應(yīng)的建議。

【關(guān)鍵詞】主動(dòng)管理；投資組合；資產(chǎn)配置

【中圖分類號(hào)】F832

一、引言

理性的投資行為有五個(gè)步驟：識(shí)別自身風(fēng)險(xiǎn)偏好，確定可投資資產(chǎn)種類，對(duì)全部資本進(jìn)行政策性資產(chǎn)配置，根據(jù)市場(chǎng)波動(dòng)選擇具體資產(chǎn)（下稱“選股”），動(dòng)態(tài)調(diào)整各大類資產(chǎn)比重（下稱“擇時(shí)”）?！斑x股”與“擇時(shí)”行為不存在絕對(duì)的先后關(guān)系，二者往往是隨著市場(chǎng)波動(dòng)同時(shí)進(jìn)行的。

投資行為的具體步驟可以分為主動(dòng)管理與被動(dòng)管理（Fama，1972）。主動(dòng)管理為投資者主動(dòng)調(diào)整投資組合的行為，被動(dòng)管理為不改變?cè)型顿Y組合，完全跟隨市場(chǎng)波動(dòng)的行為（李霞，王凌飛，2010）。主動(dòng)管理和被動(dòng)管理與投資行為的后三個(gè)步驟相關(guān)，即政策性資產(chǎn)配置、“選股”和“擇時(shí)”。其中，政策性資產(chǎn)配置與“擇時(shí)”都屬于資產(chǎn)配置（Asset Allocation），即指將資本在不同資產(chǎn)類別之間進(jìn)行分配（如股票類資產(chǎn)占70%，債券類資產(chǎn)占30%）。二者的區(qū)別在于政策性資產(chǎn)配置是投資組合管理者事先決定并長(zhǎng)期不變的分配比例，而“擇時(shí)”是在實(shí)際管理中，管理者受其無(wú)法控制的市場(chǎng)波動(dòng)影響而主動(dòng)調(diào)整原有資產(chǎn)配置的行為。由于“選股”與“擇時(shí)”行為是投資組合管理者對(duì)既有組合的主動(dòng)調(diào)整行為，故“選股”和“擇時(shí)”屬于主動(dòng)管理。由于政策性資產(chǎn)配置為事先規(guī)定，與市場(chǎng)波動(dòng)一樣都屬于管理者在建立投資組合后無(wú)法控制的因素，故政策性資產(chǎn)配置與市場(chǎng)波動(dòng)屬于被動(dòng)管理。

將主動(dòng)管理與被動(dòng)管理對(duì)投資組合收益率的影響程度準(zhǔn)確量化是本文的研究目的。根據(jù)公開(kāi)股價(jià)信息，伯克希爾·哈撒韋（Berkshire Hathaway）作為最優(yōu)秀的投資公司之一，在2008——2018年間以317%的收益率輸給了標(biāo)普500指數(shù)的347%。這代表著最優(yōu)秀的主動(dòng)管理也有可能在收益上落后于完全的被動(dòng)管理，主動(dòng)、被動(dòng)管理行為對(duì)投資組合總收益的影響程度究竟各處于什么水平，此問(wèn)題的答案對(duì)各個(gè)層面的投資者都有重要的理論指導(dǎo)作用。

基于中國(guó)95支公募基金2006——2019年的公開(kāi)數(shù)據(jù)，本文根據(jù)Brinson等（1986）使用“選股”和“擇時(shí)”兩個(gè)維度拆分收益率的方法，計(jì)算出政策性收益率、“選股”收益率、“擇時(shí)”收益率與真實(shí)收益率共四種收益率，并構(gòu)建相應(yīng)時(shí)間序列，同時(shí)借鑒Xiong等（2010）分離市場(chǎng)波動(dòng)的方法計(jì)算出市場(chǎng)收益率及其時(shí)間序列。通過(guò)用各個(gè)收益率對(duì)真實(shí)收益率進(jìn)行最小二乘法（OLS）回歸的方式，本文對(duì)主動(dòng)管理與被動(dòng)管理的影響程度作實(shí)證研究。同時(shí)，為了量化每個(gè)因素對(duì)真實(shí)收益的影響，本文選擇偏最小二乘法（PLS）對(duì)以上收益率序列進(jìn)一步進(jìn)行回歸分析。文章得出了以下結(jié)論：主動(dòng)管理與被動(dòng)管理的重要性近乎相同，二者對(duì)于投資組合收益都產(chǎn)生了較大影響。在主動(dòng)管理內(nèi)部，“選股”行為占主動(dòng)管理因素貢獻(xiàn)總值約90%，其影響程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于“擇時(shí)”因素。最后，本文討論了研究結(jié)果帶給投資者的啟示，并提出了相關(guān)建議。

二、文獻(xiàn)綜述與理論分析

主動(dòng)管理與被動(dòng)管理組成了完整的投資行為。其中，被動(dòng)管理包含政策性資產(chǎn)配置與市場(chǎng)波動(dòng)兩個(gè)因素。已有研究關(guān)于政策性資產(chǎn)配置行為對(duì)組合收益率的影響程度尚未達(dá)成一致結(jié)論，仍然存在較大的爭(zhēng)議。

一方面，Brinson等（1986）在研究中提出了政策性資產(chǎn)配置對(duì)于實(shí)際組合收益影響極大的觀點(diǎn)。其研究收集了91家美國(guó)養(yǎng)老基金在1974——1984年間的數(shù)據(jù)并以此為研究對(duì)象，基于假設(shè)投資管理者是否“選股”與“擇時(shí)”，將投資收益率拆分成四個(gè)象限。X坐標(biāo)軸為“是否選股”，Y坐標(biāo)軸為“是否擇時(shí)”，由此得出的四個(gè)象限依次為：象限一，政策性收益率（不選股，不擇時(shí)）；象限二，擇時(shí)（不選股）收益率；象限三，選股（不選時(shí)）收益率；象限四，真實(shí)收益率。Brinson等（1986）通過(guò)對(duì)一、四象限所對(duì)應(yīng)的收益率（政策性收益率與真實(shí)收益率）時(shí)間序列進(jìn)行最小二乘法（OLS）回歸，回歸擬合優(yōu)度（即R2）的均值為93.6%。Brinson等（1986）對(duì)此結(jié)果的解釋是，基金收益率在過(guò)去期間的變化中，有93.6%可以被政策性資產(chǎn)配置所解釋。這一研究結(jié)論對(duì)既有認(rèn)知產(chǎn)生了一定的沖擊。此結(jié)論意味著在投資行為中，投資者花費(fèi)大量時(shí)間進(jìn)行的基本面分析以及根據(jù)分析做出的主動(dòng)管理行為最多為組合總收益率提供不足7%的貢獻(xiàn)。

另一方面，Jahnke（1997）則認(rèn)為政策性資產(chǎn)配置對(duì)真實(shí)收益率的影響被夸大了。他對(duì)Brinson等（1986）的觀點(diǎn)進(jìn)行了反駁，指出其“關(guān)注了錯(cuò)誤的問(wèn)題，使用了錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，給出了錯(cuò)誤的建議”。Jahnke（1977）提出了Brinson等（1986）論文存在的關(guān)鍵問(wèn)題，即研究中只回答了各基金投資回報(bào)沿時(shí)間的變化中有多少能夠被資產(chǎn)配置解釋，而并未回答各基金之間回報(bào)水平的差異中有多少是來(lái)自于資產(chǎn)配置。

國(guó)內(nèi)對(duì)資產(chǎn)配置影響水平的關(guān)注起源于張雪瑩（2005）、王征（2005）、蔣曉全與丁秀英（2007）的定量分析研究，幾位研究者都借鑒了Brinson等（1986）的研究方法。對(duì)應(yīng)Brinson等（1986）論文中的93.6%，上述研究者得出擬合優(yōu)度數(shù)據(jù)的平均值分別為77.48%（張雪瑩，2005）、80%（王征，2005）與81.29%（蔣曉全與丁秀英，2007）。王棟（2014）通過(guò)分析2004——2012年數(shù)據(jù)得出的結(jié)果為33%，與早期研究存在較大差距。

Xiong等（2010）的研究指出了包括Brinson等（1986）以內(nèi)的學(xué)者在研究過(guò)程中出現(xiàn)的疏漏。Xiong等（2010）認(rèn)為既有的研究方法在研究資產(chǎn)配置行為對(duì)投資組合收益影響時(shí)，忽略了市場(chǎng)波動(dòng)作為影響因素的存在。他們指出在使用政策性資產(chǎn)配置收益時(shí)間序列對(duì)實(shí)際收益時(shí)間序列進(jìn)行回歸時(shí)，所得R2并非只表示政策性資產(chǎn)配置行為對(duì)組合總收益的影響，而是表示了包含市場(chǎng)變化以及政策性資產(chǎn)配置行為二者共同對(duì)組合收益的影響。因此，在以往對(duì)政策性資產(chǎn)配置與組合收益關(guān)系的研究中，政策性資產(chǎn)配置對(duì)組合收益的影響被夸大，其真實(shí)的影響程度與主動(dòng)管理近乎相同。Xiong等（2010）最大的貢獻(xiàn)在于，他們嘗試提出分離市場(chǎng)波動(dòng)因素的方法，即對(duì)全部基金的政策性資產(chǎn)配置進(jìn)行平均，以此平均為比重使用市場(chǎng)指數(shù)計(jì)算出市場(chǎng)收益序列，從而量化市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)投資組合收益的影響。其得到的結(jié)果顯示，政策性資產(chǎn)配置與主動(dòng)管理（即“選股”與“擇時(shí)”）一樣重要。基于Xiong等（2010）的研究，本文將市場(chǎng)波動(dòng)因素考慮在內(nèi)。

有關(guān)主動(dòng)管理對(duì)真實(shí)收益率影響程度的研究較少，并且都未單獨(dú)量化出“選股”行為的影響。Brinson等（1986）認(rèn)為主動(dòng)管理對(duì)真實(shí)收益率的解釋程度僅有不到7%，且研究中并未計(jì)算“選股”與“擇時(shí)”兩種因素各自對(duì)總收益率的影響程度。Xiong等（2010）認(rèn)為主動(dòng)管理對(duì)真實(shí)收益率的解釋程度約為15%。張雪瑩（2005）與楊培基（2012）分離出“擇時(shí)”因素的影響，得出了4%與1.26%的結(jié)果，但并未涉及“選股”因素。張雪瑩（2005）分離“擇時(shí)”因素的方式為用包含“擇時(shí)”因素的收益率減去不包含“擇時(shí)”因素的收益率，使用此差值收益率對(duì)真實(shí)收益率進(jìn)行回歸。楊培基（2012）分離“擇時(shí)”因素的方法則為直接使用包含“擇時(shí)”因素與不包含“擇時(shí)”因素的兩個(gè)收益率對(duì)實(shí)際收益率回歸所得到的擬合優(yōu)度均值做差。王棟（2014）證明了“選股”與“擇時(shí)”行為對(duì)真實(shí)收益率影響的顯著性，但并未對(duì)影響大小進(jìn)行量化。王征（2005）、蔣曉全與丁秀英（2007）研究的主要關(guān)注點(diǎn)是政策性資產(chǎn)配置對(duì)真實(shí)收益率的影響，未對(duì)主動(dòng)管理因素做具體研究。

綜上所述，大量研究證明了被動(dòng)管理對(duì)真實(shí)收益率的顯著影響，但既有研究對(duì)主動(dòng)管理的關(guān)注極為有限。為量化主動(dòng)管理與被動(dòng)管理對(duì)投資收益率的影響，并得出市場(chǎng)波動(dòng)、政策性資產(chǎn)配置、“選股”與“擇時(shí)”四個(gè)因素的具體影響程度，本文使用最小二乘法（OLS）與偏最小二乘法（PLS）對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，旨在為學(xué)界關(guān)于主動(dòng)管理影響程度的研究作補(bǔ)充，并填補(bǔ)對(duì)“選股”影響程度研究的空白。

三、研究設(shè)計(jì)

結(jié)合圖1所示，本文先使用最小二乘法（OLS）回歸完成圖中由第一級(jí)至第二級(jí)的拆分，以政策性收益率對(duì)真實(shí)收益率進(jìn)行回歸，量化被動(dòng)管理與主動(dòng)管理對(duì)真實(shí)收益率的影響程度。再使用偏最小二乘法（PLS）回歸完成由第二級(jí)至第三級(jí)的拆分，量化主動(dòng)管理與被動(dòng)管理內(nèi)部各因素獨(dú)立對(duì)真實(shí)收益率的影響程度。

（一）樣本選擇及數(shù)據(jù)來(lái)源

本文使用的數(shù)據(jù)均來(lái)自國(guó)泰安經(jīng)濟(jì)金融研究數(shù)據(jù)庫(kù)。本文初選2006——2019年138支公募基金的數(shù)據(jù)，剔除了其中的純股/純債型基金、指數(shù)型基金、建倉(cāng)時(shí)間不足3個(gè)月的基金，最終共有95支公募基金共計(jì)56次觀測(cè)（觀測(cè)間隔為季度，共14年）作為本文的研究樣本。本文使用R（3.6.2）進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和統(tǒng)計(jì)分析。

我國(guó)公募基金的資產(chǎn)配置信息于季報(bào)中公布，故本文的數(shù)據(jù)時(shí)間間隔為季度。同時(shí)為保證研究的數(shù)據(jù)可靠，本文提取資產(chǎn)配置中的“股票類資產(chǎn)”比重與“固定收益類資產(chǎn)”比重，將其余部分與“固定收益類資產(chǎn)”結(jié)合，統(tǒng)稱為“債券類”（張雪瑩，2005；蔣曉全，丁秀英，2007），將資產(chǎn)大類劃分為兩種：股票類資產(chǎn)與債券類資產(chǎn)。市場(chǎng)指數(shù)方面，本文選擇上證指數(shù)（000001）與國(guó)債指數(shù)（000012）作為反映股票類與債券類總體市場(chǎng)情況的指數(shù)，以其收益率作為市場(chǎng)指數(shù)收益率。

（二）量化各因素影響程度

本文共涉及市場(chǎng)波動(dòng)、政策性資產(chǎn)配置、“選股”、“擇時(shí)”四個(gè)因素。主動(dòng)管理包含“選股”因素與“擇時(shí)”因素，被動(dòng)管理包含政策性資產(chǎn)配置與市場(chǎng)波動(dòng)因素。

1.分解投資組合收益率

為得到各個(gè)因素的影響程度，基于Brinson等（1986）提出的四象限模型，本文計(jì)算了以下四種收益率：真實(shí)收益率、“選股”收益率、“擇時(shí)”收益率、政策性收益率。Brinson等（1986）分解收益時(shí)間序列的方法為在兩個(gè)維度上對(duì)真實(shí)收益進(jìn)行拆分，即“是否選股”與“是否擇時(shí)”，具體內(nèi)容如表1所示：

除以上四種收益率，為剔除Xiong等（2010）提到的市場(chǎng)波動(dòng)因素，本文還將計(jì)算市場(chǎng)收益率。五種收益率包含的影響因素如表2所示。

本文對(duì)于表2中的五種收益率展開(kāi)如下說(shuō)明：首先，“市場(chǎng)收益率”并不存在于Brinson等（1986）的研究中，而是由Xiong等（2010）提出，旨在使用此收益率反映整體市場(chǎng)的波動(dòng)情況。其次，“政策性收益率”是既不選股，又不擇時(shí)的收益率，即假定各支基金的資產(chǎn)配置比例完全遵照事先設(shè)定的政策性資產(chǎn)配置，并且資產(chǎn)大類內(nèi)部的構(gòu)成完全復(fù)制市場(chǎng)指數(shù)的構(gòu)成。然后是“選股收益率”，表示僅選股而不擇時(shí)的收益率，即假定各支基金的資產(chǎn)配置完全遵照政策性資產(chǎn)配置，但其資產(chǎn)大類內(nèi)部構(gòu)成隨管理者的操作而發(fā)生變動(dòng)，從而導(dǎo)致股票類或債券類的收益偏離市場(chǎng)指數(shù)收益。與之對(duì)應(yīng)的是“擇時(shí)收益率”，表示僅擇時(shí)而不選股的收益率，即假定各支基金的資產(chǎn)配置比例隨著時(shí)間根據(jù)管理者的操作而進(jìn)行真實(shí)變化，但資產(chǎn)大類內(nèi)部仍完全復(fù)制市場(chǎng)指數(shù)的構(gòu)成。最后，真實(shí)收益率則是既選股又擇時(shí)的收益率。由于公募基金的真實(shí)收益率難以獲取，本文使用各支基金各季度末凈值之間的比例進(jìn)行近似（張雪瑩，2005）。

2.計(jì)算收益率序列

本部分計(jì)算得到的收益率均為長(zhǎng)度56的時(shí)間序列，為了后文表述清晰，下文將收益率組成的時(shí)間序列簡(jiǎn)稱為收益序列。

“選股”收益序列的計(jì)算是本文重點(diǎn)。值得強(qiáng)調(diào)的是，由于中國(guó)公募基金不公布其投資組合內(nèi)各資產(chǎn)類別的真實(shí)收益率（張雪瑩，2005），國(guó)內(nèi)已有研究并未計(jì)算各支基金的“選股”收益率，進(jìn)而沒(méi)有使用Brinson等（1986）提供的方法分離出“選股”因素對(duì)投資組合收益的影響。

本文為了填補(bǔ)國(guó)內(nèi)過(guò)往研究中關(guān)于“選股”收益率的空白，創(chuàng)新地提出“債券類資產(chǎn)收益恒等于債券市場(chǎng)指數(shù)”的假設(shè)。進(jìn)行此種假設(shè)的原因有二：首先，相對(duì)股票類資產(chǎn)，債券類資產(chǎn)指數(shù)的收益波動(dòng)幅度極低；其次，國(guó)債作為低風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)，其在組合中的作用并非博取超額收益。綜合以上原因，本文認(rèn)為將債券類資產(chǎn)的收益序列近似為國(guó)債指數(shù)收益序列存在一定合理性?；谝陨霞僭O(shè)，對(duì)于第i支基金，股票類資產(chǎn)真實(shí)收益率（Equity Real Return，ERR）的計(jì)算公式如式（1）所示：

其中Rbt為債券類資產(chǎn)指數(shù)在時(shí)間段t的收益，Wei，t與Wbi，t為第i支基金在t時(shí)間段的資產(chǎn)配置比重。根據(jù)以上數(shù)據(jù)，便可以求出“選股”收益率。由于共有56個(gè)時(shí)間段（t=1，2，3，…，56），計(jì)算出的收益率即可組成時(shí)間序列（Time Sequence）?！斑x股”收益序列（Choosing Time Sequence， 即CTS）的計(jì)算公式如式（2）所示：

政策性收益序列（Political Time Sequence，PTS）的計(jì)算方式為使用政策性資產(chǎn)配置對(duì)股票、債券市場(chǎng)指數(shù)加權(quán)平均。由于公募基金的政策性資產(chǎn)配置并不對(duì)外公布，本文與Brinson等（1986）保持一致，使用2006——2019年各支基金各個(gè)時(shí)期資產(chǎn)配置的算術(shù)平均作為該支基金的政策性資產(chǎn)配置，即Wei與Wbi（i代表第i支基金），具體計(jì)算公式如式（3）所示：

市場(chǎng)收益序列（Market Time Sequence，即MTS）的計(jì)算方式參考Brinson等（1986）的研究。首先使用所有基金的政策性資產(chǎn)配置計(jì)算市場(chǎng)上政策性資產(chǎn)配置的總平均值We（Weight of Equity）與Wb（Weight of bond），視其為市場(chǎng)平均政策性資產(chǎn)配置，再使用此比重計(jì)算市場(chǎng)收益序列，計(jì)算公式如式（6）所示：

值得注意的是，在本文所使用的五種收益時(shí)間序列中，只有MTS為單個(gè)時(shí)間序列，其余均有95個(gè)時(shí)間序列，即每1支基金都對(duì)應(yīng)除市場(chǎng)收益序列以外的四個(gè)時(shí)間序列。

真實(shí)收益序列（Real Time Sequence， RTS）來(lái)源于各基金的月凈值數(shù)據(jù)，通過(guò)將月度數(shù)據(jù)中所有非1，4，7，10月的月份刪去，即可得到季度凈值數(shù)據(jù)。通過(guò)計(jì)算則可得出各季度的收益率，進(jìn)而組成時(shí)間序列。

3.最小二乘法（OLS）回歸

進(jìn)行OLS回歸的目的是量化主動(dòng)管理與被動(dòng)管理對(duì)真實(shí)收益率的影響。如表2所示，政策性收益序列包含了被動(dòng)管理的所有因素（市場(chǎng)波動(dòng)與政策性資產(chǎn)配置），故本部分使用政策性收益序列對(duì)真實(shí)收益序列進(jìn)行OLS回歸。

對(duì)于第i支基金，使用政策性收益序列（PTS）對(duì)真實(shí)收益序列（RTS）進(jìn)行回歸（以下簡(jiǎn)稱“真實(shí)——政策”回歸）即可得到此回歸的擬合優(yōu)度，即R2。“真實(shí)——政策”回歸模型如下（其中t為1至56的整數(shù)，代表各個(gè)季度；為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)）：

通過(guò)對(duì)95支基金共進(jìn)行95次回歸，即可得到“真實(shí)——政策”的擬合優(yōu)度共95個(gè)。對(duì)所得95個(gè)擬合優(yōu)度R2進(jìn)行算數(shù)平均即可得到“真實(shí)——政策”擬合優(yōu)度均值，此均值即代表了被動(dòng)管理對(duì)真實(shí)收益率的影響程度。由于真實(shí)收益率由主動(dòng)管理與被動(dòng)管理構(gòu)成，此擬合優(yōu)度均值與1的差值則為主動(dòng)管理對(duì)真實(shí)收益率的影響程度。同理，“真實(shí)——市場(chǎng)”模型的擬合優(yōu)度均值即為市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)真實(shí)收益率的影響程度。

4.偏最小二乘法（PLS）回歸

偏最小二乘法回歸也被稱為“分塊回歸”或“偏回歸”，本文采用此種方法分離各種因素單獨(dú)對(duì)總收益率的影響。楊培基（2012）分離單獨(dú)因素影響的方式為直接對(duì)“真實(shí)——擇時(shí)”與“真實(shí)——政策”回歸所得R2均值做差，此種方法在統(tǒng)計(jì)上存在一定的問(wèn)題。由于在使用少量甚至單一的序列進(jìn)行回歸時(shí)，遺漏變量偏差較為嚴(yán)重，直接使用擬合優(yōu)度做差得出的結(jié)果在統(tǒng)計(jì)上并不可靠。在分離“擇時(shí)”因素時(shí)，楊培基（2012）使用的具體方法為用“真實(shí)——擇時(shí)”回歸擬合優(yōu)度均值（包含市場(chǎng)波動(dòng)、政策性資產(chǎn)配置、“擇時(shí)”）減去“真實(shí)——政策”回歸擬合優(yōu)度均值（包含市場(chǎng)波動(dòng)、政策性資產(chǎn)配置）。此種方法在統(tǒng)計(jì)方法上并不嚴(yán)謹(jǐn)。擬合優(yōu)度相減得出單一因素的影響程度代表了研究者默認(rèn)“真實(shí)——擇時(shí)”回歸為多元回歸，但實(shí)際操作上“真實(shí)——擇時(shí)”回歸的自變量只有“擇時(shí)”收益率，即為單一變量回歸，將其主觀視為多元回歸并直接用擬合優(yōu)度相減則會(huì)造成較大的遺漏變量偏差。

為了最大限度地保證結(jié)果的可靠性，本文選擇使用偏最小二乘法（PLS）進(jìn)行回歸，此處以分離主動(dòng)管理內(nèi)部因素“選股”和“擇時(shí)”為例。為便于表述，定義真實(shí)收益序列為因變量y，政策性收益序列為自變量x1，“選股”收益序列為自變量x2。先用x1對(duì)y進(jìn)行回歸，收集回歸模型產(chǎn)生的殘差序列Res1（Residuals1的簡(jiǎn)稱，下同），再用x1對(duì)x2進(jìn)行回歸，收集殘差序列Res2。最終以Res1為因變量，Res2為因變量進(jìn)行回歸，所得擬合優(yōu)度均值即為“選股”行為占主動(dòng)管理對(duì)真實(shí)收益率造成總影響的比例。

上述偏最小二乘法（PLS）回歸可以有效避免遺漏變量變差的問(wèn)題。政策性收益序列（x1）對(duì)真實(shí)收益序列（y）回歸得到的殘差代表了在真實(shí)收益中不能被被動(dòng)管理解釋的部分（因?yàn)檎咝允找嫘蛄邪囊蛩丶礊楸粍?dòng)管理的全部因素），即Res1代表了主動(dòng)管理對(duì)實(shí)際收益造成的影響。政策性收益序列（x1）對(duì)“選股”收益序列（x2）回歸得到的殘差代表了在“選股”收益序列包含的因素中，不能被被動(dòng)管理解釋的部分。即Res2代表了“選股”行為對(duì)實(shí)際收益造成的影響。同理，將x2換為“擇時(shí)”收益序列則可以得出“擇時(shí)”行為對(duì)實(shí)際收益造成的影響。

四、實(shí)證研究與檢驗(yàn)結(jié)果分析

（一）主動(dòng)管理與被動(dòng)管理對(duì)真實(shí)收益率的影響

對(duì)“真實(shí)——政策”模型進(jìn)行95次回歸后所得擬合優(yōu)度數(shù)據(jù)特征如表3所示。

本文認(rèn)同Xiong等（2010）的觀點(diǎn)，即使用以上模型進(jìn)行回歸得出的平均擬合優(yōu)度代表市場(chǎng)波動(dòng)與大類資產(chǎn)配置政策對(duì)真實(shí)收益影響的總和，即被動(dòng)管理對(duì)真實(shí)收益率的影響。但鑒于采用了相同的分析方式，雖然Brinson等（1986）認(rèn)為“真實(shí)——政策”回歸結(jié)果僅代表政策性資產(chǎn)配置對(duì)投資組合收益的影響，本文將數(shù)據(jù)對(duì)比列示如表4。

可以看到，本文所得擬合優(yōu)度均值為44.62%，與Brinson等（1986）、張雪瑩（2005）、楊培基（2012）所得結(jié)果差異較大，但較為接近王棟（2014）得出的結(jié)果。根據(jù)此結(jié)果，被動(dòng)管理可以解釋實(shí)際收益率的44.62%，主動(dòng)管理可以解釋實(shí)際收益率的55.38%。

（二）主動(dòng)管理所含因素的具體影響

使用PLS法回歸得出的結(jié)果如表5。

如表5所示，在主動(dòng)管理中，“選股”的作用占90.18%，“擇時(shí)”的作用占6.91%，二者之和為97.09%，與100%之間的差值可以被合理估計(jì)為協(xié)同作用（Xiong等，2010）。故對(duì)實(shí)際收益率，“選股”行為可以解釋49.94%（55.38%×90.18%），“擇時(shí)”行為可以其中的3.83%（55.38%×6.91%），二者的共同作用可以解釋1.61%。

（三）被動(dòng)管理所含因素的具體影響

由于不存在相應(yīng)收益序列，市場(chǎng)波動(dòng)與政策性資產(chǎn)配置的影響程度無(wú)法完全照搬主動(dòng)管理的方法，但此處可以先使用市場(chǎng)收益序列對(duì)政策性收益序列進(jìn)行回歸并提取其殘差序列Res1*，此序列代表政策性收益序列中無(wú)法被市場(chǎng)波動(dòng)這一個(gè)因素解釋的內(nèi)容，即此殘差序列為政策性資產(chǎn)配置本身對(duì)實(shí)際收益率的影響。接著我們使用Res1*序列對(duì)政策性收益序列進(jìn)行回歸，即可得出在被動(dòng)管理中，政策性資產(chǎn)配置作用的占比。按照以上方法所得擬合優(yōu)度及P值數(shù)據(jù)特征如表6。

結(jié)果如表6所示，出現(xiàn)了異常的現(xiàn)象。95次回歸得到的最小P值為0.4749，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于常用的0.05顯著性判定標(biāo)準(zhǔn)，即政策性資產(chǎn)配置對(duì)被動(dòng)管理的影響不顯著，這一結(jié)果與既有研究得出的結(jié)論并不一致，因此本文進(jìn)一步分析了Xiong等（2010）提出的分離市場(chǎng)波動(dòng)即計(jì)算市場(chǎng)收益序列（MTS）的方法：市場(chǎng)收益序列（MTS）在計(jì)算中市場(chǎng)資產(chǎn)配置時(shí)使用了政策性資產(chǎn)配置取平均的方法，即需要計(jì)算全部基金政策性資產(chǎn)配置的均值，此種做法使得MTS也包含了政策性資產(chǎn)配置的影響因素，市場(chǎng)波動(dòng)并未被徹底分離出來(lái)?；谝陨戏治?，本文推測(cè)市場(chǎng)收益序列并未將政策性資產(chǎn)配置因素排除在外。而該研究首先對(duì)所有開(kāi)放式基金的歷史資產(chǎn)配置信息取平均值，即一共生成了一組和為1的百分?jǐn)?shù)（配比），但這一處理方法無(wú)法將大類資產(chǎn)配置因素與市場(chǎng)波動(dòng)因素分開(kāi)，因?yàn)榧幢銓?duì)所有公募基金的資產(chǎn)配置進(jìn)行平均，所得到的數(shù)值仍然為一種平均后的大類資產(chǎn)配置，即取平均并不能除去大類資產(chǎn)配置的因素。

更為重要的是，我們應(yīng)當(dāng)關(guān)注“市場(chǎng)波動(dòng)”一詞的定義。股市與債市的市場(chǎng)波動(dòng)可以精準(zhǔn)量化，即反映市場(chǎng)中股票或債券總體價(jià)格波動(dòng)的指數(shù)數(shù)據(jù)。但此種方法對(duì)投資組合并不適用。由于基金這一產(chǎn)品本身一定為具有某種大類資產(chǎn)配置的投資組合，其內(nèi)部必然包含股票與債券以及其他金融衍生品（除去本文并不對(duì)其進(jìn)行研究的純股、純債型基金）。根據(jù)基本的經(jīng)濟(jì)學(xué)邏輯，股市、債市與衍生品市場(chǎng)一定存在某種相關(guān)關(guān)系，即一個(gè)包含了股、債、衍生品的投資組合內(nèi)部一定存在某種程度的對(duì)沖（Hedge），而由于不同基金選擇的證券種類、數(shù)量有所差別，此種對(duì)沖效應(yīng)的大小在各個(gè)基金間便各不相同。由于無(wú)法量化各個(gè)大類資產(chǎn)市場(chǎng)之間的相關(guān)性，基金便不存在可以準(zhǔn)確定義并直接計(jì)算出的“市場(chǎng)波動(dòng)”，因此本文認(rèn)為Xiong等（2010）所提出的市場(chǎng)波動(dòng)因素?zé)o法使用現(xiàn)有的計(jì)算方式進(jìn)行剝離。進(jìn)而，對(duì)于投資組合，市場(chǎng)波動(dòng)與資產(chǎn)配置無(wú)法被可靠地分離。

（四）實(shí)證研究結(jié)果

結(jié)合與Xiong等（2010）的研究方法，主動(dòng)管理與被動(dòng)管理對(duì)投資組合收益率的影響如表7所示。對(duì)于被動(dòng)管理，其內(nèi)部包含的市場(chǎng)波動(dòng)與政策性資產(chǎn)配置這兩種因素?zé)o法通過(guò)Xiong等（2010）提出的方式進(jìn)行有效分離，故被動(dòng)管理內(nèi)部各因素對(duì)真實(shí)收益率的影響仍未知。對(duì)于主動(dòng)管理的內(nèi)部因素，“選股”行為可以解釋真實(shí)收益的49.94%，“擇時(shí)”行為可以解釋真實(shí)收益的3.83%。

綜上所述，主動(dòng)管理可以解釋投資組合收益率變化的55.38%，被動(dòng)管理可以解釋44.62%。這表明了在2006——2019年的我國(guó)市場(chǎng)中，主動(dòng)管理對(duì)于投資組合收益率的影響略大于被動(dòng)管理，與既有研究的結(jié)論相悖。

對(duì)于本研究與既有研究結(jié)論的差異，本文提出以下設(shè)想：第一，大部分研究距今時(shí)間較長(zhǎng)，且樣本數(shù)與觀察周期差異較大。第二，2008年金融危機(jī)、2015年中國(guó)股市的巨大震蕩等事件可能會(huì)對(duì)研究結(jié)果造成較大的影響。第三，高頻交易與量化基金的崛起可能從根本上改變了市場(chǎng)面貌，進(jìn)而對(duì)主動(dòng)管理或被動(dòng)管理的效果造成了巨大影響。第四，逐漸變化的市場(chǎng)效率（Market Efficiency）也可能對(duì)研究的結(jié)果產(chǎn)生影響。

（五）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為驗(yàn)證本文實(shí)證研究的穩(wěn)健性，穩(wěn)健性檢驗(yàn)中將反映股票市場(chǎng)的指數(shù)更換為滬深300（000300），將反映債券市場(chǎng)的指數(shù)更換為上證企業(yè)債指數(shù)（000013）。使用相同數(shù)據(jù)處理方法計(jì)算各個(gè)時(shí)間序列后得到的結(jié)果如表8。

如表8所示，更換具體市場(chǎng)指數(shù)后得到的各因素影響水平仍極為接近，故本文結(jié)論具有穩(wěn)健性。

五、結(jié)論與建議

本文以2006——2019年間共95家中國(guó)公募基金的公開(kāi)數(shù)據(jù)為研究樣本，使用最小二乘法（OLS）與偏最小二乘法（PLS）對(duì)主動(dòng)管理與被動(dòng)管理及其內(nèi)部因素對(duì)投資組合收益率的影響程度進(jìn)行實(shí)證研究。本研究結(jié)合Brinson等（1986）的研究方法，使用最小二乘法（OLS）對(duì)政策性收益序列與真實(shí)收益序列進(jìn)行回歸分析，量化了主動(dòng)管理與被動(dòng)管理對(duì)投資組合收益率的影響程度。研究發(fā)現(xiàn)，主動(dòng)管理與被動(dòng)管理對(duì)投資組合收益率的影響約為55%與45%，主動(dòng)管理的影響程度略大于被動(dòng)管理。為研究各個(gè)因素對(duì)投資組合收益率的影響，本文通過(guò)建立合理假設(shè)，構(gòu)建了“選股”收益率時(shí)間序列，填補(bǔ)了既往研究中對(duì)于此序列計(jì)量方式的缺失，并使用偏最小二乘法（PLS）進(jìn)行回歸分析。研究發(fā)現(xiàn)被動(dòng)管理內(nèi)部各因素的影響程度無(wú)法被可靠計(jì)量，即政策性資產(chǎn)配置與市場(chǎng)波動(dòng)各自對(duì)投資組合收益率的影響程度無(wú)法通過(guò)Xiong等（2010）提出的計(jì)量方式得出。而在主動(dòng)管理內(nèi)部，“選股”因素對(duì)投資組合收益率的影響約為50%，遠(yuǎn)大于“擇時(shí)”因素3.83%的影響程度。

基于以上結(jié)論，本文為投資者提出以下建議。首先，投資者應(yīng)當(dāng)理性看待被動(dòng)管理的作用，并根據(jù)自己的風(fēng)險(xiǎn)偏好進(jìn)行合適的政策性資產(chǎn)配置。同時(shí)，主動(dòng)管理對(duì)于投資收益率的貢獻(xiàn)應(yīng)當(dāng)從正反兩方面看，主動(dòng)的操作在有機(jī)會(huì)獲取超額收益的同時(shí)，也包含著大幅跑輸指數(shù)的風(fēng)險(xiǎn)。所以對(duì)于缺少時(shí)間、信息與專業(yè)技能的個(gè)人投資者，建議根據(jù)具體情況考慮投資被動(dòng)型基金，獲取合理且穩(wěn)健的投資收益。其次，本文對(duì)主動(dòng)管理行為重要性的肯定也應(yīng)辯證看待。過(guò)度的主動(dòng)管理可能演變?yōu)槎唐诘耐稒C(jī)行為，不利于金融市場(chǎng)的健康發(fā)展。投機(jī)行為將導(dǎo)致對(duì)主動(dòng)管理的過(guò)分關(guān)注，進(jìn)而投資者將花費(fèi)更多的時(shí)間在主動(dòng)管理上，形成正反饋循環(huán)，極大破壞金融市場(chǎng)的健康發(fā)展。相比于發(fā)達(dá)國(guó)家，我國(guó)擁有較為年輕的金融市場(chǎng)，占據(jù)股市大多數(shù)的散戶投資者并未接受相應(yīng)的理財(cái)教育，極易因某個(gè)體獲取的超額收益而產(chǎn)生“羊群效應(yīng)”，加入短期投機(jī)的隊(duì)伍。盲目的投資者越多，市場(chǎng)便更易產(chǎn)生泡沫，所以國(guó)家應(yīng)當(dāng)積極對(duì)投資者進(jìn)行教育，倡導(dǎo)理性的投資行為，遠(yuǎn)離賭博式的短期投機(jī)行為。

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