投資管理和內(nèi)部治理是否影響基金極端風險?
——基于尾部風險傳染效應的研究

羅長青, 曹國廣, 傅欣欣, 董 良

(1. 湖南工商大學 財政金融學院,湖南 長沙 410205;2. 湖南工商大學 智慧金融與科技監(jiān)管研究院,湖南 長沙 410205; 3. 澳門科技大學 商學院, 澳門 999078)

一、引 言

穩(wěn)健運行的基金市場可以優(yōu)化資金配置,促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展,也可以為城鄉(xiāng)居民提供財富增值的渠道。隨著中國資本市場的發(fā)展,基金市場已成為金融市場的重要組成部分,在經(jīng)濟金融體系中發(fā)揮著重要作用,防范基金市場極端風險對二十大強調(diào)的“健全資本市場功能”具有重要意義。然而,基金市場經(jīng)常受到內(nèi)外因素的沖擊,其穩(wěn)健運行面臨一系列挑戰(zhàn),如2008年金融危機、2015年“股災”、2020年初新冠肺炎疫情等突發(fā)事件均使基金凈值出現(xiàn)了較大幅度下跌。為促進基金作為資本市場“穩(wěn)定器”和“壓艙石”功能的發(fā)揮,同時守護好基金投資者的“錢袋子”,需要度量基金極端風險,并分析運營特征對基金極端風險所產(chǎn)生的影響。

現(xiàn)有關于基金市場的研究主要集中于基金業(yè)績評價 (沈紅波等[1];陳曉非等[2])、業(yè)績持續(xù)性 (王建秀等[3];張永冀等[4])、投資效率 (Bai等[5];趙秀娟和汪壽陽[6])等方面。已有研究構(gòu)建了適合中國國情的基金績效評價指標體系,開發(fā)了有較強適用能力的評價方法,并探討了基金績效的演變規(guī)律,為基金市場發(fā)展和基金投資決策提供了重要的參考依據(jù)。盡管基金是一類風險相對較低的投資產(chǎn)品,但是近年來“黑天鵝”和“灰犀?！憋L險事件屢有發(fā)生,基金風險逐漸凸顯,相關領域的學者也開始探討基金風險的演化特征,如Livingston等[7]分析了基金收益率波動性,Gregoriou等[8]認為執(zhí)行權(quán)益市場中性策略的基金不具備極端風險免疫能力,謝赤等[9]運用風險價值等模型度量了基金市場風險和信用風險,向誠和楊俊[10]研究了基金的風險偏好。上述研究為基金風險管理提供了有效指導,但針對基金受到外部沖擊而引起的極端風險溢入效應以及內(nèi)部運營因素如何影響其極端風險等問題,鮮有文獻對其展開系統(tǒng)的研究。盡管證券投資基金具有專業(yè)化優(yōu)勢,但在股票市場較為低迷的2018年,虧損超過20%的股票型基金達到了72.69%[11]。這雖然與股票型基金倉位管理制度有一定關系,但也在一定程度上反映了即使是專業(yè)投資者也難以避免極端風險的沖擊。因此,基金投資者一方面要選出業(yè)績亮眼的“爆款基金”,另一方面也要甄別出可能會大幅下跌的“暴跌基金”,而準確度量基金受極端風險的影響程度及分析其影響因素可以為投資者決策提供支撐,進而有助于增加城鄉(xiāng)居民財產(chǎn)性收入。

鑒于此,本文將尾部風險傳染效應引入基金風險的分析過程中,基于微觀視角度量單只基金的極端風險傳染效應,并考慮基金投資管理和內(nèi)部治理等微觀運營特征,檢驗基金極端風險的影響因素。

二、投資管理和內(nèi)部治理對基金極端風險影響的理論分析

近年來金融市場風險事件頻發(fā),學界和業(yè)界對金融市場極端風險越來越重視,如Gregoriou等[8]、 謝赤等[12]、曾志堅等[13]分別從不同角度對各類金融市場的極端風險及其傳染效應或溢出效應進行了研究,并認為極端風險一般為超過某一閾值損失的可能性?；诖?從尾部風險傳染角度定義基金極端風險,即股票市場在某一置信水平下出現(xiàn)最大損失時,某一基金面臨的損失?；饦O端風險可能受諸多內(nèi)外部因素的影響,外部因素有較高不確定性且基金公司難以管控,因此從基金自身運營管理和投資特征出發(fā),著重考察基金在受到外部沖擊時何種因素有助于基金降低極端風險的溢入。

(一)基金投資管理的影響機制

基金投資管理的特點直接決定了其風險狀態(tài),通常而言,基金投資集中度、投資主動性以及資金流入等因素影響基金極端風險傳染。

(1) 投資集中度。基金投資集中度通常取決于基金經(jīng)理所獲取的具有價值的信息,當基金經(jīng)理不具備可利用的市場信息時,其最優(yōu)選擇為對投資組合充分分散化。而當基金經(jīng)理獲取到有價值的信息時,通常會選擇利用這些信息調(diào)整資產(chǎn)組合,這種調(diào)整通常表現(xiàn)為基金投資集中度的提高,投資組合的個股異質(zhì)性風險也可能隨之增加,與之相應的是與市場相關的系統(tǒng)性風險隨之降低 (Fulkerson和Riley[14])。據(jù)此,形成研究假設:

H1a基金投資集中度對其極端風險傳染產(chǎn)生顯著的影響效應。

(2) 投資主動性。基金投資的主動性既可能增大收益波動,也可能會改善投資績效,降低其風險。部分研究證明了積極主動的投資策略能在一定程度上解釋投資績效,如Peillex等[15]認為投資主動性管理和資產(chǎn)配置政策能夠解釋50%的收益率波動。而一些研究則表明,基金經(jīng)理的主動投資在給基金投資者帶來額外風險的同時并未能提供相應的超額收益 (Livingston等[7])。在市場風險較大時,積極的管理措施,如提前降低風險資產(chǎn)比重等可減少投資損失,因而能夠降低其極端風險,而一旦調(diào)整措施或應急處理措施不當,則可能事與愿違,增大基金的極端風險。據(jù)此,形成研究假設:

H1b基金投資主動性對其極端風險傳染產(chǎn)生顯著的影響效應。

(3) 基金資金流入。基金資金流動通常取決于基金近期的收益率表現(xiàn),即基金投資者在基金的投資選擇上采取動量策略,近期收益率較高的基金通常能吸引更多的資金流入。而近年來的研究發(fā)現(xiàn),隨著基金數(shù)量的增長以及大眾媒體的快速發(fā)展,投資者對基金的選擇并不僅僅取決于基金近期的收益率,而更多地受到基金在大眾媒體曝光度的影響,即媒體曝光度更高的基金能吸引更多的資金流入(Solomon等[16])。更高的媒體曝光度意味著更高的營銷投入以及相關成本,為了覆蓋因此而上升的成本率,基金需要提高風險暴露以期獲取更高的收益率。據(jù)此,形成研究假設:

H1c基金資金流入對其極端風險傳染產(chǎn)生顯著的影響效應。

(二)基金內(nèi)部治理特征的影響機制

在相同的風險情境下,不同基金應對風險的能力和表現(xiàn)可能有所差異,這和基金投資結(jié)構(gòu)和風險管理能力相關,也和內(nèi)部治理特征有著密切的關系。

(1) 基金經(jīng)理特征。其一,基金由單一經(jīng)理管理時,投資決策效率通常是較高的,而當基金同時存在多名管理者時,投資決策通常需要多名管理者之間進行協(xié)商之后才能付諸行動 (Ferreira等[17])。鑒于此,多經(jīng)理管理下的基金在投資決策靈活度上不及單一經(jīng)理管理的基金,即當市場發(fā)生極端風險時,多經(jīng)理管理下的基金在應對時可能存在決策不靈活、調(diào)倉不及時的劣勢 (Haslem[18])。另外,基金經(jīng)理獲得投資信息的渠道主要可分為公共渠道和私人渠道,私人渠道信息為基金經(jīng)理之間小范圍流通的非公開信息,多經(jīng)理基金管理團隊獲取信息的效率可能高于“孤軍奮戰(zhàn)”的基金經(jīng)理。其二,在基金經(jīng)理任職年限方面,投資者通常認為任職年限越長的基金經(jīng)理投資管理經(jīng)驗越豐富,并應反映在更高的基金收益和更完善的風險管控上。基金經(jīng)理的任職年限越長通常意味著投資管理的經(jīng)驗越豐富,Karagiannis和Tolikas[19]指出,基金經(jīng)理任職期越長的基金風險水平則越低。據(jù)此,形成研究假設:

H2a基金經(jīng)理數(shù)量對基金極端風險產(chǎn)生顯著的影響效應。

H2b基金經(jīng)理任職年限對基金極端風險產(chǎn)生顯著的影響效應。

(2) 內(nèi)部持有份額。一方面,基金份額持有人通常是風險規(guī)避的,而基金管理人由于其收入通常與基金業(yè)績掛鉤,因此有投資高風險證券以提高基金收益率的傾向。另一方面,當基金管理人及其員工持有其管理基金的份額時,基金管理人的身份發(fā)生了重疊,即既為代理人也為委托人,此時基金面臨的委托代理問題將得到緩解。Ma和Tang[20]的研究發(fā)現(xiàn),內(nèi)部人員投資份額越高的基金,整體風險和極端風險都更低,內(nèi)部投資比例的提高能緩解委托代理問題,基金內(nèi)部持股比例的提高有助于基金應對極端風險。據(jù)此,形成研究假設:

H2c基金內(nèi)部持有份額對基金極端風險有顯著的影響效應。

(3) 基金運營成本。基金運營成本即開放式基金在運營存續(xù)期間所產(chǎn)生的成本,包括托管費與客戶維護費。成本越高,意味著基金管理人可能會采取更為激進的投資策略以期獲得更高的收益率,從而可能增加基金的極端風險。據(jù)此,形成研究假設:

H2d基金運營成本對其極端風險傳染效應產(chǎn)生顯著的影響效應。

(4) 基金家族特征。較大規(guī)模的基金公司具有更多的風險隱患,但由于其有相對較強的資源調(diào)配能力,可能會更好地應對風險。在基金公司內(nèi)部,由于業(yè)績考核等壓力,基金數(shù)量多可以形成內(nèi)部競爭,在一定程度上促進基金經(jīng)理加強風險控制,減少極端風險的沖擊。然而,基金公司內(nèi)部基金數(shù)量較多也可能分散公司資源,在受到外部風險沖擊時,基金家族內(nèi)部出現(xiàn)流動性風險傳染或整體受到聲譽風險的影響,因而也可能增大極端風險爆發(fā)的可能性。據(jù)此,形成研究假設:

H2e基金公司規(guī)模對基金極端風險產(chǎn)生顯著 的影響效應。

H2f基金公司基金數(shù)量對基金極端風險產(chǎn)生顯著的影響效應。

三、實證研究設計

為檢驗投資管理和內(nèi)部治理對基金極端風險的影響,構(gòu)建如下動態(tài)面板模型:

Yi,t=β0+β1Yi,t-1+∑kβkXki,t-1+

∑hγhControlhi,t+τi+δt+εi,t

(1)

其中,Yi,t和Yi,t-1分別為第i只基金在t期和t-1期的極端風險,Xki,t-1為解釋變量的滯后一期值,τi為基金i的個體效應,δt為季度t的時間效應,εi,t為誤差項,并假設εi,t～iidN(0,σ2)。參考Blundell和Bond[21]的研究,利用系統(tǒng)GMM方法對模型參數(shù)進行估計,并對模型估計結(jié)果進行Sargan和Arellano-Bond AR (2) 檢驗。

投資管理和內(nèi)部治理的代理變量及計算方法分別如下所述:①基金投資集中度 (Concen),選取各季度末開放式基金持倉中排名前十的重倉個股市值占該基金股票資產(chǎn)總市值之比描述基金投資的集中度;②基金經(jīng)理投資主動性 (Active),參考Amihud和Goyenko[24],以基于Carhart[25]四因子模型生成的R2評價基金主動性,1-R2的值越高,基金的主動性越強;③基金資金流入 (Caflow),定義Caflowi,t=[TNAi,t-TNAi,t-1(1+Ri,t)]/TNAi,t-1,TNAi,t和Ri,t分別為基金i在t季度的總資產(chǎn)凈值和收益率;④基金經(jīng)理數(shù)量 (Managernum),該指標是各季度各基金同時在職的經(jīng)理數(shù)量;⑤基金經(jīng)理管理年限 (Managertime),即截至各季度末,基金經(jīng)理對該基金所持續(xù)的管理年限;⑥內(nèi)部持有份額 (Emhold),該指標為基金公司員工持有的該基金份額占基金總份額之比重;⑦基金成本率 (Cost),以各季度末基金運營成本與基金總資產(chǎn)凈值之比計算基金成本率;⑧基金公司規(guī)模 (Comscale),以各季度末基金所屬基金公司的總資產(chǎn)凈值進行度量;⑨基金數(shù)量 (Fundnumber),為各季度末基金所屬基金公司所管理的開放式基金數(shù)量總和。

此外,選擇基金規(guī)模(Fundscale)和基金運營年限(Fundage)作為控制變量,選取基金在樣本期內(nèi)各季度末的基金總資產(chǎn)凈值的對數(shù)作為其資產(chǎn)規(guī)模的度量變量,基金運營年限即截至各季度末,該基金已存續(xù)的年限。

樣本期間為2015年1月至2021年3月,該樣本區(qū)間時間跨度較長,包含多次重要市場極端風險事件,可充分體現(xiàn)基金極端風險的演變規(guī)律。在基金樣本的選擇上,選取2015年1月之前成立、在樣本期內(nèi)存續(xù)、發(fā)行與交易幣種為人民幣、證券投資范圍僅限于滬深兩市的股票型開放式基金。極端風險爆發(fā)時,開放式基金的流動性風險比封閉式基金要大,為了更客觀地反映尾部風險傳染效應,并未選擇封閉式基金作為研究樣本。此外,由于指數(shù)型基金和貨幣市場基金通常難以體現(xiàn)基金的主動管理價值,因而也將其剔除。在市場指數(shù)的選擇上,選擇滬深300指數(shù) (CSI300) 作為市場指數(shù),并從Wind數(shù)據(jù)庫獲得滬深300指數(shù)與各開放式基金在樣本期內(nèi)的收益率數(shù)據(jù),從而計算各基金極端風險傳染的強度。

四、基金極端風險傳染效應及其影響因素的回歸結(jié)果與分析

(一)基金極端風險度量結(jié)果與分析

利用ARMA-TARCH模型擬合市場指數(shù)和各開放式基金的對數(shù)收益率序列,接著運用Clayton Copula擬合市場指數(shù)與各開放式基金收益率波動的聯(lián)合分布,最后基于Copula聯(lián)合分布方法對各開放式基金的ΔCoVaR指標進行計算,結(jié)果如圖1所示。

圖1 開放式基金季度收益率與極端風險水平時序圖

從圖1(a) 基金季度對數(shù)收益率可以發(fā)現(xiàn),在2015年第二、三季度間,基金收益率出現(xiàn)大幅下跌,至2015年第四季度出現(xiàn)回彈后在2016年第一季度再次出現(xiàn)顯著下降。相對應地,從圖1(b)基金季度極端風險水平的變化趨勢可以發(fā)現(xiàn),樣本期內(nèi)基金尾部風險傳染強度指標于2015年第二、三季度和2016年第一季度達到極低值,即整體開放式基金的極端風險于2015年第二、三季度和2016年第一季度達到較高水平。此外,在2020年第一季度新冠肺炎疫情暴發(fā)初期,開放式基金極端風險水平也出現(xiàn)了較顯著的上升。

(二)研究變量的描述性統(tǒng)計

在基金運營特征變量的數(shù)據(jù)獲取上,對于基金個體與基金管理者的特征變量,選取各開放式基金季度報告中所提供的數(shù)據(jù);對于基金經(jīng)理主動性指標,基于各開放式基金的月度數(shù)據(jù)進行計算,而后分季度計算該指標在各個季度的均值。相關數(shù)據(jù)均取自Wind數(shù)據(jù)庫與CSMAR數(shù)據(jù)庫,各變量的描述性統(tǒng)計值如表1所示。

表1 變量描述性統(tǒng)計值

從表1的描述性統(tǒng)計結(jié)果可以發(fā)現(xiàn):(1) 我國股票型開放式基金的平均成本為0.839%;(2) 樣本開放式基金份額中由其員工持股的比例整體較低;(3) 樣本內(nèi)基金在投資集中度上的差異較大,從不足10%至97.146%不等,反映出基金之間投資策略的差異;(4)基金經(jīng)理數(shù)量的平均值為1.258,說明股票型開放式基金以單一經(jīng)理管理結(jié)構(gòu)為主。

(三)基于全樣本的影響因素檢驗與分析

利用兩步法系統(tǒng)GMM方法對動態(tài)面板模型進行參數(shù)估計。為避免極端值影響,對連續(xù)型變量進行了前后1%縮尾處理。參考Windmeijer[26]對參數(shù)標準誤進行修正,并對模型進行Sargan和Arellano-Bond AR (2) 檢驗,分別檢驗工具變量的有效性以及一階差分回歸誤差項是否存在二階序列相關性。所選用的極端風險指標ΔCoVaR為反向指標,即ΔCoVaR取值越大,基金極端風險傳染效應越低。基金極端風險影響因素模型的參數(shù)估計及檢驗結(jié)果如表2所示。

表2 全樣本動態(tài)面板模型估計結(jié)果

表2的結(jié)果表明,基金極端風險水平具有持續(xù)性,表現(xiàn)為風險傳染指標的滯后項對當期風險傳染指標呈現(xiàn)顯著的正相關,即上一季度基金的風險傳染效應越高則當季的風險傳染效應也越高。

對于基金投資管理特征,研究結(jié)果表明投資集中度 (Concen) 顯著地降低了基金極端風險傳染水平?；鹜顿Y集中度 (Concen) 在一定程度上反映了基金經(jīng)理對一般投資者無法獲取的交易信息的掌握程度?；鹜顿Y集中度高,表明基金經(jīng)理對其所持有的重倉股具有較強的信心,基金經(jīng)理會將資金配置到具有較高成長性和有投資價值的股票和行業(yè)。投資集中度高也在一定程度上體現(xiàn)了基金經(jīng)理較高的擇股能力。因此,投資集中度高的基金,其抗風險能力也相對較強,研究假設H1a得到了驗證。開放式基金經(jīng)理的主動投資 (Active) 帶來了更高的極端風險水平,實證研究結(jié)果支持研究假設H1b。與現(xiàn)有研究一致,基金經(jīng)理的主動投資行為使投資者承擔了更高的風險(Livingston等[7])。理論上而言,資金流入 (Caflow) 使基金經(jīng)理擁有更多的投資選擇,而肖繼輝和許安然[27]研究發(fā)現(xiàn),基金經(jīng)理往往將新流入的資金用于增持已有倉位,進而削弱基金分散化投資的有效性,其結(jié)果與表2展示結(jié)果一致,資金凈流入增長使基金的極端風險水平上升,研究假設H1c得到了驗證。

對于基金內(nèi)部治理因素,經(jīng)理數(shù)量 (Managernum) 顯著地增大了基金極端風險 (回歸系數(shù)為-0.006),研究假設H2a得到了驗證。多位基金經(jīng)理共同管理可能使得團隊決策效率下降,以至于面臨市場風險時難以及時調(diào)倉應對。經(jīng)理管理年限 (Managertime)顯著地增大了基金面臨的極端風險,其影響系數(shù)為-0.007,研究假設H2b得到了驗證。隨著管理年限的增加,基金經(jīng)理的投資經(jīng)驗逐漸累積,但年資越長的基金經(jīng)理較容易出現(xiàn)過度自信的現(xiàn)象,容易導致決策偏差,基金風險也可能增大?；鸸緝?nèi)部投資份額 (Emhold) 對其極端風險傳染沒有顯著影響,反映出在國內(nèi)資本市場,基金公司內(nèi)部人員持有份額并不能有效降低委托代理問題,研究假設H2c沒有得到驗證?；鸪杀韭?(Cost) 和基金極端風險指標顯著負相關 (回歸系數(shù)為-2.962),表明較高的成本率迫使基金經(jīng)理風險偏好上升,以期獲得更高的收益,因而導致其極端風險增大,研究假設H2d得到驗證。公司規(guī)模 (Comscale) 越大,其平攤至單只基金的資源則將相應減少,單純擴大基金公司規(guī)模無法降低單只基金的極端風險,這就要求在基金公司評價中弱化基金公司排名的重要性,以長期盈利和風險調(diào)整后的收益進行考核,形成長期績效導向而非短期規(guī)模導向的業(yè)績評價體系,研究假設H2e得到驗證。此外,基金公司的基金數(shù)量(Fundnumber) 對基金極端風險水平不存在顯著的影響,研究假設H2f沒有得到驗證。

(四)基金極端風險傳染效應影響因素的異質(zhì)性檢驗

1. 基金分類標準。根據(jù)基金歷史業(yè)績、投資風格和行業(yè)主題對基金進行分類,從而對基金極端風險影響因素的異質(zhì)性進行檢驗。①歷史業(yè)績?；诨饸v史超額收益對基金進行分組,以進一步檢驗基金極端風險的影響因素。參考Carhart[25]構(gòu)建的四因子模型,以12個月為窗口進行滾動回歸,而后將其截距項按季度加總,得到各基金在樣本期內(nèi)的季度超額收益率,根據(jù)歷史業(yè)績的高低,將其分為三組。②投資風格。依據(jù)基金所披露的投資策略,將基金劃分為成長、價值和平衡風格型。以各基金樣本期內(nèi)披露頻次最高的投資風格為其最主要的投資風格,對基金的投資風格數(shù)據(jù)進行分組,其中成長風格型基金為38只,價值風格型基金為15只,平衡風格型基金為67只。③行業(yè)主題。根據(jù)基金熱門投資主題,選擇白酒、科技、醫(yī)藥生物等三類熱點主題進行研究,其數(shù)量分別為21、24和10。

2. 基于基金歷史業(yè)績的極端風險傳染因素分析?；跉v史業(yè)績分組的基金極端風險傳染影響因素分析結(jié)果如表3所示。不同分組下基金極端風險水平的影響因素與全樣本回歸結(jié)果類似,資金流入(Caflow)和經(jīng)理投資主動性(Active)仍然顯著地增大了各基金組合的極端風險,而基金成本率(Cost)也依舊顯著地增大了基金的極端風險。其中,基金成本率(Cost)的影響系數(shù)隨著基金歷史業(yè)績的上升而減弱 (分別為-5.554、-3.485和-1.552),這表明歷史業(yè)績較差的基金更易因成本率上升而提高風險偏好,從而使得基金極端風險水平上升。投資集中度(Concen)、基金經(jīng)理數(shù)量(Managernum)對于極端風險的影響則不同于全樣本分析結(jié)果。投資集中度(Concen)僅對負超額收益率基金組合極端風險存在顯著的減弱效應,而對其他兩組基金不產(chǎn)生顯著的影響。基金經(jīng)理團隊管理則能顯著地降低高超額收益率基金極端風險水平,這意味著有能力獲取高超額收益率的經(jīng)理團隊也能實現(xiàn)高效的風險管理決策。

表3 基于歷史業(yè)績分組的動態(tài)面板模型估計結(jié)果

3. 基于基金投資風格的極端風險傳染因素分析。基于投資風格分組的開放式基金極端風險影響因素分析結(jié)果如表4所示。觀察表4中的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),分組回歸與全樣本回歸結(jié)果基本一致。資金流入 (Caflow)、經(jīng)理投資主動性(Active)、基金成本率 (Cost)、經(jīng)理數(shù)量 (Managernum) 仍顯著地增大了各類基金組合的極端風險。其中,成長風格型基金受成本率影響最小,而平衡風格型基金受經(jīng)理投資主動性影響最大。值得關注的是,相對于成長風格和價值風格,平衡風格型基金的極端風險受到了基本特征、投資特征和基金管理人特征中所有影響因素的影響 (影響系數(shù)均在1%水平下顯著),其影響因素相對較多,這既反映了平衡風格型基金對管理和投資等各類因素更為敏感,也為投資者選擇基金提供了更多的判斷依據(jù)。同時,投資主動性對基金的風險影響中平衡型基金極端風險的影響程度(-0.115)相對于成長風格和價值風格的影響程度(-0.065、-0.051)更大,這表明平衡風格型基金的管理人如采取積極主動管理策略而導致風格偏移,可能會帶來相對較大的極端風險。

表4 基于投資風格分組的動態(tài)面板模型估計結(jié)果

4. 基于基金行業(yè)主題的極端風險傳染因素分析?；谕顿Y行業(yè)主題分組的基金極端風險影響因素分析結(jié)果如表5所示。

表5 基于行業(yè)主題分組的動態(tài)面板模型估計結(jié)果

考慮基金行業(yè)主題的分組回歸結(jié)果與全樣本回歸結(jié)果基本一致,但其異質(zhì)性相對于其他兩類分組結(jié)果相對較大?；鹨?guī)模 (Fundscale) 和運營年限 (Fundage) 對白酒、醫(yī)藥生物主題基金極端風險分別存在減弱和增強效應,而對科技主題基金極端風險不存在顯著影響。白酒主題基金極端風險則不受成本率的影響。資金流動性 (Caflow) 對三類主題基金極端風險都存在顯著的增強效應。不同于全樣本分析結(jié)果,基金經(jīng)理數(shù)量 (Managernum) 顯著地降低了白酒主題基金的極端風險水平,而對科技、醫(yī)藥生物主題基金極端風險不存在顯著影響。與其他分組回歸結(jié)果不一致的是,員工持有份額 (Emhold) 的上升均顯著地增強了白酒主題、科技主題、醫(yī)藥生物主題等三類基金的極端風險水平 (影響系數(shù)分別為-2.735、-2.663和-3.522),即員工持有份額越高,基金面臨的極端風險越大。

綜合上述分析,可發(fā)現(xiàn)各類基金特征對極端風險的影響有其相似性,也表現(xiàn)出一定的異質(zhì)性:相同基金特征因素對不同分類標準下的樣本分組產(chǎn)生了異質(zhì)影響,如內(nèi)部員工持有份額對主題型投資基金有顯著影響,而對其他全樣本和其他分組樣本沒有顯著影響;同一基金特征因素對同一分類標準下的樣本分組也有不同影響,如投資主動性對平衡型基金產(chǎn)生了較大影響,基金成本率對高歷史業(yè)績基金的影響相對較小,等等。這就要求市場監(jiān)管者和投資者在防范基金極端風險、避免投資損失時,既要根據(jù)基金運營特征制定統(tǒng)一的風險防范對策,也要根據(jù)基金特點“因基制宜”,在分析其投資特征和管理特征的基礎上采取針對性措施。

五、結(jié)論與建議

為判斷開放式基金極端風險及其微觀特征對極端風險的影響效應,構(gòu)建基于Copula-CoVaR的基金極端風險度量模型,運用2015—2021年間開放式基金的數(shù)據(jù)對開放式基金的極端風險進行度量,實證檢驗影響基金極端風險的基金運營特征因素。結(jié)果顯示:在外部風險較大時,基金受到較大的風險傳染,其極端風險較大,基金擇時能力不顯著。同時,基金投資管理和內(nèi)部治理因素對其極端風險影響顯著。投資集中度會降低基金極端風險,主動投資程度高、資金流入量大、經(jīng)理人團隊人數(shù)較多、經(jīng)理投資年限長、成本率較高、所屬公司規(guī)模較大的基金面臨的極端風險較高。基金極端風險的影響因素在考慮不同分組情況下仍具有較好的穩(wěn)健性。為防范基金極端風險,基金監(jiān)管部門或基金公司應優(yōu)化相關管理制度。首先,在基金運營管理過程中,建立系統(tǒng)性風險防控機制,減少因外部沖擊帶來的極端損失,提升服務實體經(jīng)濟和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的穩(wěn)定性。其次,在防范極端風險的過程中,對基金經(jīng)理的評價可加大風險調(diào)整收益率的考核權(quán)重,以更好地激勵其穩(wěn)健經(jīng)營。最后,優(yōu)化基金管理團隊,增強管理團隊的穩(wěn)定性。