【作　　者】
吴 栩1（博士），许 林2（副教授）

【作者单位】
1.成都理工大学商学院，成都610059；2.华南理工大学经济与贸易学院，广州510006

【摘　　要】

     【摘要】基金经理的个人特征与基金业绩密切相关。通过对不同股市行情下基金经理个人特征与基金业绩的关系的研究发现，在股市行情平稳的情况下，基金经理的部分个人特征会影响基金业绩；在股市行情震荡的情况下，基金经理个人特征对基金业绩的影响不显著。总体上，基金经理的个人特征对基金业绩无显著影响。从而，基金经理个人特征难以作为投资者选择基金产品和基金公司选择基金经理的有效依据。
【关键词】基金经理；个人特征；基金业绩；股市行情
【中图分类号】F830.91      【文献标识码】A      【文章编号】1004-0994（2017）26-0112-5随着基金市场的快速发展，基金产品的数量也与日俱增。面对数量众多的基金产品，如何做出选择成为投资者密切关注的问题。实际中，基金经理的个人特征被媒体视为“传奇人生”而争相报道，被投资者视为“传奇人生”而热衷讨论，以至于选基金不如选基金经理、买基金就是买基金经理的理念深入人心。也正因为如此，基金公司往往通过考察个人特征来招聘基金经理，基金经理往往通过调整个人特征来进行自我修炼，投资者往往通过分析基金经理的个人特征来选择基金产品。那么，基金经理的个人特征与基金业绩之间到底是什么关系呢？能否作为投资者选择基金、基金公司聘任基金经理的依据呢？
研究上述问题十分重要。首先，对基金公司而言，可根据基金经理的个人特征，雇用优秀的基金经理；其次，对基金经理而言，可根据基金经理个人特征，针对性地进行自我修炼；再次，对投资者而言，可根据表现在基金业绩上的基金经理个人特征，通过筛选基金经理来选择优质的基金产品；最后，全方位、跨时间、跨区域地研究基金经理个人特征与基金业绩间的关系也有利于了解基金在不同发展阶段的特点。基于此，本文对基金经理个人特征与基金业绩的关系展开深入研究，以期为基金投资者选择基金产品、基金经理自我修炼、基金公司招聘基金经理提供参考依据。
二、文献述评
选基金不如选基金经理、买基金就是买基金经理的说法流传已久。肖峻和石劲（2011）、Ko等（2014）、Horst和Salganik（2014）、吴栩（2016）等研究表明，基金业绩是支撑投资者选择基金产品的重要决策信息，而基金经理的优劣直接决定了基金业绩的好坏。因此，选择优秀的基金经理在投资者投资基金的过程中占据着至关重要的地位，投资者常常通过选择基金经理来选择基金产品。从理论上讲，可根据基金经理的历史业绩判断其优劣。然而，徐琼和赵旭（2006）、林兢和陈树华（2011）研究发现，基金经理的历史业绩难以作为评判基金经理优劣的依据。基金经理的个人特征会影响其投资风格，进而影响基金业绩，且个人特征往往具有稳定性。因而，正如艾洪德和刘聪（2008）、郭文伟等（2010）学者所言，较之基金经理不可持续的历史业绩，投资者更倾向于通过基金经理的个人特征进行选择。
理论界对基金经理个人特征与基金业绩的关系进行了大量研究。李晓梅和刘志新（2010）研究发现，对基金业绩提升有积极影响的基金经理个人特征包括CFA证书和海归，进修MBA对业绩有负面影响。赵秀娟和汪寿阳（2010）发现，拥有博士学位的基金经理的收益水平较低，风险控制能力较好。肖继辉和彭文平（2012）指出，基金经理从业经验和教育程度个人特征将影响投资者申赎行为。高鹤等（2014）指出，男基金经理和女基金经理创造的基金回报无显著的差异。肖欣荣和徐俐丽（2015）发现，缺乏经验的年轻基金经理更容易产生过度自信，持有专业证书的基金经理产生过度自信的可能性较低，最终会影响基金业绩。孟庆斌等（2015）的研究表明，基金经理的职业忧虑越高其投资风格越保守。申宇等（2016）发现，基金经理的校友关系广度和深度有利于提升基金业绩。Fang和Wang（2015）指出，具有工商管理硕士或特许金融分析师资格的基金经理较之不具有以上资格的基金经理股票选择能力更强。Xiao（2015）的研究表明，基金经理的投资经验未必与基金业绩正相关。Cuthbertson等（2016）研究表明，缺乏经验的基金经理会降低收益率。
综上所述，尽管研究基金经理个人特征与基金业绩关系的文献众多，但目前并未得到较为一致的结论，从而基金经理个人特征与基金业绩的关系难以定论。同时，现有研究对基金经理个人特征的考察也不够全面。另外，基金经理个人特征对基金业绩的影响理应存在非常明显的时效性，在2006年影响基金业绩的某些基金经理个人特征到了2016年可能作用不再明显，甚至可能出现截然相反的表现，而过去基金经理某些被忽视的个人特征可能开始发挥作用。鉴于此，本文较之已有成果，选取近年的相关数据，更为全面地考察基金经理个人特征对基金业绩的影响。
三、变量选取与模型构建
为了分析基金经理个人特征与基金业绩的关系，首先需要对基金业绩和基金经理个人特征进行测度。基金业绩指标可分为经风险调整和未经风险调整两类指标。未经风险调整的业绩指标主要为投资收益率，其计算公式为Ri，t=NAVi，t-1×（NAVi，t-NAVi，t-1+Di，t），式中Di，t和NAVi，t分别代表基金i在t期的分红和单位净值。经风险调整的业绩指标主要有Sharpe比率、Treynor比率和Jensen指数，分别由Sharpe（1966）、Treynor（1965）和Jensen（1968）公之于世。Sharpe比率、Treynor比率和Jensen指数的计算公式分别为Si，t=σi，t ×（Ri，t-Rf，t）、Ti，t=βi，t ×（Ri，t-Rf，t）和Ji，t=Ri，t-Rf-βi，t×（Rm，t-Rf，t）， 式中σi，t、βi，t、Rm，t和Rf，t分别表示基金i在t期的投资收益率的标准差、承担的系统风险、市场收益率和无风险资产的收益率。为了分析的全面性和稳健性，本文以上述四种指标测度基金业绩，并将之作为因变量。
综合肖继辉和彭文平（2012）、肖欣荣和徐俐丽（2015）、Wang（2015）和Xiao（2015）等的研究成果，结合媒体和投资者在谈论基金经理“传奇人生”时所谈论的个人特征，基金经理的教育经历、工作经验、精力旺盛程度、学识渊博程度、管理水平、对时机和行情的判断能力、个人的社会地位、信誉和口碑、心理素质等因素，都可能对基金业绩产生影响。为了全面反映基金经理个人特征，本文通过对上述因素进行定量和定性解释，选取了10个能反映上述因素的数值变量和虚拟变量，并将之作为自变量。10个自变量包括：是否为硕士、是否为博士及以上、毕业院校、是否具有MBA教育背景、是否拥有CPA或CFA证书、是否有理工科背景、性别、任期天数、从业年限、管理基金数，并分别用X1 ~ X10表示。
为研究基金经理个人特征与基金业绩的关系，结合上述变量，本文将基金经理拥有硕士学位、博士学位、毕业于985院校、具有MBA教育背景、拥有CPA或CFA证书、拥有理工科背景、性别为男性时分别用｛Xi=1｝    表示，否则用｛Xi=0｝    表示。在此基础上，采用多元回归计量模型Y=b0+[i=110biXi]
+ε进行分析，多元回归模型中因变量Y代表基金业绩，取值由前文介绍的投资收益率、Sharpe比率、Treynor比率和Jensen指数确定。值得说明的是，本文因力求全面而选择了10个个人特征，后期利用多元回归模型分析时，可逐次剔除拟合效果不好的个人特征，最终把影响基金业绩的基金经理个人特征恰如其分地筛选出来。
四、实证分析
1. 样本选取。在样本选取上，鉴于普通型股票基金和偏股混合型基金更有利于基金经理发挥其能动性，本文以上述基金为研究对象，共筛选出647只样本基金。2014年和2015年的股票市场波动巨大，有利于探究不同股市行情下基金情况且具有较强的时效性，故本文以其为样本区间。由于需要统计上述647只基金在2014年和2015年的投资业绩，考虑到刚成立的基金在前6个月具有不稳定性，需要剔除2013年6月之后成立的基金，剩427只基金。同时，由于分析基金经理的个人特征和所管理基金的投资业绩，要求该时间区间内基金经理未发生更换，且新上任的基金经理需要3个月时间调整仓位以摆脱前任经理对基金业绩产生的滞后影响，所以要求基金14年和2015年一直在任，剔除不满足该条件的样本后剩140只样本基金。综上，本文的样本最终为140只基金。另外，上证综合指数在整个2014年相对平稳，属于平稳行情；在2015年波动剧烈，属于震荡行情。本文通过分别考察2014年和2015年的基金业绩来剖析基金经理个人特征与基金业绩的关系以规避不同股市行情对研究结果的影响。本文的数据来源于Wind资讯。
2. 实证结果。为得到不同股市行情下基金经理个人特征与基金业绩的关系，首先对股市行情平稳时基金经理个人特征与基金业绩的关系进行分析。根据前文介绍的多元回归模型以2014年相关数据进行首次回归，投资收益率、Sharpe比率、Treynor比率和Jensen指数作为因变量回归时F统计量的P值分别为0.774、0.096、0.115和0.139。可见，四个业绩指标作为因变量回归时F统计量的P值均远大于0.05的显著性水平。从而，此时回归效果不显著。究其原因，自变量X1、X6、X7和X8的回归系数b1、b6、b7和b8的t统计量P值远大于0.05的显著性水平，即自变量X1、X6、X7和X8的回归系数不显著，与因变量对应的线性关系不成立。表1仅以Sharpe比率为例，对10个自变量的回归系数的t统计量P值进行展示。

根据首次回归时F统计量的P值以及表1中的数据，为了获得更好的回归效果，有必要剔除X1、X6、X7和X8四个自变量。剔除后，以投资收益率、Sharpe比率、Treynor比率和Jensen指数四个业绩指标作为因变量进行第二次回归分析，得到F统计量的P值分别为0.538、0.045、0.049和0.012。可见，剔除X1、X6、X7和X8四个自变量后，除投资收益率的F统计量的P值0.538略大于0.05的显著性水平外，其他三个业绩指标作为因变量时F统计量的P值都小于0.05显著性水平。从而，可以判定此时回归效果显著。表2罗列了第二次回归时6个自变量的回归系数与F统计量。
由表2可知，对于不同的因变量，回归系数b10的t统计量的P值均远小于0.05的显著性水平，从而自变量X10的回归系数显著，自变量X10与因变量的线性相关关系均成立。当Treynor比率作为因变量时，回归系数b9的t统计量的P值也小于0.05的显著性水平，即自变量X9与Treynor比率也存在线性相关关系。表2也表明，Treynor比率和Jensen指数的F统计量的P值仅略小于0.05的显著性水平，为了使回归结果更加精确，继续将P值较大的自变量X2、X3和X5剔除，并分别以四个业绩指标作为因变量，进行第三次回归。投资收益率、Sharpe比率、Treynor比率和Jensen指数分别作为因变量，第三次回归得到的F统计量的P值分别为0.228、0.003、0.006和0.020，经风险调整的三个业绩指标的F统计量的P值均小于0.05的显著性水平。可见，剔除自变量X2、X3和X5后，剩余三个自变量X4、X9和X10与因变量的回归效果显著。表3罗列了第三次回归时3个自变量的回归系数与F统计量。由表3可知，此时F统计量的P值均小于0.01的显著性水平，从而回归结果更为精确。

在股市行情平稳的情况下，综合表1 ~ 表3可知，三次回归中投资收益率的F统计量的P值分别是0.774、0.538和0.228，均高于0.05的显著性水平。这说明投资收益率由于未经风险调整并不能很好地充当被解释变量。逐步剔除回归系数不显著且不为零的自变量后，剩下X4、X9和X10三个自变量。当经风险调整的三个业绩指标分别作为因变量时，自变量X10与因变量的回归系数在1%的显著性水平上均为正，即此时基金经理管理基金数对基金业绩有显著的正向影响。自变量X9与三个因变量的回归系数均为负，且Treynor比率作为因变量时，回归系数在5%的显著性水平上为负，即此时基金从业年限对基金业绩有显著的负向影响。自变量X4与三个因变量的回归系数均为正，但在第三次回归中均不显著，在第二次回归中与Sharpe比率在10%的显著性水平上显著。可见，在股市行情平稳的情况下，基金经理是否具有MBA教育背景、从业年限和管理基金数对基金业绩有影响，其他个人特征对基金业绩的影响不显著。
上文在股市行情平稳的情况下，对基金经理个人特征与基金业绩的关系进行了分析。下文类似于股市行情平稳情况下的处理方式，分析股市行情震荡情况下基金经理个人特征与基金业绩的关系。根据上文介绍的多元回归模型以2015年相关数据进行首次回归，表4罗列了首次回归时10个自变量的回归系数的t统计量的P值和回归方程的F统计量P值。
由表4可知，四个业绩指标作为因变量回归时，F统计量的P值均远大于0.05的显著性水平，回归方程不显著；且所有自变量的回归系数的t统计量P值均远大于0.05的显著性水平，即所有自变量的回归系数均不显著。此时，任意剔除某些自变量后，剩余自变量的回归系数仍不显著，且所有四个业绩指标作为因变量回归时F统计量的P值仍远大于0.05的显著性水平。由于基金经理个人特征与基金业绩的关系可能受不同股市行情的影响，为了与股市行情平稳的情况进行对比，表5仅罗列了剔除X1、X6、X7和X8四个自变量之后，分别以四种业绩指标作为因变量进行第二次回归的回归系数的t统计量的P值和回归方程的F统计量P值。
表5表明，剔除某些变量后，回归方程仍不显著，剩余变量与因变量之间无显著的线性相关关系。类似地，进一步剔除某些自变量后进行第三次回归，回归方程仍不显著。表6以自变量X4、X9和X10分别与四个因变量回归情况为例，罗列了回归系数的t统计量的P值和回归方程的F统计量P值。

在股市行情震荡情况下，综合表4、表5，三次回归得到的F统计量的P值均远大于0.05的显著性水平，回归方程不显著。无论是10个自变量，还是6个自变量，抑或是3个自变量，其回归系数的t统计量的P值都远大于0.05的显著性水平，即所有变量的回归系数都不显著，与股市行情平稳情况相差甚远。虽然，基金经理个人特征与基金业绩的关系在股市平稳期和股市震荡期存在较大差异，但是，深入分析便不难发现，2015年上证综合指数价格波动方差大约是2014年上证综合指数价格波动方差的3.4倍，上证综合指数经历了大幅震荡。此时，基金业绩受到的整个市场行情的影响非常大，从而基金经理的个人特征难以对基金业绩产生影响。
鉴于基金经理个人特征与基金业绩的关系在股市平稳期和股市震荡期存在较大差异，下文在全样本区间继续以基金经理10个特征为自变量，以四个业绩指标作为因变量进行回归分析。在全样本区间首次回归时回归系数的t统计量的P值和回归方程的F统计量P值见表7。剔除X1、X6、X7和X8四个自变量之后，分别以四个业绩指标作为因变量进行第二次回归的回归系数的t统计量的P值和回归方程的F统计量P值见表8。继续剔除自变量X2、X3和X5后，分别以四个业绩指标作为因变量进行第三次回归的回归系数的t统计量的P值和回归方程的F统计量P值见表9。综合表7 ~ 表9可知，全样本区间下金经理个人特征对基金绩效的影响也不显著。这可能与2015年股市大幅度起落和震荡有关，基金经理的个人特征难以对基金业绩产生显著影响。

综合上述实证结果可见，在股市平稳期，基金经理是否具有MBA教育背景、从业年限长短、管理基金数量的多寡等个人特征对基金业绩存在显著影响；其他个人特征对基金业绩无显著影响。在股市震荡期，基金经理的个人特征对基金业绩无显著影响。总体而言，基金经理的个人特征对基金业绩无显著影响。
五、结论与启示
本文选取10个基金经理的个人特征作为自变量，以4个业绩指标作为因变量，通过逐步剔除变量回归分析对基金经理个人特征与基金业绩的关系进行了深入剖析。实证结果发现，无论是股市行情平稳情况下，还是股市行情震荡情况下，抑或是全样本区间，基金经理是否有硕士或博士学历、是否毕业于985院校、是否有理工科背景、是否拥有CFA或CPA证书对基金业绩无显著影响，基金经理的性别、任期长短对基金业绩也无显著影响。在股市行情平稳情况下，基金经理管理基金数和具有MBA教育背景对基金业绩有正向影响。
根据本文的研究，在股市行情平稳的情况下，投资者可以关注管理基金数较多和拥有MBA教育背景的基金经理所管理的基金；在股市震荡期，或者总体而言，基金经理个人特征不足以成为投资者选择基金产品的依据，也不足以成为基金公司聘任基金经理的依据。总体上来说，基金经理个人特征对基金业绩影响不显著，可能跟我国股市不够成熟、基金经理的排名压力、投资者非理性行为等有很大关系，故完善我国证券市场的建设、加强基金投资监管、加强投资者教育是摆在政府面前的重要任务。

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