来源：量化先行者
推荐原因：人们常说“经验是无法替代的”。虽然主动管理型基金的历史业绩吸引了很多关注，但是拥有长期业绩的基金经理却相对被关注较少，本文对拥有至少十年业绩的基金经理进行研究。研究发现，与更为广泛的基金经理数据相比，这些基金经理在过去十年中的平均风险调整后收益更具吸引力。然而这一结论可能存在幸存者偏差，因为我们很难发现这些基金经理业绩持续性的证据，以及有数据表明在十年内风险调整后收益是有所下降的。但是，针对那些仍偏好经验丰富基金经理的投资者，本文揭示了一些与长期任职的优秀基金经理相关的特征，例如相对较低的基金费用、更加集中的投资组合和小盘风格偏好。
1. 引言
目前绝大多数专注于基金业绩的文章使用的是基金水平数据，也就是研究了基金业绩而不是基金经理的业绩。但是随着样本期增长，基金可能由不止一位基金经理管理。已有一些研究人员通过扩张他们对基金特征的研究来分析基金业绩，并发现这些特征会影响风险调整后的基金收益。然而很少有文章试图解释风险调整后的业绩和经理特征之间的关系。这类研究较少的主要原因是基金经理特征数据的匮乏。在本文中，研究重点被放在经理特征也就是经验上。
Porter和Trifts(1998)使用来自Morningstar的1986至1995的数据，分析了93位“有经验”的，也就是管理同一基金超过十年的基金经理的业绩。研究人员发现仅使用年度基金经理的业绩排名并不能证明这些基金经理业绩的持续性，也就是没有证据证明样本中前五年的业绩表现预测了后五年的业绩。
Costa和Porter(2003)则使用1986至1995年的数据来分析有十年以上管理同一基金经验的112位基金经理。为了发现基金经理经验的重要性，他们对样本里的每一个基金都运用了一个回报因子模型。在该研究中，作者未能发现证据证明经验丰富的基金经理有一个显著的alpha值，并且几乎没有证据显示短期业绩的持续性。
Porter和Trifts(2012)甚至得出了更加不支持长期任职经理业绩的结论。他们分析了成立至2008年12月的6645只基金和10,605位基金经理的数据。此样本中包括289名任期至少十年的经理和355个有效管理基金。在计算了风险调整后的收益相对于更广泛多样的CRSP指数，并且使用Carhart四因子模型后，他们得出了基金经理任期和业绩之间的负相关性，即基金经理的业绩随着经验增长而下降。Porter和Trifts(2014)也没有发现长期任职的基金经理人业绩具有持续性，因此得出结论，相比产生高收益强势表现，避免弱势表现对成为一个成功的基金经理更为重要。因此，他们转向寻找支持“基准拥抱(benchmark hugging)”的基金经理策略的证据。
2. 数据选取与采集
为了研究业绩和长期管理基金的基金经理特点的关系，本研究从Morningstar数据库中获取截至2014年12月所有任期超过十年的美股投资组合的独立美国活跃基金经理和他们管理的相关基金。这个样本包含了357个独立的经理/基金观察值，使用这些数据我们构建了以下基础数据集：一组是基金业绩相关的数据和基金的其他信息；另一组则专注于基金经理和他们的特征。尽管Morningstar数据库拥有相当全面的关于基金经理的身份信息，有些信息依然存在缺失或者细节不完整。在那些经理性别和教育背景等关键细节丢失的情况下我们则手动从网络上用基金经理人姓名和他们的雇佣者进行查找。
2.1. 基金经理水平数据
结合使用基于文字的Morningstar上经理人的数据和从网上收集的信息，我们得以建立一个包含了每个经理性别和教育背景的数据库。该数据库包含的信息有经理人本科学位类型，文科学士(BA)或理科学士(BS)；本科专业；毕业的大学；是否拥有硕士学位、MBA或博士学位；是否具有CFA认证；性别；以及截至2014年12月的任期。尽管这是一个丰富的数据库，但不幸的是我们很难寻找可靠的来源以识别经理人的年龄。
2.2. 基金水平数据
对于样本中357只基金，我们收集了每只基金截至月末的费用净额和该基金从2005年1月至2014年12月产生的总收益。为了计算各只基金每个月的基金总收益，Morningstar采用每月资产净值的变化（NAV），将当月的所有收入和资本收益分配重新投资，然后除以基金月初的NAV。总收益是总回报扣除管理、行政、12b-1费用和其他费用。我们收集了每只基金：每月的基金资产信息；基金管理团队总资产的数据；每个基金的持有数量数据；基金管理费占资产管理规模的百分比；以及每个基金产生的手续费收入。
通过每只基金的月收益，我们使用Morningstar将基金月收益减去基准收益来计算风险调整后的业绩。鉴于基金经理薪酬中与业绩相关的要素几乎总是基于该基金业绩与基准效益的关系，因此这可以说是得到风险调整后基金经理业绩的最佳方法。过往研究学者认为，使用因子模型来判断经理人是不合适的，因为这些模型本质上是套利投资组合，当我们考虑到卖空限制、交易成本、尤其是与卖空很大的股票相关的成本时这种模型是不合适的。这些因子模型对于理解业绩来说仍然很有价值，但是作为基准它们无法被复制，也不能代表对基金经理可用的机会选项。
3. 数据
3.1. 基金经理特征
图1展示了一系列基金经理人的特征。这组经理的平均任期为16年，最短为10年。7％的基金经理是女性， 86.5％拥有文学学士学位，而21.6％的拥有理科学士学位；36.6％拥有经济学或金融学位。大多经理人都毕业于美国大学，考虑到常春藤大学在美国教育系统中的地位，我们识别出样本中12.7％曾就读常春藤大学的经理人。五分之一以上基金经理人拥有硕士学位，五分之二的人具有MBA资格，只有1.73％具有博士学位 。有41.8％经理人持有CFA证书，该认证资产管理和分析行业的标准资格。在后文中，我们将会使用这些特征来分析它们对基金经理业绩的影响。
3.2. 基金特征
图2中的表格A提供了样本中基金的一些描述性信息。基金平均规模略高于22亿美元，但中值为9.38亿美元，表明该样本中只有极少数大型基金。同样，平均管理团队总资产接近1450美元，中位数仅为440亿美元。平均持股量的方差较小，平均值为78只，中位数为76只，和典型基准中的股票数量相比经理们远非基准拥抱者(benchmark huggers)。表格B的最后两行显示了有关管理费的信息，以AUM的百分比表示并以美元为单位。平均固定费用为0.75％，平均年收入略高于2300万美元，中位数为每年960万美元。表格B到I显示了样本里所有子集的相同统计信息。每个表格还提供有关该子样本与整个样本之间任何差异的重要性的其他信息。第2列显示了完整样本和子样本之间的平均差；第3列则显示了这种差异的显着性的t值。
3.3. 基金经理业绩表现
图3列出了有关基金每月原始收益和超出基准的收益的基本信息。表A同样展示了整个样本的结果，而表B到I展示了具有均值差异的子样本结果并测试了这些均值差异的显着性。表A显示，在此样本期间基金每月平均净费用回报率为0.79％，超过基准的平均费用回报率平均为0.04％，这一数字年化平均低于0.50％。与其他研究相比，这个超出基准的数字很高。鉴于基金经理中这些超额收益有相对较高的标准差，这种平均表现似乎并没有很好的体现。图3的最后一栏显示了在十年内业绩超过其基准的管理人员比例。我们发现，超过60％的经理在扣除费用后的表现优于基准。因此，选择具有至少十年跟踪记录的经理可能是确定该经理未来表现良好的一种方法。图3中的其余部分显示了不同子样本中基准调整后的性能几乎没有变化。唯一的例外情况出现在小组B中。B表的最后一栏显示，只有36％的女性经理人的业绩表现超过了基准，然而这种弱势表现在统计上并不显著。
3.4. 价值和小盘股偏好
在下文进行的回归方程分析中，我们使用了从Fama和French三因子模型中生成的价值和小盘系数。对于整个十年期间的每只基金，我们运用OLS来估算以下表达式（1）：
4. 分析结果
尽管存在幸存者偏见，但图3表明，具有至少十年经验的基金经理会为投资者产生正的经过基准调整的收益。我们通过对业绩的持续性进行一些测试，并使用回归方程分析来试图确定成功基金经理的特征，从而对这些长期服务经理的业绩表现进行更深入的研究。
4.1. 业绩持续性
为了进一步研究这些经理的业绩表现，我们在样本期内查看他们每个年度的业绩，并使用基准调整后的基金收益进行一些简单的收益持续性测试。
图4的表A列出了样本期内每年基金经理经基准调整后的平均月收益，细分为绩效指标。表现最优异的前十分之一基金产生的基准调整后回报每月介于0.72％至2.15％之间，而末尾十分之一的基金则介于-0.60％至-1.65％之间。表格中粗体表示这些经过基准调整的收益在95％的置信水平下与零有显著差异。表A中倒数第二行标记为“1减10”，这一行记录了每年表现前十分之一与表现最后十分之一的平均每月基准调整后收益之间的差额，范围为1.32％至3.71％。当按年计算时，这是一个巨大的差异。表A的最后一行显示了超过年度基准的平均每月收益，在过去十年这个平均值是每月0.04％，这十年中的六年平均值为负，并且过去四年（也就是危机后）该平均值均为负。证据表明，在过去的十年中这些经理人业绩超过基准的能力逐步减弱。这可能是因为随着这些经理人的进一步成熟，他们对风险的偏好下降；也可能与这段时期的“风格漂移”有关。表A显示出每年都有一组经理人成功达到优异业绩。
图4的表B是对经理业绩持续性的检验。表B第一列展示了用这些基金在2005年的业绩指标归类的2006年基准调整后的平均收益，后几列以此类推。第一行中的数值是前一年表现前十分之一的基金所达到的基准调整后的平均回报：在九年中的六年里这些平均值为负，显示基金缺乏持续的积极表现。而那些前一年表现最差的基金，在九年中的七年里都有正的alpha值。此外，即使在90％的置信水平下，也没有发现这些平均值具有统计学意义。总体而言，这些结果表明年度业绩并能没有持续性。
分析结果表明，基金经理人业绩在十年的样本期内有所下降，尽管他们在十年内的平均绩效相对较好，但没有证据证明他们业绩表现的持续性。
4.2. 回归分析
在测试了这些基金经理人业绩的持续性之后，我们采用一种更加分散的方法来分析他们的业绩表现。使用OLS回归方程来尝试确定经理人的业绩是否与他们的个人或基金特征有关。我们运用了以下表达式（2）：
图5展示了表达式2的运算结果。我们发现基准调整后的费用收益净额与平均持股量和基金费用之间存在负相关关系。对这两个变量的t检验表明这些关系十分显著。因此，在其他条件相同的情况下，投资者应选择经理人平均持有较少股票并收取较低基金费用的基金。基金和团队规模的系数（LAUM和LGROUP）在常规的置信水平下同样很显著，但是系数的符号不同。超额收益与基金规模呈正相关关系，而超额收益与团队资产规模之间呈负相关关系。结果表明，较小型基金团队中的较大型基金往往胜过较大型基金团队中的较小型基金。变量任期(Tenure)的系数为负，也就是说超过基准的业绩随着经理任期增长而下降。我们还发现测量经理人风格的两个指标HML和SMB均有显著性，但系数符号相反。价值偏好会负向影响业绩，而那些拥有小盘偏好的经理往往跑赢基准。图5还列出了关于经理人特征的系数。唯一有显著区别的虚拟变量是性别。女性基金经理相对男性表现较差。尽管没有发现其余的系数具有显著统计学意义，但我们有65％的把握为拥有经济学或金融学位的经理人会有较高回报；并由67.5％的把握认为拥有理科学士学位的经理人业绩更加优异
5. 总结
在本文中，我们研究了美国基金行业服务时间最长的股票基金经理的业绩表现。这些基金经理人在10年中产生了相对可观的业绩，超过基准每年约0.40％。然而，当我们更深入地研究这些长期服务的基金经理业绩表现时，我们发现随着时间的变化这种优异表现逐渐消失，并且几乎没有证据表明这种表现会有持续性。但是，对于那些仍然愿意选择经验丰富的基金经理的投资者来说，投资者应该注意基金经理的某些特征。我们发现这些具有较低的费用、由更少的股份组成、相对于基金管理公司而言规模较大、有小盘股偏好、对价值股票有负面偏见、并且由男性基金经理管理的基金，随着时间的推移往往会产生更高的风险调整后收益。
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