國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
第三章 研究方法
本研究在分析共同基金資金流與報酬間關係上，選擇使用個別資產種類共同 基金整體資金流 (Aggregate Level)，而非個別基金或是個別股票 (Micro Level)。資金流亦會區分為散戶、法人以及兩者加總之整體資金流。資產種類則 分別探討美國股票、新興市場股票、北美高收益債券以及北美投資等級債券。所 有資料頻率皆以週為單位，並由 2009 年至 2017 年。研究模型則皆以回歸模型做 為分析之工具。
3.1 樣本資料來源與樣本期間
共同基金資金流向數據來自專門追蹤共同基金資金流向的機構 Emerging Portfolio Fund Research Global (EPFR Global)，其為 Informa Business Intelligence 公司旗下的金融資訊部門之一。該資料庫目前為全球金融機構廣泛使用。EPFR Global 目前是全球金融機構在共同基金資金流向及資產配置資訊方面主要的提 供者，其提供之數據常見於大型金融機構定期發行之資金流向報告與各大知名金 融媒體之報導中。追蹤的基金資料包含註冊在全球的傳統及另類型投資基金，追 蹤總資產共計達三十兆美元。追蹤資料在分類上，主要分為股票型、債券型、貨 幣市場型、平衡型及另類型基金。基金又進一步以投資地區做區分，粗略分為已 開發市場及新興市場，其中則再以地區及國家做細部區分。股票型基金則可以將 資金流向以產業別做區分，例如：科技、金融產業等。債券型基金則是可以資產 類別切分資金流向，例如：投資等級債券及高收益債券。上述各種不同種類的基 金又可以ETF 及非 ETF 的方式做細部區分，或是以投資人類別區分為法人及散 戶。EPFR 在基金資金流向的計算上，可以分為兩個步驟：
1. 以基金的當地貨幣，計算投資組合變化及資金流量 2. 將第一步驟計算出之數據，轉換為美元計算
‧
EPFR 在計算基金資金流向的數據與 Investment Company Institute (ICI)的差別在 於 ICI 將基金淨銷售 (Net Sales)拆解為基金新流入 (New Sales)－基金贖回 (Redemptions)＋同類型基金轉入 in)－同類型基金轉出 (Exchanges-out)，並針對該四個項目統計資金流量。EPFR 則是直接提供基金淨銷售數據，以 元。新興市場股票則是採用MSCI 編制之 MSCI Emerging Markets 指數，其中包 含了總共24 個新興市場國家，指數中包含了這些國家大約 85%的股票市值。
高收益債券指數則採用 ICE BofAML 編制的 ICE BofAML US High Yield Index (H0A0)。該指數由美元計價，且 Moody’s、S&P 及 Fitch 平均信用評等低於 BBB 之美國本土發行企業債券組成。指數成立日為 1986 年 8 月 11 日。根據指 數於2018 年 6 月 1 日的資料，其中共有 1878 檔債券、指數有效存續期間及有效 收益率分別為4.21 及 6.31%。投資等級債券指數則採用 ICE BofAML 編制的 ICE BofAML US Corporate Index (C0A0)。該指數由美元計價且 Moody’s、S&P 及 Fitch
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
平均信用評等 BBB 以上之美國本土發行企業債券組成。指數成立日為 1972 年 12 月 31 日。根據指數於 2018 年 6 月 1 日的資料，其中共有 7717 檔債券、指數 有效存續期間及有效收益率分別為7.06 及 3.99%。
投 資 人 風 險 情 緒 指 標 AAII bullish 及 bearish sentiment 則 由 American Association of Individual Investors (AAII)所編製，資料起始自 1987 年 7 月。該情 緒指標是由AAII 針對其會員之調查結果隨機抽取而成，調查問題為詢問會員對 於未來六個月股市的看法，結果分為看多 (bullish)、看空 (bearish)或是中立 (neutral)，結果則以百分比呈現，三種結果加總為 100%。調查結果每週會公布在 www.aaii.com。
本研究之共同基金資金流向資料、資產指數報酬及風險情緒指標資料採用之 樣本期間皆為2009 年 1 月至 2017 年 12 月之週資料。共同基金週資料之統計於 每週五公布上週三截至當週三之資金流量。指數週報酬資料則由前週五統計至當 週五，並以自然對數報酬呈現。風險情緒指標AAII sentiment 則由前週四統計至 當週四。
3.2 研究模型及變數定義
由於過去研究發現共同基金資金流存在自我相關問題，故資金流具有高度可 預測性，故在研究報酬與資金流的關係時必須將可預期的資金流去除。而可預期 資金流的計算則是運用自我回歸模型，決定各種資產種類資金受到過去幾期資金 流的顯著影響後，將顯著影響當期資金流的遞延資金流，也就是可解釋部分做為 可預期資金流，自我回歸不可解釋的殘差便做為不可預期資金流。實證結果中的 表格2 便是運用此回歸模型來決定遞延資金流的影響。變數上將𝐹𝑙𝑜𝑤𝑖,𝑡定義為不 同種類投資人當期資金流，其中𝐹𝑙𝑜𝑤𝑎𝑙𝑙,𝑡為某項特定資產種類之整體資金流，而 其中又可區分為散戶及法人資金流，變數定義分別為𝐹𝑙𝑜𝑤𝑟𝑒𝑡𝑙,𝑡及𝐹𝑙𝑜𝑤𝑖𝑛𝑠𝑡,𝑡。
‧
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
指數，也就是羅素1000 及羅素 2000 的當期指數報酬。𝑅𝑒𝑡𝑢𝑟𝑛 𝑏𝑖𝑔−𝑠𝑚𝑎𝑙𝑙,𝑡則為兩 指數報酬之差值。
𝑅𝑒𝑡𝑢𝑟𝑛𝑡 = 𝛽0+ 𝛽1𝑈𝐹𝑙𝑜𝑤𝑖,𝑡+ 𝜀𝑖 𝑅𝑒𝑡𝑢𝑟𝑛 𝑏𝑖𝑔−𝑠𝑚𝑎𝑙𝑙,𝑡 = 𝛽0+ 𝛽1𝑈𝐹𝑙𝑜𝑤𝑖,𝑡+ 𝜀𝑖
而對資金流與投資人風險情緒指標AAII 關係的研究則是將散戶及法人的當 期資金流做為應變數對當期及遞延一期的 AAII bullish sentiment 與 bearish sentiment 之差值變化、自身遞延一期資金流及遞延一期指數報酬做回歸。變數定 義上，𝐵𝐵𝑆𝑝𝑟𝑒𝑎𝑑𝑡代表AAII bullish sentiment 與 bearish sentiment 之差值變化。
𝐹𝑙𝑜𝑤 𝑖,𝑡 = 𝛽0+ ∑ 𝛽𝑛 𝐵𝐵𝑆𝑝𝑟𝑒𝑎𝑑𝑡−𝑛
1
𝑛=0
+ 𝐹𝑙𝑜𝑤𝑖,𝑡−1+ 𝑅𝑒𝑡𝑢𝑟𝑛𝑅3000,𝑡−1+ 𝜀𝑖