已開發經濟體之共同基金績效差異之比較 - 政大學術集成

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(1)國立政治大學國際經營與貿易學系碩士學位論文. 立. 政治大. ‧ 國. 學. 已開發經濟體之共同基金績效差異之比較 Mutual Fund Flows and Performance in. ‧. Different Developed Economies. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. e. i. i Un. v. ngch 指導教授：謝淑貞博士. 研究生：張仟苓中華民國一○二年六月十三日.

(2) 已開發經濟體之共同基金績效差異之比較研究生：張仟苓. 指導教授：謝淑貞博士. 國立政治大學國際經營與貿易學系碩士班摘要由於避險需求的增加及共同基金以專業化管理的投資型態等，種種原因吸引國. 政治大對以海外股票作為投資標的的共同基金為研究對象，並且著重於已開發經濟體進行立研究，探討投資不同已開發地區的股票型基金，其基金績效表現是否會有所不同，內投資人投資海外型共同基金，使得海外型共同基金的規模日益擴大，本研究即針. ‧ 國. 學. 並進一步了解投資不同地區的基金經理人的操作策略是否也會隨之不同。本研究共納入四個已開發經濟體，包括美國、歐洲、日本及亞太(不含日本)地. ‧. 區，分別共401檔、501檔、194檔及263檔共同基金。研究期間自2002年至2012年底. Nat. sit. y. 的月報酬資料，並且將統計期間分為兩組為2002年至2012年和2006年至2012年，分. er. io. 別代表不同股市循環時期。除了分析整體樣本外，另外也將共同基金依照其基金特. al. v i n Ch 的共同基金，其績效表現是否會有顯著差異。而本研究利用Fama and French(1993) engchi U n. 徵分組統計，包括基金規模及成立時間長短，期望探討不同地區下，擁有不同特性. 三因子模型之alpha值，作為基金經理人之選股能力來進行比較。. 本研究之實證結果顯示，平均而言，已扣除基金的總費用率之下，則其alpha 值，也就是無法被三因子解釋的異常報酬，不論地區皆為負值，顯示基金經理人無法為投資人賺回投資費用外，也無法轉取額外報酬。並且，本研究比較各經濟體的 alpha值，可以發現亞太(不含日本)在過去十年的表現並不理想。若加入基金規模考量下，推測大型規模基金投資股票時，容易造成持股的價格波動，而因此產生成本，故中大型的基金績效表現顯著差於較小型基金。. I.

(3) 目錄摘要 ................................................................................................................. I 目錄 ................................................................................................................II 表圖目次 ...................................................................................................... IV 第一章緒論 ..................................................................................................1 第一節研究動機 ...................................................................................1. 政治大. 第二節研究目的 ...................................................................................2. 立. 第三節研究架構與流程 ......................................................................3. ‧ 國. 學. 第二章文獻回顧 .........................................................................................5. ‧. 第一節共同基金介紹 ..........................................................................5. Nat. io. sit. y. 第二節共同基金績效評估 ................................................................................ 6. er. 第三章研究方法與設計.................................................................................... 10. al. n. iv n C h e n g c......................................................... 已開發經濟體之股市概況 10 hi U. 第一節. 第二節研究對象.......................................................................................... 17 第二節資料來源.......................................................................................... 17 第四節資料變數定義 ................................................................................ 18 第五節研究設計.......................................................................................... 21 第四章實證結果分析 ........................................................................................ 23 第一節各變數之敘述性統計 .................................................................. 23 II.

(4) 第二節全體及分組之實證結果與分析................................................ 26 第五章結論 ........................................................................................................... 34 第一節實證結論.......................................................................................... 34 第二節建議 ................................................................................................... 35 參考文獻 .................................................................................................................. 36. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. III. i Un. v.

(5) 表圖目次圖次圖 1 研究流程圖...........................................................................................4 圖 2-1 美國標準普爾 500 指數 ................................................................ 10 圖 2-2 FTSE 指數....................................................................................... 11 圖 2-3 日經 225 指數................................................................................. 11. 政治大. 圖 2-4 MSCI 亞太指數(不含日本)............................................................11. 立. ‧ 國. 學. 圖 3-1 各國股市上市公司數 .................................................................... 15 圖 3-2 各國股市總市值 ............................................................................ 15. ‧. 圖 3-3 各國股市市值佔 GDP 比例 .......................................................... 16. er. io. sit. y. Nat. 表次. n. a l ................................................................................... 表 1 本研究之股票市場樣本 19 iv Ch. n engchi U. 表 2 變數之敘述統計........................................................................................... 25 表 3 不同統計時期對不同地區之共同基金績效之影響 ......................... 26 表 4 不同規模下，不同時期對不同地區之共同基金績效之影響 ....... 29 表 5 不同成立時間長短下不同時期對不同地區之影響 ......................... 32. IV.

(6) 第一章緒論第一節研究動機由於目前國內股市交易逐漸萎縮，成交量能不足之下，使得國內投資人面臨大盤波動的風險加劇，在考量風險及報酬之下，將資金投注海外便成為投資人的選項之一，其中，投資海外共同基金商品便成為首選。藉由發行公司為媒介，將. 政治大. 投資風險分散至海外，並且也有減少研究成本及免除直接於國外開戶的費用及時. 立. 間的好處之下，同時在許多銀行等通路的競爭中，投資共同基金手續費也隨之下. ‧ 國. 學. 降，申購海外共同基金的風潮開始席捲台灣，根據「中華民國證券投資信託暨顧問商業同業公會」的統計，自 2009 年 4 月至今，境內基金投資海外規模已增加. ‧. 近 66%，來到約新台幣 5,400 億的水準，其熱門程度可見一斑。. y. Nat. io. sit. 日前，新興市場的熱潮似乎正在退燒，巴西、印度的通膨問題，中國正面. n. al. er. 臨債務升高的疑慮，東協國家正經歷結構性的轉變，並且，在各國相繼推出貨幣. Ch. i Un. v. 寬鬆之餘，熱錢正逐漸選擇相對穩健的成熟市場，雖然美國第一季經濟數據不盡. engchi. 理想，但股市仍不時傳出佳音，而歐洲市場經過一連串的撙節措施加上降息動作，其公債殖利率正逐漸回穩當中，市場逐漸將目光轉移至已開發市場，投資者將資金投注在已開發市場的意願也隨之攀高。根據「中華民國證券投資信託暨顧問商業同業公會」統計至 2013 年 4 月底的資料顯示，境內共同基金投資海外標的中，股票型基金即超過五成，顯示國內投資人投資海外市場的資產類型仍以股票為主，故本研究針對已開發市場的股票型基金作為研究對象，藉以探討以不同經濟體為標的的共同基金表現及其基金經理人的選股策略。. 1.

(7) 第二節研究目的目前關於共同基金績效的衡量標準，乃至於基金經理人的選股能力及擇時能力，以及績效持續性已有為數不少的研究，融合過去文獻的研究方法來評估海外基金績效表現，也多有實證結果，本文即透過過去文獻所用的研究方法，利用 Kenneth R. French 網站上整理之各成熟市場包括美國、歐洲、日本及亞太(不含日本)地區股票市場的市場因子、規模因子及帳面價值市值比因子，來分析各標的市場的整體共同基金表現。. 政治大規模、成立時間加以考量，期望透過分析基金特性來了解不同標的市場之下，投立. 除了利用已開發經濟體的股票市場因子外，本文也將共同基金的特徵如基金. ‧ 國. 學. 資擁有不同特性共同基金，是否有顯著差異。另外，也針對不同統計時間長度的樣本，來判斷在不同經濟環境下，持有共同基金的績效表現是否也會因此受影響。. ‧. 本研究目的歸納為以下三點：. sit. y. Nat. al. n. 現。. er. io. 壹、利用 Fama and French(1993)三因子模型之 alpha 值分析共同基金的績效表. Ch. engchi. i Un. v. 貳、利用三因子模型之 alpha 值來比較各成熟市場的績效表現。參、觀察在不同時期的統計樣本及不同的基金特徵下的 alpha 值，來了解不同地區的績效表現。. 2.

(8) 第三節研究架構與流程本研究共分為五個章節如下，並且整理為圖 1。第一章緒論：說明研究動機與目的，並且提供本研究之概述。. 第二章文獻探討：首先定義所謂的共同基金，再來分析共同基金的績效評估模型，分. 政治大. 別就過去文獻，以不同的研究重點做整理並論述。. 立. ‧ 國. 學. 第三章研究方法：. 論述研究模型前，先介紹已開發市場的投資概況，再詳細論述本研. ‧. 究引用之模型及使用的績效衡量指標。. n. al. er. io. sit. y. Nat 第四章實證結果：. Ch. i Un. v. 首先分析各變數的敘述統計結果，再以三部份結果論述，分別為完. engchi. 整樣本的時間序列統計結果、以基金規模分組的時間序列統計結果及成立時間長短分組的時間序列統計結果。. 第五章結論與建議：總結本研究之實證結果，並且探討本研究之研究結論及針對後續可能研究方向提出建議。. 3.

(9) 緒論研究動機. 研究目的. 研究架構與流程. 文獻回顧共同基金介紹. 共同基金績效評估. 政治大. 研究對象. 學. 資料來源. 變數定義. 研究設計. er. io. 全體及分組實證結果 iv. n. al 各變數敘述統計. y. ‧. Nat. 實證結果分析. sit. 股市概況. ‧ 國. 立研究分法與設計. Ch. n engchi U 結論. 實證結論. 建議. 圖 1 研究流程圖. 4.

(10) 第二章文獻回顧第一節共同基金介紹由『信託業法』所明定之定義，「信託業受託金錢信託，依信託契約約定，委託人同意其信託資金與其他委託人之信託資金集合管理運用者，由信託業就相同營運範圍或方法之信託資金設置集合管理運用帳戶，集合管理運用。」共同基金即是一項由信託業將信託資金集合管理運用，以賺取利潤的投資理財工具。其. 政治大. 主要優點包括透過專業化的投資管理，可以協助投資人分散投資風險，並且具備. 立. 流動性及安全性。. ‧ 國. 學. 共同基金有許多分類方式，投資人可以經由其偏好屬性來選擇投資標的，邱顯比及林清佩(民 88)針對共同基金分類來研究與基金績效持續性的關係，認為基. ‧. 金之操作策略應為分類時之重要因素。目前，常見的分類標準包括投資目的、投. y. Nat. io. sit. 資標的、投資區域等(林盟強，民 95)。. n. al. er. 若依照「中華民國證券投資信託暨顧問商業同業公會」之分類，則涵蓋以上. Ch. i Un. v. 投資目的及投資資產分類方式，包括股票型、平衡型、固定收益型、貨幣市場型、. engchi. 組合型、保本型、不動產證券化型、指數股票型及指數型。若以投資區域來做區分，最廣泛的分類分別為全球型、區域型及單一國家型。本文即針對投資區域來分析各已開發市場的共同基金績效，分為美國、歐洲、日本及亞太(不含日本)此四大經濟體，並且以投資資產類別為股票型作為主要研究範圍。. 5.

(11) 第二節共同基金績效評估壹、選股、擇時能力及基金績效衡量方式過去共同基金績效相關文獻首先著重評估衡量方式，包括 Sharpe measure, Treynor measure, Jensen’s α 及 appraisal ratio，高蘭芬等人(民 94)以模擬分析法來探討這些指標的正確性，若不考慮基金的擇時能力時，則 Jensen’s α 能正確衡量共同基金績效，若考慮擇時能力時，則以 Carhart 四因子模型 α 較能正確評估。 Jensen(1968)是利用資本資產定價模型(CAPM)為基礎，利用 S&P 500 指數為. 政治大. 市場指標來求得在 CAPM 模型下的預期報酬與實際報酬之間的差距，以此發展出. 立. 指標為 Jensen’s α Index。實證研究發現，以 1954 年至 1964 年的 115 檔共同基金. ‧ 國. 學. 為研究樣本，指出有 64 支共同基金的 alpha 值小於零，並且若未扣除任何投資基金的費用下，其 alpha 值平均僅為-4%，顯示共同基金無法打敗市場指標。. ‧. 過去許多文獻皆未考慮進相關費用等交易成本，Grinblatt and Titman(1989). y. Nat. io. sit. 發現此問題，故將交易成本、生存偏誤(survivor bias)計算進共同基金績效，得出. n. al. er. 一「真正的」報酬率(actual return)。以 1975 年到 1984 年的 157 支共同基金為研. Ch. i Un. v. 究對象，利用 Jensen’s α 衡量基礎，來探討異常報酬，研究結果認為大多數的共. engchi. 同基金扣除相關成本後，無法賺取基準模型額外的異常報酬，表示基金經理人無選股能力。在共同基金商品多樣化發展下，文獻逐漸探討基金經理人的選股及擇時能力。 Daniel, K. et al.(1997)利用被衡量基金的持股特徵包括市值、帳面價值對市值比及前一年股票報酬來組成基準基金，分別以此來驗證基金經理人是否具有選股與擇時能力。以 1975 年至 1994 年美國股票型共同基金共 2500 檔為研究對象，並利用其分類進行研究，結果發現，特別是積極成長型基金存在選股能力，但卻不存在擇時能力，並且，若以整體基金績效來分析，且扣除交易成本後，其報酬不優於大盤表現。 6.

(12) 貳、績效持續性實務上，許多投信業者會利用過去的績效表現來吸引投資人的注意，故有許多學者關注共同基金績效的持續性，若共同基金表現具有持續性，則投資人就可以利用過去的績效做為他們選擇投資標的的考量因素之一。Carhart(1997)認為基金有較佳的年報酬率並非來自於經理人遵循動能策略(Momentum Strategy)而是因為經理人恰好持有較多部位在前一年表現佳的股票。此文獻以 1963 年 7 月至 1993 年 12 月的美國股票型共同基金為研究對象，並且針對其基金特性來研究與其異常報酬持續性的關係。其實證研究顯示，異常報酬，也就是無法被基準模型. 政治大金卻有顯著的持續性，並且若納入費用率、交易成本及規模等其他基金特性考量立. 解釋的 alpha 值，位於前幾名的基金其持續性通常僅維持一年，而表現落後的基. ‧ 國. 學. 下，費用及交易成本與基金報酬有直接且負向關係。. 參、共同基金績效表現影響因子. ‧. 也有需多文獻研究影響共同基金績效的因子為何，再針對其模型的 alpha 值. y. Nat. io. sit. 值來探討經理人的能力是否真的存在？Fama and French(2010)表示主動式共同基. n. al. er. 金的績效表現為零和遊戲，當存在一檔基金的異常報酬大於零時，則是由其他基. Ch. i Un. v. 金的異常報酬為負值作為代價。其以美國 1984 年至 2006 年共有 1,308 檔股票型. engchi. 共同基金的月報酬為研究樣本，並將這些基金報酬分別以相同權重及規模權重計算出的月報酬以 Fama and French(1993)的三因子模型及 Carhart’s(1997)加上動能因子的四因子模型分析，並利用拔靴法(Bootstrap Simulations)來模擬基金的異常報酬(alpha 值)與實際的異常報酬(alpha 值)比較。其實證結果顯示，少有共同基金的積效表現可以有效產生超過其基準模型績效加上其費用的報酬，表示少有基金經理人可以替投資人賺回其投資的費用，並且若加回其費用率，其估計的異常報酬(α 值)顯著異於零。李育昇(民 96)同樣使用 Fama and French(1993)三因子模型及 Carhart’s(1997)的四因子模型來分析台灣 110 檔股票型共同基金，以 1999 年 11 月至 2006 年 10 月的月資料為研究樣本，並也利用拔靴法來模擬其績效， 7.

(13) 並與實際績效資料比較，以測驗基金經理人的選股能力是否存在或是僅來自於運氣。其實證研究顯示，台灣共同基金的異常報酬不論在三因子或四因子模型下皆為負值，未顯著優於大盤表現，並且以拔靴法分析顯示，其實際 alpha 值並無顯著優於模擬值。同樣以台灣為研究對象，闕何士及方怡(民 100)增加績效與標的基金特性間的關聯性的研究，以台灣 2002 年至 2008 年的開放式股票型共同基金共 228 檔基金為研究樣本，使用時間數列投資組合法及橫斷迴歸分析法，分析基金持股的不流動性及共同基金規模的關聯性是否與基金績效表現相關，由於 Perold & Salomon(1991)等研究顯示，大規模的基金交易，對於股票容易產生大幅度的價格衝擊，造成間接成本的發生，若基金持股不流動性對於基金規模有負向. 治政關係，則可能因此使基金規模及基金績效產生反向關係。其實證結果也顯示，基大立金持股之不流動性對於基金規模與績效的關係，具有顯著的負向干擾效果。 ‧ 國. 學. 肆、海外基金績效評估. ‧. 隨著避險需求的增加及新興市場的興起，加上稅制及其他相關誘因，以海外. y. sit. n. al. er. io. 析。. Nat. 為投資標的的共同基金如雨後春筍，相關文獻研究也逐漸針對海外基金做績效分. i Un. v. Cumby and Glen (1990)使用 Jensen’s α index 及正權數期間加權評估法來研究. Ch. engchi. 1982 年至 1988 年間美國發行的 15 支海外共同基金，實證發現，沒有證據顯示個別或是全部的基金績效優於國際股價指數。Cheney et al. (1992)分別以 Sharpe 指標、Treynor 指標及 Jensen 指標來評估北美及英國的共同基金績效，試圖比較兩地發行的海外共同基金的經理人能力，並且就投資海外共同基金的投資者而言，探討此兩地發行的海外基金是否較為突出。以 1988 年至 1990 年的 17 支美國海外基金及 20 支英國海外基金為研究對象，結果發現，英國海外基金績效優於美國。過去也有文獻研究海外基金的投資策略，Kaminsky et al. (2004) 研究新興市場共同基金的操作策略，發現不論基金經理人或是投資人，都會遵循動能策略 8.

(14) (momentum strategy)，買進表現良好的贏家，而賣出表現差的輸家。並且，對於投資標的的看法具有區域性的「傳染性」，當一區的標的商品價格下跌時，投資者往往也會一起賣掉另一地區的同一商品。國內也有研究針對特定共同基金發行公司的商品作分析，希望可以藉由研究指出表現較好的基金公司。蔡如梅(民 84)挑選怡富海外基金公司及富達海外基金公司發行之海外共同基金為研究對象，共有 20 檔海外基金遍及 10 個標的國，試圖以各種不同的評估模型來分析經理人的選股及擇時能力，以及發行公司績效及標的市場，其研究結果顯示整體績效方面，大多有正的超額報酬，並且各國之間有顯著差異，唯在不同的評估模型下，其績效評估卻有顯著不同。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 9. i Un. v.

(15) 第三章研究方法與設計第一節已開發經濟體之股市概況本研究針對投資美國、歐洲、日本及亞太(不含日本)地區的股票型共同基金為主要對象。首先透過不同地區的股市概況，來觀察各地區的市場動態。. 壹、全球經濟於 2002 年至 2012 年之走勢觀察本研究四個主要已開發經濟體，其主要股市或是相關指數於 2002 年至. 治政 2012 年之走勢，分別以標準普爾五百指數代表美國股市(圖大 2-1)，以 FTSE 指數代立表歐洲股市(圖 2-2)，以日經 225 指數代表日本股市(圖 2-3)，以 MSCI 亞太(不含 ‧ 國. 學. 日本)指數(圖 2-4)代表亞太市場。觀察美國、歐洲及日本自 2002 年至 2012 年的. ‧. 走勢，歷經兩個股市低潮，自 2004 年開始一完整的股市循環，並自 2006 年開始. sit. y. Nat. 逐漸落底，可看到全球經濟環境歷經的景氣循環，以下透過此十年間的主要事件. io. US. n. al. Ch. 2004/1/1 2006/1/1 1800. er. 來闡述這些已開發經濟體的股市脈動。. 1600. i Un. v. S&P 500. engchi. 1400 1200 1000 800. 600 400 200. 12/31/2001 5/7/2002 9/10/2002 1/14/2003 5/20/2003 9/23/2003 1/28/2004 6/2/2004 10/6/2004 2/9/2005 6/15/2005 10/18/2005 2/23/2006 6/28/2006 10/31/2006 3/9/2007 7/13/2007 11/14/2007 3/24/2008 7/25/2008 11/26/2008 4/3/2009 8/7/2009 12/10/2009 4/19/2010 8/20/2010 12/23/2010 4/29/2011 9/1/2011 1/6/2012 5/11/2012 9/14/2012. 0. 圖 2-1 美國標準普爾 500 指數. 10.

(16) 14000. 12000. 10000. 8000. 6000. 0. io. n. 圖 2-3 日經 225 指數. 2004/1/1. ‧. 2000. 學. 4000. y. 20000. sit. 2004/1/1. al er. 16000. ‧ 國. 18000. Nat. 1/4/2002 5/13/2002 9/9/2002 1/20/2003 5/23/2003 9/24/2003 2/2/2004 6/7/2004 10/7/2004 2/15/2005 6/21/2005 10/24/2005 2/28/2006 7/3/2006 11/2/2006 3/12/2007 7/13/2007 11/15/2007 3/27/2008 7/30/2008 12/3/2008 4/10/2009 8/14/2009 12/21/2009 4/27/2010 8/31/2010 1/7/2011 5/17/2011 9/14/2011 1/25/2012 5/29/2012 9/27/2012. 12/31/2001 5/7/2002 9/10/2002 1/14/2003 5/20/2003 9/22/2003 1/26/2004 6/1/2004 10/1/2004 2/4/2005 6/13/2005 10/13/2005 2/16/2006 6/23/2006 10/25/2006 2/28/2007 7/5/2007 11/6/2007 3/12/2008 7/17/2008 11/18/2008 3/24/2009 7/29/2009 11/30/2009 4/7/2010 8/10/2010 12/10/2010 4/15/2011 8/23/2011 12/23/2011 5/1/2012 9/5/2012. 2004/1/1 2006/1/1. 圖 2-2 FTSE 指數. 2006/1/1. 立. 2006/1/1. EU. 8000. Ch. 圖 2-4 MSCI 亞太指數(不含日本). FTSE. 7000. 6000. 5000. 4000. 3000. 2000. 1000. 0. 治政 JP 大 NIKKEI 225. engchi. AP. 700. 600. 500. 400. 300. 200. 100. 0. 11. i Un. v. MSCI 亞太(不含日本)指數.

(17) 一、2001 年 9 月 11 日，911 恐怖攻擊事件由於國家安全疑慮升高，造成國際運輸成本的提高，並且因市場恐慌情緒上升，迫使國際資金自風險性資產中抽離，股市市值開始跌落，同時恐怖攻擊也造成國際情勢的緊張，使得 2002 年下半年壟罩在美伊開戰的不確定性當中，導致油價攀升，各國的實質成長皆受影響。從股市表現來看，除了亞太(不含日本)地區外，其餘經濟體於 2002 年整年皆呈現走弱趨勢。而亞太(不含日本)地區雖然依賴歐美地區的發展，但由於自 2000 年以來已逐漸發展內需市場，加上當時國際金融市場的動盪不安，對於東亞地區影響較為溫和，所以自圖 2-4 的股市動態來看，其走勢較為溫和。. 立. 政治大. 二、2003 年至 2007 年呈現多頭趨勢，於 2007 年達到高峰. ‧ 國. 學. 由於企業獲利成長，勞動所得維持穩定，得以支撐股市信心，在私人消費信心維持穩定下，各國股市指數表現持續成長，在 2007 年年中達到股市高峰。惟. ‧. 因全球高經濟成長，新興市場的崛起，國際間對原物料的需求大過於供給，造成. y. Nat. io. sit. 國際原油及原物料價格持續攀高，企業生產成本提高，企業獲利下降疑慮壟罩市. n. al. er. 場，此外，因為高原物料價格及糧食價格，造成各國政府通貨膨脹的壓力升高，. Ch. i Un. v. 此時，國際經濟學者已開始預測未來的經濟成長恐步向遲緩，而在此同時 2007. engchi. 年也發生美國的次貸危機，造成美國信用緊縮，也對全球金融市場激起漣漪。. 三、2007 年 8 月次貸危機爆發由於當時利率的升高，加上美國房市降溫，導致許多次級房屋貸款的抵押人陸續發生逾期還款甚至是喪失抵押品贖回權的情形。由於當時債權證券化盛行，設計出各種抵押債務債券（CDO），為許多投資銀行、退休基金及避險基金等持有，故一旦發生房貸違約情況嚴重時，將造成無法想像之嚴重後果。美國聯準會為對付金融危機和經濟衰退，不斷釋放資金以增加市場的流動性，使得美元貶值及美國國內通膨壓力提高，隨著信貸危機和陷入衰退的可能性提高，. 12.

(18) 逐漸造成股市壓力，終於於 2008 年初，美國第五大投資銀行貝爾斯登因嚴重資金短缺向 Fed 和摩根大通尋求應急資金，讓全球投資人對於美國經濟能否走出次級房貸陰影，再度抱以懷疑態度，全球股災開始蔓延。. 四、2008 年 9 月 15 日雷曼兄弟宣布破產保護，啟動金融海嘯危機因為次貸危機造全球金融市場的動盪及市場不確定性劇增，進而擴大成 2008 年金融海嘯的開端。失業率升高及經濟衰退加劇，企業獲利劇減同時也使得經濟前景持續不明，消費信心降低，股市表現呈現重創持續破底，各已開發經濟體無不深受其害。. 政治大. 據經建會發行之「國際經濟情勢雙周刊第 1685 期」刊載，當時金融海嘯造. 立. 成全球經濟出現以下問題：. ‧ 國. 學. (一) 資本自開發中國家回流：全球股市均因此下跌 40%至 60%，且當時各國兌美元匯率貶值下，造成全球財富大幅縮減，影響擴及全世界。. ‧. (二) 固定資產投資支出縮減：由於經濟前景持續不明朗，引發企業信心下降，. sit. y. Nat. 長期資本投資支出因此下跌。. n. al. er. io. (三) 全球出口金額急遽減少：由於消費性耐久財和投資財占國際貿易金額的比. i Un. v. 率相當高，因此在企業和家庭在信心不足下，儲蓄快速增加，導致全球貿. Ch. engchi. 易總額相對的劇烈而快速的下降。. (四) 商品市場價格大幅回落：全球成長趨緩造成需求下降，消費等經濟活動隨之減少，影響商品及原物料市場低迷，加速商品價格暴跌。由以上分析可觀察出，金融海嘯殃及全球，遍及金融市場、股票及商品市場，使得股市表現一蹶不振。. 五、2009 年 12 月希臘提出紓困，引發歐債危機由於金融海嘯波及全球，各國無不祭出低利率措施及財政政策來挽救低迷景氣，歐盟各國也因此造成「政府負債占 GDP」比率極升，2009 年，希臘的「政府負債占 GDP」之比率為 115.1%，政府負債竟超過其 GDP。進入 2010 年後，債 13.

(19) 務升高的負面效應開始擴散。「國際經濟情勢雙周報第 1769 期」表示，從已開發國家美國、英國及日本的 GDP 顯示，2008 年至 2011 年經濟成長幅度減緩，由於這些高收入國家必須修復因金融海嘯重創的金融部門及過度擴張的資產負債表，故這些國家呈現持續疲軟現象，日本甚至出現負成長情況，這段期間，全球經濟成長來源開始轉移至開發中國家，尤其以亞洲為主要動能來源。所以我們可以由圖 2-3 看出日本股市至 2012 年底仍未出現好轉跡象，而圖 2-4 中亞太(不含日本)地區在 2011 年年中已回復至金融海嘯前水準。. 貳、. 政治大各已開發經濟體股市概況立. ‧ 國. 學. 本研究根據「台灣證券交易所」之統計來觀察各國股市概況，包括上市公司數、總市值及市值佔 GDP 總額，數據遍布全球主要交易所，紐約、那斯達克、. ‧. 倫敦、Euronext、德國、東京、香港、新加坡，由於本文研究對象為已開發經濟. sit. y. Nat. 體，故將紐約及那斯達克交易所之數據加總代表美國股市，歐洲股市則為倫敦、. 表。. n. al. er. io. Euronext 及德國，日本以東京交易所為代表，香港及新加坡加總為亞太市場代. Ch. engchi. i Un. v. 圖 3-1 為上市公司數，以美國紐約交易所及那斯達克交易所共 4,916 家最多，其次為歐洲交易所總和為 4,587 家。除此之外，以市值總額及成交量而言，美國股市皆為全球領先，那斯達克交易所周轉率近 200%，同樣為全世界第一，股市交易極為活絡，這些統計數據都顯示美國是目前全球最大的股市交易中心。. 14.

(20) 上市公司數 8,000 7,000 6,000 5,000 4,000 3,000 2,000 1,000 0. 美國歐洲日本亞太. 圖 3-1 各國股市上市公司數. 政治大. 圖 3-2 為股市市值總額，可以觀察到金融市場規模的脈動，各國股市皆在. 立. 2007 年達到高峰，但自爆發次貸危機，隔年金融海嘯開始蔓延，導致各國股市. ‧ 國. 學. 重挫，在 2008 年來到最低點。其中，全球第一大的紐約交易所的市值蒸發約 40%，亞太地區的香港及新加坡跌幅更高達 50%，唯日本的東京交易所，呈現較為穩定. ‧. 的走勢，跌幅不到 30%。我們同時也可以觀察到股市恢復程度，同樣以美國股市. y. Nat. n. al. 上市公司市值總額. 20,000 15,000. Ch. engchi. er. io. 單位：十億美元 25,000. sit. 反彈幅度最大，直到 2012 年底，市值自 2008 年底的谷底增加約 63%。. i Un. v. 美國歐洲. 10,000. 日本. 5,000. 亞太. 0. 圖 3-2 各國股市總市值. 15.

(21) 圖 3-3 是股市市值佔 GDP 比例，可以看到由於數據顯示，香港股市市值佔 GDP 比例遠遠超前於其他交易所，因為香港目前是亞洲主要金融中心之一，與其他地區相較，股市交易占經濟活動為多，所以亞太(不含日本)地區的比率為最高。此比率同樣皆因 2008 年金融海嘯而重創，由於此比率表示股市市值佔一國生產活動的比重，在考量各國經濟活動之下，我們同樣可以藉此看出股市在其地區的恢復程度，各地區在 2008 年跌幅皆高達 50%，但 2009 年的反彈幅度以亞太地區的香港及新加坡最高，漲幅分別為 79%及 88%，可以由此印證先前所提，後金融海嘯時期，全球股市動能移轉至亞洲地區。相較於香港及新加坡，日本在 2008 年下跌 36%，但回升幅度僅達 3%，若圖 2-3 日經 225 指數走勢圖顯示日本地區. 治政經過金融海嘯後，直到 2012 年底仍未恢復水準。大立單位：百分比. 市值總額占 GDP 比例 (市值／GDP). ‧ 國. 學美國. ‧. n. al. 歐洲日本亞太. er. io. sit. y. Nat. 1,800.00 1,600.00 1,400.00 1,200.00 1,000.00 800.00 600.00 400.00 200.00 0.00. Ch. 圖 3-3 各國股市市值佔 GDP 比例. engchi. i Un. v. 藉由各已開發經濟體的股市動態及全球股市多空趨勢，本研究將藉由兩時期， 2002 年至 2012 年及 2006 年至 2012 年，分別代表完整循環及股市走弱時期，來探究不同地區在不同時期的共同基金績效表現。. 16.

(22) 第二節研究對象希望藉由本研究的研究結果，針對投資各成熟市場的共同基金表現，找出具有投資價值的共同基金，故本研究以共同基金為主要研究資產類別。由於欲透過各成熟市場的股市因子來分析以這些市場為標的的共同基金表現，故以開放式股票型共同基金為研究對象，標的市場包括美國、歐洲、日本及亞太(不含日本)地區，基金樣本統計至 2012/04/30 仍存活基金，取樣時間取自 2002 年 1 月至 2012 年 12 月的月資料為樣本，本研究總共列入以下區域之共同. 政治大. 基金：美國共 401 檔、歐洲共 501 檔、日本 194 檔及亞太(不含日本)共 263 檔共. 立. 同基金。. ‧ 國. 學. 第三節資料來源. ‧ y. Nat. sit. 本資料來源共有三個主要出處，針對研究資料的不同有以下來源：. n. al. er. io. 一、共同基金相關資料包括月淨值報酬、基金規模及成立時間皆來自於. Ch. i Un. v. Thomson Reuters 製作之共同基金資料庫 Lipper for Investment Management。. engchi. 二、美國、歐洲、日本及亞太(不含日本)地區股市資料包括市場風險溢酬、規模風險溢酬及淨值市值比風險溢酬，來自於 Kenneth R. French 製作之網站，取自其 DATA LIBRARY。. 三、其餘台灣發行海外基金相關統計資料取材自中華民國證券投資信託暨顧問商業同業公會。. 17.

(23) 第四節資料變數定義壹、 Fama and French 三因子模型在過去文獻以及實務上的績效評估當中，往往會設定一基準模型 (benchmark model)做為共同基金績效的評估標準，相關基準模型包括 CAPM、 Fama and French (1996)三因子模型及 Carhart (1997)四因子模型等。本研究即利用 Fama and French 三因子模型作為基準模型。 𝐸𝑉𝑅𝐹𝑡 = 𝑎 + 𝑏𝑅𝑀𝑅𝐹𝑡 + 𝑠𝑆𝑀𝐵𝑡 + ℎ𝐻𝑀𝐿𝑡 + 𝑒𝑡. 政治大. 本研究即利用估計模型中的截距項 a，即為 alpha 值，作為選股能力指標。. 立. 由於 alpha 值表示共同基金的平均超額報酬無法被解釋變數因子所解釋，同時也. ‧ 國. 學. 稱作異常報酬(abnormal return)，在過去的文獻中也被視為基金經理人的選股能力。. ‧. 一、被解釋變數. y. Nat. er. io. sit. (一) 𝐸𝑉𝑅𝐹𝑡 (共同基金超額報酬)：𝐸𝑉𝑅𝐹𝑡 = 𝐸𝑉𝑡 − 𝑅𝐹𝑡 1.. 𝐸𝑉𝑅𝐹𝑡 代表在第 t 月的平均月淨值報酬(𝐸𝑉𝑡 )扣除第 t 月無風險利率. 2.. 𝐸𝑉𝑡 (平均月淨值報酬)：𝐸𝑉𝑡 =. n. al. i n (𝑅𝐹𝑡 )所得到第 tC 月的平均超額報酬。 U hengchi. v. ∑𝑝 𝑅𝑝,𝑡 𝑛𝑡. ，𝑛𝑡 為第 t 月存活的基金數目。. 𝑁𝐴𝑉𝑝,𝑡. 𝑅𝑝,𝑡 (月淨值報酬率)：𝑅𝑝,𝑡 = 𝑁𝐴𝑉. 𝑝,𝑡−1. − 1，. 𝑅𝑝,𝑡 代表 p 基金在第 t 月的月淨值報酬， 𝑁𝐴𝑉𝑝,𝑡 表示 p 基金在第 t 月底的每單位淨值，此淨值已扣除每單位的費用率，故本研究計算的報酬為淨報酬率(net rate of return)。 3.. 𝑅𝐹𝑡 (無風險利率)：代表第 t 月的無風險利率，本文中的無風險利率不論地區皆為美國的一個月期公債殖利率(U.S. one month T-bill rate)。 18.

(24) 二、解釋變數以下三因子計算方式採用與 Fama and French(1993)相同，惟因各地區交易股市不同，各成熟市場納入股市整理為表 1，另各因子計算方式如下： (一) 𝑅𝑀𝑅𝐹𝑡 (市場風險溢酬因子)：𝑅𝑀𝑅𝐹𝑡 = 𝑅𝑀𝑡 − 𝑅𝐹𝑡 𝑅𝑀𝑡 以表 1 大盤資料計算月報酬率，使用第 t 月初資料計算市值加權平均報酬：表 1 本研究之股票市場樣本已開發市場. 納入股市資料. 美國. 以 NYSE, AMEX 及 NASDAQ 交易所上市股票為對象。. 政治大包括奧地利、比利時、丹麥、芬蘭、法國、德國，立希臘、愛爾蘭、意大利、荷蘭、挪威、葡萄牙，僅日本股市。. 包括澳大利亞、香港、紐西蘭和新加坡股市。. ‧. 亞太. 西班牙、瑞典、瑞士和英國股市，。. 學. 日本. ‧ 國. 歐洲. y. Nat. io. sit. 而以下兩因子計算方式，對象為以每一年度完整上市，且前一年底有. n. al. er. 帳面價值和市值資料的非全額交割的上市股票，依前年底的帳面價值市值比. Ch. i Un. v. (book-to-market ratio)由低到高排列，依 30%、40%、30%分成三組為低(L)、. engchi. 中(M)、高(H)。又另以其年中(6 月底)的股票市值中位數為標準，將股票分為小(S)及大(B)兩組，共計六個組合，包括 S/L, S/M, S/H, B/L, B/M,B/H，每年依此規則調整，而市值加權平均報酬率是以月初的市值加權計算。 (二) 𝑆𝑀𝐵𝑡 (規模風險溢酬因子)： 𝑆𝑀𝐵𝑡 = 1/3(𝑟𝑆 /𝐿,𝑡 + 𝑟𝑆 /𝑀,𝑡 + 𝑟𝑆 /𝐻,𝑡 ) − 1/3(𝑟𝐵 /𝐿,𝑡 + 𝑟𝐵 /𝑀,𝑡 + 𝑟𝐵 /𝐻,𝑡 ) 第 t 月的 SMB 是三個小規模組合的平均報酬率，減去三個大規模組合的平均報酬率。. 19.

(25) (三) 𝐻𝑀𝐿𝑡 (帳面價值市值比風險溢酬因子)： 𝐻𝑀𝐿𝑡 = 1/2(𝑟𝑆 /𝐻,𝑡 + 𝑟𝐵 /𝐻,𝑡 ) − 1/2(𝑟𝑆 /𝐿,𝑡 + 𝑟𝐵 /𝐿,𝑡 ) 第 t 月的 HML 是以兩個高帳面價值市值比組合的平均報酬率，減去兩個低帳面價值市值比組合的平均報酬率。. 貳、基金特性一、AUM (Asset Under Management; 基金規模) 基金資產扣除各項費用後的總額。本研究利用前一年度年底規模來進行分組，共 BIG, MID, SMALL 三組，以年為單位定期調整。. 二、AGE (成立時間). 立. 政治大. 指基金從成立日起至 2012 年底的累積天數。若分析時間為 2002 年至. ‧ 國. 學. 2012 年的樣本，則挑選 2002 年以前即成立之共同基金樣本，再計算至 2012. ‧. 年底的成立時間；若統計時間為 2006 年至 2012 年的樣本，則挑選 2006 年. sit. y. Nat. 以前即成立的共同基金樣本，再計算至 2012 年底的成立時間。本文利用成. io. n. al. er. 立時間將基金分為三組為 OLD, MID, YOUNG。. Ch. engchi. 20. i Un. v.

(26) 第五節研究設計壹、績效衡量模型本研究以 Fama and French 三因子模型作為估計模型，並以 alpha 估計值 a 為共同基金績效的衡量基礎。本文將 Jensen’s α 衡量基礎改為以 Fama and French’s α 來分析，惟本研究係利用共同基金的平均報酬而非個別基金的報酬，來研究各經濟體的共同基金的整體表現，以各經濟體為標的的共同基金平均月報酬率來做為模型的應變數，本文應用之模型如下： 𝐸𝑉𝑅𝐹𝑖,𝑡 = 𝑎𝑖 + 𝑏𝑖 𝑅𝑀𝑅𝐹𝑡 + 𝑠𝑖 𝑆𝑀𝐵𝑡 + ℎ𝑖 𝐻𝑀𝐿𝑡 + 𝑒𝑖,𝑡. 政治大. 若𝛼𝑖 顯著大於零，表示 i 區共同基金經理人具有選股能力，並且藉由 Fama and. 立. French 三因子模型來分析各地區共同基金績效的解釋因子，可以藉此探討共同基. ‧ 國. 學. 金的超額報酬與市場組合的市場溢酬、規模溢酬及帳面價值市值比溢酬之間的關係，來分析其共同基金經理人的操作策略。例如，若𝑏𝑖 顯著大於 1 時，顯示 i 區. ‧. 經理人偏好景氣循環股；若𝑠𝑖 顯著大於零，則 i 區經理人傾向投資規模較小的公. y. Nat. io. sit. 司；若ℎ𝑖 顯著大於零時，表示 i 區經理人多投資於帳面價值市值比較高的股票。. er. 貳、時間序列投資組合方法. al. n. iv n C 本研究將研究時間區間分為兩部分 2002 年至 2012 年代表一股市完 h e n，g分別是 chi U. 整循環期間，另一為 2006 年至 2012 年，代表自次貸危機前夕，金融海嘯開始蔓延階段，屬於股市逐漸走弱時期。本文先就兩時期的共同基金平均報酬代入三因子模型估計，探討不同股市循環時期的基金績效，再將共同基金樣本依其特徵分為三組，依據不同時期再分別帶入三因子模型進行統計估計，分組特徵如下：. 一、以共同基金之基金規模分組本研究依據前一年底的共同基金規模由高至低將樣本分為三組，每年依同樣規則分組後，計算出各組的平均報酬，得出每年共三組平均報酬資料，惟因 2001 年的規模資料無法取得，故統計時間 2002 年至 2012 年改為以 21.

(27) 2004 年至 2012 年代替，同樣代表股市完整循環時期，再進行三因子模型估計如下： 𝐸𝑉𝑅𝐹𝑖,𝑗,𝑡 = 𝑎𝑖,𝑗 + 𝑏𝑖,𝑗 𝑅𝑀𝑅𝐹𝑡 + 𝑠𝑖,𝑗 𝑆𝑀𝐵𝑡 + ℎ𝑖,𝑗 𝐻𝑀𝐿𝑡 + 𝑒𝑖,𝑗,𝑡 藉由此模型，可以分析不同地區下(以 i 表示)不同的基金規模(以 j 表示) 的共同基金的績效表現有何差異。. 二、以共同基金之成立時間長短分組本研究按照計算至 2012 年底的成立時間長度，將共同基金同樣分為三組，再分別計算各組平均報酬，代入三因子模型。由於統計時間以股市循. 政治大成立的共同基金，並個別計算至 2012 底的成立時間，再依成立時間的長短立. 環分為兩組，在統計時間為 2002 年至 2012 年組，將樣本限制在 2002 年即. ‧ 國. 學. 分為三組。而統計時間為 2006 年至 2012 年組，同樣設定 2006 年前即成立的共同基金樣本，計算至 2012 底的成立時間，再依成立時間的長短分為三. ‧. 組。. sit. y. Nat. 𝐸𝑉𝑅𝐹𝑖,𝑙,𝑡 = 𝑎𝑖,𝑙 + 𝑏𝑖,𝑙 𝑅𝑀𝑅𝐹𝑡 + 𝑠𝑖,𝑙 𝑆𝑀𝐵𝑡 + ℎ𝑖,𝑙 𝐻𝑀𝐿𝑡 + 𝑒𝑖,𝑙,𝑡. n. al. er. io. 本研究藉由此估計模型，將分析不同地區下(以 i 表示)成立時間長短不. i Un. 同下(以 l 表示)的共同基金，會有何不同的表現。. Ch. engchi. 22. v.

(28) 第四章實證結果分析第一節各變數之敘述性統計表 2 為各變數的敘述統計，分別就 2002 年至 2012 年及 2006 年至 2012 年呈現，觀察每一地區第一列的平均值可以發現，在 2002 年至 2012 年統計期間，美國市場溢酬(RMRF)為 0.37%、歐洲為 0.64%、日本為 0.28%及亞太(不含日本) 為-0.07%。除了亞太(不含日本)地區外，在統計期間為 2006 年至 2012 年欄位中，. 政治大. 平均市場溢酬皆呈現下降，美國為 0.37%、歐洲為 0.39%、日本為負報酬-0.26%。. 立. 而基金溢酬(EVRF)也隨之下跌，尤其是日本地區的市場溢酬及基金溢酬，皆由正. ‧ 國. 學. 報酬轉為負報酬，如同先前圖 2-1 到圖 2-4 所示，亞太(不含日本)因為在 2002 年至 2006 年期間股市走勢，相對於其他股市低迷，所以其市場表現在 2006 年至. ‧. 2012 年的表現反而較 2002 年至 2012 年表現為優。值得注意的是，在股市走弱. y. Nat. io. sit. 期間，觀察 2006 年至 2012 年間的規模溢酬(SMB)表現，美國為 0.22%，歐洲為. n. al. er. -0.02%，日本為-0.08%及亞太(不含日本)為-0.10%，除了美國外，其餘市場組合的. Ch. i Un. v. 規模溢酬顯示為負值，表示投資大公司的股票表現優於小公司，推測當時股市低. engchi. 迷、失業率高漲、民生消費等劇幅縮減，恐造成許多規模小型公司重創，在此嚴峻環境下，規模大型的公司往往較小型公司獲利為高，故產生規模溢酬因子為負值現象。若觀察在 2006 年至 2012 年統計期間的帳面價值市值比之溢酬(HML)，可以發現唯有歐洲地區為負值-0.14%，而美國接近於零為 0.04%，Fama and French(1992)認為此風險溢酬代表的是財務困境風險，高帳面價值市值比公司通常是營運等基本面表現不佳的公司，故相較於低帳面價值市值比之公司暴露風險較多，故若是在經濟環境不好情形下，這些具有營運風險之公司，就會發生比營運狀況良好之高價格股票的股價表現來得差的情況。若觀察共同基金特徵包括規模(AUM)及成立時間長短(AGE)，除了亞太(不含 23.

(29) 日本)地區的共同基金平均規模自 2002 年至 2012 年期間的 259 百萬美元到 2006 年至 2012 年期間的 284 百萬美元，有所成長外，其餘地區結呈現規模縮減，可以藉此印證金融海嘯過後，亞洲地區恢復較快，故投資該區的基金規模也有小幅成長。而觀察基金成立時間的長度，雖然 2006 年開始計算基金成立時間通常會較 2002 年起算為短，但因為本文研究對象主要是至 2012/04/30 仍存活基金，故日本地區在 2006 年起算之區間的樣本平均 5477 日卻較 2002 年起算的 4191 日成立時間更長，由於日本股市在金融海嘯後仍無法恢復榮景，表示許多 2002 年前成立之基金可能因為績效表現差而遭到清算，研究樣本中的日本基金許多是 2002 年後成立的，才會產生 2006 年起算的平均成立時間長度反而大於 2002 年就起算的平均時間長度。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 24. i Un. v.

(30) 表 2 變數之敘述統計 US 變數. 2002~2012 RMRF SMB. EVRF. HML. Mean. 0.1624. 0.2672. 0.3691. Median. 0.8218. 0.0600. 0.8600. AUM*. AGE. 2006~2012 RMRF SMB. EVRF. HML. AUM. AGE. 0.3714 296.8599 6443.95. 0.1553. 0.0364. 0.3674. 0.2187 250.8604 5467.96. 0.2250 350.8470 5528.00. 0.7367. -0.1950. 0.8600. 0.0900 215.0769 4793.00. Maximum 11.3758 19.7200 11.3400 10.6400 403.1232 23651.00. 11.3714 19.7200 11.3400 10.6400 403.1232 23651.00. Minimum -17.7644 -8.7500 -17.1500 -5.3200 173.6748 4053.00. -17.7660 -8.7500 -17.1500 -4.2700 173.6748 2587.00. 4.5062. 3.3734. EVRF. HML. Mean. 0.3341. 0.4456. 0.6373. 0.1973 335.0699 5866.08. Median. 0.3900. 0.8875. 1.0250. 0.2000 314.0233 5082.00. Std. Dev.. 4.5692. 2.4963. 93.1599 2826.05. 4.8859. 3.8320. 4.9092. 2.4120. 88.6729. 2736.73. EVRF. HML. AUM. AGE. 0.2631. -0.1362. 0.3889. -0.0217 290.2610 4993.95. -0.1900. 0.7800. 0.0350 222.7798 4583.00. 7.4500. 13.7800. 4.8500 542.0419 19705.00. EU. 12.9893 13.7800 4.8500. 立. AUM. AGE. 0.7244 治政 542.0419 19705.00 12.9893 大. 5.7626. EVRF. HML. Mean. 0.1931. 0.3357. Median. 0.4459. 0.4750. Maximum 14.5719 14.8500. 7.2800. JP 變數. 5.9505. 2002~2012 RMRF SMB. AUM. AGE. EVRF. HML. 6.6117. 2.0588 163.2567 2109.88. 2006~2012 RMRF SMB. AUM. AGE. 0.4800. -0.2558. -0.0842 186.5859 5477.20. 0.3300. 0.7100 229.4989 3315.50. 0.2513. 0.6250. 0.2900. 0.0700 132.9873 4803.00. 6.8100 415.3616 15853.00. 11.0964. 6.8100. 11.0500. 4.7100 363.1484 15853.00. -5.8900 100.9692. -15.5857 -4.6400 -13.5400 -6.2900 100.9692 2573.00. 2.6570. 18.00. 2.3051 114.7547 2903.27. al. 4.7681. ‧. -0.4038. io. 4.7124. 2.3375. 0.5452 227.6926 4190.64. Nat. 4.9485. 6.4124. 0.2769. Minimum -15.5857 -13.5400 -6.2900 Std. Dev.. 2.0272 146.5956 2100.50. y. Std. Dev.. 2006~2012 RMRF SMB. -22.9984 -4.6000 -22.1400 -4.6500 166.1849 2572.00. 學. 2.1354. ‧ 國. Minimum -4.6000 -22.9984 -22.1400 -6.9400 166.1849 4018.00. sit. Maximum 7.4500. 2002~2012 RMRF SMB. 2.2636. er. 變數. 4.4475. 2.3592 106.5080 2715.53. HML. Mean. 0.9508. 1.1484. -0.0725. Median. 1.3068. 1.8450. -0.1450. 0.3400 229.1112 6072.00. 1.1836. 0.6200. 1.7200. Maximum 15.6839 18.5800 10.4200. 8.3100 436.3330 15309.00. 15.6839. 6.9200. 18.5800 10.4200 436.3330 15309.00. n. EVRF. iv n C AUM U HML h e n gAGEc h i EVRF 0.4878 259.4142 6547.48 0.7683 0.2780. AP 變數. 2002~2012 RMRF SMB. Minimum -23.9388 -26.0600 -10.9100 -6.5100 153.8289 4018.00 Std. Dev.. 6.1085. 6.1885. 2.7479. 2.6359. 89.1512 2026.65. 2006~2012 RMRF SMB. AGE. 0.9923. -0.0973 284.0339 5593.41 -0.1900 269.4314 5122.00. -23.9388 -6.5100 -26.0600 -10.9100 153.8289 2582.00 6.9301. 2.5355. 7.2652. 註：除了 AUM 單位為百萬美元，AGE 單位為日其餘皆為百分比 *AUM 在 2002 年至 2012 年時期由於 2001 年資料不足，以 2004 年至 2012 年資料取代. 25. AUM. 3.0403. 89.2480. 2319.86.

(31) 第二節全體及分組之實證結果與分析第二節將針對兩部分作分析，分別是全體樣本不分組的時間序列分析，在不加入共同基金特徵考量之下，將探討各經濟體的在不同股市循環下的表現。另一部分為依共同基金特性包括基金規模及成立時間的長短來分組，觀察擁有不同基金特性時，投資不同已開發經濟體是否會有不同表現，其經理人的投資策略是否也會有所不同。. 壹、全體樣本之時間數列分析. 政治大. 首先，就完整的共同基金樣本作時間序列分析，分別就完整循環 2002 年至. 立. 2012 年及股市走弱時期 2006 年至 2012 年來分析，統計結果如表 3。. ‧ 國. 學. 表 3 不同統計時期對不同地區之共同基金績效之影響. n. Ch. 0.9895. y. sit. i Un. e n g c h i -0.0003. . 0.9828. 1.0087 0.9826 1.0568 0.9502 59.0674 80.6271 63.4558 39.3993 *** *** *** ***. er. io. al. 2006~2012 US EU JP AP -0.2131 -0.1285 -0.1375 -0.2310 -3.1069 -2.0041 -1.8761 -1.4286 *** ** *. ‧. Nat. 2002~2012 ɑ US EU JP AP Coef -0.1855 -0.1660 -0.1110 -0.2768 t(Coef) -3.5613 -3.1709 -1.7202 -1.9657 *** *** * * b Coef 0.9989 0.9824 1.0334 0.9699 t(Coef) 74.0699 98.8229 77.4682 41.5639 *** *** *** *** s Coef -0.0213 0.0957 -0.0606 -0.0204 t(Coef) -0.9290 3.7245 -2.5416 -0.3928 *** ** h Coef -0.0483 -0.0999 -0.0477 0.2301 t(Coef) -2.7357 -3.6168 -1.7214 4.4156 *** *** * *** 0.9795. 0.9357. -0.0091. 0.0955 3.0518 ***. -0.0517 -1.6195. 0.0041 0.0738. -0.0575 -2.7469 ***. -0.0846 -2.4450 **. -0.0006 -0.0189. 0.2045 3.1336 ***. 0.9836. 0.9918. 0.9810. 0.9564. *表在 T 檢定下 10%顯著水準下顯著異於零 **表在 T 檢定下 5%顯著水準下顯著異於零 ***表在 T 檢定下 1%顯著水準下顯著異於零. 26. v.

(32) 一、 alpha 值不論地區及時期，共同基金的 alpha 值皆呈現負值，在 2002 年至 2012 年統計時期分別是美國的-0.19%、歐洲的-0.17%、日本的-0.11%及亞太(不含日本) 的-0.28%，範圍皆在-0.1%~-0.2%之間。而共同基金總費用率年平均約為 1%~2%，若以月平均來看，總費用率約 0.1%~0.2%，以本文研究結果的 alpha 值來看，若加回月平均費用率，則異常報酬水準 alpha 值接近於零，表示整體而言，共同基金經理人選股能力在扣除費用率後，反而表現劣於基準模型，若加回費用率後，異常報酬為零，表示經理人在平均而言無選股能力。. 政治大的 alpha 值優於 2006 年至立 2012 年，且在 2002 年起算期間，日本共同基金為-0.11%，若觀察各地區 alpha 值，如同本研究先前分析，在 2002 年至 2012 年期間. ‧ 國. 學. 表現優於其他地區，而 2006 年起算期間，卻是以歐洲地區的-0.13%，表現較為優異，由於此統計期間正值歐債危機肆虐，為何歐洲共同基金卻反而異軍突起呢？. ‧. 若觀察圖 2-2 FTSE 指數在此期間並無特別突出，而觀察表 3 在 2006 年至 2012. sit. y. Nat. 年期間，唯有以歐洲區為標的共同基金經理人，其市場規模因子係數顯著異於零，. n. al. er. io. 可以合理推測，經理人由於傾向投資小型股來賺取規模風險溢酬，故其表現優於. i Un. v. 其他地區，並且本文使用的是在 2013/4/30 存活基金，推測以投資歐洲區為主的. Ch. engchi. 共同基金，若能度過歐債危機而仍屹立不搖，其基金表現想必優於其他基金表現，才能繼續吸引投資者的資金流入。. 二、三因子分析本研究透過三因子分析，藉以探討以各已開發經濟體為標的的共同基金經理人的操作策略。若觀察表 3 第二列市場風險因子係數 b 值，為 beta 估計值，若 beta 高則表示經理人偏好景氣循環股，若是 beta 低，則表示經理人傾向投資較不受整體市場波動影響的股票。透過表 3 可以觀察到，beta 值普遍接近於 1，表示不論地區及股市循環期間，共同基金經理人對於景氣循環股票皆抱持中性態度。 27.

(33) 透過表 3 第三列可以觀察出，除了先前提到的歐洲區顯著外，其餘地區的市場規模溢酬因子皆無法顯著解釋平均基金溢酬，表示投資其他地區的經理人較不傾向小型股來賺取規模風險溢酬。觀察表 3 左欄 2002 年至 2012 年統計期間，美國及亞太(不含日本)地區為二因子模型，歐洲及日本為三因子模型。而右欄 2006 年至 2012 年期間，除日本為一因子模型，也就是符合 CAPM 理論外，其他地區都與 2002 年至 2012 年的操作策略相同，皆為多因子模型。日本共同基金超額報酬在 2002 年期間為三因子模型，但若計算 2006 年至 2012 年間，則轉變為僅市場因子可以解釋其超額報酬，顯示投資日本之共同基. 治政金經理人在投資該區時，在經濟環境較不佳情況下，傾向選擇符合市場投資組合大立來作為操作策略，若觀察不論左欄的 2002 年至 2012 年統計期間或是右欄 2006 ‧ 國. 學. 年至 2012 年期間，日本的 beta 值皆大於其他地區，顯示整體而言，投資該區的. ‧. 基金經理人偏好利用市場風險來賺取利潤，多投資跟隨市場波動的景氣循環股。. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 28. i Un. v.

(34) 貳、投資組合特徵─以共同基金之基金規模分組如表 4，我們可以藉由不同共同基金規模下的不同地區作分析及比較。表 4 不同規模下，不同時期對不同地區之共同基金績效之影響 AUM MID EU JP. BIG. a. US. EU. JP. AP. US. AP. SMALL EU JP. US. AP. 2004~2012. *. ***. **. -0.144 -0.173 -0.264 -2.506 -2.300 -1.629. -0.197 -2.475. -0.110 -1.684. ***. **. **. **. 2004~2012 Coef -0.016 t(Coef) -0.555. 0.040 -0.073 -0.037 1.546 -2.925 -0.671. 2006~2012 Coef -0.008 t(Coef) -0.236. 0.054 -0.067 -0.017 1.922 -2.039 -0.304 **. -0.082 -1.112. -0.202 -1.395. **. 0.244 1.584. -0.125 -1.495. -0.111 -1.352. -0.186 -1.208. 治政 1.019 0.984 0.960 大 0.960 58.971 81.735 31.155 38.509. 0.744 21.744. 0.977 66.704. 1.035 65.341. 0.954 41.371. ***. ***. ***. ***. ***. 1.019 0.979 0.958 0.955 51.517 78.521 23.627 37.282. 0.727 18.933. 0.971 61.142. 1.043 55.660. 0.947 41.337. 0.103 1.703. 0.118 3.216. -0.053 -1.892. -0.007 -0.139. 0.065 0.882. 0.137 3.348. -0.074 -2.047. 0.012 0.224. -0.010 -0.233. -0.062 -1.501. -0.030 -0.894. 0.171 2.956. **. *. ***. ***. 0.060 0.335. -0.155 -2.209. -0.285 -1.663. ***. ***. ***. ***. 0.007 0.222. 0.077 2.572. 0.070 1.290. -0.014 -0.248. 0.003 0.079. 0.093 2.919. 0.111 1.429. 0.005 0.084. **. ***. al. n. . *. io. 2004~2012 Coef -0.048 t(Coef) -2.440 ** 2006~2012 Coef -0.054 t(Coef) -2.373 **. Nat. h. ***. 0.186 1.496. *. ***. ‧. ‧ 國. 立. -0.294 -1.872. 學. 2004~2012 Coef 1.020 1.004 1.056 0.960 t(Coef) 61.996 96.524 74.382 40.553 *** *** *** *** 2006~2012 Coef 1.020 1.002 1.068 0.952 t(Coef) 55.198 91.753 62.521 39.459 *** *** *** *** s. 0.051 0.352. y. b. -0.137 -2.362. sit. *** 2006~2012 Coef -0.206 t(Coef) -2.770 ***. -0.182 -2.894. ***. *. er. Coef -0.175 -0.161 -0.162 -0.260 t(Coef) -2.920 -3.232 -2.451 -1.742. iv n C h-0.055 -0.093 -0.017 0.216 U i e h n g-2.736 -2.643 c*** -0.268 3.458 *** *** ***. ***. ***. ***. ***. *. **. ***. -0.117 -3.974. 0.001 0.033. 0.191 3.230. -0.114 -3.664. 0.022 0.664. 0.203 3.111. -0.055 -2.278. -0.085 -2.399. 0.018 0.224. 0.230 3.326. 0.016 0.345. -0.051 -1.141. -0.016 -0.427. 0.182 2.943. ***. ***. ***. **. **. ***. ***. ***. 2004~2012. 0.981. 0.992. 0.982. 0.945. 0.979. 0.989. 0.902. 0.939. 0.876. 0.984. 0.976. 0.948. 2006~2012. 0.981. 0.994. 0.981. 0.956. 0.979. 0.991. 0.874. 0.951. 0.872. 0.986. 0.976. 0.960. *表在 T 檢定下 10%顯著水準下顯著異於零 **表在 T 檢定下 5%顯著水準下顯著異於零 ***表在 T 檢定下 1%顯著水準下顯著異於零. 29.

(35) 一、alpha 值首先觀察表 4 左上角，基金規模大型的表現，不論是 2004 年至 2012 年期間或是 2006 年至 2012 年期間，alpha 值皆顯著為負值，在 2004 年至 2012 年統計期間，美國為-0.18%，歐洲為-0.16%，日本為-0.16%及亞太(不含日本)為-0.26%，除了亞太(不含日本)表現較差外，其他地區無太大差別。而位於表 4 中間的中型基金表現，僅日本基金不顯著，顯示 alpha 值不異於零，表現較其他地區的-0.13% 到-0.29%為優。若觀察右欄的小型基金，僅歐洲在 2004 年至 2012 年的 alpha 值顯著小於零為-0.16%，表現較差。. 政治大於零，但小型基金卻普遍不顯著異於零，表示小型基金的表現較優於中大型基金，立若比較不同規模下的共同基金表現，中型及大型基金的 alpha 值普遍顯著小. ‧. ‧ 國. 共同基金。. 學. 而在中型規模下，日本基金的表現同樣不顯著異於零，也優於其他顯著小於零的. 若我們同時觀察小型基金的三因子解釋力，可以發現，小型基金相較於其他. sit. y. Nat. 規模，規模溢酬因子較為顯著，帳面價值市值比溢酬卻較不顯著，表示基金規模. n. al. er. io. 小的基金經理人，會使用不同於中大型基金的選股策略來達到較好的績效，可能. i Un. v. 偏好小型股投資，並且較不使用帳面價值市值比作為考量，本文推測，規模小型. Ch. engchi. 基金在投資小型股時，由於小型股的流動性較差，往往會因為大筆資金投資造成價格衝擊，產生間接成本，所以規模小型基金可以避免此成本產生，而傾向投資小型股票，而有較優異的基金表現。. 二、三因子分析接下來，同樣觀察各因子的係數來探討各地區共同基金溢酬的解釋因子。依據前文所提，日本地區基金除了小型基金外，中型基金也優於其他地區表現，可以發現，相較於其他地區為多因子模型，中型日本基金為一因子模型，與日本全體樣本不分組的時間序列結果相同，同樣符合 CAPM，在中大型規模的共同基金中，唯有日本中型基金僅適用市場模型，因此，本研究合理推估，假若各地區市 30.

(36) 場條件相近下，規模較大型的共同基金適合被動式的市場策略，唯有符合大盤的選股策略才能賺取超額報酬，而此也暗示著，共同基金經理人沒有所謂卓越的選股能力，尤其是在中大型規模的共同基金更是如此。簡言之，若投資指數型基金，則有很大的可能性，可以得到超越整體中大型共同基金的報酬表現。小型規模的共同基金則如同先前所提，表現較優於中大型共同基金，除了亞太(不含日本)地區為市場及帳面價值市值比的二因子模型外，美國及日本共同基金皆符合市場及規模的二因子模型。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 31. i Un. v.

(37) 參、投資組合特徵─以共同基金之成立時間長短分組依據不同成立時間長短來分組的表 5 之結果，同樣分別以 alpha 值及三因子來分析。表 5 不同成立時間長短下不同時期對不同地區之共同基金績效之影響 Age MID. OLD. a. US. EU. JP. AP. US. EU. JP. AP. YOUNG EU JP. US. AP. 2002~2012. -0.140 -0.197 -0.160 -0.408 -2.301 -3.423 -2.362 -2.267 **. Coef t(Coef). b. **. -0.173 -0.144 -0.181 -0.353 -2.233 -2.062 -2.516 -1.794 **. **. **. *. 立. ***. ***. ***. **. ***. ***. ***. **. -0.235 -0.151 -0.123 -0.230 -3.809 -2.056 -1.635 -1.601. -0.229 -0.120 -0.167 -0.191 -2.853 -1.860 -2.300 -1.259. 1.016 0.987 1.015 0.969 77.883 89.752 77.966 39.817. 0.994 0.968 1.041 0.978 74.805 86.977 71.222 50.601. 政治大. 0.993 1.015 1.044 1.026 62.797 92.985 74.797 34.430 ***. ***. -0.212 -0.172 -0.103 -0.257 -4.133 -2.935 -1.459 -2.207. ***. ***. **. ***. ***. ***. ***. ***. *. ***. **. ***. ***. 1.004 0.974 1.055 0.952 65.337 69.540 61.602 44.367. 1.035 0.968 1.035 0.932 51.696 79.176 62.653 41.223. 2002~2012 Coef t(Coef). -0.021 -0.769. 0.084 -0.099 -0.068 2.984 -3.949 -1.032. 2006~2012 Coef t(Coef). 0.010 0.279. 0.090 -0.083 -0.005 2.646 -2.659 -0.069. ***. ***. ***. n. a *** l. ***. Ch. 2002~2012 Coef t(Coef). -0.057 -0.159 -0.052 -2.756 -5.227 -1.797. 0.297 4.464. 2006~2012 Coef t(Coef). -0.070 -0.136 -0.002 -2.978 -3.621 -0.050. 0.273 3.437. ***. ***. *. ***. ***. 2002~2012. 0.976. 0.988. 0.978. 2006~2012. 0.979. 0.991. 0.982. . ***. ***. ***. ***. ***. ***. -0.012 -0.534. 0.107 -0.093 3.771 -4.001. 0.024 0.435. -0.060 -2.641. -0.034 -1.170. 0.110 -0.096 -0.016 3.060 -2.919 -0.322. 0.012 0.326. ***. ***. y. ***. Nat. h. ***. sit. ***. er. s. ‧. 1.013 1.018 1.060 0.999 52.576 76.701 64.867 34.035. io. 2006~2012 Coef t(Coef). **. -0.199 -0.163 -0.092 -0.300 -3.956 -2.819 -1.469 -2.040. 學. 2002~2012 Coef t(Coef). ***. ‧ 國. Coef t(Coef). ***. engchi. i Un ***. v. ***. ***. ***. ***. ***. 0.121 -0.087 -0.050 4.220 -3.320 -1.160 ***. ***. 0.083 2.630. 0.010 0.301. 0.028 0.532. **. -0.055 -0.109 -0.040 -3.231 -3.562 -1.470. 0.250 4.608. -0.061 -0.086 -0.055 -3.509 -2.766 -1.817 ***. *. 0.161 3.730. -0.059 -0.095 -0.004 -3.158 -2.397 -0.112. 0.161 2.775. -0.042 -0.046 -1.722 -1.335. 0.005 0.149. 0.180 2.943. ***. ***. ***. **. 0.908. 0.984. 0.987. 0.980. 0.931. 0.983. 0.987. 0.976. 0.956. 0.942. 0.986. 0.989. 0.980. 0.965. 0.979. 0.992. 0.980. 0.960. 32. *. ***. ***. *表在 T 檢定下 10%顯著水準下顯著異於零 **表在 T 檢定下 5%顯著水準下顯著異於零 ***表在 T 檢定下 1%顯著水準下顯著異於零. ***. ***. ***.

(38) 一、 alpha 值根據表 5，如同前文所分析，alpha 值普遍小於零，除了日本基金在成立最久的組別中表現較差外，日本基金在其餘成立時間較短的表現不顯著異於零。不論共同基金的成立時間長久，異常報酬 alpha 值普遍為負值，且數值的大小，與成立時間長久的關連不如基金規模大小來分組的差距明顯。其中，我們可以觀察到亞太基金的異常報酬率普遍劣於-0.25%，成立時間最久的組別的 alpha 值甚至來到-0.4%，若換算成年報酬率為-4.8%，若同時觀察表 4 及表 5，亞太地區的表現也略劣於其他地區，顯示過去十年間，亞太地區的表現不佳，若分析表 2 的敘. 政治大能是因為亞太地區為以開發經濟體中屬於較晚起步的，經濟環境及金融條件等在立. 述統計表，亞太地區是唯一在 2002 年至 2012 年間的市場超額報酬為負值，這可. ‧ 國. 學. 早期不如其他地區成熟，所以表 5 中 2002 年至 2012 年期間的成立最久的組別的 alpha 值為-0.41%劣於 2006 年至 2012 年統計期間的-0.35%，即反應較早投資該. ‧. 區股市的表現較不佳。. Nat. io. sit. y. 二、三因子分析. n. al. er. 觀察表 5 的第二列 beta 值，平均而言，皆接近於 1，不論成立時間長短的共. Ch. i Un. v. 同基金經理人，對於市場風險的操作並無太大差別。第三列規模溢酬因子係數，. engchi. 其普遍解釋力較低，同樣與先前分析無明顯差距。若分析帳面價值市值比溢酬因子，其解釋力在區域型基金，歐洲及亞太地區較為顯著，美國雖然顯著，但數值接近於零，而日本地區則無法顯著解釋基金溢酬，顯示區域型基金經理人選股策略著重帳面價值市值比率，且投資歐洲地區不論共同基金成立時間長短，其解釋力皆為負向，亞太地區則多為正向，表示投資兩地的經理人對於帳面價值市值比的選股策略有完全相反的操作。. 33.

(39) 第五章結論根據以上結果與分析，本研究同樣以兩個部分作結，分別是 alpha 值在不同已開發經濟體，以不同統計時期下的結果分析，另一部分為各已開發經濟體的多因子模型分析，來探討經理人的操盤策略。統整結論後，本研究將以未來研究分向提供建議，期望未來延續本研究的結果能夠更加完善及具有貢獻。. 第一節實證結論政治. 大. 立. ‧ 國. 學. 由於本研究的淨值報酬率之淨值，皆已扣除總費用率，故根據本研究的 alpha 值平均約為-0.1%~-0.2%之間，約等同於共同基金總費用率年平均約為 1%~2%下. ‧. 的月平均總費用率 0.1%~0.2%，故整體而言，共同基金經理人無突出選股能力，. y. Nat. io. sit. 在扣除費用率下，共同基金績效反而因此為負值。. n. al. er. 若以共同基金規模大小來評估基金經理人的選股能力，本研究發現中大型的. Ch. i Un. v. alpha 值普遍劣於小型基金，小型共同基金 alpha 值不顯著異於零，表示若加回. engchi. 總費用率時，其基金異常報酬為正，顯示基金經理人具有選股能力，相反的，中大型共同基金經理人卻無選股能力。此研究結果符合闕何士及方怡(民 100)之研究，投資股票的不流動性，造成基金規模與基金績效之間負向干擾關係。若進而分析中大型共同基金及小型基金的解釋因子可以發現，不同於中大型規模的解釋因子，小型基金的規模溢酬因子具顯著解釋力，因此本研究合理推測，由於小型規模基金投資小型股時，較不會產生價格衝擊，可以藉此汲取市場規模風險，使得小型基金的經理人可以藉由投資小型股的策略來提升其選股能力。若以各不同已發開經濟體的 alpha 值來比較，可以發現亞太(不含日本)地區的 alpha 值皆明顯小於其他地區，尤其是 2002 年至 2012 年統計期間的數據結果， 34.

(40) 竟劣於金融海嘯蔓延時期的 2006 年至 2012 年期間，顯示雖然本研究以已開發經濟體為研究對象，但亞太(不含日本)地區的共同基金仍包含許多開發中國家，並且許多列入已開發名單的亞太國家是近幾年才邁向穩定開放的經濟環境，故亞太 (不含日本)地區的共同基金績效表現，目前仍處於改善階段，表現明顯差於其他已開發地區的共同基金表現。. 第二節建議. 政治大盡完善及完備，未來研究各地區共同基金的績效表現，建議可以列入更多股市因立. 由於本研究僅利用最小平方法來使用時間序列估計模型，故許多估計結果不. ‧ 國. 學. 子，例如股市成交量及周轉率等，利用多因子模型來分析共同基金的 alpha 值，藉以比較出各地區的差異及經理人的操作策略，進而評斷經理人是否存在選股能. ‧. 力。. sit. y. Nat. 由於本研究的研究樣本僅針對至 4 月底前仍存活基金進行研究，以探討這些. n. al. er. io. 存活基金的解釋因子及 alpha 值，了解存活基金的經理人的選股策略。本研究建. i Un. v. 議可以在剔除生存偏誤(survivor bias)時，進行進一步的研究與探討。. Ch. engchi. 35.

(41) 參考文獻壹、中文部分李育昇，1997，台灣股票型共同基金的績效檢驗運氣？選股能力？，國立雲林科技大學財務金融碩士論文。李晶晶，2009，金融危機後全球景氣復甦之路，國際經濟情勢雙周報，第 1685 期，5-14。林盟強，1996，台灣開放型共同基金效率與影響因素之研究，玄奘大學企業管理學系碩士論文。. 政治大. 邱顯比、林清珮，1999，共同基金分類與基金績效持續性之研究，Journal of Financial. 立. Study 7, 63-88。. ‧ 國. 學. 侯真真、施舜耘及李晶晶，2008，世界經濟 2007 年回顧與 2008 年展望，國際經濟情勢雙周報，第 1646 期，5-20。. ‧. 卓惠真，2009，金融海嘯對全球經濟的衝擊及前景，國際經濟情勢雙周報，第 1689. io. sit. y. Nat. 期，5-13。. n. al. er. 高蘭芬、陳安琳、湯惠雯、曹美蘭，2005，共同基金績效之衡量─模擬分析法之. Ch. i Un. v. 應用，中山管理評論，第 13 卷，第 2 期，667-694。. engchi. 靖心慈，2003，世界經濟 2002 年回顧與 2003 年展望，國際經濟情勢雙周報，第 1468 期，5-10。靖心慈、侯真真，2012，全球經濟成長減緩下的歐債問題走向，國際經濟情勢雙周報，第 1769 期，5-18。廖惠珠、卓惠真及靖心慈，2008，全球當前兩大經濟風險，國際經濟情勢雙周報，第 1654 期，5-22。蔡如梅，1995，海外共同基金績效評估之研究，高雄工學院碩士論文。闕河士、方怡，2011，基金持股不流動性對共同基金規模與績效關係之影響，中華管理評論國際學報，第 14 卷，第 2 期，1-20。 36.

(42) 貳、西文部分 Berk, J. B. and R. C. Green, 2004, Mutual fund flows and performance in rational markets, Journal of Political Economy 112, 1269-1295. Carhart, M. M., 1997, On persistence in mutual fund performance, Journal of Finance 52, 57-82. Cheney, J. M., S. Atkinson and B. A. Bailey, 1992, International mutual fund performance U.S. vs. U.K., Managerial Finance 18, 39-48. Cumby, R. E. and J. D. Glen, 1990, Evaluation the performance of international mutual. 政治大 Daniel, K., M. Grinblatt, S. Titman and R. Wermers, 1997, Measuring mutual fund 立 funds , Journal of Finance 45, 497-521.. ‧. ‧ 國. 1035-1058.. 學. performance with characteristics-based benchmarks, Journal of Finance 52,. Fama, E. F. and K. French, 1993, Common risk factors in the returns on stocks and bonds,. sit. y. Nat. Journal of Financial Economics 33, 3-56.. n. al. returns, Journal of Finance 5, 1915-1947.. Ch. engchi. er. io. Fama, E. F. and K. French, 2010, Luck versus skill in the cross-section of mutual fund. i Un. v. Grinblatt, M. and S. Titman, 1989, An analysis of quarterly portfolio holdings, Journal of Business 62, 393-416. Jensen, M. C., 1968, Problems in selection of security portfolios- the performance of mutual funds in the period 1945-1964, Journal of Political Economy 23, 389-416. Kaminsky, G. L., R. K. Lyons and S. L. Schmukler, 2001, Mutual fund investmentin emerging markets: an overview, World Bank Economic Review 15, 315-340. Perold, A. F. and R. F. Salomon, 1991, The right amount of assets under management, Financial Analyst Journal 47, 31-39.. 37.

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