選股能力與基金績效持續性研究 – 以台灣國內股票型基金為例 - 政大學術集成

全文

(1)國立政治大學財務管理研究所碩士學位論文. 選股能力與基金績效持續性研究 – 以台灣國內股票型基金為例 Stock Picking Ability & Fund Performance Persistence. 指導教授：吳啟銘博士研究生：鍾亦強撰中華民國一百零四年六月.

(2) 摘要在資產管理公司的全球化浪潮下，國內資產管理的規模大幅成長，其商品種類也不斷地推陳出新，而投資人再選取商品上，經由過去的文獻發現投資人自身在判斷一檔基金投資與否通常會看其過去的績效，在近期有較高績效的共同基金. 。. 較會受到投資人青睞故在投資人有這種追求過去歷史績效的現象時，如何選擇有績效持續性的共同基金就變成一個重要的議題。而一直以來，基金績效持續性的探討所找到的結果各家看法不一，部分文獻顯示出基金績效的持續性非來自於基金經理人的強調選股特徵，而亦有學者認為基金經理人可能會有能力上或是訊息上的優勢。經由歸納，常發現已發展國家的股票型基金持續性是不顯著的，而新興國家可能由於經理人的資訊程度較大眾的消息取得容易且迅速。本文經由探討台灣股票型基金發現擁有較好強調選股特徵(1-R2)的基金其在未來績效較有持續性，若再搭配當期α來考量，則短期，投資強調選股特徵弱但α大的群組或是投資強調選股特徵強但α小的群組，績效表現較好；然而，若放眼長期，擇投資強調選股特徵強的基金，績效表現會較為出色，尤其是α落在較大群族的基金。整體而言，淨資產對於持續性的影響是顯著負向的，可能原因為規模不經濟導致；週轉率越高代表其績效持續性較強。另外新資金湧入導致基金績效持續性較不佳，原因可能為其淨資金流入會造成基金操作管理上效率的問題。關鍵字：績效持續性、強調選股特徵、選股能力、淨銷售率. i.

(3) ABSTRACT Under the globalization tide of the asset management company, the asset managed in Taiwan has been grown dramatically, and much more various products have been launched. Empirical evidence found that investors tend to take past performance into consideration before they invest in funds. As a consequence, funds with recent outstanding performance are more popular than others. So performance persistence becomes an important issue. Empirical researches did not reach consensus on whether funds have performance persistence, some paper shows that performance persistence does not stem from stock picking ability, however, some evidence show that fund managers might have some information or ability advantages. And performance persistence is more likely happened in emerging countries than developed countries due to fund managers have more efficient and latest information than general investors. This paper finds that Taiwanese stock fund which emphasize more on stock picking ability (higher 1-R2) tend to persist. If analyzed with current α, funds with less emphasis on stock picking and bigger current α in the short run, or funds with more emphasis and weaker α will have better performance in the future. In the long run, more emphasis on stock picking, better performance in the future，especially those with strongerα. Greater asset under management and net sales rate might cause worse performance persistence due to inefficiency in management. And higher turnover help performance persistence. Key words: Performance persistence, Stock picking ability, Net sales rate.. ii.

(4) 目次第一章. 緒論 ....................................................... 1. 第一節. 研究背景與動機 .............................................1. 第二節. 研究目的 ................................................... 3. 第三節. 研究架構 ................................................... 4. 第二章. 文獻回顧與假說發展 ......................................... 5. 第一節. 文獻回顧 ................................................... 5. 第二節. 假說發展 ................................................... 9. 第三章. 研究方法 .................................................. 11. 第一節. 資料來源與樣本 ............................................11. 第二節. 基金績效研究方法 .......................................... 12. 第三節. 研究設計 .................................................. 13. 第四節. 迴歸變數解釋 .............................................. 16. 第四章. 實證結果與分析 ............................................ 18. 第一節. 特徵因子與投資績效之評估 .................................. 18. 第二節. 持續性之檢定 .............................................. 24. 第五章. 結論與建議 ................................................ 27. 第一節. 研究結論 .................................................. 27. 第二節. 研究限制 .................................................. 27. 第三節. 後續研究建議 .............................................. 28. 參考文獻 ........................................................... 29. iii.

(5) 表目錄表格 2-3-1：敘述統計分析 ..........................................................................................14 表格 4-1-1：強調選股特徵(1-R2)單層排序之持有期間報酬 ....................................20 表格 4-1-2：1-R2 與α雙層分群之持有期間報酬 ........................................................21 表格 4-1-3：影響國內股票型基金超額報酬的因素 ..................................................23 表格 4-2-1：影響國內股票型基金持續性的因素 ......................................................26. iv.

(6) 圖目錄圖 1：台灣共同基金資產規模(新台幣億) .....................................................................1 圖 2：研究流程圖 ............................................................................................................9. v.

(7) 第一章. 緒論. 本章第一節探討促成本研研究之背景與動機，這部分探討台灣基金投資資的現象及議題。接著，第二節敘述研究究目的，第三節說明本研究之研究流程與論論文撰寫之架構。. 第一節研究背景與與動機在經濟穩定發展的背景下下，投資理財的觀念也隨著物價節節攀升而而日漸受到重視。然而，台灣一般投資大大眾的財金知識較為貧瘠，故會透過專業的的投信投顧公司代為操作個人資產，藉由由龐大企業資源，透過各分公司對於特定市場場的看法，以由上到下(Top-down)決定其其資產配置的方向，而再經由該市場的專業研研究團隊以由下到上(Bottom-up)的方式，透過拜訪公司、研究企業財報更進一步進進行投資標的選取，也因此，在投信投顧顧產業越來越全球化的腳步下，無論是外資資進駐或是本土法人與海外企業的合作，多元的資產配置選擇已經成為事實，也使使得在台灣的共同基金資產規模皆呈現上上升趨勢。台灣的共同基金市場在過去十年成成長快速，在 2005 年，僅有 397 支境內基金，淨資產 12,122 億新台幣，但是隨著資資產管理公司加速發展產品全球化之後，市面上的基金琳琅滿目，截至 2014 年底，境內基金有 646 檔，境外基金更是高達達 1,025 檔，合計淨資產 65,656 億新台幣。. 台灣投投信投顧業管理資產總規模台灣基基金總代理國人持有資產總額圖 1.1.1：台灣共同基金資產規模(新台幣億) 1. 2014. 2013. 2012. 2011. 2010. 2009. 2008. 2007. 2006. 2005. 2004. 2003. 2002. 35,000 30,000 25,000 20,000 15,000 10,000 5,000 0.

(8) 除了每年存活下來的基金外，在新的一季到來時，每間投信投顧公司都會有其未來對市場的看法，進而產生季主推基金向投資大眾行銷，而各家基金公司會不約而同地推出類似的商品，就在密集的報章雜誌及網路媒體曝光下，投資人也很容易就隨著各家主推基金起舞。一般投資人在面對這麼多基金商品，商品品質又良莠不齊的情況下，投資人容易對於投資什麼基金毫無頭緒。其大部分選取投資標的方法不外乎從親戚朋友打聽來的消息、銀行理專或是營業員的推薦，甚者聽從網路謠言等等，也有可能最後投資之商品背後的原因也僅僅是因為聳動的廣告標語或是高額的行銷預算，上述提到的選取標的方法除了不夠謹慎之外，就算銀行通路端有理財顧問建議，也容易因為理財顧問有業績壓力或是手續費的高低而有利益衝突的疑慮，因此即使想把資產委託他人代管，一般投資人除了對於現今經濟大方向可以參考各家投資機構的看法外，自身還是要有一套從各家基金中挑選的準則依據。早期的文獻如 Chevalier and Ellison(1997)；Alexander et al. (1998)；Sirri and Tufano (1998)；Wermers (2003)；Barber et al. (2005)均發現投資人自身在判斷一檔基金投資與否通常會看其過去的績效，在近期有較高績效的共同基金較會受到投. 。. 資人青睞故在投資人有這種追求過去歷史績效的現象時，如何選擇有績效持續性的共同基金就變成一個重要的議題。基金績效持續性的在學術討論上一直是一個值得探討的議題，較早期的文獻像是 Sharpe (1966)；Elton et al. (1990) 顯示出基金績效的可持續性非來自於基金經理人的強調選股特徵，而 Carhart (1997)和 Chen et al. (2000)在考慮到交易成本後認為基金經理人並沒有能力上或是訊息上的優勢。相反地，Grinblatt and Titman (1992)； Hendricks et al. (1993), Goetzmann and Ibbotson (1994)；Brown and Goetzmann (1995)； Bollen and Busse (2005)；Busse and Irvine (2006)；和 Kosowski et al. (2006) 皆發現基金績效的可持續性，且都認為基金經理人可能會有些能力或是訊息上的優勢；而 Grinblatt and Titman (1992); Hendricks et al. (1993); Goetzmann and Ibbotson (1994); Jan and Hung (2004).則是以行為財務學的熱手效應（Hot-hand effect）來解釋共同基金的績效持續性來自基金經理人強調選股特徵。 2.

(9) Wermers (2003)；Frank et al. (2004)則是發現共同基金的績效持續性存在處置效應(disposition effect)，其持續性來自新的申購金額所造成的動能投資策略，而非特殊強調選股特徵. 。. 其他的研究像Chevalier and Ellison (1997)；Alexander et al. (1998)；Sirri and Tufano (1998)；Wermers (2003)；Barber et al. (2005)發現表現不好的基金會持續的表現不佳，其中Carhart (1997)更是發現費用率﹑週轉率等對基金績效有顯著性的不良影響，故表現持續低迷的基金其原因可能非來自於其較差的強調選股特徵導致其不斷地挑選到差的股票，反而是因為高週轉率及費用率所導致的。一般投資已發展國家之股票型基金，其績效持續性來源一般來自經理人的強調選股特徵，而相較於這些已發展國家股市，台灣的投資人行為有著明顯的差異，其資本市場也有著資訊不對稱和淺碟市場的特性。Shu et al. (2005)發現相較於美國，台灣的股市有著顯著的處分效果(disposition effect)，故在有這樣特性的市場中，股票型基金經理人的績效是否來自於強調選股特徵或是強調選股特徵就會是一項值得探討的議題。. 第二節研究目的本研究旨在透過基金季持股的明細資料，分析國內股票型基金是否有績效持續性及超額報酬的來源，進而判斷其是否具有選股或是擇時能力，讓一般投資人可以對於以新興國家股市為投資標的的共同基金有進一步的認識，而對於財務金融較有涉獵的投資人或是法人投資人亦可以透過此種方式選取良好的標的，以賺取最大利益。. 3.

(10) 第三節研究架構透過了解研究背景與動機，再對過去文獻進行歸納和探討後，建立本研究之假說。再決定本研究之樣本範圍，以台灣之 2002 年至 2014 年於投信投顧公會公布之國內股票型基金資料為研究範圍，得到初步的樣本之後，再將缺少後續研究所需資料之樣本刪除。得到樣本之後，開始進行 Fama-French-三因子迴歸。計算出每月每支基金之 1-R2 及 α，並進行四分位排序分組檢定，看強調選股的基金是否較有持續性。接下來進行迴歸分析，將績效是否持續作為被解釋變數，ln(淨資產)、週轉率、淨銷售率、上櫃股票型、中小型、中概型、科技類、特殊型、價值型作為解釋變數，以研究這些因素對基金績效持續性的影響。最後將實證結果總結，並說明本研究之限制及對於後續研究提出建議。本研究之流程架構圖如下方之圖 2 所示：圖 1.3.1：研究流程圖研究背景與動機文獻回顧與假說發展. 研究方法設計. 樣本資料蒐集. Fama-French 三因子迴歸. 以排序及複迴歸分析結論與建議. 4.

(11) 第二章文獻回顧與假說發展本章將透過第一節之文獻回顧探討及歸納過去文獻之研究方法及實證結果發現。並參照第一章第二節之研究目的，最後於本章第二節說明及發展本研究假說。. 第一節文獻回顧本節之文獻回顧以本研究主要探討之議題基金績效持續性效果，首先要先對於其績效的衡量方式作文獻探討，並再深入探討造成績效持續性的效果和原因，期望能藉由了解過去研究之方法及發現，推導出本研究之假說。. 壹、共同基金績效文獻探討 1. Treynor (1965) −. =. Treynor 指標所衡量的為每承擔一單位系統性風險，投資人所能獲得之基金超額報酬率，為一相對性指標。Treynor 指標越高，表示該基金的績效越好。當投資人的投資組合較為分散，即其持有的基金數量夠多且非投資於重複的特性，Treynor 指標會是一個可參考的依據。 2. Sharpe (1966) −. =. Sharpe 指標所衡量的為每承擔一單位總風險，投資人所能獲得之投資組合超額報酬率，為一相對性指標。Sharpe 指標越高，表示該基金的績效越好。因為其分母是針對總風險去做調整，所以若是投資人的風險不夠分散的情況下，可以使用 Sharpe 指標作為其基金績效的衡量標準。. 5.

(12) 3. Jensen (1968) Rit- Rft=αi+ β1i (Rmt-Rft) + µit Jensen’s α 所代表的是基金在扣除其機會成本(無風險利率)後，相較其指標指數可以多賺取多少報酬，為一絕對性指標。可代表基金經理人的選股能力，但由於每支基金所承受的風險不同，所以較不適合做排序。 4. Fama and French (1992) 在三因子模型中,公司規模(SMB)與淨值市值比(HML)對於股票的報酬有顯著解釋能力，因此該篇文獻認為在衡量共同基金績效時,除了原本考慮的市場因子 (RMRF)外,應同時將規模因子(SMB)與淨值市值比因子(HML)加入，以準確判斷共同基金經理人選股能力。其三因子迴歸模型如下: Rit- Rft=αi+ β1i (Rmt-Rft) + β2i SMBt+β3i HMLt+ µit Rit-Rft:個別投資組合/個股 i 於第 t 期之超額報酬 Rmt-Rft:市場投資組合之風險溢酬 SMBt: 代表第 t 期的資產規模風險溢酬 HMLt:代表第 t 期的市場淨值/市值比風險溢酬 αi:代表 Jensen’s α,為衡量異常報酬的指標 5. Carhart (1997) Rit- Rft = αi+ β1i (Rmt-Rft) + β2i SMBt+β3i HMLt+Rit- Rft+β4i MOMt+ µit 其以 1962 年至 1993 年間美國的股票型基金為研究樣本，使用三因子模型並加入 Jegadeesh and Titman(1993) 所提出的動能因子(momentum)建構成四因子模型, 並依前一年基金績效依序排列成十組投資組合，發現過去績效較好與績效較差的基金投資組合報酬率相差約 8%。Carhart(1997)發現四因子的模型可以消去原本三因子模型中績效持續性的結果，故動能因子不但解釋了一部分績效的來源亦解釋了績效佳之基金的持續性。其中 MOMt 表示動能因子。. 6.

(13) 6. Amihud & Goyenko (2009) 該文發現到基金績效表現可以被多因子迴規模型的 R2 預測，較低的 R2 隱含著較大的選股能力而也可用以預測較高 α。基金落在前期 R2 五分位中較後面和前期 α 五分位中較前面的部分，可以達到每年顯著的 3.2%或更高的 α，而且 R2 與基金的規模呈現正相關，與經理人的年資和費用呈現負相關。. 貳、共同基金持續性文獻探討 1.. Sharpe (1966) 該篇文獻以 Sharpe 指標作為衡量共同基金之績效，將 1954~1963 樣本期間分. 為前後兩期，將各期排名後，用 Spearman 等級相關係數檢定期持續性，其結論並未顯著，及基金之績效未有持續性。 2.. Jensen (1968) 針對美國 115 支共同基金在 1945~1964 年間基金研究其持續性，其結論亦為. 未能發現有顯著的持續性。 3.. Bessler et al. (2011) 此篇文獻發現表現較佳的美國股票型基金績效對於資金流(fund flow)和經理. 人的變化是獨立的，而過去表現較差的基金，其績效則會因為資金外流和替換經理人而改善。在這兩個機制都未發生的情況下，表現良好的基金每年會以高達 6% 績效打敗表現較差的基金，而在兩種機制的運行下，其間的差距便會遞減至 0%。 4.. Kang et al. (2011) 本篇文獻主要在探討同為位在同樣新興國家的韓國股票型基金之績效可持續. 性，作者同時用了 Fama-French 三因子模型和 Carhart 四因子模型來檢測其績效及持續性，發現到投資於大型股的股票型基金有持續高績效的表現，其與已發展國家像是美國股票型基金的持續性結果恰好相反。作者提到由於當時的韓國股票市場投資人皆為一般散戶偏多，不同於已發展國家，故其高績效也有可能為其利用散戶所造成的結果。 7.

(14) 3. Bialkowski and Otten (2011) 本文以Carhart四因子模型針對波蘭140支股票型基金做持續性的探討，發現到波蘭的基金並無法提供投資人價值，即其所提供的淨α為負的，不過，其境內基金的績效較國際基金表現的佳，也點出了境內基金還是較國際基金在當地有更強的資訊優勢。在一年期的平均報酬中作者發現了顯著的持續性，和早期文獻指出的開發中國家基金無法持續的結果剛好相反. 4. Petajisto (2013) Active share = . 1 2. w. Tracking error = stdev(R w w R R. ,. ,. −w. −R. ,. ). : i 資產於基金中的比重 ,. : i 資產於指標指數中的比重. : 基金報酬 : 指標指數報酬. 在 Petajisto(2013)中，針對 1980-2009 的美國國內股票型基金，以主動程度 (Active share)和追蹤誤差(Tracking error)分別代替傳統迴歸方法的 α 和 β，也可以用來追蹤基金的投資特徵改變的過程或是可以針對經理人替換前後的變化探討，指標指數(benchmark)方面作者主張用經理人自行申報的指數，其認為因為是經理人自行申報的，等於其對大眾有打敗基準指標的承諾。再依照主動程度和追蹤誤差分成五種類型，分別是 Stock picker, Concentrated, Factor bet, Moderately active, Closet indexer，其歸納出在扣除費用成本之前平均可以打敗指標指數，而超出指標指數最多的為 stock picker 和 concentrated fund，然而，樣本基金平均在扣除費用成本後就無法打敗基準指標，僅剩 stock picker 可以有超額報酬。在三因子的模型中發現只有 closet indexer 的基金沒顯現出持續性；而在四因子的模型中，僅有 8.

(15) concentrated 基金持續性較佳。而作者認為 stock picker 欠缺持續性的原因為競賽行為所造成。 5. Fu, Ying-Fen (2014) 此篇文獻亦針對台灣自 1997 年到 2012 年的股票型基金做基金績效及績效可持續性研究，其認為基金週轉率代表基金經理人決策的變化程度，作為個別基金經理人對於市場的情緒反應（sentiment）的代理變數，並發現到不論是贏家（winner group）或是輸家（loser group），只要其週轉率越高可達到的績效越好，且在短期或是長期皆是如此。其方法為利用四因子超額報酬α和基金週轉率的大小來做五分位的排序，最後發現其週轉率越大的基金其績效的表現及可持續性都越好。最後，其認為基於持續性的原因，投資人應該選擇贏家基金中其週轉率在前 40%的基金。其中尤以前 20%~40%之間的基金之後續績效最好，而作者推測應為前 20%的基金因為高週轉率所帶來的高交易手續費成本造成。. 第二節假說發展本章第一節回顧了過去關於股票型基金績效持續性相關文獻，而本節將根據過去之研究及理論，建立及發展本研究之假說。多數之實證研究已發展國家之股票型基金持續性不佳，而新興國家之股票型基金有績效持續性的情況則較為明顯，故本研究將探討台股基金有無績效持續性。此外，同時也試圖驗證強調選股特徵的基金是否績效可持續性較佳。因此，建立假說一如下： ¾. 假說一：強調選股的台灣股票型基金有績效持續性在Petajisto (2013)發現僅有密集基金(concentrated fund)持續性較佳。而作者認. 為強調選股基金(stock picker)欠缺持續性的原因為競賽行為所造成。Fu, Ying-Fen (2014) 認為高週轉率可以有幾種不同的正負解釋因素，像是基金經理人有較好的強調選股特徵、好的擇時能力以及過度自信。發現其週轉率越大的基金其績效的表現及可持續性都越好。而Wermers (2000)認為即使基金有高週轉率，較強調選股的基金仍然可以使其報酬持續。Fu(2014)認為高週轉率的台股基金績效持續性比較 9.

(16) 和. 好。Lou (2010) Frank et al. (2004)提及共同基金績效持續性來自新的申購金額所造成的動能投資策略。另外，Peterson et al.(2011)認為新湧入的資金可能會造成投資績效表現不佳，尤其是投資標的為流動性較差的股票型基金，因此，本研究將強調選股基金及其他特徵納入考慮，認為選股的基金對其績效持續性有所影響，因此建立假說二及假說三如下： ¾. 假說二：週轉率高，對於強調選股的基金績效持續性較好。. ¾. 假說三：淨銷售率高，對於強調選股的基金績效持續性較差。. 10.

(17) 第三章研究方法本章第一節首先說明本研究之樣本選取流程，接著說明本研究所需的基金資料之來源為何。第二節說明本研究的基金基賢究方法及樣本在各分類及年度和產業的分布情形，第三節介紹本研究之研究設計，第四節說明及介紹複迴歸模型內之變數並建立模型。. 第一節資料來源與樣本本節將說明本研究之樣本篩選方式並詳述經過各個篩選流程後所剩下之樣本數，並且說明本研究所需資料的蒐集方式。. 壹、基金樣本選取一、. 樣本篩選. 本研究探討的是強調選股特徵對其績效的可持續性研究，因此需取得共同基金資料持股明細及特徵資料，其資料與期間如下所示: 1. 共同基金特徵資料:本研究的對象為境內股票型基金，於樣本期間取得的基金包含一般型、科技型、價值型、中小型、中概型、特殊型、價值型及上櫃股票型，自 2002 年 7 月至 2014 年 12 月，共計 221 檔國內股票型基金。樣本基金資料包括基金名稱、ISIN 代碼、每月報酬率、總資產規模、每月買進及賣出週轉率，其資料來自台灣經濟新報基金資料庫(TEJ, Taiwan Economic Journal， Fund DB)。. 2. 基金季完整持股明細:由於投信投顧公會所公布的基金持股明細於 2002 年 7 月開始由原本的公佈完整持股轉變為每季公佈完整持股，而每月所公佈的持股資料僅剩下月前五大持股，故為了維持資料一致性及迴歸時間長度的適切性及持股資料的完整性，基金持股資料的來源以每季完整持股為主，本研究的研究期間從 2002 年 7 月到 2014 年 12 月為止，共計 150 個月。其中，樣本期間的資料含蓋所有現存、遭清算、被併購等基金，且由於台灣經濟新報資料庫將以往 11.

(18) 基金名稱全部以改名後現存續名稱留存於資料庫中，故資料並無生存者偏誤 (Survivor bias)的情形，其資料來自台灣經濟新報基金資料庫(TEJ, Taiwan Economic Journal，Fund DB)。。. 貳、股市資料選取本研究另須蒐集台灣上市上櫃股票經除權息調整月報酬率、公司規模、帳面價值等資料，以計算組成 Fama-French 係數，其資料來自台灣經濟新報股權資料庫 (TEJ, Taiwan Economic Journal，Equity DB)。. 第二節. 基金績效研究方法. 基金績效相關研究通常分為以績效為基礎(return-based)和以基金持股明細 (holding-based)為基礎兩種方法，分別敘述如下：. 壹、以基金持股明細為基礎此方法為一種由下到上的完整方法，透過此方法，基金在每個時點的特性會完全反映其在每個時點持有的資產。使用此方法會需要兩組資料，一是證券資料庫，資料庫裡須含有各期間證券的特性。二是需要基金資料庫，目的為取的各期持股明細，但也由於明細資料的蒐集及維持不易，故往往僅有部分基金的資料完整到足以用來做研究。. 貳、以報酬率為基礎 Sharpe (1988, 1992)則提供了相較已持股明細為基礎低成本的研究方法，其方法為對於基金歷史績效對於一被動指標指數作迴歸，其方法使用較簡單，僅需取得基金過去績效表現，也因為這樣的特性，以報酬率為基礎的方法才在業界及學界流行起來。本研究方法中由於須計算強調選股特徵程度，並以1 − R 作為其強調選股特徵的代理變數，故須完整持股明細來計算其持有股票的1 − R ，故此部分選取方法為 12.

(19) 前者。 R 表示迴歸式中有多少百分比的解釋能力可以解釋應變數，Amihud & Goyenko (2009) 也發現到基金績效表現可以被多因子迴規模型的 R2 預測，較低的 R2 隱含著較大的選股能力而也可用以預測較高 α。，故1 − R 可視為投資標的的特有風險或是強調選股特徵。以此概念，越高的1 − R 表示越強的強調選股特徵，故如果主動管理越明顯會帶來越高的報酬，那麼越低的1 − R 就會跟績效呈現反向的關係。另外，在基金績效衡量方面，所使用方法為經 Fama-French 三因子風險調整之 α。此部分考慮到因為季與季之間時間長，基金交易頻繁亦會影響績效。故直接以基金每月績效對台股三因子作迴歸分析。其公式如下所示: Rit-Rft = αi + β1i (Rmt - Rft ) + β2i SMBt + β3i HMLt + µit Rit-Rft :個別投資組合/個股 i 於第 t 期之超額報酬 Rmt-Rft :市場投資組合之風險溢酬 SMBt :代表第 t 期的市場規模風險溢酬 HMLt :代表第 t 期的市場淨值/市值比風險溢酬 αi :代表 Jensen’s α,為衡量異常報酬的指標. 第三節. 研究設計. 由於每檔基金僅在季底會有完整持股明細，故在基金持股方面假設非每季底 (例如:1、2、4、5 月)的持股同上季公布之的持股明細，另外由於本研究樣本期間所涵蓋的基金有包含已經清算、被併入等情形，故不會有生存者偏誤(survivorship bias)的狀況發生。. 表 3.4.1 呈現的是樣本基金之敘述統計資料，其依照個月分所計算出來之 1 − R 分為 4 等分，並將每等分之投資比重、強調選股特徵(1 − R )、超額報酬(αi) 、淨資產(NTD mil)、週轉率、淨銷售及毛報酬分別呈現出來。 13.

(20) 群組 4 表示 1-R2 最大的群組，各群組中的1 − R 與鄰近的群組約差距 5-8%不等，顯示出各群組間的強調選股特徵並無太大差異。而從毛報酬來看，僅群組 4 及群組 1 的報酬為顯著大於零，但此兩群組在毛報酬上沒有顯著差異。超額報酬與毛報酬的結果大同小異，唯一的不同點是群組 4 和群組 1 的超額報酬差異顯著為正，此也顯現出即使強調選股特徵較差的群組和強調選股特徵較佳的群組其毛報酬相距不大，群組 4 也因為其強調選股特徵，使其可以得到在承擔了每單位風險下更多的超額報酬。表 2.3.1 敘述統計分析以 1-R2 排序分組投資比重 (t value) 強調選股特徵(1-R2) (t value) 超額報酬(α). 1. 2. 3. 4. 高(4)-低(1). 89.90%. 87.41%. 86.46%. 83.38%. -6.51%. (1087.01***). (982.03***). 56.58%. 64.47%. (546.67***). (911.26***) (601.23***) 69.94%. 76.15%. (2434.28***) (2649.59***) (1710.54***). (-41.67***) 19.57% (232.37***). 0.43%. 0.07%. -0.20%. 0.92%. 0.50%. (t value). (5.29***). (0.73). (-1.69). (6.13***). (2.88***). 淨資產(百萬新台幣). 1,919.42. 1,659.85. 1,919.88. 1,850.22. -69.21. (t value). (50.45***). (47.77***). (48.38***). (48.38***). (-1.28). 週轉率. 15.97%. 19.99%. 22.23%. 27.45%. 11.48%. (t value). (62.80***). (64.52***). (55.07***). (68.94***). (24.32***). 淨銷售. -1.53%. -1.55%. -0.82%. -0.53%. 0.99%. (t value). (-9.92***). (-9.38***). (-5.45***). (-2.36**). (3.63***). 毛報酬. 0.64%. 0.03%. -0.08%. 0.57%. -0.07%. (t value). (8.32***). (0.29). (-0.66). (3.80*). (-0.44). 3597. 3598. 3598. 3598. 樣本數(N). 註:投資比重表示基金投資於股票的金額占其淨資產的比重；上標*、**、***分別表示達 10%、5%、 1%之顯著水準。. 14.

(21) 步驟一:計算出各檔基金在每個月分的 −. 及α. 本研究針對強調選股特徵所採用評估方法為以基金持股明細基礎法，主要先針對樣本期間內上市上櫃股票之每月報酬作 Fama-French 三因子迴歸，其迴歸的長度一次選取為三年共 36 期，再以各檔基金持股比重加權計算出各檔基金每季持股之1 − R ，另外，α 部分同樣以每月基金績效對台股作 Fama-French 三因子迴歸分析取得。步驟二: 將 −. 及 α 作排序. (1) 單層排序: 僅針對1 − R 作四分位的排序，每群組的樣本數會差不多一致，再去分析 4 個群組在未來的 1、3、6、12、24、36、48 及 60 個月的期間持有報酬狀況。 (2) 雙層排序就單層排序 1-R2 所產生的 4 個群組下，各自獨立地再依照當月分 α 分成 4 個群組，總共會產生 16 個群組，再針對 16 個群組分析其在未來的各持有期間報酬狀況。步驟三: 找出單層分群中各分群之 α 來源在單項分群中，各1 − R 的群組分別找出其 α 的來源為何。以 α 作為應變數，並以 TR2、ln(淨資產)、週轉率、淨銷售率、及其依照投信投顧公會分類為虛擬變數找出這些績效好且持續性佳的基金，其績效來源為選股或是擇時。其中 TR2 為參考 Amihud & Goyenko (2009)的方法，將 R2 作一轉換，其公式如下: TR2 =. ln (. √ √. ). 因為R 的分布有左偏的現象，大部分的值都較集中在 1.0，即其上限附近故 Amihud & Goyenko(2009)將其作一對數轉換使其分布較為對稱。. 步驟四: 以羅吉斯(Logistic)迴歸分析其持續性的影響因素將每期(t)的 α 結果作四分位排序後，挑出排名在第四分位(即 α 前 25%)的基金，看其下一期(t+1)是否還會排在第四分位與否的表示其持續性，作為應變數，其中每期期間為未來一年、兩年、三年和五年，並以 Ln(淨資產)、週轉率、淨銷售率、 15.

(22) 及其依照投信投顧公會分類為虛擬變數，以上作為解釋變數作羅吉斯(Logistic)迴歸來解釋台股基金的績效持續性影響因素為何。. 第四節. 迴歸變數解釋. 本節將介紹本研究迴歸模型之被解釋變數與主要解釋變數，並說明使用了哪些控制變數，最後建立本研究之複迴歸分析模型。. 壹、變數定義一、. 被解釋變數. 計算出樣本內所有股票型基金於每個月之 α 及其持續性之後，本研究以羅吉斯迴歸分析來研究哪些因子會影響股票型基金的績效持續性。其有持續性設為 1、而沒有持續性設為 0。. 二、. 主要解釋變數. (一) 淨資產 Ln(AUM) 由於淨資產因為法規及流動性對基金績效有一定的影響所以將其納入解釋變數，因為基金淨資產和週轉率、淨銷售率等數字差異太大所以取對數值。 (二) 週轉率 Turnover 為了探討週轉率高，對於強調選股的基金績效持續性較差，因此將其納入迴歸式做解釋變數。 (三) 淨銷售率 NetSalesRate 淨銷售率高，對於強調選股的基金績效持續性較差。因此將其納入迴歸式做解釋變數。 (四) 基金分類–虛擬變數為了探討不同的基金類型會不會對持續性有一定的影響，因此將其納入迴歸 16.

(23) 式做解釋變數。此處除一般型為預設各種不同種類以虛擬變數替代，分別表示如下:上櫃股票型 Type_OTC、中小型 Type_SM、中概型 Type_CH、科技類 Type_TECH、特殊型 Type_SPE、價值型 Type_VAL (五) 風險分散程度 TR2 為參考 Amihud & Goyenko (2009)的方法，將 R2 作一轉換，使其從左偏變得較為對稱，其公式如下: TR2 =. √. ln (. √. ). 同前所述，1 − R 可視為投資標的的特有風險或是強調選股特徵。以此概念，越高的TR 表示越低的強調選股特徵，其風險分散程度也較高；越低的TR 表示越高的強調選股特徵，其風險分散程度也較低。. 貳、模型建立一、為探討強調選股特徵及其他基金特徵對於其績效持續性是否有影響。 =. +. (. +. )+. +. _. +. _. +. _. +. _. + +. _. +. _. 二、為探討強調選股特徵的基金其績效及其他基金特徵的影響。 α=. (. )+. +. _. +. _. +. _. +. _. +. +. +. 17. +. _. +. _.

(24) 第四章實證結果與分析本章將呈現及說明本及分析實證結果，並驗證本研究之六個假說是否成立，共分為第一節累積異常報酬檢定分析和第二節複迴歸分析兩個部分。. 第一節特徵因子與投資績效之評估表 4.1.1 為所有基金樣本依據1 − R 做四分位的排序，並針對其持有至未來 1 個月、3 個月、6 個月、1 年、2 年、3 年、4 年、5 年的持有期間報酬作一檢定。我們可以發現在第一群組中，在未來 1 個月、3 個月、6 個月有顯著大於平均的正報酬；第二群組中，僅在未來 6 個月有顯著大於平均的正報酬，其餘大部分為顯著低於平均的績效；第三群組中，在未來 1 個月、1 年、2 年、3 年、4 年有顯著大於平均的正報酬；而第四群組中，在未來 1 個月、1 年、4 年、5 年有顯著大於平均的正報酬。若比較第四群組相對第一群組的報酬，其顯著在未來一個月、及所有一年以上的期間都有顯著大於平均正報酬。故由此可推論，越強調選股特徵的基金其在未來績效持續顯著優於強調選股特徵弱的基金。表 4.1.2 則以1 − R 與 α 雙層排序來分析其持有期間報酬是否有大於整體平均持有期間報酬。在未來一個月的報酬強調選股特徵強的基金較強調選股特徵弱的基金中以較小的 α 群組有顯著的報酬差異。相反地，強調選股特徵弱的基金則在較大的 α 群組相對有顯著的正績效，而在未來 1 年、3 年、5 年中幾乎在每個 α 子群組中，強調選股特徵強的基金顯著的打敗強調選股特徵弱的基金，其中唯一兩次例外是在 3 年和 5 年時 α 次小的子群組顯著低於強調選股特徵弱的基金。這裡顯示出無論是短期(1 個月)，投資強調選股特徵強但表現暫時落後的基金或是強調選股特徵弱但表現領先的基金，整體績效會表現得較好；然而，若放眼長期(大於 1 年)，擇投資強調選股特徵強的基金，績效表現會較為出色，尤其是 α 落在較大群族的基金。. 18.

(25) 表 4.1.3 為將基金依照強調選股特徵分群後，分析其影響超額報酬的因素，由表中可知，淨資產則僅對強調選股特徵最佳和最差的群組的超額報酬有顯著負面影響；週轉率則是只對強調選股特徵較差的群組績效有顯著的正面影響，顯示出其強調選股特徵較差的基金，其超額報酬的來源可能為基金經理人積極的換股及擇時；另外，淨銷售率對於四個群組的績效都顯著有正面影響，其可能同前 Wermers(2003)；Frank et al. (2004) 所提及之共同基金的績效持續性存在處置效應 (disposition effect)，其績效來自新的申購金額所造成的動能投資策略。另外淨資產對於績效的侵蝕則可能來自於其流動性不佳或是規模不經濟。. 19.

(26) 表 4.1.1 強調選股特徵( −. )單層排序之持有期間報酬. 以 1-R2 排序分組. 未來 1 個月報酬-平均報酬 (t value) 未來 3 個月報酬-平均報酬 (t value) 未來 6 個月報酬-平均報酬 (t value) 未來 1 年. 未來 2 年. 未來 4 年. 3. 4. 0.09%. -0.41%. 0.22%. 0.17%. (5.25***) (-28.74***) (11.43*) (12.47***) 0.58%. -0.19%. -0.09%. -0.04%. (25.83***) (-12.27***) (-5.82***) (-2.88***) 0.67%. 0.12%. -0.23%. (17.78***) (4.74***) (-8.63***). 高(4)-低(1) 0.09% (3.6***) -0.62% (-18.63***). -0.20%. -0.87%. (-7.9*). (-14.28***). -0.05%. -0.09%. 0.18%. 0.25%. 0.30%. (t value). (-0.93). (-2.49**). (4.67***). (6.8***). (3.68***). 報酬-平均報酬. -1.31%. 0.09%. 1.85%. -0.49%. 0.82%. (-16.1***). (1.29). 報酬-平均報酬. 0.02%. -0.82%. (t value). (0.16). 報酬-平均報酬. -3.06%. (t value) 未來 5 年. 2. 報酬-平均報酬. (t value) 未來 3 年. 1. (23.38***) (-9.31***) 1.72%. (-7.01***) (11.3***) -0.71%. 1.32%. (7.05***). 0.15%. 0.12%. (1.17). (0.47). 3.92%. 6.98%. (-20.39***) (-4.28***) (6.77***) (25.93***). (29.04***). 報酬-平均報酬. -0.21%. -1.82%. -0.18%. 4.22%. 4.42%. (t value). (-1.12). (-9.08***). (-0.75). (18.23***). (14.98***). 上標*、**、***分別表示達 10%、5%、1%之顯著水準。. 20.

(27) 表 4.1.2 1 − R 與 α 雙層分群之持有期間報酬依1 − R 排序分組未來一個月報酬-平均報酬. 1 2 3 4 高(4)-低(1). 高(4)-低(1). 1. 2. 3. 4. 0.20%. -0.58%. -0.46%. 0.40%. 0.20%. (3.37***). (-15.02***). (-14.23***). (6.66***). (3.26***). 0.19%. -0.32%. 0.25%. 0.56%. 0.37%. (6.12***). (-12.45***). (8.51***). (14.68***). (11.83***). 0.16%. -0.02%. 0.02%. -0.06%. -0.22%. (4.72***). (-0.55). (0.46). (-2.12*). (-6.55***). 0.02%. -0.45%. 0.10%. -0.06%. -0.08%. (0.57). (-10.28***). (3.09***). (-2.69**). (-2.38**). -0.78%. 0.35%. 0.25%. -0.78%. (-1.79). (0.69). (4.12***). (-6.43***). 1. 2. 3. 4. 高(4)-低(1). -3.58%. -0.74%. -4.97%. 1.59%. 5.18%. (-13.48***). (-3.2***). (-33.62***). (7.32***). (19.46***). -1.24%. 0.99%. 0.60%. 1.14%. 2.37%. (-11.3***). (9.84***). (7.17***). (7.47***). (21.7***). -2.44%. -0.72%. -1.44%. 1.29%. 3.73%. (-14.66***). (-9.85***). (-12.34***). (12.61***). (26.81***). -0.59%. 0.14%. 0.18%. 0.46%. 1.05%. (-4.81***). (1.85). (2.03*). (8.82***). (8.57***). -1.11%. 0.23%. 3.57%. -0.30%. (-0.44). (0.11). (11.93***). (-0.75). 未來一年報酬-平均報酬. 1 2 3 4 高(4)-低(1). 21.

(28) 未來三年報酬-平均報酬. 1 2 3 4 高(4)-低(1). 1. 2. 3. 4. 高(4)-低(1). -2.53%. -1.54%. -1.25%. -0.90%. 1.63%. (-5.68***). (-6.61***). (-13.94***). (-1.85). (6.64***). 0.26%. 0.25%. 1.36%. -1.86%. -2.12%. (0.87). (0.87). (6.69***). (-5.74***). (-7.67***). -2.78%. -5.44%. -2.67%. 1.22%. 4.01%. (-7.57***). (-16.36***). (-6.03***). (5.14***). (15.56***). -3.04%. -2.19%. 0.37%. 1.80%. 4.85%. (-10.71***). (-7.52***). (2.15*). (8.88***). (21.78***). -7.79%. 2.68%. 1.31%. -4.58%. (-2.98***). (2.09*). (5.17***). (-5.67***). 1. 2. 3. 4. -1.13%. -1.82%. -0.52%. 0.27%. 1.40%. (-2.5**). (-3.4***). (-1.81). (0.38). (3.09***). -1.99%. -4.67%. 0.00%. -6.08%. -4.09%. (-4.06***). (-7.61***). (0.01). (-7.06***). (-4.49***). -0.90%. -4.45%. -4.01%. 5.38%. 6.29%. (-1.46). (-10.61***). (-5.74***). (15.4***). (10.11***). -4.93%. -0.60%. -2.17%. 5.66%. 10.59%. (-15.5***). (-1.48). (-7.78***). (18.75***). (20.9***). -16.30%. 6.95%. -4.40%. 8.32%. (-2.46**). (5.33***). (-5.48***). (4.08***). 未來五年報酬-平均報酬. 1 2 3 4 高(4)-低(1). 上標*、**、***分別表示達 10%、5%、1%之顯著水準。. 22. 高(4)-低(1).

(29) 表 4.1.3 影響國內股票型基金超額報酬的因素 1. (t value). 2. (t value). 3. (t value). 4. (t value). Intercept. 0.04. (3.51***). 0.02. (2.05*). 0.04. (2.98***). 0.04. (3.84***). TR2. 0.00. (0.90). 0.02. (3.17***). 0.02. (2.51**). 0.02. (2.86***). Ln(AUM). 0.00. (-2.47**). 0.00. (-1.19). 0.00. (-1.86). 0.00. (-2.51**). Turnover. 0.01. (2.18*). 0.01. (1.36). 0.00. (0.09). 0.00. (0.02). NetSalesRate. 0.04. (2.48*). 0.07. (4.85***). 0.09. (6.78***). 0.10. (7.35***). Type_OTC. -0.01. (-0.98). -0.01. (-0.92). 0.01. (0.91). 0.01. (0.95). Type_SM. -0.01. (-1.15). 0.01. (1.46). 0.00. (0.21). 0.00. (0.17). Type_CH. 0.01. (0.80). -0.01. (-0.61). 0.00. (-0.63). 0.01. (0.82 ). Type_TECH. 0.00. (-0.30). 0.00. (0.75). 0.00. (0.12). -0.01. (-1.25). Type_SPE. 0.04. (1.01). -0.01. (-0.70). -0.01. (-0.84). 0.01. (0.43). Type_VAL. 0.00. (0.54). 0.00. (0.24). 0.00. (-0.27). 0.00. (0.24). 上標*、**、***分別表示達 10%、5%、1%之顯著水準。. 23.

(30) 第二節. 持續性之檢定. 持續性在本篇文獻的定義為以本月分在α第四分位的基金，其一年、兩年，’ 三年及五年的績效還能夠繼續在前 25%的基金，我們稱之為有持續性，表 4.2.1 即以持續性對 TR2、ln(淨資產)、週轉率、淨銷售率及以股票型基金分類做為虛擬變數所做的羅吉斯迴歸。其結果分別表述如下: (1) TR2 風險分散程度 TR2 在未來兩年、三年和五年對於基金績效持續的影響皆為顯著負面影響，意即當一檔基金的風險分散程度越強時或是其選股特徵值越弱時，其績效的持續性越差，反過來說，選股特徵越強的基金，其績效在未來兩年、三年和五年同樣落在前 25%的機率越大。同前面雙層排序的分析結果相同，當期強調選股特徵的強度越強時，該檔基金的持續性也就越佳。 (2) Ln(淨資產) 發現到 ln(淨資產)的對於持續性的影響是顯著負向的，且在未來一年、兩年、三年及五年結果都一致，意即當基金淨資產上升時，會導致該基金的強調績效下降而無法持續，可能導致的原因是規模不經濟，雖然基金規模的擴張致使整體達到規模經濟，有利於其降低成本，但是太大的規模亦會降低基金的操作效率，另外也由於法規方面的限制造成其強調選股特徵受限，舉例來說，證券投資信託基金管理辦法第十條第九項規定每一基金投資於任一上市或上櫃公司股票之股份總額，不得超過該公司已發行股份總數之百分之十。故當基金規模一上升，經理人於投資標的的比重上受限之後，便會開始投資於其他相對次等標的股票。 (3) 週轉率週轉率越高，在未來一年、兩年、三年及五年間，對於績效的持續性有正面顯著影響，表示對台股基金而言，週轉率越高代表其績效持續性較強，此與 (Ying-Fen Fu, 2014)的結論相同。 24.

(31) (4) 淨銷售率淨銷售率的此處對於績效持續性的影響顯著小於 0，其在未來一年、兩年、三年及五年間的績效可能持續性較不佳，原因可能為其淨資金流入會造成基金操作管理上效率的問題。 (5) 基金類別投資於中概型、科技型及特別型的基金其在未來績效的持續性皆有顯著負面影響。. 25.

(32) 表 4.2.1 影響國內股票型基金持續性的因素持續性檢定一年 Intercept TR2 Ln(AUM) Turnover NetSalesRate Type_otc Type_sm Type_china Type_tech Type_spe Type_value. 持續性檢定兩年估計值 p-value 1.7509*** <0.0001 -0.1097 0.1111 -0.4442*** <0.0001 0.4457*** <0.0001 -2.7839*** <0.0001 -0.6344*** <0.0001 -0.00023 0.9971 -0.1408 0.2042 -0.6224*** <0.0001 -1.1909*** <0.0001 -0.2107** 0.0384. Intercept TR2 Ln(AUM) Turnover NetSalesRate Type_otc Type_sm Type_china Type_tech Type_spe Type_value. 持續性檢定三年. 估計值 p-value 2.6936*** <0.0001 -0.2111*** 0.0022 -0.5727*** <0.0001 0.4166*** <0.0001 -2.9429*** <0.0001 -0.222 0.1102 0.0276 0.6622 -0.3882*** 0.0008 -0.584*** <0.0001 -1.5666*** <0.0001 -0.144 0.1491. 持續性檢定五年. 估計值 p-value Intercept 3.4054*** <0.0001 Intercept 2 TR -0.2442*** 0.0004 TR2 Ln(AUM) -0.6812*** <0.0001 Ln(AUM) Turnover 0.5545*** <0.0001 Turnover NetSalesRate -3.5105*** <0.0001 NetSalesRate Type_otc -0.1144 0.4006 Type_otc Type_sm -0.04 0.5356 Type_sm Type_china -0.7572*** <0.0001 Type_china Type_tech -0.5021*** <0.0001 Type_tech Type_spe -2.1517 <0.0001 Type_spe Type_value -0.181 0.0745 Type_value 上標*、**、***分別表示達 10%、5%、1%之顯著水準。. 26. 估計值 p-value 3.9855*** <0.0001 -0.2909*** <0.0001 -0.762*** <0.0001 0.5266*** <0.0001 -2.8611*** <0.0001 0.1891 0.1393 -0.0942 0.1500 -0.8469*** <0.0001 -0.4648*** <0.0001 -2.2521 <0.0001 -0.1305 0.1946.

(33) 第五章結論與建議本章為本論文作總結。在第一節中，首先簡述本研究之樣本選取範圍及研究步驟，最後彙整本研究之實證結果。第二節則敘述本研究所遇到的困難及限制，並且對後續有興趣從事基金績效持續性之研究者提出研究建議。. 第一節研究結論無論由單層或是雙層的排序分析，我們都可以看出擁有較好強調選股特徵 (1 − R )的基金其在未來績效較有持續性，若再搭配當期 α 來考量，則短期(1 個月)，投資強調選股特徵弱但 α 大的群組或是投資強調選股特徵強但 α 小的群組，績效表現較好；然而，若放眼長期(大於 1 年)，擇投資強調選股特徵強的基金，績效表現會較為出色，尤其是 α 落在較大群族的基金。而以羅吉斯迴歸分析基金選股特徵對於其績效持續性的機率有顯著的貢獻，投資選股特徵強的基金在未來兩年、三年及五年的績效持續的機率顯著比較高。整體而言，淨資產對於持續性的影響是顯著負向的，意即當基金淨資產上升時，較大的規模亦會降低基金的操作效率，導致規模不經濟，另外也由於法規方面的限制造成其強調選股特徵受限，故當基金規模一上升，經理人於投資標的的比重上受限之後，便會開始投資於其他相對次等標的股票。另外週轉率對於基金績效持續性的影響同 Fu(2014)的結論相同，對台股基金而言，週轉率越高代表其績效持續性較強。另外新的資金湧入導致基金績效持續性較不佳，原因可能為其淨資金流入會造成基金操作管理上效率的問題。. 第二節研究限制 1.. 本研究在計算基金報酬時，僅考慮普通股股票之報酬，期另外持有知換股權利證書、可轉換公司債、特別股等，皆排除在報酬率的計算之外。. 2.. 由於各家基金業者的管理費、保管費、手續費等交易成本不盡相同，故站在公平的角度，本研究所考慮之報酬率為基金的毛報酬率，而非投資人所考量 27.

(34) 之淨報酬率。 3.. 由於跨國股票基金持股明細的蒐集僅有季前五大持股明細及半年完整持股明細，與國內股票型基金的明細公布有時間及範圍上的差距。故本研究僅針對國內股票型基金作績效持續性的研究。. 4.. 國內股票型基金持股的內容僅在每月底有公佈前五大持股明細，每季底才有完整資料，此部份考慮到迴歸時間長度的適切性及持股資料的完整性，基金持股資料的來源以每季完整持股為主，並假設下兩個月的持股資料一致。但是以季持股來做資料收集有可能會忽略基金的績效來源可能為交易. 5.. 平衡型基金分散投資於股與債，其於股票的投資比重相對較低，故其持股明細對於績效的衡量解釋能力也相對不足，故本研究平衡型基金排除在外。. 第三節後續研究建議 1.. 本研究僅針對境內國內股票型基金作績效持續性的研究。建議未來研究可以延伸到對於跨國股票型基金或是平衡型基金、及債券基金的績效可持續性做研究，並做更全面性的比較分析。. 2.. 本研究受限於持股資料的完整性，對於國內股票型基金在非季底的持股明細僅能以上季公佈的明細資料取代。但是僅以季持股來做資料收集有可能會忽略基金的績效來源可能來自頻繁的交易，像是 Puckett & Yan (2011) 的研究就有指出績效佳的基金有和績效差的基金相比有交易成本較高的跡象，未來的研究可以就公布頻率較頻繁的明細資料做分析以達更精確的結果。. 28.

(35) 參考文獻 [1] Alexander, G.J., Jones, J.D. and Nigro, P.J. (1998) Mutual fund shareholders: characteristics, investor knowledge, and sources of information, Financial Services Review, 7, pp.301–16. [2] Amihud, Yakov, and Ruslan Goyenko. (2010). “Mutual Fund’s R2 as Predictor of Performance.” Working paper, New York University Stern School of Business.Barber, B.M., Odean, T. and Lu, Z. (2005) Out of sight, out of mind: the effects of expenses on mutual fund flows, Journal of Business, 78(6), pp.2095–119. [3] Bessler, W.,Blake, D.,Luckoff, P.andTonks, I.(2011) Why does Mutual Fund Performance not Persist? The Impact and Interaction of Fund Flows and Manager Changes, working paper, Justus-Liebig-University Giessen, Center for Finance and Banking, [4] Bialkowski, J., and Otten, R., (2011) “Emerging market mutual fund performance: Evidence for Poland”North American Journal of Economics and Finance,Vol. 22 (2011) pp.118–130 [5] Bollen , N., &Busse, J. (2005). Short-term persistence in mutual fund performance.Review of Financial Studies, Vol. 18 (No. 2), 569-597. [6] Busse , J., & Irvine, P. (2006). Bayesian alphas and mutual fund persistence. Journalof Finance, Vol. 61 (No. 5), 2251-2288. [7] Chevalier, J. and Ellison, G. (1997) Risk taking by mutual funds as a response to incentives, Journal ofPolitical Economy, 105, pp.1167–200. [8] Cremers, Martijn, and Petajisto, Antti. (2009). “How Active Is Your Fund Manager? A New Measure That Predicts Performance.”The Review of Financial Studies, vol. 22, no.9, pp.3329–3365. [9] Duan, Y., Hu , G., & McLean, D. (2009). When is stock picking likely to besuccessful? Evidence from mutual funds. Financial Analysts Journal, Vol. 65 (No.2), 55-66. [10] Elton, E.J., Gruber, M.J. and Rentzler, J.C. (1990) The performance of publicly offered commodity funds,Financial Analysts Journal, 46, pp.23–31. [11] Fu, Y.F. (2014) “Individual Fund Manager Sentiment, Fund Performance and 29.

(36) Performance Persistence.“ International Journal of Economics and Financial Issues, vol. 4, no. 4, pp; 870-885. [12] Goetzmann, W., & Ibbotson, G. (1994). Do winners repeat? Journal of PortfolioManagement, Vol. 20 (No. 2), 9-18. [13] Grinblatt , M., & Titman, S. (1992). The persistence of mutual fund performance.Journal of Finance, Vol. 47 (No. 5), 1977-1984. [14] Hendricks, D., Patel , J., &Zeckhauser, R. (1993). Hot hands in mutual funds:Short-run persistence of relative performance, 1974-1988. Journal of Finance, Vol.48 (No. 1), 93-130. [15] Jensen, Michael C. (1968). “The Performance of Mutual Funds in the Period 1945–1964.” Journal of Finance. May, 23, pp. 389–416. [16] Kang, J., Lee, C., Lee, D.,(2011) ” Equity Fund Performance Persistence with Investment Style: Evidence from Korea” Emerging Markets Finance & Trade / May–June 2011, Vol. 47, No. 3, pp. 111–135. [17] Kaplan, Paul D. (2003). “Holdings-Based and Returns-Based Style Models.”Morningstar research paper, June 2003. [18] Petajisto, A. (2013) “Active Share and Mutual Fund Performance.” Financial Analysts Journal Vol. 69. No. 4, pp.73-93 [19] Puckett , A., & Yan, X. (2011). The interim trading skills of institutional investors.Journal of Finance, Vol. 66 (No. 2), 601-633. [20] Sharpe, William F. (1966). “Mutual Fund Performance.” Journal of Business. January, 39, pp. 119–38. [21] Sirri, E.R. and Tufano, P. (1998) Costly search and mutual fund flows, Journal of Finance, 53(5), pp.1589 –1622. [22] Treynor, J. L. (1965). “How to Rate the Performance of Mutual Funds.” Harvard Business Review. January/February, 43, pp. 63–75. [23] Wermers, R. (2003) Is money really ‘smart’? New evidence on the relation between mutual fund flows,manager behavior, and performance persistence, Working Paper, University of Maryland. [24] Wermers, Yao and Zhao, Jane. (2012). “Forecasting Stock Returns Through an Efficient Aggregation of Mutual Fund Holdings.” The Review of Financial Studies, vol. 25, no.12, pp.3490-3529. 30.

(37)