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2018年3月22日

Alex Bryan ETF

Alex Bryan: 主動基金特定期間表現較好

Morningstar的主動/被動晴雨表(active/passive barometer)和其他研究顯示,美國大多數主動式基金在長線而言都難以跑贏其指數對手。但主動基金在某些時期的成功率會較高。著名定律Dunn's Law認為,這是源於主動式基金及指數組合之間的風格差異。箇中的邏輯是,由於指數的風格純度往往高於相應的主動基金,當有關風格表現強勁時,主動基金便較難跑贏指數。相反,當有關風格表現較弱,指數就較容易被主動基金打敗。

我們以Morningstar主動/被動晴雨表內覆蓋12個Morningstar組別的數據,測試Dunn's Law的真確性。研究發現Dunn's Law有其參考價值,但研究結果並非無時無刻與理論的預測一致。

研究以Morningstar主動/被動晴雨表的結果為基礎,該報告比較12個Morningstar基金組別內美國主動基金與指數基金的表現。

主動/被動晴雨表的成功率反映,每個組別內主動基金經理能在特定時段內存活,並跑贏同類指數基金及指數追蹤ETF綜合表現的百分比。短期成功率通常較為波動,因此我們將分析集中在2002年9月至2017年12月期間的季度滾動1年、3年及5年的成功率。

我們建立了一個回饋模型,以解釋每個組別的主動基金在不同時期的成功率變化。在其中9個美國股票組別,模型的變量因素包括市場風險回報、小型規模、價值和國際(相對於美國)股票的回報。我們以指數回報差計算每個變量因子的影響。

我們亦為外國大型混合型和多元化新興市場組別建立了類似的回饋模型,並採用該區域相應的指數在分析各種變量因子:包括市場風險、小規模和價值因素。為了捕捉主動基金和指數基金在地域配置上的差異,我們在外國大型混合模型中加入美國和新興市場因子,並在多元化新興市場基金的模型加入已發展市場因子。我們亦在這兩個模型加入貨幣風險因子。

中期債券組別的模型包括市場、信貸和利率風險因素。

這些回饋模型衡量兩個對象的關聯程度:1)主動基金成功率變化;2)因主動和被動基金之間潛在風格差異而產生的回報差異。例如,如果大型價值組別的主動基金比其指數同儕持有更多中型價值股票,在小型股票跑贏大型股票時,這些主動基金的成功率就會提高。而回饋測試就是用來偵測這種關係。

不過,這些模型並不能涵蓋主動基金與指數基金之間的所有差異。例如,模型不涵蓋選股差異和行業配置差異等與因子無關的範疇,這可能會限制模型的解釋力。

主動基金所受限制較少

在了解模型的限制後,我們可以開始測試Dunn's Law的可靠程度。如果Dunn's Law是準確的:

• 所有組別的成功率應與市場表現呈負面相關性。這是因為指數基金會把資金全數投資,而主動基金傾向持有一定比例的現金。因此,主動基金在升市時較難跑贏指數基金,反之亦然。

• 價值組別的成功率應與價值因子的表現呈負面相關性,而增長組別的成功率應與增長因子的表現呈正面相關性。理由是主動型價值基金所受的限制較少,通常比指數基金持有更多增長型股票。另一方面,主動型增長基金一般會比增長指數基金持有更多價值型股票。

• 大型(及多元化新興市場)組別的成功率應與小規模因子的表現正面相關,因為大部分指數基金都是市值加權的,使其持有較多大型股票。小型組別的成功率則會與小規模因子的表現負面相關,因為主動基金一般比同類指數基金有更大空間持有中型股票。

• 美國組別的成功率應與環球股票的表現正面相關,因為主動型美國股票基金比相應指數基金更大機會持有海外股票。

中期債券組別的成功率應該與以下兩點的回報有正面相關性:

• 信貸風險。這是由於主動基金傾向比相應指數承擔更高的信貸風險。

• 利率風險。這是由於在測試期間的大部分時間,主動基金平均會比指數基金承擔更高的利率風險(儘管現況可能並非如此)。

在本文的第二部分,我們會看看測試結果。

(二之一)

Morningstar被動式策略分析員Adam McCullough對此文也有貢獻。

Alex Bryan

Morningstar

北美被動式策略研究總監

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