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对冲基金盈利能力与资产规模的相关性研究 摘要：探究对冲基金盈利能力与其资产规模的内在关联性，既可以帮助投资者优化投资选择，又可以协助对冲基金经理决定何时封闭新的投资基金。现有文献中，对对冲基金盈利能力与其资产规模之间的关系判定相互矛盾，本文旨在判断这二者之间的关联性，并设立线性回归模型来分析基金资产规模对基金回报率的影响。本研究数据来源于TASS数据库，样本是从2000年1月至2014年12月的127个美国对冲基金数据。研究显示，对冲基金资产规模与其盈利能力呈正相关，与标准偏差呈负相关。 关键词：对冲基金　盈利能力　资产规模 何帅 作者简介：何帅，中国政法大学商学院世界经济专业博士研究生，研究方向为世界经济与国际金融。 一、引言 随着各国对资本流动限制的取消以及对资本市场的开放，对冲基金得到了巨大的发展空间。伴随资产管理能力和对冲技术的跨越式发展，对冲基金规模以每年25%的速度上升，成为金融市场的中坚力量。21世纪后，新兴金融市场的崛起和高净值客户数目的增加，进一步推动对冲基金市场规模的扩张。到目前为止，对冲基金的资产管理规模已高达1.2万亿美元。 对冲基金产业的迅速发展，无论对试图寻找机会投资的经理人还是探索投资商机的投资者而言，对冲基金资本规模都是他们考虑的重要因素，它将影响对冲基金的业绩表现。然而当前理论界对于该问题的研究少之又少，为填补这一空白，本文试图探究对冲基金资产规模与基金盈利能力之间的内在关系。 二、文献回顾 Das总结了两种对冲基金回报衡量方法，宏观经济因素模型便是其中之一。他认为影响对冲基金回报的因素包括购买收益率差价和出售美国国债，即期限溢价补偿，预期通货膨胀、非预期通货膨胀、工业生产增长率和具有较高信用与较低信用等级的公司债券利息率。他以48个月为周期，研究了三种不同时间段的对冲基金月度数据。结论表明，只有两个变量有统计学意义：违约溢价和期限溢价。在基本因素定价模型中，Das使用对冲基金的基本特征因素进行回归分析，以此来推测对冲基金的回报率并导出Beta值。有统计学意义的解释变量为规模和最小购买份额。根据分析，该模型的主要变量成功解释了美国国内对冲基金的回报能力，但对于外国的对冲基金却不适用。Chen等人通过资产定价模型Fama-MacBeth做横截面回归分析，运用五大定价因素解释了资产回报。以上述观点作为假设前提，考虑了这些因素对现金流预期与折现率风险的影响。 Fung和Hsieh使用七个风险因素来建立风险因素模型，这些因素主要从对冲基金策略的实证研究结论中选取，如SP500的超额收益。股票多空基金大约是整个对冲基金的30%-40%，SCMLC（Small cap minus large cap）是非常重要的股票因素。十年期国债收益、Baa债券高于十年期国债收益，这些债权因素对于固定收益对冲基金很重要。这三种期权组合（债券、货币、商品）对于趋势跟踪或管理期货都是关键的风险因子。实证研究表明这七种风险因素能解释较高比例的对冲基金。Amenc等人利用因素模型预测对冲基金收益，选取的因素为：美国三月期政府债券收益、红利率用SP500股票指数红利率，信用价差用长期BAA债券和AAA债券的收益差，期限价差用三月国库券和十年期国库券收益差，隐含波动率用芝加哥期权交易所的波动率指数（VIX），市场变化量用NYSE市场交易量月度变化，短期商业周期用石油价格表示，美国股票市场用SP500收益率，世界股票市场用MSCI世界股票指数（除美国外），货币因素用外汇交易量加权指数。 上世纪90年代末以来，就有学者讨论基金规模与基金业绩的内在关联。先前学者对于对冲基金业绩是否会随资产规模增加而增加的研究结果相互矛盾。很多学者认为，规模较小的基金公司其风险偏好较高，灵活度较强。当市场环境不乐观时，大型基金公司的破产清算可能面临更加复杂的情况。但一些学者则不认为资金规模与资金回报呈负相关，Getmansky发现随着基金规模的不断扩大，基金收益也将增大，即基金规模与基金盈利能力呈正相关。直到基金规模到达最优水平，基金的边际收益才为零。Agarwal等人发现大的对冲基金公司效益好于小的对冲基金公司，Gregoriou和Rouah则表示基金业绩与基金规模之间没有相关性。 三、数据描述 探究对冲基金盈利能力与资产规模的相关性，选择准确的数据库极为重要，因为数据库经常会出现缺乏透明度的情况。本文主要数据为对冲基金盈利能力与资产规模的月度数据，数据来自世界最大的商业数据提供商Lipper的TASS数据库。TASS数据库始建于1994年，建库初期的数据源由基金经理提供，因其包含部分偏差而不能使用，故本文选定2000年以后的数据，以避免回填偏差。为减少数据的生存偏差，本文采样周期选择从2000年1月至2014年12月，共15年。 之所以