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我国开放式基金“赎回异象”实证研究

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王泽博王星

摘要：选取2013年第一季度至2016年第二季度我国17只开放式基金作为样本，定义扣除分红影响的基金净值变化率为基金现金流量，并使用百度指数作为投资者对基金关注度的代理变量来检验我国开放式基金是否存在“赎回异象”。面板数据固定效应模型检验结果显示：我国开放式基金现金流量受到投资者关注度、基金规模以及市场指标等因素的影响；开放式基金存在“赎回异象”，收益高的基金面临更多赎回。

关键词：开放式基金；赎回异象；百度指数；关注度

：F830.91文献标志码：A：1673-291X（2017）16-0080-06

一、相关经济现象和概念解析

20世纪80年代开始，金融市场中出现了许多无法使用传统经济学模型解释的现象，研究者将这类现象称为异象。为了更好地研究这类问题，研究者将心理学成果引入金融研究，通过对投资者行为分析试图解释金融市场中存在的“非正常”现象，开放式基金的“赎回异象”也逐渐成为研究的热点。

开放式基金“赎回异象”指现实中投资者更倾向于赎回表现较好基金的份额。基金经理若遭遇非预期大额赎回，将被迫出售资产变现以应对赎回。这样不仅会损害基金投资者利益，还将影响市场的稳定性。大部分“赎回异象”的研究以基金的历史业绩与基金流量作为重点。Caponetal（1996）通过对3000名共同基金持有者的问卷调查，发现基金历史业绩是投资者选择的重要变量。Pateletal（1991）研究发现，基金原始回报率与其年度净值增长金额之间存在线性正相关关系。Warther（1995）将基金的资金流入分成预期与非预期资金变动，金融市场的表现与非预期的资金变动有高度关联性，而预期的资金变动与市场表现无关。这种规律在，Latlau（1997）、Potter（2000）、Karceski（2002）等研究中得到验证。

“赎回异象”的研究集中于开放式基金的业绩和基金流量之间的关系，而对投资者的个人心理因素考虑较少，这是因为投资者的心理因素难以量化。Seasholes（2007）对上海证券交易所的股票涨停事件进行分析，发现投资者的注意力会被涨停所吸引。下一个交易日投资者更倾向于买入前日涨停的股票。Meschke（2011）研究发现，新闻能够吸引投资者对上市公司的关注，从而促使其产生交易行为。Da，Engelberg和Gao（2011）首次提出使用谷歌有哪些信誉好的足球投注网站量（SVI）来度量投资者的关注度。

百度指数（BaiduIndex）是百度网站以海量网民行为数据作为支撑，成为当前互联网重要的统计分析平台之一，为众多企业提供决策参考的依据。在行为金融研究领域，百度指数可以作为关注度的代理变量，透过关注度来量化投资者行为和心理变化。俞庆进和张兵（2012）发现，百度指数与创业板的市场表现有显著关系。缪杰（2014）的研究也得到了相似的结论。

金融市场也是信息流通的市场，随着技术进步，信息与金融市场的相互影响正逐渐加深。因此，将百度指数作为投资者关注度的代理变量引入开放式基金“赎回异象”的研究，探究投资者行为、基金业绩与基金流量三者之间的关系，为此类研究提供了新的方向。

二、样本数据与变量的选择

（一）样本选择及数据来源

本文选取我国17只偏股型开放式基金2013年1月1日至2016年6月30日14个季度数据作为样本，数据来源为CMSAR国泰安数据库。同时，提取百度指数的日度数据作为投资者关注度代理变量。为了保证数据频率一致，百度指数经对数差分转化为季度均值。所有数据计算由Excel2013统计软件完成，回归分析以及检验均由Stata12统计软件完成。

（二）变量的选择

1.被解释变量

三、研究模型与数据分析

（一）研究模型

本文使用面板数据模型对以上解释变量对被解释变量的影响进行检验。由于面板随机效应模型中存在前提假设面板截距αi不能与解释变量相关，而截距αi在本例中包含了各只基金投资风格，基金经理个人风格和管理方法以及一些其他差异，可能与解释变量存在一定的关联性。而这种影响无法量化并完整地包含到模型当中，故本文采用面板固定效应模型，有公式（9）：

C_Flowit=β1SCit+β2SCi，t-1+β3Rit+β4Ri，t-1+β5σit+β6IndReit+

β7IndRei，t-1+β8RiskFreeit+β9RiskFreei，t-1+β10LgNVit+αi+εit（9）

为了确定是否符合运用面板固定效应模型要求，需要进行Huasman检验，检验结果（如表1所示）。

检验结果说明，在1%的显著性水平下拒绝Hausman检验原假设：随机效应模型是正确模型。故应该使用固定效应模型进行回归。

（二）单位根检验

研究时间序列模型前需进行单位根检验来确保时间序列是平稳的。单位根检验