• 主动性份额定义与计算方法 [page::0][page::1]：

- 主动性份额衡量基金持仓与基准指数持仓的差异，计算公式为所有股票权重差异绝对值之和的一半。
- 基准指数选取基金相对主动性份额最低的多个市场常见指数中最匹配的一个。

- 与传统跟踪误差不同，主动性份额更侧重于选股偏离度，跟踪误差反映的是系统风险偏离。
- 基于主动性份额和跟踪误差，可将基金划分为纯指数、类指数、分散选股、风格偏移及激进型五类基金。

• 主动性份额的影响因素及市场演变 [page::2][page::3]：

| 影响因素 | 相关性及显著性 |
|----------------|--------------------------------------------|
| 跟踪误差 | 正相关，能解释主动性份额约13%的波动 |
| 基金规模 | 非线性关系，经济意义不显著 |
| 基金费率 | 统计显著但经济意义较弱 |
| 换手率 | 统计及经济意义均不显著 |
| 基金年限 | 负相关 |
| 基金经理任期 | 正相关 |
| 过去3年超额收益率 | 显著正相关，表现好的经理更倾向于追求高主动性份额 |
- 1990年代起美国共同基金主动性份额整体下降，类指数和被动管理基金资产占比快速上升。

• 主动性份额与基金业绩持续性关系 [page::4][page::5][page::6]：

- 不同主动性份额与跟踪误差的基金组合中，主动性份额高的基金具有显著更高的正超额收益，最高与最低组合超额收益差达2.55%。

- 主动性份额高且规模较小的基金表现更佳，基金表现整体与基金规模负相关。
- 主动性份额最高且过去一年业绩表现优秀的基金，下一年平均四因子α最高达到3.5%，显示高主动性份额基金具有良好业绩持续性。
- 业绩与基金规模和历史收益结合来看，主动性份额可有效辅助筛选优质基金。

• 多元回归与不同主动管理测度比较 [page::7][page::8][page::9]：

- 主动性份额对基金未来业绩的预测能力显著优于跟踪误差，尤其在中小规模基金中表现更突出。
- 控制基金规模、费用、换手率等多项变量后，主动性份额仍是唯一一致显著预测基金表现的指标。
- 行业级主动性份额及行业集中度指标也具有一定预测力，但不及整体主动性份额。

• 市场环境对基金超额收益的影响 [page::9][page::10]：

- 市场横截面波动率（CrossVol）提升时，分散择股基金的超额收益显著增加，尤其在波动率高后1至3个月段表现明显。
- 投资逻辑解释为市场高波动下个股受特质信息影响明显，基金经理能利用特质信息获取超额收益；随后市场趋稳时，错误定价被纠正，基金主动性可能减少。

招商定量研究报告详尽分析

报告标题与基本信息

• 标题：招商定量 | 主动性份额是筛选基金的有效指标吗？

- 作者及团队：招商定量任瞳团队

• 发布机构：招商证券

- 发布时间：2019年11月27日

• 研究对象：主动性份额指标在主动股票基金筛选与业绩预测中的有效性与应用，基于美国股市基金数据的实证研究。

报告核心论点与目标

报告围绕主动性份额（Active Share）这一指标展开分析，来源于Cremers和Petajisto的开创性研究。核心论点包括：

1. 主动性份额是衡量基金经理主动管理的有效指标，尤其体现其择股偏离基准指数的能力。

2. 与传统跟踪误差指标相比，主动性份额更能显著预测主动股票基金未来的超额收益。

1. 美国主动管理基金市场近三十年来由主动转向被动，基金整体主动性份额下降。

4. 投资者若选择主动性份额高、基金规模小且过去表现优秀的基金，预期能获得显著优异的长期超额收益。

1. 市场环境（特别是股票横截面波动率）对主动性份额基金超额收益也有显著影响。

目标价和明确评级未涉及，报告主要为定量研究与实证分析总结，提供给投资者以筛选主动基金的有效工具和策略。
以上为报告总结的总体叙述框架，为中国A股基金的后续实证研究奠定理论与方法基础。[page::0]

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逐章详细解读

I. 主动性份额基础理论与研究框架

主动性份额定义及计算

• 定义：基金的主动性份额定义为基金资产组合相对某基准指数资产组合权重差异的绝对值之和的一半，即

$$
Active Share=\frac{1}{2}\sum{i=1}^N |w{fund,i} - w_{index,i}|
$$

• 该基准指数并非基金自身指定的业绩对比基准，而是在市面19个常见指数（如标普500、罗素2000等）中，取相对主动性份额最低的指数作为基金的“实际”基准。

- 行文中通过示例解释主动性份额计算：一个五只股票组合及基准组合权重差异计算后，得到主动性份额为40%。示例表格明确表现不同证券上的主动权重贡献。

• 传统衡量基金主动性的另一指标是跟踪误差（Tracking Error），有两种计算方式：基金净值收益与基准收益差异的标准差，及基金收益回归基准收益后的残差标准差。虽然定义不同，但两种计算在实证研究中表现相似。

- 主动性份额强调择股差异，跟踪误差包含风格偏离等系统风险因素，因此两者度量的主动管理维度不同。组合观察两指标可以区分不同类型主动基金。

主动基金分类框架（图2）

• 以主动性份额和跟踪误差为X、Y轴，基金可分为五种类型：

- 纯指数基金（低主动性份额低跟踪误差）
- 类指数基金（低主动性份额低跟踪误差，往往被称为“closet indexers”）
- 温和主动型（Moderately active）
- 风格偏移型（Factor bets，低主动性份额，但高跟踪误差，由于风格差异）
- 分散择股型（Diversified stock pickers，高主动性份额、低跟踪误差）
- 激进型基金（Concentrated stock picks，高主动性份额高跟踪误差）

• 例证说明，某基金在行业配置与基准一致但股票配置有差异可体现高主动性份额但低跟踪误差；相反重视风格偏差的基金会高跟踪误差但主动性份额较低。

这一框架为投资者认识基金主动管理的不同策略和风险特征提供重要参考。 [page::1]

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II. 主动性份额的影响因素和演变

横截面影响因素（图3）

• 通过1992-2003年美国股票基金面板回归，主动性份额受到多种变量影响，其中统计显著度与经济显著性存在区别：

- 跟踪误差与主动性份额正相关，能解释约13%-32%的波动，说明风险管理与择股活跃度有关。
- 基金规模与主动性份额呈非线性关系，但经济意义不强。
- 基金费用率、基金经理任期对主动性份额有显著正相关，说明经验更丰富、费用更高的基金可能更积极管理。
- 换手率与主动性份额未见显著相关。
- 过去1-3年超额收益率呈正相关，说明历史业绩良好的基金更倾向较高主动性份额。

• R平方最高仅约32%，意味着主动性份额作为主动管理指标，有较强独立性，不能简单由其他变量涵盖。

该段深度揭示基金经理行为特征与主动管理程度之间的关系。[page::2]

时间序列因素（图4）

• 1990-2009年基金主动性份额与宏观市场波动性、收益率相关：

- 主动性份额与VIX及股价截面波动率负相关，反映市场不确定性高时基金趋于降低主动管理强度，可能出于风险控制考虑。
- 与基准指数过去3年收益正相关，说明市场整体上涨环境下，基金经理更愿意扩大主动性份额。

• 整体基金市场主动管理逐渐减少（图5、图6），指数基金及类指数基金影响力增强，使得基金整体主动性份额下降。

- 基金资产分布显示，低主动性份额基金资产规模占比快速提升，截至2003年占比44.8%，基金资产集中趋势明显。

• 主动性份额具备持续性，基金经理的管理风格稳定，可预测未来一定时期基金的主动管理程度。

- 平均主动性份额与基金总体或按市值加权主动性份额均表现出明显下降趋势。
以上揭示市场环境和基金经理行为演化对主动管理策略的深远影响。[page::3,page::4]

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III. 主动性份额与基金业绩持续性

主动性份额与跟踪误差的业绩表现对比（图7、图8）

• 样本期1990-2003年：按25组（5×5主动性份额与跟踪误差五分位）划分基金组合并计算超额收益。

- 主动性份额最高与最低组合的年平均超额收益差约2.55%，主动性份额高组合平均正收益1.13%，显著优于低主动性份额组。

• 跟踪误差高低对基金表现影响不大，反而类指数基金（低主动性份额高跟踪误差）表现最差。

- 采用Carhart四因子模型控制市场风险仍验证了主动性份额的显著影响。

• 结果强调择股能力（通过高主动性份额体现）比风格偏差更重要，增强了择股选基金的逻辑基础。

主动性份额与基金规模（图9）

• 按基金主动性份额与规模分组显示，较小规模基金的主动性份额与超额收益关联更强，差异高达3.8%，规模越大，业绩表现越弱，基金规模与表现呈负相关。

- 这说明中小型主动管理基金更能通过高主动性份额实现择股价值，规模过大可能稀释基金经理的主动优势。

主动性份额与过去业绩（图10）

• 历史收益与主动性份额结合筛选基金显示，过去表现好的高主动性份额基金未来表现优异，α收益率相差4.48%，持续性强。

- 规模限制在后50%后表现进一步增强，至4.84%。

• 说明投资者应重点关注过去表现卓越且具有高主动性份额的小规模基金，提升选基效益。

主动性份额与基准表现（图11）

• 四因子α检验时，主动性份额与基金α关系不显著，原因在于基金对应指数本身α差异较大。

- 文章质疑四因子模型对基金表现的适用性，认为直接比较基金与基准指数的超额收益更符合投资者及经理人关注重点。

多元回归业绩预测（图12）

• 主动性份额在控制其他变量后仍具有显著的基金表现预测能力，尤其对小型基金尤为明显。

- 跟踪误差预测力弱且不显著。

• 说明主动性份额是独立且有效的主动管理度量指标。

不同主动测度比较（图13）

• 单变量及多变量回归均指出主动性份额为各主动管理指标中对未来业绩预测效果最优指标，跟踪误差、换手率等表现较差。

- 进一步强化主动性份额作为筛选基金核心指标的地位。
此章节综合展示了主动性份额在基金挑选中的实际应用效果，并对传统业绩预测指标挑战提出了实证依据。[page::4,5,6,7,8,9]

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IV. 市场环境对基金超额收益的影响（图14）

• 引入股票收益截面波动率（CrossVol）指标，反映宏观环境下个股表现离散程度。

- 研究指出，高截面波动率环境下，分散择股基金能明显获得超额收益，表现为收益率与过去1至3个月CrossVol正相关。

• 当预期波动较高，实际波动却下降时超额收益更好，反映市场调整阶段为主动基金获利创造条件。

- 逻辑解释是截面波动率调高时，个股特性信息占主导，基金经理能捕捉个股基本面，随着波动趋稳，错误定价得到修正，基金能获得正反馈。

• 但基金经理可能缩减主动性份额避免风险，导致未来进一步的价格偏离与收益波动。

该分析提供了主动管理策略在不同市场周期中的表现洞察，为市场择时和业绩预期提供支持。 [page::9,10]

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图表深度解读

• 图1（主动性份额计算示例）清晰展示了如何通过计算基金与基准在各证券权重之差绝对值求和，进而判定主动性份额。此方法直观明了，方便理解基金与指数的真实差异。

- 图2（主动基金分类图）基于主动性份额和跟踪误差两个维度划分基金类型，直观呈现不同主动管理策略的风险与选股幅度特征。

• 图3（影响因素回归表）表格列明了各变量对主动性份额的影响大小及统计显著性，辅以t值，说明跟踪误差影响最大，基金经理任期及费用对主动管理意愿尤为重要。

- 图5和图6（主动性份额时间演变图）形象展示了美国共同基金市场主动管理逐年弱化趋势，资产规模集中在主动性份额较低基金，反映市场被动化趋势。

• 图7、8（超额收益率分组统计）数据支持主动性份额高的基金拥有更好表现，尤其与跟踪误差组合分析为理论应用提供实证依据。

- 图9、10（联合分组业绩表现）多维分组揭示基金规模与历史绩效与主动性份额的交互影响，证明小规模高主动性基金为优选资产。

• 图12、13（多元回归及测度比较）展现了主动性份额作为单一及组合变量时对未来业绩的显著预测力，击破跟踪误差等传统指标的局限。

- 图14（市场波动率与基金收益相关）通过回归分析数据，揭示市场环境宏观变量对主动选股基金收益的动态影响规律。

整体图表数据完整，覆盖指标定义、影响因素、分类划分、时间演化、业绩表现与多元检验及宏观影响，深度支持全文逻辑。

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估值分析

本报告为量化指标和实证分析总结报告，没有涉及具体企业或基金的估值模型、目标价或价格预测，因此不存在估值分析部分。

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风险因素评估

报告未明确单独列出风险章节，但结合内容可推断：

• 市场风险：高市场波动可能令基金经理相应降低主动性份额，短期冲击基金表现。

- 基金规模风险：规模膨胀可能使基金难维持高主动性份额，降低超额收益能力。

• 基准选择风险：主动性份额依赖于所选基准，不准确的基准选择可能导致测度偏差。

- 模型适用风险：传统多因子模型（如四因子）对高主动性基金表现预测存在局限，模型设定偏误风险。

• 数据与市场演变风险：该结论基于1990-2009年美股市场，外推至其他市场或未来需谨慎。

- 基金策略变更风险：基金经理主观选择主动性份额的调节可能受投资者行为、资金流入等影响，具有一定调节的不确定性。
整体风险未系统说明，仅通过研究背景及实证框架隐含提示，仍需投资者结合市场变化综合考量。[page::0-10]

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批判性视角与细节分析

• 报告极力推崇主动性份额作为筛选主动基金的核心指标，但多处证据显示该指标的R²相对较低（最高约32%），暗示预测能力虽优，但仍有大量基金表现波动无法解释，存在未被捕捉的因素。

- 报告质疑四因子模型适用性，但未充分讨论其它可能改进的风格分析工具或多因子模型扩展，存在视野相对单一的问题。

• 主动性份额指标核心在择股偏离，若基金风格明显偏离基准，指标可能误导，报告虽提及基准多选原则，但未深入披露基准选择对指标的敏感性与潜在误差。

- 报告重点基于美股市场数据，未包含A股或其他新兴市场的实际检验，存在地域和市场适用性的局限，需要更多本土化研究来辅助引用。

• 有关基金规模与表现负相关的解释合理，却未充分讨论基金规模增长带来的流动性和成本约束问题，这部分对我国市场意义重大，值得进一步挖掘。

- 报告虽指出市场环境对超额收益的影响，但相关机制推论较为抽象，缺乏实际案例辅助，易形成理解上的模糊。
综上，报告专业且数据详实，但存在部分研究路径选择的局限和对复杂市场行为的解释不足之处，建议投资者结合多维度指标与市场实情综合判断。

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结论性综合

招商定量任瞳团队的本报告围绕“主动性份额”这一相对新颖且科学的主动管理度量指标，做出了系统深入的分析与总结。主要结论包括：

1. 指标定义及区别：主动性份额准确刻画基金经理在个股选择上的主动偏差，明显区别于跟踪误差所代表的对系统性风险偏离，两者需结合使用以全面评估基金主动管理程度。
2. 主动管理演化趋势：过去30余年来，美国共同基金市场主动管理程度明显降低，类指数及指数基金资金占比快速提升，基金资产高度集中于低主动性份额基金。
3. 业绩预测能力：主动性份额表现出优于传统跟踪误差等指标的强大业绩预测能力，尤其对于中小型基金更为突出；基金过去表现好与高主动性份额的结合，是筛选优质主动基金的有效策略，其年化净超额回报可达6.5%。
4. 市场周期关系：市场横截面波动率的变化为主动性份额基金业绩波动的重要驱动因素，在高波动环境短期利好基金表现，市场趋稳后基金经理主动性份额调整对业绩影响显著。
5. 实际应用建议：报告建议投资者关注主动性份额指标，尤其配合基金规模与过往成绩，筛选出真正具备择股能力的基金经理与产品，规避跟踪误差高但无实质超额收益的“类指数”基金。
6. 图表支持：众多回归结果、业绩比较分组及市场结构演变图表，通过数据和统计方法充分佐证报告主要判断，确保结论的客观性与科学性。

综合来看，主动性份额作为主动管理能力的量化工具，具有较强的理论与实证基础，能够有效帮助投资者甄别优质主动基金，同时提醒行业与投资者关注基金主动管理策略的实际执行情况和变化趋势。报告虽存一定局限，但依然是主动基金筛选与研究的重要参考文献。 [page::0-10]

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参考文献

• Cremers, K. J. Martijn, and A. Petajisto. "How Active Is Your Fund Manager? A New Measure That Predicts Performance." Review of Financial Studies, 2009.

- Petajisto, Antti. "Active Share and Mutual Fund Performance." Financial Analysts Journal, 2013.

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总结语

招商定量团队对主动性份额的详实分析不仅系统揭示了该指标的核心理论基础，同时通过丰富的统计实证数据和图表阐释了其在美股主动基金筛选与投资表现预判中的突出价值。投资者若能结合主动性份额与基金规模及过往绩效，合理分析市场环境变化，有望获得显著超越市场的投资回报。

报告