• 主要发现与绩效关系 [pidx::0][pidx::1][pidx::3][pidx::8][pidx::9][pidx::10][pidx::11][pidx::12]：

- 利用深度学习模型给1677名中国股票基金经理打分，得出面部吸引力分数。
- 按吸引力分数将基金分为五组，结果显示相貌“丑”的经理管理基金的表现显著优于“漂亮”经理，月超额收益率差约0.17%。
- 以月度调仓的多空组合进行回测，价值加权组合期间累计异常收益率达30%。
- 绩效差异在大规模基金中更明显，回归分析证实吸引力得分每下降1分，季度三因子Alpha增加约0.57%。

• 资金流量与Fintech影响 [pidx::13][pidx::14][pidx::15][pidx::34]：

- 尽管相貌平平的经理基金业绩更好，但好看经理更能吸引投资者资金流入。
- 资金流入与经理吸引力分数呈现显著正相关，且这种优势在基金过往表现良好时更强。
- 金融科技平台（如蚂蚁、天天基金）推动了照片曝光，进一步放大了好看经理吸引资金的效应。
- 大型基金中，好看经理的资金吸引力相对减弱，投资者可能更理性识别大基金绩效差异。

• 职业发展分析 [pidx::15][pidx::16][pidx::35]：

- 面部吸引力与经理晋升数量正相关，吸引力较强经理管理的基金数量增长快。
- 好看经理更常在多个基金公司任职，拥有更强劳动市场议价力。
- 有趣的是，好看经理倾向转向小型基金公司，因小基金更依赖流量优势。

• 能力与行为差异研究 [pidx::17][pidx::18][pidx::19][pidx::20][pidx::21]：

- 基于持仓集中度、市场择时和风格择时等指标，发现相貌平凡经理投资组合更集中，择时与选股能力更强。
- 努力程度指标显示，好看经理Active Share低、与基准吻合度更高，表现出更多的“跟风”行为。
- 过度自信分析表明好看经理交易更频繁，更偏好波动性高和“彩票型”资产，并在报告中表达更乐观市场情绪。

• 现场调研效率测试 [pidx::22][pidx::23][pidx::38]：

- 分析基金经理现场调研上市公司后的交易结果，发现好看经理买入的股票未来表现反而较差，卖出股票未来表现较好，暗示其调研效率较低。
- 好看经理较少对已持有股票进行现场访问，进一步支持其努力不足看法。

• 量化研究方法与数据来源 [pidx::6][pidx::7][pidx::8][pidx::29][pidx::30]：

- 样本涵盖2005至2020年1402只中国公开募集股票基金及1677位经理。
- 核心吸引力评分来自深度卷积神经网络模型，复现60名评审平均评分，实现客观评价。
- 基金绩效衡量指标包含超额收益、三因子与五因子Alpha，资金流及经理特征均为控制变量。

• 附图亮点：

- 经理照片及其面部吸引力评分示例与累计异常收益率曲线展示了“丑”经理基金长期稳定超额收益。

- 量化构建的低吸引力高吸引力多空组合在长周期内盈利稳定，切实具备投资策略潜力。

• 结论简述 [pidx::24]：

- 基金经理的面部吸引力虽影响资金流和职业晋升，但其基金表现却呈负相关。
- 相貌平凡经理具备更强的选股能力与努力程度，反映了劳动力市场中可能的外貌偏见与行为差异。
- 本文首次将AI面部评分技术引入证券绩效评估，拓宽了金融行为研究视角。

金融研究报告详尽分析报告

一、元数据与概览（引言与报告概览）

• 报告标题：《What Beauty Brings? Managers’ Attractiveness and Fund Performance》

- 作者：Chengyu Bai，Shiwen Tian

• 发布日期：首稿2023年1月11日，稿件更新至2023年9月10日

- 发布机构：无明确机构，但基于学术研究，文中引用多为学术论文

• 主题：聚焦中国股票型共同基金，探讨基金经理面部吸引力（facial attractiveness）与基金绩效表现、基金流量、经理职业发展及行为特征间关系

核心论点摘要：
本研究创新性地借助深度学习技术量化基金经理的面部吸引力，实证发现“不漂亮”的基金经理管理的基金年度收益率平均高出“漂亮”经理的基金2%以上。相反，长相出众的经理能更有效地吸引资金流入、享有更大晋升机会且倾向于流向小型基金公司。业绩差异的潜在原因包括能力不足、努力不够、过度自信以及现场调研效率低下。
关键词涵盖共同基金、面部吸引力、基金流量、基金经理职业路径和投资技能[pidx::0]

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二、逐节深度解读

2.1 引言（Introduction）

• 论点总结：投资者可能潜意识或有意根据基金经理的长相推断其特质。中国市场特殊性在于监管要求基金经理展示身份照片，且大量基金借助金融科技平台，投资者可轻松获取经理照片，研究其吸引力与基金表现的相关性。

- 数据来源及方法：
- 取得1677位中国股票基金经理的身份证式照片，来源中国基金业协会（AMAC）、Choice数据库和新浪等。
- 应用深度学习方法（基于Liang等2018年提出的预训练卷积神经网络模型）从照片中量化面部吸引力，避免服饰、发型影响，极大提升客观性和经济性。

• 实证方法与发现：

- 按面部吸引力分值将基金经理排名，构建五分位组合。结果显示，最低吸引力经理管理的基金月度超额收益平均高出最高吸引力经理0.17%（t=2.6），此结果经CAPM、Fama-French三因子和五因子调整依然有效，且持有期限的稳健性验证表现差异依旧显著。

• 创新点：首次在经济学研究中利用深度学习定量面部吸引力以研究基金经理绩效关联[pidx::1]

2.2 绩效持久性与回归分析

• 绩效持久性：

- 构建做多低吸引力经理基金、做空高吸引力经理基金的对冲组合。
- 从2005至2020年累计超额收益达30%，表现持续稳定，特别是价值加权对冲组合。
- 基金经理吸引力排名的转移矩阵显示，74%第一分位（最低吸引力）经理12个月后仍处于此分位，35%保持5年不变，表明吸引力得分具备时间稳定的基金层次特征。

• 回归分析：

- 基金三因子阿尔法作为绩效因变量，面部吸引力得分为核心解释变量，控制基金特征（规模、年龄、流动性等）、经理特征（性别、学历、任期）和面部宽高比fWHR。
- 全样本中面部吸引力得分每上升一级，季度阿尔法下降0.26%至0.3%不等。
- 对大规模基金（规模排名前三分之一）影响更显著，系数达到0.53%-0.57%，验证了低吸引力经理表现更佳的结论。
- 性别亚组分析显示此效应主要出现在男性经理中，女性经理表现无显著关联；学历层面，学士学历组关联最强，博士学历组影响较小。

• 面部宽高比fWHR指标：

- 与Lu和Teo（2021）研究类似，宽脸经理绩效更差，反映生理特质与投资风格关系[pidx::2][pidx::3]

2.3 资金流向（Fund Flow）

• 主要论点：

- 虽然“不漂亮”经理基金表现更好，但投资者反而倾向于购买“漂亮”经理管理的基金，造成“美貌溢价”。

• 方法：

- 基金流量定义为剔除收益影响后的净资产增长率，进行多项回归分析。
- 引入过去业绩（MOM）、金融科技平台是否支持（Platform）、是否为后2012年（Post）以及基金规模等交互变量。

• 核心发现：

- 面部吸引力每提升一级，基金流入增加1.86%，且与过去业绩存在正交互，说明漂亮经理且有好过去表现的基金吸金能力最高。
- 在金融科技平台（阿里金融、天天基金）可见经理照片后，吸引力对资金流入的促进更明显，说明Fintech平台为外貌效应提供了渠道。
- 规模效应表现为漂亮经理在大基金中吸金优势较弱，投资者可能认知大基金绩效差异。
- 分性别和学历组别分析发现：美貌效应主要限于男性经理及高学历经理[pidx::4][pidx::5]

2.4 经理职业发展（Manager Career）

• 主要论点：

- 美貌经理晋升机会更大，管理更多基金，且跨公司频率更高，表现出更强的议价能力。
- 奇特的是，美貌经理更倾向于进入小型基金公司，推测小公司更重视基金流量和形象优势。

• 量化指标：

- 晋升用基金数量增加衡量。
- 职业变迁以年度晋升频率、公司更换率、跳槽方向（大公司或小公司）等指标体现。

• 回归结论：

- 面容得分显著正相关于晋升和职业流动性，控制绩效和资金流量后依然成立。
- 性别差异为男性经理表现更明显，美貌经理往往跳向小规模基金公司[pidx::6]

2.5 业绩差异成因分析（Value Channels）

2.5.1 能力差异

• 假设：“不漂亮”经理因能力更强才能在劳动市场脱颖而出。

- 三个投资组合集中度指标：
- 组合持股数（#Stocks）
- 赫芬达尔-赫希曼指数（HHI）：股权集中度指标
- 前十大持仓市值占净资产比例（Navratio）

• 定量结论：

- 漂亮经理组合持股多更分散，表明缺乏选股集中能力。

• 选时和择时技能指标：

- Kacperczyk等（2014）市场时机技能（Timing）与Daniel等（1997）特征选择（CS）指标，测试基金经理是否能有效利用市场及风格变动。

• 实证结果：

- 不漂亮经理在市场选时及特征择时技能上显著优于漂亮经理，反映其选股能力更强，且能够集中投资于最佳机会。
- 择股技能（Picking）及风格时机（CT）虽结果不显著，但方向一致[pidx::7]

2.5.2 努力程度

• 指标：

- Active Share：经理与基准指数偏离程度，偏离越多代表越积极管理。
- $R^{2}$：收益与因子模型解释力度，$R^2$高意味着跟踪指数，努力较少。
- Herding（羊群效应）：基金持仓变动与同类基金平均变动的相关性。
- Dispersion（持仓分散度差异）：与平均基金差异越大，表明行为越独立。

• 定量发现：

- 漂亮经理Active Share较低，$R^2$较高，表明努力程度较低。
- 漂亮经理具有更强羊群效应，跟风明显。

• 结论：漂亮经理工作积极性及研究深度均不及同行[pidx::8]

2.5.3 过度自信（Overconfidence）

• 测度困难，间接使用：

- 换手率（Turnover）：过度交易是过度自信典型表现。
- 彩票型资产配置（Lottery）：持有极端高回报不确定性资产。
- 持有资产收益波动率（Ret Vol）：偏好高波动性资产。
- 市场情绪（Sentiment）：基金定期报告中市场观点的正负面词汇比例。

• 发现：

- 漂亮经理换手率更高，持有更多彩票型和高波动资产，且市场观点乐观偏多。
- 说明漂亮经理易受过度自信影响，导致业绩下降[pidx::9]

2.5.4 现场调研（Site Visits）

• 背景：

- 基金经理现场调研上市公司，获取软信息，过去文献表明现场调研与基金表现正相关。
- 此外，研究卖方分析师颜值优势，推测买方经理可能同样受益于外貌。

• 实证方法：

- 利用深圳证交所信息披露，匹配经理访厂记录与持仓调整，计算访后买入卖出股票后续收益阿尔法。
- 使用访视*吸引力交互项检验漂亮经理调研效应。

• 结果惊人：

- 漂亮经理访视与买入持仓后收益负相关，标志调研效率低下。
- 解释倾向为漂亮经理缺少软技能，现场调研决策选择差。
- 漂亮经理访视持仓比率较低，说明研究努力不足。

• 正向效应：

- 总体访视确实带来正收益，表明现场调研有价值，但漂亮经理发挥不足[pidx::10]

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三、图表深度解读

表1：中国股票基金行业年度汇总统计

• 展示2005至2020年间活跃股票基金数量、规模、收益、波动率、基金年龄、换手率、资金流和管理费等关键指标。

- 明显趋势：
- 基金数量巨大增长（从约50支增至1400余支）。
- 平均单只基金规模峰值出现在2007年，之后下降，反映大量新小规模基金设立。
- 基金年龄随时间减小，表明基金年轻化。
- 换手率最高于2015年，平均约3.12，波动较大。
- 资金流表现出周期性波动，2015年以后整体呈正增长。
- 管理费微幅下降，仍约1.47%-1.50%。

• 说明行业快速扩张且投资多元化[pidx::6][pidx::29]

表2：基金经理面部吸引力分数统计

• 样本经理数1677人，平均面部吸引力2.88分（满分5分），标准差0.51。

- 覆盖男性女性，且图片数据显示评分区间较宽。

• 视觉示例展示高低得分经理照片，强化理解评分机制[pidx::7][pidx::30]

表3：按经理吸引力分五分位构建基金组合的回报率

• 以面部吸引力为基准排序，每月调整，采取等权与价值加权方式。

- 价值加权组合显示低吸引力经理基金月超额收益目录0.17%，统计显著（t约2.6）。

• 业绩差异在持有1-3月及4-12月期间持续存在，表明不漂亮经理表现稳定优于漂亮经理。

- 等权组合类似趋势但不显著，表明高吸引力效果主要集中在大规模基金。

• 上述差异经济意义大，接近行业平均月回报（1.61%），对应反映较强Alpha效应。[pidx::9]

图1：2005-2020年对冲组合累计超额收益曲线

• 对冲组合为做多底部五分位（低吸引力）做空顶部五分位（高吸引力）。

- 价值加权组合累计盘整收益达30%，相较于等权组合稳健且持续增长。

• 2013-2015、2019年有收益跳升，整体证明策略长期稳定盈利。

- 图形直观反映股权与外貌关系的稳固绩效[pidx::10][pidx::30]

表4：基金经理吸引力得分分位保留概率矩阵（时间跨度12、24、36、60个月）

• 低吸引力基金经理续留同一分位概率高（74%年内），超过1/3仍维持高年限。

- 顶端与中间分位基金经理浮动大，体现吸引力评分稳定性。

• 说明基金经理面部吸引力可被视为长期基金特征识别指标，具研究和实务意义[pidx::11][pidx::32]

表5：经理吸引力与基金表现多元回归分析

• 以季度三因子阿尔法为因变量，面部吸引力得分为核心自变量。

- 吸引力得分变动对应基金季度Alpha降低0.26%-0.57%，大基金中效应更显著。

• 控制变量中基金规模、年龄、流动性、过往表现、费率及经理性别、学历、任职期、fWHR等。

- 结果稳健且显著，进一步确认外貌与绩效负相关。

• fWHR与绩效负相关验证早期研究支持，兼顾多方变量。

- 性别、学历效应通过亚组分析展现差异性，男性及低学历经理中负相关更显著[pidx::12][pidx::33]

表6：经理吸引力与基金资金流动回归结果

• 吸引力得分对基金资金流入呈强正向，增加一级吸引力，资本流入增约2%。

- 资金流表现受过去业绩驱动，与吸引力存在正交互，投资者追随“有颜有绩”基金。

• 金融科技平台和政策后效应显著强化美貌的资本吸引效力。

- 基金规模与经理吸引力交互呈负效应，说明大基金投资者对业绩更敏感，限制美貌吸金。

• 性别与学历次级分析也支持男性及高学历经理更受资本青睐[pidx::13][pidx::34]

表7：经理吸引力与职业路径

• 美貌经理晋升频率（管理更多基金数量）显著更高。

- 美貌经理历任基金公司数量增多，表明更强讨价还价能力和职业流动性。

• 美貌经理更偏向流入小型基金公司，推测小公司对吸资与形象依赖更重。

- 男性经理晋升和跳槽至大公司概率高于女性[pidx::15][pidx::35]

表8：能力指标与吸引力的多元回归结果

• 漂亮经理持股更多且分散度更大，体现缺乏优质集中投资能力。

- 不漂亮经理市场选时和特征择时技能显著更强，披露了实际选股技巧差异。

• 组合集中度和能力指标均为不漂亮经理占优，支持劳动力市场“美貌补贴”与“能力权衡”假说[pidx::18][pidx::36]

表9：努力与过度自信指标

• 漂亮经理Active Share显著更低，偏好跟踪指数，工作努力程度较低。

- Herding指标显示漂亮经理更遵循市场主流持仓（羊群效应），积攒低努力的“安静生活”。

• 过度自信指标如换手率（频繁交易）、彩票资产占比、持仓波动率均显示漂亮经理过度自信现象明显。

- 其文本情绪分析亦支持漂亮经理对市场过度乐观倾向，可能导致业绩不佳[pidx::20][pidx::37]

表10：现场调研结果

• 基于深圳证券交易所披露、基金经理访厂数据，分析访视行为与后续持仓收益关系。

- 预计漂亮经理现场访视会带来更优买入股后市Alpha，卖出股则表现更差。

• 结果相反，漂亮经理访后买入股票表现较差，卖出股票表现回报较好，说明其信息处理效率低或软技能不足。

- 漂亮经理调研持仓数量及质量均逊色于非漂亮经理，表现出研究努力不足问题。

• 现场访视总体提升收益，验证调研价值，但漂亮经理效用欠佳[pidx::22][pidx::38]

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四、估值分析

本研究主要采用绩效及流量相关量化模型，没有进行传统企业估值分析。核心分析以基金经理面部吸引力作为解释变量，控制基金及经理多维变量，用多因素模型（CAPM、Fama-French三因子/五因子）计算alpha，同时采用多元回归、时间序列分析、分位排序构建组合等稳健检验策略。深度学习面部评分模型作为切入点算为基础定价与绩效回报的工厂模型输入，评估经理吸引力对资本市场资金配置与投资结果的影响。

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五、风险因素评估

• 模型及测量局限：

- 面部吸引力评分受训练数据、算法准确度限制，尽管较人工作评分更客观，仍可能受到摄像头角度、光线条件影响。
- 基金经理团队中多管理人的评分采平均值，可能掩盖个别经理特征影响。

• 潜在偏差：

- 投资者行为受多因素驱动，外貌效应虽显著，但可能掺杂标签效应及行为偏差。
- 经理民族面貌文化因素未明确剖析，跨市场适用性有限。

• 缓解策略：

- 多模型、多子样本验证，控制基金经理教育、性别、任期等个人变量增加结果稳定性。
- 强调技术创新并结合行为金融学解释，体现缓解潜在人为评分与市场异象造成的风险。

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六、批判性视角与细微差别

• 报告中明显提出“美貌经理”表现不佳、努力不足等论断，可能引发职业伦理争议，言语表达尚称客观但需避免刻板印象。

- 经理吸引力得分为长久稳定指标，但不可忽略环境、心理及团队等非面部因素对基金表现影响。

• 性别与学历分组显示明显异质性，报告未充分讨论女性经理力量欠缺背后产业及文化因素。

- 现场调研分析得出漂亮经理调研效率不高，结论颇有创新但基于中国市场及数据，外部可复现性需验证。

• 程序性模型虽强，但因果机制仍需更多实证及实验验证。

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七、结论性综合

本研究以中国股票共同基金市场为研究对象，采用国家监管披露照片及深度学习图像算法，首次深度量化基金经理的面部吸引力并探讨其对基金业绩、资金流向及经理职业路径的影响，展现了一系列重要发现和实际意义：

• 吸引力与绩效：面部吸引力低的基金经理管理的基金表现优异，超额收益率显著高于高吸引力经理，且业绩差异具备多年持久性。

- 资金流与投资者偏好：“漂亮经理”能够通过外貌优势显著吸引更多资金流入，尤其是在金融科技平台普及后，投资者更容易看到经理照片。

• 职业路径：面貌优势赋予经理更多晋升机会和跨公司流动能力，漂亮经理更倾向于进入小型基金公司，可能利用外貌优势促进资金流吸引。

- 能力与行为机制：
- 不漂亮经理表现出更强的选股集中度、市值时机把握和风格选择技能，反映投资能力优势。
- 漂亮经理努力不足，表现为较低主动投资和显著羊群效应，且行为呈现出过度自信包括频繁交易及持有风险较高彩票型资产。
- 在关键的现场调研环节，漂亮经理缺乏效率，买入后续表现不佳的股票，表明软技能及研究深度不够。

本报告结合丰富的实证数据、稳健回归和创新的深度学习形象评分，开辟了外貌与经济投资结果交叉领域新视角，为金融决策、基金投资行为及职业生涯研究提供宝贵参考和思考。[pidx::24]

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附件图示

• 图1（见images/0ebd55fa32d11ce6bc3ade5372a88a559a6232a39c6f40144e99bcd3a7a28ea4.jpg）直观体现了2005-2020年间，低颜值经理组建的对冲组合累计超额回报远超高颜值经理组合，二者分化显著且经受时间考验。

• 图A1（见images/2094facb9007c5cba8a4f7698eb075c04eb83b0ea1e21d0116a915e1fa9e4aae.jpg）反映持有三年期的组合回报稳步增长，价值加权和等权版本均呈单调上升趋势。
• 图A2（见images/cee15148fcf29da946582203aeb0f191951492673e0d2b9be570bc6f4de023b3.jpg）显示基金经理面部吸引力分位排名受时间影响小，整体具有较强固化效应。

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综上，论文以严谨的实证和多维度剖析揭示基金经理吸引力对绩效和资金流的非对称影响，同时探索背后能力、行为及心理机制，填补了金融市场绩效预测与行为金融学的交叉空白。报告方法创新、数据完整、结论稳健，具备较高学术与实务价值。

报告