持仓技术相似性与共同基金业绩研究报告详尽分析

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一、元数据与报告概览

• 标题：《持仓技术相似性与共同基金业绩“学海拾珠”系列之六十九》

- 作者与发布机构：华安证券研究所，分析师炜（执业证书号：S0010520070001）及吴正宇（执业证书号：S0010120080052）

• 日期：2021年发布（具体日期未显示）

- 研究主题：研究基金经理持仓中主动技术相似性（Active Technological Similarity，ATS）与基金未来业绩的关系，探讨基金经理技术创新信息利用能力与基金超额收益的内在联系。

• 核心论点：基金经理通过提高持仓中技术相似性的主动调整，可以反映其对技术创新的深刻理解，表现为主动技术相似性（ATS）指标。该指标与基金未来取得正收益显著相关联，且该指标与传统基金业绩预测指标（如基金规模、行业集中度、主动份额、基金历史Alpha）正交，具备独立的业绩预测价值。报告指出，ATS是衡量基金经理信息获取能力的重要因子，是基金超额收益的重要来源之一。

此外，报告强调，ATS指标对国内基金市场同样具备启发意义，可借助专利数据来计算基金持仓技术相似性，拓宽基金选基因子库的研究思路。报告中未提供评级或目标价，明确指示结论不构成投资建议。[page::0]

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二、逐节深度解读

1. 引言部分

• 关键论点：

结合近年学术文献（Cohen等，Hirshleifer等，Lee等），报告指出市场对技术创新信息的吸收和反映比较滞后，技术创新信息具有非财务属性和复杂性。基金经理对技术创新的敏锐把握被假设为其获得超额收益的关键因素。通过基于专利分布的重叠度量基金持仓技术相似性，基金经理在季度内主动提升该相似性（定义为主动技术相似性ATS）被认为可以产生未来正的异常收益，主要来自两点机制：（1）经理人增加技术领域的风险暴露以利用市场低估；（2）经理人识别并调整该领域中被市场低估的个股比重，从而提高投资集中度。

• 数据支持：

ATS最高五分位基金未来回报较低五分位基金高出约2.82个百分点（年化）；这一效应优于传统行业集中度、主动份额、基金R²和滞后基金Alpha等指标。分析同时控制了传统资产定价因子和基金特征，结论稳健。ATS与其他指标在统计上正交，联合使用时业绩预测能力更强。

• 理论补充：

报告指出基金经理利用技术创新知识的主动交易是超额收益的根源，而不是简单的持仓权重水平。此外，这一视角区别于过去研究中的社交关系网络等信息来源，强调技术创新领域信息优势的新维度。[page::3]

2. 主动技术相似性指标定义、数据与统计

2.1 ATS指标定义

• 报告采用Jaffe（1986）用余弦相似度衡量专利技术分布的方法，针对642个合作专利分类（CPC）技术类别，计算公司之间的专利技术分布向量相似度。
• 基金持仓中，针对持有的每家公司，计算其专利技术分布向量与基金投资组合其他公司（加权后）的技术分布向量的余弦相似度。
• 以公司权重为权重，对所有持股公司的技术相似度求加权平均得到基金整体技术相似性（TS）指标，范围0-1。
• 进一步定义主动技术相似性（ATS）：衡量基金经理在一个季度对持仓进行交易后技术相似性的变化。其计算为基金在季度末真实持仓TS与若未发生交易（持仓市值因涨跌动）时的被动TS的差额。这样ATS捕捉的是交易行为引起的技术相似性的增减，从而反映经理人对技术创新认识和交易选择的主动性。
• 公式详尽阐释了权重调整和余弦相似度计算方法，技术上连贯扎实。[page::4][page::5]

2.2 数据

• 专利数据取自谷歌专利数据库和CRSP，覆盖1926年至2017年约194万项专利，经专利申请时间映射技术创新启动时点。
• 基金数据来源为CRSP基金回报、Thomson-Reuters持仓数据库，剔除非股票基金如债券、指数基金以及资产规模过小（<$15百万）、持仓异常等数据，确保样本集中于主动管理美股共同基金。
• 样本：2895只不同基金，1983Q4-2017Q4期间共计约87804个季度基金ATS观测值。基金基本特征包括平均资产规模5.95亿美元，存续年限约17年，平均费率1.17%，换手率83%等。
• 此数据集完整且足够支持量化分析。[page::5][page::6]

3. 实证结果分析

3.1 ATS与基金特征关系

• 逻辑回归模型检验基金进入ATS最高五分位的概率，结果符合预期：

- 高ATS基金规模较小，费率较高，换手率较高，基金存续时间对ATS影响不显著。

- 添加行业集中度、主动份额、基金R²三个指标后，高ATS基金显示出更高的主动性和行业集中度。

• 结果表明高ATS基金更倾向于主动、集中、交易频繁，具备捕捉技术创新信息的能力。
• 图表2数值显示log(TNA)系数显著为负，EXPRATIO、TURNOVER显著为正，主动份额显著正相关等典型指标对应关系。[page::6][page::7]

3.2 ATS五分位投资组合未来业绩

• 按季度将基金分为5个ATS等级组，观察未来1~3个月基金净收益和四因素Alpha表现：

- ATS最高五分位基金月净收益平均1.032%，最低五分位为0.797%，两者月收益差距0.236%，年化近2.83个百分点，显著。

- 以Carhart四因子模型调整后的Alpha结果类似，最高五分位Alpha超过最低五分位约0.235个百分点/月，统计上高度显著。

- 细分1984-2000，2001-2018两段时期，后期高ATS基金业绩提升更突出，说明技术创新重要性增强。

• 结果清晰表明，基金主动加大技术相似性持仓的交易带来显著的超额收益。
• 图表3详细列出了ATS各分位基金的收益率及Alpha估值，附t值支撑显著性。
• 此外，图表4将ATS与传统指标进行对比，显示ATS指标的预测能力显著强于行业集中度、主动份额、基金R²和历史Alpha。[page::7][page::8]

3.3 多变量横截面回归分析

• 以基金下季度月度净Alpha为因变量，将上一季度ATS及基金基本特征（规模、年龄、费率、换手率、基金家族规模、滞后Alpha、资金流、历史波动率）纳入回归。
• 回归结果显示：

- ATS的回归系数正且显著（约0.028），标准差约2.775%，意味着ATS提升一个标准差带来约0.93%的年化净收益提升，经济意义明显。

- 加入其他基金特征后，ATS系数依旧显著且稳定，说明基金特征不能替代ATS的解释能力。

- 分时期回归表明后期ATS的预测能力更强。

• 回归结果支持ATS作为独立且有效的业绩预测因子。
• 图表5列示多种模型的系数和t统计，支持结论。[page::8][page::9]

3.4 ATS与基金主动性、历史Alpha的关系

• 报告指出ATS与传统的基金集中度（行业集中度）、主动份额和基金R²存在很低相关性（平均相关系数约0.02），表明ATS捕捉了独立的信息维度。
• 双因子排序（图表7-10）显示：

- 同时高ATS和高历史Alpha的组合产生超额收益最高，低均值组合则表现最差，高低组合之间净Alpha差距最高可达5%以上。

- 类似地，高ATS叠加高行业集中度、高主动份额或低基金R²组合也表现显著优化。

• 多变量回归（图表11）进一步证实，在控制行业集中度、主动份额、基金R²等传统指标后，ATS对未来Alpha仍保持显著正向影响。
• 这支持了将ATS纳入基金经理能力评估的重要性，并证实其信息获取能力的体现与现有指标相补充。
• 此部分具体数据均以月度Alpha百分比计，显著性均由t值证明。[page::10][page::11][page::12][page::13]

3.5 ATS增加交易与减少交易的差异

• 基金季度内ATS可分解为多个交易的贡献，交易分成ATS增加交易和ATS减少交易两类。
• 文章使用股票市场调整收益和DGTW调整收益指标检验两类交易表现：

- ATS增加交易的平均市场调整收益显著高于ATS减少交易，且此差异在高ATS五分位基金中尤为突出。

- 该结果支持高ATS基金超额收益主要来自主动增加技术相似性的交易。

• 图表12提供了详细的收益和统计显著性展示。
• 该部分验证了报告初衷，即ATS指标反映的是基金经理交易行为中的有效信息利用。[page::13][page::14]

4. 结论部分

• 市场缓慢吸收技术创新信息，基金经理对技术创新的关于能力是超额收益的关键来源。
• 通过专利数据构建的ATS指标捕捉了基金经理主动调整技术相似性的能力，并与未来基金正异常收益显著相关。
• ATS指标的优势在于其独立于传统基金业绩指标，且通过组合使用可以更准确识别高业绩基金经理。
• 结果稳健，适用早晚期样本及不同特征控制下均成立。
• ATS的实际经济效应优于传统的行业集中度、主动份额、基金R方和历史Alpha指标。
• ATS高的基金通过增加技术相似性相关持股交易实现收益优势。
• 报告最后强调新的研究视角为选基因子库提供拓展，具有理论和实务双重价值。
• 文献来源明确，风险提示强调不构成投资建议，保障合规性。[page::14]

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三、图表深度解读

图表1：基金总体统计状况

• 显示基金季度样本中各指标的均值、中位数、标准差及四分位数。
• ATS均值接近0（-0.084%），标准差约2.776%，说明基金间主动技术相似性变化分散。
• 基金平均规模595百万美元，存续平均17年，费率1.17%，换手率83%，说明样本覆盖活跃交易的股票基金。
• 流动性和资金流显示存在较大波动，反映基金规模动态。
• 为后续实证分析的变量分布提供基础验证。[page::6]

图表2：基金特征与ATS关系

• 逻辑回归系数显示：

- log(TNA)负相关且显著：小规模基金更倾向于高ATS。

- EXPRATIO，TURNOVER正相关且显著：费率高且换手率高基金更多主动调整持仓技术相似性。

- 行业集中度和主动份额与ATS相关，基金R方与ATS负相关，但多指标回归中ATS仅与主动份额显著相关。

• 具备统计显著性（通常t值>2），理性支撑“高主动性、小规模基金体现更高主动技术相似性”的论断。[page::7]

图表3：ATS五分位与未来基金业绩

• 清晰展现了五分位基金净回报、总回报Alpha、净回报Alpha的显著正向递增趋势。
• 高ATS基金月净回报达1.032%，低ATS基金不足0.8%，差距显著。
• 年化280多个基点的净Alpha优势，支持基金通过技术相似性主动调整获得超额收益。
• 早晚期分段数据反映技术创新逐渐成为增长动力，晚期表现更佳。[page::7]

图表4：ATS与传统指标对比

• ATS的净Alpha差异（2.82%年化）明显优于行业集中度（1.85%）、主动份额（1.40%）、基金R方（2.52%）和历史Alpha（1.81%）的差异。
• 表明ATS在捕捉基金经理超额收益能力方面的优势，支持其作为核心业绩因子。
• 为投资者筛选基金经理提供差异化指标。[page::8]

图表5：多变量横截面回归

• ATS系数稳定约0.028-0.030，显著支持其作为业绩预测变量的独立效应。
• 引入基金规模负相关、历史Alpha正相关等典型变量，显示模型合理。
• 结果区分早期和后期，维持一致的解释力度，验证稳定性。
• 体现基于现实市场数据的基金行为及业绩关系模型的构建。[page::9]

图表6：相关性矩阵

• ATS与行业集中度、主动份额、基金R²、历史Alpha相关系数极低，Spearman及Pearson均在0.02附近。
• 其他三者相关性较高（约0.4-0.45），说明ATS捕获不同维度数据。
• 强调ATS为基金管理能力评估提供不同信息来源，是理想补充变量。[page::10]

图表7至图表10：双变量排序投资组合表现

• 分别展示ATS结合历史Alpha、行业集中度、主动份额和基金R方组合的后续净Alpha。
• 高ATS叠加其他高指标的组合表现最佳，低ATS结合其他低指标表现最差，差异年化净Alpha高达2%-5%不等。
• 这种组合指标使用验证ATS信息独立性与增强基金选取准确度。
• 为基金投资组合构建提供多维筛选视角。[page::11][page::12]

图表11： ATS与其他变量多因子回归

• 在含基金风格和特征的控制下，ATS始终保持统计显著的正向影响。
• 基金R²取代行业集中度及主动份额强度，反映其更全面捕捉被动信息。
• ATS与滞后基金Alpha具有独立且强化业绩预测力。
• 显示模型具有较强解释力（R²达15%-16%），结果稳健。[page::13]

图表12：交易层面ATS增加与减少对比

• ATS增加交易的股票平均市场调整收益高过ATS减少，且在高ATS五分位基金中差异最明显（0.6% vs 0.17%月度，统计显著）。
• 使用DGTW风险调整收益确认该趋势，强化结果稳健。
• 验证基金经理主动提高技术相似性的交易为收益来源，ATS指标本质体现交易行为的能力优势。
• 数据清楚说明基金经理信息优势体现在交易选择中。（图表详细数值及显著性均充分支持）[page::14]

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四、估值分析

报告无公司估值或市场价格分析，故无估值模型（如DCF、P/E等）探讨。本文关注共同基金行为和业绩表现的实证分析，属于资产定价和基金表现理论研究范畴。

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五、风险因素评估

• 风险提示：文中多处提醒本文结论基于历史数据和海外文献总结，不构成具体投资建议，投资应考虑多种因素。
• 潜在风险：

- 技术创新信息的市场反映速度和强度可能随时改变，历史表现不代表未来。

- 专利数据对技术创新代表性和经济价值的测度存在滞后和误差。

- 基金经理转变投资策略、市场结构变化可能影响上述关系的稳定性。

• 报告未细化具体缓解策略，但强调非推荐性质及数据背景的局限性，提示投资者谨慎使用模型结果。[page::0][page::14]

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六、批判性视角与细微差别

• 报告的强项：

- 精确构建了基于专利的技术相似性指标，有效量化基金经理对技术创新的操作倾向及其影响。

- 严谨采用多维回归、分组排序和交易行为拆分，多角度验证ATS指标的独立性和优越性。

• 可能的限制：

- 报告假定专利技术类别分布充分反映技术创新信息，但未深入探讨专利质量、创新溢价及其市场认知的复杂性。

- 样本局限于美国主动管理股票基金，国内市场实施及数据匹配存在挑战。

- 交易成本、市场冲击成本对高换手和技术相似性调整基金的影响未被详细讨论。

• 数据和模型的内在假设：

- ATS的计算依赖基金持仓公开数据和专利归类，可能受样本报送周期、基金持股变动时效滞后影响。

- 使用余弦相似度度量可能忽略非线性或潜在交互影响。

• 措辞谨慎：虽报告强调ATS独立预测意义，但未夸大预测能力，避免绝对化结论，符合学术严谨态度。

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七、结论性综合

该报告系统地构建并验证了一个新颖的基金经理技术分析维度，即主动技术相似性（ATS），基于专利数据衡量基金经理持仓中技术相似性变化，反映其对技术创新的识别和利用能力。报告核心发现为：

• ATS指标与基金未来正异常收益显著相关，高ATS基金后续超额回报显著优于低ATS基金。
• ATS信息与传统基金业绩指标（基金规模、行业集中度、主动份额、基金R²、历史Alpha）基本正交，说明该指标提供了新的基金经理能力评估视角。
• 将ATS与其他指标组合使用，显著提高对未来基金表现的解释和预测能力，反映基金经理综合能力的多面性。
• 交易层面，增加ATS的买入操作明显产生正的异常收益，支持该指标对基金经理信息优势的体现。
• 该研究填补了基金超额收益来源中技术创新信息利用的空白，具有重要理论价值和应用潜力，也为国内市场选基因子研究探索了新方向。
• 实证分析数据详实，方法科学，结论稳健，符合高质量学术研究标准。

整体而言，报告提出并验证了主动技术相似性（ATS）作为基金经理信息获取能力与基金未来业绩关系的关键桥梁，为基金分析、经理人选拔及量化因子设计提供了可信的理论与实证支持。[page::0] [page::3] [page::4] [page::5] [page::6] [page::7] [page::8] [page::9] [page::10] [page::11] [page::12] [page::13] [page::14]

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参考

• 报告摘自Ping McLemore等发表在Social Science Electronic Publishing上的论文《Active Technological Similarity and Mutual Fund Performance》，经华安证券研究所翻译整理。[page::14]
• 数据与方法详见文中专利与基金数据使用说明部分。[page::4][page::5]

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总结

该报告以专利数据构建基金持仓技术相似性指标，创新地将基金经理主动调整的技术相似性作为信息优势的度量，与基金未来收益显著相关，且拓展了传统业绩因子的解释力。其系统的理论假设、严谨的多角度实证验证及合理的风险提示，使得本报告成为共同基金经理能力识别与基金业绩预测领域的有价值文献。

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