使用期权对公募基金的益处
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摘要
文献来源：Markus Natter , Martin Rohleder ,Dominik Schulte , Marco Wilkens. The benefits of option use by mutual funds [J].Journal of Financial Intermediation, February 29, 2016;11:12
推荐原因：通过采用美国SEC的N-SAR档案，本篇论文首次找到了确实的证据证实使用期权的公募基金具有更高的风险调整后收益。我们进一步展示了这样的结果直接来自于期权的使用而非来自于基金的其他特性。期权的使用另外一方面也降低了基金的系统性风险。最后，我们的统计结果显示公募基金主通过保险策略和备兑开仓参与期权交易。总体来说，我们的研究结果显示公募基金对期权的使用是有益于投资者的，而且并不会像SEC所害怕的那样会对金融系统带来风险。
背景
本文的三个关键发现：
- 在公募基金中使用期权可以产生更高（风险调整后）的业绩，并进一步了证明这是期权使用的直接影响，而不是其他基金特性的间接影响。
- 期权的使用也直接导致了较低的系统风险，因为基金在操作使用期间显示出明显较低的市场Beta系数。
- 最后，公募同基金利用期权进行对冲，而不是投机。
因此，在公募基金中使用期权是对投资者是有益的，因为它提高了收益。本文是第一个发现期权使用者和非使用者之间在风险调整绩效和系统风险方面存在显著且一致的横向差异的机构。我们的回归方法和N-SAR文档中包含的关于多头和空头期权头寸的资产负债表信息，使我们能够推断期权对公募基金的影响来源。并且我们引入了一个新的投资因素，从而为公募基金业绩衡量做出了贡献。
数据
数据来源
任何在美国注册的公募基金都受到美国证券交易委员会（SEC）的监管。SEC都要求公募基金在强制性的半年一次的N-SAR申报中披露其期权使用情况，从而为我们提供了研究的最佳数据来源。
样本构建
我们研究中使用的公募基金数据来源广泛：公募基金中的期权使用数据来自于美国证券交易委员会数据库提取的106,357份N-SAR文件；基金收益和特征数据来自CRSP共同基金数据库。我们将样本限制在1998年至2013年11月期间，并对二者进行了合并。
期权变量定义
风险调整后的收益评估
期权使用对基金收益和风险影响的实证分析
描述性统计
下表描述了使用期权的公募基金和未使用期权的公募基金的特性。数据表明，使用期权的基金的平均规模较大，但使用期权的基金规模中位数小于不使用期权的基金规模中位数，这意味着使用期权的大部分基金规模偏小，只有少数大型基金使用期权。总体来说，使用期权的公募基金的平均年限长于未使用期权的公募基金的平均年限，但是期权用户的年限的中位数短于非期权用户的年限的中位数，这意味着很多使用期权的基金的年限偏短。期权用户的换手率平均数和中位数均高于非期权用户的换手率平均数和中位数。对于期权用户来说，由于对风险管理系统以及基金经理的综合经验要求更高，可能会收取更高的基金管理费。另外，对于期权用户来说，现金的持有比例更高，这可能是由于参与期权需要满足交易所对保证金的要求的缘故。
对于期权用户基金和非期权用户基金来说，总超额收益和总风险基本上是一样的。在回归分布的高阶矩方面，除了用户的负偏态略有减小外，用户与非用户之间没有显著差异。这可能是由于更多的多头期权头寸，如用于对冲目的的保护性卖权。风险调整后的绩效统计表示期权的使用对基金的表现是有正向作用的。
基金收益的截面分析
历史文献对于期权的使用对业绩的影响尚未明晰。期权使用带来负面绩效效应的论据包括更高的管理成本，更有经验的基金经理和更高的报酬要求。Bollen和Whaley(2004)认为，由于投资组合保险公司增加了购买压力，用于对冲的期权过于昂贵，这可能会降低收益。为了正式检验期权对风险调整后的绩效的影响，我们进行了如下截面回归:
下表的结果表示，变量User_i对Carhart alpha有显著的正向影响。如果一只基金在其存在期间至少使用一次期权，与非使用期权的基金相比，它的平均风险调整绩效会更好。这种优异表现在统计上是显著的。
控制变量的系数表明，基金规模越大，基金经理经验越丰富，业绩越好。另一方面，更高的换手率会降低业绩，这与更密集的交易或过度自信带来的更高的交易成本是一致的。
基金市场风险的截面分析
总体而言，我们的横截面回归结果表明，期权使用者具有更高的风险调整后绩效，这对投资者而言是有益的。此外，期权使用基金的系统性风险远低于非期权使用基金，这与美国证券交易委员会(SEC)的担忧形成了鲜明对比。SEC担心，共同基金的期权使用可能会给金融体系或整体经济带来风险。下面，我们将更详细地分析这些影响的来源。
基金绩效及市场风险的面板数据分析
我们的截面回归分析表示使用了期权的公募基金拥有更好的表现，那这种影响是直接来自于期权的特性还是间接来自于期权使用者的其它特点呢？我们用以下分析来解释。
套期保值vs.投机
接下来，我们将分析在我们的绩效测试中，哪些期权策略是绩效增强效果的主要因素，以及哪些期权策略是风险降低效果的主要因素。我们进行了面板数据分析，下表A部分的回归分析结果表明绩效增强的主要原因是期权的空头头寸，B部分表明风险降低的主要原因是基金的多头期权头寸。这意味着基金使用期权来对冲市场风险，期权空头头寸对降低基金市场风险的效果显著。
大量或少量使用期权对于绩效与市场风险的影响对比
为了进一步检验提高业绩的效果和降低风险的效果是期权使用的直接影响，而不是受任何其他基金特性的驱动，我们在低频率和高频率使用期权的基金之间进行对比。下表的结果表明，与低频率期权使用者相比，更频繁使用期权的基金有稍高的额外绩效，更频繁地使用期权能够帮助基金显著地降低风险。
下表结果表明，与参与期权交易数量绝对金额较小的基金相比，期权参与程度较高的基金的额外业绩更高。关于期权使用的风险效应，结果表明，较多参与期权交易的的基金的市场贝塔系数也有降低。
下表结果表面，与轻度期权使用相比，大量期权的使用也会导致市场贝塔系数的降低。
总的来说，对不同用户类型的期权使用行为的比较证实了我们之前的发现，即期权使用对业绩有直接的正面影响，对系统市场风险有直接的降低作用。
进一步检验
杠杆效应
由于期权是对标的资产的杠杆化投资，使用期权的绩效提升效果可能是期权固有杠杆效应的结果。为了排除这种解释，我们使用Goetzmann等人(2007)提出的“操作证明性能”度量来进行横断面和面板回归。结果与我们主要分析的结果在质量上是一样的。因此，杠杆效应并不能解释我们的结果。
市场择时
考虑到期权使用者的择时行为可能影响我们关于期权使用对业绩和风险影响的研究结果。因此，我们在Carhart(1997)模型中加入了Treynor和Mazuy(1966)的市场择时项。结果与我们主要分析的结果一致。为了进一步控制基于公开信息的有条件的市场择时，我们还使用Carhart(1997)模型重新计算了绩效和风险度量，其中市场贝塔根据Ferson和Schadt(1996)提出的信息变量计算。结果与我们主要分析的结果在质量上是一样的。因此，基金经理的择时也不能解释我们的结果。
市场环境
如果期权使用或期权策略的成功与否在市场繁荣和崩溃之间有显著差异，那么这些市场环境可能影响我们的结果。我们按照Chalmers等人的定义，基于繁荣时期和崩溃时期，对独立的子样本进行横截面和面板数据分析。我们的结果在两个子样本的质量上是相同的，这表明不同的股票市场环境并不驱动我们的主要分析结果。
其他模型
为了排除我们选择Carhart模型对结果的模型风险，我们又使用了其它四个模型进行分析，各自模型的分析结果与Carhart模型的结果相似。
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结论
通过截面和面板数据分析结果表明，共同基金主要将期权用于对冲策略，而非投机，基金使用期权可以产生更高的风险调整后收益，并可以显著降低系统性风险。因此，共同基金对期权的使用对投资者是有益的，总体上不会给金融系统带来风险。