开放式证券投资基金已经成为金融市场上重要的财富管理工具之一。2001年9月我国第一只开放式基金诞生,2004年6月《证券投资基金法》颁布,随后基金种类和数量开始迅速增加,截至2018年末,我国开放式基金总数已达5147只,基金资产净值总计12.8万亿元,占公募基金资产净值总额的99.12%。我国人均国民总收入(GNI)在2000年已经步入中等收入国家水平,国民财富不断增加,国民对财富管理的需求不断攀升。但目前我国居民资产配置中仍然以房地产和存款为主,股票、基金和债券等金融资产的占比较少,仅为11.8%,证券投资基金行业仍有较大发展空间。根据基金经理是否以取得超越市场的业绩表现作为目标,开放式基金可以分为主动管理型基金和被动管理型基金。主动管理型基金较多投资股票市场,被动管理型基金即指数型基金,以实现特定指数的收益率为目的。尽管开放式基金资产净值总额逐年攀升,主动管理型基金的数量不断增加,但主动管理型基金规模却出现了缩小的趋势。主动管理型基金业绩低迷。2018年混合型基金的平均收益率为-14.19%,股票型基金的平均收益率为-25.43%,而同期上证综合指数的涨幅为-24.59%,货币型基金收益率为3.50%,股票型基金的表现未能跑赢大盘。而业绩低迷的另一面却是高昂的管理费用。2017年底,主动管理型基金中的主要组成部分——混合型基金管理费用总额达到242亿元,远比开放式基金中规模最大的货币型基金管理费用总额高56%。在主动管理型基金高额管理费用和较差收益率现象的背后,首要问题是主动管理型基金是否值得投资?投资主动管理型基金的本质是投资基金经理的管理技能。基金经理的管理技能是指基金经理通过配比预期收益率高的股票,形成投资组合,谋求超过市场平均水平的收益率。基金经理的管理技能主要在以下两个层面中体现:一是个股层面的选择和择时能力;二是行业层面的选择和择时能力。行业配置是基金投资决策中优先决策的部分。不同于“多样化投资以分散风险”观点,基金经理对行业的集中投资反映了基金经理的信息优势。收益率排名靠前的主动管理型基金大多配置了当前的强势行业板块。基金的业绩表现与行业的选择息息相关。从行业配置的角度来对基金经理的能力做出评价很有必要。已经有大量文献对基金经理在个股层面的能力进行了详细地研究,对行业配置能力的研究则相对较少;另一方面,我国基金业起步晚,并且受限于我国基金持股披露制度,基金每季度披露前十大重仓股,每半年披露全部股票,这使得针对我国基金行业配置的研究进展缓慢。面对A股市场快速的行业板块轮动,有必要对基金的月度行业配置进行估算,以更加准确地评估基金经理的行业配置能力。作为基金市场上另一重要参与者,基金投资者的行为同样值得关注。在基金数量不断扩容的过程中,基金公司为了吸引投资者关注,经常在市场出现热点话题的时期,酝酿发行相关概念的新基金。这些热点包括:A股市场的热点行业、热点明星基金经理以及热点业务形式等。既然基金公司以抓市场热点和吸引投资者关注为策略,那么投资者将作何反应?在这一背景下,基金投资者关注和情绪是否能够为基金带来正的资金流入,以及是否能对基金收益率产生影响是本文需要回答的第二个问题。该问题不但关乎投资者和基金公司的利益,也对理解基金市场的运行有重要理论意义。行为金融学为分析和理解投资者的心理和行为对证券市场的影响提供了有力的理论基础;网络大数据为刻画投资者心理和行为提供了可行的现实基础。从国内最大的网上基金交易平台天天基金网投资者的发帖和回帖行为来看,在热点话题期间,与话题相关的基金的发帖和回帖数量明显增加,如果进一步根据帖子内容所体现的投资者情绪,可以将帖子分为:“积极的”、“中立的”和“消极的”三类。这些数据为本文分析基金投资者的心理和行为提供了充分的可行性。本文主要包括两大方面的内容:一是基金经理的行为:行业配置行为;二是基金投资者的行为:关注度和情绪。第1部分是引言,主要介绍选题背景、研究思路与方法,以及本文的创新点。第2部分为文献综述,主要包括了基金经理的主动管理能力、基金经理行业配置、投资者关注和情绪等内容。首先,系统阐述了基金经理的主动管理能力的理论基础和评价指标,并梳理了国外相关文献中对基金经理行业配置能力的度量指标;其次,本文综述了投资者关注和情绪的研究文献,主要包括投资者关注和情绪行为金融学理论基础、基于传统大数据的投资者关注度量方法、基于网络大数据的投资者关注度量方法、基于交易数据的投资者情绪度量方法和基于网络文本大数据的投资者情绪度量方法。考虑到目前的研究趋势,本文还对基于网络大数据挖掘的实证资产定价的研究进行了总结和归纳;在对理论基础的综述中,详细梳理了行为金融学中的有限关注理论、前景理论、易获得性偏误理论、过度自信理论与处置效应理论。在阐述相关研究理论和方法的基础上,本文做出了实证分析和检验。第3部分针对中国市场基金投资组合详细持仓信息不完全公开,我们无法对行业配置权重做出准确的估计的问题,提出一套状态空间下的基于回报率的模型,使用卡尔曼滤波方法近似估计主动型基金的行业配置比例,进而构建行业集中度指标和行业活跃度指标。使用2004-2013年间我国主动型基金的回报率和股票回报率的数据,本文实证检验了行业集中度和行业活跃度与基金收益率和资金净流入之间的关系。结果表明行业集中度和行业活跃度都和基金的收益率正相关;而行业集中度无法显著影响基金的资金净流入,行业活跃度与基金的资金净流入呈现显著正向关系。这说明相比基金某一时间点的行业配置情况的行业集中度指标,测度基金在一段时间内的行业配置情况的行业活跃度指标更能全面、准确地反映基金经理在行业层面操作能力。总体来看,基金经理在2004年至2013年间表现出的行业选择能力比行业择时能力更强。第4部分本文使用天天基金网上网友对普通股票型基金和混合型基金发表的363万多条帖子作为研究对象,投建投资者关注指标。实证结果显示,上季度末月的投资者关注对下季度基金的资金净流入有显著的正向影响,并且当平均每户持有基金份额越低时,该现象越明显。进一步分析发现,投资者关注还将通过改变基金经理行为影响基金收益率,当投资者关注增加时,基金经理将降低重仓股中小盘股的投资比例,从而造成基金收益率的下降。为了进一步研究投资者情绪与基金业绩的关系,第5部分首先对帖子内容进行了文本情绪提取,然后分析情绪看涨指数与情绪分歧指数对基金收益率的预测能力。结果表明,2007年1月至2016年12月,投资者看涨情绪能正向预测下季度基金的资金净流入量和下月收益率表现,从投资者情绪的角度证明了基金投资者的基金选择能力和“智钱效应”。同时,投资者情绪的情绪分歧能负地预测下季度基金的资金净流入量和下月超额收益率。更大的情绪分歧并不能在基金市场上促进更多的交易,反而当情绪一致程度较高时,资金净流入将显著增加。而情绪分歧程度越高,下季度的基金的经风险因子调整后的超额收益率越低。本文的创新主要表现在以下几个方面:1.针对中国市场基金投资组合详细持仓信息不公开的问题,本文提出一套状态空间下的基于回报率的模型,近似估计主动型基金的行业配置比例。首先,基金的行业配置与基金的收益率关系十分密切。我国行业板块轮动的现象尤为突出。A股市场的行业板块轮动频率较快,以A股为主要投资对象的主动管理型基金收益率将因此受到较大波动。其次,行业配置是基金投资决策中优先决策的部分。基金经理对行业的集中投资反映了基金经理的信息优势。有必要分析基金经理的行业配置能力。最后,行业配置数据的不完全可得为相关研究带来了较大阻碍。目前国内对基金经理行业配置能力评价的研究几乎都是基于基金的季度重仓股数据,月度持仓数据的不可得为进一步研究带来了较大阻碍。针对该问题,本文提出一套状态空间下的基于回报率的模型,使用卡尔曼滤波方法,利用主动管理型基金的月收益率数据和同期A股市场的行业收益率数据,近似估计主动型基金的月度行业配置比例,在一定程度上克服了基金月度持仓数据的不可得的问题,相比以往研究本文更加准确地度量了基金经理的行业选择和行业择时能力。2.本文直接度量了基金投资者的关注与情绪,对投资者行为和证券管理基金的文献进行了补充。网络大数据已经引起了金融研究者的重视,这些研究主要集中在对股票投资者关注和股票投资者情绪上。在对基金投资关注的研究上,尽管国内外学者从降低投资者搜寻成本的角度对基金净流量的影响因素以及影响机制做了比较广泛分析,然而这类从降低投资者搜寻成本的角度解释各类事件带来的基金资金净流入增加,却没有投资者关注增加的直接证据,仅以一种间接的方式对投资者关注进行了度量。本文以国内最大的基金交易网站——天天基金网中的投资者发帖行为为突破口,对基金投资者的关注度和情绪进行了度量,将现有基于网络大数据的资产定价研究对象从股票扩展到了基金。相比传统文献中利用股票成交量、换手率、广告率等间接度量方式,本文充分利用了天天基金网中的基金子论坛形式,直接度量了每只基金的投资者关注度和情绪。3.本文首次尝试将投资者关注与证券投资基金的收益率联系在一起。从目前已有的基金投资者关注的文献来看,大多都是从减低投资者搜寻成本的角度分析基金投资者关注度对基金的资金净流入的影响,缺乏对投资者关注度对基金经理的风险偏好的影响的分析。实际上,基金经理与其他投资者一样都会受到网络舆情的影响。这也是当前社会,基金经理行为的新的影响因素。当基金经理注意到所管理基金的在近期受到投资者的大量关注,其风险偏好可能将受到影响。本文对该问题进行了验证,发现基金经理对当前备受关注的基金,倾向于采取保守、稳健的投资策略;而对当前被投资者冷落的基金,更可能采取冒进的投资策略,以博得潜在的高收益。本文试图提出一种投资者关注对基金收益率的影响机制,补充行为金融学中关于行为偏差与基金业绩表现的研究,加深学术界对开放式基金资产定价的进一步认识。