Yingjie

ETF领域的注意力竞争

薛英杰 / 2023-04-18


Competition for attention in the ETF space

思维导图

摘要

投资者需求与供应商激励之间的相互作用塑造了交易所交易基金 (ETF) 的演变。虽然早期的 ETF投资于基础广泛的指数,因此,以低成本提供多样化,但后来的产品追踪利基投资组合并收 取高额费用。引人注目的是,在头五年,专业 ETF 的风险调整后损失约为30%。这种表现不佳 不能用高额费用或对冲需求来解释。相反,它是由发行时标的股票的高估所驱动的。我们的 结果与供应商通过发行专门的 ETF 来追踪吸引注意力的主题来迎合投资者的推断信念是一致的。

研究问题

ETF常常作为投资民主化的工具被广泛使用。根据这个观点,无论资金多少,投资者不用通过昂贵的资产管理中介就可以使用ETF以最低的成本实现分散化,并获得多种投资风格的多空暴露。但这些叙述并不能准确完整地描述投资者对这些产品的感受。在实践中,当前市场上可利用的ETF 来自于投资者需求和供给者利润最大化的激励。一些投资者可能利用ETF作为廉价购买持有投资组合的替代,而其他投资者可能会根据他们的信念(理性与否)使用其进行投机。为了评价近十年最伟大的金融产品的优点,本文研究了如下问题:

1.供给者如何对投资者需求进行反应?

2.ETF行业创新和产品业绩有什么意义?

研究思路

在实践中,ETF的存在是由投资者的需求和投资者利润最大化驱动,一些投资者使用ETF作为便宜的购买持有组合,而其他的投资者使用ETF按照其信念来投机。从ETF的发展主要沿着两条路径演进,一个是为投资者提供低成本高分散化的宽基ETF,另一个是满足投资者特殊需求的专业性ETF。所以,他们的业绩平均来说并不突出。本文的分析主要有两个部分,

  1. 作者分析了ETF行业的竞争格局,认为ETF相比共同基金的竞争力主要体现在价格和质量两个维度。具体来讲,宽基ETF以价格竞争为主,其他ETF以质量1竞争为主。这和市场分割的假设一致,两类产品在投资者需求对ETF费用和历史业绩敏感性上存在显著的差异。具体来说,宽基ETF资金流对费用的敏感性更高,而专业化ETF对历史业绩高度敏感。然而,ETF投资组合中股票的高媒体曝光度降低了流量对费用的敏感性,这表明投资者在关注其他产品属性时会忽略ETF收取的费用。

  2. 什么使专业化ETF对投资者有吸引力?作者研究了专业ETF的质量层面,并检验了三种猜想:

    (1)ETF提供者能够识别传递正向收益的部门和行业,并发行产品跟踪他们。

    结论:情况并非如此,我们发现ETF的历史业绩是令人失望的,这样专业化ETF并不能解释他的高费用和交易摩擦。

    (2)专业化ETF被投资者作为对冲他们暴露风险的工具。

    结论:我们没有发现与对冲动机一致的证据,如果ETF对应的投资组合是投资者需要对冲的一个风险因子,专业化ETF应该与投资组合负相关,投资者对冲风险后,投资组合可以获得一个正的异常收益。但我们并没有发现类似证据。

    (3)专业化ETF能满足投资者情绪。

    结论:专业化ETF的发行者能识别市场追捧的趋势,通过发行产品来满足投资者的需求。当新的ETF进入市场时,他们投资的所有证券已经达到估值高峰,在ETF推出后,业绩表现不佳。所以,专业ETF被作为投机的工具,他们通过历史业绩推断未来。

文献观点

1.专业ETF作为投资者对冲风险的工具,解释了金融创新是实现市场竞争和风险分担手段的观点(Duffie and Rahi 1995; Allen and Gale 1994)

  1. 近年来,Robinhood投资者因投资狂热而闻名,专业化ETF在Robinhood投资者中非常受欢迎(Barber et al. 2022)
  2. 证券发行和投资工具迎合投资者情绪。Lee, Shleifer, and Thaler (1991) 发现新的封闭式基金在投资者对有关类别资产的情绪高涨时推出。
  3. 共同基金通过严重强调过去业绩(Chuprinin and Ruf 2018)和更改流行的名字来吸引资金(Chinco, Hartzmark, and Sussman 2022),进而迎合投资者情绪。
  4. 新发行的共同基金在他们发行后表现较好,随后表现不佳,意味着他们关注趋势主题(Karoui and Meier 2009; Greene and Stark 2016)
  5. 覆盖范围窄的ETF被用于主动策略产生alpha的工具(Easley et al. 2021)
  6. 如果ETF吸引了新一轮投资者对标的证券的需求,原则上可能会导致估值过高(Ben-David, Franzoni, and Moussawi 2018)
  7. Huang, Song, and Xiang (2020) 关注新发的Smart-beta ETF,认为Smart-beta ETF的投资组合是由过拟合数据设计以产生超越指数的表现,发行后产生的超额收益为0。
  8. 专业ETF可能对不太成熟的投资者特别有吸引力,特别是散户投资者(Barber et al. 2022)
  9. 专业ETF中的股票具有吸引具有非理性信念和非标准偏好的投资者的特征。这些股票在上市前的市场调整回报率要高得多,这使得它们对具有推断或诊断信念的投资者具有吸引力(Greenwood and Shleifer 2014; Barberis et al. 2018; Bordalo et al. 2019)
  10. 由专业ETF持有的股票显示出更大的正偏度,这对于那些喜欢彩票般回报的投资者来说是有吸引力的(Brunnermeier and Parker 2005; Brunnermeier, Gollier, and Parker 2007; Mitton and Vorkink 2007; Barberis and Huang 2008; Kumar 2009)
  11. 机构投资者平均比个人投资者更成熟,也就是说,他们的投资决策不太容易受到系统性偏差的影响(French 2008; Stambaugh 2014),这往往会影响散户投资者的决策(Barber and Odean 2013)

研究意义

ETF带来的“投资民主化”的影响是混合的。一方面,以低成本进入金融市场可以改善投资者的福利,因为它允许更广泛的风险分担。另一方面,专门交易所交易基金的营销策略促进了对估值过高的证券的投机,而这些证券随后表现不佳。如果没有专门的ETF,这些投资者可能仍然会低效地投资。然而,由于其营销努力和竞争战略,专业ETF可能会鼓励更多的投资者参与。由于持有专门的ETF,大量保证金的投资者的情况可能会更糟。

结论

我们识别了ETF市场的两个细分市场,宽基ETF持有多样化的投资组合,收费较低。这些产品符合投资者实现多样化和以低成本进入市场的动机。相比之下,专门的ETF以高成本和低水平的多样化为投资者提供时尚主题。尽管这些基金的平均AUM较小,但总体而言,它们为美国股票型ETF行业带来了超过三分之一的收入。

我们研究了专业ETF是否在成功的投资理念方面提供价值,或者如果不是这样,则以保险的形式提供价值。我们的研究结果表明,平均而言,专门的ETF不会为投资者创造价值。这些ETF倾向于持有引人注目和估值过高的股票,因此表现明显落后:它们在成立后的5年内,平均每年的阿尔法值为负,约为-6%。我们没有发现任何证据表明,负面的表现对应于投资者愿意支付的价格,以确保对相关的风险因素,或他们愿意支付溢价,为一些非金钱利益。相反,专业化的ETF似乎迎合了过于乐观的投资者。专门的ETF是在围绕热门投资主题的兴奋高峰之后推出的。在推出后的几年里,基础资产摆脱了一些最初的高估,专业ETF的价格也是如此。

参考文献

Allen, Franklin, and Douglas Gale. 1994. Financial Innovation and Risk Sharing. MIT press. https://books.google.com/books?hl=zh-CN&lr=&id=L5XYZMfoqhQC&oi=fnd&pg=PR7&dq=.+Financial+innovation+and+risk+sharing&ots=D7-9gRA0-D&sig=5NwLqdMRLGDAvEQZfZ-XpCCeoM8#v=onepage&q=.%20Financial%20innovation%20and%20risk%20sharing&f=false.
Barber, Brad M, Xing Huang, Terrance Odean, and Christopher Schwarz. 2022. “Attention-Induced Trading and Returns: Evidence from Robinhood Users.” The Journal of Finance 77 (6): 3141–90. https://doi.org/10.1111/jofi.13183.
Barber, Brad M, and Terrance Odean. 2013. “The Behavior of Individual Investors.” In Handbook of the Economics of Finance, 2:1533–70. Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-44-459406-8.00022-6.
Barberis, Nicholas, Robin Greenwood, Lawrence Jin, and Andrei Shleifer. 2018. “Extrapolation and Bubbles.” Journal of Financial Economics 129 (2): 203–27. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2018.04.007.
Barberis, Nicholas, and Ming Huang. 2008. “Stocks as Lotteries: The Implications of Probability Weighting for Security Prices.” American Economic Review 98 (5): 2066–2100. https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/aer.98.5.2066.
Ben-David, Itzhak, Francesco Franzoni, and Rabih Moussawi. 2018. “Do ETFs Increase Volatility?” The Journal of Finance 73 (6): 2471–2535. https://doi.org/10.1111/jofi.12727.
Bordalo, Pedro, Nicola Gennaioli, Rafael La Porta, and Andrei Shleifer. 2019. “Diagnostic Expectations and Stock Returns.” The Journal of Finance 74 (6): 2839–74. https://doi.org/10.1111/jofi.12833.
Brunnermeier, Markus K, Christian Gollier, and Jonathan A Parker. 2007. “Optimal Beliefs, Asset Prices, and the Preference for Skewed Returns.” American Economic Review 97 (2): 159–65. https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/aer.97.2.159.
Brunnermeier, Markus K, and Jonathan A Parker. 2005. “Optimal Expectations.” American Economic Review 95 (4): 1092–1118. https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/0002828054825493.
Chinco, Alex, Samuel M Hartzmark, and Abigail B Sussman. 2022. “A New Test of Risk Factor Relevance.” The Journal of Finance 77 (4): 2183–2238. https://doi.org/10.1111/jofi.13135.
Chuprinin, Oleg, and Thomas Ruf. 2018. “Rent Seeking and Mutual Fund Inceptions.” Available at SSRN 3189986. https://www.zbw.eu/econis-archiv/bitstream/11159/370675/1/EBP07587217X_0.pdf.
Duffie, Darrell, and Rohit Rahi. 1995. “Financial Market Innovation and Security Design: An Introduction.” Journal of Economic Theory 65 (1): 1–42. https://doi.org/10.1006/jeth.1995.1001.
Easley, David, David Michayluk, Maureen O’Hara, and Tālis J Putniņš. 2021. “The Active World of Passive Investing.” Review of Finance 25 (5): 1433–71. https://doi.org/10.1093/rof/rfab021.
French, Kenneth R. 2008. “Presidential Address: The Cost of Active Investing.” The Journal of Finance 63 (4): 1537–73. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2008.01368.x.
Greene, Jason T, and Jeffrey Stark. 2016. “What’s Trending? The Performance and Motivations for Mutual Fund Startups.” The Performance and Motivations for Mutual Fund Startups (August 19, 2016).
Greenwood, Robin, and Andrei Shleifer. 2014. “Expectations of Returns and Expected Returns.” The Review of Financial Studies 27 (3): 714–46. https://doi.org/10.1093/rfs/hht082.
Huang, Shiyang, Yang Song, and Hong Xiang. 2020. “The Smart Beta Mirage.” Journal of Financial and Quantitative Analysis, 1–69. https://doi.org/10.1017/S0022109023000674.
Karoui, Aymen, and Iwan Meier. 2009. “Performance and Characteristics of Mutual Fund Starts.” The European Journal of Finance 15 (5-6): 487–509. https://doi.org/10.1080/13518470902872319.
Kumar, Alok. 2009. “Who Gambles in the Stock Market?” The Journal of Finance 64 (4): 1889–1933. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2009.01483.x.
Lee, Charles MC, Andrei Shleifer, and Richard H Thaler. 1991. “Investor Sentiment and the Closed-End Fund Puzzle.” The Journal of Finance 46 (1): 75–109. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1991.tb03746.x.
Mitton, Todd, and Keith Vorkink. 2007. “Equilibrium Underdiversification and the Preference for Skewness.” The Review of Financial Studies 20 (4): 1255–88. https://doi.org/10.1093/revfin/hhm011.
Stambaugh, Robert F. 2014. “Presidential Address: Investment Noise and Trends.” The Journal of Finance 69 (4): 1415–53. https://doi.org/10.1111/jofi.12174.

  1. 质量是指出价格以外的其他产品对投资者有吸引力的贡献。↩︎