Picking active mutual funds based on R2
No Thumbnail Available
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
School of Business |
Master's thesis
Author
Date
2021
Department
Major/Subject
Mcode
Degree programme
Finance
Language
en
Pages
45
Series
Abstract
In this thesis, I study R2 as a predictor of mutual fund performance. Amihud and Goyenko (2013) provide the first evidence that low R2, obtained from regressing a fund’s returns on the Fama and French (1993) and Carhart (1997) four-factor model, significantly predicts positive future returns. Amihud and Goyenko attribute the outperformance of low-R2 funds to their selectivity in investment targets. This argument receives support from previous literature that finds fund activeness to be positively associated with performance. Amihud and Goyenko form an investment strategy that picks low-R2, high-lagged-alpha funds, and they find this strategy to significantly outperform the benchmark model with an annual alpha of 3.8% after expenses. I contribute to Amihud and Goyenko’s findings by performing additional robustness tests on R2 as a predictor, namely by studying alternative asset pricing models, a longer sample period, and time-variation in the investment strategy’s performance. While neither the Fama and French (2018) six-factor model nor the Hou, Xue, and Zhang (2021) q5 model can explain the abnormal returns, my rolling regressions show that the strategy’s overperformance is completely driven by only a few years during the late 1990s and the early 2000s. This time period coincides with at least two market-level variables that previous literature finds to positively affect fund managers’ abilities to create value: elevated cross-sectional stock return dispersion and high average turnover in the mutual fund industry. I hypothesize that the combination of favorable market conditions and an overall better shape of the active mutual fund industry provided skilled managers an opportunity to shine. The runup to the Dot-com bubble would have also provided ample opportunities to succeed in using highly idiosyncratic stock-picking strategies in technology stocks. As I do not find the best years of the strategy to coincide with abnormally high levels of selectivity (low R2), my results may have wider-reaching implications for the active fund management industry as a whole and not just R2 as a predictor. Lastly, I explore the real-world implications of investing in low-R2, high-lagged-alpha funds, and find high portfolio turnover and load fees to be likely to have a significant negative effect on returns. Combining this finding with the extreme time-variation, I conclude that R2 as a predictor of performance is more interesting in the academic context of studying fund managers’ skills rather than in the real-world context of seeking free lunches.Tässä pro-gradu tutkielmassa tarkastelen R2-luvun käyttöä sijoitusrahastojen tuottoja ennustavana muuttujana. Amihud ja Goyenko (2013) osoittavat, että sijoitusrahaston Fama ja French (1993) ja Carhart (1997) faktorimallista saama matala R2-luku ennustaa merkittävästi tulevia positiivisia tuottoja. Amihud ja Goyenko osoittavat matalan R2-luvun rahastojen ylituottojen johtuvan niiden valikoivuudesta sijoituskohteiden valinnassa. Aiemmat tutkimukset tukevat tätä havaintoa osoittamalla sijoitusrahastojen aktiivisuuden olevan positiivisesti korreloitunutta tuottojen kanssa. Amihud ja Goyenko muodostavat sijoitusstrategian, joka valitsee matalan R2-luvun ja korkean aikaisemman alfan rahastoja. Tämä sijoitusstrategia tuottaa merkittävää 3,8 prosentin vuosittaista ylituottoa kulujen jälkeen FFC-faktorimalliin verrattuna. Kontribuoin Amihudin ja Goyenkon tekemiin löydöksiin suorittamalla lisäkokeita liittyen R2-luvun ja tulevien tuottojen suhteeseen. Tässä tutkielmassa tarkastelen ilmiötä myös uudempien faktorimallien kautta, käyttämällä pidempää aikaperiodia sekä analysoimalla sijoitusstrategian tuottojen aikavariaatiota. Kumpikaan tutkimukseni kohteena olevista Fama ja French (2018) 6-faktorimallista tai Hou, Xue ja Zhang (2021) q5 mallista ei selitä strategian ylituottoja. Tutkin aikavariaatiota rullaavien regressiomallien avulla, joita hyödyntäen osoitan strategian ylituottojen sijoittuvan ainoastaan muutaman vuoden ajanjaksoon 1990-luvun lopussa ja 2000-luvun alussa. Aikaisemmat tutkimukset osoittavat tämän ajanjakson markkinaolosuhteiden olleen suotuisia aktiivisille rahastoille: Osakkeiden välinen tuottohajonta sekä rahastojen keskimääräiset kaupankäyntimäärät olivat koholla, ja molempien muuttujien korkeat tasot ovat korreloituneita rahastojen arvonluontimahdollisuuksien kanssa. Uskon suotuisien markkinaolosuhteiden sekä aktiivisen sijoitusrahastoalan paremman kannattavuuden yhdessä antaneen taitaville rahastonhoitajille paremmat mahdollisuudet menestyä. Lisäksi teknokuplan romahdusta edeltävinä vuosina idiosynkraattisia osakepoimintastrategioita harjoittavilla rahastoilla oli paljon menestyviä sijoituskohteita teknologiaosakkeiden joukossa. Koska rahastojen R2-luvut eivät olleet epätavallisen matalia tutkimani sijoitusstrategian parhaina vuosina, tulokseni saattavat olla yleistettävissä myös laajemmin sijoitusrahastoja käsittelevään kirjallisuuteen. Tutkin myös sijoitusstrategian potentiaalisia tuottoja oikeilla rahastomarkkinoilla. Koska strategiaan liittyy rahastojen aktiivinen kuukausittainen kaupankäynti, merkintä- ja myyntipalkkioilla on todennäköisesti merkittävä negatiivinen vaikutus tuottoihin. Tämän sekä aikavariaatioon liittyvien löydöksieni takia uskon R2-luvun ennustekyvyn merkityksen olevan tärkeämpi rahastojenhoitajien taitoihin keskittyvässä akateemisessa kirjallisuudessa kuin ilmaisten lounaiden etsimisessä.Description
Thesis advisor
Suominen, MattiKeywords
active asset management, mutual funds, R2, R-squared
