اثر عملکرد شاخص بورس اوراق بهادار و شاخص صکوک بر بازده تعدیل شده با ریسک صندوق‌های مشترک سرمایه‌گذاری: مدل سه عاملی فاما و فرنچ

دوره 22، شماره 3 - شماره پیاپی 86
دوره بیست و دوم، شماره سوم، پاییز 1404
پاییز 1404
صفحه 174-207

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 کارشناسی ارشد مالی- مهندسی مالی و مدیریت ریسک، گروه مالی و بانکداری، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران، ایران

2 دانشیار گروه مالی و بانکداری، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران، ایران.

3 استادیار گروه مالی و بانکداری، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران، ایران.

چکیده
چکیده گسترده
معرفی:
بررسی عملکرد صندوق‌های سرمایه‌گذاری مشترک با وجود طیف وسیعی از مخاطبان بازار سرمایه شامل سرمایه‌گذاران خرد، صندوق‌های بازنشستگی و سرمایه‌گذاران نهادی که با اهداف گوناگونی نظیر دریافت بازده نقدی، متنوع‌سازی سبد و مدیریت ریسک اقدام به سرمایه‌گذاری در آن‌ها می‌نمایند، یکی از موضوعات چالش برانگیز حوزه مالی محسوب می‌گردد. هدف پژوهش حاضر بررسی عملکرد صندوق‌های سرمایه‌گذاری مشترک با استفاده از مدل سه عاملی فاما و فرنچ و با در نظر گرفتن تنوع سبدهای سرمایه‌گذاری صندوق‌ها می‌باشد. مدل‌های قیمت‌گذاری عاملی، یک چارچوب اساسی را جهت درک بازدهی طبقات گوناگون دارایی‌ها، از جمله صندوق‌های سرمایه‌گذاری فراهم می‌آوردند. عملکرد صندوق‌های سرمایه‌گذاری مشترک در مقایسه با عملکرد بازار سهام، حساسیت کمتری را نسبت به احساسات سرمایه‌گذاران نشان می‌دهد و در نتیجه احتمال می‌رود که بازدهی به شکل منطقی‌تری متناسب با ریسک پذیرفته شده آن‌ها باشد. این صندوق‌ها بر اساس اهداف سرمایه‌گذاری منعکس در امیدنامه خود عمل کرده و در نتیجه عملکردشان کمتر تحت سوگیری‌های رو به بالا قرار می‌گیرند. این عوامل سبب انعکاس بهتر از خالص ارزش دارایی‌های تحت مدیریت صندوق‌های سرمایه‌گذاری مشترک و افزایش قدرت توضیح‌دهندگی مدل‌های عاملی برای آن‌ها در مقایسه با سهام می‌گردد. علیرغم پژوهش‌های متعدد پیرامون عملکرد تعدیل شده با ریسک صندوق‌های سرمایه‌گذاری در سهام، پژوهش‌های معدودی پیرامون عوامل توضیح دهنده بازده صندوق‌های سرمایه‌گذاری با درآمد ثابت انجام پذیرفته است. با توجه به به ویژگی‌های منحصربه‌فرد سرمایه‌گذاری‌های با درآمد ثابت نظیر سررسید و رتبه اعتباری، ضرورت استفاده از شاخص مناسب در ارزیابی عملکرد صندوق‌های سرمایه‌گذاری با درآمد ثابت احساس می‌شود. همچنین، حد نصاب‌های قانونی که سرمایه‌گذاری صندوق‌های با درآمد ثابت و مختلط در ابزارهای با درآمد متغیر را محدود می‌نمایند نیز استفاده از نرخ معیار مناسب جهت اندازه‌گیری ریسک بازار را ضروری می‌سازند. بنابراین جهت سنجش عملکرد صندوق‌های سرمایه‌گذاری با درآمد ثابت و بخشی از عملکرد صندوق‌های سرمایه‌گذاری مختلط، به جای بهره‌گیری از شاخص بورس اوراق بهادار[1] که در سنجش عملکرد صندوق‌های سرمایه‌گذاری در سهام مورد استفاده قرار گرفته است، از نرخ بازدهی شاخص صکوک[2]، به عنوان یک شاخص عمومی از اوراق بهادار با درآمد ثابت استفاده شده است که ضمن تقویت قدرت توضیح‌دهندگی مدل سه عاملی فاما و فرنچ، تطابق بیشتری  با نظریه ارزیابی عملکرد[3] را نشان می‌دهد.
 
متدولوژی:
پژوهش حاضر از نظر هدف کاربردی و از نظر روش، پژوهشی با استفاده از تحلیل رگرسیونی چند متغیره  است که از الگوی حداقل مربعات تعمیم‌یافته[4] بهره می‌برد. جامعه آماری پژوهش شامل آن دسته از صندوق‌های سرمایه‌گذاری مشترک است که تحت نظارت سازمان بورس و اوراق بهادار، اقدام به جمع‌آوری، تشکیل و مدیریت سبد متشکل از ابزارهای بازار پول و سرمایه می‌نمایند. همچنین قلمرو زمانی پژوهش دوره‌های ماهانه از ابتدای فروردین 1392 تا آبان 1401 را شامل می‌گردد. نمونه‌گیری مبتنی بر حذف روش‌مند صندوق‌های تشکیل دهنده جامعه بوده و پس از حذف صندوق‌هایی با عمر کوتاه‌تر از قلمرو زمانی پژوهش و حذف نمونه‌های فاقد اطلاعات منتشرشده کافی، 59 صندوق سرمایه‌گذاری مشترک نمونه پژوهش را تشکیل می‌دهند. داده‌های مربوط به عملکرد صندوق‌های سرمایه‌گذاری از طریق گزارشات منتشر شده سازمان بورس و اوراق بهادار، اطلاعات مربوط به نرخ بازده بدون ریسک از طریق اطلاعات منتشر شده در نماگرهای اقتصادی بانک مرکزی و مرکز داده فرابورس ایران، داده‌های ارزش دفتری و تعداد سهام منتشر شده شرکت‌های نمونه جهت تشکیل سبدهای سرمایه‌گذاری مربوط به عوامل اندازه و ارزش در مدل سه عاملی فاما و فرنچ از طریق گزارش‌های مالی سالانه منتشر شده شرکت‌ها بر روی پایگاه اطلاع رسانی ناشران (کدال) و کلیه داده‌های قیمتی مورد نیاز پژوهش از طریق نرم‌افزار تی‌اس‌ای‌کلاینت[5] استخراج گردیده است. جهت طبقه‌بندی داده‌ها و محاسبه متغیرهای پژوهش از نرم‌افزار اکسل[6] و جهت تحلیل داده‌ها نیز از نرم‌افزارهای ایویوز[7] (نسخه 13) و استتا[8] (نسخه 17) استفاده گردیده است.
الگوی تصریح شده در پژوهش حاضر به صورت زیر می‌باشد:
 
 
 
در این مدل: Rit بازده صندوق i در دوره t، REFt  نرخ بازده بدون ریسک، MktExcesst مازاد بازدهی بازار، SMBt بازدهی سبد اندازه و HMLt بازدهی سبد ارزش در دوره t می‌باشند. مازاد بازدهی بازار بر اساس پژوهش هِب (2020) و تناسب میان نرخ معیار (RBench,t) و نوع صندوق محاسبه گردیده است. بر این اساس نرخ معیار برای صندوق‌های سرمایه‌گذاری در سهام، بازدهی شاخص کل بورس اوراق بهادار تهران، برای صندوق‌های سرمایه‌گذاری در اوراق بهادار با درآمد ثابت، بازدهی شاخص صکوک و برای صندوق‌های مختلط برابر با میانگین وزنی این دو شاخص با وزن 70 درصدی شاخص کل بورس اوراق بهادار تهران و 30 درصدی شاخص صکوک می‌باشد. مازاد بازدهی یا MktExcess در هر دوره ماهانه، از تفاوت نرخ معیار دوره و نرخ بازده بدون ریسک ماهانه حاصل می‌گردد.
 
 
 
جهت اطمینان از ایستایی متغیرهای مدل، ثابت بودن میانگین، واریانس و کوواریانس آن‌ها در طول زمان از آزمون‌های ایم، پسران و شین[9] و فیشر[10] و جهت اطمینان از عدم وقوع رگرسیون کاذب از آزمون هم‌انباشتگی فردی یوهانسون[11] ، استفاده گردیده است. جهت تعیین مدل و تشخیص تلفیقی[12] یا تجمیعی[13] داده‌های پژوهش، از آزمون چاو[14] استفاده گردیده است. برای آزمون خودهمبستگی[15] که صفر بودن کواریانس میان اجزای خطا و عدم وابستگی آن‌ها به یکدیگر در طول زمان یا به صورت مقطعی را مورد بررسی قرار می‌دهد، از آزمون والدریج[16] و جهت بررسی ثابت بودن واریانس خطاها از آزمون بروش-پاگان[17]  در نرم‌افزار استتا استفاده شده است.
با توجه به وابستگی مقطعی[18]، که سبب از میان رفتن کارایی روش حداقل مربعات معمولی[19] می‌گردد، مدل با استفاده  از روش حداقل مربعات تعمیم‌یافته در نرم‌افزار ایویوز برآورد و جهت از میان بردن مشکل ناهمسانی واریانس نیز، از تصحیح وایت-‌دوره زمانی[20]  استفاده گردیده است.
 
یافته­ها:
نتایج حاصل از آزمون مانایی نشان می‌دهد که کلیه متغیرهای پژوهش در سطح و بدون نیاز به تفاضل گیری در سطح معناداری 5 درصد مانا می‌باشند و ابهام پیرامون ایجاد رگرسیون کاذب برطرف می‌گردد. همچنین نتایج آزمون هم‌انباشتگی فردی یوهانسون نشان می‌دهد که احتمال آماره دیکی فولر آزمون برابر با 0000/0 بوده و بنابراین با رد فرضیه صفر آزمون، هم انباشتگی متغیرهای پژوهش در سطح معناداری 5 درصد تأیید و از رابطه بلندمدت متغیرهای پژوهش اطمینان حاصل می‌گردد. با توجه به همبستگی بالای مازاد بازدهی صندوق‌های سرمایه‌گذاری مشترک با مازاد بازدهی بازار، جهت اطمینان از عدم هم‌خطی در مدل از آزمون عامل تورم واریانس[21] استفاده شد و نتایج آزمون نشان می‌دهد که عامل تورم واریانس برای تمامی متغیرهای پژوهش بسیار نزدیک به یک می‌باشد و در نتیجه میان متغیرهای توضیح‌دهنده هم‌خطی وجود ندارد.
با توجه به نتایج حاصل از آزمون چاو که احتمال آماره F آزمون را برابر با 7052/0 نشان می‌دهد، مدل پژوهش از نوع تجمیعی است.
نتایج آزمون بروش- پاگان جهت بررسی شرایط ناهمسانی واریانس نشان می‌دهد که احتمال آماره آزمون برابر با 0000/0 بوده و بنابراین با رد فرضیه صفر آزمون، وجود شرایط ناهمسانی واریانس تأیید می‌گردد.
با توجه به وابستگی مقطعی شناسایی شده در مدل، برآورد نهایی مدل پژوهش با استفاده از روش حداقل مربعات تعمیم یافته و بهره‌گیری از تصحیح وایت جهت رفع ناهمسانی واریانس صورت پذیرفته است. نتایج حاصل از برآورد مدل نشان می دهد که آماره F مدل (333/7567) و احتمال مربوط به آن (0000/0) بیانگر معناداری مدل می‌باشند. از میان متغیرهای توضیح‌دهنده پژوهش، متغیرهای مازاد بازدهی بازار و بازده سبد اندازه معنادار و بازده سبد ارزش فاقد تاثیر معنادار بر عملکرد تعدیل شده با ریسک صندوق‌های سرمایه‌گذاری می‌باشند. ضریب تعیین مدل نیز برابر 84/76 درصد می‌باشد و نشان می‌دهد که بخش قابل توجهی از تغییرات متغیر وابسته، توسط متغیرهای مستقل پژوهش توضیح داده شده است. جدول زیر نتایج حاصل از برآورد مدل را نشان می‌دهد.
 
جدول 1. نتایج برآورد مدل با استفاده از روش حداقل مربعات تعمیم‌یافته
ماخذ: محاسبات پژوهش
Table 1. Results of Estimating the model using the Generalized least squares(GLS) method
Source: Research calculations




متغیرها


ضریب


خطای استاندارد


آماره t


معناداری ضرایب


آماره F مدل


معناداری مدل




MktExcess


9863/0


0065/0


8464/150


0000/0


333/7567


0000/0




SMB


0720/0


0067/0


6472/10


0000/0




HML


0048/0


0070/0


68/0


4978/0




alpha


0033/0


0004/0


7331/7


0000/0




ضریب تعیین


7685/0




ضریب تعیین تعدیل شده


7684/0




خطای استاندارد رگرسیون


9995/0




واریانس وابسته میانگین


1293/0




واریانس وابسته انحراف معیار


093/2




باقیمانده مجموع مربعات


192/6833




آماره دوربین واتسون


94/1




 
نتایج آزمون والدریچ هم نشان می‌دهند که با توجه به آماره آزمون (010/0) و احتمال مربوط به آن (9199/0)، فرضیه صفر آزمون رد نشده و مدل پژوهش فاقد خودهمبستگی می‌باشد.
 
نتیجه:
هدف از پژوهش حاضر بررسی قدرت توضیح‌دهندگی عملکرد تعدیل شده با ریسک صندوق‌های مشترک سرمایه‌گذاری، با استفاده از مدل سه عاملی فاما و فرنچ و بازتعریف نرخ معیار در محاسبه مازاد بازدهی بازار می‌باشد. نتایج حاصل از پژوهش نشان می‌دهند که قدرت توضیح‌دهندگی مدل سه عاملی فاما و فرنچ با استفاده از متناسب‌سازی نرخ معیار با نوع صندوق سرمایه‌گذاری به شکل چشمگیری افزایش یافته است. همچنین یافته‌های پژوهش بیانگر معناداری و اثر مثبت مازاد بازدهی بازار و بازدهی سبد اندازه می‌باشند. بدین معنا که یک واحد تغییر در عامل مازاد بازدهی بازار سبب تغییر 99/0 واحدی در مازاد بازدهی صندوق‌های سرمایه‌گذاری می‌گردد که نشان‌دهنده تنوع سبد سرمایه‌گذاری صندوق‌ها و حفظ ارزش پول سرمایه‌گذاران در بلندمدت می‌باشد. همچنین تغییر یک واحدی در عامل اندازه، سبب تغییر 07/0 واحدی در مازاد بازدهی صندوق‌های سرمایه‌گذاری می‌گردد. بنابراین سرمایه‌گذاری صندوق‌ها در سهام شرکت‌های بزرگ می‌تواند اثر مثبتی بر مازاد بازدهی آن‌ها داشته باشد. اثر مثبت عامل ارزش بر مازاد بازدهی صندوق‌های سرمایه‌گذاری به لحاظ آماری معنادار نبوده و بنابراین سرمایه‌گذاری صندوق‌ها در سهام شرکت‌هایی با نسبت ارزش دفتری به ارزش بازار بالا، مازاد بازدهی آن‌ها را تحت تاثیر قرار نمی‌دهد. این موضوع بیانگر آن است که اگرچه انتظارات سرمایه‌گذاران ناشی از تحولات آتی، نسبت به رشد بازده سهام با نسبت ارزش دفتری به ارزش بازار بالا، سبب افزایش بازدهی این نوع سهام در میان مدت می‌گردد، اما در بلندمدت عامل تأثیرگذاری بر بازده سهام و در نتیجه مازاد بازدهی صندوق‌های سرمایه‌گذاری به شمار نمی‌رود. معناداری و مثبت بودن ضریب آلفا، که نشان دهنده تاثیر مدیریت فعال صندوق‌های سرمایه‌گذاری بر بازده تعدیل شده با ریسک آن‌ها می باشد، بیانگر آن است که صندوق‌های مورد مطالعه در قلمرو زمانی پژوهش، عملکردی برتر از عملکرد بازار را از خود نشان داده‌اند. با این حال ضریب تعیین مدل پژوهش که نشان از قدرت توضیح‌دهندگی بالای بازار دارد، نشان می‌دهد که سهم مدیریت فعال از عملکرد صندوق‌های سرمایه‌گذاری چندان چشمگیر نمی‌باشد که می‌تواند ناشی از در نظر نگرفتن خالص هزینه‌های معاملاتی در مدل‌های عاملی باشد.
با توجه به نتایج جالب توجه استفاده از نرخ معیار متناسب، بررسی عملکرد تعدیل شده با ریسک صندوق‌های سرمایه‌گذاری با استفاده سایر مدل‌های عاملی و نرخ متناسب، به پژوهشگران پیشنهاد می‌گردد. همچنین بررسی قدرت پیش‌بینی‌کنندگی مدل‌های عاملی در رابطه با عملکرد صندوق‌های سرمایه‌گذاری در افق‌های کوتاه‌ مدت و بلندمدت نیز می‌تواند موضوع پژوهش‌های آتی قرار گیرد.
باتوجه به موجود بودن داده‌های مربوط به شاخص صکوک از اسفند 1391، امکان گسترده‌تر نمودن قلمرو زمانی پژوهش از پژوهشگران سلب گردید که محدودیت پژوهش به شمار می‌رود.
 
 
[1] TEDPIX
[2] Sindex
[3] Performance evaluation theory
[4] Generalized least squares
[5] TSEclient
[6] Excel
[7] Eviews13
[8] Stata17
[9] Im, Pesaran, and Shin W-stat
[10] ADF – Fisher Chi-square
[11] Individual Johonsen Cointegration test
[12] Panel Model
[13] Pooled Model
[14] F-Limer test
[15] Autocorrelation
[16] Wooldridge test
[17] Breusch-Pagan test
[18] Cross-Sectional Dependence
[19] Ordinary least squares (OLS)
[20] White cross section (Period Cluster)
[21]Variance inflation factor (VIF) test

کلیدواژه‌ها

موضوعات

عنوان مقاله English

The effect of performance of the Tehran Stock Exchange and Iran FaraBourse Sukuk Index on the risk-adjusted returns of mutual funds: Fama and French three-factor model

نویسندگان English

Milad Badiei 1
Mohammad Hassan Ebrahimi Sarve Oliya 2
Mostafa Sargolzaei 3
1 .Sc. in Financial Engineering and Risk Management, Department of Finance and Banking, Faculty of Management and Accounting, Allameh Tabataba'i University, Tehran, Iran
2 Associate Prof, Department of Finance and Banking, Faculty of Management and Accounting, Allameh Tabataba'i University, Tehran, Iran
3 *** Assistant Prof, Department of Finance and Banking, Faculty of Management and Accounting, Allameh Tabataba'i University, Tehran, Iran
چکیده English

EXTENDED ABSTRACT
INTRODUCTION
Performance review Mutual funds have a wide range of capital market audiences including retail investors, pension funds, and institutional investors with various goals such as Receiving cash returns, diversifying the portfolio, and managing the risk of investing in them is one of the most challenging issues in the finance field. The current research aims to investigate the performance of mutual funds using the Fama and French three-factor model and considering the diversity of the mutual funds' portfolios. Factor pricing models provide a basic framework for understanding the performance of various asset classes, including mutual funds. Function Compared to the performance of the stock market, mutual funds show less sensitivity to investors' sentiments, and as a result, returns are likely to be more reasonably commensurate with their accepted risk. These funds operate based on the investment goals reflected in their prospectus and as a result, their performance is less subject to upward biases. These factors cause a better reflection of the net value of assets under the management of mutual investment funds and increase the explanatory power of factor models for them compared to stocks. Despite numerous pieces of research about the risk-adjusted performance of equity funds, few pieces of research have been conducted about the factors explaining the returns of bond funds. Due to the unique characteristics of fixed-income investments such as maturity and credit rating, the necessity of using the appropriate index in evaluating the performance of bond funds is felt. Also, legal quotas limit the investment of bond funds and balanced funds in variable-income securities. They also make it necessary to use the appropriate benchmark rate to measure market risk. Therefore, to measure the performance of equity funds, the return of the stock exchange index[1] has been used, and to measure the performance of bond funds, the return of the Sukuk index[2] has been used as a general index of fixed-income securities, which while strengthening the explanatory power of model three Fama and French factor shows more agreement with performance evaluation theory. To measure the performance of mixed funds, a combination of the return of the stock exchange index and the return of the sukuk index has been used.
METHODOLOGY
The current research is applied in terms of purpose and terms of method, research using regression analysis multivariable which uses the generalized least squares(GLS) model. The statistical population of the research includes those mutual funds under the supervision of the Securities and Exchange Organization of Iran (SEO), that collect, form and manage a portfolio consisting of money and capital market instruments. Also, the time domain of the research includes the monthly periods from the beginning of April 2012 to November 2022. Sampling is based on the methodical elimination of the funds that make up the statistical population, and after removing the funds with a shorter life span than the time domain of the research and removing the samples without sufficient published information, 59 mutual funds form the sample of the research. Data related to the performance of mutual funds through reports published by the Securities and Exchange Organization of Iran, information related to the risk-free rate of return through information published in the Economic Trends of The Central Bank of Iran (CBI) and the IRAN FARA BOURSE (IFB) Data center, The book value data and the number of outstanding shares of the sample companies, which are required to form the size portfolio and the value portfolio in the Fama and French three-factor model, have been extracted from the annual financial reports of the companies published on the publishers' information database (Codal). And all the price data needed for the research has been extracted through the TSEclient software. Excel software was used to classify the data and calculate the research variables, and to analyze the data, Eviews (13 edition) and Stata (17 edition) software were used.
The specified model in the current research is as follows:
 
 
 
In this model: R is the Return of fund I in period t, REF t  Risk-free rate of return, MktExcess t is the Excess of market return, SMBt is the size portfolio performance and HMLt is the value portfolio performance in period t. The excess market return based on Hebb's research (2020) and the fit between benchmark rates ( RBench,t ) and the type of fund has been calculated. Based on this, the benchmark rate for equity funds is the return of the TEDPIX, for bond funds, is the return of the Sindex, and for balanced funds is equal to the weighted average of these two indices with a weight of 70% of the TEDPIX and 30% is the Sindex. Excess return or MktExcess in each monthly period is obtained from the difference between the benchmark rate of the period and the monthly risk-free rate of return.
 
 
 
To ensure the stability of the model variables, their mean, variance, and covariance are stable over time, we are tested by Im, Pesaran, and Shin W-stat and ADF – Fisher Chi-square, To ensure the long-term relationship of the variables, we are tested by Individual Johnson Cointegration test.
To determine the model and integrated diagnosis Panel Model or Pooled Model from Chow's test has been used. For the autocorrelation test which examines the zero covariance between error components and their non-dependence on each other over time or cross-sectionally, from the Wooldridge test and to check the stability of the error variance From the Breusch-Pagan test In Stata software has been used
Due to cross-sectional dependence, which causes the efficiency of the ordinary least squares method to disappear Ordinary least squares (OLS), the model using Estimated from the generalized least squares method in Eviews software And to eliminate the problem of heterogeneity of variance as well, from White correction (Period Cluster) has been used.
 
FINDINGS
The results of the stability test show that all research variables are stable at the significance level of 5% without the need for differentiation. Also, the results of Johanson's Cointegration test show that the probability of the Dickey-Fuller test statistic is equal to 0.0000, and therefore by rejecting the null hypothesis of the test, the Cointegration of the research variables at a significance level of 5% is confirmed and the ambiguity surrounding the creation of spurious regression is resolved. to be Due to the high correlation between the excess return of mutual funds and the excess return of the market, the variance inflation factor (VIF) test was used to ensure non-collinearity in the model, and the results of the test show that the variance inflation factor for all research variables is very close to 1, and as a result, there is no collinearity between explanatory variables.
According to the results of the Chow test, which shows the probability of the F statistic of the test equal to 0.7052, the research model is of Pooled type.
The results of the Breusch-Pagan test to check the conditions of variance heterogeneity show that the probability of the test statistic is equal to 0.0000 and therefore, by rejecting the null hypothesis of the test, the existence of variance heterogeneity conditions is confirmed. According to the cross-sectional dependence identified in the model, the final estimation of the research model has been done using the generalized least squares(GLS) method and using White's correction to solve the heterogeneity of variance. The results of the model estimation show that the F statistic of the model (333/7567) and the probability related to it (0.0000) indicate the significance of the model. Among the explanatory variables of the research, the variables of excess market return and size portfolio performance are significant, and value portfolio performance has no significant effect on the risk-adjusted performance of mutual funds. The coefficient of determination of the model is also equal to 76.84% and it shows that a significant part of the changes of the dependent variable is explained by the independent variables of the research. The following table shows the results of the model estimation.
Table 1. Results of Estimating the model using the Generalized least squares(GLS) method
Source: Research calculations




Variables


Coefficient


Std. Error


t-Statistic


Prob. 




MktExcess


0.9863


0.0065


150.8464


0.0000




SMB


0.072


0.0067


10.6472


0.0000




HML


0.0048


0.007


0.68


0.0000




alpha


0.0033


0.0004


7.7331


0.0000




 




R-squared


0.7685




Adjusted R-squared


0.7684




F-statistic


7567.333




Prob(F-statistic)


0.0000




S.E. of regression


0.9995




    Mean dependent var


0.1293




    S.D. dependent var


2.093




Sum squared resid


6833.192




    Durbin-Watson stat


1.94




 
The results of the Wooldridge test also show that according to the test statistic (0.010) and its related probability (0.9199), the null hypothesis of the test is not rejected and the research model has no autocorrelation.
CONCLUSION
The purpose of this research is to investigate the explanatory power of the risk-adjusted performance of mutual funds, using the three-factor model of Fama and French, and redefining the benchmark rate in the calculation of excess market returns. The results of the research show that the explanatory power of the Fama and French three-factor model has increased significantly by adjusting the benchmark rate to the type of mutual fund. Also, the research findings indicate the significance and positive effect of excess market return and size portfolio performance. This means that one unit change in the market's excess return factor causes a change of 0.99 units in the excess return of mutual funds, which indicates the diversity of the mutual fund's portfolio and the preservation of the investors' money value in the long term. Also, a change of one unit in the size portfolio performance causes a change of 0.07 units in the excess return of mutual funds. Therefore, investing funds in the stocks of big companies can have a positive effect on their excess returns. The positive effect of the value portfolio performance on the excess return of mutual funds is not statistically significant, and therefore the fund's investment in the shares of companies with a high ratio of book value to market value does not affect their excess return. This shows that although the expectations of investors due to future developments, regarding the growth of stock returns with a high ratio of book value to market value, will increase the return of this type of stock in the medium term, in the long term, it is an influencing factor on stock returns and in The result of excess return of mutual funds is not considered. The significance and positivity of the alpha coefficient, which shows the effect of active management of mutual funds on their risk-adjusted returns, indicate that the studied funds have performed better than the market performance in the research period. However, the coefficient of determination of the research model, which shows the high explanatory power of the market, shows that the contribution of active management to the performance of mutual funds is not impressive. The reason for this is not considering net transaction costs in factor models.
Considering the interesting results of using a proportional benchmark rate, it is suggested to the researchers investigate the risk-adjusted performance of mutual funds using other factor models and proportional rates. Also, examining the predictive power of factor models about the performance of mutual funds in short and long-term horizons can be the subject of future research.
According to the availability of data related to the Sindex Since March 2011, researchers have been deprived of the possibility of expanding the time scope of the research, which is considered a limitation of the research.
 
[1] Tehran Stock Exchange Index (TEDPIX)
[2] Iran Fara Bourse Sukuk Index (Sindex)

کلیدواژه‌ها English

  • Benchmark rate
  • Fama and French three-factor model
  • Generalized least squares
  • Mutual funds
  • Risk-adjusted performance
Abdoh Tabrizi, H., & Asadi Gharehjeloo, B. (2019). An evaluation of mutual funds performance in Iranian capital market by combining market timing models with the Fama and French three factor model. Journal of Investment Knowledge, 8(31), 175–192. [in Persian].
Adham, A., Marfoua, M., & Ebrahimi Sarv Olia, M. (2022). Comparison of explanatory power of linear and nonlinear models predicts expected stock returns. Journal of Securities Exchange, 14(56), 111–140. https://doi.org/10.22034/jse.2021.11602.1711 [in Persian].
Ahmed, S., Bu, Z., & Tsvetanov, D. (2021). Best of the best: A comparison of factor models. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 56(4), 1189–1228. https://doi.org/10.1017/s002210902000084x
Ansari, F. and Rezazadeh, A. (2025). The effects of external uncertainty shocks on Iran's macroeconomy. Quarterly Journal of Quantitative Economics (JQE), 22(2), 1-41. doi: 10.22055/jqe.2023.40809.2483 [in Persian].
Badiei, M. (2022). The effect of systematic risk sources on the performance of mutual funds in Tehran Stock Exchange [Paper presentation]. 2nd International Conference on Management Laboratory and Innovative Approaches in Management and Economics, Tehran, Iran. https://civilica.com/doc/1588995 [in Persian].
Badiei, M. , Ebrahimi Sarve Oliya, M. H. and Sargolzaei, M. (2023). The Effect of Ownership Structure on the Corporate Financial Performance in Tehran Stock Exchange: a Dynamic Panel Data Analysis. Financial Management Perspective, 13(42), 63-90. doi: 10.48308/jfmp.2023.103950 [in Persian].
Badiei, M. , Ebrahimi Sarve Oliya, M. H. and Sargolzaei, M. (2024). Investigating the effect of investor sentiment on the efficiency of asset pricing factor models. The Journal of Economic Policy, 15(30), 67-94. doi: 10.22034/epj.2024.20221.2444 [in Persian].
Banz, R. W. (1981). The relationship between return and market value of common stocks. Journal of Financial Economics, 9(1), 3–18. https://doi.org/10.1016/0304-405X(81)90018-0
Barras, L., Scaillet, O., & Wermers, R. (2010). False discoveries in mutual fund performance: Measuring luck in estimated alphas. The Journal of Finance, 65(1), 179–216. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2009.01527.x
Basu, S. (1977). Investment performance of common stocks in relation to their price-earnings ratios: A test of the efficient market hypothesis. The Journal of Finance, 32(3), 663–682. https://doi.org/10.2307/2326312
Black, F. (1972). Capital market equilibrium with restricted borrowing. The Journal of Business, 45(3), 444–455.
Brealey, R. A., Myers, S. C., & Allen, F. (2016). Principles of corporate finance. McGraw-Hill Education.
Brown, K. C., & Reilly, F. K. (2009). Analysis of investments and management of portfolio. South-Western Cengage Learning.
Carhart, M. M. (1997). On persistence in mutual fund performance. The Journal of Finance, 52(1), 57–82. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1997.tb03808.x
Cici, G., & Gibson, S. (2012). The performance of corporate bond mutual funds: Evidence based on security-level data. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 47(1), 159–178.
Cumby, R. E., & Glen, J. D. (1990). Evaluating the performance of international mutual funds. The Journal of Finance, 45(2), 497–521. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1990.tb03703.x
Cuthbertson, K., Nitzsche, D., & O’Sullivan, N. (2012). False discoveries in UK mutual fund performance. European Financial Management, 18(3), 444–463. https://doi.org/10.1111/j.1468-036X.2010.00552.x
Cuthbertson, K., Nitzsche, D., & O’Sullivan, N. (2022). Mutual fund performance persistence: Factor models and portfolio size. International Review of Financial Analysis, 82, 102133. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2022.102133
Davoodi, S. (2021). Stock returns analysis based on Fama and French five-factor model in different time scales with wavelet analysis approach: Case study: Tehran Stock Exchange. Journal of Securities Exchange, 14(54), 5–40. https://doi.org/10.22034/jse.2021.10920.1202 [in Persian].
Elton, E. J., & Gruber, M. J. (2011). Mutual funds [Working paper]. Social Science Research Network. https://ssrn.com/abstract=2088418
Elton, E. J., & Gruber, M. J. (2020). A review of the performance measurement of long-term mutual funds. Financial Analysts Journal, 76(3), 11–26. https://doi.org/10.1080/0015198X.2020.1738126
Fama, E. F., & French, K. R. (1992). The cross-section of expected stock returns. The Journal of Finance, 47(2), 427–465. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1992.tb04398.x
Fama, E. F., & French, K. R. (1996). Multifactor explanations of asset pricing anomalies. The Journal of Finance, 51(1), 55–84. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1996.tb05202.x
Fama, E. F., & French, K. R. (2012). Size, value, and momentum in international stock returns. Journal of Financial Economics, 105(3), 457–472. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2012.05.011
Fama, E. F., & French, K. R. (2017). International tests of a five-factor asset pricing model. Journal of Financial Economics, 123(3), 441–463. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2016.11.006
Gruber, M. J. (1996). Another puzzle: The growth in actively managed mutual funds. The Journal of Finance, 51(3), 783–810. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1996.tb02709.x
Hajiannejad, A., Ebrahimi, M., & Izadinia, N. (2014). A comparison between basic Fama and French three factor model and basic Carhart four factors model in explaining the stock return on Tehran Stock Exchange. Journal of Asset Management and Financing, 2(3), 17–28. [in Persian].
Hebb, G. (2020). On the performance of Bank-managed mutual funds: Canadian evidence. Journal of Economics and Finance, 44, 788–810. https://doi.org/10.1007/s12197-020-09518-4
Holmström, B. (1979). Moral hazard and observability. The Bell Journal of Economics, 10(1), 74–91.
Hou, K., Xue, C., & Zhang, L. (2015). Digesting anomalies: An investment approach. The Review of Financial Studies, 28(3), 650–705. https://doi.org/10.1093/rfs/hhu068
Hu, G. X., Chen, C., Shao, Y., & Wang, J. (2019). Fama–French in China: Size and value factors in Chinese stock returns. International Review of Finance, 19(1), 3–44. https://doi.org/10.1111/irfi.12157
Islami Bidgoli, G., & Honardoost, A. (2012). Fama and French three-factor model and liquidity risk: Evidence from Tehran Stock Exchange market. Journal of Investment Knowledge, 1(2), 97–116. [in Persian].
Jensen, M. C. (1968). The performance of mutual funds in the period 1945–1964. The Journal of Finance, 23(2), 389–416. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1968.tb00815.x
Kan, R., Robotti, C., & Shanken, J. (2013). Pricing model performance and the two-pass cross-sectional regression methodology. The Journal of Finance, 68(6), 2617–2649. https://doi.org/10.1111/jofi.12095
Kothari, S. P., & Warner, J. B. (2001). Evaluating mutual fund performance. The Journal of Finance, 56(5), 1985–2010.
Lai, M. M., & Lau, S. H. (2010). Evaluating mutual fund performance in an emerging Asian economy: The Malaysian experience. Journal of Asian Economics, 21(4), 378–390. https://doi.org/10.1016/j.asieco.2010.02.002
Li, Z., Yang, G. F., & Jing, L. (2017). Fama-French five factor model in China stock market. Journal of Financial Research, (6), 195–210.
Lintner, J. (1965). The valuation of risk assets and the selection of risky investments in stock portfolios and capital budgets. The Review of Economics and Statistics, 47(1), 13–37.
Liu, J., Stambaugh, R. F., & Yuan, Y. (2019). Size and value in China. Journal of Financial Economics, 134(1), 48–69. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2019.03.008
Malkiel, B. G. (1995). Returns from investing in equity mutual funds 1971 to 1991. The Journal of Finance, 50(2), 549–572. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1995.tb04795.x
Mateus, I. B., Mateus, C., & Todorovic, N. (2019). Review of new trends in literature on factor models and mutual fund performance. International Review of Financial Analysis, 63, 344–354. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2019.04.004
Nabizade, A., & Sepahvand, F. (2020). The effect of active management on mutual fund performance in Tehran Stock Exchange market. Financial Research Journal, 22(3), 366–387. https://doi.org/10.22059/frj.2020.291722.1006949 [in Persian].
Noorbakhsh, A., & Irani Janyarlou, S. (2020). Comparing the Fama & French three-factor model with the five-factor model of Fama & French in explaining stock returns of companies listed on the Tehran Stock Exchange. Journal of Investment Knowledge, 9(36), 251–269. [in Persian].
Petersen, M. A. (2009). Estimating standard errors in finance panel data sets: Comparing approaches. The Review of Financial Studies, 22(1), 435–480. https://doi.org/10.1093/rfs/hhn053
Raei, R., & Pouyanfar, A. (2007). Applied investment management. SAMT Publications. [in Persian].
Raei, R., Baharvand, S., & Movafaghi, M. (2010). Asset pricing using more determinants (Evidences of Tehran Stock Market using panel data). Quarterly Journal of Quantitative Economics, 7(4), 101–115. https://doi.org/10.22055/jqe.2010.10638 [in Persian].
Rahmani Asl, F., Sinaei, H. A., & Neis, A. (2021). Forming a portfolio of Exchange Traded Funds with the clustering and UTADIS models. Quarterly Journal of Quantitative Economics, 18(1), 79–96. https://doi.org/10.22055/jqe.2020.32330.2204 [in Persian].
Rehman, A., & Baloch, Q. B. (2016). Evaluating Pakistan’s mutual fund performance: Validating through CAPM and Fama French 3-factor model. Journal of Managerial Sciences, 10(1), 173–182.
Sensoy, B. A. (2009). Performance evaluation and self-designated benchmark indexes in the mutual fund industry. Journal of Financial Economics, 92(1), 25–39. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2008.05.002
Sha, Y., & Gao, R. (2019). Which is the best: A comparison of asset pricing factor models in the Chinese mutual fund industry. Economic Modelling, 83, 8–16. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2019.09.020
Sharpe, W. F. (1964). Capital asset prices: A theory of market equilibrium under conditions of risk. The Journal of Finance, 19(3), 425–442.
Shen, Y., Zhao, J., & He, X. (2015). Alumni network, fund investment performance and “small circle” effect. China Economic Quarterly, 15(1), 403–428.
Thompson, S. B. (2011). Simple formulas for standard errors that cluster by both firm and time. Journal of Financial Economics, 99(1), 1–10. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2010.07.004
Yi, L., & Hu, Z. (2016). The effect of style timing ability on fund performance. Management Review, 28(2), 3–14.
Zhao, S., Yan, H., & Zhang, K. (2016). Does Fama-French five factor model outperform three factor model? Evidence from China’s A-share market. Nankai Economic Studies, (1), 41–59.
  • تاریخ دریافت 25 اسفند 1401
  • تاریخ بازنگری 18 خرداد 1402
  • تاریخ پذیرش 20 تیر 1402
  • تاریخ اولین انتشار 20 تیر 1402
  • تاریخ انتشار 01 آذر 1404