標題：基金組合監控及定期調倉策略對業績有效性的實證研究 Change Is a Good Thing
作者：David M. Blanchett, CFA, Michael S. Finke, and James A. Licato
特此說明：文章僅代表作者本人觀點，不應被視為投資建議，所述觀點也不一定代表CFA Institute和作者本人所在公司及關聯方的看法。原文發自Financial Analysts Journal 2019增補更新，本翻譯未獲CFA Institute及原作者授權，僅為學習參考之目的，請勿以任何形式進行轉載。
信息披露：David M. Blanchett, CFA，是美國伊利諾斯州芝加哥市晨星投資管理公司（Morningstar Investment Management LLC）的退休研究主管。Michael S. Finke是賓西法尼亞州Bryn Mawr美國學院的教授。James A. Licato是美國伊利諾斯州芝加哥市晨星投資管理公司（Morningstar Investment Management LLC）的產品管理副總裁。
兩位作者的公司（譯註：晨星）為固定繳款計劃（譯註：美國社保DC plan）提供選單服務。
開放獲取：無
綜述：儘管計劃發起人在監督固定繳款上花費了大量的時間，努力和資源，但實證研究表明，這一行為增加的價值非常有限。我們使用2010年1月到2018年11月期間4215只的基金置換構建了獨特的縱向計劃選單，發現在未來1年和3年期間，替代基金的表現優於被替代的基金。即使我們控制了基金的各種特徵和風險因子，更優的表現仍然存在。這主要可以歸因於被替代基金隨後的表現不佳和替代基金較低的費用比率。
在美國，固定繳款計劃（DC）（譯註：類似於國內的社保，每月繳納固定的份額，主要差別是DC計劃需要自行選擇投資標的，代表是401K）的發起人（譯註：一般是用人單位）有責任審慎的選擇和監督提供給參與者的投資標的。這些決定對勞動者的退休結果非常重要，也對當今401K計劃高達5.6萬億美元（ICI2018）的資產分配起到重要作用。計劃發起人經常增加或減少基金，試圖提高參與者可選基金的質量。這些計劃調整的意義十分重大，因為它們解釋了計劃參與者的大部分DC投資變化(Sialm, Starks, and Zhang 2015)。然而，我們對從一個計劃選單中添加或刪除某些共同基金對勞動者的價值影響卻知之甚少。
替代基金表現出投資者更傾向於一項投資（替代），而非另一項投資（被替代），然而，由於缺乏計劃選單上的數據，限制了對投資監督所能提供給DC plans參與者價值的相關研究。Elton, Gruber, and Blake (2007)使用了一個包含215個新增的基金和45個被刪除的基金的樣本，發現新增的基金在被增加之前有著顯著的超額表現，但是相對於變化後被刪除的基金，沒有顯著的超額表現。相對業績的比較沒有考慮增減基金投資風格的差異。Sialm等人(2015)在更大的樣本中也沒有發現證據表明增加的基金在後來比被刪除的基金表現更好，但他們也無法比較同一計劃中增加和刪除基金的相對錶現。
需要調整投資決策的必要性這件事似乎影響了投資顧問對機構計劃的建議，而最常用的評估基金的方法是近期的投資回報。投資經理在選擇新的投資時，會考慮歷史風險調整後的業績表現，尤其會被近期相對基準表現和阿爾法最高的基金 (Del Guercio and Tkac 2002)。計劃管理經理們則專注於增加近期表現最好的基金。他們剔除了近期表現糟糕的基金，由於未能監控計劃是存在責任風險的，近年來這種關注極端業績表現的趨勢有所增加（Sialm等人，2015）。
對於由發起人監管的機構投資基金（如養老金和捐贈基金）而言，針對管理人對投資選擇的研究表明，幾乎沒有證據支持這些選擇體現了管理人選擇投資和回報追逐的能力。Stewart, Neumann, Knittel, and Heisler (2009)發現機構投資者似乎更喜歡近期回報率高的產品，而這些產品在隨後的一年，三年和五年期往往表現不佳。此外，沒有證據表明，那些因為業績差被髮起人解僱的管理人，和那些被僱傭來替代他們的管理人，在隨後的業績表現上有什麼不同(Goyal and Wahal 2008)。Stewart等人 (2009)發現，計劃發起人往往青睞於近期表現較好的投資，但這些投資在隨後往往會表現較差，這會導致參與者的價值損失。
儘管基於近期回報做出的投資選擇似乎沒有什麼價值，但更復雜的篩選技術的表現也是好壞參半。投資顧問經常依賴於與過去表現無關的要素，但卻無法依據這些信息為計劃發起人提供可衡量的價值 (Jenkinson, Jones, and Martinez 2016)。然而，對實證研究的回溯提供了一些證據，被事先實證證明了的策略，包括那些基於基金和管理人特徵的策略，這些可能會被知情的投資顧問用來選擇未來會表現較好的基金管理 (Jones and Wermers 2011)。Armstrong, Genc, and Verbeck (即將發表)發現，通過第三方供應商（計劃發起人常用）提供的排名系統確定的最高和最低排名的基金，其風險調整後的業績差異為120個基點。
複雜的基金分析工具可能使計劃發起人有能力淘汰表現最差的和/或識別出高質量的替代者。在我們的研究中，我們使用了比以往類似研究大的多的樣本，來研究2010年1月至2018年11月期間添加或刪除的單個基金的隨後表現。使用標準匹配來決定一個基金在什麼時候被同樣投資因子風格的其他基金所替代，我們發現在隨後的1年和3年的時點上來說，替代基金的表現均略好於被替代的基金，這一差異具有統計學意義。即使在控制了費用比率，動量，風格敞口和其他計劃發起人常用的評估基金的指標之後，這種更佳表現依然存在。業績改善的主因可以認為是剔除了表現較差的基金，而非選擇了表現較好的基金。
數據集
我們的分析使用了2010年1月到2018年11月期間，為DC plans提供管理賬戶服務的4家記錄保管人所提供的歷史基金選單。管理賬戶提供商的角色是投資人和受託人，職責是根據計劃中允許的投資選擇，為計劃的參與者確定適合的投資組合。管理賬戶服務是可獲得的，因為計劃發起人選擇它作為總體計劃特徵之一。由於管理賬戶服務的一部分就是構建投資組合，DC plans的記錄保管人在適當的間隔（大約每季度）會提供可選基金的列表。
對於這些計劃，管理賬戶提供商並不負責創建或選擇投資選單，這是計劃發起人的任務。這些計劃的發起人可以和顧問合作，其幫助在某些類型的共同受託責任（通常稱為3（21）安排）下選擇計劃選單，或者與為選單中所有基金提供完整信託責任的顧問合作（3（38）安排）。目前還不清楚每個計劃發起人使用投資顧問的程度，以及潛在的關係範圍。
在此分析中，對隨後兩個時期的選單進行了比較。如果一個基金在隨後的選單中不再存在，並且（在隨後的選單中）相同的投資風格中（例如大市值成長）包含了一個新的基金，則認為該基金已經被替代。風格是由更替期那個月對應的晨星分類來定義的。晨星分類是一種主要基於持倉數據的分類方法，數據來自過去三年的基金統計。
我們設置了一些過濾器，以確保我們認為是替代基金的，實際上也是。這些過濾器包括比較不同時期的選單名稱，確保在該時期，一個給定的風格下只有一個基金髮生了變化，並確保在不同的時期，基金的變化比例沒有超過50%（基於選單的總大小）。因為我們並沒有得到記錄保管人直接確認這些基金確實是被替換掉了，這些過濾器幫助確保只在替換基金和刪除基金之間進行比較。
我們用於基金的關鍵標識符是晨星證券標識符（也稱為"SecId"），這是晨星專有的證券度量標準，我們還準備了報價器和CUSIPs，如果SecId的數據是錯誤的或不可用，就會使用它們作為替代。潛在的替代也與晨星基金標識符（也稱為"FundId"）水平進行比較，以確保替代基金並非是同樣標的投資的低費率份額的變更。我們的選單數據只到2018年11月，但我們有到2019年4月的回報和其他基金信息。
使用了過濾器之後，我們總共選出了4215個基金替代的數據。對於每個計劃選單，我們知道選單/列表提供給管理賬戶提供商的時間。我們假定替代發生於兩個選單中日期較晚的那一個的之後月份的第一天。例如，如果第一個選單的日期是2015年1月5日，下一個選單日期是2015年4月20日，我們假定替代發生於2015年5月1日。這一假設是保守的，因為實際的替代可能發生在收到第二個選單之前，但是這一假設有助於我們不會將已知的回報保險歸因於替換。在本文的後面，我們報告了第二次選單之前或之後，各種不同的可能替代月份的結果，我們將對其健壯性（魯棒性）進行檢查。
由於各種原因，我們專注於相同投資風格下的計劃變更。首先，由於我們對變化相關的決策過程數據有限，如果一隻基金消失了，而相同投資風格下出現了另一隻基金，那我們就可以確信計劃發起人做出了基金替代。其二，這種專注有助於控制來自風格敞口的回報表現差異。計劃發起人可能會用改變基金選單的方式提供（或移除）某種投資風格的選項。讓參與者獲得一種新類別的投資或風格——例如增加長期債券或國際小盤股基金，是一種與基金替代在本質上完全不同的決定。
注：a "Allocation"是一種廣義的風格群組，包括了目標日期和平衡基金。
隨著時間推移，除了基金列表意外，我們在計劃選單上的數據相對有限。例如，我們不知道計劃的總資產是多少，總資產投資於各個基金的部分又是多少，計劃發起人是否使用了顧問或財務諮詢來幫助選擇基金，或者基金是什麼時候添加到計劃當中的。在表1中，我們基於風格和廣義風格群組，對分析的每個日曆年提供了關於基金替代的信息。
在分析期內，基金的數量增加了。原因可能是在此期間有更多的計劃加入到管理賬戶中（而管理賬戶提供商隨後需要數據來構建組合）。股權是最常見的廣義風格群組，而替代最多的投資類型是大盤成長股，平均每個日曆年有43.1只基金。在所有的401K計劃當中，我們數據集當中的股票替代顯著比股票基金更高，平均佔比47.1% (BrightScope/ICI 2018)。
股票替代比DC plans中通常可用的更高，可能是因為"allocation"風格群組（目標日期和平衡基金）的替代數量相對更少。BrightScope/ICI (2018)的數據顯示，在所有的替代當中，配置基金的佔比只有11.1%，而在DC選單上的佔比則為32.2%。如果不包括配置基金，股票基金佔總基金的比率會上升到69.4%，這和我們的估算非常接近。
在表2當中，我們提供了被替代基金和替代基金屬性的一些信息。風格百分位是由晨星公司根據假定替代月份的晨星類別來進行排名的。對這些排名來說，100=最好，1=最差。
我們的分析專注於風格群組的百分位排名，而不是表現差異，因為百分位對不同風格表現進行了標準化處理。儘管這種分析已經控制了風格，但隨著時間的推移，歷史和前瞻性業績的分佈確實會發生變化，而百分比為判斷一隻基金相對於其他所有同類基金的表現提供了更準確的環境。但是，我們在"Results"部分提供了一些回報的原始統計數據。
表2還提供了關於晨星明星評級和晨星分析師評級的信息。Del Guercio and Tkac (2008) and Armstrong et al. (即將出版)認為，這些額外的指標在選擇基金中起著重要的作用，因此將它們包括在內。它們還提供了一個超越業績表現和費用比率以外的數字環境來評估基金，也就是說，度量標準比純粹的業績表現更加全面，因為它們通常綜合了多重屬性。
明星和分析師評級都在1-5之間，5是最好的。分析師評級是通過被稱為"pillars（支柱）"的五個屬性的組合來評估的。包括對五個領域基金質量的定性和定量衡量——基金家族（母公司），人（基金管理者），價格（費用），業績表現和（投資）過程。我們為每個支柱設定了數值，1表示正，0.5表示中性，0表示負。在整個分析期內，分析師的整體評級和所有可用基金各自的支柱的相關性在附錄A中提供。
表2顯示，對於每個單獨的指標，與被替代的基金相比，替代基金的一些屬性會被投資專業人士認為更具吸引力。例如，替代的基金費率更低，歷史相對回報顯著更高，更高的明星評級，更高的分析師評級（以及各自的支柱）。這一發現與我們的預期一致，這些差異在"結果"一節中有詳細的討論。
請記住，市場因素並不是導致業績差異的原因，因為我們已經控制了投資風格。在後面的章節中，我們報告了使用歷史和前瞻性36個月回報的結果，以產生Carhart (1997)四因子迴歸方法所述的關於替代和被替代的美國股票基金的平均因素。當人們試圖瞭解事前和事後表現的潛在驅動因素時，這些平均因素是很重要的，因為在過去關於這一主題的研究中，風格並不是控制性因素。
在我們的分析中，絕大部分基金（被替代基金的92%和替代基金的89.7%）被晨星歸類於主動管理型基金。根據BrightScope/ICI (2018)的數據，這一比例接近於2006年的88%，但顯著高於2015年的77%。大多數替換基金涉及的都是相同管理方式的基金：86.1%從主動換到主動，5.9%從指數換到主動，4.4%從指數換到指數，3.7%從主動換到指數。
倖存者偏誤
倖存者偏誤是這類分析需要特別考慮的因素，因為那些被替換掉的基金也可能不再受到其他投資者的青睞，並在未來的某個時點被關閉。如果有大量的基金在樣本外的比較期間消失，這就很難衡量替換決策的有效性。
我們沒有排除那些替換時使用特定證券標識符而之後沒有未來回報數據的基金，而是在可能的情況下確定基金關閉後資金投向了何處。這種方法與Elton, Gruber and Blake (1996)的建議是一致的，我們相信這比簡單的忽略掉關閉的基金要好得多，因為決定將資金隨後投往何處反映了計劃發起人不採取任何行動時將會出現的默認結果。
通過直接使用晨星公司的數據，以及在線查詢，我們能夠確定在3年的樣本外期間，除了17只被替換的基金和1只替代基金之外，其他的資金都投向了哪裡。基金回報無法獲得的主要原因是基金被清算（資金隨後返還給了持有者）。這些基金關閉的原因各不相同，大部分似乎都是因為倒閉。有一些關閉顯然和股票類別轉換有關（例如，轉換先鋒信號股份）。
已關閉的被替代基金上，使用了全部月份的月度回報，除了替換那個月份（關閉後）。在替換的那個月份，我們使用了截止最後一天的所有可用每日總回報。然後我們假設這些資金在第二天被投入到替代基金。每日回報是從晨星公司獲得的總回報，因此，包含了所有的股息和資本收入。這部分是唯一使用日度回報數據的。
未能獲得基金未來業績的主要原因（包含在分析中），是因為在分析臨近結束後發生了基金替代。例如，在滿足我們最初篩選標準的4215個替代決定中，有579個替代無法獲得未來一年的回報數據（例如，假定在2018年5月1日之後替代），有1996個替代無法獲得未來三年回報數據（例如，假定在2016年5月1日之後替代）。
結果
在這一節中，我們將探討替代決策的影響。請記住，在本分析中包含的所有替代基金都在替代時和被替代基金具有相同的投資風格，這使得比較更容易，因為對於股票基金來說，例如，替代和被替代基金的規模和價值風險因子應該是相似的。表3按照廣義基金類型列出了不同的屬性。
表3中所列示的屬性差異在廣泛的風格分組中是相對一致的。替代基金的費率往往更低，股票和債券基金的平均費率分別是8個基點和6個基點。
相對被替代基金，替代基金的歷史回報明顯更優。在1年期內，絕對回報差異是最大的，在這段時間裡，替代基金的平均業績表現，在股票和債券基金上分別提高了363個基點和86個基點。然而，風格等級的差異通常在3年期最大，然後是5年，1年和10年。這一結果表明，在選擇合適的替代基金時，計劃發起人最應該關注3年和5年期的歷史回報。
替代基金的明星評級和分析師評級也更高。業績支柱是5個支柱中改善程度最高的指標（股票和債券基金），這表明在做出替代時，回報差異是最重要的考量因素。總的來說，這些結果強烈表明，當選擇替代基金時，計劃發起人傾向於選擇費率較低，歷史回報較高和整體指標較好的——所有這些都與我們的預期相一致。
表3中最令人感到驚訝的結果可能是，在1年和3年的前瞻期內，替代基金的表現都優於被替代基金。例如，股票替代基金在未來1年的表現比被替代基金的中值（均值）分別高出1個百分點（2.5個百分點），相當於11個基點（29個基點）。債券基金也有類似的改善。這些改善雖小，但有些出乎意料，因為他們與過去的研究相悖，過去的研究認為，幾乎沒有證據表明替代基金的表現優於被從計劃選單中刪除的基金。
為了更好的理解替代基金和被替代基金在未來表現有何不同，我們進行了一項事件研究。我們使用了原始回報差，因為它可以在不同的時間間隔中進行估計（例如，超過10個月）。我們在圖1中按風格組列示了相關結果。
為了便於比較，期限超過一年的數據予以年化。請記住，計劃發起人在決定替換的時間上知道歷史回報的差異，但未來是未知的。
與表3中顯示的回報差異一致，圖1還提供了關於這些差異在不同的時期如何變化的附加信息。替代基金的超額回報在替代後顯著下降，這表明儘管一些好處是由於替代決策帶來的，但好處的量級卻沒有達到替代基金和被替代基金歷史回報差異的程度。
股票基金往往比債券基金有更高的未來相對錶現，而且這種超額表現在更長的樣本外期間有輕微的改善。例如，對所有的基金而言，1年後業績表現差異的中值為9個基點，2年後為7個基點，3年後為15個基點。一年後的業績差異平均值為29個基點，2年後為27個基點，3年後為43個基點。
我們還研究了替代基金表現優於被替代基金的比例。雖然86%的替代基金具有較高的3年曆史業績，但在未來的1年期，只有54%的基金表現更優，在3年期，則為55%。因此，儘管替代基金的表現優於平均水平，但置換決策還是有大量的相關噪音。
在附錄B中，我們展示了不同時期內，平均超額回報的t統計量是如何變化的。T統計量是通過其標準差和可用基金數量的平方根來區分超額表現的。圖1中的數值和附錄B中的數值略有不同，因為圖1顯示的是中值，而t統計量是基於平均值的。在附錄B中，我們注意到在未來6個月中，股票基金的t統計量顯著的大於2.0，債券基金則為5個月，所有的基金則為3個月。這些結果表明，一個相對較高的統計顯著性與替代相關（即，超額回報在統計意義上顯著）。
另外，我們根據現有數據探討了替代基金的時間，發現替代日期和未來相關回報之間沒有有意義的相關性（即，未來回報並非單調的遞增或遞減）。
是什麼驅動了替代基金的超額表現？
為了理解哪些因素與替代決策的未來收益相關，我們進行了4個普通最小二乘法迴歸（OLS）。我們將替代和被替代基金未來1年和3年的風格分組排名作為因變量，分別進行迴歸。我們將基金分為替代基金和被替代基金，以觀察兩組之間是否存在任何有意義的差異。
*在5%水平上顯著
**在1%水平上顯著
自變量包含了替代月份的DC plans選單中的基金數量，選單大小的變化（之前和之後選單中基金數量差異），之和和之後選單中基金相同的比例，基金的費用率，明星評級，分析師評級，5年和1年期風格分組排名的歷史業績表現。我們還加入一個虛擬變量，以確定該基金是否被編碼為指數基金，在迴歸中，主動基金被編碼為0而指數基金被編碼為1。為了納入迴歸分析，基金必須在所有領域都有可用數據，這導致了可用基金樣本的減少。迴歸結果見表4。
模型的整體解釋力較弱，R2 的範圍從2.72%（替代基金，未來1年業績）到10.65%（替代基金，未來3年表現）。有統計意義的變量相對較少。費用率是迄今為止與未來風格分組表現最為相關的屬性。當我們對費用率和超額表現排名進行單獨的單變量回歸時，我們發現費用率佔多元迴歸整個解釋力的80%左右。費用率的負係數結果表明，費用率較高的基金往往表現越差，在替代基金和被替代基金中都存在很強的效應。這一發現與過去的文獻和我們的發現是一致的。
我們沒有在迴歸中發現與明星評級一致的關係。然而，表4列示了在未來1年期迴歸中，分析師評級與替代基金存在負係數，而在3年期當中，無論是替代基金還是被替代基金，該係數均為正。因此，分析師評級可能是選擇基金時的一個有用指標。它是除了費用率之外，唯一一個在替代基金和被替代基金中，統計上顯著的相關係數符號是一致的變量。
所有"指數基金"的係數在統計上都不顯著。這個結果並不奇怪，因為我們已經控制了迴歸中的費用比率。這意味著，指數基金的超額表現，不僅因為它們是指數基金，而且它們更便宜，這也符合我們的預期。
當迴歸結果與基金屬性的差異並列是（表3），替代基金似乎產生了顯著的業績提升，因為較低的費用比率，以及，在某種意義上，較高的分析師評級。
儘管我們已經控制了風格，但表4所列示的OLS迴歸結果表明，過去的業績和費用比率與替代基金的超額表現有關。風格敞口的不同也可能驅動回報的差異。為了理解和控制回報差異的驅動因素，我們進行了一組額外的迴歸分析。
對於這一分析，我們對替換時國內股票風格的基金進行了四因子迴歸：市場因子減去無風險利率（Mkt–Rf），高賬面市值比減去低賬面價值比（HML），小市值減去大市值（SMB），和動量（MOM）。Carhart（1997）對這些因子進行了定義，這些因子還包含在Kenneth French的數據庫當中。為了進行迴歸，我們使用了36個月的歷史月度回報（即，替代後的回報）。我們同時使用了淨回報和總回報數據。在分析中，基本數據為2271個國內股票基金（佔總基金數的53.9%）。其中，我們有1645只基金的36個月度歷史淨回報，1554只基金的歷史總回報，1059只基金的未來淨回報，和911只基金的未來總回報。每種基本風格類型的基金數見附錄C。
如前所述，這些迴歸的因變量是基金回報減去無風險利率，自變量是從French數據庫中獲得的各因素的值。風格組的平均係數如表5所示。
表5中，被置換基金的平均因子係數和替換基金的非常相似，這和我們的預期一致。表5中的係數本身也符合我們的預期。例如，SMB係數在小市值基金最大，在大市值基金中最小，HML係數在價值基金中最大，在成長基金中最小。這些關係在基金風格（替代或被替代）以及是否包含費用比率（總和淨）之間持續存在。
注：數值用百分比表示
*在5%水平上顯著
**在1%水平上顯著
我們最感興趣的是截距值（如阿爾法），因為它們提供了在基金控制因子風格之後超額回報的洞察。在表6中，我們提供了替代和被替代基金的平均四因子阿爾法，和回報差異一起（在個體更替水平），四個不同的回報組按風格分類為：淨歷史（版A），總歷史（版B），淨未來（版C），總未來（版D）。截距為月度值，可以通過乘以12的方式轉換為年化阿爾法。
無論我們考慮淨回報（版A）還是總回報（版B），表6中按風格分組的替代基金的平均歷史回報都更高。這一發現與之前的表一致，表明替代基金的歷史回報往往更好。表6中替代和被替代基金的回報差在未來回報仍然為正，但會有所下降（例如，平均淨歷史月度回報差為24.6個基點，而平均淨未來為5.6個基點）。就市值而言，表6中未來淨回報差最大的是小市值基金（平均20.5個基點），其次是中市值基金（平均11.6個基點），然後是大市值基金（平均1.2個基點）。混合基金的未來淨收益差最大（9.0個基點），其次是價值（7.9個基點）和成長（6.3個基點）。無論如何，這些結果與過去的比較是相對一致的，月度平均淨未來回報差的5.6個基點相當於年化阿爾法為67.6個基點，在這種分析方法中，這提供了重要的證據，表明在控制了風格之後，替代基金的表現優於被替代的基金。
計劃發起人更擅長增加還是刪除基金？
為了理解是增加還是刪除驅動了隨後的基金良好表現，我們進行了額外的分析，在分析中，我們用代表性風格基準對替代和被替代基金進行了比較（並相互比較）。在這個基準中，我們使用了每個特定風格的晨星分類總平均回報。我們使用類別平均是因為相對於為60個風格都獨立選擇一個指數，這種方法更為明確。我們使用總回報來反映通常與指數相關的回報率，這通常不包含任何類別的費率。雖然投資顯然是有成本的，但費用實際上是一個常數，並可能隨著投資者規格的變化而變化（例如，較大的投資者的費率較低）。圖2顯示了被替代基金（版A）和替代基金（版B）在不同樣本外時期與風格匹配基準的回報差異中值。
圖2中的結果表明，替代決策中的好處不是來自增加更好的基金，因為替代基金的超額回報中值通常是負值（版B），更多的是來自刪除了表現差的基金（版A）。如果一隻基金顯著的低於風格匹配的基準，就會被決策移除出計劃。替代基金的表現也會不佳，但比被替代的基金好一點。
時機選擇
該數據集的一個關鍵弱點是，它不能準確的顯示出何時做了替換決策或何時進行了替換執行。對於基礎分析，我們假定改變是發生於兩個可用選單日期中較晚的那一個。為了解決使用這一日期的模糊性，以及探索時機選擇的有效性，我們進行了額外的分析。
在這個分析中，我們改變了假定的替代執行的日期，從兩個選單日期中較晚的那一個，前後12個月，以1個月為增量。這一步是為了讓我們能夠深入瞭解我們的發現對假定的替代日期有多敏感，以及計劃發起人是否應該更早或更晚的做出替代。
例如，如果第二個選單在2016年5月15日可用，原始分析中，我們假定比較期開始於2016年6月1日。然而，對於同樣的替代和被替代基金，我們可以將假設的替代日期向後調整1個月（如，2016年7月1日），或向前調整1個月（如，2016年5月1日），來看看會如何影響到結果。圖3顯示了按廣義風格計算的未來1年和3年回報的中值。
儘管圖3中的結果表明，計劃發起人應當儘早替代基金，但這可能更多是因為事後諸葛亮。因為計劃發起人壓倒性的選擇了歷史業績更好的基金，使得更早的更換基金可以獲得更多的歷史業績優勢，而這實際上是不可能操作的。至於更晚的替代，計劃發起人等待的時間越長，未來1年期回報明顯下降的更慢，而未來3年期的回報則不受影響。這些發現確實加強了我們使用第二個選單日期作為替代的假定時點的決定，因為使用兩個選單之間的中點的話，會顯示出計劃發起人事實上根本無法實現的超額收益。
影響
這項分析的結果表明，計劃發起人應當監控計劃選單，識別並替換掉表現不佳的基金，從而為計劃參與者提供價值。我們的分析提供了證據，表明最重要的監控活動應該是識別表現最差的基金，而不是試圖挑選未來高表現的基金。這一發現與共同基金業績研究的結果相一致，如Fama and French (2010) and Carhart (1997)，其確定了表現最差基金對共同基金業績影響的持續性。我們還發現，選擇費用較低的替代基金會帶來更好的投資結果，這也與過往的文獻一致。
在分析者使用的四個記錄保存平臺的交叉分析中，這一發現相對是強健的（魯棒的），其中替代的淨效果始終是正的（即，替代基金往往比被替代基金表現的更好），平均而言，不同檢驗效果的量級和顯著性不同（未來表現差vs未來風格組排列差）和期限（未來1年或3年表現），如附錄D所載。強健性（魯棒性）是非常重要的，因為不同的記錄保管人的可用基金和關於替代基金的流程（和潛在的限制）都不同。雖然之前的研究者只能有限的獲得記錄保管人的數據，但更多的記錄保管人的更多可用數據可以為計劃發起人監控行為的價值提供額外的洞見。
結論
DC plan的發起人有責任選擇和監控計劃參與者可用的投資基金選單。監控計劃，淘汰表現不佳的基金，增加高質量的替代者，有可能改善數百萬工作者的投資回報，並最終改善他們的退休收入。儘管這種監控活動很重要，但過往的文獻幾乎沒有提到證據表明，增加到計劃中的基金在未來的表現會比刪除的基金更好。 通過使用一個更大的數據集，我們可以識別在同一時段，同一風格下添加與刪除的基金，我們發現，在隨後的1年和3年期內，添加的基金表現比刪除的更好。此外，這一超額表現在統計上是顯著的。我們的發現表明，計劃發起人可以通過評估和改變提供給參與者的基金選單來提供價值。
當計劃發起人識別並移除質量最差的基金並選擇了替代者時，這些變化對計劃參與者來說是最有價值的。我們發現沒有證據表明計劃發起人能夠挑選出未來表現出色的基金。監控所提供的價值主要是通過刪除質量最差的基金和增加費率較低的基金來實現的。
編者注
2019年6月12日提交，Stephen J. Brown 於2019年9月17日接受，2019年12月4日在線發佈。
譯者注：
2019年12月22日翻譯結束，並於2019年12月23日在線發佈。如有錯漏歡迎指正。
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