“学海拾珠”系列之七十四：债券基金交易风格与市场流动性风险
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报告摘要
主要观点
本篇是“学海拾珠”系列第七十四篇，本期推荐的海外文献研究探讨了债券基金的交易风格与市场的潜在脆弱性（主要指流动性风险）。债券基金的交易风格可以根据基金与交易商库存周期的变动分成流动性需求者（LD）与流动性供应者（LS）。不同于股票基金，债券基金的流量与业绩关系呈现凹型，即资金流出对过去业绩表现不佳更加敏感，且由于债券流动性不足，债基面临赎回压力时，更加容易“贱卖”，因此债基流动性管理至关重要。文献研究了美国债券市场上债基选择的不同交易风格，发现流动性供应者（LS）相对于基准有超额alpha。回到国内基金市场，债基同样面临着流动性管理的需求，我们可以采用类似的方法去考察债基在面临市场冲击时的流动性抉择，并衡量其是否能够在流动性方面获取alpha。
- 流动性供应对于债券基金很可能是一种增值策略
债券机构提供流动性的机制（动因）如下：在交易库存正周期中，交易商往往会降低报价（“暗示”其囤积了大量债券需要出清），具有流动性供应（LS）交易风格的基金利用此机会为低价购买债券（或避免在此时出售债券），减轻了交易商的压力，为市场提供流动性，并以此获取alpha。
- 买方机构是公司债券市场重要的流动性来源
流动性供给与基金 alpha 呈正相关。美国市场中，流动性供应基金比流动性需求基金的每月表现高出2 bp，作为参考，样本基金的平均每月总 alpha 为3.40 bp。单只基金的交易风格在时间序列上是持续的，有一部分债基特意在市场持续抛售期间（此时具有短暂的价格失衡）提供流动性，以赚取正的alpha。从监管的角度出发，提供流动性的基金在面临大量资金外流和市场压力增大时得以保持其相对的交易风格，因此可以减轻债券市场的脆弱性风险。
风险提示
本文结论基于历史数据与海外文献进行总结；不构成任何投资建议。
引言
近年来，债券市场的稳定性和机构投资者在其中发挥的作用备受关注。2008年至2018年期间，美国公司债券市场规模从5.1万亿美元增加到9.2万亿美元，几乎翻了一倍，与此同时，投资于公司债券的共同基金和交易所交易基金（ETF）管理的资产也随之大幅增加。低利率大环境使得债券基金通过持有流动性较低的资产来获取更高的收益（IMF（2019））。与股票基金不同，业绩不佳会导致大量资金从债券基金中流出，从而引发人们对于出售流动性相对较差的资产以满足赎回需求所导致的基金价格的不稳定的担忧（Goldstein、Jiang 和 Ng（2017））。此外，机构往往以相似的方式买卖公司债券，而由机构羊群效应（institutional herding）带来的交易失衡会导致价格（尤其是在下行方面）的扭曲（Cai, Han, Li and Li (2019)）。
鉴于金融危机后与银行有关的法规（如Volcker Rule）减少了交易商在固定收益证券市场上的资本要求（Bessembinder等（2018），Dick-Nielsen等（2019），以及Schultz（2017）），基金的流动性需求所带来的稳定性风险更加突出。监管机构担心机构抛售事件和交易商资本要求的减少会放大债券市场的脆弱性风险。
与债券共同基金会对金融稳定构成风险（Manconi等（2012））的这一监管观点相反，市场参与者认为，机构在固定收益市场中扮演着稳定和平衡的角色。例如，Greenwich Associates 报告称，78% 参与调查的信贷投资者将买方机构视为公司债券市场流动性的重要来源。
为了更好地理解债券机构与脆弱性风险之间的联系，我们需要深入在机构会破坏还是会改善债券市场流动性状况方面的研究，尤其是其在市场面临压力时期的作用。客户同时买入或同时卖出的激增会使交易商积累大量头寸，鉴于经销商的做市能力有限，长期投资者可以发挥吸收市场失衡的作用。
文献利用债券市场的独特特征和可用数据提出了一种对债券机构的交易风格进行分类的方法。该研究所关注的公司债券共同基金是公司债券市场上增长最快的机构投资者类别，其交易比其它类别更加活跃，并且更可能从对流动性状况的敏感中获益。文章研究了基金如何应对市场失衡的信号，一部分基金是否战略性地选择提供流动性并从中获利，以及基金特征是否能解释交易风格。为了了解对脆弱性风险的影响，文章还研究了交易风格是否会改变，以及流动性供给和流动性需求基金是否会在极端流动性下和市场压力升高期间对债券市场产生不同的影响。
此研究填补了债券市场关于机构流动性服务供求研究的空白。现有的机构交易研究侧重于股票市场（例如 Da等（2011）、Anand等（2012、2013））； 然而，债券市场在几个重要方面都不同于股票市场：
首先，如 Goldstein等人（2017）所说，债券市场中由共同基金造成的潜在不稳定比对股票市场中的更为严重。对于股票型基金而言，流量与业绩的关系呈凸形，意味着投资者在表现不佳后并不会急于撤资，且基金与整体基金板块基本持平；而另一方面，对于债券型基金而言，无论是单个基金还是整个基金板块，流量与业绩的关系都是凹的，意味着业绩不佳会导致大量资金流出债券板块。
其次，与频繁交易的股票相比，大多数的公司债券都缺乏流动性，这意味着由羊群效应或资金流动引起的订单流失衡更有可能破坏债券市场的稳定性。Cai等人 (2019) 表明，机构羊群效应对公司债券的价格影响（特别是在卖方）远高于在股票中所观测到的影响。
第三，与在交易所交易的股票不同，公司债券在场外交易市场（OTC）交易，这使得机构难以收集交易前信息，也难以通过发布限价指令来直接提供流动性。股票市场和债券市场之间市场结构差异表明，在股票市场中运作的交易策略，例如流动性提供，在债券市场实施起来具有挑战性。因此，债券市场中是否存在买方流动性供应以及它如何与脆弱性相互作用仍然是一个悬而未决的问题。
文献使用TRACE 数据库来进行实证，该数据库除了报告美国公司债券交易数据外，还包括不设上限的交易规模和隐藏的交易商标识符。与不识别做市商的股票 TAQ 数据库不同，TRACE 可以获取交易商与客户的整个交易历史，得以衡量市场中介机构在公司债券中的库存头寸。文献将客户持续卖出（买入）活动的场景分类为正（负）库存周期，以反映经销商的正（负）库存头寸。
在 2002 年至 2017 年的样本期间，研究发现库存周期持续时间较长（平均周期长度超过70 个日历日），峰值库存超过 2000 万美元。Cai 等人 (2019) 发现机构抛售的激增是由债券信用评级下调和过去表现不佳引发的。
Cai 等人 (2019) 还记录了买卖的不对称显著模式：买入羊群效应导致债券价格长期上涨，而卖出羊群效应导致债券价格短暂但显著下降。如图表 2 所示，处于负周期的债券与永久性价格调整（即价格发现）相关，而处于正周期的债券价格变化与逆转（即暂时的价格压力）相关。文献根据基金对（交易商库存周期所反映的）市场失衡信号的反应来划分交易风格。基金交易通过基金报告期内债券持有量的变化来识别（Da等 (2011)），并通过将交易叠加在债券的库存周期上而归类为流动性供应、需求或未分类。提供流动性的交易可以吸收交易商的头寸，而消耗流动性的交易则使交易商的头寸紧张。文献采用的方法不同于股票市场文献中根据基金交易与每日股票收益率之间的关系（Anand等（2013））或每日TAQ交易不平衡度（Da等（2011））来划分交易风格的方法。考虑到债券的非流动性，缓慢移动的库存周期准确地呈现了债券的流动性状况。
对于每个基金报告期，汇总所有公司债券交易中的流动性供求金额，得到基金的综合交易风格LS_score。LS_score的数值越高，表明其交易风格越有助于缓解交易商大额头寸。根据LS_score，将最高五分位数的基金划分为流动性提供者（LS），而最低五分位数的基金则为流动性需求者（LD）。
文献得到的主要结果如下：首先，与之前的研究一致，共同基金的典型表现是使大型交易商头寸紧张的交易风格。交易风格在基金的不同横截面上是不同的，过去的风格对未来的风格有参考价值。
其次，在控制了基金业绩的已知决定因素（包括滞后基金 alpha，不可观察的基金经理能力）之后，流动性供应的交易风格对基金 alpha 有积极贡献。LS 基金每月的表现优于 LD 基金两个bps。样本基金的平均每月总 alpha 为 3.40 个bps。但值得注意的是，当将交易风格分解为归因于正周期和负周期的交易风格时，对 alpha 的贡献只与正周期中的流动性供应相关。如图表2 所示，正周期与债券价格的短暂变动有关。上述结果支持了这样的解释：归因于交易风格的回报反映了对提供流动性的补偿，这与持有非流动性债券所获得的流动性溢价是不同的。换句话说，回报反映了机构如何建立和平仓头寸，而不是他们在投资组合中持有哪些债券。
第三，提供流动性的决定是一种战略选择，而不是简单地出于为了适应与正周期事件相吻合的随时间变化的资金流动（time-varying flow）的基金行为。促进流动性供应交易风格的因素包括稳定的投资者基础(Giannetti 等(2018)、Jylha等(2014)以及 Franzoni 等(2015))、现金持有量和更好的市场状况信息。具体而言，隶属于经纪自营商、较新且规模较小、机构持有比例较大、资金流-业绩敏感性较低、现金持有量较多、拥有更大资金流动的基金更有可能提供流动性。在考虑这些因素后，过去的交易风格仍然可以预测未来的基金行为，这表明交易风格是一种持久的基金特性。
虽然前人的研究中有许多共同基金对市场稳定构成威胁的结论，但此文献表明某些基金可能有助于减轻债券市场的脆弱性风险。
文献综述与假设
监管机构担心，由于债券市场的流动性不足，债券基金会比股票基金对金融稳定构成更大的威胁，因为基金为投资者申赎提供每日流动性，而其底层资产却流动性不足。Chen、Goldstein 和Jiang（2010）认为，基金的赎回行为将清算成本从赎回投资者转移到其他将资金保留在基金中的投资者，持有非流动性资产的基金投资者对资金转移尤其敏感，这会使得这些基金在表现不佳后有大规模的资金流出。
股票基金的文献表明，流量与业绩的关系呈凸形，即基金过去的良好表现会使得大量资金流入，但过去表现不佳的基金却敏感性相对较低（Chevalier and Ellison (1997) and Sirri and Tufano (1998))。对于公司债券基金，Goldstein 等人 (2017) 发现了一个凹的流量与业绩关系，即：资金流出对基金过去不佳表现比对过去良好表现更加敏感。此外，Cai等人(2019) 表明，公司债券的机构羊群效应强于股票，而且由于债券流动性不足，羊群效应会导致公司债券（特别是在卖方）的价格效应更大。
债券的流动性不足为有能力将流动性条件纳入投资组合决策的基金经理创造了赚取alpha的机会。根据微观结构理论的预测，流动性供应在具有暂时性影响的价格压力事件（而不是具有永久性价格影响的信息事件（information event））中是有利可图的（Kraus 和 Stoll（1972），以及 Grossman 和 Miller（1988））。在朴素的流动性供给市场中，基金根据失衡信号提供流动性，但不对价格压力和信息事件加以区分。在有效的流动性供给市场中，基金仅对暂时的价格错位做出反应，既通过对不平衡交易来获得价格影响，又通过避免不平衡的交易来限制价格影响。
文献设置了以下假设：
假设1 ——交易风格是特定的基金属性，并在横截面的基金之间有所不同。 交易风格反映了流动性供给的复杂决定。
假设2——流动性供应对基金的 alpha 有正向贡献，且这种关系是由基金交易中处于正库存周期的债券所驱动的。
假设3——投资者基础稳定、持有流动性强、与交易商关系密切的基金更有可能提供流动性。
经常被认为是导致债券市场脆弱性风险的两大因素是大量资金外流（及其反馈效应）和市场承压时交易商资金的急剧下降。相关文献表明，股票基金在经历极端资金流出后，几乎按持仓比例等比卖出（Coval 和 Stafford（2007））；而债券基金则以更微妙的方式动态地权衡价格影响和流动性影响（Jiang, Li, 和 Wang (2019)，以及 Choi、Hoseinzade、Shin 和 Tehranian (2019)）。因此，研究压力时期的基金行为，并检查流动性供应基金在市场条件充满挑战性时是否仍保持其交易风格对于我们更好地了解债券基金带来的脆弱性风险十分重要。
假设4——流动性供应基金在困难条件下仍能保持其相对交易风格。不同交易风格的基金对债券市场脆弱性的贡献也不同。
数据和方法
数据和样本
研究的主要数据来源如下：从 FINRA 的增强型 TRACE 数据库中获取公司债券交易数据、从Mergent 固定收益证券数据库 (FISD) 获取债券特征数据、从 Morningstar 获取债券基金持仓数据，以及从芝加哥期权交易所 (CBOE) 的获取VIX 指数。
图表1中列出了债券基金样本的描述性统计。A组反映了样本中72,632个基金报告期的统计数据。基金持仓显示平均数（中位数）为463（276）个头寸，基金净值 (TNA)的平均数（中位数）约为19亿美元（3.8亿美元）。图表2中显示了样本中基金数量和资产净值随时间的变化。
除公司债券外，债券共同基金还投资于其他证券，如政府债券、国际债券和结构性产品。样本中，基金平均（中位数）将其投资组合的 50% (43%) 投资于公司债券。与 Cici 和 Gibson (2012) 以及 Goldstein 等人（2017）的观点一致，大多数债券基金都是主动管理的，只有 3.2% 的基金被划为指数基金。遵循 Da 等人 (2011) 对股票市场使用的方法，研究通过比较基金在连续报告期内持有的债券来推断债券基金的交易。
图表2的B 组展示了基金（年化）换手率统计数据。研究以报告期内（不包括债券到期日）的持有量变化（包括增加和减少）除以期初总持有量来计算换手率。采用月度报告的基金平均（中值）年化换手率为 225% (151%)，而采用季度报告的基金为190% (141%)。因此，与典型的买入并持有债券机构不同，债券共同基金交易更加频繁（Massa、Yasuda 和 Zhang（2013））。在报告期内，TRACE样本中基金总头寸变化的37%是由公司债券贡献的。
库存周期
根据微观结构理论的预测，交易商通过在库存头寸大于预期时降低要价，在库存头寸小于预期时提高出价来管理库存风险（Stoll（1978）和 Amihud 和 Mendelson（1980））。这种报价行为吸引了所需的买家或卖家，并使交易商库存头寸恢复到所需的水平。正周期会引起交易商积累大量正向库存；同样地，客户的持续买入会引起大量的负库存，称之为负周期。当客户买卖活动平衡时，库存周期将不会被观测到。交易商间交易是债券交易商之间风险分担的重要渠道（Schultz (2017)）； 然而，由于交易商间交易并不能缓解总体客户失衡的情景，交易商间的交易并不会在构建周期中被考虑到。
文献利用 TRACE 交易数据，从周期的开始日期累积交易商与客户的交易来计算债券中的总交易商库存。周期开始于从累积库存过零，结束于库存周期从相反方向再次过零。如果周期持续进行并超过三个月（63 个交易日），则库存是滚动三个月内的累积客户失衡，这样的计算有助于降低周期对报告错误的敏感性。文献选择了为期三个月的滚动周期，并规定了1000 万美元的峰值库存和5个日历日的最短库存周期长度。
图表3显示了在投资级、发行期在一年以上的大额债券样本的正（组A）和负（组B）周期中，交易商库存总量占债券发行规模的百分比，以及累积异常收益的平均/中位数（在库存高峰日标准化为零）。文献使用两个交易日之间成交量加权平均价格的变化来计算债券收益，债券收益减去美银美林投资级公司债券指数收益来计算异常收益。
先前的研究表明，债券从投资级降级为投机级（Ellul 等人（2011 年））和债券过往表现不佳（Cai 等人（2019 年））均与客户持续抛售的激增有关。图表3的C和D显示，评级下降和过往表现不佳两个事件都与交易商库存及正周期债券比例的大幅增加有关，且趋势会延续一个多月才逐渐下降。
基于交易风格的债券基金分类
为了衡量债券基金的交易风格，文献将基金的债券持仓的变化叠加到债券的库存周期上，如果基金交易方向与交易商相同（即当库存周期为正值（负值）时，持有量变化也为正值（负值）），则把持股变化归为流动性供应，反之则归类为流动性需求。换句话说，当交易商面临市场客户的持续买入（卖出）时，某债券基金在卖出（买入）债券，则被归类为流动性供应（需求）。
机构提供流动性的机制如下：在正周期中，交易商通过降低报价来“暗示”他们囤积了大量头寸，具有流动性供应交易风格的基金利用此机会为其投资组合低价购买债券（或避免出售债券），减轻了交易商的压力。因此对于债券基金来说，流动性供应很可能是一种增值策略。
在将每次债券持仓变动分类为流动性供应、需求或未分类后，基金报告期的 LS_score计算公式如下：
从等式 (1) 可知，基金的流动性供应和流动性需求活动都会影响 LS_score，既不吸收也不供给交易商库存的基金 LS_score 值为零，而一个LS_score为正的基金表现出的交易风格平均来说会有助于减少交易商的头寸。
图表4的A组报告了样本期间LS_score的描述性统计。对于49,020个基金期间的观测值，LS_score的平均值和中位数约为-0.05，因此，债券基金的典型交易风格是消耗流动性（加剧交易商库存压力）。LS_score会随时间变化，值得注意的是，在金融危机期间LS_score有所下降，从2007年的-0.027到2008年的-0.082，然后在2010年逆转为-0.045。总体来说，基金交易风格随时间表现出很大的变化，25%分位数为-0.165，75%分位数为0.063。
图表 4的 B 组显示了债券交易交易风格是否具有持续性。根据过去 12 个月滚动周期内的交易风格将基金五等分，平均 LS_score 从流动性需求基金（第一组，Q1）的 -0.180 到流动性供应基金（第五组，Q5）的 0.088，在未来的 12 个月 [t+1, t+12]期间（甚至在 [t+13, t+24] 期间），平均 LS_score 从第一组（Q1）到第五组（Q5）单调递增。
交易风格和收益率
通过监测流动性状况并将其纳入交易决策，基金经理有机会通过获得流动性供应补偿和/或降低其交易对暂时性价格压力事件的影响，以此来超越同行。假设 2 预测了参与流动性供应的基金将获得额外的风险调整回报。为了检验该假设，按照 Chen 和Qin（2017）的方法，以四因子模型为基准比较基金的 alpha，以此估计基金业绩。如下所示：
其中 是第i个基金在第t个月的回报，是按 1 个月国债收益衡量的无风险利率，STK是用CRSP市值加权股票指数的超额收益计算出的股票市场因子，BOND 是用美国综合债券指数的超额回报计算出的债券市场因子，DEF 是用高收益债券指数和中期政府债券指数之间的收益率差计算出的衡量违约风险溢价的指标，OPTION 是GNMA 抵押贷款支持证券指数与中期政府债券指数之间的收益率差。研究使用滚动 18 个月期间 [t-17, t] 的月度观测值来估计beta，然后使用 beta 估计值来计算 t+1月的预期回报，实际基金回报与预期回报之间的差异就是 t+1月的估计 alpha。
研究使用以下模型来研究基金的流动性供应是否与alpha相关：
图表5表明，流动性供给与基金 alpha 呈正相关。模型 (1)得到的 LS_score系数为正，且在 1% 的水平上显著。该系数表明，流动性供给基金 (Q5) 的表现比流动性需求基金 (Q1) 的表现每月高出两个bps (0.482 x 4)，作为参考，样本基金的平均每月总alpha 为3.40 bps。
在模型（2）中，文献分别考察了流动性供给在正周期和负周期中对基金alpha的贡献。研究发现，基金 alpha 与正周期计算出的交易风格相关，而与负周期中交易风格没有显著关系。在正周期中，流动性供应量前五分之一基金的每月表现比底部五分之一的基金高出约3个bps (0.796 x 4)。模型（3）增加了正负周期交易风格与危机变量的交互作用。模型 (4) 使用 VIX 指数作为衡量市场压力的指标并得出了类似的结果。在市场面临压力期间，按正周期计算的流动性供应交易风格与基金alpha更加显著相关，而按负周期计算的交易风格与alpha之间没有显著关系。模型 (5) 包括了前一期基金的alpha以此来考虑可能与交易风格相关的（不可观察的）基金经理能力。与 Chen 和 Qin（2017）的结论一致，前一期alpha 的系数为正且显著，这表明了业绩持续性和经理能力之间存在关系。
总之，模型（1）到（5）的结果为假设2提供了实证支持，并推出了交易风格和基金业绩之间存在着很强的关系。交易风格对alpha的贡献是由基金在正周期中的债券交易驱动的，且总体来看与暂时的价格压力有关。
交易风格的解释
在本节中，研究什么特征的基金更加倾向于提供流动性（假设3）。 研究将基金特征分为三组：资金稳定性指标、资产流动性指标以及其他基金属性。图表6的A组对滞后LS_score的五分组排名和基金特征（截至t月底）进行了面板回归:
图表6的第 (1) 至 (4) 列报告了各个基金特征集的结果，第 (5) 和 (6) 列报告了交易风格持续性的结果。
稳定的投资者客户减少了基金应对资金流动的流动性需求，并有可能提高基金参与流动性供应的能力（Goldstein 等人（2017））。基金可以通过吸引具有更长视野的成熟投资者来降低资金流动的波动性。成熟的投资者更有可能从过去的业绩中正确推断出基金经理的能力，并且对业绩波动不那么敏感（Huang, Wei, and Yan (2012)），不太可能根据短期新闻进行交易或经历流动性冲击（Cella 等人（2013）、Giannetti 和 Kahraman（2018）以及 Manconi 等人（2012））。通过基金中机构持有比例、赎回费的存在与否，或者更直接地，通过过去的资金流动（资金流量的标准差以及资金-业绩的敏感度）来代表投资者的成熟度。研究发现，在模型(1)中，机构持有比例较高且流量敏感性较低的基金更有可能表现出流动性供应的交易风格，这与稳定的投资者基础假设一致。
交易风格与预测性
上述研究结果表明，在客户持续抛售期间，一些债券基金有助于吸收大量的交易商头寸。接下来的研究检验了流动性供应基金是否能在市场压力增加期间仍保持其交易风格，确定流动性供应基金缓解债券市场脆弱性的潜在机制。
基金层面分析
在本节中，研究了当个别基金经历极端投资者流动时的交易风格。Goldstein等人 (2017) 认为，业绩不佳会导致整体债券基金板块的资金大量流出，并可能引发抛售反馈效应（fire-sale feedback effects）。正如在假设4中所讨论的，鉴于基金需要保持流动性，其很可能会在流动性压力下被迫改变交易风格。
图表7检验了在面对大量资金流入（Q5，模型（4）-（6））和流出（Q1，模型（1）-（3））时，过去的交易风格是否与未来的交易风格有关。研究根据以下公式来反映结果：
结果表明，即使是在基金为应对大量资金流出而被迫卖出（模型（1））和为应对大量资金流入而进行强制买入（模型（4））时期，过去的交易风格对未来的基金行为仍具有参考价值。对于资金大量流出的时期（模型（2）），负的 Q1 基金系数表明，相对于基准基金（Q2 至 Q4），流动性需求基金（LD）的抛售活动更可能使交易商头寸紧张；而正的 Q5 基金系数则表明，相对于基准基金，流动性供给基金（LS）的抛售活动对交易商头寸造成压力的可能性较小，且二者交易风格差异在1%水平上显著。
在图表8中，市场压力时期被定义为交易商正周期中债券比例处于最高五分之一的时期，表明在此时期客户持续抛售债券。在图表9 中，市场压力被定义为 VIX 指数处于高值的时期。
图表8的结果确定了具有流动性供应交易风格的基金帮助缓解脆弱性风险的两种机制。在卖出方面，模型（1）中LS_score的正系数和模型（2）中Q5的正系数表明，LS基金比其他在正周期中卖出债券可能性更小，而更可能在负周期中卖出债券；在买入方面，模型（4）中的LS_score正系数和模型（5）中的Q5正系数表明，LS 基金比其他基金更有可能在正周期中购买债券，而在负周期中卖出债券的可能性较小。因此，LS 基金的买卖活动都表现出了对流动性状况的敏感性，从而表明了LS基金可以通过吸收或增加交易商头寸来降低脆弱性风险。在VIX指数较高的时期，LS基金的结果也大致相似。
债券层面的影响
上述结果表明，即使在基金面临极端资金外流或在市场普遍面临压力期间，LS 基金的抛售活动也不太可能给交易商头寸带来压力。Goldstein 等人 (2017) 和 Cai 等人 (2019) 的研究结果表明，资金流出可以转化为债券层面的抛售压力，而债券市场可能会因流动性能反馈效应而变得脆弱。然而，此文献在基金层面的研究结果表明，LS 基金对当前市场状况更为敏感，因此在面临大量资金外流时，LS 基金在债券层面造成抛售压力的可能性低于 LD 基金。
为了证实这一猜想，遵循 Edmans 等人 (2012)的方法，为每个债券构建了资金流诱导抛售(FIS) 衡量指标（flow-induced selling measure）。该指标用朴素法（naive approach）将基金按照其投资组合中头寸价值的比例来清算债券以应对极端资金流出的情形；然后将每个LS_score 五分位数中所有基金的FIS汇总到债券层面，并按债券发行规模来对总和进行标准化。朴素法与策略性抛售形成对比，在策略抛售中，基金避免抛售流动性差或面临抛售压力的债券。因此，遵循朴素法的基金更有可能使交易商头寸紧张，并使债券进入（或保持在）正周期，而对流动性状况敏感的基金则不太可能这样做。在图表 10中，研究使用以下模型来检测这一预测：
模型（1）只考虑了FIS变量，而没有控制债券特征。结果表明，FIS增加了债券处于正周期的可能性，但是仍取决于基金的交易风格。LD（Q1）基金的FIS项系数为正且高度显著，Q2-Q4的基金也对处于正周期的可能性产生了正向但相对较小的影响；LS（Q5）基金的FIS系数并不显著。因此可见，被认定为提供流动性的债券基金能够以不引起重大脆弱性问题的方式来应对大量资金流出的情景。
模型 (2) 控制了可能与债券处于正周期的可能性相关的债券属性。FIS的影响在统计学上的结果仍与之前结果相似，但在显著性上降低，这表明共同基金倾向于持有具有某些特征的债券，而这些特征与处于交易商库存周期的可能性直接相关。在模型 (3) 和 (4) 中，对导致债市脆弱性风险的受到特别关注的高收益、较小发行量的债券样本进行了分析，并得到了类似的结果。
结论
以债券共同基金为例，最近的研究表明，公司债券的机构羊群效应(institutional herding in corporate bonds）十分明显（尤其在卖出时），且债券基金投资者比股票基金投资者对不良业绩更为敏感。鉴于债券的流动性相对不足，监管机构担心，大量投资者流出债券基金造成的债券抛售压力会对金融体系的稳定构成重大威胁。
此文献试图填补机构和脆弱性风险之间联系的空白。文献利用了场外债券市场结构和TRACE交易商的可用交易数据来建立库存周期，根据基金对市场失衡信号的反应（库存周期）对基金的交易风格进行分类。典型的债券基金表现出的交易风格是加大交易商面临的头寸压力，债券基金的交易风格在横截面上表现出分化。值得注意的是，有一部分债券基金在客户大量抛售时有意提供流动性，并赚取流动性服务的溢价。这些基金在资金大量流出和市场压力升高时期得以保持相对的交易风格，从而缓解了债券市场的脆弱性风险。此研究对“共同基金对债券市场的稳定构成了潜在威胁”的观点提供了不同的论点。
研究强调了买方机构是重要的流动性来源，也是公司债券市场脆弱性问题的潜在解决手段。鉴于监管变化会导致交易商用于做市的资金减少，债券市场可能会受益于其他类型参与者的流动性供应。为了挖掘并进一步鼓励流动性供应渠道，监管机构需要消除阻碍机构广泛参与的因素。
文献来源
本文核心内容摘选自Amber Anand，Chotibhak Jotikasthira，Kumar Venkataraman在《Review of Financial Studies》上发表的论文《Mutual fund trading style and bond market fragility》。
风险提示
本文结论基于历史数据与海外文献进行总结；不构成任何投资建议。