On performance persistence in emerging markets: Empirical evidence from Asia-Pacific

Abstract

The purpose of this study is to investigate the performance persistence of international mutual funds, employing a data sample which includes 2,168 European mutual funds investing in Asia-Pacific region; Japan excluded. Also, a number of performance measures is tested and compared, and especially, this study tries to find out whether iterative Bayesian procedure can be used to provide more accurate predictions on future performance. Finally, this study examines whether the cross-section of mutual fund returns can be explained with simple accounting variables and market risk. To exclude the effect of the Asian currency crisis in 1997, the studied time period includes years from 1999 to 2007. The overall results showed significant performance persistence for repeating winners when performance was tested with contingency tables. Also the annualized alpha spreads between the top and bottom portfolios were more than ten percent at their highest. Nevertheless, the results do not confirm the improved prediction accuracy of the Bayesian alphas.

Tämän tutkielman tavoitteena on tutkia kansainvälisten rahastojen tuottojen pysyvyyttä otoksella, joka sisältää 2168 eurooppalaista rahastoa, jotka sijoittavat Aasia-Tyynellemeren alueelle (Japani poislukien). Tutkielma vertailee myös erilaisten menestysmittareiden tuloksia, ja erityisesti tavoitteena on tutkia Bayesialaisten alfojen ennustuskykyä. Lopuksi, tämä tutkielma pyrkii selvittämään missä määrin yksinkertaiset kirjanpitoarvot sekä markkkinariski selittävät eroja rahastojen tuotoissa. Vuoden 1997 Aasian valuuttakriisin vaikutusten eliminoimiseksi, tutkittava ajanjakso on rajattu vuodesta 1999 vuoteen 2007. Tulosten mukaan menestyksen jatkuvuus on kaiken kaikkiaan ollut tutkitulla ajanjaksolla merkitsevää, ja parhaimman sekä huonoimman portfolion vuotuinen riskikorjattujen tuottojen erotus on kuuden vuoden ajanjaksolla ollut jopa yli kymmenen prosenttia. Tulokset eivät kuitenkaan puolla Bayesian alfojen tarkempaa ennustuskykyä