我国封闭式基金市场的R/S分析

本文基于分形市场假说,运用重标极差R/S分析法,对我国上证基金指数和深市基金指数在样本期内的日收益率序列进行研究。结果表明:我们封闭式基金市场都存在着价格波动存在着明显的分形特征具有长记忆性和持续性,深证基金市场的长记忆性要略强于上海基金市场,而且两市的平均循环周期差异不明显。     

中国股市的波动性及国际比较

本文通过描述性统计和基于GARCH模型族的计量分析,对上证A股综指、道指、富时100指数和日经225指数收益率序列有关波动性的基本特征进行了概括和比较,并得到基本结论：1998年7月至2008年7月期间,上海股市的总体波动性水平要高于其他三个股票市场：上海股市较高的波动性表现在日收益率序列、周收益率序列以及月收益率序列等多个时间维度上;同时,上海股市较高的波动性还表现在波动的幅度上和波动的频繁程度上。本文还指出,中国股票市场较高的波动性不能简单地从宏观经济波动性或对外金融开放角度来解释。     

GARCH模型在计算上海股市风险价值中的应用研究

本文主要讨论VaR模型中有关波动率的估计方法.通过研究上证综合指数收益波动特征,发现其收益率服从高阶ARCH过程.然后分别采用GARCH(5,4)模型和RiskMetrics标准法预测上证综合指数收益的VaR值.返回式检验表明,GARCH模型比RiskMetrics标准法能更准确地反映我国上海股市的风险.     

证券投资基金市场与股票市场运行特征实证分析

本文以上证基金指数和上证综合指数为研究对象，利用协整理论及误差修正模型考察我国基金市场和股票市场在不同市场行情中的长期均衡关系及短期波动影响，以此反映我国证券投资基金与股市运行特征。     

沪深300指数收益率波动实证研究

波动性是股票市场的重要特征,本文从股票的波动性出发,选取沪深300综合指数为研究对象,采用GARCH模型族对2005到2012年沪深300指数日收益率的波动情况进行了实证分析。实证分析结果表明,沪深300指数具有明显ARCH效应,股指收益率具有显著的“尖峰厚尾”特点,并存在波动的集群效应,表现出明显的波动持续性。     

中国和印度股市波动性的比较研究

作为“金砖四国”中的成员,中印两国股票市场具有较强的可比性。比较分析金融危机发生后两国的股市波动性特征,对中国股市发展具有理论和现实双重借鉴意义。文章利用ARCH族模型对上证综合指数和印度孟买30指数日收盘价数据展开实证研究,比较解析金融危机发生后中印两国的股市波动性特质,分析表明可变性和波动集簇性是两国收益率波动均呈现出的明显特质,而且印度比中国有更强的显示度;此外,中印两国股市收益正的风险溢价表现不显著;杠杆效应在上证综合指数收益率和印度孟买30指数收益率中均有体现,而且杠杆效应在印度股市的影响要高于中国股市。这对于确保中国股票和证券市场持续、稳定、强劲发展具有显著的理论说服力及重大的实践意义。     

我国开放式基金市场收益率波动性研究

自从2001年首只开放式基金发行以来,我国开放式基金迅速发展,逐渐占据基金主体地位,但有关开放式基金市场收益率波动性研究的文献并不多。一般认为,自回归问题是时间序列数据所特有,而异方差性是横截面序列数据的特点,本文通过对2003年以来我国开放式基金市场收益率序列数据进行研究,发现我国开放式基金市场收益率序列不服从正态分布,具有明显的“尖峰厚尾”特征,并且收益率的波动存在明显的集聚性。运用GARCH（1,1）模型较好的描述了这一波动特征。     

我国基金市场与股票市场关系的实证分析

文章分别以上证综合指数、上证基金指数和深圳成分指数、深圳基金指数为研究对象,通过协整检验、误差修正模型和因果关系检验考察上海与深圳两个股票市场与基金市场在新的市场行情中的长期均衡关系及短期波动的影响,研究中国股票市场和基金市场的运行相关性特征,为投资者在两个市场上的投资提供决策性指导。     

我国上证综指的波动性研究

本文以上证综合指数为研究对象,通过对2007年至2015年中国上海股票交易市场的波动情况进行实证分析,得出上证综合指数股指收益率具有显著的尖峰厚尾、微弱但持久记忆、波动集群等特点,且具有高阶ARCH效应,为进一步运用GARCH模型对上证指数进行建模奠定研究基础。     

我国开放式基金市场收益率波动性研究

自从2001年首只开放式基金发行以来,我国开放式基金迅速发展,逐渐占据基金主体地位,但有关开放式基金市场收益率渡动性研究的文献并不多.一般认为,自回归问题是时间序列数据所特有,而异方差性是横截面序列数据的特点,本文通过对2003年以来我国开放式基金市场收益率序列数据进行研究,发现我国开放式基金市场收益率序列不服从正态分布,具有明显的"尖峰厚尾"特征,并且收益率的波动存在明显的集聚性.运用GARCH(1,1)模型较好的描述了这一波动特征.     

基于GARCH模型的VaR方法对我国开放式基金风险的分析

本文从我国开放式基金收益率序列的分布与波动性两方面建立了一个估计基金风险的VaR-GARCH模型,在正态分布和能够刻画收益率的尖峰厚尾特征的t分布GED分布三种不同的分布假设下,对基金的VaR值进行估计,并应用Kupiec失败频率检验方法对VaR模型的准确性进行了返回检验。结果显示,基于GED分布的GARCH模型计算的VaR值比基于正态分布和t分布GARCH模型计算的VaR值更真实地反映了基金的风险。     

投资者参与和证券投资基金风格业绩的评估

基金风格的形成是投资者参与并选择的结果。基金风格的差异体现出不同基金的设立是为了吸引特定的投资者群体。因此,评价基金业绩就必须从基金风格的供给与投资者风险管理的需求两个方面结合来进行。本文提出投资者参与和选择行为分析的视角,以投资者的风险管理需求的异质性为基础,从投资者身处的位置和衡量标准的不同所产生的异质性从而要求具有的不同目标收益率出发,通过构造连接风格分析与下侧风险指标的风险规避系数来研究基金的风格和投资者的风险管理需求,提出了一个新的基金业绩评估框架。     

我国封闭式基金折价与基金运行绩效的相关性检验

笔者以我国的封闭式基金为样本,利用面板数据建模,综合考量了基金折价率与基金绩效指标间相关关系.研究结果发现,基金绩效指标对当期折价指标有显著的负的影响;而当期的基金折价指标不能准确预测未来绩效水平,即基金折价率并没有提供对未来基金绩效的有价值信息.     

企业年金基金管理费模型的优化选择

在分析现有模型基础上研究并设计适合企业年金的管理费优化模型,该模型更加注重基金资产的安全性,解决了目前企业年金基金管理中的风险不对等问题,基金管理人将更加注重企业年金追求本金安全及长期稳健增值的目标,使企业年金资产的安全性得到较大保障,该模型亦可推广到所有追求长期安全增值以绝对收益为目标的基金使用。     

基于GARCH模型的证券投资基金VaR计算与实证研究

基于统计技术的度量金融市场风险值(Value at Risk,VaR)已成为测量市场风险的新标准和新方法。鉴此,如何高效、准确地进行VaR的计算将是问题所在。基于GARCH模型,讨论了对数收益率时间序列在正态、学生t和广义误差(GED)三种不同分布下的VaR计算方法,对样本基金的市场风险进行估计,并通过返回检验来检验模型的准确性。研究结果表明,基于GED分布的GARCH模型计算的VaR值最能真实地反映基金风险。     

对我国开放式基金风险的实证研究——基于GARCH模型的VaR方法

从我国开放式基金收益率序列的分布、波动性和杠杆效应三方面考虑,在正态分布、t分布和GED分布的假设下,-建立了估计基金风险的VaR—GARCH、VaR—EGARCH模型,选择合适的模型对各只基金及不同类型基金的VaR值进行估计,并应用Kupiec方法对VaR模型的准确性进行了返回检验。结果显示,基于GED分布的GARCH模型计算的VaR值比基于t分布的GARCH模型计算的VaR值更真实地反映了基金的风险,不同投资类型和投资风格的基金的风险也不尽相同。     

基于风险基金的资本资产定价模型

本文提出并证明了基于风险基金的CAPM模型。基于风险基金的CAPM模型描述了资产的收益与风险之间的线性关系 ,其中资产的风险定义为资产收益率与风险基金收益率的协方差除以风险基金收益率的方差。作为应用例子 ,本文使用基于风险基金的CAPM模型证明了著名的CCAPM模型。     

指数型基金跟踪误差的实证分析

指数型基金是指采用指数化方式构建投资组合的基金,它与标的指数的选择密切相关.指数基金的构建有三大要素:标的指数、样本证券、权重分配,其目的是与标的指数之间的跟踪误差尽量小.虽然流动性、噪音、处置效应等均会影响指数基金的跟踪误差,但是,在一个较高有效性的市场中,指数型基金与标的指数间的跟踪误差要比新兴市场的小,这主要是因为该市场的流动性较好,成份股的选择有较大的余地.而在中国这样一个"新兴 转轨"市场中,指数基金往往会因为标的指数成份股数量不同而产生很大的差异,标的指数成份股越多,相对应指数基金的跟踪误差就越大;复制型基金完全复制策略下的跟踪误差要比增强型指数基金非完全复制策略下的跟踪误差要小;大额申购与赎回对指数基金跟踪误差产生明显影响.因此,指数型基金投资组合的构建应坚持被动投资,力避主动投资.     

金融市场不完全的理论分解与测度研究——基于中国封闭式基金折价的动态考察

基于金融市场不完全的结构分解,文章构建了一个涵盖市场交易费用、套利定价机制不完备程度和行为金融学因素的封闭式基金折价机理模型,分阶段计量分析发现:(1)普通交易成本因素影响基金折价约6.1%;(2)2007年前股指期货缺位因素导致基金折价约25.6%,之后随着股指期货的正式推出该影响显著下降;(3)市场套利定价机制不完备程度测度表明,该因素影响基金平均折价三个阶段分别为8.26%、5.87%和7.91%;(4)时期固定效应表明,有5个季度因投资者情绪相对乐观而降低了基金的平均折价率。     

Which is the best: A comparison of asset pricing factor models in Chinese mutual fund industry

Factor models are commonly used in estimating risk-adjusted fund performance. We compare the commonly used factor models in empirical asset pricing studies and find that Fama and French (2015) five-factor model outperforms other models in the Chinese mutual fund industry and in most fund segments. The factor models we tested are more effective in explaining the return of index funds than other types. Meanwhile, we also find that the capital asset pricing model (CAPM) better controls the estimated alpha dispersion than other models. Though most multifactor models including Carhart (1997) have higher R-squared than CAPM, the cross-sectional differences between them are not statistically significant.