中國開放式基金收益率的波動性研究
發(fā)布時間:2017-06-20 13:06
本文關(guān)鍵詞:中國開放式基金收益率的波動性研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
【摘要】:開放式基金自2001年在我國推出以來,一直深受人們的喜愛,發(fā)展到目前雖然僅有十幾年的時間,但在我國基金市場中已經(jīng)占據(jù)主流地位。由于開放式基金的運行機制更加科學化,使其尤其受中小投資者的青睞。但是,當前中國開放式基金市場仍然存在較大幅度的波動。為此,利用金融時間序列分析理論,應(yīng)用Eviews6.0軟件,對國泰金鷹增長股票型開放式基金2002年5月8日到2014年3月14日共2866個交易日和華夏成長混合型開放式基金2001年8月15日到2014年3月14日共2954個交易日的日累計凈值進行分析發(fā)現(xiàn),其收益率序列分布均為非正態(tài)分布,存在尖峰厚尾現(xiàn)象,且其殘差具有明顯的異方差性。因此,采用ARMA-GARCH模型、ARMA-EGARCH模型和ARMA-GJR模型分別對收益率序列進行建模,研究收益率的波動特性。實證結(jié)果顯示,股票型開放式基金存在反杠桿效應(yīng);混合型開放式基金存在杠桿效應(yīng);收益率序列的波動具有非對稱性;非對稱條件異方差模型能夠更加準確地描述中國開放式基金收益率序列的波動特性。這使廣大投資者更加清晰地認識了中國開放式基金收益率的波動性特征,為中小投資者更加有效地降低投資風險提供了幫助。
【關(guān)鍵詞】:開放式基金 收益率 波動性 ARMA-GARCH族模型 杠桿效應(yīng)
【學位授予單位】:青島大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2015
【分類號】:F832.51
【目錄】:
- 摘要2-3
- Abstract3-6
- 第一章 緒論6-12
- 1.1 研究背景和意義6-8
- 1.2 研究進展和現(xiàn)狀8-10
- 1.3 研究思路10-12
- 第二章 模型構(gòu)建12-20
- 2.1 ARMA模型12-13
- 2.2 GARCH模型13-15
- 2.3 GARCH模型的擴展15-16
- 2.3.1 EGARCH模型15-16
- 2.3.2 GJR模型16
- 2.4 ARMA-GARCH族混合模型16-20
- 2.4.1 ARMA-GARCH模型17
- 2.4.2 ARMA-EGARCH模型17-18
- 2.4.3 ARMA-GJR模型18-20
- 第三章 金融時間序列建模理論概述20-28
- 3.1 金融時間序列簡介20-21
- 3.2 序列的基本統(tǒng)計特征分析21-23
- 3.2.1 序列的描述統(tǒng)計21-22
- 3.2.2 序列的平穩(wěn)性檢驗22-23
- 3.3 模型識別和定階23-24
- 3.4 ARCH效應(yīng)檢驗24-25
- 3.5 模型檢驗25-28
- 第四章 樣本數(shù)據(jù)選取和實證研究28-50
- 4.1 樣本數(shù)據(jù)選取28-29
- 4.2 實證研究29-50
- 4.2.1“國泰金鷹”基金收益率波動性研究29-39
- 4.2.1.1 收益率序列的描述統(tǒng)計29-31
- 4.2.1.2 序列平穩(wěn)性檢驗31-32
- 4.2.1.3 收益率序列的自相關(guān)性檢驗32
- 4.2.1.4 ARMA模型定階32-33
- 4.2.1.5 序列的ARCH效應(yīng)檢驗33-34
- 4.2.1.6 模型的參數(shù)估計和實證結(jié)果分析34-39
- 4.2.2“華夏成長”基金收益率波動性研究39-50
- 4.2.2.1 收益率序列的描述統(tǒng)計39-41
- 4.2.2.2 序列平穩(wěn)性檢驗41-42
- 4.2.2.3 收益率序列的自相關(guān)性檢驗42
- 4.2.2.4 ARMA模型定階42-43
- 4.2.2.5 序列的ARCH效應(yīng)檢驗43-44
- 4.2.2.6 模型的參數(shù)估計和實證結(jié)果分析44-50
- 第五章 結(jié)論50-52
- 參考文獻52-54
- 攻讀學位期間的研究成果54-55
- 致謝55-56
【參考文獻】
中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條
1 張俊杰;;中國證券投資基金市場收益與波動的實證研究——基于GARCH和GARCH-M模型[J];市場論壇;2006年12期
2 徐占東;郭多祚;王歡;;開放式基金收益的EGARCH模型及其非對稱性研究[J];統(tǒng)計與信息論壇;2008年01期
本文關(guān)鍵詞:中國開放式基金收益率的波動性研究,,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
本文編號:465678
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