發(fā)布時(shí)間：2021-11-06 22:25

　　股市一直以來(lái)都是市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)重要的投融資渠道,有著國(guó)民經(jīng)濟(jì)“晴雨表”之稱。但是由于股市不定期的劇烈波動(dòng),有時(shí)無(wú)法精準(zhǔn)的反映真實(shí)的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況,對(duì)建立良好有序的金融市場(chǎng)帶來(lái)阻礙,往往會(huì)對(duì)投資者帶來(lái)直接或間接的經(jīng)濟(jì)損失。因此本文選擇市場(chǎng)的投資主體即投資者對(duì)其進(jìn)行持股行為分析。其中公募基金作為機(jī)構(gòu)投資者的代表于1998年起步,到現(xiàn)在已經(jīng)有二十多年的發(fā)展歷史,整體結(jié)構(gòu)發(fā)展較為完善成熟,本文以公募基金作為機(jī)構(gòu)持股的代表進(jìn)行實(shí)證研究,重點(diǎn)關(guān)注公募基金持股行為的操作特點(diǎn)以及其持股行為是否會(huì)對(duì)市場(chǎng)整體的收益性和波動(dòng)性產(chǎn)生影響。為了研究公募基金持股的行為特點(diǎn)以及其對(duì)市場(chǎng)的影響,本文的研究?jī)?nèi)容分為兩個(gè)部分,第一部分是針對(duì)公募基金的聚類分析,本文以公募基金本身的基金資產(chǎn)凈值、持股市值、持股量、持股比例及其變動(dòng)等因子作為因子集,并將因子集分為兩組,針對(duì)兩組因子集進(jìn)行聚類,探討具有哪些特點(diǎn)的基金更傾向于哪種持股模式。第二部分是建立公募基金持股的向量自回歸模型,研究其持股行為與股市整體收益性波動(dòng)性之間的影響關(guān)系。本文以2010-2019年的公募基金指標(biāo)數(shù)據(jù)和A股數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源,通過(guò)一系列的數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)公募基金持... 

【文章來(lái)源】：山東大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：72 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 研究對(duì)象和目的
    1.3 行文結(jié)構(gòu)與框架
第二章 文獻(xiàn)綜述
    2.1 聚類算法文獻(xiàn)綜述
    2.2 VAR模型文獻(xiàn)綜述
    2.3. 持股文獻(xiàn)綜述
第三章 聚類和向量自回歸的理論基礎(chǔ)
    3.1 K均值聚類算法
        3.1.1 聚類算法理論基礎(chǔ)
        3.1.2 聚類算法流程圖
        3.1.3 聚類的性能評(píng)優(yōu)檢測(cè)
    3.2 向量自回歸模型
        3.2.1 向量自回歸總述
        3.2.2 向量自回歸模型的建立
        3.2.3 向量自回歸模型的簡(jiǎn)化表達(dá)式
        3.2.4 向量自回歸的穩(wěn)定性問(wèn)題和滯后階數(shù)的選擇
第四章 聚類算法實(shí)證分析
    4.1 數(shù)據(jù)獲取與指標(biāo)定義
        4.1.1 數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理
        4.1.2 公募基金持股行為指標(biāo)的定義和量化
    4.2 定性分析
        4.2.1 基金持股整體盈虧情況
        4.2.2 整體盈虧占比
        4.2.3 四種操作分布占比
    4.3 聚類結(jié)果分析
        4.3.1 總述
        4.3.2 結(jié)果分析
第五章 向量自回歸實(shí)證結(jié)果
    5.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)
    5.2 時(shí)間序列圖分析
    5.3 格蘭杰因果檢驗(yàn)
    5.4 滯后階數(shù)的選擇
    5.5 脈沖響應(yīng)分析
    5.6 方差分解
    5.7 結(jié)果分析
    5.8 可視化表現(xiàn)
    5.9 預(yù)測(cè)問(wèn)題
第六章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
學(xué)位論文評(píng)閱及答辯情況表


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]社保基金與個(gè)人投資者持股對(duì)企業(yè)創(chuàng)新影響的研究——基于中國(guó)上市公司專利數(shù)據(jù)的實(shí)證檢驗(yàn)[J]. 龍曉旋,邢韜,駱琳.  武漢金融. 2019(01)
[2]投資者情緒、噪聲交易者與敏感性風(fēng)險(xiǎn)——基于CAPM模型的實(shí)證分析[J]. 張一,劉志東.  財(cái)會(huì)月刊. 2017(29)
[3]投資者個(gè)體的羊群行為:分布及其程度——基于分割聚類的矩陣化方法[J]. 李學(xué)峰,李佳明.  國(guó)際金融研究. 2011(04)
[4]資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)與貨幣政策應(yīng)對(duì)——基于結(jié)構(gòu)向量自回歸模型的實(shí)證分析[J]. 李亮.  上海經(jīng)濟(jì)研究. 2010(04)
[5]中國(guó)證券投資者交易行為的實(shí)證研究[J]. 史永東,李竹薇,陳煒.  金融研究. 2009(11)
[6]基于因子和聚類分析的縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究——以河南省18個(gè)縣（市）為例[J]. 王慶豐,黨耀國(guó),王麗敏.  數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理. 2009(03)
[7]貨幣政策對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的動(dòng)態(tài)影響研究——基于VAR模型的實(shí)證[J]. 王來(lái)福,郭峰.  財(cái)經(jīng)問(wèn)題研究. 2007(11)
[8]中國(guó)農(nóng)村金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（1978～2001）實(shí)證分析[J]. 姚耀軍,和丕禪.  西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版). 2004(06)
[9]中國(guó)股票市場(chǎng)行業(yè)收益率序列動(dòng)態(tài)聚類分析[J]. 勞蘭珺,邵玉敏.  財(cái)經(jīng)研究. 2004(11)
[10]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Web用戶行為聚類分析[J]. 徐涌,陳恩紅,王煦法.  小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng). 2001(06)



本文編號(hào)：3480639