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关于维度论文范文 基金投资风格漂移识别基于收益和风险双维度相关论文写作参考文献

分类:硕士论文 原创主题:维度论文 更新时间:2024-01-30

基金投资风格漂移识别基于收益和风险双维度是大学硕士与本科维度毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载,关于免费教你怎么写一维到十一维空间图解方面论文范文。

基金项目:国家社会科学基金项目资助(批准号:11CGL022)

摘 要:修正EGARCHM模型构建基金投资风格漂移识别模型,考量收益和风险两个维度.实证发现,在较长时期内,中国基金投资风格不存在严重的漂移现象不明显,但在较短时期内,基金投资风格没有表现出较大的漂移度,相对于股市上涨阶段,股市下跌阶段基金投资风格发生漂移的概率更高.和现有的两种主要基金投资风格漂移识别方法相比较,模型具有四个方面的优越性,实证研究表明模型是可行的.

关键词: 基金投资风格;收益;风险;EGARCHM模型

中图分类号:F830.59 文献标识码: A文章编号:1003-7217(2014)03-0037-07

一、引言

Sharpe(1992)发现,特定的投资风格决定了90%的基金收益 [1],投资风格成为投资者选择基金的主要考虑因素,基金在发行销售时,也会通过标榜其独特的投资风格来吸引投资者申购.但国内外大量的实证研究表明,基金在实际投资过程中发生了投资风格漂移的现象,并没有维持投资风格的连续性和一致性.此时,投资风格不能起到购买基金的参考作用,反而有可能误导投资者,甚至会影响整个证券市场的稳定.因此,基金投资风格漂移的识别研究,对基金投资者及监管部门都具有重要的实际意义.

目前,国内外学者对基金投资风格识别的研究主要集中在事后识别方法上,基于组合的基金投资风格识别(PBSA,Portfolio Based Style Analysis)方法和基于收益的基金投资风格识别(RBSA,即Return Based Style Analysis)方法,基金投资风格漂移的测量是在识别的基础上进行的.

(一)基于组合的基金投资风格识别和漂移研究

PBSA方法是通过计算基金投资组合的一些指标来判断基金投资风格,比如市盈率、市净率等.Gruber(1996)在Fama和French(1993)的三因素风格识别模型[2]的基础上加入了债券收益率,构建了一种基于四个因素的基金投资风格识别方法[3].Chan和Chen等(2002)以历史收益率、账面市值比和市值等三个指标作为风格划分尺度,对每只基金的投资风格进行评分识别[4].杨朝军和蔡明超等(2004)运用晨星风格箱方法和聚类分析法进行研究,发现中国基金存在违背其宣称的投资风格的现象,且大多数基金的投资风格呈现为大盘价值型[5].Swinkels和TjongATjoe(2007)利用PBSA方法对风格资产轮换策略开展研究,发现基金难以在大、小盘风格之间成功轮换[6].欧阳敬东(2007)运用PBSA方法研究发现,基金投资风格发生了漂移现象,缺乏持续性且呈现风格趋同性[7].从已有研究来看,由于利用PBSA方法的前提是基金必须及时公布持股明细,但中国监管部门在2004年下半年后才开始要求基金公布每个季度前十名的重仓股信息,公布半年度以及年度所有持股明细,导致所持股票信息公布的频率低、周期较长,不便于考察短期内基金投资风格漂移现象,使PBSA方法在可操作性和推广上受到限制,利用该方法开展研究的不多.

(二)基于收益的基金投资风格识别和漂移研究

RBSA方法的基本思想是:通过检验某个时期内基金收益和某些风格资产收益的相关性来判断其投资风格.此方法是1992年Sharpe在多因素模型的基础上首次提出来的[1].Christopherson(1995)指出RBSA方法简单易行,但可能会导致对基金投资风格的错误划分,因为选择的风格资产可能不完备,因而可能无法鉴别出基金投资风格漂移现象[8].Lobosco和Dibartolomeo(1997)指出,变量之间可能存在的多重共线性会使得估计的标准差较大,从而导致估计的参数精度较低,当存在完全共线性时,参数将无法估计[9].尽管RBSA方法存在这些问题,但由于该方法只需要利用基金收益数据,使得它在现实中得到了广泛应用.Gallo和Lockwood(1997)通过研究发现,纳入四种风格资产(包括小盘价值、大盘价值、小盘成长和大盘成长)的模型的分析效果最好[10].Idzorek和Bertsch(2004)在Sharpe风格模型估计参数的基础上提出SDS方法,来测度基金在某一时期内投资组合结构变化的整体波动率,计算的SDS值越大,表明基金投资风格漂移的程度越大[11].曾晓洁和黄嵩等(2004)发现,无论是事前分析还是事后分析,RBSA方法的分析结果都表明,中国基金投资风格存在明显的漂移现象,且趋同[12].张津和王卫华(2006)的研究显示,Sharpe基金投资风格识别方法在中国有效,基金的投资风格大多属于偏中盘、大盘成长型,存在风格趋同现象,且发生了明显的漂移[13].

财经理论和实践(双月刊)2014年第3期2014年第3期(总第189期)彭 耿:基金投资风格漂移识别基于收益和风险双维度

(三)基金投资风格识别方法的比较研究

Christopherson(1995)对这两种基金投资风格识别方法进行了系统的比较,发现PBSA方法比RBSA方法要好,因为RBSA方法可能会误判基金的风险程度[8].在小样本基金投资风格识别中,Kahn(1996)发现,利用PBSA方法比RBSA方法预测风险的精度要高[14].在大样本基金投资风格识别中,Chan和Chen等(2002)发现,用两种方法得到的结果相似,在小样本中,PBSA方法在预测收益上的精度更高[4].Horst和Nijman等(2004)利用 Monte Carlo模拟方法进行了仿真研究,发现RBSA方法比PBSA方法预测基金未来收益的效果要好[15].熊胜君和杨朝军(2005)从预测性、准确性和及时性等三个方面对两种方法进行了比较研究,发现在预测性方面,RBSA方法要好于PBSA方法;在准确性方面,由于RBSA方法有较多的假设条件,因而比PBSA 方法的准确性要低;在及时性方面,PBSA方法比RBSA方法具有更加及时的投资风格识别能力[16].

综合已有的研究成果可以发现,RBSA方法的最大优点是样本数据的易获得性,PBSA方法的最大优点是较高的基金投资风格识别精度,能够更加真实、直接地反映基金在某时点的投资风格.但由于基金一般在每个季度末才会公布其投资组合,且只公布十大重仓股,利用PBSA方法进行基金投资风格识别会造成一定的误差,从而影响结果的可靠性.因此,RBSA方法在中国更具可行性.正是由于RBSA方法较强的可操作性而得到了广泛的应用,但该方法也存在三个方面的问题:(1)RBSA方法通过观察各种风格资产的系数大小来判定基金投资风格的特征,但没有对系数的大小给出一个判断标准,同时还存在风格资产变量多重共线性和回归系数显著性无法判断的问题、风格资产完备性问题、风格动态识别问题;(2)基金投资风格漂移的研究应考虑收益和风险两个方面,但RBSA方法只考虑了收益维度;(3)基于RBSA方法的SDS指标只能得到基金投资风格在某个时期内发生漂移的程度,不能说明基金投资风格究竟和什么目标发生了漂移.本文构建的基于收益和风险两个维度的基金投资风格漂移识别模型,可以解决RBSA方法中存在的风格资产变量多重共线性、系数显著性无法判断等问题,也可以说明基金投资风格究竟和什么目标发生了漂移.

总结:该文是关于维度论文范文,为你的论文写作提供相关论文资料参考。

参考文献:

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