论文人民币个人理财产品收益率波动性分析是关于波动性方面的论文题目、论文提纲、什么是波动性论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
【摘 要】人民币理财产品受货币政策、产品设计以及经济环境等各种因素的影响.由于因素的影响具有持续性和延续性,所以理财产品收益率的变动具有时间特性.通过ARMA模型可以分析收益率的波动性的基本特征,在ARM模型存在ARCH效用的情况下,采用GARCH模型分析人民币理财产品收益率的波动.以此得到人民币理财产品收益率的波动描述模型和结构化分析方法.
【关键词】人民币理财产品 收益率 GARCH模型
一、引言
伴随着经济的发展,金融创新形式的不断出现,银行理财产品正成为一种越来越重要的投资项目.银行理财业务是商业银行协助客户分析自身财务状况并充当其投资顾问的相关业务,属于商业银行中间业务.一般的理财产品是由商业银行和相关的金融机构自己设计并推销的.具体的操作过程是将所集合的资金依据产品合同投资到金融市场.在获得收益后,再结合合约把所得分红.
目前,银行理财产品可以按照时间和是否保本以及收益率的固定和否划分为多种不同的类型.因此,不同的理财产品由于属性的不一致,导致理财产品的风险及收益各有不同.其中理财产品收益率是银行和投资方最为关注的指标,一方面收益率是银行设计理财产品最为重要的考虑因素,同时,收益率也是影响投资方选择理财产品的最重要的决策指标.但是银行理财产品的收益率并不仅受市场供求关系的影响决定,收益率的变化还受各种宏微观环境的影响.
二、影响理财产品收益率的因素分析
货币政策、个人理财产品自身的设计以及国内社会环境和经济环境的几个方面分析其如何影响个人理财产品收益率.
(一)货币政策
货币政策指的是央行利用各种各样的货币工具对利率和货币供给量予以调节,从而达到既定经济目标的方针和措施的总和.货币政策主要分为扩张性货币政策和紧缩性货币政策,不同的货币政策下由于货币的供应量和利率的不同从而会对理财产品收益率产生影响.
一般而言,货币供应量增加时,商业银行为会提高理财产品的收益率,实现帮助投资者增值保值的目的来吸引投资,而货币供应量减小时则为相反,商业银行会适当降低理财产品收益率.利率的波动直接引起对应金融资产价格的波动,从而间接对挂钩金融资产的各类理财产品收益率产生影响.利率上升时,资金面就会紧张,相应的商业银行就会上调发行产品的收益率,夺取资金；利率下降时,资金流动足,商业银行从资金成本的角度考虑亦不愿用高收益率产品来取得资金,因所以理财产品的收益率相对变低.
(二)产品设计
理财产品在设计的过程中,不同产品对理财产品的购买时限和权利等内容有不同的规定,并会影响双方的收益分配,最终通过理财产品收益率的方式体现出来.其中最影响较大的时是委托期限,收益获取方式和提前终止权.
委托期限的长短会对个人理财产品的市场风险以及资金的时间价值产生影响,从而对其收益率产生影响.一般情况下个人理财产品的委托期限和其收益率呈正相关的变动,委托期限越长,理财产品的收益率就相对较高.委托期限越短,其收益率也会相对减小.理财产品的收益获取方式主要涉及是否保本以及收益是否固定.一般来说非保本类型的产品收益率比保本型产品的收益率高,浮动收益类型的产品收益率要比固定收益率的产品高.提前终止权使权利方拥有随时终止产品购买持续的权利,不利于资金的管理和使用,所以,设计有客户可提前终止权的理财产品收益率会相对减小.而银行拥有提前终止权时,理财产品收益率会更高.
(三)经济环境
经济形势整体良好的时候,包括理财产品在内的整个金融市场往往呈现出繁荣的状态,在这种环境中的企业经营能力普遍较好,承担风险的能力较强,信用风险较低,银行就会调高理财产品的收益率.当外部经济形势整体表现不强时,金融市场也会低迷,承担风险的能力很低,信用风险上升,银行就会降低理财产品的收益率.
三、人民币个人理财产品收益率ARMA模型构建
考虑到货币政策,经济环境以及理财产品的设计具有一定的惯性和延续性,所以理财产品收益率的变化可以采用时间序列的方法进行模拟和分析.ARMA模型是研究时间序列的重要方法,由AR模型和MA模型“混合”构成.可以在通过检验的情况下用于长期追踪理财产品收益率.
为方便研究,同时更好地和当前理财产品的情况一致,研究选取了中国银行2016年下半年发布的中银智荟理财计划产品,样本数共184个.分析思路是先进行收益率描述性分析,之后利用ARMA-GRACH模型进行波动测度,最后计算该理财产品的风险价值VaR并证明模型分析在金融领域的可行性.实证分析过程使用的软件主要是EVIEWS和EXCEL.
利用EVIEWS软件,对样本期内的理财产品收益率序列R进行描述性统计,其结果如下所示.
可以看出,2016年下半年内产品的收益率呈现出明显的波動.理财产品样本期内,该理财产品收益率的均值为0.051549,说明该理财产品的平均收益率为5.1549%；另外,偏度值为0.044745,大于正态分布的标准偏度值0,峰度值为2.040651,小于正态分布的标准峰度值3,因此,理财产品收益率R时间序列具体尖峰厚尾的特点.
对于收益率时间序列,可能会存在着一定的自相关,当期水平会受到前期水平的影响,故利用EVIEWS软件计算理财产品收益率R的自相关和偏自相关数据,结果显示序列R在1阶、5阶、6阶、10阶时的自相关函数值超过了95%的置信区间,在1阶、5阶、6阶、10阶时的偏自相关函数值超过了95%的置信区间,故应该拒绝R序列自相关函数值和偏自相关函数值为0的假设,这说明理财产品收益率R存在显著的自相关性,需要建立自相关模型进行分析.根据ARMA模型回归的AIC值和SC值结果可知,无论AIC值还是SC值,都是ARMA（5,6）模型的值最小,因此,理财产品收益率R的自回归模型为ARMA（5,6）,其具体公式为：
总结:本论文可用于波动性论文范文参考下载，波动性相关论文写作参考研究。
参考文献：
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