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关于股票开放式基金的风险度量问题的实证研究_开题报告

Ktbg3829 关于股票开放式基金的风险度量问题的实证研究_开题报告一、国外文献综述在西方发达经济体国家中,包括银行、证券公司、投资公司等金融机构,对金融风险进行定量分析的方法主要使用以VaR模型为代表的风险管理工具,其控制体系业已成熟,但由于VaR模型本身存在着一定的局限性,导致其在极端市场条件下该模型对风..
关于股票开放式基金的风险度量问题的实证研究_开题报告 Ktbg3829  关于股票开放式基金的风险度量问题的实证研究_开题报告

一、国外文献综述
在西方发达经济体国家中,包括银行、证券公司、投资公司等金融机构,对金融风险进行定量分析的方法主要使用以VaR模型为代表的风险管理工具,其控制体系业已成熟,但由于VaR模型本身存在着一定的局限性,导致其在极端市场条件下该模型对风险的预估不足,因此,利用改进后的CVaR模型度量在市场极端状态下的金融风险的手段,在近年来发展得十分迅速,CVaR模型的使用大大提高了金融风险管理水平。
Siddharth A.,Coleman Tfliyy.分析了计算最优VaR和CVaR投资组合问题。我们说明了衍生品投资组合VaR和CVaR风险最小化的问题通常是病态的。我们提出了包括成本为CVaR优化问题的附加优势准则。研究表明,随着比例的成本增加,有可能显着较少的仪器可比CVaR和VaR的计算方法基于平滑技术计算最优CVaR的衍生投资组合提出了有效的CVaR优化问题的仿真解决方案[1]。
Mike K.P.,Philipl.H.Yu研究了七GARCH模型,包括RiskMetrics和两长记忆GARCH模型,在风险价值(VaR)估计中被认为是投资的长期和短期的位置。结果表明,固定和分整GARCH模型估计的VaR比RiskMetrics 1%虽然大部分收益序列显示胖尾分布和满足长记忆性,这是考虑脂肪模型更重要的尾错误估计的变种不对称行为也发现股票市场数据,t-1% VAR模型提供更好的估计在长的位置比正常的误差模型,而不是短期的位置[2]。
Thomas C.Chiang.Doseong Kimb.Euiseong Lee.利用条件标准差来自股票收益、外汇收益、通货膨胀率、实际收入和利率来衡量,股票市场与宏观经济基本面,分别相关的风险,我们发现支持这一命题的基金折价是随时间变化的美国和国外风险因素显著相关的证据。此外,在所有的风险措施,美国股票收益率波动似乎是最主要的风险因素[3]。
Greene,J.T.,Hodges,C.W.,Rakowski,D.A.研究如何赎回政策影响开放式共同基金的日常资金流动。他们发现,收取赎回费的基金的可能性很大程度上是其整体收费结构的功能。我们还使用了一个样本的基金,征收赎回费,以检查是否每天的基金流量分布的变化后,赎回费的启动。我们发现,赎回费是一个有效的工具,在控制资金流动的波动性[4]。
Allen D E, Singh A K, Powell R J.认为VaR无法模拟极端的市场条件,于是讨论了基于极值理论(EVT)尾的具体分布和评估不同的方法可以用于计算VaR从著名的计量经济学模型GARCH及其变体的EVT模型。经验证据表明,极值理论可以成功地应用到金融市场的收益率序列预测,静态VaR表明,CVaR或预期不足(ES)和每日VaR和ES使用GARCH(1,1)和基于EVT的各指标的动态方法[5]。
二、国内文献综述
我国开放式基金的市场风险一般从收益的波动性与分布出发,组建起计算时变风险价值的VaR- GARCH模型族,并应用该模型族在两种厚尾分布假设下进行实证分析。
欧立辉认为计算 VaR 有许多不同的方法,针对不同的资产或资产组合找到合适的VaR计算方法是应用VaR的关键问题。在本文研究的VaR计算模型中,样本基金根据GARCH-GED模型来计算VaR是最好的[6]。
杨湘豫,彭丽娜通过采用半参数法计算投资组合VaR,得到相应VaR的近似置信区间,并结合成分VaR、边际VaR对投资组合VaR进行分解,结果发现,VaR作为风险管理工具同样可以有效应用于开放式股票型基金市场风险的测量与评价。需要指出的是,VaR除了可以解释市场风险外,还能用来分析流动性风险。但是无法用VaR来解释操作风险、政策风险等[7]。
张敏,郑丕谔选取的开放式基金的日收益率序列不服从正态分布,具有显著的尖峰厚尾性和波动集聚性。大部分基金市场不稳定,这是由于我国基金市场发展较迟,政府经常干预基金市场和稳定价格变化的结果。第三,基于两种厚尾分布分布和广义误差分布的GARCH(1,1)和EGARCH(1,1)模型均能较好地模拟基金日收益率序列[8]。
陈权宝,连娟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,对各只基金及不同类型基金的VaR值进行估计,结果表明,基于t分布和广义误差分布的模型能够较好地模拟基金日收益率序列,在VaR值的测算方面,基于GARCH- GED分布的模型的计算结果要优于GARCH- t分布模型。不同投资类型和投资风格的基金的风险也不尽相同[9]。
魏巍,吴网红采用反映市场时变特征的GARCH 类模型分别在三种不同的概率分布下预测了未来一日的VaR值,应用Kupiec准则测试估计出的VaR准确程度, 用 GARCH(1,1)模型刻画样本基金的日收益率序列是合适的, 在三个不同分布的GARCH(1,1)模型中, 描述金融资产序列的尖峰厚尾性特征最佳的概率分布为GED分布[10]。
顾华平运用定性分析、定量分析和比较分析的方法得出了以下结论:基金的收益与市场整体走势相关性比较大,虽然就总体而言风险值较大的基金的收益也较好,但这种趋势并不明显。同一风格基金的收益差别分化较大。建议采用加权法计算中信标普风格指数标准差,这样计算出的指数标准差更接近于市场当前的真实波动率,从而提高基金风险值估计的准确度,减少例外发生的频率[11]。
肖媛,胡小平,党风顺通过改进的指数化换手率来避免因换手率的差异而导致流动性风险测量的失真,构建我国开放式基金的资产流动性风险价值和条件风险价值度量模型。在实证中反映我国开放式基金的流动性风险,形成基于流动性风险调整的开放式基金资产变现方法,使开放式基金在不同时期内可以通过动态调整流动性风险而实现风险和收益的平衡[12]。
杨湘豫,赵婷在“推出股指期货和融资融券”的新政策下结合 t- EGARCH 模型和Copula方法对股票型开放式基金进行分析.该模型能更好地捕捉资产间的非线性相关性,更符合现实市场.而且还容易捕捉到金融序列的非对称性、杠杆效应以及尾部的相关关系,使得投资组合的风险度量更为简单明了[13]。
鄢雨诗对样本数据进行了正态性、自相关性、平稳性以及异方差性检验,并对模型和模型的实证结果进行比较,通过对比分析,本文认为基于模型的VAR方法是较优的测度开放式基金风险的模型。此外,通过定量比较股票型基金和基金衍生品所面临的市场风险,从理论和实证上分析得到结论,基金衍生品相对于普通股票型基金面临着更大的市场风险[14]。
朱淑珍和鄢雨诗考虑到金融时间序列数据的波动性以及概率分布,本文运用了GARCH类模型和SV类模型,并分别基于正态分布和T 分布进行了建模,进而将其应用于计算VaR值。通过实证结果对比表明,基于SV-T模型计算得到的VaR值更具有准确性,是较优的基金风险测度模型[15]。
陈婷利用VAR方法中流动性风险度量 L-VaR指标对每只开放式股票型基金分“投资风格”进行实证分析,并结合基金收益率、净赎回额、三种持有资产比例(股票、债券、银行存款和清算备付金)及投资策略对基金管理情况做进一步研究,成长型基金在现金及备付金满足赎回的情况下,可以做到流动性风险低收益高,平衡型基金和价值型基金,普遍流动性风险低时收益也低。指数型基金,可以做到流动性风险低收益高[16]。
王志鹏认为VaR模型度量金融风险最大的优势在于可以在数量上给出控制风险的幅度,使一些金融风险管理的对冲手段得以实施。使用VaR和CVaR相结合的手段是有效的;建立股票型开放式基金风险预警机制应以VaR和CVaR模型相结合作为研究基础。CVaR的确在度量金融风险时更加保守、谨慎,与VaR相比,在极端市场的情况下可以比VaR更为有效的度量风险[17]。
鲁皓,周志凯应用了GARCH模型簇中GARCH(1,1)模型。GARCH模型没有考虑基金收益的波动性的杠杆效应,而TARCH模型、EGARCH模型和PARCH模型能够描述收益波动性的杠杆效应,因此,运用GARCH模型簇中的其他模型或许更能反映真实风险。这些模型对VaR计算方法的改进是进一步研究基金风险的方向[18]。
王亚军和李星野运用GARCH-VaR方法实证研究了开放式基金在收益率序列分别服从三种分布假设下,股票型基金和债券型基金的VaR值,并进行了后测检验。结果表明,GARCH-VaR方法比传统静态VaR方法更适合描述基金风险程度,基于GED分布假设计算的VaR相比较正态分布和t分布所计算的VaR 更能真实反应基金风险。股票型基金风险大于债券型基金风险,不同的基金类型在不同假设下的风险不尽相同[19]。
姚凤阁、刘超群、张蒙提出了几点建议: 一,在不同分布下拟合数据,运用GARCH—CVaR模型度量开放式股票型基金的市场风险,可以有效地减小“尖峰厚尾”带来的误差; 其二,CVaR 模型较为优良,在度量开放式股票型基金风险时应结合压力测试、敏感性分析等,这样能更精确地度量其市场风险大小; 其三,我国的金融系统还不发达,缺乏使用模型所必需的大量数据,运用GARCH—CVaR模型度量开放式股票型基金的市场风险有可能会与实际相偏离,监管机构应借助各种技术方法,综合运用模型,从而更有效地进行市场风险度量[20]。
二、^范文提纲
•
引言
一、股票型开放式基金的风险度量实证研究的文献回顾
(一)国内外研究现状和发展趋势
1.国内的实证研究成果综述
2.国外的实证研究成果综述
二、股票型开放式基金的风险度量的模型分析
(一)GARCH-VaR风险度量模型
三、股票型开放式基金风险度量的实证分析
(一)样本描述
(二)实证分析
(三)结果分析
结论
致谢
附录


三、参考文献
[1] Siddharth A.,Coleman Tfliyy. Minimizing CVa R and Va R fora Portfolio of Derivatives[M].Working Paper,2004
[2] Mike  K.P.,Philipl.H.Yu,  Empirical  analysis  of  GARCH  models  in  value  at rsik estimation[J].Journal of International Financial Market, 2006
[3] Thomas C.Chiang.Doseong Kimb.Euiseong Lee.Country-fund discounts and risk:Evidence form market volatility and volatility andmacroeconomic[J]. Journal of Economicsand Business,2006,(58) .
[4] Greene,J.T.,Hodges,C.W.,Rakowski,D.A.. Daily mutual fund flows and redemption policies[ J].Journalof Banking& Finance, 2007,(31): 3822- 3842.
[5] Allen D E, Singh A K, Powell R J. EVT andTail-risk Modelling: Evidence from Market Indices and Volatility Series[J]. The North American Journal of Economics and Finance, 2013.
[6] 欧立辉.基于GARCH模型的VaR度量证券投资基金风险实证研究[J].湖南农业大学学报(社会科学版),2005(6):50-54.
[7] 杨湘豫,彭丽娜.基于VaR的开放式股票型基金市场风险的测量与评价[J].财经理论与实践(双月刊),2006,27(142):45-47.
[8] 张敏,郑丕谔.基于VaR- GARCH模型的我国开放式基金风险实证研究[J].内蒙古农业大学学报(社会科学版),2007(3):168-170.
[9] 陈权宝,连娟.对我国开放式基金风险的实证研究[J].经济问题,2008(9):85-88.
[10] 魏巍,吴网红.我国开放式股票型基金的风险度量——基于GARCH-VAR模型[J].商业经济,2008(9). 
[11] 顾华平.我国股票型开放式基金的风险研究——基于投资风格分析的模型[D].南京农业大学,2008. 
[12] 肖媛,胡小平,党风顺.我国开放式基金的风险度量模型研究[J].中国管理科学,2009,17(6):25-32.
[13] 杨湘豫,赵婷.基于Copula的股票型开放式基金的组合风险度量[J].湖南商学院学报(双月刊),2010,17(6):79-86.
[14] 鄢雨诗.我国开放式基金市场风险度量研究[D].东华大学,2011. 
[15] 鄢雨诗,朱淑珍.我国开放式基金的风险度量——基于GARCH模型和SV模型的VaR比较[J].江西教育学院学报(社会科学),2011,32(4):53-56. 
[16] 陈婷.开放式股票型基金流动性风险实证分析[J].股市众议园,2012. 
[17] 王志鹏.开放式股票型基金风险度量与控制实证研究[D].吉林大学,2012. 
[18] 鲁皓,周志凯.基于GARCH-GED分布模型的证券投资基金风险度量[J].理论探索,2014(3):8-11. 
[19] 王亚军,李星野.开放式LOF基金风险度量的实证研究——基于GARCH-VaR模型的方法[J].改革与开放,2015(9):22-24.
[20] 姚凤阁,刘超群,张蒙.基于GARCH-CVaR模型的开放式股票型基金的市场风险度量研究[J].齐齐哈尔大学学报(哲学社会科学版),2016(10):16-20.




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