封闭式基金市场择时能力的实证分析

引言分别研究基金选股能力和择时能力具有重要意义。如果基金具有显著的选股能力,则市场应该重点发展股票型基金;如果基金具有显著的择时能力,则应该重点发展平衡性基金(Balanced Mutual Fund)和资产配置型基金(Asset AllocationMutual Fund)。本文结合我国证券市场实际情况,基于理论研究中常用的两个主要模型H-M(Treynor和Mazay[1966])和T-M(Henriksson和Merton[1981]),提出修正模型,采用系统方程估计方法,实证分析我国基金择时能力。理论修正无论是T-M模型还是H-M模型,他们仅测度被管理组合相对于股票市场的择时能力,这与实际情况…     

中国证券投资基金收益择时能力的实证研究

文章从传统的TM-FF3模型出发,将影响测量基金择时选股能力的偏差分为公共信息和期间交易两类。通过在模型加入两个控制因子,提出修正偏差的条件GII-FF3模型。最后将模型应用到我国基金业绩评估中,发现修正模型具备较好的拟合度,随着对两类偏差的控制,更能够准确的测量出基金的择时能力。     

证券投资基金选股和择机能力的实证分析

文章应用当前国际上较为流行的用于评价证券投资基金业绩的Treynor-Mazuy模型,对我国22家证券投资基金的选股能力和择机能力进行了实证分析,研究结果表明,基金总体上具有较好的市场择机能力,但却没有对基金的选股能力提供有力的支持。     

中国开放式基金风格择时能力的实证研究

文章采用中国2004年之前成立的52只开放式基金在2004～2007年月度数据,从市场择时、小盘/大盘、价值/成长三种风格层面对基金的风格择时能力进行实证研究。结果发现基金总体上没有显著的小盘/大盘风格择时能力,大部分基金具有一定的价值/成长的风格择时能力,但不显著;大部分基金具有显著的择时能力。     

我国证券投资基金择券择时能力的实证分析

本文首先对国外基金择券择时能力评价方法进行综述,然后将Heriksson和Merton(1981)引入虚变量的模型以及Chng和Shafiqur(1990)利用方程残差衡量基金绩效的模型修正后对我国证券投资基金2002年业绩进行评估.实证研究表明没有足够的证据证明所选的基金有择券择时能力,且有部分基金显现出显著的负向择时能力.     

我国证券投资基金波动择时能力的实证分析

文章结合经典的Busse模型,以中信指数为因子确定市场基准组合,构建了与基金投资风格相似的模拟组合并与原有基金的波动择时系数进行对比,建立了我国基金波动择时能力模型.通过实证分析得知,我国基金波动择时能力和基金业绩呈正相关关系,大部分基金经理人具有一定的波动择时能力.     

利用时变模型评价基金的证券选择能力和时机选择能力

国外有文献证明用条件性方法研究基金的证券选择能力和时机选择能力更有说服力,而我国一直没有这方面的研究.本文尝试用多层递阶方法,得到时变的选股能力参数和择时能力参数.并比较了使用周数据和月数据分析基金两种能力的不同.     

中国开放式基金绩效的实证研究

文章通过实证分析得到中国开放式基金的收益、风险调整收益、基金经理人的时机和股票选择能力等方面的指标,并运用无量纲数据标准化处理方法和因子分析法进行综合评价。实证结果表明:中国的大部分开放式基金可以战胜市场,但没有足够证据显示中国的开放式基金经理人具有显著市场选择能力和证券选择能力。     

基于Logistic模型和Boosting算法的开放式基金投资价值分析

面对当前我国基金业对开放式基金绩效评价的需要,结合财务指标分析和基准指数法,利用Logis tic模型并在其基础上使用boosting算法优化模型,对各个财务指标与基金业绩是否优于基准指数之间的相关影响进行了实证分析,对开放式基金的投资价值进行了分析,为基金投资者的资产配置提供了参考。     

开放式基金投资者的处置效应——基于中国面板数据的门限回归分析

在前景理论赎回模型分析的基础上,采用面板数据门限回归方法,重点探讨了开放式基金的业绩对投资者赎回的影响关系.实证结果表明,面板门限模型的解释力强于普通固定效应模型;基金收益对赎回影响始终为正,且收益越高越敏感,进一步证明了中国开放式基金的赎回是一种"处置效应";分红对赎回有促进作用,也存在门限转换特征,增加分红次数可以抑制赎回;市场收益越高,赎回越严重.     

基于Fama-French模型的开放式基金绩效评价

开放式基金在我国起步较晚但发展迅速,文章基于2004年以前成立的98只开放式基金2004年第二季度至2010年第二季度的季度数据,运用Fama-French三因素模型实证分析开放式基金资金流动与绩效的影响因素,以期为规范开放式基金的交易政策制定和基金投资者的投资决策提供参考。     

能力VS市场——中国基金业绩实证研究及剖析

文章在对我国基金经理人证券选择能力和时机把握能力进行实证的基础上,分析我国基金业绩的来源,并结合基金业绩的构成解释了在我国基金证券选择能力和时机把握能力都较差的情况下,基金战胜大盘的悖论。     

开放式基金收益的EGARCH模型及其非对称性研究

通过对极少被研究的中国股票型、债券型和混合型开放式基金收益率的波动性进行了GARCH和EGARCH模型分析，结果表明：大部分基金存在非对称效应，并且由于基金条件波动序列的非平稳性，信息冲击曲线具有多样化特征，这为非平稳非线性模型的研究提供了新的方向；通过构建基金类型指数，对开放式基金整体波动性的研究发现，中国开放式基金收益率的波动存在ARCH效应，但不具有非对称性效应。     

基于周内多重分形波动率的基金投资风格漂移风险测度研究

基金发生投资风格漂移是把双刃剑，在获得短期超额收益时，也隐藏着巨大的风格漂移风险。本文首先以我国79只开放式股票型基金为样本，在量化投资风格漂移的基础上，分析发现其收益序列存在多重分形特征，据此构建周内多重分形波动率测度来刻画投资风格漂移收益的复杂波动特征，并与传统的GARCH族波动率计量模型的测度能力进行比较分析，实证结果发现本文构建的周内多重分形波动率测度更加精确，能更好刻画序列的复杂波动特征；然后，进一步构建MFVW VaR模型对基金投资风格漂移风险进行量化测度，发现该模型比传统的参数与非参数VaR模型能更好地对风格漂移风险进行有效测度，基金普遍存在较大的风格漂移风险；最后，对我国开放式股票型基金的产品创新策略与投资风格漂移监管策略进行了一些有益探讨。     

核主成分遗传算法与SVR选股模型改进

 量化选股一直是金融领域研究的热点。随着人工智能技术的空前发展,量化选股方法取得了很大进步。本文构建了基于核主成分遗传算法改进的支持向量回归机人工智能选股模型(KPCA-GA-SVR),并基于沪深股市股票基本面及交易数据,分别从短期和中长期对其选股性能和预测精度进行了实证分析。主要结论为：①遗传算法(GA)改进的SVR较传统模型预测精度更高,且避免了过度拟合;②与采用主成分降维技术的PCA-GA-SVR模型相比,基于核主成分特征提取的KPCA-GA-SVR模型,具有更好模型稳健性及预测准确性;③中长期内该模型的预测误差随滑窗长度的增加有降低趋势,且一年期预测精度最高;短期内不同滑窗下,一周的预测效果最佳。本研究对个人投资者的投资决策及国家宏观监控股市动态变化都具积极意义。     

SV模型下中国股票型开放式基金杠杆效应分析

针对中国股票型开放式基金收益波动中是否存在杠杆效应的问题,在对该类基金整体及所选取的三支具有代表性的单个基金分析的基础上,运用一个带杠杆效应的SV模型对其收益的波动性建模,并利用MCMC方法对模型进行参数估计。结果显示：不同于一般对股票市场的研究结论,无论股票型开放式基金整体还是单个基金,其收益率序列的波动中均不存在显著的杠杆效应。     

文化产业发展对居民消费能力影响研究

文章根据生产与消费的关系、产业结构与消费结构的关系理论,结合文化产业具有的产业属性和意识形态属性双重属性特点,构建文化产业发展对居民消费能力影响机制的分析框架,并基于投入产出模型和门槛面板模型实证分析文化产业发展对居民消费能力的影响.研究结果表明:中国文化产业发展能够通过增加社会就业机会、提高人力资本素质,进而增强居民消费能力.     

基于机器学习的基金收益预测

文章基于已有文献构建了30个具有预测能力的基金异象因子，以2005—2021年的普通股票型与偏股混合型基金为样本，分别使用线性多因子模型以及机器学习模型来尝试对基金未来业绩进行预测，并通过分组排序以及Fama-Macbeth回归来检验模型的有效性。实证结果表明，机器学习模型具备对基金未来业绩进行预测的能力，通过构建投资组合，可以获得20.256%的年化收益率，并且其表现要优于传统的线性模型。     

证券投资基金价值创造能力的评估方法

本文提出证券投资基金价值创造能力的评估方法,并对我国基金的价值创造能力进行实证分析,实证结果显示在所考察时期内我国基金具有一定的价值创造能力,另外从总体上讲我国基金缺乏市场时机把握能力、基金的价值创造能力更多地是通过股票的选择而获得.     

基于SKT-ARFIMA-HYGARCH模型的开放式基金投资风格漂移收益及其波动分形研究

以往大量文献研究表明基金经常发生风格漂移现象,但资本市场呈分形特征违背了有效市场假说,对传统的实证研究方法提出了巨大挑战。以2005年上半年成立的5只开放式基金为研究样本,利用3个信息准则确定ARFIMA（1,d1,1）-HYGARCH（1,d2,0）为最优模型,引入SKT分布结合该模型来探索研究基金投资风格漂移所带来的收益及波动过程的分形特征。实证结果表明：该模型能够较好刻画投资风格漂移日收益序列的双长记忆性分形特征,其波动过程均存在显著的长记忆性,但收益过程存在长、短记忆性不统一现象,这进一步说明基金投资风格经常发生无序漂移现象,也折射出其背后存在着巨大的漂移风险隐患。最后,Person吻合度检验证实了SKT分布能较好地拟合基金投资风格漂移日收益序列的分布。