具有多元权值约束的鲁棒 LPM 积极投资组合

在用方差控制投资组合风险的同时,由于方差的对称性导致投资组合的收益也受到限制． 相比之下,下偏距 (lower partial moment: LPM) 由于具有只控制风险,而不限制收益的特点,在近年来倍受关注． 但在非正态假设下,LPM 无法获得良好的解析性质． 在对资产收益分布未知的假设下,通过使用最坏情形下的LPM来度量投资组合的损失,提出了具有多元权值约束的鲁棒积极投资组合问题,并获得了具有m( m=0,1,2) -阶 LPM 约束的鲁棒积极投资组合问题的解析解． 通过分析解的性质和比较问题的有效前沿,得到了许多有趣的和新颖的结果． 数值结果比较表明,鲁棒LPM模型比经典的均值－方差模型具有许多更好的性能．     

开放式基金“泵浦”现象检验:基于规模、投资风格和管理团队视角的经验证据

基金的泵浦（pumping）现象是指基金经理在季末或年末，通过持续买入基金原有的持仓证券，导致基金价格和收益率显著提升，以扭曲基金业绩来吸引投资者的注意。本文以我国开放式基金2005年至2015的数据为样本，检验了我国开放式基金的泵浦现象。我们发现，（1）我国开放式基金在季末的日平均收益率比平常的日平均收益率高约0.38%，在年末高约0.62%；（2）不同投资风格基金的泵浦现象差异不大，但是不同规模的基金，泵浦现象差异较大，中等市值的基金，季末和年末的泵浦现象最严重，大市值基金次之，小市值反而偏弱，但都在1%的置信水平下显著；（3）单个基金经理管理的基金，容易在年末进行泵浦操作，使得其管理的基金比团队管理的基金，在年末的日平均收益率要高出约0.14%；（4）通过重仓股的实证发现，在季末和年末基金业绩被提升的另一个原因是大大减少了卖出行为。     

我国A股市场的模糊性溢价——基于日内高频数据的分析

基于Izhakian(2020)不确定性概率分布下的预期效用理论框架,本文实证研究了我国A股市场的模糊性溢价问题。利用上证综指的日内高频收益数据估计日收益率分布,以月度内日收益率分布的波动性衡量月度市场模糊性,并对模糊性-风险-收益的权衡关系进行实证检验。结果发现: (1) 我国A股市场存在时变的模糊性,其模糊性溢价不总是正数,而是依赖于投资者对市场的预期;(2) 模糊性溢价和风险溢价受到市场预期的影响,好的市场预期有正的模糊性溢价(模糊厌恶)和负的风险溢价(风险爱好),不好的市场预期有负的模糊性溢价(模糊爱好)和正的风险溢价(风险厌恶)。这些发现不同于当前文献中的许多结果,可以很好地解释市场中的“追涨杀跌”现象。     

基于Google Trends注意力配置的金融传染渠道

20世纪末期金融危机的频繁发生和不同金融市场联系的日趋紧密使得金融传染在近年来受到广泛的关注.由于金融传染的多样性和不确定性,致使金融危机传染渠道的确定成为金融传染问题研究的难点.文章首先引入一个线性回归模型,以研究投资者的注意力对市场震荡的反馈,然后设计了一个非线性回归模型来验证市场间金融危机的传染效应.在考虑了市场间的直接传染和基于注意力配置的间接传染因素下,研究了相依性情形下的金融传染的存在性问题.基于Google Trends搜索量,结合2007-2008年次贷危机时期,美国、中国、日本和韩国市场间的数据进行了丰富的实证分析.实证结果发现,在相依性情形下,次贷危机在东亚三市场间存在显著的直接传染效应,同时,注意力配置作为一种间接传染渠道,在危机的传染中非常显著.     

嵌入GARCH波动率估计的B1ack-Litterman投资组合模型

在B1ack-Litterman投资组合模型中，为了更有效地估计风险资产的期望收益和波动率，引入了投资者的主观观点，这种处理确实能提高均值-方差投资组合模型的性能。但是在实践中，如何度量投资者观点成了另一个难题。为了克服这一困难，我们将GARCH波动率估计嵌入到B1ack-Litterman模型中，通过使用GARCH模型的预测能力来替代投资者主观观点，从而获得一个新的投资决策模型。作为应用，分别考虑了国内外真实市场数据测试情形，通过实证结果发现，嵌入了GARCH波动率估计后，Black-Litterman模型的性能可进一步得到很好提高，样本外平均收益率、波动率和夏普比等指标，均要好于一些传统模型。     

基金的投资技能提高了基金绩效吗?———基于q－因子模型的实证分析

基金的投资技能是否提升了基金绩效是业界和学术界长期关注的问题． 应用相对于无风险的超额收益率和对照基准的超额收益率,对 2013 年 1 月 1 日之前成立的 437 支开放式基金进行了择股和择时的绩效评估． 使用 2005－01～2017－12的日度数据,基于q－因子模型的实证发现: 1) q－因子模型对基金超额收益率具有很好的解释力; 2) 相对于无风险的超额收益率方法会高估基金的绩效; 3) 我国开放式基金具有非常弱的择股能力和相对较好的短期择时能力,但不存在长期的择时能力,短期的择时能力对基金的短期绩效有一定的提升; 4) 我国基金偏好于盈利能力强或投资水平高的公司股票．     

数字金融对银行信贷的影响——来自我国1326家商业银行地级市分行数据的经验证据

由大型互联网企业驱动的数字金融新业态，因门槛较低而让商业银行排除在外的众多长尾客户享受到基本的金融服务，在近年来获得快速的发展。一个基本而无可回避的问题是：数字金融的发展会促进还是抑制商业银行信贷?本文将北京大学数字普惠金融指数与我国1326家商业银行地级市分行的贷款数据匹配后进行实证研究发现，数字金融对商业银行信贷同时存在显著的促进和抑制作用。具体地，数字金融广度发展会促进商业银行信贷，数字普惠金融覆盖广度指数每提高一个标准差，银行贷款增加18.64%;数字金融深度发展会抑制商业银行信贷，数字普惠金融使用深度指数每提高一个标准差，银行贷款减少11.94%。本文分别将上述两种情形称为数字金融对商业银行信贷的“溢出效应”和“挤出效应”。在考虑内生性和一系列稳健性检验后，两种效应依然同时存在。本文还从区域差异性和银行异质性检验了数字金融对商业银行信贷的差异性影响，并对数字金融的溢出效应和挤出效应的内在机理进行了验证。本文的研究对推动数字金融发展、商业银行转型和金融业改革具有一定的参考价值。     

特异性尾部风险、混合尾部风险与资产定价——来自我国A股市场的证据

使用下偏距(lower partial moment,LPM)来度量投资组合尾部风险,将组合的尾部风险分解成三部分:特异性尾部风险、个股的系统性尾部风险和混合尾部风险.论文分别研究了三种尾部风险对资产预期收益的定价功能,基于我国A股市场股票数据进行Fama-MacBeth截面回归发现:1)特异性尾部风险与资产期望收益呈显著负相关关系; 2)混合尾部风险与资产预期具有显著的正相关关系,具有稳健的显著正向定价作用,对资产预期收益的影响强于市场贝塔和市场下方贝塔(downside beta)的影响; 3)系统性尾部风险对资产收益预期的影响最弱; 4)利用Fama-French-Carhart四因子模型对特异性尾部风险和混合尾部风险进行回归后发现,特异性尾部风险与混合尾部风险均具有显著四因子alpha系数,表明四因子模型不能很好的解释两种尾部风险与资产预期收益的关系.