基于LASSO分位数回归的对冲基金投资策略研究

由于对冲基金采用了灵活的投资技巧,其收益序列往往表现出与传统投资方式不同的统计特征与风险收益能力,已有方法难以有效地评价其投资绩效.基于LASSO分位数回归,从影响对冲基金收益的众多风险因子中,挑选出重要的风险因子,考察在不同分位点处对冲基金的收益与风险之间关系,识别对冲基金投资风格,继而给出对冲基金投资绩效评价方法.为验证基于LASSO分位数回归的投资风格识别与投资绩效评价效果,构建对冲基金风格组合投资方案,并将其与基于均值回归构建的组合投资、等权组合投资、Markowitz组合投资等经典的组合投资决策方法进行比较.实证研究结果表明,基于LASSO分位数回归的投资绩效评价方法最为有效,给出的组合投资方案能够获得较高的风险调整收益.     

我国开放式股票型基金的“投资风格漂移”现象研究

选取20支位于牛熊不同时期的典型开放式股票型基金为样本,运用Fama-French三因子模型和詹森指数,来识别基金的"投资风格漂移"现象,并分析其对基金绩效的影响。研究发现,绝大多数基金无论在熊市或牛市时期均出现了趋同性"投资风格漂移"现象,熊市时期倾向于价值型风格漂移,牛市时期倾向于成长型风格漂移。最后,对相关投资者、基金管理公司、监管部门提出了相应的对策和建议。     

基于Skew-t-FIAPARCH的金融市场动态风险VaR测度研究

本文引入FIAPARCH模型刻画金融价格条件波动率特征,引入有偏学生t分布捕获收益率有偏特征,并以此来测度金融市场动态风险VaR;进而运用返回测试和动态分位数回归方法对风险测度模型准确性进行实证检验.结果表明,RiskMetrics和GARCH-N测度金融市场的风险的可靠性差;有偏学生t分布比正态分布、学生t分布更能准确反应金融收益分布实际特征,具有更高的风险测度能力;FIAPARCH-SKST展示出比其它模型具有绝对优越的风险测度效果.     

中国开放式基金投资风格分析

提出了一种Gap statistic聚类分析与Sharpe模型相结合的投资风格分类方法．以及仅利用基金与风格资产收益率来衡量投资策略的近似方法。实证结果表明．债券型基金投资风格与其声称完全一致．且不存在漂移现象．股票、混合型基金的投资风格以大盘成长型为主并日趋明显,与其声称背离较大,漂移现象严重。基金大多采用动量投资策略．股票-中盘成长型的动量效应最明显,债券型基金反之。研究方法论为基金投资风格分类及投资策略衡量提供了新思路．     

基于马尔科夫随机波动和极值理论的风险测度

针对金融资产波动的时变、聚集以及状态转换等特征,将马尔可夫转换模型和随机波动模型相结合,同时考虑波动尾部的状态分布,构建MSSV-t模型,然后将收益序列转化为标准残差序列,在此基础上,应用EVT模型对标准残差进行建模,进而构建基于MSSV-t-EVT的VaR测度模型,最后对该模型的有效性进行检验。研究发现：MSSV-t-EVT模型能够有效识别上证指数（SSCI）的波动转换特征,并且能合理地测度该指数的收益风险,尤其在高的置信水平下表现更好。研究结论表明MSSV-t-EVT模型能较为准确的刻画股市剧烈波动的事实,可用于交易风险控制和对市场异常波动的预警。     

Copula函数在风险价值度量中的应用

在计算投资组合的风险价值（Value-at—Risk）时,传统的方法是假设多个金融资产的收益率序列服从多元联合正态分布．但这种假设经常与实际市场的观测不符,并且在极端事件发生时常会低估风险。为了更好地刻画投资组合的风险．本文提出利用Copula函数结合非对称Laplace分布技术来解决这个问题：Copula函数能够很好地刻画多个金融资产间的相依结构关系．另一方面利用非对称Laplace分布来刻画单个金融资产收益边际分布的非对称性和厚尾性。利用Kupiec的失败频率检验方法,本文验证了模型的有效性。实证研究表明Copula函数结合非对称Laplace分布技术能够很好地度量投资组合的风险价值VaR．从而有助于更好地测度和规避金融市场的风险．     

基于Copula-SV-GPD模型的投资组合风险度量

对于多元金融资产组合,针对资产收益的厚尾性、波动的异方差性及资产间的非线性相关结构等特征,采用SV-t模型与极值理论结合刻画单个资产收益的波动性及尾部分布特征,应用Copula函数处理多元资产间的相关性,并结合Monte Carlo模拟对投资组合进行风险测度.通过对华安创新基金的实证分析结果表明,基于SV-GPD的边缘分布模型能有效地刻画金融资产收益时序并较为精确地处理资产收益尾部的异常变化,相比其他风险度量模型具有更好的优越性,基于Copula-SV-GPD模型的多元资产组合对风险测度能力更强,能有效地管理投资风险.     

基于SV-SGED模型的动态VaR测度研究

本文针对金融资产收益展现出“有偏”及“厚尾”分布特征,引入有偏广义误差分布（SGED）来描述资产收益,继而提出SV-SGED模型对资产收益波动率建模,并以此来测度动态风险值（VaR）,进而采用后验测试技术对风险测度模型的精确性进行检验。同时,为了估计SV模型的参数,提出基于有效重要性抽样（EIS）技巧的极大似然（ML）估计方法。最后,给出了基于上证综合指数的实证研究。结果表明,SV-SGED模型比正态分布假定下的SV（SV-N）和广义误差分布假定下的SV（SV-GED）模型具有更好的波动率描述能力,SV-SGED模型展现出比SV-N和SV-GED模型更优越的风险测度能力。     

基于CAViaR模型的沪深300股指期货隔夜风险研究

期货隔夜风险的防范历来是投资者关注的热点,本文以沪深300股指期货为研究对象,采用CAViaR模型对普通隔夜风险进行度量,同时还采用新建的CAViaR-EVT模型对极端隔夜风险进行预测,全面地分析了多头VaR和空头VaR在不同分位数的动态变化特征,最后采用Kupiec似然比检验和动态分位数检验对模型进行后测检验。实证结果表明,隔夜收益序列具有右偏、无长期记忆性和尖峰厚尾等典型特征;CAViaR模型对股指期货的普通隔夜风险具有优异的预测能力,其中AS模型的预测效果最好;加入极值理论后,CAViaR-EVT模型同样能很好地刻画极端分位数下隔夜风险的动态演化过程,且其预测结果比EVT和GARCH-EVT模型要更合理。     

耦合风险视角下基于GARCH-Copula模型的基金组合风险研究

在资本市场不断多样化的投资方式中, 投资组合以其相对稳定的风险与收益而得到广泛应用, 其中基金组合凭借在收益一定的情况下的低风险成为投资者关注的热门品种.传统的投资组合研究大多只考虑市场风险的影响, 忽略了信用风险的耦合效应, 从而往往导致对组合总体风险的低估.首先借助于GARCH模型获得边缘分布, 然后选择Copula函数刻画各基金之间的相关结构, 建立联合分布模型, 进而采用Monte Carlo方法模拟生成基金组合中各基金的收益率序列, 最后根据损失函数计算基金组合的风险价值.实证结果表明, 市场风险大的基金组合其信用风险不一定大, 并且基金组合能有效分散基金风险.同时, 耦合风险视角下基金组合的CVaR值大于市场风险视角下的CVaR值, 耦合风险能更好地衡量基金组合的风险.另外, Student t-Copula模型较之其它模型能更好地刻画耦合风险的联合相依结构.     

风格漂移、现金流波动与基金绩效之关系研究

基金风格漂移、现金流波动与基金绩效之间存在复杂的联系。本文利用2003年底之前成立的52只开放式基金在2004-2008年期间的数据对这种相关性进行实证研究。结果发现:风格漂移在长期上显著削弱了基金绩效,现金流波动也在长期上对基金绩效具有显著的负面影响;从短期上看,风格漂移对基金绩效的影响随股市景气变化而变化;在熊市中,风格漂移有利于提升基金绩效,在牛市或由牛市转向熊市的过渡阶段,风格漂移对基金绩效有负面影响。     

基于支持向量机的股市风格轮换策略研究

作为一种增加潜在收益的工具,风格轮换策略已经成为广为接受的金融投资策略.通过对几种常见的风格轮换模型进行比较,采取支持向量机分别建立规模溢价和价值溢价的预测模型,根据预测结果形成规模风格和价值/成长风格轮换策略,并检验这种积极风格轮换策略在中国股市的有效性.研究结果表明,中国股市存在显著的价值溢价,规模风格轮换策略业绩显著优于消极持有小盘股策略和市场收益,适合采取规模风格轮换策略进行短期投资;消极持有价值股的投资策略业绩显著优于规模风格轮换的投资策略,这暗示在长期投资上更适合采取买入并持有价值股的消极风格投资策略.     

中国证券投资基金市场波动特征实证研究

根据不同类型的ARCH类模型的特点及其所刻画的市场波动特征,本文对中国证券投资基金市场波动的聚集性进行检验,分别运用EGARCH和TGARCH模型对证券投资基金波动的非对称性和杠杆效应进行实证研究,运用EGARCH-M模型对证券投资基金波动的风险溢价效应进行实证分析,运用改进的EGARCH模型对证券投资基金波动与信息的关系进行实证研究,并对实证结果进行分析.     

因子模型在风险预算分析中的应用

风险预算在国外正赢得学术界、养老基金和资产管理领域等许多方面的广泛关注,并认为是组合管理的一种创新。国内投资者日益认识到投资组合管理与风险控制的重要意义,并近乎成为他们的第一要务。本文利用因子模型,通过风险预算这一投资管理和风险控制技术与方法,讨论投资组合因子风险分解并进行实证分析。     

引导基金模式下协同创新利益分配机制研究

本文构建了创新引导基金模式下的协同创新博弈模型,研究了创新投资基金如何通过协同创新利益分配机制及基金投资策略的设计,激励企业和创新承包方提高协同创新投入,提升协同创新投资规模和绩效;得出了引导基金模式下协同创新最优分配机制和基金投资策略。研究表明:基金应将市场收益所有分配份额交给企业,基金和承包方向企业索取固定收益,从而使企业成为协同创新剩余价值的唯一索取者,激励企业按契约规定进行投资;基金应在满足承包方创新投入资金需求的情况下,尽可能在创新后期阶段才向承包方投资,以激励承包方提高创新投入,最大化基金期望净利润。     

带机会约束的动态投资决策模型研究

本文在BlackScholes型市场中,建立了具有投资机会约束的CaR动态投资决策模型: ,其中x是初始财富,π(t)=(π₁(t),…,π_d(t))′∈R^d为可行的证券组合过程,X^π(T)为计划期末的财富水平,CaR(x,π,T)为投资期末的在险资本,R是投资者事先给定的某正的财富水平,0<β<1通过对该模型的讨论,得到了最优常数再调整策略的显式表达式,其金融学含义包括:对于机会约束下的动态投资组合,在风险中性市场中,最优的常数再调整投资策略是纯债券投资策略,最优的在险资本值为零;在风险非中性市场中,最优的常数再调整投资策略蕴涵了共同基金定理的成立。     

我国开放式基金的风险度量模型研究

开放式基金作为一种收益共享、风险共担的集合投资工具,日益受到投资者的青睐.本文首先对开放式基金传统的风险度量方法,以及Bangia、Diebold、Schuermann&Stroughair模型、Hisata&Yamai的L-VaR模型和Shamroukh的流动性风险调整VaR模型进行了综述,指出其适用性与局限性.在此基础上,提出改进的开放式基金流动性风险度量指标,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.同时,考虑股票停牌、权重股等因素,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.     

对广义夏普准则应用问题的进一步研究

广义夏普准则考虑了待选资产和现有投资组合之间的相关性,因而是一种更有效的投资决策准则。本文对广义夏普准则的具体应用进行了研究,讨论了一种待选资产是否值得投资的比例范围以及最佳投资水平的确定问题,得出了一些重要结论。本研究对基金管理人的投资决策具有指导意义。     

证券投资基金系统的非线性实证研究

选取沪、深证券交易所证券投资基金指数对数收益率为研究对象,分别采用分形、R/S统计检验、关联维检验、李雅普诺夫指数检验等方法实证得知中国证券投资基金系统具有分形、自相关性、混沌、李雅普诺夫指数大于零等非线性特征。由于证券投资基金系统具有混沌性,那么证券投资基金制度发展必然对初始条件具有敏感的依赖性,因此可以采用市场化的制度创新手段,培养证券投资基金系统的混沌吸引子,促使证券投资基金系统向着更高层次的有序态演化。     

我国基金经理投资口碑效应研究

本文考察了四大城市(上海、深圳、北京和广州)各基金系基金经理投资之间的关系。结果发现,同城基金经理投资相互影响显著大于其他城市基金经理的影响。这种现象可由口碑效应解释,同城投资者之间更易通过口头交流传递关于股票的信息和看法,进而影响投资行为。同时发现各城市基金经理倾向于采取相同投资决策,优质上市公司资源有限、基金公司股票池雷同、基金经理生存压力等原因可能导致基金持股趋同,该结果也一定程度上反映出基金管理公司的治理水平存在不足。