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基于SKT-ARFIMA-HYGARCH-VaR模型的股票型基金投资风格漂移风险测度研究
引用本文:许林,宋光辉,郭文伟. 基于SKT-ARFIMA-HYGARCH-VaR模型的股票型基金投资风格漂移风险测度研究[J]. 中国管理科学, 2011, 19(5): 10-20
作者姓名:许林  宋光辉  郭文伟
作者单位:1. 华南理工大学经济与贸易学院, 广东 广州 510006;2. 华南理工大学工商管理学院, 广东 广州 510640;3. 广东商学院金融学院, 广东 广州 510320
基金项目:教育部人文社科基金2010年度规划项目(10YJA630131)
摘    要:投资风格漂移是把双刃剑,基金在获取短期超额收益的同时,其背后也折射出巨大的漂移风险。本文以2004年成立的8只开放式股票型基金为研究样本,在量化基金投资风格漂移收益及分析其序列呈尖峰、厚尾与有偏特征的基础上,通过引入skt分布来刻画新生变量的分布,构建ARFIMA-HYGARCH-VaR模型来测度基金投资风格漂移风险值,并与skt分布下的RiskMetrics及GARCH族等5种VaR模型的风险测度能力做了比较实证分析,同时对各种VaR模型进行失败频率回测检验与动态分位数测试。研究结果表明:在不同显著性水平下,skt分布下的各种模型基本都有较好的风险测度能力,但ARFIMA-HYGARCH模型的VaR风险测度更加精确与稳定;Person吻合度检验也证实了skt分布能较好刻画投资风格漂移日收益序列的分布。本研究为控制较严重的投资风格漂移及规范基金产品创新设计与发行无疑具有重要的理论价值与现实意义。

关 键 词:基金投资风格  投资风格漂移  风格漂移风险  SKT-ARFIMA-HYGARCH-VaR模型  模型回测检验  
收稿时间:2010-09-27
修稿时间:2011-05-04

A Research on Investment Style Drift Risk Measure of Stock Funds Based on SKT-ARFIMA-HYGARCH-VaR Model
XU Lin,SONG Guang-hui,GUO Wen-wei. A Research on Investment Style Drift Risk Measure of Stock Funds Based on SKT-ARFIMA-HYGARCH-VaR Model[J]. Chinese Journal of Management Science, 2011, 19(5): 10-20
Authors:XU Lin  SONG Guang-hui  GUO Wen-wei
Affiliation:1. School of Economics and Commerce, South China Vniversity of Technology, Guangdong 510006, China;2. School of Business Administration, South China University of Technology, Guangzhou 510640, China;3. Finance Department, Guangdong Vniversity of Business Studies, Guangzhou 510640, China
Abstract:Fund investment style drift is a double-edged sword,in obtaining short-term excess returns,while also reflects the enormous drift risk.This paper chooses 8 open-end stock funds for the research sample founded in 2004,introduces skewed-t distribution to decipt new variables based on the peaks and heavy tails characters of fund investment style drift return series,adopt ARFIMA-HYGARCH-VaR model to measure fund investment style drift risk value,and with 5 kinds of the RiskMetrics and GARCH family models to com...
Keywords:fund investment style  investment style drift  style drift risk  SKT-HYGARCH-VaR model  model backtesting  
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