一、证券投资组合规模与风险关系分析（论文文献综述）
温健纯[1]（2021）在《经济政策不确定背景下跨境资本流动的经济效应研究》文中研究表明20世纪70年代以来,随着全球经济一体化和国际间金融市场开放程度的不断推进,跨境资本流动已经逐渐成为促进国际资本市场发展的主要力量。资本的国际间流动使得经济资源在全球范围内进行跨国配置,这在极大促进全球经济融合与大发展的同时,也诱发了许多新的问题与风险。特别是在新兴经济体金融开放进程中,跨境资本扮演了“双刃剑”的角色,这既为原本资金匮乏的新兴经济体带来大量丰富的外部资本,进而促进经济高速发展的同时,也使得它们累积了大量的风险隐患。从1994年的墨西哥金融危机,到1997年的亚洲金融危机,再到2008年的美国次贷危机,可以看到在这些危机的身后,均有着跨境资本流动的推波助澜。与此同时,2008年次贷危机之后,全球实体经济面临衰退的威胁,世界各国政府为平滑经济波动而采取了频繁调整经济政策的措施,进一步加剧了全球经济政策的不确定性,使得经济政策频繁变动成为左右经济不确定性的关键因素。从全球经济形势来看,当今世界正经历百年未有之大变局,在后疫情时代由于各国在疫情期间采取了不同的经济政策,全球不稳定性和不确定性因素明显增加。在这样的背景下,不仅全球实体经济的发展面临严重挑战,跨境资本流动的特征与影响也呈现出巨大的变化。当前,我国金融市场开放进入关键时期,在这一过程中,我国始终将金融开放与金融安全的平衡置于首要位置,如何能够充分利用金融市场开放的有利因素促进我国金融的健康可持续发展一直都是我国金融改革过程中的重要研究内容。在这其中,如何准确分析和估计经济政策不确定背景下跨境资本流动的经济效应,从而趋利避害,是在我国金融市场开放过程中维护好我国金融安全亟需回答的理论与现实问题。基于此,本文主要围绕三个主要的核心问题开展研究:第一,跨境资本流动对经济发展、实体经济杠杆和虚拟经济稳定等经济效应有何影响?第二,经济政策不确定性对跨境资本流动经济效应有何影响?第三,经济政策不确定背景下如何防范跨境资本流动的不利影响?厘清这些关系对于中国和其他国家而言都是一个意义重大且迫切需要研究的议题。通过对以上问题的探讨和分析,以期为我国和其他国家防范跨境资本流动的风险及制定科学合理的资本项目开放策略提供参考依据。本文将通过八章内容开展研究。论文安排如下:第1章为导论。本章首先从国际跨境资本流动发展及其经济影响,以及经济政策不确定性逐渐成为全球经济发展中“新常态”的背景出发,提出探究全球经济政策不确定背景下跨境资本流动经济效应的研究意义,然后对跨境资本流动和经济政策不确定性进行概念界定。在此基础上,提出本文的研究思路与研究方法,以及研究内容与结构安排。最后,说明本文的研究创新点、难点与不足之处。第2章为相关文献综述。本章主要对关于经济政策不确定性指数的测度与应用,跨境资本流动的类别划分和度量以及跨境资本流动的经济效应等相关文献进行评述、总结和归纳,从而对与本文研究内容相关的研究成果进行系统性的评述,寻找本文研究的切入点。对于经济政策不确定性对宏观与微观经济的影响方面,已有文献主要从经济政策不确定性对经济波动、金融市场、政策有效性及国际溢出效应等方面进行研究。另一方面,跨境资本流动的经济效益,本文从经济发展、实体经济杠杆和虚拟经济稳定等方面对已有研究进行梳理。已有文献存在不足方面主要有三:（1）关于资本流动的经济效益相关研究,将全球经济政策环境变化作为背景考虑因素的已有文献较少,更是缺乏基于全球经济政策不确定性背景下的相关研究;（2）对于跨境资本流动没有统一的测度方法;（3）对于资本流动的经济效益研究,尤其对基于资本流动规模、流向和波动的研究较为缺乏。第3章为经济政策不确定性影响跨境资本流动经济效应的理论分析。本章首先分析了经济政策不确定性与跨境资本流动的关联性,并在此基础上进一步从理论层面分析了经济政策不确定性对跨境资本流动与经济发展关系的调节效应,厘清了三者之间的关系。这些理论分析有助于透过现象看本质,分析经济政策不确定性与跨境资本流动及其经济效应之间的逻辑关系,从而为后文的实证分析和政策建议的提出提供理论支撑。第4章为经济政策不确定性与跨境资本流动的现状分析。本章通过对跨境资本流动,以及经济政策不确定性有关数据和资料的搜集、整理以及统计测度,对经济政策不确定与跨境资本流动的现状进行研究,关注经济政策不确定性的具体情况,包括指标构建和具体使用;聚焦跨境资本流动的基本特征,包括具体项目下的流动特点,以期为政策启示的提出提供现实依据。本章主要从三个方面进行分析:（1）在对经济政策不确定性的分析中,重点介绍本文所采用的经济政策不确定性指数的构成及其表现,其中包括全球经济政策不确定性指数和单个国家的经济政策不确定性指数;（2）在对跨境资本流动的分析中,本章采用了IMF的国际收支平衡表作为分析基础,并将表内资本流动项目的流出和流入情况进行了分析;（3）本章对经济政策不确定性与跨境资本流动的关联性进行了分析。经由全球EPU指数的分段表现可以认为,在经济政策不确定性增强的过程中,跨境资本流动在全球范围内也呈现出增强的特征。第5章为经济政策不确定背景下跨境资本流动对经济发展影响的实证分析。本章基于1970-2019年跨国面板数据考察了跨境资本净流出对经济发展的影响,并探讨了全球经济政策不确定性在其中所发挥的作用。本章从研究中得出以下结论:（1）跨境资本净流出规模的加大,会对国家的经济产生抑制效应,跨境资本净流出阻碍了经济的发展;（2）异质性分析结果表明,在固定资产形成总额较低的国家、低金融机构效率国家、高外债资本存量国家以及高银行不良贷款率国家中,跨境资本净流出对经济发展的负向影响更为显着;（3）进一步分析发现,在全球经济政策不确定性越大的情况下,跨境资本净流出对一国经济发展的抑制效应更大,全球经济政策不确定性会加大跨境资本净流出对经济发展的负向影响;而在低资本市场开放程度国家、高宏观金融风险国家以及高金融机构发展指数国家中,全球经济政策不确定性在跨境资本净流出与经济发展关系之间的调节作用更大。第6章为经济政策不确定背景下跨境资本流动对实体经济杠杆影响的实证分析。本章基于1970-2019年跨国面板数据进行实证分析,并探讨了全球经济政策不确定性在其中所发挥的作用,从而为各国制定和实施相应的政策提供决策依据。本章从研究中得出以下结论:（1）净流出规模增加会对本国宏观杠杆产生负向影响,而跨境资本流动波动率的提高会对本国杠杆产生正向影响;（2）分部门来看,跨境资本净流出规模增加会显着降低政府部门杠杆率,跨境资本流动波动率的上升会对私营非金融部门杠杆率产生显着正向影响;（3）全球经济政策不确定性的上升会对跨境资本流动与宏观杠杆之间的关系起到正向调节作用,在全球经济政策不确定性程度较低的时期,跨境资本流动波动率的提高会促进家庭部门杠杆率、企业部门杠杆率、家庭和企业部门杠杆率、私营部门杠杆率的提升。第7章为经济政策不确定背景下跨境资本流动对虚拟经济稳定影响的实证分析。本章基于1997-2017年跨国面板数据进行实证分析,并探讨了全球经济政策不确定性在其中所发挥的作用,从而为各国制定和实施相应的政策提供决策依据。本章从研究中得出以下结论:（1）跨境资本流动确实会对虚拟经济稳定产生不利影响;（2）不同类型的资本流动对于虚拟经济稳定的影响存在一定的异质性;（3）虽然总体上看,跨境资本流动会对虚拟经济稳定产生不利影响,但在全球经济政策不确定背景下,跨境资本流动也可以表现出其有利于虚拟经济稳定的一面。第8章为主要结论与政策建议。本章归纳总结全文主要研究结论,并基于这些研究结论为我国制定和实施相应的政策提供建议。具体措施包括:有序放开资本项目管制;加强金融市场建设;合理利用跨境资本维持适度宏观经济杠杆率;加强跨国公司融资风险管理;加强国际资本流动管理与风险防范;提高经济政策的透明度和前瞻性指引能力。
田敏[2]（2021）在《我国基金经理人绩效评价与影响因素研究》文中提出改革开放以来,我国经济体量迅速扩张,国内证券投资市场步入快速发展阶段。经过40余年的发展,证券投资基金已成为我国投资者的主要投资工具之一。伴随着金融市场体制的不断成熟和完善,基金管理公司数量迅速増加,基金产品不断丰富,基金规模也在快速扩大。虽然现如今我国基金市场监管体系日趋完善,但仍存在基金质量良莠不齐的问题。由于信息不对称,投资者很难从中有效甄别、选取适合自己的基金,因此如何有效评估和判断基金的效率也就成为了国内外学者研究的热门领域。从投资者角度出发,投资基金某种程度也就意味着选择基金经理人,而基金经理人直接决定基金业绩及投资者收益,是基金公司的核心资源。因此基于基金经理人角度,对其管理的基金业绩进行综合精准的测算,并进一步深入探究,对于投资者、基金公司以及监管部门来说都具有重要的意义。以往学者对于基金评价的研究大多是基于Markowitz提出的均值-方差模型,而基金经理人由于同时管理着多只基金,因此投资者在选择基金经理人进行投资时,基金经理人所管理的基金之间的波动性也受到了广泛关注。本文基于Markowitz提出的均值-方差模型,用收益的均值来衡量收益,用收益的方差来衡量风险,同时由于基金经理人管理多只基金的特点,引入纵向收益率方差和横向收益率方差来衡量其风险,因此本文从投资者视角构建了基金经理人绩效评价指标体系,并在此基础上选取了样本期内156位基金经理人运用DEA-Tobit两阶段模型进行实证分析。第一阶段运用BCC-DEA模型从静态与动态两个维度测度了基金经理人的绩效,第二阶段以通过BCC-DEA测算的基金经理人绩效为被解释变量运用Tobit模型对基金经理人进行静态与动态两方面影响因素分析。基于以上分析,根据不同基金经理人的绩效及影响因素差异,进一步利用均值-双方差模型对基金经理人进行分散化投资策略分析,并给出相应的投资建议。本文根据实证研究得到以下结论:第一,样本期内大部分被考察基金经理人处于DEA相对无效状态,基金经理人之间及样本期内基金经理人绩效波动水平较大。选择基金经理人进行投资时,一方面要关注基金经理人管理基金的整体收益（收益率）,另一方面也要关注基金经理人整体的波动性（纵向收益率方差）,同时也要关注基金经理人自身管理基金之间的波动性（横向收益率方差）;第二,样本期内未处于DEA有效状态的基金经理人可由处于DEA有效状态的基金经理人组合并达到不低于现有的收益与更小的风险水平。因此对于投资者而言,投资部分基金经理人的组合,相对于购买单个基金经理人所管理的基金而言,可以获得更高的收益或者更低的风险水平;第三,在选择基金经理人时,样本期内基金经理人的证券从业年限越长,基金经理人的绩效水平越高,因此可以依据基金经理人的证券从业年限来选择基金经理人;第四,投资者在进行投资时可以将基金经理人视做一类金融产品,对其进行分散化投资,这样从基金经理人角度进行投资,为投资者提供了新的思路,在一定程度上可有效降低投资风险。
智会杰[3]（2020）在《ZJX私募证券投资基金投资风险控制研究》文中进行了进一步梳理私募证券投资是一种新型的投资工具,经过多年的发展也在不断地壮大,现在已经成为深受大家青睐的投资工具。当然,私募证券投资在飞速发展的同时,也面临很多投资风险。因此,对私募证券投资基金的投资风险控制研究非常重要。本文以ZJX资本管理有限公司为例,对私募证券投资基金投资风险控制进行研究。首先阐述了本文的研究背景及意义,在梳理了关于风险控制的国内外研究现状的基础上,依据私募证券投资基金、投资基金等相关理论,详细分析了ZJX私募证券投资基金的投资风险控制现状包括风险识别、风险控制措施及风险评估,并指出公司构建风险控制策略的必要性。而后基于Va R模型对于ZJX私募证券投资基金投资风险进行实证定量分析。通过对ZJX私募证券投资基金九大债券在2019年第一季度历史收盘价格的数据收集,基于Va R模型计算出,固定时间内,投资组合所产生的损失与市场风险呈正相关;然后通过哈里·马科维茨的均值-方差模型,可以分别求出既定期望收益率下最小方差的投资组合,以及最大期望收益的投资组合。然后,通过对公司当前的风险评估方法与本文所用的Va R模型对比分析,指出运用Va R更加符合公司实际。在此基础上,发现ZJX私募证券投资基金投资风险存在着“人为主观”风险、投资风险控制水平不高、全面投资风险管理缺失及投资风险评估方法不科学的问题。最后,提出了包括事前控制、事中控制及事后控制等全过程控制措施,构建公司的内部控制体系,制定严格的投资管理流程及加强信息共享,设置激励措施等系列改进对策。为了保障改进后的ZJX私募证券投资基金投资风险管控对策能够顺利实施且达到预期效果,还制定了建立基金运营数据库,善于运用技术工具,设置风险预算,控制系统性风险等一系列保障措施。本文的研究,既解决了ZJX公司私募证券投资基金投资风险存在的问题,提高了公司的风险管控水平,促进了公司持续快速发展;又可以为其他同类型公司的私募证券投资基金投资风险管控提供借鉴和参考。
沈仲[4]（2020）在《我国互联网货币基金组合收益率影响因素分析》文中进行了进一步梳理互联网货币基金组合在便利性方面具有优于传统货币基金的明显优势,是一种提供具有流动性,便利性和盈利能力的新货币基金产品。作为互联网与金融相结合的产物,互联网货币基金组合的出现与其他金融产品之间形成了激烈的同业竞争。2018年,余额宝、微信零钱通等平台接入多只货币基金,其基金组合收益率呈下跌趋势。为了丰富收益率影响因素的现有理论,本文以互联网货币基金组合收益率为研究对象,分析其影响因素,并提出促进互联网货币基金组合良好发展的建议。本文首先对本次研究的背景、意义进行介绍,整理和评述互联网金融、货币基金及收益率等相关文献,并阐述主要研究内容、研究方法和创新点。其次深入分析互联网货币基金组合的定义和运作方式,总结分析互联网货币基金组合的发展意义,结合数据介绍世界总体及我国货币基金发展历程,并以余额宝和微信零钱通为典型案例,分析其收益率的变化。结合以上数据探讨互联网货币基金组合收益率的影响因素,运用面板模型并以2018年余额宝新增货币基金加天弘货币基金共14支为一组,2019年余额宝新增货币基金为一组,微信零钱通货币基金为一组作为研究对象,考虑到余额宝2019组接入的时间,时间区间选定了2019年1月1日到2019年12月31日,以7日年化收益率为被解释变量,选取上证指数、国债指数、银行间同业拆放利率为市场变量,上一期收益率、基金规模、买入返售证券投资比例为微观变量以及货币供应量为宏观变量为解释变量进行实证分析,发现三组结果数值大小上并不完全一致,但影响方向上基本相同。上证指数、银行间拆放利率对互联网货币基金组合收益率具有显着正向影响;货币供应量和买入返售证券投资比例系数对互联网货币基金组合收益率的影响不显着;国债指数、上一期收益率、基金规模对互联网货币基金组合收益率与之间是显着负向关系。
张帅[5]（2020）在《基于VaR的ZY公司私募证券投资基金市场风险控制优化》文中提出本文以ZY公司作为案例研究主体,通过对案例公司经营环境分析,得出提升风险控制能力是案例企业发展的关键,进一步对ZY公司所面临的的风险进行评估,得出其面临的最主要的风险为市场风险。基于VaR方法的特性,从理论层面初步提出利用VaR模型优化ZY公司现有市场风险控制机制。并进一步对VaR用于度量我国A股市场中的个股和投资组合尾部风险的有效性进行检验。在获得理论基础和实证检验数据后,借助回溯测试的方式,研究将VaR模型应用于投资实务的可行性,研究发现将VaR模型应用于提升投资组合风险收益比和控制投资组合最大回撤均有不错的效果。充分的实证检验后,基于检验结论和ZY公司市场风险控制中的不足提出了具体的优化方案,包括利用VaR模型提升ZY公司对市场风险的度量精度、利用VaR模型调整投资组合来提高组合风险收益比、利用VaR模型限制投资组合风险暴露来控制组合最大回撤以及其他提升ZY公司市场风险控制能力的优化建议。本文以解决具体商业问题为目标,研究结论可以帮助ZY公司提升市场风险控制能力,有较强的实用性。本文也有许多不足之处,在实证测试时仅考虑了国内股票市场、也仅对比了三种基础VaR计算方式在实证中的有效性,另外VaR在实际投资的应用以及对投资组合的优化方式也可以有多种不同的选择,本文未能更详尽的进行分析与测试。作者期望通过本研究,不仅可以帮助ZY公司提升市场风险管理能力和企业竞争力,同时也希望能为行业内的市场风险控制提供参考。
刘航宇[6]（2020）在《富国天惠精选成长基金绩效研究》文中认为近年来,公募证券投资基金作为主要的机构投资者以其专业理财、组合投资的独特优势吸引了众多投资者的目光。投资策略对基金业绩有着至关重要的作用,然而,许多基金对投资策略这一核心环节没有给到足够的重视,在投资过程中并不具有适合自身发展的投资策略,这在一定程度上制约了基金的长远发展。对此,本文以有着15年“长跑冠军”业绩的富国天惠精选成长基金为案例,以定性分析与定量分析方法相结合对其投资策略进行深入研究,以期对个人投资者、其它机构投资者在投资策略的制定和实施带来启示。以富国天惠精选成长基金的投资策略为出发点。首先,对基金其所属基金管理公司概况进行详细介绍。其次,从基金选股策略、择时策略两个方面对基金投资策略分别考察,关于选股策略,基金基于主动投资管理,采用“自下而上”的选股策略,投资于定价合理、具备高成长潜力的股票,具体从基金选股理念、选股标准及持仓股特征三个方面分别考察基金选股策略;关于择时策略,基金依据趋势的识别、确认模型适度择时操作,基金择时策略分别体现在仓位管理上。然后选用Fama和French的TM-FF3模型对基金在牛市、熊市、震荡市以及全周期市场环境下周度数据进行回归,结果显示基金在全周期、震荡市表现出较强的选股能力,在牛市期间不具备显着选股能力;基金在不同市场环境下均不具备显着择时能力,且在不同市场环境下小盘股和低账面市值比股票对基金业绩贡献度高于大盘股和高账面市值比股票,基金业绩主要源于主动承担系统性风险所获得,超额收益来源于基金较强的选股能力;最后,通过DEA模型对基金的综合绩效进行分析,发现富国天惠精选成长基金在样本基金中效率较高,但其效率值每年都在下降,基金管理人应结合自身实际情况,避免经营业绩在以后出现大幅波动,妥善处理资金的用途,逐步实现自身效率的提高,对得到的松弛变量进行研究发现,基金的β系数和最大回撤率偏高,基金经理应当适当降低这两个指标来提高基金的整体绩效。
李金龙[7]（2020）在《投资者V形处置效应与资产定价》文中提出传统金融学理论基于理性人假说和期望效用理论,认为投资者的交易决策取决于预期投资带来的总财富期望效用水平,即行为应该向“前”（未来）看。但现实中,投资者的行为却会向“回”（过去）看,最典型的就是投资者在出售时,更倾向于卖出已经盈利的股票而继续持有已经亏损的股票,即处置效应（Shefrin&Statman,1985）。处置效应广泛存在于金融市场中,被认为是“个人投资者交易行为最稳健的特征之一（Barberis&Xiong,2009）”和“最显着的交易异象（Ben-David&Hirshleifer,2012）”。处置效应会对股票的成交量和价格产生系统性影响,造成动量效应（Grinblatt&Han,2005;Li&Yang,2013;Shumway&Wu,2005）和盈余公告后漂移（Frazzini,2006）等异象。David&Hirshleifer（2012）发现美国个人投资者具有V形处置效应,即投资者出售股票的概率随着盈利或亏损规模的扩大而增加,盈利时出售概率增加得更快。虽然处置效应是投资者交易行为最重要的特征之一,但对其研究并不算充分,因为该领域研究必须依赖投资者的账户数据。本文使用国内某大型券商提供的2011～2017年间随机抽取的50万名个人投资者和全部公募基金的日度A股成交与持仓数据来研究A股投资者是否具有V形处置效应及其对A股价格的影响。本研究有助于发现投资者交易行为的特征事实,为研究投资者交易行为的理论模型的构建提供参考;有助于厘清处置效应的来源,探究投资者偏好在处置效应形成中的作用。V形处置效应为理解投资者行为如何影响股价提供了新视角,盈利或亏损规模较大的股票会面临较高的卖出压力而被暂时低估,从而未来股价回复的过程中会产生更高的收益,这有助于加深对资产价格形成机理的理解,V形处置效应对股价的影响尚未得到广泛验证,也需要来自更多样本实证结果的支持。长期以来,A股市场一直呈现个人投资者主导的投资者结构,个人投资者数量众多且交易活跃,行为偏差的表现更明显,这为本文提供了合适的研究环境。本研究有助于加深对A股个人投资者处置行为的理解,对投资者能否以及怎样才能实现收益有启发,也有助于加深对A股价格形成机制的理解。本文按照如下研究思路展开。第一步,分别对个人投资者和公募基金进行V形处置效应的研究,主要研究内容包括:（1）投资者是否具有“扳本”偏好,即持股收益由负变正时,投资者出售股票的概率是否会陡增;（2）投资者出售股票的概率与持股收益大小间的关系是否呈现V形,即投资者出售股票的概率是否分别随着持股盈利规模和亏损规模的增加而增加,在持股收益为零时最低;同时检验投资者出售股票的概率对盈利的敏感性是否大于对亏损的敏感性,即投资者出售股票的概率随盈利规模扩大而增加的速度是否比随亏损规模扩大而增加的速度更快。第二步,研究V形处置效应对A股定价的影响。投资者不仅倾向于出售持股盈利较大的股票,同时喜欢出售持股亏损较大的股票,这会使得这类具有极端损益的股票当前因承受较大的卖出压力而被低估,从而在未来股价回复的过程中获得更高的收益。本文通过构造反映股票当前盈亏程度的指标VNSP来度量股票当前承受的卖出压力,进而考察VNSP指标对股票未来一个月收益了是否具有显着的正向影响。对于个人投资者,本文研究发现:首先,证实了处置效应的存在性及与持股时间的关系,发现A股个人投资者90%的情况下持股时长不超过20个交易日;持股时长越短,处置效应越明显。其次,发现A股投资者的处置效应具有特殊的形状:（1）当持股收益由负变正时,股票卖出概率向上跳跃,存在“扳本”偏好;（2）卖出股票的概率对盈利和亏损敏感性的差异更大（V形不对称更严重）:盈利每增加1%,投资者出售股票的概率大约增加1.17个百分点;亏损每增加1%,投资者出售挂票的概率增加约0.44个百分点,股票卖出概率对盈利的敏感性是亏损的2.64倍,美国只有1.05倍。再次,发现凸显性（salience）理论、资本利得税以及持股时长的差异可以解释中美个人投资者处置效应形状的差异。最后,发现了V形处置效应在不同投资者群体中的差异性。不同理性程度投资者的处置效应强度应该不同,因为处置效应的差异主要来源于股票卖出对盈亏敏感性的差异,所以理性程度更低的投资者的卖出对盈利更敏感,对亏损更不敏。按照投资者的性别、年龄、受教育水平划分子样本进行检验后,发现女性、年龄越大、受教育水平越低的投资者卖出决策对盈利更敏感,对亏损更不敏感。对于公募基金,本文研究发现:首先,公募基金的个股持股时长绝大部分情况下不超过120个交易日（半年）,占比为92.91%;约有一半的情况下持股时长不超过20个交易日（一个月）,占比53.91%。其次,作为专业投资机构,公募基金具有比个人投资者更好的盈利能力,持股期间52%的情况下处于盈利状态。再次,公募基金出售盈利股票的概率并没有系统性高于出售亏损股票股票的概率,公募基金出售股票的概率在持股收益为零附近不存在向上的跳跃,即不存在明显的“扳本”偏好。最后,公募基金出售股票的概率与持股收益间表现出V形,V形关系具有不对称性:股票出售概率对盈利的敏感性为对亏损敏感性的50%。公募基金对盈利的敏感性只有个人投资者的21%。中国公募基金整体上不存在处置效应。A股投资者的V形处置效应可以显着影响股票未来收益。本文通过构造反映股票当前盈亏程度的指标VNSP来度量股票当前承受的卖出压力,进而考察VNSP指标对股票未来一个月收益了是否具有显着的正向影响。首先,基于VNSP指标进行了投资组合分析。发现VNSP指标可以显着预测A股未来1个月的股票收益。买入VNSP大的股票、卖空VNSP小的股票的对冲投资组合可以获得经FamaFrench三因子调整后的0.88%～1.16%的月度,在分别控制了股票规模、账面市值比、收益反转、特质波动率、换手率和流动性的影响后,该对冲组合依然可以获得0.74～1.21%的月度。此外,该策略的收益主要来源于多头仓位即买入VNSP大的股票部分。然后,在股票层面进行Fama-Macbeth回归同时控制多个影响因素后,发现VNSP可以显着预测未来股票收益,VNSP每增加1%可以带来约0.14%的月超额收益。在控制了流动性、计算VNSP所使用的数据频率等市场微观结构因素和改变计算VNSP时交易数据的时间跨度后,VNSP对未来股票收益的预测作用依然显着存在。最后,证实VNSP指标对未来股价的预测作用来源于投机性交易动机。投机性交易特征越明显的股票样本,VNSP对未来股票收益的预测作用越强。本文发现在规模更小、机构持股比例更低、分析师跟踪数量更少、换手率更高、特质波动率和股价波动更大等投机特征更明显的股票样本中,VNSP的预测作用更强。以机构持股比例为例,在低机构持股比例股票组中,VNSP每变动1%可以带来近0.15%月超额收益,而在高机构持股比例股票组中这一数值只有0.10%。本文主要的创新之处体现在:（一）本文发现了中国A股投资者交易行为的特征事实,丰富了关于处置效应的研究。通过使用大样本数据系统刻画中国个人投资者和公募基金的的股票出售行为,发现总体上,个人投资者存在一种新型出售行为特征——V形处置效应:在极端盈利和亏损处,出售倾向都加大,且极端盈利处的出售倾向比亏损处更高。而且,A股个人投资者的处置效应比美国个人投资者更明显,主要是因为A股个人投资者存在明显的“扳本”偏好以及卖出决策对盈利敏感性与对亏损的敏感性的差异更大。以往关于处置效应的研究尤其是国内相关研究往往关注处置效应的存在性和影响因素,而且对于持股收益只区分是否盈利,本文关于处置效应形状的研究同时考察了持股收益的符号和大小对投资者卖出决策的影响。此外,本文发现我国公募基金不存在处置效应。（二）本文发现投资者这种V形处置效应会影响资产定价。A股个人投资者数量众多且交易活跃,市场投机氛围较重,这为检验投资者行为偏误对股价的影响提供了合适的环境,但目前鲜有论文研究处置效应对A股定价的影响。本文通过构建净卖出压力指标VNSP,证实了盈利或亏损规模较大的股票因面临较高的卖出压力而被暂时低估,从而在未来股价回复的过程中就会产生更高的收益,导致股票收益的可预测性。这进一步丰富了关于处置效应的研究,有利于加深对A股股价形成机理的理解,同时对投资实践也有一定的指导作用。（三）本文证实投资者的“实现偏好（realization preference）”至少可以部分解释处置效应的形成。Ben-David&Hirshleifer（2012）对投资者偏好能否解释处置效应提出了质疑,指出直接考察股票出售决策与持股收益大小的关系无法区分对持股盈亏偏好和对未来股价的认知的影响。已有学者在这方面进行了有益的尝试,Weisbrod（2019）通过选取股票盈余公告发布这一事件来控制投资者对未来股价的认知,由于存在盈余公告后漂移现象,盈余公告发布后对投资者未来股价的认知应该是明确的,但该研究发现,在盈余公告发布窗口期内,依然存在处置效应,说明投资者对于盈亏的不同偏好可以解释处置效应。本文则通过证实投资者出售股票的概率在持股收益由负转正时出现陡增,即存在“扳本偏好”来说明投资者对盈亏的偏好可以解释处置效应,且“扳本偏好”可以解释处置效应的13%。（四）本文丰富了投机性交易对股价影响的研究。本文从股票持有者出售股票的角度研究投机性交易对股价的影响,发现投机性交易叠加处置效应会造成股价低估。以往研究往往从股票购买者出于投机动机买入股票的角度展开研究,更关注投机性交易对股价高估的影响。本文和已有研究分别关注了投机性交易影响股价的不同阶段。（五）本文使用独特的投资者账户数据展开研究。本文数据来源于国内某大型券商提供的2011年至2017年间随机抽取的50万名个人投资者和全部公募基金的日度A股交易与持仓数据,数据来源权威,时间跨度较长并且时效性很强,结论具有代表性。
王雨[8]（2020）在《智能投顾服务的资产选择及价格竞争机制研究》文中提出国务院2017年颁布的《新一代人工智能发展规划》为我国人工智能发展明确了未来发展的战略目标。随着科学技术的发展,人工智能将为金融领域开启新篇章。智能投资顾问服务（以下简称“智能投顾”）作为人工智能在金融领域的前沿应用,为财富管理行业的投资顾问服务带来实质性的转变,并呈现高速发展的态势。我国智能投顾服务始于2015年,其通过调查问卷等方式了解用户需求,使用机器学习的方法对数据进行优化处理,通过模型选择构建基础资产库,以投资组合理论为基础,自动为不同风险偏好的用户量身定制资产配置方案,对市场进行高精度判断以增加用户满意度,从而实现投资顾问服务的智能化转型。通过查阅相关文献,我们发现当前智能投顾服务领域的研究内容主要集中于业务介绍和监管政策研究。本文尝试拓宽该领域研究视角,遵循“现状-机理-预测”的研究思路,对智能投顾服务资产选择的倾向性及价格竞争机制展开研究。首先对智能投顾的运作机制进行案例研究,初步判断影响智能投顾基础资产库选择的因素。其次,我们运用实证研究,对智能投顾服务运作机制现状下的机理进行探索,揭示智能投顾服务对基础资产的选择倾向性影响因素并对各因素间的关系进行分析。最后,我们运用理论研究证明及数据仿真的方式,对智能投顾服务的一类影响因素（管理费率）展开深入分析,通过智能投顾服务市场中的价格竞争机制的研究,尝试对市场中的价格竞争机制进行预测性探析。本文期望通过探索,为后续研究起到投砾引珠的作用,主要工作及创新点如下:1、拓展问题研究视角,顺应金融科技发展趋势。智能投顾服务在我国尚属新兴业务,通过对现有文献的研究,我们发现前人对于智能投顾服务中的资产选择及价格竞争机制鲜有研究。本文尝试拓展智能投顾的研究思路,将智能投顾服务的资产选择及价格竞争机制作为研究对象进行研究,结合社会关注热点,契合国家政策导向,丰富了相关领域中的研究成果,具有一定的现实意义。2、运用案例研究方式探索智能投顾运作机制。由于智能投顾业务的新颖性,研究中无法单纯沿用已有模型,本文通过质性研究的方式对智能投顾运作机制问题予以定性分析,对我国不同类型智能投顾的差异性及基础资产选择的影响因素进行分析,构建智能投顾服务对基础资产选择的三维度影响因素模型,揭示了影响因素的直接作用以及调节作用路径。3、运用实证分析探析新兴业务的实践做法,为其提供理论支撑。在实践中,智能投顾服务的资产选择会呈现一定的特征,而我们查阅文献,却未发现相关研究。本文从资本市场中获取真实数据,基于我国智能投顾服务的特性,运用实证分析对智能投顾服务资产选择的倾向性进行研究,尝试为实践操作提供数据上的解释,体现理论对实践的指导价值。4、契合新业务实际运作模式,构建新的模型对智能投顾服务价格竞争机制进行分析。在传统价格竞争研究中,前人考虑将价格作为影响产品需求的唯一因素。我们发现,在智能投顾服务网络中,需求并非仅受到价格影响,本文在服务网络需求模型中应用拥挤效应,构建了考虑拥挤效应的需求模型。通过理论分析及数学证明,获得智能投顾服务网络中基金管理费价格竞争中有且仅有一个纯策略纳什均衡解的结论,将理论与实践紧密结合,对基金管理公司和智能投顾公司的定价以及监管部门的未来政策制定提供了实质性的建议和帮助。本文作为一种探索性的研究,尝试将智能投顾服务的研究领域进行拓展,并将理论与工作实践有机结合,对当前资本市场中的现实问题进行分析研究,为基金管理公司、智能投顾公司和监管部门提供了一种启发式的思路,具有一定的现实意义和理论价值。
沈渤人[9]（2020）在《基于Fama-French五因子模型及自助法的公募基金管理能力研究》文中进行了进一步梳理从1998年公募基金起步至今,我国公募基金凭借着较低的投资门槛和集合专业管理优势,逐渐成为大众投资者最为青睐的投资工具之一,22年来不管是产品类别、管理规模都在日益扩张,公募基金行业的发展引领着整个中国资管行业格局的变革。随着公募市场关注度的不断提升,基金绩效的研究也成为基金领域的研究重点,如何找到合适的评价方法来分析基金绩效影响因子,对基金市场的健康发展以及各参与主体都息息相关。为此,本文将围绕基金绩效评价展开,具体聚焦于两大议题的探究,即基金能否战胜市场获取超额收益,以及超额收益的获取是来自于基金经理的管理能力还是运气。本文选择了2016年前成立的88只公募型权益型基金作为研究样本,时间选取2006年到2019年每月月度数据进行实证研究,使用过去学者应用并不广泛的Fama-French五因子模型作为基础回归模型,并使用残差自助法研究“运气因子”检验。具体实证操作中,首先进行88只基金面板数据Fama-French五因子模型的回归分析,具体研究市场风险因子、规模因子、账面市值比因子、盈利能力因子和投资增速因子对所选样本基金绩效的影响,从而得出风险调整后超额收益的存在与否;在管理能力评价方面,基于自助法的重抽样得到风险调整后超额收益的模拟值,进而对运气因素进行有效刻画,深入探讨基金的超额收益来自于运气还是管理能力。根据实证分析结果,本文主要得出了以下结论:Fama-French五因子模型对我国公募基金绩效分析具备较好的适用性,规模效应、账面市值比效应、盈利效应以及投资效应都对基金收益具备显着影响,高投资收益的获取与市场风险的高低存在正相关关系,且投资市值规模小的成长型公司所带来的超额收益高于市值规模大公司,同样选择高盈利能力公司所获取的超额收益也要高于盈利水平低下的公司,这与Fama和French在五因子模型中所得出的结论一致,而另外两个账面价值比因子、投资能力因子则表现出相反的结论,在我国倾向于选择低账面价值比及高投资增速的标的。本文也通过实证研究发现,我国绝大部分基金收益率能够跑赢同期市场基准收益率,体现了公募基金作为投资工具的优越性,而其中27.27%的绩优基金存在不能被Fama-French五因子模型解释的超额收益,且几乎所有基金均能通过“运气”检验,表示绩优基金超额收益来自于基金经理优秀的管理能力而非运气。本文的创新之处在于将Fama-French五因子模型与残差自助法相结合,通过对回归结果的残差序列进行有放回的自助模拟抽样,以实现对超额收益实际值和模拟值的显着性比较,从而分离基金超额收益中的管理能力和运气,深入探讨基金的超额收益来自于管理能力还是运气。
户琳琳[10]（2020）在《绿色投资基金绩效评价研究》文中提出应对经济发展和社会转型,需要大力推动包括绿色基金、绿色信贷等金融举措在内的绿色金融体系落地发展,绿色发展已成为现阶段应对环境和资源困境的必然选择。作为拥有广泛资金来源的绿色投资基金,能够有效推动绿色产业项目初期立项以及后续发展。为了准确评估我国绿色投资基金的发展状况,本文试图建立一个更加完善的绩效评价体系并对影响因素进行分析,探讨我国绿色投资基金绩效情况及其影响因素。本文首先对绿色投资基金的研究背景及意义进行了阐述,然后对国内外关于绿色投资基金绩效评价方面的研究文献进行总结和述评,在此基础上建立结合我国绿色投资基金现实情况的DEA的评价模型,将数据包络分析思想引入绿色投资基金绩效评价,建立一个包含费用成本、基金风险、管理人能力和责任投资指标等多方面因素在内的基金绩效评价体系。最后,对我国138支开放式绿色投资基金在2014年至2018年绩效表现进行实证分析,结合总体性分析、效率分析、投影分析等结果,利用多元回归模型探讨责任投资等因素对绿色投资基金绩效的影响以及改进方向。结论部分基于实证分析结果对绿色投资基金发展给出对策建议。
二、证券投资组合规模与风险关系分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、证券投资组合规模与风险关系分析（论文提纲范文）
（1）经济政策不确定背景下跨境资本流动的经济效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 导论 |
| 1.1 选题背景和研究意义 |
| 1.2 相关概念的界定 |
| 1.3 研究思路与研究方法 |
| 1.4 研究内容与结构安排 |
| 1.5 研究的创新点、难点与不足 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 经济政策不确定性相关研究 |
| 2.2 跨境资本流动相关研究 |
| 2.3 研究述评 |
| 第3章 经济政策不确定性影响跨境资本流动经济效应的理论分析 |
| 3.1 经济政策不确定性与跨境资本流动的关联性 |
| 3.2 经济政策不确定性对跨境资本流动与经济发展关系的调节效应 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 经济政策不确定性与跨境资本流动的现状分析 |
| 4.1 经济政策不确定性的现状分析 |
| 4.2 跨境资本流动的现状分析 |
| 4.3 经济政策不确定性与跨境资本流动的关联性 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 经济政策不确定背景下跨境资本流动对经济发展的影响 |
| 5.1 研究假设 |
| 5.2 研究设计与数据说明 |
| 5.3 实证结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 经济政策不确定背景下跨境资本流动对实体经济杠杆的影响 |
| 6.1 研究假设 |
| 6.2 研究设计与数据说明 |
| 6.3 实证结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 经济政策不确定背景下跨境资本流动对虚拟经济稳定的影响 |
| 7.1 研究假设 |
| 7.2 研究设计与数据说明 |
| 7.3 实证结果分析 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 主要结论与政策建议 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 政策建议 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（2）我国基金经理人绩效评价与影响因素研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 基金经理人个人特征概述 |
| 1.2.2 基金经理人能力概述 |
| 1.2.3 绩效评价方法概述 |
| 1.2.4 DEA方法在证券投资基金市场中应用概述 |
| 1.2.5 相关文献评述 |
| 1.3 研究思路、方法和技术路线 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 创新之处 |
| 第2章 基金经理人与其绩效评价方法概述 |
| 2.1 基金及基金经理人类型 |
| 2.2 基金经理人个人特征概述 |
| 2.3 DEA评价方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基金经理人绩效评价实证分析 |
| 3.1 评价指标体系构建 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.2.1 基金经理人绩效静态分析方法 |
| 3.2.2 全局参比Malmquist指数 |
| 3.3 数据来源及描述性统计特征 |
| 3.4 基金经理人绩效静态分析 |
| 3.4.1 负数据处理 |
| 3.4.2 绩效静态分析实证结果 |
| 3.5 基金经理人绩效动态分析 |
| 3.6 标杆分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基金经理人绩效影响因素实证分析 |
| 4.1 模型介绍 |
| 4.2 变量选取与模型构建 |
| 4.2.1 变量选取 |
| 4.2.2 模型构建 |
| 4.3 数据统计特征 |
| 4.4 实证结果分析 |
| 4.4.1 多重共线性检验 |
| 4.4.2 回归结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于均值-双方差模型的分散化投资策略分析 |
| 5.1 均值-双方差模型构建 |
| 5.2 实证结果 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学术论文期间发表的成果 |
| 致谢 |
（3）ZJX私募证券投资基金投资风险控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 研究述评 |
| 1.3 研究方法与研究内容 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.5 本文的创新点 |
| 第2章 相关概念界定和理论 |
| 2.1 私募证券投资基金的概念 |
| 2.2 私募证券基金投资风险来源及控制方法 |
| 2.2.1 私募证券基金投资风险的来源 |
| 2.2.2 投资风险控制的方法 |
| 2.3 投资基金的相关理论 |
| 2.3.1 交易成本理论 |
| 2.3.2 委托代理理论 |
| 2.3.3 契约理论 |
| 第3章 ZJX私募证券投资基金投资风险控制现状 |
| 3.1 ZJX公司简介 |
| 3.1.1 发展规模 |
| 3.1.2 管理团队 |
| 3.1.3 组织架构 |
| 3.2 ZJX私募证券投资基金投资运作的基本内容 |
| 3.3 ZJX私募证券投资基金现行的投资风险控制举措 |
| 3.3.1 ZJX私募证券投资基金投资风险识别 |
| 3.3.2 ZJX私募证券投资基金投资风险控制措施 |
| 3.3.3 ZJX私募证券投资基金投资风险评估 |
| 第4章 基于VaR模型的ZJX私募证券投资基金投资风险评估及问题分析 |
| 4.1 数据收集 |
| 4.2 基于VaR模型的ZJX私募证券投资基金风险价值评估 |
| 4.2.1 债券的收益率、期望收益率、方差和标准差 |
| 4.2.2 债券的日VaR值 |
| 4.2.3 债券的MVaR值 |
| 4.2.4 债券的CVaR值 |
| 4.2.5 债券的VaR贡献率 |
| 4.3 基于哈里·马科维茨的均值-方差模型的 ZJX 私募证券投资基金优化配置 |
| 4.3.1 在已知权重情况下计算收益与风险 |
| 4.3.2 有效前沿计算函数 |
| 4.4 公司当前的投资风险价值评估方法与VaR评估模型效果对比 |
| 4.5 ZJX公司私募证券投资基金投资风险控制的问题 |
| 4.5.1 存在“人为主观”风险 |
| 4.5.2 投资风险控制的水平不高 |
| 4.5.3 全面投资风险管理的缺失 |
| 4.5.4 内幕交易防范管理制度缺失 |
| 4.5.5 投资风险评估方法不科学 |
| 第5章 ZJX私募证券投资基金投资风险控制的改进建议 |
| 5.1 投资风险控制建议改进的指导思想 |
| 5.1.1 总体思路 |
| 5.1.2 投资风险控制目标 |
| 5.1.3 投资风险控制原则 |
| 5.2 ZJX私募证券投资基金投资风险控制的改进建议 |
| 5.2.1 全过程控制措施 |
| 5.2.2 构建公司的内部控制体系 |
| 5.2.3 制定严格的投资管理流程 |
| 5.2.4 加强信息共享,设置激励措施 |
| 5.3 ZJX私募证券投资基金投资风险控制改进的保障措施 |
| 5.3.1 建立基金运营数据库 |
| 5.3.2 善于运用技术工具 |
| 5.3.3 设置投资风险预算 |
| 5.3.4 控制系统性风险 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 表 portstats函数的介绍 |
| 附录 B frontcon函数的介绍 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）我国互联网货币基金组合收益率影响因素分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 研究评述 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 创新点 |
| 第2章 互联网货币基金组合的概述 |
| 2.1 互联网货币基金组合的定义及特征 |
| 2.2 互联网货币基金产品发展历程 |
| 2.3 互联网货币基金组合产品的运作方式 |
| 2.3.1 组合产品的主体 |
| 2.3.2 组合产品的运作流程 |
| 2.4 互联网货币基金组合的发展意义 |
| 2.5 互联网货币基金组合收益率发展现状 |
| 第3章 互联网货币基金组合收益率影响因素的理论分析 |
| 3.1 微观因素 |
| 3.1.1 基金规模 |
| 3.1.2 上期收益率 |
| 3.1.3 买入返售证券投资 |
| 3.2 中观因素 |
| 3.2.1 股票市场 |
| 3.2.2 定期银行存款市场 |
| 3.2.3 债券市场 |
| 3.2.4 其他替代产品 |
| 3.3 宏观因素 |
| 第4章 互联网货币基金组合收益率影响因素的实证分析 |
| 4.1 变量选取和数据说明 |
| 4.1.1 变量选取 |
| 4.1.2 数据处理与说明 |
| 4.2 模型设定及计算方法 |
| 4.3 实证分析 |
| 4.3.1 面板模型估计 |
| 4.3.2 稳健性检验 |
| 4.3.3 实证结果分析 |
| 第5章 研究结论与建议 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 建议 |
| 参考文献 |
（5）基于VaR的ZY公司私募证券投资基金市场风险控制优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 课题的背景及研究意义 |
| 1.1.1 选题的背景 |
| 1.1.2 研究的意义 |
| 1.2 国内外相关研究动态及文献综述 |
| 1.2.1 国内外研究回顾 |
| 1.2.2 文献回顾评述 |
| 1.3 研究思路与框架 |
| 第二章 相关概念与理论基础 |
| 2.1 私募证券投资基金的概念与特征 |
| 2.1.1 私募证券投资基金的概念 |
| 2.1.2 私募证券投资基金的特征 |
| 2.2 企业环境分析工具 |
| 2.2.1 PEST分析法 |
| 2.2.2 波特五力模型 |
| 2.3 市场风险的评估方法 |
| 2.3.1 波动性指标 |
| 2.3.2 证券或组合的β |
| 2.3.3 VaR方法 |
| 2.4 VaR指标的原理及计算方法 |
| 2.4.1 VaR的原理 |
| 2.4.2 常用的VaR计算方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 ZY公司当前经营状况的分析 |
| 3.1 ZY公司内部环境分析 |
| 3.1.1 ZY公司概况 |
| 3.1.2 ZY公司的竞争优势和劣势 |
| 3.2 ZY公司外部环境分析 |
| 3.2.1 宏观环境分析 |
| 3.2.2 行业竞争环境分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 ZY公司的风险因素分析 |
| 4.1 ZY公司面临的风险因素分析 |
| 4.1.1 一般性风险因素分析 |
| 4.1.2 市场风险因素分析 |
| 4.1.3 ZY公司的风险因素总结 |
| 4.2 ZY公司现有的市场风险控制机制 |
| 4.2.1 ZY公司的风险控制方法 |
| 4.2.2 ZY公司市场风险控制体系的不足 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 利用VaR进行市场风险度量与控制的实证研究 |
| 5.1 多种方法下VaR模型度量证券价格尾部风险的实证检验 |
| 5.1.0 数据的选取与计算工具 |
| 5.1.1 方差-协方差法下VaR的实证检验 |
| 5.1.2 历史模拟法下VaR的实证检验 |
| 5.1.3 蒙特卡洛模拟法下VaR的实证检验 |
| 5.1.4 投资组合VaR计算的实证检验 |
| 5.1.5 VaR模型度量证券价格尾部风险的实证检验结论与分析 |
| 5.2 利用VaR进行市场风险控制应用研究 |
| 5.2.1 利用VaR优化投资组合风险收益比 |
| 5.2.2 利用VaR控制组合回撤 |
| 5.2.3 利用VaR进行市场风险控制应用研究的结论与分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 基于VaR的ZY公司市场风险控制优化 |
| 6.1 利用VaR模型提升ZY公司对市场风险的度量精度 |
| 6.2 利用VaR模型调整投资组合持股，提高组合风险收益比 |
| 6.3 利用VaR模型限制投资组合风险暴露，控制组合最大回撤 |
| 6.4 其他提升ZY公司市场风险控制能力的优化建议 |
| 第七章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）富国天惠精选成长基金绩效研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 研究内容、方法和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 本文主要特点 |
| 2 相关理论与文献综述 |
| 2.1 相关理论 |
| 2.1.1 基金绩效评价理论 |
| 2.1.2 基于资本资产定价模型的单因素绩效评价模型 |
| 2.1.3 Fama-French三因子模型 |
| 2.1.4 DEA综合绩效评价模型 |
| 2.2 文献综述 |
| 2.2.1 国外文献综述 |
| 2.2.2 国内文献综述 |
| 3 基于DEA模型的绩效评价体系理论分析 |
| 3.1 DEA方法介绍 |
| 3.2 DEA方法理论分析模型 |
| 3.2.1 CCR模型 |
| 3.2.2 BCC模型 |
| 3.3 DEA评价基金绩效的可行性分析 |
| 3.4 DEA方法的优点 |
| 3.5 DEA方法的缺点 |
| 4 富国天惠精选成长基金案例介绍 |
| 4.1 富国基金管理有限公司介绍 |
| 4.1.1 富国基金管理有限公司的概况 |
| 4.1.2 富国基金管理有限公司的主要基金产品 |
| 4.1.3 富国基金的投资风格与风险控制 |
| 4.2 富国天惠精选成长基金介绍 |
| 4.2.1 富国天惠精选成长基金的概况 |
| 4.2.2 富国天惠精选成长基金在任基金经理简介 |
| 4.2.3 富国天惠精选成长基金的选股策略 |
| 4.2.4 富国天惠精选成长基金的择时策略 |
| 5 富国天惠精选成长基金案例分析 |
| 5.1 基于单因素模型整体绩效分析 |
| 5.1.1 绝对收益指标分析 |
| 5.1.2 风险调整收益指标分析 |
| 5.2 基于TM-FF3模型的基金的选股择时能力研究 |
| 5.2.1 模型选择 |
| 5.2.2 样本选取与变量说明 |
| 5.2.3 基金周收益率的描述性统计 |
| 5.2.4 ADF检验 |
| 5.2.5 实证结果分析 |
| 5.3 基于DEA模型的综合绩效分析 |
| 5.3.1 模型选择 |
| 5.3.2 投入与产出指标的选择与检验 |
| 5.3.3 基于DEA方法的基金效率分析 |
| 6 结论与建议 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）投资者V形处置效应与资产定价（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 导论 |
| 第一节 研究背景 |
| 第二节 研究意义 |
| 一、理论意义 |
| 二、现实意义 |
| 第三节 研究思路与研究内容 |
| 一、研究思路 |
| 二、研究内容 |
| 第四节 主要创新之处 |
| 第二章 文献综述 |
| 第一节 处置效应的经验证据 |
| 一、处置效应的提出 |
| 二、个人投资者处置效应 |
| 三、机构投资者处置效应 |
| 四、处置效应的检验方法 |
| 五、V形处置效应的提出 |
| 第二节 处置效应的影响 |
| 一、对股票成交量的影响 |
| 二、对股票价格的影响 |
| 三、对投资收益的影响 |
| 第三节 处置效应产生的原因 |
| 一、Shefrin& Statman(1985)的理论框架 |
| 二、实现偏好理论 |
| 三、投机性交易动机 |
| 第三章 个人投资者V形处置效应研究 |
| 第一节 引言 |
| 第二节 研究设计 |
| 一、数据来源和样本选择 |
| 二、模型设定和变量定义 |
| 第三节 实证结果 |
| 一、个人投资者交易特征 |
| 二、回归分析 |
| 第四节 研究结论 |
| 第四章 机构投资者V形处置效应研究 |
| 第一节 引言 |
| 第二节 中国机构投资者发展历程 |
| 第三节 研究设计 |
| 一、数据来源和样本选择 |
| 二、模型设定和变量定义 |
| 第四节 实证结果 |
| 一、机构投资者交易特征 |
| 二、回归分析 |
| 第五节 本章结论 |
| 第五章 V形处置效应对A股定价的影响 |
| 第一节 引言 |
| 第二节 样本与变量 |
| 一、数据来源和样本选择 |
| 二、变量定义 |
| 第三节 V形处置效应与A股定价 |
| 一、股票净卖出压力VNSP的计算 |
| 二、描述性统计 |
| 三、投资组合分析 |
| 四、横截面回归检验 |
| 五、稳健性检验 |
| 第四节 进一步分析 |
| 第五节 结论 |
| 第六章 研究结论与展望 |
| 第一节 研究结论 |
| 一、个人投资者V形处置效应 |
| 二、机构投资者V形处置效应 |
| 三、V形处置效应对A股定价的影响。 |
| 第二节 研究局限 |
| 第三节 研究启示 |
| 第四节 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A VNSP的计算 |
| 附录 B 我国基金行业发展历程 |
| 附录 C A股投资者数量 |
| 附录 D 个人投资者持股和交易占比 |
| 附录 E 持股时长的计算 |
| 致谢 |
| 个人简历及在学期间发表的研究成果 |
（8）智能投顾服务的资产选择及价格竞争机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 投资顾问的发展 |
| 1.1.2 智能金融的应用 |
| 1.1.3 智能投顾的优势 |
| 1.1.4 智能投顾的发展 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.4 本文创新点 |
| 第2章 理论背景和相关研究工作 |
| 2.1 投资组合理论 |
| 2.2 信号传递理论 |
| 2.3 利益相关者理论 |
| 2.4 相关研究工作 |
| 2.4.1 投资顾问的相关研究工作 |
| 2.4.2 智能投顾的相关研究工作 |
| 2.4.3 投资组合的相关研究工作 |
| 2.4.4 价格竞争的相关研究工作 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 智能投顾服务运作机制的案例研究 |
| 3.1 研究背景分析 |
| 3.1.1 我国智能投顾服务的发展背景分析 |
| 3.1.2 我国初创型与成熟型智能投顾公司(平台)的差异分析 |
| 3.1.3 我国智能投顾服务的运作流程分析 |
| 3.2 研究设计 |
| 3.2.1 案例选择 |
| 3.2.2 数据收集 |
| 3.2.3 分析步骤 |
| 3.2.4 案例变量编码及模型构建 |
| 3.3 影响因素与作用机理分析 |
| 3.3.1 基础资产所属机构属性作用分析 |
| 3.3.2 基础资产属性作用分析 |
| 3.3.3 基础资产运作人属性作用分析 |
| 3.4 案例研究结果讨论 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 智能投顾服务对基础资产的选择倾向性研究 |
| 4.1 智能投顾基础资产库构建模式 |
| 4.2 研究假设 |
| 4.2.1 基金特征与智能投顾选择行为 |
| 4.2.2 基金经理特征与智能投顾选择行为 |
| 4.2.3 基金经理特征的调节作用 |
| 4.3 研究设计 |
| 4.3.1 研究样本选取 |
| 4.3.2 变量描述 |
| 4.3.3 数据分析 |
| 4.3.4 模型的构建 |
| 4.4 实证结果及分析 |
| 4.5 实证研究结果讨论 |
| 4.5.1 对于智能投顾公司的借鉴意义 |
| 4.5.2 对于基金管理公司的借鉴意义 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 智能投顾服务市场中的价格竞争机制研究 |
| 5.1 研究背景 |
| 5.2 研究挑战 |
| 5.3 智能投顾产品的价格竞争环境 |
| 5.4 集中优化方法对个体的非有效性验证 |
| 5.5 智能投顾服务市场价格竞争模型构建及验证 |
| 5.5.1 智能投顾服务市场价格竞争模型构建 |
| 5.5.2 智能投顾服务市场价格竞争问题复杂度研究 |
| 5.5.3 模型仿真 |
| 5.5.4 结果分析 |
| 5.6 智能投顾服务市场的价格竞争研究 |
| 5.6.1 拥挤效应的应用 |
| 5.6.2 假设条件 |
| 5.6.3 考虑拥挤效应的需求模型构建 |
| 5.6.4 智能投顾服务市场价格竞争均衡研究 |
| 5.7 仿真分析 |
| 5.7.1 算例基本假设条件 |
| 5.7.2 模型构建及求解 |
| 5.7.3 算例结果分析 |
| 5.8 定价策略研究结果讨论 |
| 5.8.1 对于基金管理公司的借鉴作用 |
| 5.8.2 对于智能投顾公司的借鉴作用 |
| 5.8.3 对于行业监管的借鉴作用 |
| 5.9 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 |
（9）基于Fama-French五因子模型及自助法的公募基金管理能力研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 引言 |
| 第一节 研究背景及意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 研究内容 |
| 第三节 研究方法 |
| 第四节 研究创新点 |
| 第二章 文献综述 |
| 第一节 国外相关文献综述 |
| 第二节 国内相关文献综述 |
| 第三节 小结 |
| 第三章 中国公募基金发展现状 |
| 第一节 我国公募基金市场概况 |
| 一、公募基金发展历程 |
| 二、公募基金的分类 |
| 第二节 我国公募基金发展动态 |
| 一、公募基金公司竞争环境 |
| 二、公募基金业绩情况 |
| 第三节 小结及展望 |
| 第四章 模型设计与数据选取 |
| 第一节 模型设计 |
| 一、Fama-French五因子模型 |
| 二、自助法模型 |
| 第二节 数据选取 |
| 一、样本选取 |
| 二、基金月度收益率R_i |
| 三、无风险利率R_f |
| 四、基准收益率 |
| 五、因子数据 |
| 六、计量软件 |
| 第三节 小结 |
| 第五章 实证分析 |
| 第一节 统计性描述 |
| 一、样本基金收益率及风险 |
| 二、因子变量统计性描述 |
| 第二节 模型适用性分析 |
| 一、相关性检验 |
| 二、冗余因子检验 |
| 三、平稳性检验 |
| 第三节 面板数据适用性检验 |
| 一、组间异方差检验 |
| 二、组内自相关检验 |
| 三、组间同期相关检验 |
| 四、适用性检验结果小结 |
| 第四节 Fama-French五因子模型的实证分析 |
| 第五节 基于自助法的实证分析 |
| 第六节 实证结果总结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 第一节 结论 |
| 第二节 政策建议 |
| 第三节 不足之处与未来研究方向 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附表 1 样本基金个体收益率及风险情况 |
| 附表 2 本文使用的Stata代码 |
| 致谢 |
| 个人简历及在学期间发表的研究成果 |
（10）绿色投资基金绩效评价研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究思路 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究方法及技术路线 |
| 1.2.3 本文创新点 |
| 1.3 文献综述 |
| 1.3.1 绿色投资基金绩效研究 |
| 1.3.2 责任投资研究 |
| 1.3.3 文献评述 |
| 2 绿色投资基金理论基础及模型 |
| 2.1 绿色投资基金概述 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 可持续发展理论 |
| 2.2.2 现代投资组合理论 |
| 2.3 传统基金绩效评价模型 |
| 2.3.1 基金收益评价指标 |
| 2.3.2 基金风险评价指标 |
| 2.3.3 基金绩效整体评价指标 |
| 2.4 数据包络分析方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 绿色投资基金影响因素分析 |
| 3.1 结构因素 |
| 3.2 技术因素 |
| 3.3 成本因素 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 实证研究 |
| 4.1 样本选取及数据处理 |
| 4.1.1 样本选取 |
| 4.1.2 数据来源及处理工具 |
| 4.1.3 投入/产出指标选取 |
| 4.2 超效率DEA模型基金绩效分析 |
| 4.2.1 总体性分析 |
| 4.2.2 综合效率分析 |
| 4.2.3 规模收益分析 |
| 4.2.4 投影分析 |
| 4.2.5 基金绩效分析小结 |
| 4.3 影响因素回归分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 总结及展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 建议 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 138支基金投入/产出指标数据 |
| 附录 B 2014年至2018年期间138支绿色投资基金超效率DEA有效性评价 |
| 附录 C 2014年至2018年138支绿色投资基金综合效率汇总 |
| 附录 D 2014年至2018年期间86支无效绿色投资基金投入冗余率 |
| 附录 E 2014年至2018年期间86支无效绿色投资基金产出不足率 |
| 学位论文数据集 |
四、证券投资组合规模与风险关系分析（论文参考文献）
- [1]经济政策不确定背景下跨境资本流动的经济效应研究[D]. 温健纯. 广西大学, 2021(12)
- [2]我国基金经理人绩效评价与影响因素研究[D]. 田敏. 山东财经大学, 2021(12)
- [3]ZJX私募证券投资基金投资风险控制研究[D]. 智会杰. 河北地质大学, 2020(05)
- [4]我国互联网货币基金组合收益率影响因素分析[D]. 沈仲. 吉林大学, 2020(04)
- [5]基于VaR的ZY公司私募证券投资基金市场风险控制优化[D]. 张帅. 云南财经大学, 2020(03)
- [6]富国天惠精选成长基金绩效研究[D]. 刘航宇. 上海师范大学, 2020(03)
- [7]投资者V形处置效应与资产定价[D]. 李金龙. 上海财经大学, 2020(04)
- [8]智能投顾服务的资产选择及价格竞争机制研究[D]. 王雨. 中国科学技术大学, 2020(01)
- [9]基于Fama-French五因子模型及自助法的公募基金管理能力研究[D]. 沈渤人. 上海财经大学, 2020(07)
- [10]绿色投资基金绩效评价研究[D]. 户琳琳. 北京交通大学, 2020(04)