股票型开放式基金体系性风险与超额收益基于中国市场的证据(2)
2 2 2 2 相关文献综述 相关文献综述 相关文献综述 相关文献综述2
1 1 1 1 国内相关文献综述 国内相关文献综述 国内相关文献综述 国内相关文献综述杜书明 (2003) 比较深入地研究了基金的绩效衡量 ， 利用 22 只基金在 2000 年 、 200 1年的数据 , 并选取了中信风格指数 , 以上交 所 2 8 天国债收益率作为现金资产的代理变量 ,应用基于收益的风格研究方法 (RBS) 分析基金的投资风格 , 从而对基金绩效做出更精确的研究。研究显示 , 虽然中信风格指数相关系数较高 , 但其月收益率差异较大 , 因此采用中信风格指数基本上可以满足 RBS 的分析条件；国内基金的投资相对比较保守 , 现金比例维持在 20% 左右的水平 , 大盘价值和大盘成长型股票的投资比例很高 , 合计投资比例在 40% 左右。杨朝军 (2005) 对各种投资风格、投资策略及投资业绩评估都作了很全面的介绍。通 过 RB S 方法 , 利用了中信风格指数 , 对我国基金的投资风格进行了简单的实证研究后发现 ,2004 年二季度成长型基金和平衡型基金占了大多数。吴泽福 （ 2009 ） 运用马尔科夫区制转移模型对我国股票型开放式基金超额收益率波动进行风险评估和短期预测，采用晨星评级净值收益率前 10 只股票型基金跨期四年共 816 日交易数据 ， 进行风险价值计量 ， 并将计量结果与市场贝塔系数模型进行比较分析 。 通过失败比例测试证实了波动状态转移风险控制模型的风险度量与控制能力显著优于市场贝塔系数模型 丰富与提升了资本资产定价理论的内涵 一定程度上提高了我国投资组合风险波动的控制 拟合和预测的精确性。张燃和李念 (2012) 选 取 200 4 年 1 月 1 日以前成立的开放式基金作为研究的数据样本，对开放式基金的风险进行定量研究，在不同分布假设下使用 GARCH 模型计算波动率，进而计算各只基金的 VaR 值，期望选择较合适的模型和方法来度量我国开放式基金的风险，从而对风险管理有所启示。最终用 VaR-GARCH 模型较精确地计算风险价值 ， 通过基于 t 分布 、 广义差分分布下的 VaR-GARCH 模型计算各基金的在险价值 ， 在 5% 的置信水平下 ， 其失败率均小于 0.05 ， 说明模型能有效地对基金进行风险管理，具有较高的应用价值，比较得出广义差分分布下的 VaR-GARCH 模型更优，因此用广义差分分布下的 VaR GARCH 模型能较好地估计开放式基金的风险。