中国开放式基金组合的市场风险度量 ——基于SV-t模型和Copula理论的视角

论文摘要

自上个世纪九十年代以来,中国开放式基金无论在数目抑或规模方面都取得了迅猛的发展。在其影响力不断扩大的同时,开放式基金也因投资品种单一、投资风格趋同、某一时段在个股及某些行业上表现出羊群行为等特征,在一定程度上加剧了股市的波动,同时推出不久的股指期货因对基金公司的参与有诸多限制,短期内并不能成为开放式基金实现套保管理的工具…这些因素累积起来就使得开放式基金面临的市场风险尤为突出。在这种情况下,依据中国开放式基金自身的特点,对其市场风险选择什么样的方法来度量并规避,就成为基金公司本身、监管机构及基金投资者亟待解决的问题,因而该方面的研究就具有重要的理论意义和现实意义。本文的研究目的就是选择合适的风险度量工具,依据晨星中国开放式基金的星级评价结果、收益风险等因素,筛选不同类型不同投资风格的优质基金构建成一个组合,并利用SV-t模型和Copula理论对其市场风险下的VaR及ES进行度量分析,在此基础上得出最小风险组合,并与相同权重下单支基金加权平均后的风险值进行比较,以体现投资组合风险分散化的原则和目的,最终能够对开放式基金管理者的长期资产配置以及基金投资者的长期投资有一定的指导意义及应用价值。依据这种思路,本文在结构上分为八章,其中论文的主体为第二章至第七章,对相关问题分别进行了研究。第一章绪论,说明了论文的研究背景及意义,叙述研究思路的同时也给出了文章的技术路线,并概括了本文的基本内容及创新之处。第二章对开放式基金风险分析的理论及文献进行了综述。指出开放式基金风险分析的微观经济学及金融学基础,并对其风险的研究现状作出评述,在此基础上提出本文的研究问题。第三章对开放式基金风险方面的相关内容进行了总结。对中国开放式基金市场风险的来源,采用自上而下的分析方法从宏观经济政策四个方面对其进行逐步深入地剖析,并从基金投资品种单一等两个方面刻画其特征,最后概括了开放式基金风险分析的方法。第四章是论文所用开放式基金市场风险度量工具的选择。根据现有研究重新构造出具有清晰解释意义的厚尾SV（SV-t）模型和杠杆效应SV（LSV）模型是本章特色及创新之处,随后在对波动率指标诸多缺陷分析的基础上,提出了风险度量的VaR及更为优良的ES方法。第五章利用SV-t模型对单支基金的动态市场风险进行了度量。依据晨星中国开放式基金的星级评价结果,结合收益风险等七个指标筛选出四支不同类型不同投资风格的优质基金,使用SV-t模型求出各自收益的波动率序列,进而对其动态VaR和ES进行度量,表明ES方法具有更为显著的效果。第六章介绍了Copula理论及其在多变量金融分析中的运用。重点说明了Copula函数具有在单增变换下相关结构及秩相关系数保持不变这个突出特性,可用于非线性非正态相关关系的测度,并对其在金融相关性分析及风险度量中的运用进行了概括分析。第七章构建起Copula-SV-t模型对开放式基金组合的市场风险进行度量。通过对组合不同权重下的VaR和ES进行计算,得出最小风险组合后发现：基金组合的投资标的集中于债券型的宝康债券（240003）上,而其他三支偏股型基金在组合中只占很小的比重。随后将最小风险组合下的风险值与相同权重下单基金加权平均下的风险值进行比较,结果反映出本文构建的组合能够体现投资组合风险分散化的原则和目的,相应的Copula-SV-t模型对基金的长期投资有一定的指导意义及应用价值。第八章总结了论文的内容,指出其中的不足,并作出进一步研究的展望。本文的创新之处有：第一,建立了一套筛选优质开放式基金的系统：依据现实情况,以晨星公司对中国开放式基金的星级评价结果为基础,在综合考虑投资风格、风险及收益、费率、基金经理平均任职时间等因素的基础上,筛选出不同类型不同投资风格的多支开放式基金,并将其构造成一个投资组合进行联合分析。第二,依据Liesenfeld等人（2000）和Jacquier等人（2004）提出的模型,构造出具有清晰解释意义的厚尾SV模型（SV-t）模型和杠杆效应SV（LSV）模型,并依据四支基金对数收益率序列的分布特征及其他统计性质,利用其中的SV-t模型分别对其动态VaR及ES进行度量分析。第三,对构造的开放式基金组合,分别利用文章所构建的正态Copula-SV-t模型及t分布Copula-SV-t模型,对其VaR和ES进行度量分析,进而确定出一定置信水平下的最小风险组合,以期对基金投资者的长期投资决策有指导价值。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 表目录
• 图目录
• 第1章 绪论
• 1.1 选题的背景及意义
• 1.2 研究思路与技术路线
• 1.3 论文的基本内容
• 1.4 论文的创新之处
• 第2章 文献综述
• 2.1 开放式基金风险分析的理论基础:微观经济学视角
• 2.1.1 不确定性、风险、风险偏好及效用函数
• 2.1.2 无差异曲线及风险补偿
• 2.1.3 信息不对称与风险
• 2.1.4 风险分散化
• 2.2 开放式基金风险分析的理论基础:金融学视角
• 2.2.1 现代投资组合理论对基金发展的重要影响
• 2.2.2 资本资产定价模型及基金的选股策略
• 2.2.3 套利定价理论对系统性风险的贡献
• 2.2.4 期权定价理论开拓风险管理的新思路
• 2.3 开放式基金风险的研究现状
• 2.3.1 风险与收益关系研究的丰富完善
• 2.3.2 流动性风险研究的逐步完备
• 2.3.3 市场风险研究的不足及本文研究问题的提出
• 2.4 本章小结
• 第3章 开放式基金风险分析的现实基础:影响因素及度量方法
• 3.1 开放式基金风险的影响因素及特征
• 3.1.1 风险的影响因素
• 3.1.2 风险的类型
• 3.1.3 与封闭式基金风险的不同
• 3.2 中国开放式基金市场风险的影响因素及特征
• 3.2.1 市场风险的影响因素
• 3.2.2 市场风险的特征
• 3.3 开放式基金市场风险的度量方法
• 3.3.1 灵敏性方法
• 3.3.2 波动率方法
• 3.3.3 VaR（Value-at-Risk）方法
• 3.3.4 压力测试和极值方法
• 3.4 本章小结
• 第4章 开放式基金市场风险度量工具选择
• 4.1 条件异方差模型的构建
• 4.1.1 波动率及其特征
• 4.1.2 条件异方差模型
• 4.2 SV模型的选用及参数估计
• 4.2.1 本文对基本SV模型的扩展
• 4.2.1.1 厚尾SV（SV-t）模型
• 4.2.1.2 杠杆效应SV（LSV）模型
• 4.2.2 参数估计的Markov Chain Monte Carlo方法
• 4.2.3 SV-t模型参数估计的MCMC算法
• 4.3 VaR（Value-at-Risk）的提出及局限性
• 4.3.1 波动率指标的不足
• 4.3.2 VaR的提出及计算
• 4.3.3 VaR本身的局限性
• 4.4 ES（Expected Shortfall）:VaR的一个自然替代
• 4.4.1 一致性风险测度理论
• 4.4.2 ES的优良性质
• 4.5 本章小结
• 第5章 SV-t模型下单基金的市场风险度量
• 5.1 开放式基金组合内单支基金的筛选
• 5.1.1 开放式基金的分类
• 5.1.2 晨星中国开放式基金的星级评价结果
• 5.1.3 中国开放式基金组合的构建
• 5.2 SV-t模型下的动态风险度量
• 5.2.1 动态VaR和ES的计算
• 5.2.2 后验测试
• 5.3 数据的选取及收益率序列分析
• 5.3.1 样本空间及数据的选取
• 5.3.2 收益率基本统计特征分析
• 5.3.3 收益率序列的基本检验
• 5.3.4 单基金杠杆效应检验
• 5.4 SV-t模型下单基金的动态市场风险度量
• 5.4.1 GARCH（1,1）-t模型的不足
• 5.4.2 SV-t模型的估计及选用
• 5.4.3 单基金动态VaR和ES的度量
• 5.5 本章小结
• 第6章 Copula理论及其在多变量金融分析中的应用
• 6.1 Copula理论
• 6.1.1 Copula函数的定义及基本性质
• 6.1.2 几种重要的多元Copula函数
• 6.1.3 Copula函数的参数估计及检验
• 6.2 Copula理论下的一致性及相关性测度
• 6.2.1 Person's线性相关系数ρ的缺陷
• 6.2.2 Kendall秩相关系数τ
• 6.2.3 Spearman秩相关系数ρ
• 6.2.4 Gini关联系数γ
• 6.2.5 尾部相关系数λ
• 6.3 Copula理论在多变量金融分析中的应用
• 6.3.1 传统理论下多变量金融市场分析的不足
• 6.3.2 Copula理论在金融资产间相关性分析中的应用
• 6.3.3 Copula理论在投资组合及风险管理中的应用
• 6.4 本章小结
• 第7章 基于Copula-SV-t模型的开放式基金组合的市场风险度量
• 7.1 Copula-SV-t模型的构建
• 7.1.1 Copula函数的选取
• 7.1.2 Copula-SV-t模型的构建及检验
• 7.1.3 Copula-SV-t模型下基金组合的风险度量
• 7.2 开放式基金组合Copula-SV-t模型的估计与检验
• 7.2.1 组合Copula-SV-t模型的估计与检验
• 7.2.2 Copula-SV-t模型下各基金收益率序列的模拟
• 7.3 开放式基金组合的市场风险度量
• 7.3.1 组合VaR和ES的计算及最小风险组合的确定
• 7.3.2 最小风险组合成因分析
• 7.3.3 与单基金平均风险值的对比分析
• 7.4 本章小结
• 第8章 总结和研究展望
• 8.1 全文总结
• 8.2 不足之处及进一步研究的展望
• 参考文献
• 附图一:各基金实际收益率与相应置信水平下的动态VaR及ES结果对比
• 附图二:各基金变换后序列的Q-Q图
• 附图三:各基金变换后序列的自相关图
• 攻读博士期间发表论文和科研项目情况
• 致谢