导读:本文包含了开放式基金风险论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:基金风险度量,GARCH模型,极值理论,Kupiec回测
开放式基金风险论文文献综述
丁慧敏[1]（2019）在《我国开放式基金风险测度研究》一文中研究指出近15年来我国基金发展迅速,截止2018年底,我国基金总规模超过50万亿元。虽然我国基金发展速度快、规模扩张大,且开放程度较高,使得外资基金公司也在不断进入中国基金市场,这不仅给我国基金行业的发展带来了难得的机遇,同时也带来了严峻的挑战。对中资基金公司来说,有助于学习先进的基金管理经验,提高风险管理能力;对基金行业来说,这有助于形成多元化的竞争格局,促进基金行业稳定发展。相比于外资基金公司,我国基金公司的风险意识和风险控制水平较低,对风险与合规的重视度较低,因此,如果我国的基金公司不学习先进的风险管理理念并形成完善的风险管理制度,在未来,我国的基金公司必将无法与其他国家的基金公司同台竞技。加强基金以及基金公司的风险研究有助于我国基金市场稳步发展,而基金风险测度是基金风险研究中一项重要内容。传统的风险测度方法包括名义交易量法、敏感性方法及波动性方法,由于测量风险的单一性及适用范围的局限性,随着基金市场规模愈发扩大、形式趋于复杂,其缺陷将被暴露地愈见明显,而风险价值(VaR)能够反映多方面的市场风险,是一种能够全面测量复杂证券组合的市场风险的方法,其在风险测量和管理中具有明确的理论指导意义,且计算简便、容易理解,逐渐成为当下主流的风险测度方法。传统VaR度量方法包括历史模拟法、蒙特卡洛模拟法及方差-协方差模拟法,均需要依赖大量历史数据且假设数据分布具有正态性,但实际应用中,以上两个条件很难同时满足。GARCH-VaR模型可以较好拟合金融时间序列高峰厚尾以及波动集聚的特征,并由于具有参数少、拟合度高且实用性强的优点,得到了更广泛的应用。金融市场中极端事件时有发生,且极端事件对金融市场的冲击与伤害巨大,因此对极端风险的测度也具有重要意义。使用GARCH-VaR模型度量极端事件下的金融市场风险误差可能较大,而极值理论(EVT)则为测量极端市场条件下的风险提供了一种新方法。极值理论研究的是极值分布,重点关注分布的尾部特征,并不对数据的分布做任何假设,仅用数据自身展现其分布特征,因此它可以很好地拟合金融时间序列的尾部属性与特征。尤其是近年来,极值理论在金融市场的应用也愈加广泛。但是极值理论所选取的尾部数据需要相互独立,在实际应用中受到一定限制,为此可以先用GARCH模型对数据进行过滤,再利用极值理论拟合分布的尾部。本文在前人研究基础上,根据金融时间序列具有的高峰厚尾和波动集聚特点,为了更精准地估计基金市场风险,首先建立了立足于整体数据的GARCH-VaR模型,接着针对极端情况下的基金市场风险,引入极值理论(EVT),构建出立足数据分布尾部的GARCH-EVT-VaR模型,利用这两种模型估计VaR,并比较其的估计效果。在实证分析中,本文选取了36支开放式基金作为样本,其中股票型、混合型、债券型各12支,分别利用GARCH-VaR模型与GARCH-EVT-VaR模型,在不同置信水平上,估计样本基金的VaR,并利用Kupiec失败频率检验方法,比较两种模型的准确性。结果表明,在95%的置信水平上,GARCH-VaR的表现更优,GARCH-EVT-VaR模型易低估风险,在99%的置信水平上,GARCH-EVT-VaR模型表现更优,GARCH-VaR模型易高估风险。这也正说明了GARCH-VaR虽然能够较好的捕捉基金日收益率波动特征,但这仅限于较低的置信水平,当置信水平较高时,该模型会低估风险。而极值理论的引入,确实能够解决该模型在高置信水平上的风险估计偏误。(本文来源于《安徽大学》期刊2019-02-01）
朱青[2]（2018）在《开放式基金风险评级研究——层次聚类法和随机森林算法的应用》一文中研究指出本文选取基金的净申购赎回比率、机构投资者持有比例、基金经理的选股择时能力等14个风险指标,通过层次聚类法,对我国开放式基金的风险进行综合评级,然后通过随机森林算法,构建基金的综合风险评级模型,并与支持向量机、决策树、Logistic回归等算法进行有效性的比较。结果表明,随机森林算法在基金评级模型中准确率最高,效果最好。(本文来源于《金融管理研究》期刊2018年02期）
程建华,丁慧敏[3]（2018）在《基于GARCH-EVT模型VaR法的开放式基金风险测度研究》一文中研究指出VaR(Value at Risk)法是一种能够全面测量复杂证券组合的市场风险的方法,在风险测量和管理中具有明确的理论指导意义,在金融市场中极端事件时有发生,VaR度量极端事件下的金融市场风险误差较大,而极值理论则为测量极端市场条件下的风险提供了一种新思路。根据金融时间序列往往具有高峰厚尾以及波动集聚特征,传统的VaR估计通常基于GARCH模型,文章针对极端情况下的基金市场风险,将基于GARCH模型的VaR法与基于EVT(Extreme value theory)的VaR法相结合,以契约型开放式基金易方达50指数日指数条件损失作为研究目标,利用GARCH-EVT模型,对样本基金的市场风险进行估计,并通过Kupiec失败频率检验方法检验模型的准确性。结果表明,GARCH-EVT模型的VaR估计精度优于GARCH模型,故GARCH-EVT模型更能精准度量基金的市场风险。(本文来源于《铜陵学院学报》期刊2018年04期）
唐顺发[4]（2018）在《基于主成分分析的我国开放式基金风险分散优化应用研究》一文中研究指出马科维兹(Markowitz)基于均值和方差两个统计概念提出了均值—方差投资组合模型,成为了现代投资组合理论的缔造者,使得投资组合进入了量化研究阶段。金融投资的目的在于获得更高的收益,然而更高的收益势必伴随着更高的风险。在这种金融背景下,证券投资基金如何抵御市场风险,获得稳定的收益,最有效的方法在于构建合理的证券组合,同时合理地增大投资组合的分散化程度。投资组合在收益、风险和分散化程度叁个指标之间具有某种相关关系,因此各成分股在资产组合中的投资权重往往存在一个最优的配置,使该组合可以在一定预期收益下风险达到最低的水平。为寻求这种最优配置,首要途径是对分散化程度进行量化。基金投资组合的分散化程度通常随着宏观经济和企业盈利状况等多种因素的变化而变化,这种变化体现为一种不确定性,而信息熵很好的描述了基金投资组合分散化程度的不确定性的特征和概率分布,因此本文将信息熵作为基金投资组合分散化程度的度量指标。一只证券的投资风险往往由多个风险因素引起,而对于一个证券组合,其总风险将由多个相同的风险因素表达,那么该组合必然存在一定程度的风险信息杂冗,各成分股之间也必然存在一定的相关性,这种信息杂冗和相关性将导致投资决策难度的增大和投资者对风险的错误预估。因此,本文以Markowitz投资组合理论为基础,首先利用主成分分析法对样本基金组合的收益率协方差矩阵进行处理,以消除因冗余和相关的风险因素对基金风险引起的迭加效应;然后基于信息熵的不确定性内涵与投资组合分散化程度表示的不确定性相一致的原理,将信息熵作为基金投资组合分散化程度的度量指标,并将最大熵原理运用于分散化程度的决策上,建立均值—最大熵优化模型,使投资组合分散化程度取得最优值;最后将均值—最大熵优化模型运用到开放式基金的投资决策上,并通过实证分析了样本基金组合和经优化模型得到的基金组合的收益与风险特征。结果显示该模型较好地分散了基金风险,说明本文建立的投资组合模型在实际的投资中是有效的,可为投资者的投资决策提供一定的参考性意见。(本文来源于《华东交通大学》期刊2018-06-30）
宫动喜[5]（2017）在《我国开放式偏股型基金风险的测度及影响因素研究》一文中研究指出证券投资基金实行的是组合投资、专业管理、利益共享以及风险共担的集合投资方式,这种独特的优势使其能够不断发展壮大,在我国金融体系中的地位和作用也日益重要。根据我国证券投资基金业协会数据显示,2016年末我国基金总数达到了3867只,其中开放式基金共有3564只(占总数量的92%)。与封闭式基金相比,开放式基金具有更高的透明度、更强的流动性以及更加便利的投资方式等优点,这使其得到了非常快速的发展,现已占据了绝对主导地位。而在开放式基金中,偏股型基金在资产保值增值等功能方面更加突出,目前对于我国投资者来说是优良的投资品,但在获得高收益的同时所带来的高风险也是偏股型基金需要承担的。随着我国金融市场的发展,基金的风险控制质量将是基金发展好坏的关键因素,也是监管者和投资者需要共同关注的内容。考虑到偏股型基金具有的风险特点以及其在金融市场上的重要地位,因而偏股型基金的风险是需要引起高度重视的领域,对于我国开放式偏股型基金的风险测度及其影响因素进行研究也是十分必要,这对于国民经济平稳健康的发展、金融市场有序前行、投资者的资产安全维护都有一定的现实意义。本文主要研究的是开放式偏股型基金的风险测度以及影响因素。首先全面梳理了国内外的相关文献,在此基础上界定了证券投资基金、开放式偏股型基金与风险的概念,并对于本文相关的理论进行了阐述,接着对目前国内外关于基金风险测度的方法以及影响基金风险的因素进行了理论分析,通过理论分析,本文认为运用VaR方法能够很好的测度风险。由于我国基金的收益率序列具有不服从正态分布,具有尖峰、厚尾特性,而在GED分布下的GARCH类模型能够很好刻画出这些特性,所以在风险测度的实证中,本文采用VaR-GARCH计量模型对我国开放式偏股型基金风险进行了测度,在影响因素的实证中,选取我国32只基金为研究对象,主要从股票市场、基金操作策略、基金投资者结构叁个方面对影响我国开放式偏股型基金风险的因素进行了实证研究。最后在得出相关结论的基础上提出了具体的对策建议。通过研究,本文得出了以下四点结论:(1)VaR-GARCH计量模型测度的开放式股票型基金的风险能够直观的反映基金可能遭受的风险情况,易于理解,并且通过对测度风险的观察,可以发现,不同的偏股型基金风险也不相同,并与股市和债券型基金风险相比,偏股型基金风险要小于股市风险,但要大于债券型基金的风险。(2)我国股票市场的风险对于开放式偏股型基金的风险具有非常显着的正向影响。(3)基金的操作策略会对基金风险产生显着的影响,主要表现在基金持股集中度越高,基金换手率越高,基金的风险就会越大。(4)基金投资者结构亦会对基金风险产生影响,基金的机构投资者比例越大,基金面临的风险则会越小。针对上述得出的相关结论,本文提出了下面四点政策建议:(1)建立科学合理的风险评级机制;(2)促进金融市场深化改革,优化基金投资环境;(3)提高基金经理自身技能,改善基金经理的激励约束机制;(4)优化投资者结构,加强对中小投资者的教育。(本文来源于《西南大学》期刊2017-06-05）
裴蕾[6]（2016）在《开放式基金风险管理研究》一文中研究指出开放式基金是我国近几年新兴的金融投资方式。虽然它自身具有很多优势,但是由于受到市场竞争与自身弱小等多方面因素的影响,开放式基金仍然存在风险。笔者通过对开放式基金发展现状及其风险种类进行系统的分析,提出了规避风险的办法,以期为我国基金业的发展做出自己的贡献。(本文来源于《中外企业家》期刊2016年02期）
王亚军,李星野[7]（2015）在《开放式LOF基金风险度量的实证研究——基于GARCH-VaR模型的方法》一文中研究指出风险度量是金融市场风险管理的核心,Va R风险管理办法作为目前最普遍流行的风险管理工具,被广泛应用在各种金融资产风险管理中。本文运用GARCH-Va R方法实证研究了开放式基金在收益率序列分别服从叁种分布假设下,股票型基金和债券型基金的Va R值,并进行了后测检验。结果表明,GARCH-Va R方法比传统静态Va R方法更适合描述基金风险程度,基于GED分布假设计算的Va R相比较正态分布和t分布所计算的Va R更能真实反应基金风险。股票型基金风险大于债券型基金风险,不同的基金类型在不同假设下的风险不尽相同。(本文来源于《改革与开放》期刊2015年09期）
徐兴旺[8]（2015）在《我国开放式基金风险评估研究》一文中研究指出2013年6月1日起,我国新《基金法》正式颁布实施,这意味着券商、保险公司和私募基金等可自行发售基金产品；而基金公司亦可拓展信托产品和银行理财产品的市场业务空间。伴随着投资主体的多元化和投资范围的延伸,基金产品在国内财富管理市场发展迅速,成为资本市场主流资金和社会闲散资金的重要投资选择,在其带来稳定收益的背后,如何评估并降低系统性和非系统性风险问题日益引起人们的关注。科学、客观、公正的风险评估体系不仅能够帮助投资者全面地了解开放式基金的风险程度,而且还有助于提高基金管理公司的投资运作水平,同时还能为监管部门制定政策法规提供参考价值。因此,构建科学合理的开放式基金风险评估体系,对促进我国基金市场乃至整个证券市场的健康发展具有重要意义。本文在对国内外相关理论研究的基础上,重点阐述了国内开放式基金发展的现状、特征和面临的主要风险。在总结比较财富管理产品常用风险评估方法后,综合考虑方法的科学性、系统性、可行性问题,分别从定量和定性角度出发,选择了结合GARCH模型的VaR方法和运用层次分析的模糊综合评价法,进一步构建我国开放式基金的风险评估体系。本文选取九只开放式基金产品作为样本进行实证研究,其中股票型基金、债券型基金和混合型基金各叁只,以2005年1月4日到2013年12月31日期间的样本数据作为研究基础,采用VaR-GARCH模型计算其日VaR值,并与日实际损失值进行比较分析,运用回溯测试进一步测算模型的拟合度。同时通过对开放式基金各类风险指标的梳理,运用结合层次分析的模糊综合评价法,得到样本基金的总体风险评价结果。将两类风险评估方法所得出的实证结果进行比较,并将基金在样本期间的实际表现作为参考,进一步印证VaR-GARCH模型和模糊综合评价法在我国开放式基金风险评估中的有效性和互补性。最后,在前文对开放式基金风险定量和定性评估的基础上,分别从监管层、基金公司和投资者的角度提出相关风险管理措施和建议。(本文来源于《合肥工业大学》期刊2015-04-01）
杨龙[9]（2014）在《开放式基金风险价值测度模型的优化与实证》一文中研究指出我国开放式基金的风险管理需要更高的风险测量技术。VaR是目前金融风险度量的主流指标，其计算有很多种方法。Copula模型可以刻画变量间非线性、非对称的相关结构，并且不限制边缘分布的类型，使得基于Copula理论的风险价值测度模型相比传统多元分布模型测度更能准确的测量投资组合的风险价值，本文针对现有的GARCH-Copula模型，通过引进高斯核函数估计和GPD模型，提高对多元变量边缘分布的尖峰厚尾特征拟合的准确程度，并考虑了波动集聚性的杠杆效应，构建了TARCH-GPD-Copula优化模型。本文提出的优化模型保留了原模型能够刻画边缘分布的波动集聚性的优点，同时弥补了原模型不能充分刻画边缘分布尖峰厚尾特征的缺陷，提高了对多元变量联合分布的拟合准确性，从而能够更加准确的计量投资组合资产的VaR值。优化模型的理论意义还在于具有普遍适用性，适用于各类金融资产投资组合风险价值的计算。本文首先从我国开放式基金风险管理现状出发，引入Copula理论和极值理论，提出采用Copula理论研究风险价值测度的必要性。其次在金融风险测度的框架下，深入分析了GARCH-Copula模型优缺点，在此基础上提出测度VaR的TARCH-GPD-Copula优化模型，并给出其求解步骤及源程序。本文实证研究中，以华夏大盘精选混合开放式基金前十只重仓股投资组合为研究对象，运用TARCH-GPD-Copula优化模型，以蒙特卡洛模拟方法计算其VaR值。同时对比计算了GARCH-Copula模型、方差协方差法、历史模拟法下投资组合的VaR值。通过Kupiec检验比较这四种模型的计算的VaR值的有效性。结果表明TARCH-GPD-Copula优化模型样本外数据测试效果最好，估计的风险价值最接近真实风险价值，失败率最低。实证结果与理论一致，从实证角度验证了理论推测的正确性，希望能为我国的基金管理公司或基金监管部门对开放式基金投资组合进行风险测度提供参考依据。(本文来源于《首都经济贸易大学》期刊2014-03-01）
张淑[10]（2014）在《逆周期监管视角下我国开放式基金风险预警模型研究》一文中研究指出近年来，随着国民经济的快速增长，作为金融业重要组成部分的证券投资基金得到了蓬勃发展，反过来又对国民经济的发展起到一定的积极作用。但是与此同时，基金业内在的风险性也开始逐步暴露出来。作为金融风险监管的一个重要组成部分，对基金业的风险进行合理识别、测度、控制并建立预警模型是有其理论意义与实践意义的。然而，目前理论界对于基金风险管理的研究主要集中于风险的评价与测度；在估算出基金风险之后如何建立有效的预警机制来防范并控制风险还有待进一步的研究。另外，2008年国际金融危机暴露出金融体系的非稳定性以及顺周期性，需要将传统的微观审慎监管理念转向宏观审慎监管理念，从金融系统的顺周期性和逆周期性来研究其对于整个经济体的分散风险或积聚风险的作用。但遗憾的是，大多数学者还是关注金融业的传统行业——银行业，从巴塞尔协议对银行业的资本约束的顺逆周期性来研究金融风险的稳定性，很少有学者涉及证券业，而从基金业顺逆周期性来研究基金风险监管方法的更是少之又少。因此，本文试图从基金业顺逆周期性的角度出发，建立逆周期风险预警模型。本文首先对现阶段已有的国内外研究成果进行一个回顾，总结关于逆周期监管理论和风险预警模型建立的研究成果；其次验证我国开放式基金的顺逆周期性；再次用CHAID决策树和贝叶斯网络来构建我国开放式基金风险预警模型，最后得出结论并给出政策建议。因此，本文的结构安排如下：第一章是绪论，主要介绍本文的研究背景和研究意义，设计研究思路并提出研究创新点；第二章是国内外文献综述，综合讨论目前开放式基金风险研究的不足之处，以及逆周期理论和风险预警模型对其可借鉴之处；第叁章介绍开放式基金特征及来源，并将基于中证基金指数的在险值（VaR）与国内生产总值（GDP）、上证综合指数等建立回归模型，检验开放式基金风险的顺逆周期性；第四章建立开放式基金风险预警指标体系，构建基于CHAID决策树算法和贝叶斯网络的风险预警模型并进行实证研究；第五章对全文进行总结与展望，并在逆周期监管理论视角下提出政策建议。实证研究结果表明，我国开放式基金风险与国内生产总值增长率、上证综合指数增长率都存在顺周期性效应，因此建立开放式基金风险的逆周期监管制度非常必要。另外，本文建立了包括16个指标在内的风险预警指标体系，以开放式基金外部机构评级为风险衡量指标，利用CHAID决策树算法和贝叶斯网络构建的开放式基金风险预警模型的检出准确率达到75%~85%，总体预警效果比较不错，基本能够对开放式基金进行准确分类；而且贝叶斯网络模型同时给出各个节点的条件概率，据此可以计算单个个案被分类为某一类的条件概率。本文的创新点有从逆周期监管角度切入来思考开放式基金的风险管理；不仅考虑开放式基金风险测度问题，并验证其顺周期性，为证券业顺周期行为做了一个实证补充，同时考虑了开放式基金的风险预警模型建立问题；在预警模型建立中，运用数据挖掘中的CHAID决策树算法和贝叶斯网络方法，较以往常用的判别分析法和回归分析法是一个较大的突破。(本文来源于《浙江财经大学》期刊2014-01-01）
开放式基金风险论文开题报告
（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：
本文选取基金的净申购赎回比率、机构投资者持有比例、基金经理的选股择时能力等14个风险指标,通过层次聚类法,对我国开放式基金的风险进行综合评级,然后通过随机森林算法,构建基金的综合风险评级模型,并与支持向量机、决策树、Logistic回归等算法进行有效性的比较。结果表明,随机森林算法在基金评级模型中准确率最高,效果最好。
（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。
开放式基金风险论文参考文献
[1].丁慧敏.我国开放式基金风险测度研究[D].安徽大学.2019
[2].朱青.开放式基金风险评级研究——层次聚类法和随机森林算法的应用[J].金融管理研究.2018
[3].程建华,丁慧敏.基于GARCH-EVT模型VaR法的开放式基金风险测度研究[J].铜陵学院学报.2018
[4].唐顺发.基于主成分分析的我国开放式基金风险分散优化应用研究[D].华东交通大学.2018
[5].宫动喜.我国开放式偏股型基金风险的测度及影响因素研究[D].西南大学.2017
[6].裴蕾.开放式基金风险管理研究[J].中外企业家.2016
[7].王亚军,李星野.开放式LOF基金风险度量的实证研究——基于GARCH-VaR模型的方法[J].改革与开放.2015
[8].徐兴旺.我国开放式基金风险评估研究[D].合肥工业大学.2015
[9].杨龙.开放式基金风险价值测度模型的优化与实证[D].首都经济贸易大学.2014
[10].张淑.逆周期监管视角下我国开放式基金风险预警模型研究[D].浙江财经大学.2014