分形市场下基金投资风格漂移及其风险测度研究-投资理财-经济管理-太极之巅书单号

书刊介绍

分形市场下基金投资风格漂移及其风险测度研究内容简介

本书在对基金投资风格相关理论和文献进行梳理的基础上, 从多个角度对基金投资风格漂移及其风险测度问题展开研究。并且采用了大量的计量模型对基金投资风格漂移识别及其对股市波动性效应进行探讨, 并通过引入分形理论, 构建了基金投资风格理论的分形分析框架, 对投资风格漂移识别、风险测度及其有效性进行了系统研究。

分形市场下基金投资风格漂移及其风险测度研究本书特色

本书通过引入分形理论对基金投资风格理论体系做修正探索研究，构建了基金投资风格的分形分析框架；提出了盒子分形维的投资风格识别方法FDSR与投资风格漂移程度的量化指标CIS；对传统MF-DFA方法进行了改进，提出了滑动窗口MF-DFA多重分形分析方法，该方法能在数据丢失与序列顺序倒置等方面得到改进，减少了分析结果的误差；根据多重分形谱参数与奇异指数提炼出多重分形波动率测度，构建了投资风格漂移风险MF-VaR测度模型，并运用该模型对我国开放式基金投资风格漂移风险进行了测度，相比*GARCH族高级计量模型，具有更高的测度精度与稳健性。

分形市场下基金投资风格漂移及其风险测度研究目录

第1章绪论1.1研究背景1.1.1现实背景1.1.2理论背景1.2问题的提出1.3研究意义1.3.1现实意义1.3.2理论意义1.4基本概念界定1.4.1投资风格1.4.2投资风格漂移1.3风格漂移风险1.4.4风险测度1.5研究路线与研究内容1.5.1研究路线1.5.2研究内容1.6本书创新之处第2章理论基础与文献综述2.1基金投资风格形成的理论基础2.1.1市场异象——基金投资风格形成的现实基础2.1.2两基金分离定理——风格资产配置策略的理论依据2.1.3资本资产定价模型——基金投资风格形成的经典模型2.1.4Sharpe风格资产因子模型——基金投资风格识别的奠基模型2.1.5Fama-French三(五)因素模型——基金投资风格识别的经典模型2.1.6Gmber、Carhart四因素模型——基金投资风格识别的扩展模型2.1.7Volkman五因素模型——基金投资风格识别模型的进一步扩展2.2基金投资风格漂移成因的理论基础2.2.1积极型投资组合理论——基金投资风格漂移有效性的理论根源2.2.2分形市场理论——基金投资风格漂移的理论基础2.2.3信息不对称理论——基金投资风格漂移的现实基础2.2.4行为金融理论——基金投资风格漂移成因解释的新视角2.2.5委托代理理论——基金投资风格漂移成因解释的新视角2.3两种主流基金投资风格识别方法的研究综述2.3.1基于组合的投资风格识别研究综述2.3.2基于收益的投资风格识别研究综述2.3.3两种投资风格识别方法的比较分析2.4基金投资风格漂移的相关文献述评2.4.1基金投资风格漂移的成因分析2.4.2投资风格漂移对基金业绩的影响及其风险分析2.5本章小结第3章研究样本与研究方法3.1样本选择与数据收集3.1.1研究样本3.1.2数据收集3.2数据处理与研究设计3.2.1研究变量的刻画3.2.2基金收益率的计算3.2.3风格资产指数的选取3.2.4无风险收益率的选取3.2.5研究设计3.3研究方法3.3.1资本市场的三种对称性3.3.2分形的定义及其特征3.3.3分形维及其种类3.3.4多重分形的性质及其谱的测算方法3.3.5GARCH族高级计量模型3.3.6VaR风险测度方法3.3.7模型回测检验方法3.4本辛小结第4章股市风格资产分形特征研究4.1股市风格资产收益序列的基本统计特征检验4.1.1正态性检验4.1.2独立同分布与线性相关检验4.2基于经典与修正R／S方法的风格资产收益单一分形分析4.2.1风格资产分形特征的研究背景4.2.2经典与修正R／S分析法4.2.3股市风格资产收益分形特征实证研究4.2.4实证结论4.3基于AR兀MA-HYGARcH模型的风格资产收益双长记忆性分析4.3.1风格资产收益的双长记忆性研究背景4.3.2股市长记忆性研究的文献回顾4.3.3skt分布下的ARFIMA-HYGARCH模型构建4.3.4风格资产收益的双长记忆性实证研究4.3.5实证结论4.4基于传统与改进MF—DFA方法的风格资产收益多重分形分析4.4.1风格资产收益的多重分形特征研究背景4.4.2股市收益序列多重分形特征研究的文献回顾4.4.3传统与改进MF—DFA的研究方法4.4.4风格资产收益的多重分形特征实证研究4.4.5实证结论4.5本章小结第5章基金投资风格漂移识别方法研究5.1基金投资风格识别的相关文献回顾5.2基于岭回归的基金投资风格漂移识别研究5.2.1Sharpe模型缺陷及其改进5.2.2岭回归的思路、计算步骤与识别模型构建5.2.3实证研究5.3基于EGARCH-M模型的基金投资风格漂移动态识别5.3.1样本选择与EGARCH-M识别模型构建5.3.2实证分析与结果讨论5.3.3实证结论5.4基于TGARcH-M模型的基金投资风格漂移动态识别5.4.1TGARCH-M识别模型构建5.4.2样本选择与数据处理5.4.3实证分析与结果讨论5.4.4实证结论5.5分形市场理论及基于分形维的投资风格识别思想5.5.1分形理论在资本市场应用研究中的文献回顾5.5.2基于分形维的投资风格识别思想5.5.3盒子分形维数的测算方法5.6基于盒子分形维的基金投资风格识别研究5.6.1样本选取与数据处理5.6.2实证分析与结果讨论5.6.3实证结论5.7基于弹性分形维的基金投资风格漂移研究5.7.1基金投资风格漂移的价格弹性分形维5.7.2样本选取与数据处理5.7.3实证结果与分析5.7.4实证结论5.8基金投资风格漂移原因分析与监管建议5.9本章小结第6章基金投资风格漂移对股市波动的影响研究6.1基金投资风格漂移对股市波动的影响研究背景6.2基金投资风格漂移与股市波动关系的文献回顾6.2.1基金投资风格漂移文献回顾6.2.2股市波动性效应文献回顾6.3基金投资风格漂移及其对股市波动影响的实证研究6.3.1基金投资风格漂移的实证分析6.3.2基金投资风格漂移对股市波动性影响的实证分析6.4实证结果讨论6.5本章小结第7章基金投资风格漂移收益长记忆及多重分形谱研究7.1基于ARFIMA-HYGARCH模型的投资风格漂移收益长记忆研究7.1.1基金投资风格漂移收益分形特征的研究背景7.1.2基金投资风格漂移收益的量化7.1.3基金投资风格漂移收益的双长记忆性实证研究7.1.4实证结论7.2基于滑动窗口MF-DFA方法的投资风格漂移收益多重分形谱研究7.2.1基金投资风格漂移收益多重分形特征的研究背景7.2.2投资风格漂移收益多重分形谱实证分析7.2.3实证结论7.3本章小结第8章基金投资风格漂移风险测度研究8.1基于VaR-GARcH族模型的投资风格漂移风险测度研究8.1.1基金投资风格漂移风险的研究背景8.1.2VaR-GARCH族风险测度模型的文献回顾8.1.3VaR-GARCH族模型构建8.1.4基于VaR-GARCH族模型的基金投资风格漂移风险测度实证分析8.1.5实证结论8.2基于MF-VaR模型的投资风格漂移风险测度研究8.2.1问题的提出8.2.2分形理论应用研究的文献回顾8.2.3基于日收益率的周内多重分形波动率测度构建及测算方法8.2.4各种模型的投资风格漂移风险测度比较实证研究8.2.5基于MF-VaR模型的基金投资风格漂移风险测度实证分析8.2.6我国开放式基金的未来发展模式与投资风格监管8.3本章小结第9章结论与展望9.1结论与启示9.1.1研究结论9.1.2政策启示9.2不足之处与研究展望9.2.1不足之处9.2.2研究展望参考文献附录后记

分形市场下基金投资风格漂移及其风险测度研究作者简介

许林，华南理工大学经济与贸易学院、金融系副教授，博士。研究领域：基金投资与分形市场、公司金融与金融计量等，在《Fractals》、《系统工程理论与实践》、《中国管理科学》、《数理统计与管理》、《管理评论》、《证券市场导报》、《金融评论》、《投资研究》、《经济管理》等SCI、EI、CSSCI期刊上发表了系列论文20余篇。