大数据基金风险与绩效分析
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9页 |
| 1.2 研究方法与框架 | 第9-10页 |
| 1.3 创新与不足 | 第10-11页 |
| 第2章 国内外文献综述 | 第11-15页 |
| 2.1 数据运用于投资的相关研究 | 第11-12页 |
| 2.2 基金业绩评价的相关研究 | 第12-15页 |
| 第3章 大数据基金相关概念和基本理论 | 第15-20页 |
| 3.1 相关概念和定义 | 第15-17页 |
| 3.1.1 大数据 | 第15页 |
| 3.1.2 量化投资 | 第15-16页 |
| 3.1.3 大数据基金 | 第16-17页 |
| 3.2 大数据基金的理论基础 | 第17-20页 |
| 3.2.1 投资组合理论 | 第17-18页 |
| 3.2.2 有效市场假说 | 第18页 |
| 3.2.3 资本资产定价模型 | 第18-19页 |
| 3.2.4 行为金融理论 | 第19-20页 |
| 第4章 我国大数据基金发展概况 | 第20-28页 |
| 4.1 我国大数据基金的发展历程 | 第20-21页 |
| 4.2 大数据指数 | 第21-23页 |
| 4.3 被动型大数据基金 | 第23-25页 |
| 4.4 主动型大数据基金 | 第25-28页 |
| 第5章 基金业绩评价体系 | 第28-35页 |
| 5.1 跟踪能力评价方法 | 第28-29页 |
| 5.1.1 相关系数法 | 第28页 |
| 5.1.2 跟踪误差法 | 第28-29页 |
| 5.2 收益评价方法 | 第29-31页 |
| 5.2.1 期间收益率 | 第30页 |
| 5.2.2 平均收益率 | 第30页 |
| 5.2.3 超额收益率 | 第30-31页 |
| 5.3 风险评价方法 | 第31-32页 |
| 5.3.1 标准差法 | 第31页 |
| 5.3.2 贝塔系数 | 第31页 |
| 5.3.3 单日最大回撤 | 第31-32页 |
| 5.4 风险调整收益模型 | 第32-33页 |
| 5.4.1 特雷诺指数 | 第32页 |
| 5.4.2 夏普指数 | 第32-33页 |
| 5.4.3 詹森指数 | 第33页 |
| 5.4.4 M~2指数 | 第33页 |
| 5.5 基金管理能力评价模型 | 第33-35页 |
| 5.5.1 T-M模型 | 第34页 |
| 5.5.2 H-M模型 | 第34-35页 |
| 第6章 大数据基金的风险绩效分析 | 第35-51页 |
| 6.1 研究样本、对比样本和时间跨度的选取 | 第35-36页 |
| 6.2 市场基准组合的构建与市场无风险利率的选取 | 第36-37页 |
| 6.2.1 市场基准组合的构建 | 第36-37页 |
| 6.2.2 市场无风险利率的选取 | 第37页 |
| 6.3 数据来源及数据处理方法 | 第37页 |
| 6.4 实证分析 | 第37-49页 |
| 6.4.1 跟踪能力 | 第37-39页 |
| 6.4.2 收益水平 | 第39-41页 |
| 6.4.3 风险状况 | 第41-43页 |
| 6.4.4 风险调整后收益 | 第43-45页 |
| 6.4.5 基金管理能力 | 第45-49页 |
| 6.5 实证结果 | 第49-51页 |
| 第7章 研究结论与建议 | 第51-54页 |
| 7.1 研究结论 | 第51-52页 |
| 7.2 对大数据基金参与各方的建议 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
