| 中文摘要 | 第1-6页 |
| 英文摘要 | 第6-9页 |
| 目录 | 第9-13页 |
| 图表索引 | 第13-15页 |
| 1 导论 | 第15-36页 |
| ·研究背景与选题意义 | 第15-25页 |
| ·研究背景 | 第15-18页 |
| ·选题意义 | 第18-25页 |
| ·问题提出 | 第25-26页 |
| ·几个相关概念界定 | 第26-32页 |
| ·基金投资风格 | 第26-29页 |
| ·投资风格漂移 | 第29-31页 |
| ·风格漂移风险 | 第31-32页 |
| ·研究技术路线与研究内容 | 第32-33页 |
| ·研究技术路线 | 第32页 |
| ·研究内容 | 第32-33页 |
| ·本文的章节安排 | 第33-34页 |
| ·本文主要创新点 | 第34-36页 |
| 2 理论研究与文献评述 | 第36-65页 |
| ·基金投资风格的形成理论 | 第36-45页 |
| ·有效市场假说与资本市场异象 | 第36-39页 |
| ·两基金分离定理 | 第39-40页 |
| ·资本资产定价模型 | 第40-41页 |
| ·Sharpe风格资产因子模型——识别投资风格的奠基模型 | 第41-43页 |
| ·Fama&French三因素模型——识别投资风格的经典模型 | 第43-44页 |
| ·Gruber、Carhart四因素模型——识别投资风格的扩展模型 | 第44-45页 |
| ·基金投资风格漂移的成因理论 | 第45-52页 |
| ·投资组合理论 | 第45-47页 |
| ·分形市场理论 | 第47-49页 |
| ·信息不对称理论 | 第49页 |
| ·行为金融学理论 | 第49-51页 |
| ·委托代理理论 | 第51-52页 |
| ·基金投资风格识别方法研究综述 | 第52-57页 |
| ·基于资产组合的投资风格识别研究综述 | 第53-55页 |
| ·基于基金收益的投资风格识别研究综述 | 第55-57页 |
| ·基金投资风格理论的相关研究评述 | 第57-63页 |
| ·基金投资风格识别方法的比较 | 第57-59页 |
| ·基金投资风格漂移的成因分析 | 第59-62页 |
| ·基金投资风格漂移对业绩的影响及所带来的风险 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 3 研究样本与方法选取 | 第65-79页 |
| ·样本选择与期间确定 | 第65-66页 |
| ·研究样本 | 第65-66页 |
| ·研究期间 | 第66页 |
| ·变量刻画与数据处理 | 第66-69页 |
| ·研究变量的刻画 | 第66页 |
| ·基金收益率的选取 | 第66-67页 |
| ·风格资产指数的选取 | 第67-69页 |
| ·无风险收益率的选取 | 第69页 |
| ·研究方法 | 第69-78页 |
| ·资本市场的三种对称性 | 第70页 |
| ·分形的定义 | 第70-71页 |
| ·分形维的定义及其类型 | 第71-74页 |
| ·GARCH族计量模型 | 第74-76页 |
| ·VaR风险测度方法 | 第76-77页 |
| ·模型回测检验方法 | 第77-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 4 风格资产收益的长记忆性分形特征研究 | 第79-98页 |
| ·风格资产收益序列的基本统计特征检验 | 第79-84页 |
| ·正态性检验 | 第80-82页 |
| ·独立同分布与线性相关检验 | 第82-84页 |
| ·基于ARFIMA-HYGARCH模型的风格资产收益长记忆性分析 | 第84-90页 |
| ·风格资产长记忆性的研究背景与问题提出 | 第84页 |
| ·长记忆性相关研究回顾 | 第84-85页 |
| ·skt-ARFIMA-HYGARCH计量模型的构建 | 第85-87页 |
| ·风格资产收益序列双长记忆性实证研究 | 第87-90页 |
| ·实证结论 | 第90页 |
| ·基于经典与修正R/S方法的风格资产收益单一分形分析 | 第90-96页 |
| ·风格资产分形结构的研究背景及意义 | 第90-91页 |
| ·经典R/S与修正R/S分析法 | 第91-93页 |
| ·风格资产收益分形特征实证研究 | 第93-96页 |
| ·实证结论 | 第96页 |
| ·本章小结 | 第96-98页 |
| 5 基于分形维的基金投资风格识别及漂移研究 | 第98-118页 |
| ·基于盒型分形维的基金投资风格识别研究 | 第98-109页 |
| ·基金投资风格识别的研究背景 | 第98-99页 |
| ·基金投资风格识别方法的评价 | 第99-100页 |
| ·分形市场理论与基于分形维的投资风格识别 | 第100-103页 |
| ·基于盒型分形维的投资风格识别实证研究 | 第103-108页 |
| ·实证结论 | 第108-109页 |
| ·基于价格弹性分维的基金投资风格漂移研究 | 第109-116页 |
| ·基于分形维的基金投资风格漂移研究背景 | 第109-110页 |
| ·分形理论在资本市场应用研究中的文献回顾 | 第110-111页 |
| ·基金投资风格漂移的价格弹性分形维计算公式推导 | 第111-113页 |
| ·基于价格弹性分维的投资风格漂移实证研究 | 第113-115页 |
| ·实证结论 | 第115-116页 |
| ·本章小结 | 第116-118页 |
| 6 基金投资风格漂移收益的双长记忆性研究 | 第118-124页 |
| ·基金投资风格漂移收益分形特征的研究背景 | 第118-119页 |
| ·基金投资风格漂移收益双长记忆性实证研究 | 第119-122页 |
| ·研究样本与数据处理 | 第119-120页 |
| ·模型确定和参数估计 | 第120-122页 |
| ·skt分布的Person吻合度检验 | 第122页 |
| ·实证结论 | 第122-123页 |
| ·本章小结 | 第123-124页 |
| 7 基于VaR-GARCH族模型投资风格漂移风险测度研究 | 第124-138页 |
| ·基金投资风格漂移风险的研究背景 | 第124-125页 |
| ·VaR-GARCH族风险测度模型的文献回顾 | 第125-126页 |
| ·VaR-GARCH族计量模型构建 | 第126-129页 |
| ·基于skt分布下的GARCH族模型 | 第126-128页 |
| ·VaR风险测度方法 | 第128-129页 |
| ·基金投资风格漂移风险测度研究 | 第129-136页 |
| ·研究样本与数据来源 | 第129-130页 |
| ·模型阶数的确定 | 第130-131页 |
| ·模型参数估计 | 第131-132页 |
| ·模型检验 | 第132-136页 |
| ·实证结论 | 第136页 |
| ·本章小结 | 第136-138页 |
| 8 结论与展望 | 第138-143页 |
| ·研究结论 | 第138-139页 |
| ·研究建议 | 第139-141页 |
| ·研究展望 | 第141-143页 |
| 参考文献 | 第143-152页 |
| 附录 | 第152-157页 |
| 在学期间发表论文清单 | 第157-158页 |
| 后记 | 第158页 |
