摘要 | 第1-7页 |
Abstract | 第7-15页 |
图表清单 | 第15-18页 |
第一章 绪论 | 第18-39页 |
·研究背景 | 第18-24页 |
·现实背景 | 第18-21页 |
·理论背景 | 第21-24页 |
·研究问题的提出 | 第24-25页 |
·研究意义 | 第25-29页 |
·现实意义 | 第26-28页 |
·理论意义 | 第28-29页 |
·基本概念界定 | 第29-34页 |
·投资风格 | 第29-33页 |
·投资风格漂移 | 第33页 |
·风格漂移风险 | 第33-34页 |
·风险测度 | 第34页 |
·研究技术路线与研究内容 | 第34-36页 |
·研究技术路线 | 第34-35页 |
·研究内容 | 第35-36页 |
·本文结构安排 | 第36-37页 |
·本文主要创新之处 | 第37-39页 |
第二章 理论基础与文献综述 | 第39-59页 |
·基金投资风格形成的理论基础 | 第39-44页 |
·市场异象——基金投资风格形成的现实基础 | 第39-41页 |
·两基金分离定理——风格资产配置策略的理论依据 | 第41-42页 |
·资本资产定价模型——基金投资风格形成的经典模型 | 第42页 |
·Sharpe风格资产因子模型——基金投资风格识别的奠基模型 | 第42-43页 |
·Fama&French三因素模型——基金投资风格识别的经典模型 | 第43页 |
·Gruber、Carhart四因素模型——基金投资风格识别的扩展模型 | 第43页 |
·Volkman五因素模型——基金投资风格识别模型的进一步扩展 | 第43-44页 |
·基金投资风格漂移成因的理论基础 | 第44-50页 |
·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 | 第44-45页 |
·分形市场理论——基金投资风格漂移的理论基础 | 第45-48页 |
·信息不对称理论——基金投资风格漂移的现实基础 | 第48页 |
·行为金融理论——基金投资风格漂移成因解释的新视角 | 第48-49页 |
·委托代理理论——基金投资风格漂移成因解释的新视角 | 第49-50页 |
·两种主流基金投资风格识别方法的研究综述 | 第50-55页 |
·基于组合的投资风格识别研究综述 | 第50-51页 |
·基于收益的投资风格识别研究综述 | 第51-53页 |
·两种投资风格识别方法的比较分析 | 第53-55页 |
·基金投资风格漂移的相关文献述评 | 第55-58页 |
·基金投资风格漂移的成因分析 | 第55-57页 |
·投资风格漂移对基金业绩的影响及其风险分析 | 第57-58页 |
·本章小结 | 第58-59页 |
第三章 研究样本与研究方法 | 第59-79页 |
·样本选择与数据收集 | 第59-62页 |
·研究样本 | 第59-62页 |
·数据收集 | 第62页 |
·变量刻画与数据处理 | 第62-65页 |
·研究变量的刻画 | 第62页 |
·基金收益率的计算 | 第62-63页 |
·风格资产指数的选取 | 第63-65页 |
·无风险收益率的选取 | 第65页 |
·研究设计与研究期间 | 第65-66页 |
·研究设计 | 第65-66页 |
·研究期间 | 第66页 |
·研究方法 | 第66-78页 |
·资本市场的三种对称性 | 第66-67页 |
·分形的定义及其特征 | 第67-68页 |
·分形维及其种类 | 第68-70页 |
·多重分形的性质及其谱的测算方法 | 第70-74页 |
·GARCH族高级计量模型 | 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 |
第四章 股市风格资产分形特征研究 | 第79-112页 |
·股市风格资产收益序列的基本统计特征检验 | 第79-83页 |
·正态性检验 | 第80-82页 |
·独立同分布与线性相关检验 | 第82-83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83-90页 |
·风格资产分形特征的研究背景 | 第83-85页 |
·经典与修正R/S分析法 | 第85-87页 |
·股市风格资产收益分形特征实证研究 | 第87-89页 |
·实证结论 | 第89-90页 |
·基于ARFIMA-HYGARCH模型的风格资产收益双长记忆性分析 | 第90-97页 |
·风格资产收益的双长记忆性研究背景 | 第90-91页 |
·股市长记忆性研究的文献回顾 | 第91-92页 |
·skt分布下的ARFIMA-HYGARCH模型构建 | 第92-94页 |
·风格资产收益的双长记忆性实证研究 | 第94-97页 |
·实证结论 | 第97页 |
·基于传统与改进MF-DFA方法的风格资产收益多重分形分析 | 第97-111页 |
·风格资产收益的多重分形特征研究背景 | 第98-99页 |
·股市收益序列多重分形特征研究的文献回顾 | 第99-101页 |
·传统与改进MF-DFA的研究方法 | 第101-104页 |
·风格资产收益的多重分形特征实证研究 | 第104-110页 |
·实证结论 | 第110-111页 |
·本章小结 | 第111-112页 |
第五章 基于盒子分形维的基金投资风格识别研究 | 第112-125页 |
·基金投资风格识别的研究背景 | 第112-113页 |
·基金投资风格识别的相关文献回顾 | 第113-114页 |
·分形市场理论及基于分形维的投资风格识别思想 | 第114-117页 |
·有效市场理论与分形市场理论 | 第114-116页 |
·基于分形维的投资风格识别思想 | 第116-117页 |
·盒子分形维数的测算方法 | 第117页 |
·基于盒子分形维的基金投资风格识别实证研究 | 第117-123页 |
·样本选取与数据处理 | 第117-119页 |
·实证结果与分析 | 第119-123页 |
·实证结论 | 第123-124页 |
·本章小结 | 第124-125页 |
第六章 基于弹性分形维的基金投资风格漂移研究 | 第125-134页 |
·基于分形维的基金投资风格漂移研究背景 | 第125-126页 |
·分形理论在资本市场应用研究中的文献回顾 | 第126-127页 |
·基金投资风格漂移的价格弹性分形维计算公式推导 | 第127-129页 |
·分形维的含义 | 第127页 |
·基金投资风格漂移的价格弹性分形维 | 第127-129页 |
·基于弹性分形维的基金投资风格漂移实证研究 | 第129-132页 |
·样本选取与数据处理 | 第129-130页 |
·实证结果与分析 | 第130-132页 |
·实证结论 | 第132-133页 |
·本章小结 | 第133-134页 |
第七章 基金投资风格漂移收益长记忆及多重分形谱研究 | 第134-147页 |
·基于ARFIMA-HYGARCH模型的投资风格漂移收益长记忆研究 | 第134-141页 |
·基金投资风格漂移收益分形特征的研究背景 | 第134-135页 |
·基金投资风格漂移收益的量化 | 第135-136页 |
·基金投资风格漂移收益的双长记忆性实证研究 | 第136-140页 |
·实证结论 | 第140-141页 |
·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 | 第141-146页 |
·基金投资风格漂移收益多重分形特征的研究背景 | 第141页 |
·投资风格漂移收益多重分形谱实证分析 | 第141-145页 |
·实证结论 | 第145-146页 |
·本章小结 | 第146-147页 |
第八章 基于MF-VaR模型的投资风格漂移风险测度研究 | 第147-182页 |
·基于VaR-GARCH族模型的投资风格漂移风险测度研究 | 第147-163页 |
·基金投资风格漂移风险的研究背景 | 第147-148页 |
·VaR-GARCH族风险测度模型的文献回顾 | 第148-150页 |
·VaR-GARCH族模型构建 | 第150-153页 |
·基于VaR-GARCH族模型的基金投资风格漂移风险测度实证分析 | 第153-162页 |
·实证结论 | 第162-163页 |
·基于MF-VaR模型的投资风格漂移风险测度研究 | 第163-180页 |
·问题的提出 | 第163-164页 |
·分形理论应用研究的文献回顾 | 第164-166页 |
·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 | 第166-169页 |
·各种模型的投资风格漂移风险测度比较实证研究 | 第169-177页 |
·基于MF-VaR模型的基金投资风格漂移风险测度实证分析 | 第177-178页 |
·我国开放式基金的未来发展模式与投资风格监管 | 第178-180页 |
·本章小结 | 第180-182页 |
第九章 结论与展望 | 第182-188页 |
·结论与启示 | 第182-185页 |
·研究结论 | 第182-183页 |
·政策启示 | 第183-185页 |
·本文不足之处与未来研究展望 | 第185-188页 |
·本文不足之处 | 第185-187页 |
·未来研究展望 | 第187-188页 |
参考文献 | 第188-199页 |
附录 | 第199-211页 |
攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第211-214页 |
致谢 | 第214-216页 |
附件 | 第216页 |