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基于分形市场理论的基金投资风格漂移及其风险测度研究

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

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