余额宝收益率的影响因素分析及预测研究

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1、学校代码：10286分类号：F830密级：公开UDC：336学号：131841余额宝收益率的影响因素分析与预测研究研究生姓名：白洁导师姓名：何建敏申请学位类别管理学硕士学位授予单位东南大学一级学科名称管理科学与工程论文答辩日期2016年1月16日二级学科名称金融工程学位授予日期20年月日答辩委员会主席教授评阅人教授教授2016年1月16日硕士学位论文余额宝收益率的影响因素分析与预测研究专业名称：管理科学与工程研究生姓名：白洁导师姓名：何建敏教授摘要ResearchesupontheFactorsofYu-EbaoReturnsandItsPredictionAThesisSubm

2、ittedtoSoutheastUniversityFortheAcademicDegreeofMasterofManagementBYBaiJieSupervisedbyProfessorHEJian-minSchoolofEconomicsandManagementSoutheastUniversityJanuary2016VI摘要东南大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用

3、过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：日期：东南大学学位论文使用授权声明东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布（包括刊登）论文的全部或部分内容。论文的公布（包括刊登）授权东南大学研究生院办理。研究生签名：导师签名：日期：VI摘要摘要当前互联网金融的快速发展引起了社会各界的高度关注，余额宝作为它的一个创新产品，以高收益率、强灵活性

4、和低门槛等优势开创了一个全民理财的新环境，有力地加快了利率市场化的步伐。以余额宝为代表的互联网金融产品正在革命性地改变着传统金融的面貌，尤其是在移动支付、资源平台、大数据和搜索引擎等方面，极大地改变了人们的商业习惯，给用户带来了无限惊喜，给商业银行造成了巨大影响。截至2014年12月底，余额宝规模达到5789亿元，不仅成为我国规模最大的货币基金和公募基金，也是全球第4大货币基金。因此，对余额宝收益率的影响因素和预测分析进行研究具有重大的时代意义。本文提出了基于EEMD分解的余额宝收益率分析方法，分别是基于EEMD-VAR的余额宝收益率影响因素研究方法和基于EEMD-GARCH的余

5、额宝收益率预测研究方法。首先，运用EEMD技术将余额宝收益率原始序列分解成若干个不同频率的分量（包括若干个本征模函数和一个剩余分量），并根据t-检验重组成高频分量、低频分量和趋势分量，分别对应的是市场波动项、重大事件影响项和趋势项；然后,分别对引起这三大项变动的可能影响因素进行定性分析，并与导致余额宝收益率发生明显变化的实际事件相结合，对影响因素进行量化。随后,通过VAR模型对余额宝收益率与其各项影响因素之间的长期均衡关系和短期波动模式进行实证研究。结果表明：1)余额宝收益率与其影响因素间所构成的关系系统是稳定的；2)银行间同业拆借利率和广义货币供应量对余额宝收益率的影响程度和方

6、差贡献度最大，表明国内市场资金面和货币政策的松紧程度对余额宝收益率的变动起着重要作用；3)汇率水平和银行存贷比均与余额宝收益率呈负相关，但影响程度并不显著。由于余额宝收益率是非线性和非平稳的时间序列，所以精确预测余额宝收益率是一项有挑战性的工作。传统的统计学模型建立在数据是线性的假设之上，很难捕捉到隐藏在余额宝收益率序列中的非线性模式，通常不能得到精确的预测结果。GARCH模型是专门针对金融数据量体定做的回归模型，特别适用于收益率波动性的分析和预测。但由于模型复杂程度约束和信息冗余度的影响，尤其是对于非平稳、非线性的余额宝收益率来说，单一预测方法往往仅能兼顾一些主要影响因素，使得

7、预测精度有所下降。因此，针对余额宝收益率预测问题，本文提出一种基于EEMD（集成经验模式分解）和GARCH(广义自回归条件异方差)的非线性组合预测方法。该方法运用EEMD技术将余额宝收益率原始序列分解成若干个不同频率的分量，并重组成高频、低频和趋势分量，分别代表市场波动价格、重大事件价格、趋势价格；针对此三个序列，构建不同的GARCH模型分别进行预测，得到各序列预测值后进行加总得VI摘要到EEMD-GARCH的预测值，再与通过单一GARCH建模的余额宝收益率原始预测值进行比较分析