中、美lof基金收益波动性的比较研究

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1、中、美LOF基金收益波动性的比较研究西南财经大学肖芸、林世安、张怡【摘要】一直以来，我国学者对LOF基金的研究较少，几乎还没有专门针对LOF基金收益率波动性的实证研究，更没有考虑中国LOF基金收益率的波动性与金融市场成熟的国家的LOF基金的收益率的波动性及风险的差异。本文对中国和美国的上市型开放式基金都分别选取了四只，用GARCH模型对它们的对数收益率序列进行拟合，找出适合描述其波动性的模型，并用VaR方法考虑它们的风险。根据建模结果对比中美两个市场上市型开放基金的波动性和风险的差异，得出了相对于美国上市型开放式基金而言，我国LOF基金杠杆效应系数相对不太显著、

2、收益率波动风险相对较大的结论，并对这些现象的原因进行了简要但有益的说明。Sincealways,ChinesescholarshavestudiedlesstoLOF.ThereisnospecialempiricalstudyfortheyieldvolatilityofLOFandnostudyforthedifferencesofyieldvolatilityandriskbetweenChinaandthefinancialmarketsmaturecountries.Inthispaper,wechosefourAmericanLOFandfourCh

3、ineseLOF,useGARCHmodelfittingtotheirlogarithmyieldsequencesandtofindoutthesuitablemodelfortheirvolatility,thenmeasuretheirriskbyVaRmethod.ComparethedifferencesofvolatilityoflogarithmyieldsequencesbetweenChineseLOFandAmericanLOFbytheaboveresults,wegettheconclusionthattheleverageeffect

4、coefficientofChineseLOFisnotsignificantandtheyieldvolatilityriskisbigger.Thenwegivesomebriefbutusefuldescriptionforreasonsofthecase.【关键词】LOFVaRGARCH14一、引言1924年，马萨诸塞投资信托基金的诞生揭开了世界上开放基金的历史序幕，并吸引了大量的关注；我国直到2001年才开始开放式基金的面世，而2004年8月，南方积极配置基金发行成功，则宣告了LOF（上市型开放式基金）发展的新时代。随着开放基金在我国的不断发展，其在经

5、济生活中的作用日益突出，但尽管如此，学界对开放式基金的研究还不多，而针对LOF基金特别是LOF基金的收益率波动性的研究甚至还是空白。从目前来看，我国国内对LOF已有的研究，主要集中在LOF基金的投资行为（谢晓莹，2010年），对LOF风险方度量方法的研究（王敬，2009）。还有一些研究基本上都是在基金面世之前或之初进行的，因而与基金的现实表现结合不够，其意义值得重新判定，并且这些研究基本都是以规范性研究为主，得出的也是一些一般性的结论。到目前为止，尽管我国的基金市场仍不成熟，但LOF基金几年来的运行表现可以为进一步的实证研究提供数据支持，同时由于更适用于对收益率

6、波动进行实证研究的新的计量模型的出现，使得本文与以前的研究相比，更具有实际意义及说服力。本文利用GARCH模型来对我国LOF基金进行相关研究，考虑到基金收益率的风险，本文将引入VaR方法来度量基金收益率的风险，一方面在数据的支持下从实证角度得出我国LOF基金的收益率特征及风险；更重要的是本文将通过对比美国上市型开放基金的特征来找到我国LOF基金的“中国特色”，由于美国市场市场化程度最高，这一对比将有助于观察我国基金市场尚存的不足，提供有益的参考。下面本文将先介绍本文所用的基本知识，然后对选出的4只中国的基金和4只美国的基金做实证研究：先对基金收益率的分布特点做描

7、述性统计分析，接着在t分布（描述性分析结果）下，用GARCH模型分别对中国和美国的基金的收益率序列进行拟合，分别找出能很好描述两国基金收益率波动性的模型并进行检验，比较两者波动性的差异，并通过计算VaR值来比较两者的风险，最后对实证研究的结果进行分析说明。二、VaR方法14VaR，即在险价值，是用来衡量在一定的置信水平下，持有的证券及组合可能遭受的最大损失。从统计意义上看，它描述了在一定目标期间收益与损失的预期分布的分位数。其计算公式为，其中表示分位数，表示方差，表示基金初始价值。传统的VaR风险计量方法普遍存在的缺点就是过度的依赖收益率分布的正态假设，而对于收

8、益通常存在的异方差性和厚