基于mv-garch模型的中国开放式基金择时能力实证研究

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1、硕士学位论文基于MV-GARCH模型的中国开放式基金择时能力实证研究EMPIRICALRESEARCHONTHETIMINGABILITYOFCHINESEOPENENDFUNDSBASEDONTHEMV-GARCHMODEL叶婷哈尔滨工业大学2015年6月国内图书分类号：F832.5学校代码：10213国际图书分类号：336.7密级：公开经济学硕士学位论文基于MV-GARCH模型的中国开放式基金择时能力实证研究硕士研究生：叶婷导师：李力教授申请学位：经济学硕士学科：金融学所在单位：深圳研究生院答辩日期：2015年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:F8

2、32.5U.D.C:336.7DissertationfortheMasterDegreeinEconomicsEMPIRICALRESEARCHONTHETIMINGABILITYOFCHINESEOPENENDFUNDSBASEDONTHEMV-GARCHMODELCandidate:TingYeSupervisor:Prof.LiLiAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEconomicsSpeciality:FinanceAffiliation:ShenzhenGraduateSchoolDateofDefence:June,2015Degree

3、-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学经济学硕士学位论文摘要我国证券投资基金从封闭式转型为开放式以来，开放式基金发展迅速。开放式基金的市场净值、基金的数量、以及基金管理公司的数量都呈迅速增长趋势。开放式基金市场的快速发展为投资者提供了新的投资渠道的同时，也带来了问题。面对种类繁多、数量巨大的开放式基金，投资者该如何选择。所以，客观科学地对开放式基金的绩效进行评价就显得非常有必要。本文运用MV-GARCH模型对我国开放式基金进行实证研究，探究我国的开放式基金是否具有选择市场时机的能力。这对我国开放式基金的绩

4、效评价和投资的投资选择都具有重要意义。本文选取Carhart四因素模型中的市场超额收益、规模因子、价值因子以及动量因子作为风险因素，构建MV-GARCH模型对我国股票型开放式基金、债券型开放式基金以及混合型开放式基金进行实证分析，研究我国的开放式基金是否具有市场时机的选择能力，检验这四个风险因素是否会对我国开放式基金的择时能力产生显著性影响。为了比较MV-GARCH模型与传统模型的不同，本文也构建了非条件性模型和条件性模型用于实证分析。同时，为了检验三种择时能力模型下回归结果的差异是否显著，本文运用Friedman非参数检验法分别对不同风险因素和择时能力模型的回归结果进行了检验。研

5、究发现，债券型基金的业绩最好，同时表现出了正的选股能力和择时能力。股票型基金表现出了正的选股的能力和负的择时能力。混合型基金表现出了正的选股的能力，而只有在多风险因素的条件性模型和MV-GARCH模型下，才表现出了正的择时能力。市场超额收益、规模因子、价值因子，以及动量因子都对基金的择时能力有显著性影响。在对我国开放式基金的择时能力进行评价时，这四个风险因素都应该被考虑在内。运用MV-GARCH模型所得的结论与其余两种模型的结论基本一致，而且股票型基金和混合型基金MV-GARCH模型下的择时能力显著好于其余两种模型下的择时能力，说明MV-GARCH模型适用于中国开放式基金择时能力的

6、研究。关键词：开放式基金；择时能力；MV-GARCH模型-I-哈尔滨工业大学经济学硕士学位论文AbstractChineseopenendfundshavedevelopedrapidlysincecloseendfundsturnedintoopenendfunds.Thenetvalueofmarket,thenumbersoffunds,andthenumbersoffundmanagementcompanieshavebeenincreasing.Althoughopenendfundsprovidenewapproachestoinvest,investorshaveth

7、eproblemabouthowtochoosefundswhentheyfacesomanykindsofopenendfunds.So,appraisingfundperformanceobjectivelyandscientificallyisnecessary.ThisthesisusesmultivariateGARCHmodeltoresearchthetimingabilityofChineseopenendfunds.Theaimistoexamine