分级基金的杠杆机制及定价研究.pdf

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1、分级基金的杠杆机制及定价研究学位类型：专业学位论文作者：张琬新学号：20141810241培养学院：国际经济贸易学院专业名称：金融硕士指导教师：江萍副教授2016年5月万方数据ResearchontheLeverMechanismandPricingofStructuredFund万方数据学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文所涉及的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识

2、到本声明的法律责任由本人承担。特此声明学位论文作者签名：年月日万方数据学位论文版权使用授权书本人完全了解对外经济贸易大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存论文；学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或部分的阅览服务；学校有权按照有关规定向国家有关部门或者机构送交论文;学校可以采用影印、缩印或者其它方式合理使用学位论文，或将学位论文的内容编入相关数据库供检索；保密的学位论文在解密后遵守此规定。学位论文作者签名：

3、年月日导师签名：年月日万方数据摘要分级基金是指通过分解一只母基金的收益或净资产，形成表现不同收益水平与风险大小水平的两种或两种以上的基金份额，是一种创新型的结构化基金品种。一般情况下，分级基金由优先份额与进取份额两类子份额构成。从收益分配方式角度看，优先份额的收益一般是预先约定的固定收益，而进取份额则是获得剩余收益或承担损失。优先份额的资金通常被进取份额利用来放大收益的做法使分级基金具备了杠杆性特征。本文首先对分级基金的杠杆机制进行了理论上的分析，介绍了杠杆机制的内涵以及三种分类，即初始杠杆、净值杠杆以及价格杠杆，另外还将分级基金的杠杆与杠杆ETF的杠杆做

4、了比较。接着分析了分级基金杠杆的影响因素主要有优先份额占比、优先份额约定收益率、母基金净值、母基金溢价率等。然后分析了杠杆对分级基金的影响，投资者在追求高收益的同时对于杠杆的使用要保持理性。只有潜心研究才可以确定最佳杠杆，审慎使用杠杆才能得到期望收益，也有效规避杠杆失灵的风险。同时，为维护资本市场稳定运行，在分级基金的运作过程中要发挥价格机制的效用，促进分级基金的合理定价，投资者、管理者及监管者有必要对分级基金各个份额的内在价值和市场价格的差异进行考察。本文运用Black-Scholes模型对分级基金进行了定价分析。首先，对Black-Scholes模型进

5、行了介绍，接着阐述了分级基金的期权分解理论，然后选取了三只成立时间较长较具代表性的分级基金运用Black-Scholes模型进行了实证分析，分别是：国投瑞银瑞和300、兴全合润以及富国汇利回报。通过回归分析得到每个基金产品样本各个份额的实际价格与理论价格的回归方程，投资者可用其计算得到实际价格的参考值同市场价格进行比较。另外总结了Black-Scholes模型的优势及缺陷，优势主要在于成熟及操作性强，缺陷主要在于假设较多、适用范围有限等。最后将杠杆机制与定价结合起来，分析分级基金杠杆对定价的影响。通过对杠杆倍数与实际价格、市价净值差以及实际理论价格差的相关

6、性分析，得出均具有显著的相关关系，为投资决策提供了一定参考。关键词：分级基金，杠杆机制，定价，Black-Scholes模型I万方数据AbstractStructuredfundisakindofinnovativefund.Thefund'sincomesornetassetsaredecomposedtotwoormorefundsharesaccordingtotheirdifferentperformanceofriskandreturn.Undernormalcircumstances,structuredfundiscomposedoftwok

7、indofshares——preferredsharesandaggressiveshares.Accordingtotheirdifferentwaysofincomedistribution,preferredsharesareusuallyagreedtogetafixedamountofprofits,andaggressivesharesgettherestofthegainsorlosses.Aggressivesharesmagnifygainsbyusingpreferredshares,andmakestructuredfundhavel

8、everagedfeatures.First,theleverme