基于gct模型的基金收益分解分析——来自中国股票型基金的证据

《基于gct模型的基金收益分解分析——来自中国股票型基金的证据》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、＊＇■４＇吟：一、■＇！如：二而－，巧．＾？＿餐．５；２＜＾产，争巧作衣产紙＾：妒＾＾＾＾—、＾吝茶域＾’．．。游：．．鄭。．，．锁據辦￥，猶＂＂；Ａｄ＂＇齊舅学校编码；１０１７３分类号密级＿＿节ｒＴｌｓ■胃：山如＇受＊＇胃落守！马寺学号：２０１３１００３５１ＵＤＣ—．二＾；，‘－＇，．■＇作巧＇－或＞：咬苗呼減脅卿Ｊ；好讀｜ｌ；議＾＾＾ａ／方气：；；難聲；：對諭爹、－｜’－雾＇；方巧Ｖｆ至也．：．、Ｖ＼常ｉ故护硕±学位论文＇—＇—＇＇＇＆一．．－．Ｐ心赵；；．－，从一

2、．ｒ＿；Ａ．式巧＿八替石基于ＧＣＴ模型的基金收益分解分析；建ｒ＾‘：来自中国股票型基金的证据卿＾套啼聲备＊＊，’，１ＡｎａｉｖｓｉｓｏｎｔｈｅＲｅｔｕｒｎ〇１ｆｕｎｄｓＢａｓｅｄｏｎｔｈｅＧｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ：ｒ－疋＂取辨非＇衙巧难ＣａｌｅｎｄａｒＴｉｍｅＲ巧ｒｅｓｓｉｏｎＭｏｄｕｌｅ；赏每＇．．％子＇，矣；註臺荀ｉ．ＥｖｉｄｅｎｃｅｆｒｏｍＣｈｉｎｅｓｅＥｕｉｔ（ｑｙｊｆｕｎｄＳ筵强蔚寫為．：品。＾．．深＾祭巧歡；為蒸謁捧葛－？．苗祥来雜廣

3、—＃甲梦１踩＾脅磅＇＇＞‘一－一心＇＇＂．‘心－一一＇￣－与：．＾》？＇石气祭，一！瑞好妙续＼指导教师姓名；王志强教授；级学科名称：应用经济学蘇Ｈ追Ｓ二级学科名称＾ｕｓ：金融工程Ｍｉｋ．繫令為技．ｍｌ＃樂叫‘、做答綱＠ｎ月＊：甘篇與巧＿＿ｉｉｌｌ：＾ｆｂ…；参一－．．：Ｉ知汾菊鱗；满嗦爲Ｉ矿繁拜…—：ＩＨ：＇齡；穿擎醜金嘯輪，ｒ摘要本文主要研究了开放式基金收益率与八种基金变量之闽的关系。这些变量包括费用率，资产净值，基金家族规模，基金年龄，基金净流入量，基金的持股集中度，基金的换手率，

4、基金过去的收益率。本文主要运用了两阶段回归模型和广义日历时间姐合回归模型来考虑对基金收益率的分解。运用广义日历时间组合回归模型得出的结论是换手率在１％的显著性水平下是显著为负的，即频繁的交易不但没有带来相应的收益，反而有损于收益率的增长。费率在１％的显著性水平下显著为负一一，送结论与中国前的学者的研究结果不样，结果证实了中国基金的费率设置是有问题的，高额的收益率没有起到相应的激励作用，反而带来了负增长。滞后的收益率在５％的显著性水平下是正的，过去收益率离的基金具有一定的延续性，这也反面说明了中国的证券市场不是有效的。基金年齡在１％的

5、显著性水平上为正的，这意味着成立时间长的基金可从利用自己的品牌或者人力方面的优势获得比新基金更大的收益。净流入量在５％的显著性水平上为负的，净流入量并没有带来离额的收益，这可能是因为中国的基金经理并没有很好的选股能力，在面对大额资金流入时并没有很好的把猩住时机来进行投资。Ｊａｆｆｅ和Ｍａｎｃｉｅｌｋｅｒ（１９７４）提出的日历时间回归方法常用来研究对基金收益率的分解。然而这种方法只适用于两个横截面数据的研究。对于多元变量回归来说，该模型失去效应。化ｈｌｑｕｉｓｔ（２０００）发明了两阶段回归模型改进了前者的不足一。该模型分为两个步骤，第步

6、对每个基金收益率与法码三因素一模型或者因素模型中的因子进行时间序列回归，第二步对上步中得到的阿尔法值与基金变量进行时间序列回归。最后用面板数据模型分析用阿尔法值衡量的收益率与基金变量之间的相关关系。化ｉｓｃｏｌｌ和Ｋｒａａｙ（２０００）指出当出现横截面相关关系时，上述模型因为忽略了这个信息将导致结果是不可信服的。因此本文使用了Ｈｏｅｃｈｌｅ（２０ｌ２）提出的广义日历时间组合回归模型（简称为ＧＣＴ模型）对基金收益率与法码因素模型中的因子和基金变量进行相关性分析。ＧＣＴ模型使用了ＤＫ标准误解决了上述模型的不足。本文的创新之处是运用了

7、两种面板数据模型综合研究多元变量对基金收益率的相关性影响。过去对基金收益率的分解主要是通过対统计结果的ｔ值的显著性来进行判断，而且大部分的实证分析都是基于简单的线巧回归并且用的是基本的‘怀将标准误，但是由于方法的不同，，变量选择的不同得到的系数并不Ｉ一定是无偏且有效的，所ｗ有必要基于方法论的不同来分析标准误是否能反应真实的情况。当残差项与时间项或者横截面项相关时，怀特标准误不再是可靠ＤＫ的结果，标准误能保证存在横截面相关、异方差、序列相关时结果也是可一信服的。。本文希望能通过结果的ｔ值分析对投资者提供些投资方面的参考本文主要分为

8、五个部分：