中国指数基金绩效与风险的实证研究

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1、西南财经大学博士学位论文中国指数基金绩效与风险的实证研究姓名:赵勇申请学位级别:博士专业:金融学指导教师:曹廷贵20080401中国指数基金绩效与风险的实证研究价的其他模型,对我国指数基金的历史绩效进行实证分析,全面评估我国指数基金的历史绩效。(5)运用跟踪误差方差分解的计量模型,对我国指数基金的现实风险水平进行评估,找到其风险的主要影响因素。同时,对选定的指数进行压力测试,预测其未来的潜在风险。(6)基于实证分析的结果,提出结论,并论述本文的创新及不足之处。本文的基本内容分为七章,安排如下。第一章,导论。阐述本文的研究背景和

2、意义。然后,阐述本文研究的理论基础和研究方法。最后,介绍本文的基本思路和逻辑结构。第二章,指数基金发展概述。首先对指数基金有关的背景知识进行简要介绍,包括指数基金的概念、分类和特点等。然后,简要介绍指数基金的复制方法和投资流程。其次,对指数基金的发展进行论述,分别从国外和国内两个方面对指数基金的发展和现状进行回顾。最后,对目前比较权威的基金绩效评级体系进行简要介绍。第三章,文献综述。首先回顾指数化投资理论的发展。其次,详细梳理了关于指数化投资的研究成果,包括国内外的研究文献。再次,对指数化投资的风险理论展开论述,主要介绍金融风

3、险压力测试的思想和方法。第四章,基于跟踪误差的收益与风险理论。首先,对跟踪误差进行理论分析,得到一个跟踪误差表述的统一理论框架。然后,分别施加不同的变量约束,得出不同形式的跟踪误差的表述形式。其次,基于理论和实务方面的因素,将分析集中于跟踪误差的重要度量形式:跟踪误差方差,并对其进行不同形式的分解。第五章,对我国指数基金的历史绩效进行实证分析。首先,根据第四章跟踪误差的理论基础,阐述基于跟踪误差的指数基金绩效评价模型,包括理论模型和计量模型,并简述跟踪误差的组成和影响跟踪误差的因素。其次,简要介绍其他的指数基金绩效评价模型和指

4、标。然后,根据前述的绩效评价模型,选取我国的指数基金作为研究对象,展开实证分析,并对实证分析的结果进行简要分析。第六章,对我国指数基金的风险水平进行实证分析。首先,基于第四章关于跟踪误差的理论基础,对跟踪误差方差进行分解,提出跟踪误差方差分解的计量模型,并对影响跟踪误差方差的因素进行阐述;进而在方差分解的2内容摘要基础上,引入压力测试的思想,结合跟踪误差方差分解的计量模型,建立跟踪误差方差的预测模型。然后,根据前述的跟踪误差方差分解的计量模型,对我国指数基金的跟踪误差方差进行分解,找到影响跟踪误差方差的主要因素。最后,根据前述

5、的跟踪误差方差的预测模型,对选定的指数基金进行压力测试,预测其未来跟踪误差方差可能的变化。第七章,结论。在前文分析的基础上,得出本文的研究结论。同时,提出本文的创新点以及不足之处,并提出相关的对策建议。总结本文的研究,可以得到以下结论。(一)论文整理了指数化投资的相关理论,并对以跟踪误差为核心的指数跟踪问题进行了系统梳理;同时,对有关金融风险压力测试的理论和方法,进行了比较全面的阐述。从研究文献看,以跟踪误差为核心的指数跟踪问题,大量的研究成果主要集中于二十世纪九十年代以后。而国内的相关研究从质量和数量来看,较之于国外的相关研

6、究还有很大的差距。同时,论文对指数基金有关的背景知识进行了阐述,并对其在国内外的发展进行了回顾。对目前投资实务中广泛使用的比较权威的基金评级体系,分别进行了阐述。(二)论文提出了跟踪误差表述的统一理论框架,在该理论框架基础上,对跟踪误差进行了全面系统的分析,发现:(1)跟踪误差方差可以分解为两个部分,即预期的跟踪误差方差和随机的跟踪误差方差。(2)随机的跟踪误差方差还可以迸一步分解为两个部分,包括由基准风险暴露造成的跟踪误差方差,和由残余部分造成的跟踪误差方差。同时,从理论角度,对积极管理的指数化投资(或增强型指数化投资)策略

7、进行了界定,并对积极管理的指数化投资的风险进行了分析。另外,通过比较静态分析,分别研究了跟踪误差方差与其影响因素之间的关系。并对跟踪组合与基准组合的相关系数进行了分析,研究了与跟踪误差方差之间的关系。(3)跟踪误差方差可以分解为系统部分和非系统部分。(4)跟踪误差方差可以分解为择时部分和选股部分。同时,从理论角度,将对跟踪误差方差的不同分解统一起来。(三)在论文的实证分析部分,选取华夏上证50ETF、华安MSCI中国A股等十只国内的开放式股票型指数基金,对其历史绩效展开实证分析,得到以下结论:我国的指数基金基本上实现了对基准指

8、数的有效跟踪,各只指数基金均比较严格地贯彻了预先制定的指数化投资目标,基金绩效与基准指数中国指数基金绩效与风险的实证研究的走势实现了较好的拟合。(四)在论文随后的实证分析部分,对同样的样本基金进行了方差分解,分析其现实的风险水平;并在此基础上,选取嘉实沪深300为对象进行压力

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