• 回答数

    5

  • 浏览数

    290

helloJ80430
首页 > 期刊论文 > 研究指数基金论文

5个回答 默认排序
  • 默认排序
  • 按时间排序

angela颖宝贝

已采纳

封闭式基金折价解析尽管我国基金业起步较晚,但也出现了封闭式基金折价问题,引起了市场人士的广泛关注。本文旨在通过详细考察影响基金折价的各种因素,定量分析其主要原因,以为我国今后基金相关政策的制订提供实证依据。 文献回顾 (一)国外研究 自封闭式基金折价之谜被发现以来,经济金融学家们就一直试图为它找出一个合理的解释。早期的各种研究欲以代表基金基本层面的因素为出发点,来解释折价的存在。它们都有一个共同点,均认为封闭式基金折价是由基金所持有的投资组合的某些特征引起的。具有代表性的这些传统解释有:代理成本、资产流动性、基金业绩、资本利得税。 代理成本论认为基金收取的管理费用是导致折价的主因,包德鲁克斯(Boudreaux,1973)指出如果管理费用高出合理水平,或者投资者预期未来管理能力会变差,则代理成本(管理费用)问题便会导致封闭式基金出现折价。资产流动性论(马尔基尔Malkiel,1977)认为封闭式基金的资产净值是用基金持有的股份的市场价格来计算的,通常一只基金持有的某一股票的份额很大,售出时将不可避免地导致股价下跌,因而使得套现后的收益比当前账面的数额少。基金绩效论(马尔基尔,1977)认为折价之所以存在乃因为市场对基金的未来盈利能力评价不高。资本利得税这一解释认为出售已升值的封闭式基金股份必须缴纳资本利得税(capital gain tax),此损失应该在基金净值中扣除,故以折扣的形式反映在价格上了。 马尔基尔(1997)的研究被视为早期研究的经典之作,他检验了关于美国封闭式基金折价的各种传统解释,被检验的因素包括:(1)尚未实现的资本升值,(2)红利分发政策,(3)资产的流动性,(4)代理费用(管理费用),(5)持有的国外股票,(6)基金业绩,(7)基金投资组合的转换。马尔基尔以横截面和时间序列回归方法来测度上述因素是否可以解释折价问题,结果发现基金折价与尚未实现的升值(在基金未实现的升值期间)、资本收益的分配政策、资产的流动性以及国外股票的持有情况有一定的相关性。然而,马尔基尔指出这些因素的解释力有限,只解释了问题的一小部分,便推测市场心理对折价的形成和变动可能有很重要的作用。 鉴于传统研究无法取得令人满意的解释,新的研究便另辟蹊径。大部分研究以投资者情绪为中心,全面考虑了封闭式基金的两个风险:一是其持有的投资组合所带来的风险,它决定了基金股份的基本价值;二是由于市场中投资者情绪波动形成的风险,它使得基金股份的市场价格偏离其基本价值,从而演变成折价。 李等人(lee )认为传统研究不仅无法较满意地解释狭义的折价之谜的成因,而且也根本无法解释广义的折价之谜的四大动态特征。他们认为应考虑投资者情绪这一重要因素,因其对解开折价之谜的四个特征有决定性的帮助。然而,投资者情绪很难被定量测度,因此无法直接验证这一新猜想,只能通过间接验证。具体需要验证如下关系:(1)不同基金的折价变动的同步性,(2)新基金上市的时间选择,(3)小公司的收益率变动和基金折价之间的关系。 结果发现每一个问题均与投资者情绪息息相关,间接说明了这一因素的重要性。首先,基金的折价都高度相关。尽管基金的投资组合不太相同,但由于散户是基金的主要投资者,因此他们的情绪变化会直拉影响各基金的折价,使得其走势大致趋同。其次,根据投资者情绪假说,新的封闭式基金会择时上市,即选择在投资者情绪看好整个封闭式基金业之时上市。实证结果发现情况确是如此,许多新封闭式基金在现有封闭式基金的折价变小时才上市。最后,投资者情绪假说认为封闭式基金的折价应该与小公司股票的收益率呈反方向变动,原因是当投资者对基金未来的收益持乐观态度时,基金的折价就变低,而与此同时这种乐观情绪则表现在对小公司股票的强烈需求上,结果使得其收益率明显提高。李等人对规模投资组合的收益率、封闭式基金折价和市场指数收益率作了回归分析,发现当封闭式基金折价缩小时规模小的股票表现较好。 (二)国内研究 在我国,对封闭式基金折价之谜的研究尚处于起步阶段,据我们所知,迄今为止有三篇这方面的研究文献,分别是顾娟(2001)、汪光成(2001)和上海证券交易所研究报告(2002)。 顾娟(2001)对基金折价和基金未来业绩、基金风险、基金所持投资组合集中度之间的关系做了分析,并检验了各个基金折价之间的相关性。她得出的结果部分地显示了基金折价与基金基本面因素似乎关系不大,但是并没有进一步深入考察投资者情绪的解释作用。 汪光成(2001)对封闭式基金折价问题的相关文献做了一个非常全面的回顾,并简单地分析了我国封闭式基金折价的统计特征,最后提出了这一问题与基金市场的投资理念、投资者的“共同知识”、“投资者类型、基金披露信息和制度安排缺陷有关。然而,由于没有进行深入的定量分析来检验上述关系,因此它仅隶属一种推测而无法确定影响基金折价的真正因素。 上交所研究报告(2002)先使用横截面回归分析了各因素与基金折价率之间的关系,之后又使用E-GARCH方法分析了基金折价与流动性之间的关系。该研究所强调的是各个解释变量和基金折扣之间的相关关系,而并非每个变量的解释力的大小。从其横截面回归结果看,回归的决定系数仅为,说明这些因素并不能完全解释基金折价。另外,E-GARCH分析也只是揭示了基金变现能力与折价之间存在负相关关系。显而易见,若想彻底解开我国封闭式基金折扣之谜,提出一个合理的解释,还需进行更深入的实证研究。 三、基金折价的动态特征 为了便于分析和讨论,本节简单总结和阐述我国基金折价的几个动态特征。 (一)数据和方法 本研究的数据来自深圳国泰安公司(GTA)的中国共同基金数据库。原始数据来源于封闭式基金发放的每周公报,然后由GTA数据库收集、计算。对每只基金的红利和除权已做出适当调整。 封闭式基金折价(DISCit)的计算以周进行,方法如下: 附图 其中,NAVit=在t期末的基金i的每股NAV,SPit=在t期末的基金i的股票价格。 我们构建了一个折价指数来代表整个样本封闭式基金折价的状态,它是10只在1998年6月以前上市的封闭式基金折价的算术平均数。这样选择的目的是保证有足够的时间序列观察值。样本期是自1998年10月开始的首次周公报至2000年最后一次周公报。具体计算公式为: 附图 (二)证据 图一是折价指数变化的动态曲径。此外,表一给出了折价指数变动的摘要统计数字,包括均值、中位数和标准差。 附图 图1 折价指数变动情况(1999年10月-2000年12月) 表1 折价指数摘要统计(1999年10月-2000年12月) 均值(%) 中位数(%) 标准差(%) 样本方差(%) 峰度 偏斜度 极差(%) 最小值(%) 最大值(%) 如前所述,封闭式基金折价之谜不仅意味着封闭式基金折价的存在,而且也包括四个特征:基金股份先以高于资产净值的溢价交易,然后很快变成折价,并且大幅度波动,最后当封闭式基金清算或转为开放式时便缩小。图一和表一显示了封闭式基金折价在我国也存在,且动态特征与美国的极为相似:折价指数开始有30%的溢价,然后几乎单调上升到20%的折价。此外,折价指数的波动很大,其均值和中位数分别是和。折价的幅度和波动均显著高于美国的数值,说明折价现象在我国相当严重。(注:值得一提的是,由于在中国没有封闭式基金清算和转化为开放式基金的先例,我们不能检验第四个特征。) 为了深入了解上述动态变化,我们进一步观察了每只基金的折价变动情况。表二展示了10只样本封闭式基金的下列数据:(1)上市的日期,(2)上市第一个月的溢价,(3)首次公布折价出现日期。如表所示,在10只封闭式基金中,除了上市较晚的景宏基金之外,其余9只基金都先以高于资产净值的溢价交易,然后在很短的时间内变成折价。另外,溢价与上市时间的早晚关系极大,上市越晚,起始的溢价就越低,变为折价所花的时间就越短。 表2 封闭式基金折价的动态特征 基金 首次交易日期 首月溢价(%) 首次折价公告日开元 04/07/98 05/24/99金泰 04/07/98 06/07/99兴华 05/04/98 05/04/99安信 06/22/98 50% 05/07/99裕阳 07/30/98 05/04/99普惠 01/27/99 05/10/99同益 04/21/99 05/17/99泰和 04/20/99 08/16/99景宏 05/18/99 05/18/99汉盛 05/18/99 05/07/99四、折价的传统解释 为了解析上节中呈现的我国封闭式基金的折价现象,在本节中,我们先试图用传统理论来定量解释,主要考虑三大因素:代理成本、资本流动性和基金业绩。 (一)代理成本 表三给出了10只样本基金的管理费用占总净资产的比例。数据来自基金的年度资产负债表。在大多数情况下,管理费大约占净资产市值的,最高亦仅达,而折价指数的均值为,波动范围为-30%到24%。很明显,与封闭式基金的折价相比,管理费用则要小得多,而且,对一个基金来说,它的管理费用在一年内是一个相对固定的数额,而折价则变动很大。 表3 管理费用占总资产比例(%) 附图 表4 2000年样本基金折价幅度、代理成本、资产流动性和业绩表现 附图 如果管理费用可以解释封闭式基金折价的话,那么在基金的管理开支和基金的折价间有就会存在正相关关系,即较高的管理费用将导致较大的折价。因此,我们用spearman排序相关关系作一个简单的测试。表四列出各基金的折价幅度、代理成本、资产流动性和业绩表现的统计数据,而表五则是相应的spearman排序相关关系检验结果。在表五中,10月样本基金的2000年每周折价的算术平均和其年管理费用占净资产比例之间的spearman排序相关系数是,对零相关的原假设的双尾检验P值是,意味着管理费用和封闭式基金折价的正相关关系并不存在。因此,我们认为代理成本(管理费用)并不是中国封闭式基金折价的一个合理解释。 表5 2000年样本基金折价幅度、代理成本、资产流动性和业绩表现之间的Spearman排序相关系数 附图 (二)资产流动性 根据流动性解释,我们预期基金的折价和可流动的程度呈负相关关系。我们也用spearman排序相关来检验此关系。基金的流动性是用它们投资组合的集中程度来代表,即在基金的投资组合中具最大资产净值的10只股票的资产净值之和与基金的总资产净值的比例,使用的数据是2000年度的基金每周集中度的算术均值。从表五中可以看出,其spearman排序相关系数是,而零相关的原假设的双尾检验P值则是。这一结果同上小节的结果一样令人惊讶,基金折价和投资组合的集中度之间的相关关系为负数,与理论预期相反。然而,这个负相关关系在统计上并不显著。可见,用流动性这个概念无法解释封闭式基金为什么在上市初期的价格超过它的资产净值。因此,资产流动性也不能对我国封闭式基金折价给予合理的解释。 (三)基金业绩 从逻辑上讲,封闭式基金的业绩与其折价应该呈负相关关系。如果投资者认为基金管理者能够获得高于平均水平的利润的话,他便会乐意以高于资产净值的价格买基金股份,反之亦然。在表五中,我们计算了10只样本基金的折价和基金绩效之间的相关系数。这一基金绩效是以一个双因素模型(包括风险和规模两个因素)为基准计算得出的。令人惊讶的是,spearman排序相关系数仅为,零相关的原假设的双尾检验P值也只有,意味着这两个变量间的相关关系为正,但在统计上并不显著。因而,基金业绩同样不能解释我国的封闭式基金折价。 至于税收的解释,因为我国并没有直接征收资本利得税,所以无法进行实证检验。颇为有趣的是,管理费用和10只基金的集中程度之间的spearman排序相关系数为,零相关的原假设的双尾检验P值为,说明此正相关关系在10%的置信水平上统计显著。另外,管理费用和基金业绩显示了极强的正相关关系,spearman排序相关关系是,对应的零相关的原假设的双尾检验P值是。这一结果给我们提供了基金为何收取高额管理费用的直接证据。 最后,我们将三个因素放在一起,用横截面回归方法进行分析,结果收录在表六中。纵观表六,回归结果一目了然,三个因素的回归系数无一在统计上显著,说明它们均不能解释基金折价现象。 表6 传统解释的横截面回归检验结果(注:本横截面回归样本为18只基金(开元、安信、裕阳、新华、普惠、同益、景宏、泰和、汉盛、裕隆、安顺、天元、景博、景阳、裕元、同盛、金鑫)。回归因变量为各基金2000年内周折价率算术平均数;回归自变量分别是各基金2000年(1)持股集中度、(2)基金绩效、(3)管理费用占总资产比重、(4)基金总资产。) 附图 五、投资者情绪假说 前面的讨论说明传统理论无法解释中国的封闭式基金折价。回顾传统解释,其基石为封闭式基金的风险乃由一些基金的基本因素所导致。然而,众多有关市场有效性的实证研究都指出,仅考虑基本因素还远远不够,因为它忽略了也许是最重要的因素,即投资者情绪,此乃行为金融学研究的中心所在。对基金来讲,我们完全有理由相信,投资者的情绪非同小可,它在很大程度上影响和导致了折价。 为找到支持投资者情绪假设的间接证据,我们将检验:(1)不同基金折价变动的同步性,(2)新基金上市时间的选择,(3)封闭式基金折价和不同规模的股票收益率之间的关系。 (一)不同封闭式基金折价变动的同步性 一般来讲,封闭式基金相互的投资风险不同,这样他们持有的投资组合的组成便不同,因此相应地封闭式基金相互间基本层面不同。由于传统解释认为封闭式基金的折价由投资组合的风险带来,那么如果不存在投资者情绪对基金折价的影响的话,其变动应该不同。相反,如果不同的基金的折价变动呈正相关的话,那么便可以说明投资者情绪是基金折价的主要推动力。 表七给出了组成折价指数的10只样本基金之间以及指数本身的Pearson相关系数。可以非常清楚地看到各只基金的折价之间是高度相关的,且所有的相关系数都为正数,其算术平均数高达,连最低的相关系数亦有,其相关系数标准差为。所有的零相关的双尾检验的P值都是零,说明正相关关系统计十分显著。 表7 折价指数与基金(为指数组成基金)折价间Pearson相关系数(1999年10月—2000年12月) 附图 a此表显示的是1999年10月到2000年12月间折价指数和构成此指数的十只基金的折价之间的相关系数,对所有相关系数显著性的双尾检验的P值都为0(未列于表中),表明所有相关系数都显著不等于0。 进一步寻找证据,我们计算了折价指数于1999年下半年之后上市的10家封闭式基金之间的相关系数,检验的时期从1999年12月到2000年12月。表八列出了这10家基金的折价和折价指数之间的pearson相关系数。在基金和折价指数间的相关系数仍然很大,所有的零相关的双尾检验的P值都是零。相关系数的均值是,而最低的相关系数是,标准差是。 表8 折价指数与基金(非指数组成基金)折价间Pearson相关系数α(1999年12月—2000年12月) 附图 a此表显示的是1999年12月到2000年12月间折价指数和此指数之外的十只基金的折价之间的相关系数,对所有相关系数显著性的双尾检验的P值都为0(未列于表中),表明所有相关系数都显著不等于0。 概而论之,表七和表八都显示不同封闭式基金的折价同方向变动,支持了不同基金的折价是由相同的投资者情绪所驱动的假设。此外,各只基金的折价的高度相关显示折价指数的变动并非由一些局外点所决定,这也说明我们构建的折价指数足已代表整个封闭式基金业的折价幅度。 (二)新基金上市的时间选择 根据投资者情绪模型,封闭式基金折价并非由单个基金的基本因素所致,而是由投资者针对封闭式基金的情绪所致。此外,前面的实证发现表明各只基金的折价高度正相关,因此,现有封闭式基金的折价可以反映市场对整个封闭式基金业的态度。由此,我们可以预见新的基金将会选择在投资者看好现有的封闭式基金的时候上市,即在这些基金以溢价或以较低的折价交易时上市。 我们通过考察从1999年6月到2000年12月间的新基金上市数目和同期折价指数变动之间的关系,从另一方面来检验投资者情绪假说的合理性。每月的折价指数变动用月内的每周折价的算术平均来衡量,但由于封闭式基金的上市需要较长的申请时间,在计划的上市日期和实际的上市日期之间会有一个时间差,其间的市场情况很可能会剧烈变动。因此,这一检验的结论并不十分准确,只可以作为参考。在图二里,柱状表示新基金每月上市的数目,而线状则表示现有基金折价的变动。 我们看到多数基金的上市选择在折价变得相对较低时期。1999年6月、10月,2000年4月、7月,折价指数有较大幅度下降。在此期间,总共23个封闭式基金中有16个上市。在1999年8月和2000年3月间,当折价指数大幅上升时,没有新的基金上市(三)折价变化和不同市值股票收益率之间的关系 投资者情绪模型认为既然封闭式基金折价的变动是由个人投资者的情绪所引起,而小市值股票也主要被个人投资者持有,那么基金折价和小市值股票的收益率之间应该存在联系。研究发现当折价指数变小时,小市值股票收益率就变高,反之亦然。 附图 图2 折价指数变动和新基金上市关系 对于我国市场,虽然至今尚无各类投资者的持股状况的研究,但我们认为仍可间接考察封闭式基金折价和不同市值股票收益率之间的关系。我们使用的二元回归模型为: 附图 其中R[,it]是一个规模投资组合(size portfolio)的周收益率,其具体的构造方式如下:在1998年的最后一个交易日,我们根据当日沪深两市所有上市公司的流通市值排序,再将所有公司按照顺序平均分为8个组别;在1999年内,保持每个投资组合的组成不变,再计算出组内所有股票的每周收益率的算术平均数,以此作为每个投资组合的周收益率。到1999年最后一个交易日,再如上述方法对沪深两市所有股票排序,组成8个投资组合,分别计算其在2000年内的周收益率。△disct是折价指数变化率,即t期折价水平与t-1期折价水平之差除以t-1期折价水平绝对值: 附图 最后,mkt[,t]是沪深两市所有股票的平均(以流通市值加权)收益。 回归结果列在表九。可以看到,折价指数变动率的回归系数随投资组合市值上升而单调下降。具体而言,折价指数的变动率的系数从(最小规模的投资组合)单调下降到(最大规模的投资组合),并且只有在对最大规模组合进行回归时的系数为负。这意味着当大市值股票表现好时,折价便减少;而当小市值股票表现好时,折价则扩大。除了组合G之外,折价指数的回归系数在统计上都很显著,表明了很强的相关关系。 表9 模型R[,it]=α[,0]+α[,1]△disc[,t]+α[,2]mkt[,t]+ε[,t]回归结果 附图 上述结论说明,我国基金折价变化和不同市值股票收益率之间的关系与美国的情形恰恰相反。为给这一现象一个合理的解释,有必要对我国市场各类投资者以及封闭式基金的投资组合组成做进一步的研究。在缺少这方面资料和证据的情况下,我们只好先做两个猜测。第一个猜测是,既然我们知道共同基金出于流动性的考虑都倾向持有大市值股票,这样当大市值股票表现好时投资者便看好封闭式基金,将抬高基金股份的价格,与之相应的封闭式基金的折价便缩小。第二个猜测是,封闭式基金和小市值股票对某类投资者来说是替代品。当此类投资者衷情小股票时,他们就提高小股票持有的比重,相应降低他们投资组合中封闭式基金的比例,结果封闭式基金价格的降低便导致折价加大。 六、结束语 在本文中,我们检验了中国股市的封闭式基金折价现象。在详细阐述了这一现象后,我们检验了各种可能的解释。我们发现,传统因素不能完全解释折价现象及各种特征,但若考虑到投资者情绪,谜底便迅速被揭开。具体而言,我们得出如下三大结论:(1)不同封闭式基金的折价变动呈现高度正相关;(2)新的封闭式基拿选择在现有封闭式基金的折价小时上市;(3)基金折价变动和不同市值股票的收益率变动之间的关系密切;当小市值股票收益率上升时,封闭式基金的折价就增加;相反,当大市值股票收益率上升时,基金折价便缩小。前两个结论与美国的情况相同,而第三个结论则相反。 目前社会上对基金业运作的看法颇为负面,认为它们并非完全依靠专业化的管理而是凭本身的资金实力和享受的特殊待遇来获取收益,把基金联合锁仓、拉抬重仓股等一系列不当甚至违法行为归咎于两个方面的问题;基金信息披露透明度不够和监管制度安排有缺陷。我们的研究结果表明,提高透明度和加强监管无疑对我国基金市场的健康发展有利,但并不能解决封闭式基金折价这一问题,它与证券市场的宏观环境和投资者的情绪息息相关。国外的经验也告诉我们,基金折价甚具普遍性和长期性,不可能通过完善制度在短期内消除。 我们的定量分析还显示,我国封闭式基金的折价在幅度上比国外严重,因此我们对开放式基金的继续生存持怀疑态度。我们建议,出于对我国基金业的健康发展和对投资者权益的保护的考虑,应暂时停止批准新开放式基金的上市,等封闭式基金折价降低到一个稳定的、吸引的水平后再考虑放松限制。

243 评论

瞪样的胖子

那么怎么挑选指数基金呢?它的筛选条件有哪些?跟也是从天天基金网去查看,并筛选。1、基金公司的实力要强,规模至少在1000亿以上。2、基金规模不低于2亿3、基金的跟踪误差率要低,这个可以与其他的基金做对比4、成立时间不低于三年5、费用越低越好那么选好了定投哪只指数基金,接下来就是要做定投计划。首先你得先确定自己可以用来定投的金额,这个金额一定要是闲钱,三至五年不会用到的钱。不要觉得指数基金很好,就把所有的钱都投进来了,结果中途需要用到钱,就直接把指数基金卖了。这是非常不可取的。那么这个定投金额怎么计算呢?举例上班族小红,今年25岁,每个月工资是五千块,每个月的花销是三千块,如果说有配置商业保险的,比如一年是6000,,把保险费除以12分摊到每个月里面,也从每月工资里扣除。那么小红每月可用于投资的金额就是5000-3000-(6000/12)=1500,接着我们需要确定自己的风险系数,也就是评估自己的风险承受能力,随着年龄的增加呢,我们承担风险的能力会越来越低,一个25岁的年轻人客观上能够承担的风险比一个75岁的老人更高。越年轻,时间越多能够从头再来的机会也越多嘛。有一个简单的公式,一秒就算出你的风险承受能力,那就是用100减去你当前的年龄,得到的这个数字,就是你的风险承受能力。那么小红的每月定投金额是1500*元。当然还有其他的情况,比如是有目标的定投计划,比如要给自己的女儿定投一笔教育金,或者给自己定投一份养老金,以及想要给自己的资产做保值升值,那么计算方式就不一样了。这个如果感兴趣的小伙伴可以私聊我。我再根据你的情况给你计算。另外就是要确定定投期,其实按照每日,每周,每两周,每月定投,最后的收益都是差不多的,所以建议就按照每月定投,可以设定这个定投日为自己发工资的那天。这样也可以控制自己买买买。那么定投之后呢!你可能会遇到各种心魔来阻碍你的定投计划。比如看到别人买股票,赚得比你多,就想着放弃基金去买股票,但建议你不懂的不要碰,在股市流传一句话就是七亏二平一赢,你就那么笃定没点知识沉淀,不懂得分析财报,研报等的你能打败其他人,成为那赢的一撮吗?还有就是不能长期坚持的,动不动就从基金的账户里抽钱出来花,这个是定投的大忌。如果这样你就看不到复利的效应。还有就是看到涨就开心,看到跌就焦虑。股市的波动是必然的,涨跌是常态,我们明白股市上涨,可以让我们在眼下赚的更多,但是对于定投指数基金的我们而言呢,下跌反而能让我们买的更便宜,拉低指数基金的持有成本,这样才能在未来赚的更多,理性对待股市的波动,认识到涨跌,对于我们来说其实都是有利的,在上涨的时候呢,我们赚取眼前的利益,在下跌的时候抓住入场的好机会,这才是一个投资者最高的境界。

128 评论

憨丶小包

摘 要 研究了沪深300指数日收益率时间序列,经检验其具有马氏性,并建立了马尔可夫链模型。取交易日分时数据,根据分时数据确定状态初始概率分布,通过一步转移概率矩阵对下一交易日的日收益率进行了预测。对该模型分析和计算,得出其为有限状态的不可约、非周期马尔可夫链,求解其平稳分布,从而得到沪深300指数日收益率概率分布。并预测了沪深300指数上涨或下跌的概率,可为投资管理提供参考。关键词 马尔可夫链模型 沪深300指数 日收益率概率分布 平稳分布1 引言沪深300指数于2005年4月正式发布,其成份股为市场中市场代表性好,流动性高,交易活跃的主流投资股票,能够反映市场主流投资的收益情况。众多证券投资基金以沪深300指数为业绩基准,因此对沪深300指数收益情况研究显得尤为重要,可为投资管理提供参考。取沪深300指数交易日收盘价计算日收益率,可按区间将日收益率分为不同的状态,则日收益率时间序列可视为状态的变化序列,从而可以尝试采用马尔可夫链模型进行处理。马尔可夫链模型在证券市场的应用已取得了不少成果。参考文献[1]、[2]、[3]和[4]的研究比较类似,均以上证综合指数的日收盘价为对象,按涨、平和跌划分状态,取得了一定的成果。但只取了40~45个交易日的数据进行分析,历史数据过少且状态划分较为粗糙。参考文献[5]和[6]以上证综合指数周价格为对象,考察指数在的所定义区间(状态)的概率,然其状态偏少(分别只有6个和5个状态),区间跨度较大,所得结果实际参考价值有限。参考文献[7]对单只股票按股票价格划分状态,也取得了一定成果。然而收益率是证券市场研究得更多的对象。本文以沪深300指数日收益率为对考察对象进行深入研究,采用作为计算工具,对较多状态和历史数据进行了处理,得出了沪深300指数日收益率概率分布,并对日收益率的变化进行了预测。2 马尔可夫链模型方法 马尔可夫链的定义设有随机过程{Xt,t∈T},T是离散的时间集合,即T={0,1,2,L},其相应Xt可能取值的全体组成状态空间是离散的状态集I={i0,i1,i2,L},若对于任意的整数t∈T和任意的i0,i1,L,it+1∈I,条件概率则称{Xt,t∈T}为马尔可夫链,简称马氏链。马尔可夫链的马氏性的数学表达式如下:P{Xn+1=in+1|X0=i0,X1=i1,L,Xn=in}=P{Xn+1=in+1|Xn=in} (1) 系统状态概率矩阵估计马尔可夫链模型方法的基本内容之一是系统状态的转移概率矩阵估算。估算系统状态的概率转移矩阵一般有主观概率法和统计估算法两种方法。主观概率法一般是在缺乏历史统计资料或资料不全的情况下使用。本文采用统计估算法,其主要过程如下:假定系统有m种状态S1,S2,L,Sm根据系统的状态转移的历史记录,可得到表1的统计表格。其中nij表示在考察的历史数据范围内系统由状态i一步转移到状态j的次数,以■ij表示系统由状态i一步转移到状态的转移概率估计量,则由表1的历史统计数据得到■ij的估计值和状态的转移概率矩阵P如下:■ij=nij■nik,P=p11 K p1mM O Mpm1 L pmn(2) 马氏性检验随机过程{Xt,t∈T}是否为马尔可夫链关键是检验其马氏性,可采用χ2统计量来检验。其步骤如下:(nij)m×m的第j列之和除以各行各列的总和所得到的值记为■.j,即:■.j=■nij■■nik,且■ij=nij■nik(3)当m较大时,统计量服从自由度为(m-1)2的χ2分布。选定置信度α,查表得χ2α((m-1)2),如果■2>χ2α((m-1)2),则可认为{Xt,t∈T}符合马氏性,否则认为不是马尔可夫链。■2=2■■nijlog■ij■.j(4) 马尔可夫链性质定义了状态空间和状态的转移概率矩阵P,也就构建了马尔可夫链模型。记Pt(0)为初始概率向量,PT(n)为马尔可夫链时刻的绝对概率向量,P(n)为马尔可夫链的n步转移概率矩阵,则有如下定理:P(n)=PnPT(n)=PT(0)P(n)(5)可对马尔可夫链的状态进行分类和状态空间分解,从而考察该马尔可夫链模型的不可约闭集、周期性和遍历性。马尔可夫链的平稳分布有定理不可约、非周期马尔可夫链是正常返的充要条件是存在平稳分布;有限状态的不可约、非周期马尔可夫链必定存在平稳过程。3 马尔可夫链模型方法应用 观测值的描述和状态划分取沪深300指数从2005年1月4日~2007年4月20日共555个交易日收盘价计算日收益率(未考虑分红),将日收益率乘以100并记为Ri,仍称为日收益率。计算公式为:Ri=(Pi-Pi-1)×100/Pi-1(6)其中,Pi为日收盘价。沪深300指数运行比较平稳,在考察的历史数据范围内日收益率有%在[,]。可将此范围按的间距分为18个区间,将小于和大于各记1区间,共得到20个区间。根据日收益率所在区间划分为各个状态空间,即可得20个状态(见表2)。 马氏性检验采用χ2统计量检验随机过程{Xt,t∈T}是否具有马氏性。用前述统计估算法得到频率矩阵(nij)20×20。由(3)式和(4)式可得:■.j=■nij■■nik,且■ij=nij■nik,■2=2■■nijlog■ij■.j=,令自由度为k=(m-1)2即k=361,取置信度α=。由于k>45,χ2α(k)不能直接查表获得,当k充分大时,有:χ2α(k)≈■(zα+■)2(7)其中,zα是标准正态分布的上α分位点。查表得,故可由(1)、(7)式得,即统计量,随机过程{Xt,t∈T}符合马氏性,所得模型是马尔可夫链模型。 计算转移概率矩阵及状态一步转移由频率矩阵(nij)20×20和(1)、(2)式得转移概率矩阵为P=(Pij)20×20。考察2007年4月20日分时交易数据(9:30~15:30共241个数据),按前述状态划分方法将分时交易数据收益率归于各状态,并记Ci为属于状态i的个数,初始概率向量PT(0)=(p1,p2,L,pt,L,p20),则:pj=Cj/241,j=1,2,K,20(8)下一交易日日收益率分布概率PT(0)={p1(1),p2(1),L,pi(1),L,p20(1)},且有PT(1)-PT(0)p,计算结果如表3所示。 马尔可夫链遍历性和平稳分布可以分析该马尔可夫链的不可约集和周期性,从而进一步考察其平稳分布,然而其分析和求解非常复杂。本文使用采用如下算法进行求解:将一步转移概率矩阵P做乘幂运算,当时Pn+1=Pn停止,若n>5 000亦停止运算,返回Pn和n。计算发现当n=48时达到稳定,即有P(∞)=P(48)=P48。考察矩阵P(48)易知:各行数据都相等,不存在数值为0的行和列,且任意一行的行和为1。故该马尔可夫链{Xt,t∈T}只有一个不可约集,具有遍历性,且存在平稳分布{πj,j∈I},平稳分布为P(48)任意一行。从以上计算和分析亦可知该马尔可夫链是不可约、非周期的马尔可夫链,存在平稳分布。计算所得平稳分布如表4所示。 计算结果分析表3、表4给出了由当日收益率统计出的初始概率向量PT(0),状态一步预测所得绝对概率向量PT(1)和日收益率平稳分布,由表3和表4综合可得图1。可以看出,虽然当日(2007年4月20日)收益率在区间(,)波动且在(,)内的概率达到了,表明在2007年4月20日,日收益率较高(实际收盘时,日收益率为),但其下一交易日和从长远来看其日收益率概率分布依然可能在每个区间。这是显然的,因为日收益率是随机波动的。对下一交易日收益率预测(PT(1)),发现在下一交易日收益率小于0的概率为,大于0的概率为,即下一交易日收益率大于0的概率相对较高,其中在区间(-2,)、(,1)和(1,)概率、和依次排前三位,也说明下一交易日收益率在(-2,)的概率会比较高,有一定的风险。从日收益率长远情况(平稳分布)来看,其分布类似正态分布但有正的偏度,说明其极具投资潜力。日收益率小于0的概率为,大于0的概率为,即日收益率大于0的概率相当的高于其小于0的概率。4 结语采用马尔可夫链模型方法可以依据某一交易日收益率情况向对下一交易日进行预测,也可得到从长远来看其日收益率的概率分布,定量描述了日收益率。通过对沪深300指数日收益率分析和计算,求得沪深300指数日收益率的概率分布,发现沪深300指数日收益率大于0的概率相对较大(从长远看,达到了,若考虑分红此概率还会变大),长期看来沪深300指数表现乐观。若以沪深300指数构建指数基金再加以调整,可望获得较好的回报。笔者亦采用范围(-5,5)、状态区间间距为1和范围(-6,6)、状态区间间距为2进行运算,其所得结果类似。当采用更大的范围(如-10,10等)和不同的区间大小进行运算,计算发现若状态划分过多,所得模型不易通过马氏性检验,如何更合理的划分状态使得到的结果更精确是下一步的研究之一。在后续的工作中,采用ANN考察所得的日收益率预测和实际日收益率的关系也是重要的研究内容。马尔可夫链模型方法也可对上证指数和深证成指数进行类似分析。参考文献1 关丽娟,赵鸣.沪综指走势的马尔可夫链模型预测[J].山东行政学院,山东省经济管理干部学院学报,2005(4)2 陈奕余.基于马尔可夫链模型的我国股票指数研究[J].商场现代化(学术研讨),2005(2)3 肖泽磊,卢悉早.基于马尔可夫链系统的上证指数探讨[J].科技创业月刊,2005(9)4 边廷亮,张洁.运用马尔可夫链模型预测沪综合指数[J].统计与决策,2004(6)5 侯永建,周浩.证券市场的随机过程方法预测[J].商业研究,2003(2)6 王新蕾.股指马氏性的检验和预测[J].统计与决策,2005(8)7 张宇山,廖芹.马尔可夫链在股市分析中的若干应用[J].华南理工大学学报(自然科学版),2003(7)8 冯文权.经济预测与决策技术[M].武汉:武汉大学出版社,20029 刘次华.随机过程[M].武汉:华中科技大学出版社,200110 盛千聚.概率论与数理统计[M].北京:高等教育出版社.1989转

295 评论

难忘那缕羁绊

论证券市场现行投资者保护机制的缺陷与对策;论上市公司退出机制的构建与完善;新股发行机制改革的若干思考;证券市场内幕交易的现状及对策分析;民营上市公司分红实证研究;钢铁类上市公司分红实证研究(你可以举一反三)。祝好运!

124 评论

魅影幽兰

沪深300指数是沪深证券交易所于2005年4月8日联合发布的反映A股市场整体走势的指数。沪深300指数编制目标是反映中国证券市场股票价格变动的概貌和运行状况,并能够作为投资业绩的评价标准,为指数化投资和指数衍生产品创新提供基础条件。沪深300指数,简称:沪深300;是由中证指数有限公司(China Securities Index Co., Ltd)编制,中证指数有限公司成立于2005年8月25日,是由上海证券交易所和深圳证券交易所共同出资发起设立的一家专业从事证券指数及指数衍生产品开发服务的公司。 沪深300指数是沪深证券交易所于2005年4月8日联合发布的反映A股市场整体走势的指数。沪深300指数编制目标是反映中国证券市场股票价格变动的概貌和运行状况,并能够作为投资业绩的评价标准,为指数化投资和指数衍生产品创新提供基础条件。中证指数有限公司成立后,沪深证券交易所将沪深300指数的经营管理及相关权益转移至中证指数有限公司。中证指数有限公司同时计算并发布沪深300的价格指数和全收益指数,其中价格指数实时发布,全收益指数每日收盘后在中证指数公司网站和上海证券交易所网站上发布。 沪深300指数市场走势沪深300指数样本覆盖了沪深市场70%左右的市值,具有良好的市场代表性和可投资性。截止到2006年8月31日,已有2只指数基金使用沪深300指数作为投资标的,有10只基金使用沪深300指数作为业绩衡量基准。中证指数有限公司已授权中银国际英国保诚资产管理公司使用沪深300指数开发境外ETF,以及路透资讯利用沪深300指数开发路透中国年金指数。它的推出,丰富了市场现有的指数体系,增加了一项用于观察市场走势的指标,也进一步为指数投资产品的创新和发展提供了基础条件,十分有利于投资者全面把握我国股票市场总体运行状况。 一、沪深300指数是以2004年12月31日为基期,基点为1000点,其计算是以调整股本为权重,采用派许加权综合价格指数公式进行计算。其中,调整股本根据分级靠档方法获得。 二、凡有成份股分红派息,指数不予调整,任其自然回落。 三、沪深300指数会对成分股进行定期调整,其调整原则为: 1、指数成份股原则上每半年调整一次,一般为1月初和7月初实施调整,调整方案提前两周公布。 2、 每次调整的比例不超过10%。样本调整设置缓冲区,排名在240名内的新样本优先进入,排名在360名之前的老样本优先保留。 3、 最近一次财务报告亏损的股票原则上不进入新选样本,除非该股票影响指数的代表性。 由于沪深300指数覆盖了沪深两个证券市场,具有很好的总体市场代表性,因此在我国股指期货标的指数选择上呼声最高,很有可能成为中国股指期货的标的物。 指数代码: 沪市000300 深市399300。 沪深300指数以2004年12月31日为基日,基日点位1000点。 沪深300指数是由上海和深圳证券市场中选取300只A股作为样本,其中沪市有179只,深市121只。 样本选择标准为规模大、流动性好的股票。 沪深300指数样本覆盖了沪深市场六成左右的市值,具有良好的市场代表性。编辑本段诞生过程 1998年启动——2001年上交所首先研究方案——证监会协调沪深交易所共同开发——2003年达成共识——细节设计——2005年4月8日正式推出。编辑本段沪深300指数问答 沪深证券交易所指数工作小组有关负责人就4月8日正式发布的沪深300指数,回答了记者的提问。 沪深300指数问:为何要发布沪深300指数? 答:沪深两个市场各自均有独立的综合指数和成份指数,这些指数在投资者中有较高的认同度,但市场缺乏反映沪深市场整体走势的跨市场指数。沪深300指数的推出切合了市场需求,适应了投资者结构的变化,为市场增加了一项用于观察市场走势的指标,也进一步为市场产品创新提供了条件。 问:与沪深市场现有指数相比,沪深300指数有何特点? 答:现在市场中的股票指数,无论是综合指数,还是成份股指数,只是分别表征了两个市场各自的行情走势,都不具有反映沪深两个市场整体走势的能力。沪深300指数则是反映沪深两个市场整体走势的“晴雨表”。指数样本选自沪深两个证券市场,覆盖了大部分流通市值。成份股为市场中市场代表性好,流动性高,交易活跃的主流投资股票,能够反映市场主流投资的收益情况。 问:沪深300指数的市场代表性如何? 答:沪深300指数的市场代表性表现在市值覆盖率高、与现有市场指数相关性高、样本股集中了市场中大量优质股票等方面。 沪深300指数样本覆盖了沪深市场六成左右的市值,具有良好的市场代表性。截至2005年3月末,指数总市值21817亿元,占沪深市场比例达,流通市值5934亿元,占沪深市场比例达。 指数试运行结果显示,沪深300指数走势强于上证综合指数和深证综合指数,并且沪深300指数与上证180指数及深证100指数之间的相关性高,日相关系数分别达到和,表明沪深300指数能够充分代表沪深市场股价变动情况。 在沪深300指数的样本股选取上,剔除了ST股票、股价波动异常或者有重大违规行为的公司股票,集中了一批质地较好的公司。这些公司的净利润总额占市场净利润总额的比例达到,平均市盈率和市净率水平低于市场整体水平,是市场中主流投资的目标。因此,沪深300指数能够反映沪深市场主流投资的动向。 问:沪深300指数采用了哪些指数编制方面的技术? 答:沪深300指数在编制方面主要采用了目前流行的分级靠档技术和缓冲区技术。分级靠档技术的采用可以使在样本公司股本发生微小变动时保持用于指数计算的样本公司股本数的稳定,可以降低股本变动频繁带来跟踪投资成本,便于投资者进行跟踪投资。同样,缓冲区技术的采用使每次指数样本定期调整的幅度得到一定程度的控制,使指数能够保持良好的连续性。样本股调整幅度的降低可以降低投资者跟踪投资指数的成本。 问:与市场中其它跨市场指数相比,沪深300指数有什么优势? 答:其一,沪深证券交易所在指数编制和发布方面拥有丰富的历史经验,于上个世纪90年代初就推出了国内市场上最早的指数。沪深300指数是在进一步借鉴国际指数编制技术的基础上形成的成果。 其二,沪深证券交易所拥有关于上市公司及市场交易主体第一手的监管信息,在样本选取上充分利用这些信息,严格筛选股票,能够最大程度上降低样本股票的风险。 其三,沪深300指数通过沪深两个证券交易所的卫星行情系统进行实时发布,这是交易所以外的其它指数编制机构无法获得的技术条件。此外,交易所积极支持利用沪深300指数进行的指数产品创新,以形成在交易所上市交易的创新产品。 问:沪深300指数对广大投资者有何益处? 答:沪深300指数具有作为表征市场股票价格波动情况的价格揭示功能,是反映市场整体走势的又一重要指标。这一指数推出后,为投资者提供了衡量自己证券投资收益情况的基本尺度。在此基础上,市场中将会推出以沪深300指数为跟踪目标的指数基金产品,这将为中小投资者提供分散化投资的通道,也扩大了市场中机构投资者的阵容。 问:沪深300指数推出后会立即推出股指期货吗? 答:股票指数是股票指数期货的基础,但沪深300指数的推出并不意味着立即会推出股指期货。从国际经验来看,指数期货的推出需要选择具有一定历史的指数作为标的,沪深300指数还需要在一段时间内受到市场检验。另外,股指期货的推出还需要特定的市场环境和适合的时机。因此不能够将沪深300指数的推出与推出股指期货简单地联系在一起。 问:沪深300指数推出的历程如何? 答:沪深证券交易所早在1998年开始就着手进行跨市场指数的研究工作,同期市场中多个中介机构也对跨市场指数进行了有益的探索。在此期间,沪深证券交易所都成立了研究跨市场指数的专门小组,对国内外主要指数的编制方法及其特点进行了详细的研究和借鉴,经历了两年多时间,初步形成了结合国内市场的特点的跨市场指数编制思路。 2001年至2003年中期,沪深证券交易所就指数编制方案、指数计算与发布、指数的管理等方面问题等问题进行了充分交流,达成了联合编制和发布沪深300指数的共识。 其后,沪深证券交易所成立了编制跨市场指数的指数联合工作小组,着手进行跨市场指数的设计工作。指数工作小组在结合双方指数编制经验的基础上,就指数选样规则、样本调整方法、计算方法等技术问题进行了反复研究、比较和论证,最终在共同努力下,设计完成了既借鉴国际先进经验又结合国内实际情况的沪深300指数。 在此期间,指数工作小组还就指数计算和发布的技术问题进行探讨,于2004年初开始进行指数试运行。2004年以来,由沪深证券交易所分别进行每半年轮流担当主计算方和主发布方,指数样本也按照每半年一次调整的原则进行了2次样本调整。现在,推出沪深300指数的时机已经成熟,沪深证券交易所联合向市场正式推出沪深300指数。 问:如何获得沪深300指数的使用授权? 答:沪深300指数是上海证券交易所和深圳证券交易所联合共同推出的指数,是双方共同拥有的成果。机构投资者如需对沪深300指数进行商业运用,需要取得沪深证券交易所的认可,经签署授权协议后使用。交易所积极支持以沪深300指数为基础的指数产品开发,并努力创造条件,进一步拓宽指数产品发展的空间。编辑本段编制方法 沪深300指数的编制目标是反映中国证券市场股票价格变动的概貌和运行状况,并能够作为投资业绩的评价标准,为指数化投资及指数衍生产品创新提供基础条件。 指数成份股的选样空间:上市交易时间超过一个季度,除非该股票上市以来日均A股总市值在全部沪深A股中排在前30位;非ST、*ST股票,非暂停上市股票;公司经营状况良好,最近一年无重大违法违规事件、财务报告无重大问题;股票价格无明显的异常波动或市场操纵;剔除其他经专家认定不能进入指数的股票。选样标准为选取规模大、流动性好的股票作为样本股。 沪深300指数的选样方法是对样本空间股票在最近一年(新股为上市以来)的日均成交金额由高到低排名,剔除排名后50%的股票,然后对剩余股票按照日均总市值由高到低进行排名,选取排名在前300名的股票作为样本股。 沪深300指数依据样本稳定性和动态跟踪相结合的原则,每半年调整一次成份股,每次调整比例一般不超过10%。样本调整设置缓冲区,排名在240名内的新样本优先进入,排名在360名之前的老样本优先保留。当样本股公司退市时,自退市日起,从指数样本中剔除,由过去最近一次指数定期调整时的候选样本中排名最高的尚未调入指数的股票替代。 指数以调整股本为权重,采用派许加权综合价格指数公式进行计算。其中,调整股本根据分级靠档方法获得。例如,某股票流通股比例(流通股本/总股本)为7%,低于20%,则采用流通股本为权数;某股票流通比例为35%,落在区间(30,40)内,对应的加权比例为40%,则将总股本的40%作为权数。

206 评论

相关问答

  • 论文的前期研究基础是指

    毕业论文研究基础写对特定的某一领域的文献进行归纳整理而写成的一篇文章,它介于文献资料汇编和文献评述论文之间。 其特点主要包括以下三个方面: (一)“文献”性 与

    胖墩儿可可 3人参与回答 2023-12-10
  • 关于指数函数研究论文

    函数图像的教学研究论文 摘要: 数形结合的思想是数学中一种重要的思想方法,而在函数的教学中把刻画数量关系的数和具体直观的图形有机结合,用代数的语言揭示几何要素及

    转角的夏天xia 2人参与回答 2023-12-09
  • 社保基金研究的论文

    随着社会经济的发展变化,社会保障制度在实践发展过程中取得了重大成就,同时也面临着新的挑战。下面是我为大家整理的关于社会保障论文,供大家参考。 关于社会保障论文

    歹徒通缉令 3人参与回答 2023-12-07
  • 资基金问题研究论文

    摘要: 本文首先从我国目前基金立法仅限于契约型基金的现状出发,对我国基金管理人的“道德风险”问题采取较为保守的疗法:即分别从内部构建信赖义务予以约束,从外部对其

    枫中落叶 3人参与回答 2023-12-10
  • 开放式基金的研究论文

    主营业务原油和天然气的勘探、开发、生产和销售;原油和石油产品的炼制、运输、储存和销售;基本石油化工产品、衍生化工产品及其他化工产品的生产和销售;天然气、原油和成

    十二季财富 3人参与回答 2023-12-06