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条件自回归expectile模型及其在基金业绩评价中的应用

发布时间:2017-11-09 09:37

  本文关键词:条件自回归expectile模型及其在基金业绩评价中的应用


  更多相关文章: Sharpe比率 非对称最小二乘法 条件自回归expectile模型 VaR ES


【摘要】:本文研究了日收益率之下开放式基金的业绩评价和检验问题,提出了改进的条件自回归expectile(CARE)模型并应用到基金业绩评价的问题研究中。首先运用非对称最小二乘法(ALS)对动态的CARE模型进行半参数估计,得到样本基金收益率序列的VaR值和ES值。其次,使用计算结果对样本基金的日收益率进行风险调整,得到基于VaR和ES修正的Sharpe比率。最后,在实证研究中,本文使用传统的Sharpe比率、基于VaR和ES的Sharpe比率对我国56只开放式基金在2005-2011年间的业绩进行了实证分析,结论显著证明了CARE模型在极端风险度量上更精确,在基金评价和检验中的应用中是可行的。
【作者单位】: 上海财经大学统计与管理学院;中国科学院数学与系统科学研究院;
【基金】:上海财经大学研究生创新基金项目(CXJJ-2010-348) 国家杰出青年基金项目(70825004) 自然科学基金委项目(71271128) 国家数学与交叉科学中心的资助项目
【分类号】:F224;F832.51
【正文快照】: 1引言基金业绩评价是指利用基金运作的历史数据,用量化的方法对基金的实际投资效果进行综合评判。通过运用多种业绩评价方法对每只基金的业绩进行测度,再在同一方法下对不同基金的业绩进行排名,可以比较不同基金的投资效果,为开放式基金的排名评级提供较为科学的依据,对投资者

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本文编号:1161324


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