基于Bayes的开放式基金业绩的评价方法

发布时间：2018-07-11 17:05

  本文选题：贝叶斯分析 + 基金绩效　； 参考：《统计与决策》2013年22期

【摘要】：文章在Bayes分析框架下,构建了估计基金绩效指标alpha的贝叶斯阶层学习先验模型,对模型中的参数赋予一定先验,把基于大量基金样本估计出的基金平均绩效水平与基金alpha横截面变异性这一信息加入到单个基金alpha的估计中,运用Gibbs抽样方法从后验分布中抽样,用后验样本的均值来估计未知参数。研究结果表明,引入基金先验相关性可以很好地估计基金alpha,提高其估计精度。
[Abstract]:In this paper, a Bayesian class learning priori model for estimating fund performance index (alpha) is constructed under the framework of Bayesian analysis, which assigns a certain priori to the parameters in the model. The information of average performance level and cross-section variability of fund alpha based on a large number of fund samples is added to the estimation of single fund alpha, and the alpha sampling method is used to sample the fund from a posteriori distribution. The unknown parameters are estimated by the mean value of a posteriori sample. The results show that the priori correlation of the fund can be used to estimate the alpha of the fund and improve its estimation accuracy.
【作者单位】： 中南财经政法大学经济学院;
【基金】：国家社会科学基金青年项目(11CJL014)
【分类号】：F832.51

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