股指挂钩型结构性理财产品的收益与风险分析 ——以农行“金钥匙·如意”为例
发布时间：2021-09-28 06:39
随着金融市场的快速发展以及居民理财意识的增强,银行理财成为商业银行创新发展的重要转型方向,结构性理财产品作为创新性投资品种,凭借其丰富的挂钩标的和灵活的收益空间,越来越受到投资者的青睐。在金融创新的推动下,结构性理财产品推陈出新,产品设计也越来越复杂,如果发行机构风险提示不充分、信息披露不完善,部分非专业投资者在对相关条款不理解的情况下,盲目追求高收益,选择与自身风险承受能力不匹配的产品进行投资,就有可能遭受较大的损失,不利于理财市场的健康发展。本文选择了目前市场上比较典型的股指挂钩型结构性理财产品进行案例分析,旨在帮助投资者对该类理财产品的收益和风险有更加深刻的认识,同时为投资者提供一套可扩展的理财产品投资分析方案,进而帮助其改善理财策略,提高风险防控能力。本文以中国农业银行2019年发行的“金钥匙?如意”第100期股指挂钩型结构性理财产品为例,运用历史模拟法和基于GARCH模型的蒙特卡洛模拟法对产品的收益情况进行预估,并对产品的收益率进行敏感性分析,根据对该产品预期收益的估计结果可知,产品的收益处于合理范围内。然后本文运用风险价值法对产品面临的市场风险进行了定量测算,并对投资者可能...
【文章来源】：河北经贸大学河北省
【文章页数】：50 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
历史数据下产品的收益率情况
（1）波动率估计本文选取 2014 年 7 月 24 日至 2019 年 7 月 24 日期间沪深 300 指数的收盘价作为样本，共有 1219 个观测值，沪深 300 指数对数收益率的计算公式如下：（其中 Rt 为沪深 300 指数的对数收益率，St 为第 t 个交易日沪深 300 指数的收盘价）Rt=lnSt-lnSt-1 （3-1）由图 3-2 可知，样本期间沪深 300 指数的对数收益率呈现出波动性集群现象，根据图 3-3 可知，该序列与正态分布的密度分布曲线相比呈现出尖峰、厚尾的分布特征。
股指挂钩型结构性理财产品的收益与风险分析—以农行“金钥匙如意”为例27图3-5产品收益率与沪深300指数和波动率的关系图3.2产品风险分析风险与收益是相伴而生的，收益越高，风险就越大。因此对于投资者而言，在分析理财产品的投资价值时，不仅需要分析产品预期收益率的实现情况，还需要关注产品的投资风险，了解外部情况的变化如何影响产品的价值，才能做出符合自身需求的投资判断。3.2.1产品风险的定量分析结构性理财产品面临的投资风险主要来自市场风险，因此本部分结合前文中运用蒙特卡洛模拟法计算出的收益率分布，使用风险价值法测算案例产品的市场风险，衡量产品在一定的概率下可能出现的最大损失值。首先将蒙特卡洛模拟法求出的10000个收益率数值由小到大进行排序，可知置信度在区间[95%，99%]范围内时，最低收益率r*相同，且r*=2.6%。假设投资者期初认购额为10000元，前文已经求得案例产品的期望收益率为3.98%，则：E（W）=10000×（1+3.98%×90/365）=10098.14W*=10000×（1+2.6%×90/365）=10064.11
【参考文献】：
期刊论文
[1]结构化理财产品的复杂度、投资者的认知偏差与购买意愿[J]. 王宗润,刘尔思. 金融理论与实践. 2019(01)
[2]资管2.0时代商业银行理财业务的转型与发展[J]. 周月秋,藏波. 金融论坛. 2019(01)
[3]商业银行理财业务发展与监管[J]. 李文红. 中国金融. 2018(22)
[4]多资产挂钩的结构性理财产品定价研究[J]. 方艳,张元玺,刘津智,张洁. 复旦学报(自然科学版). 2018(05)
[5]结构性产品投资者感知风险与过度自信影响研究[J]. 王宗润,陈曦,邓松海. 管理科学学报. 2018(03)
[6]股票期权定价模型的修正及实证检验——基于Black-Scholes和GARCH模型[J]. 张启文,王春棣,高延雷. 财会月刊. 2016(23)
[7]挂钩国债期货结构性理财产品设计与定价[J]. 徐荣贞,张唯. 财会通讯. 2015(35)
[8]结构性理财产品预期收益率实证分析——以招商银行焦点联动系列之104248为例[J]. 梁曦. 洛阳师范学院学报. 2014(05)
[9]基于蒙特卡洛模拟法的股票挂钩结构性理财产品的收益探析[J]. 黄思达. 金融经济. 2012(22)
[10]我国银行结构性理财产品的收益与风险分析[J]. 马秋君,李巍. 经济社会体制比较. 2011(06)
博士论文
[1]我国股票挂钩结构性产品的研究[D]. 李林岭.西南财经大学 2010
硕士论文
[1]基于VaR方法的商业银行结构型理财产品的风险管理研究[D]. 余静然.湖南大学 2014
[2]银行结构性理财产品的定价和风险管理研究[D]. 邢彬.复旦大学 2010
本文编号：3411420
【文章来源】：河北经贸大学河北省
【文章页数】：50 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
历史数据下产品的收益率情况
（1）波动率估计本文选取 2014 年 7 月 24 日至 2019 年 7 月 24 日期间沪深 300 指数的收盘价作为样本，共有 1219 个观测值，沪深 300 指数对数收益率的计算公式如下：（其中 Rt 为沪深 300 指数的对数收益率，St 为第 t 个交易日沪深 300 指数的收盘价）Rt=lnSt-lnSt-1 （3-1）由图 3-2 可知，样本期间沪深 300 指数的对数收益率呈现出波动性集群现象，根据图 3-3 可知，该序列与正态分布的密度分布曲线相比呈现出尖峰、厚尾的分布特征。
股指挂钩型结构性理财产品的收益与风险分析—以农行“金钥匙如意”为例27图3-5产品收益率与沪深300指数和波动率的关系图3.2产品风险分析风险与收益是相伴而生的，收益越高，风险就越大。因此对于投资者而言，在分析理财产品的投资价值时，不仅需要分析产品预期收益率的实现情况，还需要关注产品的投资风险，了解外部情况的变化如何影响产品的价值，才能做出符合自身需求的投资判断。3.2.1产品风险的定量分析结构性理财产品面临的投资风险主要来自市场风险，因此本部分结合前文中运用蒙特卡洛模拟法计算出的收益率分布，使用风险价值法测算案例产品的市场风险，衡量产品在一定的概率下可能出现的最大损失值。首先将蒙特卡洛模拟法求出的10000个收益率数值由小到大进行排序，可知置信度在区间[95%，99%]范围内时，最低收益率r*相同，且r*=2.6%。假设投资者期初认购额为10000元，前文已经求得案例产品的期望收益率为3.98%，则：E（W）=10000×（1+3.98%×90/365）=10098.14W*=10000×（1+2.6%×90/365）=10064.11
【参考文献】：
期刊论文
[1]结构化理财产品的复杂度、投资者的认知偏差与购买意愿[J]. 王宗润,刘尔思. 金融理论与实践. 2019(01)
[2]资管2.0时代商业银行理财业务的转型与发展[J]. 周月秋,藏波. 金融论坛. 2019(01)
[3]商业银行理财业务发展与监管[J]. 李文红. 中国金融. 2018(22)
[4]多资产挂钩的结构性理财产品定价研究[J]. 方艳,张元玺,刘津智,张洁. 复旦学报(自然科学版). 2018(05)
[5]结构性产品投资者感知风险与过度自信影响研究[J]. 王宗润,陈曦,邓松海. 管理科学学报. 2018(03)
[6]股票期权定价模型的修正及实证检验——基于Black-Scholes和GARCH模型[J]. 张启文,王春棣,高延雷. 财会月刊. 2016(23)
[7]挂钩国债期货结构性理财产品设计与定价[J]. 徐荣贞,张唯. 财会通讯. 2015(35)
[8]结构性理财产品预期收益率实证分析——以招商银行焦点联动系列之104248为例[J]. 梁曦. 洛阳师范学院学报. 2014(05)
[9]基于蒙特卡洛模拟法的股票挂钩结构性理财产品的收益探析[J]. 黄思达. 金融经济. 2012(22)
[10]我国银行结构性理财产品的收益与风险分析[J]. 马秋君,李巍. 经济社会体制比较. 2011(06)
博士论文
[1]我国股票挂钩结构性产品的研究[D]. 李林岭.西南财经大学 2010
硕士论文
[1]基于VaR方法的商业银行结构型理财产品的风险管理研究[D]. 余静然.湖南大学 2014
[2]银行结构性理财产品的定价和风险管理研究[D]. 邢彬.复旦大学 2010
本文编号：3411420
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