投资者视角下开放式基金的最优投资组合决策研究

发布时间：2023-04-01 20:38

　　如今,数以亿计的投资者将基金这一投资品种作为其金融生活的重要投资工具之一,而开放式基金是众多基金形式中最具吸引力的一种,越来越被许多中小投资者与个人投资者认可。本文分析了基金组合的最优规模、最优投资风格数量及持仓期限,并将三者相结合进行综合分析,得出优选的收益较高且风险较低的基金组合,最后对其以市场标准进行建模评价。首先针对存续两年及以上的开放式基金进行基于业绩比较基准的数据预处理和筛选;而后对持仓期限进行分段处理后与投资风格作交互,以平均收益标准差为依据进行方差分析,筛除效果最差的板块;接着结合现代资产组合理论,利用非回置式抽样对基金组合最优规模进行研究,发现组合规模在10以内的基金组合兼具稳定和优异的效果,作为最优规模的选择;然后对基金组合最优投资风格种类进行收益标准差和Sharpe比率的分析,发现本例实证中存有7种投资风格的基金组合最优;进而将投资风格、组合规模和持仓期限同时纳入考虑,引入组合多样化变量V,同样地进行上述的构造与分析,得到当0.5556V=即基金组合中投资风格为5种且基金数量为9种时,收益表现较好且风险较低。在进行上述一系列分析后,得到了若干优选的基金组合。根据市...

【文章页数】：55 页

【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 研究思路与框架
    1.4 研究难点及创新
第2章 开放式基金组合优选模型及评价模型原理
    2.1 基金业绩评价体系理论
        2.1.1 现代资产组合理论
        2.1.2 基金组合业绩评价指标
    2.2 基于非回置式抽样的开放式基金组合优选模型
        2.2.1 基金数据清洗
        2.2.2 研究开放式基金组合最优规模
        2.2.3 研究开放式基金组合最优风格
        2.2.4 综合研究持仓期限、投资风格与规模
    2.3 基于数据挖掘的开放式基金组合评价模型算法
        2.3.1 支持向量机算法原理
        2.3.2 随机森林算法原理
        2.3.3 神经网络算法原理
第3章 开放式基金组合优选模型及评价模型的实证检验
    3.1 数据来源
    3.2 数据预处理
    3.3 开放式基金组合优选模型的构建
        3.3.1 持仓期限和投资风格的交互作用
        3.3.2 基金组合最优规模的实证
        3.3.3 基金组合最优投资风格数量的实证
        3.3.4 综合投资风格、投资规模与持仓期限的实证分析
    3.4 开放式基金组合评价模型的构建
        3.4.1 支持向量机(SVM)评价模型
        3.4.2 随机森林(RandomForest)评价模型
        3.4.3 神经网络(ANN)评价模型
        3.4.4 评价模型对比及检验结果
第4章 结论与展望
参考文献
附录
在校期间发表的论文清单
致谢



本文编号：3777826