余额宝收益率的影响因素分析与预测研究

发布时间：2017-09-11 20:32

  本文关键词：余额宝收益率的影响因素分析与预测研究

  更多相关文章： 余额宝收益率 影响因素 EEMD-VAR EEMD-GARCH 预测

【摘要】：当前互联网金融的快速发展引起了社会各界的高度关注,余额宝作为它的一个创新产品,以其高收益率、强灵活性和低门槛等优势开创了一个全民理财的新环境,有力地加快了利率市场化的步伐。以余额宝为代表的互联网金融产品正在革命性地改变着传统金融的面貌,尤其是在移动支付、资源平台、大数据和搜索引擎等方面,极大地改变了人们的商业习惯,给用户带来了无限惊喜,给商业银行造成了巨大影响。截至2014年12月底,余额宝规模达到5789亿元,不仅成为我国规模最大的货币基金和公募基金,也是全球第4大货币基金。因此,对余额宝收益率的影响因素和预测分析进行研究具有重大的时代意义。本文提出了基于EEMD分解的余额宝收益率分析方法,分别是基于EEMD-VAR的余额宝收益率影响因素研究方法和基于EEMD-GARCH的余额宝收益率预测研究方法。首先,运用EEMD技术将余额宝收益率原始序列分解成若干个不同频率的分量(包括若干个本征模函数和一个剩余分量),并根据t-检验重组成高频分量、低频分量和趋势分量,分别对应的是市场波动项、重大事件影响项和趋势项；然后,分别对引起这三大项变动的可能影响因素进行定性分析,并与导致余额宝收益率发生明显变化的实际事件相结合,对影响因素进行量化。随后,通过VAR模型对余额宝收益率与其各项影响因素之间的长期均衡关系和短期波动模式进行实证研究。结果表明：1)余额宝收益率与其影响因素间所构成的关系系统是稳定的；2)汇率和银行间同业拆借利率对余额宝收益率的影响程度和方差贡献度最大,且呈短期波动,表明外汇市场的变动和国内市场资金面的松紧程度对余额宝收益率的变化起着重要作用；3)广义货币供应量和银行存贷比均与余额宝收益率呈负相关,且长期稳定有效,但影响程度并不显著。由于余额宝收益率是非线性和非平稳的时间序列,传统的统计学和单一的预测模型很难捕捉到隐藏在其序列中的非线性模式,通常不能得到精确的预测结果。GARCH模型是专门针对金融数据量体定做的回归模型,特别适用于收益率波动性的分析和预测。因此,针对余额宝收益率预测问题,本文提出一种基于EEMD和GARCH的非线性组合预测方法。该方法运用EEMD技术将余额宝收益率原始序列分解成若干个不同频率的分量,并重组成高频、低频和趋势分量；针对此三个序列,构建不同的GARCH模型分别进行预测,得到各序列预测值后进行加总得到EEMD-GARCH的预测值,再与通过单一GARCH建模的余额宝收益率原始预测值进行比较分析；结果表明EEMD-GARCH预测效果比GARCH模型好。这不仅可以很好地解释它高低波动的内在原因,可以为市场各参与者提供良好的投资决策参考,对其未来走势的判断和风险控制也具有重要的理论价值和实践意义。
【关键词】：余额宝收益率 影响因素 EEMD-VAR EEMD-GARCH 预测
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F724.6;F832.2;F830.42
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 绪论11-20
• 1.1 研究背景与研究意义11-13
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意义12-13
• 1.2 文献综述13-16
• 1.2.1 余额宝研究综述13
• 1.2.2 收益率影响因素分析方法研究综述13-15
• 1.2.3 收益率预测方法研究综述15-16
• 1.3 本文研究框架16-18
• 1.3.1 主要内容16-17
• 1.3.2 研究方法17-18
• 1.3.3 研究思路18
• 1.4 本文创新之处18-20
• 第二章 余额宝的本质和运营分析20-29
• 2.1 诞生背景分析20-21
• 2.1.1 基金行业发展困难20-21
• 2.1.2 监管政策放松21
• 2.1.3 互联网普及和网上消费习惯的养成21
• 2.2 运作流程分析21-22
• 2.3 盈利模式分析22-23
• 2.4 相关特点分析23-27
• 2.4.1 优势分析23-24
• 2.4.2 弊端分析24-27
• 2.5 发展前景探讨27-28
• 2.6 本章小结28-29
• 第三章 基于EEMD-VAR的余额宝收益率影响因素实证研究29-43
• 3.1 EEMD-VAR模型介绍29-32
• 3.1.1 EMD方法原理29-30
• 3.1.2 EEMD方法改进原理30-31
• 3.1.3 VAR方法原理31
• 3.1.4 EEMD-VAR模型构建31-32
• 3.2 余额宝收益率影响因素的实证研究32-38
• 3.2.1 EEMD分解32-35
• 3.2.2 余额宝收益率影响因素分析35-38
• 3.3 VAR实证研究38-41
• 3.3.1 数据处理与平稳性检验38
• 3.3.2 格兰杰因果检验38-39
• 3.3.3 VAR模型与脉冲响应函数39-41
• 3.3.4 方差分解41
• 3.5 本章小结41-43
• 第四章 基于EEMD-GARCH的余额宝收益率预测研究43-47
• 4.1 EEMD-GARCH模型介绍43-44
• 4.1.1 GARCH预测模型43-44
• 4.1.2 EEMD-GARCH模型构建44
• 4.2 余额宝收益率预测研究44-45
• 4.3 预测效果对比分析45-46
• 4.4 本章小结46-47
• 第五章 研究结论与展望47-50
• 5.1 研究结论47-48
• 5.2 研究展望48-50
• 致谢50-51
• 攻读硕士学位期间发表的论文及参加的科研项目51-52
• 参考文献52-54

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本文编号：832924