隨著金融市場(chǎng)的快速發(fā)展以及居民理財(cái)意識(shí)的增強(qiáng),銀行理財(cái)成為商業(yè)銀行創(chuàng)新發(fā)展的重要轉(zhuǎn)型方向,結(jié)構(gòu)性理財(cái)產(chǎn)品作為創(chuàng)新性投資品種,憑借其豐富的掛鉤標(biāo)的和靈活的收益空間,越來(lái)越受到投資者的青睞。在金融創(chuàng)新的推動(dòng)下,結(jié)構(gòu)性理財(cái)產(chǎn)品推陳出新,產(chǎn)品設(shè)計(jì)也越來(lái)越復(fù)雜,如果發(fā)行機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)提示不充分、信息披露不完善,部分非專(zhuān)業(yè)投資者在對(duì)相關(guān)條款不理解的情況下,盲目追求高收益,選擇與自身風(fēng)險(xiǎn)承受能力不匹配的產(chǎn)品進(jìn)行投資,就有可能遭受較大的損失,不利于理財(cái)市場(chǎng)的健康發(fā)展。本文選擇了目前市場(chǎng)上比較典型的股指掛鉤型結(jié)構(gòu)性理財(cái)產(chǎn)品進(jìn)行案例分析,旨在幫助投資者對(duì)該類(lèi)理財(cái)產(chǎn)品的收益和風(fēng)險(xiǎn)有更加深刻的認(rèn)識(shí),同時(shí)為投資者提供一套可擴(kuò)展的理財(cái)產(chǎn)品投資分析方案,進(jìn)而幫助其改善理財(cái)策略,提高風(fēng)險(xiǎn)防控能力。本文以中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行2019年發(fā)行的“金鑰匙?如意”第100期股指掛鉤型結(jié)構(gòu)性理財(cái)產(chǎn)品為例,運(yùn)用歷史模擬法和基于GARCH模型的蒙特卡洛模擬法對(duì)產(chǎn)品的收益情況進(jìn)行預(yù)估,并對(duì)產(chǎn)品的收益率進(jìn)行敏感性分析,根據(jù)對(duì)該產(chǎn)品預(yù)期收益的估計(jì)結(jié)果可知,產(chǎn)品的收益處于合理范圍內(nèi)。然后本文運(yùn)用風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值法對(duì)產(chǎn)品面臨的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了定量測(cè)算,并對(duì)投資者可能... 

【文章來(lái)源】：河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)河北省

【文章頁(yè)數(shù)】：50 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

歷史數(shù)據(jù)下產(chǎn)品的收益率情況

（1）波動(dòng)率估計(jì)本文選取 2014 年 7 月 24 日至 2019 年 7 月 24 日期間滬深 300 指數(shù)的收盤(pán)價(jià)作為樣本，共有 1219 個(gè)觀測(cè)值，滬深 300 指數(shù)對(duì)數(shù)收益率的計(jì)算公式如下：（其中 Rt 為滬深 300 指數(shù)的對(duì)數(shù)收益率，St 為第 t 個(gè)交易日滬深 300 指數(shù)的收盤(pán)價(jià)）Rt=lnSt-lnSt-1 （3-1）由圖 3-2 可知，樣本期間滬深 300 指數(shù)的對(duì)數(shù)收益率呈現(xiàn)出波動(dòng)性集群現(xiàn)象，根據(jù)圖 3-3 可知，該序列與正態(tài)分布的密度分布曲線(xiàn)相比呈現(xiàn)出尖峰、厚尾的分布特征。

股指掛鉤型結(jié)構(gòu)性理財(cái)產(chǎn)品的收益與風(fēng)險(xiǎn)分析—以農(nóng)行“金鑰匙如意”為例27圖3-5產(chǎn)品收益率與滬深300指數(shù)和波動(dòng)率的關(guān)系圖3.2產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)分析風(fēng)險(xiǎn)與收益是相伴而生的，收益越高，風(fēng)險(xiǎn)就越大。因此對(duì)于投資者而言，在分析理財(cái)產(chǎn)品的投資價(jià)值時(shí)，不僅需要分析產(chǎn)品預(yù)期收益率的實(shí)現(xiàn)情況，還需要關(guān)注產(chǎn)品的投資風(fēng)險(xiǎn)，了解外部情況的變化如何影響產(chǎn)品的價(jià)值，才能做出符合自身需求的投資判斷。3.2.1產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)的定量分析結(jié)構(gòu)性理財(cái)產(chǎn)品面臨的投資風(fēng)險(xiǎn)主要來(lái)自市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，因此本部分結(jié)合前文中運(yùn)用蒙特卡洛模擬法計(jì)算出的收益率分布，使用風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值法測(cè)算案例產(chǎn)品的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，衡量產(chǎn)品在一定的概率下可能出現(xiàn)的最大損失值。首先將蒙特卡洛模擬法求出的10000個(gè)收益率數(shù)值由小到大進(jìn)行排序，可知置信度在區(qū)間[95%，99%]范圍內(nèi)時(shí)，最低收益率r*相同，且r*=2.6%。假設(shè)投資者期初認(rèn)購(gòu)額為10000元，前文已經(jīng)求得案例產(chǎn)品的期望收益率為3.98%，則：E（W）=10000×（1+3.98%×90/365）=10098.14W*=10000×（1+2.6%×90/365）=10064.11

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]結(jié)構(gòu)化理財(cái)產(chǎn)品的復(fù)雜度、投資者的認(rèn)知偏差與購(gòu)買(mǎi)意愿[J]. 王宗潤(rùn),劉爾思.  金融理論與實(shí)踐. 2019(01)
[2]資管2.0時(shí)代商業(yè)銀行理財(cái)業(yè)務(wù)的轉(zhuǎn)型與發(fā)展[J]. 周月秋,藏波.  金融論壇. 2019(01)
[3]商業(yè)銀行理財(cái)業(yè)務(wù)發(fā)展與監(jiān)管[J]. 李文紅.  中國(guó)金融. 2018(22)
[4]多資產(chǎn)掛鉤的結(jié)構(gòu)性理財(cái)產(chǎn)品定價(jià)研究[J]. 方艷,張?jiān)t,劉津智,張潔.  復(fù)旦學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(05)
[5]結(jié)構(gòu)性產(chǎn)品投資者感知風(fēng)險(xiǎn)與過(guò)度自信影響研究[J]. 王宗潤(rùn),陳曦,鄧松海.  管理科學(xué)學(xué)報(bào). 2018(03)
[6]股票期權(quán)定價(jià)模型的修正及實(shí)證檢驗(yàn)——基于Black-Scholes和GARCH模型[J]. 張啟文,王春棣,高延雷.  財(cái)會(huì)月刊. 2016(23)
[7]掛鉤國(guó)債期貨結(jié)構(gòu)性理財(cái)產(chǎn)品設(shè)計(jì)與定價(jià)[J]. 徐榮貞,張唯.  財(cái)會(huì)通訊. 2015(35)
[8]結(jié)構(gòu)性理財(cái)產(chǎn)品預(yù)期收益率實(shí)證分析——以招商銀行焦點(diǎn)聯(lián)動(dòng)系列之104248為例[J]. 梁曦.  洛陽(yáng)師范學(xué)院學(xué)報(bào). 2014(05)
[9]基于蒙特卡洛模擬法的股票掛鉤結(jié)構(gòu)性理財(cái)產(chǎn)品的收益探析[J]. 黃思達(dá).  金融經(jīng)濟(jì). 2012(22)
[10]我國(guó)銀行結(jié)構(gòu)性理財(cái)產(chǎn)品的收益與風(fēng)險(xiǎn)分析[J]. 馬秋君,李巍.  經(jīng)濟(jì)社會(huì)體制比較. 2011(06)

博士論文
[1]我國(guó)股票掛鉤結(jié)構(gòu)性產(chǎn)品的研究[D]. 李林嶺.西南財(cái)經(jīng)大學(xué) 2010

碩士論文
[1]基于VaR方法的商業(yè)銀行結(jié)構(gòu)型理財(cái)產(chǎn)品的風(fēng)險(xiǎn)管理研究[D]. 余靜然.湖南大學(xué) 2014
[2]銀行結(jié)構(gòu)性理財(cái)產(chǎn)品的定價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)管理研究[D]. 邢彬.復(fù)旦大學(xué) 2010



本文編號(hào)：3411420