【摘要】：我國開放式基金經歷了大約16年的成長,無論是在基金數(shù)量上還是在基金規(guī)模上都在迅速擴張,如今混合型開放式基金更是已經成為開放式基金的主力之一�；饠�(shù)目眾多,但業(yè)績表現(xiàn)參差不齊,因此,如何對混合型開放式基金進行科學合理的基金績效評價,并利用績效評價指標挖掘出基金的投資價值至關重要�；鹂冃гu價指標基本可以分為收益類指標、風險類指標、風險調整后的收益類指標以及衡量基金經理的選股與擇時能力的指標四大類指標,本文利用常用指標構建一個基金績效評價指標體系。VaR指標作為基金業(yè)績評價體系中的風險類指標,由于基金數(shù)據(jù)具有尖峰厚尾、金融集聚和杠桿性等特點,因此本文基于不同的GARCH模型估算不同基金的VaR值,通過基金業(yè)績評價指標體系綜合評價混合型開放式基金業(yè)績表現(xiàn)。其次,由于SVM模型能很好的解決非線性、非高斯問題,而且在小樣本上具有較高的預測精度,因此,在構建的基金績效評價指標體系的基礎上,引入SVM模型,預測基金投資價值。最后,針對有投資價值的基金數(shù)量較少,存在非平衡樣本問題,本文提出了將SVM模型作為基本分類器的AdaBoost-SVM模型,通過比較準確率、F測度指標,顯示AdaBoost-SVM的分類精度和泛化能力均優(yōu)于SVM模型。本文首先通過計算基于不同分布下的GARCH、EGARCH、GJRGARCH模型下的基金VaR,并經過回測,根據(jù)Kupiec統(tǒng)計量和AIC統(tǒng)計量選擇合適的GARCH模型,然后從基金績效評價指標出發(fā),預測基金投資價值。本文選取2014年10月1日到2017年12月31日的70只混合型開放式基金數(shù)據(jù),利用三年的業(yè)績評價指標采用SVM模型分析基金業(yè)績評價指標對其季度、半年度、年度的投資價值產生的影響,之后利用AdaBoost算法對SVM模型的預測效果進行了優(yōu)化,認為基金績效評價指標對基金年度投資價值預測效果最佳,并以此作為評價基金投資價值的依據(jù)。
【學位授予單位】：廈門大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：F832.51

【參考文獻】

相關期刊論文 前10條

1 蘇辛;周勇;;條件自回歸expectile模型及其在基金業(yè)績評價中的應用[J];中國管理科學;2013年06期

2 劉沛欣;田軍;周勇;;基于VaR和ES調整的Sharpe比率及在基金評價中的實證研究[J];數(shù)理統(tǒng)計與管理;2012年04期

3 陳昕;;基于Logistic模型和Boosting算法的開放式基金投資價值分析[J];統(tǒng)計與決策;2012年12期

4 楊夫立;;基于GARCH模型的證券投資基金VaR計算與實證研究[J];經濟問題;2012年06期

5 李進芳;王仁曾;;Bootstrap方法在證券投資基金風險測量中的應用[J];統(tǒng)計研究;2010年03期

6 楊湘豫;崔迎媛;;基于Copula-GARCH-EVT的中國開放式基金投資組合風險度量[J];財經理論與實踐;2009年05期

7 吳沖;夏晗;;基于五級分類支持向量機集成的商業(yè)銀行信用風險評估模型研究[J];預測;2009年04期

8 楊湘豫;羅志軍;;基于超效率DEA模型的投資基金績效評價[J];統(tǒng)計與決策;2009年06期

9 王志紅;王華珍;;基于隨機森林的基金評級模型選擇[J];財務與金融;2009年01期

10 謝佳利;夏師;楊善朝;;VaR在基金風險評價中的應用[J];統(tǒng)計與決策;2009年01期

，

本文編號：2658537