本文選題：FOF　切入點(diǎn)：大類資產(chǎn)配置　出處：《山東大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：中國證監(jiān)會(huì)在經(jīng)過大概三個(gè)月的征求意見之后,在2016年9月23日正式頒布并實(shí)施了《公開募集證券投資基金運(yùn)作指引第二號(hào)——基金中基金指引》,從此公募基金正式迎來FOF新時(shí)代,FOF的出現(xiàn)極大地豐富了我國金融產(chǎn)品體系,為投資者提供了一個(gè)新的投資渠道,FOF不僅能替普通投資者精選優(yōu)質(zhì)基金,還能夠?qū)︼L(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行二次分散,同時(shí)為更多投資者實(shí)現(xiàn)全球資產(chǎn)配置,滿足流動(dòng)性寬裕的高凈值用戶的需求,總之,FOF的出現(xiàn)極大推動(dòng)了我國公募基金行業(yè)的發(fā)展。隨著《指引》的發(fā)布,FOF相關(guān)業(yè)務(wù)正在穩(wěn)步推進(jìn),但相關(guān)理論研究還比較落后。本文正是在這樣的背景下,對(duì)FOF組合構(gòu)建中所涉及到的具體量化模型進(jìn)行理論介紹與實(shí)證研究。FOF組合構(gòu)建的核心大概可以分為兩步,第一步是進(jìn)行大類資產(chǎn)配置,第二步是對(duì)每一類資產(chǎn)的子基金進(jìn)行篩選,即基金評(píng)價(jià)內(nèi)容。對(duì)于第一步,在對(duì)FOF進(jìn)行大類資產(chǎn)配置研究時(shí),我們主要討論的模型有以下三種,如Markowitz的均值-方差模型、B-L模型(BlackLitterrman)以及風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)模型,在分析了構(gòu)型的構(gòu)建方法之后,基于最新數(shù)據(jù)從實(shí)證的角度對(duì)三種模型進(jìn)行了比較分析。至于基金評(píng)價(jià)相關(guān)內(nèi)容,我首先介紹了基金評(píng)價(jià)過程中常用的一些量化指標(biāo),如基于CAPM模型的夏普比率、詹森α、特雷諾指數(shù)、超額收益率以及信息比率等,利用這些指標(biāo)可以粗略地對(duì)基金進(jìn)行排序與篩選,并構(gòu)造相應(yīng)的基金組合。隨著近年來研究的深入,研究者們逐漸發(fā)現(xiàn),投資組合的業(yè)績(jī)來源中包含一個(gè)十分重要的因素,那就是"風(fēng)格",后來便衍生出一系列基于風(fēng)格歸因的基金業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)方法。在對(duì)風(fēng)格進(jìn)行歸因分析時(shí),根據(jù)模型選擇數(shù)據(jù)的不同,主要有兩種方法,一種是基于收益率時(shí)間序列回歸法,一種是居于持倉明細(xì)回歸法,因?yàn)楣蓟鹈咳展_披露凈值,凈值時(shí)間序列數(shù)據(jù)相對(duì)易獲得,故本論文主要使用的數(shù)據(jù)是前者。在本文后半部分詳細(xì)地介紹了基于風(fēng)格歸因的量化模型,如Fama-French三因子模型,Carhart四因子模型等等,并對(duì)Carhart四因子模型進(jìn)行了實(shí)證分析,力求比較清楚地解釋FOF組合構(gòu)建中子基金的篩選過程,希望能給組合管理者以及基金研究員一定的參考作用。
[Abstract]:After about three months of soliciting opinions from the China Securities Regulatory Commission, In September 23rd 2016, the "guidelines for the Operation of Public offering Securities Investment funds" No. 2 was formally promulgated and implemented. From then on, the public offering funds formally ushered in the new era of FOF, which greatly enriched the financial products system of our country. It provides a new investment channel for investors. FOF can not only select quality funds for ordinary investors, but also redistribute risks and achieve global asset allocation for more investors. In short, the emergence of FOF has greatly promoted the development of the public offering fund industry in China. With the release of the guidelines, FOF related businesses are advancing steadily. However, the relevant theoretical research is still relatively backward. Under this background, the theoretical introduction and empirical study of the specific quantitative model involved in the construction of FOF combination can be divided into two steps. The first step is to allocate assets in large categories, and the second step is to screen the subfunds of each type of assets, that is, the content of fund evaluation. For the first step, we mainly discuss the following three models when we study the allocation of large categories of assets in FOF. For example, the mean-variance model of Markowitz, BlackLitterrman model, and the risk parity model, after analyzing the construction methods of the configuration, the three models are compared and analyzed based on the latest data from an empirical point of view. First of all, I introduce some commonly used quantitative indicators in the process of fund evaluation, such as Sharp ratio based on CAPM model, Jason 偽, Traineau index, excess return rate and information ratio, etc. With these indicators, funds can be roughly sorted and selected, and corresponding fund portfolios can be constructed. As recent studies have deepened, researchers have come to discover that the source of portfolio performance includes a very important factor. That is "style", and then a series of performance evaluation methods based on stylistic attribution have been developed. In the attribution analysis of style, there are two main ways to select different data according to the model. One is based on the return time series regression method, the other is based on the position breakdown regression method, because the public offering funds disclose their net worth publicly every day, and the time series data of net value are relatively easy to obtain. In the second half of this paper, the quantitative model based on style attribution, such as Fama-French three-factor model, Carhart four-factor model and so on, is introduced in detail, and the Carhart four-factor model is analyzed empirically. This paper tries to explain clearly the selection process of the FOF portfolio to construct the neutron fund, hoping to give some reference to the portfolio manager and the fund researcher.
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：F832.51

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