一、我国证券投资基金业绩的实证研究（论文文献综述）
丁鹏[1]（2021）在《基于改进神经网络的我国私募证券投资基金绩效评价研究》文中研究指明截至2019年年底,我国已经累计完成注册和备案的私募证券投资基金的管理人数量、私募证券投资基金的产品数量、基金的管理规模分别为8875家、41399只和2.45万亿元。但在快速发展的同时,行业内也出现了行业标准的缺乏、基金产品的运行不规范、私募基金评估指标体系尚未完善等问题。因此,在新的市场经济形势下,探究对中国私募证券投资基金进行评估的方法是很有必要的。本文的研究思路和成果:第一,本文对国内外文献资料的梳理、评述,全面介绍了私募证券投资基金的基本概念、组织形式、投资策略和绩效评价相关研究进展,界定了本文研究的理论基础,并进一步确定研究框架和方法。第二,宏观层面上,从私募行业生命周期视角出发,研究我国私募证券投资基金发展历程,并将其概括为萌芽、形成、发展、调整、创新五阶段,从行业发展历程纵向角度捕捉该行业存在的问题;微观层面上,本文对行业中基金管理人的数量及规模、地域及结构、投资策略分布情况进行梳理和分析,发现我国私募证券投资基金行业存在着明显的规模小型化、收益波动大、融资渠道单一、评价体系及评级缺乏等问题。第三,在比较过去基金评价方法的基础上,设计出兼顾客观性、系统性和科学性的指标体系,选用BP神经网络算法来完成本文私募证券投资基金评级模型的搭建,并创新地提出基于信息准则思想的隐藏层神经元数量确定方式以改进传统的BP神经网络模型。第四,以2013年至2020年3155个样本为研究对象的实证研究结果显示出基于BP神经网络算法的私募证券投资基金评级模型相较多元线性回归的优越性及本文提出改进方法的有效性。第五,针对模型搭建过程中展现出重要性的指标,本文做了分析和论述。第六,选取行业中有代表性的案例,利用本文搭建的模型进行案例分析,并着重分析其重要指标。第七,基于研究结论和案例分析,本文针对性地提出行业建议和研究展望。
田敏[2]（2021）在《我国基金经理人绩效评价与影响因素研究》文中指出改革开放以来,我国经济体量迅速扩张,国内证券投资市场步入快速发展阶段。经过40余年的发展,证券投资基金已成为我国投资者的主要投资工具之一。伴随着金融市场体制的不断成熟和完善,基金管理公司数量迅速増加,基金产品不断丰富,基金规模也在快速扩大。虽然现如今我国基金市场监管体系日趋完善,但仍存在基金质量良莠不齐的问题。由于信息不对称,投资者很难从中有效甄别、选取适合自己的基金,因此如何有效评估和判断基金的效率也就成为了国内外学者研究的热门领域。从投资者角度出发,投资基金某种程度也就意味着选择基金经理人,而基金经理人直接决定基金业绩及投资者收益,是基金公司的核心资源。因此基于基金经理人角度,对其管理的基金业绩进行综合精准的测算,并进一步深入探究,对于投资者、基金公司以及监管部门来说都具有重要的意义。以往学者对于基金评价的研究大多是基于Markowitz提出的均值-方差模型,而基金经理人由于同时管理着多只基金,因此投资者在选择基金经理人进行投资时,基金经理人所管理的基金之间的波动性也受到了广泛关注。本文基于Markowitz提出的均值-方差模型,用收益的均值来衡量收益,用收益的方差来衡量风险,同时由于基金经理人管理多只基金的特点,引入纵向收益率方差和横向收益率方差来衡量其风险,因此本文从投资者视角构建了基金经理人绩效评价指标体系,并在此基础上选取了样本期内156位基金经理人运用DEA-Tobit两阶段模型进行实证分析。第一阶段运用BCC-DEA模型从静态与动态两个维度测度了基金经理人的绩效,第二阶段以通过BCC-DEA测算的基金经理人绩效为被解释变量运用Tobit模型对基金经理人进行静态与动态两方面影响因素分析。基于以上分析,根据不同基金经理人的绩效及影响因素差异,进一步利用均值-双方差模型对基金经理人进行分散化投资策略分析,并给出相应的投资建议。本文根据实证研究得到以下结论:第一,样本期内大部分被考察基金经理人处于DEA相对无效状态,基金经理人之间及样本期内基金经理人绩效波动水平较大。选择基金经理人进行投资时,一方面要关注基金经理人管理基金的整体收益（收益率）,另一方面也要关注基金经理人整体的波动性（纵向收益率方差）,同时也要关注基金经理人自身管理基金之间的波动性（横向收益率方差）;第二,样本期内未处于DEA有效状态的基金经理人可由处于DEA有效状态的基金经理人组合并达到不低于现有的收益与更小的风险水平。因此对于投资者而言,投资部分基金经理人的组合,相对于购买单个基金经理人所管理的基金而言,可以获得更高的收益或者更低的风险水平;第三,在选择基金经理人时,样本期内基金经理人的证券从业年限越长,基金经理人的绩效水平越高,因此可以依据基金经理人的证券从业年限来选择基金经理人;第四,投资者在进行投资时可以将基金经理人视做一类金融产品,对其进行分散化投资,这样从基金经理人角度进行投资,为投资者提供了新的思路,在一定程度上可有效降低投资风险。
石佳豪[3]（2021）在《投资者情绪对公募基金绩效的影响研究》文中提出投资者情绪在行为金融学领域占有举足轻重的地位。当市场出现新信息时,投资者基于自身有限的认知与特有的偏好,做出对未来的预期,预期的好坏则代表着投资者情绪的高涨或低落,投资者情绪的变化会进一步影响我国证券投资市场的资产价格,从而对整个市场产生深远的影响。公募基金在我国资本市场的发展中具有重要意义,其经过长时间的发展,公募基金成为了许多中小投资者在进行理财产品选择时的首要选择。投资者情绪与公募基金作为金融市场上两大重要因素,研究其之间的相关性具有很好的现实意义。基于此,本文主要进行了以下几个方面的研究:第一,选用主成分分析方法,选取多维度的代理变量,搭建可以准确代表投资者情绪的指标;第二,构建合理的公募基金整体与分类别基金绩效指标,使用Carhart四因子模型对基金月度收益率进行滚动回归,得出基金月度平均绩效;最后,对于所搭建的指标建立面板向量自回归（PVAR）模型,进一步分析以得出二者的相关关系。本文通过实证研究得出结论:投资者情绪对于公募基金的业绩表现存在一定的影响关系,当投资者情绪上涨时,公募基金的整体基金绩效水平也会随之上涨,相对于私募基金来说,公募基金的投资风格更加稳健;不同类型的公募基金绩效对于投资者情绪的变化有着不一样的反应;公募基金的投资行为中存在一定的非理性因素。结合研究结论,本文进一步提出了相关改进建议,对我国公募基金的发展具有一定的借鉴意义。
丁琼琼[4]（2021）在《基于投资风格和bootstrap方法的股票型基金评级研究》文中指出截止2020年底,我国现存1362只股票型基金,其净值总额高达2万亿元,现已成为公募基金市场上的主流品种。可是如何挑选能持续带来高收益的优质基金,一直是投资者的一大困惑。而基金评级的出现,则大大降低了投资者的搜寻成本,通过定期公布各只基金的历史业绩排名,有助于投资者进行筛选。但是由于我国基金评级业务起步较晚,目前还存在忽略基金的业绩来源和投资者的风格偏好等问题。因此,本文以主动管理的普通股票型基金为研究对象,从基金的投资风格出发,通过Gruber模型和bootstrap方法构建了一个新的基金评级体系,帮助投资者识别真正有能力的基金,为投资者构建基金组合提供参考。本文分别从整体和单只基金的角度研究分析了我国股票型基金的实际投资风格和超额收益,再进一步通过bootstrap方法对股票型基金的业绩进行了归因分析,识别出能带来超额收益的实力基金。经过一系列的实证分析后,得出了以下结论:（1）我国股票型基金存在着明显的“风格漂移”现象,而且风格与市场行情息息相关,整体而言,我国股票型基金呈“大盘成长”型;（2）我国近80%的股票型基金能获得正向的超额收益,同时,相比于三年期业绩,五年期业绩能跑赢大盘的股票型基金数量有所下降;（3）近70%的股票型基金的超额收益来源于基金经理的超强能力。同时,相比于三年期,五年期的超额收益更多是源于基金经理的能力,“运气基金”的数量更少。基于以上研究结论,本文构建了一个新的股票型基金评级体系,并对最近三年期和五年期的基金业绩进行了星级评价。为了验证本文提出的基金评级方法的可靠性,本文运用该评级方法进行了业绩回测,最后发现依据本文提出的基金评级方法构建基金组合可以获得比主动管理的股票型基金指数和沪深300等大盘指数略高的收益率,而且其模拟业绩相比于依据其他评级机构构建基金组合会更胜一筹。最后,本文基于以上研究结论分别向基金市场的监管者、评级机构和投资者提出了相关政策建议。首先,市场监管者应健全信息披露机制,加强基金的投资监管;其次,评级机构应注重基金的长期超额收益,完善基金评级体系;最后,投资者应注重基金的长期评价,坚持价值投资。
叶凡[5]（2020）在《开放式债券型证券投资基金业绩评价 ——基于Fama-French多因子模型分析》文中指出进入21世纪以来,随着我国市场经济的不断发展,国民可支配收入逐年增加,人们从最初将现金存放在银行并获取较为稳定的收益,慢慢开始将投资的目光转向不同的理财产品。当前,传统的股票、国债等单一的投资品种已经无法满足人们日益高涨的投资需求,因此拥有集合管理、分散风险、投资范围广泛等特点的证券投资基金逐渐受到了人们的关注。与此同时,监管机构也逐渐放开了证券投资基金本身可以投资的投资范围及品种,并明确了当前证券投资基金可以投资于其他的证券投资基金。近年来,伴随着我国债券市场的快速发展,债券型基金以其“在较低的风险承受度下获取较为稳健的投资收益”的特点,成为机构投资者和个人投资者关注的对象。然而在选择基金时仅仅关注基金自身的收益率往往过于片面,由此,在面对我国当前市场上种类丰富的债券型基金产品时,利用基金业绩评价模型进行归因分析就显得重要起来。目前,国内外学术界对于股票及股票型、混合型基金等投资组合的业绩归因分析较为成熟,并由此形成了一系列较为完善的分析体系。但是,债券与股票是完全不同的投资证券标的,两者决定收益的要素也大不相同,这也将会导致当前一些主流的归因模型并不能完全应用于债券型基金的业绩分析中。本文通过分析债券及债券市场的基本特征,选定了基于利率期限结构变动因素、信用风险因素、权益市场因素和货币市场因素四大类的解释因子后,通过构造免疫策略对债券、股票和货币市场指数收益率进行重构,剔除因子之间的相关性,获得最终的债券型基金收益解释因子。在选取了存续的107只债券型基金在2014年至2018年的每日复权单位净值收益率以及同时间段内债券解释因子的指数收益率,通过改造得到调整后的面板数据,在Fama-French多因子模型的基础上对债券型基金的业绩进行回归分析。该回归分析拟合结果表明,本文所选取的债券解释因子与债券型基金的收益存在显着性的关系,但对其解释能力有待提高。斜率因子、信用因子、货币市场因子、可转债因子和权益类因子对债券型基金业绩影响较为显着,说明我国债券型基金的收益整体上差异由投资的权益类资产决定,投资在固定收益部分的差异不大。但是在债券市场上涨和下跌的两种情况下,债券解释因子对于债券型基金业绩的影响程度有较大的不同。同时,在回归分析的基础上,本文将所建立的模型转化成债券型基金的业绩比较基准,通过按季度的区间段进行划分及分析,得到了一个由少部分债券型基金组成的投资组合,在假设持有一个季度的前提下,对于未来三个月的投资组合走势进行分析,得出了较好的结果。并在结果上得出债券型基金存在其固有缺陷的结论,认为债券型基金无法像股票型基金和混合型基金一样在股票市场“牛市”的环境下取得较好的投资收益。最后,本文基于债券型基金业绩的分析,对我国债券型基金业绩分析提出建议,希望对我国债券型基金业绩评价提供帮助。
刘培烨[6]（2019）在《我国基金管理公司股权结构与基金业绩的实证研究》文中研究表明自1997年底开始经历老基金向新基金的转变后,中国证券投资基金业是金融部门中发展速度最快的。但是,基金业蓬勃发展的背后也存在一些问题,如基金黑幕、盘后交易等违规投资行为的频繁发生,这些问题的发生都与基金管理公司的治理的不善密切相关,而股权结构作为公司内部治理机制的一个重要组成部分,同时也充分暴露了其存在问题的可能性。在基金制度体系中,基金管理公司对基金资产持有绝对的管理权和控制权,在整个的基金运作体系中处在主导位置。根据已有对上市公司开展的相关研究可知,一家公司内部股权结构对其绩效有着不容忽视的影响。作为特殊的金融企业,基金公司的股权结构区别于普通的上市公司。那么,究竟这种独特的股权结构是否会对基金业绩带来影响以及如何影响?这正是本文重点讨论的问题。股权结构能够对企业价值产生影响,这是由企业股权结构和内部治理机制的密切联系所决定的。因为股权结构的不同意味着控制权的差异,意味着在公司内部是否有重要的制约机制。若要完成规范地转型,基金业应当对基金管理公司内部股权结构做出深度剖析。因此本文的研究内容具有一定的理论和现实意义,对基金业态的发展也有监管层面的借鉴价值。本文介绍了基金管理公司股权结构发展的特殊历程,概括了基金公司股权结构的特征。在实证部分采用2010—2017年间,分属64家基金管理公司的278支开放式股票型基金为样本,应用Fama-French三因子模型作为基金投资质量及其业绩的衡量指标,以股权结构为入手点,引入第一大股东、前两大股东、前三大股东的持股比,Z指数,HHI指数以及股东数六个不同的解释变量,分别探讨了它们和基金投资业绩存在的关联。最终,文章得出以下结论:目前我国基金公司的股东数量较少,一般为不超过3个大股东,股权结构越是简单,意味着股权集中度相对也越高。与普通非国有控股的基金公司相比,国有控股基金公司往往会有更好的业绩表现,说明由于政府“帮助之手”效应的存在,显着提高了旗下基金的业绩;此外,中外合资基金公司并没有发挥出外资股东带来的管理和投资技术方面的优势,且其业绩水平与外资入股呈负相关关系。另外,股权较为分散化、大股东之间平衡发展的股权结构更能帮助基金公司增加业绩回报。文章最后结合完成的实证研究,并考虑基金管理公司目前的基本情形,分析得出相关结论的可能原因,并从基金管理公司、基金投资者和基金业的监管者各角度分别提出相应的政策建议。基金管理人应当优化自身股权结构,积极降低股权集中度和第一大股东对其他股东的制衡度。基金投资者投资决策时也应当关注所投资基金公司的股权结构特征,最优选择是具有国有资产背景且股权集中度较低的公司所管理的基金。除上述外,基金业监管者同时也要注意引导基金公司切实对内部管理实施监督,避免股权集中度过高可能引发较多的问题,杜绝大股东对基金运作的干涉和操控,同时也要完善相关法律法规,从法律上规范基金公司引入外资的行为。针对外资入股国内基金公司,需要综合考察从根本上确保外资安全,促进我国基金公司的长远发展。
卢超[7]（2019）在《基金能够预测股票的季报信息吗？ ——来自主动型基金的证据》文中提出对于证券投资基金这种以基本面投资为主的专业投资者来说,股票每个季度发布的季报无疑是其最重要的市场信息来源之一,也是其在进行证券投资研究和预测时最重要的参考基准,无疑对股票发布的季报中的财务和经营信息的预测能力是基金投资能力的重要组成部分。那么证券投资基金是否具有对其持仓股季报信息的预测能力呢?什么样的基金才具有预测股票季报信息的能力?基金在季报发布前的投资交易行为是在基于对季报预测结果的基础上进行的吗?股票的季报信息包括上市公司的财务信息和经营信息,一直以来都是证券市场对公司经营状况进行研究的重要信息来源,因此其中的信息也显着影响着其季报发布时的市场表现。由于上市公司和证券分析师都会在季报发布之前对季报中的重要财务经营信息进行预测,但这种盈余预测有着很大的不确定性,由此造成的实际会计盈余和预测盈余的误差就成为股票的未预期盈余。通过对季报中的重要信息尤其是会计盈余信息的预测,投资者就能够把握季报中的未预期盈余等重要信息,从而能够在股票发布季报时取得超额收益,或者提前发现不及预期的信息,提早卖出从而规避风险。因此本文从主动型基金的投资交易行为出发,将基金交易的股票分为增持和减持两组,通过实证研究样本股票在发布季报时的时间窗口的异常收益率情况,并对比增持股票和减持股票的收益率表现,来判断主动型基金是否对其持仓股票的季报信息表现出了一定的预测能力,对基金投资能力的研究做出补充。同时,本文还将样本股票按照基金的不同特征进行分组对比研究,并且引入基金的特征变量、股票季报中的财务和经营信息变量、市场估值变量以及基金持股变量来进一步深入研究基金对季报信息预测能力的影响因素,什么样的基金具有更强的季报信息预测能力,以及股票季报发布时的市场表现的影响因素。本文选择141只主动管理型基金的持仓数据,使用Python筛选出这些基金每个季度的增持股票和减持股票作为样本,之后采用事件研究法研究这些样本股票在随后发布当季季度报告时的市场反应,以超额收益率的大小来衡量样本股票发布的季报中的信息带来的市场表现,从而判断主动型基金是否对季报信息做出了预测。本文首先分别计算增持股票和减持股票的每日平均超额收益和累积超额收益,发现样本股票在季报发布前就开始产生显着为正的累积超额收益,且在季报发布当天达到最大值,随后产生收益率的漂移现象（PEAD）,这表明主动型基金的持仓股发布的季报都有正向的未预期盈余,基金对持仓股的季报做出了预测,而且增持股票的收益率表现明显好于减持股票,进一步印证了主动型基金对股票季报的预测能力。同时也说明市场在股票的季报发布之前就已经开始提前反映季报中的盈余信息,且在季报发布前,已经基本上将盈余信息反映完毕。随后,本文按照基金的历史收益情况、规模、管理费用率、投资目标四个特征因素将增持样本股票进行分组研究,分别计算每组增持股票的CAR水平并进行t检验,发现历史收益较好、规模较大、管理费用率较高、投资目标为成长型和增值型的基金表现出了更强的季报预测能力。最后,本文基于分组研究的结果,并结合学术界对股票季报发布窗口的异常收益率的相关研究,将基金上年度投资收益率、基金规模、基金管理费用率、基金成立时间四个基金特征因素作为解释变量,股票流通市值、调整市盈率、总资产收益率、资产负债率、总资产周转率、营业收入增长率、基金持股比例等季报信息因素、市场估值因素和机构投资者持股情况作为控制变量,以季报发布窗口的超额收益率作为因变量进行多元回归,发现基金规模和基金上年度投资收益率的系数显着为正,表明规模较大的基金和历史收益率较好的基金表现出了更强的季报预测能力,而基金管理费用率和基金成立时间的系数不显着,本文认为管理费用率在分组时表现明显,回归时表现不明显主要是由于回归时的样本费用率大多为1.5%,其他费用率的样本太少所致,而基金成立时间对基金季报预测能力没有明显影响。此外股票规模和总资产周转率的回归系数显着为正,表明股票规模和总资产周转率对股票发布季报时的市场反应会产生正向影响,而估值水平、基金持股比例和营业收入增长率的回归系数显着为正,表明此类股票更容易受到市场关注,因而会计盈余表现更难超出市场预期。而总资产收益率和资产负债率的回归系数不显着,表明这两个指标对股票季报发布的市场反应无明显影响,整体结果与相关研究结论基本一致。本文采用对股票季报研究时经常采用的事件研究法对主动型基金投资交易行为中增减持的股票进行研究,发现基金对其持仓股票即将发布的季报信息做出了一定程度的预测,对证券投资基金的投资能力研究做出了一定的补充。同时,通过根据基金的不同特征进行分组研究,和引入多种因素进行多元回归,进一步探究了影响基金季报预测能力的因素和股票发布季报的市场反应的影响因素,为基金投资者在选择投资能力较强的基金时提供了有意义的参考。
黄育蓉[8]（2018）在《基于行为科学的开放式基金经理人投资策略与基金业绩关系研究》文中研究指明基金经理人能力是影响基金业绩重要因素之一,当基金经理人与基金投资者的利益不完全一致时,基金经理人在投资管理时可能不会将着眼点放在投资者的根本利益上。自2008年初市场转为熊市至今,基金行业发展整体表现极为疲软。如何全面、准确、科学地分析和评价我国开放式基金经理人的投资行为,进而挖掘影响基金业绩的因素,寻求提升基金业绩和基金经理人能力的措施,是基金投资者、基金管理人和基金监管者共同关心的焦点问题。鉴于此,以基金经理人投资策略对基金业绩的影响为研究主题,将开放式基金经理人能力与基金业绩在概念内涵和外延做了严格区分,由此构建了开放式基金经理人投资行为研究框架。首次引入基金净值增加额的非参数检验方法,对国内开放式基金的能力进行了详细分析。然后,基于行为科学的角度分析基金经理人投资策略中投资管理主动性、资产配置集中度和基金经理人风险转移动机对基金业绩的影响。论文的主要研究内容和成果如下:首先,以基金净值增加额来度量基金经理人能力,采用二项分布检验是否存在有能力的基金经理,并构建能力指数,检验基金投资者是否能识别基金经理人的能力以及能力强的基金经理人是否能为投资者带来高收益的假设。研究结果显示:样本中大部分的基金经理人能获得显着为正的净值增加额,同时,基金净值增加额具有显着的持续性,因此,有能力的基金经理人确实存在;另外,如果基金投资者能事先选择能力指数最高的基金,在下一期中获得最高的风险调整收益。其次,构建基金动态组合研究基金经理人主动性水平与基金业绩的关系,再结合自助抽样法剔除运气因素对基金业绩的影响,样本基金根据主动性水平的高低进行分组,进而分析基金主动性水平与基金业绩的关系。研究发现:剔除随机因素的影响后,基金投资管理行为越活跃,基金收益就越高;而基金主动性水平较低的两组,在剔除随机因素的影响后,基金投资者并没有获得超额收益。然后,运用样本的时间序列和面板数据模型研究基金资产配置集中度与基金业绩之间的关系。研究发现:在控制基金成立时间、基金规模、基金费率、波动率等因素后,基金持股行业集中度和股票集中度越高,基金业绩就越好。因此,基金持股行业持股集中度与股票集中度指数的大小能反映基金经理人的能力水平的高低。最后,由于基金经理人自利性动机将会对基金投资策略产生影响,本文研究了由“代理冲突”导致的基金经理人自利性风险转移动机对基金业绩的影响。采用自激发门限回归模型和分段线性回归模型重点分析基金在不同经济状态下业绩-资金流的关系,从而揭示了基金经理人风险转移动机变化的规律。研究发现:基金业绩-资金流关系在经济上行阶段为非线性相关关系,而在下行阶段为线性相关关系。基金经理人在经济上行阶段会倾向于降低基金资产组合的风险水平以实现基金规模最大化目的,而这将会损害投资者的利益。论文从理论上分析了基金经理人的投资行为对基金业绩的影响以及内在机理,并构建了基金经理人投资行为与业绩关系的理论框架,这有利于丰富和发展基金业绩评价理论研究。突破了传统研究中采用基金业绩模型估计基金经理人能力的视角,以基金净值增加额构建能力指数,采用二项分布检验法全面分析基金经理人能力以及检验能力指数的应用效果。同时,与之前研究不同,研究基金主动性水平时,考虑了随机因素的影响,使研究更加科学和全面。此外,研究基金经理人行为时,还将基金经理人自利性风险转移动机纳入研究中,这能更真实地反映基金经理人策略的变化对基金业绩的影响。
方云[9]（2018）在《基于基金规模的投资者与基金管理人的利益冲突研究》文中进行了进一步梳理2008年当市场牛转熊时,投资者遭受了巨大损失的同时,基金公司却挣了个盆满钵满,引起了投资者对以基金资产净值为基础的固定管理费率的不满和质疑;然而业内人士却表示国外公募基金一般也采用固定管理费率的收费模式。近年来关于基金规模侵蚀业绩的研究,再次引发了我们对这种以基金资产净值为基础的固定管理费率收费模式的思考。我国的薪酬合约能否兼顾基金管理人和投资者的利益再次受到了质疑。国内关于投资者与基金管理人之间的利益冲突多为制度和法律设计等理论方面的研究,而关于两者之间存在利益冲突的实证分析结果还是模糊的。因此本文在国内首次构建了基金管理人与投资者之间的利益冲突模型,从基金最佳规模角度,检验公募基金行业中的薪酬合约能否激励基金管理人选择投资者利益最大化的最佳规模。为我国的薪酬合约的设计提供了重要的指导作用,并且能够合理引导投资者行为。另外本文还从基金家族角度进行了相关研究,也是本研究的一大亮点。文中数据均来自国泰安中国开放式基金数据库,主要利用SAS进行数据分析,采用分组平均法和多项式回归分析。从单只基金和基金家族角度,分别分析了基金管理人与投资者之间的利益冲突:对投资者来讲,业绩最佳时的规模（最佳规模）是其利益最大化的规模,而对基金管理人来说,其薪酬最大化时的规模（实际规模）是其利益最大化的规模。如果基金管理人能够代表投资者的利益,那么实际规模应该等于最佳规模。而实证结果表明,基金管理人选择的实际基金规模远大于基金业绩最佳时的规模,即基金管理人不惜以投资者的利益为代价,来增加自身的收入。并且为了保证资金的净流入,基金管理人会选择平均业绩来维持规模的最大。并且通过理论分析,发现国外公募基金多采用固定管理费率,背后更深层的原因在与西方成熟的金融市场、健全的法律法规和完善的信用体系。相关制度的健全是改变我国基金业目前存在问题的根本方法;但从微观角度看,合理的薪酬合约也能激励基金管理公司与投资者的利益一致。最后建议基金业探索多种薪酬合约模式,促进行业健康发展;此外可以逐步放开对基金的投资机制限制,充分发挥大规模以及管理才能的优势;而对投资者来讲,进行长期投资时应选取基金业绩排名连续靠前的基金,而且不仅要关注单个基金的规模,还要关注基金家族的规模。
楼俊[10]（2016）在《中国开放式基金股票配置对基金绩效关系的研究》文中进行了进一步梳理在过去的几十年里,全球证券投资基金市场发生了显着的变化,基金资产规模、基金产品数量飞速发展,越来越多的基金管理公司成立并为市场不断提供新的基金产品。美国的开放式基金市场在过去三十年间资产规模增长了近43倍。2014年,全球开放式基金规模达到313814亿美元,其中超过一半以上的基金资产分布在美洲地区,其次是欧洲地区。非洲和亚太地区的基金规模仅占全球规模的13%,其开放式基金市场的发展潜力较大。中国自2001年推出开放式基金以来,基金规模迅速扩大,截至2015年,基金资产总规模达8.9万亿元,基金管理公司达107家,为市场提供3852只基金产品。其中,开放式基金规模占整体基金市场的94.77%。从资本市场的发展道路来看,基金逐渐走上由先成立封闭式基金转向大量成立开放式基金,并随之大规模发展开放式基金的道路。目前,借鉴了发达国家资本市场的发展道路,开放式基金在我国证券市场中的数量和资产规模都在增速发展。因此,研究开放式基金在我国证券市场中的表现,对于探索基金在我国资本市场中的作用具有重要的意义。已有不少学者从多种角度探索基金的绩效表现,考虑到基金的股票配置对基金绩效有直接的影响,本文从开放式基金的股票配置角度分析我国开放式基金在证券市场中的绩效表现,深入探索基金的股票配置对基金风险和收益的影响,并进一步讨论分析基金选择股票配置的内在原因。理论研究部分,本文在Markowitz的资产组合理论和Sharpe提出的资本资产定价模型的基础上,借鉴Roll的R2对于市场波动的研究,建立衡量基金系统风险的计量方式,并在此基础上建立基金的拓展的市场回归模型。根据Fama提出的有效市场理论,探讨基金的风险和超额回报。实证研究部分,本文从基金股票配置的角度,分析开放式基金在我国证券市场中的风险和业绩表现,探索基金收益的稳定性。同时,从基金选择股票配置的内在因素角度,探索基金股票配置和公司治理的关系。实证研究部分,首先,本文从基金的系统风险、非系统风险和整体风险三个方面探讨开放式基金的股票配置与基金风险的关系。结果表明,我国基金股票配置的分散投资程度较差,基金持股的行业聚集程度与基金的风险显着正相关。基金持股的行业集中度越高,则基金的非系统风险越高。此外,基金股票配置的上市公司情况和地区金融发展程度也会对基金风险产生影响。基金持股公司的加权账面市值比与基金风险显着负相关,而持股公司所在区域会显着影响基金的系统性风险。在分析了开放式基金股票配置与基金风险的关系的基础上,本文进一步探索基金的股票配置与基金业绩的关系。结果显示,我国基金配置股票时,行业集中程度越高,基金业绩的市场表现越差,说明基金投资组合缺乏良好的投资能力或者存在过度自信的现象。然而基金持股公司的加权账面市值比与基金业绩正相关,显示了优质资产对于基金收益的正面影响。对我国基金收益稳定性研究的结果显示,基金配置股票的行业集中程度越高,基金收益率连续下跌的可能性越大；而基金持股的分散程度越高,基金收益连续上涨的可能性越大。就此而言,我国基金配置需要对行业进行分散投资。此外,本文从公司治理角度分析基金选择持股的内在因素,探索基金是否选择持有优质资产进行股票配置。实证结果显示,基金进行股票配置时,会看好董事会对公司发展前景的战略职能和监督意义,认为公司治理较好的上市公司股票具有内在价值。因此,基金会选择持有此类公司的股票。基金投资组合会通过持有优质资产抵抗市场系统性风险的冲击。本文通过理论探索和实证研究,从不同角度分析我国开放式基金的股票配置对基金绩效的影响。从理论上,本文通过拓展的市场回归模型并经过实证检验,分析了基金股票配置和基金风险、基金业绩、收益稳定性的关系。从现实意义来看,从基金股票配置的角度,本文的研究为投资者选择绩效表现较好的基金提供了一些参考。
二、我国证券投资基金业绩的实证研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、我国证券投资基金业绩的实证研究（论文提纲范文）
（1）基于改进神经网络的我国私募证券投资基金绩效评价研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究方法与内容 |
| 1.2.1 研究方法 |
| 1.2.2 研究内容 |
| 1.3 研究重点与难点 |
| 1.3.1 研究重点 |
| 1.3.2 研究难点 |
| 2 私募证券投资基金绩效评价相关文献综述 |
| 2.1 私募证券投资基金概念综述 |
| 2.1.1 基本概念 |
| 2.1.2 组织形式 |
| 2.1.3 投资策略 |
| 2.2 私募证券投资基金绩效评价相关研究综述 |
| 2.2.1 基金业绩度量相关文献 |
| 2.2.2 基金业绩来源分解相关文献 |
| 2.2.3 基金业绩持续性相关文献 |
| 2.3 文献总结与评述 |
| 3 中国私募证券投资基金发展现状分析 |
| 3.1 中国私募证券投资基金行业发展历程 |
| 3.1.1 早期萌芽阶段(1993年至1995年) |
| 3.1.2 创建形成阶段(1996年至1998年) |
| 3.1.3 盲目发展阶段(1999年至2000年) |
| 3.1.4 深度调整阶段(2001年至2013年) |
| 3.1.5 创新发展阶段(2013年6月至今) |
| 3.2 中国私募证券投资基金行业格局分析 |
| 3.2.1 基金管理人管理规模及变动 |
| 3.2.2 基金管理人地域及结构 |
| 3.2.3 基金策略 |
| 3.3 中国私募证券投资基金行业现存问题分析 |
| 3.3.1 基金管理人、产品规模小型化 |
| 3.3.2 收益波动较大 |
| 3.3.3 融资渠道单一 |
| 3.3.4 评价体系及评级缺乏 |
| 3.3.5 总结 |
| 4 证券投资基金绩效评价方法比较与改进 |
| 4.1 现有绩效评价方法比较 |
| 4.1.1 经典绩效评价方法 |
| 4.1.2 多因素模型评价方法 |
| 4.1.3 BP神经网络分析法 |
| 4.1.4 不同方法比较分析 |
| 4.2 BP神经网络模型改进 |
| 4.2.1 模型基础知识 |
| 4.2.2 模型现存问题 |
| 4.2.3 改进思路与原则 |
| 5 私募证券投资基金绩效评价体系设计 |
| 5.1 设计思路与原则 |
| 5.1.1 设计思路 |
| 5.1.2 设计原则 |
| 5.2 指标体系设计过程 |
| 5.2.1 基本信息指标 |
| 5.2.2 风险指标 |
| 5.2.3 收益指标 |
| 5.2.4 投资能力指标 |
| 5.2.5 业绩持续性指标 |
| 6 私募证券投资基金绩效评价模型拟合及有效性检验 |
| 6.1 数据选取与统计特征分析 |
| 6.1.1 数据来源与数据处理 |
| 6.1.2 描述性统计 |
| 6.2 基于改进的BP神经网络算法的评价模型拟合 |
| 6.3 基于多元线性回归的评价模型拟合 |
| 6.4 改进神经网络模型与多元回归模型比较 |
| 7 评价方案的案例分析 |
| 7.1 案例基本情况 |
| 7.2 私募证券投资基金案例分析 |
| 8 研究结论与行业建议 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 行业建议 |
| 8.2.1 推广私募证券投资基金评级工作 |
| 8.2.2 提升私募基金管理人风控能力 |
| 8.3 研究展望 |
| 8.3.1 私募证券投资基金评价体系应与时俱进 |
| 8.3.2 改进的BP神经网络模型推广 |
| 参考文献 |
（2）我国基金经理人绩效评价与影响因素研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 基金经理人个人特征概述 |
| 1.2.2 基金经理人能力概述 |
| 1.2.3 绩效评价方法概述 |
| 1.2.4 DEA方法在证券投资基金市场中应用概述 |
| 1.2.5 相关文献评述 |
| 1.3 研究思路、方法和技术路线 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 创新之处 |
| 第2章 基金经理人与其绩效评价方法概述 |
| 2.1 基金及基金经理人类型 |
| 2.2 基金经理人个人特征概述 |
| 2.3 DEA评价方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基金经理人绩效评价实证分析 |
| 3.1 评价指标体系构建 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.2.1 基金经理人绩效静态分析方法 |
| 3.2.2 全局参比Malmquist指数 |
| 3.3 数据来源及描述性统计特征 |
| 3.4 基金经理人绩效静态分析 |
| 3.4.1 负数据处理 |
| 3.4.2 绩效静态分析实证结果 |
| 3.5 基金经理人绩效动态分析 |
| 3.6 标杆分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基金经理人绩效影响因素实证分析 |
| 4.1 模型介绍 |
| 4.2 变量选取与模型构建 |
| 4.2.1 变量选取 |
| 4.2.2 模型构建 |
| 4.3 数据统计特征 |
| 4.4 实证结果分析 |
| 4.4.1 多重共线性检验 |
| 4.4.2 回归结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于均值-双方差模型的分散化投资策略分析 |
| 5.1 均值-双方差模型构建 |
| 5.2 实证结果 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学术论文期间发表的成果 |
| 致谢 |
（3）投资者情绪对公募基金绩效的影响研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景与选题意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 研究内容和研究框架 |
| 一、研究内容 |
| 二、研究框架 |
| 第三节 研究方法和创新点 |
| 一、研究方法 |
| 二、研究创新点 |
| 第二章 文献综述 |
| 第一节 投资者情绪 |
| 第二节 公募基金绩效评价 |
| 第三节 投资者情绪与基金绩效 |
| 第四节 本章小结 |
| 第三章 理论基础 |
| 第一节 投资者情绪相关理论 |
| 一、投资者情绪表现特征 |
| 二、投资者情绪相关理论模型 |
| 三、投资者情绪对资产价格的影响 |
| 第二节 公募基金绩效评价理论 |
| 一、公募基金分类 |
| 二、基金收益指标 |
| 三、风险调整收益模型 |
| 四、多因子绩效评价 |
| 第三节 本章小结 |
| 第四章 实证研究 |
| 第一节 理论假设 |
| 第二节 变量与数据 |
| 一、投资者情绪代理变量 |
| 二、其他变量选取 |
| 三、样本数据选择与来源 |
| 第三节 实证结果及分析 |
| 一、投资者情绪指标 |
| 二、基金绩效 |
| 三、PVAR模型分析 |
| 四、实证小结 |
| 第五章 研究结论与政策建议 |
| 第一节 研究结论 |
| 第二节 政策建议 |
| 参考文献 |
（4）基于投资风格和bootstrap方法的股票型基金评级研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1、绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 基金业绩评价的相关研究 |
| 1.2.2 基金投资风格的相关研究 |
| 1.2.3 文献评述 |
| 1.3 研究目标、内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 1.4 本文的创新点 |
| 2.基金评级的相关理论及方法 |
| 2.1 资产定价理论 |
| 2.1.1 资本资产定价模型 |
| 2.1.2 套利定价理论 |
| 2.1.3 Fama-French三因素模型 |
| 2.1.4 Carhart四因素模型 |
| 2.2 基金投资风格的识别方法 |
| 2.2.1 基于持仓的风格识别方法 |
| 2.2.2 基于收益的风格识别方法 |
| 2.3 区分基金业绩来源的bootstrap方法 |
| 2.4 小结 |
| 3.国内外主要基金评级方法的比较分析 |
| 3.1 国内外主要基金评级机构介绍 |
| 3.2 比较分析 |
| 3.2.1 评级理念 |
| 3.2.2 评级指标 |
| 3.2.3 星级划分 |
| 3.3 小结 |
| 4.基于投资风格和bootstrap方法的股票型基金评级体系构建 |
| 4.1 评级的理念和思路 |
| 4.2 基金评级的对象——普通股票型基金 |
| 4.3 基金评级的风格指数选择 |
| 4.4 股票型基金业绩评价模型 |
| 4.4.1 基于投资风格的风险调整收益指标 |
| 4.4.2 基于bootstrap方法识别基金的业绩来源 |
| 4.5 股票型基金评级的星级划分 |
| 5.我国股票型基金评级结果分析 |
| 5.1 我国股票型基金的实际投资风格分析 |
| 5.1.1 股票型基金总体的投资风格分析 |
| 5.1.2 单只基金的投资风格分析 |
| 5.2 我国股票型基金的超额收益 |
| 5.2.1 自成立以来的超额收益 |
| 5.2.2 最近三年期的超额收益 |
| 5.2.3 最近五年期的超额收益 |
| 5.3 我国股票型基金的超额收益来源——“运气”还是“能力” |
| 5.3.1 自成立以来的超额收益的来源 |
| 5.3.2 最近三年期超额收益的来源 |
| 5.3.3 最近五年期超额收益的来源 |
| 5.4 我国股票型基金的星级评定结果 |
| 5.4.1 最近三年期的星级评定结果 |
| 5.4.2 最近五年期的星级评定结果 |
| 5.5 小结 |
| 6.基金评级方法的应用及效果检验 |
| 6.1 业绩回测的样本选择 |
| 6.2 股票型基金投资策略的确定与执行 |
| 6.2.1 股票型基金投资策略的确定 |
| 6.2.2 股票型基金投资策略的业绩表现 |
| 6.3 小结 |
| 7.研究结论与政策建议 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 政策建议 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（5）开放式债券型证券投资基金业绩评价 ——基于Fama-French多因子模型分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景 |
| 一、我国证券投资基金行业的发展现状 |
| 二、债券型基金的发展现状 |
| 第二节 研究目的与意义 |
| 一、研究目的 |
| 二、研究意义 |
| 第三节 研究内容及结构 |
| 一、研究内容 |
| 二、研究方法 |
| 三、论文结构 |
| 第四节 论文的创新点 |
| 第二章 文献综述 |
| 第一节 国外研究现状 |
| 第二节 国内研究现状 |
| 第三节 研究现状评述 |
| 第三章 基金绩效评价的相关理论分析 |
| 第一节 传统基金绩效分析方法概述 |
| 一、马科维茨证券组合理论 |
| 二、资本资产定价模型 |
| 三、套利定价理论 |
| 第二节 基金的绝对收益指标评价 |
| 一、基金单位净值 |
| 二、单位净值增长率 |
| 三、基金累计单位净值 |
| 四、基金累计单位净值增长率 |
| 第三节 风险调整的收益指标业绩评价方法 |
| 一、夏普比率 |
| 二、特雷诺比率 |
| 三、詹森比率 |
| 第四节 多因子模型 |
| 一、Fama-French三因子模型 |
| 二、Carhart四因子模型 |
| 三、Fama-French五因子模型 |
| 第五节 面板数据理论模型 |
| 一、面板数据 |
| 二、面板数据模型分类 |
| 三、面板数据模型的设定与检验 |
| 四、面板数据模型拟合优度的测量 |
| 第四章 Fama-French多因子模型设计与数据选择 |
| 第一节 模型设计 |
| 一、多因子模型的基本形式 |
| 二、模型构建 |
| 第二节 研究样本数据 |
| 一、研究基金样本的选取 |
| 二、解释因子数据的选取 |
| 第五章 基于Fama-French多因子模型的债券型基金业绩评价实证分析 |
| 第一节 统计性描述 |
| 第二节 债券型基金收益实证分析 |
| 一、解释因子调整 |
| 二、解释因子的单位根检验 |
| 三、债券型基金和解释因子之间的关系分析 |
| 四、不同市场环境下债券型基金和解释因子之间的关系分析 |
| 第三节 基于多因子模型的债券型基金选取 |
| 一、建立以模型为基础的债券型基金基准 |
| 二、债券型基金投资组合构建 |
| 第六章 结论与展望 |
| 第一节 实证研究结论 |
| 第二节 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A |
| 附录 B |
| 致谢 |
| 个人简历及在学期间发表的研究成果 |
（6）我国基金管理公司股权结构与基金业绩的实证研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1.绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 问题的提出 |
| 1.3 研究方法与创新之处 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 创新之处 |
| 1.4 研究思路与框架 |
| 2.文献综述 |
| 2.1 基金公司股权结构对基金业绩的影响研究综述 |
| 2.2 基金业绩的评价及其影响因素研究综述 |
| 2.2.1 其他影响基金业绩的因素研究综述 |
| 2.2.2 基金业绩评价的研究综述 |
| 2.3 本章小结 |
| 3.我国基金公司及其股权结构的发展 |
| 3.1 我国基金公司的建立与发展 |
| 3.2 我国基金管理公司股权结构的特征 |
| 3.3 基金管理公司股权结构对基金业绩的影响机制 |
| 3.3.1 基金管理公司治理与上市公司治理的比较 |
| 3.3.2 基金管理公司股权结构的作用机制 |
| 4.基金管理公司股权结构与基金业绩指标的度量 |
| 4.1 基金管理公司股权结构指标的度量 |
| 4.2 基金业绩指标的度量 |
| 4.2.1 基金业绩评价的常用指标 |
| 4.2.2 基于Fama-French三因子模型的基金业绩评价 |
| 5.实证分析 |
| 5.1 样本选取与数据处理 |
| 5.2 研究假设 |
| 5.3 变量定义 |
| 5.3.1 被解释变量的定义 |
| 5.3.2 解释变量的定义 |
| 5.3.3 控制变量的定义 |
| 5.4 描述性统计和相关性检验 |
| 5.5 回归结果与分析 |
| 5.6 稳健性检验 |
| 6.结论与启示 |
| 6.1 研究结论与启示 |
| 6.1.1 研究结论 |
| 6.1.2 政策建议 |
| 6.2 局限与不足之处 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 后记 |
| 致谢 |
（7）基金能够预测股票的季报信息吗？ ——来自主动型基金的证据（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1.绪论 |
| 1.1 问题的提出和研究背景 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.3 本文的创新与不足 |
| 2.文献综述 |
| 2.1 基于基金整体收益的绩效评价理论 |
| 2.2 基金绩效归属分析与评价的相关理论 |
| 2.3 其他基金经理投资能力相关研究 |
| 2.4 会计盈余报告与股票收益率的相关研究 |
| 2.5 国内关于基金绩效评价的相关研究 |
| 2.6 文献评述 |
| 3.理论基础与研究假设 |
| 3.1 证券投资基金概述、发展及主动管理型基金特点 |
| 3.2 我国证券投资基金在投资运作中的问题 |
| 3.3 资本资产定价模型及其在基金绩效评价中的应用 |
| 3.3.1 前提假设 |
| 3.3.2 模型表达式及理论意义 |
| 3.3.3 基于资本资产模型用于基金绩效评价的三个指数模型 |
| 3.4 基金自身特征对投资绩效及投资能力表现的影响 |
| 3.4.1 基金过往业绩对后续业绩表现的影响 |
| 3.4.2 基金业绩与费用之间的关系 |
| 3.4.3 其他主要的影响基金业绩的因素 |
| 3.5 研究假设 |
| 3.5.1 基金增减持的样本股票在发布季报公告时的市场反应假设 |
| 3.5.2 按基金的不同特征分组的超额收益情况研究假设 |
| 4.实证研究 |
| 4.1 研究设计 |
| 4.1.1 数据来源 |
| 4.1.2 样本的选取及处理 |
| 4.1.3 样本描述性统计 |
| 4.2 研究步骤 |
| 4.3 实证结果分析 |
| 4.3.1 增减持样本季报发布窗口的市场反应情况 |
| 4.3.2 按基金的不同特征分组的增持股票样本实证分析 |
| 4.3.3 影响基金取得的超额收益率因素的多元线性回归 |
| 5.结论和展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 后记 |
| 致谢 |
| 在读期间科研成果目录 |
（8）基于行为科学的开放式基金经理人投资策略与基金业绩关系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与问题的提出 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究现状分析与评论 |
| 1.3.1 基金经理人能力研究综述 |
| 1.3.2 基金主动性研究综述 |
| 1.3.3 运气因素对基金业绩影响研究综述 |
| 1.3.4 基金资产配置策略研究综述 |
| 1.3.5 基金经理人风险转移动机研究综述 |
| 1.3.6 相关研究述评 |
| 1.4 研究框架与结构 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究结构 |
| 1.5 研究方法与概念定义 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 概念定义 |
| 第2章 基金业绩和经理人投资行为评价理论研究 |
| 2.1 资产组合和资产定价理论 |
| 2.1.1 证券投资组合理论 |
| 2.1.2 资本市场线(CML) |
| 2.1.3 资产定价模型(CAPM) |
| 2.1.4 套利定价理论(APT) |
| 2.2 证券投资基金的业绩评价 |
| 2.2.1 Treynor比率 |
| 2.2.2 Sharpe比率 |
| 2.2.3 Jensen Alpha |
| 2.2.4 T-M模型 |
| 2.2.5 H-M模型 |
| 2.2.6 多因素模型 |
| 2.3 市场有效假设与基金投资策略 |
| 2.3.1 资本市场效率理论(EMH) |
| 2.3.2 市场有效性、金融学异象与基金投资策略 |
| 2.4 行为金融与投资策略 |
| 2.4.1 行为金融的相关概念 |
| 2.4.2 行为金融投资策略 |
| 2.5 委托-代理理论与基金投资行为 |
| 2.6 激励理论与基金投资行为 |
| 2.7 基金经理人行为与基金业绩关系理论分析 |
| 2.7.1 投资能力与投资策略关系 |
| 2.7.2 投资能力与投资业绩的关系 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 基于净值增加额的基金经理人能力研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 数据描述 |
| 3.3 基金经理人业绩评价基准的选择 |
| 3.4 基于净值增加额的基金经理人能力研究 |
| 3.4.1 基金净值增加额的计算方法 |
| 3.4.2 假设的提出 |
| 3.4.3 假设检验的方法 |
| 3.4.4 基金经理人的能力检验 |
| 3.4.5 基金净值增加额持续性检验 |
| 3.5 投资者的选择与基金经理人能力 |
| 3.5.1 基金经理人能力与补偿收入 |
| 3.5.2 基金经理人能力与基金投资者收益 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基金主动性对基金业绩影响研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 研究方法 |
| 4.2.1 基金主动性的度量方法 |
| 4.2.2 基金主动性与业绩关系的分析方法 |
| 4.3 数据描述及基金主动性分析 |
| 4.3.1 数据描述性统计分析 |
| 4.3.2 基金主动性估计和分析 |
| 4.4 基金主动性对基金业绩的影响分析 |
| 4.4.1 自助抽样法 |
| 4.4.2 基金主动性的影响—全样本的净收益分析 |
| 4.4.3 基金主动性的影响—分组净收益分析 |
| 4.4.4 各组累积密度函数比较—分组净收益分析 |
| 4.4.5 基金主动性的影响—分组总收益分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基金资产配置集中度对基金业绩影响研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基金资产配置集中度的计算方法 |
| 5.2.1 基金股票行业集中度指标构建 |
| 5.2.2 基金持股集中度指标构建 |
| 5.3 数据描述 |
| 5.3.1 行业的划分标准 |
| 5.3.2 基金资产配置集中度分析 |
| 5.4 基金资产配置集中度与业绩关系分析——基金组合分析 |
| 5.5 基金资产配置集中度与业绩关系分析——面板回归分析 |
| 5.5.1 回归模型的设定 |
| 5.5.2 变量设计 |
| 5.5.3 实证分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 基金经理人风险转移动机对基金业绩影响研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 研究方法 |
| 6.2.1 基金业绩-资金流关系估计方法 |
| 6.2.2 业绩分段点和分段个数的确定 |
| 6.2.3 经济状态的划分 |
| 6.2.4 基金经理人风险转移动机的度量方法 |
| 6.3 实证研究 |
| 6.3.1 变量设计 |
| 6.3.2 基金业绩-资金流关系实证研究 |
| 6.3.3 基金经理人风险转移动机对基金业绩的影响分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（9）基于基金规模的投资者与基金管理人的利益冲突研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题来源 |
| 1.1.1 公募基金的固定管理费率存在争论 |
| 1.1.2 规模侵蚀业绩的现象 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.2.1 我国基金的薪酬合约制度 |
| 1.2.2 基金行业的发展现状 |
| 1.3 研究内容、研究方法以及重难点 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究重难点 |
| 1.3.3 研究方法及工具 |
| 1.4 研究意义与创新点 |
| 1.4.1 研究意义 |
| 1.4.2 本文创新点 |
| 1.5 文献综述 |
| 1.5.1 基金管理人与投资者的利益冲突以及激励机制研究 |
| 1.5.2 基金业绩-基金规模关系研究 |
| 1.5.3 资金流量-基金业绩关系研究 |
| 1.5.4 对基金家族的研究 |
| 1.5.5 文献述评 |
| 第二章 投资基金的利益冲突理论及模型 |
| 2.1 投资基金的利益冲突理论 |
| 2.1.1 利益冲突理论 |
| 2.1.2 基金的利益冲突 |
| 2.1.3 基金中最重要的利益冲突 |
| 2.2 投资者与基金管理人的利益冲突模型 |
| 2.2.1 最佳规模与实际规模 |
| 2.2.2 利益冲突模型 |
| 第三章 样本数据的选取及描述 |
| 3.1 样本及研究区间的选取 |
| 3.1.1 样本选取原则 |
| 3.1.2 研究区间选取及原则 |
| 3.2 指标的选取 |
| 3.2.1 指标选取依据 |
| 3.2.2 指标选取来源及说明 |
| 3.3 样本统计特征描述 |
| 第四章 基于单个基金层面的利益冲突研究 |
| 4.1 投资者的最佳规模 |
| 4.1.1 基金业绩和规模的关系分析 |
| 4.1.2 基金业绩和规模的回归分析 |
| 4.1.3 稳健性检验 |
| 4.2 基金管理人利益最大化的实际规模 |
| 4.2.1 薪酬和规模之间的关系分析 |
| 4.2.2 流量和业绩关系的实证分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 4.3.1 投资者的最佳规模及业绩 |
| 4.3.2 基金管理人的实际规模及业绩 |
| 4.3.3 基于单只基金层面的利益冲突分析 |
| 第五章 基于基金家族层面的利益冲突研究 |
| 5.1 基金家族的最佳规模区间研究 |
| 5.1.1 研究方法以及分组描述 |
| 5.1.2 家族业绩-规模的实证分析 |
| 5.2 基金家族利益最大化的实证研究 |
| 5.2.1 基金家族的薪酬-规模之间的关系分析 |
| 5.2.2 关于基金家族的明星基金和溢出效应讨论 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 研究结论及相关理论解释 |
| 6.1 业绩与规模关系的理论解释 |
| 6.2 研究结论 |
| 第七章 研究建议与展望 |
| 7.1 研究建议 |
| 7.2 研究的局限性 |
| 7.3 未来展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 1.基金样本列表 |
| 2.基金公司及其旗下管理的基金数量 |
| 3.论文部分SAS程序 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果 |
| 致谢 |
（10）中国开放式基金股票配置对基金绩效关系的研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和目的 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.2 国内外基金市场发展的现状 |
| 1.2.1 国外基金市场的发展概况 |
| 1.2.2 中国基金市场的现状与发展 |
| 1.3 研究框架与内容 |
| 1.3.1 研究框架 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究方法和创新点 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 可能的创新点 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 国内外基金风险的研究文献 |
| 2.1.1 基金的非系统性风险 |
| 2.1.2 基金的系统性风险 |
| 2.2 国内外基金绩效的研究文献 |
| 2.3 国内外基金收益稳定性的研究文献 |
| 2.4 证券投资基金与公司治理的相关文献 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 开放式基金股票配置对基金绩效的关系：理论研究 |
| 3.1 经典模型 |
| 3.2 基金业绩的数理模型 |
| 3.3 数理模型 |
| 3.3.1 基金风险的数理模型 |
| 3.3.2 基金股票配置中行业聚集度的测量方法 |
| 3.4 研究设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 开放式基金股票配置与基金风险的实证研究 |
| 4.1 研究假设 |
| 4.2 数据与实证模型 |
| 4.2.1 数据说明 |
| 4.2.2 变量的选取 |
| 4.2.3 实证模型 |
| 4.3 实证结果与分析 |
| 4.3.1 描述性统计分析 |
| 4.3.2 Hausman检验 |
| 4.3.3 基金系统风险的测度：基于沪深300指数的市场同步性 |
| 4.3.4 基金非系统风险的测度：基金收益回归残差的波动率 |
| 4.3.5 基金整体风险的测度：CAPM模型的拓展应用 |
| 4.4 稳健性检验 |
| 4.4.1 基金股票配置对基金风险的缩尾回归 |
| 4.4.2 基金股票配置对基金风险的分量回归 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 开放式基金股票配置与基金业绩的实证研究 |
| 5.1 研究假设 |
| 5.2 数据与实证模型 |
| 5.2.1 样本来源 |
| 5.2.2 变量说明 |
| 5.2.3 实证模型 |
| 5.3 实证结果与分析 |
| 5.3.1 描述性统计分析 |
| 5.3.2 基金股票配置与Sharpe指标的关系 |
| 5.3.3 基金股票配置与Treynor指标的关系 |
| 5.3.4 基金股票配置与Jensen指标的关系 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 开放式基金股票配置与基金收益稳定性的实证研究 |
| 6.1 研究假设 |
| 6.2 数据与实证模型 |
| 6.2.1 样本来源 |
| 6.2.2 变量说明 |
| 6.2.3 实证模型 |
| 6.3 实证结果与分析 |
| 6.3.1 描述性统计分析 |
| 6.3.2 基金的行业配置聚集度与基金连跌的关系 |
| 6.3.3 基金的行业配置聚集度与基金连涨的关系 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 开放式基金股票配置与公司治理的实证研究 |
| 7.1 基金股票配置与上市公司董事会的关系 |
| 7.2 研究假设 |
| 7.3 数据与实证模型 |
| 7.3.1 样本来源 |
| 7.3.2 变量说明 |
| 7.3.3 描述性统计 |
| 7.3.4 实证模型 |
| 7.4 实证结果与分析 |
| 7.4.1 董事会会议次数与基金持股的关系 |
| 7.4.2 董事会性别多样性的影响 |
| 7.4.3 国有企业股份占比的影响 |
| 7.4.4 独立董事代表参会的影响 |
| 7.5 稳健性检验 |
| 7.5.1 稳健性回归 |
| 7.5.2 自体抽样分量回归模型 |
| 7.5.3 内生性检验 |
| 7.6 本章小结 |
| 8 结论 |
| 8.1 主要研究结论 |
| 8.2 政策与建议 |
| 8.3 研究局限和未来研究方向 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简历及在校期间所取得的主要科研成果 |
四、我国证券投资基金业绩的实证研究（论文参考文献）
- [1]基于改进神经网络的我国私募证券投资基金绩效评价研究[D]. 丁鹏. 浙江大学, 2021(02)
- [2]我国基金经理人绩效评价与影响因素研究[D]. 田敏. 山东财经大学, 2021(12)
- [3]投资者情绪对公募基金绩效的影响研究[D]. 石佳豪. 上海外国语大学, 2021(11)
- [4]基于投资风格和bootstrap方法的股票型基金评级研究[D]. 丁琼琼. 西南科技大学, 2021(09)
- [5]开放式债券型证券投资基金业绩评价 ——基于Fama-French多因子模型分析[D]. 叶凡. 上海财经大学, 2020(06)
- [6]我国基金管理公司股权结构与基金业绩的实证研究[D]. 刘培烨. 西南财经大学, 2019(07)
- [7]基金能够预测股票的季报信息吗？ ——来自主动型基金的证据[D]. 卢超. 西南财经大学, 2019(07)
- [8]基于行为科学的开放式基金经理人投资策略与基金业绩关系研究[D]. 黄育蓉. 哈尔滨工业大学, 2018(01)
- [9]基于基金规模的投资者与基金管理人的利益冲突研究[D]. 方云. 上海工程技术大学, 2018(04)
- [10]中国开放式基金股票配置对基金绩效关系的研究[D]. 楼俊. 浙江大学, 2016(12)