对冲基金投资收益与风险研究

论文摘要

在国际市场中,伴随的国际金融市场衍生产品的复杂化,对冲基金作为金融市场投资方式创新的产物近年来规模不断扩大,对冲基金的操作策略也日益分化。当前国内金融市场上,股权分置改革和金融期货交易所等制度和市场变革也为对冲基金在中国的发展提供了空间。并且随着公募和私募基金成为金融市场最主要的机构投资者,对冲基金的操作策略将在国内逐渐运用。本论文主要就对冲基金分类投资策略为主,采用定量分析方法论述了对冲基金独特的收益和风险,对投资者的启示意义在于正确看待对冲基金可能带来的收益,并明确投资风险。论文主要分为八个部分,第一章说明了论文选题的目的意义和研究路线,第二章是论文的理论基础,在总体描述了对冲基金行业状况,包括规模、分布、分类、投资方式、基金成立结构、风险类别、主要的对冲基金数据提供商的基础上,系统地回顾国内外关于对冲基金投资收益及风险研究的相关文献,主要包括绩效归因和收益定价模型、收益评价研究、收益数据偏差分析研究,风险研究方面常用的风险分析指标、主要有关研究结论,对金融系统的冲击影响。第三章详细介绍了不同投资风格的对冲基金具体的操作手法,提示了相关投资策略在运营中面临的各种风险。第四章选取了CISDM相关的对冲基金指数数据,包括CTA、CPO、FOF及其它类别对冲基金,分别说明了其收益统计特征,给投资者直观了解比较对冲基金收益的资料。第五章采用了金融时间序列常用的ARMA模型和GARCH模型对指数收益数据进行拟和,分析结论表明CTA之类的对冲基金无法适用GARCH模型,而ARMA模型对CTA收益的解释只有20%-30%,总体来讲预测能力较弱。而GARCH模型对某些分类的对冲基金指数拟和程度较高,普遍在95%以上,体现了较好的收益预测作用,其提供的条件标准差更成为计算风险指标如Var的基础。这为投资者预测估计对冲基金收益的趋势提供了依据。第六章从风险的角度分析,利用GARCH-M和EGARCH模型讨论了分类对冲基金指数的风险特征。研究结果表明对冲基金的风险特征表现出与传统金融资产不同的特性,风险与其收益状况更加的不确定,对市场信息的反应更为独特,传统的利空消息和利好消息对其收益的冲击作用不同于股票等传统金融资产。这进一步说明了对冲基金作为另类投资方式的独特性,与传统投资方式相组合可以降低组合波动提高收益。第七章讨论了投资于对冲基金的途径,以及对冲基金在中国金融市场的生存环境、分析了可能运用的策略主要有套利和卖空等。文章最后,总结了论文研究的主要结论,指出未来研究的方向。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 引言
• 1.1 论文研究背景
• 1.2 论文研究目的和研究方法
• 1.3 论文研究意义
• 1.4 本文主要创新点及不足之处
• 1.4.1 本文主要创新点
• 1.4.2 论文不足之处
• 1.5 论文研究技术路线及框架
• 1.5.1 研究技术路线
• 1.5.2 研究框架
• 第2章 对冲基金理论基础与研究综述
• 2.1 对冲基金基本理论
• 2.1.1 对冲基金的定义
• 2.1.2 对冲基金的特征
• 2.1.3 对冲基金的演进历程
• 2.1.4 对冲基金投资方式
• 2.1.5 对冲基金的投资结构
• 2.1.6 对冲基金投资风险
• 2.2 对冲基金增长态势与发展趋势
• 2.2.1 对冲基金增长态势
• 2.3 对冲基金收益分析的理论与文献回顾
• 2.3.1 绩效归因及对冲基金收益因素定价理论
• 2.3.2 收益评价研究
• 2.3.3 收益数据偏差分析研究
• 2.3.4 对冲基金绩效持续性研究
• 2.3.5 金融市场危机影响
• 2.4 对冲基金风险分析的理论与文献回顾
• 2.4.1 风险分析的有关结论
• 2.4.2 Var测量及其在对冲基金中的局限性
• 2.5 对冲基金与组合绩效
• 2.6 本章小结
• 第3章 对冲基金操作方式及风险来源
• 3.1 对冲基金主要投资策略操作方式
• 3.2 对冲基金主要投资策略的风险来源
• 3.3 本章小结
• 第4章 对冲基金投资收益特征分析
• 4.1 CTA期货投资基金及其收益的统计特征
• 4.1.1 CISDM提供的美国CTA数据的统计描述
• 4.1.2 CISDM提供的CPO指数统计分析
• 4.2 CISDM提供的细类对冲基金指数的统计描述
• 4.2.1 CISDM提供的细类对冲基金指数
• 4.2.2 各分类对冲基金指数统计分析
• 4.2.3 对冲基金指数收益的影响分析
• 4.3 CISDM提供的FOF数据的统计描述
• 4.3.1 基金中的基金业绩比较
• 4.3.2 FOF与主要对冲基金投资策略的收益相关分析
• 4.4 本章小结
• 第5章 对冲基金投资收益预测
• 5.1 ARMA与GARCH模型简介
• 5.1.1 ARMA模型构建与分析
• 5.1.2 GARCH模型简介
• 5.2 CTA分类指数收益预测
• 5.2.1 变量选择与定义
• 5.2.2 建立模型
• 5.2.3 结论
• 5.3 CTA总指数的GARCH模型
• 5.3.1 变量选择与定义
• 5.3.2 建立模型
• 5.3.3 结论分析
• 5.4 对冲基金分类投资策略指数收益预测模型
• 5.4.1 变量选择与定义
• 5.4.2 建立模型
• 5.4.3 结论分析
• 5.5 本章小结
• 第6章 对冲基金投资风险分析
• 6.1 GARCH-M模型及EGARCH模型介绍
• 6.1.1 GARCH-M模型
• 6.1.2 EGARCH模型
• 6.2 基于GARCH-M模型的风险评价
• 6.2.1 变量选择和定义
• 6.2.2 建立模型
• 6.2.3 结论分析
• 6.3 基于EGARCH模型信息冲击非对称性分析
• 6.3.1 变量选择和定义
• 6.3.2 建立模型
• 6.3.3 结论分析
• 6.4 本章小结
• 第7章 国内市场对冲基金投资的启示
• 7.1 国内投资者的投资渠道
• 7.2 对冲基金投资策略在国内运用的可能性
• 7.2.1 国内市场的运作空间
• 7.2.2 可以采用的策略探讨
• 7.3 本章小结
• 第8章 结论及进一步研究的方向
• 8.1 主要结论
• 8.1.1 ARMA模型在CTA指数预测的运用效果欠佳
• 8.1.2 GARCH模型对对冲基金指数的拟和效果较好
• 8.1.3 对冲基金的风险特性不同于传统投资品种
• 8.1.4 信息冲击非对称性在对冲基金指数中更为复杂
• 8.1.5 国内市场可以利用的投资策略
• 8.2 研究展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录A 主要数据库分类简介
• CISDM分类
• HFR分类
• TASS分类
• GREENWICH分类
• 附录B CISDM对冲基金指数简介
• 附录C 常用对冲基金风险测量指标
• 个人简历 在读期间发表的学术论文与研究成果