一、潜值性股票投资对投资基金目标收益率的贡献（论文文献综述）
戴逸明[1]（2021）在《多维视角下的不确定性与中国股票市场资产定价》文中进行了进一步梳理不确定性广泛地存在于人类社会的各个领域,从宏观经济运行到微观个体决策无一不在冥冥之中受到不确定性的影响。在宏观层面,不确定性通常伴随着重大政治、经济事件的驱动而出现大幅上升。仅仅在过去的十年间,全球范围内陆续经历了欧债危机、叙利亚战争、英国脱欧、中美贸易战、新冠疫情等一系列重大事件,各种事件的爆发与冲突不仅影响了全球政治经济格局也产生了一系列不确定性的冲击,进而引发了相关国家和地区经济环境及金融市场的动荡,就如今天的全球经济仍处在新冠疫情所带来的不确定性影响之下。除了现实层面的重要意义,不确定性也是学术界持续关注的议题,得益于过去十几年信息学、统计学等学科的发展和应用,关于不确定性的研究在度量方法和经验实证层面取得了一些进展。但由于不确定性表现出宽泛而模糊的概念特征,目前在关于不确定性的细分领域研究中还缺乏具有系统性和全面性的分析框架。在此背景下,本文基于实证资产定价的范式从多维度的视角探讨了不确定性和中国股票市场之间的关系。本文首次从宏观经济不确定性、微观不确定性、政策不确定性三个层面系统而全面地研究了不确定性对中国股票市场资产价格的影响。在宏观层面,本文发现中国宏观经济不确定性在时间序列上对A股市场收益率具有显着的正向预测能力,中国宏观经济不确定性的上升预示着A股市场期望收益率的上升,且这种预测能力并不能被其他常见的宏观预测因子所解释。本文的研究结论不同于美国的实证发现,美国宏观经济不确定性在美国股市表现出负的溢价。通过进一步比较发现,中美之间宏观经济不确定性存在周期性差异,在样本期内,中国宏观经济不确定性表现出顺周期特征,而美国宏观经济不确定性则表现出逆周期特征。这一发现说明中国宏观经济不确定性的产生与宏观经济超预期的增长有关,而美国宏观经济不确定性的产生主要源自宏观经济预期外的低迷或衰退。另外,尽管以往研究发现中美之间的宏观经济不确定性存在溢出效应,但美国宏观经济不确定性并不能预测中国股票市场期望收益率,这类宏观层面的不确定性对股票市场的定价能力仍局限在本土。在微观层面,本文发现微观不确定性在A股市场的个股横截面期望收益率中表现出负的溢价。基于收益率的高频数据,本文使用股价变化中的相对符号跳跃变差刻画了微观不确定性冲击的性质和程度,股价中反映出“好”的不确定性时,对应个股表现出较低的期望收益率,而当股价中反映出“坏”的不确定性时,对应个股具有较高的期望收益率。从具体的作用机制来看,微观不确定性冲击可以通过涵盖收益率高阶矩的风险溢价和投资者对不确定性过度反应引发的反转效应这两种渠道来影响A股横截面收益率。此外,研究结果也表明微观不确定性在资产组合配置中具有实际应用价值。在中观层面,通过使用源自国外的政策不确定性为本文的资产定价研究提供了更具外生性的视角,本文研究发现美国贸易政策不确定性与A股市场的个股横截面期望收益率呈显着的负相关,对美国贸易政策不确定性因子荷载较高的个股表现出更低的期望收益率,而因子荷载较低的个股则具有更高的期望收益率。在稳健性检验中本文尝试了改变因子荷载的衡量方式、延长投资组合持有期限、剔除不同截尾点的小市值样本等方法,仍然得到了一致的结果。而从机制解释的角度来看,投资者理性或非理性的行为都可以导致这一负溢价的产生。一方面,为了对冲不确定性产生的负面影响,投资者愿意为不确定性因子荷载较高的股票支付更高的价格并接受较低的期望收益率;另一方面,当出现政策冲击时,一些非理性投资者的随机信念转变为悲观信念,他们倾向于出售那些受到贸易政策不确定性负面影响的股票,这种由悲观情绪驱动的投资行为将导致不确定性因子荷载较低的股票被大量卖出且内在价值被低估,当贸易政策的不确定性趋于缓和后,被低估的股票会产生价格反弹,因而具有较高的期望收益率。此外,为了与以往研究进行比较,本文同时对中国经济政策不确定性纳入模型,不同于以往发现,本文的研究发现中国经济政策不确定性对A股的横截面期望收益率并没有显着的影响,并且也不会对美国贸易政策不确定性的定价能力产生影响。综上所述,本文的研究通过建立基于实证资产定价范式的统一框架系统性地研究了不确定性在A股市场上的资产定价能力及定价机制。本文的发现补充了以往关于不确定性与资产定价之间关系的研究,并通过机制分析发现了不同类型不确定性定价能力差异的根源。本文的研究对理解在不确定性冲击下资本市场投资者的异质性、股票市场的定价机制以及中国股票市场的资产配置和风险控制等方面具有现实意义。
罗中岚[2]（2021）在《中金财富证券高净值客户资产配置方案设计研究》文中研究指明对证券行业和公司自身来说,经纪业务需要较长时间的沉淀,且和市场行情有着较大的正相关。经纪业务往往拥有较大的波动性,无法彻底从“靠天吃饭”的情境中走出来,同时现阶段的竞争十分剧烈（经纪业务佣金不断减少）,人口增长速度减缓,老龄化问题突出,业务无法获得较大的突破。而财富管理业务拥有抗周期、低波动的优势,券商财富管理业务会因市场情况与经济周期的敏感性不佳而影响有限,只要手中拥有优良的客户资源,就能成为公司稳中求胜的上升点。而就当前形势来看,中国市场将变为世界财富增加的新动力,拥有财富管理行业的发展机会,资产配置业务作为财务管理业务体系中的核心业务,其发展空间更为广阔。本研究根据上述分析条件,经整体研究券商财富管理业务的发展情形与需应对的问题,相对细致地讲解了财富管理和资产配置的主要价值。根据中金财富证券十几年来的财富管理经验,来分析高净值客户的资产配置问题,也就是在现阶段的经济条件下,对经济发展予以预估和界定,且使用优良的资产配置模式来达成高净值客户资产的保值增值,尽力促进财富管理业务的持续发展。本研究将中金财富证券财富管理业务当做分析内容,对高净值客户的资产配置问题给予了全视野的研究,且就此类问题,结合客户的分类状况给出了5种私享定制化的资产配置方案模式。最终本研究给出了下述结论:高净值客户更关注资产配置方案与长效品类,对风险的认知将更多;各种资产配置的需求将不断增加,投资者将更为依托拥有专业投资水平的管理者;金融投资产品将变得日趋多元化。经由本文的分析,能够协助指导高净值客户的资产科学的投往金融市场,进而为高净值客户提供低波动、专业性的资产保值增值方案,提升高净值客户家庭的生活品质,达成资产配置的实用价值;另外也能帮助提高公司的品牌口碑,更能展现出提升员工自己的整体服务水平。
毕鹏[3]（2021）在《证券市场开放与资产定价效率》文中提出近年来,伴随我国证券市场不断地壮大与发展,我国证券市场在国际资本市场上的影响力日益凸显。不同于发达国家资本市场,我国证券市场具有典型的“政策市”、“散户市”特征,市场中存在着较大噪音与摩擦,表现出较高的换手率和股价波动率,资本市场效率低下。资本市场的核心功能是实现资源优化配置,而资产定价效率在某种程度上代表并反映了资源的配置效率。因此,在我国经济体制改革与证券市场开放持续发展情境下,探讨如何提高资本市场资产定价效率,完善股票价格信号机制,对提高我国资本市场资源优化配置具有重要的理论与现实意义。20世纪80年代以来,世界各国先后开放了本国证券市场。我国A股市场起步于20世纪90年代初期,随后也加入到证券市场开放的行列中来。1991年B股市场建立,1992年我国企业境外上市,2002年合格境外机构投资者（QFII）准入制度确立,2014-2016年“陆港通”交易机制实施,2019年沪伦通开通,标志着我国证券市场步入了崭新的发展阶段。现有研究表明,证券市场开放能够带来一系列积极影响,如降低资本成本、促进经济增长、改善公司治理、提高企业价值等。但自2008年全球金融危机爆发后,学者们再次将研究视角转移至“资本管制”当中来,认为金融自由化所引致的金融风险不容忽视,尤其对新兴资本市场国家所产生的影响可能更大。作为全球第二大经济体,证券市场开放将对我国产生何种影响备受世界各国关注。基于此,本文以我国证券市场开放为背景,试图诠释证券市场开放对我国资本市场资产定价效率产生的影响,以期提供来自新兴资本市场国家证券市场开放对资本市场资产定价效率产生影响的经验证据。本文以我国资本市场股票定价效率为研究对象,在充分回顾我国证券市场开放制度背景后,运用信息不对称理论、委托代理理论、市场分割理论、有效市场假说、股票流动性理论、投资者有限理性等理论,系统地分析并检验了证券市场开放对我国资本市场资产定价效率的影响。本文以我国A股上市公司为研究样本,在综合定性与定量分析的基础上构建了本文的研究框架。运用多种实证研究方法,探究证券市场开放对资产定价效率产生的影响与作用机制,并进一步拓展研究了证券市场开放、资产定价效率与企业投资效率之间的关系,研究结论如下:第一,交叉上市提高了股价信息含量,改善了我国资本市场资产定价效率,该结论在采用Heckman两阶段回归以及相关稳健性测试后仍然成立。其次,交叉上市对资产定价效率的影响在国有企业、会计信息质量较低组、有研报关注的上市公司中更为显着。进一步研究表明,交叉上市通过提高资本市场股票流动性、投资者认知度进而提高了资产定价效率。第二,QFII持股能够有效缓解股价延迟,提高资产定价效率。该结论在缓解内生性后仍然成立,表明QFII持股与股价延迟之间的确存在着比较稳定的因果关系。异质性研究发现,QFII长期持股、增持、维持,以及持股国有企业时,对股价延迟的缓解作用更强。机制检验表明,QFII持股可以通过改善上市公司信息披露质量、提高股票流动性进而缓解股价延迟,提高资产定价效率。第三,“陆港通”交易机制的实施有效缓解了我国资本市场上的错误定价,提高了资产定价效率,该结论支持了陆港通信息效应假说。进一步研究发现,“陆港通”交易机制通过改善会计信息质量和分析师预测准确性,缓解资产误定价,进而提高了资本市场定价效率。研究结论为我国进一步扩大证券市场“双向”开放提供了经验借鉴与证据支持。第四,交叉上市与“陆港通”交易机制能够有效缓解企业的非效率投资,提高企业投资效率;然而QFII持股对企业非效率投资的缓解作用并不显着。进一步研究发现,“陆港通”交易机制通过提高资产定价效率,影响企业投资决策,进而缓解企业非效率投资。以上结论表明:以“陆港通”机制为代表的证券市场“双向开放”,一方面可以提高资本市场资产定价效率;另一方面,该机制可以有效作用于企业实体,满足金融创新服务企业实体发展的改革初衷。相较于交叉上市与QFII持股等相关机制,“陆港通”作为我国证券市场“双向”开放机制,对促进我国资本市场与实体经济发展具有显着的效果。综上所述,本文主要探讨了证券市场开放与资产定价效率二者之间的关系,系统地检验了我国证券市场开放过程中,不同开放政策的实施效果,丰富了资产定价效率的研究文献;检验了不同证券市场开放政策与资产定价效率之间的作用路径,并分析了我国证券市场开放通过影响资产定价效率最终作用于企业实体发展的经济后果。主要研究启示在于:我国证券市场的“渐进式”开放提高了我国资本市场资产定价效率,有利于我国资本市场的健康发展,亦是带动实体经济发展的策略性选择。相较于交叉上市、QFII持股等证券市场的“单向开放”,“陆港通”交易机制下的证券市场“双向开放”对我国资本市场资产定价效率发挥的作用与产生的影响更优。因此,应大力推进我国证券市场的“双向开放”,复制“陆港通”交易机制的成功经验,与各国建立更加广泛的资本市场互联互通机制。与此同时,进一步强化金融自由化与证券市场的监管,防范金融风险。
刘航宇[4]（2020）在《富国天惠精选成长基金绩效研究》文中研究说明近年来,公募证券投资基金作为主要的机构投资者以其专业理财、组合投资的独特优势吸引了众多投资者的目光。投资策略对基金业绩有着至关重要的作用,然而,许多基金对投资策略这一核心环节没有给到足够的重视,在投资过程中并不具有适合自身发展的投资策略,这在一定程度上制约了基金的长远发展。对此,本文以有着15年“长跑冠军”业绩的富国天惠精选成长基金为案例,以定性分析与定量分析方法相结合对其投资策略进行深入研究,以期对个人投资者、其它机构投资者在投资策略的制定和实施带来启示。以富国天惠精选成长基金的投资策略为出发点。首先,对基金其所属基金管理公司概况进行详细介绍。其次,从基金选股策略、择时策略两个方面对基金投资策略分别考察,关于选股策略,基金基于主动投资管理,采用“自下而上”的选股策略,投资于定价合理、具备高成长潜力的股票,具体从基金选股理念、选股标准及持仓股特征三个方面分别考察基金选股策略;关于择时策略,基金依据趋势的识别、确认模型适度择时操作,基金择时策略分别体现在仓位管理上。然后选用Fama和French的TM-FF3模型对基金在牛市、熊市、震荡市以及全周期市场环境下周度数据进行回归,结果显示基金在全周期、震荡市表现出较强的选股能力,在牛市期间不具备显着选股能力;基金在不同市场环境下均不具备显着择时能力,且在不同市场环境下小盘股和低账面市值比股票对基金业绩贡献度高于大盘股和高账面市值比股票,基金业绩主要源于主动承担系统性风险所获得,超额收益来源于基金较强的选股能力;最后,通过DEA模型对基金的综合绩效进行分析,发现富国天惠精选成长基金在样本基金中效率较高,但其效率值每年都在下降,基金管理人应结合自身实际情况,避免经营业绩在以后出现大幅波动,妥善处理资金的用途,逐步实现自身效率的提高,对得到的松弛变量进行研究发现,基金的β系数和最大回撤率偏高,基金经理应当适当降低这两个指标来提高基金的整体绩效。
廖安东[5]（2020）在《基于集成学习算法的A股投资策略研究》文中研究说明随着经济的高速增长,中国资本市场不断改革完善,未来A股市场将会变得更加公开、透明,政策市的影响将逐步降低。截至2019年底,沪深两市市值合计60多万亿元,上市公司达3800余家,投资者超过1.5亿人。A股的规模迅速增长,每个交易日都会产生巨量的金融数据,证券市场风云变化莫测,投资者的精力也是有限的,不可能逐个去研究投资标的,但是随着计算机科学技术的迅速发展,量化投资应运而生。量化投资是指以数学、金融学、统计学或机器学习算法为基础,利用计算机程序,设计并实现投资交易策略的过程。证券市场波动频繁,股票价格受多种因素影响,传统的线性模型往往预测效果不佳,随着人工智能的发展,机器学习算法逐渐被运用到量化交易中。集成学习是一种非常经典的机器学习算法,通常与单一算法相比具有更多的优势。本文重点研究了基于集成学习算法的A股投资策略,主要工作包括从聚宽量化交易平台提取相关股票数据,并选取了通常会影响股价的50个变量构建特征因子库,使用Python编程语言,将Random Forest和Ada Boost两种算法分别与特征因子库相结合,从而构建集成学习算法选股模型。利用集成学习算法对股票样本数据进行训练,把样本数据划分成训练数据集和验证数据集,分别利用模型对所选的数据进行样本内训练和交叉验证调整参数,最后利用样本外数据进行测试。通过对沪深300和中证500,以及全部A股等样本的对比测试,优化设置模型参数,并根据最终测试结果对模型进行综合评价,选取预测上涨概率最大的10只个股建立投资策略组合,并对投资组合进行回测,分析投资组合表现。文中对Random Forest和Ada Boost算法理论进行了分析和阐述,并使用准确率、AUC等指标对模型进行了评价。经过分析,采用这两种机器学习算法构建的选股模型适用于A股市场,选取的投资组合在测试区间取得了较好收益,能够跑赢大盘指数,对广大投资者和量化爱好者均具有参考意义。
金正轩[6]（2020）在《基于开户行为和投资者注意力视角的投资者情绪驱动因素研究》文中指出
刘茜[7]（2020）在《资管新规下我国商业银行理财资产配置业务转型发展的研究》文中提出随着我国居民的理财意识不断觉醒和资产配置的需求提升,商业银行理财业务在近几年发展迅速,已成为商业银行重要的发展领域。一方面为实现居民财富保值增值作出较大贡献,另一方面拓宽了实体经济的融资渠道促进了经济发展。但是在快速发展的同时也产生了资金池运作、刚性兑付、期限错配等脱离理财业务本源的问题。为规范资产管理市场,2018年4月,中国人民银行、中国银行保险监督管理委员会、中国证券监督管理委员会和国家外汇管理局共同颁布了《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》（以下简称资管新规）。资管新规后,又相继出台了一系列配套文件,要求商业银行禁止期限错配规范资金池产品,禁止表内理财打破刚性兑付,成立理财子公司开展理财业务,并要求在2020年底过渡期内逐渐完成转型,商业银行理财资产配置业务将在一段时间内面对转型与发展的重大挑战。针对资管新规下我国商业银行理财资产配置业务的问题。本文在梳理国内外相关文献的基础上,通过阐述分析资管新规后理财资产配置业务的理论基础、发展现状和发展问题,选取了能够代表资产配置能力的理财产品业绩比较基准作为指标进行定量分析,构建了检验资产配置能力的模型,通过向量自回归分析方法得出实证结论,在此基础上对国外成功资产配置模式进行定性分析,得到我国发展理财资产配置业务的经验,最后,综合定量分析和定性分析的结果给我国商业银行理财资产配置业务的转型发展提出了建议。本文认为,商业银行要根据自身情况采取转型发展的措施,理财资产配置业务回归理财业务本源的核心是提高资产配置的能力,尤其是配置标准化资产的能力。除此之外,还需要与理财子公司协同并进资源共享,积极与外部机构合作探索FOF和MOM的配置模式,提升理财资产配置业务的风险控制能力。本文的创新之处在于:一是研究视角。针对近段时间监管部门出台的资管新规,本文对商业银行理财资产配置业务的问题进行了研究,并提出了FOF和MOM的配置模式,这些研究具有一定的学术前沿性,对商业银行的理财资产配置业务具有较强的指导意义。二是研究方法。本文利用向量自回归分析方法进行实证研究,根据实证分析的结果得出商业银行理财资产转型发展的具体策略,在现阶段以理论研究为主的情况下,具有一定的突破。
杨佩珊[8]（2020）在《X公司控股股东股权质押的风险控制研究》文中研究指明受宏观经济不佳及股票市场持续下行影响,A股市场的股权质押危机在2018年下半年开始相继引爆,不断有企业传出被“强平”的声音。虽然监管机构早在2015年至2016年股权质押市场达到高峰之时,便开始推进股权质押风险的监管指引并释放政策收紧信号,但截至2020年4月,A股上市公司控股股东疑似触及平仓市值的体量仍达近2.21万亿元。受近几年高比例股权质押集中到期的影响,如何对上市公司控股股东的股权质押风险进行控制依然是一个值得探讨的可持续性命题,并应在未来持续给予关注。事实上,股权质押作为融资方式的一种,其方式本身并不具有强烈的负面效应,对于上市公司及控股股东而言,更重要的是辨别清楚风险的根本产生原因及股权质押危机发生的根本传导路径,从而从源头上实现对股权质押风险的控制,使包括金融机构（质权人）、中小股东等在内的利益相关者能够有效保障自身权利得以实现,上市公司控股股东也能最大化规范其自身行为,实现上市公司的高效经营及长远发展。因此,本文从我国目前上市公司股权质押的风险现状出发,提出目前股权质押市场尚存的风险问题,进一步以创业板上市公司X为例,探求其采用股权质押进行融资的动机,分析其控股股东股权质押危机爆发背后的风险传递路径及风险成因,旨在发现存在于现象背后的本质问题,并从上市公司自身角度出发给出具有针对性的措施建议。通过对X公司这一典型案例的研究,也可深入挖掘上市公司控股股东经营背后及质押过程中的隐藏焦点,从而通过有效避雷方法的寻求,明确如何帮助各方加强控股股东股权质押的风险控制,在短期化解和长期控制中建立更为完善的风险控制机制,以此对其他上市公司形成有效借鉴。
孙晓婷[9]（2020）在《基金的彩票型股票投资行为研究》文中进行了进一步梳理本文关注基金的彩票型股票投资行为。彩票型股票是一类价格和收益率特征与现实中的彩票相似的股票,具有以小博大的特性,能给投资者提供一个以较低的成本赢得巨额回报机会,但是由于巨额回报发生的概率较低,一般来说投资者在这类资产上的支出远远高于预期回报,从而使得投资这类资产的风险性极高。在我国股票市场投机氛围浓厚的背景下,深入研究投资者的彩票型股票投资行为有助于我们进一步明确股票市场的运行规则以及市场上参与主体的行为偏好特点,进而加快完善我国股票市场监管体系建设。以往文献研究重点在于个人投资者的投机行为,而越来越多的研究表明机构投资者尤其是基金交易行为中同样表现出了较强的投机性,比如过分追逐热门股票、羊群行为等,加剧了基金投资者面临的不合理风险。显然,由于彩票型股票风险和收益存在强烈的不对称,基金投资彩票型股票会给基金投资者带来更大的损失风险。全文围绕彩票型股票展开分析,探讨了影响我国主动管理型开放式股票基金和混合偏股型基金的彩票型股票持有行为的主要因素以及该行为产生的结果。目前有针对性地分析影响基金持有彩票型股票因素的研究较为少见,本文对此进行了补充。具体来说,本文认为基金经理个人特征是影响其对彩票型股票偏好的重要因素,其中包括基金经理性别、教育背景和从业经验等;同时业绩锦标赛机制之下激发的对职位的担忧也是可能的影响因素之一,前期业绩表现不佳的基金经理在业绩锦标赛制度的驱使下可能会希望通过持有彩票型股票这种投机行为来缓解业绩压力。随后本文继续分析了基金持有彩票型股票行为产生的结果,主要从基金业绩、风险水平以及资金流入流出行为这几个层面展开。一方面本文拓展了持有彩票型股票对基金短期以及中长期业绩表现的影响的相关研究,采用不同类型和不同时间长度的基金业绩衡量指标,详细讨论了持有彩票型股票对基金当前和未来时期业绩、业绩排名以及损失风险的影响,还结合了基金经理特征指标进行了异质性分析。另一方面,本文分析了基金持有彩票型股票对基金投资者资金流入和流出行为的影响,从投资者博彩偏好角度探讨了其中可能的驱动因素,并从彩票型股票持有角度补充了基金投资组合构成影响投资者投资决策的相关研究。经过一系列理论和实证分析主要得出了以下几点结论:第一,总体上来说在基金业绩锦标赛机制之下,业绩排名压力会促使历史业绩排名靠后的基金在下一期的投资组合中会持有更多的彩票型股票。分时点来看,相对来说年中业绩排名靠后的基金在下半年会选择持有更多彩票型股票;相比于股市上涨时期,股市处于下跌时期时,历史业绩排名靠后的基金会持有更多彩票型股票。第二,除了基金历史业绩表现,本文的研究结果表明基金经理个人特征也显着影响了基金对彩票型股票的偏好。基于多元回归分析方法和倾向得分匹配法得到的结果,本文发现基金经理特征对基金经理彩票型股票投资行为的影响与个人投资者特征对个人投资者博彩偏好的影响具有类似之处,男性、从业时间较短的基金经理在投资组合中配置了更高比例的彩票型股票,这一结果无论采用普通多元回归还是倾向得分匹配法都较为稳健。第三,本文分析了持有彩票型股票对基金当期和未来长期业绩表现和风险水平的影响,发现持有彩票型股票对基金当期业绩存在显着正向影响,但不利于基金长期的业绩表现。同时本文构建基金最大回撤和下行风险指标重点考察了持有彩票型股票对基金当期和长期损失风险的影响,发现从当期来看基金不存在明显的下行风险,但是从长期来看持有彩票型股票对基金的最大回撤和下行风险的影响都较为显着。第四,基金持有彩票型股票的行为对基金后续资金流量存在明显的正向影响。具体来说,持有彩票型股票更多的基金下一期能显着获得更高的资金净流量,在控制了资金净流量最重要的决定因素——基金业绩指标后,这一结果依然存在。进一步从基金的资金流入和流出两方面进行考量发现,基金申购规模受到基金的彩票型股票持有比重的影响相对更大。同时在区分基金所处业绩排名区间后发现,对业绩排在同类前50%的基金来说,彩票型股票持有比重对基金申购规模有显着正向影响,而对业绩排名靠后的基金来说,彩票型股票持有比重对基金申购规模影响不明显,但对基金赎回量有显着负向影响。另外,本文还探讨了股市周期的影响,发现当股市处于下跌周期时,基金持有彩票型股票能获得更多的的资金净流量和申购量。本文的研究结论同时具有学术价值和现实指导意义。学术层面来说本文从基金投资组合中彩票型股票占比的角度分析基金的博彩偏好,丰富了基金投机行为相关研究。现实层面来说,以基金为代表的机构投资者管理着大规模资金,其投资行为理性与否关系到众多投资者的切身利益能否得到保障。而市场上的彩票型股票年化收益率远低于其他股票,使得基金投资这类股票是预期收益率为负的高风险低效率投资行为,大概率损害基金投资者的权益。通过研究本文为中小投资者进一步明确基金投资决策者的理性程度,为这些基金投资者选择基金提供一定的参考依据,同时也为市场监管机构加快机构投资者培育和完善市场各项机制建设明确方向。
郝芳静[10]（2020）在《保险公司投资中国股市的风险影响研究》文中研究指明自2009年银保监会（原保监会）对保险公司股票投资的转入门槛以及投资限额放松后,险资在股票市场上不断活跃,尤其是近几年险资的频繁举牌上市公司使得险资在市场上的热度不降且升,成为不可小觑的市场力量。然而作为现代经济资源配置的重要中心,资本市场起着重要的作用,尤其中国市场作为一个新兴市场,股价异象问题更加明显,股价异常波动的表面影响是引起资本市场的动荡,实质上则体现的是市场整体的不成熟、参与主体的投机心理以及信息配置效率的低下。在各个层面市场主体的利益博弈下,保险公司投资股票市场会给市场风险带来怎样的影响。在此研究背景下,本文试图从不同利益相关者视角出发,对保险公司投资中国股票市场的风险影响展开分析。本文的研究创新主要体现在:第一,本文将保险公司投资股票市场的治理效应拓展到资本市场上股价的极端现象,研究了保险公司投资股票市场对股价崩盘风险、股价同步性以及投资-股价敏感性的影响,丰富了保险公司治理效应以及险资参股与市场风险方面的相关文献;第二,本文从控股股东、投资者行为以及公司内部信息透明度三个角度出发分析探讨了保险公司投资中国股票市场的风险影响,丰富了资本市场风险方面的研究;第三,本文将保险公司投资股票市场以及其与各个利益主体之间的关系进行深刻剖析,着重分析了在不同情境下保险公司投资股票市场对不同利益主体心理与行为的影响,并就作用机理及具体路径进行了深入分析与剖析,为公司加强内部控制以及市场风险管理提供了可行性建议。具体的实证研究工作如下:第四章,首先对险资举牌上市公司的特征进行案例分析,对其持股偏好、持股数量与比例、险资交易策略以及将险资持股与全体上市公司进行比较,发现险资持股的特性;然后基于险资举牌热潮前后的样本数据建立双重差分模型对险资举牌与市场风险之间的关系建立准自然实验展开研究,通过描述性统计、平行趋势检验、PSM检验等发现险资举牌与市场风险之间的关系。研究得出:“险资举牌”能够降低个股收益率的波动幅度。此外,换手率作为体现股票流通强弱的重要指标,一般认为换手率越高的上市公司在险资介入后个股收益的波动率更小,但是通过异质性分析没有发现显着差异。第五章,保险公司投资中国股市对股价崩盘风险的影响。首先从控股股东层面角度出发的股权质押行为展开分析,并就其与股价崩盘风险之间的关系进行分析检验,接下来将险资参股、股权质押与股价崩盘风险置于统一情境中展开论述,从而发现险资参股对控股股东股权质押行为以及股价崩盘风险的中介效应。研究得出:（1）股权质押下企业的股价崩盘风险低,这主要是因为企业为了能够获得股权质押资格以及高的杠杆率,会加强内部治理和盈余管理,公司市值管理提升、业绩上升,投资者认可度提高会大量购买股票,同时由于股权质押的股票在市场上暂时处于冻结状态,所以市场上可流通股本相应减少,股价上升;（2）进一步研究发现保险公司投资可以进一步降低股权质押带来的股价崩盘风险,这是因为:保险公司投资首先能够加强公司治理监督,防止股价下行;同时能够增强市场信心,在公司股权质押流动性不足时提供资金保障,一旦触及平仓线出现爆仓风险时提供资金支持,起着一种中介效应,尤其是对于私企和大股东持股比例高的公司,降低股价崩盘风险的效应更明显;（3）当核心变量都取较大组或者都取较小组时,股权质押的组相对于无股权质押的组,股价崩盘风险降低0.009,有险资参股的组相对于无险资参股的组,股价崩盘风险降低0.059,有股权质押和险资参股的组相对于无股权质押和无险资参股的组,股价崩盘风险降低0.837。第六章,保险公司投资中国股市对股价同步性的影响。首先从市场层面角度出发的投资者情绪展开分析,并就其与股价同步性之间的关系进行分析检验,接下来将保险公司投资、投资者情绪与股价同步性放在一个特定情境中展开论述,从而发现险资参股对市场投资者情绪的影响以及股价同步性的中介效应。研究得出:（1）股吧论坛的投资者情绪短期内会加大股价同步性,二者呈正向关系;（2）险资参股有效降低了投资者情绪带给股价同步性的冲击,起了一定的中介效应,并且险资持股比例越高,效应越明显,因为当险资参股后会通过公司治理对资本市场起到利好消息的作用,在网络论坛的信息效应下有助于稳定投资者情绪,减少羊群效应从而降低股价同涨同跌效应,这种降低股价同步性的效应在国企样本中更明显;（3）当核心变量都取较大组或者都取较小组时,投资者情绪高的组相对于投资者情绪低的组,股价同步性降低0.139,有险资参股的组相对于无险资参股的组,股价同步性降低0.212,投资者情绪高和险资参股的组相对于投资者情绪低和无险资参股的组,股价同步性降低4.031。第七章,保险公司投资中国股市对投资-股价敏感性的影响。首先从公司层面角度出发的信息透明度着手分析,并就其与投资-股价敏感性之间的关系进行检验,接下来将险资参股、信息透明度与投资-股价敏感性放于一个统一情境中展开论述,从而发现险资参股对公司信息透明度的影响以及在其实际经济决策中对投资-股价敏感性的中介效应。研究得出:（1）信息透明度越高,其对公司的投资-股价敏感性的反馈效应越明显;（2）险资参股后,通过加强外部监督会使得信息透明度对投资-股价敏感性的反馈效应更加明显,起了一定的中介效应,并且险资持股比例越高,效应越明显,这种效应在两权分离程度大和高杠杆率的组中效果更明显;（3）当核心变量都取较大组或者都取较小组时,信息透明度高的组相对于信息透明度低的组,投资-股价敏感性提高0.024,有险资参股的组相对于无险资参股的组,投资-股价敏感性提高0.007,信息透明度高和险资参股的组相对于信息透明度低和无险资参股的组,投资-股价敏感性提高0.47。综上所述,实证研究的结果整体上验证了保险公司投资对市场上风险整体起到一个降低效应,并且能够通过对不同利益主体（控股股东、投资者以及公司内部信息）的心理和行为影响从而起到降低市场不同层面风险的作用。最后,研究结论与未来展望。首先对全文的基本研究结果进行归纳总结,其次针对具体的实证研究结果提出系统性的政策建议:保险公司要提高自身风险意识,尤其是在股权投资问题上,要深入挖掘被举牌公司的市场潜力和价值,并充分考虑资金的流动性与安全性,加强公司的资产负债管理,完善公司的资金配置结构;上市公司要对保险公司的介入进行有效的门槛限制,提高识别能力,力争引入质量优良的保险公司,在其发挥监督作用的同时有效改善公司内部的治理结构,提高公司经营绩效;国家要从整体上制定合适的法律法规以规范保险公司的行为,并对其进行健康引导与监管,从而充分发挥市场在资源配置中的作用;在股东方面,加强对公司控股股东的监管,预防其机会主义的投机行为;在投资者方面,要加强对其教育,并且国家要对市场信息进行整肃,建立正确的投资情绪导向;中国作为新兴资本市场,要加强上市公司信息监管以及培育优秀的分析师队伍,从而提高信息含量。总之,保险公司是资本市场上重要的市场力量,国家及社会的各个层面应该为其提供发展支持及引导,以充分发挥险资在资本市场中的作用。
二、潜值性股票投资对投资基金目标收益率的贡献（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、潜值性股票投资对投资基金目标收益率的贡献（论文提纲范文）
（1）多维视角下的不确定性与中国股票市场资产定价（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 问题的提出和研究内容 |
| 1.3 研究框架和研究方法 |
| 1.3.1 研究框架 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 概念界定 |
| 1.5 本文的创新与贡献 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 关于不确定性的理论研究 |
| 2.2 关于不确定性的度量方法 |
| 2.3 关于不确定性的实证研究 |
| 2.3.1 不确定性的宏观影响 |
| 2.3.2 不确定性的微观影响 |
| 2.4 不确定性与资产定价 |
| 2.5 文献评述 |
| 3 理论分析、研究假设与研究设计 |
| 3.1 理论分析 |
| 3.2 研究假设 |
| 3.3 研究设计 |
| 3.3.1 研究设计思路 |
| 3.3.2 核心变量的构建基础 |
| 3.3.3 模型设定 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 宏观经济不确定性与A股市场收益率 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数据、变量与方法 |
| 4.2.1 数据及变量描述性统计 |
| 4.2.2 中国宏观经济不确定性的构建 |
| 4.2.3 计量模型设定 |
| 4.3 实证结果 |
| 4.3.1 样本内回归 |
| 4.3.2 样本外预测 |
| 4.3.3 基于宏观经济不确定性的资产配置应用 |
| 4.3.4 投资者情绪与宏观经济不确定性的定价能力 |
| 4.3.5 宏观经济不确定性与经济周期 |
| 4.4 稳健性检验 |
| 4.4.1 AMU与 CMU的样本外检验 |
| 4.4.2 CMU、经济周期与期望收益率 |
| 4.4.3 CMU、新增投资者人数与期望收益率 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 微观不确定性与A股横截面收益率 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 数据、变量与方法 |
| 5.2.1 样本说明 |
| 5.2.2 核心变量 |
| 5.2.3 控制变量 |
| 5.2.4 实证模型设定 |
| 5.3 实证结果 |
| 5.3.1 单变量组合分析 |
| 5.3.2 双变量组合分析 |
| 5.3.3 Fama-Mac Beth横截面回归分析 |
| 5.3.4 微观不确定性的投资组合表现 |
| 5.3.5 微观不确定性的定价机制检验 |
| 5.4 稳健性检验 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 政策不确定性与A股横截面收益率 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 数据变量与方法 |
| 6.2.1 样本说明 |
| 6.2.2 核心变量 |
| 6.2.3 控制变量 |
| 6.2.4 计量模型设定 |
| 6.3 实证结果 |
| 6.3.1 单变量组合分析 |
| 6.3.2 双变量组合分析 |
| 6.3.3 Fama-Mac Beth横截面回归分析 |
| 6.3.4 贸易政策不确定性的定价机制检验 |
| 6.4 稳健性检验 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（2）中金财富证券高净值客户资产配置方案设计研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容与研究方法 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.3 研究思路与论文结构 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 第二章 相关概念和理论基础 |
| 2.1 相关概念和理论 |
| 2.1.1 财富管理 |
| 2.1.2 资产配置 |
| 2.1.3 高净值客户 |
| 2.1.4 Black-Litterman模型 |
| 2.1.5 美林投资时钟理论 |
| 2.1.6 马科维兹投资组合理论 |
| 2.2 国内外发展现状 |
| 2.2.1 国外发展现状 |
| 2.2.2 国内发展现状 |
| 2.3 国内外研究情况以及文献综述 |
| 2.3.1 国外研究情况 |
| 2.3.2 国内研究情况 |
| 2.3.3 文献综述 |
| 第三章 中金财富证券高净值客户资产配置现状 |
| 3.1 中金财富证券基本情况 |
| 3.1.1 基本信息 |
| 3.1.2 经营现状 |
| 3.1.3 财务状况 |
| 3.1.4 股权关系 |
| 3.1.5 职工情况 |
| 3.2 中金财富证券高净值客户资产配置现状 |
| 3.2.1 高净值客户资产配置结构 |
| 3.2.2 高净值客户资产配置方式 |
| 3.2.3 高净值客户的资产配置规模 |
| 3.2.4 高净值客户资产配置趋势 |
| 3.3 中金财富证券高净值客户资产配置的影响因素 |
| 3.3.1 产品组合推荐的有效性 |
| 3.3.2 流动性因素 |
| 3.3.3 风险收益匹配性 |
| 3.3.4 网络工具充分利用性 |
| 3.4 高净值客户贡献情况对比分析 |
| 第四章 中金财富证券高净值客户资产配置方案设计 |
| 4.1 资产配置目标 |
| 4.1.1 总体目标 |
| 4.1.2 具体配置目标 |
| 4.2 资产配置方案设计原则 |
| 4.2.1 适当性原则 |
| 4.2.2 资产配置多样化原则 |
| 4.2.3 资产风险适宜原则 |
| 4.3 资产配置方案设计思路 |
| 4.4 资产配置方案设计过程 |
| 4.5 资产配置方案内容 |
| 4.5.1 资产配置方案设计的方法与途径 |
| 4.5.2 资产配置组合模型的构建 |
| 4.5.3 客户服务平台建设 |
| 4.5.4 高净值客户资产配置方案 |
| 4.6 资产配置方案风险控制 |
| 4.6.1 动态优选 |
| 4.6.2 及时检测 |
| 4.6.3 全程跟踪 |
| 4.6.4 专业投后 |
| 4.7 资产配置方案的定制化、私享化 |
| 第五章 中金财富证券高净值客户资产配置方案的评价以及保障措施 |
| 5.1 资产配置方案的评价 |
| 5.1.1 资产配置方案的收益分析 |
| 5.1.2 资产配置方案的评价 |
| 5.2 资产配置方案实施保障措施 |
| 5.2.1 流程管理体系的再造和规范 |
| 5.2.2 利用知识专家的力量完善客户资产配置的专业性和确定性 |
| 5.2.3 构建有效的资产配置服务模式 |
| 5.2.4 IT技术管理体系的完善提高整体的工作效率 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 后期展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 图目录 |
| 附录 B 表目录 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（3）证券市场开放与资产定价效率（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容与研究框架 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究框架 |
| 1.3 研究思路与方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 主要创新之处 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 证券市场开放的经济后果 |
| 2.1.1 证券市场开放对资本市场的影响 |
| 2.1.2 证券市场开放对企业实体的影响 |
| 2.2 交叉上市相关文献回顾 |
| 2.2.1 交叉上市影响因素 |
| 2.2.2 交叉上市经济后果 |
| 2.3 境外投资者持股文献回顾 |
| 2.3.1 境外投资者持股影响因素 |
| 2.3.2 境外投资者持股经济后果 |
| 2.4 陆港通交易机制相关文献回顾 |
| 2.4.1 陆港通交易机制与股票市场稳定 |
| 2.4.2 陆港通交易机制与公司治理 |
| 2.4.3 陆港通交易机制与企业行为 |
| 2.4.4 陆港通交易机制与审计行为 |
| 2.5 资产定价效率影响因素文献回顾 |
| 2.5.1 信息因素对资产定价效率的影响 |
| 2.5.2 投资者理性对资产定价效率的影响 |
| 2.5.3 市场竞争对资产定价效率影响 |
| 2.5.4 市场摩擦对资产定价效率的影响 |
| 2.6 文献述评 |
| 第三章 理论基础与制度背景 |
| 3.1 概念界定 |
| 3.1.1 证券市场开放 |
| 3.1.2 资产定价效率 |
| 3.2 理论基础 |
| 3.2.1 有效市场假说 |
| 3.2.2 信息不对称理论 |
| 3.2.3 委托代理理论 |
| 3.2.4 市场分割理论 |
| 3.2.5 股票流动性理论 |
| 3.2.6 投资者有限理性理论 |
| 3.3 制度背景 |
| 3.3.1 我国证券市场开放的背景 |
| 3.3.2 我国证券市场开放的进程 |
| 3.3.3 我国证券市场开放不同政策的对比分析 |
| 3.3.4 我国证券市场开放对资产定价效率的影响分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 交叉上市与资产定价效率 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 理论分析与研究假设 |
| 4.2.1 基于信息传递的交叉上市与资产定价效率 |
| 4.2.2 基于政府干预的交叉上市与资产定价效率 |
| 4.3 研究设计 |
| 4.3.1 样本选择与数据来源 |
| 4.3.2 变量定义 |
| 4.3.3 模型设定 |
| 4.4 实证结果与分析 |
| 4.4.1 描述性统计 |
| 4.4.2 交叉上市与股价信息含量回归分析 |
| 4.4.3 异质性分析 |
| 4.5 交叉上市影响股价信息含量的机制分析 |
| 4.5.1 基于股票流动性的中介效应检验 |
| 4.5.2 基于投资者认知度的中介效应检验 |
| 4.6 稳健性检验 |
| 4.6.1 内生性检验 |
| 4.6.2 替换因变量衡量指标 |
| 4.6.3 变换研究样本区间 |
| 4.6.4 安慰剂检验 |
| 4.6.5 PSM检验 |
| 4.7 拓展检验 |
| 4.7.1 交叉上市与股价延迟的回归分析 |
| 4.7.2 交叉上市与资产误定价的回归分析 |
| 4.8 结论与启示 |
| 第五章 合格境外机构投资者持股与资产定价效率 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 理论分析与研究假设 |
| 5.2.1 合格境外机构投资者价值创造假说与资产定价效率 |
| 5.2.2 合格境外机构投资者价值投资假说与资产定价效率 |
| 5.3 研究设计 |
| 5.3.1 样本选择与数据来源 |
| 5.3.2 变量定义 |
| 5.3.3 模型设定 |
| 5.4 实证结果与分析 |
| 5.4.1 描述性统计 |
| 5.4.2 合格境外机构投资者持股与股价延迟回归分析 |
| 5.4.3 异质性分析 |
| 5.5 合格境外机构投资者持股影响股价延迟的机制分析 |
| 5.5.1 基于信息披露质量的中介效应检验 |
| 5.5.2 基于股票流动性的中介效应检验 |
| 5.6 稳健性检验 |
| 5.6.1 内生性检验 |
| 5.6.2 排除特殊样本区间 |
| 5.6.3 替换自变量衡量指标 |
| 5.7 拓展检验 |
| 5.7.1 合格境外机构投资者持股与股价信息含量回归分析 |
| 5.7.2 合格境外机构投资者持股与资产误定价回归分析 |
| 5.8 结论与启示 |
| 第六章 陆港通与资产定价效率 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 理论分析与研究假设 |
| 6.2.1 陆港通信息效应与资产定价效率 |
| 6.2.2 陆港通噪音效应与资产定价效率 |
| 6.3 研究设计 |
| 6.3.1 样本选择与数据来源 |
| 6.3.2 变量定义 |
| 6.3.3 模型设定 |
| 6.4 实证结果与分析 |
| 6.4.1 描述性统计 |
| 6.4.2 陆港通与资产误定价回归分析 |
| 6.4.3 异质性分析 |
| 6.5 陆港通影响资产误定价的传导机制 |
| 6.5.1 基于会计信息质量的中介效应检验 |
| 6.5.2 基于分析师预测精准度的中介效应检验 |
| 6.6 稳健性检验 |
| 6.6.1 自变量滞后一期 |
| 6.6.2 变更因变量测度方法 |
| 6.6.3 PSM-DID回归分析 |
| 6.7 拓展检验 |
| 6.7.1 陆港通与股价信息含量回归分析 |
| 6.7.2 陆港通与股价延迟回归分析 |
| 6.8 结论与启示 |
| 第七章 证券市场开放、资产定价效率与企业投资效率 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 理论分析与研究假设 |
| 7.3 研究设计 |
| 7.3.1 样本选择与数据来源 |
| 7.3.2 变量定义 |
| 7.3.3 模型设定 |
| 7.4 实证结果与分析 |
| 7.4.1 描述性统计 |
| 7.4.2 证券市场开放与企业投资效率回归分析 |
| 7.5 证券市场开放影响企业投资效率的传导机制 |
| 7.6 稳健性检验 |
| 7.6.1 变更因变量衡量方式 |
| 7.6.2 内生性检验 |
| 7.6.3 PSM-DID回归分析 |
| 7.7 结论与启示 |
| 第八章 研究结论与展望 |
| 8.1 主要研究结论与启示 |
| 8.1.1 主要研究结论 |
| 8.1.2 政策启示 |
| 8.2 研究局限与未来研究方向 |
| 8.2.1 研究不足 |
| 8.2.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 导师评阅表 |
（4）富国天惠精选成长基金绩效研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 研究内容、方法和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 本文主要特点 |
| 2 相关理论与文献综述 |
| 2.1 相关理论 |
| 2.1.1 基金绩效评价理论 |
| 2.1.2 基于资本资产定价模型的单因素绩效评价模型 |
| 2.1.3 Fama-French三因子模型 |
| 2.1.4 DEA综合绩效评价模型 |
| 2.2 文献综述 |
| 2.2.1 国外文献综述 |
| 2.2.2 国内文献综述 |
| 3 基于DEA模型的绩效评价体系理论分析 |
| 3.1 DEA方法介绍 |
| 3.2 DEA方法理论分析模型 |
| 3.2.1 CCR模型 |
| 3.2.2 BCC模型 |
| 3.3 DEA评价基金绩效的可行性分析 |
| 3.4 DEA方法的优点 |
| 3.5 DEA方法的缺点 |
| 4 富国天惠精选成长基金案例介绍 |
| 4.1 富国基金管理有限公司介绍 |
| 4.1.1 富国基金管理有限公司的概况 |
| 4.1.2 富国基金管理有限公司的主要基金产品 |
| 4.1.3 富国基金的投资风格与风险控制 |
| 4.2 富国天惠精选成长基金介绍 |
| 4.2.1 富国天惠精选成长基金的概况 |
| 4.2.2 富国天惠精选成长基金在任基金经理简介 |
| 4.2.3 富国天惠精选成长基金的选股策略 |
| 4.2.4 富国天惠精选成长基金的择时策略 |
| 5 富国天惠精选成长基金案例分析 |
| 5.1 基于单因素模型整体绩效分析 |
| 5.1.1 绝对收益指标分析 |
| 5.1.2 风险调整收益指标分析 |
| 5.2 基于TM-FF3模型的基金的选股择时能力研究 |
| 5.2.1 模型选择 |
| 5.2.2 样本选取与变量说明 |
| 5.2.3 基金周收益率的描述性统计 |
| 5.2.4 ADF检验 |
| 5.2.5 实证结果分析 |
| 5.3 基于DEA模型的综合绩效分析 |
| 5.3.1 模型选择 |
| 5.3.2 投入与产出指标的选择与检验 |
| 5.3.3 基于DEA方法的基金效率分析 |
| 6 结论与建议 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）基于集成学习算法的A股投资策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 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 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 研究目标及内容 |
| 1.3.1 本文研究目标 |
| 1.3.2 本文研究内容 |
| 第二章 量化投资概述 |
| 2.1 量化交易简介 |
| 2.1.1 量化选股和择时 |
| 2.1.2 算法交易和统计套利 |
| 2.2 量化交易发展状况 |
| 2.2.1 主要发展历程 |
| 2.2.2 常见经典策略 |
| 2.3 量化交易优势与缺点 |
| 2.3.1 量化主要优势 |
| 2.3.2 量化主要缺点 |
| 第三章 集成学习理论和研究方法 |
| 3.1 机器学习介绍 |
| 3.1.1 数据挖掘简介 |
| 3.1.2 机器学习算法 |
| 3.2 决策树分类算法 |
| 3.2.1 ID3算法介绍 |
| 3.2.2 C4.5算法介绍 |
| 3.2.3 CART算法介绍 |
| 3.2.4 决策树的剪枝 |
| 3.3 集成学习算法理论 |
| 3.3.1 集成学习简介 |
| 3.3.2 并行集成法Random Forest |
| 3.3.3 串行集成法Ada Boost |
| 3.4 研究流程及技术工具 |
| 3.4.1 聚宽平台简介 |
| 3.4.2 编程语言Python |
| 3.4.3 本文研究流程 |
| 第四章 数据处理与特征因子库 |
| 4.1 样本数据获取 |
| 4.1.1 建立股票池 |
| 4.1.2 确定回测区间 |
| 4.2 特征和标签提取 |
| 4.3 特征因子预处理 |
| 4.3.1 中位数去极值 |
| 4.3.2 缺失值的处理 |
| 4.3.3 行业市值中性化 |
| 4.3.4 特征因子标准化 |
| 4.4 训练集和交叉验证集合成 |
| 4.4.1 沪深300内选股 |
| 4.4.2 中证500内选股 |
| 4.4.3 全A股市场选股 |
| 4.5 降维与特征因子选择 |
| 4.5.1 主要降维方法 |
| 4.5.2 重要特征选择 |
| 4.5.3 特征比例选择 |
| 第五章 构建并执行集成学习模型 |
| 5.1 算法模型的实现 |
| 5.1.1 实现Random Forest模型 |
| 5.1.2 实现Ada Boost模型 |
| 5.2 模型样本内训练 |
| 5.2.1 Random Forest训练 |
| 5.2.2 Ada Boost训练 |
| 5.3 模型主要评价指标 |
| 5.3.1 模型评价的意义 |
| 5.3.2 模型的性能评价 |
| 5.4 交叉验证调整参数 |
| 5.4.1 Random Forest调参 |
| 5.4.2 Ada Boost调参 |
| 5.5 进行样本外测试 |
| 5.5.1 Random Forest测试 |
| 5.5.2 Ada Boost测试 |
| 5.5.3 Ada Boost与 Random Forest对比 |
| 5.5.4 因子相关性分析 |
| 第六章 模型选取的投资组合分析 |
| 6.1 投资组合简介 |
| 6.2 投资组合分析 |
| 6.2.1 组合选股情况 |
| 6.2.2 组合收益情况 |
| 6.2.3 组合风险情况 |
| 6.3 模型稳健性检验 |
| 第七章 研究总结与展望 |
| 7.1 本文总结 |
| 7.2 本文展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 :投资组合5-8选股情况 |
| 附录2 :投资组合5-8回测情况 |
| 附录3 :投资组合回测全部代码 |
（7）资管新规下我国商业银行理财资产配置业务转型发展的研究（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 文献综述 |
| 1.2.1 国外资产配置理论的相关研究 |
| 1.2.2 国内资管新规下资产配置转型发展的相关研究 |
| 1.2.3 文献述评 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 论文的创新点 |
| 2 我国商业银行理财资产配置业务理论基础及发展问题 |
| 2.1 我国商业银行理财资产配置理论基础 |
| 2.1.1 理财资产配置业务概念的界定 |
| 2.1.2 商业银行理财资产配置理论 |
| 2.2 我国商业银行理财资产配置业务发展现状 |
| 2.2.1 资管新规后理财产品余额总体保持平稳 |
| 2.2.2 资管新规后理财产品资产配置以标准化资产为主 |
| 2.2.3 资管新规后理财产品资产配置收益率呈下降趋势 |
| 2.3 我国商业银行理财资产配置业务面临的发展问题 |
| 2.3.1 非标准化债权受限和净值化转型的问题 |
| 2.3.2 商业银行与理财子公司协同和定位的问题 |
| 2.3.3 理财产品同质化问题 |
| 2.3.4 理财产品风险管理能力不足的问题 |
| 3 我国商业银行理财资产配置业务转型发展的模型构建 |
| 3.1 我国商业银行理财资产配置能力的指标分析 |
| 3.2 模型变量的选择 |
| 3.3 模型的基本架构 |
| 4 我国商业银行理财资产配置业务转型发展的实证检验 |
| 4.1 数据平稳性检验 |
| 4.2 确定滞后阶数 |
| 4.3 数据稳定性检验 |
| 4.4 脉冲响应分析 |
| 4.5 方差分解分析 |
| 4.6 实证结论 |
| 4.6.1 固收类标准化资产以持有至到期为主,交易能力需要进一步提升 |
| 4.6.2 整体配置风格谨慎,资产配置比例需要均衡 |
| 4.6.3 非标准化债权资产是传统优势,在净值化的要求下需要调整 |
| 4.6.4 封闭性产品流动性要求较低,开放式产品更难管理 |
| 5 国外资管行业资产配置的发展与启示——以美国为例 |
| 5.1 美国资管行业发展现状 |
| 5.1.1 美国资管行业集中度高,银行系资管占重要地位 |
| 5.1.2 美国资管公司资产配置均衡,以标准化产品为主 |
| 5.2 美国资管行业资产配置模式 |
| 5.2.1 摩根大通模式 |
| 5.2.2 贝莱德集团模式 |
| 5.2.3 耶鲁大学捐赠基金模式 |
| 5.2.4 桥水基金模式 |
| 5.3 美国资管行业资产配置启示 |
| 6 我国商业银行理财资产配置业务的发展建议 |
| 6.1 提升理财资产配置业务的主动管理能力 |
| 6.1.1 发挥信用风险管理的优势,实行固定收益资产增强策略 |
| 6.1.2 循序渐进的推动权益类标准化资产的配置 |
| 6.1.3 规范非标准化债权的配置,实现净值化管理 |
| 6.1.4 强化研究能力,把握大类资产轮动带来的配置机会 |
| 6.2 与理财子公司协同发展理财资产配置业务 |
| 6.2.1 制定集团层面理财资产配置业务的发展战略 |
| 6.2.2 健全理财资产配置业务的协同机制 |
| 6.2.3 构建集团层面理财业务的资产配置能力 |
| 6.2.4 强化集团层面的品牌效应加强风险管理 |
| 6.3 寻求外部机构合作,探索理财资产的FOF和 MOM配置模式 |
| 6.3.1 构建资产配置组合 |
| 6.3.2 选择管理人及管理人评价 |
| 6.3.3 绩效评估环节 |
| 6.4 提升理财资产配置业务的风险控制能力 |
| 6.4.1 准确定位理财资产配置业务 |
| 6.4.2 构建理财资产配置业务的合理机制 |
| 6.4.3 创立公开透明的资产管理环境 |
| 参考文献 |
（8）X公司控股股东股权质押的风险控制研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 选题目的及意义 |
| 1.3 本文的基本框架 |
| 1.4 研究思路及研究方法 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 本文创新点 |
| 2 理论基础及文献综述 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 控股股东的概念 |
| 2.1.2 股权质押的相关概念 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 控制权私利理论 |
| 2.2.2 委托代理理论 |
| 2.2.3 信息不对称理论 |
| 2.2.4 信号传递理论 |
| 2.3 文献综述 |
| 2.3.1 控股股东股权质押的动因研究 |
| 2.3.2 控股股东股权质押的风险研究 |
| 2.3.3 文献述评 |
| 3 我国上市公司股权质押市场的风险现状分析 |
| 3.1 A股股权质押市场概况 |
| 3.1.1 我国上市公司股权质押相关法律法规变迁 |
| 3.1.2 A股股权质押市场概况 |
| 3.2 A股股权质押市场风险问题发现 |
| 3.2.1 股权质押市场待回购余量仍处高位 |
| 3.2.2 多数股权质押交易将在近三年集中到期 |
| 3.2.3 计算机软件相关行业股权质押情况突显 |
| 3.2.4 三大板块中创业板股权质押风险突出 |
| 4 X公司控股股东股权质押的风险概况 |
| 4.1 X公司基本情况 |
| 4.2 X公司股权结构 |
| 4.3 X公司控股股东股权质押状况 |
| 4.4 X公司控股股东股权质押的动因分析 |
| 4.4.1 融资需求动机 |
| 4.4.2 维持控制权动机 |
| 5 X公司控股股东股权质押的风险分析 |
| 5.1 X公司控股股东股权质押风险的传导路径分析 |
| 5.1.1 道德风险 |
| 5.1.2 经营风险 |
| 5.1.3 市场风险 |
| 5.1.4 流动性风险 |
| 5.1.5 平仓风险 |
| 5.2 X公司控股股东股权质押风险的根本成因分析 |
| 5.2.1 内部治理制度不完善 |
| 5.2.2 外部监督机制不健全 |
| 6 X公司控股股东股权质押的风险控制措施 |
| 6.1 X公司控股股东股权质押风险的短期化解方式 |
| 6.1.1 缓解司法冻结危机,推动纾困事宜有效进行 |
| 6.1.2 及时披露纾困进展,释放利好消息稳定股价 |
| 6.2 X公司控股股东股权质押风险的长期控制措施 |
| 6.2.1 完善X公司董事会议事规则 |
| 6.2.2 加强X公司的资金分配管理 |
| 6.2.3 健全X公司控股股东的权力约束机制 |
| 6.2.4 建立谨慎的全流程股权质押决策机制 |
| 7 结论与建议 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究建议 |
| 7.2.1 短期风险化解建议 |
| 7.2.2 长期风险控制建议 |
| 7.3 研究启示 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（9）基金的彩票型股票投资行为研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 理论背景 |
| 1.1.2 现实背景 |
| 1.2 研究思路及内容安排 |
| 1.3 创新之处 |
| 第2章 文献综述与理论基础 |
| 2.1 彩票型股票识别及其市场特征研究 |
| 2.2 彩票型股票收益率与投资者偏好研究 |
| 2.3 基金投机行为及影响因素研究 |
| 2.4 文献述评 |
| 第3章 基金历史业绩与彩票型股票投资 |
| 3.1 问题提出 |
| 3.2 样本数据与变量定义 |
| 3.2.1 彩票型股票的识别 |
| 3.2.2 基金持有彩票型股票比重 |
| 3.2.3 基金业绩指标 |
| 3.2.4 变量汇总及数据来源 |
| 3.3 描述性分析 |
| 3.3.1 基金持有彩票型股票的比重及时间趋势 |
| 3.3.2 主要变量描述性统计结果 |
| 3.4 回归结果分析 |
| 3.4.1 基金过去半年业绩排名与彩票型股票投资 |
| 3.4.2 考虑不同市场环境的影响 |
| 3.4.3 基金历史业绩与彩票型股票投资时间序列特征 |
| 3.5 影响机制探讨 |
| 3.5.1 基金经理数量与彩票型股票投资 |
| 3.5.2 基金管理人持基与彩票型股票投资 |
| 3.5.3 基金经理任期与彩票型股票投资 |
| 3.6 稳健性检验 |
| 3.6.1 关键排名处基金的彩票型股票投资行为 |
| 3.6.2 动态面板模型稳健性检验 |
| 3.6.3 基于基金买卖股票数据 |
| 3.6.4 基于基金季度持股数据 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基金经理特征与彩票型股票投资 |
| 4.1 问题提出 |
| 4.2 样本数据与变量定义 |
| 4.2.1 基金经理个人特征变量 |
| 4.2.2 基金持有彩票型股票比重 |
| 4.2.3 基金特征变量 |
| 4.3 实证结果 |
| 4.3.1 描述性分析 |
| 4.3.2 回归分析结果 |
| 4.4 稳健性检验 |
| 4.4.1 纳入团队基金经理管理的基金样本 |
| 4.4.2 区分时间阶段 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基金投资彩票型股票对业绩的影响 |
| 5.1 问题提出 |
| 5.2 样本数据与变量定义 |
| 5.2.1 基金投资彩票型股票比重 |
| 5.2.2 基金收益率指标 |
| 5.2.3 基金相关控制变量 |
| 5.3 实证结果 |
| 5.3.1 描述性分析 |
| 5.3.2 回归分析结果 |
| 5.4 进一步分析 |
| 5.4.1 主要变量定义 |
| 5.4.2 结果分析 |
| 5.5 稳健性检验 |
| 5.5.1 区分样本时间阶段 |
| 5.5.2 彩票型股票占比对基金业绩排名的影响 |
| 5.5.3 考虑基金经理特征的影响 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 基金投资彩票型股票对资金流量的影响 |
| 6.1 问题提出 |
| 6.2 样本数据与变量定义 |
| 6.2.1 基金持有彩票型股票比重 |
| 6.2.2 资金流量 |
| 6.2.3 其他变量 |
| 6.3 实证结果 |
| 6.3.1 描述性统计结果 |
| 6.3.2 主要回归结果分析 |
| 6.4 影响机制探讨 |
| 6.4.1 彩票型股票占比与基金持有人结构 |
| 6.4.2 基于以个人投资者持有为主的基金样本 |
| 6.4.3 考虑彩票型股票被关注度 |
| 6.5 稳健性检验 |
| 6.5.1 排除基金最大收益率的影响 |
| 6.5.2 变换变量定义方式 |
| 6.5.3 动态面板稳健性检验 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 全文总结与研究展望 |
| 7.1 全文主要结论 |
| 7.2 政策建议 |
| 7.3 不足之处与研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文与研究成果 |
（10）保险公司投资中国股市的风险影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 选题理论意义 |
| 1.1.3 选题实践意义 |
| 1.2 研究对象界定 |
| 1.2.1 保险公司投资 |
| 1.2.2 市场风险 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究目标 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.4.1 文献研究法 |
| 1.4.2 样本实证研究方法 |
| 1.4.3 案例研究方法 |
| 1.5 结构安排与技术路线图 |
| 1.6 研究创新与贡献 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 保险公司投资中国股市对市场风险的影响研究 |
| 2.2 市场风险的影响因素 |
| 2.2.1 控股股东股权质押行为与股价崩盘风险 |
| 2.2.2 投资者情绪与股价同步性 |
| 2.2.3 公司信息透明度与投资-股价敏感性 |
| 2.3 文献述评 |
| 第3章 理论基础和机制分析 |
| 3.1 理论基础 |
| 3.1.1 金融经济学理论 |
| 3.1.2 行为经济学理论 |
| 3.1.3 制度经济学理论 |
| 3.1.4 信息经济学理论 |
| 3.1.5 博弈论 |
| 3.1.6 政治经济学理论 |
| 3.1.7 投资学理论 |
| 3.2 保险公司投资中国股市对市场风险的影响机制 |
| 3.2.1 保险公司投资中国股市对市场风险的正向影响机制 |
| 3.2.2 保险公司投资中国股市对市场风险的负向影响机制 |
| 3.3 各利益相关者对市场风险的影响机制 |
| 3.3.1 控股股东股权质押行为与股价崩盘风险 |
| 3.3.2 投资者情绪与股价同步性 |
| 3.3.3 公司信息透明度与投资-股价敏感性 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 “险资举牌”的市场风险影响 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 险资举牌上市公司的概念界定与特征 |
| 4.2.1 险资举牌上市公司的概念界定 |
| 4.2.2 险资持股偏好 |
| 4.2.3 险资持股数量与持股比例 |
| 4.2.4 险资交易策略 |
| 4.2.5 险资持股公司与全部上市公司的比较 |
| 4.3 理论分析与研究假设 |
| 4.4 研究设计 |
| 4.4.1 样本选择和数据来源 |
| 4.4.2 模型设定与变量定义 |
| 4.5 险资举牌与市场风险的实证结果 |
| 4.5.1 描述性统计 |
| 4.5.2 处理组和对照组在政策前是否具有平行趋势 |
| 4.5.3 实证结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 保险公司投资中国股市对股价崩盘风险的影响 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 理论分析与研究假设 |
| 5.3 研究设计 |
| 5.3.1 样本选择和数据来源 |
| 5.3.2 模型构建与变量定义 |
| 5.4 实证结果分析 |
| 5.4.1 描述性统计 |
| 5.4.2 主要假设验证 |
| 5.4.3 进一步检验 |
| 5.4.4 内生性检验 |
| 5.4.5 稳健性检验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 保险公司投资中国股市对股价同步性的影响 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 理论分析与研究假设 |
| 6.3 研究设计 |
| 6.3.1 样本选择和数据来源 |
| 6.3.2 模型构建与变量定义 |
| 6.4 实证结果分析 |
| 6.4.1 描述性统计 |
| 6.4.2 主要假设验证 |
| 6.4.3 内生性问题 |
| 6.4.4 稳健性检验 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 保险公司投资中国股市对投资-股价敏感性的影响 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 理论分析与研究假设 |
| 7.3 研究设计 |
| 7.3.1 样本选择和数据来源 |
| 7.3.2 模型构建与变量定义 |
| 7.4 实证结果分析 |
| 7.4.1 描述性统计 |
| 7.4.2 主要假设验证 |
| 7.4.3 内生性问题 |
| 7.4.4 稳健性检验 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 研究结论与未来展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 政策建议 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文与研究成果 |
四、潜值性股票投资对投资基金目标收益率的贡献（论文参考文献）
- [1]多维视角下的不确定性与中国股票市场资产定价[D]. 戴逸明. 浙江大学, 2021(01)
- [2]中金财富证券高净值客户资产配置方案设计研究[D]. 罗中岚. 兰州大学, 2021(12)
- [3]证券市场开放与资产定价效率[D]. 毕鹏. 石河子大学, 2021(02)
- [4]富国天惠精选成长基金绩效研究[D]. 刘航宇. 上海师范大学, 2020(03)
- [5]基于集成学习算法的A股投资策略研究[D]. 廖安东. 电子科技大学, 2020(04)
- [6]基于开户行为和投资者注意力视角的投资者情绪驱动因素研究[D]. 金正轩. 上海财经大学, 2020
- [7]资管新规下我国商业银行理财资产配置业务转型发展的研究[D]. 刘茜. 浙江大学, 2020(02)
- [8]X公司控股股东股权质押的风险控制研究[D]. 杨佩珊. 北京交通大学, 2020(04)
- [9]基金的彩票型股票投资行为研究[D]. 孙晓婷. 对外经济贸易大学, 2020(01)
- [10]保险公司投资中国股市的风险影响研究[D]. 郝芳静. 对外经济贸易大学, 2020(01)