【摘 要】
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本文研究了日收益率之下开放式基金的业绩评价和检验问题,提出了改进的条件自回归expectile(CARE)模型并应用到基金业绩评价的问题研究中。首先运用非对称最小二乘法(ALS)对
【机 构】
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上海财经大学统计与管理学院,中国科学院数学与系统科学研究院,
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本文研究了日收益率之下开放式基金的业绩评价和检验问题,提出了改进的条件自回归expectile(CARE)模型并应用到基金业绩评价的问题研究中。首先运用非对称最小二乘法(ALS)对动态的CARE模型进行半参数估计,得到样本基金收益率序列的VaR值和ES值。其次,使用计算结果对样本基金的日收益率进行风险调整,得到基于VaR和ES修正的Sharpe比率。最后,在实证研究中,本文使用传统的Sharpe比率、基于VaR和ES的Sharpe比率对我国56只开放式基金在2005-2011年间的业绩进行了实证分析,结论显著证明了CARE模型在极端风险度量上更精确,在基金评价和检验中的应用中是可行的。
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