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《中國封閉式基金折價的高頻因素分析》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在學術論文-天天文庫。
1、萬方數(shù)據(jù)指導小組成員名單華民教授吳力波教授陸寒寅副教授鄭輝副教授朱弘鑫副教授脲嗍嗍萬方數(shù)據(jù)萬方數(shù)據(jù)5．2．1交叉有效性及精度分析???????????????????345．2．2自變量對因變量的解釋作用分析：變量投影重要性指標VIP?????355．2．3組間變量的相關關系結構和成分分析?????????????一355．2。4模型預測????????????????????????365．3實證結果比較????????????????????????37第六章結論??????????????????????????一406．1主要結論????????????????????????
2、??406．2本文的不足和可能的后續(xù)研究方向????????????????．41墨謗文獻?????????????????????????????????????。42Ff憬????????????????????????????????????????44后記????????????????????????????????????????50萬方數(shù)據(jù)表目錄表3．1封閉式基金的基本情況???????????????????．．17表3．2封閉式基金折價序列的單位根檢驗???????????????，18表3．3我國封閉式基金自相關檢驗??????????????????19表3．4我
3、國封閉基金折價統(tǒng)計特征(2002．10．11_012．4．27)????????22表4．1變量間的相關系數(shù)?????????????????????．24表4．2封閉式基金折價的偏最小二乘回歸結果的精度分析?????????．27表4．3模型的變量重要性指標(ⅥP)????????????????．．27表4．4第一、第二成分載荷分布???????????????????29表5．1第一階段封閉式基金折價的偏最小二乘回歸結果的精度分析?????一31表5．2第一階段的變量投影重要性指標VIP??????????????．．31表5．3第一階段的第一、二成分載荷分布??????????
4、?????．33表5．4第二階段封閉式基金折價的偏最小二乘回歸結果的精度分析?????．．35表5．5第二階段的變量投影重要性指標VIP??????????????一35表5．6第二階段的第一、第二成分載荷分布??????????????．36表5．7三次實證回歸結果的精度分析?????????????????38表5．8三次實證回歸的ⅥP數(shù)據(jù)??????????????????一39圖目錄圖3．1我國封閉式基金簡單平均折價率的走勢圖????????????．．23圖4．1封閉式基金折價的組間結構分析圖：W1+c1／w2"c2??????????28圖4．2封閉式基金折價的預測值／觀察
5、值散點圖?????????????．29圖4．3封閉式基金折價的預測值／觀察值折線圖?????????????．30圖5．1第一階段封閉式基金折價的組間結構分析圖：Wl弋1／w2"c2??????32圖5．2第一階段封閉式基金折價的預測值，觀察值散點圖??????????33圖5．3第一階段封閉式基金折價的預測值／觀察值折線圖??????????34圖5．4第二階段封閉式基金折價的組間結構分析圖：Wl弋l／w2*c2??????36圖5．5封閉式基金折價的預測值／觀察值散點圖?????????????．37圖5．6封閉式基金折價的預測值／觀察值折線圖?????????????．37萬方
6、數(shù)據(jù)甲匿封閉式基金折{介的高頻團素分析摘要封閉式基金由于基金凈值和二級市場交易價格的不一致，出現(xiàn)溢價或者折價的現(xiàn)象，主要是折價，這種現(xiàn)象被稱為“封閉式基金折價之謎”，到目前為止，無論是傳統(tǒng)金融視角還是行為金融的視角，都沒有得出完善的理論來充分解釋封閉式基金折價現(xiàn)象。本文基于偏最d,--乘回歸的方法，對影響封閉式基金折價的高頻數(shù)據(jù)進行實證分析，考慮到變量的自相關性，加入了所有變量的滯后項，進而對封閉式基金折價現(xiàn)象進行解釋。實證結果顯示，在所選擇的變量中，封閉式基金折價的滯后項具有最強的解釋力，顯示封閉式基金折價具有很強的自相關性。在所提取的成分中，由封閉式基金折價的滯后項、利率、成交額、
7、市場指數(shù)構成的市場景氣成分對封閉式基金折價的解釋力最強，并且與因變量成正相關；由封閉式基金折價的滯后項、市場指數(shù)、指數(shù)波動率、成交額構成的市場蕭條成分，與折價成負相關。最終，模型提取了自變量71．3％的信息，對因變量具有97．3％的解釋力。在此基礎上，本文基于擬合效果將數(shù)據(jù)分為兩個階段，并分別基于偏最小二乘回歸進行建模分析，最終的擬合效果都有不同程度的提高。關鍵詞：封閉式基金，折價，偏最小二乘回歸，成分中圖分類號：F83萬方數(shù)據(jù)Abstract
