基于风险调整收益的qdii基金评级方法

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1、`基于风险调整收益的QDII基金评级方法EVALUATINGQDIIMUTUALFUNDBASEDONRISKADJUSTEDRETURNOFCAPITAL学校：上海交通大学学院：上海高级金融学院专业：工商管理（MBA）作者：刘大为导师：胡文伟余凡教授学号：1113809105班级：M1138092答辩日期：2013年6月1日万方数据上海交通大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做

2、出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：2013年5月15日万方数据上海交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权上海交通大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在年解密后适用本授权书。本学位论文属于不保密。（请在以上方框内打“√”）学位论文作者签名：指导

3、教师签名：日期：2013年5月15日日期：2013年5月15日万方数据上海交通大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日万方数据上海交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复

4、印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权上海交通大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在年解密后适用本授权书。本学位论文属于不保密□。（请在以上方框内打“√”）学位论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日万方数据基于风险调整收益的QDII基金评级方法摘要随着QDII基金的诞生和发展，投资者又多了一项投资海外市场的工具，而面对着不断涌现的QDII基金产品，如何准确评价基金业绩，向投资者传递完整的投资信息，逐渐成为了比较重要的议题。目前市场主流的Q

5、DII基金业绩评价方法主要围绕基金绝对收益的排名，对于基金所承担风险的考虑，主要停留在夏普指标、詹森指标和特雷诺指标这三个传统业绩评价指标上，而对于收益和风险程度结合评价的进一步考量较少。本文通过研究传统的基金业绩评价方法和相关文献，结合当下国内公募基金业绩的评价方法，总结了目前QDII公募基金在业绩评价时所暴露的缺陷。并据此缺陷，提出了在QDII公募基金业绩评价计算上的改进之处：主要依托风险调整收益的概念，将QDII基金的VAR值预测融入业绩指标的计算中。本文在使用蒙特卡罗模拟法计算VAR值时，有两点更新之处：第一，基于金融资产收益率的分布特

6、点，使用t分布代替正态分布进行VAR值的估计；第二，使用EGARCH模型模拟金融资产收益率的波动水平，并以此代替原模型中使用标准差表示波动水平的方法对VAR值进行估计。通过检验，上述两点更新都对最后评价数据的准确性起到了一定的推进作用。最后，依据更新后的风险调整收益指标对目前市场上的部分QDII公募基金进行了实证分析，并与现行的业绩评价方法和结果进行了比较，结果显示本文的计算方法更加有效地向投资者提示部分QDII基金高收益背后的剧烈波动性，而且能更加真实地反应在同等风险度量下的QDII基金业绩水平，并对目前国内的公募基金业绩评价方法有一定万方数

7、据的借鉴意义。关键词：风险调整收益，VAR模型，收益率分布，EGARCH模型万方数据EVALUATINGQDIIMUTUALFUNDBASEDONRISKADJUSTEDRETURNOFCAPITALABSTRACTWiththedevelopmentofQDIImutualfunds,investorshavemoreopportunitiestoinvestinforeignmarkets,butsometimesitisdifficultforthemtoselectsuitableproductsinaccordancewiththei

8、rriskpreferencewhentheymaketheinvestmentdecisionswithlittleevaluationinform