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唐智崴
毕业论文

进度

• 开题报告
• 数据爬取与整理
  
  • 基金相关数据
    
    • 基础信息（收益、净值）
    • 持仓信息
  • 疫情相关数据
• 各指标的编制与计算
  
  • 基金相关指标
  • 疫情相关指标
• 指标间回归分析（含代码）
  
  • 超额收益CAR(事件分析法)
  • 择时能力分析
    
    • 参考资料
  • 投资风险偏好变化
• 结论分析
• 整理成标准论文

数据准备

研究对象选取

基金相关数据

中证公司【主动股基930890】指数编制的基金，共398只

部分数据预览：

疫情相关数据

数据说明：

• 包括：
  
  • 各省市整体数据
  • 新增、累计感染
  • 剩余未治愈病例
  • 累计治愈、死亡病例

部分数据预览

数据预处理

基金相关数据

按基金代码，将398只基金分别整理成单独文件
由于部分基金缺失了部分交易日数据，所以筛选剔除后，还剩下357只基金，存储在fund_list.xls文件中

疫情相关数据

• 选取SIR模型，滚动计算出疫情相关指标：
  
  • 感染率$\beta$
  • 治愈率$\gamma$
  • 再生数$R_0$

一、超额收益（事件研究法）

估计窗口：2019.05.22-2020.01.22
事件窗口：2020.01.23-2020.02.28
事后窗口：2020.02.29-2020.05.22

过程：

1. 用市场模型，回归方程是： $$R_i = \alpha_i + \beta_i × R_M + \varepsilon_{i,t}$$
2. 根据估计窗口，得到每只基金的$\hat \alpha$和$\hat \beta$
   结果存储在文件AlphaBeta_Estimated.xls中
3. 计算超额收益AR和累计超额收21益CAR：
   $$AR_i = R_i - (\hat\alpha_i + \hat\beta_i × R_M)$$ $$CAR_i = \sum\limits_{t = t_1}^{t = t_2} AR_i$$
   其中，市场表现$R_M$就以主动股基930890的收益情况来衡量
   每只基金的结果分别存储在AR_xxxxxx.xls文件中
4. 对每只基金的累计超额收益$CAR_i$进行t-ratio test
   $$H_0:CAR_i为0$$
   发现如下结果：
   
   • 95%置信水平
     
     即有315例通过了检验，即新冠疫情对这几只基金影响不显著
     只有42例拒绝了原假设，即新冠的影响显著不为0
   • 90%置信水平
     
5. 将刚刚拒绝了原假设的基金分类，并按照CAR的正负号进一步分类，以便后续分析
   
   • 以95%概率拒绝原假设且CAR为正的基金：
     

参考文献

[1]周民军,曲彬,黄雯,刘扬.新冠肺炎疫情冲击对我国产业发展和金融市场波动的影响——基于事件研究法和EGARCH模型的实证研究[J].华北金融,2021(02):28-39+55.
[1]易力,胡振华.风格择时能力对基金绩效的影响研究[J].管理评论,2016,28(04):41-51.