开放式基金赎回问题研究——基于Panel-Data的Granger因果检验

本文应用新近发展的Panel-Data Granger因果检验方法,检验开放式基金的赎回率和基金单位净值(NAPS)增长率以及基金累计净值(ACCNAV)增长率之间的因果关系。通过对2002年12月31日以前成立的17支基金的14个季度数据的研究发现:(1)基金单位净值增长率和基金累计净值增长率并不是基金赎回率的Granger原因,一直困扰着开放式基金的"赎回困惑"不过是一个"假象";(2)基金赎回率是基金单位净值增长率和基金累计净值增长率的Granger原因,高的基金赎回率大大的降低了基金单位净值增长率和基金累计净值增长率。

小波分解ARMA-GARCH模型及其在基金净值预测中的应用

基于小波分解理论建立了小波分解ARMA-GARCH模型,通过天宏周期策略基金数据对模型的有效性进行实证分析.结果表明,小波分解ARMA-GARCH模型的预测精度显著高于小波去噪AR模型与ARMA-GARCH模型的预测精度,短期预测精度稍高于长期预测,且预测效果在数据的平稳期显著优于震荡期.

开放式基金赎回困惑的Panel-Data Granger因果关系检验

应用Panel-Data Granger因果检验方法,检验开放式基金的赎回率和基金单位净值（NAPS）增长率以及基金累计净值（ACCNAV）增长率之间的因果关系.基于2002年12月31日以前成立的17只开放式基金2003-2007年季度样本数据的实证分析发现：1）基金单位净值增长率和基金累计净值增长率并不是基金赎回率的Granger原因,一直困扰着开放式基金的＂赎回困惑＂不过是一个＂假象＂;2）基金赎回率是基金单位净值增长率和基金累计净值增长率的Granger原因,高的基金赎回率大大的降低了基金单位净值增长率和基金累计净值增长率.