基于A股熊市特征的H-S-H基金择时择股能力研究

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我国证券市场自1990年恢复至今的近30年时间里,已经历了多次牛熊市转变,市场波动非常巨大;相应的公募基金业绩波动也尤为显著,主要原因是其择时择股能力较差所致。故此,如何解决公墓基金的择时择股能力问题,是其面临的最大难题,但现有文献基本未对此进行深入研究。文章通过导师构建的股市泡沫模型(市内率模型)和相关指标的趋势分析对熊市低谷股票市场的波动特征进行总结。在针对2005-2016年上证A股1125家上市公司的市内率、股权集中度、产业资本与财务资本增减持、封闭式基金折溢价等预测指标进行测算和趋势分析后,数据表明:第一,熊市低谷点调整前后市内率趋近于1且在1之间小幅度波动,因此市场泡沫较低或几乎不存在。第二,在四次熊市低谷点股权高度集中,其中产业资本变动与市场趋势一致,因产业资本为实体企业投资,注重长期投资,其波动较小;财务资本则因进出市场灵活,波动较大。第三,封闭式基金整体折价水平较高,且市内率越小,折价水平越高。综合表明熊市低谷期间内在价值具有有效性,以市内率为基础的相关指标分析能总结熊市股票市场的波动特征。文章进而依据市场整体波动特征和分析方法对H-S-H基金的仓位控制、累计收益率走势、加权涨跌幅、持股周期进行分析,研究发现该基金整体择时能力较弱,择股能力相对较强。针对H-S-H基金存在的择时能力较弱,择时择股综合表现的整体收益波动较大等问题,文章建议机构和个体投资者应以财务估值为基础,通过股市泡沫模型和辅助指标的趋势分析进行有效的价值投资。具体分析一方面应加强基金公司和基金经理的价值投资意识,通过财务估值模型对价值股进行识别。另一方面通过市内率等辅助指标对市场整体波动趋势进行分析,从而根据市场整体波动和个股投资价值进行投资决策,以避免投资者的盲目投资和从众心理。现有的研究主要是通过参数法对牛熊市阶段基金的择时择股能力进行检验,文章以财务估值模型为基础对上证A股整体内在价值进行测算,进一步通过股市泡沫模型(市内率模型)等指标对市场泡沫程度和市场波动进行趋势分析,据此对案例基金的择时择股能力进行剖析,从而引导机构和个体投资者如何进行择时择股。
摘要第4-5页
abstract第5-6页
第1章 绪论第9-22页
    1.1 研究背景和意义第9-10页
    1.2 文献综述第10-18页
        1.2.1 熊市背景研究现状第10-15页
        1.2.2 基金绩效评估研究现状第15-18页
    1.3 研究内容与方法第18-20页
        1.3.1 研究内容第18-19页
        1.3.2 研究方法第19-20页
    1.4 本文创新与不足第20-22页
        1.4.1 本文创新第20页
        1.4.2 本文不足第20-22页
第2章 证券投资相关理论基础第22-27页
    2.1 财务估值理论第22-24页
    2.2 价格理论第24页
    2.3 趋势理论第24-25页
    2.4 经济周期理论第25-27页
第3章 上证A股熊市低谷特征分析第27-43页
    3.1 内在价值与市内率分析第27-34页
        3.1.1 样本选择与处理第27-31页
        3.1.2 内在价值与市内率第31-33页
        3.1.3 实证结果第33-34页
    3.2 股权集中度第34-36页
    3.3 产业资本与财务资本增减持第36-38页
    3.4 封闭式基金折溢价率第38-41页
    3.5 熊市低谷特征小结第41-43页
第4章 基于熊市的市内率等特征指标的H-S-H基金择时择股能力分析第43-57页
    4.1 H-S-H基金概况第43-46页
        4.1.1 基金公司简介第43-44页
        4.1.2 H-S-H基金简介第44-46页
    4.2 择时能力分析第46-52页
        4.2.1 仓位控制分析第46-50页
        4.2.2 累计收益率走势分析第50-52页
    4.3 择股能力分析第52-55页
    4.4 持股周期分析第55-57页
第5章 H-S-H基金择时择股存在的问题及优化建议第57-63页
    5.1 H-S-H基金择时择股存在的问题第57-59页
        5.1.1 择时能力较弱第57-58页
        5.1.2 整体收益波动较大第58-59页
    5.2 H-S-H基金优化建议第59-63页
        5.2.1 以财务估值为基础,通过价值投资加强基金选股能力第59-61页
        5.2.2 以市场泡沫模型为基础,通过市场趋势分析加强基金择时能力第61-63页
第6章 结论与未来展望第63-65页
    6.1 结论第63-64页
    6.2 未来展望第64-65页
参考文献第65-68页
致谢第68-69页
附录第69-76页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第76页
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