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加入行业描述性变量的BARRA模型在中国股票市场的应用
中文名称: 加入行业描述性变量的BARRA模型在中国股票市场的应用
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论文编号: 4143051收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: The Application of BARRA Model with Industry Descriptor in China Stock Market
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 金融学
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: BARRA 行业描述性变量 风险
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: BARRA模型作为一种多因子模型被广泛的使用于成熟股票市场.BARRA风险模型能够提供给我(略)的风险预测.投资专家们经常把BARRA模型用于主动和被动风险管理. 本文的动机在于解决相同行业而产生因子载荷问题.本文的创新(略)险因子从虚拟变量变成了风险指数.这篇文章的目的是找到合适的行业描述性变量,同时检测在相同的行业里面,加入这些行业描述性变量后是否能够改善BARRA模型以及这个改进是否能够应用于实践当中. 在本文的开始,本文选择了自然资源类股票作为研究对象,并把行业因子从单一的0/1因子变成了风险(略)论如何通过定量分析和行业分析找到行业描述性变量.我们加入了新的行业描述性变量,按照BARRA模型的方法进行建模. 通过讨论alpha和R square,我们发现行业描述性变量能改进BARRA模型.通过与Fama French模型的比较,我们(略) square表现相似,但是BARRA模型在解释alpha的时候表现更好.在探讨行业风险因子成分的时候,我们发现使用三个在文中找到的行业描述性变量比单纯使用行业(略) 我们通过样本外检测的方法来进行比较.虽然加入行...
BARRA model, one of the multifactor models, has been widel(omitted)mature stock market. BARRA model can provide u(omitted)nd precise risk forecast. Investment experts usually use BARRA model as the tool both for acti(omitted)sive risk management. The motivation(omitted)aper is to solve factor loading problems within the same industry. The innovation of this paper is to change the industry factor from d(omitted)ble to risk index factor. The purpose of this paper is to find out appropriate industry de...
目录:
Abstract第9页
摘要第10-11页
Introduction第11-16页
  Background第11-13页
  The motivation of this paper第13页
  The main contents of this paper第13-15页
  The structure of this paper第15-16页
1. Literature review第16-22页
  ·Development of Asset pricing theory第16-17页
  ·Introduction of BARRA model第17-18页
  ·The advantage of BARRA model第18-19页
  ·The application of BARRA model第19-20页
  ·The limitation of BARRA model第20-22页
2. Industry risk factor第22-25页
  ·The difference between this paper and BARRA model第22页
  ·Combination between BARRA model and industry factor第22-23页
  ·The introduction of natural resource第23-25页
3.The step to build BARRA model with industry descriptors第25-38页
  ·Data information collection第25页
    ·The principle of data collection第25页
    ·The data used for BARRA model第25页
  ·Related descriptors selection第25-31页
    ·The industry descriptors第25-28页
    ·Other descriptors第28-30页
    ·Processing the data information第30-31页
  ·Risk indices formulation第31-32页
    ·The principle of risk indices formulation第31页
    ·The weighted weight第31-32页
  ·Factor return estimation第32-35页
    ·The calculation of returns第32页
    ·Regression excess return on the risk indices第32-33页
    ·Combination of the result第33-35页
  ·Industry risk第35-36页
  ·Updating the BARRA model第36-38页
4 The improvement from industry descriptors for BARRA model第38-42页
  ·The significance of alpha第38-39页
  ·The R square第39-42页
5 The comparison of BARRA model and others第42-45页
  ·Fama French model and BARRA model第42-44页
    ·Fama French model with industry descriptors and without industry descriptors第42-43页
    ·Comparison between Fama French model and BARRA model第43-44页
  ·Industry descriptors and Industry index第44-45页
6. The application of BARRA model in recommending stocks第45-51页
  ·The application of BARRA model in real world第45页
  ·The construction of BARRA model by out of sample test第45-46页
  ·Monthly return第46-48页
  ·Accumulative return第48-50页
  ·Conclusion from application第50-51页
7.Conclusion第51-54页
  ·Conclusion from this paper第51-52页
    ·How to construct BARRA model第51页
    ·How inclusion of industry descriptors improve BARRA model第51-52页
    ·The comparison between BARRA model and others第52页
    ·The real application of recommending stocks第52页
  ·Future work beyond this paper第52-54页
Bibliography第54-56页
Acknowledgments第56-57页
Appendix第57页
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