一、基金投资的数学模型（论文文献综述）
沈一凡[1]（2021）在《基于基金微观参与主体的基金业绩影响研究》文中认为1998年,中国内地首批五家基金管理公司成立。根据Wind统计,截至2020年6月30日,中国基金总量由2001年的53只发展到6965只,基金管理规模也由818.03亿元扩大到如今的177629.50亿元,20年间增长了近216倍,跃居至全球第五。互联网的普及,带给了整个基金行业新的活力;同时,在新冠疫情、全球大放水与资产荒的联合作用下,基金逐渐成为中小投资者资产配置中不可或缺的一部分,也一度成为大众关注的焦点。然而,中国市场相比成熟市场又显得更为特殊,急速变化的市场风格、更加非理性的投资者、市场参与者与市场结构的快速进化、基金经理等从业人员较快的培养和晋升,造就了全世界独一无二的基金市场。我国的基金市场逐渐从野蛮生产的阶段迈向良序增长的阶段,在这个重要的时间点对中国基金市场进行研究,不论是对日常的投资、还是为世界提供极具中国特色的基于中国样本的本土化研究,都具有重大的意义。就整个基金市场而言,其中存在着多种多样的参与者。根据各自的职能和作用,基金直接参与主体包括了基金管理人、基金投资人与基金托管人。在我国,大部分的基金托管人为国有银行,极少涉及到具体的基金投资行为和决策。因此就投资决策而言,基金管理人与基金投资人起到了最关键的作用。基金管理人通常为依法设立的基金管理公司,由公司进行统一决策和管理,基金经理进行具体的基金投资决策。因此,就基金市场微观参与主体而言,基金投资者、基金管理公司与基金经理构成了一套完整的闭环,基金投资者通过申购赎回基金进行相关买卖操作,基金管理公司将资金交给基金经理管理,基金管理公司的企业文化和基金经理的投资能力共同决定了基金的业绩,基金投资者根据基金业绩来确定是否继续投资,基金管理公司通过基金业绩来评估基金经理。本文聚焦于基金市场主要的三大微观参与主体,分别从基金投资者、基金管理公司与基金经理出发,基于经典数理模型,构建以这三个角度为基石的基金业绩研究框架,同时结合中国特有现状,包括非理性的投资者、社保基金的委托投资与基金经理等从业人员的快速晋升与培养三个特点,进行了本土化的研究,探讨三大参与主体对基金经理投资行为与基金业绩的影响,本文得出以下主要结论:首先,从基金投资者角度出发,研究了基金流量对基金经理投资行为与基金业绩的影响,即这种流量驱动型基金风险转移（risk shifting）行为的动机和后果。本文发现:（1）我国的基金投资者存在严重的处置效应,经历了大量资金流入的基金往往会降低其冒风险程度。然而,若资金的净流入同时发生在过往获得良好业绩的基金时,基金的风险水平反而会提升。（2）基金经理往往会通过增加换手率、提高组合风险系数、提高权益持仓占比和购买更多赢家股票的方式来增加风险。（3）这种发生在高业绩的基金流量驱动型风险转移,会使基金在随后两个季度表现恶化,直到第三季度才恢复。（4）这种风险转移行为,更容易发生在那些出现高额异常净流量、业绩源于运气、成立较晚的、规模较小的基金上。其次,从基金管理公司角度出发,以具有中国特色的社保管理资格为切入点,研究了基金管理公司对基金经理投资行为及基金业绩产生的影响。本文发现:（1）被委托的社保基金拥有比同类公募基金更多的超额收益。（2）社保基金超额收益可能来源于更好的择时能力、基金管理公司内部的交叉补贴,而与可能的政治关联无关。（3）当获得社保管理资格后,基金管理公司旗下基金的整体业绩有所下降,并且投资风格会与同一管理公司旗下社保基金呈现相似的特点,其中还会出现反向交易的情况。进一步分析发现,基金管理公司内部那些业绩较差、管理规模较大的基金可能作为内部交叉补贴资金的提供方。（4）社保基金的管理有助于基金管理公司扩大市场份额,获得更多特权,如新基金的设立。最后,本文从基金经理角度出发,通过基金经理过往研究经历刻画基金经理“能力圈”,研究分析师行业研究经历对基金经理投资偏好及其业绩的影响。本文发现:（1）基金经理会在自己优势行业上进行超配,这种超配不论是相对于全市场、整个基金行业还是同类型基金均成立,同时对于优势行业的股票持有时间会更长。（2）基金经理对于优势行业的超配行为,在考虑了持仓因素后可以为基金带来相比于其他非优势行业的超额收益,同时基金经理在优势行业上具备更强的风险控制能力。（3）深入研究发现,基金经理在优势行业上具备更强的选股能力和行业择时能力,进一步证实了优势行业形成的能力圈是超配行为产生超额收益的机制之一。（4）在最后的拓展研究中,进一步证实了基金经理在优势行业上形成的优势源于行业自身、基金经理对于优势行业的政策敏感度和能力的持续扩张,而非存在私有信息。综上所述,本文将包括基金投资者、基金管理公司和基金经理三个方面的基金微观参与主体放在了统一的研究框架下,不仅对相关理论和成果起到了补充和完善,更是结合中国市场特有因素,做出了有别于其他研究的创新研究,为国内外学者研究中国基金市场提供了多样的经验证据和多方面的研究角度。
张子茵[2]（2021）在《政府基金投资的PPP项目优选研究》文中进行了进一步梳理
邱蓉[3]（2021）在《基于Mean-ES模型的社保基金投资组合研究》文中认为社会保障体系的建设是每个国家发展过程中不可避免的问题。根据人口普查数据,我国人口老龄化危机越来越近,而这会导致养老保险基金出现支付缺口问题。为了满足人口老龄化时代的社会保障支出要求,我国于2000年成立全国社保基金,主要用于补充社会保障基金,满足养老金支付需求,其管理主要以委托投资的形式,以安全性、增值性为投资原则。然而从其收益情况看,存在一些年份实际收益率为负值,大大拉低了社保基金的年均收益率,主要是由于其极端风险管理能力相对较弱。鉴于此,我们选取社保基金为研究对象,基于新的金融风险度量方法,将极端风险纳入投资组合管理范畴,探究社保基金投资组合最优化问题。本文首先详细分析了有关社保基金投资的概况,包括它的构成及管理结构,全国社保基金的投资去向和投资理念,以及社保基金投资组合的一些限制条件、目前的规模、收益情况,还有社保基金投资过程中存在的一些问题。然后,本文提出构建一种模型来管控极端风险,通过对比Va R和期望损失ES的定义和发展状况,挑选出更能描述极端风险程度的指标,选取GARCH-Copula模型作为其风险测度模型,同时以传统投资组合理论为基础,构建Mean-ES模型。基于上述理论基础,进行实证分析,对投资标的收益率序列进行相关检验,求解各类投资标的的最优边缘分布时发现序列是平稳的,同时存在自相关和ARCH效应,基于多种信息准则最终选取GARCH（1,1）-t作为标的资产的边缘分布;考虑到资本市场中金融产品收益的相关性问题,本文选取Copula函数来处理金融资产之间的相关性问题,以最小化平方欧氏距离准则为基础,发现t-Copula最为适合。以此为基础,建立GARCH（1,1）-t-Copula分析框架刻画几类金融资产收益率及波动情况,利用MATLAB对未来收益率进行蒙特卡洛模拟,在投资约束下,求解得出不同期望收益率以及不同置信度下的全国社保基金最优投资组合。最后,为了验证模型在应对极端风险时的有效性,以构建的模型为基础,求解2008年最优投资组合,带入后计算发现,模型所得出的最优投资组合收益显着高于2008年全国社保基金实际收益率,说明将Mean-ES模型与GARCH-Copula模型有机统一以后,在金融市场进行投资时,利用其预防极端风险问题是有效的。最后,以上述结论为依据,提出政策建议:1、根据我国金融市场的成熟程度逐步优化对于各类资产的投资约束条件;2、遵循市场化原则和风险分散原则扩大投资范围;3、加快国内金融投资工具及相关产品的开发和创新速度。
张传哲[4]（2021）在《复杂网络映射模型的研究及其应用》文中认为复杂网络是由大量的个体以及个体之间紧密联系、相互作用的一类网络。近年来,复杂网络理论的发展速度惊人,吸引了众多研究者的关注。研究者们将其应用在日常生活中常见的社会网络、生物网络和交通运输网络等领域。为了更好地了解生活中实际的网络（系统）,我们有必要加强对复杂网络理论及其应用的研究。这将对于我们更深入的认识生活中的实际网络是非常有帮助的。当对各领域的真实系统进行网络分析时,网络模型的建立能让我们的工作变得更加高效。生活中很多实际系统都可以用二分网络来表征,比如:男女性别网络、运动员参赛网络以及大学生选课网络等。本文基于前人所做的工作,对原有的二分网络映射模型进行优化。在二分网络=((3,（4,）中,该模型可以获得集合(4的节点在集合(3视角下的重要程度。具体的说,当集合(4的节点具有相同的初始资源时,基于节点自身的连边数以及连边权重,初始资源从集合(4的节点映射到相应的集合(3的节点,在下一时刻,资源又从集合(3的节点映射回集合(4的节点。经过多次映射过程后,集合(4的节点的最终资源收敛于一个常数值。该模型的结果取决于网络的拓扑结构、连边权重以及集合(4的节点的初始资源值,即,连接集合(4的某一节点的连边数越多,并且其关联边的权重越大,则该节点的最终资源就越高,则该节点在集合(3的视角下就越重要,本文将该值称为该节点的重要度。由于金融领域作为近些年来复杂网络研究的热点领域,所以本文选择将该模型应用于实际的金融系统。具体的说,本文提出了一个基金-股票网络映射模型来研究基金的投资规律。该模型能够计算每只股票的重要度,可以有效量化基金对股票的相对投资力度。从股票的重要度出发,研究了基金的投资水平、投资分布和投资倾向;本文根据股票的重要度提出了一个投资策略,为个体散户投资者提供了一定的参考。然后,为了研究基金的抱团持股行为,在基金-股票网络映射模型的基础上,本文提出了一种基于股票节点之间相似度的加权投影方法,建立了一个加权股票网络。本文对该网络进行社团检测,并给出了其社团分布图,寻找出该网络中的关键社团,进一步分析了关键社团的重要度演化以及关键社团中行业的重要度占比演化。
张铄[5]（2021）在《G私募基金投资F电力物联网企业项目风险评估研究》文中指出物联网工程是新一代信息技术的重要组成部分,是继计算机、互联网和移动通信之后的又一次信息产业的革命性投资。当前在全球范围内,电力物联网行业尚处于起步阶段,各国间发展水平差距不大,而中国作为与国际社会交往的窗口地区,应当而且必须成为电力物联网行业发展的先导地区,通过不断加速科技成长来取得先发优势。当然,鉴于物联网产业在技术上和市场培育上还处于初期阶段,我国的相关产业发展必然要面对诸多问题。因此,评估我国企业在电力物联网产业投资中出现的风险对加快推进物联网产业的发展具有切实的实践意义。与此同时,我国的私募股权投资行业发展势头迅猛,拓宽了初创型企业的资金渠道。然而我们也要注意到,在企业通过私募股权投资取得大量资本的时候,这些资本是否会对企业发展产生正向的促进作用,以及私募基金公司能否通过资金投入得到理想的回报。对于中国的电力物联网企业而言,大多处于初创阶段,内部治理、管理方法等都存在很多的问题,因此在投资时所面临的的风险更大,这就凸显了研究项目风险评估的重要性。在私募股权基金的投资实践中,对于项目风险评估具有很强的主观性,投资决策的作出往往依赖于基金公司高管对被投项目的评价结果,评价过程很难进行量化。因此,如何将科学的方法引入投资决策的过程,建立一个行之有效的风险评估体系,使私募股权投资决策更具科学性、可操作性和可复制性,就成了一个亟需解决的问题。本文以G私募基金投资F电力物联网企业项目为例,在阅读大量文献基础上判断风险类别,并通过公司上市招股说明书、企业年度报告等对资料进行研判,同时对多名私募股权基金的资深投资经理进行访谈以及问卷调查,总结归纳出影响私募基金投资者投资物联网项目时关注的主要风险,并对影响本次投资的风险因素进行分析,构建出G私募基金投资F电力物联网企业项目的风险评估体系。随后使用层次分析法,以风险评估体系为基础,通过行业专家对每一层级风险指标相对重要性的评价构造出判断矩阵,运用Matlab计算出特征值和特征向量,从而得到各级风险相对应的权重,并对判断矩阵进行一致性检验,来确保数据的合理性。最后,进行单因素模糊评价,计算出投资项目的综合风险打分结果为5.253841,属于中度风险,建议投资者在进行完善的风险把控下进行投资。从项目评估结果来看,项目存在的中度风险可归因于两个方面:一方面是所处电力物联网行业的优越性和团队行业资源的优质性,给F电力物联网企业带来了发展机遇;另一方面是公司财务管理体系的不规范性以及业内政策的不确定性,可能给公司后续规模的扩张带来很大的风险。根据定性和定量的分析结果,建议投资者在项目前、中、后期进行良好的风险把控,建立风险预警系统,协助管理以及财务团队的搭建,从而获取可观的投资收益。
张秋悦[6]（2021）在《面向基金定投投资者的投资策略优化研究》文中认为近几年金融投资迅速发展,基金的定投理财也受到更多人青睐,其投资方式风险较小,且可少量投资,是普通投资者中最受欢迎的理财手段。但大多数投资者并没有专业知识及分析能力,只是盲目跟风投资,而如何投资才能获得较大收益则成了基金投资者最关心的问题。可见,对基金定投投资的投资策略研究具有较高的应用价值。学术界已经有很多针对股票、债券等投资策略的研究,而关于基金投资策略的研究相对不成熟,目前对基金相关的研究大多主要从经济学或金融管理的角度来分析,方法较为单一。大多学者在基金投资策略研究中只是依据历史数据简单观察基金的发展趋势,未给出更具有说服力的投资策略,具有的可解释性不强。通过调研和阅读国内外的相关文献和材料,本文梳理了金融领域投资的研究内容和研究进展,并面向基金定投投资者提出投资优化策略模型,该模型使用多路并行随机游走算法实现。通过结合基金的基本状态和投资结果综合状态,以及投资者投资习惯及自身的经济情况,从数据科学的角度,运用数理统计等知识,借助大数据的特点来个性化的优化当前投资策略,从而提高收益率。本研究提出基于一种参数交互更新的方法,完成参数在线学习的过程,通过不断缩小候选参数范围,寻找最佳的投资行为参数。根据投资者的期待结果及投资的习惯来获得个性化的、动态性的、适用性广的投资策略,进一步实现投资策略优化。实验表明,该模型有助于普通投资者在购买基金时做出更好的决策,是一种普适性强的投资策略优化方法,使得投资收益更大,达到合理理财的目的。
唐晓凌[7]（2021）在《浙江省水利建设基金投入产出效益评估》文中认为水利是我国国民经济和社会发展过程中重要的一环,水利行业不仅是社会发展的基础,也是生态环境的保障。在科学而理性地寻求水利行业支撑经济社会可持续发展与生态环境保护之间的平衡过程中,水利工程建设理念得以兴起、发展并推广。自1997年起,我国开始征收水利建设基金,筹集征收到的水利建设基金主要用于水利工程建设、水利工程维护和应急度汛,水利建设基金逐步成为水利投资资金的重要来源之一。但在水利建设项目的过程中仍存在着资源调配不公、资金浪费、资金筹集渠道单一等问题。如何降低水利资金应用面临的风险隐患,保证水利建设基金投入效益的最大化是做好水利建设基金管理运作的关键,因此对水利建设基金投入产出进行效益评估迫在眉睫。本文首先对国内外关于水利资金投入产出方面的文章进行了分析,且对投入产出分析基本模型进行了阐述,同时借鉴了水利资金投入产出效益评估体系构建依据,建立了水利建设基金投入产出效益评估指标体系。根据投入产出理论,分析了浙江省水利建设基金投入产出数据,将此数据代入水利建设基金投入产出效益评估体系,并采用主客观结合法赋予各指标权重,利用z-score标准化的方法对不同单位的指标进行标准化处理,以投入产出模型-投入产出比（产出/投入）的数学模型来计算浙江省2011年至2015年间水利建设基金的投出产出效益,得出水利建设基金配置于防洪项目、水电开发利用项目、灌溉除涝项目、水务项目、水保及生态项目、控制性枢纽工程项目及供水项目中的综合得分分别为0.31、0.2、0.1、0.04、0.02、0.01及0.01。说明将水利建设基金投入到防洪项目、灌溉除涝项目及水电开发利用项目这三个项目中可获得的效益较高,可酌情考虑加大投资。
顾鑫婕[8]（2021）在《初中数学研究性学习活动设计的实践研究》文中研究指明从目前社会发展和教育改革的趋势来看,传统的应试教育死板单一,过分强调学生的考试分数和升学率,严重违背了学生全面发展的指导方针。进入21世纪以来,社会就要求将学生培养成具有创新精神和实践能力的高科技人才。基于以上的教育背景,本文提出了一种符合现代教育理念的教学活动方式和学习方法——研究性学习活动。由此本文主要研究以下几个问题:（1）以上海某中学为例,探讨研究性学习活动在初中数学阶段开展情况如何;（2）针对现有的实施情况,初中数学教材中哪些内容可以进行研究性学习活动?（3）实施数学研究性学习活动具有哪些要求?（4）不同类型的数学研究性学习活动该如何设计?本文先通过阅读相关的文献资料,总结了前人所做的调研工作。针对问题一,笔者先通过对上海某中学的教师和学生进行一定的问卷调查,总结出制约研究性学习在初中阶段发展的主要原因:（1）教师的教育教学观念传统导致对研究性学习活动接受程度不高;（2）教师对课堂使用效率以及对是否能完成教学工作量的担忧;（3）学生处理知识能力欠缺,并发现随着年级增加,学生的兴趣呈现下降趋势。基于以上原因,本文将如何在初中阶段实施研究性学习模式分成了四种类型,分别是:（1）知识探究型研究性学习活动,此类型的活动设计要在学生对知识点有一定了解的基础上,可从数学教材中选择合适的内容开展,深度发散学生数学思维。（2）习题探究型研究性学习活动,此类型的学习活动设计可从开放题中选择重点专题知识开展,提高学生的解题能力。（3）课题实践型研究性学习活动,此类型的学习活动设计可从生活实际问题中选择合适的数学知识开展,主要锻炼学生动手实践能力,组织活动的策划能力。（4）实践调查型研究性学习活动,此类型的研究性学习活动设计遵循实践性和有效性的原则,可从社会热点问题中选择合适的内容开展,对社会热点问题进行调查研究,帮助学生接触社会、了解社会。最后,本论文通过在上海某初中进行一个学期的“数学研究性学习”活动课程。本次实验数据通过课后反馈问卷得分和数学综合成绩两方面来考察学生的数学研究性学习能力。由实验数据分析可得:通过开展研究性学习,学生的数学思辩能力、交流协作能力有了一定幅度的提高,中下成绩学生对数学学习兴趣开始增强,成绩有小幅度提高、学生创新能力和动手解决问题能力也在加强。本篇论文对在中学阶段实施研究性教学提供一定的理论支持,并根据目前教育改革的趋势对在中学阶段实施研究性教学提出一些建议与不足。
智会杰[9]（2020）在《ZJX私募证券投资基金投资风险控制研究》文中指出私募证券投资是一种新型的投资工具,经过多年的发展也在不断地壮大,现在已经成为深受大家青睐的投资工具。当然,私募证券投资在飞速发展的同时,也面临很多投资风险。因此,对私募证券投资基金的投资风险控制研究非常重要。本文以ZJX资本管理有限公司为例,对私募证券投资基金投资风险控制进行研究。首先阐述了本文的研究背景及意义,在梳理了关于风险控制的国内外研究现状的基础上,依据私募证券投资基金、投资基金等相关理论,详细分析了ZJX私募证券投资基金的投资风险控制现状包括风险识别、风险控制措施及风险评估,并指出公司构建风险控制策略的必要性。而后基于Va R模型对于ZJX私募证券投资基金投资风险进行实证定量分析。通过对ZJX私募证券投资基金九大债券在2019年第一季度历史收盘价格的数据收集,基于Va R模型计算出,固定时间内,投资组合所产生的损失与市场风险呈正相关;然后通过哈里·马科维茨的均值-方差模型,可以分别求出既定期望收益率下最小方差的投资组合,以及最大期望收益的投资组合。然后,通过对公司当前的风险评估方法与本文所用的Va R模型对比分析,指出运用Va R更加符合公司实际。在此基础上,发现ZJX私募证券投资基金投资风险存在着“人为主观”风险、投资风险控制水平不高、全面投资风险管理缺失及投资风险评估方法不科学的问题。最后,提出了包括事前控制、事中控制及事后控制等全过程控制措施,构建公司的内部控制体系,制定严格的投资管理流程及加强信息共享,设置激励措施等系列改进对策。为了保障改进后的ZJX私募证券投资基金投资风险管控对策能够顺利实施且达到预期效果,还制定了建立基金运营数据库,善于运用技术工具,设置风险预算,控制系统性风险等一系列保障措施。本文的研究,既解决了ZJX公司私募证券投资基金投资风险存在的问题,提高了公司的风险管控水平,促进了公司持续快速发展;又可以为其他同类型公司的私募证券投资基金投资风险管控提供借鉴和参考。
刘航宇[10]（2020）在《富国天惠精选成长基金绩效研究》文中提出近年来,公募证券投资基金作为主要的机构投资者以其专业理财、组合投资的独特优势吸引了众多投资者的目光。投资策略对基金业绩有着至关重要的作用,然而,许多基金对投资策略这一核心环节没有给到足够的重视,在投资过程中并不具有适合自身发展的投资策略,这在一定程度上制约了基金的长远发展。对此,本文以有着15年“长跑冠军”业绩的富国天惠精选成长基金为案例,以定性分析与定量分析方法相结合对其投资策略进行深入研究,以期对个人投资者、其它机构投资者在投资策略的制定和实施带来启示。以富国天惠精选成长基金的投资策略为出发点。首先,对基金其所属基金管理公司概况进行详细介绍。其次,从基金选股策略、择时策略两个方面对基金投资策略分别考察,关于选股策略,基金基于主动投资管理,采用“自下而上”的选股策略,投资于定价合理、具备高成长潜力的股票,具体从基金选股理念、选股标准及持仓股特征三个方面分别考察基金选股策略;关于择时策略,基金依据趋势的识别、确认模型适度择时操作,基金择时策略分别体现在仓位管理上。然后选用Fama和French的TM-FF3模型对基金在牛市、熊市、震荡市以及全周期市场环境下周度数据进行回归,结果显示基金在全周期、震荡市表现出较强的选股能力,在牛市期间不具备显着选股能力;基金在不同市场环境下均不具备显着择时能力,且在不同市场环境下小盘股和低账面市值比股票对基金业绩贡献度高于大盘股和高账面市值比股票,基金业绩主要源于主动承担系统性风险所获得,超额收益来源于基金较强的选股能力;最后,通过DEA模型对基金的综合绩效进行分析,发现富国天惠精选成长基金在样本基金中效率较高,但其效率值每年都在下降,基金管理人应结合自身实际情况,避免经营业绩在以后出现大幅波动,妥善处理资金的用途,逐步实现自身效率的提高,对得到的松弛变量进行研究发现,基金的β系数和最大回撤率偏高,基金经理应当适当降低这两个指标来提高基金的整体绩效。
二、基金投资的数学模型（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基金投资的数学模型（论文提纲范文）
（1）基于基金微观参与主体的基金业绩影响研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究框架与研究内容 |
| 1.2.1 研究框架 |
| 1.2.2 研究内容 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 研究创新点 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 基金业绩与基金评价 |
| 2.1.1 基金业绩持续性 |
| 2.1.2 基金业绩评价 |
| 2.2 基金投资者、投资行为与业绩 |
| 2.2.1 基金投资者与历史业绩 |
| 2.2.2 投资者投资选择能力 |
| 2.2.3 基金投资者与投资行为 |
| 2.3 基金管理公司、投资行为与业绩 |
| 2.3.1 管理激励机制 |
| 2.3.2 资源优先分配 |
| 2.3.3 交叉补贴策略 |
| 2.3.4 家族共同持股 |
| 2.4 基金经理、投资行为与业绩 |
| 2.4.1 基金经理个人特征 |
| 2.4.2 基金经理信息优势 |
| 2.4.3 基金经理职业路径 |
| 2.4.4 基金经理变更替换 |
| 2.5 文献评述 |
| 3 理论分析与研究设计 |
| 3.1 基本理论 |
| 3.1.1 有效市场假说 |
| 3.1.2 委托代理理论 |
| 3.1.3 行为金融理论 |
| 3.1.4 路径依赖理论 |
| 3.2 内在联系 |
| 3.2.1 现实联系 |
| 3.2.2 理论联系 |
| 3.2.3 时间联系 |
| 3.3 基金投资者与基金业绩的理论分析与研究假设 |
| 3.3.1 理论分析 |
| 3.3.2 研究假设 |
| 3.4 基金管理公司与基金业绩的理论分析与研究假设 |
| 3.4.1 理论分析 |
| 3.4.2 研究假设 |
| 3.5 基金经理经历与基金业绩的理论分析与研究假设 |
| 3.5.1 理论分析 |
| 3.5.2 研究假设 |
| 4 基金投资者对基金业绩的影响——基于高业绩基金风险转移的视角 |
| 4.1 背景介绍 |
| 4.2 数据描述与样本选择 |
| 4.2.1 数据来源 |
| 4.2.2 变量定义 |
| 4.2.3 描述性统计 |
| 4.3 实证分析 |
| 4.3.1 基金流量与业绩关系 |
| 4.3.2 基金流量与风险转移 |
| 4.3.3 基金风险转移的来源 |
| 4.3.4 基金风险转移的业绩 |
| 4.4 潜在解释 |
| 4.4.1 基金异常流量 |
| 4.4.2 基金业绩归因 |
| 4.4.3 基金相关特征 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基金管理公司对基金业绩的影响——基于社保基金委托投资的视角 |
| 5.1 背景介绍 |
| 5.2 机构背景与假设 |
| 5.2.1 机构背景 |
| 5.2.2 相关假设 |
| 5.3 数据描述与样本选择 |
| 5.3.1 样本选择 |
| 5.3.2 变量定义 |
| 5.3.3 描述性统计 |
| 5.4 社保基金的超额收益 |
| 5.5 社保基金超额收益的解释 |
| 5.5.1 择时能力 |
| 5.5.2 政治关联 |
| 5.5.3 交叉补贴 |
| 5.6 社保基金对基金公司及旗下基金影响 |
| 5.6.1 基金管理公司业绩 |
| 5.6.2 基金投资风格分析 |
| 5.6.3 基金业绩损益分析 |
| 5.6.4 社保基金带来的资金流入 |
| 5.6.5 社保基金带来的额外特权 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 基金经理经历对基金业绩的影响——基于卖方分析师行业经历的视角 |
| 6.1 背景介绍 |
| 6.2 数据描述与样本选择 |
| 6.2.1 样本选择 |
| 6.2.2 变量定义 |
| 6.2.3 描述性统计 |
| 6.3 实证结果 |
| 6.3.1 优势个股和优势行业的配置决策 |
| 6.3.2 优势个股和优势行业的持有周期 |
| 6.3.3 优势个股和优势行业的配置绩效 |
| 6.3.4 优势个股和优势行业的持有风险 |
| 6.4 稳健性检验 |
| 6.4.1 行业择时能力 |
| 6.4.2 行业选股能力 |
| 6.5 进一步研究 |
| 6.5.1 优势源于行业自身 |
| 6.5.2 优势源于私有信息 |
| 6.5.3 优势源于政策敏感 |
| 6.5.4 优势源于能力扩张 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究启示 |
| 7.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 博士期间成果目录 |
（3）基于Mean-ES模型的社保基金投资组合研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 我国社保基金运营概况 |
| 1.2.1 社保基金的构成 |
| 1.2.2 社保基金管理模式 |
| 1.2.3 全国社保基金投资对象与投资原则 |
| 1.3 社保基金投资组合现状 |
| 1.3.1 社保基金投资限制 |
| 1.3.2 基金规模和资金配置情况 |
| 1.3.3 投资收益情况 |
| 1.3.4 我国社保基金重仓分析 |
| 1.4 我国社保基金投资的不足 |
| 1.5 研究框架及方法 |
| 1.5.1 研究框架 |
| 1.5.2 研究方法 |
| 1.6 创新点 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 投资组合理论 |
| 2.2 社会保障基金理论 |
| 2.3 投资组合风险度量理论 |
| 2.4 文献评述 |
| 3 社保基金投资组合的理论分析与研究设计 |
| 3.1 理论基础 |
| 3.1.1 风险测度研究 |
| 3.1.2 GARCH-Copula模型 |
| 3.1.3 传统的投资组合理论 |
| 3.2 基于均值-期望损失(ES)的资产组合优化模型 |
| 3.2.1 基本思想 |
| 3.2.2 基于Mean-ES的资产组合模型 |
| 3.3 研究设计 |
| 4 全国社保基金投资组合的实证分析 |
| 4.1 投资标的选取的约束条件 |
| 4.2 数据的选取与处理 |
| 4.2.1 描述性统计 |
| 4.2.2 统计检验 |
| 4.3 GARCH模型的构建与检验 |
| 4.4 Copula函数的选取 |
| 4.5 基于GARCH-Copula和 Mean-ES模型的最优投资组合求解与分析 |
| 4.5.1 最优投资组合求解 |
| 4.5.2 结果分析 |
| 4.6 基于GARCH-Copula的 Mean—ES模型有效性检验 |
| 4.6.1 数据的选取 |
| 4.6.2 实证求解 |
| 4.6.3 模型有效性分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 文章结论 |
| 5.2 政策建议 |
| 5.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
（4）复杂网络映射模型的研究及其应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主体结构 |
| 第2章 复杂网络的理论知识 |
| 2.1 复杂网络的定义 |
| 2.2 复杂网络的图表示 |
| 2.2.1 图的类型 |
| 2.2.2 图的表示 |
| 2.3 复杂网络的连通性 |
| 2.3.1 路径 |
| 2.3.2 连通性 |
| 2.4 复杂网络的拓扑结构特性 |
| 2.4.1 度和度分布 |
| 2.4.2 聚类系数 |
| 2.4.3 平均路径长度 |
| 2.4.4 小世界效应 |
| 2.4.5 无标度特性 |
| 2.5 二分网络 |
| 2.5.1 二分网络定义 |
| 2.5.2 二分网络的实例 |
| 2.5.3 二分网络的投影 |
| 2.6 复杂网络的社团结构 |
| 2.6.1 社团结构的定义 |
| 2.6.2 模块度 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 复杂网络映射模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 研究数据 |
| 3.3 基金-股票网络映射模型 |
| 3.4 结果 |
| 3.4.1 基金的投资水平 |
| 3.4.2 基金的投资分布 |
| 3.4.3 基金的投资倾向 |
| 3.4.4 投资策略 |
| 3.5 附录 |
| 3.5.1 基金-股票网络映射模型 |
| 3.5.2 改写的上证50(180)指数 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于基金-股票网络映射模型的社团结构分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于加权股票网络的社团检测 |
| 4.2.1 加权股票网络 |
| 4.2.2 基于加权股票网络的社团检测 |
| 4.3 结果 |
| 4.3.1 社团分布 |
| 4.3.2 加权股票网络关键社团的演化 |
| 4.4 附录 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 全文工作总结 |
| 5.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间主要科研成果 |
| 一、发表学术论文 |
（5）G私募基金投资F电力物联网企业项目风险评估研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 一、绪论 |
| (一)研究背景及意义 |
| 1.研究背景 |
| 2.研究意义 |
| (二)研究内容 |
| (三)研究方法 |
| (四)技术路线 |
| (五)创新及不足 |
| 二、文献综述和理论基础 |
| (一)私募股权基金综述 |
| 1.私募股权基金界定与发展 |
| 2.私募股权基金投资风险 |
| (二)项目投资风险评估理论和方法综述 |
| 1.项目投资风险评估理论 |
| 2.项目投资风险评估方法 |
| (三)理论基础 |
| 1.风险评估常用方法 |
| 2.模糊综合风险评估模型的适用性 |
| 3.模糊综合风险评估模型的优越性 |
| 4.模糊综合评价模型的构建 |
| 三、F电力物联网企业所处行业及相关行业发展现状分析 |
| (一)电力物联网行业简介 |
| (二)能效监管行业概述 |
| (三)行业与上下游的关系 |
| (四)市场空间 |
| 1.物联网行业规模现状及预测 |
| 2.电网信息化市场空间 |
| 3.中小企业能效管理市场 |
| (五)行业竞争 |
| (六)本章小结 |
| 四、投资项目风险识别 |
| (一)F电力物联网企业主要情况 |
| 1.F 企业情况简介 |
| 2.股权结构 |
| 3.主营业务 |
| 4.团队与技术 |
| 5.产品与业务 |
| 6.客户与销售 |
| (二)项目情况 |
| 1.项目方融资诉求 |
| 2.其他诉求 |
| (三)项目风险识别 |
| 1.风险识别的依据 |
| 2.风险识别的方法 |
| 3.风险因素分析 |
| 五、投资F电力物联网企业项目风险评估 |
| (一)风险评估指标体系构建 |
| (二)风险评估权重计算 |
| 1.数据选取 |
| 2.一级指标权重计算 |
| 3.二级指标权重计算 |
| 4.各级指标权重计算表 |
| (三)模糊综合评判结果分析 |
| 六、案例结果综合分析 |
| (一)案例亮点分析 |
| (二)案例风险分析 |
| (三)电力物联网项目投资逻辑 |
| (四)案例建议 |
| 七、研究总结与展望 |
| (一)研究结论 |
| 1.定性和定量分析的结果 |
| 2.电力物联网行业风险评估模型的建立 |
| 3.案例投资建议 |
| (二)研究展望 |
| 1.理论层面 |
| 2.实践层面 |
| 参考文献 |
| 附录 G 私募基金投资 F 电力物联网企业投资风险调查表 |
| 致谢 |
（6）面向基金定投投资者的投资策略优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 投资策略的研究背景及意义 |
| 1.2 金融投资的研究现状 |
| 1.2.1 金融数据的长期发展趋势研究 |
| 1.2.2 金融投资策略分析 |
| 1.2.3 基金理财相关的研究 |
| 1.3 本文的研究内容及创新 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 拟解决的关键问题 |
| 1.3.3 论文特色与创新 |
| 1.4 论文组织及结构安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 基金投资策略理论基础 |
| 2.1 基金相关介绍 |
| 2.2 基金定投投资的概述 |
| 2.2.1 基金定投及其优点 |
| 2.2.2 基金定投收益的计算 |
| 2.3 相关算法介绍 |
| 2.3.1 投资策略优化算法的选择 |
| 2.3.2 模拟退火法 |
| 2.3.3 遗传算法 |
| 2.3.4 蒙特卡洛法 |
| 2.4 目前基金定投的智能投资方式 |
| 2.4.1 目标止盈法定投 |
| 2.4.2 移动止盈法定投 |
| 2.4.3 慧定投 |
| 2.4.4 优化定投法与已有方法的比较 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 面向基金定投投资者的投资策略优化模型设计 |
| 3.1 投资策略优化的技术路线及其研究方案 |
| 3.1.1 总体技术路线 |
| 3.1.2 投资策略优化的研究方案 |
| 3.2 基金的基本状态及投资行为参数选择 |
| 3.2.1 基金的基本状态 |
| 3.2.2 投资行为参数 |
| 3.3 投资策略优化模型设计 |
| 3.3.1 多路并行随机游走算法模型的构建 |
| 3.3.2 投资行为模型及参数交互更新原理 |
| 3.3.3 投资结果综合状态表示和涉及的函数关系 |
| 3.4 优化策略的技术方案 |
| 3.4.1 最优投资策略的方案设计 |
| 3.4.2 模型的应用及验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 实验及结果分析 |
| 4.1 实验数据的介绍及预处理 |
| 4.1.1 基金数据的介绍 |
| 4.1.2 数据的简单预处理 |
| 4.1.3 基金数据的周期性分析 |
| 4.2 投资策略优化技术实现流程 |
| 4.2.1 基金的基本状态和投资行为参数的获取 |
| 4.2.2 基金定投投资的结果综合状态表示 |
| 4.2.3 投资策略的优化 |
| 4.3 实验结果分析 |
| 4.3.1 实验评价标准 |
| 4.3.2 实验结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 |
（7）浙江省水利建设基金投入产出效益评估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 国外研究进展 |
| 1.2.2 国内研究进展 |
| 1.3 研究方法与技术路线 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第2章 水利建设基金及投入产出分析方法 |
| 2.1 水利建设基金及其发展历程 |
| 2.2 投入产出分析基本模型 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 水利建设基金效益评估体系 |
| 3.1 水利资金投入产出效率评估体系构建依据 |
| 3.2 水利建设基金投入产出效率评估指标体系构建 |
| 3.2.1 指标体系构建原则 |
| 3.2.2 指标体系构建 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 浙江省水利建设基金投入产出效益研究 |
| 4.1 研究区及数据筛选 |
| 4.2 研究区基金投入配置情况 |
| 4.2.1 浙江省水利建设基金投入情况 |
| 4.2.2 浙江省水利建设基金配置情况 |
| 4.3 研究区水利建设基金投入产出效益分析 |
| 4.3.1 浙江省水利建设基金各项目类型产出指标分析 |
| 4.3.2 浙江省水利建设基金投入产出效益分析 |
| 4.4 评估建议 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）初中数学研究性学习活动设计的实践研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究问题 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 研究思路 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 研究性学习的研究现状 |
| 2.1.1 国外研究现状 |
| 2.1.2 国内研究现状 |
| 2.2 研究性学习的概念界定 |
| 2.2.1 研究性学习的定义 |
| 2.2.2 数学研究性学习活动的内涵 |
| 2.3 研究性学习的理论基础 |
| 2.3.1 建构主义学习理论 |
| 2.3.2 多元智能问题连续教学理论 |
| 2.3.3 认知心理学理论 |
| 2.3.4 主体教育理论 |
| 2.4 研究性学习活动的特点 |
| 第三章 数学研究性学习活动在初中课堂的实施现状——以上海某中学为例 |
| 3.1 数学研究性学习活动实施的现状调查 |
| 3.2 数学研究性学习的调查数据分析 |
| 3.3 数学研究性学习的调查总结 |
| 第四章 初中数学研究性学习活动设计的相关思考 |
| 4.1 数学研究性学习活动的选择内容 |
| 4.1.1 从新授课中选择合适的内容进行研究性学习活动 |
| 4.1.2 从习题的推广或开放题来设计研究性学习活动 |
| 4.1.3 从校本教材中选择联系生活数学课题进行研究 |
| 4.1.4 从生活实践活动来设置研究性学习活动 |
| 4.2 数学研究性学习活动设计原则 |
| 4.2.1 活动设计内容与课本内容相辅相成 |
| 4.2.2 常规性与创造性相结合 |
| 4.2.3 注重全面发展和个性素质培养相结合 |
| 4.2.4 实践性与有效性并存 |
| 4.3 开展数学研究性学习活动的要求 |
| 4.3.1 数学研究性学习活动要以学生的知识基础和兴趣为基础 |
| 4.3.2 数学研究性学习活动课题要有典型,适合数学模型的构建 |
| 4.3.3 转变教师传统的思想观念 |
| 4.3.4 教师要树立终身学习的意识 |
| 4.4 数学研究性学习活动类型设计 |
| 4.4.1 知识探究型研究性学习活动 |
| 4.4.2 习题探究型研究性学习活动 |
| 4.4.3 课题实践型研究性学习活动 |
| 4.4.4 社会调查型研究性学习活动 |
| 4.5 数学研究性学习活动的评价方式 |
| 第5章 初中数学研究性学习活动的实验研究 |
| 5.1 实验目的 |
| 5.2 实验假设 |
| 5.3 实验对象与工具 |
| 5.4 实验方法及过程 |
| 5.5 数据分析 |
| 5.6 结论思考 |
| 第6章 结论与思考 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究建议 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 研究性学习在中学实施情况的调查问卷(教师版) |
| 附录B 研究性学习在中学开展情况的调查问卷(学生版) |
| 附录C 中学数学研究性学习的开展情况反馈的调查问卷 |
| 附录D 如何挑选基金数学研究性学习的调查问卷 |
| 致谢 |
（9）ZJX私募证券投资基金投资风险控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 研究述评 |
| 1.3 研究方法与研究内容 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.5 本文的创新点 |
| 第2章 相关概念界定和理论 |
| 2.1 私募证券投资基金的概念 |
| 2.2 私募证券基金投资风险来源及控制方法 |
| 2.2.1 私募证券基金投资风险的来源 |
| 2.2.2 投资风险控制的方法 |
| 2.3 投资基金的相关理论 |
| 2.3.1 交易成本理论 |
| 2.3.2 委托代理理论 |
| 2.3.3 契约理论 |
| 第3章 ZJX私募证券投资基金投资风险控制现状 |
| 3.1 ZJX公司简介 |
| 3.1.1 发展规模 |
| 3.1.2 管理团队 |
| 3.1.3 组织架构 |
| 3.2 ZJX私募证券投资基金投资运作的基本内容 |
| 3.3 ZJX私募证券投资基金现行的投资风险控制举措 |
| 3.3.1 ZJX私募证券投资基金投资风险识别 |
| 3.3.2 ZJX私募证券投资基金投资风险控制措施 |
| 3.3.3 ZJX私募证券投资基金投资风险评估 |
| 第4章 基于VaR模型的ZJX私募证券投资基金投资风险评估及问题分析 |
| 4.1 数据收集 |
| 4.2 基于VaR模型的ZJX私募证券投资基金风险价值评估 |
| 4.2.1 债券的收益率、期望收益率、方差和标准差 |
| 4.2.2 债券的日VaR值 |
| 4.2.3 债券的MVaR值 |
| 4.2.4 债券的CVaR值 |
| 4.2.5 债券的VaR贡献率 |
| 4.3 基于哈里·马科维茨的均值-方差模型的 ZJX 私募证券投资基金优化配置 |
| 4.3.1 在已知权重情况下计算收益与风险 |
| 4.3.2 有效前沿计算函数 |
| 4.4 公司当前的投资风险价值评估方法与VaR评估模型效果对比 |
| 4.5 ZJX公司私募证券投资基金投资风险控制的问题 |
| 4.5.1 存在“人为主观”风险 |
| 4.5.2 投资风险控制的水平不高 |
| 4.5.3 全面投资风险管理的缺失 |
| 4.5.4 内幕交易防范管理制度缺失 |
| 4.5.5 投资风险评估方法不科学 |
| 第5章 ZJX私募证券投资基金投资风险控制的改进建议 |
| 5.1 投资风险控制建议改进的指导思想 |
| 5.1.1 总体思路 |
| 5.1.2 投资风险控制目标 |
| 5.1.3 投资风险控制原则 |
| 5.2 ZJX私募证券投资基金投资风险控制的改进建议 |
| 5.2.1 全过程控制措施 |
| 5.2.2 构建公司的内部控制体系 |
| 5.2.3 制定严格的投资管理流程 |
| 5.2.4 加强信息共享,设置激励措施 |
| 5.3 ZJX私募证券投资基金投资风险控制改进的保障措施 |
| 5.3.1 建立基金运营数据库 |
| 5.3.2 善于运用技术工具 |
| 5.3.3 设置投资风险预算 |
| 5.3.4 控制系统性风险 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 表 portstats函数的介绍 |
| 附录 B frontcon函数的介绍 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）富国天惠精选成长基金绩效研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 研究内容、方法和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 本文主要特点 |
| 2 相关理论与文献综述 |
| 2.1 相关理论 |
| 2.1.1 基金绩效评价理论 |
| 2.1.2 基于资本资产定价模型的单因素绩效评价模型 |
| 2.1.3 Fama-French三因子模型 |
| 2.1.4 DEA综合绩效评价模型 |
| 2.2 文献综述 |
| 2.2.1 国外文献综述 |
| 2.2.2 国内文献综述 |
| 3 基于DEA模型的绩效评价体系理论分析 |
| 3.1 DEA方法介绍 |
| 3.2 DEA方法理论分析模型 |
| 3.2.1 CCR模型 |
| 3.2.2 BCC模型 |
| 3.3 DEA评价基金绩效的可行性分析 |
| 3.4 DEA方法的优点 |
| 3.5 DEA方法的缺点 |
| 4 富国天惠精选成长基金案例介绍 |
| 4.1 富国基金管理有限公司介绍 |
| 4.1.1 富国基金管理有限公司的概况 |
| 4.1.2 富国基金管理有限公司的主要基金产品 |
| 4.1.3 富国基金的投资风格与风险控制 |
| 4.2 富国天惠精选成长基金介绍 |
| 4.2.1 富国天惠精选成长基金的概况 |
| 4.2.2 富国天惠精选成长基金在任基金经理简介 |
| 4.2.3 富国天惠精选成长基金的选股策略 |
| 4.2.4 富国天惠精选成长基金的择时策略 |
| 5 富国天惠精选成长基金案例分析 |
| 5.1 基于单因素模型整体绩效分析 |
| 5.1.1 绝对收益指标分析 |
| 5.1.2 风险调整收益指标分析 |
| 5.2 基于TM-FF3模型的基金的选股择时能力研究 |
| 5.2.1 模型选择 |
| 5.2.2 样本选取与变量说明 |
| 5.2.3 基金周收益率的描述性统计 |
| 5.2.4 ADF检验 |
| 5.2.5 实证结果分析 |
| 5.3 基于DEA模型的综合绩效分析 |
| 5.3.1 模型选择 |
| 5.3.2 投入与产出指标的选择与检验 |
| 5.3.3 基于DEA方法的基金效率分析 |
| 6 结论与建议 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、基金投资的数学模型（论文参考文献）
- [1]基于基金微观参与主体的基金业绩影响研究[D]. 沈一凡. 浙江大学, 2021(02)
- [2]政府基金投资的PPP项目优选研究[D]. 张子茵. 西安建筑科技大学, 2021
- [3]基于Mean-ES模型的社保基金投资组合研究[D]. 邱蓉. 浙江大学, 2021(10)
- [4]复杂网络映射模型的研究及其应用[D]. 张传哲. 齐鲁工业大学, 2021(10)
- [5]G私募基金投资F电力物联网企业项目风险评估研究[D]. 张铄. 广西师范大学, 2021(02)
- [6]面向基金定投投资者的投资策略优化研究[D]. 张秋悦. 贵州师范大学, 2021(08)
- [7]浙江省水利建设基金投入产出效益评估[D]. 唐晓凌. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [8]初中数学研究性学习活动设计的实践研究[D]. 顾鑫婕. 上海师范大学, 2021(07)
- [9]ZJX私募证券投资基金投资风险控制研究[D]. 智会杰. 河北地质大学, 2020(05)
- [10]富国天惠精选成长基金绩效研究[D]. 刘航宇. 上海师范大学, 2020(03)