景顺长城沪深300基金投资风格漂移现象识别——基于ARMA和GARCH模型

作者：王美月; 贾欣然; 蔡雨惠

来源：投资与创业, 2021, 32(21): 24-26.

• 投资风格漂移动态识别
• GARCH族模型
• ARMA模型

基金投资风格漂移识别是近年来金融行业的研究热点之一。本文选取2018年2月1日至2020年12月31日的股市行情数据,并分为大幅下跌、快速上涨、回调、震荡、再次上涨和长期阶段。同时,选取景顺长城沪深300基金投资数据,建立ARMA、TGARCH—M、EGARCH—M模型,识别投资风格的漂移,并动态识别景顺长城沪深300基金各阶段的投资风格和收益波动。结果表明,基金在长期和急剧下跌阶段存在投资风格漂移,但在上升、震荡和回调阶段不存在投资风格漂移。

• 单位
  金融学院; 河南财经政法大学