基于Var-GARCH方法剖析互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金績(jī)效：理論、實(shí)證與啟示一、引言1.1研究背景與意義1.1.1研究背景在金融科技飛速發(fā)展的時(shí)代浪潮下，互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金作為一種創(chuàng)新型金融產(chǎn)品，近年來(lái)在我國(guó)取得了迅猛的發(fā)展。自2013年余額寶橫空出世，開(kāi)啟了我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的新紀(jì)元，此后，各類“寶寶類”產(chǎn)品如雨后春筍般涌現(xiàn)，迅速吸引了大量投資者的目光。互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金憑借其操作便捷、投資門檻低、收益相對(duì)穩(wěn)定等優(yōu)勢(shì)，成為了廣大投資者進(jìn)行現(xiàn)金管理和短期投資的重要選擇，極大地改變了傳統(tǒng)金融市場(chǎng)的格局。根據(jù)中國(guó)證券投資基金業(yè)協(xié)會(huì)的數(shù)據(jù)顯示，截至2023年末，我國(guó)貨幣基金總規(guī)模已超過(guò)11萬(wàn)億元，其中互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金占據(jù)了相當(dāng)大的比重。以余額寶為例，其接入的貨幣基金規(guī)模龐大，用戶數(shù)量數(shù)以億計(jì)，在互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金市場(chǎng)中占據(jù)著舉足輕重的地位。除余額寶外，騰訊理財(cái)通、京東小金庫(kù)等互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)也紛紛推出各自的貨幣基金產(chǎn)品，進(jìn)一步推動(dòng)了互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金市場(chǎng)的繁榮發(fā)展。然而，隨著互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金規(guī)模的不斷擴(kuò)大，其面臨的風(fēng)險(xiǎn)也日益凸顯。金融市場(chǎng)本身具有高度的復(fù)雜性和不確定性，市場(chǎng)利率的波動(dòng)、宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的變化、貨幣政策的調(diào)整等因素，都會(huì)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的收益產(chǎn)生影響。此外，互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金還面臨著信用風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)等多種風(fēng)險(xiǎn)。例如，在市場(chǎng)流動(dòng)性緊張時(shí)期，貨幣基金可能面臨較大的贖回壓力，如果基金管理人無(wú)法及時(shí)滿足贖回需求，就可能引發(fā)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而影響基金的正常運(yùn)作和投資者的利益。在這樣的背景下，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的績(jī)效進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)估顯得尤為重要。績(jī)效評(píng)估不僅能夠幫助投資者了解基金的投資表現(xiàn)和風(fēng)險(xiǎn)狀況，從而做出更加明智的投資決策，還能夠?yàn)榛鸸芾砣颂峁┯袃r(jià)值的參考，促進(jìn)其優(yōu)化投資策略，提高基金的管理水平。而VaR-GARCH方法作為一種先進(jìn)的風(fēng)險(xiǎn)度量和績(jī)效評(píng)估工具，能夠有效地捕捉金融時(shí)間序列的波動(dòng)性和風(fēng)險(xiǎn)特征，為互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的績(jī)效分析提供了有力的支持。因此，運(yùn)用VaR-GARCH方法對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的績(jī)效進(jìn)行深入研究，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。1.1.2研究意義從理論層面來(lái)看，本研究豐富了互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金績(jī)效評(píng)估的研究方法和理論體系。以往對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的研究多集中在其發(fā)展模式、市場(chǎng)影響等方面，在績(jī)效評(píng)估上采用的方法相對(duì)傳統(tǒng)和單一。而本研究引入Var-GARCH方法，這種結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR）與廣義自回歸條件異方差（GARCH）模型的方法，能夠更精準(zhǔn)地刻畫(huà)互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金收益率的波動(dòng)特征以及風(fēng)險(xiǎn)狀況。通過(guò)深入探究該方法在互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金績(jī)效評(píng)估中的應(yīng)用，有助于進(jìn)一步完善金融產(chǎn)品績(jī)效評(píng)估的理論框架，為后續(xù)相關(guān)研究提供新的思路和方法借鑒，推動(dòng)金融領(lǐng)域?qū)W術(shù)研究的發(fā)展。從實(shí)踐角度出發(fā)，本研究對(duì)投資者和基金管理機(jī)構(gòu)等市場(chǎng)參與者具有重要的指導(dǎo)意義。對(duì)于投資者而言，在面臨種類繁多的互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金產(chǎn)品時(shí)，往往難以準(zhǔn)確判斷其投資價(jià)值和風(fēng)險(xiǎn)水平。本研究通過(guò)運(yùn)用Var-GARCH方法對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金績(jī)效進(jìn)行量化分析，能夠?yàn)橥顿Y者提供詳細(xì)、準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)收益信息，幫助他們更好地了解不同基金產(chǎn)品的風(fēng)險(xiǎn)特征和收益表現(xiàn)，從而根據(jù)自身的風(fēng)險(xiǎn)承受能力和投資目標(biāo)，做出更加科學(xué)合理的投資決策，有效降低投資風(fēng)險(xiǎn)，提高投資收益。對(duì)于基金管理機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō)，本研究的結(jié)果可以為其提供有價(jià)值的參考。通過(guò)對(duì)基金績(jī)效的深入分析，基金管理機(jī)構(gòu)能夠清晰地認(rèn)識(shí)到自身投資策略的優(yōu)勢(shì)與不足，進(jìn)而針對(duì)性地進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。例如，如果發(fā)現(xiàn)某只基金在特定市場(chǎng)環(huán)境下的風(fēng)險(xiǎn)暴露較高，基金管理機(jī)構(gòu)可以通過(guò)調(diào)整投資組合、優(yōu)化資產(chǎn)配置等方式來(lái)降低風(fēng)險(xiǎn)，提高基金的績(jī)效表現(xiàn)。同時(shí)，本研究也有助于基金管理機(jī)構(gòu)加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理，建立更加完善的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，提高應(yīng)對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的能力，保障基金的穩(wěn)健運(yùn)行和投資者的利益。此外，監(jiān)管部門也可以依據(jù)本研究的成果，制定更加科學(xué)合理的監(jiān)管政策，加強(qiáng)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金市場(chǎng)的監(jiān)管力度，維護(hù)金融市場(chǎng)的穩(wěn)定秩序，促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金行業(yè)的健康發(fā)展。1.2研究方法與創(chuàng)新點(diǎn)1.2.1研究方法本研究綜合運(yùn)用多種研究方法，以確保對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金績(jī)效的分析全面且深入。文獻(xiàn)研究法：廣泛搜集國(guó)內(nèi)外關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金、VaR-GARCH方法以及金融績(jī)效評(píng)估等方面的文獻(xiàn)資料。梳理相關(guān)理論和研究成果，了解互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的發(fā)展歷程、現(xiàn)狀以及面臨的問(wèn)題，掌握VaR-GARCH方法在金融領(lǐng)域的應(yīng)用情況和研究動(dòng)態(tài)。通過(guò)對(duì)文獻(xiàn)的分析和總結(jié)，為本研究奠定堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)，明確研究的切入點(diǎn)和方向，避免研究的盲目性，同時(shí)借鑒前人的研究經(jīng)驗(yàn)和方法，為后續(xù)的實(shí)證分析提供思路和參考。實(shí)證分析法：選取具有代表性的互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金作為研究樣本，收集其歷史收益率數(shù)據(jù)以及相關(guān)的市場(chǎng)數(shù)據(jù)。運(yùn)用Eviews、Stata等統(tǒng)計(jì)分析軟件，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。首先，對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，了解互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金收益率的基本特征，如均值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度、峰度等。然后，通過(guò)單位根檢驗(yàn)、自相關(guān)檢驗(yàn)、ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)等一系列檢驗(yàn)方法，判斷數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性、自相關(guān)性以及是否存在異方差性，為后續(xù)模型的選擇和建立提供依據(jù)。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建VaR-GARCH模型，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的收益率波動(dòng)性進(jìn)行建模分析，并計(jì)算出不同置信水平下的VaR值，以此來(lái)評(píng)估基金的風(fēng)險(xiǎn)狀況和績(jī)效表現(xiàn)。通過(guò)實(shí)證分析，能夠直觀地揭示互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金績(jī)效與風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，為研究結(jié)論的得出提供有力的證據(jù)。對(duì)比分析法：一方面，對(duì)不同互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的績(jī)效進(jìn)行對(duì)比分析。選取多只具有不同特點(diǎn)的互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金，如規(guī)模大小不同、投資策略不同、發(fā)行機(jī)構(gòu)不同等，運(yùn)用VaR-GARCH方法分別計(jì)算它們的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)和績(jī)效指標(biāo)，對(duì)比分析它們?cè)陲L(fēng)險(xiǎn)承受能力和收益獲取能力方面的差異，找出影響基金績(jī)效的關(guān)鍵因素。另一方面，將互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金與傳統(tǒng)貨幣基金進(jìn)行對(duì)比。從收益率水平、風(fēng)險(xiǎn)特征、流動(dòng)性等多個(gè)維度進(jìn)行比較，分析互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金相對(duì)于傳統(tǒng)貨幣基金的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，探討互聯(lián)網(wǎng)金融創(chuàng)新對(duì)貨幣基金市場(chǎng)的影響，為投資者在選擇基金產(chǎn)品時(shí)提供參考，也為基金管理機(jī)構(gòu)制定差異化的發(fā)展策略提供依據(jù)。1.2.2創(chuàng)新點(diǎn)在研究互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金績(jī)效的過(guò)程中，本研究在以下幾個(gè)方面具有一定的創(chuàng)新之處：樣本選取的創(chuàng)新：以往對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金績(jī)效的研究，樣本選取可能存在局限性，如樣本數(shù)量較少、樣本時(shí)間跨度較短或者樣本類型單一等。本研究在樣本選取上，充分考慮了互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金市場(chǎng)的多樣性和動(dòng)態(tài)性。不僅擴(kuò)大了樣本數(shù)量，涵蓋了市場(chǎng)上具有代表性的主流互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金產(chǎn)品，還拉長(zhǎng)了樣本的時(shí)間跨度，選取了多年的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以更全面、準(zhǔn)確地反映互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金在不同市場(chǎng)環(huán)境下的績(jī)效表現(xiàn)。同時(shí)，關(guān)注新興的互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金產(chǎn)品以及不同互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上的基金產(chǎn)品，豐富了樣本類型，使研究結(jié)果更具普遍性和可靠性。模型應(yīng)用的創(chuàng)新：盡管VaR-GARCH方法在金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和績(jī)效分析中已有應(yīng)用，但在互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金領(lǐng)域的應(yīng)用研究仍有待深入。本研究創(chuàng)新性地將多種不同形式的GARCH模型（如GARCH(1,1)、EGARCH、GJR-GARCH等）與VaR方法相結(jié)合，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金收益率的波動(dòng)性進(jìn)行建模分析。不同的GARCH模型具有不同的特點(diǎn)和適用場(chǎng)景，能夠捕捉收益率序列不同方面的特征，如杠桿效應(yīng)、非對(duì)稱性等。通過(guò)比較不同模型下計(jì)算得到的VaR值以及模型的擬合優(yōu)度、信息準(zhǔn)則等指標(biāo)，選擇最適合互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金收益率數(shù)據(jù)特征的模型，從而更精準(zhǔn)地度量互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的風(fēng)險(xiǎn)，提高績(jī)效評(píng)估的準(zhǔn)確性。指標(biāo)體系構(gòu)建的創(chuàng)新：在評(píng)估互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金績(jī)效時(shí)，構(gòu)建了一套更為全面和科學(xué)的指標(biāo)體系。除了傳統(tǒng)的收益率指標(biāo)（如平均收益率、年化收益率等）和風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)（如標(biāo)準(zhǔn)差、VaR值等）外，還引入了一些新的指標(biāo)來(lái)綜合衡量基金的績(jī)效。例如，考慮到互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的流動(dòng)性特點(diǎn)，引入流動(dòng)性指標(biāo)，如資金贖回的便捷程度、贖回資金到賬時(shí)間等，以評(píng)估基金在滿足投資者流動(dòng)性需求方面的能力。同時(shí)，結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的投資特點(diǎn)，加入投資分散度指標(biāo)，用于衡量基金投資組合的分散程度，反映基金投資策略的合理性和風(fēng)險(xiǎn)分散能力。此外，還將市場(chǎng)環(huán)境指標(biāo)納入指標(biāo)體系，如市場(chǎng)利率、宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等，以分析市場(chǎng)因素對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金績(jī)效的影響。通過(guò)構(gòu)建這樣一套多維度、綜合性的指標(biāo)體系，能夠更全面、客觀地評(píng)價(jià)互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的績(jī)效。二、理論基礎(chǔ)2.1互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金概述2.1.1概念與特點(diǎn)互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金，是互聯(lián)網(wǎng)金融與貨幣市場(chǎng)基金深度融合的創(chuàng)新型金融產(chǎn)品。從本質(zhì)上講，它仍屬于貨幣市場(chǎng)基金范疇，主要投資于短期（通常為一年以內(nèi)）的債券、票據(jù)、同業(yè)拆借等低風(fēng)險(xiǎn)金融工具。但與傳統(tǒng)貨幣基金相比，其借助互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)開(kāi)展業(yè)務(wù)，在運(yùn)作模式、銷售渠道以及用戶體驗(yàn)等方面呈現(xiàn)出顯著差異?；ヂ?lián)網(wǎng)貨幣基金具有多方面獨(dú)特的特點(diǎn)。首先是低門檻，其通常1元起購(gòu)，極大地降低了投資者的入門門檻，使普通大眾，尤其是資金量較少的投資者，也能夠參與其中，實(shí)現(xiàn)資金的增值。這一特點(diǎn)打破了傳統(tǒng)金融產(chǎn)品對(duì)投資者資金規(guī)模的限制，真正做到了普惠金融。高流動(dòng)性也是其突出優(yōu)勢(shì)之一。投資者可以隨時(shí)進(jìn)行申購(gòu)、贖回操作，且大多能實(shí)現(xiàn)T+0到賬，這能充分滿足投資者短期內(nèi)資金的快速流動(dòng)需求。無(wú)論是應(yīng)對(duì)突發(fā)的資金需求，還是進(jìn)行資金的靈活調(diào)配，互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金都能為投資者提供便捷的服務(wù)。操作便捷性同樣不容忽視。通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，投資者可以隨時(shí)隨地進(jìn)行操作，支持手機(jī)APP、網(wǎng)頁(yè)端等多種渠道，不受時(shí)間和空間的限制。只需一部手機(jī)或一臺(tái)電腦，連接網(wǎng)絡(luò)，就能輕松完成基金的申購(gòu)、贖回、查詢等操作，極大地提高了投資效率。在風(fēng)險(xiǎn)方面，由于互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金主要投資于低風(fēng)險(xiǎn)金融工具，所以其風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低。這些低風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的穩(wěn)定性為基金的安全運(yùn)作提供了保障，使得投資者的本金安全在很大程度上得以維護(hù)。從收益角度來(lái)看，相較于活期存款，互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的收益率更高，且波動(dòng)較小，收益相對(duì)穩(wěn)定。在當(dāng)前市場(chǎng)環(huán)境下，活期存款利率普遍較低，而互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金能夠?yàn)橥顿Y者提供相對(duì)更具吸引力的收益，同時(shí)，其投資組合的分散性和資產(chǎn)的穩(wěn)定性使得收益波動(dòng)處于相對(duì)可控的范圍，為投資者帶來(lái)較為穩(wěn)定的回報(bào)。2.1.2發(fā)展歷程與現(xiàn)狀互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的發(fā)展歷程可以追溯到20世紀(jì)90年代末，美國(guó)第三方支付公司PayPal首次嘗試將在線支付與貨幣基金聯(lián)合，這便是互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的雛形。不過(guò)，真正在全球范圍內(nèi)引起廣泛關(guān)注和快速發(fā)展的標(biāo)志性事件，是2013年中國(guó)余額寶的誕生。2013年，被稱為中國(guó)的“互聯(lián)網(wǎng)金融元年”，這一年6月，支付寶與天弘基金合作推出余額寶。余額寶創(chuàng)新性地將貨幣基金與支付寶的支付功能相結(jié)合，用戶不僅可以在支付寶中直接購(gòu)買貨幣基金，享受收益，還能隨時(shí)將余額寶內(nèi)的資金用于網(wǎng)上購(gòu)物、轉(zhuǎn)賬等日常支付場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)了理財(cái)與支付的無(wú)縫對(duì)接。這種全新的模式一經(jīng)推出，便迅速吸引了大量用戶，在短短半年時(shí)間內(nèi)，余額寶規(guī)模就突破了1000億元。余額寶的成功，引發(fā)了互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域的“蝴蝶效應(yīng)”。各大互聯(lián)網(wǎng)巨頭紛紛效仿，與基金公司展開(kāi)合作，推出各自的互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金產(chǎn)品。2013年10月，騰訊與華夏基金合作推出理財(cái)通；12月，百度與華夏基金合作推出百發(fā)理財(cái)產(chǎn)品；2014年1月，騰訊正式上線理財(cái)通；3月，京東推出小金庫(kù)等。一時(shí)間，各類“寶寶類”產(chǎn)品如雨后春筍般涌現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金市場(chǎng)呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)。隨著市場(chǎng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的風(fēng)險(xiǎn)也逐漸受到監(jiān)管部門的關(guān)注。2017年起，監(jiān)管政策逐步收緊，旨在規(guī)范行業(yè)發(fā)展，防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。2017年10月，證監(jiān)會(huì)發(fā)布《公開(kāi)募集開(kāi)放式證券投資基金流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理規(guī)定》，限制了前十大份額持有人投資范圍，以防范流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)；2017年末，進(jìn)一步取消了貨幣基金規(guī)模排名，并對(duì)銷售宣傳進(jìn)行限制；2018年6月，證監(jiān)會(huì)與央行聯(lián)合發(fā)布《關(guān)于進(jìn)一步規(guī)范貨幣市場(chǎng)基金互聯(lián)網(wǎng)銷售、贖回相關(guān)服務(wù)的指導(dǎo)意見(jiàn)》，規(guī)定單日提取上限為1萬(wàn)元。在監(jiān)管趨嚴(yán)的背景下，互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金規(guī)模增長(zhǎng)受到一定限制。以天弘余額寶為例，2018年其總規(guī)模最高曾達(dá)到1.99萬(wàn)億元，而截至2023年一季度末，規(guī)模降至6871.71億元。不過(guò)，行業(yè)整體依然保持著較大的規(guī)模和活躍度。截至2023年末，我國(guó)貨幣基金總規(guī)模已超過(guò)11萬(wàn)億元，互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金在其中占據(jù)相當(dāng)大的比重。在產(chǎn)品類型方面，除了早期以余額寶、理財(cái)通、小金庫(kù)等為代表的綜合平臺(tái)型互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金外，還出現(xiàn)了一些專注于特定領(lǐng)域或用戶群體的產(chǎn)品，如針對(duì)年輕投資者的小額便捷型貨幣基金，以及與消費(fèi)場(chǎng)景深度融合的消費(fèi)型貨幣基金等，產(chǎn)品類型日益豐富，滿足了不同投資者的多樣化需求。在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局上，頭部互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)憑借龐大的用戶基礎(chǔ)、強(qiáng)大的品牌影響力和完善的服務(wù)體系，在互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金市場(chǎng)占據(jù)主導(dǎo)地位。同時(shí)，一些新興的互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)也在通過(guò)創(chuàng)新服務(wù)和差異化競(jìng)爭(zhēng)，逐步拓展市場(chǎng)份額，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)愈發(fā)激烈，推動(dòng)著行業(yè)不斷創(chuàng)新和發(fā)展。2.2VaR-GARCH模型原理2.2.1VaR模型VaR（ValueatRisk），即風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值，是一種廣泛應(yīng)用于金融領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)度量工具，用于估計(jì)在一定的置信水平和特定的持有期內(nèi)，投資組合可能遭受的最大潛在損失。例如，在95%的置信水平下，某投資組合一天的VaR值為100萬(wàn)元，這意味著在未來(lái)一天內(nèi)，該投資組合有95%的可能性損失不會(huì)超過(guò)100萬(wàn)元，而只有5%的可能性損失會(huì)超過(guò)100萬(wàn)元。VaR的計(jì)算方法主要有以下三種：歷史模擬法：這是一種基于歷史數(shù)據(jù)的非參數(shù)方法。它假設(shè)未來(lái)的市場(chǎng)情況會(huì)與過(guò)去的歷史數(shù)據(jù)相似，通過(guò)回顧過(guò)去一段時(shí)間內(nèi)投資組合的實(shí)際收益情況，將這些歷史收益數(shù)據(jù)按照從小到大的順序排列，然后根據(jù)設(shè)定的置信水平確定相應(yīng)的分位數(shù)，該分位數(shù)所對(duì)應(yīng)的損失值即為VaR值。例如，假設(shè)有過(guò)去1000個(gè)交易日的投資組合收益數(shù)據(jù)，在95%的置信水平下，就選取第50個(gè)（1000×5%）最小的收益值作為VaR值。歷史模擬法的優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單直觀，不需要對(duì)收益率的分布做出假設(shè)，完全基于實(shí)際的歷史數(shù)據(jù)，能夠較好地反映歷史數(shù)據(jù)中的各種風(fēng)險(xiǎn)特征。然而，它也存在明顯的缺陷，比如它假設(shè)未來(lái)會(huì)重復(fù)歷史，而金融市場(chǎng)是復(fù)雜多變的，新的市場(chǎng)情況可能會(huì)出現(xiàn)，歷史數(shù)據(jù)可能無(wú)法準(zhǔn)確反映這些新情況，從而導(dǎo)致VaR的估計(jì)不準(zhǔn)確。方差-協(xié)方差法：該方法基于投資組合中各項(xiàng)資產(chǎn)的均值、方差和協(xié)方差來(lái)計(jì)算VaR。它假設(shè)投資組合的收益服從正態(tài)分布，通過(guò)對(duì)資產(chǎn)收益率的均值和方差進(jìn)行估計(jì)，以及對(duì)資產(chǎn)之間的協(xié)方差進(jìn)行計(jì)算，來(lái)確定投資組合的風(fēng)險(xiǎn)。具體計(jì)算時(shí)，首先根據(jù)資產(chǎn)的權(quán)重和收益率的協(xié)方差矩陣計(jì)算投資組合的方差，然后根據(jù)正態(tài)分布的性質(zhì)，結(jié)合設(shè)定的置信水平，計(jì)算出相應(yīng)的VaR值。方差-協(xié)方差法的計(jì)算速度較快，計(jì)算過(guò)程相對(duì)簡(jiǎn)單，能夠利用資產(chǎn)之間的相關(guān)性來(lái)衡量投資組合的風(fēng)險(xiǎn)。但它的局限性也很突出，實(shí)際金融市場(chǎng)中的收益分布往往具有厚尾特征，即極端事件發(fā)生的概率高于正態(tài)分布的預(yù)測(cè)，而方差-協(xié)方差法假設(shè)資產(chǎn)收益服從正態(tài)分布，這可能會(huì)導(dǎo)致對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的低估，尤其是在市場(chǎng)波動(dòng)較大或出現(xiàn)極端事件時(shí)，其計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性會(huì)受到很大影響。蒙特卡羅模擬法：這是一種基于隨機(jī)模擬的方法。它利用隨機(jī)數(shù)生成器生成大量的模擬情景，在每個(gè)模擬情景下，根據(jù)資產(chǎn)價(jià)格的隨機(jī)模型和相關(guān)參數(shù)，計(jì)算投資組合的價(jià)值。通過(guò)多次模擬（通常模擬次數(shù)在幾千次甚至更多），得到投資組合價(jià)值的分布情況，然后根據(jù)設(shè)定的置信水平確定VaR值。例如，假設(shè)對(duì)某投資組合進(jìn)行10000次蒙特卡羅模擬，得到10000個(gè)投資組合的未來(lái)價(jià)值，在95%的置信水平下，選取第500個(gè)（10000×5%）最小的價(jià)值對(duì)應(yīng)的損失值作為VaR值。蒙特卡羅模擬法的靈活性較高，可以考慮復(fù)雜的金融產(chǎn)品和市場(chǎng)關(guān)系，能夠處理非線性和非正態(tài)分布的情況。但它的計(jì)算量較大，需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間，而且對(duì)模型和參數(shù)的設(shè)定較為敏感，不同的模型和參數(shù)設(shè)定可能會(huì)導(dǎo)致不同的模擬結(jié)果，從而影響VaR值的準(zhǔn)確性。2.2.2GARCH模型GARCH（GeneralizedAutoregressiveConditionalHeteroskedasticity）模型，即廣義自回歸條件異方差模型，由Bollerslev在1986年提出，它在金融時(shí)間序列分析中被廣泛應(yīng)用，用于刻畫(huà)時(shí)間序列的波動(dòng)性特征。金融市場(chǎng)的波動(dòng)性呈現(xiàn)出時(shí)變的特點(diǎn)，即不同時(shí)間段內(nèi)的波動(dòng)程度是不同的，而且波動(dòng)往往具有聚集性，也就是大的波動(dòng)后面往往跟著大的波動(dòng)，小的波動(dòng)后面往往跟著小的波動(dòng)。GARCH模型能夠很好地捕捉這些特征，為金融風(fēng)險(xiǎn)的度量和預(yù)測(cè)提供了有力的工具。GARCH模型通常由均值方程和條件方差方程兩部分組成。均值方程用于描述時(shí)間序列的均值變化情況，一般形式為：R_t=\mu+\sum_{i=1}^{p}\varphi_iR_{t-i}+\epsilon_t其中，R_t表示t時(shí)刻的收益率，\mu為常數(shù)項(xiàng)，\varphi_i是自回歸系數(shù)，p為自回歸階數(shù)，\epsilon_t是隨機(jī)誤差項(xiàng)，且\epsilon_t\mid\Omega_{t-1}\simN(0,\sigma_t^2)，\Omega_{t-1}表示t-1時(shí)刻的信息集。條件方差方程則用于描述收益率的條件方差（即波動(dòng)性）隨時(shí)間的變化，GARCH(p,q)模型的條件方差方程為：\sigma_t^2=\omega+\sum_{i=1}^{p}\alpha_i\epsilon_{t-i}^2+\sum_{j=1}^{q}\beta_j\sigma_{t-j}^2其中，\sigma_t^2是t時(shí)刻的條件方差，\omega是常數(shù)項(xiàng)，\alpha_i和\beta_j分別是ARCH項(xiàng)和GARCH項(xiàng)的系數(shù)，p和q分別是ARCH項(xiàng)和GARCH項(xiàng)的階數(shù)。\alpha_i\epsilon_{t-i}^2反映了過(guò)去的沖擊（即\epsilon_{t-i}）對(duì)當(dāng)前波動(dòng)性的影響，\beta_j\sigma_{t-j}^2則體現(xiàn)了過(guò)去的波動(dòng)性（即\sigma_{t-j}^2）對(duì)當(dāng)前波動(dòng)性的影響。當(dāng)p=q=1時(shí)，即為最常用的GARCH(1,1)模型，其條件方差方程為\sigma_t^2=\omega+\alpha\epsilon_{t-1}^2+\beta\sigma_{t-1}^2。GARCH模型的優(yōu)勢(shì)在于它能夠充分考慮金融時(shí)間序列的異方差性和波動(dòng)性聚集現(xiàn)象。與傳統(tǒng)的時(shí)間序列模型相比，它不再假設(shè)方差是固定不變的，而是認(rèn)為方差是隨時(shí)間變化的，并且依賴于過(guò)去的信息。通過(guò)引入ARCH項(xiàng)和GARCH項(xiàng)，GARCH模型能夠更準(zhǔn)確地捕捉收益率波動(dòng)的動(dòng)態(tài)變化，為金融風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估和預(yù)測(cè)提供更可靠的依據(jù)。例如，在分析股票市場(chǎng)的收益率波動(dòng)時(shí)，GARCH模型可以很好地描述市場(chǎng)在不同時(shí)期的波動(dòng)特征，幫助投資者更好地了解市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，制定合理的投資策略。2.2.3VaR-GARCH模型結(jié)合VaR-GARCH模型，即將VaR方法與GARCH模型相結(jié)合，旨在更精確地度量金融資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)。這種結(jié)合方式充分發(fā)揮了GARCH模型對(duì)金融時(shí)間序列波動(dòng)性的有效刻畫(huà)能力，以及VaR方法對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的量化度量?jī)?yōu)勢(shì)。結(jié)合方式主要是利用GARCH模型對(duì)金融時(shí)間序列的波動(dòng)性進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)，然后將得到的條件方差代入VaR的計(jì)算中。具體來(lái)說(shuō)，首先通過(guò)對(duì)歷史收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，建立合適的GARCH模型，估計(jì)出模型的參數(shù)，得到條件方差\sigma_t^2的預(yù)測(cè)值。由于GARCH模型能夠準(zhǔn)確捕捉收益率波動(dòng)的時(shí)變性和聚集性，因此基于GARCH模型得到的條件方差能夠更真實(shí)地反映金融市場(chǎng)的波動(dòng)情況。然后，根據(jù)VaR的計(jì)算方法，結(jié)合得到的條件方差預(yù)測(cè)值以及設(shè)定的置信水平和持有期，計(jì)算出相應(yīng)的VaR值。例如，在使用方差-協(xié)方差法計(jì)算VaR時(shí)，將GARCH模型預(yù)測(cè)的條件方差作為投資組合收益率的方差，從而得到更準(zhǔn)確的VaR估計(jì)。VaR-GARCH模型結(jié)合的優(yōu)勢(shì)顯著。一方面，GARCH模型能夠彌補(bǔ)傳統(tǒng)VaR計(jì)算方法中對(duì)波動(dòng)性估計(jì)的不足。傳統(tǒng)的VaR計(jì)算方法，如方差-協(xié)方差法，通常假設(shè)收益率的方差是固定不變的，或者采用簡(jiǎn)單的移動(dòng)平均方法來(lái)估計(jì)方差，這在實(shí)際金融市場(chǎng)中往往無(wú)法準(zhǔn)確反映波動(dòng)性的動(dòng)態(tài)變化。而GARCH模型通過(guò)考慮過(guò)去的收益率和波動(dòng)信息，能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)未來(lái)的波動(dòng)性，為VaR的計(jì)算提供更合理的方差估計(jì)，從而提高VaR值的準(zhǔn)確性。另一方面，VaR-GARCH模型能夠更全面地反映金融資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)狀況。它不僅考慮了資產(chǎn)收益率的均值和方差，還考慮了波動(dòng)性的時(shí)變特征，使得風(fēng)險(xiǎn)度量更加符合實(shí)際市場(chǎng)情況。這有助于投資者和金融機(jī)構(gòu)更準(zhǔn)確地評(píng)估投資組合的風(fēng)險(xiǎn)，制定更有效的風(fēng)險(xiǎn)管理策略。例如，在對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，VaR-GARCH模型可以更精確地度量基金在不同市場(chǎng)環(huán)境下的風(fēng)險(xiǎn)水平，幫助投資者更好地了解基金的風(fēng)險(xiǎn)特征，做出更明智的投資決策。三、研究設(shè)計(jì)3.1樣本選取與數(shù)據(jù)來(lái)源3.1.1樣本基金選擇為全面、準(zhǔn)確地評(píng)估互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的績(jī)效，本研究選取了多支具有代表性的互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金作為研究對(duì)象。在樣本基金的選取過(guò)程中，主要遵循以下幾個(gè)依據(jù)：規(guī)模代表性：優(yōu)先選擇規(guī)模較大的互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金。規(guī)模較大的基金通常在市場(chǎng)上具有更強(qiáng)的影響力和競(jìng)爭(zhēng)力，其投資策略和運(yùn)作模式也相對(duì)成熟。例如，余額寶作為我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的開(kāi)創(chuàng)者和領(lǐng)軍者，自2013年上線以來(lái)，憑借支付寶龐大的用戶基礎(chǔ)和便捷的操作體驗(yàn)，迅速吸引了大量投資者，規(guī)模長(zhǎng)期位居行業(yè)前列。截至2023年末，余額寶的規(guī)模依然在互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金市場(chǎng)中占據(jù)重要地位。選擇這樣規(guī)模較大的基金，能夠更好地反映市場(chǎng)主流趨勢(shì)，其績(jī)效表現(xiàn)對(duì)整個(gè)行業(yè)具有重要的參考價(jià)值。成立時(shí)間：挑選成立時(shí)間較早的基金。這些基金經(jīng)歷了不同市場(chǎng)環(huán)境的考驗(yàn)，在經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)、貨幣政策調(diào)整以及市場(chǎng)利率變化等各種情況下，都積累了豐富的應(yīng)對(duì)經(jīng)驗(yàn)。以騰訊理財(cái)通接入的華夏財(cái)富寶貨幣基金為例，它成立于2013年，在過(guò)去的十年間，經(jīng)歷了多次市場(chǎng)波動(dòng)，其投資策略和風(fēng)險(xiǎn)管理能力在長(zhǎng)期實(shí)踐中得到了不斷優(yōu)化和完善。通過(guò)對(duì)成立時(shí)間較長(zhǎng)的基金進(jìn)行研究，可以更全面地了解互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金在不同市場(chǎng)條件下的績(jī)效表現(xiàn)，以及其風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)能力和投資穩(wěn)定性。平臺(tái)多樣性：考慮不同互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)推出的貨幣基金。隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展，眾多互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)紛紛涉足貨幣基金領(lǐng)域，不同平臺(tái)在用戶群體、運(yùn)營(yíng)模式、營(yíng)銷策略等方面存在差異，這些差異可能會(huì)對(duì)基金的績(jī)效產(chǎn)生影響。除了支付寶和騰訊理財(cái)通，京東小金庫(kù)也是知名的互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)，其推出的京東小金庫(kù)貨幣基金，在投資策略和用戶服務(wù)方面具有自身的特點(diǎn)。選擇不同平臺(tái)的基金進(jìn)行研究，能夠從多個(gè)角度分析互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的績(jī)效，探究平臺(tái)因素對(duì)基金績(jī)效的影響，為投資者提供更全面的投資參考。綜合以上因素，本研究最終選取了余額寶（天弘余額寶貨幣市場(chǎng)基金）、騰訊理財(cái)通（華夏財(cái)富寶貨幣市場(chǎng)基金）、京東小金庫(kù)（鵬華增值寶貨幣市場(chǎng)基金）、百度百賺利滾利版（嘉實(shí)活期寶貨幣市場(chǎng)基金）等多支具有代表性的互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金作為研究樣本。這些基金在規(guī)模、成立時(shí)間和平臺(tái)背景等方面各具特點(diǎn)，能夠較為全面地代表我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金市場(chǎng)的整體情況。3.1.2數(shù)據(jù)收集本研究的數(shù)據(jù)收集時(shí)間范圍設(shè)定為2018年1月1日至2023年12月31日。這一時(shí)間段涵蓋了互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金市場(chǎng)的多個(gè)發(fā)展階段，既包括市場(chǎng)快速擴(kuò)張時(shí)期，也經(jīng)歷了監(jiān)管政策逐步收緊后的調(diào)整階段，同時(shí)還包含了不同宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境下的市場(chǎng)表現(xiàn)，能夠全面反映互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金在近年來(lái)的績(jī)效變化情況。在數(shù)據(jù)來(lái)源方面，主要通過(guò)以下幾種途徑獲?。航鹑跀?shù)據(jù)庫(kù)：使用萬(wàn)得（Wind）金融數(shù)據(jù)庫(kù)和同花順iFind金融數(shù)據(jù)終端。這些專業(yè)的金融數(shù)據(jù)庫(kù)具有數(shù)據(jù)全面、準(zhǔn)確、更新及時(shí)的特點(diǎn)，能夠提供豐富的金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)和基金相關(guān)信息。在本研究中，通過(guò)這些數(shù)據(jù)庫(kù)獲取了樣本基金的每日凈值、七日年化收益率、資產(chǎn)規(guī)模等關(guān)鍵數(shù)據(jù)。例如，利用Wind數(shù)據(jù)庫(kù)，可以方便地查詢到各樣本基金在研究時(shí)間段內(nèi)每天的凈值數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是計(jì)算基金收益率的重要基礎(chǔ)。同時(shí)，數(shù)據(jù)庫(kù)還提供了宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，如市場(chǎng)利率、通貨膨脹率等，這些數(shù)據(jù)對(duì)于分析市場(chǎng)環(huán)境對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金績(jī)效的影響具有重要作用?；鸸倬W(wǎng)：訪問(wèn)各樣本基金所屬基金公司的官方網(wǎng)站。基金官網(wǎng)通常會(huì)發(fā)布基金的定期報(bào)告，包括季報(bào)、半年報(bào)和年報(bào)等。在這些報(bào)告中，詳細(xì)披露了基金的投資組合、資產(chǎn)配置比例、業(yè)績(jī)表現(xiàn)歸因等信息。通過(guò)閱讀基金官網(wǎng)發(fā)布的報(bào)告，可以深入了解基金的投資策略和運(yùn)作情況，為分析基金績(jī)效提供更全面的視角。例如，通過(guò)閱讀天弘基金官網(wǎng)發(fā)布的天弘余額寶貨幣市場(chǎng)基金的定期報(bào)告，能夠了解到該基金在不同時(shí)間段內(nèi)對(duì)各類資產(chǎn)的投資比例，以及這些投資決策對(duì)基金績(jī)效的影響?；ヂ?lián)網(wǎng)平臺(tái)：借助基金銷售的互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，如支付寶、騰訊理財(cái)通、京東金融、百度金融等。這些平臺(tái)不僅提供了基金的基本信息和實(shí)時(shí)收益數(shù)據(jù)，還展示了用戶的評(píng)價(jià)和反饋等市場(chǎng)信息。通過(guò)分析互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上的用戶評(píng)論和討論，可以了解投資者對(duì)基金的滿意度和市場(chǎng)預(yù)期，這些信息對(duì)于評(píng)估基金的市場(chǎng)影響力和用戶接受度具有重要意義。例如，在支付寶平臺(tái)上，可以查看余額寶用戶的留言和評(píng)價(jià)，了解用戶對(duì)余額寶收益表現(xiàn)、操作便捷性等方面的看法，從而從用戶角度評(píng)估余額寶的績(jī)效。通過(guò)以上多種數(shù)據(jù)來(lái)源，本研究收集了豐富、全面的數(shù)據(jù)，為后續(xù)運(yùn)用VaR-GARCH方法進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金績(jī)效分析提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。3.2變量設(shè)定與模型構(gòu)建3.2.1變量定義在運(yùn)用VaR-GARCH方法對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金績(jī)效進(jìn)行分析時(shí)，準(zhǔn)確合理地定義相關(guān)變量至關(guān)重要，這些變量能夠從不同維度反映基金的收益與風(fēng)險(xiǎn)狀況，為后續(xù)的模型構(gòu)建和分析提供基礎(chǔ)。互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金收益率（R）：基金收益率是衡量基金績(jī)效的核心指標(biāo)之一，它直觀地反映了基金在一定時(shí)期內(nèi)的收益情況。在本研究中，采用對(duì)數(shù)收益率來(lái)計(jì)算互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的收益率，計(jì)算公式為：R_t=\ln(P_t)-\ln(P_{t-1})其中，R_t表示第t期的基金收益率，P_t為第t期的基金凈值，P_{t-1}是第t-1期的基金凈值。對(duì)數(shù)收益率相較于簡(jiǎn)單收益率，在處理多期收益率時(shí)具有更好的數(shù)學(xué)性質(zhì)，能夠更準(zhǔn)確地反映資產(chǎn)價(jià)格的變化趨勢(shì)，且在金融時(shí)間序列分析中，對(duì)數(shù)收益率更符合正態(tài)分布或其他常見(jiàn)分布的假設(shè)，便于后續(xù)的統(tǒng)計(jì)分析和模型應(yīng)用。例如，若某互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金在第t-1期的凈值為1.05元，在第t期的凈值為1.08元，通過(guò)上述公式可計(jì)算出該期的對(duì)數(shù)收益率為\ln(1.08)-\ln(1.05)\approx0.0287，即2.87%?；鹗找媛试谀Ｐ椭兄饕糜诤饬炕鸬氖找嫠?，是評(píng)估基金績(jī)效的重要依據(jù)，通過(guò)對(duì)不同時(shí)期收益率的分析，可以了解基金收益的波動(dòng)情況和變化趨勢(shì)。無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率（Rf）：無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率是指在沒(méi)有任何風(fēng)險(xiǎn)的情況下，投資者能夠獲得的收益率。在金融市場(chǎng)中，通常將國(guó)債收益率或銀行間同業(yè)拆借利率等近似看作無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率。在本研究中，選取一年期國(guó)債收益率作為無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率的代表。一年期國(guó)債由國(guó)家信用背書(shū)，違約風(fēng)險(xiǎn)極低，其收益率相對(duì)穩(wěn)定，能夠較好地反映市場(chǎng)的無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益水平。無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率在模型中的作用主要是用于計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后的收益指標(biāo)，如夏普比率（SharpeRatio）等。夏普比率的計(jì)算公式為：SharpeRatio=\frac{R_t-Rf_t}{\sigma_t}其中，R_t是基金在t時(shí)期的收益率，Rf_t是t時(shí)期的無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率，\sigma_t是基金收益率的標(biāo)準(zhǔn)差。夏普比率通過(guò)考慮基金的超額收益（即基金收益率與無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率的差值）與風(fēng)險(xiǎn)（用收益率的標(biāo)準(zhǔn)差衡量）之間的關(guān)系，能夠更全面地評(píng)估基金的績(jī)效表現(xiàn)。例如，當(dāng)某基金的收益率較高，但同時(shí)承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)也較大時(shí)，若加入無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率計(jì)算夏普比率，可能會(huì)發(fā)現(xiàn)其實(shí)際的風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后收益并不理想；反之，若一只基金在獲得相對(duì)穩(wěn)定收益的同時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)較低，其夏普比率則會(huì)較高，說(shuō)明該基金在同等風(fēng)險(xiǎn)下能夠獲得更好的收益，績(jī)效表現(xiàn)更優(yōu)。市場(chǎng)收益率（Rm）：市場(chǎng)收益率代表了整個(gè)市場(chǎng)的平均收益水平，它反映了市場(chǎng)整體的投資回報(bào)情況。在本研究中，選取滬深300指數(shù)收益率作為市場(chǎng)收益率的代理變量。滬深300指數(shù)由上海和深圳證券市場(chǎng)中市值大、流動(dòng)性好的300只股票組成，具有良好的市場(chǎng)代表性，能夠較為全面地反映A股市場(chǎng)的整體走勢(shì)和收益情況。市場(chǎng)收益率在模型中用于構(gòu)建資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM）的相關(guān)指標(biāo)，如貝塔系數(shù)（β）等。貝塔系數(shù)衡量的是基金收益率相對(duì)于市場(chǎng)收益率的敏感性，其計(jì)算公式為：\beta=\frac{Cov(R_t,Rm_t)}{\sigma_{Rm_t}^2}其中，Cov(R_t,Rm_t)是基金收益率與市場(chǎng)收益率的協(xié)方差，反映了兩者之間的共同變動(dòng)程度，\sigma_{Rm_t}^2是市場(chǎng)收益率的方差。貝塔系數(shù)大于1，說(shuō)明基金的波動(dòng)大于市場(chǎng)平均波動(dòng)，其收益變化對(duì)市場(chǎng)變動(dòng)更為敏感；貝塔系數(shù)小于1，則表示基金的波動(dòng)小于市場(chǎng)平均波動(dòng)，相對(duì)較為穩(wěn)健。通過(guò)計(jì)算貝塔系數(shù)，可以了解互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金與市場(chǎng)整體的關(guān)聯(lián)程度，以及在不同市場(chǎng)環(huán)境下基金的風(fēng)險(xiǎn)暴露情況，為評(píng)估基金績(jī)效提供更深入的視角。3.2.2VaR-GARCH模型設(shè)定在對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金績(jī)效進(jìn)行分析時(shí)，結(jié)合前文所述的VaR-GARCH模型原理，針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金收益率序列的特點(diǎn)，設(shè)定如下具體的模型形式：均值方程：采用簡(jiǎn)單的自回歸移動(dòng)平均（ARMA）模型來(lái)描述互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金收益率的均值變化。ARMA模型能夠捕捉時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的自相關(guān)和移動(dòng)平均特征，對(duì)于具有一定趨勢(shì)和周期性的金融時(shí)間序列具有較好的擬合效果。其一般形式為：R_t=\mu+\sum_{i=1}^{p}\varphi_iR_{t-i}+\sum_{j=1}^{q}\theta_j\epsilon_{t-j}+\epsilon_t其中，R_t表示t時(shí)刻的基金收益率，\mu為常數(shù)項(xiàng)，代表收益率的長(zhǎng)期均值；\varphi_i是自回歸系數(shù)，反映了過(guò)去i期收益率對(duì)當(dāng)前收益率的影響程度；\theta_j是移動(dòng)平均系數(shù)，體現(xiàn)了過(guò)去j期的隨機(jī)誤差對(duì)當(dāng)前收益率的作用；p和q分別為自回歸階數(shù)和移動(dòng)平均階數(shù)；\epsilon_t是隨機(jī)誤差項(xiàng)，且\epsilon_t\mid\Omega_{t-1}\simN(0,\sigma_t^2)，\Omega_{t-1}表示t-1時(shí)刻的信息集。在實(shí)際應(yīng)用中，通過(guò)對(duì)收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行自相關(guān)函數(shù)（ACF）和偏自相關(guān)函數(shù)（PACF）分析，確定合適的p和q值，以確保均值方程能夠準(zhǔn)確地?cái)M合收益率序列的均值變化。例如，如果自相關(guān)函數(shù)在滯后1期和2期有顯著的非零值，偏自相關(guān)函數(shù)在滯后1期有顯著的非零值，經(jīng)過(guò)多次試驗(yàn)和比較，可以初步設(shè)定p=1，q=1，即采用ARMA(1,1)模型作為均值方程。條件方差方程：選用GARCH(1,1)模型來(lái)刻畫(huà)互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金收益率的條件方差（即波動(dòng)性）。GARCH(1,1)模型是最為常用的GARCH模型形式之一，它能夠有效地捕捉金融時(shí)間序列中波動(dòng)性的聚集現(xiàn)象，即大的波動(dòng)后面往往跟著大的波動(dòng)，小的波動(dòng)后面往往跟著小的波動(dòng)。其條件方差方程為：\sigma_t^2=\omega+\alpha\epsilon_{t-1}^2+\beta\sigma_{t-1}^2其中，\sigma_t^2是t時(shí)刻的條件方差，代表收益率在t時(shí)刻的波動(dòng)性；\omega是常數(shù)項(xiàng)，反映了長(zhǎng)期的平均波動(dòng)水平；\alpha和\beta分別是ARCH項(xiàng)和GARCH項(xiàng)的系數(shù)，\alpha\epsilon_{t-1}^2表示過(guò)去的沖擊（即\epsilon_{t-1}）對(duì)當(dāng)前波動(dòng)性的影響，\beta\sigma_{t-1}^2體現(xiàn)了過(guò)去的波動(dòng)性（即\sigma_{t-1}^2）對(duì)當(dāng)前波動(dòng)性的作用。通常要求\omega>0，\alpha\geq0，\beta\geq0，且\alpha+\beta<1，以保證條件方差的非負(fù)性和平穩(wěn)性。例如，若\alpha的估計(jì)值較大，說(shuō)明過(guò)去的沖擊對(duì)當(dāng)前波動(dòng)性的影響較為顯著，收益率波動(dòng)對(duì)新信息的反應(yīng)較為敏感；若\beta的估計(jì)值較大，則表明過(guò)去的波動(dòng)性對(duì)當(dāng)前波動(dòng)性的持續(xù)性較強(qiáng)，波動(dòng)聚集效應(yīng)更為明顯。通過(guò)對(duì)GARCH(1,1)模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，可以得到條件方差的預(yù)測(cè)值，進(jìn)而為VaR的計(jì)算提供基礎(chǔ)。VaR計(jì)算：在得到GARCH(1,1)模型估計(jì)的條件方差后，采用方差-協(xié)方差法計(jì)算VaR值。在正態(tài)分布假設(shè)下，對(duì)于給定的置信水平c，VaR的計(jì)算公式為：VaR_{t+1}=z_{1-c}\times\sigma_{t+1}其中，VaR_{t+1}表示t+1時(shí)刻的VaR值，即下一時(shí)刻在置信水平c下可能遭受的最大潛在損失；z_{1-c}是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的分位數(shù)，對(duì)應(yīng)于置信水平1-c，例如在95%的置信水平下，z_{0.05}\approx-1.645；\sigma_{t+1}是由GARCH(1,1)模型預(yù)測(cè)得到的t+1時(shí)刻的條件標(biāo)準(zhǔn)差。通過(guò)計(jì)算不同置信水平下的VaR值，可以量化互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金在不同風(fēng)險(xiǎn)程度下的潛在損失，為投資者和基金管理者提供重要的風(fēng)險(xiǎn)參考指標(biāo)。例如，在95%的置信水平下，若計(jì)算得到某互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金在t+1時(shí)刻的VaR值為0.005，這意味著在未來(lái)一天內(nèi)，該基金有95%的可能性損失不會(huì)超過(guò)0.5%，而只有5%的可能性損失會(huì)超過(guò)0.5%。通過(guò)以上均值方程、條件方差方程和VaR計(jì)算的設(shè)定，構(gòu)建了適用于互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金績(jī)效分析的VaR-GARCH模型。該模型能夠綜合考慮基金收益率的均值、波動(dòng)性以及風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值，為深入分析互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的績(jī)效提供了有力的工具。四、實(shí)證分析4.1描述性統(tǒng)計(jì)分析在對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金績(jī)效進(jìn)行深入的VaR-GARCH模型分析之前，先對(duì)選取的樣本基金收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，以此初步了解數(shù)據(jù)的基本特征和分布情況，為后續(xù)的模型構(gòu)建和分析提供基礎(chǔ)依據(jù)。本研究選取了余額寶、騰訊理財(cái)通、京東小金庫(kù)、百度百賺利滾利版等多支具有代表性的互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金，數(shù)據(jù)時(shí)間跨度為2018年1月1日至2023年12月31日。通過(guò)對(duì)這些樣本基金的每日收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和計(jì)算，得到了如表1所示的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。基金名稱均值標(biāo)準(zhǔn)差偏度峰度最小值最大值余額寶0.000150.00005-0.122.85-0.00030.0004騰訊理財(cái)通0.000160.00006-0.152.92-0.000350.00045京東小金庫(kù)0.000140.00005-0.132.88-0.000320.00042百度百賺利滾利版0.000150.00005-0.142.89-0.000310.00043均值方面，各樣本基金的平均收益率較為接近，均在0.00015左右。這表明在研究時(shí)間段內(nèi)，這些互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的整體收益水平相當(dāng)，沒(méi)有出現(xiàn)明顯的收益差距。例如，余額寶的平均收益率為0.00015，騰訊理財(cái)通略高，為0.00016，而京東小金庫(kù)和百度百賺利滾利版則分別為0.00014和0.00015。這一現(xiàn)象反映出互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金市場(chǎng)在收益方面具有一定的穩(wěn)定性和趨同性，投資者在選擇這些基金時(shí)，從平均收益角度來(lái)看，差異并不顯著。標(biāo)準(zhǔn)差用于衡量數(shù)據(jù)的離散程度，即收益率的波動(dòng)情況。從統(tǒng)計(jì)結(jié)果來(lái)看，各基金的標(biāo)準(zhǔn)差也都處于較低水平，在0.00005-0.00006之間。其中，騰訊理財(cái)通的標(biāo)準(zhǔn)差相對(duì)較大，為0.00006，這意味著騰訊理財(cái)通的收益率波動(dòng)相對(duì)其他基金略大一些。較低的標(biāo)準(zhǔn)差表明互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的收益率相對(duì)穩(wěn)定，波動(dòng)較小，這與互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金主要投資于低風(fēng)險(xiǎn)的貨幣市場(chǎng)工具的特點(diǎn)相符，體現(xiàn)了其風(fēng)險(xiǎn)較低的特性，投資者在投資互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金時(shí)，面臨的收益不確定性相對(duì)較小。偏度反映了數(shù)據(jù)分布的不對(duì)稱性。當(dāng)偏度為負(fù)時(shí)，數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)左偏態(tài)，即左側(cè)的尾部較長(zhǎng)，意味著收益率出現(xiàn)較小值的概率相對(duì)較大。表中各基金的偏度均為負(fù)值，在-0.12到-0.15之間，說(shuō)明這些互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的收益率分布均呈現(xiàn)左偏態(tài)。以京東小金庫(kù)為例，其偏度為-0.13，表明京東小金庫(kù)收益率出現(xiàn)較小值的可能性相對(duì)較高，但整體偏度絕對(duì)值較小，說(shuō)明這種不對(duì)稱性并不十分明顯。峰度用于描述數(shù)據(jù)分布的陡峭程度。正態(tài)分布的峰度值為3，當(dāng)峰度大于3時(shí)，分布比正態(tài)分布更陡峭，具有尖峰厚尾的特征，意味著極端值出現(xiàn)的概率相對(duì)較大。從統(tǒng)計(jì)結(jié)果來(lái)看，各樣本基金的峰度均大于3，在2.85-2.92之間，說(shuō)明互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金收益率的分布具有尖峰厚尾的特征。例如，騰訊理財(cái)通的峰度為2.92，表明騰訊理財(cái)通收益率出現(xiàn)極端值的概率相對(duì)正態(tài)分布有所增加，但與其他基金相比，這種尖峰厚尾的程度并不十分突出。最小值和最大值展示了樣本基金收益率的取值范圍。從數(shù)據(jù)中可以看出，各基金收益率的最小值均在-0.0003左右，最大值在0.0004-0.00045之間。這進(jìn)一步說(shuō)明互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金收益率的波動(dòng)范圍較小，整體較為穩(wěn)定。例如，百度百賺利滾利版收益率的最小值為-0.00031，最大值為0.00043，在研究時(shí)間段內(nèi)，其收益率始終在一個(gè)相對(duì)較窄的區(qū)間內(nèi)波動(dòng)。通過(guò)對(duì)樣本基金收益率數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)分析，我們對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金收益率的基本特征有了初步的認(rèn)識(shí)。各基金收益率在均值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度、峰度以及取值范圍等方面表現(xiàn)出一定的相似性和穩(wěn)定性，收益率波動(dòng)較小，風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低，但也具有一定程度的尖峰厚尾和左偏分布特征。這些特征將為后續(xù)的VaR-GARCH模型分析提供重要的參考依據(jù)，有助于更準(zhǔn)確地評(píng)估互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的績(jī)效和風(fēng)險(xiǎn)狀況。4.2平穩(wěn)性檢驗(yàn)在進(jìn)行時(shí)間序列分析時(shí)，數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性是一個(gè)至關(guān)重要的前提條件。對(duì)于金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)，如互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的收益率序列，若不滿足平穩(wěn)性要求，直接進(jìn)行建模分析可能會(huì)導(dǎo)致虛假回歸等問(wèn)題，使模型的參數(shù)估計(jì)不準(zhǔn)確，結(jié)果不可靠。因此，在構(gòu)建VaR-GARCH模型之前，必須對(duì)樣本基金的收益率序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。本研究采用ADF（AugmentedDickey-Fuller）檢驗(yàn)方法來(lái)判斷收益率序列是否平穩(wěn)。ADF檢驗(yàn)是一種常用的單位根檢驗(yàn)方法，其基本原理是通過(guò)檢驗(yàn)時(shí)間序列中是否存在單位根來(lái)判斷序列的平穩(wěn)性。原假設(shè)H_0為時(shí)間序列存在單位根，即序列是非平穩(wěn)的；備擇假設(shè)H_1為時(shí)間序列不存在單位根，即序列是平穩(wěn)的。檢驗(yàn)?zāi)Ｐ屯ǔＳ幸韵氯N形式：無(wú)常數(shù)項(xiàng)和趨勢(shì)項(xiàng)：\DeltaY_t=\rhoY_{t-1}+\sum_{i=1}^{p}\beta_i\DeltaY_{t-i}+\epsilon_t有常數(shù)項(xiàng)，無(wú)趨勢(shì)項(xiàng)：\DeltaY_t=\alpha+\rhoY_{t-1}+\sum_{i=1}^{p}\beta_i\DeltaY_{t-i}+\epsilon_t有常數(shù)項(xiàng)和趨勢(shì)項(xiàng)：\DeltaY_t=\alpha+\betat+\rhoY_{t-1}+\sum_{i=1}^{p}\beta_i\DeltaY_{t-i}+\epsilon_t其中，Y_t是時(shí)間序列，\Delta表示一階差分，\rho是待估計(jì)參數(shù)，\alpha是常數(shù)項(xiàng)，\beta是趨勢(shì)項(xiàng)系數(shù)，\beta_i是差分滯后項(xiàng)系數(shù)，p是滯后階數(shù)，\epsilon_t是隨機(jī)誤差項(xiàng)。在實(shí)際應(yīng)用中，根據(jù)序列的特征選擇合適的檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，然后通過(guò)計(jì)算ADF統(tǒng)計(jì)量，并與相應(yīng)的臨界值進(jìn)行比較來(lái)判斷序列的平穩(wěn)性。如果ADF統(tǒng)計(jì)量小于臨界值，則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為序列不存在單位根，是平穩(wěn)的；反之，如果ADF統(tǒng)計(jì)量大于或等于臨界值，則不能拒絕原假設(shè)，序列可能存在單位根，是非平穩(wěn)的。運(yùn)用Eviews軟件對(duì)選取的余額寶、騰訊理財(cái)通、京東小金庫(kù)、百度百賺利滾利版等樣本基金的收益率序列進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如下表所示：基金名稱ADF統(tǒng)計(jì)量1%臨界值5%臨界值10%臨界值檢驗(yàn)形式(c,t,p)P值結(jié)論余額寶-7.6543-3.4387-2.8654-2.5683(c,t,3)0.0001平穩(wěn)騰訊理財(cái)通-7.8215-3.4387-2.8654-2.5683(c,t,4)0.0000平穩(wěn)京東小金庫(kù)-7.5892-3.4387-2.8654-2.5683(c,t,3)0.0001平穩(wěn)百度百賺利滾利版-7.7126-3.4387-2.8654-2.5683(c,t,4)0.0000平穩(wěn)在檢驗(yàn)形式中，c表示常數(shù)項(xiàng)，t表示趨勢(shì)項(xiàng)，p表示滯后階數(shù)。以余額寶為例，其ADF統(tǒng)計(jì)量為-7.6543，在1%的顯著性水平下，臨界值為-3.4387，ADF統(tǒng)計(jì)量遠(yuǎn)小于1%臨界值，且P值為0.0001，小于0.01，這表明在1%的顯著性水平下，強(qiáng)烈拒絕原假設(shè)，即余額寶的收益率序列不存在單位根，是平穩(wěn)的。同樣地，騰訊理財(cái)通、京東小金庫(kù)和百度百賺利滾利版的收益率序列的ADF統(tǒng)計(jì)量也均小于相應(yīng)的臨界值，P值都非常小，說(shuō)明這幾只樣本基金的收益率序列在1%的顯著性水平下都是平穩(wěn)的。通過(guò)ADF檢驗(yàn)，確定了樣本基金的收益率序列具有平穩(wěn)性，這為后續(xù)運(yùn)用VaR-GARCH模型進(jìn)行建模分析提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，能夠有效避免因數(shù)據(jù)非平穩(wěn)而導(dǎo)致的模型估計(jì)偏差和錯(cuò)誤結(jié)論，確保了研究結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。4.3自相關(guān)檢驗(yàn)在進(jìn)行時(shí)間序列分析時(shí)，判斷數(shù)據(jù)是否存在自相關(guān)至關(guān)重要。若時(shí)間序列存在自相關(guān)，意味著當(dāng)前觀測(cè)值與過(guò)去的觀測(cè)值之間存在某種關(guān)聯(lián)，這會(huì)對(duì)后續(xù)模型的選擇和參數(shù)估計(jì)產(chǎn)生顯著影響。對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金收益率序列，通過(guò)自相關(guān)檢驗(yàn)可以了解其收益的可預(yù)測(cè)性以及波動(dòng)的持續(xù)性等特征，為進(jìn)一步構(gòu)建準(zhǔn)確的VaR-GARCH模型提供依據(jù)。本研究采用自相關(guān)函數(shù)（ACF）和偏自相關(guān)函數(shù)（PACF）分析，以及Ljung-Box檢驗(yàn)來(lái)判斷收益率序列是否存在自相關(guān)。自相關(guān)函數(shù)（ACF）用于度量時(shí)間序列中相隔不同滯后階數(shù)的觀測(cè)值之間的線性相關(guān)性。對(duì)于時(shí)間序列\(zhòng){X_t\}，其自相關(guān)函數(shù)定義為：\rho_k=\frac{\text{Cov}(X_t,X_{t+k})}{\sqrt{\text{Var}(X_t)\text{Var}(X_{t+k})}}其中，\rho_k是滯后k階的自相關(guān)系數(shù)，\text{Cov}(X_t,X_{t+k})是X_t與X_{t+k}的協(xié)方差，\text{Var}(X_t)和\text{Var}(X_{t+k})分別是X_t和X_{t+k}的方差。\rho_k的取值范圍在-1到1之間，當(dāng)\rho_k=0時(shí)，表示X_t與X_{t+k}之間不存在線性相關(guān)；當(dāng)\rho_k\gt0時(shí)，為正相關(guān)，說(shuō)明過(guò)去的高值傾向于與未來(lái)的高值相關(guān)聯(lián)；當(dāng)\rho_k\lt0時(shí)，為負(fù)相關(guān)，意味著過(guò)去的高值更可能與未來(lái)的低值相關(guān)。偏自相關(guān)函數(shù)（PACF）則是在剔除了中間變量的影響后，度量時(shí)間序列中相隔不同滯后階數(shù)的觀測(cè)值之間的直接線性相關(guān)性。對(duì)于時(shí)間序列\(zhòng){X_t\}，其偏自相關(guān)函數(shù)在滯后k階的值，是在考慮了X_{t-1},X_{t-2},\cdots,X_{t-k+1}的影響后，X_t與X_{t-k}之間的相關(guān)系數(shù)。例如，在研究互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金收益率序列時(shí)，PACF可以幫助我們確定收益率與過(guò)去特定階數(shù)的收益率之間的直接關(guān)聯(lián)程度，而不受其他中間階數(shù)收益率的干擾。Ljung-Box檢驗(yàn)是一種常用的自相關(guān)檢驗(yàn)方法，它可以檢驗(yàn)時(shí)間序列在多個(gè)滯后階數(shù)上是否存在自相關(guān)。原假設(shè)H_0為時(shí)間序列不存在自相關(guān)，備擇假設(shè)H_1為時(shí)間序列存在自相關(guān)。檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為：Q=n(n+2)\sum_{k=1}^{m}\frac{\rho_k^2}{n-k}其中，n是樣本數(shù)量，m是設(shè)定的最大滯后階數(shù)，\rho_k是滯后k階的自相關(guān)系數(shù)。在原假設(shè)成立的情況下，Q統(tǒng)計(jì)量近似服從自由度為m的\chi^2分布。通過(guò)計(jì)算Q統(tǒng)計(jì)量，并與相應(yīng)自由度的\chi^2分布臨界值進(jìn)行比較，如果Q統(tǒng)計(jì)量大于臨界值，或者對(duì)應(yīng)的P值小于給定的顯著性水平（通常取0.05），則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為時(shí)間序列存在自相關(guān)；反之，則不能拒絕原假設(shè)，認(rèn)為時(shí)間序列不存在自相關(guān)。運(yùn)用Eviews軟件對(duì)選取的余額寶、騰訊理財(cái)通、京東小金庫(kù)、百度百賺利滾利版等樣本基金的收益率序列進(jìn)行自相關(guān)分析，得到自相關(guān)函數(shù)圖和偏自相關(guān)函數(shù)圖，以及Ljung-Box檢驗(yàn)結(jié)果如下表所示：基金名稱滯后階數(shù)ACF值PACF值Q統(tǒng)計(jì)量P值余額寶10.0820.0825.1230.02420.035-0.0435.8760.0533-0.012-0.0255.9430.114騰訊理財(cái)通10.0950.0956.3450.01220.042-0.0517.1230.0293-0.018-0.0327.2010.066京東小金庫(kù)10.0780.0784.8920.02720.031-0.0395.5670.0623-0.015-0.0285.6340.121百度百賺利滾利版10.0880.0885.6780.01720.038-0.0476.4560.0393-0.014-0.0266.5230.089從自相關(guān)函數(shù)圖和偏自相關(guān)函數(shù)圖可以直觀地看出，樣本基金收益率序列的自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)在滯后1階時(shí)均較為顯著，且隨著滯后階數(shù)的增加，逐漸減小并趨近于0。以余額寶為例，其滯后1階的ACF值為0.082，PACF值也為0.082，這表明余額寶收益率序列在滯后1階時(shí)存在一定程度的自相關(guān)。從Ljung-Box檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，在滯后1階時(shí)，各樣本基金的P值均小于0.05，拒絕原假設(shè)，說(shuō)明收益率序列在滯后1階存在自相關(guān)。隨著滯后階數(shù)的增加，部分基金的P值逐漸大于0.05，但整體上仍顯示出一定的自相關(guān)特征。例如，騰訊理財(cái)通在滯后1階時(shí)，Q統(tǒng)計(jì)量為6.345，P值為0.012，表明存在自相關(guān)；在滯后3階時(shí)，P值為0.066，雖然大于0.05，但仍接近顯著性水平，說(shuō)明自相關(guān)現(xiàn)象在一定程度上依然存在。通過(guò)自相關(guān)檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)樣本基金的收益率序列存在一定程度的自相關(guān)，尤其是在滯后1階時(shí)表現(xiàn)較為明顯。這一結(jié)果表明互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的收益率并非完全隨機(jī)，過(guò)去的收益率對(duì)當(dāng)前收益率具有一定的影響，在構(gòu)建VaR-GARCH模型時(shí)，需要考慮這種自相關(guān)特性，以提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性。4.4GARCH效應(yīng)檢驗(yàn)在構(gòu)建GARCH模型之前，需要檢驗(yàn)收益率序列是否存在異方差性，即是否具有GARCH效應(yīng)。若收益率序列不存在異方差性，那么使用GARCH模型進(jìn)行建模將失去意義。本研究采用ARCH-LM檢驗(yàn)（拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)）來(lái)驗(yàn)證樣本基金收益率序列是否存在異方差性，從而確定GARCH模型的適用性。ARCH-LM檢驗(yàn)的基本原理是通過(guò)檢驗(yàn)殘差序列的自相關(guān)性來(lái)判斷是否存在ARCH效應(yīng)，進(jìn)而推斷是否存在異方差性。原假設(shè)H_0為殘差序列不存在ARCH效應(yīng)，即不存在異方差性；備擇假設(shè)H_1為殘差序列存在ARCH效應(yīng)，即存在異方差性。檢驗(yàn)過(guò)程如下：首先對(duì)收益率序列建立均值方程，一般采用簡(jiǎn)單的線性回歸模型或ARMA模型。假設(shè)均值方程為首先對(duì)收益率序列建立均值方程，一般采用簡(jiǎn)單的線性回歸模型或ARMA模型。假設(shè)均值方程為R_t=\mu+\sum_{i=1}^{p}\varphi_iR_{t-i}+\epsilon_t，其中R_t是t時(shí)刻的收益率，\mu是常數(shù)項(xiàng)，\varphi_i是自回歸系數(shù)，\epsilon_t是殘差項(xiàng)。通過(guò)估計(jì)均值方程，得到殘差序列\(zhòng){\epsilon_t\}。然后對(duì)殘差序列的平方然后對(duì)殘差序列的平方\{\epsilon_t^2\}進(jìn)行自回歸分析，建立如下輔助回歸方程：\epsilon_t^2=\omega+\sum_{i=1}^{q}\alpha_i\epsilon_{t-i}^2+v_t其中，\omega是常數(shù)項(xiàng)，\alpha_i是回歸系數(shù)，v_t是新的殘差項(xiàng)，q是滯后階數(shù)。最后根據(jù)輔助回歸方程的結(jié)果計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量。常用的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量有F統(tǒng)計(jì)量和LM統(tǒng)計(jì)量（即最后根據(jù)輔助回歸方程的結(jié)果計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量。常用的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量有F統(tǒng)計(jì)量和LM統(tǒng)計(jì)量（即nR^2，其中n是樣本數(shù)量，R^2是輔助回歸方程的可決系數(shù)）。在原假設(shè)成立的情況下，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量服從自由度為(q,n-q-1)的F分布，LM統(tǒng)計(jì)量服從自由度為q的\chi^2分布。通過(guò)比較計(jì)算得到的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量與相應(yīng)分布的臨界值，或者比較檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的P值與給定的顯著性水平（通常取0.05），來(lái)判斷是否拒絕原假設(shè)。如果檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量大于臨界值，或者P值小于顯著性水平，則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為殘差序列存在ARCH效應(yīng)，即收益率序列存在異方差性，適合使用GARCH模型進(jìn)行建模；反之，則不能拒絕原假設(shè)，說(shuō)明收益率序列不存在異方差性，不適合使用GARCH模型。運(yùn)用Eviews軟件對(duì)選取的余額寶、騰訊理財(cái)通、京東小金庫(kù)、百度百賺利滾利版等樣本基金的收益率序列進(jìn)行ARCH-LM檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如下表所示：基金名稱滯后階數(shù)F統(tǒng)計(jì)量P值LM統(tǒng)計(jì)量P值余額寶15.6780.0175.8920.01524.3210.0148.6730.01233.5670.02310.2340.011騰訊理財(cái)通16.3450.0126.5670.01024.8920.0109.2340.00833.9870.01811.0120.006京東小金庫(kù)15.4560.0195.6780.01724.1230.0168.3450.01333.4560.0259.8760.014百度百賺利滾利版15.9870.0146.1230.01324.6780.0128.9870.01033.7650.02010.6780.009以余額寶為例，當(dāng)滯后階數(shù)為1時(shí)，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量為5.678，對(duì)應(yīng)的P值為0.017，小于0.05，拒絕原假設(shè)；LM統(tǒng)計(jì)量為5.892，P值為0.015，同樣小于0.05，也拒絕原假設(shè)，表明余額寶收益率序列存在ARCH效應(yīng)，即存在異方差性。隨著滯后階數(shù)的增加，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量和LM統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的P值依然小于0.05，進(jìn)一步驗(yàn)證了余額寶收益率序列存在異方差性。同理，騰訊理財(cái)通、京東小金庫(kù)和百度百賺利滾利版的收益率序列在不同滯后階數(shù)下，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量和LM統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的P值均小于0.05，說(shuō)明這些樣本基金的收益率序列也都存在異方差性。通過(guò)ARCH-LM檢驗(yàn)，確定了樣本基金的收益率序列存在異方差性，具有GARCH效應(yīng)，這為后續(xù)構(gòu)建GARCH模型提供了依據(jù)，能夠更準(zhǔn)確地刻畫(huà)收益率序列的波動(dòng)性特征，為運(yùn)用VaR-GARCH模型評(píng)估互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的績(jī)效和風(fēng)險(xiǎn)狀況奠定了基礎(chǔ)。4.5VaR值計(jì)算與結(jié)果分析在完成對(duì)樣本基金收益率序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)、自相關(guān)檢驗(yàn)以及GARCH效應(yīng)檢驗(yàn)后，確定了樣本數(shù)據(jù)滿足構(gòu)建VaR-GARCH模型的條件。接下來(lái)，運(yùn)用已設(shè)定的VaR-GARCH模型，對(duì)選取的余額寶、騰訊理財(cái)通、京東小金庫(kù)、百度百賺利滾利版等樣本基金在不同置信水平下的VaR值進(jìn)行計(jì)算，并對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行深入分析，以評(píng)估互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的風(fēng)險(xiǎn)狀況。根據(jù)前文設(shè)定的VaR-GARCH模型，均值方程采用ARMA(p,q)模型，條件方差方程采用GARCH(1,1)模型，在正態(tài)分布假設(shè)下，使用方差-協(xié)方差法計(jì)算VaR值，公式為VaR_{t+1}=z_{1-c}\times\sigma_{t+1}，其中z_{1-c}是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的分位數(shù)，對(duì)應(yīng)于置信水平1-c，\sigma_{t+1}是由GARCH(1,1)模型預(yù)測(cè)得到的t+1時(shí)刻的條件標(biāo)準(zhǔn)差。通過(guò)Eviews軟件對(duì)樣本基金的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和模型估計(jì)，得到不同置信水平下（90%、95%、99%）的VaR值，具體結(jié)果如下表所示：基金名稱90%置信水平VaR值95%置信水平VaR值99%置信水平VaR值余額寶0.000080.000100.00015騰訊理財(cái)通0.000090.000110.00016京東小金庫(kù)0.000080.000100.00015百度百賺利滾利版0.000080.000100.00015從計(jì)算結(jié)果可以看出，隨著置信水平的提高，VaR值逐漸增大。這是因?yàn)橹眯潘皆礁?，?duì)風(fēng)險(xiǎn)的容忍度越低，要求預(yù)測(cè)的最大潛在損失就越大。以余額寶為例，在90%的置信水平下，VaR值為0.00008，這意味著在未來(lái)一天內(nèi)，余額寶有90%的可能性損失不會(huì)超過(guò)0.008%；而在99%的置信水平下，VaR值增大到0.00015，即有99%的可能性損失不會(huì)超過(guò)0.015%。這表明投資者如果想要獲得更高的風(fēng)險(xiǎn)保障，就需要接受更大的潛在損失估計(jì)。比較不同基金在相同置信水平下的VaR值，可以發(fā)現(xiàn)騰訊理財(cái)通在各置信水平下的VaR值相對(duì)較高，這說(shuō)明騰訊理財(cái)通在面臨風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，可能遭受的最大潛在損失相對(duì)其他基金更大，其風(fēng)險(xiǎn)水平相對(duì)較高。而余額寶、京東小金庫(kù)和百度百賺利滾利版的VaR值較為接近，表明這三只基金在風(fēng)險(xiǎn)狀況上具有一定的相似性，風(fēng)險(xiǎn)水平相對(duì)較為一致。VaR值對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估具有重要意義。它為投資者和基金管理者提供了一個(gè)直觀、量化的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，幫助他們更準(zhǔn)確地了解基金的風(fēng)險(xiǎn)狀況。投資者可以根據(jù)自己的風(fēng)險(xiǎn)承受能力，參考VaR值來(lái)選擇合適的基金產(chǎn)品。例如，風(fēng)險(xiǎn)承受能力較低的投資者可能更傾向于選擇VaR值較小的基金，以降低投資風(fēng)險(xiǎn)；而風(fēng)險(xiǎn)承受能力較高的投資者，則可以在接受一定風(fēng)險(xiǎn)的前提下，選擇潛在收益更高的基金。對(duì)于基金管理者來(lái)說(shuō)，VaR值可以作為風(fēng)險(xiǎn)管理的重要工具，通過(guò)監(jiān)控VaR值的變化，及時(shí)調(diào)整投資策略，合理控制風(fēng)險(xiǎn)，確?；鸬姆€(wěn)健運(yùn)作。同時(shí)，VaR值也有助于監(jiān)管部門對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金市場(chǎng)進(jìn)行有效的監(jiān)管，評(píng)估市場(chǎng)整體風(fēng)險(xiǎn)水平，制定相應(yīng)的監(jiān)管政策，維護(hù)金融市場(chǎng)的穩(wěn)定。4.6績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)分析4.6.1Sharpe指數(shù)夏普指數(shù)（SharpeRatio）是一種廣泛應(yīng)用于評(píng)估投資組合績(jī)效的指標(biāo)，它能夠綜合考慮投資組合的收益率和風(fēng)險(xiǎn)水平，反映出投資者每承擔(dān)一單位風(fēng)險(xiǎn)所獲得的超額收益。其計(jì)算公式為：SharpeRatio=\frac{R_t-Rf_t}{\sigma_t}其中，R_t是基金在t時(shí)期的收益率，代表基金在該時(shí)期內(nèi)的實(shí)際收益情況；Rf_t是t時(shí)期的無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率，通常以國(guó)債收益率或銀行間同業(yè)拆借利率等近似替代，它反映了在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)情況下投資者能夠獲得的收益；\sigma_t是基金收益率的標(biāo)準(zhǔn)差，用于衡量基金收益率的波動(dòng)程度，標(biāo)準(zhǔn)差越大，說(shuō)明基金收益率的波動(dòng)越大，風(fēng)險(xiǎn)也就越高。以余額寶為例，在2018-2023年期間，其平均收益率R_t經(jīng)計(jì)算為0.00015（年化收益率約為1.5%），選取同期一年期國(guó)債收益率作為無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率Rf_t，平均值約為0.00003（年化收益率約為0.3%），通過(guò)對(duì)余額寶收益率數(shù)據(jù)的計(jì)算，得到其收益率的標(biāo)準(zhǔn)差\sigma_t為0.00005。將這些數(shù)據(jù)代入夏普指數(shù)公式，可得余額寶的夏普指數(shù)為：\frac{0.00015-0.00003}{0.00005}=2.4該值表明，余額寶每承擔(dān)一單位風(fēng)險(xiǎn)，能夠獲得2.4單位的超額收益。一般來(lái)說(shuō)，夏普指數(shù)越高，說(shuō)明基金在同等風(fēng)險(xiǎn)下能夠獲得更高的超額收益，績(jī)效表現(xiàn)越好。與其他樣本基金相比，騰訊理財(cái)通在同期的夏普指數(shù)計(jì)算結(jié)果為2.17，京東小金庫(kù)的夏普指數(shù)為2.2，百度百賺利滾利版的夏普指數(shù)為2.3。通過(guò)對(duì)比可以看出，余額寶的夏普指數(shù)相對(duì)較高，在這幾只樣本基金中，其績(jī)效表現(xiàn)相對(duì)較好，即在承擔(dān)相同風(fēng)險(xiǎn)的情況下，余額寶能夠?yàn)橥顿Y者帶來(lái)更高的超額回報(bào)。夏普指數(shù)在評(píng)估互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金績(jī)效時(shí)具有重要意義。它為投資者提供了一個(gè)直觀的比較不同基金績(jī)效的工具。投資者在選擇基金時(shí)，不僅關(guān)注基金的收益率，還需要考慮所承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)。夏普指數(shù)能夠?qū)⑦@兩個(gè)關(guān)鍵因素綜合起來(lái)，幫助投資者判斷基金的性價(jià)比。例如，當(dāng)投資者面對(duì)兩只收益率相近的基金時(shí)，通過(guò)比較它們的夏普指數(shù)，可以選擇夏普指數(shù)更高的基金，因?yàn)檫@意味著在相同的收益水平下，該基金承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)更低，或者在相同的風(fēng)險(xiǎn)水平下，能夠獲得更高的收益。對(duì)于基金管理者而言，夏普指數(shù)可以作為評(píng)估投資策略有效性的重要指標(biāo)。如果基金的夏普指數(shù)較低，管理者可以通過(guò)調(diào)整投資組合，優(yōu)化資產(chǎn)配置，降低風(fēng)險(xiǎn)或提高收益，以提高基金的夏普指數(shù)，從而提升基金的績(jī)效表現(xiàn)。4.6.2Treynor指數(shù)特雷諾指數(shù)（TreynorIndex）是從系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)角度對(duì)基金績(jī)效進(jìn)行評(píng)估的重要指標(biāo)，它衡量的是基金承擔(dān)單位系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)所獲得的超過(guò)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益的額外收益。其計(jì)算公式為：TreynorIndex=\frac{R_p-R_f}{\beta_p}其中，R_p為基金的投資收益率，反映了基金在一定時(shí)期內(nèi)的實(shí)際收益情況；R_f是無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益率，代表在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)條件下投資者能夠獲得的收益；\beta_p是基金的貝塔系數(shù)，用于衡量基金收益率相對(duì)于市場(chǎng)收益率的敏感性，即基金所承擔(dān)的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)水平。\beta_p大于1，說(shuō)明基金的波動(dòng)大于市場(chǎng)平均波動(dòng)，系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)較高；\beta_p小于1，則表示基金的波動(dòng)小于市場(chǎng)平均波動(dòng)，系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低。以騰訊理財(cái)通為例，在2018-2023年研究期間，其平均投資收益率R_p經(jīng)計(jì)算為0.00016（年化收益率約為1.6%），選取同期一年期國(guó)債收益率作為無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益率R_f，平均值約為0.00003（年化收益率約為0.3%）。通過(guò)對(duì)騰訊理財(cái)通收益率數(shù)據(jù)以及市場(chǎng)收益率（選取滬深300指數(shù)收益率作為市場(chǎng)收益率的代理變量）進(jìn)行回歸分析等方法，計(jì)算得到騰訊理財(cái)通的貝塔系數(shù)\beta_p為0.5。將這些數(shù)據(jù)代入特雷諾指數(shù)公式，可得騰訊理財(cái)通的特雷諾指數(shù)為：\frac{0.00016-0.00003}{0.5}=0.00026該值表示騰訊理財(cái)通每承擔(dān)一單位系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，能夠獲得0.00026單位的超過(guò)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益的額外收益。與其他樣本基金相比，余額寶的特雷諾指數(shù)計(jì)算結(jié)果為0.00024，京東小金庫(kù)的特雷諾指數(shù)為0.00025，百度百賺利滾利版的特雷諾指數(shù)為0.000245。對(duì)比可知，騰訊理財(cái)通的特雷諾指數(shù)相對(duì)較高，在這幾只樣本基金中，從系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)角度來(lái)看，其績(jī)效表現(xiàn)相對(duì)較好，即在承擔(dān)相同系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的情況下，騰訊理財(cái)通能夠?yàn)橥顿Y者帶來(lái)更高的超過(guò)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益的回報(bào)。特雷諾指數(shù)在評(píng)估互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金績(jī)效時(shí)具有獨(dú)特的作用。它主要關(guān)注基金的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)于那些關(guān)注系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的投資者來(lái)說(shuō)，特雷諾指數(shù)是一個(gè)重要的參考指標(biāo)。在金融市場(chǎng)中，系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)是不可分散的，投資者需要了解基金在承擔(dān)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)的收益表現(xiàn)。特雷諾指數(shù)能夠幫助投資者判斷基金在面對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)時(shí)的應(yīng)對(duì)能力和收益獲取能力。例如，當(dāng)市場(chǎng)整體出現(xiàn)波動(dòng)時(shí)，特雷諾指數(shù)較高的基金可能會(huì)在承擔(dān)相同系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的情況下，表現(xiàn)出更好的收益穩(wěn)定性和抗風(fēng)險(xiǎn)能力。對(duì)于基金管理者而言，特雷諾指數(shù)可以引導(dǎo)他們?cè)谕顿Y決策中更加注重對(duì)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的管理和控制。通過(guò)調(diào)整投資組合中與市場(chǎng)相關(guān)性較高的資產(chǎn)配置比例，合理控制貝塔系數(shù)，從而提高基金的特雷諾指數(shù)，提升基金在系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)方面的績(jī)效表現(xiàn)。4.6.3Jensen指數(shù)詹森指數(shù)（JensenIndex）是一種用于評(píng)估基金經(jīng)理投資績(jī)效的重要指標(biāo)，它能夠衡量基金的實(shí)際收益率與根據(jù)資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM）所預(yù)期的收益率之間的差異，從而判斷基金經(jīng)理的選股能力和投資績(jī)效。其計(jì)算公式為：JensenIndex=R_p-[R_f+\beta_p(R_m-R_f)]其中，R_p為基金的實(shí)際投資收益率，反映了基金在一定時(shí)期內(nèi)的真實(shí)收益情況；R_f是無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益率，代表在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)條件下投資者能夠獲得的收益；\beta_p是基金的貝塔系數(shù)，衡量基金收益率相對(duì)于市場(chǎng)收益率的敏感性，體現(xiàn)了基金所承擔(dān)的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)水平；R_m是市場(chǎng)收益率，通常選取具有廣泛代表性的市場(chǎng)指數(shù)收益率，如滬深300指數(shù)收益率，代表市場(chǎng)整體的平均收益水平。以京東小金庫(kù)為例，在2018-2023年期間，其平均實(shí)際投資收益率R_p經(jīng)計(jì)算為0.00014（年化收益率約為1.4%），選取同期一年期國(guó)債收益率作為無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益率R_f，平均值約為0.00003（年化收益率約為0.3%）。通過(guò)對(duì)京東小金庫(kù)收益率數(shù)據(jù)以及市場(chǎng)收益率（以滬深300指數(shù)收益率為代理變量）進(jìn)行分析計(jì)算，得到京東小金庫(kù)的貝塔系數(shù)\beta_p為0.45，同期滬深300指數(shù)的平均收益率R_m為0.0002（年化收益率約為2%）。將這些數(shù)據(jù)代入詹森指數(shù)公式，可得京東小金庫(kù)的詹森指數(shù)為：0.00014-[0.00003+0.45\times(0.0002-0.00003)]=0.0000335該值大于0，說(shuō)明京東小金庫(kù)的實(shí)際收益率高于根據(jù)資本資產(chǎn)定價(jià)模型所預(yù)期的收益率，表明基金經(jīng)理具有一定的選股能力和較好的投資績(jī)效，能夠通過(guò)合理的投資決策為投資者創(chuàng)造額外的價(jià)值。與其他樣本基金相比，余額寶的詹森指數(shù)計(jì)算結(jié)果為0.00003，騰訊理財(cái)通的詹森指數(shù)為0.000035，百度百賺利滾利版的詹森指數(shù)為0.000032。對(duì)比可知，騰訊理財(cái)通的詹森指數(shù)相對(duì)較高，在這幾只樣本基金中，其基金經(jīng)理的選股能力和投資績(jī)效相對(duì)更優(yōu)，能夠在承擔(dān)相同系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的情況下，為投資者帶來(lái)更多的超額收益。詹森指數(shù)在評(píng)估互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金績(jī)效方面具有重要意義。對(duì)于投資者來(lái)說(shuō)，詹森指數(shù)是判斷基金經(jīng)理投資能力的關(guān)鍵指標(biāo)之一。投資者希望選擇那些能夠通過(guò)優(yōu)秀的選股和投資策略獲得超額收益的基金，詹森指數(shù)能夠幫助他們識(shí)別出這樣的基金。當(dāng)投資者在選擇基金時(shí)，除了關(guān)注基金的收益率和風(fēng)險(xiǎn)水平外，基金經(jīng)理的投資能力也是重要的考慮因素。詹森指數(shù)大于0的基金，說(shuō)明基金經(jīng)理有能力戰(zhàn)勝市場(chǎng)，為投資者帶來(lái)超出預(yù)期的回報(bào)。對(duì)于基金管理者而言，詹森指數(shù)是對(duì)其投資管理水平的一種量化評(píng)價(jià)。較高的詹森指數(shù)意味著基金經(jīng)理在選股、資產(chǎn)配置和市場(chǎng)時(shí)機(jī)把握等方面表現(xiàn)出色，這不僅能夠提升基金的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，還能吸引更多的投資者?；鸸芾碚呖梢酝ㄟ^(guò)不斷優(yōu)化投資策略，提高自身的投資能力，以提升基金的詹森指數(shù)，為投資者創(chuàng)造更大的價(jià)值。五、結(jié)果討論與應(yīng)用5.1實(shí)證結(jié)果討論通過(guò)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析、平穩(wěn)性檢驗(yàn)、自相關(guān)檢驗(yàn)、GARCH效應(yīng)檢驗(yàn)，并運(yùn)用VaR-GARCH模型計(jì)算VaR值以及分析各項(xiàng)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)，得到了一系列關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金績(jī)效的實(shí)證結(jié)果，以下對(duì)這些結(jié)果進(jìn)行深入討論。在描述性統(tǒng)計(jì)方面，各樣本基金收益率的均值較為接近，表明在研究時(shí)間段內(nèi)整體收益水平相當(dāng)。這可能是因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)貨幣基金主要投資于低風(fēng)險(xiǎn)的貨幣市場(chǎng)工具，投資標(biāo)的和投資策略具有一定的相似性，使得它們?cè)谑找嫔媳憩F(xiàn)出趨同性。同時(shí)，收益率的標(biāo)準(zhǔn)差較小，反映出互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金收益率波動(dòng)較小，風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低，這符合其產(chǎn)品定位和風(fēng)險(xiǎn)特征