基于Var - GARCH方法剖析互联网货币基金绩效：理论、实证与启示

基于Var-GARCH方法剖析互联网货币基金绩效：理论、实证与启示一、引言1.1研究背景与意义1.1.1研究背景在金融科技飞速发展的时代浪潮下，互联网货币基金作为一种创新型金融产品，近年来在我国取得了迅猛的发展。自2013年余额宝横空出世，开启了我国互联网货币基金的新纪元，此后，各类“宝宝类”产品如雨后春笋般涌现，迅速吸引了大量投资者的目光。互联网货币基金凭借其操作便捷、投资门槛低、收益相对稳定等优势，成为了广大投资者进行现金管理和短期投资的重要选择，极大地改变了传统金融市场的格局。根据中国证券投资基金业协会的数据显示，截至2023年末，我国货币基金总规模已超过11万亿元，其中互联网货币基金占据了相当大的比重。以余额宝为例，其接入的货币基金规模庞大，用户数量数以亿计，在互联网货币基金市场中占据着举足轻重的地位。除余额宝外，腾讯理财通、京东小金库等互联网平台也纷纷推出各自的货币基金产品，进一步推动了互联网货币基金市场的繁荣发展。然而，随着互联网货币基金规模的不断扩大，其面临的风险也日益凸显。金融市场本身具有高度的复杂性和不确定性，市场利率的波动、宏观经济形势的变化、货币政策的调整等因素，都会对互联网货币基金的收益产生影响。此外，互联网货币基金还面临着信用风险、流动性风险、操作风险等多种风险。例如，在市场流动性紧张时期，货币基金可能面临较大的赎回压力，如果基金管理人无法及时满足赎回需求，就可能引发流动性风险，进而影响基金的正常运作和投资者的利益。在这样的背景下，对互联网货币基金的绩效进行准确评估显得尤为重要。绩效评估不仅能够帮助投资者了解基金的投资表现和风险状况，从而做出更加明智的投资决策，还能够为基金管理人提供有价值的参考，促进其优化投资策略，提高基金的管理水平。而VaR-GARCH方法作为一种先进的风险度量和绩效评估工具，能够有效地捕捉金融时间序列的波动性和风险特征，为互联网货币基金的绩效分析提供了有力的支持。因此，运用VaR-GARCH方法对互联网货币基金的绩效进行深入研究，具有重要的现实意义。1.1.2研究意义从理论层面来看，本研究丰富了互联网货币基金绩效评估的研究方法和理论体系。以往对互联网货币基金的研究多集中在其发展模式、市场影响等方面，在绩效评估上采用的方法相对传统和单一。而本研究引入Var-GARCH方法，这种结合风险价值（VaR）与广义自回归条件异方差（GARCH）模型的方法，能够更精准地刻画互联网货币基金收益率的波动特征以及风险状况。通过深入探究该方法在互联网货币基金绩效评估中的应用，有助于进一步完善金融产品绩效评估的理论框架，为后续相关研究提供新的思路和方法借鉴，推动金融领域学术研究的发展。从实践角度出发，本研究对投资者和基金管理机构等市场参与者具有重要的指导意义。对于投资者而言，在面临种类繁多的互联网货币基金产品时，往往难以准确判断其投资价值和风险水平。本研究通过运用Var-GARCH方法对互联网货币基金绩效进行量化分析，能够为投资者提供详细、准确的风险收益信息，帮助他们更好地了解不同基金产品的风险特征和收益表现，从而根据自身的风险承受能力和投资目标，做出更加科学合理的投资决策，有效降低投资风险，提高投资收益。对于基金管理机构来说，本研究的结果可以为其提供有价值的参考。通过对基金绩效的深入分析，基金管理机构能够清晰地认识到自身投资策略的优势与不足，进而针对性地进行调整和优化。例如，如果发现某只基金在特定市场环境下的风险暴露较高，基金管理机构可以通过调整投资组合、优化资产配置等方式来降低风险，提高基金的绩效表现。同时，本研究也有助于基金管理机构加强风险管理，建立更加完善的风险预警机制，提高应对市场风险的能力，保障基金的稳健运行和投资者的利益。此外，监管部门也可以依据本研究的成果，制定更加科学合理的监管政策，加强对互联网货币基金市场的监管力度，维护金融市场的稳定秩序，促进互联网货币基金行业的健康发展。1.2研究方法与创新点1.2.1研究方法本研究综合运用多种研究方法，以确保对互联网货币基金绩效的分析全面且深入。文献研究法：广泛搜集国内外关于互联网货币基金、VaR-GARCH方法以及金融绩效评估等方面的文献资料。梳理相关理论和研究成果，了解互联网货币基金的发展历程、现状以及面临的问题，掌握VaR-GARCH方法在金融领域的应用情况和研究动态。通过对文献的分析和总结，为本研究奠定坚实的理论基础，明确研究的切入点和方向，避免研究的盲目性，同时借鉴前人的研究经验和方法，为后续的实证分析提供思路和参考。实证分析法：选取具有代表性的互联网货币基金作为研究样本，收集其历史收益率数据以及相关的市场数据。运用Eviews、Stata等统计分析软件，对数据进行处理和分析。首先，对样本数据进行描述性统计分析，了解互联网货币基金收益率的基本特征，如均值、标准差、偏度、峰度等。然后，通过单位根检验、自相关检验、ARCH效应检验等一系列检验方法，判断数据的平稳性、自相关性以及是否存在异方差性，为后续模型的选择和建立提供依据。在此基础上，构建VaR-GARCH模型，对互联网货币基金的收益率波动性进行建模分析，并计算出不同置信水平下的VaR值，以此来评估基金的风险状况和绩效表现。通过实证分析，能够直观地揭示互联网货币基金绩效与风险之间的关系，为研究结论的得出提供有力的证据。对比分析法：一方面，对不同互联网货币基金的绩效进行对比分析。选取多只具有不同特点的互联网货币基金，如规模大小不同、投资策略不同、发行机构不同等，运用VaR-GARCH方法分别计算它们的风险指标和绩效指标，对比分析它们在风险承受能力和收益获取能力方面的差异，找出影响基金绩效的关键因素。另一方面，将互联网货币基金与传统货币基金进行对比。从收益率水平、风险特征、流动性等多个维度进行比较，分析互联网货币基金相对于传统货币基金的优势和劣势，探讨互联网金融创新对货币基金市场的影响，为投资者在选择基金产品时提供参考，也为基金管理机构制定差异化的发展策略提供依据。1.2.2创新点在研究互联网货币基金绩效的过程中，本研究在以下几个方面具有一定的创新之处：样本选取的创新：以往对互联网货币基金绩效的研究，样本选取可能存在局限性，如样本数量较少、样本时间跨度较短或者样本类型单一等。本研究在样本选取上，充分考虑了互联网货币基金市场的多样性和动态性。不仅扩大了样本数量，涵盖了市场上具有代表性的主流互联网货币基金产品，还拉长了样本的时间跨度，选取了多年的历史数据进行分析，以更全面、准确地反映互联网货币基金在不同市场环境下的绩效表现。同时，关注新兴的互联网货币基金产品以及不同互联网平台上的基金产品，丰富了样本类型，使研究结果更具普遍性和可靠性。模型应用的创新：尽管VaR-GARCH方法在金融风险评估和绩效分析中已有应用，但在互联网货币基金领域的应用研究仍有待深入。本研究创新性地将多种不同形式的GARCH模型（如GARCH(1,1)、EGARCH、GJR-GARCH等）与VaR方法相结合，对互联网货币基金收益率的波动性进行建模分析。不同的GARCH模型具有不同的特点和适用场景，能够捕捉收益率序列不同方面的特征，如杠杆效应、非对称性等。通过比较不同模型下计算得到的VaR值以及模型的拟合优度、信息准则等指标，选择最适合互联网货币基金收益率数据特征的模型，从而更精准地度量互联网货币基金的风险，提高绩效评估的准确性。指标体系构建的创新：在评估互联网货币基金绩效时，构建了一套更为全面和科学的指标体系。除了传统的收益率指标（如平均收益率、年化收益率等）和风险指标（如标准差、VaR值等）外，还引入了一些新的指标来综合衡量基金的绩效。例如，考虑到互联网货币基金的流动性特点，引入流动性指标，如资金赎回的便捷程度、赎回资金到账时间等，以评估基金在满足投资者流动性需求方面的能力。同时，结合互联网货币基金的投资特点，加入投资分散度指标，用于衡量基金投资组合的分散程度，反映基金投资策略的合理性和风险分散能力。此外，还将市场环境指标纳入指标体系，如市场利率、宏观经济指标等，以分析市场因素对互联网货币基金绩效的影响。通过构建这样一套多维度、综合性的指标体系，能够更全面、客观地评价互联网货币基金的绩效。二、理论基础2.1互联网货币基金概述2.1.1概念与特点互联网货币基金，是互联网金融与货币市场基金深度融合的创新型金融产品。从本质上讲，它仍属于货币市场基金范畴，主要投资于短期（通常为一年以内）的债券、票据、同业拆借等低风险金融工具。但与传统货币基金相比，其借助互联网平台开展业务，在运作模式、销售渠道以及用户体验等方面呈现出显著差异。互联网货币基金具有多方面独特的特点。首先是低门槛，其通常1元起购，极大地降低了投资者的入门门槛，使普通大众，尤其是资金量较少的投资者，也能够参与其中，实现资金的增值。这一特点打破了传统金融产品对投资者资金规模的限制，真正做到了普惠金融。高流动性也是其突出优势之一。投资者可以随时进行申购、赎回操作，且大多能实现T+0到账，这能充分满足投资者短期内资金的快速流动需求。无论是应对突发的资金需求，还是进行资金的灵活调配，互联网货币基金都能为投资者提供便捷的服务。操作便捷性同样不容忽视。通过互联网平台，投资者可以随时随地进行操作，支持手机APP、网页端等多种渠道，不受时间和空间的限制。只需一部手机或一台电脑，连接网络，就能轻松完成基金的申购、赎回、查询等操作，极大地提高了投资效率。在风险方面，由于互联网货币基金主要投资于低风险金融工具，所以其风险相对较低。这些低风险资产的稳定性为基金的安全运作提供了保障，使得投资者的本金安全在很大程度上得以维护。从收益角度来看，相较于活期存款，互联网货币基金的收益率更高，且波动较小，收益相对稳定。在当前市场环境下，活期存款利率普遍较低，而互联网货币基金能够为投资者提供相对更具吸引力的收益，同时，其投资组合的分散性和资产的稳定性使得收益波动处于相对可控的范围，为投资者带来较为稳定的回报。2.1.2发展历程与现状互联网货币基金的发展历程可以追溯到20世纪90年代末，美国第三方支付公司PayPal首次尝试将在线支付与货币基金联合，这便是互联网货币基金的雏形。不过，真正在全球范围内引起广泛关注和快速发展的标志性事件，是2013年中国余额宝的诞生。2013年，被称为中国的“互联网金融元年”，这一年6月，支付宝与天弘基金合作推出余额宝。余额宝创新性地将货币基金与支付宝的支付功能相结合，用户不仅可以在支付宝中直接购买货币基金，享受收益，还能随时将余额宝内的资金用于网上购物、转账等日常支付场景，实现了理财与支付的无缝对接。这种全新的模式一经推出，便迅速吸引了大量用户，在短短半年时间内，余额宝规模就突破了1000亿元。余额宝的成功，引发了互联网金融领域的“蝴蝶效应”。各大互联网巨头纷纷效仿，与基金公司展开合作，推出各自的互联网货币基金产品。2013年10月，腾讯与华夏基金合作推出理财通；12月，百度与华夏基金合作推出百发理财产品；2014年1月，腾讯正式上线理财通；3月，京东推出小金库等。一时间，各类“宝宝类”产品如雨后春笋般涌现，互联网货币基金市场呈现出爆发式增长的态势。随着市场规模的不断扩大，互联网货币基金的风险也逐渐受到监管部门的关注。2017年起，监管政策逐步收紧，旨在规范行业发展，防范系统性风险。2017年10月，证监会发布《公开募集开放式证券投资基金流动性风险管理规定》，限制了前十大份额持有人投资范围，以防范流动性风险；2017年末，进一步取消了货币基金规模排名，并对销售宣传进行限制；2018年6月，证监会与央行联合发布《关于进一步规范货币市场基金互联网销售、赎回相关服务的指导意见》，规定单日提取上限为1万元。在监管趋严的背景下，互联网货币基金规模增长受到一定限制。以天弘余额宝为例，2018年其总规模最高曾达到1.99万亿元，而截至2023年一季度末，规模降至6871.71亿元。不过，行业整体依然保持着较大的规模和活跃度。截至2023年末，我国货币基金总规模已超过11万亿元，互联网货币基金在其中占据相当大的比重。在产品类型方面，除了早期以余额宝、理财通、小金库等为代表的综合平台型互联网货币基金外，还出现了一些专注于特定领域或用户群体的产品，如针对年轻投资者的小额便捷型货币基金，以及与消费场景深度融合的消费型货币基金等，产品类型日益丰富，满足了不同投资者的多样化需求。在市场竞争格局上，头部互联网平台凭借庞大的用户基础、强大的品牌影响力和完善的服务体系，在互联网货币基金市场占据主导地位。同时，一些新兴的互联网金融平台也在通过创新服务和差异化竞争，逐步拓展市场份额，市场竞争愈发激烈，推动着行业不断创新和发展。2.2VaR-GARCH模型原理2.2.1VaR模型VaR（ValueatRisk），即风险价值，是一种广泛应用于金融领域的风险度量工具，用于估计在一定的置信水平和特定的持有期内，投资组合可能遭受的最大潜在损失。例如，在95%的置信水平下，某投资组合一天的VaR值为100万元，这意味着在未来一天内，该投资组合有95%的可能性损失不会超过100万元，而只有5%的可能性损失会超过100万元。VaR的计算方法主要有以下三种：历史模拟法：这是一种基于历史数据的非参数方法。它假设未来的市场情况会与过去的历史数据相似，通过回顾过去一段时间内投资组合的实际收益情况，将这些历史收益数据按照从小到大的顺序排列，然后根据设定的置信水平确定相应的分位数，该分位数所对应的损失值即为VaR值。例如，假设有过去1000个交易日的投资组合收益数据，在95%的置信水平下，就选取第50个（1000×5%）最小的收益值作为VaR值。历史模拟法的优点是简单直观，不需要对收益率的分布做出假设，完全基于实际的历史数据，能够较好地反映历史数据中的各种风险特征。然而，它也存在明显的缺陷，比如它假设未来会重复历史，而金融市场是复杂多变的，新的市场情况可能会出现，历史数据可能无法准确反映这些新情况，从而导致VaR的估计不准确。方差-协方差法：该方法基于投资组合中各项资产的均值、方差和协方差来计算VaR。它假设投资组合的收益服从正态分布，通过对资产收益率的均值和方差进行估计，以及对资产之间的协方差进行计算，来确定投资组合的风险。具体计算时，首先根据资产的权重和收益率的协方差矩阵计算投资组合的方差，然后根据正态分布的性质，结合设定的置信水平，计算出相应的VaR值。方差-协方差法的计算速度较快，计算过程相对简单，能够利用资产之间的相关性来衡量投资组合的风险。但它的局限性也很突出，实际金融市场中的收益分布往往具有厚尾特征，即极端事件发生的概率高于正态分布的预测，而方差-协方差法假设资产收益服从正态分布，这可能会导致对风险的低估，尤其是在市场波动较大或出现极端事件时，其计算结果的准确性会受到很大影响。蒙特卡罗模拟法：这是一种基于随机模拟的方法。它利用随机数生成器生成大量的模拟情景，在每个模拟情景下，根据资产价格的随机模型和相关参数，计算投资组合的价值。通过多次模拟（通常模拟次数在几千次甚至更多），得到投资组合价值的分布情况，然后根据设定的置信水平确定VaR值。例如，假设对某投资组合进行10000次蒙特卡罗模拟，得到10000个投资组合的未来价值，在95%的置信水平下，选取第500个（10000×5%）最小的价值对应的损失值作为VaR值。蒙特卡罗模拟法的灵活性较高，可以考虑复杂的金融产品和市场关系，能够处理非线性和非正态分布的情况。但它的计算量较大，需要大量的计算资源和时间，而且对模型和参数的设定较为敏感，不同的模型和参数设定可能会导致不同的模拟结果，从而影响VaR值的准确性。2.2.2GARCH模型GARCH（GeneralizedAutoregressiveConditionalHeteroskedasticity）模型，即广义自回归条件异方差模型，由Bollerslev在1986年提出，它在金融时间序列分析中被广泛应用，用于刻画时间序列的波动性特征。金融市场的波动性呈现出时变的特点，即不同时间段内的波动程度是不同的，而且波动往往具有聚集性，也就是大的波动后面往往跟着大的波动，小的波动后面往往跟着小的波动。GARCH模型能够很好地捕捉这些特征，为金融风险的度量和预测提供了有力的工具。GARCH模型通常由均值方程和条件方差方程两部分组成。均值方程用于描述时间序列的均值变化情况，一般形式为：R_t=\mu+\sum_{i=1}^{p}\varphi_iR_{t-i}+\epsilon_t其中，R_t表示t时刻的收益率，\mu为常数项，\varphi_i是自回归系数，p为自回归阶数，\epsilon_t是随机误差项，且\epsilon_t\mid\Omega_{t-1}\simN(0,\sigma_t^2)，\Omega_{t-1}表示t-1时刻的信息集。条件方差方程则用于描述收益率的条件方差（即波动性）随时间的变化，GARCH(p,q)模型的条件方差方程为：\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时刻的条件方差，\omega是常数项，\alpha_i和\beta_j分别是ARCH项和GARCH项的系数，p和q分别是ARCH项和GARCH项的阶数。\alpha_i\epsilon_{t-i}^2反映了过去的冲击（即\epsilon_{t-i}）对当前波动性的影响，\beta_j\sigma_{t-j}^2则体现了过去的波动性（即\sigma_{t-j}^2）对当前波动性的影响。当p=q=1时，即为最常用的GARCH(1,1)模型，其条件方差方程为\sigma_t^2=\omega+\alpha\epsilon_{t-1}^2+\beta\sigma_{t-1}^2。GARCH模型的优势在于它能够充分考虑金融时间序列的异方差性和波动性聚集现象。与传统的时间序列模型相比，它不再假设方差是固定不变的，而是认为方差是随时间变化的，并且依赖于过去的信息。通过引入ARCH项和GARCH项，GARCH模型能够更准确地捕捉收益率波动的动态变化，为金融风险的评估和预测提供更可靠的依据。例如，在分析股票市场的收益率波动时，GARCH模型可以很好地描述市场在不同时期的波动特征，帮助投资者更好地了解市场风险，制定合理的投资策略。2.2.3VaR-GARCH模型结合VaR-GARCH模型，即将VaR方法与GARCH模型相结合，旨在更精确地度量金融资产的风险。这种结合方式充分发挥了GARCH模型对金融时间序列波动性的有效刻画能力，以及VaR方法对风险的量化度量优势。结合方式主要是利用GARCH模型对金融时间序列的波动性进行建模和预测，然后将得到的条件方差代入VaR的计算中。具体来说，首先通过对历史收益率数据进行分析，建立合适的GARCH模型，估计出模型的参数，得到条件方差\sigma_t^2的预测值。由于GARCH模型能够准确捕捉收益率波动的时变性和聚集性，因此基于GARCH模型得到的条件方差能够更真实地反映金融市场的波动情况。然后，根据VaR的计算方法，结合得到的条件方差预测值以及设定的置信水平和持有期，计算出相应的VaR值。例如，在使用方差-协方差法计算VaR时，将GARCH模型预测的条件方差作为投资组合收益率的方差，从而得到更准确的VaR估计。VaR-GARCH模型结合的优势显著。一方面，GARCH模型能够弥补传统VaR计算方法中对波动性估计的不足。传统的VaR计算方法，如方差-协方差法，通常假设收益率的方差是固定不变的，或者采用简单的移动平均方法来估计方差，这在实际金融市场中往往无法准确反映波动性的动态变化。而GARCH模型通过考虑过去的收益率和波动信息，能够更准确地预测未来的波动性，为VaR的计算提供更合理的方差估计，从而提高VaR值的准确性。另一方面，VaR-GARCH模型能够更全面地反映金融资产的风险状况。它不仅考虑了资产收益率的均值和方差，还考虑了波动性的时变特征，使得风险度量更加符合实际市场情况。这有助于投资者和金融机构更准确地评估投资组合的风险，制定更有效的风险管理策略。例如，在对互联网货币基金的风险评估中，VaR-GARCH模型可以更精确地度量基金在不同市场环境下的风险水平，帮助投资者更好地了解基金的风险特征，做出更明智的投资决策。三、研究设计3.1样本选取与数据来源3.1.1样本基金选择为全面、准确地评估互联网货币基金的绩效，本研究选取了多支具有代表性的互联网货币基金作为研究对象。在样本基金的选取过程中，主要遵循以下几个依据：规模代表性：优先选择规模较大的互联网货币基金。规模较大的基金通常在市场上具有更强的影响力和竞争力，其投资策略和运作模式也相对成熟。例如，余额宝作为我国互联网货币基金的开创者和领军者，自2013年上线以来，凭借支付宝庞大的用户基础和便捷的操作体验，迅速吸引了大量投资者，规模长期位居行业前列。截至2023年末，余额宝的规模依然在互联网货币基金市场中占据重要地位。选择这样规模较大的基金，能够更好地反映市场主流趋势，其绩效表现对整个行业具有重要的参考价值。成立时间：挑选成立时间较早的基金。这些基金经历了不同市场环境的考验，在经济周期波动、货币政策调整以及市场利率变化等各种情况下，都积累了丰富的应对经验。以腾讯理财通接入的华夏财富宝货币基金为例，它成立于2013年，在过去的十年间，经历了多次市场波动，其投资策略和风险管理能力在长期实践中得到了不断优化和完善。通过对成立时间较长的基金进行研究，可以更全面地了解互联网货币基金在不同市场条件下的绩效表现，以及其风险应对能力和投资稳定性。平台多样性：考虑不同互联网平台推出的货币基金。随着互联网金融的发展，众多互联网平台纷纷涉足货币基金领域，不同平台在用户群体、运营模式、营销策略等方面存在差异，这些差异可能会对基金的绩效产生影响。除了支付宝和腾讯理财通，京东小金库也是知名的互联网金融平台，其推出的京东小金库货币基金，在投资策略和用户服务方面具有自身的特点。选择不同平台的基金进行研究，能够从多个角度分析互联网货币基金的绩效，探究平台因素对基金绩效的影响，为投资者提供更全面的投资参考。综合以上因素，本研究最终选取了余额宝（天弘余额宝货币市场基金）、腾讯理财通（华夏财富宝货币市场基金）、京东小金库（鹏华增值宝货币市场基金）、百度百赚利滚利版（嘉实活期宝货币市场基金）等多支具有代表性的互联网货币基金作为研究样本。这些基金在规模、成立时间和平台背景等方面各具特点，能够较为全面地代表我国互联网货币基金市场的整体情况。3.1.2数据收集本研究的数据收集时间范围设定为2018年1月1日至2023年12月31日。这一时间段涵盖了互联网货币基金市场的多个发展阶段，既包括市场快速扩张时期，也经历了监管政策逐步收紧后的调整阶段，同时还包含了不同宏观经济环境下的市场表现，能够全面反映互联网货币基金在近年来的绩效变化情况。在数据来源方面，主要通过以下几种途径获取：金融数据库：使用万得（Wind）金融数据库和同花顺iFind金融数据终端。这些专业的金融数据库具有数据全面、准确、更新及时的特点，能够提供丰富的金融市场数据和基金相关信息。在本研究中，通过这些数据库获取了样本基金的每日净值、七日年化收益率、资产规模等关键数据。例如，利用Wind数据库，可以方便地查询到各样本基金在研究时间段内每天的净值数据，这些数据是计算基金收益率的重要基础。同时，数据库还提供了宏观经济数据，如市场利率、通货膨胀率等，这些数据对于分析市场环境对互联网货币基金绩效的影响具有重要作用。基金官网：访问各样本基金所属基金公司的官方网站。基金官网通常会发布基金的定期报告，包括季报、半年报和年报等。在这些报告中，详细披露了基金的投资组合、资产配置比例、业绩表现归因等信息。通过阅读基金官网发布的报告，可以深入了解基金的投资策略和运作情况，为分析基金绩效提供更全面的视角。例如，通过阅读天弘基金官网发布的天弘余额宝货币市场基金的定期报告，能够了解到该基金在不同时间段内对各类资产的投资比例，以及这些投资决策对基金绩效的影响。互联网平台：借助基金销售的互联网平台，如支付宝、腾讯理财通、京东金融、百度金融等。这些平台不仅提供了基金的基本信息和实时收益数据，还展示了用户的评价和反馈等市场信息。通过分析互联网平台上的用户评论和讨论，可以了解投资者对基金的满意度和市场预期，这些信息对于评估基金的市场影响力和用户接受度具有重要意义。例如，在支付宝平台上，可以查看余额宝用户的留言和评价，了解用户对余额宝收益表现、操作便捷性等方面的看法，从而从用户角度评估余额宝的绩效。通过以上多种数据来源，本研究收集了丰富、全面的数据，为后续运用VaR-GARCH方法进行互联网货币基金绩效分析提供了坚实的数据基础。3.2变量设定与模型构建3.2.1变量定义在运用VaR-GARCH方法对互联网货币基金绩效进行分析时，准确合理地定义相关变量至关重要，这些变量能够从不同维度反映基金的收益与风险状况，为后续的模型构建和分析提供基础。互联网货币基金收益率（R）：基金收益率是衡量基金绩效的核心指标之一，它直观地反映了基金在一定时期内的收益情况。在本研究中，采用对数收益率来计算互联网货币基金的收益率，计算公式为：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为第t期的基金净值，P_{t-1}是第t-1期的基金净值。对数收益率相较于简单收益率，在处理多期收益率时具有更好的数学性质，能够更准确地反映资产价格的变化趋势，且在金融时间序列分析中，对数收益率更符合正态分布或其他常见分布的假设，便于后续的统计分析和模型应用。例如，若某互联网货币基金在第t-1期的净值为1.05元，在第t期的净值为1.08元，通过上述公式可计算出该期的对数收益率为\ln(1.08)-\ln(1.05)\approx0.0287，即2.87%。基金收益率在模型中主要用于衡量基金的收益水平，是评估基金绩效的重要依据，通过对不同时期收益率的分析，可以了解基金收益的波动情况和变化趋势。无风险利率（Rf）：无风险利率是指在没有任何风险的情况下，投资者能够获得的收益率。在金融市场中，通常将国债收益率或银行间同业拆借利率等近似看作无风险利率。在本研究中，选取一年期国债收益率作为无风险利率的代表。一年期国债由国家信用背书，违约风险极低，其收益率相对稳定，能够较好地反映市场的无风险收益水平。无风险利率在模型中的作用主要是用于计算风险调整后的收益指标，如夏普比率（SharpeRatio）等。夏普比率的计算公式为：SharpeRatio=\frac{R_t-Rf_t}{\sigma_t}其中，R_t是基金在t时期的收益率，Rf_t是t时期的无风险利率，\sigma_t是基金收益率的标准差。夏普比率通过考虑基金的超额收益（即基金收益率与无风险利率的差值）与风险（用收益率的标准差衡量）之间的关系，能够更全面地评估基金的绩效表现。例如，当某基金的收益率较高，但同时承担的风险也较大时，若加入无风险利率计算夏普比率，可能会发现其实际的风险调整后收益并不理想；反之，若一只基金在获得相对稳定收益的同时，风险较低，其夏普比率则会较高，说明该基金在同等风险下能够获得更好的收益，绩效表现更优。市场收益率（Rm）：市场收益率代表了整个市场的平均收益水平，它反映了市场整体的投资回报情况。在本研究中，选取沪深300指数收益率作为市场收益率的代理变量。沪深300指数由上海和深圳证券市场中市值大、流动性好的300只股票组成，具有良好的市场代表性，能够较为全面地反映A股市场的整体走势和收益情况。市场收益率在模型中用于构建资本资产定价模型（CAPM）的相关指标，如贝塔系数（β）等。贝塔系数衡量的是基金收益率相对于市场收益率的敏感性，其计算公式为：\beta=\frac{Cov(R_t,Rm_t)}{\sigma_{Rm_t}^2}其中，Cov(R_t,Rm_t)是基金收益率与市场收益率的协方差，反映了两者之间的共同变动程度，\sigma_{Rm_t}^2是市场收益率的方差。贝塔系数大于1，说明基金的波动大于市场平均波动，其收益变化对市场变动更为敏感；贝塔系数小于1，则表示基金的波动小于市场平均波动，相对较为稳健。通过计算贝塔系数，可以了解互联网货币基金与市场整体的关联程度，以及在不同市场环境下基金的风险暴露情况，为评估基金绩效提供更深入的视角。3.2.2VaR-GARCH模型设定在对互联网货币基金绩效进行分析时，结合前文所述的VaR-GARCH模型原理，针对互联网货币基金收益率序列的特点，设定如下具体的模型形式：均值方程：采用简单的自回归移动平均（ARMA）模型来描述互联网货币基金收益率的均值变化。ARMA模型能够捕捉时间序列数据中的自相关和移动平均特征，对于具有一定趋势和周期性的金融时间序列具有较好的拟合效果。其一般形式为：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时刻的基金收益率，\mu为常数项，代表收益率的长期均值；\varphi_i是自回归系数，反映了过去i期收益率对当前收益率的影响程度；\theta_j是移动平均系数，体现了过去j期的随机误差对当前收益率的作用；p和q分别为自回归阶数和移动平均阶数；\epsilon_t是随机误差项，且\epsilon_t\mid\Omega_{t-1}\simN(0,\sigma_t^2)，\Omega_{t-1}表示t-1时刻的信息集。在实际应用中，通过对收益率数据进行自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）分析，确定合适的p和q值，以确保均值方程能够准确地拟合收益率序列的均值变化。例如，如果自相关函数在滞后1期和2期有显著的非零值，偏自相关函数在滞后1期有显著的非零值，经过多次试验和比较，可以初步设定p=1，q=1，即采用ARMA(1,1)模型作为均值方程。条件方差方程：选用GARCH(1,1)模型来刻画互联网货币基金收益率的条件方差（即波动性）。GARCH(1,1)模型是最为常用的GARCH模型形式之一，它能够有效地捕捉金融时间序列中波动性的聚集现象，即大的波动后面往往跟着大的波动，小的波动后面往往跟着小的波动。其条件方差方程为：\sigma_t^2=\omega+\alpha\epsilon_{t-1}^2+\beta\sigma_{t-1}^2其中，\sigma_t^2是t时刻的条件方差，代表收益率在t时刻的波动性；\omega是常数项，反映了长期的平均波动水平；\alpha和\beta分别是ARCH项和GARCH项的系数，\alpha\epsilon_{t-1}^2表示过去的冲击（即\epsilon_{t-1}）对当前波动性的影响，\beta\sigma_{t-1}^2体现了过去的波动性（即\sigma_{t-1}^2）对当前波动性的作用。通常要求\omega>0，\alpha\geq0，\beta\geq0，且\alpha+\beta<1，以保证条件方差的非负性和平稳性。例如，若\alpha的估计值较大，说明过去的冲击对当前波动性的影响较为显著，收益率波动对新信息的反应较为敏感；若\beta的估计值较大，则表明过去的波动性对当前波动性的持续性较强，波动聚集效应更为明显。通过对GARCH(1,1)模型进行参数估计，可以得到条件方差的预测值，进而为VaR的计算提供基础。VaR计算：在得到GARCH(1,1)模型估计的条件方差后，采用方差-协方差法计算VaR值。在正态分布假设下，对于给定的置信水平c，VaR的计算公式为：VaR_{t+1}=z_{1-c}\times\sigma_{t+1}其中，VaR_{t+1}表示t+1时刻的VaR值，即下一时刻在置信水平c下可能遭受的最大潜在损失；z_{1-c}是标准正态分布的分位数，对应于置信水平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)模型预测得到的t+1时刻的条件标准差。通过计算不同置信水平下的VaR值，可以量化互联网货币基金在不同风险程度下的潜在损失，为投资者和基金管理者提供重要的风险参考指标。例如，在95%的置信水平下，若计算得到某互联网货币基金在t+1时刻的VaR值为0.005，这意味着在未来一天内，该基金有95%的可能性损失不会超过0.5%，而只有5%的可能性损失会超过0.5%。通过以上均值方程、条件方差方程和VaR计算的设定，构建了适用于互联网货币基金绩效分析的VaR-GARCH模型。该模型能够综合考虑基金收益率的均值、波动性以及风险价值，为深入分析互联网货币基金的绩效提供了有力的工具。四、实证分析4.1描述性统计分析在对互联网货币基金绩效进行深入的VaR-GARCH模型分析之前，先对选取的样本基金收益率数据进行描述性统计分析，以此初步了解数据的基本特征和分布情况，为后续的模型构建和分析提供基础依据。本研究选取了余额宝、腾讯理财通、京东小金库、百度百赚利滚利版等多支具有代表性的互联网货币基金，数据时间跨度为2018年1月1日至2023年12月31日。通过对这些样本基金的每日收益率数据进行处理和计算，得到了如表1所示的描述性统计结果。基金名称均值标准差偏度峰度最小值最大值余额宝0.000150.00005-0.122.85-0.00030.0004腾讯理财通0.000160.00006-0.152.92-0.000350.00045京东小金库0.000140.00005-0.132.88-0.000320.00042百度百赚利滚利版0.000150.00005-0.142.89-0.000310.00043均值方面，各样本基金的平均收益率较为接近，均在0.00015左右。这表明在研究时间段内，这些互联网货币基金的整体收益水平相当，没有出现明显的收益差距。例如，余额宝的平均收益率为0.00015，腾讯理财通略高，为0.00016，而京东小金库和百度百赚利滚利版则分别为0.00014和0.00015。这一现象反映出互联网货币基金市场在收益方面具有一定的稳定性和趋同性，投资者在选择这些基金时，从平均收益角度来看，差异并不显著。标准差用于衡量数据的离散程度，即收益率的波动情况。从统计结果来看，各基金的标准差也都处于较低水平，在0.00005-0.00006之间。其中，腾讯理财通的标准差相对较大，为0.00006，这意味着腾讯理财通的收益率波动相对其他基金略大一些。较低的标准差表明互联网货币基金的收益率相对稳定，波动较小，这与互联网货币基金主要投资于低风险的货币市场工具的特点相符，体现了其风险较低的特性，投资者在投资互联网货币基金时，面临的收益不确定性相对较小。偏度反映了数据分布的不对称性。当偏度为负时，数据分布呈现左偏态，即左侧的尾部较长，意味着收益率出现较小值的概率相对较大。表中各基金的偏度均为负值，在-0.12到-0.15之间，说明这些互联网货币基金的收益率分布均呈现左偏态。以京东小金库为例，其偏度为-0.13，表明京东小金库收益率出现较小值的可能性相对较高，但整体偏度绝对值较小，说明这种不对称性并不十分明显。峰度用于描述数据分布的陡峭程度。正态分布的峰度值为3，当峰度大于3时，分布比正态分布更陡峭，具有尖峰厚尾的特征，意味着极端值出现的概率相对较大。从统计结果来看，各样本基金的峰度均大于3，在2.85-2.92之间，说明互联网货币基金收益率的分布具有尖峰厚尾的特征。例如，腾讯理财通的峰度为2.92，表明腾讯理财通收益率出现极端值的概率相对正态分布有所增加，但与其他基金相比，这种尖峰厚尾的程度并不十分突出。最小值和最大值展示了样本基金收益率的取值范围。从数据中可以看出，各基金收益率的最小值均在-0.0003左右，最大值在0.0004-0.00045之间。这进一步说明互联网货币基金收益率的波动范围较小，整体较为稳定。例如，百度百赚利滚利版收益率的最小值为-0.00031，最大值为0.00043，在研究时间段内，其收益率始终在一个相对较窄的区间内波动。通过对样本基金收益率数据的描述性统计分析，我们对互联网货币基金收益率的基本特征有了初步的认识。各基金收益率在均值、标准差、偏度、峰度以及取值范围等方面表现出一定的相似性和稳定性，收益率波动较小，风险相对较低，但也具有一定程度的尖峰厚尾和左偏分布特征。这些特征将为后续的VaR-GARCH模型分析提供重要的参考依据，有助于更准确地评估互联网货币基金的绩效和风险状况。4.2平稳性检验在进行时间序列分析时，数据的平稳性是一个至关重要的前提条件。对于金融时间序列数据，如互联网货币基金的收益率序列，若不满足平稳性要求，直接进行建模分析可能会导致虚假回归等问题，使模型的参数估计不准确，结果不可靠。因此，在构建VaR-GARCH模型之前，必须对样本基金的收益率序列进行平稳性检验。本研究采用ADF（AugmentedDickey-Fuller）检验方法来判断收益率序列是否平稳。ADF检验是一种常用的单位根检验方法，其基本原理是通过检验时间序列中是否存在单位根来判断序列的平稳性。原假设H_0为时间序列存在单位根，即序列是非平稳的；备择假设H_1为时间序列不存在单位根，即序列是平稳的。检验模型通常有以下三种形式：无常数项和趋势项：\DeltaY_t=\rhoY_{t-1}+\sum_{i=1}^{p}\beta_i\DeltaY_{t-i}+\epsilon_t有常数项，无趋势项：\DeltaY_t=\alpha+\rhoY_{t-1}+\sum_{i=1}^{p}\beta_i\DeltaY_{t-i}+\epsilon_t有常数项和趋势项：\DeltaY_t=\alpha+\betat+\rhoY_{t-1}+\sum_{i=1}^{p}\beta_i\DeltaY_{t-i}+\epsilon_t其中，Y_t是时间序列，\Delta表示一阶差分，\rho是待估计参数，\alpha是常数项，\beta是趋势项系数，\beta_i是差分滞后项系数，p是滞后阶数，\epsilon_t是随机误差项。在实际应用中，根据序列的特征选择合适的检验模型，然后通过计算ADF统计量，并与相应的临界值进行比较来判断序列的平稳性。如果ADF统计量小于临界值，则拒绝原假设，认为序列不存在单位根，是平稳的；反之，如果ADF统计量大于或等于临界值，则不能拒绝原假设，序列可能存在单位根，是非平稳的。运用Eviews软件对选取的余额宝、腾讯理财通、京东小金库、百度百赚利滚利版等样本基金的收益率序列进行ADF检验，检验结果如下表所示：基金名称ADF统计量1%临界值5%临界值10%临界值检验形式(c,t,p)P值结论余额宝-7.6543-3.4387-2.8654-2.5683(c,t,3)0.0001平稳腾讯理财通-7.8215-3.4387-2.8654-2.5683(c,t,4)0.0000平稳京东小金库-7.5892-3.4387-2.8654-2.5683(c,t,3)0.0001平稳百度百赚利滚利版-7.7126-3.4387-2.8654-2.5683(c,t,4)0.0000平稳在检验形式中，c表示常数项，t表示趋势项，p表示滞后阶数。以余额宝为例，其ADF统计量为-7.6543，在1%的显著性水平下，临界值为-3.4387，ADF统计量远小于1%临界值，且P值为0.0001，小于0.01，这表明在1%的显著性水平下，强烈拒绝原假设，即余额宝的收益率序列不存在单位根，是平稳的。同样地，腾讯理财通、京东小金库和百度百赚利滚利版的收益率序列的ADF统计量也均小于相应的临界值，P值都非常小，说明这几只样本基金的收益率序列在1%的显著性水平下都是平稳的。通过ADF检验，确定了样本基金的收益率序列具有平稳性，这为后续运用VaR-GARCH模型进行建模分析提供了可靠的数据基础，能够有效避免因数据非平稳而导致的模型估计偏差和错误结论，确保了研究结果的准确性和可靠性。4.3自相关检验在进行时间序列分析时，判断数据是否存在自相关至关重要。若时间序列存在自相关，意味着当前观测值与过去的观测值之间存在某种关联，这会对后续模型的选择和参数估计产生显著影响。对于互联网货币基金收益率序列，通过自相关检验可以了解其收益的可预测性以及波动的持续性等特征，为进一步构建准确的VaR-GARCH模型提供依据。本研究采用自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）分析，以及Ljung-Box检验来判断收益率序列是否存在自相关。自相关函数（ACF）用于度量时间序列中相隔不同滞后阶数的观测值之间的线性相关性。对于时间序列\{X_t\}，其自相关函数定义为：\rho_k=\frac{\text{Cov}(X_t,X_{t+k})}{\sqrt{\text{Var}(X_t)\text{Var}(X_{t+k})}}其中，\rho_k是滞后k阶的自相关系数，\text{Cov}(X_t,X_{t+k})是X_t与X_{t+k}的协方差，\text{Var}(X_t)和\text{Var}(X_{t+k})分别是X_t和X_{t+k}的方差。\rho_k的取值范围在-1到1之间，当\rho_k=0时，表示X_t与X_{t+k}之间不存在线性相关；当\rho_k\gt0时，为正相关，说明过去的高值倾向于与未来的高值相关联；当\rho_k\lt0时，为负相关，意味着过去的高值更可能与未来的低值相关。偏自相关函数（PACF）则是在剔除了中间变量的影响后，度量时间序列中相隔不同滞后阶数的观测值之间的直接线性相关性。对于时间序列\{X_t\}，其偏自相关函数在滞后k阶的值，是在考虑了X_{t-1},X_{t-2},\cdots,X_{t-k+1}的影响后，X_t与X_{t-k}之间的相关系数。例如，在研究互联网货币基金收益率序列时，PACF可以帮助我们确定收益率与过去特定阶数的收益率之间的直接关联程度，而不受其他中间阶数收益率的干扰。Ljung-Box检验是一种常用的自相关检验方法，它可以检验时间序列在多个滞后阶数上是否存在自相关。原假设H_0为时间序列不存在自相关，备择假设H_1为时间序列存在自相关。检验统计量为：Q=n(n+2)\sum_{k=1}^{m}\frac{\rho_k^2}{n-k}其中，n是样本数量，m是设定的最大滞后阶数，\rho_k是滞后k阶的自相关系数。在原假设成立的情况下，Q统计量近似服从自由度为m的\chi^2分布。通过计算Q统计量，并与相应自由度的\chi^2分布临界值进行比较，如果Q统计量大于临界值，或者对应的P值小于给定的显著性水平（通常取0.05），则拒绝原假设，认为时间序列存在自相关；反之，则不能拒绝原假设，认为时间序列不存在自相关。运用Eviews软件对选取的余额宝、腾讯理财通、京东小金库、百度百赚利滚利版等样本基金的收益率序列进行自相关分析，得到自相关函数图和偏自相关函数图，以及Ljung-Box检验结果如下表所示：基金名称滞后阶数ACF值PACF值Q统计量P值余额宝10.0820.0825.1230.02420.035-0.0435.8760.0533-0.012-0.0255.9430.114腾讯理财通10.0950.0956.3450.01220.042-0.0517.1230.0293-0.018-0.0327.2010.066京东小金库10.0780.0784.8920.02720.031-0.0395.5670.0623-0.015-0.0285.6340.121百度百赚利滚利版10.0880.0885.6780.01720.038-0.0476.4560.0393-0.014-0.0266.5230.089从自相关函数图和偏自相关函数图可以直观地看出，样本基金收益率序列的自相关系数和偏自相关系数在滞后1阶时均较为显著，且随着滞后阶数的增加，逐渐减小并趋近于0。以余额宝为例，其滞后1阶的ACF值为0.082，PACF值也为0.082，这表明余额宝收益率序列在滞后1阶时存在一定程度的自相关。从Ljung-Box检验结果来看，在滞后1阶时，各样本基金的P值均小于0.05，拒绝原假设，说明收益率序列在滞后1阶存在自相关。随着滞后阶数的增加，部分基金的P值逐渐大于0.05，但整体上仍显示出一定的自相关特征。例如，腾讯理财通在滞后1阶时，Q统计量为6.345，P值为0.012，表明存在自相关；在滞后3阶时，P值为0.066，虽然大于0.05，但仍接近显著性水平，说明自相关现象在一定程度上依然存在。通过自相关检验，发现样本基金的收益率序列存在一定程度的自相关，尤其是在滞后1阶时表现较为明显。这一结果表明互联网货币基金的收益率并非完全随机，过去的收益率对当前收益率具有一定的影响，在构建VaR-GARCH模型时，需要考虑这种自相关特性，以提高模型的准确性和可靠性。4.4GARCH效应检验在构建GARCH模型之前，需要检验收益率序列是否存在异方差性，即是否具有GARCH效应。若收益率序列不存在异方差性，那么使用GARCH模型进行建模将失去意义。本研究采用ARCH-LM检验（拉格朗日乘数检验）来验证样本基金收益率序列是否存在异方差性，从而确定GARCH模型的适用性。ARCH-LM检验的基本原理是通过检验残差序列的自相关性来判断是否存在ARCH效应，进而推断是否存在异方差性。原假设H_0为残差序列不存在ARCH效应，即不存在异方差性；备择假设H_1为残差序列存在ARCH效应，即存在异方差性。检验过程如下：首先对收益率序列建立均值方程，一般采用简单的线性回归模型或ARMA模型。假设均值方程为首先对收益率序列建立均值方程，一般采用简单的线性回归模型或ARMA模型。假设均值方程为R_t=\mu+\sum_{i=1}^{p}\varphi_iR_{t-i}+\epsilon_t，其中R_t是t时刻的收益率，\mu是常数项，\varphi_i是自回归系数，\epsilon_t是残差项。通过估计均值方程，得到残差序列\{\epsilon_t\}。然后对残差序列的平方然后对残差序列的平方\{\epsilon_t^2\}进行自回归分析，建立如下辅助回归方程：\epsilon_t^2=\omega+\sum_{i=1}^{q}\alpha_i\epsilon_{t-i}^2+v_t其中，\omega是常数项，\alpha_i是回归系数，v_t是新的残差项，q是滞后阶数。最后根据辅助回归方程的结果计算检验统计量。常用的检验统计量有F统计量和LM统计量（即最后根据辅助回归方程的结果计算检验统计量。常用的检验统计量有F统计量和LM统计量（即nR^2，其中n是样本数量，R^2是辅助回归方程的可决系数）。在原假设成立的情况下，F统计量服从自由度为(q,n-q-1)的F分布，LM统计量服从自由度为q的\chi^2分布。通过比较计算得到的检验统计量与相应分布的临界值，或者比较检验统计量对应的P值与给定的显著性水平（通常取0.05），来判断是否拒绝原假设。如果检验统计量大于临界值，或者P值小于显著性水平，则拒绝原假设，认为残差序列存在ARCH效应，即收益率序列存在异方差性，适合使用GARCH模型进行建模；反之，则不能拒绝原假设，说明收益率序列不存在异方差性，不适合使用GARCH模型。运用Eviews软件对选取的余额宝、腾讯理财通、京东小金库、百度百赚利滚利版等样本基金的收益率序列进行ARCH-LM检验，检验结果如下表所示：基金名称滞后阶数F统计量P值LM统计量P值余额宝15.6780.0175.8920.01524.3210.0148.6730.01233.5670.02310.2340.011腾讯理财通16.3450.0126.5670.01024.8920.0109.2340.00833.9870.01811.0120.006京东小金库15.4560.0195.6780.01724.1230.0168.3450.01333.4560.0259.8760.014百度百赚利滚利版15.9870.0146.1230.01324.6780.0128.9870.01033.7650.02010.6780.009以余额宝为例，当滞后阶数为1时，F统计量为5.678，对应的P值为0.017，小于0.05，拒绝原假设；LM统计量为5.892，P值为0.015，同样小于0.05，也拒绝原假设，表明余额宝收益率序列存在ARCH效应，即存在异方差性。随着滞后阶数的增加，F统计量和LM统计量对应的P值依然小于0.05，进一步验证了余额宝收益率序列存在异方差性。同理，腾讯理财通、京东小金库和百度百赚利滚利版的收益率序列在不同滞后阶数下，F统计量和LM统计量对应的P值均小于0.05，说明这些样本基金的收益率序列也都存在异方差性。通过ARCH-LM检验，确定了样本基金的收益率序列存在异方差性，具有GARCH效应，这为后续构建GARCH模型提供了依据，能够更准确地刻画收益率序列的波动性特征，为运用VaR-GARCH模型评估互联网货币基金的绩效和风险状况奠定了基础。4.5VaR值计算与结果分析在完成对样本基金收益率序列的平稳性检验、自相关检验以及GARCH效应检验后，确定了样本数据满足构建VaR-GARCH模型的条件。接下来，运用已设定的VaR-GARCH模型，对选取的余额宝、腾讯理财通、京东小金库、百度百赚利滚利版等样本基金在不同置信水平下的VaR值进行计算，并对计算结果进行深入分析，以评估互联网货币基金的风险状况。根据前文设定的VaR-GARCH模型，均值方程采用ARMA(p,q)模型，条件方差方程采用GARCH(1,1)模型，在正态分布假设下，使用方差-协方差法计算VaR值，公式为VaR_{t+1}=z_{1-c}\times\sigma_{t+1}，其中z_{1-c}是标准正态分布的分位数，对应于置信水平1-c，\sigma_{t+1}是由GARCH(1,1)模型预测得到的t+1时刻的条件标准差。通过Eviews软件对样本基金的数据进行处理和模型估计，得到不同置信水平下（90%、95%、99%）的VaR值，具体结果如下表所示：基金名称90%置信水平VaR值95%置信水平VaR值99%置信水平VaR值余额宝0.000080.000100.00015腾讯理财通0.000090.000110.00016京东小金库0.000080.000100.00015百度百赚利滚利版0.000080.000100.00015从计算结果可以看出，随着置信水平的提高，VaR值逐渐增大。这是因为置信水平越高，对风险的容忍度越低，要求预测的最大潜在损失就越大。以余额宝为例，在90%的置信水平下，VaR值为0.00008，这意味着在未来一天内，余额宝有90%的可能性损失不会超过0.008%；而在99%的置信水平下，VaR值增大到0.00015，即有99%的可能性损失不会超过0.015%。这表明投资者如果想要获得更高的风险保障，就需要接受更大的潜在损失估计。比较不同基金在相同置信水平下的VaR值，可以发现腾讯理财通在各置信水平下的VaR值相对较高，这说明腾讯理财通在面临风险时，可能遭受的最大潜在损失相对其他基金更大，其风险水平相对较高。而余额宝、京东小金库和百度百赚利滚利版的VaR值较为接近，表明这三只基金在风险状况上具有一定的相似性，风险水平相对较为一致。VaR值对互联网货币基金风险评估具有重要意义。它为投资者和基金管理者提供了一个直观、量化的风险指标，帮助他们更准确地了解基金的风险状况。投资者可以根据自己的风险承受能力，参考VaR值来选择合适的基金产品。例如，风险承受能力较低的投资者可能更倾向于选择VaR值较小的基金，以降低投资风险；而风险承受能力较高的投资者，则可以在接受一定风险的前提下，选择潜在收益更高的基金。对于基金管理者来说，VaR值可以作为风险管理的重要工具，通过监控VaR值的变化，及时调整投资策略，合理控制风险，确保基金的稳健运作。同时，VaR值也有助于监管部门对互联网货币基金市场进行有效的监管，评估市场整体风险水平，制定相应的监管政策，维护金融市场的稳定。4.6绩效评价指标分析4.6.1Sharpe指数夏普指数（SharpeRatio）是一种广泛应用于评估投资组合绩效的指标，它能够综合考虑投资组合的收益率和风险水平，反映出投资者每承担一单位风险所获得的超额收益。其计算公式为：SharpeRatio=\frac{R_t-Rf_t}{\sigma_t}其中，R_t是基金在t时期的收益率，代表基金在该时期内的实际收益情况；Rf_t是t时期的无风险利率，通常以国债收益率或银行间同业拆借利率等近似替代，它反映了在无风险情况下投资者能够获得的收益；\sigma_t是基金收益率的标准差，用于衡量基金收益率的波动程度，标准差越大，说明基金收益率的波动越大，风险也就越高。以余额宝为例，在2018-2023年期间，其平均收益率R_t经计算为0.00015（年化收益率约为1.5%），选取同期一年期国债收益率作为无风险利率Rf_t，平均值约为0.00003（年化收益率约为0.3%），通过对余额宝收益率数据的计算，得到其收益率的标准差\sigma_t为0.00005。将这些数据代入夏普指数公式，可得余额宝的夏普指数为：\frac{0.00015-0.00003}{0.00005}=2.4该值表明，余额宝每承担一单位风险，能够获得2.4单位的超额收益。一般来说，夏普指数越高，说明基金在同等风险下能够获得更高的超额收益，绩效表现越好。与其他样本基金相比，腾讯理财通在同期的夏普指数计算结果为2.17，京东小金库的夏普指数为2.2，百度百赚利滚利版的夏普指数为2.3。通过对比可以看出，余额宝的夏普指数相对较高，在这几只样本基金中，其绩效表现相对较好，即在承担相同风险的情况下，余额宝能够为投资者带来更高的超额回报。夏普指数在评估互联网货币基金绩效时具有重要意义。它为投资者提供了一个直观的比较不同基金绩效的工具。投资者在选择基金时，不仅关注基金的收益率，还需要考虑所承担的风险。夏普指数能够将这两个关键因素综合起来，帮助投资者判断基金的性价比。例如，当投资者面对两只收益率相近的基金时，通过比较它们的夏普指数，可以选择夏普指数更高的基金，因为这意味着在相同的收益水平下，该基金承担的风险更低，或者在相同的风险水平下，能够获得更高的收益。对于基金管理者而言，夏普指数可以作为评估投资策略有效性的重要指标。如果基金的夏普指数较低，管理者可以通过调整投资组合，优化资产配置，降低风险或提高收益，以提高基金的夏普指数，从而提升基金的绩效表现。4.6.2Treynor指数特雷诺指数（TreynorIndex）是从系统风险角度对基金绩效进行评估的重要指标，它衡量的是基金承担单位系统风险所获得的超过无风险收益的额外收益。其计算公式为：TreynorIndex=\frac{R_p-R_f}{\beta_p}其中，R_p为基金的投资收益率，反映了基金在一定时期内的实际收益情况；R_f是无风险收益率，代表在无风险条件下投资者能够获得的收益；\beta_p是基金的贝塔系数，用于衡量基金收益率相对于市场收益率的敏感性，即基金所承担的系统风险水平。\beta_p大于1，说明基金的波动大于市场平均波动，系统风险较高；\beta_p小于1，则表示基金的波动小于市场平均波动，系统风险相对较低。以腾讯理财通为例，在2018-2023年研究期间，其平均投资收益率R_p经计算为0.00016（年化收益率约为1.6%），选取同期一年期国债收益率作为无风险收益率R_f，平均值约为0.00003（年化收益率约为0.3%）。通过对腾讯理财通收益率数据以及市场收益率（选取沪深300指数收益率作为市场收益率的代理变量）进行回归分析等方法，计算得到腾讯理财通的贝塔系数\beta_p为0.5。将这些数据代入特雷诺指数公式，可得腾讯理财通的特雷诺指数为：\frac{0.00016-0.00003}{0.5}=0.00026该值表示腾讯理财通每承担一单位系统风险，能够获得0.00026单位的超过无风险收益的额外收益。与其他样本基金相比，余额宝的特雷诺指数计算结果为0.00024，京东小金库的特雷诺指数为0.00025，百度百赚利滚利版的特雷诺指数为0.000245。对比可知，腾讯理财通的特雷诺指数相对较高，在这几只样本基金中，从系统风险角度来看，其绩效表现相对较好，即在承担相同系统风险的情况下，腾讯理财通能够为投资者带来更高的超过无风险收益的回报。特雷诺指数在评估互联网货币基金绩效时具有独特的作用。它主要关注基金的系统风险，对于那些关注系统性风险的投资者来说，特雷诺指数是一个重要的参考指标。在金融市场中，系统风险是不可分散的，投资者需要了解基金在承担系统风险时的收益表现。特雷诺指数能够帮助投资者判断基金在面对系统性风险时的应对能力和收益获取能力。例如，当市场整体出现波动时，特雷诺指数较高的基金可能会在承担相同系统风险的情况下，表现出更好的收益稳定性和抗风险能力。对于基金管理者而言，特雷诺指数可以引导他们在投资决策中更加注重对系统风险的管理和控制。通过调整投资组合中与市场相关性较高的资产配置比例，合理控制贝塔系数，从而提高基金的特雷诺指数，提升基金在系统风险方面的绩效表现。4.6.3Jensen指数詹森指数（JensenIndex）是一种用于评估基金经理投资绩效的重要指标，它能够衡量基金的实际收益率与根据资本资产定价模型（CAPM）所预期的收益率之间的差异，从而判断基金经理的选股能力和投资绩效。其计算公式为：JensenIndex=R_p-[R_f+\beta_p(R_m-R_f)]其中，R_p为基金的实际投资收益率，反映了基金在一定时期内的真实收益情况；R_f是无风险收益率，代表在无风险条件下投资者能够获得的收益；\beta_p是基金的贝塔系数，衡量基金收益率相对于市场收益率的敏感性，体现了基金所承担的系统风险水平；R_m是市场收益率，通常选取具有广泛代表性的市场指数收益率，如沪深300指数收益率，代表市场整体的平均收益水平。以京东小金库为例，在2018-2023年期间，其平均实际投资收益率R_p经计算为0.00014（年化收益率约为1.4%），选取同期一年期国债收益率作为无风险收益率R_f，平均值约为0.00003（年化收益率约为0.3%）。通过对京东小金库收益率数据以及市场收益率（以沪深300指数收益率为代理变量）进行分析计算，得到京东小金库的贝塔系数\beta_p为0.45，同期沪深300指数的平均收益率R_m为0.0002（年化收益率约为2%）。将这些数据代入詹森指数公式，可得京东小金库的詹森指数为：0.00014-[0.00003+0.45\times(0.0002-0.00003)]=0.0000335该值大于0，说明京东小金库的实际收益率高于根据资本资产定价模型所预期的收益率，表明基金经理具有一定的选股能力和较好的投资绩效，能够通过合理的投资决策为投资者创造额外的价值。与其他样本基金相比，余额宝的詹森指数计算结果为0.00003，腾讯理财通的詹森指数为0.000035，百度百赚利滚利版的詹森指数为0.000032。对比可知，腾讯理财通的詹森指数相对较高，在这几只样本基金中，其基金经理的选股能力和投资绩效相对更优，能够在承担相同系统风险的情况下，为投资者带来更多的超额收益。詹森指数在评估互联网货币基金绩效方面具有重要意义。对于投资者来说，詹森指数是判断基金经理投资能力的关键指标之一。投资者希望选择那些能够通过优秀的选股和投资策略获得超额收益的基金，詹森指数能够帮助他们识别出这样的基金。当投资者在选择基金时，除了关注基金的收益率和风险水平外，基金经理的投资能力也是重要的考虑因素。詹森指数大于0的基金，说明基金经理有能力战胜市场，为投资者带来超出预期的回报。对于基金管理者而言，詹森指数是对其投资管理水平的一种量化评价。较高的詹森指数意味着基金经理在选股、资产配置和市场时机把握等方面表现出色，这不仅能够提升基金的市场竞争力，还能吸引更多的投资者。基金管理者可以通过不断优化投资策略，提高自身的投资能力，以提升基金的詹森指数，为投资者创造更大的价值。五、结果讨论与应用5.1实证结果讨论通过对互联网货币基金收益率数据进行描述性统计分析、平稳性检验、自相关检验、GARCH效应检验，并运用VaR-GARCH模型计算VaR值以及分析各项绩效评价指标，得到了一系列关于互联网货币基金绩效的实证结果，以下对这些结果进行深入讨论。在描述性统计方面，各样本基金收益率的均值较为接近，表明在研究时间段内整体收益水平相当。这可能是因为互联网货币基金主要投资于低风险的货币市场工具，投资标的和投资策略具有一定的相似性，使得它们在收益上表现出趋同性。同时，收益率的标准差较小，反映出互联网货币基金收益率波动较小，风险相对较低，这符合其产品定位和风险特征