1、 摘要近幾年的市場表現(xiàn)，充分證明互聯(lián)網(wǎng)基金在中國的發(fā)展是非常成功的。中國的基金市場在1998年到2013年，積累了8500萬累積戶數(shù)（所有基金產(chǎn)品的開戶數(shù)總和，同一客戶有時會持有多只基金產(chǎn)品）。尤其是在2013年6月后，隨阿里集團“余額寶”的推出，在接下來的4年多里，中國基金行業(yè)開戶數(shù)有了飛快的增長。以“余額寶”為代表的互聯(lián)網(wǎng)基金的開戶數(shù)進入了爆發(fā)性增長期，至2017年底，累積戶數(shù)已達6億，僅余額寶的累積戶數(shù)就高達3.69億，幾乎占到中國人口的四分之一?！坝囝~寶”背后的天弘基金的服務質(zhì)量和管理水平達到了中國公募基金公司的最高水平，在服務余額寶客戶的同時也收獲了可觀的回報。隨著互聯(lián)網(wǎng)基金的蓬勃發(fā)

2、展，探究互聯(lián)網(wǎng)基金的創(chuàng)新及風險特征有十分重要的理論與現(xiàn)實意義。研究大量的學術文獻后，作者發(fā)現(xiàn)ARCH族模型主要用于研究債券、股票等傳統(tǒng)金融產(chǎn)品的收益率特征，幾乎沒有學者將ARCH族模型套用到互聯(lián)網(wǎng)理財產(chǎn)品的研究。在研究傳統(tǒng)金融產(chǎn)品的收益波動規(guī)律時，GARCH模型的適用性較廣。通過構建并擬合EGARCH, TARCH模型，研究傳統(tǒng)金融產(chǎn)品的非對稱性收益波動時的效果十分理想。另一方面，學術界在嘗試風險測度與量化方面，發(fā)現(xiàn)VaR模型的結果更接近實際情況，且該方法在實際運用過程中靈活性較高。因此，本文運用ARMA和GARCH類模型來刻畫傳統(tǒng)的貨幣基金和互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的風險即收益率的波動。并比較二者風險

3、的差別以及深入分析互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金不同模式下的風險表現(xiàn)。具體而言，本文先進行了基金樣本的選取；然后對樣本基金的序列特征進行分析，具體包括樣本基金的基本統(tǒng)計分析、樣本基金的平穩(wěn)性分析、樣本基金的相關性分析、樣本基金的ARCH效應檢驗、樣本基金的GARCH模型建立；最后計算理財產(chǎn)品的VaR值得出相應結論。本文實證得到以下結論最新的結論再斟酌一下：第一、傳統(tǒng)的基金收益率較為溫和，互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的收益率變化相對激烈；第二、在對序列進行正態(tài)性檢驗時，無論是傳統(tǒng)基金還是互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金，很明顯地都屬于偏態(tài)分布；第三、金融時序的“尖峰厚尾”特征在我們的序列中得到了充分的體現(xiàn)。從計算的VAR結果來看，傳統(tǒng)貨幣基金

4、的風險值明顯地高于互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金。但是互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的風險值的變化范圍要大于傳統(tǒng)貨幣基金；第四、本文還對互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金三種模式的風險值的差異進行了探討。在實證中確實看不出時序特征和風險值有什么顯著差異。這可能在于互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金受到的大的宏觀環(huán)境是相同的，并且基金的運作模式區(qū)別不大。大多數(shù)的貨幣基金理財產(chǎn)品都存在著嚴重的同質(zhì)化現(xiàn)象。關鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金；風險；VaR；GARCHAbstractThe market performance in recent years has fully proved that the development of Internet funds in Chin

5、a has been very successful. China's fund market accumulated 85 million cumulative accounts (the total number of accounts for all fund products from 1998 to 2013, and the same customer sometimes holds more than one fund product). However, in June 2013, with the launch of "Yu'E Bao"

6、by Alibaba Group, the number of Internet fund accounts opened into explosive growth for the next four years. By the end of 2017, the accumulated number of accounts reached 600 million. The balance of only Yu'E Bao's household reached 369 million, accounting for almost a quarter of China'

7、s population. Although Yu'E Bao is an internet fund, the service quality and management level of the celestial fund behind it have reached the highest level of China's raised funds and also rewarded considerable returns while serving the customers. With the rapid development of Internet fund

8、s, the innovation and risk characteristics of Internet funds has very important theoretical and practical significance.Combined with a large number of academic literature, it is found that the ARCH family model mainly studies the yield characteristics of traditional financial products such as bonds

9、and stocks. Few scholars apply the ARCH family model to the research of Internet wealth management products. In studying the volatility of returns of traditional financial products, GARCH model is more applicable. By constructing and fitting EGARCH and TARCH models, it is very effective to study the

10、 asymmetry of traditional financial products. On the other hand, in the field of risk measurement and quantification, the academic circles find that the result of VaR model is closer to the actual situation and the method is more flexible in practical application.Therefore, this article uses ARMA an

11、d GARCH models to characterize the risks of traditional Monetary Fund and Internet Monetary Fund, and compare the differences between the two risks as well as in-depth analysis of the risk performance of the Internet Monetary Fund in different modes. Specifically, this article first selected the sam

12、ple of the funds; Then we analyzed the sequence characteristics of the sample funds, including the basic statistical analysis of the sample funds, the stability of the sample funds, the analysis of the sample funds, the ARCH of the sample funds Effect test, and the sample fund GARCH model was establ

13、ished; Finally, the VAR of the financial products was calculated and the corresponding conclusions were drawn.This paper draws the following conclusions: First, the traditional fund returns are relatively modest, and the changes of internet monetary funds are relatively fierce. Second, when examinin

14、g the normality of the sequence, it is obvious that neither traditional funds nor Internet monetary funds, belongs to the skewed distribution; Third, the financial timing of the "peak thick tail" feature in our sequence has been fully reflected. From the calculated VAR results, the risk va

15、lue of the traditional Monetary Fund is obviously higher than that of the Internet Monetary Fund. However, the range of the risk value of the Internet Monetary Fund is greater than that of the traditional Monetary Fund. Fourthly, this paper also discusses the differences between the three modes of I

16、nternet Monetary Fund. In the early stages of empirical evidence, we did not see any difference between timing features and risk values. This may be due to the fact that the vast macroeconomic environment that Internet monetary funds are subjected to is consistent with the mode of operation of the f

17、und. Most of the financial products is with serious homogeneity.Keywords: Internet Monetary Fund; risk; VaR; GARCH目錄摘要1Abstract2目錄4第1章 緒論61.1研究背景61.2研究意義61.3研究內(nèi)容71.4研究方法81.4.1文獻研究法81.4.2模型實證分析81.5研究的創(chuàng)新與不足81.5.1研究創(chuàng)新點81.5.2研究不足8第2章 文獻綜述92.1對互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的研究92.1.1國內(nèi)對互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的研究92.1.2國外互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的研究102.2基金產(chǎn)品風險評價研

18、究112.3風險度量方法相關研究132.4研究評述14第3章 互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金發(fā)展概況153.1中國互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金發(fā)展概況153.2美國互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金發(fā)展概況153.3互聯(lián)網(wǎng)基金類理財產(chǎn)品的風險類型163.3.1.流動性風險163.3.2.市場競爭風險173.3.3技術與網(wǎng)絡風險183.3.4社會風險183.3.5法律風險19第4章 模型選取194.1VaR的定義194.2VaR的計算方法194.3本文選取的方法與理由21第5章 互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金風險的實證分析215.1 本文基金樣本的選取215.2 樣本基金的序列特征分析245.2.1樣本基金的基本統(tǒng)計分析245.2.2樣本基金的平穩(wěn)性分析265

19、.2.3樣本基金的相關性分析275.2.4樣本基金的ARCH效應檢驗285.2.5樣本基金的GARCH模型建立325.3 理財產(chǎn)品的VaR值計算365.4 本章小結38第6章 結論與展望406.1結論406.2展望41致謝41參考文獻43同濟大學 碩士學位論文 第1章 緒論1.1研究背景互聯(lián)網(wǎng)基金主要以貨幣型基金為主，其運作方式不同于市場中其他形式的基金。在2013年至2017年之間，整個基金市場的規(guī)模增長了8.6億，其中，僅貨幣型基金就增長了6.2億，余下的增長部分則是由股票型、指數(shù)型、混合型、債券型基金共同組成。這幾年，互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的蓬勃發(fā)展，主要依賴于其在以下三方面創(chuàng)新:一是場景創(chuàng)新。

20、傳統(tǒng)的基金一般以銀行網(wǎng)點作為銷售渠道，是金融場景，而互聯(lián)網(wǎng)基金主要以電商消費場景、網(wǎng)絡社交虛擬場景為主，這類場景本身就嵌入了巨大的流量，所以增長的基數(shù)問題得以自然解決；二是用戶體驗創(chuàng)新?；ヂ?lián)網(wǎng)基金向客戶提供了更便捷的業(yè)務流程、更低的進入門檻，使得各層次的用戶能有更多的機會參與互聯(lián)網(wǎng)基金；三是產(chǎn)品收益更穩(wěn)定，風險級別更低，更利于用戶間推廣宣傳。互聯(lián)網(wǎng)基金雖然在近幾年高速發(fā)展，但其規(guī)模增長在未來仍然還有巨大的空間。根據(jù)國家統(tǒng)計局公布的數(shù)據(jù)顯示，2016年底中國人口大約有13.8億，18-70歲人口規(guī)模為10億左右，同時期，來自于CNNIC（中國互聯(lián)網(wǎng)絡信息中心）公布的數(shù)據(jù)顯示，我國網(wǎng)民規(guī)模為7.7

21、億，年增速為5.5%以上，其中覆蓋18-70歲的網(wǎng)民數(shù)量為5.5億。假設18-70歲這個年齡段的10億居民都有理財?shù)男枨?，這5.5億人都有機會通過互聯(lián)網(wǎng)參與基金投資或理財，那互聯(lián)網(wǎng)理財產(chǎn)品在未來的需求是巨大的?？傮w來說，互聯(lián)網(wǎng)基金在未來業(yè)績的增長空間仍然非常可觀。互聯(lián)網(wǎng)基金作為互聯(lián)網(wǎng)金融領域的重要分支，在未來的發(fā)展中，始終會圍繞場景創(chuàng)新、用戶體驗創(chuàng)新和收益穩(wěn)健性這三個方面展開。但也正是因為互聯(lián)網(wǎng)大環(huán)境存在的場景虛擬化的獨有特點，互聯(lián)網(wǎng)用戶和傳統(tǒng)基金投資者相比在風險偏好、本金損失方面會更具敏感與不確定性，而且互聯(lián)網(wǎng)的高效傳播性，也使得投資者的負面情緒相比于在傳統(tǒng)金融環(huán)境下更易于傳播。所以，互聯(lián)網(wǎng)

22、基金與傳統(tǒng)基金在風險上呈現(xiàn)出不同特點。因此，面對未來蓬勃發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)基金，無論從學術界還是業(yè)界，都需要更好地了解、研究其風險，并采取相關措施。1.2研究意義隨著中國近40年的改革開放，中國經(jīng)濟高速發(fā)展、人民生活水平的顯著提高、國有經(jīng)濟實體和民營經(jīng)濟實體的共同繁榮，居民和企業(yè)對投資理財，財富的保值和增值需求與日俱增，金融市場的制度也日趨成熟，政府也在逐漸放開監(jiān)管，減少行政干預，鼓勵市場自身調(diào)節(jié)，實現(xiàn)充分的市場化。在這一過程中，風險隨之變得復雜多樣。此外，我國的金融事業(yè)改革及創(chuàng)新并沒有太多可供借鑒的樣本和示例，當前面臨的主要問題是如何在劃定金融規(guī)范中創(chuàng)新、如何在提出新的金融理論中創(chuàng)新、如何在金融產(chǎn)

23、品設計與應用中創(chuàng)新、如何在風險評估與管控中創(chuàng)新，從而可以更好地滿足居民的理財投資需求、滿足監(jiān)管部門的風控要求、滿足金融機構的發(fā)展愿景。金融創(chuàng)新的同時也必須防范潛在的金融風險，而防范風險的第一步就是識別風險、量化風險、給出預防和解決風險的方案。作為金融機構，運用VaR模型評價投資組合的風險，揭示風險、降低風險；作為投資者測算風險程度，結合自身情況在可接受的風險范圍內(nèi)，獲得最大的利潤回報；作為監(jiān)管部門，使用先進的風險度量技術，可使監(jiān)管者隨時對各種金融產(chǎn)品進行風險管控，利于制定出符合市場需求的監(jiān)管政策。風險量化評估理論與實踐，能有效提高我國的監(jiān)管能力、推動金融產(chǎn)品創(chuàng)新、有利于金融行業(yè)的市場化進程，從

24、而促進社會主義經(jīng)濟發(fā)展，盡快融入全球化的金融體系。因此，VaR模型等風險評價度量技術是當前風險評價度量中重要的組成部分，在投資者基金選擇、基金公司自身問題發(fā)現(xiàn)與提高、政府部門監(jiān)管效果等方面有著重大意義。1.3研究內(nèi)容互聯(lián)網(wǎng)基金近年來發(fā)展十分迅速，且呈現(xiàn)多樣化發(fā)展趨勢。相較于傳統(tǒng)貨幣基金，互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的規(guī)模和數(shù)量都占有很大優(yōu)勢，且隨著互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)和信息科技的發(fā)展，越來越多的傳統(tǒng)貨幣基金轉(zhuǎn)為互聯(lián)網(wǎng)基金。因此，本文結合現(xiàn)有理論和相關研究，探討互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的風險度量，并與傳統(tǒng)貨幣基金做對比。本文共包括五部分，具體包括以下內(nèi)容：第1章為緒論。主要包括研究背景與意義，采用什么方法研究了什么內(nèi)容，以及創(chuàng)

25、新與不足之處。第2章是文獻綜述。主要包括國內(nèi)外對互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的研究，對于基金類理財產(chǎn)品風險評價的研究以及對風險度量方法的研究。最后結合相關文獻對研究做了研究評述。第3章為互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金發(fā)展概況。具體介紹了互聯(lián)網(wǎng)金融基金類理財產(chǎn)品的特征、互聯(lián)網(wǎng)金融基金類理財產(chǎn)品的運作方式、互聯(lián)網(wǎng)基金類理財產(chǎn)品的風險類型以及中國和美國的互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金發(fā)展概況。第4章為模型方法的選取。本章先介紹了VaR的定義，之后介紹并比較了VaR的四種計算方法，并闡明本文選取的方法與理由。第5章為互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金風險的實證分析。本章先進行了基金樣本的選取；然后對樣本基金的序列特征進行分析，具體包括樣本基金的基本統(tǒng)計分析、樣本基金

26、的平穩(wěn)性分析、樣本基金的相關性分析、樣本基金的ARCH效應檢驗、樣本基金的GARCH模型建立；最后對理財產(chǎn)品的VaR值進行計算，并進行章節(jié)小結。1.4研究方法1.4.1文獻研究法本文作者閱讀了大量文獻，以及其他學者對文獻的梳理、批注和總結，對互聯(lián)網(wǎng)基金理財產(chǎn)品有了全面了解，對風險量化評估有了深刻理解，儲備了必要的理論思想，在參考其他學者的學術成果的同時，對前人的研究內(nèi)容進行進一步的深挖和創(chuàng)新。1.4.2模型實證分析本文運用ARMA和GARCH類模型來刻畫傳統(tǒng)的貨幣基金和互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的風險。并比較二者風險的差別以及深入分析互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金不同模式下的風險表現(xiàn)。1.5研究的創(chuàng)新與不足1.5.1研究

27、創(chuàng)新點本文在以下兩個創(chuàng)新方向上做了嘗試：一、研究角度的創(chuàng)新：本文的研究對象是互聯(lián)網(wǎng)金融高速發(fā)展的時代背景下的熱點產(chǎn)品互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金。以互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金與傳統(tǒng)貨幣基金為分析對象，以對比兩者的差異化作為切入點，先從理論層面研究兩者的運行機制和運作風險的差異性，進而通過實證檢驗兩者的具體風險情況。指出我國對互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金加強監(jiān)管和防范風險的必要性，并從政府、行業(yè)、投資者三方面的角度提出風險防范策略。二、研究方法的創(chuàng)新：作為現(xiàn)階段蓬勃發(fā)展的的互聯(lián)網(wǎng)金融，在學術界已經(jīng)成為炙手可熱的研究課題，研究成果也可謂碩果累累，但縱觀國內(nèi)大量的研究文獻可以看出，關于互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金風控方面的研究基本上還屬于理論層面，并未

28、在實踐研究方面走得很遠，研究成果也略顯匱乏。本文嘗試將定性分析與定量分析相結合，將互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金與傳統(tǒng)貨幣基金的風險進行定性和定量分析，并運用ARCH類模型對互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金進行風險估算，將理論結合實際，從而更有實際意義。1.5.2研究不足本文的不足之處有四點：一、由于本課題緊貼時代前沿，學術界尚未建立完整的理論體系，所以本文的理論深度有限；二、互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金在國外由PayPal于1999年創(chuàng)立，在國內(nèi)由支付寶公司在2013年成立，這些年來，產(chǎn)品種類和運營模式都大同小異。由于我國互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金開始運營的時間并不長同時互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品存在同質(zhì)化的趨向。所以在選取研究樣本時具有一定的局限性，得到的結論也可

29、能缺乏普遍適用性。三、在金融風險量化研究領域采用VaR值進行評估是具有局限性的。因為VaR模型在度量市場風險時是有效的，度量單個金融產(chǎn)品時就無法照顧到風險的各個方面，有的風險就無法被VaR模型有效評估，比如信用風險就未能被VaR模型有效評估。而且VaR值僅表示特定置信區(qū)間內(nèi)的最大損失，但不排除損失超出VaR的可能性，所以有必要對VaR模型進行更深入更全面的定性分析和定量分析。四、本文采用的風險量化評估方法是基于VaR模型構建的，該方法能測算風險價值，但無法對風險的形成分析出具體成因。這些都有待今后進一步完善。第2章 文獻綜述2.1對互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的研究2.1.1國內(nèi)對互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的研究研究一

30、個新生的概念或事物首先要明確其概念，研究發(fā)展現(xiàn)狀?；ヂ?lián)網(wǎng)基金是互聯(lián)網(wǎng)時代金融創(chuàng)新的一個重要分支，也是一個新鮮事物，對這個概念的猜測和解讀有很多種角度。其中主要有以下三種角度：一、互聯(lián)網(wǎng)基金的基因來自互聯(lián)網(wǎng)。學者李峰在2014年的新財經(jīng)雜志中發(fā)表的文章互聯(lián)網(wǎng)基金喜憂并存中提到：互聯(lián)網(wǎng)基金是以互聯(lián)網(wǎng)為發(fā)行平臺，是互聯(lián)網(wǎng)公司專門針對網(wǎng)絡用戶發(fā)行的基金。這是站在互聯(lián)網(wǎng)公司的角度來對互聯(lián)網(wǎng)基金下定義的。相比于線下的傳統(tǒng)基金產(chǎn)品，互聯(lián)網(wǎng)基金產(chǎn)品要求具有更高的流動性、更強的安全性和更真實的體驗性，在這樣高要求下產(chǎn)生的互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金也必定是兼?zhèn)涓呤找妗⒏吡鲃有?、能給予用戶更好體驗的基金產(chǎn)品。二、由于基金公司一

31、直都存在著將基金從線下轉(zhuǎn)移到線上的意愿，而余額寶只是這種意愿的具體表現(xiàn)結果。從基金公司的角度來解釋，互聯(lián)網(wǎng)基金的本質(zhì)仍然是貨幣基金，只是銷售渠道發(fā)生了改變，從傳統(tǒng)的銀行、金融機構渠道網(wǎng)點代理銷售轉(zhuǎn)向了互聯(lián)網(wǎng)線上銷售。學者方韡在2014年的財經(jīng)界雜志中發(fā)表的文章互聯(lián)網(wǎng)基金的發(fā)展及核心優(yōu)勢分析中稱：通過互聯(lián)網(wǎng)渠道銷售的基金只是改變了銷售模式，通過互聯(lián)網(wǎng)的方式將金融產(chǎn)品推廣出去，利用互聯(lián)網(wǎng)渠道實現(xiàn)銷售，突破了傳統(tǒng)渠道營業(yè)機構銷售的瓶頸，在打開銷售渠道與銷售思路的同時拓寬了顧客的有效數(shù)量。三、互聯(lián)網(wǎng)基金的發(fā)展更離不開金融創(chuàng)新和技術創(chuàng)新。以余額寶為代表的互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的金融創(chuàng)新主要體現(xiàn)在申購門檻近乎為零

32、、費用成本更加低廉、贖回時效性逐漸增強、操作流程更加便捷等多個方面。除了以上互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金獨有的創(chuàng)新點之外，以余額寶為代表的互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金能在支付寶這樣的第三方支付系統(tǒng)的技術支持下能同時服務海量的投資人，為基金公司完成資金建設、銷售服務、贖回服務等工作。這種觀點與學者薛君和陳俊良在2014年發(fā)表在西安郵電大學學報的互聯(lián)網(wǎng)基金流動性風險研究一文觀點相似。以上的三種觀點都對互聯(lián)網(wǎng)公司和基金公司在互聯(lián)網(wǎng)基金運作過程中的重要作用做出了肯定。對互聯(lián)網(wǎng)基金更為均衡而客觀的定義是：互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金是第三方支付平臺與貨幣基金在互聯(lián)網(wǎng)技術下的必然形態(tài)。它通過第三方平臺將基金的銷售從線下轉(zhuǎn)移到線上，使得貨幣基金既有

33、第三方支付渠道的流動性也具有貨幣基金的收益性，融合了兩者的優(yōu)點。引入了互聯(lián)網(wǎng)技術使得傳統(tǒng)金融產(chǎn)品的流動性、安全性和收益性模式被打破，基金公司在新的運作模式框架下又重新找到了三者的平衡點。如果僅僅只是把傳統(tǒng)的貨幣基金引入互聯(lián)網(wǎng)科技，改變銷售渠道和銷售方式，那也算不上是真正意義的互聯(lián)網(wǎng)基金。2015年發(fā)表于區(qū)域金融研究雜志中的文章互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金對商業(yè)銀行經(jīng)營的影響研究，其作者張景智、呂斌、楊曉萍認為：互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金僅僅只是創(chuàng)新基金的銷售模式，并不是基金的本質(zhì)屬性在發(fā)生改變，只有在流動性、風險性、安全性等方面的創(chuàng)新才算得上是基金的本質(zhì)屬性的提升。互聯(lián)網(wǎng)第三方支付平臺憑借技術優(yōu)勢幫助客戶完成貨幣支付、

34、收益結算等功能，建立了與銀行和基金的雙向互動。此外，互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的一個創(chuàng)新之處就是在于其申購門檻極低（例如：余額寶的申購門檻為1元）。不僅如此，在用戶的授權下，支付寶可自動將用戶的支付寶余額轉(zhuǎn)入“余額寶”中，不需要用戶過多關注就可以自動操作，靈活快捷。除此之外，作為電商平臺的互聯(lián)網(wǎng)基金還具備消費支付的功能，極大程度增加了用戶在投資過程中的便利性。所以，互聯(lián)網(wǎng)基金是一種兼具更強流動性，便利性及收益性的創(chuàng)新型貨幣基金。2.1.2國外互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的研究PayPal是一家美國的支付公司，其1999年的一款通過賬戶余額買貨幣基金的產(chǎn)品堪稱是“余額寶”類互聯(lián)網(wǎng)理財產(chǎn)品的鼻祖。起初，貝寶公司（PayPa

35、l）運營穩(wěn)定，后期主要因為美聯(lián)儲自2008年金融危機后開始了兩輪量化寬松貨幣政策，使美國的短期市場利率跌到了0.25%以下，PayPal貨幣市場基金的收益率持續(xù)走低，在當時已經(jīng)很難吸引用戶，加之高額的基金運營費用，最終導致PayPal最終決定停止運營該基金。2011年7月該基金停止運營，此時基金規(guī)模還有4.7億美元。PayPal基金是全球互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的鼻祖，可以說PayPal基金的興衰與發(fā)展為我們研究國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)理財產(chǎn)品的發(fā)展前景提供了一個預測絕佳的樣本。即互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的收益情況普遍受短期市場利率變動的影響，當短期市場利率升高時，互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金將會有不錯的收益；反之，如果短期市場利率降到很低

36、時，就很有可能出現(xiàn)貨幣市場基金的收益率持續(xù)走低，利率對投資者的吸引力會不斷減弱，這樣，當互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的盈利無法填補自身運營所帶來的巨大成本時，互聯(lián)網(wǎng)基金就會受到規(guī)模減小甚至是經(jīng)營上的威脅。2014年，戴國強和方鵬飛就曾經(jīng)指出，作為國內(nèi)最大的第三方支付平臺，支付寶于2013年6月推出“余額寶”，標志著我國互聯(lián)網(wǎng)基金正式成為現(xiàn)實。結合我國投資渠道相對較少，金融市場監(jiān)管相對嚴格的事實，可以推測未來余額寶的發(fā)展趨勢，即：如果我國的存款利率偏低，銀行活期存款這種傳統(tǒng)的理財方式對投資者吸引力將會減少，銀行活期存款將被擠出，市場上的貨幣流動性增強，互聯(lián)網(wǎng)基金產(chǎn)品就會因為更高收益率大受歡迎。由于金融行業(yè)在國

37、外的發(fā)展更為成熟和完善，市場對互聯(lián)網(wǎng)理財產(chǎn)品快速接受也促進了互聯(lián)網(wǎng)金融的普及，新生的金融創(chuàng)新也引起了學術界的普遍關注。創(chuàng)新往往會顛覆傳統(tǒng)，而金融的創(chuàng)新需要格外的慎重，互聯(lián)網(wǎng)金融新模式的發(fā)展中更需要法律約束(Andres Gandamuz Gonzalez, 2004)。Anonymous 在( 2008 )年發(fā)表的論文為投資者如何選擇投資平臺、如何匹配投資的資金量、如何利用互聯(lián)網(wǎng)作出更好的投資決策等方面給出了建議，同時闡述了互聯(lián)網(wǎng)基金的便利性。由此可見，國外的投資模式受互聯(lián)網(wǎng)影響很深遠，互聯(lián)網(wǎng)基金的思想很容易被接受，所以可以預測互聯(lián)網(wǎng)基金未來會在國外高速成長和長期發(fā)展。2.2基金產(chǎn)品風險評價研

38、究基金是傳統(tǒng)金融產(chǎn)品的一個重要分支?；甬a(chǎn)品的風險管理對整個金融市場的風險管理和金融體系的可持續(xù)運行具有深遠的意義。受益于網(wǎng)絡技術的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)理財產(chǎn)品在金融市場中的占比不斷攀升，也逐漸成為金融市場的關鍵角色，對這類產(chǎn)品的風險控制也引起金融從業(yè)者的高度重視。國外的金融市場起步更早也更加成熟，對基金類理財產(chǎn)品風險評價的學術成果也更豐富。Ogilvie (1994)從投資方式對比了基金類理財產(chǎn)品和其他金融產(chǎn)品，發(fā)現(xiàn)基金類理財產(chǎn)品的融資渠道更高效，承受風險的能力也更好，短期內(nèi)的成長速度也更快。Macey (2011)從歷史的角度分析了貨幣基金理財產(chǎn)品，認為自2008年金融危機后來自監(jiān)管部門的政策會加

39、大金融系統(tǒng)風險。在“量化評估基金類理財產(chǎn)品風險”這一課題上，學術領域也有不少研究成果。Li (1999)通過實證檢驗發(fā)現(xiàn)了運用四階矩陣可以有效度量產(chǎn)品的風險，也是最早引入風險價值的概念來衡量收益率波動帶來的風險，在“量化評估”課題上作出了較大的貢獻。伴隨著基金行業(yè)的發(fā)展，學者們也在不斷充實著“基金風險評估”方面的文獻，其中VaR模型在現(xiàn)實中得到了廣泛應用。Stephanos , Papadamou (2004)對比了基本模型、參數(shù)模型和非參數(shù)模型,發(fā)現(xiàn)在三種模型的情況下,測算歐洲市場的證券投資基金的VaR值，基本模型的風險值明顯低于另外兩個模型。Maspero (2005)的觀點是：VaR模型

40、作為基金管理者衡量基金風險的重要工具，其測算結果能給與基金管理者有效的信息，是一種實用的模型效果評估工具。Coste , Douady (2011)將對沖基金的發(fā)展歷史根據(jù)時間劃分為三個階段，通過SVaR模型評估對沖基金的風險價值，并且深入研究了基金收益率在不同歷史時期的變化特征和風險狀況。當前，我國的基金類理財產(chǎn)品正值高速發(fā)展期，但市場尚未完全成熟是當前我國金融發(fā)展的重要局限，基金產(chǎn)品面臨著來自政策因素、市場因素的不確定性較大，所以風險因素也相對多元化、復雜化。我國的貨幣基金在存在許多風險不確定因素的同時，也有著巨大的成長潛力，存在著諸多優(yōu)點。例如：貨幣基金有較好的資金流動性，這一優(yōu)點可以盡

41、可能減少金融市場系統(tǒng)風險對貨幣基金自身經(jīng)營的影響，減少因宏觀經(jīng)濟調(diào)節(jié)，物價波動降低、基準利率變化等因素給金融市場帶來的不利影響。因此，對基金產(chǎn)品的風險進行定性研究就是一個非常現(xiàn)實的課題。國內(nèi)的學者們通過基金的贖回率、收益率等數(shù)據(jù)，同時結合當期的市場利率等外部因素，分析并得出了影響風險的幾大因素，并得出如下幾個結論：司盛媛(2006)選用了24只基金作為樣本，總結得出我國基金的贖回風險與規(guī)模無關，與凈值收益率有著強關聯(lián)性；巢燕若(2007)截取2004-2006年的數(shù)據(jù)建立了回歸模型，通過格蘭杰因果檢驗，得出結論即：市場利率變化對收益率變化產(chǎn)生的影響是極大的，所以監(jiān)管部門應當對貨幣市場采取適度監(jiān)

42、管的措施，合理的干預對貨幣基金市場的穩(wěn)定有著積極的作用，可以減少貨幣基金市場存在的潛在風險。平由植(2014)研究了貨幣基金規(guī)模與贖回風險之間的關聯(lián)性，通過實證法得出結論：基金規(guī)模的大小與基金產(chǎn)品的贖回風險成正比，即：基金規(guī)模的擴大將加大基金產(chǎn)品的贖回風險。因此，應當兼顧內(nèi)部制度管理和外部環(huán)境監(jiān)管，從而規(guī)避贖回風險。在基金產(chǎn)品的風險量化與測度方面，國內(nèi)的多位學者也進行了深入研究：朱琳(2006)綜合考慮產(chǎn)品未來的流動性風險，把預期流動性風險損失值帶入VaR模型，從而實現(xiàn)了具體基金產(chǎn)品的市場風險評估與測度。李進芳(2010)綜合了參數(shù)法和非參數(shù)法，建立GARCH族模型，并在此基礎上通過自舉法模擬

43、證券投資基金的風險價值VaR，并論證了此方法的適用性良好，能測度出較為準確的VaR結果。江文婷(2011)在構建GARCH-EVT模型時引入Copula函數(shù)，通過該模型測度證券投資基金的VaR，再將測度結果與蒙特卡洛實驗法和方差協(xié)方差法的結果進行對照，論證了GARCH-EVT模型測度結果符合客觀事實，而且在技術上更加靈活多變。2.3風險度量方法相關研究1950s之前，對風險的研究主要采取定性分析，自從哈里馬科維茨（Harry Markowitz）提出證券組合理論以來，量化風險評估就成為研究的主要方向。馬科維茨的資產(chǎn)組合理論著金融產(chǎn)品的風險管理理論研究與風險量化研究正式進入量化時代。馬科維茨的學

44、生威廉夏普(William F. Sharpe)于1963年提出了值理論，該理論能通過系數(shù)度量單個證券投資計劃的系統(tǒng)風險。美國著名經(jīng)濟學家、套利定價理論創(chuàng)始人斯蒂芬羅斯于1976年在前人的研究基礎之上，提出了套利定價理論(Arbitrage Pricing Theory，簡稱APT)。以尤金法瑪（Eugene F. Fama）為代表的學者認為，金融時間序列在很多情況下并不一定服從正態(tài)分布的。所以建立在正態(tài)分析前提下才能成立的用方差表達風險的模型就難以令人信服。因此，應當考慮非正態(tài)分析下的方差表達風險的情況。為了集中反映方差變化的特點，1982年羅伯特恩格爾（Robert F.Engl

45、e）提出了條件異方差自回歸模型，簡稱ARCH模型)。1986年丹麥經(jīng)濟學家波勒斯列夫（Tim Peter Bollerslev）為提升擬合效果，在ARCH模型的方差方程中增加了殘差方差的滯后項，得到GARCH模型。該模型克服了前者的局限性，使結果更準確，故而廣受歡迎。此外，由于GARCH族模型能很好的描述在金融時間序列中波動的相關性和集聚性，所以受到了金融行業(yè)的廣泛應用。對于風險的測算方法，市面上普遍認同VaR來對風險進行測算。自從1993年G30集團在研究報告中提出用“VaR風險管理方法”來估算交易頭寸價格和對金融風險作出評價，VaR模型十分受到市場歡迎。國外學者很早就對VaR的含義進行了深

46、入探討。Jorion在其1996年發(fā)表的著作風險價值VaR中詳細描述了VaR的含義及各種測算方法。Tagliafichi在2001年將ARCH類模型引入到VaR模型中。以上各位學者在VaR模型的研究中十分具有典型意義。除此以外，Stephanos Papadamou和George Stephanides將VaR理論引入到基金風險分析。他們在2004年將VaR模型引入到對歐洲證券投資基金的分析中，實證結果顯示VaR模型對基金的風險估算是相當精確的。而另外兩名學者Davide Maspero和Francesco Saita則在2005年將VaR分析理論運用到了基金風險管理中。結合我國實際情況，學者

47、們對VaR理論的研究也在不斷的發(fā)展。2003年學者肖春來、宋然運用Risk Metrics法和歷史模擬法計算收益率通過正態(tài)性檢驗的股票的VaR值，并對方法進行驗證，認為VaR模型十分適用于分析我國股票市場的風險。運用GARCH模型對中國上證指數(shù)和深圳綜指進行了實證分析的三位學者龔銳、陳仲常、楊棟銳，在2005年比對了不同模型后，認為非對稱的GARCH模型更適合描述樣本指數(shù)的風險。陳權寶，連娟(2008 )建立了基于正態(tài)分布、t分布、GED分布的VaR模型，分析了國內(nèi)18支股票和債券型基金，發(fā)現(xiàn)基于GED分布的模型對基金風險有更準確描述。綜上，關于VaR金融風險管理的案例十分豐富。但將VaR應用

48、于我國互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金風險的研究很少，有待深入。VaR值的傳統(tǒng)估計方法有：歷史數(shù)據(jù)法、蒙特卡洛模擬法和方差協(xié)方差法。Duffie和Pan(1997)、Jorion(1996)、Pritsker(1997)、Beder(1995)、Stambaugh(1996)這幾位學者通過利用投資組合的風險的線性關系和假設市場參數(shù)正態(tài)分布或者對數(shù)正態(tài)分布的情況來計算VaR。Bucay與Rosen(1999)、Jorion(1996)、Mauser和Rosen(1999)、Beder(1995)等學者在上述關系非線性時使用示例數(shù)據(jù)法和蒙特卡洛模擬來計算VaR。Hull與White(1998)將當前波動率與歷史波動

49、率進行對比，然后調(diào)整歷史數(shù)據(jù)得到了可調(diào)整歷史數(shù)據(jù)的歷史模擬法。 Dowd(1999)提出了計算在險價值的極值理論，他還在2001年研究如何在較長風險期中計算在險價值。2.4研究評述綜合對以上文獻和其余文獻資料的閱讀，作者發(fā)現(xiàn)國內(nèi)外在互聯(lián)網(wǎng)金融領域的學術研究成果也存在著差異。國外的學者們更傾向于研究P2P業(yè)務、網(wǎng)貸業(yè)務與風險管理、第三方支付平臺的管理與經(jīng)營，而國內(nèi)的學者更熱衷于面向?qū)鸸芾砉竞突ヂ?lián)網(wǎng)金融平臺的研究。這種研究差異的產(chǎn)生有以下幾點原因：首先，國內(nèi)外金融市場的成熟度不同，政府監(jiān)管和投資人的風險意識存在著差異；其次，在當前國內(nèi) “余額寶”這樣的貨幣類基金理財產(chǎn)品受到投資者的

50、熱烈追捧，從而吸引了學者們的目光，引導了學者們的研究方向。結合大量的學術文獻，提煉總結后發(fā)現(xiàn)，ARCH族模型主要研究債券、股票等傳統(tǒng)金融產(chǎn)品的收益率特征，幾乎沒有學者將ARCH族模型套用到互聯(lián)網(wǎng)理財產(chǎn)品的研究。在研究傳統(tǒng)金融產(chǎn)品的收益波動規(guī)律時，GARCH模型的適用性較廣。通過構建并擬合EGARCH, TARCH模型，研究傳統(tǒng)金融產(chǎn)品的非對稱性收益波動時的效果十分理想。同時也可以發(fā)現(xiàn)基金類理財產(chǎn)品主要由收益率波動風險、贖回風險以及系統(tǒng)風險這三方面構成，事實證明這三種風險之間還有著密切的關聯(lián)性。學術界在嘗試風險測度與量化方面，發(fā)現(xiàn)VaR模型的結果更接近實際情況，且該方法在實際運用過程中靈活性較高

51、。第3章 互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金發(fā)展概況3.1中國互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金發(fā)展概況中國最早的基金產(chǎn)品起源于1998年，最早的貨幣市場基金則在2003年才正式獲批成立。2004年貨幣基金的收益率高于一年期存款利率，基金規(guī)模增長至633.27億元人民幣，是當年唯一整體收益率為正向的基金產(chǎn)品。到2005年，遭遇股票的熊市，貨幣基金數(shù)量增長至25只，份額突破千億。隨著2006年股市復蘇，貨幣基金的規(guī)模銳減，遭遇了投資人的大規(guī)模贖回，甚至出現(xiàn)了單日收益率為負值的情況。再到2007年股市再次低迷，貨幣基金又一次進入了高速增長階段。2010年，監(jiān)管機構取消了限制貨幣基金投資協(xié)議存款的比例限制的規(guī)定，貨幣基金的收益率開始大幅度

52、攀升，已經(jīng)接近于一年期存款利率了。2013年以余額寶為代表的互聯(lián)網(wǎng)基金產(chǎn)品的出現(xiàn)，深受網(wǎng)民追捧，具有互聯(lián)網(wǎng)基因，使得貨幣基金產(chǎn)品再一次爆發(fā)式增長。近幾年，互聯(lián)網(wǎng)公司與基金公司的繼續(xù)深入合作，使得市場上出現(xiàn)了很多款互聯(lián)網(wǎng)基金。各家互聯(lián)網(wǎng)公司都通過挖掘自身優(yōu)勢，從支付渠道、社交網(wǎng)絡、電子商務、大數(shù)據(jù)等流量渠道向互聯(lián)網(wǎng)基金引流，而基金公司則以市場為中心，開發(fā)了適合合作方的互聯(lián)網(wǎng)基金理財產(chǎn)品。在互聯(lián)網(wǎng)基金中比較活躍的有“余額寶-天弘基金”、“理財通-華夏基金”、“京東小金庫-嘉實基金”、“蘇寧零錢寶-匯添富基金”。這些新型的互聯(lián)網(wǎng)基金對傳統(tǒng)金融理財產(chǎn)品影響很大，也推動了中國互聯(lián)網(wǎng)金融格局的發(fā)展與前進。

53、3.2美國互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金發(fā)展概況貨幣市場基金（Money Market Fund）起源于美國，本是銀行存款的替代物。由于1970年代的美國政府出臺了Q項條例，開始對商業(yè)銀行和儲蓄銀行進行存款利率管制，對貨幣市場實行浮動利率。但是普通中小投資者直接投資貨幣市場又面臨交易額限制，從而無法進入貨幣市場，于是貨幣基金應運而生。眾多中小投資者能通過貨幣市場基金間接投資貨幣市場，從而享受到高于銀行存款利率的基金收益。世界上第一只互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金誕生于美國。隨著網(wǎng)絡技術的突飛猛進，著名的PayPal公司在1999年推出了全球首款互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金產(chǎn)品，這可以說是后來國內(nèi)余額寶的“鼻祖”。用戶激活PayPal賬戶中

54、的基金賬戶，并向基金賬戶中支付數(shù)額不等的投資額度，就能按每日的浮動收益率獲得投資收益。2000年的PayPal貨幣基金的年化收益率達到5.56%，遠超當時的活期存款收益。PayPal貨幣基金成功的實踐了長尾理論，通過獲取數(shù)量巨大的微小投資份額，以貨幣基金的形式匯集成數(shù)額巨大的基金，形成一只具有體量優(yōu)勢的貨幣基金。但是通過后來PayPal披露的內(nèi)容來看，PayPal運營該貨幣基金的目的并不是為了賺錢，PayPal的主要目的是通過投資的高收益和理財?shù)谋憷?，吸引更多的用戶資金到平臺上沉淀，提高用戶粘性，能較為方便的為電商渠道引導流量，這種戰(zhàn)略性的目標才是PayPal運營貨幣基金的動力。但是，自20

55、08年金融危機后美聯(lián)儲開始了兩輪量化寬松政策，使美國的短期市場利率跌倒了0.25%以下，Pay Pal貨幣市場基金的收益率持續(xù)走低，已經(jīng)無法吸引用戶，而高額的基金運營費用導致PayPal最終決定停止運營該基金。3.3互聯(lián)網(wǎng)基金類理財產(chǎn)品的風險類型3.3.1.流動性風險我國目前的互聯(lián)網(wǎng)基金類理財產(chǎn)品即通常說的“寶寶類理財產(chǎn)品”，如“余額寶”、“微信理財通”、“蘇寧零錢寶”、“京東小金庫”、“民生如意寶”、“百度百賺”等，都是開放式貨幣基金，所以互聯(lián)網(wǎng)理財產(chǎn)品的流動性風險和開放式貨幣基金的風險是接近的。雖然管理寶寶類理財產(chǎn)品的基金公司能在與互聯(lián)網(wǎng)公司的合作過程中能獲取大量的用戶資源并且能監(jiān)測用戶的

56、活動數(shù)據(jù)，從而了解用戶的真實需求，通過大數(shù)據(jù)和云計算等方法進行流動性風險管理。但是常常是百萬甚至千萬的數(shù)量級的用戶量，遇到互聯(lián)網(wǎng)理財產(chǎn)品提供促銷活動或節(jié)假日，資金巨大的吞吐量都會產(chǎn)生大量的波動，這些都可能產(chǎn)生一定流動性風險。由于各個互聯(lián)網(wǎng)理財市場的充分競爭，幾乎所有的產(chǎn)品都能做到T+0贖回，隨著平臺資金規(guī)模的增長，平臺需要儲備更多的資金用于保障兌付的流動性，無疑增加了企業(yè)的墊資成本。如果無法滿足用戶對理財資金的流動性需求，發(fā)生無法贖回或延期贖回，將會引發(fā)信用危機，進而出現(xiàn)擠兌現(xiàn)象，最終給平臺帶來巨大的災難?；ヂ?lián)網(wǎng)理財產(chǎn)品因其自身的特殊性，面臨充分的市場競爭，往往通過高收益來吸引客戶，所以貨幣基

57、金的投資組合就更傾向于匹配期限較長的存款、債券等資產(chǎn)，這無疑是一種犧牲短期流動性的策略，是信用風險的誘因。以互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金的主要代表天弘基金“余額寶”為例。截取2017年的數(shù)據(jù)，余額寶資金規(guī)模15798.32億元，是當之無愧的互聯(lián)網(wǎng)第一理財產(chǎn)品。根據(jù)表1和圖1，可以看出受國家宏觀政策影響，2017年余額寶收益呈上升趨勢，大部分情況下收益率在3.5% 4.5%之間，一旦其他投資市場出現(xiàn)更高收益，資金會逐步流到其他行業(yè)或市場，基金公司將面臨巨大的贖回壓力，流動性風險也就會隨之產(chǎn)生?；鸸拘枰ＷC自身持有充足的資金，預防流動性風險對基金公司運作帶來的影響。表1 2017年度余額寶資產(chǎn)配置明細報告期

58、股票占凈比債券占凈比現(xiàn)金占凈比凈資產(chǎn)（億元）2017-12-31-8.92%56.68%15,798.322017-09-30-7.88%87.15%15,595.952017-06-30-7.95%83.05%14,318.052017-03-31-16.07%64.41%11,396.383.3.2.市場競爭風險隨著多年的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)金融在2015 2016年進入了爆發(fā)性增長期，與此同時也曝出了大量的騙局，如“e租寶”虛構融資租賃項目，持續(xù)采用借新還舊、等方式大量吸收非法資金、“大大集團”非法融資、“三農(nóng)資本”涉嫌非法集資等等。隨著大量互聯(lián)網(wǎng)理財平臺跑路，投資者的信心也備受打擊。但與此同時，大型互聯(lián)網(wǎng)公司如阿里巴巴、騰訊、百度、京東等公司利用自身的流量優(yōu)勢和數(shù)據(jù)分析能力逐漸鞏固了它們在金融領域的基礎。這些互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在其垂直領域擁有大量的數(shù)據(jù)和用戶群體，也使得他們能充分的從自己的流量入口轉(zhuǎn)化用戶。作為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，開發(fā)金融產(chǎn)品不可避免的要與專門的金融機構進行合作，在銀行面臨資金荒的時候，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)通過大量的用戶零散資金“聚