一、低利率时期该如何投资理财（论文文献综述）
王静[1]（2021）在《个人投资理财方式比较及方案设计研究》文中研究表明
杨琳,郭祥,蒋亚男,张祖贤[2]（2021）在《低利率时代的保险资金配置研究》文中提出受经济增长动能不足、对货币政策过度依赖等影响,全球低利率环境或将延续。经济增长放缓叠加利率市场化改革等因素,我国或进入利率水平长期下行通道。保险资金以追求绝对收益为主,为应对低利率冲击,海外保险公司采用拉长资产久期、提高信用风险溢价,提升优质权益资产配置比例,增配海外资产等方式提高长线资金回报水平,并降低组合波动。考虑到我国资本市场的发展现状以及保险资金运营面临的监管环境,我国未来保险资金的配置或仍以固收类产品为主,低利率环境下可通过固收配置策略拉长产品久期并增厚回报;此外,可适当增加权益类产品中符合未来经济发展方向的行业以及龙头公司的配置;非标资产后续占比或有下滑,海外资产配置仍需审慎。
张耀峰[3]（2021）在《英国保险公司股票投资研究 ——基于行业平均占比历史演变的视角》文中研究说明
邓宇,王嫄[4]（2020）在《后疫情时代的全球经济：无法唤醒的V型复苏》文中提出全球经济的复苏面临许多的挑战,一方面是新冠肺炎疫情持续蔓延且出现了较大范围的"第二波"浪潮,严重打击全球主要经济体的增长预期,复苏的可能性变得更加复杂;另一方面是全球地缘政治出现了许多新的变数,科技脱钩和金融脱钩等问题凸显,全球化合作出现"逆流",前景变得黯淡。
李建文[5]（2020）在《网络借贷市场资金供需双方行为特征研究》文中认为网络借贷借助信息技术撮合借贷双方完成基于信任的匿名借贷交易,其本质仍为民间借贷。技术的引入扩大了借贷交易的地域范围和时间范围,来自全国各地的借款人和投资人可以不受时间与地域的限制,随时随地进行借贷交易。网络借贷的准入门槛较低,吸引了大量有资金需求的借款人和拥有闲散资金的投资人参与网络借贷交易。网络借贷市场资金需求侧和供给侧参与者的行为特征会对市场运行和市场效率产生重要影响。在资金需求侧,由于平台的风险防控技术和贷后联合惩戒措施不足以及监管政策冲击,导致借款人违约风险较高,甚至出现恶意逃废债问题,不仅致使投资人面临损失,还加剧了行业风险。在资金供给侧,不同于机构投资者,网络借贷投资人主要为缺乏专业知识和投资经验的个体投资者,其在网络借贷交易中表现出部分非理性行为。此外,普惠金融的重点服务对象是否受到投资人的偏好及其融资成本高低,关系到网络借贷能否助力实现普惠金融目标。监管信号近年密集释放,网络借贷行业正处在清退转的关键时刻。借助网络借贷市场的借款申请和出借记录等标准化交易数据,研究网络借贷主要参与者的行为特征,扩展影响市场效率和市场运行的关键因素,可为宏观监管、中观平台转型升级和微观参与者调整个体行为提供参考。鉴此,本文聚焦资金需求侧和资金供给侧参与者的行为特征,以在中国具有代表性的网络借贷机构人人贷的借款申请数据和出借记录数据为研究样本,以借款人和投资人的统计学特征为研究对象,基于信贷配给、偏好理论和亲和效应构建借款人风险和融资成本的分析模型与投资人期望收益、投资偏好和投资决策的分析模型,有层次地提出并实证分析资金需求侧的信用风险和融资成本、资金供给侧的投资偏好、网络借贷的普惠性效果以及投资人特征和借贷双方同质性对投资决策的影响等问题。在资金需求侧,本文研究发现工作行业、收入水平、负债水平和创业者身份能够预测借款人的信用风险,而且还能够影响挂牌利率和成交利率。关于信用风险,农民群体的信用风险较高,发生违约的几率和违约比例较高,同时信用评分较低。IT和金融/法律业的借款人信用风险较低,而在建筑工程、餐饮/旅馆、公共事业、教育/培训和零售/批发等行业的借款人信用风险较高。网络借贷市场低收入群体的信用风险相对较低,高收入群体的信用风险反而较高。在金融机构获得贷款的借款人信用资质较好,在网络借贷市场的信用风险较低。此外,创业者的违约几率和违约比例均显着低于非创业者,而且对应的信用评分较高。关于融资成本,借款人设定的借款利率基本符合现代资本资产定价理论,高风险的借款人设定的借款利率较高,低风险的借款人设定的借款利率较低,但低风险的创业者可能因迫切需求资金而提高借款利率。投资人并不能完全识别借款人特征背后的信用信息,使得部分高风险的借款群体能以低利率达成交易。在资金供给侧,本文研究发现投资人虽存在行业歧视和嫌贫爱富行为,但支持创业者融资,进而支持大众创业。IT行业的借款人违约风险较低,然而申请借款的满标几率和人均投资金额较低;能源业、制造业和交通运输业的借款人违约风险较高,却受到投资人的青睐;媒体/广告和文化/体育/娱乐业的借款人违约风险与基准组无显着差异,且申请借款时设定的借款利率和成交利率较高,也未受到投资人的青睐。因而,投资人对来自IT、能源业、制造业、交通运输业、媒体/广告和文化/体育/娱乐业的借款人的偏好或歧视行为背后无合理的经济解释,该行为是一种非理性行为。投资人存在嫌贫爱富现象,高收入和有负债的借款人申请借款的满标几率和投资人平均出借金额较高。收入水平高的借款人信用风险高,负债水平高的借款人信用风险低,因而投资人非理性偏好高收入者,理性偏好高负债者。创业者申请借款的满标几率较高,而且获得投资人出借金额的均值较大,说明投资人偏好将资金出借给创业者。由于创业者的信用风险较低,因而投资人理性偏好创业者。本文研究发现网络借贷助力实现普惠金融目标的效果有限,弱势群体通常面临融资难和融资贵问题。农民、低收入和创业者属于当前我国普惠金融的重点服务对象,其与投资人达成交易时的借款利率较高,意味着弱势群体在网络借贷市场面临融资贵问题。农民和低收入借款人不受投资人青睐,申请借款的可得性较低,而且获得投资人出借金额的均值较小,意味着农民和低收入群体在网络借贷市场面临融资难问题。创业者受到投资人的青睐,不会面临融资难问题,因而网络借贷支持创业者融资。总体来看,网络借贷实现普惠金融目标的作用效果有限,弱势群体面临融资贵问题,而且农民和低收入者面临融资难问题,仅创业者融资可得性较高。在资金供给侧,本文研究发现投资人的基础信息、资产信息、工作信息和出借信息以及借贷双方的整体同质性、部分局部特征同质性能够显着影响投资人的风险偏好、出借金额和投资收益。借贷双方相同的特征增加—项,投资人在出借资金时选择的出借利率平均降低8.89基点,单笔出借金额平均增加29.79元,投资收益率平均增加10.73基点。关于局部特征同质性,借贷双方的年龄相同、学历相同、婚姻状况相同、房产情况相同或工作省份相同时,投资人选择的出借利率较低;借贷双方的学历相同、收入水平相同、房产或车产情况相同时,投资人出借的金额较大;借贷双方的性别相同、婚姻状况相同、车产情况相同、房贷或车贷情况相同时,投资人的投资收益率较高。本文较为系统地分析了网络借贷资金需求侧和资金供给侧的行为特征,将信贷配给和偏好理论的研究场景扩展到网络借贷市场,扩展了该理论的应用场景,丰富了网络借贷领域的理论研究;扩展网络借贷市场信用风险和融资成本的影响因素,为网络借贷平台评估借款人风险和投资人理性决策提供参考;丰富网络借贷中存在的偏好种类,有助于提高投资效益和改进投资策略;明晰网络借贷在实现普惠金融目标中的作用,有利于提高学界、业界和监管层对网络借贷普惠性的认识和理解;弥补网络借贷市场投资人特征和借贷双方同质性影响投资决策研究的相对空白,有助于从投资人角度更加深入地了解网络借贷交易活动的特征;最后,本文的研究可为监管层实施网络借贷专项整治、平台转型升级和改进服务模式以及借贷交易参与者提供诸多理论和经验依据。
张蕊[6]（2020）在《新时期我国商业银行的业务转型与信用风险研究》文中提出商业银行在金融市场中扮演着极为重要的角色,是支撑金融与经济发展的重要因素。商业银行的风险首先是信用风险问题,不仅对于商业银行而言,对于整个经济金融体系,对于全社会都是一个值得密切关注的重大问题。远的不说,从2008年的美国次贷危机到2009年的迪拜和希腊的危机来看,一国银行信用风险累积过多带来的后果可见一斑。当前从国内经济运行和发展环境上看,本轮国际金融危机过后的几年里,我国潜在经济增长率已经开始出现显着的下降,与此同时我国金融科技日益活跃,发展迅速,正在极大地改变人们的生活,也对金融机构尤其是商业银行提出了挑战。我国经济正在进入一个新时期,在这个新时期,商业银行的信用风险将会更加复杂和严峻,揭示这个银行信用风险的复杂性和严峻性,是我国当前一个重要的研究课题。本文第2章从经济新常态和金融科技这两个切入点,对我国的经济新常态及其特征进行了界定和分析,并对金融科技及其特征和金融科技发展历程进行了梳理和回顾。第3章首先分析了新时期我国经济新常态约束下的金融环境。主要从利率市场化、金融机构混业化、金融杠杆高位化和金融监管宏观审慎化四个方面从理论上展开分析。接下来,从理论与实践的结合上探讨了新时期我国金融科技约束下商业银行的业务转型问题,揭示了商业银行大力实现业务转型的历史必然性,并讨论了商业银行业务转型的特点、目标以及转型的具体种类。第4章对商业银行业务转型后的信用风险进行了理论分析,较为细致地分析了信用风险的直接路径和间接路径。商业银行信用风险的直接路径包括利率市场化与银行信用风险、消费信贷业务与银行信用风险、普惠金融业务与银行信用风险;商业银行信用风险的间接路径包括利率风险引致信用风险、操作风险引致信用风险以及流动性风险引致信用风险。第5章和第6章对商业银行转型后信用风险的直接路径,包括利率市场化与银行信用风险、银行消费信贷业务与银行信用风险,以及银行普惠金融业务与银行信用风险这三个路径或机制进行了实证分析,得出了随着利率市场化的实现,以及随着商业银行消费信贷业务和普惠金融业务规模的愈益扩大,商业银行信用风险愈益上升的结论。第7、8和9章对商业银行转型后信用风险的间接路径,包括利率风险引致信用风险、操作风险引致信用风险和流动性风险引致信用风险这三个路径或机制进行了实证分析,得出了转型后商业银行信用风险与利率风险、操作风险以及流动性风险这三种风险之间呈正向关系,商业银行的利率风险、操作风险以及流动性风险越大,引致的信用风险越大的结论。最后,第10章,针对研究结论,从政府层面、保险公司层面和商业银行层面,提出了若干条对策建议。
冯文芳[7]（2020）在《金融杠杆与资产价格泡沫：影响机制及其监控研究》文中认为资产价格泡沫和高杠杆在历史上反复出现,但次贷危机后的资产价格泡沫形成机制和高杠杆作用机理更加复杂;现代金融技术发展产生的影子银行和金融衍生品等不但空转套利推高金融杠杆,而且让问题复杂化;内嵌于银行体系的表外业务严重期限错配以及中国经济转型期结构中存在的各种扭曲现象,使得金融杠杆过度膨胀导致的资产价格泡沫演化过程中出现的新问题和新情况,原有传统理论都无法较好解释经济中的资产价格泡沫现象。目前,中国正处于经济转型和结构升级的重要关口,党的十九大明确提出“我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段”,经济增长速度从高速增长开始转为中高速增长,但是金融杠杆仍在不断攀升,金融杠杆增长与经济发展错配现象严重,资本市场的过度繁荣引致资金在金融体系内空转,导致资产价格泡沫和系统性金融风险不断膨胀和累积。金融危机后上述问题成为经济学研究的热点并引起社会各界的广泛关注。在此背景下,首先,通过阅读和归纳国内外关于金融杠杆、资产价格泡沫和经济增长等方面的经典着作和前沿文献,厘清选题的发展脉络、研究现状、存在问题、争论焦点和研究盲点等,为后期研究顺利展开提供文献支撑和理论基础。其次,准确定义资产价格泡沫是研究的逻辑起点,遵循目前国内外经济学界的三种主流观点,对资产价格泡沫的涵义进行明确界定并分析了其一般特征;从理论角度和影响因素角度剖析了资产价格泡沫的形成机理;运用ADF、SADF、GSADF和RADF等资产价格泡沫识别方法,对资产价格泡沫的存在性、存在周期、出现频率和程度大小等进行了识别和检验,实证结果表明在样本研究期内显着存在周期性资产价格泡沫;并且运用协整模型和向量误差修正模型（VECM）提取了资产价格泡沫。第三,以金融杠杆经济本质研究作为切入点,从微观和宏观角度分别定义和度量了金融杠杆,揭示微观金融杠杆与宏观金融杠杆背离的原因和实质;采用债务收入比法和即时拆分法（TD）测算了我国的金融杠杆;重点揭示和研究了金融加杠杆的根源、实质、动力、渠道、特点和成因等;不但构建了金融杠杆驱动的资产价格泡沫模型,从理论上厘清两者之间的内在逻辑关系,而且把滚动宽窗Granger因果检验模型和Bootstrap统计检验结合,从实证上验证了金融杠杆和资产价格泡沫相互动态影响机制的程度、频率与方向以及与经济事件之间的关系。第四,高杠杆和资产价格泡沫仅是表象,隐藏其背后的实质是虚拟经济与实体经济的失衡,因此加入经济增长因素,从表象分析上升到实质研究,进一步揭示金融杠杆、资产价格泡沫与金融、经济之间的影响效应。具体内容包括:（1）运用差分广义矩估计（DGMM）和门限效应,对国内16家上市银行从两个阶段检验了货币政策传导的银行风险承担渠道的杠杆机制的有效性,实证结果表明:货币政策可以通过杠杆率对银行风险承担产生显着影响;货币政策与银行风险承担之间存在双重杠杆率门限效应;（2）运用傅里叶变换和频谱分析法研究了资产价格泡沫与经济增长之间的周期联动效应,实证结果表明:我国资产价格泡沫和经济增长的周期联动关系较复杂,并且两者在周期联动上更多的存在背离现象;（3）基于R&D模型,加入金融杠杆因素,研究了不存在和引入资产价格泡沫时经济增长的均衡结果,并推断出资产价格泡沫与经济增长共容的条件。（4）运用MCMC算法和SV-TVP-SVAR模型从时期与时点两个角度对金融杠杆、资产价格泡沫与经济增长三者之间的时变关系进行验证,实证结果表明:三个经济变量之间具有非常显着的时变特征。最后,高杠杆下去杠杆是必然选择,准确定义去杠杆的涵义并对目前去杠杆存在的误区做了澄清;分别探索了实体去杠杆和金融去杠杆的路径;运用合成控制法（SCM）检验了限贷政策能否抑制房地产泡沫?实证结果表明:在4个研究样本中,限贷政策对3个样本的商品房销售价格无法起到降低的作用;囿于传统资产价格泡沫监控研究方法与模型的缺陷,尝试运用人工智能中的支持向量回归（SVR）模型和BP神经网络（BPNN）技术构建了资产价格泡沫监控系统,结果表明,人工智能技术可以很好逼近与诠释样本历史数据所蕴含的内在规律,有效实现监控功能。根据上述主要研究结论,提出了四点政策建议:（1）拓展宏观货币政策调控目标范围,把资产价格纳入中央银行决策信息集,构建货币和信贷流动以及资产价格泡沫监控系统;（2）减少或消除刚性兑付和不必要的政府隐性担保,实现国有资产管理体制和商业银行行为市场化,政府职能回归公共管理本质;（3）坚持中性稳健的货币政策,保持适度的货币流动性,建立宏观审慎评估体系MPA和对金融体系资产实施穿透管理,对影子银行进行有效管理;（4）精准掌控“结构性去杠杆”的节奏、力度、时间、主体,有条不紊降低杠杆率。
张洁琼[8]（2020）在《非金融企业金融化的动机及其对资源配置效率的影响研究》文中研究指明非金融企业是实体经济的代表和支柱,但自2012年以来,我国非金融企业呈现明显的金融化趋势,企业配置的金融资产比重以及金融渠道收益占比均持续攀升。适度的金融化发展有助于改善企业的资金使用效率和融资效率,但是从当前中国经济发展的现实状况来看,非金融企业金融化程度加深恰发生在中国实体经济增速放缓的大背景下,企业金融化是否会挤占实业投资,导致经济“脱实向虚”、产业“空心化”等局面引人担忧。2018年以来金融监管机构陆续出台政策措施限制企业的金融投资行为,旨在引导企业专注主业发展,避免过度金融化。已有研究指出,企业金融化对经济的影响并不都是负面的,在实体经济利润率下滑时,资本涌向金融资产一定程度上能改善企业的经营绩效,有助于平滑投资,使企业在经济结构转型过程中实现平稳过渡。另外,非金融企业的影子银行化有助于改善银行信贷歧视造成的金融资源错配,使信贷资源在企业间实现二次配置。但是,已有研究仅止步于实证检验非金融企业会使用外部融资参与金融资产投资,但却没有进一步验证企业金融化的资金究竟流向了何处,而这恰是评判企业金融化是否能优化资源配置的关键。若企业配置金融资产的资金是流向生产效率更高、但受银行信贷排斥的中小民营企业,则企业金融化将有助于优化资金配置效率。而若企业配置金融资产的资金最终仍流向了传统低效行业或用于金融、房地产领域投机套利,则企业金融化不仅无法有效优化资金配置,相反可能会加重金融错配。作为中国结构性改革过程中出现的不容忽视的现象,我国当前的企业金融化水平究竟如何?具有什么样的特征?企业金融化的动机和驱动机制又是什么?企业金融化发展究竟是会挤占实业投资,加重经济结构失衡,还是有助于优化金融资源配置效率,改善企业经营绩效?对这些问题的研究有助于监管部门精准调控,使金融更好地服务实体经济。本文首先从现状分析入手,测算了 2007-2017年间我国企业金融化的整体变动趋势,分析了我国非金融企业在金融资产配置上的风险偏好以及企业间的异质性特征。随后,从研究企业金融化的动机入手,实证检验了企业金融化是否会挫伤实业投资,导致产业“空心化”。最后重点围绕企业金融化是否可以优化金融资源配置效率展开研究。首先,分析我国企业金融化的典型模式——企业影子银行化的业务机制以及驱动机制;其次,通过实证检验企业影子银行化程度上升对不同所有权性质、不同规模、不同行业企业的融资约束的影响,研究了企业影子银行化二次配置的金融资源流向;最后,通过实证检验企业间影子信贷对融资企业主营业务发展的影响,研究了企业影子银行化二次配置的金融资源对微观企业的实际作用效果,完整地检验了企业影子银行化对资源配置效率的影响。本文的研究结果表明:（1）我国非金融企业金融化在不同所有权性质、不同行业、不同区域间具有较大差异。经营资产收益率越低、杠杆率越高的企业持有的金融资产越多,金融渠道收益占比也越高。监管部门应重点监管涉足房地产投资的非金融企业以及产能过剩行业的企业金融化行为,重点防范企业在金融资产投资中的杠杆操作。（2）整体来看,中国非金融企业金融化以预防性储蓄动机为主,企业金融化有助于平滑企业未来一段时期的固定资产投资波动,并且这种平滑作用在不同融资约束企业间不具有显着差异。另外从企业配置的金融资产类型上来看,企业配置交易性金融资产、影子银行类金融资产以及长期股权投资均有助于平滑企业未来的固定资产投资波动,但是房地产投资增加无助于平滑实业投资。除房地产投资以外的金融资产配置更多是充当企业投资的“蓄水池”和“润滑剂”,用以调节企业的实业投资步调,并不会长期挤占实业投资。（3）金融抑制程度越高,企业影子银行化二次配置金融资源的动机和需求越大。（4）企业影子银行化再配置的金融资源并未流向成长机会更多、融资缺口更大的中小民营企业以及新兴行业企业,而是依然流向了大企业、国有企业以及传统行业企业。中小民营企业的融资约束程度并未随影子银行化企业再配置的金融资源增多而得到缓解。企业影子银行化发展仅仅是强化了原本的经济增长模式,并且企业影子银行化程度上升会进一步挤占中小民营企业的银行信贷资源,无法有效改善金融资源错配的状况。（5）企业影子银行化再配置的金融资源多为短期信用且成本较高,不仅无法有效支持企业的长期项目投资,还会恶化原本投资不足企业的投资效率,不利于企业的主营业务发展。综上来看,金融抑制导致的金融资源配置不均衡是企业影子银行化发展的原因,但是企业影子银行化并不能优化金融资源配置效率。要遏止企业影子银行化趋势,根本方法是改善金融市场环境,减少银行信贷歧视,同时为小微企业拓展互联网金融、小微贷款等合法融资渠道。本文的创新之处在于:（1）区别于已有文献,本文从企业配置金融资产的最终用途上来考察企业金融化的动机,强调了在不同动机下,企业金融化对实业投资的不同影响。（2）深入探究了企业影子银行化的业务机制以及宏观制度因素对企业影子银行化的影响,对遏止企业影子银行化具有重要的政策启示意义。（3）分两步实证检验了企业影子银行化对金融资源配置效率的影响,实证发现企业影子银行化仅仅是强化了原本的经济增长模式,无法有效改善金融资源配置效率,弥补了已有的研究空缺。
王泽涛[9]（2020）在《金融创新与中国货币需求的流动性陷阱效应》文中研究表明如果经济中存在较强的货币需求流动性陷阱效应,那么货币政策执行将遇到零利率下限问题（zero-bound problem）,或在低利率区间货币政策无效性问题,而这正是上个世纪90年代日本和2008年全球金融危机欧美货币政策执行中面对的困境。本文从货币投机需求是微观经济主体资产投资组合最优决策过程的逻辑出发,利用变系数的状态空间模型,在厘清货币需求流动性陷阱效应是否存在的前提下,本文考察了近些年来中国以互联网金融理财产品和银行理财产品为代表的金融创新,对于货币流动性陷阱效应的影响。主要得到如下结论:一是货币需求流动性陷阱在中国的确比较显着的存在,作用机制基本符合投资组合假说,但显着性与货币层次划分密切相关,M2和M1相对显着,而M0则不显着;二是与成熟市场经济国家不同,金融创新强化而非弱化了货币需求的流动性陷阱效应,这可能与中国金融产品仍不够丰富有关。但是,互联网金融对货币投机需求因“功能主序效应”而对流动性陷阱影响不显着,银行理财产品虽然影响显着,但对不同层次货币表现出“结构差异效应”;三是利率市场化改革增强了金融创新对流动性陷阱效应的边际影响,其作用机制是利率市场化改革弱化了金融市场的分割,强化了利率在微观经济主体金融资产组合中的信号作用。文章的政策含义是,面对当前金融风险仍较高和金融稳定任务仍较重的现实,低利率货币政策的效果有限,欧美金融危机期间所采用的数量型非常规货币政策的借鉴意义须充分重视,且货币政策操作应当注意与中国金融结构变迁阶段特征相耦合。
孙琦[10]（2020）在《基于GARCH族模型我国互联网货币基金投资价值的分析》文中研究表明近些年我国互联网金融在实体经济的带动下飞速崛起,以2013年余额宝的横空出世作为标志,带领互联网货币基金类理财产品正式进入到人们视野中,它以高收益和相对低风险的特点备受关注,一跃成为当下流行的现金管理工具。然而好景不长,互联网货币基金的收益率在2014年后持续下跌,往日的高收益不复存在,随之而来的是外界的质疑和投资者的担忧,收益率不断下降的背后所暴露出的风险问题也渐渐引起人们的重视,对互联网货币基金是否仍然具有投资价值的猜疑也困惑着众多投资者。因此本文的研究意义是为了对客户选取理财产品时所关心的几点问题给出有针对性的建议,以及对经营互联网理财产品的平台就其产品创新、管理运营提供可行性指导,最终在政府监管部门的协助下不断发展,共同构建和谐稳定的金融市场秩序。首先本文对互联网理财产品的发展现状,特征优势以及与运作机制等方面进行分析,对收益、风险做定性探讨并总结。结论认为互联网货币基金的收益率序列并不服从正态分布,呈现出高峰,长尾向右延伸的偏态分布,而且其分布图显示出存在较为明显的尖峰肥尾、波动集聚性态势;其次,度量互联网货币基金类理财产品的风险,即本文的实证部分,所采用的研究方法是对比分析法,引入申赎型场内货币基金作为参照,再将ARMA模型和GARCH族模型相结合,对文中选取的两类货币基金类理财产品在不同分布条件下进行拟合的效果进行比较,即分别基于Normal分布、t分布和GED分布的条件下建立GARCH族模型,确定出最合适的模型。检验效果也显示GARCH族模型的拟合效果突出,可以捕捉到基金收益率序列所呈现出来的尖峰肥尾以及波动集聚的特征。根据拟合效果最佳的模型算出VaR值,再通过计算出的VaR值采用基金绩效考核指标分析,进行新形势下互联网货币基金类理财产品的投资价值分析。再基于本文计算出的VaR值建立Adjusted-sharp指标,将其与平均收益率相结合,借以综合考量互联网货币基金的绩效。比较显示,衡量基金的绩效不能单单从收益率大小这一个维度出发,更要将风险因素纳入考量的范围,因为往往是风险的大小决定绩效的高低。由于投资者在投资基金时关注的是基金潜在损失风险,所以基于VaR的Adjusted-sharp指标对投资者来说更具有参考价值;最后,利用度量结果分析并确认,这些年互联网货币基金类理财产品的收益、风险变化是由于政策持续宽松引起市场利率的变化所致。本文结论显示,在收益率不断下降的大背景下,两类基金之间收益率和风险值的差异比较大。互联网货币基金无论从收益、风险亦或是基金绩效角度分析都优于申赎型场内货币基金。文末从三个角度提出建议,首先各大互联网理财平台要优化升级,不断完善平台运作机制,在理财产品的设计上不断创新,积极配合相关部门的监督,应注重产品信息的披露和基金规模的控制,势必为投资者提供更优质的产品和服务;其次,政府层面上,在互联网理财迅猛发展的同时要努力完善互联网金融理财平台、产品的相关评级制度,统一评级标准,在监督管理方面保持重视,继续加大资源投入力度;最后,作为广大投资者,要从自身投资需求出发,将自己的投资需求和理财产品进行匹配,学会分析不同理财产品的收益、风险、规模、投资期限等关键因素,选择适合自己的投资产品,不要盲目跟风他人的投资行为。
二、低利率时期该如何投资理财（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、低利率时期该如何投资理财（论文提纲范文）
（2）低利率时代的保险资金配置研究（论文提纲范文）
| 一、引言 |
| (一) 研究背景 |
| 1.综合经济发展及货币政策走向，全球利率或低位徘徊 |
| 2.海外利率长期下行环境下，保险机构运营受到较大挑战 |
| 3.中国利率中枢偏低，后续随利率趋势下行，保险公司盈利或受影响 |
| (二)研究意义 |
| 二、低利率环境下，各类资产回报表现 |
| (一)低利率环境下，利率下行阶段权益资产估值溢价或提升 |
| (二)长期低利率环境压低固收产品收益，高收益品种相对稀缺 |
| (三)未上市股权投资总量回到五年前水平，保险资金有限合伙人(LP)逐渐发力 |
| (四)海外低利率提振房价，而我国低利率对房价影响尚不显着 |
| 三、低利率环境下，美国、英国、日本及中国台湾的应对 |
| (一)美国：债券市场发达，增厚固定收益资产回报率，提升回报率 |
| (二)英国：监管环境宽松，高比例权益资产配置提升保险资金回报水平 |
| (三)日本：通过拉长资产久期、调整盈利模式等，稳定投资回报 |
| (四)中国台湾：保险机构平稳发展，离不开监管部门的引导和支持 |
| (五)我国寿险投资政策法律与海外有别，参考时应当因地制宜 |
| 四、我国保险资金配置及监管政策的发展 |
| (一)保险监管环境的变化，以及对我国保险资产配置的影响 |
| (二)监管政策变化下，我国保险资金配置更趋多元化，久期更长 |
| 五、海外保险公司成功应对低利率的启示 |
| (一)在海内外资本市场存在差异的情况下，我国保险资金配置的可能路径 |
| (二)海外保险资金配置启示和国内保险公司因地制宜的应对之策 |
| 1.保险资产投资期限较长，对安全性、流动性、收益性的要求较高 |
| 2.固定收益类产品或仍是主要配置资产，拉长久期、提高回报是关键 |
| 3.随着我国资本市场逐渐完善，加大优质权益资产配置比例 |
| 4.非标资产是我国保险资金配置主要特色，后续占比或也下滑，发展趋于规范 |
| 5.在监管要求的可能范围内，进行资产国际化布局以降低波动 |
（4）后疫情时代的全球经济：无法唤醒的V型复苏（论文提纲范文）
| 漫长的经济复苏与不可逆的政策代价 |
| 经济复苏前景黯淡，不确定性因素持续加强 |
| 中美关系的博弈将造成全球贸易和市场的撕裂 |
| 债务型经济的模式不可持续，超预期衰退恐将成真 |
| 全球低利率/负利率或成为“新常态” |
| 低利率/负利率时代的新常态已初步形成 |
| 商业银行的盈利空间受到了进一步的挤压 |
| 财富管理的颠覆构成资产配置的危机格局 |
| 新周期下金融市场震荡的底层逻辑 |
| 刺激政策加速实体经济与资本市场的背离 |
| 货币政策的“日本化”负面效应叠加 |
| 结语和展望 |
（5）网络借贷市场资金供需双方行为特征研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及问题提出 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 问题提出 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 现实意义 |
| 1.3 研究思路与方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究内容与结构安排 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 结构安排 |
| 1.5 主要创新与不足 |
| 1.5.1 创新点 |
| 1.5.2 研究不足 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 网络借贷资金需求侧的违约风险和融资成本研究 |
| 2.1.1 借款人违约风险的影响因素 |
| 2.1.2 借款人融资成本的影响因素 |
| 2.2 网络借贷资金供给侧的投资偏好研究 |
| 2.3 网络借贷的普惠性研究 |
| 2.4 投资人特征和同质性对行为决策的影响研究 |
| 2.4.1 投资人特征对行为决策的影响 |
| 2.4.2 同质性对行为决策的影响 |
| 2.5 文献评述 |
| 第三章 基于信贷配给、偏好理论与亲和效应的网络借贷行为分析模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 借款人的融资成本与违约风险分析模型 |
| 3.2.1 模型假设 |
| 3.2.2 融资成本分析模型 |
| 3.2.3 违约风险分析模型 |
| 3.3 网络借贷平台的期望收益分析模型 |
| 3.4 投资人的期望收益与投资决策分析模型 |
| 3.4.1 期望收益分析模型 |
| 3.4.2 投资偏好分析模型 |
| 3.4.3 亲和效应与投资决策分析模型 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 资金需求侧借款人信用风险研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 借款端数据概况 |
| 4.2.1 样本平台概况 |
| 4.2.2 样本数据介绍 |
| 4.3 研究假设 |
| 4.4 研究设计 |
| 4.4.1 变量选取 |
| 4.4.2 模型设定 |
| 4.4.3 样本数据与描述性统计 |
| 4.5 实证分析 |
| 4.5.1 工作行业与信用风险 |
| 4.5.2 财务状况与信用风险 |
| 4.5.3 借款用途与信用风险 |
| 4.5.4 异质性分析 |
| 4.5.5 稳健性检验 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 资金需求侧借款人融资成本研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 研究假设 |
| 5.3 研究设计 |
| 5.3.1 变量选取 |
| 5.3.2 模型设定 |
| 5.3.3 样本数据与描述性统计 |
| 5.4 实证分析 |
| 5.4.1 工作行业与融资成本 |
| 5.4.2 财务状况与融资成本 |
| 5.4.3 借款用途与融资成本 |
| 5.4.4 异质性分析 |
| 5.4.5 稳健性检验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 资金供给侧投资人行为偏好与网络借贷普惠性研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 研究假设 |
| 6.3 研究设计 |
| 6.3.1 变量选取 |
| 6.3.2 模型设定 |
| 6.3.3 样本数据与描述性统计 |
| 6.4 实证分析 |
| 6.4.1 行业偏好的存在性 |
| 6.4.2 嫌贫爱富的存在性 |
| 6.4.3 网络借贷是否支持大众创业 |
| 6.4.4 异质性分析 |
| 6.4.5 稳健性检验 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 资金供给侧投资人特征对投资决策的影响 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 投资端数据概况 |
| 7.3 研究假设 |
| 7.4 研究设计 |
| 7.4.1 变量选取 |
| 7.4.2 模型设定 |
| 7.4.3 样本数据与描述性统计 |
| 7.5 实证分析 |
| 7.5.1 投资人特征对风险偏好的影响 |
| 7.5.2 投资人特征对出借金额的影响 |
| 7.5.3 投资人特征对收益率的影响 |
| 7.5.4 稳健性检验 |
| 7.6 本章小结 |
| 第八章 借贷双方同质性对投资决策的影响 |
| 8.1 引言 |
| 8.2 研究假设 |
| 8.3 研究设计 |
| 8.3.1 变量选取 |
| 8.3.2 模型设定 |
| 8.3.3 样本数据与描述性统计 |
| 8.4 实证分析 |
| 8.4.1 借贷双方同质性对风险偏好的影响 |
| 8.4.2 借贷双方同质性对出借金额的影响 |
| 8.4.3 借贷双方同质性对收益率的影响 |
| 8.4.4 稳健性检验 |
| 8.5 本章小结 |
| 第九章 研究结论与政策建议 |
| 9.1 研究结论 |
| 9.2 政策建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间科研成果 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（6）新时期我国商业银行的业务转型与信用风险研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 导论 |
| 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 文献综述 |
| 1.2.1 国外关于商业银行信用风险的相关研究 |
| 1.2.2 国内关于商业银行信用的相关研究 |
| 1.2.3 国内外研究现状评述 |
| 1.3 本文研究思路和研究方法 |
| 1.3.1 本文研究思路和结构安排 |
| 1.3.2 本文的研究方法 |
| 1.4 本文的创新与不足 |
| 1.4.1 本文创新之处 |
| 1.4.2 本文不足之处 |
| 2 当代中国所处的新时期 |
| 2.1 我国新时期的界定 |
| 2.2 我国的经济新常态 |
| 2.2.1 我国经济新常态的界定 |
| 2.2.2 我国经济新常态的根本特征 |
| 2.3 我国金融科技浪潮的兴起 |
| 2.3.1 金融科技的界定 |
| 2.3.2 金融科技的特征 |
| 2.3.3 我国金融科技的发展历程 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 新时期我国商业银行面临的金融环境与业务转型 |
| 3.1 新时期我国经济新常态约束下的金融环境 |
| 3.1.1 利率市场化 |
| 3.1.2 金融机构混业化 |
| 3.1.3 金融杠杆高位化 |
| 3.1.4 金融监管宏观审慎化 |
| 3.2 新时期我国金融科技约束下商业银行的业务转型 |
| 3.2.1 金融科技约束下商业银行业务转型的历史必然性 |
| 3.2.2 商业银行业务转型的特点 |
| 3.2.3 业务转型的目标 |
| 3.2.4 业务转型的具体种类 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 商业银行业务转型后信用风险的理论分析 |
| 4.1 直接信用风险 |
| 4.1.1 利率市场化与银行信用风险 |
| 4.1.2 消费信贷业务的信用风险 |
| 4.1.3 普惠金融业务的信用风险 |
| 4.2 间接信用风险 |
| 4.2.1 利率风险引致信用风险 |
| 4.2.2 操作风险引致信用风险 |
| 4.2.3 流动性风险引致信用风险 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 新时期商业银行信用风险直接路径Ⅰ:利率市场化与银行信用风险 |
| 5.1 理论分析与研究假设 |
| 5.1.1 利率市场化与利率水平的关系 |
| 5.1.2 利率水平的变动对商业银行贷款行为与信用风险的影响 |
| 5.1.3 商业银行贷款规模与信用风险 |
| 5.2 研究设计 |
| 5.2.1 变量设计 |
| 5.2.2 模型设计 |
| 5.2.3 样本选择与数据来源 |
| 5.3 实证结果与统计分析 |
| 5.3.1 描述性统计 |
| 5.3.2 相关性分析 |
| 5.3.3 面板数据回归分析 |
| 5.3.4 稳健性检验 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 商业银行业务转型后信用风险直接路径Ⅱ:业务转型与银行信用风险 |
| 6.1 消费信贷业务与银行信用风险 |
| 6.1.1 理论分析与研究假设 |
| 6.1.2 研究设计 |
| 6.1.3 实证结果与统计分析 |
| 6.2 普惠金融业务与银行信用风险 |
| 6.2.1 理论分析与研究假设 |
| 6.2.2 研究设计 |
| 6.2.3 实证结果及分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 新时期商业银行信用风险间接路径Ⅰ:利率风险引致信用风险 |
| 7.1 理论分析与研究假设 |
| 7.1.1 利率水平波动与商业银行信贷期限偏好 |
| 7.1.2 利率水平波动与企业借款的续短为长模式 |
| 7.1.3 续短为长的借款行为与商业银行信用风险 |
| 7.2 研究设计 |
| 7.2.1 变量设计 |
| 7.2.2 模型设计 |
| 7.2.3 样本选择与数据来源 |
| 7.3 实证结果与统计分析 |
| 7.3.1 描述性统计 |
| 7.3.2 相关性分析 |
| 7.3.3 回归分析 |
| 7.3.4 稳健性检验 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 新时期商业银行信用风险间接路径Ⅱ:银行操作风险引致信用风险 |
| 8.1 理论分析与研究假设 |
| 8.1.1 利率市场化与商业银行定价 |
| 8.1.2 商业银行利率定价权、操作风险和引致信用风险 |
| 8.1.3 商业银行利率定价难度、操作风险和引致信用风险 |
| 8.1.4 商业银行竞争程度、操作性风险和引致信用风险 |
| 8.2 研究设计 |
| 8.2.1 变量设计 |
| 8.2.2 模型设计 |
| 8.2.3 样本选择与数据来源 |
| 8.2.4 多重共线性检验 |
| 8.3 实证结果与统计分析 |
| 8.3.1 描述性统计 |
| 8.3.2 相关性分析 |
| 8.3.3 多元回归分析 |
| 8.3.4 稳健性检验 |
| 8.4 本章小结 |
| 9 新时期商业银行信用风险间接路径Ⅲ:银行流动性风险引致信用风险 |
| 9.1 理论分析与研究假设 |
| 9.1.1 利率市场化与商业银行流动性需求 |
| 9.1.2 商业银行流动性需求与信用风险 |
| 9.1.3 借款企业行为与商业银行信用风险 |
| 9.2 研究设计 |
| 9.2.1 变量设计 |
| 9.2.2 模型设计 |
| 9.2.3 样本选取与数据来源 |
| 9.3 实证结果及统计分析 |
| 9.3.1 描述性统计 |
| 9.3.2 相关性分析 |
| 9.3.3 面板回归分析 |
| 9.3.4 稳健性检验 |
| 9.4 本章小结 |
| 10 结论与对策建议 |
| 10.1 研究结论 |
| 10.2 对策建议 |
| 10.2.1 政府层面 |
| 10.2.2 保险公司层面 |
| 10.2.3 商业银行层面 |
| 参考文献 |
| 科研成果 |
| 致谢 |
（7）金融杠杆与资产价格泡沫：影响机制及其监控研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要缩略词、符号变量的注释表 |
| 第一章 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 研究思路、内容与方法 |
| 1.2.1 研究思路 |
| 1.2.2 研究内容 |
| 1.2.3 研究方法 |
| 1.3 论文创新与不足之处 |
| 1.3.1 论文创新 |
| 1.3.2 不足之处 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 资产价格泡沫的含义及其形成机理研究综述 |
| 2.1.1 理性预期理论 |
| 2.1.2 行为金融理论 |
| 2.1.3 以分形和混沌理论为代表的非线性理论 |
| 2.1.4 信贷理论 |
| 2.1.5 金融发展理论 |
| 2.2 资产价格泡沫的存在性检验及测度研究综述 |
| 2.2.1 资产价格泡沫的存在性检验 |
| 2.2.2 资产价格泡沫存在性的检验方法 |
| 2.2.3 资产价格泡沫的测度方法 |
| 2.3 金融杠杆与资产价格泡沫的影响关系研究综述 |
| 2.3.1 金融杠杆与资产价格泡沫的影响关系 |
| 2.3.2 金融杠杆与房地产泡沫的影响关系 |
| 2.4 资产价格泡沫对经济增长的影响研究综述 |
| 2.4.1 资产价格泡沫对经济增长的促进作用 |
| 2.4.2 资产价格泡沫对经济增长的不利作用 |
| 2.4.3 资产价格泡沫与经济增长的周期联动效应 |
| 2.5 资产价格泡沫监控研究综述 |
| 2.5.1 主张从市场层面入手监控资产价格泡沫 |
| 2.5.2 从货币政策角度监控资产价格泡沫 |
| 2.5.3 利用托宾税监控资产价格泡沫 |
| 2.6 对现有文献的评述 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 资产价格泡沫形成机理及其检验研究 |
| 3.1 资产价格泡沫的理论界定 |
| 3.1.1 资产 |
| 3.1.2 资产价格泡沫的载体类型 |
| 3.1.3 资产价格泡沫涵义界定 |
| 3.2 资产价格泡沫的形成机理分析 |
| 3.2.1 资产价格泡沫形成的理论基础 |
| 3.2.2 资产价格泡沫形成的影响因素 |
| 3.3 资产价格泡沫的检验 |
| 3.3.1 检验方法 |
| 3.3.2 变量说明及数据来源 |
| 3.3.3 检验结果及其分析 |
| 3.4 资产价格泡沫的提取 |
| 3.4.1 向量误差修正模型 |
| 3.4.2 资产价格泡沫提取 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 金融杠杆与资产价格泡沫的影响机制研究 |
| 4.1 金融杠杆的经济本质及度量 |
| 4.1.1 金融杠杆的经济本质 |
| 4.1.2 金融杠杆的度量 |
| 4.2 金融加杠杆的机理分析 |
| 4.2.1 金融加杠杆的根源 |
| 4.2.2 金融加杠杆的实质 |
| 4.2.3 金融加杠杆的内在驱动力 |
| 4.2.4 金融加杠杆的实现路径 |
| 4.2.5 金融加杠杆的特征与成因 |
| 4.3 基于金融杠杆驱动的资产价格泡沫模型构建 |
| 4.3.1 理论分析 |
| 4.3.2 基于金融杠杆驱动的资产价格泡沫模型 |
| 4.4 金融杠杆与资产价格泡沫影响关系的实证分析 |
| 4.4.1 滚动宽窗Granger因果检验方法 |
| 4.4.2 变量说明与数据检验 |
| 4.4.3 实证结果及其分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 金融杠杆和资产价格泡沫的影响效应研究 |
| 5.1 金融杠杆影响商业银行风险承担效应研究 |
| 5.1.1 理论分析 |
| 5.1.2 研究假设与变量定义 |
| 5.1.3 动态面板模型和门限检验方法 |
| 5.1.4 实证结果及其分析 |
| 5.2 资产价格泡沫与经济增长的周期联动效应研究 |
| 5.2.1 频谱分析方法 |
| 5.2.2 变量说明及数据来源 |
| 5.2.3 实证结果及其分析 |
| 5.3 资产价格泡沫与经济增长的共容效应研究 |
| 5.3.1 模型基本假设 |
| 5.3.2 资产价格泡沫与经济增长的共容条件 |
| 5.4 金融杠杆、资产价格泡沫与经济增长的时变效应研究 |
| 5.4.1 SV-TVP-SVAR模型 |
| 5.4.2 变量说明及数据来源 |
| 5.4.3 实证结果及其分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 金融去杠杆与资产价格泡沫监控系统研究 |
| 6.1 去杠杆的范畴界定及认知 |
| 6.1.1 去杠杆的范畴界定 |
| 6.1.2 去杠杆的正确认知 |
| 6.2 实体去杠杆路径研究 |
| 6.2.1 “去杠杆”与“稳增长”的困境 |
| 6.2.2 实体去杠杆的路径 |
| 6.3 金融去杠杆路径研究 |
| 6.3.1 金融去杠杆的阶段和政策 |
| 6.3.2 金融去杠杆的路径 |
| 6.4 限贷政策抑制资产价格泡沫的效应研究 |
| 6.4.1 合成控制法 |
| 6.4.2 变量说明与数据来源 |
| 6.4.3 实证结果及其分析 |
| 6.5 资产价格泡沫监控系统研究 |
| 6.5.1 SVR模型与股市泡沫监控系统研究 |
| 6.5.2 BP神经网络与房地产泡沫监控系统研究 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 研究结论与展望 |
| 7.1 主要研究结论 |
| 7.2 政策建议 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的科研情况 |
| 致谢 |
（8）非金融企业金融化的动机及其对资源配置效率的影响研究（论文提纲范文）
| 内容摘要 |
| Abstract |
| 第1章 导论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容、方法及创新 |
| 1.3.1 研究思路与主要内容 |
| 1.3.2 研究框架 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 1.3.4 文章的创新点 |
| 第2章 概念界定与文献综述 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 经济金融化 |
| 2.1.2 企业金融化 |
| 2.1.3 企业影子银行化 |
| 2.1.4 本文研究范畴 |
| 2.2 企业金融化的动机及影响机制研究 |
| 2.2.1 预防性储蓄动机 |
| 2.2.2 投机套利动机 |
| 2.2.3 公司治理视角的动机研究 |
| 2.3 企业金融化对微观企业的影响 |
| 2.3.1 对实业投资和研发创新的影响 |
| 2.3.2 对企业杠杆率的影响 |
| 2.3.3 对主营业务收益和财务风险的影响 |
| 2.4 企业金融化对宏观经济的影响 |
| 2.4.1 企业金融化与资源配置效率 |
| 2.4.2 企业金融化与金融稳定 |
| 2.5 文献评述 |
| 第3章 中国企业金融化的特征分析 |
| 3.1 中国非金融企业金融化的整体情况分析 |
| 3.1.1 基于金融资产持有比例的企业金融化测度 |
| 3.1.2 基于金融渠道收益占比的企业金融化测度 |
| 3.2 中国非金融企业金融化的异质性特征 |
| 3.2.1 不同所有权性质上市公司金融化对比 |
| 3.2.2 不同行业上市公司金融化对比 |
| 3.2.3 不同区域上市公司金融化对比 |
| 3.3 高金融化企业与低金融化企业的财务特征差异 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 企业金融化的行为动机: 投机套利还是预防性储蓄 |
| 4.1 机理分析与研究假设 |
| 4.2 研究设计 |
| 4.2.1 模型设定与变量定义 |
| 4.2.2 样本选择与变量的描述性统计 |
| 4.3 实证结果与分析 |
| 4.3.1 基准回归 |
| 4.3.2 融资约束异质性检验 |
| 4.3.3 金融资产类型异质性检验 |
| 4.3.4 稳健性检验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 金融抑制与企业金融化的二次配置功能: 以企业影子银行化为例 |
| 5.1 机制分析与研究假说 |
| 5.2 研究设计 |
| 5.2.1 模型设定与变量定义 |
| 5.2.2 样本选择与变量的描述性统计 |
| 5.3 实证结果与分析 |
| 5.3.1 企业影子银行化的二次配置功能检验 |
| 5.3.2 金融抑制的影响检验 |
| 5.3.3 稳健性检验 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 企业金融化的金融资源配置效率检验: 以企业影子银行化为例 |
| 6.1 理论框架与研究假设 |
| 6.1.1 模型分析框架 |
| 6.1.2 研究假设 |
| 6.2 企业影子银行化对金融资源再配置的整体效应检验 |
| 6.2.1 模型设定与变量定义 |
| 6.2.2 样本选择与变量的描述性统计 |
| 6.2.3 实证结果分析 |
| 6.2.4 稳健性检验和小结 |
| 6.3 企业影子银行化影响金融资源配置效率微观机理的经验证据 |
| 6.3.1 模型设定与变量定义 |
| 6.3.2 样本选择与变量的描述性统计 |
| 6.3.3 实证结果分析 |
| 6.3.4 作用机制检验 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 研究结论、政策建议与研究展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 政策建议 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间发表的学术论文与研究成果参考文献 |
| 致谢 |
（9）金融创新与中国货币需求的流动性陷阱效应（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景及问题的提出 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容及结构安排 |
| 1.2.1 研究目标 |
| 1.2.2 章节安排 |
| 1.2.3 研究框架 |
| 1.3 研究方法及创新点 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 创新点 |
| 第2章 相关文献综述 |
| 2.1 流动性陷阱效应存在性问题 |
| 2.2 流动性陷阱效应与货币政策效果 |
| 2.3 金融创新对货币需求的影响 |
| 2.4 文献述评 |
| 第3章 中国货币需求流动性陷阱效应基本事实 |
| 3.1 货币需求函数设定 |
| 3.2 计量模型设定 |
| 3.3 变量定义与数据 |
| 3.3.1 货币需求量(M) |
| 3.3.2 国民收入(Y) |
| 3.3.3 名义利率(R) |
| 3.3.4 景气指数(Pre) |
| 3.3.5 价格指数(P) |
| 3.4 实证结果 |
| 第4章 金融创新对流动性陷阱效应的影响 |
| 4.1 模型设定 |
| 4.2 实证结果 |
| 第5章 进一步的分析:利率市场化改革的影响 |
| 5.1 模型设定 |
| 5.2 实证结果 |
| 第6章 结论及建议 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 政策建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 在学期间发表论文清单 |
（10）基于GARCH族模型我国互联网货币基金投资价值的分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景和意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 研究方法和研究内容 |
| 一、研究方法 |
| 二、研究内容 |
| 第三节 研究技术路线 |
| 第四节 本文创新之处 |
| 第二章 文献综述 |
| 第一节 互联网金融与互联网货币基金的理论分析 |
| 第二节 互联网货币基金存在的风险以及风险管理研究 |
| 第三节 货币基金风险管理的实证研究现状 |
| 第四节 基金绩效评价方法与应用研究 |
| 第五节 文献评述 |
| 第三章 我国互联网货币基金发展概述 |
| 第一节 互联网货币基金发展及特征分析 |
| 一、互联网货币基金的优势 |
| 二、互联网货币基金发展历程 |
| 三、互联网货币基金的运作机制 |
| 第二节 互联网货币基金收益风险的定性分析 |
| 一、互联网货币基金的收益 |
| 二、互联网货币基金存在的风险 |
| 第四章 实证模型理论阐述 |
| 第一节 ARCH模型理论 |
| 第二节 GARCH族模型理论 |
| 一、GARCH模型 |
| 二、TGARCH模型 |
| 三、EGARCH模型 |
| 第三节 VaR模型理论 |
| 一、VaR定义 |
| 二、VaR计算原理 |
| 三、VaR计算方法 |
| 第五章 互联网货币基金绩效评价 |
| 第一节 样本与数据选取 |
| 一、互联网货币基金样本与场内货币基金样本的选取 |
| 二、数据的选取 |
| 第二节 样本收益率描述性统计 |
| 第三节 平稳性检验 |
| 第四节 自相关性分析 |
| 一、自相关性检验 |
| 二、均值模型的建立 |
| 第五节 ARCH效应检验 |
| 第六节 GARCH族模型方程的实证分析 |
| 第七节 VaR风险价值估计 |
| 第八节 基金绩效排名 |
| 第六章 结论 |
| 第一节 结论 |
| 第二节 对策建议 |
| 一、互联网理财平台优化升级 |
| 二、监管部门要维护金融市场稳定发展 |
| 三、投资者对互联网理财产品的理性认识 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、低利率时期该如何投资理财（论文参考文献）
- [1]个人投资理财方式比较及方案设计研究[D]. 王静. 内蒙古财经大学, 2021
- [2]低利率时代的保险资金配置研究[J]. 杨琳,郭祥,蒋亚男,张祖贤. 保险理论与实践, 2021(06)
- [3]英国保险公司股票投资研究 ——基于行业平均占比历史演变的视角[D]. 张耀峰. 对外经济贸易大学, 2021
- [4]后疫情时代的全球经济：无法唤醒的V型复苏[J]. 邓宇,王嫄. 金融市场研究, 2020(11)
- [5]网络借贷市场资金供需双方行为特征研究[D]. 李建文. 山东大学, 2020(11)
- [6]新时期我国商业银行的业务转型与信用风险研究[D]. 张蕊. 江西财经大学, 2020(01)
- [7]金融杠杆与资产价格泡沫：影响机制及其监控研究[D]. 冯文芳. 东南大学, 2020
- [8]非金融企业金融化的动机及其对资源配置效率的影响研究[D]. 张洁琼. 天津财经大学, 2020(06)
- [9]金融创新与中国货币需求的流动性陷阱效应[D]. 王泽涛. 广东外语外贸大学, 2020(08)
- [10]基于GARCH族模型我国互联网货币基金投资价值的分析[D]. 孙琦. 云南财经大学, 2020(07)