【正文】 問(wèn)：股市大熱對(duì)余額寶的規(guī)模是否造成什么影響？答：股市在近期逐漸回溫，許多投資者開(kāi)始躍躍欲試，沉寂多年的股民開(kāi)始攜資金入市。與金融相關(guān)初中及以下41—60保持不變非常支持低風(fēng)險(xiǎn)？（按風(fēng)險(xiǎn)從大到小排列） [排序題，請(qǐng)?jiān)谥欣ㄌ?hào)內(nèi)依次填入數(shù)字] [必答題]高風(fēng)險(xiǎn)○○○□□○銀行不是缺少優(yōu)秀的理財(cái)產(chǎn)品，相反的，銀行擁有多種理財(cái)產(chǎn)品，但是銀行的理財(cái)產(chǎn)品均有最低投資標(biāo)準(zhǔn)，也就是投資門檻較高。監(jiān)管的程度直接關(guān)系到市場(chǎng)規(guī)范和自由創(chuàng)新之間的平衡點(diǎn)，因此這將成為未來(lái)監(jiān)管者解決問(wèn)題的重點(diǎn)。博鰲亞洲論壇秘書長(zhǎng)周文重先生表示，所謂的加強(qiáng)余額寶監(jiān)管，應(yīng)該納入互聯(lián)網(wǎng)金融監(jiān)管的大框架里，而非局部、具體、數(shù)字化的微觀調(diào)整。（四）相關(guān)政策建議根據(jù)上述的研究，我們將得到對(duì)于余額寶的全面風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，從宏觀和微觀兩個(gè)不同角度明晰了余額寶及類似產(chǎn)品的風(fēng)險(xiǎn)對(duì)市場(chǎng)造成的影響。雖然當(dāng)前余額寶向用戶承諾了被盜全額賠付的保險(xiǎn)，但是實(shí)際上保險(xiǎn)賠付的界定比較困難。隨著貨幣市場(chǎng)類基金規(guī)模的不斷擴(kuò)大，其占基金管理公司總資產(chǎn)比重不斷增加，對(duì)其流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)控制愈發(fā)重要。余額寶均值萬(wàn)份基金收益均值七日年化收益率均值（單位：%）萬(wàn)份基金收益方差七日年化收益率方差最低單月回報(bào)YTD3月6月1年2年3年5年總回報(bào)年化回報(bào)天弘余額寶一年定期存款利率貨幣市場(chǎng)型基金同類排名212/398138/439183/414215/36794/21885/466（三）定性評(píng)估余額寶其他風(fēng)險(xiǎn)除市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)外，我們目前還從余額寶的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、政策法律風(fēng)險(xiǎn)以及互聯(lián)網(wǎng)安全風(fēng)險(xiǎn)等幾個(gè)角度進(jìn)行了評(píng)估。最終得到GARCH模型：DY2 = *DY2(1) + *DY2(2)GARCH = + *RESID(1)^2*RESID(1)^2*(RESID(1)0) + *GARCH(1) + *GARCH(2)6．余額寶的 VaR 的估計(jì)及分析GARCH模型將條件均值和條件方差都考慮在內(nèi)，標(biāo)準(zhǔn)的GAＲCH( p，q) 模型為:均值方程:方差方程:在GARCH模型建模時(shí)，需要考慮殘差序列關(guān)于時(shí)間t 的分布情況，在正態(tài)分布的假設(shè)下，VaR的表達(dá)式為：其中，μ為資產(chǎn)的初始價(jià)值，為標(biāo)準(zhǔn)差序列（通過(guò)模型產(chǎn)生的條件方差序列得到），為置信水平為c的分位數(shù)（假定分布條件下）。從表中可知，P值非常小，拒絕原假設(shè)，七日年化收益率呈現(xiàn)偏態(tài)，可以判定其不服從正態(tài)分布。③觀察期間。若余額寶的上一期收益率變動(dòng)增加一個(gè)單位，那么余額寶的當(dāng)期收益率平均增加 ，說(shuō)明一階滯后性對(duì)于余額寶收益變化的影響較大，大約是拆借利率影響系數(shù)的77倍以上。但是另一方面，由于很多用戶將余額寶中的資金仍然視作隨時(shí)支付的備用資金，或者兼有支付與投資的功能，將使得余額寶的投資方式更傾向于短期化、隨機(jī)化，從而增加風(fēng)險(xiǎn)。（一）研究余額寶的資金形態(tài)特征為了從宏觀角度探究余額寶規(guī)模對(duì)貨幣市場(chǎng)可能造成的影響，我們廣泛收集了其運(yùn)作模式、利益來(lái)源、資金流向等資料，并配合附錄中的問(wèn)卷調(diào)查闡述。用戶投資的規(guī)模；非用戶的閑散資金又是如何管理的，采取了哪些投資方式。根據(jù)樣本數(shù)據(jù)基本分析得到的統(tǒng)計(jì)特征，本文考慮采用相適應(yīng)的ARCH類模型來(lái)刻畫樣本基金的收益率序列，從而計(jì)算VaR值。相反，對(duì)于非正態(tài)分布的數(shù)據(jù)而言，分子和分母不會(huì)趨向于同一個(gè)常數(shù)。返回測(cè)驗(yàn)，檢測(cè)結(jié)果的有效性，修正模型得出結(jié)論5反饋機(jī)制研究階段根據(jù)量化市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)VaR值及其他風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估成果，通過(guò)問(wèn)卷等形式進(jìn)行市場(chǎng)反饋調(diào)研6實(shí)證研究階段III更新市場(chǎng)消息，總結(jié)完成風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估報(bào)告從監(jiān)管和改革兩個(gè)層面給出政策建議，并對(duì)建議進(jìn)行評(píng)估7匯總研究成果撰寫結(jié)題報(bào)告階段匯總各個(gè)階段最終成果并以結(jié)題報(bào)告形式呈現(xiàn)四、研究方法本課題涉及到幣銀行學(xué)、宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等方面的理論及方法，我們小組從微觀層面和宏觀層面出發(fā)，使用定性和定量相結(jié)合，理論和實(shí)證相結(jié)合的研究方法，針對(duì)余額寶的風(fēng)險(xiǎn)和對(duì)貨幣市場(chǎng)的影響進(jìn)行了深入和客觀的剖析。 余額寶產(chǎn)品概況我們小組上余額寶官網(wǎng)查閱余額寶的基本情況，例如余額寶怎樣進(jìn)行買賣操作，申購(gòu)和贖回的程序是什么，以及了解了余額寶認(rèn)購(gòu)的天弘增利寶貨幣基金概況，為進(jìn)一步了解余額寶的其他方面做好了準(zhǔn)備。余額寶這種網(wǎng)絡(luò)金融產(chǎn)品，擁有貨幣基金和網(wǎng)絡(luò)的雙重屬性。然而對(duì)于余額寶類新型貨幣基金的研究數(shù)量較少，且研究角度多集中于定性分析，鮮有定量分析。、比例最大的理財(cái)方式，而余額寶由于自身的高收益性和高流動(dòng)性，將吸引相當(dāng)一部分對(duì)風(fēng)險(xiǎn)偏好低較的儲(chǔ)戶，把儲(chǔ)蓄存款轉(zhuǎn)投至余額寶中。（五）解決問(wèn)題——提出政策建議分析問(wèn)題階段結(jié)束后，我們得到了對(duì)余額寶全面風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的結(jié)果，從宏觀和微觀兩個(gè)不同角度明晰了余額寶及類似產(chǎn)品的風(fēng)險(xiǎn)對(duì)市場(chǎng)造成的影響。以下即為數(shù)據(jù)特性的檢驗(yàn)方法：（1）正態(tài)性檢驗(yàn)i. 核密度估計(jì)與PP圖核密度估計(jì)是不預(yù)先對(duì)變量的分布做出假設(shè)或檢驗(yàn)，而估計(jì)其密度函數(shù)的一種非參數(shù)方法。我們將采用常用方法之一：拉格朗日乘數(shù)法檢驗(yàn)，也稱ARCHLM檢驗(yàn)。GARCH (p,q)用公式表示如下:①②其中，式①是均值方程，、分別為t時(shí)刻的被解釋變量與解釋變量。1－5 的數(shù)字以顯示其同意或不同意的程度。余額寶和銀行存款具有一定的相同點(diǎn)，但是也有根本性質(zhì)的不同。i. 數(shù)據(jù)來(lái)源余額寶的收益率（七日年化收益率）從天弘基金網(wǎng)站獲得、shibor拆借利率從上海銀行同業(yè)拆借利率的官網(wǎng)獲得。即確定要計(jì)算所持有的資產(chǎn)在什么時(shí)間內(nèi)的最大損失值。本文首先假設(shè)余額寶的七日年化收益率符合正態(tài)分布，并生成相應(yīng)的PP圖進(jìn)行判斷，如圖2所示。如下圖所示：根據(jù)上述的自相關(guān)性，建立ARMA（15，12）模型：Dependent Variable: DY2Method: Least SquaresDate: 06/12/15 Time: 20:49Sample (adjusted): 6/19/2013 3/22/2015Included observations: 642 after adjustmentsConvergence achieved after 44 iterationsMA Backcast: 6/07/2013 6/18/2013VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb.CAR(1)AR(2)AR(5)AR(8)AR(12)AR(13)AR(14)AR(15)MA(1)MA(2)MA(3)MA(4)MA(5)MA(6)MA(7)MA(8)MA(9)MA(10)MA(11)MA(12)將不顯著的解釋變量刪除，最終得到回歸結(jié)果：Dependent Variable: DY2Method: Least SquaresDate: 06/12/15 Time: 20:52Sample (adjusted): 6/18/2013 3/22/2015Included observations: 643 after adjustmentsConvergence achieved after 23 iterationsMA Backcast: 6/06/2013 6/17/2013VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb.AR(1)AR(2)AR(8)AR(12)AR(13)AR(14)MA(1)MA(2)MA(3)MA(4)MA(5)MA(6)MA(7)MA(8)MA(12)RsquaredMean dependent varAdjusted Rsquared. dependent var. of regressionAkaike info criterionSum squared residSchwarz criterionLog likelihoodHannanQuinn criter.DurbinWatson stat（4）ARCH 效應(yīng)檢驗(yàn)在建模中，可能存在異方差的現(xiàn)象，所以考慮進(jìn)行ARCH效應(yīng)的檢驗(yàn)，如果存在ARCH效果，則采用 ARCH 類模型加以刻畫，從而計(jì)算 VaR 值。除此之外，%，%。需要明確表示的是，這種情況出現(xiàn)的幾率是很小的，但我們?nèi)詫⑵錃w為流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)原因之一，畢竟極端情況在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中不可避免。監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)是指金融機(jī)構(gòu)的競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力、生存能力、運(yùn)營(yíng)情況等可能受到法律或監(jiān)管規(guī)定變化所影響的風(fēng)險(xiǎn)。阿里巴巴作為大數(shù)據(jù)和云計(jì)算等前沿技術(shù)的領(lǐng)頭者，擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)采集和挖掘能力與龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)。要想制定出切實(shí)有效的監(jiān)管措施，明確監(jiān)管層成為首要任務(wù)。對(duì)于如此大金額的金融運(yùn)作，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)性的關(guān)注要遠(yuǎn)遠(yuǎn)強(qiáng)于收益性、便捷性。利率市場(chǎng)化是我國(guó)的改革必經(jīng)之路，然而利率變動(dòng)有牽動(dòng)著方方面面的經(jīng)濟(jì)變化，所以雖然呼吁利率市場(chǎng)化的建設(shè)，但是這樣的建設(shè)必須由成熟的資本市場(chǎng)，完善的監(jiān)管體系作為依存，與此同時(shí)加強(qiáng)shibor的建設(shè)，使其利率更具有參考性，更具有代表性。此外，試圖采訪天弘基金遭到拒絕也使得本小組無(wú)法獲得內(nèi)部資料以更深入地評(píng)價(jià)余額寶的風(fēng)險(xiǎn)水平。5000及以下20000以上