互联网货币基金的收益率研究 ——以微信理财通为例

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互联网货币基金的出现极大地改变了我国金融市场,将传统货币基金与互联网进行有机结合,改变传统货币基金购买与售出的缓慢流程,成为货币快速流动却保留盈利能力的表现方式,给人们日常生活以及理财方式带来了极大的便利。但互联网货币基金及其带来的周边影响在学术界引发了极大的讨论,比如影响互联网货币基金收益率的因素及对收益率的预测等都是需要被关注的对象。本文以微信理财通为例,选取华夏财富宝货币A 2013年至2021年的七日年化收益率作为研究对象来对互联网货币基金的收益率的影响因素以及收益率的预测进行研究,并选取了微信理财通其他四只货币基金对结果进行验证。首先阐述互联网货币基金的发展历史和现状、特征及风险点,以整体及系统的认识和了解互联网货币基金行业,然后通过贝叶斯自适应LASSO分位数回归模型来研究互联网货币基金收益率的影响因素,最后以多重优化后的LSTM+Attention模型对七日年化收益率进行预测。主要结果如下:1)在收益率较低时,商业银行存贷比是最大的影响因素;而随着收益率的增高,商业银行存贷比的正向影响不断减少,沪深300指数对收益率的正向影响逐渐增长,沪深300指数对股市的行情进行了反应,股市行情的利好会间接影响互联网货币基金的收益率,所以收益率较高时沪深300指数成为了最大的正向影响因素。2)收益率的预测方面,采用多种深度学习模型来对微信理财通七日年化收益率进行预测,层递发现LSTM+Attention模型的效果最优,然后再采取控制变量法对超参数的不断训练,得到预测华夏财富宝货币A时LSTM+Attention的最佳模型,其参数为:训练轮次epoch设置为50,batch_size设置为32,时间窗口time_steps设置为20,两层LSTM网络层神经元个数units分别设置为120/150,激活函数设置为softmax,以此预测收益率效果最佳。
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