（1）研究目的与意义

随着互联网技术的发展和智能移动设备的普及，互联网金融产品已经深入人们的生活，并且成为了一个热门的话题。越来越多的非金融企业，尤其是互联网企业，开始涉足金融领域，开发了多种金融理财产品。和传统的理财产品相比，互联网金融理财产品不仅具有吸引人的收益率，而且能够和移动支付技术融合，降低了操作门槛和学习成本，用户群体更加多样化。在这些互联网金融产品中，常见的有互联网货币基金产品。2013年，余额宝进入了大众的眼球。从风险上来说，货币基金的因为风险较低，流动性高，因此受到广大投资者的青睐，包括那些未曾进行理财投资的人群。然而，近几年来，余额宝产品出现多次变动，包括额度的降低、限制买入以及新基金的对接。这一系列操作，是为了使得余额宝更加稳定地运行，同时，也侧面反映了余额宝产品作为互联网货币基金，其风险不能忽视。

虽然互联网货币基金具有低风险的特点，但是在互联网平台上，这类产品的风险仍然值得研究。第一，与传统的银行活期储蓄不同，货币基金并非承诺保本型产品，在极端条件下仍然可能遭遇本金损失；第二，互联网基金作为新兴事物，在发展和监管过程中可能存在不完善的地方，网络安全也会对互联网理财产品产生影响；第三，从投资者的角度来说，面对市场上多种多样的货币基金产品，如何判断货币基金的绩效，如何度量货币基金的风险，对于科学地选择投资产品具有重要的实际意义；第四，从监管者的角度来说，了解市场上互联网货币基金的风险和绩效特点，发现目前市场上存在的问题与缺陷，从而完善相关法规，为健康地发展互联网金融产品带来了重要的意义。

（2）国内外研究现状分析

在理论分析上，关于互联网货币基金风险度量的量化方法，国外学者对此方面有深入的理论研究。Engle（1984）提出了ARCH模型，用于度量具有异方差性质的时间序列数据中的方差变化，Bollerslev（1986）对ARCH模型进行了推广，提出了GARCH模型，旨在解决传统ARCH模型所要求的阶数过高从而导致精度损失的问题，从而对方差变化能够更加准确地度量和预测。Nelson（1991）对GARCH模型进一步扩充，提出了更为灵活的EGARCH模型。Zopounidis和Galariotis（2015）在书中介绍了多种金融风险分析的量化方法，包括系统风险与非系统风险的度量。这些方法为互联网货币基金收益率的风险和绩效分析奠定了理论上的基础。

结合实际，Alam（2013）等学者通过ARCH模型对股票指数波动率进行分析；Kuttu和Saint（2014）利用多元VAR-EGARCH分析非洲产权投资市场的波动特征；司絮（2018）通过构建GARCH模型分析了百度、阿里巴巴、腾讯、京东四家企业货币基金产品的收益率波动情况；杨万里（2018）通过GARCH模型得出货币基金的VaR，使用RAROC指标评价基金的绩效；李凯琪和沈蕾（2015）以及祝福云、周颖、陈媛（2018）以VaR为基础构建EGARCH-GED模型评价基金绩效，并与基于Sharpe指数的评价方法比较，发现基于VaR的评价指标较Sharpe指数而言可以给投资者带来更大的参考意义；熊熊、韩佳彤、汤冠豪和董明华（2017）从收益、风险、风险调整后的收益、基金管理能力等方面实证分析大数据基金风险绩效水平；滕宇峰（2018）通过K-S检验发现邮储银行邮益宝产品收益率符合正态分布，运用VaR分析出产品亏损概率在合理范围；王淼（2017）运用EGARCH模型来说明收益率的波动，并且运用POT方法分析收益率的风险价值和条件风险价值；李莹红（2018）、赵文瑜（2016）、郁开（2016）则定性地分析了互联网金融理财产品的特征及风险；黄益平和沈艳（2016）针对中国互联网金融现状和发展进行了分析。

2. 研究的基本内容与方案

（1）研究（设计）的基本内容

本文将大体分为以下部分。

第一章　绪论

第二章　中国互联网货币基金的发展现状