摘 要

自2013年余额宝上线以来，互联网理财产品已然引发了“全民理财”的热潮。但非金融企业的“搅局”、利率市场化以及各种互联网金融创新型产品的层出不穷都导致互联网理财产品风险管理难度的增加。对互联网理财产品的风险度量研究具有重要意义。本文选取了6支具有代表性的互联网理财产品作为样本，建立VAR-TARCH-GED模型对互联网理财产品的风险进行了度量，发现互联网理财产品收益率具有不对称的特征，正面冲击比等量的负面冲击对其影响更大，并且目前互联网理财产品风险整体较小，但个体差异较大。通过对互联网理财产品风险结果的进一步分析，发现互联网理财产品存在着产品同质化的问题，资产规模以及配置结构对其有较大影响。最后，本文就研究中发现的问题提出了针对性的政策建议。

关键词：互联网理财产品；VAR；产品同质化；影响因素

Abstract

Since Yuebao was established in 2013, Internet financial products have led to a fashion called "national investment". But in the rapid development of Internet finance products at the same time, the resulting risk also is not allowed to be ignored. The risk measurement study of Internet financial products is of great significance. This paper has chosen six typical Internet products as sample, established VAR-TARCH-GED model to measure the risk of Internet financial product, found the Internet financial product yield have the feature of asymmetry, positive impact has bigger impact than an equal amount of negative impact, and the current Internet financial products overall risk is small, but the individual differences. Through the further analysis of the result of the Internet financial product risk, this paper found that Internet financial product there has a problem of product homogeneity, asset size and configuration has a large effect on its structure. Finally, in this paper, to solve the problems found during the research, we put forward the corresponding policy recommendations.

Key Words：Internet financial products；VAR；Product homogeneity；Factors affecting

目 录

第1章 绪论 1

1.1 研究目的及意义 1

1.2 研究方法和思路 1

1.3 国内外研究动态 2

第2章 我国互联网理财产品及其风险概述 4

2.1互联网理财产品概述 4

2.1.1 互联网理财产品的概念界定 4

2.1.2 互联网理财产品的特征 4

2.2互联网理财产品的风险类别 5

2.2.1 流动性风险 5

2.2.2 利率风险 5

2.2.3 经营风险 6

2.2.4 监管风险 6

第3章 基于VAR的互联网理财产品风险度量的实证分析 8

3.1 样本数据的选取与处理 8

3.2 数据的基本分析 9

3.2.1 样本数据的统计分析 9

3.2.2 样本数据的平稳性检验 9

3.2.3样本数据的ARCH检验 10

3.3 基于VAR-TARCH-GED模型模拟VAR 11

3.3.1 VAR-TARCH-GED模型的构建 12

3.3.2 实验结果 13

3.3.3 VAR的返回检验 13

3.4 实证分析结论 14

第4章 互联网理财产品风险管理中存在的问题 15

4.1 市场发展不完善导致产品同质化 15

4.2 市场预期错位和宣传盲目夸大加剧了产品同质化 15

4.3 资产规模与资产配置结果对产品风险影响显著 16

4.4 互联网理财产品存在问题的原因分析 17

第5章 加强互联网理财产品风险管理的建议 18

5.1 完善法律监管体系 18

5.2 完善市场层次结构，建立有效的金融市场 18

5.3 引导投资者建立正确的投资理念 18

5.4 优化产品创新机制，制定差异化战略 19

第6章 结论与展望 20

6.1 研究结论 20

6.2 研究展望 20

参考文献 22

致 谢 24

绪论

1.1 研究目的及意义

得益于信息技术的提高以及互联网金融的飞速发展，自从2013年国内第一支互联网理财产品——余额宝问世后，我国互联网理财迅速铺展开来，互联网理财产品以惊人的速度不断涌现，人们的消费习惯、理财方式也发生了深刻的变革。余额宝、微信理财通等互联网理财产品规模的指数性扩张，投资者人数的飞速增长，都说明我国互联网理财领域发展迅速，取得的成绩不可忽视。但在这辉煌的背后，伴随而来的风险也不容忽视，从政府的监管加码就可见一斑。从2013年互联网金融爆发以来，各个监管单位及机构开始出台各项政策对互联网金融进行监管。从2013年到2016年颁布的相关监管政策分别为1、5、9和15条，互联网金融监管持续收紧。从一系列的监管政策的出台可以看出，互联网金融风险管理迫在眉睫。2017年政府工作报告提出，对互联网金融的累积风险要高度警惕，要“整顿规范金融秩序”。从“促进”到“异军突起”再到“规范”，直至2017年的“高度警惕风险”，政府工作报告中关于互联网金融的描述，从鼓励、规范发展到严格监管，都说明了互联网金融风险管理的重要性以及紧迫性。互联网理财作为其中的重要组成部分，有关于其风险的度量研究也十分具有现实意义。具体而言，非金融企业的“搅局”、利率市场化以及各种互联网金融创新型产品的层出不穷，都将增大金融机构所面临风险的复杂性。投资者日益增长的理财需求使得互联网理财产品的规模越来越大，与之而来的是企业风险管理难度的增加，监管部门监管压力的增大、监管要求的提高。对企业而言，产品风险的度量有助于有效的风险管理和持续的产品创新；对监管机构而言，实时掌握产品风险，有助于保证产品安全以及保障投资者的资金安全；对投资者而言，掌握产品风险可以帮助其做出投资的最优选择，合理根据自身风险特性最大化收益。本文将对互联网理财产品的风险进行量化分析，通过建立合适的模型来计算互联网理财产品的风险值VAR，并定性的分析互联网理财产品风险的影响因素，有针对性的提出建议，希望能对增强互联网理财产品的抗风险能力、提高其识别风险管理风险的能力有所帮助。

1.2 研究方法和思路

本文立于前人的理论与实证的研究分析的基础上，通过对互联网理财产品与传统银行理财产品的对比，结合定性与定量分析原则，构建VAR-TARCH-GED模型，计算互联网理财产品的VAR风险值，接下来，以前文计算的VAR风险值为分析对象，对互联网理财产品同质化的原因以及风险的影响因素进行定性分析，寻找影响互联网理财产品风险的因素。

1.3 国内外研究动态

由于互联网理财产品在近几年才出现，国内相关研究文献还相对较少。国内关于互联网金融理财产品的研究主体大致包括四个方面:一是关于互联网理财产品的迅速发展对利率市场化以及商业银行等众多方面的单方面影响。例如，乔海曙、李颖(2014) ^[1]建立了关于余额宝、银行、监管机构三方的博弈模型，定量的剖析了余额宝促进存款利率市场化的鲇鱼效应。莫易娴、曾祥菁（2014） ^[2]研究认为由于余额宝流动性强、资产规模大，这些特性会在短期内影响商业银行的理财产品业务。二是关于投资者选择使用余额宝的影响因素。例如，邱均平等（2015） ^[3]以金融产品的三原则为基础，即流动性、安全性和收益性，建立计量模型，认为用户使用余额宝的关键影响因素主要包括自我效能感、感知易用和感知有用。陈泽同、楚振宇（2015）^[4]通过对互联网理财产品使用的影响因素进行探究，发现感知成本、感知风险、情感价值、社会价值以及功能价值均会影响投资者的使用和选择。三是关于影响余额宝收益率的因素剖析。杨毅、刘柳（2014）以及陆敬箔等（2015）^[5]均运用线性回归的计量方法分析研究其影响，发现上海同业拆借利率对余额宝收益率有明显的正向影响。蒋钥（2015）^[6]认为余额宝的收益率受到上一期SHIBOR和七日年化收益率的影响。并且余额宝收益不能等同于银行存款利率，其潜在的利率风险、系统风险、流动性风险、来自监管层面的风险等都不容忽视。林文生、张正杨（2016）^[7]运用面板数据的随机效应和回归计量模型研究互联网理财产品收益率的主要影响因素，发现对理财产品收益率具有显著影响的因素包括上海同业拆借利率、资产规模、股票市场行情等，且其影响程度也不同。最后一个方面是互联网理财产品的风险度量研究及评价。潘庄晨、邢博、范小云（2015）^[8]以余额宝为研究对象，以金融机构的流动性风险压力测试模型为实证基础，引入现金流压力测试法并以此建立了流动性风险压力测试模型。李树文（2015）^[9]对互联网理财产品的概念进行界定并且比较了其与传统理财产品之间的各方面差异，从理论和实证角度对其风险进行分析,发现互联网理财产品的全局风险大于个体风险。陈倩文（2015）^[10]引入VAR度量互联网理财产品的风险，并建立GARCH模型，对互联网理财产品风险进行度量。李凯琪、沈蕾（2015）^[11]引入VAR建立EGARCH - GED模型，并对绩效水平指标进行综合评估，发现基于VAR的评价指标优于传统的Sharpe比率。林小霞、祝健（2016）^[12]建立了正态分布下的GARCH、EGARCH、TARCH模型，计算出互联网理财产品的VAR值，发现TARCH拟合效果最好。魏华英（2017）^[13] 在阐述互联网理财的概念的基础上，总结互联网理财优势，并分析其风险性，同时提出了防范互联网理财风险的措施和建议。

国外研究状况主要关于GARCH模型的研究。GARCH模型是反映市场时变特征最常用的波动率模型，它对资产收益率波动的聚类和异方差现象能进行有效的模拟。GARCH模型还被引入金融风险管理领域VAR的度量中，作为预测VAR的一种主要分析算法，Lauren和Peters（2002）， Giot P和Laurent（2004）^[14]，Cifter A和Ozun A(2007)^[15]分别采用了GARCH模型预测VAR。Orhan，Mehmet，Koksal，Bulent（2012）^[16]比较了Garch族模型在计算VAR时的差异，发现Garch（1,1）拟合效果最好，并且t分布拟合效果稍微优于正态分布。Godeiro，Lucas，Lucio（2013） ^[17]在garch-VAR模型的基础上，引入蒙特卡罗模拟法，也发现t分布表现稍微优于正态分布。Caporale，Guglielmo Maria，Spagnolo，Fabio（2016）^[18]构建garch-VAR模型度量了宏观消息对股票市场的影响，发现正面消息会给股票市场带来正面冲击，负面消息带来负面冲击，并且市场对负面消息反应更为敏感。