互联网理财产品收益性风险分析

苏华经 郑祖婷

摘要：2013年以来，互联网金融行业发展迅猛，在全国各地都发展蓬勃、遍地开花。而对于个人投资者来说，他们的理财方式也从传统的产品转为了互联网理财产品。以“京东小金库”“余额宝”为代表的新型的货币基金的互联网理财产品的用户群体变得越来越大，而其收益的波动性也就成了个人投资者最为关心的因素。鉴于此，本文选取了代表性的理财产品“京东小金库”为研究对象，针对选取的七日年化收益率进行的统计分析、趋势分析以及ADF检验，分析其收益率序列的波动是符合ARCH效应的，于是就引用了GARCH模型对其进行了收益率波动的分析，了解其收益率的主要影响因素，测定其投资风险，最终是让个人投资者了解互联网理财产品的风险，学会投资理财。

关键词：互联网理财产品;收益性风险;ADF检验;GARCH模型

一、互联网理财产品的相关概念

互联网金融理财产品是一种新兴事物，目前在理论界，对互联网金融理财产品并没有一个明确的定义。银保监会对互联网理财产品给出的定义是，互联网理财产品是互联网公司与基金公司合作设计和发行，又或者是基金公司借助互联网技术和概念设计并发行的货币市场基金产品，不包括通过传统渠道和银行网站代销的货币市场基金产品。

二、构建分析理财产品收益性风险模型

1.模型选择

在分析理财产品的收益性风险时最常用的计量模型大致有ARCH模型、GARCH模型以及ARMA模型，而这三种模型各有其优势以及使用时需具备的条件。本文主要是針对互联网理财产品收益率的波动进行实证分析，基于这样的考虑，最终还是选取了GARCH模型。

在GARCH模型中有个设定，一个是条件均值，另一个是条件方差。在标准的GARCH（1，1）模型中分别是这么表示的：

均值方程是一个带有误差项的外生变量函数。[σ2t]是以前面的信息为基础的一期向前预测方差，所以就被称作条件方差。在条件方差方程里，[u2t-1]（ARCH项）表示用条件均值方程的残差平方的滞后来度量从前期得到的波动性的信息，[σ2t-1]（GARCH）上一期的预测方差。

2.研究标的选择

在分析互联网理财产品收益性风险时，为了使本文的研究更有意义，我们选取了余额类理财产品作为研究标的。在与其他互联网理财产品来说，余额类理财产品针对个人投资者来说更受青睐。由于其收益率高（目前最低也达到2.5%，是银行活期存款利率的7倍之多）、流动性强（随时可以赎回，在T+0即可赎回）、门槛低（大多数余额类理财产品100元可起售，甚至有的1元即可，对银行来说至少5万元起步）、支付便捷（交易金额直接在网上第三方支付平台进行交易）。基于上述特点，余额类理财产品受众面更广，市场份额大，同时可获得可靠的理财产品收益率数据，故选取了余额类理财产品作为研究标的。现在市面上的余额类的理财产品众多，我们就选取具有代表性的“京东小金库”下的鹏华增值宝货币基金。

三、京东小金库收益率风险的实证分析

1.数据来源

实证分析的数据是取自于“天天基金网”官方公布的2015年1月31日至2019年1月31日的4年的七日年华收益率，将收集的鹏华增值宝货币基金的七日年化收益率样本数据记作x序列。

2.收益率波动分析及模型的检验

在将收集数据运用于构建模型之前，先得充分了解选取时间段的研究标的的变化趋势，故将选取数据进行了趋势以及统计分析，如图1和图2所示：

如图1所示，横坐标表示时间，纵坐标表示收益率，京东小金库下的鹏华增值宝货币基金从我们选取的样本区间内都是在不断变化中，在2015年的第二季度期收益率呈现一次快递增长的趋势，随后又陡降至2%左右水平，然后直至2017年一直保持在2%～5%之间，在2018年第一季度后又有小幅度的增长。总体来看，其收益率始终是保持在一个较为稳定的水平的，在某一特定区间内又会有突然间的大幅增长。

从图2的统计结果可以看出，小金库的鹏华增值宝货币基金的均值收益率为0.035741，标准差为0.009473，偏度为2.502519，大于0，说明在选取的研究区间内大多的样本是聚集于收益率均值右侧的，收益率序列呈向右拖尾，其大于收益率均值的样本居多。JB值为17376.46，对应的P值为0小于一般常规界限值0.05，所以说明该收益率序列是不服从正态分布的。

在通过进一步验证之后得出针对“京东小金库”的鹏华增值宝货币基金的收益率波动的风险分析更加适合用GARCH模型，故此便使用了EVIEWS软件对其选取的收益率序列x进行了ADF平稳性检验得出以下结果：

由表1可知，ADF检验的结果，t值显示是-9.561233，对应的P值为0，分别在1%、5%、10%的三个置信区间内，t值的绝对值都大于这三个置信区间的t值，所以可以看出不存在单位根的情况，“京东小金库”的七日的年化收益率序列x是保持平稳的。

由图3可看对于残差而言，在2015年的第二季度出现的比较大波动之后直至2016年第二季度都伴随着相对来说较大的波动，在2016年第三季度出现小波动之后直至2018年年初都是一些小波动，这期间的收益率波动都是较稳定的，x序列是存在比较明显的波动聚集特征的，再结合之前趋势分析和统计分析，由此可考虑是符合ARCH效应的。

3.模型的建立与分析

在模型建立前的分析以及检验，可以得出这样的结论，“京东小金库”旗下的鹏华增值宝货币基金在选取时间内的七日年化收益率序列x是符合GARCH模型的建立应用条件的，故利用了EVIEWS软件对序列x进行了GARCH模型的分析，分析结果如下：

从表2可知，在收益率方程中，即条件均值方差中，其常数项为0，P（-2）是0.2508184变量较为显著且小于1，说明对收益率的拟合效果较好，符合参数的约束条件。而在条件方差方差中，RESID（-1）^2代表的残差平方和的滞后一阶的估计参数和GARCH（-1）代表的条件方差滞后一阶项的估计参数的和为0.991353，其值小于1说明了GARCH模型的拟合程度比较理想，符合参数的约束条件，也就说明了“京东小金库”下的鹏华增值宝货币基金的的条件方差是比较稳定，收益率的波动率也比较小，所以其整体所面临的收益率的波动率是比较小的。[u2t-1]和[δ2t-1]两个变量前的系数和接近于1，说明了前期收益率的波动会对后期的收益率的波动产生影响。另外在收益率方程中其常数项为0，也表明了从一个长远的时间来看也就是在一段中长期的时期内其收益率波动较小，RESID（-1）^2代表的残差平方和的滞后一阶的估计参数为0.424411表示的是内部的因素对鹏华增值宝货币基金的收益率造成的影响程度，而GARCH（-1）代表的条件方差滞后一阶项的估计参数为0.566942表示的是外部因素即系统性因素对其收益率的影响程度。

四、结论

通过对所选取的“京东小金库”中的鹏华增值宝货币基金这个互联网理财产品的收益率的波动性进行了建模分析后，整体来看，发现在所选取的2015年2月1日至2019年2月1日的时间段内其方差保持稳定，故其收益率风险较低。从表2中可看出，ARCH项系数为0.424411，GARCH项系数为0.566942，两者差异并不大，说明了系统性因素的影响和内部影响的系数值的差异也不大，最后说明了前期收益率波动的外部系统性的影响因素和内部影响因素对“京东小金库”中的鹏华增值宝货币基金的收益率的影响相差无几。

参考文献：

[1]闫真宇.关于当前互联网金融风险的若干思考[J].浙江金融，2013912）：40-42.

[2]杨虎，易丹辉，肖宏伟.基于大数据分析的互联网金融风险预警研究[J].现代管理科学，2014（04）：3-5.