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009661基金经理(中国基金经理排名)

009661基金经理(中国基金经理排名)

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  • stata lnsigma2什么意思
  • Frontier4.1软件如何做无效方程估计
  • 009661基金是配售还是限售?
  • 009661基金能在支付宝里申购吗?
  • 基金当日净值如何计算
  • 最牛基金经理前十名
  • 中国最好的基金经理是谁
  • Q1:stata lnsigma2什么意思

    首先检查你的设定,发现没有问题。核心三点:(1)Battese and Coelli(1992)设定;(2)截断正态;(3)技术无效项时变。对吧?这三点也是STATA中“xtfrontier ... ,vcd”命令默认的设定。我按你给的数据分别在两种软件上跑,确实存在你说的问题!
    比较两组估计值,Frontier存在明显问题:估计值的标准差全是1,技术无效项的期望是零,方差也是零(我的估计结果是这样的,不知道你的是不是)。减少一个变量,Frontier的异常结果没有了,但是两组估计结果仍不一样。在这一过程中,Frontier给计算的似然函数值要小于STATA,说明至少Frontier没有实现全局最优。不过当我去掉投入项与时间的乘积项后,两组结果有了一致的结果,见最后。
    我估计,变量多,两组结果差异就大;变量少,两组结果就一致。但这一结论是否稳定,我没有进一步验证,你可以再通过增删其他变量试试。
    这样我就想可能是两个方面的问题:运算能力和算法。
    Frontier的运算能力的确有限,虽然我不确定Frontier到底在哪些设定下会遇到运算能力瓶颈,但上面的问题很可能就是一种。此外,你要是使用Battese and Coelli(1995)设定的话(“INS”中的第一行先TE),你会发现最多只能加4个解释技术无效项期望的变量。呵呵,很无奈吧,因为你有5个!这也是一种。尽管如此,Frontier至少还能做BC95的设定,而STATA却没有Routine的东西,除非自己编程。
    Frontier的默认算法是DFP,该算法的好处是不用计算二阶导矩阵,不过STATA在调用这一算法时会提示不连续区域,从而无法给出DFP算法下的估计值。我也很纳闷,为什么Frontier就能做出来?还得考虑。
    问题很有意思,但我工作太忙,没法拿出更多时间了。东西放在这里,抛砖引玉,供大家讨论。找出更深层次的原因,共同进步。
    STATA估计结果
    Time-varying decay inefficiency model Number of obs = 522
    Group variable: id Number of groups = 29
    Time variable: t Obs per group: min = 18
    avg = 18
    max = 18
    Wald chi2(7) = 12117.83
    Log likelihood = 676.85007 Prob > chi2 = 0.0000
    ------------------------------------------------------------------------------
    logy | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
    -------------+----------------------------------------------------------------
    logk | .8581681 .0702359 12.22 0.000 .7205082 .995828
    logl | .2901866 .2385308 1.22 0.224 -.1773251 .7576984
    lnk2 | -.0081341 .0051661 -1.57 0.115 -.0182594 .0019913
    lnl2 | .0176866 .0189523 0.93 0.351 -.0194593 .0548325
    lnkl | -.0416083 .009661 -4.31 0.000 -.0605435 -.0226731
    t | .0738904 .0032325 22.86 0.000 .0675548 .080226
    t2 | -.0001099 .0001371 -0.80 0.423 -.0003786 .0001588
    _cons | -.1303931 .8066209 -0.16 0.872 -1.711341 1.450555
    -------------+----------------------------------------------------------------
    /mu | .8076558 .1711175 4.72 0.000 .4722717 1.14304
    /eta | -.0249487 .0019134 -13.04 0.000 -.0286988 -.0211985
    /lnsigma2 | -.9871312 .4119958 -2.40 0.017 -1.794628 -.1796343
    /ilgtgamma | 4.819252 .4215303 11.43 0.000 3.993067 5.645436
    -------------+----------------------------------------------------------------
    sigma2 | .3726442 .1535278 .1661893 .8355757
    gamma | .9919918 .0033487 .9818909 .9964788
    sigma_u2 | .36966 .1535317 .0687434 .6705766
    sigma_v2 | .0029842 .0001906 .0026106 .0033578
    ------------------------------------------------------------------------------
    Frontier估计结果:
    the final mle estimates are :
    coefficient standard-error t-ratio
    beta 0 -0.13009123E+00 0.81300234E+00 -0.16001335E+00
    beta 1 0.85813963E+00 0.68369803E-01 0.12551442E+02
    beta 2 0.29013755E+00 0.24348149E+00 0.11916205E+01
    beta 3 -0.81321979E-02 0.51092938E-02 -0.15916481E+01
    beta 4 0.17690571E-01 0.19216669E-01 0.92058467E+00
    beta 5 -0.41609162E-01 0.96804559E-02 -0.42982647E+01
    beta 6 0.73891171E-01 0.32161358E-02 0.22975140E+02
    beta 7 -0.10989187E-03 0.13951797E-03 -0.78765383E+00
    sigma-squared 0.37270236E+00 0.15138674E+00 0.24619220E+01
    gamma 0.99199309E+00 0.32595184E-02 0.30433732E+03
    mu 0.80763401E+00 0.17292280E+00 0.46704889E+01
    eta -0.24947633E-01 0.17774413E-02 -0.14035700E+02
    log likelihood function = 0.67685005E+03
    LR test of the one-sided error = 0.14167786E+04
    with number of restrictions = 3
    [note that this statistic has a mixed chi-square distribution]
    已有 1 人评分
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    Q2:Frontier4.1软件如何做无效方程估计

    首先检查你的设定,发现没有问题。核心三点:(1)Battese and Coelli(1992)设定;(2)截断正态;(3)技术无效项时变。对吧?这三点也是STATA中“xtfrontier ... ,vcd”命令默认的设定。我按你给的数据分别在两种软件上跑,确实存在你说的问题!
    比较两组估计值,Frontier存在明显问题:估计值的标准差全是1,技术无效项的期望是零,方差也是零(我的估计结果是这样的,不知道你的是不是)。减少一个变量,Frontier的异常结果没有了,但是两组估计结果仍不一样。在这一过程中,Frontier给计算的似然函数值要小于STATA,说明至少Frontier没有实现全局最优。不过当我去掉投入项与时间的乘积项后,两组结果有了一致的结果,见最后。
    我估计,变量多,两组结果差异就大;变量少,两组结果就一致。但这一结论是否稳定,我没有进一步验证,你可以再通过增删其他变量试试。
    这样我就想可能是两个方面的问题:运算能力和算法。
    Frontier的运算能力的确有限,虽然我不确定Frontier到底在哪些设定下会遇到运算能力瓶颈,但上面的问题很可能就是一种。此外,你要是使用Battese and Coelli(1995)设定的话(“INS”中的第一行先TE),你会发现最多只能加4个解释技术无效项期望的变量。呵呵,很无奈吧,因为你有5个!这也是一种。尽管如此,Frontier至少还能做BC95的设定,而STATA却没有Routine的东西,除非自己编程。
    Frontier的默认算法是DFP,该算法的好处是不用计算二阶导矩阵,不过STATA在调用这一算法时会提示不连续区域,从而无法给出DFP算法下的估计值。我也很纳闷,为什么Frontier就能做出来?还得考虑。
    问题很有意思,但我工作太忙,没法拿出更多时间了。东西放在这里,抛砖引玉,供大家讨论。找出更深层次的原因,共同进步。
    STATA估计结果
    Time-varying decay inefficiency model Number of obs = 522
    Group variable: id Number of groups = 29
    Time variable: t Obs per group: min = 18
    avg = 18
    max = 18
    Wald chi2(7) = 12117.83
    Log likelihood = 676.85007 Prob > chi2 = 0.0000
    ------------------------------------------------------------------------------
    logy | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
    -------------+----------------------------------------------------------------
    logk | .8581681 .0702359 12.22 0.000 .7205082 .995828
    logl | .2901866 .2385308 1.22 0.224 -.1773251 .7576984
    lnk2 | -.0081341 .0051661 -1.57 0.115 -.0182594 .0019913
    lnl2 | .0176866 .0189523 0.93 0.351 -.0194593 .0548325
    lnkl | -.0416083 .009661 -4.31 0.000 -.0605435 -.0226731
    t | .0738904 .0032325 22.86 0.000 .0675548 .080226
    t2 | -.0001099 .0001371 -0.80 0.423 -.0003786 .0001588
    _cons | -.1303931 .8066209 -0.16 0.872 -1.711341 1.450555
    -------------+----------------------------------------------------------------
    /mu | .8076558 .1711175 4.72 0.000 .4722717 1.14304
    /eta | -.0249487 .0019134 -13.04 0.000 -.0286988 -.0211985
    /lnsigma2 | -.9871312 .4119958 -2.40 0.017 -1.794628 -.1796343
    /ilgtgamma | 4.819252 .4215303 11.43 0.000 3.993067 5.645436
    -------------+----------------------------------------------------------------
    sigma2 | .3726442 .1535278 .1661893 .8355757
    gamma | .9919918 .0033487 .9818909 .9964788
    sigma_u2 | .36966 .1535317 .0687434 .6705766
    sigma_v2 | .0029842 .0001906 .0026106 .0033578
    ------------------------------------------------------------------------------
    Frontier估计结果:
    the final mle estimates are :
    coefficient standard-error t-ratio
    beta 0 -0.13009123E+00 0.81300234E+00 -0.16001335E+00
    beta 1 0.85813963E+00 0.68369803E-01 0.12551442E+02
    beta 2 0.29013755E+00 0.24348149E+00 0.11916205E+01
    beta 3 -0.81321979E-02 0.51092938E-02 -0.15916481E+01
    beta 4 0.17690571E-01 0.19216669E-01 0.92058467E+00
    beta 5 -0.41609162E-01 0.96804559E-02 -0.42982647E+01
    beta 6 0.73891171E-01 0.32161358E-02 0.22975140E+02
    beta 7 -0.10989187E-03 0.13951797E-03 -0.78765383E+00
    sigma-squared 0.37270236E+00 0.15138674E+00 0.24619220E+01
    gamma 0.99199309E+00 0.32595184E-02 0.30433732E+03
    mu 0.80763401E+00 0.17292280E+00 0.46704889E+01
    eta -0.24947633E-01 0.17774413E-02 -0.14035700E+02
    log likelihood function = 0.67685005E+03
    LR test of the one-sided error = 0.14167786E+04
    with number of restrictions = 3
    [note that this statistic has a mixed chi-square distribution]
    已有 1 人评分
    论坛币
    学术水平
    热心指数
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    收起理由
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    Q3:009661基金是配售还是限售?

    是这样的,基金认购超过规模上限,为了公平,就会按认购金额比例进行配售。
    不能说给谁不给谁,总额度就那么多,大家都交钱了,那就按照出资比例分配一下,就是这样。

    Q4:009661基金能在支付宝里申购吗?

    可以申购

    Q5:基金当日净值如何计算

    单位净值即每一基金份的资产净值,是反、映基金业绩的重要 指标,也是开放式基金的交易价格。.单位净值计算公式为:.单位净值=(总资产-总负债)/基金总份额。其中总资产是指基金拥有的股票、债券、银行存款和其他有价证券在内的资产总值。上市股票和债券按照计算日的收市价格计算,当日未交易的按照最近一个交易日的收市价格计算。未上市的国债及未到期的定期存款以至计算日的应计利息额计算。总负债是指基金运作所形成的负债,包括应付出的各项费用。
    由于基金持有的股票和债券基本上每个交易日的价格都会发生变化,因此单位净值也每个交易日的价格都会在变化,与上一日持平的情况很少见。每天股市收盘后,基金公司汇集当日股票和债券收市价格和基金的申购、赎回份额,计算出单位净值,自17:00-21:00陆续公布。
    在基金的单位净值中,已扣除了管理费和托管费,但在赎回是要扣除赎回费。
    赎回基金的收益=赎回净金额-本金
    赎回费用 = 赎回日基金单位资产净值×赎回份额×赎回费率
    赎回净金额 = 赎回日基金单位资产净值×赎回份额 - 赎回费
    赎回费和赎回金额经四舍五入后保留小数点后两位。
    例如,某投资者赎回某开放式基金9677.41份基金单位,赎回费率为0.5%,假设赎回当日基金单位资产净值是1.1168元,则其可得到的赎回金额为:
    赎回费用 = 1.1168×9677.41×0.5% = 54.04元
    赎回净金额 = 1.168×9677.41-54.04 = 10,753.69元
    即:投资者赎回某开放式基金9677.41份基金单位,假设赎回当日基金单位资产净值是1.1168元,则其可得到的赎回金额为10753.69元。
    以上回答你满意么?

    Q6:最牛基金经理前十名

    以2019年为例:

    据21世纪经济报道记者梳理,2019年业绩排名前十位的主动权益基金,共涉及刘格菘、胡宜斌、刘辉、郭斐、郑巍山、王创练、蔡嵩松以及肖瑞瑾8位基金经理。

    其中,刘格菘、胡宜斌、刘辉三位基金经理管理的5只基金在2019年的收益翻倍。

    巧合的是,胡宜斌、刘辉、郭斐、郑巍山、王创练、蔡嵩松6位基金经理均有券商工作背景。

    从投资风格来看,前述8位基金经理中,仅有银华内需精选的基金经理刘辉,以及共同管理诺安成长的两位基金经理王创练、蔡嵩松的投资风格为平衡型。

    其余的刘格菘、胡宜斌、郭斐、郑巍山以及肖瑞瑾5位基金经理均为成长型。

    科技股火热,成长型基金经理大胜或许也是必然表现。

    2019年,郭斐管理的交银成长30、交银经济新动力(310328)两只基金的业绩分别为99.88%、99.78%,排名第6、7位。

    扩展资料

    2018年度十佳基金经理(排名不分先后)

    1、肖祖星:众智基金,管理期货收益为33.34%;

    2、罗山:广金美好,组合基金收益27.81%;

    3、李靖:进化论资产,相对价值收益为28.58%;

    4、司维:横琴均成资产,管理期货收益为43.56%;

    5、文潇:弘源泰平资管,管理期货收益为25.70%;

    6、杨文敏:潮金投资,股票策略收益为131.85%;

    7、陈耀州:量道投资,管理期货收益为43.59%;

    8、崔飒:御澜资产,股票策略收益为15.98%;

    9、刘锡斌:广东宏锡基金,管理期货收益为14.14%;

    10、王安琪:越秀鲲鹏,固定收益为10.58%。

    参考资料来源:和讯网-私募先锋榜2018年度获奖全名单隆重揭晓

    参考资料来源:和讯网-2019年最赚钱的经理侧影:榜单前十过半券商出身 多家业绩“过山车”

    Q7:中国最好的基金经理是谁

    赵丹阳:两招选好股 A股或进入长达15年大牛市
    对业内人士来说,赵丹阳这个名字绝不陌生。他所管理的三只均冠以“赤子之心”之名的基金为其赢得了赫赫声名。成立于2003年的赤子之心香港基金,迄今为止分红十次,收益超过105%;成立于2004年的赤子之心工行信托基金和成立于2005年的赤子之心招行信托基金,迄今为止分别取得了34%和12%的收益。日前,一身轻松的赤子之心中国成长基金(香港)总经理赵丹阳再度来到杭州,并接受了都市快报记者的专访。
    现金是最好的行业
    “收益稳定,仓位很轻。”赵丹阳的轻松自于从8月份开始的果断减仓,这使其手中的两个A股基金规避了近期的下跌。他觉得在市场的关键时段,只要手里有充足的现金,就有底气捕捉市场机会。
    当国内股市在1000点的敏感点位时,赵丹阳曾坚持看多,而且当时这份坚持也给了他更多回报。但今年8月份起他开始一步一步地修正自己的观点。他说:“一个成熟的资产管理人一定要学会提前把脉大势的变化。”
    赵丹阳认为加息周期已经到来,过去因原材料牛市而引发的全球通胀将受到利率手段的遏制,过剩的资本将会逐渐消失。过去数年,持有非现金资产比现金更合算的局面将会发生变化,钱会变得比过去几年值钱。而一个资产管理人只有手持现金,才能在经济发展的冷暖之间寻找到最佳投资机会。
    A股具备投资价值
    从原先的坚定唱多变成了审慎看多,赵丹阳对A股的信心依然十足。他分别比较美国、香港、国内股市指数后,认为A股泡沫已经得到释放,14.5倍市盈率属于偏低水平,具备较大的投资价值。
    赵丹阳说,历史有时候是极具可比性的。对比全球股市,中国经济从2003年表现出的运行特征,与美国和日本在1973年第一次原油危机前后的经济特征有很多相似之处。而美日股市经历了1973年至1974年的下跌后,进入了长达15年的大牛市。15年间,道指由577点上涨到2709点,日经指数从3513点上涨到38915点。因此,对于中国股市有理由保持乐观的期待。
    目前,赵丹阳仍然坚信GDP的增长最终会反映到股市上,大牛市终将出现,可是,对此轮牛市出现的时间,他开始进一步斟酌,并预计在明年下半年会出现经济“软着陆”,而股市最低点可能反应在上半年,随后将迎来一个上升期。“如果有足够多值得信赖的好公司,在未来的3至5年内,牛市肯定会来。”
    选股方法发生改变
    “宏观经济变化将导致选好企业时的难度更大,要求调研得更仔细。’赵表示,“以前我选择上市公司时,第一重视企业(包括品牌和价格),第二是重视企业内部治理结构,但现在,我会首先重视公司内部治理,第二才是企业本身。”
    赵丹阳不喜欢热闹,基本不看行情,把大量时间精力花在去企业实地考察上,从各个方面对公司进行全面的了解。“很多细节,包括生活中的点点滴滴可以看出来。”投资同仁堂的时候,赵丹阳除了请教医生对同仁堂的评价,每月都会去药店一趟,看六味地黄丸瓶底的出厂日期,计算它的流通速度;买高速公路股票的时候,他就去数车流量,虽然得到的可能是大概的数字,但是却是真实的第一手资料,可以回避很多上市公司虚假的东西。
    赵说其最大愿望是寻找中国最优秀的上市公司进行投资。“每个行业变化不可怕,每个行业都会逐渐出现本行业的龙头企业,只要存在值得研究的公司。我们自下而上选择好公司,并通过研究公司来体会行业的变化。”赤子之心将主动选择那些资产负债率低、现金流比较好的股票长期持有。据称,赤子之心已经找到10多家可以投资且值得长期持有的好公司。“但是现在还不会买,因为不够便宜,我们仍在等待好时机。”
    生于70年代

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