余额宝收益率的影响因素分析及预测研究
学校代码：10286
分类号：F830
密级：公开
U D C ：336
学号：131841
余额宝收益率的影响因素分析与预测研究
研究生姓名：白洁
导师姓名：何建敏
申请学位类别管理学硕士学位授予单位东南大学
一级学科名称管理科学与工程论文答辩日期2016年1 月16日
二级学科名称金融工程学位授予日期20年月日
答辩委员会主席教授评阅人教授
教授
2016年1月16日
余额宝收益率的影响因素分析与预测研究
专业名称：管理科学与工程
研究生姓名：白洁
导师姓名：何建敏教授
Researches upon the Factors of Yu-Ebao Returns and Its Prediction
A Thesis Submitted to
Southeast University
For the Academic Degree of Master of
Management
BY
Bai Jie
Supervised by
Professor
HE Jian-min
School of Economics and Management
Southeast University
January 2016
东南大学学位论文独创性声明
本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。
研究生签名：日期：
东南大学学位论文使用授权声明
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研究生签名：导师签名：日期：
摘要
当前互联网金融的快速发展引起了社会各界的高度关注，余额宝作为它的一个创新产品，以高收益率、强灵活性和低门槛等优势开创了一个全民理财的新环境，有力地加快了利率市场化的步伐。以余额宝为代表的互联网金融产品正在革命性地改变着传统金融的面貌，尤其是在移动支付、资源平台、大数据和搜索引擎等方面，极大地改变了人们的商业习惯，给用户带来了无限惊喜，给商业银行造成了巨大影响。截至2014年12月底，余额宝规模达到5789亿元，不仅成为我国规模最大的货币基金和公募基金，也是全球第4大货币基金。因此，对余额宝收益率的影响因素和预测分析进行研究具有重大的时代意义。
本文提出了基于EEMD分解的余额宝收益率分析方法，分别是基于EEMD-V AR的余额宝收益率影响因素研究方法和基于EEMD-GARCH的余额宝收益率预测研究方法。首先，运用EEMD技术将余额宝收益率原始序列分解成若干个不同频率的分量（包括若干个本征模函数和一个剩余分量），并根据t-检验重组成高频分量、低频分量和趋势分量，分别对应的是市场波动项、重大事件影响项和趋势项；然后,分别对引起这三大项变动的可能影响因素进行定性分析，并与导致余额宝收益率发生明显变化的实际事件相结合，对影响因素进行量化。随后,通过V AR模型对余额宝收益率与其各项影响因素之间的长期均衡关系和短期波动模式进行实证研究。结果表明：1)余额宝收益率与其影响因素间所构成的关系系统是稳定的；2)银行间同业拆借利率和广义货币供应量对余额宝收益率的影响程度和方差贡献度最大，表明国内市场资金面和货币政策的松紧程度对余额宝收益率的变动起着重要作用；3)汇率水平和银行存贷比均与余额宝收益率呈负相关，但影响程度并不显著。
由于余额宝收益率是非线性和非平稳的时间序列，所以精确预测余额宝收益率是一项有挑战性的工作。传统的统计学模型建立在数据是线性的假设之上，很难捕捉到隐藏在余额宝收益率序列中的非线性模式，通常不能得到精确的预测结果。GARCH模型是专门针对金融数据量体定做的回归模型，特别适用于收益率波动性的分析和预测。但由于模型复杂程度约束和信息冗余度的影响，尤其是对于非平稳、非线性的余额宝收益率来说，单一预测方法往往仅能兼顾一些主要影响因素，使得预测精度有所下降。因此，针对余额宝收益率预测问题，本文提出一种基于EEMD（集成经验模式分解）和GARCH(广义自回归条件异方差)的非线性组合预测方法。该方法运用EEMD技术将余额宝收益率原始序列分解成若干个不同频率的分量，并重组成高频、低频和趋势分量，分别代表市场波动价格、重大事件价格、趋势价格；针对此三个序列，构建不同的GARCH模型分别进行预测，得到各序列预测值后进行加总得
到EEMD-GARCH的预测值，再与通过单一GARCH建模的余额宝收益率原始预测值进行比较分析；结果表明EEMD-GARCH预测效果比GARCH模型好。
总体来说，本文另辟蹊径，提出EEMD-V AR结构来研究余额宝收益率的影响因素，结合定性定量分析，从数据实证的角度全面深入地剖析余额宝收益率的关键影响因素。这不仅可以很好地解释它高低波动的内在原因，可以为市场各参与者提供良好的投资决策参考，对其未来走势的判断和风险控制也具有重要的理论价值和实践意义。
关键词：余额宝收益率；影响因素；EEMD-V AR；EEMD-GARCH
Abstract
The current rapid development of Internet financial has caused high attention from all sectors of community. Yu Ebao, as one of its innovative products, has created a new environment of universal financial with its high yield, strong flexibility, low threshold and other advantages, accelerating the pace of market-oriented interest rate greatly. Represented of Yu Ebaofor Internet financial products is changing the face of traditional financial revolutionary, especially in mobile payment, resource platform, big data and search engines, etc., which has greatly changed people's business practices, bringing infinite surprise to users and making great influence on commercial banks. Up to the end of December 2014, the scale of Yu Ebao has reached 578.9 billion yuan, not only becoming the largest monetary funds and public funds, but also the world's fourth-largest monetary fund. Therefore, to study the influence factors and forecast analysis of Yu Ebao Returns is of great significance.
This thesis proposedadifferentYu Ebao correlationanalysis methodbasedonEEMD decomposition, which were the study of the influence factors of Yu Ebao Returns based on EEMD-V AR and the forecast study of Yu Ebao Returns based on EEMD-GARCH.First,the Yu Ebao Returnsserieswere decomposedintoseveral components (includingasetof intrinsic modefunctionsandaResidual component)withdifferent frequenciesbyEEMD,then recombining them into high frequency, low frequency and residual components according to the t-test, respectively corresponding to marketfluctuation,majoreventsandtrendcomponents.Next,qualitative analysis were made about the influence factors of the big three changes, combining Yu Ebao Returns with actual events causing significant changes and quantifying the influence factors. Thenempirical research was made through V AR model onthe long-term equilibrium relationships and short-term fluctuation situations betweenYu Ebao Returns and its various affecting factors. The results showed that: 1) The system consisting of Yu Ebao returns and its influential factors is stable;2) The Interbank lending rates and the broad money supply have the largest influencing degree and contribution on the Yu Ebao Returns, showing that the tightness degree of domestic market financing level and monetary policy are the most important affecting factors of Yu Ebao Returns; 3) Exchange rates and the bank loan ratio are negatively correlated with Yu Ebao Returns, but the impact is not significant.
It is challengingto predictYu Ebao Returns becauseYu Ebao Returns series are non-linearandnon-stationary.Thetraditionalstatisticalmodelsarebuilton thelinearassumption,so it is difficulttocapturethenon-linearmodelhiddenintheYu Ebao Returnssequence,thus it is difficulttogetthe accurate predictionofYu Ebao Returns. GARCH model wasthe regression model
created specifically for the financial data quantity body custom, particularly applicable to the volatility analysis and forecasting of different kinds of returns. But because of the constraint of model complexity and the impact of information redundancy, especially for non-stationary and non-linear Yu Ebao Returns, a single forecasting method often can only focus on some main influence factors, thus making the prediction accuracy drop down. Therefore, in view of the prediction problem of Yu Ebao Returns, this paper proposesanonlinear combination predictionmethodtocombineEEMD (EnsembleEmpiricalMode Decomposition)andGARCH (generalized autoregressive conditional heteroscedasticity).Thismethod applies EEMD to decomposetheYu Ebao Returnsseriesintoseveral componentswithdifferent frequencies, whicharethen composedintothreesubseries accordingtotheirfrequency level, namely high frequency, low frequency and the trendfrequency.The threenewsequences representthemarket fluctuation price,majorevent priceand trend price respectively.Different GARCH modelsare constructedforthethreenew sequences to predictthefinalvalueof each sequence respectively, andthefinal p redictivevalue of EEMD-GARCH canbeobtainedvia the aggregation of the threepredict values above.At last, by comparing and analyzing the EEMD-GARCH value with the single GARCH model value, theresultshowsthatEEMD-GARCHmethodhas higherprediction accuracy than single GARCH model.
In general, this paper put forward a different approach--the EEMD-V AR structure to study the influence factors ofYu Ebao Returns, combining with the qualitative analysis and quantitative comprehensive. Thendecompose the key factors affecting Yu Ebao Returns in-depth from the perspective of empirical data analyses. This can not only explain the reasons causing the high and low fluctuation ofYu Ebao Returns and providegood investment decision-making reference forthe market participants, but alsohas important theoretical value and practical significance forthe judgment of its future trend and risk control.
Key words: Yu Ebao Returns; Influencing Factors;EEMD-V AR;EEMD-GARCH
目录
摘要 ............................................................................................................................ III 目录 ........................................................................................................................... VII 第一章绪论. (9)
1.1研究背景与研究意义 (9)
1.1.1研究背景 (9)
1.1.2研究意义 (10)
1.2研究综述 (11)
1.2.1余额宝研究综述 (11)
1.2.2 收益率影响因素分析方法研究综述 (11)
1.2.3收益率预测方法研究综述 (13)
1.3本文研究框架 (14)
1.3.1主要内容 (14)
1.3.2研究方法 (15)
1.3.3研究思路 (16)
1.4本文创新之处 (16)
第二章余额宝理论分析 (18)
2.1运作流程分析 (18)
2.2投资对象分析 (19)
2.3相关特点分析 (20)
2.3.1 优势分析 (20)
2.3.2 弊端分析 (21)
2.4发展前景探讨 (23)
2.5本章小结 (24)
第三章基于EEMD-VAR的余额宝收益率影响因素实证研究 (24)
3.1 EEMD-V AR模型介绍 (25)
3.1.1 EMD方法原理 (25)
3.1.2 EEMD方法改进原理 (26)
3.1.3 V AR方法原理 (27)
3.1.4 EEMD-V AR模型构建 (27)
3.2 余额宝收益率影响因素的实证研究 (28)
3.2.1EEMD分解 (29)
3.2.2 余额宝收益率影响因素分析 (31)
3.3V AR实证分析 (34)
3.3.1数据处理与平稳性检验 (34)
3.3.2格兰杰因果检验 (34)
3.3.3V AR模型与脉冲响应函数 (35)
3.3.4方差分解 (37)
3.4本章小结 (38)
第四章基于EEMD-GARCH的余额宝收益率预测研究 (39)
4.1 EEMD-GARCH模型介绍 (39)
4.1.1 GARCH预测模型 (39)
4.1.2 EEMD-GARCH模型构建 (39)
4.2 EEMD-GARCH模型拟合预测 (40)
4.3预测效果对比分析 (41)
4.4本章小结 (42)
第五章研究结论与展望 (43)
5.1研究结论 (43)
5.2研究展望 (44)
致谢 (46)
参考文献 (47)
攻读硕士学位期间发表的论文及参加的科研项目 (50)
第一章绪论
1.1研究背景与研究意义
1.1.1研究背景
2013年被称为中国的“互联网金融”元年，其中较关键的，就是以“余额宝”为代表的互联网理财产品的横空出世。当前互联网金融的快速发展引起了社会各界的高度关注，余额宝作为它的一个创新产品，以高收益率、强灵活性和低门槛等优势开创了一个全民理财的新环境，有力地加快了利率市场化的步伐。以余额宝为代表的互联网金融产品正在革命性地改变着传统金融的面貌，尤其是在移动支付、资源平台、大数据和搜索引擎等方面，极大地改变了人们的商业习惯，给用户带来了无限惊喜，给商业银行造成了巨大影响。2013年6月13日，国内最大的第三方支付平台支付宝与天弘基金管理公司合作，共同推出了一款互联网金融创新产品——“余额宝”。用户只需将支付宝账户内的余额转入“余额宝”账户中便已购买了天弘基金的“增利宝”货币基金，可按天享受收益；同时“余额宝”内的资金还可随时用于消费、转账等支出。
凭借强大的网络优势和便利的“碎片化理财”方式，“余额宝”在推出短短18天内即拥有250万用户，成为国内用户最多的货币基金。至2014年4月底，余额宝用户已超过8100万，累计申购的货币基金则超过5000亿元，成为我国规模最大的公募基金和货币基金[1]；至2014年12月底，余额宝规模达到5789亿元，成为全球第4大货币基金，其发展态势见表1。作为一支基于互联网创新的T+0货币基金，余额宝在安全性与流动性上的表现与活期存款接近，在收益性上的表现却比活期存款高出许多，这造成了大量的“存款搬家”。央行数据显示，2014年1月商业银行存款骤降9402亿元，其中大量的短期存款被各类“宝宝们”分流稀释。2012 年公布的《金融业发展和改革“十二五”规划》认为，可通过开发替代性金融产品来探索利率市场化的路径，余额宝生逢其时。余额宝正以其较高的收益率在悄悄地影响着利率市场化的进程，受到了各领域学者和专家们的广泛讨论。一方面，利率市场化改革已从皆大欢喜的增量改革进入痛苦博弈的存量改革阶段，自上而下的推动十分迟缓；另一方面，余额宝作为“新生物种”，集结了“民间力量”，可以由外而内、自下而上地释放鲇鱼效应，倒逼利率市场化。马云曾经豪言：“如果银行不改变，我们就改变银行!”此外，自余额宝运行成功后，其他互联网巨头们也陆续推出了各自的互联网理财产品，如百度理财的百发、百赚，网易理财的现金宝，苏宁的零钱宝，腾讯微信的理财通等。与此同时，各大银行也不甘示弱，
奋起反击，纷纷推出了类似的理财产品，例如广发银行推出的“智能金账户”、交通银行推出的“快溢通”、平安银行推出的“平安盈”、民生银行推出的“如意宝”、兴业银行推出的“掌柜钱包"、中行推出的“活期宝”、工行推出的“现金宝”等。
因此，研究余额宝收益率的主要影响因素，并对它进行准确的预测，不仅有利于各个市场参与方做出正确的行动决策，还能为更多的“余额宝类产品”的收益率研究提供参考。
表1-1余额宝发展态势表
1.1.2研究意义
作为当前国内互联网金融最成功的案例，以余额宝为代表的互联网理财产品对国内的金融市场产生了巨大的影响，同时加速了国内的利率市场化进程。余额宝有着互联网金融形式和传统金融的本质，是介于两者之间的过渡形式，它的盛极一时，可以看作是对银行金融业改革的引领与倒逼。它给传统金融提供了一个新的发展方向，即将科技应用在金融领域，给消费者提供了更多的选择，更透明、更及时化的理财方式。然而目前，市场对余额宝等金融产品可能带来的风险议论纷纷，主要是针对该类产品可能带来的流动性以及价格波动等风险，尤其是在央视证券资讯频道执行总编、首席新闻评论员钮文新（2014）发表了《取缔余额宝！》一文之后，更是人声鼎沸。他指出余额宝是趴在银行身上的“吸血鬼”，坐收2%的利润，严重干扰了利率市场和银行流动性，严重拉高了实业企业融资成本，从而加剧金融和实业之间的恶性循环，建议取缔余额宝。再加上，可谓是余额宝先驱的美国eBay旗下开发的支付宝类ayPal----世界上第一只互联网货币市场基金，在2011年7月份正式宣告倒闭，不禁令人担忧余额宝的未来是不是也要重蹈覆辙。因此，本文选择对余额宝收益率的影响因素进行研究并对其进行短期预测，在当下这个历史节点，有着其与时俱进的、足够创新的历史价值。(1)首先，本文从余额宝收益率的影响因素出发，对引起其变动的关键因素进行定性定量分析，这不仅可以很好地解释它高低波动的内在原因，对其未来走势的判断和风险控制也具有重要的理论价值和实践意义。
(2)其次，本文还对余额宝收益率的短期预测进行实证研究，这不仅可以为市场各参与方
和投资者提供良好的决策参考，还可以为日后我国其他互联网金融产品的预测和研究起到一定的参考和借鉴作用。
1.2研究综述
本节主要围绕三个方面来进行文献综述:①目前国内学者对余额宝这一新鲜事物的研究成果阐述；②国内外学者针对收益率这一特殊经济变量的影响因素分析方法的文献综述；③国内外学者针对收益率这一特殊经济变量的预测模型的文献综述。
1.2.1余额宝研究综述
从国内现有文献研究来看，不同学者从不同角度对余额宝进行了较为深入的研究，具体可概括为：①余额宝的创新特点。刘晖(2014)[2]基于余额宝的T+0运作模式分析了其两方面创新优势，即支付宝提供的巨大资源空间以及高流动性和高收益的产品定位；刘东(2014)[3]认为余额宝的特点在于其起购资金低、透明度高以及顺应我国特殊市场条件下类似“团购发起人”的创新运作模式；陈思迪和肖康元(2014)[4]从余额宝之于银行、之于企业、之于公众这三主体的影响入手，全面剖析了余额宝的利与弊。②余额宝对商业银行的影响和启示。郑椒瑾(2014)[5]基于商业银行和余额宝的现状探究了余额宝对商业银行在理财产品、基金代销和市场地位三方面的冲击；席榕畦(2014)[6]则得出了余额宝对商业银行在活期存款、转型发展和理财产品三方面的影响并给出了商业银行提高活期存款价值、创新营销服务模式以及发展优质理财产品等建议。③余额宝存在的风险。周怡君(2014)[7]基于层次分析法构建了余额宝风险评价的量化指标体系并等级排序为：流动风险、法律风险、市场风险、操作风险、技术风险；左芳园(2014)[8]基于金融风险相关理论归纳出余额宝的风险主要来自于网络信息技术导致的技术风险以及余额宝本身业务特征导致的业务风险两大类。
可见，至今国内对余额宝的研究多侧重于基础的宏观概念定性分析层面，鲜有学者对其微观层面即余额宝收益率的影响因素做出理论和实证研究。具代表性的有陈川(2014)[9]认为银行对存款的高需求和短期利率的非市场化是余额宝高收益率的基础；白洁(2014)[10]运用EMD-GARCH方法对余额宝收益率进行了短期预测。然而这些文章对余额宝收益率的影响因素分析要么只是定性的，过于片面和主观；要么实证研究做得不够全面，难有说服力。因此本文尝试寻求一种更为改进和全面的研究方法来分析余额宝收益率的影响因素并对它进行短期预测，为余额宝的各方参与者以及其他“宝宝类”的产品提供好的建议。
1.2.2收益率影响因素分析方法研究综述
纵观各个类型的金融产品收益率(如股票市场收益率、同业拆借市场收益率、信托产品收益率以及债券市场收益率等)的影响因素分析，国内外早已出现大量的理论和实证研究。Mavrides(2000)[11]运用V AR模型解析了美日股票市场收益率和各项宏观经济变量之间的动态关系；王晓芳(2012)[12]运用V AR模型得出M2增长率是长期影响上证综指收益率的最主要因素，其次是同业拆借利率和工业增加值增长率；邓旭升(2012)[13]构造了我国集合信托产品预期收益率与其影响因素间的SV AR模型；王一鸣(2005)[14]利用因子分析法和V AR模型分析了消费价格指数和股票市场指数等宏观经济变量以及其他因素等对债券市场收益率的共同影响。可见，向量自回归(Vector Autoregression, V AR)模型被广泛用于探讨经济变量收益率与其影响因素之间的相关关系，能很好地从长期均衡关系和短期动态关系两方面研究各因素对变量的影响。虽热在计量经济方法中，线性回归方程也经常被学者用来分析风险投资回报收益率的影响因素，这种模型建立了变量之间的线性因果关系，便于分析，但却很容易忽略非线性的因果关系和交互作用。并且，在传统计量方法（如联立方程模型等结构性模型）中描述变量关系的模型都是建立在经济理论基础上的；然而，在对变量之间的动态联系进行说明时，经济理论通常情况下并不总是严密的。鉴于回归方程中可能存在交互作用以及传统计量方法模型可能存在的内生性问题，在建立变量之间关系的模型时采用非结构性的方法会更具优势，而V AR即向量自回归模型便是这种模型。
向量自回归模型是由Sims于1980年提出的一种非结构化的多方程模型，其基本思想(2009)[15]是将系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型。V AR模型常用来对由相互联系的时间序列构成的系统进行预测，并对由于随机扰动而引起的变量系统的动态冲击情况进行分析，从而揭示冲击对变量产生的不同影响。Copelman M.和Wemer A.(1996)[16]利用V AR模型对墨西哥的经济数据进行研究后发现，汇率赔值会降低产出水平；Berument H.和Pasaogullari M.(2003)[17]利用V AR 模型、协整检验、方差分解等一系列计量工具对土耳其1987-2001的季度数据进行分析，结果发现，当外生变量既定，实际汇率赔值阻碍经济增长。王书平(2011)[18]运用V AR模型构建了铁矿石价格与其诸多影响因素之间的动态关系系统并研究了各因素对其的影响程度和规律；冯梅(2013)[19]运用V AR模型对中国钢材出口的影响因素进行分析，发现人民币汇率对其影响程度最大且为负向作用；李湘梅(2014)[20]运用V AR模型、协整理论和脉冲响应函数研究了中国能源消费碳排放的影响因素，得出了能源消费总量对其影响程度最大，城市化水平与其呈现负效应等结论。龚国勇(2009)[21]基于V AR模型对深圳GDP增长的影响因素进行实证分析，表明从长期看，其影响程度从高到低依次为社会消费品零售总额、进口额、出口额与工业增加值。
然而在现有运用V AR模型分析某变量影响因素的文献中，大多都是在前人研究的基础上先总结归纳出该经济变量的相关影响因素再运用V AR建模分析。而对于余额宝收益率的影响因素，至今未有实证分析。因此，本文提出EEMD-V AR结构来解决这一难题。集成经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)是Wu和Huang(2009)[22]提出的一种利用白噪声、新的自适应高效时间序列分析方法，是经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的改进方法，该技术通过处理白噪声序列得到一组有用的、自动调节的、不断变化的二进滤波器，从而为EMD的序列分解提供支持。通过EEMD方法可以较直观地提取出序列的特征及趋势并突出信号的局部波动，这有利于更全面地研究序列的影响因素组成部分。EMD、EEMD刚开始被用于分析海水的动态变化，接着广泛地在地球物理、天文、生物医学、设备检测、结构分析、地震工程等自然学科和工程学领域中得到了广泛的应用。2003年，Huang等人首次将EMD方法引入到金融领域时间序列的分析中，并指出较其他信号处理方法EMD对数据本身具有更好的自适应性[23]。此后，国内外学者也陆续尝试将该方法用于经济增长波动和股指日收益率等金融领域的研究[24]。刘海飞(2011)[25]将EMD引入到股票市场数据预测中并与小波分析方法做比较，发现EMD对股票数据的拟合预测精度更高。蔡赟姝(2012)[26]采用EMD方法对上证指数进行研究，得出了它的分布函数以及各时间段的波动周期和特点。李祥飞(2014)[27]运用EMD方法对不同的金融时间序列进行信号分解，发现基于EMD方法的分解数据具有较高的预测精度。现阶段学者们的研究更多是运用EEMD分解结合其他预测方法，为更加准确的预测开创了新的途径。阮连法(2012)[28]运用EEMD方法对房价进行分解分析，找到了影响房价波动的三方面因素并证明分解后的预测效果更佳。邵明振(2014)[29]运用EEMD对我国物价指数进行分解，得到了物价的内部波动特征，并结合实际影响对物价的中长期走势进行了预测。因此，本文将EEMD分解与VAR方法结合起来，以求更全面地研究余额宝收益率的影响因素。
1.2.3收益率预测方法研究综述
对于某一经济变量收益率（如股票收益率、汇率等）的预测，国内外学者从不同的视角进行了研究和探讨，并提出了多种预测方法。最早时，学者们使用自回归模型（AR Model）[30]、移动平均自回归模型（ARMA Model）[31]、差分自回归移动平均模型（ARIMA Model）[22]、灰色预测法[32]和马尔科夫链[33]等解决各经济变量收益率的预测问题。但由于收益率往往是非线性的，且噪声高，这些线性预测方法很难揭示其内在的规律。随后，Engle[34]在1982年创立了自回归条件异方差即ARCH(AutoregressiveConditionalHeteroskedasticity)模型，并对当时英国的通货膨胀率的差异进行了估计。Bollerslev于1986年对其进行扩展[35]，给出了广
义自回归条件异方差即GARCH(GeneralAutoregressiveConditionalHeteroskedasticity)模型。再后来，人工神经网络(ANN)[36]、模糊神经网络(FNN)[37]、BP神经网络[38]、RBF神经网络[39]和支持向量机(SVMs)[40]等预测方法亦逐渐被提出来。这些方法的预测精度都明显有所提高，但由于模型复杂程度约束和信息冗余度的影响，单一的预测模型很难考虑所有的影响因素，尤其是对于非平稳、非线性的余额宝收益率来说，单一预测方法往往仅能兼顾一些主要影响因素，并不能涵盖其全面有效信息，因而预测精度得不到保证。在此种形势下，人们提出了组合预测方法，即将两个或两个以上的预测方法用于同一个对象的预测。杨云飞(2011)[41]针对原油价格预测问题，提出一种基于EEMD和SVMs的非线性组合预测方法，发现EEMD分解后的数据预测效果更好。
因此，本文提出EEMD-GARCH预测模型来对余额宝收益率进行短期预测。GARCH模型[42]是专门针对金融数据量体定做的回归模型，特别适用于收益率波动性的分析和预测，如今GARCH模型族已经成为度量金融市场波动性的强有力工具。曹志彭[43]对正态分布、t分布和GED分别下的GARCH模型族进行对比分析，构建出适合衡量CHIBOR波动的ARMA-GARCH模型。刘姝伶[44]分别用ARIMA与GARCH模型对人民币美元汇率进行建模，并对其预测误差进行分析，发现GARCH的预测效果更优。黄海南[45]运用GARCH类模型对上证指数收益率进行了估计和预测，并通过M-Z回归和损失函数对其进行评价，发现GARCH模型预测上证指数的效果都较好。
1.3本文研究框架
1.3.1主要内容
本文主要分为五个部分，主要内容结构安排如下：
第一部分为绪论章节，主要介绍本次研究主题的实际背景和研究意义，同时对国内外相关研究进行文献综述和梳理总结，进而对文章的整体内容、研究思路和研究方法进行了介绍，并对文章的创新点进行了说明。
第二部分是余额宝的理论分析，主要从余额宝的运作流程、盈利模式、相关特点以及余额宝未来的发展前景这四个方面进行探讨分析。
第三部分是余额宝收益率的影响因素实证分析，首先详细介绍了本研究的主要技术方法—EEMD和V AR方法的原理，并构建了EEMD-V AR模型，并给出了对余额宝收益率进行EEMD分解的详细过程，然后根据频率以及均值等条件对分解后的各IMF进行重组得到高频、低频和残差序列，分别对应的是市场波动项、重大事件影响项和趋势项，从而剖析其内在的影响因素并进行量化，再运用V AR模型对余额宝收益率与其各影响因素之间的长期均衡关系
和短期动态关系进行全面分析，最后得出相关结论。
第四部分是余额宝收益率的预测研究，在GARCH预测模型的基础之上提出EEMD-GARCH预测方法。该方法运用EEMD技术将余额宝收益率原始序列分解重组得到高频、低频和残差序列，针对此三项数据，建立各自相应的GARCH模型来逐一估计预测，可以获得每项数据自身的预测值，加总后得到EEMD-GARCH的预测结果。随后将其与单一GARCH模型预测下的余额宝收益率估计值进行对比分析，结果表明，EEMD-GARCH模型比单一GARCH模型的预测精度更高。
第五部分为总结和展望，首先在前几章实证研究的基础之上，对余额宝收益率的主要影响因素及它们之间的相关关系进行了总结，也对余额宝收益率的短期预测进行了归纳，最后对余额宝在未来可以深入研究的问题进行展望。
1.3.2研究方法
本文在对余额宝收益率的影响因素和预测模型的实证研究中，主要采用的方法如下所示：（1）计量回归法
主要运用Eviews、Matlab对余额宝收益率的原始数据以及EEMD分解后的数据进行处理，得出了一系列一目了然便于理解的图表，为后文的实证研究埋下伏笔。
（2）定性分析与定量分析相结合法
本文在研究余额宝收益率的影响因素过程中，采用了定性定量分析相结合的办法，定量分析是指通过EEMD模型将余额宝收益率分解成频率不一的变量分别进行剖析，定性分析是指观察余额宝收益率大幅变动的时点，结合不同时点下的经济背景来分析余额宝收益率的影响因素，并将影响因素用量化指标进行量化。
（3）模型构建法
本文在已有的模型基础之上进行一定程度上的创新，将几种分别适合研究收益率的模型通过重组构建成新的模型结构，如构建了EEMD-V AR结构研究余额宝收益率的影响因素，构建EEMD-GARCH结构对余额宝收益率进行短期预测，构建后的模型均比单一的模型准确有效且快捷简便。
（4）对比分析法
在对余额宝收益率进行短期预测的过程中，运用了对比分析法，通过比较EEMD-GARCH 和GARCH单一模型对余额宝收益率的预测效果，发现前者的预测效果更好。
1.3.3研究思路
根据文章的研究内容，本文的结构与技术路线安排如图1-1所示。首先通过EEMD将余额宝收益率分解成若干个彼此间影响甚微的IMF和一个残差项，再根据t-检验重组成高频、低频和趋势分量；根据各分量的内在特点可知，高频分量代表市场正常波动引起的小振幅波动，低频分量代表重大事件引起的大振幅波动，趋势分量则代表该时间序列的长期走势。随后分两条线路分别对余额宝收益率进行影响因素研究和短期预测分析。①第一条线路是通过分析导致各分量曲线变动的主要影响因素得出余额宝收益率的主要影响因素并进行量化。而后建立余额宝收益率和各因素间的V AR模型，并进行Granger因果检验、脉冲响应函数分析和方差分解分析。②第二条线路是分别对EEMD分解重组后的高频、低频和趋势分量进行GARCH建模，并将预测值加总得到EEMD-GARCH的预测值，再与分解前的GARCH预测值进行对比分析，得出结论。
图1-1全文的研究思路图
1.4本文创新之处
本文的研究方向属于应用性研究，因此本文的主要创新点不在于对具体方法的改进，而是在于将新的研究方法引入到余额宝收益率的影响因素分析及其短期预测研究中来，提出创
新性的问题，到实证结论。具体来说，本文主要创新点包括以下两方面：
第一、在研究余额宝收益率的影响因素过程中，提出了EEMD-V AR结构。因为在现有文献中，大多学者在分析某一变量的影响因素时，都是在前人得出的结论之上先归纳总结出该变量的相关影响因素再构造V AR分析，这不仅不利于自主创新，遇到类似余额宝这样的“新鲜”事物更是让人难以着手。因此，本文另辟蹊径，提出EEMD-V AR结构来解决这一难题，结合定性定量分析，从数据实证的角度全面深入地剖析余额宝收益率的关键影响因素。这不仅可以很好地解释它高低波动的内在原因，可以为市场各参与者提供良好的投资决策参考，对其未来走势的判断和风险控制也具有重要的理论价值和实践意义。
第二、在对余额宝收益率进行短期预测的过程中，提出了EEMD-GARCH的预测结构，这比单一的GARCH模型预测效果要好，且操作便捷高效。
第二章余额宝理论分析
余额宝是基于支付宝平台的一项余额增值服务，其本质是将基金公司的基金直销系统嵌入支付宝平台，用户将资金换入或转出“余额宝”时，后台将自动购买或赎回基金，并且按照账户中资金的额度按日计算利息并支付给投资者，其中投资者所获得的利息收益其实就是所投资基金的收益率。余额宝作为一种货币市场基金，是以货币市场工具为投资组合对象的投资基金，主要是同业存款，占比近90%，剩下的就是利率债、高等级的信用债等。这些投资组合对象都是违约风险非常小、流动性较大的短期货币工具，期限也非常短，交易差价相对较小，回报率并不像股票等权益类投资那样波动性极大。因此，为吸引投资者将持有的资金投资与货币基金，货币基金一般采用开放式基金管理形式，进而让投资者取得与存款货币金融机构储蓄一样的方便与灵活性的同时，又可提高收益率。
2.1运作流程分析
余额宝是支付宝打造的余额增值服务，其实质是将基金公司的基金直销系统内置到支付宝网站中，用户将资金转入余额宝，实际上是进行基金的购买，相应资金均由基金公司进行管理，目前余额宝所属的是天弘基金公司的货币基金“增利宝”。余额宝的本质就是一款T+0（后面的这个0指的是到账日期）的货币基金产品，而传统的货币基金赎回需要T+1或T+2日，作为现金管理工具不够便捷。简而言之，余额宝的运作流程可归纳如下：
①用户通过支付宝购买余额宝；
②余额宝作为一个通道，将各个散户的资金归集至其背后的货币基金——天弘“增利宝”货币基金；
③天弘基金在货币市场上进行借出资金，获取收益，目前其主要投资对象为银行的协议存款；
④银行按协议存款的利率向天弘基金支付利息；
⑤天弘基金获得收益后，扣除相关费用后，将收益转入个人用户的余额宝账户中。
图2-1:余额宝运作流程示意图