世界经济的一体化带动金融产业的快速发展，新型金融工具和产品也相应而生，结构化产品的出现为投资者打开了新的投融资大门，其独特的保本和风险收益的分层结构设计催生了国内外大批特色的结构化衍生品。对于早期的信用违约互换（CDS）和担保债券凭证（CDO），当时的金融家和投资者们是趋之若鹜，但不完善的产品设计却令这些高风险的信用衍生品成了全球次贷危机的一大诱因。每一次的金融创新总是与高风险和危机相联系，人们需要一种协调风险与收益的金融产品。2007年，国内第一只分级基金产品国投瑞银瑞福股票分级型基金上市，分级基金以其独特的风险收益设计机制，安全开放的信息披露，满足了不同风险偏好投资者的需求。但也因分级基金在设计操作过程中存在的一些问题，其发展之路异常坎坷。2015年股灾发生时，引来分级基金的下折潮，杠杆失灵后的分级B不仅跑输了指数ETF，甚至使投资者蒙受巨亏，一时之间成为众矢之的，分级基金的杠杆效应和风险控制再次引起警觉。

本文主要对分级基金的杠杆机制和风险管理进行了研究，通过对杠杆机制的产生、运作形式以及具体作用方式进行分析，并用数理模型验证了杠杆效应的存在，投资者可以据此更好的理解分级基金的运作模式，同时利用杠杆机制制定合适的投资策略，以抓住投资机会，创造收益。

同时针对分级基金存在的问题，本文在原有风险度量方法VaR的基础上提出了对分级基金风险进行度量的新模型，并用实证的办法对分级基金风险的影响因素进行了分析，为基金公司和监管部门提供了有效的风险管理办法和决策依据，并有助于基金管理者更好的完善分级基金的设计，以吸引更多投资者参与。对整个分级基金市场而言，希望能引导投资者充分认识潜在风险，理性参与；基金公司和监管部门合规管理，降低风险参与度，维护基金市场的秩序。

分级基金最早起源于美国20世纪80年代出现的类似于分级资本信托的股票分级产品，它分为股利收益和股价上涨收益两个部分，相当于将股票分割为股利和资本两个不同级别的基金。Jarrow，R.A.M.O 和 Hara（1989）用非线性统计模型验证发现交易成本的存在造成分割的股利和资本两个部分的价格之和超过了标的股票价格。因为税收等方面的劣势，其在美国的发展受到了阻碍。但引发了英美杠杆基金的蓬勃发展，1987年，苏格兰国家信托重组形成了一种具有新特征的分割产品。Adams, A.T. 和J.B. Clunie（2003）对分割资本信托的传统定价和风险度量方法的优缺点进行了研究，提出用期权定价和敏感度分析的方法进行改进。

国内分级基金自第一只产品成立后就逐渐形成了一个稳定的特色基金产品市场，对分级基金的研究也越来越多。金列（2009）从杠杆设计、优先份额保护机制、基金的评估与披露等方面对分级基金进行了介绍。王继慧（2016）通过对分级基金运作模式和五大投资策略的具体分析和研究，提出了提升分级基金投资价值、降低波动性的具体措施。吴琼霞（2014）采用统计套利的配对交易方法对分级基金的配对交易策略进行了着重分析。

大多数学者都是从运作模式、产品定价以及投资策略对分级基金进行研究，国内专门研究分级基金杠杆机制和风险控制的文献较少，因而对分级基金杠杆效应和风险管理的研究具有现实意义。

对于杠杆的研究，国内外都有一些先例。

Sheridan Titman（2010）解释了基金杠杆存在的原因—金融约束及交易成本。ThomasSchneweis、George Martin、 Hossin Kazemi和Vassilis Karavas（2005）在不同对冲基金策略下，改变杠杆的高低水平，发现在特定的投资策略下，杠杆程度不会影响对冲基金的风险和收益。孙淑芹、孙亚超、瞿盈（2016）用鞅轮分析法和倒向随机微分方程对分级基金B份额的定价和初始杠杆进行研究，发现定价体现了期权属性。汪荡荡（2016）选取了2015年6月26日的55只股票型分级基金作为样本，建立价格杠杆与一些影响因子的线性回归模型，得出价格杠杆与初始杠杆和A份额收盘价正相关，而与母基金折溢价率、约定基金收益率以及B份额收盘价负相关的结论。

在风险管理方面，最早是自1999年开始的VaR风险度量方法，后来逐渐引入条件风险价值（CVaR）模型、基于GARCH模型的VaR度量等，国内很多学者都利用这些模型对各种金融产品的风险进行度量。

Stephan H#246;cht、Kah Hwa Ng、Julia Wiesent、Rudi Zagst（2009）用一种自回归—两阶段马尔可夫转换模型分析了对冲基金收益率时间序列特征，对基金的杠杆效应进行了研究，并用该模型衡量了基金的风险和绩效。Ji Cao · Marc Oliver Rieger（2013）认为VaR仅适用于低风险等级的结构化产品，度量结构化产品风险有一定限制，因而提出了一种基于鞅测度的风险-收益度量方法。刘晓莹（2015）对分级基金的折算机制及在折算过程中蕴藏的风险进行了分析。刘晓峰、曹华（2012）在历史信息数据的基础上加入宏观信息，用修正的GARCH模型对外汇收益序列进行拟合，并用VaR对外汇风险进行度量，发现引入新信息后的VaR度量效果更佳。