中国的公募基金规模自金融危机后呈现出反弹式增长。根据中国银河证券基金研究中心数据统计，截止2018年12月31日，中国已披露的管理基金资产净值已突破13万亿。目前，中国的基金规模已然跻身全球前十；但与持续增长的资金规模相呼应的却是表现平平甚至于出现下滑趋势的基金业绩。

面对逐步扩大的基金市场规模和略显颓势的基金业绩，基金从业资深人士也开始纷纷给出自己的投资意见，有的建议攻守兼备,适当防守反击；有的建议受到债券市场信用风险影响相关基金尽量减少持有份额；有的建议普通散户投资者转向定向投资。可以说，作为推动中国证券市场发展的中坚力量，证券投资基金的未来发展方向已然成为国内外投资者关注的焦点。不仅如此，我国目前的资本市场还处于发展阶段，基金市场的成长有助于进一步完善我国的资本市场投资者结构。因此，针对基金市场发展的有效研究将会促进该市场的进一步成长及完善中国的整个资本市场的投资结构，最终将会推动整个国家经济深化发展。

研究证券投资基金未来发展前景的重中之重还是在于对基金绩效的研究分析。而开放式基金是证券投资基金中的规模最大的一个分支，且开放式基金产业在大多数发达国家的金融业中几乎占据着半壁江山。目前，我国基金市场上共有开放式基金6577只，而封闭式基金仅有17只，因此对中国开放式基金市场的研究结论在一定程度上可以适用于整个中国现阶段的基金市场；此外，国内外相关方向的研究学者在对基金市场研究的时候也较热衷于对开放式基金进行研究。

据此，笔者选取了中国的开放式基金作为研究对象。笔者希望在借鉴前人的研究经验及方法之后对开放式基金的绩效进行研究分析，并得出具有一定现实意义以及对中国的基金市场发展有借鉴作用的结论.

（一）国内文献综述

在国内有不少学者都在研究基金绩效这一问题，用的方法及模型也是十分丰富。赵新成（2018）介绍了风险调整收益指标、基金管理者择股与择时能力评价模型、多因素绩效评价模型等量化评价基金绩效的方法，并进一步探讨了基于横截面回归的参数检验法、基于列联表的非参数检验法等关于开放式基金绩效持续性评价问题。张军和胡志浩（2015）基于Malmquist生产率指数方法对2005~2013年中国基金业全要素生产率进行测算与分析,研究结果显示2005~2013年中国基金业要素生产率年度平均增长率为9.6%,2007~2008年出现大幅波动，他们同时指出该波动的主要是受到中国资本市场制度不完善的影响。苏辛（2018）基于expectiles估计的夏普比率对开放式基金的业绩进行评价，并利用追踪误差和主动占比来评估基金经理的主动管理能力，借此来分析基金经理主动管理能力与基金表现之间的联系。此外，胡艳（2016）利用数据包络分析法结合基金的面板数据，提出技术进步、效率等投入、产出指标，并以动态角度来评价我国开放式股票型基金的绩效，并指出了基金绩效与技术进步之间的密切联系，她同时指出了基金经理的投资风格和团队稳定性对基金绩效的重要影响。李夏霆（2018）同样选取特雷诺指数、β2 值、收益率标准差作为DEA 模型的投入指标，基金净值增长率为产出指标，对基金进行绩效评估。

在大量阅读关于基金绩效相关的文献后，笔者发现绝大部分国内学者对基金经理的能力与基金绩效的关系研究具有一定偏向性。宴艳阳和邓开（2015）通过对国内部分开放式基金进行研究，研究结果表明：基金经理的学历背景、性别通过影响基金经理的投资风格（如换手率、行业集中度），来间接影响了基金绩效。而宋洁、肖冬荣（2009）同样对基金经理个人特征和基金绩效的关系进行了研究，但他们在选取样本时剔除了学历背景影响这一因素，而后分析结果显示基金绩效对于普通基金经理来说主要影响因素是以往从业经验，而对于“明星”基金经理来说，他们的业绩更多的受到市场的影响。雷卫、何杰（2018）在结合上证指数上升、下降、震荡三个阶段的数据进行研究后，指出基金经理的学历背景对基金绩效影响不显著，其择时能力和选股能力对基金业绩影响效果显著。但易力、胡震华（2016）则指出基金经理的风格择时能力与基金绩效影响偏小，其中影响效果显著的是成长型基金，相关系数为0.582。张娜;杨佳佳;田澍（2018）从基金经理变更角度出发，指出在基金业绩表现差时更换基金经理会提高基金业绩，并且在更换基金经理时选取经验较为丰富且来自同一家基金公司的基金经理对基金绩效有正面影响。除上述作者之外，我国仍有很多学者将基金经理与基金绩效作为研究绩效，笔者在此处仅选取了在笔者写作时影响较大的几篇文章。

（二）国外文献综述

相比于国内，国外的基金行业起步较早，因此有更多且更成熟的关于基金绩效方面的研究成果。DEA应用于美国的共同基金行业绩效评估中可以追溯到20世纪90年代后期，Mcmullen P R , Strong R A .（1998） 将数据包络分析法分析法作为选择共同基金的研究工具。

在此基础上，John D.Lamb,Kai-Hong Tee(2012) 提出DEA模型对于投资基金绩效的估计通常具有实质性偏差，而在研究中运用Bootstrap方法有助于评估估算的不确定性，可以使DEA模型对投资基金测算出更准确的排名。Galagedera D U A , Roshdi I , Fukuyama H , et al（2018）将基金管理分为运营管理、资源管理、投资组合管理三个阶段，并开发了新的网络式数据包络分析法对基金绩效进行更为整体的评估。此外，Basso和Funari（2016）提出了一份DEA模型在基金行业中的研究清单，并解决以往模型中存在的基金负回报的问题，建立了一个适用现实经济DEA基金绩效评估模型。