奇文共欣赏，疑义相如析，本文是可爱的小编帮家人们整理的基金业绩评价7篇，欢迎参考，希望对大家有一些参考价值。
关键词：基金业绩；评价指标；评价方法
证券投资基金业绩评价是促进基金业健康发展的重要环节之一。投资基金的发展取决于它的经营绩效，因此无论是基金管理人还是基金所有人，都有必要对基金的经营绩效进行合理的评价，并通过评价结果来对基金施加影响，从而促进基金的发展。在成熟的市场中，基金评级、股票评级和债券评级一起构成了资本市场信用评级的三大支柱。对基金管理人来说，通过对基金的绩效进行分析，可以衡量自己的经营成果，可以对基金的经营者做出正确的评价，以决定今后的投资方向。此外科学、客观的基金业绩评价对于促进基金的有序竞争、实现优胜劣汰也具有非常重要的作用。
随着我国证券投资基金规模的不断扩大，证券投资基金对证券市场的影响也越来越大。但是，自2008年下半年以来，随着沪深指数的持续下跌，许多基金的单位资产净值跌破面值，基金的专家理财形象受到越来越多的质疑。因此，如何对基金的投资业绩进行客观评价，受到各界越来越多的关注，也变得越来越重要和迫切。
当前，我国的证券投资基金业正处于发展的关键阶段，在经过了投资者盲目的追捧期后，投资者逐渐理性起来，希望能获得对基金投资水平和盈利能力的客观评价信息，但由于目前国内基金业绩评级的研究相对滞后，所做的研究也基本上都是简单套用传统的风险调整收益指标来完成的，致使所进行的评价不仅在实证结果上有较大的偏差，在理论上也存在着明显的缺陷。此外，由于我国证券市场存在着体制性缺陷，在基金运作过程中的违规行为容易发生，这对基金业绩评价的准确性也造成了一定的影响。以上这些因素使得投资者无法获得有关基金投资水平和盈利能力的客观评价信息，从而敬而远之，对基金的热情越来越低，成为基金发行越来越困难的一个重要原因。
因此，对基金的业绩进行客观、科学的评价，使市场各方都能对基金的业绩和投资效果有一个清醒而准确的认识，对我国证券投资基金业的健康发展无疑会有着重要的意义。
通过对基金业绩的评价，可以加深对基金这种投资品种功能的认识，可以约束基金管理人的投资行为，可以给基金持有者提供客观的决策指导，因此在基金业的逐渐成长和壮大过程中，有关基金的业绩评价问题一直是围绕着这些目的展开的，而且新的方法不断涌现。总体来说，这些方法可以归纳为以下几种类型。
1.基金的整体收益与风险的度量
基金的投资收益是衡量基金业绩最重要的收益指标，它直接反应了基金持有人在一个时段内的收益情况。从事后分析来看，收益越大，基金的业绩就越好。通常在计算基金收益时都采用基金净值增长率或基金累积净值增长率，但如果考虑时间因素的话，用基金累积净值增长率比直接用基金净值增长率更妥当。国际上比较通用的收益状况衡量指标就是累积净值增长率，这类似于股票的还净处理。此外，采用累积净值增长率来描述基金的收益也比较符合我国的国情。尽管基金的各项财务指标的计算是按照年度会计准则进行的，但基金的分红并不在年初进行，分红之前基金管理人仍然可以运作这部分资产，因此用累积净值增长率可以克服资金分配对资金运作绩效衡量的影响，使得评价结果更为客观。
2.基金风险调整收益的比较
前面所说的基金业绩评价方法是将基金资产的风险和收益分开讨论的，这就存在比较明显的缺陷。实际上，单独评价基金的收益或者风险是没有任何意义的，投资收益和投资风险只不过是一个问题的两个方面，很难将他们截然分开，于是有了单位风险下收益的比较的概念。
统一比较的基准以后，基金业绩比较才有真实的含义。自从马柯维茨提出现代组合理论之后，有关基金业绩的评价方法和体系也向前大大推进了一步，出现了许多非常有效的量化指数，有些指数一直沿用到现在，其中最为著名的是特雷诺指数、夏普指数和詹森指数。其中，夏普指数和特雷诺指数都是相对比较指标，而詹森指数是一个绝对评价指标，它较好地描述了基金管理人的市场判断能力；夏普指数和特雷诺指数描述的是单位系统风险下的投资收益，但并未涉及非系统风险的收益大小，或者说没有考虑基金组合中证券的数目大小对基金业绩的影响。从基金持有人的角度来看，夏普指数是一个比较客观的业绩评价指标，因为它真实地描述了投资人的收益与总风险之间的对应关系。对于那些充分分散化投资的基金来讲，特雷诺指数和詹森指数都是很好的评价指标。正因为三个指标所描述的内容各有侧重，所以在具体的评价过程中，应根据不同投资风格的基金选择不同的评价指标。
3.多因素分析
前面三种基金业绩评价指标可以看做是单因素评估模型的具体应用，或者说是基于capm理论的评估方法，这种处理方法存在两个明显的缺憾：一是capm理论的局限奥性同样会在这三个模型中出现，而现实情况是简单的capm理论很难解释实际存在的大量的反常现象，也就是说capm理论本身在解释市场现象时还存在需要改进的地方；二是这种统一处理的方法并不能对基金经理人的选股和选时能力进行有效的描述，而在基金的业绩评价中基金经理人的作用是非常重要的。为了克服这两个缺点，出现了多因素的评估模型和二项式模型。
关键词：高新技术企业 绩效评价 指标体系 数据包络分析（DEA）
一、研究背景及意义
在经济全球化、市场竞争日益加剧的环境下，寻找企业核心竞争力，完善市场经济体制是企业可持续发展的保证。科学技术是第一生产力，党的十报告指出，加快建设以企业为主体，市场为导向，产学研相结合的技术创新体系。技术创新需要研究与开发（R&D）的投入，逐步加大R&D的投入。2000年全国有R&D活动的企业数17272个，2011年该数量达到37467个，翻了一倍，纵观全国各省市参与R&D活动的企业数，浙江省规模以上有R&D活动的企业数8026个，占省内企业比重的23.13%，无论数量上还是比重上都占全国之首。（数据来源：《中国科技统计年鉴2012》）
浙江金华，地处浙中要塞区域，在福布斯公布的2012年中国大陆最佳商业城市排行榜中位列第33位，并入围大陆创新能力最强25个城市之一。截止2014年8月，先后有10批共计210家企业被认定为高新企业。随着高新企业数量的增加，R&D投入水平不断提高，现代企业重视技术创新的同时，更应该重视在R&D投入下的绩效评价，适当调整企业战略，为决策服务。
本文在构建评价指标体系的基础之上，运用DEA数据包络分析方法对指标进行处理，构建高新技术企业R&D投入绩效评价模型构建。
二、高新技术企业R&D投入绩效评价模型构建
1.指标体系的构建
以高新技术企业作为特定对象，考虑“投入-产出”为基本思路，构建高新技术企业R&D投入绩效评价指标体系如图1，其中经费投入包括两个方面：企业年R&D经费支出总额、技术引进改造费用。
（1） （公式1）
或
（公式2）
以上两种表达方式并不影响评价结果，都可以作为高新企业年R&D经费支出总额。
（2） （公式3）
（3） （公式4）
图1 高新技术企业R&D绩效评价指标体系
知识产出包括：
（1） （公式5）
（2） （公式6）
（3） （公式7）
（4） （公式8）
经济效益产出包括：
（1） （公式9）
（2）新产品销售收入：该指标反映了R&D活动的投入增加的实际附加值，是较为直接的经济效益产出指标。
社会效益产出包括：
（1）企业家创新欲望。
（2） （公式10）
这一部分在笔者《金华高新技术企业R&D绩效评价体系研究》一文中详细研究，故在此不作累述。
2.指标隶属度的确定――曲线参数标定法
高新技术企业R&D绩效评价指标的计算采用两种方法：（1）通过打分获评价值；（2）通过加权求和获得计算值。
采用曲线参数标定法对指标隶属度进行确定，首先需要确定一条曲线，该曲线必须满足（1）单调性。即指标的评价值随着计算值的增大而增大；（2）收敛性。隶属度曲线的值域应介于0-10之间，当曲线的自变量（计算值）趋于无穷大时，因变量（指标评价值）趋近于10，类似的，自变量趋于0，因变量也趋近于0;（3）待定系数应尽量少，便于参数的标定。基于这三点的考虑，该指标的隶属度曲线选择了形如公式11的曲线：
（公式11）
曲线图如图2所示
图2 隶属度曲线
并将（ ，5）定义为：指标i的计算值的均值相当于评价指标隶属度的中间值，由此可以确定待定系数A的值。
3.DEA在高新技术企业R&D绩效评价中的应用
数据包络分析（DEA）是使用数学建模的思想对决策单元（DMU）间相对有效性进行评价，判断DEA是否有效，被广泛应用在管理科学、系统工程等领域，是非常重要的分析工具、研究手段。C2R模型是数据包络分析DEA第一个重要模型，是美国运筹学家Charnes以相对效率概念为基础提出的系统分析法。C2R模型以公理模式为出发点，描述了生产规模和技术有效性，将工程效率概念推广到多投入、多产出的相对效率评价中，为DMU之间相对有效性评价提供可行方法和有效工具。高新技术企业R&D绩效评价体系中，指标属于多投入多产出，为评价该系统绩效，可以适当转化为判断DEA是否有效，进而推断是否存在规模收益。
C2R模型表述如下：
假设n个DMU，每个DMU都有m种类型的输入、s种类型的输出，输入输出数据可构成矩阵，其中
为第j个DMU对第i种输入的投入量，;
是第j个DMU对第r种输出的产出量，;
是第i种输入的权；
是第r种输出的权；
记，，
，。
若评价第（）个DMU效率，权为v和u，目标为第个DMU的效率指数，约束用所有DMU效率指数，构造C2R模型
（公式12）
构造对偶：
（公式13）
线性规划和都存在最优解，且最优值，若最优值为1，则为弱DEA有效。
C2R模型定理一：公式12、13存在可行解，则都存在最优值、，且最优值相等；
定理二：DMUj0为弱DEA有效的充要条件是最优值为1，并且对于每个最优解，都有。
判断技术效率、规模效率是否同时有效：
若=1，且，则该决策单元DEA有效，技术效率与规模效率同时有效；
若=1，但至少存在某输入或输出松弛变量为正，则该决策单元为弱DEA有效，技术效率与规模效率不同时有效；
弱若<1，决策单元非DEA有效，技术效率与规模效率都非有效。
基于以上模型，对高新技术企业R&D绩效进行评价，第一，确定评价目标，考察高新企业R&D投入产出情况，分析投入和利用过程中存在的问题，并找出利用率不高的原因，因而提出对策建议，提高R&D投入的利用率；第二，建立指标体系如图1，确定多投入多产出的指标体系，综合考虑经费投入、人员投入下的经济、社会、知识产出。确定决策单元，考虑模型应用的特性，选取金华地区不同高新技术企业同一年份的投入产出；第三，收集数据进行DEA计算，选择DEA相关软件对数据进行处理，求解，根据获得的结果，分析最终评价结果；第四，根据评价结果分析对策，提出相应建议意见。
（唐韵，1986―，女，硕士研究生，讲师，研究方向技术经济与管理。）
参考文献
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[4]魏权龄。评价相对有效的DEA方法[M].北京：中国人民大学出版社，1988
[5]盛昭瀚，朱乔，吴广谋。DEA理论、方法与应用[M].北京：科学出版社，1996
（湖北省科技信息研究院 湖北 武汉 430071）
摘 要：为了进一步规范和加强对省级财政项目的管理，认真总结省级财政项目实施过程中的经验和不足，及时发现预算执行、资金使用管理中存在的问题，以利于改进预算管理、提高财政资金的使用效率，湖北省科技信息研究院受托组织开展了2014年度省科技型中小企业技术创新基金项目的绩效评价。通过本次绩效评价，笔者发现在项目执行过程中存在一些问题，针对上述问题，提出几点建议，以期在今后的项目实施管理中得以改进。
关键词 ：科技型中小企业；技术创新基金；绩效评价；问题改进
中图分类号：F224 文献标识码：A doi：10．3969／j．issn．1665－2272．2015．15．016
收稿日期：2015－05－16
0 前言
2000年，湖北省政府正式启动省科技型中小企业技术创新基金，以全面提升科技型中小企业技术创新能力为目标，不断优化技术创新创业环境，充分发挥财政资金的引导作用，引导社会资金和其他创新资源支持科技型中小企业发展，创新资金主要支持对象为在省内注册的具有企业法人资格的科技型中小企业，支持范围为符合国家产业、技术政策，技术含量较高，创新性、竞争力较强，市场容量较大，无知识产权纠纷的项目。
为了做好这次评价工作，湖北省科技厅成立了绩效评价工作组，委托湖北省科技信息研究院开展绩效评价工作，并邀请有关技术、管理、财务等方面专家参与评价工作。经过动员布置项目承担单位自评、组织专家评价（创新基金项目）、实地核查项目单位情况、组织创新基金项目整体绩效评价等几个阶段，完成了这次绩效评价工作。
1 湖北省的基本情况
湖北省科技型中小企业技术创新基金2014年度专项经费2 500万元，共安排支持了125个项目。其中，有2个项目因企业倒闭已中止实施；本次评价主要针对其余的123个项目进行。根据省财政厅的统一部署，本次评价的截止时间为2014年12月31日。评价的重点是对照项目任务书，从项目的投入、过程、产出及效果四个方面，考察项目的资金到位与支出情况、以及项目进展情况等，综合评价项目资金使用绩效，剖析项目资金投入及使用中存在的问题，分析原因并提出相应对策。
123个项目中，新材料类项目40项、机电一体化类项目21项、农业类项目16项、生物医药类项目15项、新能源与环保类项目15项、现代交通类项目14项、电子信息类项目2项，分别占项目总数的 32．52％、17．07％、13．01％、12．20％、12．20％、11．38％和1．62％。
截至2014年底，123个参评项目计划投入资金4．29亿元，其中专项资金2 460万元、单位自筹资金3．30亿元、银行贷款5 680万元、地方配套资金179万元、其它资金1 571万元；目前实际到位资金4．37亿元，节点资金到位率101．86％，其中专项资金到位2 158万元、单位自筹资金到位3．47亿元、银行贷款到位5 520万元、地方配套资金到位134万元、其它资金到位1 169万元，节点资金到位率分别为87．72％、105．15％、97．18％、74．86％和74．41％。目前，123个专项项目实际共支出资金4．15亿元，节点资金支出率96．74％。
截至2014年底，123个参评项目新、改建中试线、应用示范基地87条／个；开发新产品113个；开发新技术、新工艺140项；申请专利177件，其中发明专利39件；授权专利133件，其中发明专利授权21件；取得其它知识产权49项；新增就业人数1 917人；累计新增销售收入8．55亿元，利税1．59亿元，出口创汇360．5万美元。
2 绩效评价
根据专家评价结果，123个项目绩效评价为优、良、中、差的分别为4个、85个、33个和1个项目，各占参评项目的3．25％、69．11％、26．83％和0．81％，项目执行情况合格率为99．19％（项目评价为“中”及以上项目占全部项目的比重）。
在专家对各项目实施进展情况进行定量评价的基础上，采用模糊综合评价法对创新基金的整体实施情况进行了评价。模糊综合评价是对受到多种因素制约的事物或对象做出总体评价的一种十分有效的多因素决策方法。通过建立各因素的评分隶属度函数，归一化处理后得到各因素的隶属度值，再根据最大隶属度原则确定其所属评价等级，适用于进行绩效的综合评价。此次绩效评价在指标体系设计上共分为两级指标。其中一级指标4个，二级指标14个。在此，主要依据专家定量评分结果，对一级指标和二级指标按照优、良、中、差的评分标准展开评价，得出综合评价结果，如表1所示。
2.1 准则层模糊评价
对“项目目标与投入”（B1）指标而言，因素集B1＝｛绩效目标的明晰、合理性C1资金及时到位率C2预算执行率C3｝，评判集V＝｛优 良 中 差｝，专家组5位专家对每个因素进行评价，得到单因素评定矩阵RB1（略），归一化处理得到绩效矩阵EB1＝（0．3496 0．5664 0．0650 0．0190）。同理可得，项目管理（B2）、项目产出（B3）、项目效益（B4）指标的绩效矩阵分别为：EB2＝（0．1199 0．7785 0．0915 0．0102）； EB3＝（0．1606 0．5894 0．1951 0．0549）； EB4＝（0．0894 0．6911 0．1897 0．0298）。根据最大隶属度原则，得到项目目标与投入（B1）、项目管理（B2）、项目产出（B3）、项目效益（B4）指标的绩效结果均为“良”，说明此类项目在项目目标投入、项目管理、项目产出及项目效果等方面还存在一定的不足，后期有待加强提升。
2.2 指标层评价
指标层评价对象包括14个指标，评价的主要依据也是根据专家评分结果，同时结合指标的权重，按照评价得分率85％以上为“优”、70％－85％为“良”、50％－70％为“中”、50％以下为“差”的评价标准，得出指标层各指标的评价等级如下：
从表2中可以看出，2014年省创新基金资金项目指标层中各项指标均达到了其考核目标，虽然没有拔尖的指标，但整体表现较为良好，良好率达78．6％，其中，相对较好、较为靠前的是“C2资金及时到位率”、“C1绩效目标的明晰、合理性”和“C3预算执行率”三项指标，说明其所隶属于的一级指标项目目标与投入指标表现较好，相对靠后的是“知识产权目标实现程度”及“成果产出目标实现程度”指标，说明在项目产出方面，中小企业的表现较为薄弱，有待加强。
2.3 目标层模糊评价（整体绩效评价）
在对准则层的4个指标进行模糊综合评价的基础上，再次对准则层指标进行模糊综合评价，对此次评价的科技型中小企业技术创新基金资金项目的整体绩效作出全面判断。
项目的整体绩效因素集A＝｛项目目标与投入B1项目管理B2项目产出B3项目效益B4｝，评判集V＝｛优 良 中 差｝，从项目绩效的各个因素着眼，对前面矩阵得出的各准则层的指标值进行评价，得到本次专项项目的模糊关系矩阵RA（略），归一化处理得到EA＝（0．1689 0．6531 0．1467 0．0312）。结果表明，从整个专项层面的实施绩效来看，绩效“优”的隶属度为0．1689，绩效“良”的隶属度为0．6531，绩效“中”的隶属度为0．1467，绩效“差”的隶属度为0．0312。依据隶属度最大原则，2014年省创新基金项目整体绩效评价结果为“良”。
3 主要结论
综合分析评价结果，可以初步得出如下结论：
（1）专项总体执行情况良好，基本完成了专项资金预期的绩效目标。从整体上看，绝大多数项目均能按照项目合同书的要求，推进各项计划任务的实施，基本完成了项目的阶段性研发与产业化建设任务，总体进度正常。123个项目中，72．4％的项目按照项目任务书，完成了阶段目标任务，实施状态优良。少数项目因生产线建设滞后、资金到位不足等原因，实施进度有所滞后。
（2）组织管理措施得当，保证了项目的顺利推进。为保证专项项目的顺利实施，大多数项目单位均能按照任务书规定的目标任务要求，制订具体的实施方案和措施，建立专门的工作机构，落实专门人员并责任到人，认真组织实施项目，推动项目按合同规定的阶段目标实施。
（3）专项取得了良好的经济社会效益，带动效应较好。截至2014年12月31日，123个项目累计新增销售收入8．55亿元，新增利税1．59，出口创汇360．5万美元，新增就业人数1 917人，培训农民1 978人。取得了明显的经济社会效益。通过项目实施，有些承担企业实现了超常规发展。
4 存在的问题及改进措施
（1）基于本次项目绩效考核情况，创新基金项目实施中存在的问题主要有如下几方面：
一是少数项目经费没有及时到位，经济社会效益指标实现程度与目标值指标存在一定差距；个别项目的产业化建设任务没有按期完成。
二是少数项目产出、效果指标完成情况不理想。部分项目尚处于研发阶段，其经济效益还有待以后验证。
三是少数项目承担单位对待绩效评价工作重视不够。部分项目单位提供的自评报告材料质量不高，有的信息表中的一些重要信息未填；有的填报数据真实性存疑；有的所附材料不在项目期内，无法纳入考核目标中；有的未提供任何附件材料，给评价工作带来了困难。
四是创新基金项目的合同书与其它科技项目不同，有关绩效目标过于简单，特别是年度目标及考核指标没有设置，不利于年度绩效考评工作的开展。
（2）针对上述问题，在今后的项目实施管理中，将积极做好以下工作：
一是认真落实省政府有关加强预算绩效管理的精神和省财政厅有关绩效评价的要求，建立健全省科技厅项目绩效管理制度和机制，积极推进各类科技专项的绩效评价和管理工作。
二是认真落实年度绩效评价结果。一方面，对这次检查、评价工作中发现的问题，如项目经费未到位、项目进展滞后等，我们将责成相关责任处室跟踪落实，督促各项目承担单位认真改进；另一方面，将这次检查、评价结果及承担单位改进问题的情况，作为2015年度项目后续经费拨付的重要依据。对于改进不力的单位，我们将严格按照有关管理规定，采取相应措施，根据改进后执行情况，如还存在执行不到位情况，相应地扣减拨款或者中止拨款。
三是进一步完善经费监管制度，加强项目中后期管理。特别是对于实施周期长、前期专项经费已拨付到位的项目，将严格按照有关项目管理制度，关注项目的后期进展，及时组织项目验收考评工作，确保项目的按时顺利完成。
四是推进项目管理信息化。加快综合业务平台建设并推进使用，实现申报、任务书、检查、验收等计划管理全过程网上填报、审批，对项目组织实施全过程的监督，及时公开有关重要信息，接受社会监督，实现科技计划管理全程可追溯。
【关键词】开放式基金；业绩评价；数据包络分析
一、引言
我国基金发展历史虽无法与金融市场发达的欧美国家相比，但我国基金发展之迅速是其他国家所无法比拟的。截止2009年12月31日，我国已有开放式基金518只，封闭式基金39只。基金业已成为国内证券市场最主要的机构投资者，达到与银行业、证券业和保险业并驾齐驱的水平。
作为一种共享收益、分散风险的投资工具，证券投资基金的业绩以及如何对其进行投资选择逐渐成为市场各方关注的焦点。当前迫切需要科学、细化的业绩评价指标，全面反映基金的风险、收益特性，对基金的整体绩效进行评估，判断我国证券投资基金是否获得了超过市场平均的超额收益率，基金管理者是否具有把握市场时机和选择证券的能力，并在综合考虑其他影响基金投资价值要素的基础上，帮助投资者选取最优秀的基金。然而在我国基金业如火如荼的发展同时，对证券基金的业绩评价却仍然处于刚刚起步阶段。我国对开放式基金的业绩评价中存在着过多考虑收益指标，基金公司收取的管理费也只与基金净值挂钩，未能全面考虑为获取收益而承担的风险。在资本市场，高收益总是伴随着高风险，过多依靠回报来评价业绩可能会导致风险的过度承担。从长远来看，这种方式的投资基金业的竞争发展，不利于证券投资基金的自身管理，不利于指导投资者的理性投资，更不利于我国证券市场的成熟。因此，建立起一套科学完备的评价体系，不仅具有很高的理论价值，而且也有着非常重要而迫切的现实意义。
二、文献综述
国外众多学者曾对基金业绩评价方法做出过深入研究。其中主要经历以下几个阶段：
1.三大经典指标
20世纪60年代出现的资产组合选择理论、资本资产定价理论和股票价格行为理论三大金融理论，为基金业绩评价创造了技术工具。20世纪60年代末出现了以资本资产定价模型为基础的三大经典指标：
（1）特雷诺指数（treynor ratio），Treynor（1965）[1]第一次对投资基金的风险进行了合理量化，开创了现代资产组合业绩评价研究的新时代。特雷诺指数（1965年）是对基金单位风险的超额收益的一种衡量方法。
（2）夏普指数（sharpe ratio）[2]，夏普比率计算公式：＝[－]/，其中：投资组合预期报酬率，：无风险利率
夏普指数代表投资人每多承担一分风险，可以拿到几分报酬；若为正值，代表基金报酬率高过波动风险；若为负值，代表基金操作风险大过于报酬率。
（3）詹生指数（jensen ratio）Jensen（1968）[3]在资本资产定价模型（CAPM）和证券市场线（SML）基础上，通过比较评价期间基金的实际收益和由CAPM计算出的预期收益，在风险调整后再以百分比的形式来评价基金的业绩表现，即詹森指数。
2.现代研究方法
特雷诺指数、夏普指数和詹生指数三大经典方法的提出带动了基金业绩评价方法研究的兴起，从20世纪60年代至今，国内外学者提出各种不同的业绩指标，主要有：
（1）三大经典指标的改进。Fama（1972）[4]将Sharp采用的总风险调整方法以及Jensen采用的收益率表现形式相结合，提出了基金绩效评估的总风险调整（Tota1 Risk.adjusted Alpha，TRA）。C.T.Chua and W.T.H.Koh（2007）[5]提出了以基金实际组合作为基准组合的超夏普比率（Excess sharp Ratio，ESR），用以衡量基金的真实业绩表现。
（2）多因素模型方法。由于以CAPM为基础的单因素模型无法解释按照股票特征进行分类的基金收益的差异，因此学者们又用多因素模型进行业绩度量：Lehman和Modest（1987）[6]建立的Lehman―Modest模型是最早的多因素模型，它认为基金业绩主要取决于市场组合平均收益、股票规模、市盈率、公司前期的销售增长率以及公司账面价值与市场价值的比率五个因素。Fama（1992）、French（1995）[7]研究表明，股票的收益不仅受市场指数收益的影响，还与资产组合的特性相关，尤其是股票规模、BE／ME、E／P以及公司前期的销售增长等。因此，Fama（1993）、French（1996）在CAPM的基础上，将股票规模及B／M指标引人CAPM，从而提出三因素模型。Carhar（1997）[8]在三因素模型的基础上引入了证券收益率的动量特征，即前期业绩最好的股票与业绩最差的股票的收益之差，建立了四因素模型，该模型显著减小了三因素模型的平均定价误差，很好地描述了横截面平均证券收益率的变动。
由于我国证券投资基金起步较晚、运作时间较短，相对于国外丰硕的研究成果，我国理论界目前对基金的业绩评价基本上处于起步阶段，更多地利用净值增长率以及考虑了风险因素之后的基金收益作为有效衡量基金绩效表现的标准：朱剑，赵婷（2009）[11]根据超夏普比率的思路，同时利用在金融风险管理及业绩评估领域广泛应用的经风险调整资本收益（Risk―Adjusted Return 0n Capital RAROC）构造ERAROC指标对我过开放式基金业绩评价进行了实证分析。徐翠萍，史清华，石正华（2007）[12]与夏传文，张杰（2008）[13]等学者以风险值VaR模型为基础对我国开放式基金业绩及基金的持续性进行了实证研究。李龙飞（2008）[14]利用GARCH模型建立开放式基金业绩的动态度量指标，并利用建立的动态指标研究了开放式基金业绩的持续性问题。
20世纪60年代以来，随着现代资产组合理论和资本资产定价模型的诞生和发展，证券投资基金业绩评价研究发展起来，评价方法不断涌现，迄今已经积累了大量丰富的研究成果。但不同的评价方法都或多或少地存在一些问题：
（1）经风险调整指标存在自身的局限。
第一，以有效市场为前提，而有效市场无法得到确切验证；第二，高度依赖市场组合的选择的真实性。现实中真正的市场组合很难获得的，因而只能选择市场组合的“替代物”，令业绩评估的准确性几乎不能实现；第三，无风险利率的选择。风险调整指数（如三大经典指数）的求解过程无一例外地要用到无风险利率。在现实生活中，完全无风险的资产是不存在的。
（2）多因素模型虽然部分解决了单因素模型存在的问题，但在实证中，由于因素的选择受个人主观判断的影响，使得结果不够客观。另外，多因素模型同样无法完全解释资产收益的横截面特征。
基于此，本文采用目前基金业绩最前沿的方法――数据包络分析方法（DEA）展开研究。
Murthi，Choi，Desai（1997）[9]首次使用DEA评价基金业绩，发现一些类别的基金中大规模基金比小规模基金更有效，交易成本对基金的相对业绩没有显著影响。Choi和Murthi（2001）[10]重点考查了规模经济特性对基金业绩的影响，发现各类基金（收入型基金除外）的平均效率得分基本相同，但无申购赎回费的基金业绩好于收费基金。
近年来受国外学者研究方法影响，我国不少学者也开始使用DEA方法对我国基金业绩进行实证研究。罗洪浪，王浣尘，田中甲（2003）[15]研究了2000年以前上市的20只基金的业绩。邓超和袁倩（2007）[16]利用动态DEA模型讨论了基金绩效的持续性。靳蕾蕾（2009）[17]采用DEA模型并结合中国开放式基金08年至09年的表现，对486只基金进行业绩评价，并得出以下结论：首先中国大部分基金处于无效状态，有待进一步改善；其次采用DEA方法确实可以挑选出风险较低、收益率较高的优质基金。
本文采用DEA的BCC模型对我国开放式基金2009年度的业绩进行评价。与前述学者有关研究不同的是：首先，为使相对排名更准确、真实，本文将我国开放式基金按照投资风格分成股票型、债券型和混合型基金分类进行业绩评价；其次，在指标选取方面，本文选用反映基金运作的核心、真实成本支出的托管、交易费用以及申购赎回费作为输入指标，同时在基金输出指标方面，首次将反映基金规模变化的份额变化率考虑进去；最后，在实证结果分析方面，本文将实证结果进行多种因素分析，以使结果更客观准确。
三、基于DEA方法的实证分析
1.DEA评价模型指标选取
（1）输出指标
对于投资者来说，最关心的莫过于基金的外在业绩表现。但以往的研究者，如杨大楷，蔡锦涛（2008）[18]、柴曼莹（2009）[19]以及靳蕾蕾（2009）等，在选择基金输出指标时通常只考虑单位基金份额的业绩表现，如评价期内基金收益率、累积净值增长率等指标，不能全面反映基金的宏观表现；本文认为某只基金的业绩表现应包含两个“维度”，即该基金的单位份额相关值以及该基金的规模表现情况。综上所述，我们选取反映单位基金表现的净值增长率（记为和反映基金规模变化的份额变化率（记为作为DEA模型的输出指标。
（2）输入指标
基金运作的投入主要包含两个方面――费用投入和风险投入。因此本文从费用和风险两个方面考虑输入指标；首先，在基金费用投入方面，由于在基金运作过程中会产生诸如管理费、托管费、运营交易费用以及其他一些费用，因此很多学者在考虑输入指标时往往将这些费用统统作为输入变量。但笔者认为这并非十分合理，原因在于DEA模型的输入指标并非越多越好，其次最重要的是对于基金运作来说有些费用并非是真正的费用支出，最突出的例子就是管理费用，管理费用从本质上讲是基金管理公司的报酬，并非基金在运作过程中发生的实际费用支出。基于此本文选取投资者投资基金的两大类最基本也是最核心的费用支出――托管、交易费用以及申购、赎回费用――作为输入指标，分别用单位托管费用（记为）、单位交易费用（记为）、最高前端申购费率（记为）和最高赎回费率（记为）来表示。其次，基金的风险选择是影响其收益的重要因素，基金作为专家理工具，控制投资组合的风险是其基本职能之一。目前存在多种测量基金投资组合的方法，如基金收益率标准差，基金的总体风险或系统风险，半方差和VaR风险值等。尽管目前对风险度量方法越来越细化，越与实际的风险分布特征靠近，但一般的投资者对这些比较专业化的指标不是很了解，在投资过程中也一般未予重视，他们更看中的是基金自身过往业绩表现，这也说明，基金的历史收益率的波动性对大多数普通投资者的投资行为更有影响。因此，本文选取能反映基金系统风险和非系统风险的收益率标准差（记为作为风险输入变量。
2.样本及数据说明
（1）数据来源
为客观有效地评价我国开放式基金的业绩表现及运作效率，本文选用基金的日资产净值作为数据来源。基金的基本情况、托管费用、交易费用、申购费用、赎回费用、分红、收益率等数据均来自于国泰安数据库，其他少量数据来源于中国基金网和基金公布的年度报告。
（2）样本确定
由于我国金融市场开放式投资基金运作的时间较短，对投资基本业绩进行评价应该选择相对较短的时间进行分析，太长的时期一方面目前还不具备数据条件，另一方面在较长的时间内，由于政策等对市场的影响，影响评价的准确性和有效性。同时，基金投资市场的投入与产出之间存在一定的时滞，当然样本的考察区间也不宜过长。
本文初步选取2009年以前成立的开放式基金作为研究对象。由于投资风格是基金业绩非常重要的影响因素，故在同种投资风格的基金之问进行业绩比较会更加公平、合理，同时在同种投资风格的基金之间进行业绩比较能适应不同风险偏好的投资者及研究者的需求。为方便研究，将基金招募时设定的投资风格作为确定该基金投资风格的标准。鉴于有些基金数据不能全面获取和DEA模型方法对决策评价单元样本容量的要求，本文最终选取所有在2009年以前成立的中国成长型开放式基金中102只股票型开放式基金，40只债券型开放式基金以及75只混合型开放式基金作为分析样本，对它们在2009年度的业绩进行评价与比较。
（3）数据的统计性描述
为使决策单元效率评价真实有效，DEA模型方法要求输入（出）集内各指标不能有较强的线性有相关性。基于此，本文采用SPSS软件对输入（出）指标之间的相关性进行检测，得到结果如下：
从表3.1，表3.2可以看出，除单位托管费和单位交易费由于属性相同，相关性系数为0.519，其他指标之间相关性系数都较低，均在可接受的范围内，从而保证实证结果的真实准确。
3.实证结果
基于开放式基金的输出指标存在负数的原因（如份额变化率），本文采用允许负输出值的BCC模型和数学软件Deap2.1对我国开放式基金进行研究。得到的实证结果（限于篇幅，仅列出部分）如表3、表4、表5所示。
4.实证结果分析
（1）总体有效性分析
从上述表3可以看出，股票型基金中华夏复兴、嘉实300、金鹰中小盘精选、银华领先策略、宝康消费品、光大保德信新增长、东方策略成长、工银瑞信核心价值和万家180等9只基金效率值均为1，所以构成评价有效前沿面。它们各自构成有效前面总次数分别为4、44、10、15、61、6、16、30和15次（限于篇幅，表1-表3没有列出构成各基金有效前沿面DMU序号和各基金构成有效前沿面总次数两列）。一般来说某些DMU在有效前沿面中出现次数越多，则表明它们在这类决策单元中具有普遍的市场优势和较强的市场竞争力，由此可知上述9只基金在2009年具有较强的市场竞争力；而构成各个基金有效前沿面的DMU，相对于那个被评价的DMU来说，是比较理想的，也就是说它们在本文的输入／输出关系上是该基金的有力竞争者。
基于同样的道理，从表4和表5中可以看出，债券型基金中国泰金龙行业、富国天利、普天债券B、长城债券、诺安优化债券、华富收益增强A、华富收益增强B、汇添富增强收益A、银河银信添利B和银河银信添利A等10只基金相对有效；混合型基金中华夏大盘、国泰金马、国泰金鹿保本（二期）、大成精选、大成创新、银华保本增值、银华全球核心优选、长城安心回报、南方全球、德盛安心、华夏经典配置、东方精选、富兰克林国海收益、新华优选分红混合、万家双引擎、交银稳健和汇丰晋信2026等17基金具有较强竞争力。
（2）业绩与投资风格关系分析
作为本文的创新之处之一，本文将我国开放式基金按投资风格分成股票型，债券型和混合型基金，以研究业绩效率与投资风格之间关系同时在同种投资风格之间进行相对比较也更客观准确。分析上述表1，2，3得到的结果如下图：
图1展示了三种不同投资风格的基金的平均效率值和相对有效率。分析基金的平均效率值可以看出股票型基金值最高（值为0.754），混合型基金居中（值为0.753），债券型最低（值为0.657）。说明三种类型基金中股票型基金总体效率最高，而债券型基金总体效率在三者中最低，这也充分表面我国开放式基金符合“高风险，高收益”这一基本的投资原则。分析相对有效率，即相对有效的基金数占总体基金数比例，发现债券型基金值最高，达到0.25；混合型基金次之，值为0.227；而股票型基金最低，仅为0.088。这表明三种类型基金中债券型基金高质量基金数最多，投资债券型基金风险相对较小，同时混合型基金的业绩表现也说明分散化投资，能一定程度减小风险，而又能保证收益率不会太低。
（3）基金业绩与运作时间关系
不同基金由于运作时间长短不同在具体的投资偏向和运作模式等方面会存在一定的差异，这样会对基金的业绩产生一定程度的影响。为分析基金运作时间长短与业绩之间的关系，本文将经实证检测得到的三种不同投资风格的基金中相对有效的共36只基金运作时间（限于篇幅，每只基金具体成立时间并未列出。）做统计，得到结果如下：
从图2可以看出，运作时间1年的有效基金数为10只；运作时间2年、3年和4年的有效基金数都是5只；运作时间5年的有效基金为6只；运作时间6年的有效基金为5只。由统计结果可以看出：有效基金数与基金运作时间成一定程度的反向关系，这是由于成立时间较短的基金运作过程中没有累积过多的费用和负债，同时新成立的基金为了后期营销宣传的原因会提高投资效率，加大管理力度，故业绩表现相对较好。
（4）业绩持续性
本文是对我国开放式基金在整个2009年度的业绩表现进行效率评价，所以相对有效的基金在过去一年四个季度总体都是有效的，能表现出一定程度的业绩持续性。
（5）DEA分析与sharp指数比较
为进一步对DEA方法结果有效性进行分析，本文将DEA效率值与现阶段普遍使用的sharp指数进行比较，得到的结果如实证结果表中所示。我们对表中开放式基金的DEA效率值与sharp指数两种名次进行统计上的相关性分析，得到DEA指数与sharp指数具有一定的相关性（如股票型基金两者的Pearson Correlation值为0.679）。这说明DEA方法得到的实证结果是客观有效的，并且由于DEA方法所需假设条件少其结果更有说服力。
同时从上表中可以看出，虽然DEA效率值排名与sharp指数排名存在一定差异性，但存在很多的DEA效率排名与sharp指数排名一致的基金（如股票型基金中的基金宝康消费品两种指标都是第5名，债券型基金中的基金华富收益增强A两种指标均为第6名等）。由此可见，采用DEA方法对开放式基金进行业绩评价，确实可以挑选出优质有效的基金。
四、结论与建议
本文采用DEA评价方法中的BCC模型对我国开放式基金在2009年的业绩表现进行效率评价。本文按投资风格不同将基金分成股票型，债券型和股票型基金，从中选取具有代表性的102只股票型基金，40只债券型基金和75只混合型基金作为实证研究的对象，在分析影响基金业绩的因素时。不仅考虑了市场风险，同时还引人了反映基金运作的核心费用――托管费和交易费用，而在分析基金业绩方面，考虑单份基金净值变化，兼顾了基金总体规模变化，因此对开放式基金业绩的评价较为全面、合理。
分析实证结果可以看出：
首先，我国开放式基金在2009年中相对有效的基金数目占总体样本中比例很低，仅为16.59%，多数基金处于无效状态。说明我国基金业存在很多急需加以改善的地方。从而控制基金投资风险，减少风险暴露水平，降低运营成本，提高基金运营质量。
其次，在三种不同投资风格基金之间，股票型基金平均效率值最高，相对有效率最低；债券型基金平均效率值最低，相对有效率最高；混合型基金两项指标值都居于中间。说明我国开放式基金大体上符合“高风险，高收益；低风险，低收益”的投资原则，同时也表明分散化投资能有效降低投资风险。
最后，实证研究显示存在诸多因素影响我国开放式基金的业绩表现；另外，本文的实证结果是基于过去一年的业绩表现进行评级，所得结果表明相对有效的基金呈现出一定的业绩持续性。
需要指出的是，我国开放式基金运作时间较短，基金市场还未成熟，政策的影响和市场结构的变化很大。因此，本文所得的结论的稳定性还有待于更大的样本容量和更长的样本区间的检验。
结合本文的结论，笔者就建立适合我国现状的、合理的业绩评价体系提出以下政策建议，作为参考。
构建基于DEA方法的全面基金业绩评价体系。
目前，国外基金业绩评价的研究主要集中于对基金风险状况和收益能力的研究。我国的基金由于存在时间较短，系统风险较大，基金的业绩很不稳定。同时，风险收益指标通常只反映基金的历史表现而不能保证基金的未来业绩。因此，基准面分析、基金管理能力指标、基金资产流动性指标在基金评价中有不可忽视的作用。而基于DEA方法的基金业绩评价体系则可以满足上述要求。
DEA方法在多输入、多输出评价方面表现出了良好的兼容性，并且在分析时可以囊括上述各项指标。DEA方法的另一个较大的优势在于可以根据评价结果指出改进它们绩效的途径、改进的幅度，并获得达到相对有效时他们各自的输入和输出指标的有效值，为基金改善经营业绩提供指导。此外，DEA方法可以通过对全要素生产效率的分解，得出推动全要素生产效率动态变化的因素，这对于监管当局来说也是极具指导意义的。
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该论文来源为金华市社科联科研课题。
关键词 ：高新技术企业 绩效评价 指标体系 数据包络分析（DEA）
一、研究背景及意义
在经济全球化、市场竞争日益加剧的环境下，寻找企业核心竞争力，完善市场经济体制是企业可持续发展的保证。科学技术是第一生产力，党的十八大报告指出，加快建设以企业为主体，市场为导向，产学研相结合的技术创新体系。技术创新需要研究与开发（R&D）的投入，逐步加大R&D的投入。2000年全国有R&D活动的企业数17272个，2011年该数量达到37467个，翻了一倍，纵观全国各省市参与R&D活动的企业数，浙江省规模以上有R&D活动的企业数8026个，占省内企业比重的23.13%，无论数量上还是比重上都占全国之首。（数据来源：《中国科技统计年鉴2012》）浙江金华，地处浙中要塞区域，在福布斯公布的2012年中国大陆最佳商业城市排行榜中位列第33位，并入围大陆创新能力最强25个城市之一。截止2014年8月，先后有10批共计210家企业被认定为高新企业。随着高新企业数量的增加，R&D投入水平不断提高，现代企业重视技术创新的同时，更应该重视在R&D投入下的绩效评价，适当调整企业战略，为决策服务。
本文在构建评价指标体系的基础之上，运用DEA数据包络分析方法对指标进行处理，构建高新技术企业R&D投入绩效评价模型构建。
二、高新技术企业R&D投入绩效评价模型构建
1.指标体系的构建
以高新技术企业作为特定对象，考虑“投入-产出”为基本思路，构建高新技术企业R&D投入绩效评价指标体系如图1，其中经费投入包括两个方面：企业年R&D经费支出总额、技术引进改造费用。
（1）企业年R&D经费支出总额=自筹+负债+融资+政府资助（公式1）或企业年R&D经费支出总额=销售收入×提取比例（公式2）
以上两种表达方式并不影响评价结果，都可以作为高新企业年R&D经费支出总额。
（2）技术引进改造费用=年内技术引进费用+年内技术改造费用（公式3）
（3）企业年投入R&D中科研人员=博士研究生人数×10+硕士研究生人数×8+本科生人数×4+专科人数×2 （公式4）
知识产出包括：
（1）论文=发表三大索引期刊论文数量×10+发表核心期刊论文数量×8+发表一般期刊论文数量×2（公式5）
（2）著作=中央级著作×10+地方级著作×6+非公开发表著作×2（公式6）
（3）专利=授权专利件数×10+申请专利件数×2（公式7）
（4）科技奖励=部级奖项数量×10+省（部）级奖项数量×8+市（厅）级奖项数量×4（公式8）
经济效益产出包括：
（1）科技成果转化率=已完成并应用于生产中的项目÷所有完成项目（公式9）
（2）该指标新产品销售收入：该指标反映了R&D活动的投入增加的实际附加值，是较为直接的经济效益产出指标。
社会效益产出包括：
（1）企业家创新欲望。
（2）社会就业机会=本年企业职工人数-未开展R&D项目前企业职工人数（公式10）
这一部分在笔者《金华高新技术企业R&D绩效评价体系研究》一文中详细研究，故在此不作累述。
2.指标隶属度的确定——曲线参数标定法
高新技术企业R&D绩效评价指标的计算采用两种方法：（1）通过打分获评价值；（2）通过加权求和获得计算值。
采用曲线参数标定法对指标隶属度进行确定，首先需要确定一条曲线，该曲线必须满足（1）单调性。即指标的评价值随着计算值的增大而增大；（2）收敛性。隶属度曲线的值域应介于0-10之间，当曲线的自变量（计算值）趋于无穷大时，因变量（指标评价值）趋近于10，类似的，自变量趋于0，因变量也趋近于0；（3）待定系数应尽量少，便于参数的标定。基于这三点的考虑，该指标的隶属度曲线选择了形如公式11的曲线：
3.DEA在高新技术企业R&D绩效评价中的应用
数据包络分析（DEA）是使用数学建模的思想对决策单元（DMU）间相对有效性进行评价，判断DEA是否有效，被广泛应用在管理科学、系统工程等领域，是非常重要的分析工具、研究手段。C2R模型是数据包络分析DEA第一个重要模型，是美国运筹学家Charnes以相对效率概念为基础提出的系统分析法。C2R模型以公理模式为出发点，描述了生产规模和技术有效性，将工程效率概念推广到多投入、多产出的相对效率评价中，为DMU之间相对有效性评价提供可行方法和有效工具。高新技术企业R&D绩效评价体系中，指标属于多投入多产出，为评价该系统绩效，可以适当转化为判断DEA是否有效，进而推断是否存在规模收益。
C2R模型表述如下：
假设n个DMU，每个DMU都有m种类型的输入、s种类型的输出，输入输出数据可构成矩阵，其中
xij为第j个DMU对第i种输入的投入量，；
yrj是第j个DMU对第r种输出的产出量，；
vi是第i种输入的权；
判断技术效率、规模效率是否同时有效：
若θ*=1，且S *+= 0，S *-= 0则该决策单元DEA有效，技术效率与规模效率同时有效；
若θ*=1，但至少存在某输入或输出松弛变量为正，则该决策单元为弱DEA有效，技术效率与规模效率不同时有效；
弱若θ*<1，决策单元非DEA有效θ*，技术效率与规模效率都非有效。
基于以上模型，对高新技术企业R&D绩效进行评价，第一，确定评价目标，考察高新企业R&D投入产出情况，分析投入和利用过程中存在的问题，并找出利用率不高的原因，因而提出对策建议，提高R&D投入的利用率；第二，建立指标体系如图1，确定多投入多产出的指标体系，综合考虑经费投入、人员投入下的经济、社会、知识产出。确定决策单元，考虑模型应用的特性，选取金华地区不同高新技术企业同一年份的投入产出；第三，收集数据进行DEA计算，选择DEA相关软件对数据进行处理，求解，根据获得的结果，分析最终评价结果；第四，根据评价结果分析对策，提出相应建议意见。
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短期(6月)表现评价
从整体表现来看，在当月纳入统计的348只私募基金中，最近一个月的平均回报率为－1.71％(上月为－4.94％)。数据公开方面，截止到7月18日，仍有16只私募基金未能公布数据(其中2只是因为每三个月才更新一次净值)，极少数产品已经连续数月未能提供数据，值得担忧。从绝对收益分布上，我们可以看到大多数私募的月收益率在－5％至0％之间。
中短期(上半年)表现评价
今年上半年晨星中国・华润信托中国对冲基金指数下跌了近10％，这比起沪深300接近三成的跌幅来说虽然不错，但和较低风险较低收益的晨星债券型基金指数相比还是有较大的一段距离。须知投资者在下跌的市场中对收益的预期固然会降低，但负收益还是他们所不希望见到的。
据晨星了解，大部分私募机构对股指期货这一有效的对冲工具都持欢迎的态度；除极少数成立较早的产品外，多数产品在信托合约中已为股指期货留下了相应的条款。
从绝对收益看，在322只具有半年以上历史的产品中，共有96只基金取得正收益，占比29.8％，而收益在－10％至0％之间的占了多数。
中期(最近一年)表现评价
具有一年以上历史数据的基金共有269只，统计范围内私募基金平均回报率为8.49％，其中有229只跑赢了同期的沪深300指数，占比85.1％，继续呈上升态势；另有182只私募优于同期的晨星股票型基金指数，占比67.7％；从比例来看均好过上个月的中期表现统计。
目前，投资标的含债券的私募基金并不多，不少私募甚至对持有债券持否定态度。但从市场来看，适当的配置债券有时可能是一个不错的选择。
从绝对收益的角度来看，最近一年共有175只基金取得正收益，占比65.1％，从绝对收益分布来看，主要分布在－10％至30％之间(图1)。
长期(最近两年)表现评价
关注私募基金的中长期表现一直是我们报告的核心思想，因为大市的波动对私募的短期业绩影响较大，
任何人都不可能一直跑赢大市。素罗斯在其著名的《金融炼金术》中曾说过，“问题不在于你是对是错，关键是在于你对的时候赚了多少钱，错的时候又损失了多少钱。”我们也希望投资者更多的关注共中长期的综合表现。
从绝对收益的角度来看，最近两年共有108只基金取得正收益，占比72.0％。从绝对收益分布图(图2)中，我们可以清楚地看到多数产品的两年年化收益率在10％至20％之间，须知这样的收益率如果能一直持续，回报也是非常惊人的。以15％的年化收益率为例，如果能维持10年便可获得300％的回报，如果能持续20年，回报将达到1540％。
本期报告开始，我们增加了另一个风险调整后收益指标――素提诺比率，供投资者参考。
私募基金11月表现评价
面对11月中旬的两次大跌，不少私募基金都降低了仓位（图）。截止至11月底，MCRI指数的成分基金共有136只，整体仓位为70.58％，较10月底的77.91％下降了7个百分点，不过其中仍有五成的私募基金仓位维持在50％以上，另有27％的私募基金仓位在50％至80％之间。这一结果表明私募基金经理们对后市的看法仍就保持乐观态度。
华润信托的统计数据显示MCRI成分基金在11月份继续增持机械设备仪表（16.53％到17.21％）、食品饮料（8.49％到10.66％）和医药生物制品（8.1％到9.54％），并减持了金融保险业（13.67％到10.6％）、金属非金属（12.6％到10.59％）以及采掘业。前五大重仓行业仍占到了私募基金总体仓位的近六成。
虽然沪深300下跌了5％，但是仍然有50％的私募产品取得了正收益，中位数为0.09％，成绩值得肯定。多数产品的收益均在0－5％之间，收益跌幅超过10％的有25只。不过，依然有17只产品的月度收益超过17％。
私募基金长期表现评价（最近两年以及三年）
从2008年11月底至2010年11月的两年间，MCRI指数和晨星股票型基金指数表现相当。晨星统计数据显示，具有两年以上历史的基金已有175只，其中有88只私募产品战胜了同期的沪深300指数，占比50％；另有75只优于同期的晨星股票型基金指数，占比43％。
这里给出私募基金按照上述索提诺比率排序后的详细收益情况和基金的基本信息，以供投资者参考我们（表1）。这其中，我们剔除了成立以来收益率为负的部分私募产品；同时，对于采取复制策略的系列私募产品，我们只选取排名最靠前的一只入榜。
目前，具备三年历史的私募产品已经有76只，到年底会有近100只左右的私募产品满三年。统计数据显示，仅一只产品未能战胜同期的沪深300指数，高达七成的私募产品优于同期的晨星股票型基金指数。期间年化回报为正的产品有43只，占比57％。
