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主要觀點：
　　本篇是“學(xué)海拾珠”系列第二百篇，文獻(xiàn)擴展了Markowitz等人的數(shù)據(jù)挖掘校正測試，允許定量模型的回報具有不同的市場貝塔值，并將其用于估計基金經(jīng)理技能的顯著性，還計算了使用過去回報測算時犯下第一類錯誤和第二類錯誤的概率。文獻(xiàn)推導(dǎo)了使用過去回報預(yù)測未來持有回報的信息系數(shù)的近似公式，并將其與經(jīng)驗觀察到的信息系數(shù)進(jìn)行了比較?；氐絿鴥?nèi)基金市場，也可以采用類似的方法測算基金在預(yù)測未來回報過程中是否采用了合適的數(shù)據(jù)樣本，并驗證指標(biāo)的持續(xù)性。
　　業(yè)績評估指標(biāo)：超越傳統(tǒng)t統(tǒng)計量
　　Lo（2002）利用Hansen于1982年提出的廣義矩估計（GMM）方法，推導(dǎo)出夏普比率的估計誤差，而Guerard、Wang和Xu（2019）進(jìn)一步擴展GMM，推導(dǎo)出特雷諾比率的估計誤差。一旦得出估計誤差，就可以計算t值，t值能夠驗證或反駁與這些績效指標(biāo)相關(guān)的零假設(shè)，從而為做出明智的投資決策提供堅實的基礎(chǔ)。
　　然而，考慮到基金的數(shù)量眾多，僅對單個t統(tǒng)計量進(jìn)行分析可能會高估有能力基金經(jīng)理的比例：基于5年、10年和20年的回報數(shù)據(jù)，分別有20%、30%和50%的基金經(jīng)理被證明是有能力的——這顯然是一種高估。Fama和French（2010）通過三因子或四因子模型生成的alpha值指出，只有2%的基金經(jīng)理表現(xiàn)出了統(tǒng)計學(xué)上顯著的選股技能，這突顯了采用超越傳統(tǒng)t統(tǒng)計量的高級統(tǒng)計技術(shù)來完善基金選擇過程的必要性。
　　數(shù)據(jù)挖掘的修正測試
　　文獻(xiàn)推導(dǎo)的模型能夠基于過去的回報來計算基金的偽發(fā)現(xiàn)率（false discovery rate）。它還能夠計算過去回報對未來回報的橫截面預(yù)期預(yù)測能力。發(fā)現(xiàn)，即使使用五年的數(shù)據(jù)，使用過去回報來做出決策時犯下第一類錯誤和第二類錯誤的概率也非常高。
　　對于大盤基金，隨著未來持有期從3個月延長至12個月，其預(yù)測能力增強。而對于小盤基金，隨著未來持有期的延長，信息系數(shù)下降。對于給定的未來持有期，最近一年的收益的預(yù)測能力超過了最近三年的收益，這與線性收益模型的預(yù)測相反。這可能與近因偏差或短期周期效應(yīng)有關(guān)。
　　風(fēng)險提示
　　文獻(xiàn)結(jié)論基于歷史數(shù)據(jù)與海外文獻(xiàn)進(jìn)行總結(jié)；不構(gòu)成任何投資建議。