Bootstrap analysis of mutual fund performance
共同基金绩效的自助法分析AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究基金零阿尔法检验与绩效评价，对应资产定价中的异常收益检验。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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共同基金绩效的自助法分析
- 研究问题
- 在基金数量多而时间序列短的情形下，如何有效检验基金的零阿尔法，并在大量无技能基金中识别有技能基金？
- 方法与思路
- 作者先分析两种常用自助检验的尺寸偏差与功效不足，再构建零阿尔法的自助 Hotelling T平方检验，并用于两步筛选。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，新检验具有理论有效性；实证识别出的有技能基金更积极参与主动管理，并持有预期异象收益较高的股票。
- 阅读关注点
- 应核对大横截面与短时间序列的渐近设定、自助抽样如何保留基金间依赖，以及两步筛选如何处理联合检验问题。
- 阅读边界
- 仅依据所给 RePEc 出版社摘要；检验有效性的具体条件、筛选误差与实证效应大小均未说明，不能推断后续版本变化。
原文摘要
We study bootstrap methods for fund performance evaluation. We first show that two prominent bootstrap tests have biased test sizes in a large cross-section with short time series and lack test power to detect skilled funds when a substantial number of unskilled funds are present. We then develop the theory for a valid bootstrap Hotelling’s T-squared test for zero alpha. We apply the proposed bootstrap test in a practical two-step procedure to identify skilled funds. Our empirical analysis finds that skilled funds are more engaged in active management and hold stocks with higher expected anomalous returns.