[发明专利]基于主成分分析的开放式基金的绩效评价方法

权利要求书

1.基于主成分分析的开放式基金的绩效评价方法，按照以下步骤实施：

1）.处理原始数据：对原始数据的预处理是运用主成分分析法建立模型的第一步，这种处理数据的工作说来简单，但是不做处理的数据就不具有实用性，因而以后的步骤也就没有任何意义了，因此要重视第一步的数据预处理工作，预处理主要包括两个方面的工作，同趋势处理和标准化处理，同趋势处理就是将所有的指标表示成具有同一个方向的，同一个方向的指标指的是与基金的绩效评价呈现相同的相关性的，标准化处理就是将不同的数量级和量纲的指标转化为相同的数量级和量纲的指标，由此结束了对原始数据的处理；

2）.求特征值和特征向量：对原始数据进行处理之后的接下来一步就是测量各个原始指标之间的相关系数，然后建立起来相关系数的矩阵，最后根据相关系数的矩阵求得特征值和特征向量；

3）.确定主成分的个数：在实际操作过程中对于前几个主成分的累计方差贡献率的要求是85%，这样的主成分包含了足够的有用信息，那么剩下的主成分就可以舍弃不用了；

4).确定各主成分的权重：为了计算得到综合得分，根据回归方程中分析得出的需要所需要的每个主成分相对应的方差贡献率作为比例来得到，由此测得每个样本个体的总体得分，然后根据得分的大小进行排序列出名次。

2.根据权利1所述的基于主成分分析的开放式基金的绩效评价方法，其特征在于：所述的基于主成分分析的开放式基金的绩效评价方法主要包括样本数据的选取、选择和处理模型中的相关变量、样本数据统计分析部分。

3.根据权利1所述的基于主成分分析的开放式基金的绩效评价方法，其特征在于：所述的样本数据选取包括选取样本基金、选取样本期间、确定样本收益率频率、数据来源。

4.根据权利1所述的基于主成分分析的开放式基金的绩效评价方法，其特征在于：所述的选择和处理模型中的相关变量主要包括无风险利率和市场组合收益率。

5.根据权利1所述的基于主成分分析的开放式基金的绩效评价方法，其特征在于：所述的样本数据统计分析部分包括基金收益和风险分析、风险调整后相对收益分析、基金经理管理能力分析、主成分分析。

6.根据权利1所述的基于主成分分析的开放式基金的绩效评价方法，其特征在于：所述的主成分分析法旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标，在统计学中，主成分分析是一种简化数据集的技术，它是一个线性变换，这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一主成分上，第二大方差在第二主成分上，依次类推，主成分分析经常用减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。