本文[1]是一篇理论分析性的应用经济学论文。论文的目标是通过数量经济学的方法,以数据包络分析(DEA)和随机前沿分析(SFA)为基础,采用随机非参数数据包络方法(Stochastic Non-Parametric Envelopment of Data),侧重从效率的角度对中国开放式基金的绩效进行探讨和分析,以期对该领域未来的发展和对策研究提供理论前提和借鉴。论文主要分为两个部分,第一部分为理论,第二部分为实证部分。理论部分主要介绍了随机非参数数据包络方法(StoNED)的研究假设和模型设定,引入了代表性模型、面板数据模型和扩展模型三种情形,界定了本文使用的模型类型,为实证部分的展开做好铺垫。实证部分选择了对15只偏股型开放式基金的短期和长期绩效分别进行评价,并对该方法的评价结果展开了比较和分析,从而得出本文的结论。本文的研究方法(StoNED)是前沿分析方法的一种改进,以单个的开放式基金为决策单元(DMU),立足从效率角度评价基金的绩效情况。StoNED方法是一种新的效率评价方法,它既推广了StoNED的方法,同时也丰富了投资基金的绩效评价方法。该方法无需假设各经济单元的生产函数,也无需对市场组合进行选择,避免了因市场基准选择不同而带来的评估结果失真问题。同时,以基金本身为参照物,对各基金绩效进行横向比较,克服了整个经济环境、政策环境、社会环境等系统因素的影响。此外,通过StoNED方法与传统DEA方法相比,进一步证明了该方法的优势。