近年来,我国资本市场蓬勃发展,开放型股票型基金依靠其流动性好、市场透明度等优势快速地赢得了投资者的青睐,因此如何准确选取最适合自己的基金风格并提高自身基金绩效辨别能力是投资者关注的重要问题。同时,从基金经理角度,如何进行资产配置从而获得超额收益并最为有效地降低风险是其最为关心的话题之一。之前的研究发现,基金存在严重的投资风格趋同的问题,基金产品真实的投资风格与基金产品原本所宣传的投资风格不同,与其自选业绩比较基准不匹配。因此本文引入APB因子来描述此风格趋同现象,构建基于APB因子的六因子模型,致力于完善股票型基金绩效评估体系,也帮助投资者进一步提高对所投基金的真实绩效辨别能力。本文的内容框架为以下几个方面:第一章为文章的绪论,包括四个方面:本文的研究背景、研究意义;之后通过文献综述的归纳整理,评述当前该领域研究的情况及本文研究方向的意义所在;随后通过本文的研究框架,给予读者以总览性的本文介绍;最后指出本文的创新点与不足。第二章为对股票型基金绩效评估模型概述,涵盖四个方面:第一方面是未经风险调整的收益测度指标,主要有基金产品单位净值、单位净值增长率等;经风险调整的收益评价指标,主要有夏普比率、特雷诺比率等;收益分布特征指标,主要是标准差和偏度;第二个方面是基金经理择时与选股能力评价,主要有T-M模型、H-M模型和C-L模型;第三个方面是基于APT模型的多因子模型介绍;第四个方面是APB因子模型的理论推导。第三章是基于APB因子的股票型基金绩效评估研究。首先介绍数据的选取、数据的来源;其次基于选取的数据进行基础性的绩效评估,同时在APB模型的理论基础上采用选取的数据,构造出APB因子与APB组合,从而最终完成基于APB因子的六因子模型的构建。为评估六因子模型的优越性,随后对每个APB组合内的残差相关性进行测定、对超额收益的显著性及其持续性进行评估。为进一步深入研究超额收益,在本章的最后一个部分,引入波动择时技术探析超额收益的分布特征,并分析各个基金样本及不同APB组合对波动择时技术的反映程度及其原因。第四章是对之前的研究做出结论总结,并对此结论从基金管理人、投资者、监管机构这三个层面提出相关政策意见,助力基金绩效评估体系未来更为完善、我国资本市场在未来能为投资提供更为有效多样的投资产品、帮助投资者提高基金绩效辨别能力。本文创新性地按照晨星风格箱方法,参考10个因子的影响因素,评估基金产品投资标的股票的价值-成长得分和股票规模得分,确定其在9个网格中的位置,以更为准确地确定该基金的真实投资风格。从而按照规模类型的不同将基金分为9个APB组合,并以各个组合为基础提取出APB因子,以剔除投资风格趋同的影响,最终构造出基于APB因子的六因子模型。之后,通过将该六因子模型与原先的Fama-French五因子模型比较发现,每个APB组合中具有更低的残差序列相关性、超额收益更具显著性且具有较好的延续性,故该六因子模型能更为准确地反映基金真实绩效,即具备很好的优越性。众多学者大多单纯侧重于对于超额收益的评估,却忽略了其分布特征,为更好地评价在该绩效评估模型背景下所得出的超额收益的分布特征,本文引入波动择时对比分析超额收益的分布特征,以评估波动择时对何类APB组合具备更好的提高绩效的作用。分析波动择时对于不同APB组合的影响程度的不同,进行了横向比较,为基金经理更好地采用波动择时技术提供了一种新的思路方法。研究发现,波动择时能使得大盘股和中盘股的投资组合获得更好的绩效表现,有效地提高夏普比率;而对于小盘股来说,波动择时能其降低波动性,但同时也带来了收益均值的下降,波动择时技术更有助于大盘股和中盘股的基金绩效的改善提高。