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作者：张维;陈卓;林兟;
单位：天津大学复杂管理系统实验室;天津大学管理与经济学部;
摘要：在国家培育一流投资机构的政策背景下，科学评估基金管理能力已成为学术界、实务界及监管机构共同关注的核心议题。但现行依赖结构化数据的评价体系存在信噪比偏低、数据易受操纵、策略性隐藏等问题。为此，本文将传统基于“持仓行为—业绩表现”的基金评价逻辑前移至“市场认知”层面，并提出基于非结构化数据的度量方法，发展了基金能力评价框架。基于2008～2021年46050篇基金管理报告的文本数据，本文结合机器学习模型Doc2Vec，从管理报告意见的文本活跃度视角切入，衡量了基金的市场认知能力。研究发现：认知能力显著预测了基金的未来表现，并揭示了基金在择时能力上的差异，为现有主要侧重于捕捉择股能力的基金评价体系提供了重要补充。本文进一步从市场变化的异质性、认知到行为的转化路径以及投资者有限关注的外部影响这3个方面，探讨了该指标的预测机制，并验证了“认知—行为—表现”的逻辑通路。本研究丰富了现有的基金能力评价体系，有助于引导社会资金流向高能力基金，从而在宏观层面提升资金配置的市场效率，在微观层面改善中小投资者与社会保障性资本的长期福祉。
关键词：市场认知能力;;基金表现;;管理人报告;;文本相似度
基金资助：国家自然科学基金（基金号：72371184、72141304、72342022）的资助
