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書中字有黃金屋 股票這個價位要不要買論文書籍站 安聯基金績效排名

另外網站投研實力出眾安聯、野村共享榮耀 - Smart自學網也說明：在股票型基金團隊方面，評審團評價，安聯投信研究團隊整體實力的傑出是有目共睹，特別是在台股基金方面更是以壓倒性的成績來證明實力，長、中、短期績效皆 ...

朝陽科技大學 財務金融系 陳建宏所指導 陳貞英的 退休基金績效之研究-以基富通好享退為例 （2020），提出安聯基金績效排名關鍵因素是什麼，來自於基富通平台、退休理財規畫、投資理財。

而第二篇論文國立臺灣大學 經濟學研究所 林建甫所指導 張清其的 基金流量、週轉率、費用及規模對基金績效之影響-以國內股票型基金為例 （2020），提出因為有 國內一般型股票基金、基金績效、基金流量、基金規模、基金費用、基金週轉率的重點而找出了 安聯基金績效排名的解答。

最後網站海外基金海外基金績效排名-依基金類型 - 渣打銀行則補充：基金名稱 投資地區 淨值日期 淨值 幣別 三個月; (%) 00230064 貝萊德環球資產配置基金A2美元 全球 08/09 67.5100 美元 1.47 00230063 貝萊德環球資產配置基金A2歐元 全球 08/09 65.9300 歐元 1.38

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了安聯基金績效排名，大家也想知道這些：

退休基金績效之研究-以基富通好享退為例

為了解決安聯基金績效排名的問題，作者陳貞英 這樣論述：

本研究主要以基富通平台推出的「好享退方案基金」之「全民退休自主投資實驗專案」的9檔基金與加權指數、0050 ETF、0056 ETF等12檔標的為研究對象，並比較其平均月報酬率、標準差與夏普指數。在2020年8月31日至2021年5月31日之研究期間，「好享退方案基金」之9檔基金，以國泰2049 (基金代碼：CSI093)、國泰2039 (基金代碼：CSI096)的「平均月報酬率」較佳。但在「標準差」方面，卻是安穩樂退 (基金代碼：CIT105)、四季雙收入息 (基金代碼：ALI063)、四季回報 (基金代碼：ALI062)、國泰2029 (基金代碼：CSI090)較小，表示安穩樂退 (基金

代碼：CIT105)、四季雙收入息 (基金代碼：ALI063)、四季回報 (基金代碼：ALI062)、國泰2029 (基金代碼：CSI090)的風險低於0050 ETF、加權指數。若比較考量整體風險後的「夏普指數」，得知國泰2049 (基金代碼：CSI093)、國泰2039 (基金代碼：CSI096)、國泰2029 (基金代碼：CSI090)與0050ETF、加權指數相若，由此可知好享退基金的國泰2029 (基金代碼：CSI090)，其標準差較小，夏普指數較高，是適合退休時點進相對應年期之投資人的投資標的。 因此，民眾投資基金作為退休金準備，可以考慮基富通平台推出的「好享退方案基金」之9

檔基金，並依投資人退休日期年限或者風險屬性區分，選擇自己喜好及信任的投信公司，挑選報酬率高、標準差小、夏普指數高的基金，以定期定額長期投資，並將投資年限拉長，累積退休金，以彌補退休金不足的缺口。

基金流量、週轉率、費用及規模對基金績效之影響-以國內股票型基金為例

為了解決安聯基金績效排名的問題，作者張清其 這樣論述：

基金是現代化的理財工具，其特色是投資人透過專業經理人與專業理財團隊的知識與技術代為投資，而且基金是集合眾多投資者的資金以投入各種投資組合，所以基金是有效降低投資人使用各種投資工具的門檻。本研究由台灣經濟新報資料庫蒐集近十年(2011~2020)的資料共 444筆進行分析，以月份作為時間變數的類型，基金報酬率作為依變數的基金績效，基金規模、基金費用、基金流量、基金週轉率為自變數，探討自變數對基金績效的影響關係。研究範圍設定為國內開放式股票一般型基金，以2020年的台股為評選標準。台股 2020年漲幅達22.8%，振幅為52%，以22.8%為大盤績效，以中華民國證券投資信託暨顧問商業同業公會所公

布之2019年12月 「AA1國內投資股票型」 基金為研究樣本，「一年報酬率」為篩選基準，選出高於台股 2020年漲幅22.8%，且排名第一名與第二名的基金；在台股 2020年漲幅22.8%前後的基金各一檔；以及後端排名兩檔，分別代表優於大盤、與大盤持平以及落後大盤。實證結果顯示，績效評比第一名的安聯台灣智慧基金(績效評比1名)以及落後大盤的路博邁AR台灣股票基金T月配級別(新臺幣)(績效名比128名)，其基金規模、基金費用、基金流量以及基金週轉率對於基金績效(基金報酬率)是沒有影響的。而其餘的基金則受到不同的指標的影響。過往的研究成果較少同時比較多種基金的特性、基金績效與基金指標的關係，所以

藉由本研究的實證分析結果，初步驗證過往的實證研究指標並不一定可以適用於預測所有的基金績效，但需要未來有更多的實證研究結果，才可以更細分不同的基金種類，應該要採用那些指標會更適合。

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