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（以下内容从天风证券《海外文献推荐：第302期》研报附件原文摘录）　　基金经理对公开信息的利用与基金经理管理技能

　　推荐理由：文章试图证明，基金经理投资组合配置对公开信息变化的反应程度会随着其技能水平的提高而降低。文章利用美国股票型基金的截面数据，将基金经理投资组合持仓的变化对公开信息变化进行回归来生成基金经理敏感度（RPI）指标。文章发现，RPI与现有的各种业绩衡量指标以及基金资金流之间存在显著的负相关关系。文章还发现基金和基金经理的特定属性都会影响RPI。

　　机器学习共同基金经理的技能

　　推荐理由：报告利用机器学习方法表明，基金特征能够持续区分表现优异与表现不佳的共同基金，并能识别出扣除费用后的超额收益基金。基金动量和基金流量是未来风险调整后基金业绩的最重要预测指标，而基金所持股票的特征则不具备预测性。在市场情绪高涨或宏观经济状况良好之后，具有预测性的多空组合的收益更高。报告通过神经网络的估计，发现了市场情绪与基金流量和基金动量之间存在新颖且重要的交互效应。

　　时变基金经理能力

　　推荐理由：报告研究结果表明，衡量基金经理能力的新方法应更重视经济衰退时期把握市场择时的能力，而在繁荣时期则更看重选股能力。这种衡量方法比单独衡量市场时机把握能力或选股能力更具持续性，并且能够预测基金的表现。与其他行业的工作者一样，基金经理也可能在不同时期选择专注于不同的任务。报告以一种能够根据经济状况变化来评估基金经理技能的方式进行评估。成功的经理在经济繁荣时期选股出色，在经济衰退时期择时精准。这表明选股和择时是任务，而非截然不同且永久不变的才能。

　　风险提示：本报告内容基于相关文献，不构成投资建议。