全球投資業(yè)績標準(Global Investment Performance Standards，GIPS)
　　全球投資業(yè)績標準是美國特許金融分析師協(xié)會(CFA協(xié)會)于1999年所列出的一系列投資業(yè)績披露上的準則，旨在維持公平與投資業(yè)績的全面披露。其主要精神在于建立一個在投資業(yè)績報告上的統(tǒng)一格式與計算方法，不讓投資公司在業(yè)績報告上任意篩選評估指標，擾亂客戶視聽。
　　全球投資業(yè)績標準的創(chuàng)立是源于20世紀初期各國對金融業(yè)績披露的要求與格式不一，造成國際投資者很難對不同國家的金融公司業(yè)績進行解讀與比較。而美國特許金融分析師協(xié)會則為了克服此問題而提出該項標準。截至2010年8月，全球投資業(yè)績標準一共被32個國家所采用。
 
　　內部收益率(Internal Rate Of Return, IRR)
　　內部收益率指的是凈現(xiàn)值(Net Present Value, NPV)為零時的貼現(xiàn)率(Discount Rate)。內部收益率愈高，表示未來的收益愈大，因此，內部收益率可作為衡量投資獲利的標準。當其他條件相等時，企業(yè)通常會選擇內部收益率*6的投資項目。
　　IRR = (FV/PV)1/N -1
　　FV：未來價值
　　PV：現(xiàn)值
　　N：復利計算期
　　舉例來看，假設一投資項目的成本為10億元，3年后可望帶來15億元的回報，則可計算出該投資項目的內部收益率為：
　　(15/10)1/3 – 1=14.47%
 
　　資金加權收益率(Money-weighted Rate Of Return)
　　資金加權收益率其實就是投資項目的內部收益率，即凈現(xiàn)值為零或是流出(Outflows)現(xiàn)值等于流入(Inflows)現(xiàn)值時的收益率。其中，進行投資項目的成本、再投資的股息或利息、以及現(xiàn)金流出都算是流出;而出售投資項目、股息或利息收入、以及現(xiàn)金流入都算是流入。在計算資金加權收益率時，任何的流出與流入都需被折算成現(xiàn)值。
　　假設小保在t=0時用30元買進1只每年發(fā)放2元股利的股票，一年后(t=1)股價不變，并在兩年后(t=2)以50元賣出，可得出該筆投資的資金加權收益率為0.35%，計算方式如下：
　　流出現(xiàn)值=流入現(xiàn)值
　　t=0, 流出：$30
　　t=1, 流入：$2
　　t=2, 流入：$50+$2
　　2/(1+r)+2/(1+r)2+50/(1+r)2=30
　　r=35%
 
　　時間加權收益率(Time-weighted Rate of Return)
　　時間加權收益率為每個投資期限收益率的幾何平均計算而成的年化收益率，因此不受現(xiàn)金流出與流入的影響，并且較受業(yè)界青睞。
　　要計算時間加權收益率必須先算出每一持有期收益率(Holding Period Return，HPR)，之后再相乘各持有期收益率得出該項投資的時間加權收益率，若期投資年限超過一年，則需使用幾何平均法算出年化收益率。
　　以同樣的例子來看，假設小保在t=0時用30元買進1只每年發(fā)放2元股利的股票，一年后(t=1)股價不變，并在兩年后(t= 2)以50元賣出，可得出該筆投資的資金加權收益率為0.35%，計算方式如下：
　　持有期收益率=(期初市價-期末市價)/期初市價
　　*9年的收益率：(30+2-30)/30=0.07
　　第二年的收益率：(52-30)/30=0.73
　　時間加權收益率：(1+0.07)x(1+0.73)-1=0.85
　　年化收益率：(1+0.85)1/2-1=36%
 
　　置信水平(Confidence Level)
　　在統(tǒng)計學上，置信水平是個較難懂的概念，很多人就算明白了它的用法但還是對其概念一知半解。
　　置信水平通常被用在對總體參數(Population Parameter)的預測上。由于點估計容易產生偏差，所以分析師常會用區(qū)間估計來估計一個參數。例如，與其說估計某總體平均值為10(點估計)，用區(qū)間估計的話就會說估計某總體的平均值在9.5至10.5之間，相應的置信水平(Confidence Level)為95%。也就是說，總體平均值在9.5至10.5之間的概率為95%。在這個例子里，9.5和10.5之間就是置信區(qū)間(Confidence Interval)了。
　　對于一組相同的數據所估算出對總體參數的預測，不要以為置信水平越高，所對應的置信區(qū)間估計就越好。
　　置信水平越高并不代表估計越精準，當計算出的置信水平與置信區(qū)間都是來自同一組數據時，置信水平越高，置信區(qū)間的范圍也越廣，所以并不能帶來更高的精準度。換句話說，同一組數據所帶來的估計質量是一樣的，用者需根據用處和需要，從置信水平和置信區(qū)間之間尋找一個平衡點。
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