本文通过三个步骤来揭示基金经理特征对基金业绩影响的机制。首先，研究经理人特征与综合业绩之间的直接联系，以提供关系的总体思路。其次，将综合业绩测度分解为超额回报和总体风险，研究经理人特征对这两个维度的影响。分解使我们能够揭示特性对综合性能的作用机制。某些特征与风险相关的业绩有关，而其他特征则对回报业绩有影响。最后，我们将超额收益分解为择时能力和选股能力。基金经理的某些特征预示着他们选股或择时的能力，这反过来将导致不同的回报水平，从而导致各种综合业绩。

本文研究中国开放式基金，并选取11种基金经理特征，将其划分为四类：个体特征，教育背景，工作经历和专业资格，特征变量是基于中国基金经理的独特特征选取的。

被解释变量：因变量是夏普比率、超额收益率和总风险，以及股票选择能力和市场择时能力。投资组合收益与无风险收益的差额作为超额收益，超额收益的标准偏差衡量风险，运用系数α和β2对衡量基金经理的选股能力和择时能力。

解释变量：个体特征——已有研究表明性别对基金的业绩有影响，因此本文回归模型中包含了性别，并将其设置为虚拟变量，如果基金经理是女性，则设置为1，否则取0。Golec认为，年龄可以衡量基金经理在其要求较高的工作中的经验和耐力，从而影响业绩。模型中，年龄按照四舍五入取整数。

教育背景——基金经理的教育意味着经理的整体专业能力。本文样本中的大多数基金经理拥有学士学位，因此本文的分析集中在获得有关业绩指标的硕士学位或博士学位的影响。并且考虑特殊的硕士学位——MBA。模型创建了虚拟变量MASTER，PHD，MBA，MAJOR和OVERS，如果基金经理的最高学位是硕士或博士或经理获得MBA学位，则MASTER，PHD和MBA分别等于1，否则为零。如果基金经理拥有MBA学位，MASTER的价值为零，而MBA的价值为1，反之亦然; 如果经理的学术专业处于非商业或非经济学领域，MAJOR等于1; 否则为零；如果管理人员有海外学习经历，OVERS取值1; 否则为零。

工作经验：研究表明基金经理工作经验对基金业绩有影响，本文将基金经理工作年数考虑在内。本文并不预测经理人员流失率与业绩之间的关系，变量TURNO表示自从该经理人在该行业中第一天起，经理所从事的公司数量。

专业资格：研究表CFA证书与美国市场的高业绩基金有显著相关。本文CFA是一个虚拟变量，如果管理人拥有CFA证书，则该值等于1，否则为零。同时CPA也是本研究中一个虚拟变量，如果基金经理拥有CPA证书，则该虚拟变量的值为1; 否则为零。

本文选取287只基金从2008年1月到2011年6月的数据作为样本。基金经理的平均周转频率为18个月。因此，考虑18个月内的基金业绩。假设需要6个月来设立投资组合，并在初始设置后的未来12个月内检查业绩。整个样本期间分为三个子期间，每个区间都是18个月，2008年1月至2009年6月，2009年1月至2010年6月，以及2010年1月至2011年6月，其中每前六个月假定为投资组合建立期限。