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我国私募基金的发展时间虽短，但是成长迅速，国内相关研究也在逐步丰富。目前对于基金业绩评价的研究大部分是针对公募基金展开的，也有相关学者选择了小部分私募基金与公募基金进行对比分析。目前国内的相关研究大部分是结合国外学者的理论成果对我国公募基金与私募基金业绩的现实情况进行评估，其意义在于帮助掌握目前我国基金的市场态势，做出合理的投资策略。
当然，也有学者在理论创新方面做了很多卓有成效的尝试，提出不同于现有经典、被广泛使用的极富启发性的指标和方法，对基金业绩评价进行了创新性研究。
三大经典业绩评价指标（Sharpe指数、Treynor指数、Jensen指数）由于其数学形式简单、经济含义易于解释而被实务界与理论界广泛运用。在国内三大指数也是被应用最为广泛的风险调整后的指标，相关的实证研究也相当丰富。
李彪（2007）利用三大风险调整指标，对于2007年1月1日至2009年6月30日的10只开放式基金及5只证券投资类信托计划（即阳光私募基金）进行了实证分析。其市场基准组合收益率采用了中信综指占80%、中信国债占20%的方法，其结论显示公募基金与私募基金在分散系统风险方面上的优势。其研究还表明两种基金的平均Jensen α值均为正值，即基金跑赢了市场，且私募基金的表现优于公募基金。除了华夏大盘、中国龙稳健、中国龙资本，其他基金的回归均未通过5%的显著性水平检验，所以对于两组基金的优劣判断实际上并不可靠。但是华夏大盘、中国龙稳健、中国龙资本所表现出来的显著的超常收益能力为进一步的研究指明了方向。
李彪的研究样本数量不足，有可能导致结论误差较大。其得到的以绝对收益率为标准基金不能从整体上战胜市场的结论，实际上缺乏足够的样本数据支撑。同样，由于样本的局限性，Jensen α值的回归结果并不显著，基金能否在超额收益方面跑赢市场这一争议并未得出令人信服的结论。另外，在对风险的衡量的指标上，其只是采用了β值（样本基金收益相对于基准组合收益的波动率），并未使用标准差这一更为传统的指标。
张静（2013）利用三大指数对公募基金与私募基金在市场不同走势下的业绩进行了实证研究。她选取了2009年1月1日至2012年11月21日的40只私募基金与50只公募基金（包含10只封闭式基金和40只开放式基金）作为样本数据。在基准组合的选取上，其借鉴了潘瑞军（2011）及邱龙淼（2012）的研究结论，采取上证综指收益率与深证成指收益率各占40%、无风险收益率占20%的方法构建标准。其结论指出，私募基金在市场上升周期月平均收益率（4.51%）明显高于同期公募基金的表现（1.82%），在市场震荡周期中，两种基金所持股票所表现出来的月均平均收益率并无显著区别，而私募基金在市场下降周期中月平均收益率（-0.63%）低于同期公募基金的表现（1.96%）。综合整个时间周期（2009—2012年），私募基金与公募基金的业绩表现并未表现出明显优劣。
张静的研究侧重于公募基金与私募基金的绩效对比，因此选择的方法较为保守，仅局限于三大指标的实证研究，方法并无太多创新之处，因此其得到的平均α值为负、基金未能跑赢市场基准的结论与20世纪60年代的Jensen等人得到的结论相仿。但是其所选择的研究对象具备科学性，基金数量充足，且公募基金考虑到具有开放与封闭之分（按照市场比例选取了10只封闭式基金和40只开放式基金），其选取基金的时间也较为合理。2009年至2012年，股市经历从牛市到震荡再到熊市的转变（2009年1月到2009年12月为市场上升周期，2010年1月到2011年12月为市场震荡周期，2012年1月到2012年11月为市场下降周期），在此区间内张静完成了对三个阶段的独立与综合分析。其得到的私募基金对市场变化更为敏感，但私募基金与公募基金在业绩上并未表现出显著差异的结论对于实务界有一定参考价值。
除了上述两人的研究之外，其他一些学者在研究基金或私募基金的过程中也将三大经典指标作为研究内容的一部分进行了实证研究。
邱龙淼（2012）在研究阳光私募基金的评价体系构建时同样采用了三大经典指标，并选择了我国41只2008年之前成立的阳光私募基金，在时间段上以基金成立的时间为起点，以2011年12月31日为截止时间，系统考察了这个区间内41只阳光私募基金的业绩，并进行了实证检验。其结论与大多成熟市场的状况相吻合：仅以收益率为标准，阳光私募基金的表现确实优于市场基准组合；但是经过风险调整后，大多数基金并未超越市场，即我国的阳光私募基金整体上并未战胜市场。
另外，王凯俊（2014）则在利用Treynor指数与Jensen指数分析133只私募基金与公募基金时得出了（阳光）私募基金的表现整体上优于公募基金的结果。其在利用收益率标准差与β系数验证风险水平时发现，（阳光）私募基金与公募基金的风险水平存在显著差异，且私募基金的风险整体上小于公募基金的风险，经风险调整后的指标显示：（阳光）私募基金内部业绩分化较为明显。因此有理由认为，基金的管理水平与经理人的特征对于（阳光）私募基金的业绩有着显著影响。
随着对于基金业绩研究的深入，国外的许多研究结果指出三大经典指标是存在缺陷的。于是，对于指标缺陷的改良研究逐渐丰富起来。国内许多学者也尝试在三大指标的基础之上采用更具启发性的方法对基金业绩进行评价。
段文军（2005）对开放式基金进行业绩评价研究时，不仅利用了三大经典指标对其衡量重点进行研究，而且还对20世纪90年代后期出现的一些新的考核基金经理管理资产组合能力的指标进行了较为全面的总结，并分别利用这些指标对15只开放基金进行了实证分析。
段文军在研究中使用了M 2 业绩评价方法、盈亏比、衰减度及晨星公司的下滑风险调整收益的Sharpe比指标对样本基金进行了分析、排序。M 2 业绩评价方法是针对Sharpe比指标难以进行直观的经济解释这一问题提出的。这一方法将资产组合与无风险资产混合得到与市场风险水平相同的混合资产组合，并反映出混合资产组合收益高出市场收益的大小，以此反映资产组合的超额收益能力。盈亏比是指基金相对于市场基准组合的超额收益序列产生盈利与亏损的概率的比值，是一个较为直观的指标。衰减度则是针对Sharpe比指标假设基金收益率服从独立、一致的正态分布这一局限性提出的推广方法。风险调整收益的Sharpe比指标是目前美国资本市场较为重视的一种指标，它由在美国具有较大影响力的基金评级机构——晨星公司提出，该指标的计算方法是利用相对收益下滑风险值替换Sharpe比指标的分母（收益率标准差）。收益下滑风险值这一指标相对于收益率标准差这一指标的优势在于：它消除了波动在无风险收益率或者基准收益率之上的部分对于真正潜在损失的计算的干扰，因此该方法具有一定的合理性。
使用M 2 业绩评价方法得到的基金排序结果与使用Sharpe比指标所得到的排序是相同的。段文军从数学形式与实证结果两个方面证明了这一指标与Sharpe比指标的直接联系，在利用衰减度评价这15只开放式基金时所得到的结果与Sharpe比指标所得到的结果只有细微的区别。
段文军对于评价方法的总结较为全面，进行实证分析所利用的方法也多为国内实证研究使用频率不多的方法，因此研究角度较为新颖。其还对各种评价指标之间的内在关联进行了详细的推导，对于评价体系的构建具有一定指导意义。但是其样本数量不足，导致部分指标的优越性并未得到体现，如衰减度对Sharpe比指标的基金业绩分布呈现独立正态分布的假设做了修正，使其能够适应具有一定峰度与偏度的高斯分布。然而，其所研究的15只基金数量太少，使高斯分布接近于正态分布，从而导致衰减度指标的修正作用并不明显。
姜宽（2013）在其研究中使用了基于DEA调整的TOPSIS法对阳光私募基金进行了业绩评价。姜宽将TOPSIS法应用于阳光私募基金的实证研究尚属国内首次。TOPSIS法是一种利用特定的距离算法计算样本相对最优目标与最劣目标的距离，进而对样本进行评价的方法。所谓距离在阳光私募基金业绩研究中实际上代表的是一种综合衡量指标。在距离计算的过程中，姜宽选择了熵值法这一较为客观的方法进行各单项指标权重的计算，并利用DEA模型对TOPSIS法进行了修正。在对2008年1月至2012年5月82只阳光私募基金业绩分析的过程中，姜宽利用上述方法对这82只基金进行了综合指数的计算与排序。
TOPSIS法是一种理想目标相似性的顺序选优技术，对于多目标决策分析较为有效，在企业、区域实力评价及项目选择中得到广泛应用，并在开放式基金业绩评价中得到初步的运用。姜宽的研究着眼于将这一方法应用于阳光私募基金的业绩评价上，角度较为新颖，其权重计算方法较为严谨，并考虑到投入效率与产出效率可能会出现失真的情况，利用DEA方法对TOPSIS法进行了修正，进而得到较为可靠的结果。然而，单项指标的选取与其所占权重的差异会导致评价结果的差异，而实务界与学术界目前对于指标与权重尚无统一标准，各大评级机构都有各自固定的一级指标种类及所占权重。而在姜宽的研究中，基金的流动性因素未被纳入评价体系中，权重计算方法的有效性也并未得到实证研究的验证。
类似构建综合指数的研究还有邱龙淼（2012）利用Pearson（1901）提出的主成分分析法，将其研究中所提出的11个单项指标划分为四项能力指标（收益、择时、风险、持续性）进行因子分析，得出子因子对主因子（收益率）特征值（方差）的贡献率，并以此作为各子因子得分权重，从而计算出因子总得分。邱龙淼利用这种方法对41只阳光私募基金进行了排序。
蓝海平与陈锐（2014）在研究阳光私募基金的绩效评价时，利用PSR统计量对Sharpe指数进行了修正。使用Sharpe指数时有一个前提假设，即基金业绩分布满足独立、一致的正态分布。但是大量实证研究表明，基金业绩的分布呈现出非正态统计特征。因此，在实际使用的过程中，Sharpe指数对实际业绩水平的反映会存在一定误差。在借鉴了Mertens（2002）对Sharpe指数与收益率序列高阶矩关系的研究，以及Bailey与Prado（2012）引入概率Sharpe比率（PSR）的基础上，蓝海平与陈锐对市场上存在或存在过的具有有效数据的1317只基金进行了业绩评价，并对业绩评价的统计显著性做了研究。通过分析，他们发现在1300只阳光私募基金中只有不到3%的产品表现出稳健的投资管理能力，只有不到1.5%的产品具有稳健而持续的投资管理能力。
蓝海平与陈锐的研究借鉴了国外最新的理论成果，其研究方法对于Sharpe指数有着良好的修正作用，对单只基金的业绩能够做出综合的度量，能够对于单只基金的风格做出评价（通过PSR统计量的特征判断该基金激进程度），对于甄别业绩表现良好且稳健的基金有着良好的效果。但是此方法也存在一定局限性，由于Sharpe比率的统计显著性与业绩记录序列长度直接相关，又由于阳光私募基金作为一种新兴的投资方式，研究者所能获得的数据较为有限，所以，很多基金的回归结果无法通过统计显著性检验。
其他的改良方法还有曹建钢（2010）在检验各种指标排名结果的相关系数的过程中所使用的低偏矩指标（包括一阶低偏矩Omega比率、二阶低偏矩Sortino比率、三阶低偏矩Kappa 3比率）、收益跌幅指标（基于最大损失计算的Calmar比率与基于最大损失均值计算的Sterling比率）、VaR（在险价值）指标。但这些评价方法并未被广泛接受，只是在一些独立的研究中涉及。
相较于公募基金，私募基金在投资上具有灵活性和策略多元化的优势，在提取收益分成的激励机制下，能够降低委托代理成本，激发基金经理的潜力。私募基金在运营体制和激励机制上的优势体现为更优秀的选股择时能力。
所谓选股能力指的是挑选出估值水平上升或价值被市场低估的股票，通过持续挖掘这些股票提升业绩，拥有超额完成业绩的能力。择时能力是动态配置资产的能力，通过预测市场的上升与下跌，调整投资产品的种类比例，进而获得超额收益率的能力。基金经理是否具有选股择时能力直接关系到基金是否具有超额收益率，因此国内产生了大量的围绕私募基金的选股择时能力的实证研究。
王磊（2012）对2008年1月至2012年5月的81只私募基金的业绩进行了时间区间分段（市场上升期、市场震荡期、市场下降期）及全区间的分析。分析表明，我国阳光私募基金并没有表现出明显的选股能力，但是表现出了显著的择时能力。王磊在分段分析中发现，在市场上升期与市场下降期基金经理的择时能力显著为正，在市场震荡期基金经理的择时能力显著为负，市场在上升期与震荡期基金经理的选股能力很强，但是在下降期基金经理的选股能力很弱。
王磊的研究将基金的业绩进行了分段研究，分析了基金经理在不同市场环境下表现出来的选股择时能力。王磊不仅对基金经理的选股择时能力进行了实证分析，还在分析的过程中对回归模型进行了对比、创新。他将收益选时模型T-M模型与波动选时模型B-M模型结合，构建了TB-M模型，并对这三种模型在单项基金及基金整体评价方面做了对比。其结论显示B-M-FF3明显优于其他二者。但实证分析的样本只是采用2008年之后且2012年仍在存续期内的基金，被清盘、合并的基金并未被考虑在内，存活偏差的存在会使基金选股择时能力的评价偏高。
刘夏（2014）也采用了T-M模型对股市繁荣期与经济危机时股市低迷期的11只成立于2007年的阳光私募基金进行了分析，得出了与王磊（2012）的研究相似的结论。然而，由于样本选取区间的限制，其选取的样本数量较少，实证方法较为单一，因此对于已然发展壮大的阳光私募基金整体的评价尚缺乏足够支撑。
李瑞涛（2015）对2008年1月1日到2013年5月17日年度复合收益率及累计回报等排名表现最为优秀的30只私募基金使用T-M模型、T-M-FF-3模型，以及使用公共信息因素修正的T-M-FF-3模型进行了回归分析。其结果显示这些表现优秀的基金显著具备选股能力或择时能力，大多数样本整体上以具备显著的择时能力为主，而很少有具备选股能力的基金。这些私募基金的选股能力与择时能力表现出一定负相关关系，说明目前市场上表现优秀的基金大多靠选股能力与择时能力中的一种来获得超额收益率。其实证分析结果还表明，具有显著选股择时能力的私募基金在业绩上要好于不具有显著选股择时能力的基金，验证了选股择时能力是影响基金收益的重要因素这一结论。
李瑞涛的研究在模型的构建上具有一定的创新性。由于证券市场受政策、市场人气度的影响比较显著，私募基金会根据政策与市场人气度调整资产配置。李瑞涛采用市场人气度来反映公共信息，并以此衡量私募基金的择时能力。从实证结果来看，对于模型的改进提高了检验结果的显著性，得到的上述结论也与私募基金无仓位限制，择时能力较公募基金强的现实状况相吻合。可以说，李瑞涛对于模型的修正在实证上取得了不错的效果。
斐康征（2015）则利用T-M模型对股票“做多策略型”51只私募基金与股票“多空策略型”27只私募基金进行了选股择时能力的对比分析，得出股票“做多策略型”私募基金与股票“多空策略型”私募基金在选股能力上不存在显著差别，但是在择时能力上股票“做多策略型”私募基金的表现更为优秀。斐康征还指出，大多数阳光私募基金没有正向选股能力，但普遍具有择时能力。
斐康征的研究考虑到采取不同投资策略的私募基金对于选股能力、择时能力的倾向性不同，所以选择了对于选股、择时能力较为依赖的股票“做多策略型”私募基金与股票“多空策略型”私募基金进行分析，从而避免货币性基金与债券型基金等股票占比少的产品带来的误差。但是斐康征的研究并没有将已清盘的基金纳入样本之中，所以，存在一定的存活偏差；而且其使用方法较为简单，缺乏更为丰富的实证手段。
除了采用上述利用T-M模型进行的实证分析，段文军（2005）还使用H-M模型与C-L模型对15只开放式基金进行了选股择时能力的实证分析。两种模型取得的一致的结果表明：除基金鹏华行业成长外，各基金显示出显著的股票选择能力，而除了基金华夏成长、鹏华行业成长、国泰金鹰成长、长盛成长价值之外，其余基金不具有显著的市场择时能力。
由于私募基金起步晚，研究时间短，信息披露不完全，目前对于私募基金业绩持续性的研究极少。
吴伟（2016）利用业绩二分法与构造投资组合的方法研究了从私募基金有业绩披露开始至2016年6909只有业绩披露的私募证券投资基金的月度经调整单位净值。吴伟的研究指出，我国阳光私募基金在单边市场较易表现出持续性，在单边上涨与单边下跌的市场环境中表现出业绩持续性，在底部反转与顶部反转的环境下表现出业绩反转性，而在市场震荡期则并未表现出规律。
吴伟是较早研究阳光私募基金业绩持续性方面的学者，研究对象本身就是其创新之处，其选用的样本时间跨度长、样本数量广，基本涵盖了阳光私募基金披露的全部数据，因此在国内的阳光私募基金的持续性研究中属于较为优秀的研究成果。在其研究的过程中，样本的选用尽可能避免了排序期存活偏差对样本数据的影响。当然，由于排序期时间跨度长，无法无限细分，存活偏差的影响仍然存在。吴伟同时对2015年8月阳光私募基金“备案制”实施前后的阳光私募基金的业绩进行了研究，发现“备案制”实施之后私募基金的业绩低于之前的结论。
冯恂（2006）在研究证券投资基金的成因时，研究了基金的选股能力，创造性地提出一个基金绩效与股票质地的互动模型。这一模型基于Randolph与Joshua（2002）提出的一种评价基金绩效的新方法。在实证分析中，评价指标与基金经理选股能力的相关性有明显提升，说明这是一种有效的方法。在研究基金的择时能力时，通过基金仓位与大盘指数之间相关性这一独特角度的研究，得出并不显著的负相关系数的结果，说明证券投资基金缺乏择时能力，这一结论对后续研究有一定参考价值。
李德辉（2006）对证券投资基金的持续性做了系统研究。李德辉先利用持续性检验的主流方法——横截面回归法与列联表法对中美基金业绩的持续性做了整体的检验。同时引入扫描统计量，对单只基金的业绩持续性进行检验。李德辉还对基金业绩持续性的来源进行了讨论。
李德辉的研究较为系统、全面，且具有一定创新性。在单只基金的业绩持续性检验方面，他采用基于伯努利过程的最长链模型与扫描统计量模型这种较为复杂的数学模型。这一应用借鉴了Naus（1982）在数学基础领域研究中给出的概率近似公式，它能够对伯努利过程应用中通常难以求得的概率分布进行近似计算。而利用这种方法得出的结论数量化特征明显，适合数理基础强的研究者与从业者对于基金业绩持续性强度的分析。
冯恂（2006）在研究证券投资基金的成因时，除了对基金选股择时能力进行分析之外，还对基金规模对证券投资基金业绩的影响做了研究。其利用最优化问题中的Kuhn-Tucker条件对54只封闭式基金与11只开放式基金的最优规模进行了计算。计算验证了最优规模的存在，并指出偏离最优规模会对业绩产生负的影响。
冯恂还对基金绩效做了多因素spearman分析，并且创新地通过构建虚拟变量的方法将股市行情纳入分析模型。但是，虚拟变量仅仅是一个只有两个值（0与1，用以区分熊市与牛市）的离散变量（哑变量），无法充分反映出股市行情，未来在这方面还有较大改进空间。冯恂还提出了从基金最优激励合同、政府政策对股市影响等方面探究基金业绩影响因素的方法，但并未给出实证分析，因此适用性尚待验证。
禹久泓（2011）定性研究了我国私募基金募资能力的影响因素，并创新利用业界并不常用的灰色模型定量预测了样本基金未来的募资额。在定性研究中，他利用因子分析法分析了影响投资决策的39个影响因子与4个投资报酬与绩效指标，并对影响因子与投资绩效做了spearman分析。但由于研究对象（PE）的业绩属于商业机密，研究者只能以问卷、访谈的形式进行调查，所选用的样本数量较少，所以，结论存在一定缺憾。
王雅莉（2012）着眼于国内研究成果较少的PE，对影响PE业绩的因素进行了研究。其重点研究成功退市对PE业绩的影响，还大胆提出多个影响PE业绩的哑变量（资金来源是否为外资，PE所属公司是否在海外上市，PE投资行业是否为投资比占前三位的IT、生物医药、互联网）并以此构建模型，对此问题进行了实证研究。
王雅莉在模型构建及数据处理上均有着独到之处，在检验成功退市对PE业绩的影响时主模型以关于PE退出的变量为因变量（由通过IPO成功退出所占百分比与通过收购成功退出所占百分比构成），以PE投资规模的自然对数、投资规模自然对数平方项、PE资金来源为外资的占比情况作为调整变量，是一个为解决新问题而设计的新回归模型。在数据处理方面，由于PE本身的非公开性，样本的选择很容易出现偏误。王雅莉采用赫克曼方法，通过probit模型并结合计量方法得到逆米尔斯比率（IMR），并将其作为主回归模型的一个变量，对可能存在的样本选择偏误进行了衡量、修正。此方法在私募基金领域研究中应用较少，是该研究的独到之处。
由于私募基金格外强调经理人的个人能力，因此基金经理人的个人能力如何影响基金业绩、如何衡量基金经理人的个人能力等问题得到一些研究者的关注。
王凯俊（2014）在对阳光私募基金的业绩评价进行研究时，将基金经理的年龄、从业年限、学历、毕业院校、出身、海外经历、理工科背景、基金经理人数、管理基金数量作为衡量基金经理的九大因素，采取横截面回归法分析了在市场上升、下降、震荡等阶段基金经理九大因素对于基金业绩的影响。研究表明，除了海外经历这一因素之外，其他因素在三个阶段中至少有一个阶段表现出与超额收益率显著相关关系。
周平与帅晓林（2012）则从阳光私募基金仓位设计的角度，对2011年以来阳光私募基金的业绩波动进行解释，提出阳光私募基金应加大股指期货对冲力度，并在国家层面积极引导市场投资者的投资方向。
在其他领域的研究中，王学明（2010）与巩云华（2011）对我国公募基金及私募证券投资基金的行为进行了系统的研究。