ファンドのパフォーマンスは、しばしばファンド運用の試金石と考えられており、機関投資家の文脈では、正確な測定が必要とされています。 そのため、機関投資家は運用する各ファンド（通常は内部目的のために各ファンドの構成要素）のパフォーマンスを測定しており、パフォーマンス測定を専門とする外部の企業もパフォーマンスを測定しています。 代表的なパフォーマンス測定会社（米国の Russell Investment Group や欧州の BI-SAM など）は、例えば、様々な期間において、ファンド全般が所定のパフォーマンス指標や同業他社に対してどのようなパフォーマンスを示したかなどの業界データを集計している。
典型的なケース（例えば、株式ファンド）では、（顧客に関する限り）四半期ごとに計算され、前四半期と比較して変化率を示す（例えば、米ドルで +4.6% のトータルリターン）だろう。 この数値は、（内部統制の監視のために）機関内で運用される他の類似のファンド、同業他社のパ フォーマンスデータ、および（入手可能な場合には）関連インデックス、または適切な場合にはテーラ ーメードのパフォーマンスベンチマークと比較されることになる。
投資会社は、パフォーマンスの超短期変動や景気循環の影響を平準化するために、より長い期間（例えば、3～5年）でパフォーマンスを評価するように顧客を説得することが適切であろう。 しかし、これは難しいことであり、業界全体では、短期的な数字と顧客との関係への影響（そして結果として金融機関のビジネスリスク）に深刻な偏りがある。
永続的な問題は、税引き前と税引き後のパフォーマンスのどちらを測定するかである。 税引後の測定は投資家の利益を表すものであるが、投資家の税務ポジションは様々である。 特に実現キャピタルゲイン（未実現キャピタルゲインではない）に課税する制度では、税引き前測定は誤解を招く可能性があります。 したがって、成功したアクティブ・マネジャー(税引前で測定)が税引後で悲惨な結果を出すこともあり得るのである。
リスク調整後パフォーマンス測定 編集
パフォーマンス測定は、ファンドのリターンだけの評価に還元されるべきではなく、投資家が関心を持つであろう他のファンド要素、例えば取られたリスクの測定も統合しなければならない。 例えば、マネージャーが目的を達成できたかどうか、すなわちリターンが取ったリスクに見合うほど十分高かったかどうか、同業他社との比較、そして最後にポートフォリオ運用の結果が運によるものかマネージャーのスキルによるものかを評価することも、パフォーマンス測定の一部となっています。 これらすべての疑問に答える必要性から、より洗練されたパフォーマンス測定法が開発され、その多くは現代のポートフォリオ理論に端を発しています。 現代ポートフォリオ理論では、ポートフォリオのリスクとリターンの間に存在する定量的な関連性を確立しました。 シャープ (1964) が開発した資本資産価格モデル (CAPM) は、リスクに報いるという概念を強調し、リスク調整比率 (シャープ比率、情報比率) やベンチマークと比較した差分リターン (アルファ) など、最初のパフォーマンス指標を作り出しました。 シャープレシオは、最も単純で最もよく知られたパフォーマンス指標です。 これは、ポートフォリオのトータルリスクと比較して、リスクフリーレートを超えるポートフォリオのリターンを測定します。 この指標は、ベンチマークを参照しないため、絶対的であると言われており、ベンチマークの不適切な選択に関連する欠点を回避することができます。 一方、ポートフォリオが投資されている市場のパフォーマンスとマネージャーのパフォーマンスを分離することはできません。 情報比率は、無リスク資産をベンチマーク・ポートフォリオに置き換えたシャープ比のより一般的な形式です。 この指標は、ベンチマークを基準としてポートフォリオのパフォーマンスを評価するため、相対的であり、このベンチマークの選択に結果が強く依存します。 ポートフォリオ最適化
ポートフォリオ・アルファは、ポートフォリオのリターンとベンチマーク・ポートフォリオのリターンの差を測定することによって得られます。 この指標は、アクティブ運用を評価するための唯一の信頼できるパフォーマンス指標であると思われます。 実際、我々は、異なるリスクへのポートフォリオのエクスポージャーの公正な報酬によって提供され、パッシブ運用によって得られる通常のリターンと、マーケットタイミング、ストックピッキング、または幸運など、マネージャーのスキル（または運）による異常パフォーマンス（またはアウトパフォーマンス）を区別する必要がある。 第一の構成要素は、アロケーションとスタイル投資の選択に関連するもので、これはマネージャーの単独のコントロール下にない場合もあり、経済的文脈に依存し、第二の構成要素は、マネージャーの決定の成功の評価である。 アルファで測定される後者のみが、マネージャーの真のパフォーマンスを評価することができます（ただし、アウトパフォームが運ではなくスキルによるものであると仮定した場合のみ）。 最初のモデルはJensen (1968)によって提案されたもので、CAPMに依存し、市場インデックスを唯一の要因としてポートフォリオリターンを説明するものである。 しかし、1つのファクターではリターンをうまく説明できず、他のファクターを考慮しなければならないことがすぐに明らかになった。 マルチファクターモデルは、CAPMに代わるものとして開発され、ポートフォリオのリスクをより適切に記述し、ポートフォリオのパフォーマンスをより正確に評価することを可能にしました。 例えば、Fama and French (1993)は、市場リスクに加え、企業のリスクを特徴付ける2つの重要なファクターに注目しました。 その要因とは、時価総額で測定される「株主資本比率」と「企業規模」である。 そこで、Fama と French は、ポートフォリオ の通常のリターンを記述するための 3 因子モデル（Fama-French three-factor model）を提案した。 Carhart (1997)は、リターンの短期持続性を考慮できるように、第4の要因としてモメンタムを追加することを提案した。 また、パフォーマンス測定のために興味深いのは、Sharpe (1992)のスタイル分析モデルであり、ファクターはスタイルインデックスである。 このモデルでは、ポートフォリオのスタイル配分を最もよく再現するスタイル・インデックスの線形結合を用いて、各ポートフォリオのカスタム・ベンチマークを開発することができ、ポートフォリオのアルファを正確に評価することにつながる。