共同基金业绩评价一直是国外金融学者研究的重要领域之一。近年来随着证券投资基金业在我国的迅速发展,关于基金的业绩评价问题正受到越来越多的关注和重视。尽管如此,我国的业绩评价研究仍然相对滞后,因为目前的绝大多数研究都局限在对传统的风险调整指标的简单套用,少有新方法的提出或引入。同时这些方法通常基于历史数据,虽然保证了评价的客观性,但却忽视了投资者进行投资决策的实际过程——直觉与数据分析相结合。为此,本文特将贝叶斯统计推断理论引入证券投资基金业绩评价过程,提出一种从投资者角度评价基金业绩的贝叶斯方法,旨在为证券投资基金业绩评价提供一个崭新的视角,丰富目前的业绩评价理论。我们首先建立了一个关于管理技能的灵活的先验信念集合,它通过直觉问题所引出,不需要任何关于概率分布或参数的推断。然后我们将这些先验信念与一般多因素模型相结合,进而推导出模型中的截距项——(的后验期望代数解。该解仅需要在极大似然估计值的基础上额外进行数步计算即可得到。最后我们将本文的研究方法应用于我国证券投资基金样本,进行实证分析。总之,贝叶斯方法不仅使我们看到先验信念如何影响投资者的最终决策,同时也可以较好地解决通常的频率意义结果很大程度受数据精度和显著水平因素影响的问题。