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另外網站tlt 綠角也說明：GOF 與TLT 的組合年化報酬率為11.2% 以下的標的是可以投資的目標。 ... 此本基金旨在追蹤ICE U.2021 · 美國長期公債型etf尤以tlt，ief為主，是世界上數一數二備受推崇 ...

國立交通大學 經營管理研究所 周雨田所指導 蔡旻霖的 基於ETF之動態資產配置 （2019），提出IEF 年報酬關鍵因素是什麼，來自於證券指數型基金、條件自我迴歸全距模型、一般自我迴歸條件異質模型、動態條件相關係數、基於報酬的動態條件相關係數模型、基於全距的動態條件相關係數模型、資產配置。

而第二篇論文淡江大學 財務金融學系碩士在職專班 李命志、洪瑞成所指導 陳建穎的 ETF最適投資組合波動擇時策略 （2016），提出因為有 標普500指數ETF(SPY)、7-10年期美國公債ETF(IEF)、黃金ETF (GLD)、靜態 模型、平均數-變異數模型、FKO模型、DCC-GJR-GARCH模型的重點而找出了 IEF 年報酬的解答。

最後網站海外基金基本資料 - 富邦證券則補充：基金名稱, iShares巴克萊7-10年政府公債IEF.US ... 投資標的, 中期債券, 風險報酬等級, N/A ... 一個月(%), 三個月(%), 六個月(%), 一年(%), 二年(%), 三年(%).

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了IEF 年報酬，大家也想知道這些：

IEF 年報酬進入發燒排行的影片

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06/07 - 06/13 國際ETF資金流入 Top10

1.SPDR標普500指數ETF (SPY) 流入 29.05億美金
2.Vanguard FTSE成熟市場ETF (VEA) 流入 12.44億美金
3.iShares MSCI核心新興市場ETF (IEMG) 流入 7.66億美金
4.SPDR黃金ETF(GLD) 流入 6.16億美金
5.Vanguard FTSE新興市場ETF (VWO) 流入 5.18億美金
6.iShares美國核心綜合債券ETF (AGG) 流入 3.99億美金
7.VanEck Vectors黃金礦業ETF (GDX) 流入 3.70億美金
8.iShares核心標普500指數ETF (IVV) 流入 2.55億美金
9.iShares iBoxx高收益公司債券ETF (HYG) 流入 2.44億美金
10.ProShares放空波動率指數短期期貨ETF (SVXY) 流入 2.39億美金


國際ETF資金流出 Bottom10

1.WisdomTree日本股票匯率避險ETF (DXJ) 流出 -5.32億美金
2.iShares羅素2000 ETF (IWM) 流出 -5.32億美金
3.PowerShares納斯達克100指數ETF (QQQ) 流出 -4.86億美金
4.SPDR公用事業類股ETF (XLU) 流出 -3.50億美金
5.SPDR金融類股ETF (XLF) 流出 -2.89億美金
6.WisdomTree歐洲股票型匯率避險ETF (HEDJ) 流出 -2.83億美金
7.iShares 7-10年期美國公債ETF (IEF) 流出 -2.43億美金
8.SPDR標普油氣開採與生產ETF (XOP) 流出 -1.74億美金
9.ProShares二倍做多波動率指數短期期貨ETF (UVXY) 流出 -1.66億美金
10.iShares美國房地產指數ETF(IYR) 流出 -1.49億美金

基於ETF之動態資產配置

為了解決IEF 年報酬的問題，作者蔡旻霖 這樣論述：

本研究探討投資人是否應該主動積極管理資產配置，以降低風險並獲得超額報酬。為達到分散投資、降低風險的目的，本研究採ETF作為研究對象，模擬在美國市場中投入資金，購買SPY(追蹤標的為S&P 500)、IEF(追蹤標的為美國7-10年期公債)以及BIL(追蹤標的為美國三月期之國庫券，視為無風險資產)這三檔ETF作為資產組合，並採取動態策略，如基於全距的DCC CARR模型及基於報酬的DCC GARCH模型、和靜態策略的方式進行績效比較；並藉由機器學習的方式，將樣本分成兩組，做樣本內(In-sample)及樣本外(out-of-sample)的預測。最後的研究結果指出，這些策略中，動態策略的績效優

於靜態策略，表示投資人藉由主動管理，相較於被動管理、消極投資，可享有更高的超額報酬，這也是本篇論文的價值所在。

ETF最適投資組合波動擇時策略

為了解決IEF 年報酬的問題，作者陳建穎 這樣論述：

本文訴求重點在於以波動擇時策略探討股票、債券及黃金混合型ETF最適投資組合績效，在資產配置中股票與債券兩種資產經常呈現負相關，單一投資都不盡完美，可是二者相加卻是相對完美的投資組合。股、債分立單獨投資猶如單翼的天使，兩者彼此擁抱結合才能展翅高飛！本研究以連結SPDR標普500指數股票ETF(SPY)、iShares 7-10年期美國公債ETF(IEF)及SPDR黃金ETF(GLD)混合的ETF投資組合並採取波動擇時的投資策略，運用以指數權重的滾動方法估計資產報酬的波動度(簡稱為FKO模型)及DCC-GJR-GARCH模型，建構最佳資產配置並衡量波動擇時策略之績效 (夏普比率、經濟價值)。實證

結果顯示採波動擇時策略之DCC-GJR-GARCH經濟價值明顯優於FKO；而FKO模型則優於靜態模型。由此可證明股、債混合的ETF最適投資組合波動擇時策略，除了可以使資產配置穩健成長外並能從波動擇時策略中獲得最大之績效。國際金融市場瞬息萬變，衍生性金融商品工具和操作日趨繁瑣與複雜，但太過於複雜的投資工具多數投資人很難駕馭，本文借重風險分散的被動式ETF簡單投資組合「以簡馭繁」，或可建立大巧若拙、大智若愚之良好績效，創造其經濟價值。

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