1. 前言

插圖是小學(xué)讀書走的最多的一條巷子，從前面的青石板左轉(zhuǎn)，就到了我們的小學(xué)，筆直往前走，就到了江邊的樹林和草地，那時(shí)候下午課上完已經(jīng)將近傍晚，快放暑假的時(shí)候，我都是先去河里泡個(gè)澡，再把牛牽回家，現(xiàn)在回憶起來，別有一番趣味。現(xiàn)在河邊的樹林即將入湖底，小時(shí)候玩的樂園也一并沒了。

按照計(jì)劃，這部分應(yīng)該到后面再講的，不過最近一直在搞業(yè)績歸因系統(tǒng)，后面講我估計(jì)我都忘了。所以先放到前面來。注意，這篇文章絕對(duì)的干貨滿滿，走過路過，不要錯(cuò)過了。

2. 單期Brinson歸因

首先，我們定義兩個(gè)組合的收益率

與

：

而：

我這里定義了M個(gè)行業(yè)，其中

分別表示組合第i個(gè)行業(yè)的權(quán)重與行業(yè)的收益率，而

則表示基準(zhǔn)的第i個(gè)行業(yè)的權(quán)重與行業(yè)的收益率。

那么：

公式有點(diǎn)長，不曉得這里怎么換行。注意，這樣我們就得到了一個(gè)簡單的單期Brinson歸因模型，注意，一般來說，Brinson歸因的分解是有三項(xiàng)的，我這里把交叉效應(yīng)放到了選股效應(yīng)里面了。配置效應(yīng)：

。這很好理解，假設(shè)基準(zhǔn)里面行業(yè)i的收益率要高于基準(zhǔn)的收益率，而我們組合里面對(duì)這個(gè)行業(yè)又是超配，那么這部分的收益為正；如果要低于基準(zhǔn)，我們組合對(duì)這個(gè)行業(yè)又是低配，那么我們這部分的收益也為正。這就是配置的效應(yīng)

選擇效應(yīng)：

。這也很好理解，假設(shè)我們組合里面行業(yè)i的收益率要高于基準(zhǔn)的收益率，同時(shí)，我們也配置了正的權(quán)重，那么這部分的收益也為正；同樣的道理，如果我們組合里面行業(yè)i的收益率要低于基準(zhǔn)的收益率，同時(shí)，我們也配置了負(fù)的權(quán)重，那么這部分的收益也為正。只要

不為0，這項(xiàng)都不會(huì)恒為0，除非我們配置了和基準(zhǔn)相同權(quán)重的股票或者其他資產(chǎn)。而

不為0則表明了我們選擇了該行業(yè)，這就是選擇效應(yīng)

3. 多期的Brinson歸因

上面我們介紹了單期的Birnson歸因，但是，現(xiàn)實(shí)上，我們都需要對(duì)一段時(shí)間的超額收益進(jìn)行分析，這里面就牽涉了一個(gè)多期歸因的問題，因?yàn)?/p>

并不等于簡單的多個(gè)單期配置效應(yīng)與選擇效應(yīng)的添加。

業(yè)界一般會(huì)引入連接系數(shù)來解決這個(gè)問題，知乎上也有相應(yīng)的帖子：蕉崽：多期Brinson業(yè)績歸因分析——Carino模型?zhuanlan.zhihu.com誰能介紹下基金的brinson 業(yè)績歸因模型 ？?www.zhihu.com

這里我就不菲篇幅來具體展開，業(yè)界大多數(shù)都是使用了Carino連接系數(shù)來解決這個(gè)問題。

我再拉來一個(gè)帖子：優(yōu)礦?uqer.io

這篇是對(duì)華泰柏瑞滬深300指數(shù)增強(qiáng)基金的多因子模型歸因。這里也會(huì)有多期歸因的問題，那么，事實(shí)上多因子模型也可以采用Carino連接系數(shù)來解決這個(gè)問題。這個(gè)作業(yè)留給讀者來解決了。

4. Brinson歸因的進(jìn)一步思考

一般來說，我們看國內(nèi)各種分析軟件，Brinson歸因到這就結(jié)束了。但是對(duì)于一個(gè)產(chǎn)品來說，如果做到這樣，恭喜你獲得了60分。去年下半年，我去華泰的一個(gè)金融科技展，他們做到的大概也是這樣。假設(shè)，我的組合里配了一部分港股，基準(zhǔn)是恒生指數(shù)，那么這個(gè)Brinson業(yè)績歸因該怎么做？

如果按照A股與港股進(jìn)行劃分，如果這段時(shí)間恒指是漲的，A股也是漲的，然后就會(huì)得到我們組合里A股板塊的配置效應(yīng)是負(fù)的，我們的A股組合明明貢獻(xiàn)了正收益啊，這又該如何理解？

進(jìn)一步的思考，我們還能怎么做Brinson業(yè)績歸因，壓箱底的東西就歡迎私信交流了！

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的基金业绩的python分析_Python与量化多因子——聊聊Brinson业绩归因的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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