多因子模型的业绩归因评价体系 天风证券 20180410
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摘要
即使风格相似、收益表现相似的组合，其收益来源也可能不尽相同，通过业绩归因，能够更加清楚组合的收益究竟来源于什么，进而知道这种获取超额收益的能力是否能够持续，也能够明白组合发生剧烈波动的原因，从而改进策略。 归因模型
常见的归因模型有三类，包括风格分析，收益分解及多因子分析。 风格分析
根据组合收益率通过回归的方式确定投资风格，需要组合及基准的收益率数据。 收益分解
相对基准进行收益分解，将组合的收益分解到配置（自上而下）和选股（自下而上）的维度，需要组合与基准的收益及权重数据。 多因子分析
通过多因子模型，将组合业绩归因到因子上，如估值因子，成长因子等。 这种模型需要具体的组合权重、个股因子暴露等数据，来确定组合的因子暴露。 Brinson模型
在Brinson模型中，组合相对于基准的超额收益就是主动管理的收益，超额收益的来源有三部分：
配置：超配或者低配资产类别（或板块）带来的超额收益。 选股：在资产类别（或板块）内部，超配或者低配个股带来的超额收益。 交互作用：超配有正向选股能力的资产类别（或板块）、低配负向选股能力的资产类别（或板块）。 多因子模型
多因子模型将股票收益率分解为可以由共同因子解释的部分以及特质部分。使用期初组合的因子暴露，以及期末估计的因子收益可以将组合的收益分解到各个因子维度上。 模型与多因子模型相结合的收益归因能够更加深入、多维地考察组合收益的来源，而收益模型与风险模型相结合有助于识别低效甚至无效的风险暴露。通过将事后的业绩归因与事前投资组合构建时的偏好相比较，有助于改进投资过程，提前发现策略中存在的漏洞。此外，归因能够帮助投资者在组合业绩发生巨大波动时，找到问题的根源，从而积极地应对。
正文
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