(1)回归归因法:用线性回归模型把组合收益拆分为市场基准收益和各因子超额收益,系数乘以因子暴露度就是对应因子的收益贡献。步骤为:一是确定基准指数与待分析因子(如估值、成长);二是收集组合和因子的历史数据;三是构建回归方程计算各因子贡献占比。比如某量化策略中,动量因子贡献了40%的超额收益,估值因子贡献30%。
(2)Brinson归因法:适合多因子选股策略,将收益拆分为资产配置、选股和交互部分,因子贡献通过分组对比拆解。步骤为:一是按因子对股票分组;二是计算每组超额收益;三是乘以组合在该组的权重得到因子贡献。比如高成长组超额收益乘以组合权重,就是成长因子的收益贡献。
(3)注意事项:要保证因子数据准确,避免因子相关性干扰结果,需结合策略逻辑解读,新手可先从单因子归因入手。
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发布于5小时前 广州



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