西南证券-金融工程专题报告：基金业绩归因模型的解析与探讨-221028

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　　本文从理论模型和实证举例两个方面对基金业绩归因模型进行梳理和探讨，共梳理出2大类业绩归因方法：基于净值收益序列的回归法、基于持仓数据的横截面分析法；7个业绩归因模型：单期Brinson模型、单期BF模型、多期BF模型、基于持仓股票的多因子模型、选股择时模型、风格配置模型、因子模型，这些模型主要从资产配置、行业配置、选股、风格等不同模块对组合收益进行分解。
　　单期Brinson模型、单期BF模型对基金短期内的业绩进行归因分析，其假设短期内资产权重不变，将基金超额收益分解到资产配置贡献和个股选择贡献、行业配置贡献和行业选股贡献。在实证中，基金A的超额收益来自于个股选择贡献，不具备大类资产配置能力。2022Q2基金A的超额收益主要来源于行业配置贡献，在行业上的选股能力一般。进一步，多期BF模型可以对基金长期业绩进行归因分析。
　　基于持仓股票的多因子模型通过基金持仓数据将股票的多因子模型扩展到基金，分析基金的因子暴露。根据Barra CNE6因子模型，基金A在规模因子和非线性规模因子上都有长期负向暴露，在流动性、beta、波动率、成长因子的暴露敞口都在2020年底由正向转为负向。
　　选股择时模型、风格配置模型、因子模型从基金收益率时间序列出发，对一系列风险因子或者风格指数收益率序列回归，分析基金超额收益来源于哪些风险溢价因子、风格头寸。选股择时模型分析基金的选股、择时能力；风格配置模型分析基金在风格资产的配置比例和风格贡献；因子模型以Fama-French三因子模型为代表。
　　不同业绩归因模型从不同维度对基金业超额收益的来源进行分析，每个模型都有各自的特征和优缺点。基于净值收益序列的回归法最大的优点是收益率序列的数据容易获取，公募基金每日都会公布净值数据；但其缺点是回归结果易受到因子之间多重共线性的影响，受到数据频率和样本大小的影响。基于持仓数据的归因法最大的难点在于持仓数据的获取，对于外部投资者，只能半年报和年报数据进行截面分析。
　　风险提示：模型失效风险、因子失效风险，基于基金历史数据的业绩归因不能代表其未来的投资业绩。