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DFQ2018绩效归因与基金投资分析工具-东方证券-20181025

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研究结论

绩效归因分析主要是将投资组合的业绩与基准业绩相比较,并将超越基准部分的收益分解成若干影响投资决策的因素。投资组合的绩效归因分析主要有两大类:基于收益率的绩效归因和基于组合持仓的绩效归因。

基于收益率的绩效归因主要有T-M 模型、H-M 模型、C-L模型、TM-FF3 、HM-FF3和CL-FF3模型。基于组合持仓的绩效归因主要依据Brinson模型和多因子模型。基于持仓的归因相比于基于收益率的归因能够从更多角度刻画组合管理人的投资能力。

风险也是组合管理人关心的重要部分,对投资组合进行风险归因有助于组合管理人了解组合的风险来源。风险归因分为事前(ex-ante)风险归因和事后(ex-post)风险归因,事前风险归因依赖于多因子模型,事后风险归因依据的是组合已实现波动率。

基于归因理论与东方A股因子风险模型(DFQ-2018),我们研发了投资组合的绩效归因工具。工具一:基于投资组合每期的持仓做绩效归因,提供的是python封装好的可执行程序,使用者无需另外安装python编译环境。工具二:用于公募基金的投资组合分析,目前研发了基金绩效归因的模块,后续可能会加入更多内容来完善整个基金分析系统。我们提供的是用VBA语言编写的EXCEL宏,使用者只需要在excel中开启宏就可以使用。欢迎感兴趣的投资者与我们团队成员或对口销售联系。

风险提示

量化模型失效风险

市场极端环境的冲击


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标签

投资组合收益率投资决策投资分析投资绩效评估
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