能用brinson模型做基金业绩归因吗

当然可以。Brinson模型是基金业绩归因分析（portfolio performance attribution）中最为常用的一种方法之一，通过分解基金业绩的来源，帮助投资者定位业绩来源，从而更好地理解基金的业绩表现。Brinson模型将整个资产组合的业绩归因为三个部分：市场效应、行业选择和个股选择。这些部分的权重可以用指数或其他基准进行比较。

相关问题

请用python写一段用brinson模型做基金业绩归因的代码

好的，很高兴为您提供帮助！以下是一段用Python编写的使用Brinson模型进行基金业绩归因的示例代码：

import pandas as pd

# 假设我们有以下数据：
portfolio = pd.DataFrame({'stock_A': [0.2, 0.1, 0.05], 
                          'stock_B': [0.3, 0.15, 0.1], 
                          'stock_C': [0.25, 0.2, 0.15], 
                          'stock_D': [0.15, 0.1, 0.05], 
                          'cash': [0.1, 0.45, 0.65]}, 
                         
                         index=['beginning', 'current', 'ending'])

benchmark = pd.DataFrame({'stock_A': [0.25, 0.2, 0.15], 
                          'stock_B': [0.3, 0.25, 0.2], 
                          'stock_C': [0.2, 0.15, 0.1], 
                          'stock_D': [0.15, 0.1, 0.05], 
                          'cash': [0.1, 0.25, 0.5]}, 
                         
                         index=['beginning', 'current', 'ending'])

# 首先计算组合和基准的收益率
portfolio_return = ((portfolio.loc['current'] - portfolio.loc['beginning']) / portfolio.loc['beginning']).values
benchmark_return = ((benchmark.loc['current'] - benchmark.loc['beginning']) / benchmark.loc['beginning']).values

# 计算组合中每个股票的贡献
stock_contributions = (portfolio.loc['current'] - portfolio.loc['beginning']).values * benchmark_return.reshape(-1, 1)

# 计算组合中每个股票的超额收益
stock_excess_returns = ((portfolio.loc['current'] - portfolio.loc['beginning']) / portfolio.loc['beginning']).values - benchmark_return

# 计算组合中股票选择和配置的总体贡献
stock_selection_contribution = stock_excess_returns - stock_contributions.sum(axis=0)

# 计算组合中每个行业的贡献
sector_contributions = portfolio.loc['current'].groupby(lambda x: x.split('_')[1], axis=0).sum() - \
                        portfolio.loc['beginning'].groupby(lambda x: x.split('_')[1], axis=0).sum() \
                        * benchmark_return.sum()

# 计算组合中每个行业的超额收益
sector_excess_returns = portfolio.loc['current'].groupby(lambda x: x.split('_')[1], axis=0).sum() / \
                         portfolio.loc['beginning'].groupby(lambda x: x.split('_')[1], axis=0).sum() - \
                         benchmark_return.sum()

# 计算组合中行业选择和配置的总体贡献
sector_selection_contribution = sector_excess_returns - sector_contributions.sum()

# 计算组合的总体贡献
total_portfolio_return = ((portfolio.loc['ending'] - portfolio.loc['beginning']) / portfolio.loc['beginning']).sum()
total_benchmark_return = ((benchmark.loc['ending'] - benchmark.loc['beginning']) / benchmark.loc['beginning']).sum()
total_contributions = portfolio.loc['current'] - portfolio.loc['beginning'].values.reshape(-1, 1) * \
                                                     benchmark.loc['current'].values.reshape(-1, 1)

total_selection_contribution = total_portfolio_return - total_benchmark_return - total_contributions.sum()

# 打印结果
print(f"Stock Contributions: {stock_contributions}\n")
print(f"Stock Selection Contribution: {stock_selection_contribution}\n")
print(f"Sector Contributions: {sector_contributions}\n")
print(f"Sector Selection Contribution: {sector_selection_contribution}\n")
print(f"Total Contributions: {total_contributions}\n")
print(f"Total Selection Contribution: {total_selection_contribution}\n")

希望这段代码对您有所帮助！如果您还有其他问题，请随时向我提出。

可以用python写一段用Brinson模型进行基金业绩归因的代码吗

可以的，Brinson模型是一种常用的基金业绩归因模型，可以用Python编写实现。以下是一些可供参考的Python库和代码实现：

1. pandas：用于数据处理和分析，可以用来处理基金持仓数据和收益数据。

2. numpy：用于数值计算和矩阵运算，可以用来计算基金的各个因子权重和收益率。

3. statsmodels：用于统计分析和回归分析，可以用来拟合Brinson模型。

以下是一个使用以上库实现Brinson模型的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm

def brinson_model(portfolio_data, benchmark_data):
    # 计算投资组合和基准的总收益率和总超额收益率
    portfolio_return = (portfolio_data['return'] - portfolio_data['risk_free']).sum()
    benchmark_return = (benchmark_data['return'] - benchmark_data['risk_free']).sum()
    excess_return = portfolio_return - benchmark_return
    
    # 计算投资组合和基准的各个因子权重和收益率
    portfolio_weights = portfolio_data.iloc[:,1:-1] / portfolio_data.iloc[:,1:-1].sum()
    benchmark_weights = benchmark_data.iloc[:,1:-1] / benchmark_data.iloc[:,1:-1].sum()
    portfolio_returns = portfolio_data['return'] - portfolio_data['risk_free']
    benchmark_returns = benchmark_data['return'] - benchmark_data['risk_free']
    
    # 计算Brinson模型的各个分项贡献
    equity_selection = np.dot(portfolio_weights['Equity'], portfolio_returns - benchmark_weights['Equity']*benchmark_returns)
    allocation_effect = np.dot(portfolio_weights.sum(axis=1) - benchmark_weights.sum(axis=1), benchmark_returns)
    interaction_effect = excess_return - equity_selection - allocation_effect
    
    # 输出结果
    print('Equity selection effect: {:.2%}'.format(equity_selection/excess_return))
    print('Allocation effect: {:.2%}'.format(allocation_effect/excess_return))
    print('Interaction effect: {:.2%}'.format(interaction_effect/excess_return))

以上代码实现了Brinson模型中的Equity selection effect、Allocation effect和Interaction effect的计算，输入参数分别为投资组合和基准的持仓数据和收益数据。