用python实现brinson模型的基金业绩归因 有什么思路
时间: 2023-10-27 15:07:45 浏览: 61
实现 Brinson 模型的基金业绩归因通常需要以下步骤:
1. 获取基金持仓数据和对应的市场指数数据。
2. 计算基金的主动权重和行业权重,以及市场指数的权重。
3. 根据上述权重计算基金的主动收益和行业收益,以及市场指数的收益。
4. 计算主动收益的贡献和行业收益的贡献,以及总收益的贡献。
5. 比较基金的收益表现和市场指数的表现,并分析主要的偏离原因。
实现这些步骤需要使用 Python 的一些数据科学库,如 Pandas、Numpy 和 Scikit-Learn 等。具体实现方式有很多,可以参考相关的论文和代码库。
相关问题
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:
```python
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。
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:
``` python
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。
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