什么是基金业绩归因？
就是找出决定基金业绩的因素。 但结果可能没有你想的那么简单。 首先，我们得先明确一点：影响基金收益率和风险性的因素有很多；且这些因素对收益率和风险性产生的影响并不像加法那样直接相加，而是一种复杂的相关关系——即某类因素对投资回报的影响并不仅仅取决于该类因素本身，也会受到其他因素的影响（详见《因子分析》）。
所以当我们说一个因子对投资回报的贡献率大小时，其实指的是这个因子与收益和风险相关的系数的大小，以及该因子与其他因子相关关系的密切程度。 我们以因子分析中常用的方法——主成分分析为例，来详细说明如何对基金业绩进行归因。 假设有n只基金，每一个基金都持有m个资产，则总共有mn个数据。我们将每个基金的收益率按照方差百分比进行加权合并得到市场收益率 然后分别计算每个基金对市场收益率的解释能力 （这里我们使用R²值来表示解释力，当然也可以用其他指标，如AR(2)值等）。
接着我们计算每个基金在每个主成分上的载荷 其中αi是第i支基金在第j个主成分上的得分，p是主成分个数。如果我们进一步假设各个主成分彼此独立，那么αij的分布就具有如下形式： 我们把所有基金在某个主成分上的得分绘制成图1所示的形式。
从图中我们可以直观地看到每一只基金在某几个主成分上的载荷大小和方向——所谓“载荷”也就是这只基金在这几个主成分上所具有的特征。然后我们就可以根据载荷的性质来尝试解释基金的收益特征了。例如对于大盘风格偏差的基金我们可以通过查找载荷表中 α12 大于0的基金找到。一般来说我们寻找5-10只基金就够了，因为这些基金代表了这个风格偏差的样本空间。
图1 基金在主成分空间上的负载 接下来我们考虑单个主成分的贡献情况。我们计算每个主成分对收益的解释能力 R^2 ，然后除以该主成分的所有基金平均值，这样我们就得到了每个资金在每个主成分上的超额收益率 最后我们把所有的超额收益率按照降序排列，选择前十个回报率数值，我们就可以把整个样本区间内基金收益的前十名原因找出来了！