MAC3 是彭博第三代多资产类别风险模型，涵盖股票、固定收益、基金及多类衍生品资产。我们也将继续推出另类模型，包括商品、对冲基金和私募股权模型。MAC3风险模型的应用广泛，除了风险预测、业绩归因以外，还可以基于因子进行压力测试和投资组合优化。
在前面两期中，我们讨论了如何通过情景分析来模拟不同场景下投资组合的表现。本期我们来探讨一下如何评价一个基金的长期业绩或趋势性的表现。查看一个产品过去一段时间的收益表现并不难，但要回答“这个基金在过去一段时间取得超额收益的表现是运气使然，还是基金经理确实展现出了持续的资产配置或选券能力？”这个问题，就不是一件很容易的事情了。
这里我们很高兴为大家介绍彭博多资产归因模型MAC-HPA的新功能——时间序列归因。在这一新功能中，用户可以在交互式图形界面PORT Workspace中查看和分析归因效应随时间变化的趋势。
第三期 – 如何评价一个基金的长期业绩或趋势性的表现？
例如，用户运行某段时间的归因报告，发现能源行业的资产分配贡献为30个基点。对此，用户可能会产生疑问：该贡献是在年初、年中出现的，还是全年的稳定积累？时间序列归因可以准确地以可视化的展现形式来回答这个问题。
时间序列归因不仅为用户提供了深入的趋势分析，而且有助于识别跑赢大盘的驱动因素，并提供归因效应如何随着时间的推移对整体表现产生影响的透明度。用户可以在一个报告中对趋势进行分析，而无需运行和处理多个归因报告，从而节省宝贵的时间。时间序列归因可针对多种MAC HPA归因模型进行应用，包括总回报分配、本币回报分配、所有曲线超额回报、曲线和波动率超额回报、隐含价差回报和纯价差回报模型（如下图所示）。
时间序列归因设置与说明
启动和运行时间序列归因与工作区中的现有流程非常一致。
- 创建一个归因选项卡，并选择MAC HPA作为模型版本
- 在归因导航器中选择投资组合和基准，输入相关详细信息，如日期范围和分类标准
- 在显示设置中选中标题为“包括时间序列”的功能框
- 选择基于回报的归因模型
- 应用并重新加载以触发运行
彭博组合分析系统PORT基于彭博完备的市场资讯数据库，不仅整合了所有公开证券的基本信息，因子和收益率曲线等模型数据，也包含了基金最新的底层持仓数据。用户可以便捷地通过PORT进行市场研究和比较分析。
下面我们随机选择一些市场上主动管理的股票基金进行分析。
例如下图中是一个聚焦于中国市场的产品。我们选择沪深300为比较基准，选择过去一年作为分析区间，以月度频率进行展示。可以看出该基金在申万行业分类下，持续表现出良好的资产分配效应，但证券选择的表现则一直差强人意。外汇汇率对组合的整体表现也有一定的影响，这是因为组合中除了A股外还包含港股投资。
下图中是一个聚焦于亚太股票投资的产品。我们选取彭博亚太大中盘价格回报指数（代码：APAC Index）作为基准，并选取GICS分类进行分析。以四月份作为分析区间，并以日度频率进行展示。可以看出该基金四月以来从行业配置上并没有取得显著的超额回报，但在个股选择方面则表现得颇为优秀。另外汇率的变动也为产品回报带来了正向贡献。
累计模式vs. 非连续模式
在时间序列归因中，系统支持选择两种计算模式，分别为累计模式和非连续模式。累计模式是默认设置，此模式返回所选择的整个时间范围内计算和链接的归因结果。累计的最终结果（即总归因和各种影响）将与在总体归因分析中显示的结果一致。并且，图形分析帮助解释了投资组合是如何得出最终归因效果的。相反，非连续模式返回独立时间间隔的归因效应。在数学上，每个时间间隔的计算与其他时间间隔不相关。这一功能可以帮助识别特定因素的变化（例如某天收益率曲线有一个大幅变动），从而为用户在调查和解释归因因素方面提供了更大的灵活性和准确性。
分析某个分类的归因效应
用户现在可以在分析中选择单独的分类，这些分类基于在归因分析中选择的分类标准。无论是使用彭博系统内置的分类还是自定义分类运行归因，用户都可以选择用于评估归因效果的各个类别。在分析设置中，单击顶部名为“层级”的下拉框，然后选择“篮子”，系统将显示与归因设置中选择的分类标准相对应的各个类别，从而便于用户针对特定类别进行归因效应的趋势分析。
此外，时间序列归因也支持嵌套或多级分类。如果所选分类中有多个层级，用户可以选择“篮子级别”来显示额外级别的子分类，从而查看归因效果随时间变化的趋势。清晰的曲线图显示了分类级别的归因效应。用户可以在两个月或更短的归因范围内使用每日数据，在更长的时间段内使用每月数据。用户可以选择查看所有分类或选择查看一个分类或一个子集。选择和取消选择可立即显示图形结果而无需重新加载。
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