归因分析，可以这样理解：假如有一匹赛马名叫“疾风”，它在比赛中屡创佳绩。那么，是哪些关键因素成就了它的辉煌？是它的年龄、性别、体态，还是比赛当天的气候条件？归因分析正是为了探寻这些深层次的原因。

在基金领域，我们常听到收益、换手率、持股集中度等术语，这些指标背后的驱动力量是什么？是基金经理的精准操作，还是市场风格或特定行业的偏好？归因分析正是对这些问题的深入探究。

接下来，介绍几种主流的归因分析方法：

Brinson模型：这个模型将基金经理的主动投资行为拆解为两个维度：一是行业配置的择时，二是具体股票的选择。通过Brinson模型，可以将超额收益量化为主动配置、标的选择和交互效应三部分，从而评估策略相对于基准的优劣。

CAPM模型：这是一种单因子模型，通过分解组合的超额收益为市场风险敞口的收益β和非市场收益α，来判断基金管理人的择股能力。

基金筛选与评估：深入归因分析策略

T-M模型：在CAPM模型的基础上，增加了市场超额收益的二阶项。通过α和β的显著值，可以判断基金管理人的择券和择时能力。

基金筛选与评估：深入归因分析策略

Fama-French五因子模型：针对CAPM未解释的超额收益，提出了市场因子、规模因子、估值因子、盈利因子和投资因子五个有效因子，共同影响股票资产收益。

Barra模型：这是一个多因子模型，通过分析国家因子、行业因子和风格因子，来归因和风险分析投资组合的收益和风险来源。

2024年8月，MSCI发布了中国股权市场的CNE6模型，对原有模型进行了优化，新增了反映公司质量、市场情绪和分红状况的因子。

总之，对于投资者而言，理解归因分析的概念就足够。在实际投资中，可以借助专业的归因分析结果，更好地理解影响基金或投资组合业绩的各种因素。