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# 净值归因 / 因素回归
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## `TSBF_RegressionAnalysis`
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声明：class
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基于收益率的因素回归分析框架
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<!-- tags: 统计 回报率 投资收益 拟合 净值分析 因素回归 收益分解 -->
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### `fifConstant`
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声明：field
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是否包含常数项，true 表示包含 true
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可见性：`public`
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类型：bool
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### `fAlpha`
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声明：field
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显著性水平 0.05
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可见性：`public`
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类型：real
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### `fifPrincomp`
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声明：field
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是否主成分回归，true 表示主成分回归 false
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可见性：`public`
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类型：bool
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### `fifLimit`
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声明：field
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是否约束系数，true 表示约束系数 false
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可见性：`public`
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类型：bool
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### `fa`
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声明：field
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nil 表示无不等式约束，空数组表示空的不等式约束，如果有不等
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可见性：`public`
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类型：array
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### `main()`
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声明：function
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回归主函数，得到回归结果，用于后续的分析
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<!-- tags: 执行 因素回归 回归分析 -->
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可见性：`public`
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返回：array
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### `rarSquare()`
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声明：function
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获取回归的 R 方，必须要在运行 Main 函数后调用
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<!-- tags: 查询 执行 拟合 拟合优度 决定系数 -->
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可见性：`public`
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返回：real
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### `ravif()`
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声明：function
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获取原始自变量的方差膨胀系数
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<!-- tags: 查询 方差膨胀因子 多重共线性 回归诊断 -->
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可见性：`public`
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返回：array
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### `raLeverReturnAttri(if_tree_id)`
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声明：function
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区间分层收益归因统计，包含上层总收益分解与下层因子收益贡献分解
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<!-- tags: 汇总 回报率 投资收益 贡献分析 影响度 因子分析 因子指标 -->
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可见性：`public`
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| 参数 | 类型 | 说明 |
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| ------------ | ---- | ----------------------------------------------------------------------------------------- |
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| `if_tree_id` | bool | 是否显示树形 ID，布尔类型，默认为否，包含字段"层级"、"id"、"pid"，常用于 web 做树形分解图 |
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返回：array
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### `raSummaryReturnDetail(r_type)`
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声明：function
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每期总收益分解详情
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<!-- tags: 查询 总收益分解 每期详情 -->
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可见性：`public`
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| 参数 | 类型 | 说明 |
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| -------- | ------- | -------------------------------------------------------------------------------- |
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| `r_type` | integer | 返回类型，整型 取值 含义 0（默认） 返回每期收益贡献(%) 1 返回每期累计收益贡献(%) |
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返回：array
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### `raSummaryReturnAttri()`
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声明：function
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区间总收益归因统计，多期收益归因，统计每个分解项对区间累计总收益的贡献
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<!-- tags: 汇总 收益分解 贡献分析 影响度 -->
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可见性：`public`
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返回：array
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### `raFactorContriDetail(factor_lever, r_type)`
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声明：function
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每期因子贡献详情，因子贡献=回归系数*因子收益
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<!-- tags: 回报率 投资收益 影响度 收益分解 因子分析 因子指标 拟合 -->
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可见性：`public`
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| 参数 | 类型 | 说明 |
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| -------------- | ------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
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| `factor_lever` | integer | 因子层级，整型，取值如下，FactorLever 也可以为一维数组，如 array(1,2)，表示 返回一级和二级大类因子 取值 含义 返回字段 备注 -1 返回所有层级因子 所有不同层级因子名称 0（默认） 返回小类因子 小类因子名称 FX 列名 1 返回一级大类因子 一级大类因子名称 FFactorConfig 设置相关， 见"大类因子"或"因子分类"字段 2 返回二级大类因子 二级大类因子名称 …… |
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| `r_type` | integer | 返回类型，0 表示返回每期收益贡献(%)，1 表示返回每期累计收益贡献(%) |
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返回：array
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### `raFactorContriAttri(factor_lever)`
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声明：function
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区间因子贡献统计，各小类或大类因子对区间累计总收益的收益贡献
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<!-- tags: 汇总 收益分解 贡献分析 影响度 因子分析 因子指标 -->
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可见性：`public`
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| 参数 | 类型 | 说明 |
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| -------------- | ------- | -------------------------------------------------- |
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| `factor_lever` | integer | 因子层级，整型，详见 RAFactorContriDetail 参数说明 |
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返回：array
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### `raLeverRiskAttri(if_tree_id)`
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声明：function
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区间分层风险归因统计，包含上层总风险分解与下层因子风险分解
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<!-- tags: 汇总 收益分解 贡献分析 因子分析 因子指标 风险管理 风控 -->
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可见性：`public`
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| 参数 | 类型 | 说明 |
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| ------------ | ---- | ----------------------------------------------------------------------------------------- |
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| `if_tree_id` | bool | 是否显示树形 ID，布尔类型，默认为否，包含字段"层级"、"id"、"pid"，常用于 web 做树形分解图 |
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返回：array
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### `raSummaryRiskAttri()`
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声明：function
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区间总风险归因统计，统计各分解项对总风险的风险贡献
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<!-- tags: 汇总 收益分解 贡献分析 影响度 风险管理 风控 -->
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可见性：`public`
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返回：array
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### `raFactorRiskAttri(factor_lever)`
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声明：function
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区间因子风险归因统计，统计小类或大类因子对总风险的风险贡献
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<!-- tags: 汇总 收益分解 贡献分析 影响度 因子分析 因子指标 风险管理 风控 -->
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可见性：`public`
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| 参数 | 类型 | 说明 |
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| -------------- | ------- | -------------------------------------------------- |
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| `factor_lever` | integer | 因子层级，整型，详见 RAFactorContriDetail 参数说明 |
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返回：array
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### `raRelativeImportance(method, option)`
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声明：function
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相对重要性分析，检验各自变量对回归 R 方的贡献度
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<!-- tags: 检查 判定 验证 统计 影响度 收益分解 拟合 拟合优度 -->
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可见性：`public`
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| 参数 | 类型 | 说明 |
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| -------- | ------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
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| `method` | integer | Integer，整数，表示相对重要性分析的算法类别 0：表示边际 R2 法，调用公用函数 Regress_Domin_Marginal（默认） 1：表示 R2 公式分解法，调用公用函数 Regress_Domin_Marginal |
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| `option` | integer | 可选。Integer，整数，在 method=0 时有用，是 Regress_Domin_Marginal 的可选参数 0：利用完整回归中剔除其他变量的贡献度计算（默认） 1：利用包含指定变量回归中贡献度的均值计算 |
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返回：array
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### `raReturnCorrel(if_y)`
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声明：function
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收益相关系数
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<!-- tags: 查询 收益相关系数 相关性 -->
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可见性：`public`
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| 参数 | 类型 | 说明 |
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| ------ | ---- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
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| `if_y` | bool | 是否包含因变量 Y，布尔类型，为真表示计算 Y 以及各自变量因子收益间的相关系数（因 变量 Y 的名称为"总收益"），为假表示仅计算自变量因子收益间的相关系数 |
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返回：array
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### `raSelectAlphaDetail()`
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声明：function
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获取每期选股 Alpha 详情
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<!-- tags: 查询 选择 筛选 超额收益 主动收益 -->
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可见性：`public`
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返回：array
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### `raStyleReturnDetail()`
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声明：function
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获取每期风格收益详情
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<!-- tags: 查询 风格因子 投资风格 -->
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可见性：`public`
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返回：array
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### `raReturnContribute(dtype)`
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声明：function
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获取风格因子收益贡献分解结果；必须在 Main 执行后调用
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<!-- tags: 查询 回报率 投资收益 影响度 收益分解 因子分析 因子指标 投资风格 -->
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可见性：`public`
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| 参数 | 类型 | 说明 |
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| ------- | ------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
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| `dtype` | integer | Integer，代表返回的数据类型 取值 结果说明 算法说明 0（默认） 最后一天的收益贡献分解结果 最后一天各风格收益与所对应的回归系数相乘 1 区间每一天的收益贡献分解结果 区间每一天的各风格收益与对应的回归系数相乘 2 区间累计收益率的收益贡献分解结果 区间各累计风格收益率与对应的回归系数相乘 |
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返回：array
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### `raRiskContribute()`
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声明：function
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按边际风险法获取风格因子风险贡献分解结果；必须在 Main 执行后调用
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<!-- tags: 查询 影响度 收益分解 因子分析 因子指标 风险管理 风控 投资风格 -->
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可见性：`public`
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返回：array
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### `raRelaImportance(x, y, method, option)`
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声明：function
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获取相对重要性分析结果
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<!-- tags: 查询 相对重要性 变量贡献 回归分析 -->
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可见性：`public`
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| 参数 | 类型 | 说明 |
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| -------- | ------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
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| `x` | array | Array，二维数组，自变量数据，即风格收益数据 |
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| `y` | array | Array，一维数组，因变量数据，即收益率数据 |
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| `method` | integer | Integer，整数，表示相对重要性分析的算法类别 0：表示边际 R2 法，调用公用函数 Regress_Domin_Marginal（默认） 1：表示 R2 公式分解法，调用公用函数 Regress_Domin_Marginal |
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| `option` | integer | 可选。Integer，整数，在 method=0 时有用，是 Regress_Domin_Marginal 的可选参数 0：利用完整回归中剔除其他变量的贡献度计算（默认） 1：利用包含指定变量回归中贡献度的均值计算 |
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返回：array
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