> 数据图表你知道Barra 超额收益归因中位数（20240103-20260529）2026-6-4前文结果表明，2024 年以来，三大基准指数下指增 ETF 的平均超额收益表现整体优于场外指增。那么，这一超额收益究竟来自何处不同基准指数下，超额收益的来源结构是否存在差异本节基于 Barra 与 Brinson 归因模型，对三大宽基赛道、共计 18 支指增 ETF的超额收益来源进行系统拆解。 Barra 归因模型显示，各指增 ETF 在风格因子上的平均主动暴露显著高于行业因子，管理人普遍倾向于通过风格偏离谋取超额，同时严控行业偏离风险，因此三大赛道下行业贡献均较小，超额收益主要来源于残差贡献（选股）和风格贡献。而且，风格贡献与残差贡献均随市值下沉逐级递增，意味着市值越小的赛道，管理人可获取的 alpha 空间越大。 Brinson 归因模型进一步从行业配置与个股选择维度验证上述结论。沪深 300 选股收益贡献中位数仅约 1.5%，但交互效应贡献约 1.3%，交互效应为正意味着管理人在超配行业中的选股表现优于行业平均水平，说明对于大盘股而言，“在重点行业里选好公司”对超额收益的影响显著。中证 500 和中证 1000 的选股收益贡献中位数分别达到 10%和 17%左右，远高于行业配置与交互效应，显示中小盘指增的超额几乎完全由选股能力驱动。这一现象源于大盘股定价效率高、公开信息充分，量化选股难以稳定获取 Alpha而中小盘股研究覆盖薄弱、错误定价多，为高频信息、事件驱动和量化选股留下了广阔的 Alpha 空间。华泰证券金融地产
