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同样地，我们也达到了我们的目标，但同Carino法的结果稍有不同。需要注意的是，修正的影响对整个时段是唯一的，如果我们拉长分析时段，我们必须重新计算每个时段的影响。由于增加了复杂性，这种方法也是违反直觉的和繁琐的。
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GRAP方法
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Carino法和Menchero法都是平滑算法，这种方法将多时段算术法归因的剩余部分结构性的分散到各种贡献因素中。
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GRAP（1997）（绩效归因研究小组），一个以巴黎为基地的绩效测评专家工作小组，建议了另外一种链接方法，如下所示：
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假设at =时段t的算术法超额收益率。则：
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对于时段t=1，r1 =b1 +a1 ；时段t=2，r2 =b2 +a2
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所以，两个时段的总收益率是：
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实际上，第一时段的超额收益率被重新投资在第二时段的参考基准收益率上，第二时段的超额收益率被第一时段的实际投资组合收益率复利化。
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对于n个时段，我们可以将公式归纳为：
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实际上，时段t=T的超额收益率被到t=T时段之前的所有投资组合收益率复利化，然后再重新投资于剩余时段的参考基准收益率。
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由此得出：
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在表8-8中计算了第1季度修正的GRAP归因影响。
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表8-8 修正的GRAP第1季度归因影响
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在表8-9中计算了第2季度修正的GRAP归因影响。
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表8-9 修正的GRAP第2季度归因影响
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将表8-8和表8-9中的流程扩展到所有四个季度，我们可以计算每个季度的修正归因影响，并将其相加得到整个四个季度的算术法超额收益率，具体如表8-10所示。
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