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对整个时段，Frongello方法和GRAP方法产生相同的结果。
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这两种方法都是依赖于次序，如果改变了季节的顺序，那么平滑的结果就会改变。尽管这两种方法依赖于次序，我还是宁愿采用它们而不是Carino法和Menchero法，它们更符合直觉而且计算稍微没有那么繁琐。我对于隐含在Carino法和Menchero法中的剩余分布有天然的厌恶感，同时每次时段延伸都需要重新计算归因影响也是非常无效率的。
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Davies和Laker
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Davies和Laker（2001）参考了Brinson、Hood和Beebower的初始论文中提到的将Brinson模型应用于多时段的方法，同时也参考了Kirievsky和Kirievsky（2000）的工作。
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他们建议通过复利化名义基金收益率的方法来推导多时段的归因影响。
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整个时段的算术法超额收益率是：
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资产配置：
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式中 bS，t ——时段t的半名义基金（资产配置名义基金）收益率。
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股票选择：
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式中 rS，t ——时段t的选择名义基金收益率。
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相互作用：
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Davies和Laker方法建立了资产配置、股票选择和相互作用的总贡献的计算方法。他们2001年的论文并没有提及每个类别的收益率如何计算，但他们暗示使用Carino方式的算法来计算每个类别的贡献，然后再将每个类别的贡献相加。
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再次使用表8-1中的数据，我们计算了每个季度的Brinson名义基金收益率并将其复利化，具体如表8-14所示。
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表8-14 Brinson名义基金收益率
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在表8-15中计算了整个时段的总或“精确”归因影响。