横截面回归模型（Cross Section Regression Model）是一种用于研究不同个体（如人、公司、国家等）在某一时间点的特征和关系的统计方法。它通过将某一时间点上的所有样本数据集进行回归分析，来检验不同个体之间的相关性。具体来说，横截面回归模型可以用来检验一个评价期内的超额收益是否与接下来的持有期内的超额收益有正的相关关系。
横截面回归模型的基本思路包括以下几个步骤：
数据收集：
收集某一时间点上的所有样本数据，这些数据可以包括不同个体的各种特征和变量。
变量定义：
定义评价期和持有期内的超额收益，以及其他可能影响超额收益的变量。
模型构建：
构建横截面回归模型，通常使用普通最小二乘法（OLS）或其他回归方法来估计模型参数。
结果分析：
通过分析回归结果，判断评价期内的超额收益是否与持有期内的超额收益有显著的正相关关系。
横截面回归模型的计算公式如下：
\[ \alpha_{i,2} = a + b \alpha_{i,1} + \epsilon_i \]
其中：
\（ \alpha_{i,2} \） 和 \（ \alpha_{i,1} \） 分别为持有期和评价期的超额收益率。
\（ a \） 和 \（ b \） 为回归系数。
\（ \epsilon_i \） 为随机误差项。
如果回归结果中斜率系数 \（ b \） 为正值且显著，则表明评价期内的超额收益与持有期内的超额收益之间存在显著的正相关关系，即基金业绩具有持续性。
横截面回归模型在经济学和统计学中有着广泛的应用，例如用于研究不同城市的人均GDP对人均消费的影响，或者分析金融危机的决定因素等。