20170109-兴业证券-猎金系列之十二_挖掘错误估值背后所蕴藏的Alpha_18页_1mb

报告摘要

本报告由兴业证券分析师任瞳、徐寅与研究助理周靖明联合撰写，主要探讨了估值偏离度因子（DevFactor）的构建及其在投资中的应用效果。报告指出，基于安全边际理念，构建了一个新的价值因子——估值偏离度因子，并通过实证分析验证了其相较于传统价值因子（如BP_LR和EP_TTM）在选股能力上的显著提升。

估值偏离度因子的构建：估值偏离度因子是通过对公司内在价值的估算，并结合总市值进行对数回归分析得到的，其因子值越大，表示公司被高估程度越高，未来收益率越低；因子值越小，表示公司被低估程度越高，未来收益率越高。
因子表现：DevFactor在测试期间（2005年1月至2016年11月）表现出色，其IC平均值高达8.00%，风险调整后的IC为0.65，t统计量为7.74。在分位数组合测试中，DevFactor的多空组合年化收益为43.91%，Sharpe比率1.14，表现出较好的风险调整后收益。
与传统因子对比：相较于BP_LR和EP_TTM因子，DevFactor在IC表现、多空组合收益以及风险调整后的收益方面均有显著提升。例如，DevFactor的t统计量为7.74，而BP_LR和EP_TTM分别为3.61和1.39。
行业和市值中性化后的表现：在中性化处理后，DevFactor的IC均值和标准差有所下降，但其表现依然优于BP_LR和EP_TTM。DevFactor的Sharpe比率由1.90降至1.62，但整体仍优于其他因子。
选股策略：基于DevFactor构建的选股策略在回测期间表现出良好的收益能力，年化收益率为43.91%，Sharpe比率为1.14，最大回撤为58.53%。策略的构建基于每月最后一个交易日的组合筛选，从每个中信一级行业中选择因子值最小的股票组成等权组合。

通过将总市值（M）分解为账面价值（BV）与估值偏离度（Dev）的和：
$$
M = BV + Dev
$$
使用对数回归模型：
$$
\ln M_{it} = \alpha_{0t} + \alpha_{1t} \ln B_{it} + \alpha_{2t} \ln |NI_{it}| D(NI_{it} > 0) + \alpha_{3t} \ln |NI_{it}| D(NI_{it} < 0) + \alpha_{4t} LEV_{it} + \varepsilon_{it}
$$
残差项作为估值偏离度因子，用于衡量公司估值偏离情况。

IC表现：DevFactor的IC平均值为8.00%，风险调整后的IC为0.65，t统计量为7.74，表现优于BP_LR和EP_TTM。
分位数组合表现：
- 多空组合年化收益为33.36%，Sharpe比率为1.90，最大回撤为16.57%。
- 多头组合（组合0）年化收益为44.86%，Sharpe比率为1.14，信息比率为1.63。