20180304-东北证券-金融工程研究报告_基本面分析因子研究_13页_1mb

基本面分析因子研究总结

核心内容

本报告旨在通过基本面分析方法构建选股因子，并对其有效性进行检验。研究主要从两个角度出发：

1. 绝对估值视角：基于红利贴现模型，选取净利润和增量净利率作为价值度量指标，计算其与市值的偏离程度，构建DPRO和DAUPRO因子。
2. 相对估值视角：通过构建股票复制组合，计算可比预期价值，并与实际市值进行比较，构建PIFV因子。

主要观点

• 股票具有内在价值，但市场价格常出现偏离，通过分析偏离方向和大小，可捕捉价值与价格的收敛机会，从而获取超额收益。
• DPRO因子：基于净利润计算，表现出较高的有效性和稳定性，其IC均值为7.13%，在1%的显著性水平下异于0。多头年化收益率为35.78%，Sharpe比率为0.972；多空组合年化收益率为30.05%，Sharpe比率为2.288。
• DAUPRO因子：基于增量净利率构建，其IC均值为2.97%，在1%的显著性水平下异于0。多头年化收益率为27.40%，Sharpe比率为0.733；多空组合年化收益率为14.15%，Sharpe比率为1.027。表现优于传统ROA指标。
• PIFV因子：基于可比公司合成价值，计算其与实际市值的偏离度，表现出较强的稳定性，IC值在76.69%的月份内为正值，IC均值为7.28%，在1%的显著性水平下异于0。多头年化收益率为35.43%，Sharpe比率为0.909；多空组合年化收益率为26.24%，最大回撤为9.14%，Sharpe比率为2.441。

关键信息

回测流程

• 数据来源：全部A股，时间范围为2007年1月至2017年12月。
• 因子构建方法：
  • DPRO和DAUPRO因子通过截面回归计算残差，作为因子值。
  • PIFV因子通过构建股票复制组合，计算可比预期价值与实际市值的偏离度。
• 组合构建规则：
  • 每期将因子值等分为10组（G1至G10），等权配置。
  • 组合持有20个交易日。
  • 在T+1时刻剔除停牌、涨停股票及上市不满60日的新股。

回测结果

• DPRO因子：
  • IC均值为7.13%，显著性水平为1%。
  • 多头年化收益率35.78%，Sharpe比率0.972。
  • 多空组合年化收益率30.05%，Sharpe比率2.288。
• DAUPRO因子：
  • IC均值为2.97%，显著性水平为1%。
  • 多头年化收益率27.40%，Sharpe比率0.733。
  • 多空组合年化收益率14.15%，Sharpe比率1.027。
• PIFV因子：
  • IC均值为7.28%，显著性水平为1%。
  • 多头年化收益率35.43%，Sharpe比率0.909。
  • 多空组合年化收益率26.24%，最大回撤9.14%，Sharpe比率2.441。

分组持仓构成分析

• G10组合主要暴露于小市值股票，偏好中盘股。
• 多数时间内，G10组合在BP（市净率）和盈利因子上具有正向暴露。
• 市值风险贡献在多数时间内为正，且近期占比显著增加，导致组合波动较大。
• 流动性风险贡献在多数时间内为负。

因子有效性

• DPRO和PIFV因子表现优于ROA指标，具有较好的预测能力。
• 两个因子在不同时间段内均表现出较高的稳定性，且与市值存在显著的正向关系。
• 通过因子构建，能够有效识别被低估或高估的股票，从而在价格收敛中获得超额收益。

因子表现对比

结论

本报告是基本面量化研究的初步探索，通过构建DPRO、DAUPRO和PIFV因子，验证了基本面分析在选股中的有效性。结果显示，DPRO和PIFV因子表现优异，具有较高的预测能力和超额收益潜力。未来将继续深化基本面量化研究，以挖掘更精细的市场信息。