20170206-兴业证券-猎金系列之十二_挖掘错误估值背后蕴藏的Alpha_28页_2mb

报告摘要

《猎金系列之十二：挖掘错误估值背后蕴藏的Alpha》总结

核心内容

本文由兴业证券定量研究团队撰写，旨在探讨如何通过构建新的估值因子来挖掘市场中被错误低估的资产，从而获取超额收益（Alpha）。文章基于价值投资理念中的“安全边际”概念，提出了一种新的估值偏离度因子（DevFactor），并对其有效性进行了实证检验。

主要观点

传统价值因子有效性减弱：BP因子（市净率倒数）在2010年后表现出更强的波动性，说明其有效性在减弱。EP因子（市盈率倒数）的表现也相对不如BP因子。
安全边际的重要性：安全边际是价值投资的核心概念，强调内在价值与市场价格之间的差距。格雷厄姆和巴菲特均认为这一原则是投资成功的基石。
估值偏离度因子构建：通过引入对数回归模型，结合账面价值（BV）、净利润（NI）以及财务杠杆（LEV）等因素，构建了估值偏离度因子。该因子在处理净利润为负的情况时，采用了哑变量进行调整。
因子有效性分析：估值偏离度因子在整体回归和分行业回归中均表现出较高的风险调整IC值和t统计量，说明其在预测股票收益方面具有较好的能力。其在分位数组合中的表现也优于传统价值因子，尤其在高分位组合中，年化收益率达到37.60%，Sharpe比率达到2.56。
与传统因子对比：估值偏离度因子在中性化处理后，表现优于BP_LR和EP_TTM因子。其在年化收益率、波动率和风险调整后的收益方面均显示出优势。
选股策略构建：基于估值偏离度因子，构建了等权投资组合策略。该策略在2005年1月至2016年11月期间表现出显著的超额收益，总收益率达4628.20%，年化收益率为38.49%，Sharpe比率为1.02。相比中证500指数，该策略的超额净值为558.50%。
因子优化方向：未来研究可进一步探索对传统因子的改进方法，以及利用新的数据源和技术手段挖掘更有效的因子。

关键信息

估值偏离度因子构建方式

模型公式：
$$
\ln M _ {i t} = \alpha_ {0 t} + \alpha_ {1 t} \ln B _ {i t} + \alpha_ {2 t} \ln | N I _ {i t} | D _ {(N I _ {i t} > 0)} + \alpha_ {3 t} \ln | N I _ {i t} | D _ {(N I _ {i t} < 0)} + \alpha_ {4 t} L E V _ {i t} + \varepsilon_ {i t}
$$
回归方式：包括横截面整体回归和分行业回归两种方式。
因子表现：
- DevFactor：平均值7.89%，标准差9.84%，风险调整IC值0.80，t统计量9.56。
- DevFactor_I：平均值7.89%，标准差9.84%，风险调整IC值0.80，t统计量9.56。
- DevFactor_adj：年化收益率22.75%，Sharpe比率为1.99，最大回撤率为10.23%。

分位数组合表现

DevFactor：
- 总收益率：4277.17%
- 年化收益率：37.60%
- 年化波动率：14.69%
- Sharpe比率：2.56
- 最大回撤率：11.14%
DevFactor_I：
- 总收益率：4277.17%
- 年化收益率：37.60%
- 年化波动率：14.69%
- Sharpe比率：2.56
- 最大回撤率：11.14%

选股策略表现

DevFactor：
- 总收益率：4628.20%
- 年化收益率：38.49%
- 年化波动率：37.65%
- Sharpe比率：1.02
- 最大回撤率：60.16%
中证500指数：
- 总收益率：613.77%
- 年化收益率：18.05%
- 年化波动率：36.32%
- Sharpe比率：0.50
- 最大回撤率：69.27%
超额净值：
- 总收益率：558.50%
- 年化收益率：17.25%
- 年化波动率：10.99%
- Sharpe比率：1.57
- 最大回撤率：21.89%