国联总量金融工程SmartBeta

摘要：

成长策略是全球市场SmartBeta产品中最常用的策略之一

随着资产定价理论的发展与演变，SmartBeta成长策略应运而生，全球各大指数公司均有成长策略指数产品布局。

主流成长因子在A股的适用性分析

在A股市场短期成长因子具有较强超额收益属性，但胜率不高且动量不强。单季度归母净利润同比高增长股票（前30%分位水平）在单季度业绩公告后的T日(T=30、50日)呈现较强的超额收益特征，但下一季度只有50%左右的股票净利润同比增速维持在前30%分位，33%左右股票归母净利润同比增速转负。

研究表明公司经营质量与盈利增速延续性有较大关联性

基于ROE杜邦分析与公司财务分项拆分，构建静态经营能力因子、盈利能力变化因子、运营效率变化因子、盈利质量因子四类质量因子。通过分组检验法研究表明公司静态经营能力、盈利能力变化、盈利质量与盈利增速可持续增长有较大关联性。

成长股的分水岭—质量因子

高质量成长股票池下一季度盈利增速分位动量及胜率显著高于高成长分组，陆股通资金持续流入，相对市场呈现高波动率特征。

基于筛选后的高质量成长池构建GL_沪深成长策略指数

GL_沪深成长策略指数，自年1月1日以来累积收益率.08%，年化收益率29.89%，年化波动率30.54%，信息比率1.19。除、年，其余年份均显著跑赢基准指数。

风险提示

本报告基于历史数据进行测试，历史回测结果不代表未来收益。未来市场风格可能发生切换，策略指数历史较高的超额收益与成长风格的发挥密不可分。

正文：

投资聚焦：公司质量显著影响盈利增速可持续性

作为SmartBeta因子投资中占据重要一环的成长因子，海内外指数公司均有相应的指数产品布局。我们从各大指数发布的成长SmartBeta指数编制方案提取主流的成长因子，采用Fama-MecBeth检验及IC统计检验分别测试了短期成长因子及长期成长因子在A股的有效性，从测试结果发现短期成长因子有效性较强，长期成长因子有效性较弱。短期成长因子具备较强的超额收益属性，但存在动量不强及胜率不足的缺点。

通过构建公司质量因子群，采用分组检验法分别测试静态经营能力因子、盈利能力变化因子、运营效率变化因子及盈利质量因子对于公司盈利增速的影响。基于统计检验结果构建复合质量因子，对高增长股票进行筛选，构建高质量成长股票池，显著改善股票池下一期盈利增速持续性。

通过对高质量成长股票的情景分析，我们发现北上资金持续流入增强定价效率，相对估值持续增长，呈现高波动率特征，且大类估值成长因子IC检验不再有效。

基于改进后的成长因子构建GL_沪深成长策略指数，采用复合波动率加权，回溯区间自年1月1日以来累积收益率.08%，年化收益率29.89%，年化波动率30.54%，信息比率1.18。除、年略跑输基准外，其余年份均显著跑赢基准指数。

成长策略是SmartBeta产品中最常用的策略之一

2.1SmartBeta的起源

年，相对收益概念萌芽，WilliamSharpe、JohnLintner和JanMossin提出资本资产定价模型（CAMP），奠定了现代金融学的基础。CAMP模型将市场回报作为资产的定价因子，用beta描述资产在市场因子上获得的收益，而Alpha则用来描述资产的超额收益。

随着金融理论的发展,年，Fama和French提出了著名的三因子投资模型。在CAPM的基础上，他们引入了市值敏感度因子和价值敏感度因子。之后，Fama和French又添加了两个因子（投资水平因子和盈利水平因子），提出了五因子投资模型。该模型认为盈利水平越高的公司，其回报率越高。

多因子模型是SmartBeta投资的基础。基于成熟化的结构化多因子风险模型，对传统市场类指数进行成分及权重的优化，以获得在特定因子风险暴露，使指数能够整体获取该因子带来的风险溢价收益。

经过数十年的发展，当前研究较为认可的SmartBeta因子有：价值、成长、低波、红利、动量、质量、小市值。理论和实证研究表明，上述7个因子能够持续带来相对基准的超额收益。下面对其投资理念进行简要介绍：

a)低波动：通过投资于风险、波动率或Beta更低的股票，获取超额收益

b)小市值：投资小市值股票，获取相对大市值股票的超额收益

c)价值：通过投资基本面价值高，但价格相对较低的股票，获取超额收益

d)质量：通过投资于高质量、财务健康、盈利稳定的股票，获取超额收益

e)成长：通过投资成长速度快、盈利增速高的股票，获取超额收益

f)动量：投资于历史表现更好的股票，强者恒强

g)红利：获取稳定股息收入的同时获取超额收益

2.2海内外主流成长SmartBeta构建方式

成长策略是全球市场SmartBeta产品中最常用的策略之一。依据经典估值模型Dividenddiscountmodel、DiscountCashFlow均认为公司价值是未来现金流及股利的折现值，而公司的成长速度越高，未来现金流越高，当前公司价值越高。同时从风险定价的角度来说，成长股的高增速可持续性本身具有超额风险，未来的增速波动率高于市场平均水平，因此市场会给予成长股更高的估值，从而带来成长因子的风险溢价。我们对主流成长SmartBeta指数的编制方法进行对比，分别是MSCI成长指数、标普成长指数以及中证成长指数。

从图表2的编制方案对比可以看出，各指数公司的成长类指数选择的因子差异比较大。其中，MSCI同时考虑了短期（1年）和长期（3年）利润和营业收入增长率；而标普采用的是较为短期的（1年）利润和营业收入增长率，同时加入动量指标；中证的方案只采用了长期（3年）利润和营业收入增长率。

主流指数公司成长因子在A股的适用性分析

我们根据市场主流成长SmartBeta指数的编制方案测试成长因子在A股中的历史表现。

3.1因子有效性测试框架

对单因子有效性的测试方法采用的是回归t检验、IC检验及分组检验观察法。

?因子值处理

1）去极值，默认为9倍标准差

2）截尾，默认为1%

3）标准化

?回归法

采用Fama-MacBeth回归方法对因子的有效性进行检验。

1）对因子进行多期截面回归

2）对指定区间内的因子收益率进行显著性检验

?IC检验

1）计算因子的rank_IC,因子在第T期的暴露度与T+1期的股票收益的秩相关系数。

2）对因子值进行简单的统计分析，计算IC的均值、方差、T统计量、p值、偏度、峰度及信息比

3.2成长因子刻画

基于主流指数公司成长SmartBeta的编制方法，我们对A股上市公司分别刻画了短期成长因子及长期成长因子。

短期成长因子计算

从营业收入、营业利润、净利润刻画了多个短期成长因子，并在历史行情区间对各成长因子进行了描述性统计及IC检验。（IC为股票当期因子值与未来一个月股价表现的秩相关系数）。

对各短期成长因子做了简单的相关性分析（测试区间：年12月31日-年6月1日）。从图表4的相关性矩阵来看，净利润_ttm同比增速因子与营业利润_ttm同比增速、营业利润_单季度环比增速与净利润_单季度环比增速、营业收入_ttm同比增速与营业收入_单季度同比增速的相关性较高。

长期成长因子计算

长期成长因子相关性

3.3短期成长因子有效性测试及因子收益率分析

短期成长因子历史IC检验结果

从短期成长因子历史IC检验结果来看，各因子均较为显著，T值均大于3，不同因子的IC强度有所差异，其中在A股的市场环境中对营收的变化较为敏感。从统计维度来看，同比增速的IC值高于环比增速的IC值，我们推断是环比增速包含了一部分季节效应，对于成长的刻画不够精确。

短期成长因子收益率（以营业收入ttm同比增长率因子为例）

通过Fama-MecBeth回归得到每个月度截面的因子截面收益率（T统计量为4.52），将各截面收益率合成因子收益率时间序列，自年至今实现稳定增长。

因子收益率在-年区间维持一个稳定的向上趋势，自年以来多空收益净值持续上升。

3.4长期成长因子有效性测试及因子收益率分析

长期成长因子收益率（以近3年营收增长率ttm回归因子为例）

从长期成长因子的IC检验结果及多空收益率来看，长期成长因子在A股有效性不强，因子收益率波动较大，因子季度多空收益率时负时正。

从因子历史IC序列来看，其IC值较低，且因子收益率出现较大衰减。从长期成长因子的刻画方式来看，采取历史3年的营收/盈利数据回归系数作为因子值容易发生滞后效应，对最新季度盈利增速不敏感，在A股的适用性较差。这里我们不再做详细讨论研究。

3.5短期成长因子存在较强超额收益属性，但动量不足且胜率不高

通过对主流短周期成长因子的初步历史检验结果来看，各因子的显著度较高，T值均大于3，因子多空收益率稳定趋势向上，是不错的选股因子。

单季度归母净利润同比高增速前30%分位股票数量历史分布

我们统计了当期净利润同比高增速股票在上市公司财报公告日T日后的超额收益，其中基准为中证全指（指数代码：.SH），T=30日、50日。从历史时间序列来看，超额收益显著，但也存在部分季度超额收益为负的情况。

业绩高增长企业在财报披露日(T日)前后超额收益表现

通过的进一步细致研究发现，该类因子还是存在一些缺陷，值得我们花时间去研究改进。我们从动量及胜率两个维度来进一步剖析短期成长因子的特征。其中动量采用当期业绩高增长股票下一季度业绩增速分位维持比例刻画，胜率采用业绩高增长股票下一季度业绩增速转负比例刻画。高增长股票池挑选净利润_单季度同比增速因子值在全A前30%分位的股票。从图表16、17的统计结果可以发现，当期净利润同比高增速的股票在下一季度依然有三分之一净利润同比增速为负，近一半股票下季度净利润增速跌出前30%分位，且胜率及动量在各年度分布均匀。

综述，业绩高增长企业在季报披露T日后呈现出明显的超额收益特征，但胜率不高，从各年度业绩增速动量及胜率数据来看，接近三分之一的公司下期净利润同比增速转负，一半以上的公司净利润同比增速掉出前30%分位。

公司质量与A股成长公司盈利增长持续性的关联性测试

在上一节中我们观察到单季度成长因子的alpha属性较高，但存在胜率不高的缺陷，在本节中尝试采用一些基本面量化的手段改造短期成长因子，使其能筛选出真正的成长公司。我们猜想好的企业经营质量能提升企业未来的盈利增长延续性，使得企业成长可持续。对于公司质量主要从四个方面来考量：

a)公司静态经营能力，

b)公司盈利能力变化，

c)公司运营效率能力变化，

d)公司盈利质量

4.1公司静态经营能力质量因子刻画

基于杜邦分析公式，将公司净资产收益率分解为销售净利率、总资产周转率及权益乘数。这里采用ttm的计算方式，以消除季节效应波动的干扰。我们侧重对企业的销售净利率以及总资产周转率的考量，轻视财务杠杆率。

其中Revenue_ttm为公司第T期财报的营业收入ttm值，为公司第T期财报的总资产ttm值，为公司第T期财报的净利润ttm值，为公司第T期财报的股东权益ttm值。

a)总资产收益率：总资产收益率衡量的是上市公司在没有财务杠杆作用下的盈利能力，是一个较为直观刻画上市公司盈利能力的财务指标。

b)销售净利率：销售净利率反映的是销售收入的收益水平

c)总资产周转率：总资产周转率是考察企业资产运营效率的一项重要指标，体现了企业经营期间全部资产从投入到产出的流转速度，反映了企业全部资产的管理质量和利用效率

d)权益乘数：刻画公司的财务杠杆率

从图表21所展示的因子相关性矩阵来看，静态经营能力因子间相关性较低。

静态经营质量因子相关性分析

4.2公司静态经营能力质量因子刻画

基于企业财务利润表的分项拆解，我们认为公司盈利能力的变化主要来自于分子端营业收入的增加以及毛利率的改善两方面。

从图表23所展示的因子相关性矩阵来看，公司盈利能力变化因子间相关性较低。

4.3公司运营效率变化质量因子刻画

我们认为公司运营效率变化主要来自于利润表成本端费用率变化及资产负债表中存货周转率及应收账款占比的变化。

分别计算利润表营业收入外各项费用率变化因子，采用当季费用ttm值与上季费用ttm值的变化值与当期营业收入ttm值的比值刻画。

运营效率变化质量因子计算

从图表26、27所展示的因子相关性矩阵来看，研发费用率变化因子与财务费用率变化因子存在正相关性，存货周转率变化与应收账款占比变化因子相关性较低。

4.4公司盈利质量因子刻画

我们主要通过非经常损益占比、盈余应计比率来刻画公司盈利质量因子。

非经常性损益，就是指公司发生的与经营业务无直接关系，以及虽与经营业务相关，但由于其性质、金额或发生频率影响了真实、公允地反映公司正常盈利能力的各项收入、支出。非经常性损益虽属于利润的组成部分，但其主要指一次性收益，因此不具备可持续性。如果一家公司净利润中非经常性损益占比过高，我们认为不能净利润增速无法真实反映一家公司的成长性。

盈余应计比率反映了企业中未以现金收入方式实现的部分占比，比如可能会产生违约风险的赊购赊销，存在操控利润空间的折旧摊销等等。我们认为盈余应计比率越低的公司经营性现金流状况越好，在产业链中的竞争格局也更优。考虑部分公司特殊业务模式或管理体制可能导致单季度应收账款陡增而导致盈余应计比率下降的可能性，我们这里也采用ttm计算方式平滑处理，以消除季节性效应的影响。

公司盈利质量因子计算公式

4.5质量因子对公司成长延续性影响的测试方法

采用分组检验的方式，分别测试不同质量因子对于下一期盈利增速的影响。

样本范围：高成长股票池，筛选标准为单季度盈利同比增长率分位水平位于全A前30%

测试周期：年12月31日-年6月1日

测试对象主要包括

a)不同因子值对应分组下一期盈利增速转负的比例

b)不同因子值对应分组下一期盈利增速掉出前30%分位水平的比例

4.6质量因子对于盈利增速可持续性影响的测试

静态经营能力对于盈利增速可持续性影响的测试

总资产收益率与盈利增速可持续性呈线性关系，总资产收益率第一组下一季度增速转负比例高达39%，显著高于其他分组。

销售净利率与盈利增速可持续性呈线性关系，销售净利率第一组下一季度增速转负比例高达41%，显著高于其他分组。

从图表30的测试结果来看，总资产周转率与盈利增速可持续性存在线性关系。

公司盈利能力变化对于盈利增速可持续性影响的测试

从图表31所展示的测试结果来看，毛利率变化显著影响盈利增速的可持续性。

从图表32所展示的测试结果来看，营业收入变化与盈利增速可持续性呈线性关系。

质量因子—公司运营效率变化对于盈利增速可持续性影响的测试

a)利润表成本端各项费用率变化

从图表34展示的各费用率变化对于盈利成长可持续性影响测试结果来看，各费用率变化因子对于盈利增速可持续性影响较小。

b)资产负债端变化

从图表38所展示的测试结果来看，存货周转率变化对于盈利增速可持续性影响较小。

资产负债端应收账款占比变化

从图表39所展示的测试结果来看，应收账款占比变化对于盈利增速可持续性影响较小。

公司盈利质量对于盈利增速可持续性影响的测试

从图表40的测试结果来看，非经常性损益占比显著影响盈利增速可持续性。

从图表41的测试结果来看，盈余应计比率显著影响盈利增速可持续性。

4.7质量因子测试结果汇总

从上一节的分组测试结果来看，公司静态经营能力与盈利质量对于企业盈利增速的可持续性有很大影响，从公司盈利能力变化的测试结果来看，A股高成长公司的持续增长多数依赖于营收端的增长及毛利率的增长，且随着营业收入的增长，营业成本也是稳步上升，营业成本端的费用率变化与公司的可持续成长相关性较小。

我们从安全性和单调性两方面评价各个质量因子对于盈利增速的影响.通过分组检验法统计结果发现，销售净利率、总资产周转率、营业收入增长、毛利率改善、非经常性损益占比等因子与下一期盈利增速分位水平呈现极好的单调性，其中盈余应计比率单调性虽差，但因子值第一分组肥尾风险陡增。具体测试汇总结果如图表43所示。

成长股的分水岭—质量因子

上一节我们发现质量因子显著影响公司盈利增长的延续性，根据测试结果构建复合质量因子，并以此筛选出高质量成长股票池。

5.1构造复合质量因子

根据质量因子的检验结果构建复合质量因子，选取与下一期盈利增速分位水平较高单调性的质量因子合成复合质量因子。

在因子合成的过程中，将相关性较高的同类因子先标准化合成，再与其他大类因子标准化合成，以降低高相关性因子总体权重，提升合成因子预测能力。

?复合质量因子合成

5.2构建高质量成长股票池

基于之前构建的高盈利增速股票池，剔除销售净利率尾部20%、盈余应计率前20%且非经常损益占比40%的股票，，并根据复合质量因子值前40%的股票构建高质量成长股票池。

通过复合质量因子筛选后的高质量成长与低质量成长分组下一期盈利增速分位水平及胜率对比结果如图表44所示。

从图表44的统计结果看出，高质量成长股分组与低质量成长股分组盈利增速可持续性差异很大。其中高质量成长分组下一季度盈利同比增速胜率高达79.96%，前30%分位水平维持率高达67.11%。

5.3高质量成长股情景分析

构建完高质量成长分组之后，我们基于情景分析方法，来挑选对于高质量成长股合适的加权方式/选股因子。情景分析分为三个步骤

a)大类成长估值因子在高质量成长池的IC检验

b)高质量成长股票的相对估值变化与波动率特征

c)成熟机构投资者占比变化

大类因子在高质量成长池的IC检验

从图表45的IC检验测试结果来看，成长及估值因子在高质量成长股票池无显著性。

高质量成长股票相对估值的时序变化

用pe减去全市场pe均值作为估值变化的代理变量。

从图表46高质量成长股票相对估值变化可以看出，整体估值持续上行,且下一季度相对估值有脉冲消化现象。

高质量成长股票呈现高于市场平均波动率的特征

北上资金持续流入提升高质量成长股票溢价

自年以来北上资金持续流入，高质量成长池陆股通持股占比持续提升。

根据情景分析结果我们推断，北上资金自年以后持续流入A股市场，且偏好高质量成长的股票，稳步推升相对估值，且呈现高波动率特征，同时结合我们的因子IC检验测试结果，我们认为成长估值类因子在该类股票池中不再有效，采用波动率加权是较为合适的选择，以降低投资组合的波动率。

基于改进后的成长因子构建沪深成长策略指数

6.1编制方案

根据成长因子的投资逻辑，选取了沪深指数成分股中单季度归母净利润同比增速前30%的股票作为基础池，剔除销售净利率尾部20%、盈余应计率前20%且非经常损益占比40%的股票，以之前构建的复合质量因子对基础池进行筛选，筛选复合质量因子值前40%的股票作为样本股。同时依据对于选股因子、加权方式的研究，我们以下面的编制方案编制GL_沪深成长指数。

其中，在加权方式方面，为降低策略整体的风险，采用了多周期复合波动率（30日、90日、日）因子的加权方式。选股后对样本权重进行了行业中性处理。为了适应国内行业分类习惯，采用申万一级行业分类标准。

6.2指数绩效

回测参数

本策略指数以沪深指数为基准，回测区间为年1月1日至年7月1日。整体而言，策略的绩效表现突出，收益风险比高，波动率显著高于基准。

策略回测风险收益

在回测区间内，本策略累积收益率.08%，年化收益率29.89%，年化波动率30.54%，最大回撤41.6%。除、年，其余年份均显著跑赢基准指数。

策略指数组合区间收益

策略指数组合年度收益

6.3时序特征

策略指数组合持股数量

策略的持股数量在5-35之间，平均持股数量为15。

策略指数组合因子暴露时序变化

策略指数组合行业配置变化

6.4截面特征

策略指数组合截面因子暴露

观察策略组合在风格因子上的暴露情况，在最新截面日，在贝塔因子（Beta）、动量因子（Momentum）、波动率（Volatility）上具有明显的正暴露。在账面市值比因子（Value）有明显的负暴露。

策略指数组合截面行业分布

6.5最新一期截面持仓(前十大)

主要结论

成长因子是一个优质的SmartBeta因子，长期呈现显著超额收益特征。市场对于短期成长因子刻画方法较为简单，A股单季度归母净利润同比高增股票在单季度业绩公告后的T日呈现较强的动量效应。但下一季度只有50%左右的股票净利润同比增速维持在前30%分位，接近三分之一股票下一季度净利润同比增速转负，业绩成长持续性较差。之后尝试了加入质量因子对高成长股票进行分层，研究表明部分质量因子与高成长股票的业绩增长可持续性存在显著关系。通过构建复合质量因子对高增长股票池筛选，构建高质量成长股票分组，高质量成长分组的业绩增速胜率与动量显著高于原分组。

通过对高质量成长股票的情景分析，我们发现北上资金持续流入增强定价效率，相对估值持续增长，呈现高波动率特征，且大类估值成长因子IC检验不再有效。最后基于改进后的成长因子构建GL沪深成长策略指数，为了降低组合整体风险，对个券采用复合波动率加权，策略自年1月1日以来累积收益率达.09%，尤其在最近3年成长风格中策略指数绩效表现优异，凸显了成长因子投资特性。

风险提示

本报告基于历史数据进行测试，历史回测结果不代表未来收益。未来市场风格可能切换，历史较高的超额收益与市场成长风格的发挥密不可分。

证券分析师：张晓春

E-MAIL：zhangxc

glsc.

转载请注明：http://www.wodedaogou.net/xhelzmz/8607.html