|
多因子选股模型之因子分析与筛选Ⅰ：估值与财务成长类指标 —— 数量化研究系列之十七本报告导读： 本报告为多因子选股研究系列的第一篇，通过多角度和更细致的测算，分析了因子的有效性和稳健性，并总结归纳了一些有意义的结论，为建立多因子选股模型奠定基础。 摘要：本报告通过多角度、更严格的测算方法分析了估值类和财务成长类共 22个因子指标的有效性，给出了最全面和细致的分析结果，为构建多因子选股模型和指导实际投资提供了很多有价值的信息。 本文的创新之处：（1）专注于单因子分析。通过最全面和最细化的分析，挖掘出最有效和稳健的因子。
（2）提出了更严格和更全面的度量因子有效性的方法。通过多角度、更严格的方法度量因子有效性和稳健性，确保了分析结果不受数据的偶然巧合所影响。我们从因子排序后的 TOP 20%与 BOTTOM 20%、TOP 40%与BOTTOM 40%组合的表现差异及稳定性，以及因子排名与收益率排名的相关性 3 个方面来度量因子有效性。
（3）分析了不同股票池和不同市场环境下因子的有效性。为了提高各个因子在个股之间的可比性，我们分别在 HS300 和 ZZ500 成分股中分总体、周期类、非周期类共 6 个股票池中进行因子的有效性分析。并统计分析了不同市场环境下的因子有效性，为指导实际投资提供更全面的信息。
（4）更符合实际的数据处理方式。由于上市公司财报公布的时间有滞后和差异，我们对数据进行了合理的处理，确保在历史的每个时点只使用当时可以得到的数据信息，并使指标值在个股间具有较好的可比性。 主要结果分析：
（1）HS300 中，首选有效因子有：PS，PCF，营业收入增长率（单季、同比），净利润增长率（单季、同比），经营现金流增长率（单季、同比），ROE 增长率（单季、同比），ROA 增长率（单季、同比 TTM）。ZZ500中，首选有效因子有：PS，PB，EV/EBITDA，净利润增长率（单季）。另外，备选因子以及分周期与非周期测算的结果见表 24。
（2）市值大小对因子有效性影响显著：如 ROE、ROA 增长率在 HS300中有效性明显，而在 ZZ500 中几乎无效；EV/EBITDA 则反之。
（3）估值：PS 最有效，PE 在非周期中有效性高：总体来看，PS 有效性在所有因子中最高，在周期股中相对更高；PE 只在非周期中表现有效。
（4）PB 熊市表现更好，财务增长率指标震荡市表现最佳。
（5）财务指标的短期增长率更有效：营业收入、净利润等财务指标的单季和同比增长率的有效性高于 TTM 增长率。
（6）PE 不是最小的最好，而是较小的更好。
（7）因子有效性的汇总结果见表 25。 目 录 - 本报告的创新之处
1.1. 专注于挖掘有效因子
1.2. 提出了更严格和更全面的度量因子有效性的方法
1.3. 分析了不同股票池和不同市场环境下各因子的有效性
1.4. 更符合实际的数据处理方式 - 研究思路
2.1. 研究框架
2.2. 因子选取
2.2.1. 因子选取说明
2.2.2. 数据处理说明
2.3. 股票池的划分
2.3.1. 按市值特征
2.3.2. 按行业属性
2.4. 分析因子有效性
2.4.1. 因子有效性的度量
2.4.2. 按市场环境对因子有效性进行分析 - 主要结果和分析
3.1. 单因子有效性分析
3.1.1. 市盈率 PE（TTM）
3.1.2. 不含非经常性损益的市盈率 PE（TTM）
3.1.3. 市盈率相对盈利增长率 PEG（TTM）
3.1.4. 市销率 PS（TTM）
3.1.5. 市现率 PCF（TTM）
3.1.6. 市净率 PB
3.1.7. 企业价值倍数 EV/EBITDA
3.1.8. 营业收入增长率—单季
3.1.9. 营业收入增长率—同比
3.1.10. 营业收入增长率—1 年（TTM）
3.1.11. 净利润增长率—单季
3.1.12. 净利润增长率—同比
3.1.13. 净利润增长率—1 年（TTM）
3.1.14. 经营性现金流增长率—单季
3.1.15. 经营性现金流增长率-同比
3.1.16. 经营性现金流增长率-1 年（TTM）
3.1.17. ROE 增长率（单季）
3.1.18. ROE 增长率（同比）
3.1.19. ROE 增长率（TTM）
3.1.20. ROA 增长率（单季）
3.1.21. ROA 增长率（同比）
3.1.22. ROA 增长率（TTM）
3.2. 因子有效性的汇总分析
3.2.1. 有效因子一览
3.2.2. 几点有意义的结论
3.2.3. 因子有效性的汇总结果 - O. 多因子选股系列研究
多因子选股是量化研究中最热点的问题之一，已经有比较广泛的研究和应用。我们认为，检验和筛选出有效且稳健的因子是多因子选股模型取得良好效果的关键。 我们将开展多因子选股系列研究，前两篇报告专注于单因子分析和测算，筛选出有效且稳健的因子。我们共分析了五大类指标：估值类（7个指标）、财务成长类（15 个指标）、财务质量类（10 个指标）、价量类（6 个指标）、分析师预期类（2 个指标）。为了篇幅适中，我们第一篇报告分析和测算估值类和财务成长类共 22 个指标，第二篇分析财务质量、价量和分析师预期三类共 18 个指标，并且在第二篇报告内分析了财务相关的因子有效性在财报公布后的衰减规律。 在筛选出有效且稳健的因子的基础上，第三篇建立多因子综合打分的选股模型，依据不同因子的有效性和稳健性赋予不同的权重，然后根据综合得分构建股票组合，通过回溯历史，检验模型效果。
| 
