基于個(gè)股信息透明度和久期的分域研究

1、前言當(dāng)前投資者對(duì)股票分域的主流方法包括市值、估值、行業(yè)等。但在金融實(shí)證分析領(lǐng)域，市值、估值作為風(fēng)險(xiǎn)代理變量，往往糅合了資產(chǎn)多個(gè)維度的風(fēng)險(xiǎn)。例如在投資小市值股票時(shí)，我們可能既承擔(dān)了股票交易的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，也承擔(dān)了公司基本面的不確定性風(fēng)險(xiǎn)。并且在不同的歷史時(shí)期，風(fēng)險(xiǎn)因子背后的驅(qū)動(dòng)因素也存在差別，這無疑增加了我們的分析難度。同時(shí)，我們注意到主動(dòng)投資者在對(duì)股票的分類時(shí)，常常提到“白馬/黑馬”、“價(jià)值/成長(zhǎng)”等概念，但并沒有非常統(tǒng)一的分類標(biāo)準(zhǔn)。從市場(chǎng)常用的描述來看，“白馬”指信息公開、業(yè)績(jī)確定性強(qiáng)的股票，“黑馬”則是那些等待被挖掘的品種，那么我們可以用信息透明度相關(guān)的因子來刻畫；“成長(zhǎng)股”通常指公司業(yè)績(jī)?cè)?/p>

2、速較高，估值相對(duì)也較高的股票，我們也可以利用成長(zhǎng)類因子來描述。在本篇報(bào)告中，我們基于上述邏輯，從信息透明度和久期兩個(gè)維度對(duì)股票進(jìn)行分域，并討論分域股票的相關(guān)特征：信息透明度：公司信息透明度越高，則市場(chǎng)對(duì)公司業(yè)績(jī)的把握越準(zhǔn)確，股價(jià)消化信息的速度也越快；信息透明度越低，則股價(jià)消化信息的速度較慢，市場(chǎng)往往存在更明顯的反應(yīng)不足。久期：我們引入久期來刻畫公司的成長(zhǎng)性：如果未來現(xiàn)金流更高，則代表公司未來的成長(zhǎng)性更強(qiáng)。如果對(duì)應(yīng)到近幾年的市場(chǎng)，多分析師覆蓋、機(jī)構(gòu)持倉較重、高 ROE、業(yè)績(jī)波動(dòng)較小的股票，與我們定義的高信息透明度和短久期的股票較為相近，類似“白馬價(jià)值”概念；多分析師覆蓋同時(shí)未來現(xiàn)金流更高的股票，

3、與我們定義的高信息透明度和長(zhǎng)久期的股票較為相近，其成長(zhǎng)屬性更強(qiáng)，符合“白馬成長(zhǎng)”的概念；而分析師覆蓋少或無分析師覆蓋的股票，同時(shí)短期內(nèi)表現(xiàn)出強(qiáng)勁業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)的股票，更符合“黑馬成長(zhǎng)”的概念。一、刻畫公司信息透明度學(xué)術(shù)研究中刻畫公司信息透明度的指標(biāo)有很多，包括市值、機(jī)構(gòu)持股、分析師分歧度、業(yè)績(jī)驚喜幅度、盈利波動(dòng)等等。我們?cè)诒酒獔?bào)告則采用三個(gè)維度的指標(biāo)，包括：可追蹤信息的豐富程度分析師通常會(huì)就影響公司基本面的信息出具相應(yīng)的研究報(bào)告。分析師除了在財(cái)報(bào)季出具財(cái)報(bào)點(diǎn)評(píng)報(bào)告，平時(shí)也會(huì)就與公司經(jīng)營相關(guān)的重要事件做出點(diǎn)評(píng)。如果非財(cái)報(bào)季的覆蓋報(bào)告越多，則說明公司除了財(cái)報(bào)外可供投資者追蹤的信息越豐富。因此，我們計(jì)算過

4、去一年月均分析師非財(cái)報(bào)點(diǎn)評(píng)報(bào)告數(shù)量，來刻畫公司除財(cái)報(bào)外可供投資者追蹤信息的多寡： = (月度非財(cái)報(bào)點(diǎn)評(píng)報(bào)告數(shù)量 ), = 1, ,12例如整車公司在該因子上的得分較高，原因在于分析師每個(gè)月都會(huì)對(duì)整車公司的月度汽車產(chǎn)銷數(shù)據(jù)發(fā)布點(diǎn)評(píng)報(bào)告。 HYPERLINK / P.4注：非財(cái)報(bào)點(diǎn)評(píng)報(bào)告：剔除業(yè)績(jī)快報(bào)、財(cái)報(bào)公告日 3 日以內(nèi)的報(bào)告。業(yè)績(jī)的預(yù)測(cè)難易度即使公司有豐富的基本面信息可供追蹤，但如果公司利用財(cái)務(wù)造假、業(yè)績(jī)粉飾等手段操縱利潤(rùn)，也會(huì)大大降低公司信息透明度。我們統(tǒng)計(jì)過去三年，分析師最新的年度盈利預(yù)測(cè)與公告真實(shí)盈利的絕對(duì)偏離幅度，即分析師基于全年經(jīng)營活動(dòng)信息給出的預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度，來衡量業(yè)績(jī)的可預(yù)測(cè)性：

5、(最近年度盈利預(yù)測(cè) 公告真實(shí)盈利 ) = ( ) , = 1,2,3公告真實(shí)盈利業(yè)績(jī)?cè)鏊俚牟▌?dòng)幅度除了以上兩個(gè)維度，我們還要面臨的最大的不確定性，是來自于公司本身經(jīng)營波動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)。我們采用過去八個(gè)季度的凈利潤(rùn)同比波動(dòng)率來刻畫： = ( )， = 1,2, ,8這三個(gè)因子本身具備一定的選股能力，長(zhǎng)期來看，分析師非財(cái)報(bào)點(diǎn)評(píng)報(bào)告越多，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度越高，業(yè)績(jī)波動(dòng)越小的公司，其股票在未來越能取得高收益。圖表 1：信息透明度單因子分組表現(xiàn)（市值行業(yè)中性，市值加權(quán)）1.61.210.80.6review_coverageg0 g1 g2 g3 g4 g5 g6 g7g8g9ls-right2.82.62.42.

6、221.81.61.41.210.40.81.61.41.210.80.6np_q_yoy_std g0g4g8 g1g5g9 g2 g3g6ls-rightg71.110.90.80.70.60.50.40.40.32.221.81.61.41.210.8abs_bias_mean g0g4 g8 g1g5 g9 g2 g3g6ls-rightg71.110.90.80.70.60.60.40.50.4資料來源：Wind，此外，我們?cè)谶@里為什么不用分析師分歧度呢？當(dāng)前的一致預(yù)期數(shù)據(jù)顯示，分析師近年來更傾向于覆蓋行業(yè)龍頭公司，導(dǎo)致頭部公司的覆蓋機(jī)構(gòu)數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他公司。而覆蓋機(jī)構(gòu)數(shù)量過多，會(huì)導(dǎo)

7、致計(jì)算的盈利預(yù)測(cè)分歧度過大，由此刻畫的信息透明度與我們的設(shè)計(jì)因子的初衷存在偏差。二、刻畫業(yè)績(jī)的成長(zhǎng)性久期因子構(gòu)建我們利用分析師對(duì)公司未來三年凈利潤(rùn)的預(yù)測(cè)構(gòu)建了一個(gè)類似于債券“久期”屬性的因子，來反映分析師對(duì)公司未來三年現(xiàn)金流的分布的預(yù)測(cè)，這也比較符合主動(dòng)投資者在談?wù)摮砷L(zhǎng)股時(shí)的直覺感知，即遠(yuǎn)期的現(xiàn)金流高于近期的現(xiàn)金流，其成長(zhǎng)屬性越強(qiáng)。我們做了三個(gè)假設(shè)來簡(jiǎn)化計(jì)算步驟： HYPERLINK / P.5假設(shè)分析師預(yù)測(cè)的凈利潤(rùn)能完全轉(zhuǎn)化為現(xiàn)金流并流入企業(yè)；不考慮 3 年后的現(xiàn)金流；假設(shè)貼現(xiàn)率為 0；那么，簡(jiǎn)易版本的股票久期因子計(jì)算如下：1 1 + 2 2 + 3 3 =1 + 2 + 3對(duì)單因子的測(cè)試顯

8、示，其對(duì)股票未來一個(gè)月的收益預(yù)測(cè)能力出現(xiàn)較大的波動(dòng)。圖表 2：久期因子分組收益表現(xiàn)（市值行業(yè)中性，市值加權(quán)）1.6g0g1g2g3g4g5 g6g7g8g9ls1.41.210.80.60.4資料來源：Wind，1.81.71.61.51.41.31.21.110.90.8 HYPERLINK / P.6長(zhǎng)久期公司的業(yè)績(jī)?cè)鏊龠w移規(guī)律為了說明按久期分組與我們傳統(tǒng)成長(zhǎng)因子分組效果的區(qū)別，我們回溯統(tǒng)計(jì)了按 duration與季度凈利潤(rùn)同比 np_q_yoy 分組，從上一年 t(-1)到未來兩年 t(2)，每組真實(shí)凈利潤(rùn)增速的遷移比例。分組窗口覆蓋 2010 年到 2018 年。分組方法：我們?cè)诿吭碌?/p>

9、將股票分別按 duration 和 np_q_yoy 按行業(yè)中性等分三組 g0、 g1、g2，其中 g0 組因子值最小，g2 組因子值最大。分組后，我們統(tǒng)計(jì)了不同久期的公司過去到未來真實(shí)凈利潤(rùn)增速的分布，即下表中 t(-1)代表分組前一年，t(0)代表分組當(dāng)年，t(1)代表分組后第一年，t(2)代表分組后第二年，每行比例加總為 100%。左表為 duration 分組的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，右表為 np_q_yoy 分組的結(jié)果。例如左表第三個(gè)統(tǒng)計(jì)顯示，當(dāng)前 duration 最高的 g2 組，在未來第一年 t(1)有 18%的比例進(jìn)入業(yè)績(jī)同比增速最高的組別，同時(shí)有 14%的比例進(jìn)入業(yè)績(jī)同比增速最低的組別，

10、而落入中間區(qū)間的比例約為 7%左右。 HYPERLINK / P.7圖表 3：分組凈利潤(rùn)增速遷移比例按duration分組按np_q_yoy分組g0 8%6%g1g2g3g4g5g6g7g810% 11% 12% 12% 10% 9%8%8%9%9% 10% 11% 11% 12% 12% 10%g9 10%9%18% 11% 8%7%7%7%8% 10% 11% 13%低凈利潤(rùn)增速高凈利潤(rùn)增速低凈利潤(rùn)增速高凈利潤(rùn)增速17%15%13%11%9%7%6%6%6%8%5%7%10%13%14%14%13%11%8%6%10%7%6%6%7%7%10%13%15%19%g0g1g2g3g4g5g6

11、g7g8g9g0g0t(-1) g1g1g2g210% 11% 12% 13% 13% 10% 9%8%6%7%8%9% 10% 11% 11% 12% 12% 12% 9%8%15% 9%7%6%7%7%8% 10% 14% 17%21%17%14%10%8%6%5%5%5%8%5%7%10%13%15%14%13%10%7%5%6%5%5%7%7%8%11%15%17%19%g0g0t(0) g1g1g2g210% 11% 12% 12% 13% 11% 10% 8%7%7%9% 10% 10% 10% 11% 11% 12% 11% 9%8%14% 9%7%7%7%7%8% 10% 14

12、% 18%14%10%9%9%9%8%8%9%10%15%8%9%10%11%12%12%12%10%8%7%11%10%10%10%9%9%10%11%10%10%g0g0t(1) g1g1g2g29% 10% 11% 11% 13% 11% 10% 9%7%9%9% 10% 10% 11% 10% 10% 11% 11% 9%9%14% 10% 8%8%7%7%8% 10% 12% 15%13%9%9%9%9%8%8%10%11%15%8%9%10%11%12%11%11%10%9%8%12%11%10%10%10%9%10%10%9%10%g0g0t(2) g1g1g2g2資料來源：Wi

13、nd，從統(tǒng)計(jì)結(jié)果來看，我們發(fā)現(xiàn)當(dāng)前 duration 得分最高的 g2 組，在當(dāng)年和上一年的業(yè)績(jī)?cè)鏊傥挥趨^(qū)間兩端，即歷史增速極高或者出現(xiàn)了嚴(yán)重的業(yè)績(jī)?cè)鏊傧禄?；同時(shí)，在未來一到兩年進(jìn)入高業(yè)績(jī)?cè)鏊俚谋壤蚕鄬?duì)較高，分別為 18%和 15%，高于右表中的 g2 組。即：“長(zhǎng)久期”公司（duration-g2）在未來兩年進(jìn)入最高增速區(qū)間和最低增速區(qū)間的比例高于“高增長(zhǎng)”公司（np q yoy-g2）；“長(zhǎng)久期”公司（duration-g2）在當(dāng)前或過去處于最低增速區(qū)間的比例高于“高增長(zhǎng)”公司（np q yoy-g2）；換言之，我們根據(jù)分析師的業(yè)績(jī)預(yù)測(cè)能甄別出一批未來業(yè)績(jī)高增速，或者經(jīng)歷困境有望實(shí)現(xiàn)反轉(zhuǎn)

14、的公司。如果我們用粗略的圖示來示意，長(zhǎng)久期公司的成長(zhǎng)路徑可能如同下圖的藍(lán)色趨勢(shì)線，而高增長(zhǎng)公司的成長(zhǎng)路徑更像黃色趨勢(shì)線。盈利增速高增速成長(zhǎng)空間廣闊t(0)困境反轉(zhuǎn)時(shí)間圖表 4：“長(zhǎng)久期”公司與“高增長(zhǎng)”公司的成長(zhǎng)路徑資料來源：三、基于信息透明度和成長(zhǎng)性的分域基于以上因子構(gòu)建，我們可以將市場(chǎng)上所有有分析師覆蓋的股票按“信息透明度”-“久期”屬性做四象限的劃分。由于我們?cè)诳坍嬓畔⑼该鞫群统砷L(zhǎng)性的時(shí)候，均用到了分析師的數(shù)據(jù)，本篇報(bào)告所有的選股樣本均限定在最近 180 天內(nèi)有分析師覆蓋的股票域中，目前大概在 1700 只左右。無分析師覆蓋的樣本特征單獨(dú)列出。如果我們將分析師覆蓋的樣本按信息透明度和久期

15、進(jìn)行 2X2 分組，每組個(gè)股數(shù)量走勢(shì)如下：圖表 5：基于信息透明度和久期的雙分組股票數(shù)量6005505004504003503002502002000 低信息透明度-短久期低信息透明度-長(zhǎng)久期高信息透明度-短久期高信息透明度-長(zhǎng)久期 無分析師覆蓋-右軸180016001400120010008006004002001500資料來源：Wind，構(gòu)建相應(yīng)的流通市值加權(quán)組合，其凈值走勢(shì)如下：圖表 6：分組流通市值加權(quán)組合凈值走勢(shì)3.5低信息透明-短久期低信息透明-長(zhǎng)久期高信息透明-短久期高信息透明-長(zhǎng)久期3.02.52.01.51.0 HYPERLINK / P.80.5資料來源：Wind，由于市場(chǎng)

16、并沒有統(tǒng)一認(rèn)可的“白馬/黑馬”、“價(jià)值/成長(zhǎng)”的標(biāo)簽，為了說明分域的合理性，下文我們統(tǒng)計(jì)了四個(gè)象限的股票在風(fēng)格暴露、alpha 因子暴露、業(yè)績(jī)?cè)鏊僮兓?、公告信息反映速度等維度的特征，考察這些特征是否符合我們的認(rèn)知。我們先給出一個(gè)總體的畫像：圖表 7：信息透明度與久期分域股票特征總結(jié)長(zhǎng)久期 “黑馬成長(zhǎng)”公告后股價(jià)漂移明顯信息幾乎不提前反應(yīng)“白馬成小市值、高估值高彈性歷史業(yè)績(jī)不達(dá)一致預(yù)期大市值、高估值高換手、高波動(dòng)高營低信息透明小市值低換手、低動(dòng)量盈利增速波動(dòng)機(jī)構(gòu)持“黑馬價(jià)資料來源：整理分域特征一：風(fēng)格特征我們將分析師覆蓋樣本池分別按信息透明度高低和久期長(zhǎng)短按 4X4 進(jìn)行分組，考察每組在風(fēng)格因子

17、上的平均暴露值：規(guī)模因子分布：信息透明度與 size 呈正相關(guān)：信息透明度越高的公司，當(dāng)前市值越大；久期與 size 呈負(fù)相關(guān)：遠(yuǎn)期現(xiàn)金流越高的公司，當(dāng)前市值越小。量?jī)r(jià)因子分布：高信息透明度-長(zhǎng)久期的股票，呈現(xiàn)高動(dòng)量、高波動(dòng)和高換手特征；高信息透明度-短久期的股票，呈現(xiàn)低 BETA、低波動(dòng)和低換手特征；低信息透明度-長(zhǎng)久期的股票，在 BETA 因子上暴露最高，同時(shí)在波動(dòng)率和流動(dòng)性上暴露也較高；低信息透明度-短久期的股票，呈現(xiàn)低動(dòng)量和高BETA 特征。價(jià)值因子分布：久期與估值類因子呈負(fù)相關(guān)：遠(yuǎn)期現(xiàn)金流越高的公司，當(dāng)前估值越高；從 value 因子暴露來看：長(zhǎng)久期分組中，信息透明度越高的公司，當(dāng)前

18、市凈率越高，即以凈資產(chǎn)衡量越貴；在久期最短的分組中，信息透明度與 value 的單調(diào)性不明顯；以 earnings yield 因子暴露來看：短久期分組中，信息透明度越高的公司，市盈率相關(guān)指標(biāo)越低，即以凈利潤(rùn)衡量越便宜；長(zhǎng)久期分組中，信息透明度與 earnings yield相關(guān)性減弱。 HYPERLINK / P.9成長(zhǎng)因子分布：信息透明度較高的分組中，久期與成長(zhǎng)因子呈正相關(guān)；信息透明度較低的分組中，久期與成長(zhǎng)因子相關(guān)性減弱；杠桿因子分布：低信息透明度-長(zhǎng)久期的公司，在杠桿因子上暴露偏高；高信息透明度-長(zhǎng)久期的公司，在杠桿因子上暴露偏低。圖表 8：信息透明度與久期分組在風(fēng)格因子上的平均暴露值

19、無覆蓋低信息透明高信息透明無覆蓋低信息透明高信息透明無覆蓋短久期長(zhǎng)久期無覆蓋短久期長(zhǎng)久期無覆蓋短久期sizenlsize-1.69-1.08-0.79-0.550.02-1.17-0.90-0.74-0.31-1.21-1.00-0.88-0.52-1.29-1.07-0.93-0.680.320.870.860.830.890.9200.850.890.820.89betamom0.600.620.610.520.300.640.620.570.360.660.660.610.460.670.660.630.54-0.2-0.37volatility0.330.050.110.24-0.03

20、0.330.170.360.200.380.290長(zhǎng)久期無覆蓋短久期長(zhǎng)久期0.510.1-0.11-0.-0.010.07-0.220.52value0.58-0.46無覆蓋短久期長(zhǎng)資料來源：Wind，分域特征二：alpha 因子特征我們從因子庫中選取了一些其他因子，并統(tǒng)計(jì)其分組暴露。增速和增速穩(wěn)定性：np_q_yoy：?jiǎn)渭径葍衾麧?rùn)同比；np_q_yoy_std：?jiǎn)渭径葍衾麧?rùn)同比波動(dòng)率；sales_q_yoy：?jiǎn)渭径葼I業(yè)收入同比；sales_q_yoy_std：?jiǎn)渭径葼I業(yè)收入同比波動(dòng)率；對(duì)比分布規(guī)律，我們發(fā)現(xiàn)： HYPERLINK / P.10低信息透明度的公司，除了久期最長(zhǎng)的區(qū)間，其他區(qū)間的

21、當(dāng)前盈利增速總體高于高信息透明度的公司；此類公司財(cái)報(bào)已經(jīng)呈現(xiàn)出高增長(zhǎng)，但增速波動(dòng)較大，可持續(xù)性存疑；高信息透明度-長(zhǎng)久期的公司，呈現(xiàn)出營收高增長(zhǎng)，盈利增速較穩(wěn)定的特征；高信息透明度-短久期的公司，營收、盈利增速均較低，且增速較為穩(wěn)定；股價(jià)盈利相關(guān)性（ann_correlation）：年度個(gè)股盈利水平（/0）與漲跌幅相關(guān)性；該因子旨在考察個(gè)股股價(jià)走勢(shì)與基本面的相關(guān)性。從分布規(guī)律來看，信息透明度高的公司，股價(jià)漲跌幅與盈利的相關(guān)性更高；超分析師預(yù)期（consensus_surplus）：最近一期，個(gè)股真實(shí)凈利潤(rùn)超分析師預(yù)測(cè)幅度；高信息透明度-短久期的公司，分析師容易低估公司業(yè)績(jī)；低信息透明度-長(zhǎng)久期

22、的公司，分析師容易高估公司業(yè)績(jī)；機(jī)構(gòu)持倉：top_ten_io_to_float_a_share：前十大機(jī)構(gòu)持倉占流通股比例；delta_top_ten_io：前十大機(jī)構(gòu)持倉變化值占流通股比例；從機(jī)構(gòu)資金來看，持倉集中于信息透明度高且久期長(zhǎng)的股票池中，并且新流入的資金也集中于這一批股票。圖表 9：信息透明度與久期分組在其他因子上的平均暴露值資料來源：Wind，分域特征三：未來業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)變化我們繼續(xù)回溯統(tǒng)計(jì)四象限中的公司，從上一年 t(-1)到未來兩年 t(2)，每組真實(shí)凈利潤(rùn)增速的遷移比例。看未來兩年的業(yè)績(jī)?cè)鏊俜植迹覀儼l(fā)現(xiàn)：低信息透明度-長(zhǎng)久期的公司多分布于增速區(qū)間的兩端；低信息透明度-短久期

23、的公司在不同區(qū)間內(nèi)的分布相對(duì)均勻；高信息透明度-長(zhǎng)久期的公司多分布于增速區(qū)間的中游和中上游；高信息透明度-短久期的公司多分布于增速區(qū)間的中游和中下游； HYPERLINK / P.11總體來說，“黑馬成長(zhǎng)”和無分析師覆蓋的樣本在未來更容易出現(xiàn)高增長(zhǎng)公司。 HYPERLINK / P.12圖表 10：信息透明度與久期分組凈利潤(rùn)增速遷移比例資料來源：Wind，分域特征四：盈余公告前后超額收益和股東特征由于大部分基本面因子旨在獲取股票在公司基本面信息公告后，市場(chǎng)反應(yīng)不足帶來的收益。為了對(duì)比不同樣本的股票在信息反應(yīng)上的速度，我們統(tǒng)計(jì)了不同分域下的股票，在業(yè)績(jī)高增長(zhǎng)事件公告前后的特質(zhì)收益走勢(shì)。我們定義的

24、高增長(zhǎng)事件為：公司業(yè)績(jī)快報(bào)和財(cái)報(bào)公告事件，季度凈利潤(rùn)同比進(jìn)入同一報(bào)告期前 20%（行業(yè)中性），并剔除了快報(bào)與季報(bào)間隔時(shí)間較短的樣本。在公告日前后 60 個(gè)交易日內(nèi)，高增長(zhǎng)事件股票特質(zhì)收益（剝離市場(chǎng)、風(fēng)格和行業(yè)收益）如下：圖表 11：?jiǎn)渭径葍衾麧?rùn)同比前 20%組公告日前后平均特質(zhì)收益圖表 12：?jiǎn)渭径葍衾麧?rùn)同比前 20%組公告日前后特質(zhì)收益走勢(shì)8%無覆蓋低信息透明-短久期低信息透明-長(zhǎng)久期 無覆蓋低信息透明-短久期低信息透明-長(zhǎng)久期7%高信息透明-短久期高信息透明-長(zhǎng)久期 高信息透明-短久期高信息透明-長(zhǎng)久期投資者通過公開的市場(chǎng)信息獲取的超額收益6%1.121.105%1.084%1.063%1

25、.042%1.021%1.0005101520253035404550556065707580859095100105110115 HYPERLINK / 1200%0.98t(-60)t(-3)t(-3)t(0)t(0)t(60)資料來源：Wind，資料來源：Wind，信息越公開透明，公告前反應(yīng)的收益越高：除去公告前 3 個(gè)交易日內(nèi)特質(zhì)收益出現(xiàn)躍升（極有可能是一部分投資者提前獲知了財(cái)報(bào)信息），所有有分析師覆蓋的樣本在公告前 603 天的時(shí)間窗口內(nèi)，已經(jīng)開始有穩(wěn)定的超額收益。同時(shí)，高信息透明度的樣本在公告前的超額收益高于低信息透明度的樣本。而沒有分析師覆蓋的樣本，在公告前幾乎沒有超額收益。久期

26、越長(zhǎng)，股票越受個(gè)人投資者的追捧：限于精確數(shù)據(jù)不可得，我們暫且以股東戶數(shù)的變化來反應(yīng)個(gè)人投資者占比的變化。我們發(fā)現(xiàn)，高增速事件的公司在公告日后一個(gè)季度的股東戶數(shù)相比與前一個(gè)季度均有上升，并且，長(zhǎng)久期組的上升幅度遠(yuǎn)超過短久期組。從側(cè)面反應(yīng)長(zhǎng)久期的高增長(zhǎng)股票更受個(gè)人投資者的青睞。圖表 13：?jiǎn)渭径葍衾麧?rùn)同比前 20%組公告前后股東戶數(shù)環(huán)比時(shí)序圖圖表 14：?jiǎn)渭径葍衾麧?rùn)同比前 20%組公告前后股東戶數(shù)環(huán)比0%無覆蓋高信息透低信高信0%0%0%0%0%0%0%2009-07 2010-11 2012-04 2013-08 2014-12 2016-05 2017-09 2019-02 2020-06%長(zhǎng)

27、久期低信息透明- 息透明-短久期息透明-長(zhǎng)久期明-短久期70.060.050.016%4%2%0%8%6%4%2%0% 11無覆蓋低信息透明-短久期低信息透明-長(zhǎng)久期高信息透明高信息透明-長(zhǎng)久期40.0130.020.010.00.0-10.00資料來源：Wind，資料來源：Wind，如果僅從這兩個(gè)影響因素分析公告事件，雙因素合力結(jié)果顯示，“高信息透明度-長(zhǎng)久期”樣本的公告前超額收益最高，其次為“低信息透明度-長(zhǎng)久期”樣本，第三為“高信息透明度-短久期”樣本；長(zhǎng)久期樣本在公告后的超額收益比短久期樣本更高一些。對(duì)四類股票公告前后收益特征的一種合理解釋為，在公司信息從機(jī)構(gòu)向個(gè)人投資者擴(kuò)散的過程中，

28、機(jī)構(gòu)能通過豐富的研究資源和較強(qiáng)的研究能力，較為領(lǐng)先地預(yù)判公司的基本面信息，并能更早地建倉高信息透明度-長(zhǎng)久期的股票，體現(xiàn)為“白馬成長(zhǎng)”的公告前就已有較高的超額收益；而個(gè)人投資者獲取公司信息的能力相對(duì)較弱，建倉相對(duì)機(jī)構(gòu)較晚，在公告之后繼續(xù)買入且偏好買入長(zhǎng)久期標(biāo)的，在一定程度上支撐了“白馬成長(zhǎng)”和“黑馬成長(zhǎng)”公告后的股價(jià)漂移。對(duì)我們多因子而言，大部分財(cái)報(bào)因子是在獲取公告后市場(chǎng)反應(yīng)不足的收益，而一致預(yù)期、機(jī)構(gòu)重倉類因子則能提供市場(chǎng)更領(lǐng)先的信息，幫助我們獲取公告前的超額收益。因此在未來，如何獲取更領(lǐng)先、更高質(zhì)量、覆蓋域更廣的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，應(yīng)當(dāng)是基本面因子選股研究中的重要課題。久期溢價(jià)與確定性溢價(jià) HYPE

29、RLINK / P.13通過對(duì)比長(zhǎng)久期組合相對(duì)短久期組合的超額收益，我們發(fā)現(xiàn)：長(zhǎng)周期來看，A 股市場(chǎng)過去兩輪明顯的久期溢價(jià)與金融條件指數(shù)走勢(shì)相吻合。（宏觀指數(shù)編制請(qǐng)讀者參考國盛金工團(tuán)隊(duì)發(fā)布的報(bào)告宏觀經(jīng)濟(jì)量化系列之一：中國經(jīng)濟(jì)領(lǐng)先指數(shù)。）當(dāng)金融條件越寬松，久期溢價(jià)越明顯。對(duì)企業(yè)而言，寬松的金融條件有利于企業(yè)融資擴(kuò)張，更利于投資長(zhǎng)久期的項(xiàng)目，從而這類公司的股票相比于短久期的公司更具有吸引力；對(duì)投資者而言，當(dāng)市場(chǎng)流動(dòng)性偏寬松的時(shí)候，投資者更愿意持有長(zhǎng)久期的資產(chǎn)。圖表 15：久期溢價(jià)與金融條件指數(shù)資料來源：Wind，同時(shí)，對(duì)比高信息透明度組合相對(duì)于低信息透明度組合的超額收益，我們觀察到 2015年以來

30、 A 股市場(chǎng)的確定性溢價(jià)與市場(chǎng)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的預(yù)期也有一定的負(fù)相關(guān)關(guān)系。當(dāng)經(jīng)濟(jì) 領(lǐng)先指數(shù)上行，市場(chǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)預(yù)期較為樂觀時(shí)，確定性溢價(jià)回落；而當(dāng)領(lǐng)先指數(shù)下行，市場(chǎng)預(yù)期較為悲觀時(shí)，確定性溢價(jià)上升。圖表 16：確定性溢價(jià)與經(jīng)濟(jì)領(lǐng)先指數(shù)1.800 短久期：高信息透明/低信息透明長(zhǎng)久期：高信息透明/低信息透明 日度經(jīng)濟(jì)領(lǐng)先指數(shù)(右軸)1.6001101051.4001.2001.0000.8000.600100959085 HYPERLINK / P.140.40080資料來源：Wind，“核心資產(chǎn)”的屬性變化從上節(jié)內(nèi)容我們發(fā)現(xiàn)從 2019 年至 2021 年初，市場(chǎng)同時(shí)呈現(xiàn)出明顯的久期溢價(jià)和確定性溢價(jià)。那么

31、我們是否可以從這兩個(gè)溢價(jià)角度來解釋過去兩年核心資產(chǎn)的強(qiáng)勢(shì)表現(xiàn)呢？我們統(tǒng)計(jì)了茅指數(shù)成分股中被劃分到不同域的股票數(shù)量占比，如下所示。圖表 17：茅指數(shù)成分比重變化 無覆蓋低信息透明-短久期低信息透明-長(zhǎng)久期高信息透明-短久期高信息透明-長(zhǎng)久期-07-06 2010-11-18 2012-04-01 2013-08-14 2014-12-27 2016-05-10 2017-09-22 2019-02-04 2020-06-18 2021-180%70%60%50%40%30%20%10%0%2009-10%資料來源：Wind，0-31 HYPERLINK / P.15從信息透明度來看，大部分成分股

32、被劃分至“白馬”范疇，能享受確定性溢價(jià)；從久期來看，我們注意到 2017 年之前大部分茅指數(shù)成分股都被劃分在高信息透明度-短久期分組，而 2017 年開始，被劃分到高信息透明度-長(zhǎng)久期組合的成分股比重開始逐步上升，這意味著分析師對(duì)于茅指數(shù)成分股的遠(yuǎn)期業(yè)績(jī)給出了更加樂觀的預(yù)測(cè)，也意味著更多的成分股能享受久期溢價(jià)。因此，在過去兩年明顯的確定性溢價(jià)和久期溢價(jià)的支撐下，核心資產(chǎn)的股價(jià)表現(xiàn)非常強(qiáng)勢(shì)。但是我們必須要指出一點(diǎn)，本篇報(bào)告在刻畫公司的現(xiàn)金流時(shí)，做了過多的簡(jiǎn)化，尤其是對(duì)公司三年之后的現(xiàn)金流沒有詳細(xì)地量化，因此我們可能更嚴(yán)重地低估了這一批“核心資產(chǎn)”的久期。如何更加科學(xué)合理地量化股票久期也是我們未來

33、研究的課題之一。 HYPERLINK / P.16四、因子分域表現(xiàn)通過上述分析，我們已經(jīng)將市場(chǎng)上的股票劃分成較為獨(dú)立的四個(gè)象限。我們對(duì)比了不同象限里因子的選股能力，我們發(fā)現(xiàn)在信息透明度維度下，估值類因子、超預(yù)期類因子、量?jī)r(jià)因子和機(jī)構(gòu)持倉因子的選股能力有較為明顯的差別。我們將其中的一些規(guī)律總結(jié)如下。估值類因子估值類因子的 alpha 屬性與市場(chǎng)的定價(jià)效率息息相關(guān)。我們之前在分析估值類因子的時(shí)候也提到，在定價(jià)效率較低的市場(chǎng)上，低估值股票更容易被過度低估，未來有估值修復(fù)的空間，因此在低效市場(chǎng)上估值因子能提供更多的alpha 收益。在本篇報(bào)告的定義下，高信息透明度分域是一個(gè)定價(jià)效率較高的市場(chǎng)，而低信息

34、透明度分域是一個(gè)定價(jià)效率較低的市場(chǎng)，因此我們有理由相信，估值類因子在低信息透明的樣本中有更強(qiáng)的選股效果。我們選取了因子庫中幾類有代表性的估值因子，并考察在不同分域下，因子 ICIR 和分組收益（市值行業(yè)中性，流通市值加權(quán)，相對(duì)中證 800 超額）。因子定義如下：圖表 18：估值類因子定義因子定義bp股東權(quán)益(報(bào)告期)/總市值ep_fy1市盈率倒數(shù) fy1dp_historical過去四個(gè)季度已實(shí)施現(xiàn)金分紅總額/當(dāng)前市值ep_q_adv單季度市盈率倒數(shù)（考慮快報(bào)、預(yù)告）sales_to_ev營業(yè)收入/EVcf_to_ev經(jīng)營性凈現(xiàn)金流/EV資料來源：整理從 ICIR 來看，估值類因子在無分析師覆

35、蓋的樣本內(nèi)預(yù)測(cè)能力最強(qiáng)，在有分析師覆蓋的樣本中，低信息透明度分域內(nèi)的預(yù)測(cè)能力要顯著強(qiáng)于高信息透明度分域。圖表 19：估值類因子分域因子月度ICIR無覆蓋低信息透明-短久期低信息透明-長(zhǎng)久期高信息透明-短久期高信息透明-長(zhǎng)久期12.0010.008.006.004.002.000.00-2.00資料來源：Wind，從分組超額收益來看，除了 ep_q_adv 因子，其他估值類因子在低信息透明度的分域里，分組收益的單調(diào)性更加明顯。圖表 20：估值類因子分域分五組年化超額收益（相對(duì)中證 800，流通市值加權(quán)）8%6%4%2%0%-2%-4%-6%-8%-10%-12%8%6%4%2%低信息透明-短久期

36、 g0 g1 g2 g3 g4高信息透明-短久期g0 g1 g2 g3 g415%10%5%0%-5%-10%12%10%8%0%-2%4%-4%2%-6%0%6%低信息透明-長(zhǎng)久期g0 g1 g2 g3 g4高信息透明-長(zhǎng)久期g0 g1 g2 g3 g4 HYPERLINK / P.17 資料來源：Wind，超預(yù)期類因子常見的超預(yù)期定義有兩類：根據(jù)市場(chǎng)對(duì)公告的反應(yīng)來衡量信息的超預(yù)期程度，如 ear 和jor 因子；根據(jù)財(cái)報(bào)信息來衡量業(yè)績(jī)的超預(yù)期程度，如 sue 和 sur。圖表 21：超預(yù)期因子定義因子定義Ear報(bào)告日前后特質(zhì)收益Jor報(bào)告日第二天跳空幅度 Sue凈利潤(rùn)同比 delta-過去

37、八個(gè)季度的凈利潤(rùn)同比 delta 均值)/過去八個(gè)季度的凈利潤(rùn)同比 delta 標(biāo)準(zhǔn)差Sur營業(yè)收入同比delta-過去八個(gè)季度的營業(yè)收入同比delta 均值)/過去八個(gè)季度的營業(yè)收入同比 delta 標(biāo)準(zhǔn)差資料來源：整理我們注意到，兩類因子在不同的分域中表現(xiàn)有所區(qū)別，ear 因子在高信息透明度-長(zhǎng)久期和高信息透明度-短久期分域內(nèi)的 ICIR 值明顯高于低信息透明度分域；sue 因子在高信息透明度-長(zhǎng)久期分域內(nèi)的ICIR 值相對(duì)較低。圖表 22：超預(yù)期類因子分域因子月度ICIR8.007.006.005.004.003.002.001.000.00-1.00無覆蓋低信息透明-短久期 低信息透明

38、-長(zhǎng)久期高信息透明-短久期 高信息透明-長(zhǎng)久期earjorsuesur HYPERLINK / P.18資料來源：Wind，從分組的年化超額收益來看，ear 因子在高信息透明度分域的多頭組合超額收益有明顯優(yōu)勢(shì)；而 sue 因子在低信息透明度分域的多頭超額收益更高。圖表 23：超預(yù)期類因子分域分五組年化超額收益（相對(duì)中證 800，流通市值加權(quán)）12%10%8%6%4%2%0%-2%-4%-6%-8%-10%低信息透明-短久期15%g0 g1 g2 g3 g4earjorsuesur10%5%0%-5%-10%低信息透明-長(zhǎng)久期10%8%6%4%2%0%-2%-4%-6%高信息透明-短久期20%g

39、0 g1 g2 g3 g4earjorsuesur15%10%5%0%-5%高信息透明-長(zhǎng)久期 HYPERLINK / P.19g0 g1 g2 g3 g4earjorsuesurg0 g1 g2 g3 g4earjorsuesur資料來源：Wind，量?jī)r(jià)類因子我們考察了常見的幾類量?jī)r(jià)因子的分域表現(xiàn)，包括非流動(dòng)性(illiq)、特質(zhì)波動(dòng)(ivol、ivr)、情緒因子(成交量波動(dòng)等)、殘差動(dòng)量等：圖表 24：量?jī)r(jià)類因子定義因子定義illiq每天一個(gè)億成交量能推動(dòng)的股價(jià)漲幅；正向ivrF-F 三因子對(duì)個(gè)股收益率的解釋程度；正向ivol殘差收益波動(dòng)率；負(fù)向ln_volume_std_1m過去一個(gè)月

40、ln(成交量)波動(dòng)率；負(fù)向ln_volume_std_3m過去三個(gè)月 ln(成交量)波動(dòng)率；負(fù)向specific_mom12十二個(gè)月殘差動(dòng)量；正向specific_mom1一個(gè)月殘差動(dòng)量；負(fù)向資料來源：整理分域?qū)Ρ葋砜?，illiq、ivol、ivr、成交量波動(dòng)率以及一個(gè)月動(dòng)量因子在低信息透明度的分組中對(duì)股價(jià)的預(yù)測(cè)能力越強(qiáng)；并且多基于反轉(zhuǎn)的邏輯，即前期流動(dòng)性越弱，殘差波動(dòng)率越低，成交量波動(dòng)越小，過去一個(gè)月超額收益越低，股票未來一個(gè)月的收益越高；圖表 25：量?jī)r(jià)類因子分域因子月度ICIR資料來源：Wind，從分組收益分布來看，我們發(fā)現(xiàn)另一個(gè)有意思的現(xiàn)象是，情緒類指標(biāo)在高效市場(chǎng)內(nèi)的多頭收益相當(dāng)可觀。

41、我們認(rèn)為，在高效市場(chǎng)，尤其是估值類因子失效的情形下，情緒類指標(biāo)能在一定程度上起到估值的作用，即用成交量、換手率等情緒指標(biāo)來衡量股票當(dāng)前的買入性價(jià)比。g0 g1 g2 g3 g4g0 g1 g2 g3 g4圖表 26：量?jī)r(jià)類因子分域分五組年化超額收益（相對(duì)中證 800，流通市值加權(quán)）6%4%2%0%-2%-4%-6%-8%-10%-12%-14%g0 g1 g2 g3 g414%12%10%8%6%4%2%0%-2%-4%-6%低信息透明-短久期高信息透明-短久期12%10%8%6%4%2%0%-2%-4%-6%-8%-10%g0 g1 g2 g3 g420%15%10%5%0%-5%低信息透明

42、-長(zhǎng)久期高信息透明-長(zhǎng)久期 HYPERLINK / P.20資料來源：Wind， HYPERLINK / P.21機(jī)構(gòu)持倉類因子我們也梳理了機(jī)構(gòu)重倉因子的分域表現(xiàn)。因子定義如下：圖表 27：機(jī)構(gòu)持倉類因子定義因子定義delta_io_to_float_share根據(jù)基金年報(bào)和半年報(bào)披露持股數(shù)統(tǒng)計(jì)，基金總持股數(shù)環(huán)比變動(dòng)/期初流通股數(shù)top_ten_io_to_float_a_share根據(jù)基金披露前十大重倉股，重倉股數(shù)占個(gè)股流通股比值io_to_float_a_share根據(jù)基金年報(bào)和半年報(bào)披露持股數(shù)統(tǒng)計(jì)，基金總持股數(shù)占個(gè)股流通股比值資料來源：整理從因子 ICIR 來看，機(jī)構(gòu)重倉占比因子在低信息

43、透明度樣本內(nèi) ICIR 值較高；機(jī)構(gòu)持倉環(huán)比變動(dòng)因子在高信息透明度內(nèi)與股票未來收益相關(guān)性最高。圖表 28：機(jī)構(gòu)持倉類因子分域因子月度ICIR4.003.002.001.000.00-1.00高信息透明-短久期 高 息透明-長(zhǎng)久期信5.00無覆蓋低信息透明-短久期 低信息透明-長(zhǎng)久期資料來源：Wind，從分五組超額收益來看，在低信息透明度-長(zhǎng)久期樣本內(nèi)，直接根據(jù)機(jī)構(gòu)持倉占比做跟隨策略即能有較高的超額收益；而在高信息透明度-長(zhǎng)久期樣本內(nèi)，根據(jù)機(jī)構(gòu)持倉占比變動(dòng)做跟隨策略，才能獲取更高的超額收益。圖表 29：機(jī)構(gòu)持倉類因子分域分五組年化超額收益（相對(duì)中證 800，流通市值加權(quán)）6%4%2%0%-2%-

44、4%-6%低信息透明-短久期g0 g1 g2 g3 g4低信息透明-長(zhǎng)久期 -8%高信息透明-短久期12%10%8%6%4%2%0%-2%-4%-6%g0 g1 g2 g3 g414%12%10%8%6%4%2%0%g0 g1 g2 g3 g4高信息透明-長(zhǎng)久期7%6%5%4%3%2%1%0%-1%-2%-3%g0 g1 g2 g3 g4資料來源：Wind，質(zhì)量和成長(zhǎng)類因子區(qū)分規(guī)律不明顯，不再多做展示。五、不同分域內(nèi)的成長(zhǎng)策略本節(jié)我們針對(duì)“黑馬成長(zhǎng)”和“白馬成長(zhǎng)”樣本，分別選取合適的因子構(gòu)建選股策略。低效市場(chǎng)里的 PB-ROE 策略在“黑馬成長(zhǎng)”這樣一個(gè)定價(jià)效率偏低的市場(chǎng)內(nèi)，投資者獲取錯(cuò)誤定價(jià)

45、帶來的 alpha 相對(duì)較多，估值類因子的選股效果相對(duì)較好，我們?cè)谶@部分樣本池中運(yùn)用經(jīng)典的 PB-ROE選股策略就能獲得不錯(cuò)的收益。我們?cè)诘托畔⑼该鞫?長(zhǎng)久期樣本中，根據(jù) bp 和 roe 因子進(jìn)行雙向分組測(cè)試，發(fā)現(xiàn)橫縱向均呈現(xiàn)出單調(diào)性：圖表 30：bp 與roe 因子分組年化超額收益roe_q_advg0g1g2g3g0-6.3%-8.0%0.4%10.8%bpg1-4.3%-4.6%4.2%16.6%g2-5.6%3.8%13.8%17.3%資料來源：Wind， HYPERLINK / P.22頭部組合凈值表現(xiàn)：月頻調(diào)倉，在低信息透明-長(zhǎng)久期樣本中，分別根據(jù) bp 和 roe 因子分組，按

46、流通市值為權(quán)重持有頭部組合。圖表 31：pb-roe 策略相對(duì)凈值（相對(duì)中證 800，流通市值加權(quán)）資料來源：Wind，策略分年度績(jī)效表現(xiàn)如下：圖表 32：策略分年度績(jī)效year總收益年化絕對(duì)收益年化波動(dòng)率SR最大回撤年化超額收益IR20101.75%1.99%30.76%0.0626.04%0.91%0.062011-20.94%-21.54%28.65%-0.7533.89%9.83%0.62201210.24%10.64%26.00%0.4126.40%4.81%0.40201313.17%13.99%24.56%0.5718.71%16.44%1.28201449.54%51.27%2

47、1.19%2.4214.27%0.68%0.05201584.59%88.34%48.26%1.8336.92%65.89%3.1220167.06%7.30%33.26%0.2220.11%26.40%1.9020173.50%3.62%14.97%0.2413.98%-10.46%-0.952018-16.26%-16.81%24.73%-0.6828.90%15.78%1.18201954.35%56.56%26.92%2.1023.15%16.62%1.14202060.66%63.51%26.87%2.3615.77%28.55%1.8220218.37%29.65%20.65%1.

48、446.24%27.82%1.35Tot590.86%19.52%28.78%0.6835.00%14.97%1.01資料來源：Wind，高效市場(chǎng)里的低估超預(yù)期策略在“白馬成長(zhǎng)”這樣一個(gè)定價(jià)效率較高的市場(chǎng)內(nèi)，市場(chǎng)對(duì)公司業(yè)績(jī)的確定性較高，因此我們更希望買入當(dāng)前被低估， 且能超市場(chǎng)預(yù)期的品種。我們考慮用成交量波動(dòng) HYPERLINK / P.23（ln_volume_std_3m）來替換估值，并用 ear 因子來刻畫超預(yù)期程度。 HYPERLINK / P.24我們?cè)诟咝畔⑼该鞫?長(zhǎng)久期樣本中，根據(jù) ln_volume_std_3m 和 ear 因子進(jìn)行雙向分組測(cè)試，發(fā)現(xiàn)橫縱向均有一定的單調(diào)性：圖

49、表 33：ln_volume_std_3m 與ear 因子分組年化超額收益earg0g1g2g3g0-4.57%-2.96%1.55%6.27%ln_volume_std_3mg1-1.06%6.03%5.89%16.09%g211.88%4.20%15.71%21.14%資料來源：Wind，頭部組合表現(xiàn)：月頻調(diào)倉，在高信息透明-長(zhǎng)久期樣本中，分別根據(jù) ln_volume_std_3m和 ear 因子分組，按流通市值為權(quán)重持有頭部組合。圖表 34：低估超預(yù)期策略相對(duì)凈值（相對(duì)中證 800，流通市值加權(quán)）9 高效市場(chǎng)里的低換手超預(yù)期策略 876543210資料來源：Wind，策略分年度績(jī)效表現(xiàn)如下：圖表 35：策略分年度績(jī)效year總收益年化絕對(duì)收益年化波動(dòng)率SR最大回撤年化超額收益IR201048.11%56.18%27.01%2.0817.54%52.17%3.002011-31.55%-32.40%24.02%-1.3534.01%-6.16%-0.4620127.99%8.30%24.90%0.3317.96%1.59%0.09201362.91%67.66%27.11%2.5013.10%69.98%3.3220145.83%6.00%21.58%0.2815.85%-29.91%-1.742015105.28%110.18%34.53%3.1931.6