基本面风格周期刻画与探讨

1、2量化投研与主观投研：在基本面量化中相遇量化投研：流程化的管理。Buffetts Alpha质量低估值杠杆Andrea Frazzini, David Kabiller, and Lasse Heje Pedersen (2013). Buffetts Alpha.主观投研：投资是一门技术（彼得林奇）。估值容忍度低 vs.估值容忍度高；长期价值 vs. 短期景气度波动。对社会发展的认知。+分析法量化投研数据驱动流程化管理投中投后信 号 提 纯投前组 合 构 建风 格 监 控收 益 归 因风 险 归 因3多因子投资的理论模型多因子模型一般形式： = ,0 + ,11 + + , + =1=1其中

2、， 为股票i的收益率； 为股票i的因子暴露（Factor Exposure）， 为因子收益率（Factor Return）；为股票i收益率中不可被因子解释的部分；为剔除了其他市场因素影响的，反映股票内在特征的收益率部分。收益分解的意义：公式将股票的收益率分解到不同的因子上，那么当残差项可控时，对股票的投资就转化为了对因子的 投资。什么是因子因子是对市场信息的抽象概括，对因子的分析是一种自上而下的分析方式，且可以从基本面（宏观、中观、围观）、技术面（量价特征）、市场情绪（预期、投资者行为）等多种角度进行分析。当市场的复杂度提升，个股的分析难度加大时，则可以通过因子实现信息简化，降低研究难度。因此

3、多因子投资的本质即是通过组合投资实现对目标因子的投资。上文展示的多因子形式只是一个示意性的写法，对于如何定义因子、如何定义因子收益并未严格规定，因此可以衍化出多种不同架构的多因子模型。从上述多因子投资的本质出发，在一个市场中哪种方法能够最简便、最直接的实现目标因子的投资，那么这个方法就是 最实用方法4宏观因子模型基本面因子模型统计因子模型估计方法将宏观指标作为因子值，通过时间序列 回归确定个股对每个指标的敏感度（因 子暴露）。基于基本面数据计算个股的因子暴露， 然后通过截面回归获得对应期限的因子 收益率。将各因子值和敏感度均视作未知，对股 票历史协方差矩阵进行统计分析（例如 主成分分析），估算

4、因子值和敏感度。常见因子举例市场收益率、短期利率、行业产能（及变动）、通胀、长短期利差、信用利差等行业、规模、B2P，分红率、动量、成 长、价值、波动、杠杆等所的因子未必会有明确的解释稳健性（样本外的预测性）较好较好较差（导致伪相关问题）股票波动的解释度较差较好较好时性）动态性（对风险暴露变化进行调整的及 较慢较快（当某一因子暴露变化时，对股价的表现可及即时反映）较慢三种多因子模型三种多因子模型Aamir Sheikh（1996），中信证券研究部5因子投资的收益来源与风险补偿的含义资料来源：中信证券研究部为什么要做因子投资：具备某一“特征”的股票具备超额收益（异象Anomaly）。因子收益来源

5、：风险补偿、行为偏差（错误定价）、投资限制。风险补偿的含义：平均收益不错，但是单一样本的风险太高，需要进行策略化构建。截面上：因子筛选、因子构建。时间序列上：因子择时、因子轮动。因子收益的来源格雷厄姆：具有安全边际的股票是承担高风险的补偿；股价对公司事件的反映滞后源于CAPM模型的漏洞市场对小公司信息挖掘不充分。 全球来看是过去20年中最有效的因 子。与传统“高风险高收益”的认知相悖 1）投资者对低波动股票的收益预期偏低， 导致其定价过低。2）投资者对高波动股票的预期过度自信， 导致其定价过高。长期来看可获得超额收益。注意“价值陷阱”ValueMomentum聚焦高分红，同时分红稳定的公Yie

6、ldSize司。注意“收益陷阱”QualityVolatility聚焦具有稳健的商业模式、可持续竞争力的公司，是较好的防御型因子。6A股主流风格周期的划分，中信证券研究部，注：数据时间范围2008/1/1至2022/6/30A股主流风格周期的划分判定原则：相对收益和绝对收益同时为正，如绝对收益为负则认为当前风格不明。考察基准：中信证券大盘综合Beta（CIS08200R）、中盘综合Beta（CIS08201R）、小盘综合Beta（CIS08202R）全收益指数，以及中信证券大盘价值（CIS08301R）、大盘成长（CIS08302R）、中盘价值（CIS08321R）、中盘成长（CIS08322

7、R）、小盘价值（CIS08341R）、小盘成长（CIS08342R）六 只因子全收益指数。判断流程：首先判断市场的大小盘风格，以大盘综合Beta指数、小盘综合Beta指数的绝对收益取高者来判断，同时要求所得风格指数的绝对收益为正，如果高 者的绝对收益仍为负，则认为当前市场风格不明，也不再进行后续的判断；在明确大小盘风格的基础上，再进一步观察对应板块的价值/成长因子指数的相对表 现，以高者来判断价值/成长属性。1.210.80.60.40.201.420.0018.0016.0014.0012.0010.008.006.004.002.000.002008-01-02 2009-01-16 20

8、10-02-01 2011-02-25 2012-03-13 2013-04-01 2014-04-23 2015-05-11 2016-05-24 2017-06-13 2018-06-27 2019-07-15 2020-07-31 2021-08-17风格(小盘价值) 中盘Beta风格(小盘成长) 小盘Beta风格(大盘价值)大盘(价值/成长)-右轴风格(大盘成长)中盘(价值/成长)-右轴大盘Beta小盘(价值/成长)-右轴7因子离散化风险模型的基本逻辑与因子设定资料来源：中信证券研究部因子离散化风险模型与常规模型的对比目标：追求波动率解释度的同时兼顾直观性和可投资性，提高模型的泛化效果

9、、迭代空间。对各因子进行了基于分位数的分组划分，每个因子的每个分组以哑变量形式体现在回归方程中。在对模型进行求解的时，使用分析标的中个股的实际权重作为加权最小二乘法（WLS）的权重。行业因子的选择上则采用中信证券一级行业分类。常规模型风格因子行业因子本模型回归方法应用场景因子a(实际变量)0,0,10,1,00,0,1其他行业分类中信一级行业分类WLS,以市值平方根为权WLS,以组合中实际权重为权鲜明特色实际投资意义更强截面排序前1/3 中1/3 后1/3参数非参数1.风险收益来源更加直观2.清晰的看到市场收益的驱动因素8极致风格下因子年化超额收益风格不明时期因子年化超额收益极致风格与风格不明

10、时期因子表现-30%-20%-10%0%10%20%30%盈利因子成长因子价值因子规模因子反转因子70%60%50%40%30%20%10%0%-10%盈利因子成长因子价值因子规模因子流动性因子反转因子波动率因子9，中信证券研究部。注：“基金指数”指偏股混合型基金指数（885001），详细分析请见指数研究与指数化投资系列专业能力，长期持有：偏股混合型基金指数（2022-07-18）。市场风格清晰时期，偏股混合型基金总体风格与市场主线风格趋同基金指数的大小盘风格特征（2013.03-2014.10，小盘风格）跟踪误差-大盘跟踪误差-中盘跟踪误差-小盘净值-大盘（右）净值-中盘（右）净值-小盘（右

11、）2.030%25%1.520%1.015%10%0.55%-2013-03-012013-08-282014-03-032014-08-22基金指数的大小盘风格特征（2019.01-2021.02，大盘成长）跟踪误差-大盘跟踪误差-中盘跟踪误差-小盘净值-大盘（右）净值-中盘（右）净值-小盘（右）30%2.025%1.520%1.015%10%0.55%-2019-01-022019-07-032019-12-262020-06-302020-12-23基金指数的大小盘风格特征（2016.02-2018.01，大盘风格）跟踪误差-大盘跟踪误差-中盘跟踪误差-小盘 净值-大盘（右）净值-中盘（

12、右）净值-小盘（右）30%1.525%1.320%1.115%0.910%0.75%0.50%0.32016-02-012016-09-092017-04-282017-12-06基金指数的价值成长风格特征（ 2019.01-2021.02，大盘成长）跟踪误差-大盘价值跟踪误差-大盘成长 净值-大盘价值（右）净值-大盘成长（右）70%2.550%2.01.530%1.010%0.5-10%-2019-01-022019-07-032019-12-262020-06-302020-12-2310。注：“基金指数”指偏股混合型基金指数（885001），详细分析请见指数研究与指数化投资系列专业能力，

13、长期持有：偏股混合型基金指数（2022-07-18）。市场风格不明朗时偏股混合型基金风格存在惯性，并与风险偏好有关基金指数的大小盘风格特征（2018.02-2018.12，市场下跌）跟踪误差-大盘跟踪误差-中盘跟踪误差-小盘30%净值-大盘（右）净值-中盘（右）净值-小盘（右）1.225%1.020%0.80.615%0.410%0.25%-2018-02-012018-05-092018-08-022018-11-02基金指数的大小盘风格特征（2021.03-2022.06，小盘占优）跟踪误差-大盘跟踪误差-中盘跟踪误差-小盘 净值-大盘（右）净值-中盘（右）净值-小盘（右）1.545%35

14、%1.025%0.515%5%-2021-03-012021-07-262021-12-222022-05-26基金指数的价值成长风格特征（ 2018.02-2018.12，市场下跌）跟踪误差-大盘价值跟踪误差-大盘成长净值-大盘价值（右）净值-大盘成长（右）30%1.225%1.00.820%0.615%0.410%0.25%-2018-02-012018-05-092018-08-022018-11-02基金指数的价值成长风格特征（2021.03-2022.06，小盘占优）跟踪误差-大盘价值跟踪误差-大盘成长 净值-大盘价值（右）净值-大盘成长（右）60%1.250%1.040%0.830

15、%0.620%0.410%0.20%-2021-03-012021-07-262021-12-222022-05-2611风险中性假设下，市场对预期回报率相同的资产会给予相同的定价，则静态估值中隐含了对未来的预期。动态市盈率：PE = P/E = ；预期净利润增长率：r = / 1。（注：“”表示预期。）。则有： = = ( + ) 。同理，静态PB中隐含了市场对未来ROE的预期： = = = 静态估值与一致预期的潜在二次关系： ，系统性估值； ，交易性溢价。 = + + + ； = + 净利润增长率 + 净利润增长率 + 。PB-ROE回归式历史参数估计PE-净利润增长率回归式历史参数估计什

16、么驱动了估值的变化？-45403530252015105BetaGamma250200150100500-50BetaGamma12A股核心宽基指数及中信一级行业指数的PB vs. ROEA股核心宽基指数TTM净利润增长率A股核心宽基指数及中信一级行业指数PEvs.净利润增长率（含一致预期），中信证券研究部A股核心宽基指数一致预期净利润增长率什么驱动了估值的变化？60%50%40%30%20%10%0%2020-01-022020-07-062020-12-292021-06-302021-12-242022-07-19上证50沪深300中证500中证1000科创50创业板指140%120%1

17、00%80%60%40%20%0%-20%-40%2020-01-022020-07-062020-12-292021-06-302021-12-242022-07-20上证50沪深300中证500中证1000科创50创业板指上证50科创50中证500中小板指创业板指交通运输 中证800传媒农林牧渔医药家电建材基础化工有色金属机械 中证1000消费者服务煤炭电力设备及新能源电子石油石化 沪深300房地产 电力及公用事业综合国防军工 计算机中证全指轻工制造通信 汽车综合金融商贸零售建筑纺织服装 钢铁银行食品饮料-123456785%10%非银行金融15%20%25%30%PB_MRQ一致预期RO

18、E中证800中证全指中小板指创业板指交通运输传媒医药商贸零售国防军工基础化工上证50 建材建筑有色金属机械汽车中证1000消费者服务电力设备及新能源电子石油石化纺织服装综合综合金融计算机 科创50 电力及公用事业轻工制造通信钢铁 房地产银非银行金融家电食品饮料沪深300 中证500-1009080706050403020100%5%10% 行15%20%煤炭25%30%35%40%45%PE_TTM一致预期净利润增长率13一致预期，中信证研究部基础设施与地产产业预期净利润增长率中信一级行业指数一致预期净利润增长率：2022年5月后趋于水平消费产业预期净利润增长率变化趋势制造产业预期净利润增长率变化趋势-40%2020-01-022020-09-282021-06-302022-04-21100%80%60%周期产业预期净利润增长率变化趋势石油石化煤炭有色金属 钢铁基础化工120%100%40%80%60%20%40%0%20