量化基本面系列报告之九：可比公司法的量化实践： 重塑价值因子

金融工程 专题报告 可比公司法的量化实践：重塑价值因子 ——量化基本面系列报告之九 报告日期：2023-03-10 主要观点： 分析师：严佳炜 执业证书号：S0010520070001邮箱：yanjw@hazq.com 分析师：吴正宇 执业证书号：S0010522090001邮箱：wuzy@hazq.com 相关报告 1.《行业轮动逻辑的标签化应用：重构轮动框架——中观量化系列报告之四》2022-12-12 2.《个股alpha与行业beta的双剑合璧——“量化基本面”系列报告之七2022-11-22 3.《固收+组合构建白皮书：大时代的小尝试（下）——“量化绝对收益之路”系列之四》2022-7-20 4.《固收+组合构建白皮书：大时代的小尝试（中）——“量化绝对收益之路”系列之三》2022-5-29 5.《FOF赋能绝对收益：基金组合构建实战（上）——“量化绝对收益之路”系列之二》2022-5-28 6.《固收+组合构建白皮书：大时代的 量化研究中的估值体系尚存缺陷，价值因子亟待改进 主动研究常用绝对估值法和相对估值法进行企业内在价值的评估，面对不同行业、公司时会采用不同的估值模型。然而，量化从业者在处理“价值”类指标时稍显简单粗暴，直接以相对估值乘数作为因子，忽略了相对估值法背后的逻辑假设和意义。另一方面，价值因子虽长期仍能提供正向贡献，但稳定性欠佳。本篇报告中，尝试借鉴可比公司法，基于财务数据寻找目标企业的可比公司，全方位对价值因子进行重构。 定量化寻找可比公司，全方位重构价值因子 从生命周期、公司规模、盈利能力、资产结构和运营效率�个维度定义可比公司，通过余弦相似度计算可比公司间的相似程度。从基准、空间和时间三个维度重塑价值因子：基准类因子直接以可比公司的估值定义标的价值，并构造了个性度加权的价值因子；空间类因子通过计算目标公司和可比公司估值间的距离表征赛道空间大小以及成长溢价；时间 类因子通过计算当前估值空间在过去1年中的位置定义目标公司的相对估值性价比。 关联价值因子预测能力显著，相较于原价值因子有明显提升 关联EP因子在全市场内表现十分出色，自2013年1月1日至2023 年1月31日，行业市值中性后的关联EP因子RankIC均值为4.87%，年化ICIR分别为3.49，IC月胜率达85.12%，分十组收益呈现严格单调，且多头和多空组合的超额收益和回撤改善幅度明显。 可比公司框架下的改进方法对于不同类别的价值因子适用性较强，合成后的大类关联价值因子的选股效果有显著提升，相比原价值因子ICIR 由2.47提升至3.75，IC月胜率从74.4%提升至86.8%，多空年化收 益提升3.3%，且在不同指数域和板块中几乎都有较为明显的改善。 为考察关联价值因子对多因子模型的边际贡献，以沪深300和中证 500指数增强为例，将原价值因子替换为关联价值因子提升组合收益和稳定性。其中，中证500增强组合的年化超额收益由17.31%提升至19.04%，且跟踪误差和相对回撤均有明显改善，信息比由2.94提高到 3.38，超额收益风险比有显著提升。 小尝试（上）——“量化绝对收益之路”风险提示 系列之一》2022-5-28 本报告基于历史个股数据进行测试，历史回测结果不代表未来收益。未来市场风格可能切换，Alpha因子可能失效，本文内容仅供参考。 敬请参阅末页重要声明及评级说明证券研究报告 正文目录 1量化估值体系尚存缺陷，价值因子亟待改进5 2如何寻找可比公司？如何定义关联价值？6 2.1可比公司具有哪些相似特征？7 2.1.1生命周期7 2.1.2公司规模8 2.1.3盈利能力&运营效率9 2.1.4经营结构10 2.2如何定量化表征公司间的相似程度？11 2.3如何利用可比公司的估值信息构建新价值因子？16 2.3.1基准类因子16 2.3.2空间类因子18 2.3.3时间类因子18 3关联价值因子在不同样本域的选股能力如何？19 3.1关联EP因子在全市场中预测能力显著，改进效果明显20 3.2关联价值因子在不同指数域均有明显提升24 3.3关联价值因子在不同板块中均有提升，医药、周期、制造改善幅度明显25 4关联价值因子在指数增强模型中的应用26 4.1沪深300指数增强26 4.2中证500指数增强28 5总结29 风险提示：30 图表目录 图表1绝对估值法VS相对估值法5 图表2BP因子全市场内分时期IC及多空收益表现6 图表3BP因子多空净值走势6 图表4可比公司估值法流程图7 图表5DICKINSON现金流法划分企业生命周期7 图表6不同生命周期企业的市盈率TTM均值8 图表7不同生命周期企业的市净率均值8 图表8沪深300和中证1000指数市盈率TTM时序变化9 图表9毛利率和市盈率TTM存在正向关联（截止至2022Q3）9 图表10部分上市公司研发强度、所属行业和市盈率汇总（截止至2022Q3）10 图表11相似特征指标汇总11 图表12不同相似度衡量方法示意图12 图表13不同度量方法对比：公司数据示例12 图表14不同度量方法对比：相似度计算结果13 图表15距离指标与余弦相似度效果对比示意图14 图表16全市场相似度均值时序变化15 图表17个股层面不同相似度组占比分布（2022.12.30）15 图表18行业层面不同相似度组占比分布（2022.12.30）16 图表19贵州茅台的部分可比公司示例（2022.12.30）16 图表20可比公司估值区间示意图17 图表21基准类因子明细（以EP为例，带*的表示取相似度最高的前6家计算因子）17 图表22可比公司估值空间示意图18 图表23空间类因子明细（以EP为例，带*的表示取相似度最高的前6家计算因子）18 图表24可比公司法估值性价比示意图19 图表25时间类因子明细（以EP为例，带*的表示取相似度最高的前6家计算因子）19 图表26关联EP因子汇总（带*的表示取相似度最高的前6家计算因子）19 图表27细分因子在全市场中的表现汇总（2013.1.1-2023.1.31）20 图表28行业市值中性化后的细分因子值秩相关性分析（2013.1.1-2023.1.31）21 图表29EP_COMP因子IC序列22 图表30EP_COMP因子分十组年化超额收益22 图表31改进前后EP因子多空净值走势对比22 图表32改进前后EP因子多空组合分年度收益对比22 图表33改进前后EP因子多头超额净值走势对比23 图表34改进前后EP因子多头组合分年度超额收益对比23 图表35正交前后EP因子表现23 图表36不同参数下关联EP因子IC均值23 图表37不同参数下关联EP因子ICIR23 图表38价值因子明细24 图表39不同关联价值因子全市场有效性汇总24 图表40关联价值因子在不同指数域中的表现25 图表41关联价值因子与其他大类因子的相关性25 图表42关联估值因子在不同板块中的表现26 图表43沪深300指数增强策略历史净值走势（2013.1.1-2023.1.31）27 图表44沪深300指数增强模型业绩对比（2013.1.1-2023.1.31）27 图表45中证500指数增强策略历史净值走势（2013.1.1-2023.1.31）29 图表46中证500指数增强模型业绩对比（2013.1.1-2023.1.31）29 1量化估值体系尚存缺陷，价值因子亟待改进 长久以来，如何对企业进行合理估值是投研人员的核心命题之一。无论是对于机构还是个人投资者，立足于公司的财务数据对企业的内在价值进行评估不仅是重要的研究手段，也是从业者的必备技能。合理的估值有助于理解企业和其所处赛道的价值和空间，进而对投资决策形成参考，亦是确定买入或卖出时点的依据。传统而言，主动研究常用的估值方法分为两类，分别是绝对估值法和相对估值法： 绝对估值法，是指通过对证券的基本财务要素的计算和处理得到该证券的绝对 金额，各类基于现金流贴现的方法均属此类，常见模型包括：现金流贴现模型、股息贴现模型、资本现金流模型等。绝对估值具有广泛的实践性，能更准确地反映公司的内在价值，但由于模型涉及参数多，主观性较强，导致结果对参数相对敏感。 相对估值法，主要采用乘数方法将目标企业与其它可比公司进行对比，从静态 的角度分析某一股票是否具有投资价值，市值是否有上升空间，常见乘数如市盈率、市净率、市销率等。 当然，主动研究人员在面对不同行业、不同赛道、不同公司时会采用不同的估值模型，参数假设和细节处理充分反映了研究人员的经验和技术。然而，量化从业者在处理“价值”类指标时稍显简单粗暴，直接以相对估值乘数作为因子，暗含可比公司 的思想，通过横截面比较来找到被低估的个股，等同于假设全市场的其它标的均是 可比公司，秉承均值回复的思路来赚取超额收益。但实际上，这种“相对估值法”的 运用一定程度上被“曲解”，由于企业本身的估值存在定价偏差，因而才有价值重估的意义（现金流折现法或者可比公司法），直接使用被扭曲的估值指标去择股自然缺乏稳定性，且违背了可比公司法的逻辑假设。 图表1绝对估值法vs相对估值法 资料来源：wind资讯，华安证券研究所 另一方面，当前传统价值因子虽然在多因子模型中仍占据一席之地，但自2019年之后，其稳定性已大不如前。以BP因子为例，可以看到，以2019年为分界线，前后选股能力呈现较大的差异性，2019年以前，因子RankIC均值达5.1%，年化ICIR为1.57，但近4年来，IC均值降至3.83%，年化ICIR为1.23，多空收益也下滑明显，尤其是在2019和2020年大盘成长风格强势期间，价值因子对组合几乎是一种拖累。 逐渐的，价值因子在投资实践中更多地充当“安全垫”的作用，甚至有从业人员开始放弃或降低价值因子的权重，虽说在市场下行期间（例如2022年）价值因子仍有一定发挥，但其溢价长期呈现收敛的趋势。 图表2BP因子全市场内分时期IC及多空收益表现 时间 RankIC均值 年化ICIR IC月胜率 多空月均收益 全区间 4.59% 1.4403 61.98% 0.91% 2013.1-2018.12 5.10% 1.5715 62.50% 1.11% 2019.1-2023.1 3.83% 1.2309 61.22% 0.61 % 资料来源：wind资讯，华安证券研究所 图表3BP因子多空净值走势 资料来源：wind资讯，华安证券研究所 由此可见，当前量化从业者面临“价值困境”，价值因子已然成为了“食之无味，弃之可惜”的一类因子，长期仍能提供正向贡献，但稳定性欠佳。在本篇报告中，我们尝试借鉴主动研究中常用的可比公司法，结合主动的思考模式和量化的模型工具尝试寻找目标企业的可比公司，并从多维度对价值因子进行重构。 2如何寻找可比公司？如何定义关联价值？ 本章节中，我们参考可比公司法，借助量化模型模拟主动研究员的估值过程，通过以下几个步骤构造因子：（1）选取合适的可比公司；（2）选取合适的指标；（3）估算目标企业的价值。在选择可比公司时，主动研究人员往往根据业务类型和商业模式主观挑选企业，一般为处于同一细分行业的公司，但从量化的角度，只挑选处于同一行业的企业去进行比较不是一个好的选择：一方面，这与因子行业中性化的处理方式重复，且行业内个股估值变动的同步性较强，大概率会同涨同跌，无法带来增量信息；另一方面，部分公司业务繁多，如果框定在同一行业内进行估值，可能缺少对不同业务分步估值的过程，从而损失有效信息。因此，后文在寻找可比公司时不纳入行业变量。 图表4可比公司估值法流程图 资料来源：wind资讯，华安证券研究所 下面我们针对如何寻找可比公司、如何充分利用可比公司的估值信息以及因子具体的构造逻辑展开深入讨论。 2.1可比公司具有哪些相似特征？ 可比公司为我们评估目标企业的市场价值提供参照，但可靠性依赖于其它上市公司的可比程度，因此后续分析的前提是找到业务类型、产品规模、盈利能力等方面相似可比的公司集合，下