金融工程：剩余价值模型下的估值因子在A股中的实证

金融工程 | 金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 1 金融工程 证券研究报告 2017年09月08日 作者 吴先兴 分析师 SAC执业证书编号：S1110516120001 wuxianxing@tfzq.com 18616029821 阚文超 联系人 kanwenchao@tfzq.com 18717948990 相关报告 1 《金融工程：金融工程-市场情绪一览 2017-09-07》 2017-09-07 2 《金融工程：金融工程-市场情绪一览 2017-09-06》 2017-09-06 3 《金融工程：金融工程-海外文献推荐 第15期》 2017-09-06 剩余价值模型下的估值因子在A股中的实证 V/P因子可以很好的将盈利质量的指标和估值维度的指标相结合，使得传统价值投资的理念得以量化，其可靠性基于分析师对公司未来盈利能力的可靠估计，如果预测不是无偏的，则需要通过调整预期偏误提高V/P因子的可靠性。 V/P因子和FErr因子叠加具有很好的分组效果，但是在实际投资中，需要根据已知信息对FErr因子进行估计。同时，策略的表现较大程度上依赖于一致预期数据的质量，高质量的预期数据能够计算得到更加贴近公司未来价值V/P因子，从而选出更具有价值投资意义的标的。 本文采用的一致预期数据来自朝阳永续，随着今年来分析师对上市公司的覆盖和估值数据的逐步丰富，一致预期数据的质量也随之提高，2014年以来，策略实现14.86%的年化超额收益，相对最大回撤仅有5.26%，收益回撤比为2.83。 风险提示：模型基于历史数据，存在失效的风险。 12727736/16348/20170911 16:44 金融工程 | 金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 2 内容目录 剩余价值模型概述 ............................................................................................................................. 3 V/P因子的内在含义 .......................................................................................................................... 4 预期偏误因子 ...................................................................................................................................... 4 回测结果 .............................................................................................................................................. 5 小结....................................................................................................................................................... 7 风险提示 .............................................................................................................................................. 8 图表目录 图1：V/P因子和FErr因子分组效果 ........................................................................................................ 4 图2：回测结果 ................................................................................................................................................. 6 图3：策略近年表现 ........................................................................................................................................ 7 表1：回测结果 ................................................................................................................................................. 6 表2：策略近年表现 ........................................................................................................................................ 7 12727736/16348/20170911 16:44 金融工程 | 金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 3 剩余价值模型概述 股票的内在价值是由未来预期分红的现值决定的，即 Vt=∑Et(Dt+i)(1+re)i∞i=1。 通过这个定义，我们可以推导出剩余价值模型（The Residual Income Model, 又名EBO），假设公司的盈利和账面价值是一种干净盈余关系（CSR），即账面价值的变动（与所有者之间的投资交易除外）都应先计入会计收益，不允许有未经损益表而直接进入所有者权益的项目，我们就可以用账面价值(Bt)加上未来剩余收益的折现来计算股票的内在价值（Vf）。 Vt=Bt+∑Et[(ROEt+i−re)Bt+i−1](1+re)i∞i=1 在整个模型中，我们需要考虑四个变量：权益资本成本（re）、未来收益的预测（FROEs）、当前账面价值（Bt）和股利支付率（k）。需要强调一点的是，k值是用于和Bt，ROEs相结合来推导出未来的账面价值。例如， Bt+1=[1+(1−k)ROEt+1]Bt Bt+2=[1+(1−k)ROEt+1][1+(1−k)ROEt+2]Bt 并且由于考虑到实际情况，我们需要通过展开该模型到T期，T+1期以后按年金的算法计算最后的内在价值, 得到以下公式： (ROET+1−re)(1+re)TreBT 我们分别取上市公司历史账面价值（B）、ROE值和分析师一致预期的账面价值（B）、ROE值，来对股票的内在价值（EBO）进行估计，由此我们得到了2个计算企业内在价值的模型。 푉ℎ=Bt+(ROEt−re)(1+re)Bt+(ROEt−re)(1+re)reBt 푉푡=Bt+(FROEt−re)(1+re)Bt+(FROEt−re)(1+re)reBt 用푉푡除以总市值，得到每股价值/每股股价的比率因子V/P。 12727736/16348/20170911 16:44 金融工程 | 金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 4 V/P因子的内在含义 从上述剩余价值模型可以看到，公司的价值等于公司账面价值和未来剩余收益的贴现价值之和。其中，公司权益的账面价值由已公布的财务报告获得，未来剩余收益的价值根据分析师一致预期数据加工得到。 未来剩余收益的价值预期包括预期ROE和预期B/P两个部分，其中ROE衡量的是公司未来的盈利能力，B/P衡量的是公司未来的估值水平，V/P因子可以很好的将盈利质量的指标和估值维度的指标相结合，使得传统价值投资的理念得以量化。 Frankel and Lee(1998)运用V/P因子对1975-1993年在NYSE、AMEX、NASDAQ上市的非金融类公司进行了实证分析，结果显示，在短期即12个月内，高V/P和低V/P之间的回报差异并不显著，当持有期延长到24-36个月，高V/P组的回报开始显著高于低V/P组。 考虑到A股市场的特殊性，本报告将V/P因子运用于A股进行实证，考察其有效性。 预期偏误因子 V/P因子是对公司未来价值的预期，其可靠性基于分析师对公司未来盈利能力的可靠估计，如果预测不是无偏的，则需要通过调整预期偏误提高V/P因子的可靠性。预期偏误由下式给出： FErr=FROE−푅푂퐸푟푒푎푙 每年1月和7月第一个交易日根据V/P因子和FErr因子对样本股票进行分组，考察各组在未来半年内的超额收益： 图1：V/P因子和FErr因子分组效果 资料来源：wind，天风证券研究所 上图显示，FErr因子具有很好的分组效果。由于这里的FErr因子是后验计算得到，实际筛选股票的时候，需要根据已知信息对FErr因子进行估计。 为了构建模型预测预期偏误，我们首先考虑影响分析师预期的因子，包括： FerrV/P1234567891014.73%5.42%3.66%3.90%-0.84%-2.09%-1.49%-3.95%-2.51%-0.90%213.04%8.24%2.31%1.73%-2.47%-2.51%-5.45%-5.12%-0.54%-2.79%39.91%7.40%3.57%1.95%2.05%2.56%-5.13%-2.85%-2.68%-1.03%412.41%6.55%3.56%1.34%1.59%-1.97%-1.27%-3.23%-1.97%-0.32%512.08%11.13%8.38%6.48%0.07%3.29%-1.46%1.68%-1.96%-0.95%614.83%8.25%4.83%3.26%3.99%3.45%-1.54%-0.37%-1.18%-0.80%716.24%10.94%6.21%3.21%2.07%2.52%-0.80%-0.55%2.04%-4.19%818.08%9.54%6.24%5.16%3.81%4.69%2.02%0.71%2.83%2.79%915.35%14.02%6.42%5.50%2.53%1.18%-0.58%2.68%1.61%1.19%1015.43%7.63%6.98%2.73%2.90%2.96%4.30%4.87%2.26%3.22%12727736/16348/20170911 16:44 金融工程 | 金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 5 1. B/P 2. 净利润同比增速 3. 营收同比增速 4. 营收3年复合增长率 5. 销售净利率 6. 销售毛利率 7. 销售净利率同比增速 8. 销售毛利率同比增速 最后，我们引入OP因子，衡量基于分析师预测的公司价值相比基于历史数据计算的公司价值的偏离程度： OP=푉푓−푉ℎ|푉ℎ| 运用调仓时点前2年的数据，用上述因子的分位值对未来FErr进行回归，其中OP、净利润同比增速Profit_yoy和销售毛利率gross_profit_rate能够较好的解释预期偏误，且具有较高的显著性。我们根据下述模型和回归得到的系数估计预期偏误因子： 푃퐸푟푟푖,푡=훼̂+훽1̂RK(Profit_yoy)푖,푡−1+훽2̂RK(gross_pr