指数增强系列（二）：现存沪深300增强基金的风格偏离特征-20210218-长江证券-31页 (2).pdf

分析师及联系人分析师及联系人 Table_Author 覃川桃 邓越 (8621)61118766(8627)65799830 执业证书编号：执业证书编号：S0490513030001 S0490517070010 请阅读最后评级说明和重要声明 63139 请阅读最后评级说明和重要声明 2/31 Table_Title1 指数增强系列 报告日期 2021-02-18 金融工程 专题报告专题报告 相关研究相关研究 2020全年基金净流入额为三轮牛市中最高2021-01-24 港股“新经济”VS“旧经济”：南向资金流向何方？2021-01-23 基于北上资金的行业配置（II）：“配置型”VS“交易型”资金净流入的行业轮动策略2021-01-17 Table_Title 指数增强系列（二）：现存沪深 300 增强基金的风格偏离特征 Table_Summary 沪深 300 指数增强基金目前规模合计约 565 亿元 我们使用 Wind 的“投资类型（二级分类）”数据，筛选出分类为“增强指数型基金”的公募沪深 300 指数增强型基金。对于其他在实际管理上对标沪深 300 指数，但没有被分于该类别的基金暂不纳入统计。沪深 300 指数增强基金在 2017 年以后取得了较大发展，从 2016 年底的约 13 只增加到 43 只，规模从约 55 亿增加到约 565 亿，翻了超 10 倍。基金在风格上的暴露相对克制 依据 2013 年至 2020 年基金的年报、中报的持仓明细数据，统计各个沪深 300 增强基金相对沪深 300 指数的风格偏离情况。考察的风格包括大小盘、估值（PE、PB）、成长性、分红、流动性、波动率、动量和反转等。以对数市值衡量大小盘暴露度，各基金整体负偏，平均值在-0.2 左右，负偏最大到-0.8左右，正偏最大到 0.3 左右。估值上，2018 年报数据之前各基金以偏低 PB 为主，但 2019 年中报转为持平，2019年报和 2020 中报均已转为偏高 PB。暴露程度上，偏高 PB 最激进时暴露度有 0.8 左右，负偏最激进时有-0.6 左右。2020 年中报最激进的偏高 PB 的产品暴露度约 0.5，最激进的偏低 PB 的产品暴露度约为-0.3。以加权调和平均 PE 来看，基金总体上是偏低PE 的，但 2019 年以来开始向 0 轴收敛，偏高 PE 的基金变得更加激进，最大幅度的暴露度达到 0.4。ROE 上，最激进的产品高 ROE 暴露度约 0.4，低 ROE 暴露度约-0.5。平均值上，2016年至 2018 年偏低 ROE，2019 年以来偏高 ROE。成长性上，以滚动 3 年利润增速来看，2016 年底以来基金的平均水平基本是正向暴露的，负向暴露成长性的产品幅度在-0.2 以内。以未来 2 年预期增速来看，正偏的基金产品比较激进，2020 年中报有产品暴露度达到 1，负偏幅度普遍较小。股息率上，基金的暴露平均值多数时间为高股息率暴露，仅 2016 中报和年报、2019 年报、2020 中报为负。波动率上多数时间是低波动率暴露，但 2020 年中报更多的转为了高波动率暴露。近年来略偏高换手率，最大幅度到 0.5 左右。动量上，自 2017 年中报后基金平均暴露偏动量，且有加强的趋势。Table_Risk 风险提示：风险提示：1.历史业绩不保证未来收益；2.超额收益水平可能依市场情况而波动。sPmQpNyQwO9PbPbRpNoOmOoPiNqQpNiNnMxO7NnMrOMYrQnPvPtOqQ 请阅读最后评级说明和重要声明 3/31 金融工程丨专题报告 目录 基金列表.5 风格偏离.6 大小盘.6 估值.10 ROE.15 成长性.17 分红.21 波动率.23 换手率.24 动量和反转.27 汇总.30 图表目录 图 1：加权平均市值（亿元）.7 图 2：加权平均市值排序百分位.7 图 3：加权平均市值暴露度.8 图 4：加权平均对数市值（单位：ex亿元）.8 图 5：加权平均对数市值排序百分位.9 图 6：加权平均对数市值暴露度.9 图 7：加权平均 PB.10 图 8：加权平均 PB 排序百分位.10 图 9：加权平均 PB 暴露度.11 图 10：加权平均 PE.11 图 11：加权平均 PE 排序百分位.12 图 12：加权平均 PE 暴露度.12 图 13：加权调和平均 PE.13 图 14：沪深 300 指数成分股的流通市值和 PE 的相关系数.14 图 15：加权调和平均 PE 排序百分位.14 图 16：加权调和平均 PE 暴露度.15 图 17：加权平均 ROE.15 图 18：加权平均 ROE 排序百分位.16 图 19：加权平均 ROE 暴露度.16 图 20：过去 3 年净利润增速.17 图 21：过去 3 年净利润增速排序百分位.17 图 22：过去 3 年净利润增速暴露度.18 图 23：净利润 TTM 增速.18 请阅读最后评级说明和重要声明 4/31 金融工程丨专题报告 图 24：净利润 TTM 增速排序百分位.19 图 25：净利润 TTM 增速暴露度.19 图 26：预期净利润增速.20 图 27：预期净利润增速排序百分位.20 图 28：预期净利润增速暴露度.21 图 29：加权平均股息率.21 图 30：加权平均股息率排序百分位.22 图 31：加权平均股息率暴露度.22 图 32：波动率.23 图 33：波动率排序百分位.23 图 34：波动率暴露度.24 图 35：换手率.24 图 36：换手率排序百分位.25 图 37：换手率暴露度.25 图 38：对数换手率（单位：ex%）.26 图 39：对数换手率排序百分位.26 图 40：对数换手率暴露度.27 图 41：250D 涨跌幅.27 图 42：250D 涨跌幅排序百分位.28 图 43：250D 涨跌幅暴露度.28 图 44：21D 涨跌幅.29 图 45：21D 涨跌幅排序百分位.29 图 46：21D 涨跌幅暴露度.30 图 47：基金在各指标上的暴露度极限范围.30 表 1：沪深 300 指数增强型基金列表（截至 2021.2.3）.5 表 2：沪深 300 指数增强型基金列表（续）（截至 2021.2.3）.6 请阅读最后评级说明和重要声明 5/31 金融工程丨专题报告 基金列表 我们使用 Wind 的“投资类型（二级分类）”数据，筛选出分类为“增强指数型基金”的公募沪深 300 指数增强型基金，见表 1（只列出了 A 类份额）。对于其他在实际管理上对标沪深 300 指数，但没有被分于该类别的基金暂不纳入统计。表 1：沪深 300 指数增强型基金列表（截至 2021.2.3）序号序号 基金简称基金简称 基金代码基金代码 基金管理人基金管理人 成立日期成立日期 有效有效 成立日期成立日期 基金经理基金经理 最新最新规模规模（A/C 合计，合计，亿元）亿元）1 汇添富沪深 300 基本面增强 A 010854.OF 汇添富基金管理股份有限公司 2021-01-20 顾耀强 102.70 2 景顺长城沪深 300 增强 000311.OF 景顺长城基金管理有限公司 2013-10-29 黎海威 67.49 3 富国沪深 300 增强 100038.OF 富国基金管理有限公司 2009-12-16 李笑薇,方旻 66.32 4 兴全沪深 300 指数增强 A 163407.OF 兴证全球基金管理有限公司 2010-11-02 申庆 55.78 5 易方达沪深 300 精选增强 A 010736.OF 易方达基金管理有限公司 2020-12-30 张胜记 38.28 6 嘉实沪深 300 增强 000176.OF 嘉实基金管理有限公司 2014-12-26 龙昌伦 22.58 7 广发沪深 300 指数增强 A 006020.OF 广发基金管理有限公司 2018-06-29 赵杰 15.01 8 易方达沪深 300 量化增强 110030.OF 易方达基金管理有限公司 2012-07-05 2013-06-08 官泽帆,黄健生 14.81 9 西部利得沪深 300 指数增强 A 673100.OF 西部利得基金管理有限公司 2017-03-21 2018-12-27 盛丰衍 14.78 10 华夏沪深 300 指数增强 A 001015.OF 华夏基金管理有限公司 2015-02-10 宋洋 12.38 11 华安沪深 300 量化增强 A 000312.OF 华安基金管理有限公司 2013-09-27 许之彦,张序 9.11 12 申万菱信沪深 300 指数增强 A 310318.OF 申万菱信基金管理有限公司 2004-11-29 2013-06-07 刘敦 9.03 13 万家沪深 300 指数增强 A 002670.OF 万家基金管理有限公司 2016-09-26 2018-07-09 乔亮 8.85 14 长城久泰沪深 300A 200002.OF 长城基金管理有限公司 2004-05-21 2011-04-10 杨建华,雷俊 8.46 15 创金合信沪深 300 指数增强 A 002310.OF 创金合信基金管理有限公司 2015-12-31 董梁 7.44 16 博道沪深 300 指数增强 A 007044.OF 博道基金管理有限公司 2019-04-26 杨梦 7.37 17 招商沪深 300 指数增强 A 004190.OF 招商基金管理有限公司 2017-02-10 王平 7.30 18 华宝沪深 300 指数增强 A 003876.OF 华宝基金管理有限公司 2016-12-09 徐林明,王正 7.13 19 浦银安盛沪深 300 指数增强 519116.OF 浦银安盛基金管理有限公司 2010-12-10 陈士俊 6.91 20 富荣沪深 300 增强 A 004788.OF 富荣基金管理有限公司 2018-02-11 2019-01-24 邓宇翔,郎骋成 6.88 21 汇安沪深 300 指数增强 A 003884.OF 汇安基金管理有限责任公司 2017-01-25 2018-07-03 朱晨歌 5.38 22 泰达宏利沪深 300 指数增强 A 162213.OF 泰达宏利基金管理有限公司 2010-04-23 2018-03-16 刘洋 5.34 23 浙商沪深 300 指数增强 166802.OF 浙商基金管理有限公司 2018-08-20 2018-08-20 向伟 4.91 24 国泰沪深 300 指数增强 A 000512.OF 国泰基金管理有限公司 2014-05-19 2019-04-02 谢东旭 4.87 25 长信沪深 300 指数增强 A 005137.OF 长信基金管理有限责任公司 2018-04-19 2019-05-16 宋海岸 4.75 26 中泰沪深 300 指数 A 008238.OF 中泰证券(上海)资产管理有限公司 2020-04-01 邹巍 4.45 27 南方沪深 300 增强 A 009059.OF 南方基金管理股份有限公司 2020-04-23 李振兴 4.39 28 国富沪深 300 指数增强 450008.OF 国海富兰克林基金管理有限公司 2009-09-03 张志强 4.07 29 安信量化精选沪深 300A 003957.OF 安信基金管理有限责任公司 2017-03-16 2019-05-07 徐黄玮 4.05 资料来源：Wind，长江证券研究所 注：“有效成立日期”为基金转型为沪深 300 增强的日期 请阅读最后评级说明和重要声明 6/31 金融工程丨专题报告 表 2：沪深 300 指数增强型基金列表（续）（截至 2021.2.3）序号序号 基金简称基金简称 基金代码基金代码 基金管理人基金管理人 成立日期成立日期 有效成立日期有效成立日期 基金经理基金经理 最新规模最新规模（A/C 合计，合计，亿元）亿元）30 中金沪深 300 指数增强 A 003015.OF 中金基金管理有限公司 2016-07-22 魏孛,耿帅军 3.94 31 诺安沪深 300 指数增强 A 320014.OF 诺安基金管理有限公司 2011-04-07 2018-08-22 梅律吾,宋德舜 3.78 32 平安沪深 300 指数量化增强 A 005113.OF 平安基金管理有限公司 2017-12-26 毛时超 3.36 33 建信沪深 300 增强 A 165310.OF 建信基金管理有限责任公司 2020-05-07 2020-05-07 梁洪昀 3.17 34 鹏华沪深 300 指数增强 005870.OF 鹏华基金管理有限公司 2018-05-25 2018-05-25 罗捷 3.11 35 海富通沪深 300 指数增强 A 004513.OF 海富通基金管理有限公司 2017-05-10 2019-10-09 朱斌全 3.02 36 汇添富沪深 300 指数增强 A 005530.OF 汇添富基金管理股份有限公司 2020-11-03 2020-11-03 吴振翔,许一尊 2.96 37 新华沪深 300A 005248.OF 新华基金管理股份有限公司 2019-12-18 邓岳 2.89 38 国投瑞银沪深 300 量化增强 A 007143.OF 国投瑞银基金管理有限公司 2019-06-11 殷瑞飞 2.43 39 天弘沪深 300 指数增强 A 008592.OF 天弘基金管理有限公司 2019-12-27 杨超 2.35 40 银河沪深 300 指数增强 A 007275.OF 银河基金管理有限公司 2019-08-29 楼华锋 2.09 41 红土创新沪深 300 指数增强 A 006698.OF 红土创新基金管理有限公司 2019-02-25 储荞,庞世恩 0.47 42 国金沪深 300 指数增强 167601.OF 国金基金管理有限公司 2017-09-01 宫雪 0.21 43 博时沪深 300 指数 A 010872.OF 博时基金管理有限公司 2020-12-30 桂征辉,刘钊 0.19 资料来源：Wind，长江证券研究所 注：“有效成立日期”为基金转型为沪深 300 增强的日期 沪深 300 指数增强基金在 2017 年以后取得了较大发展，从 2016 年底的约 13 只增加到 43 只，规模从约 55 亿增加到约 565 亿，翻了超 10 倍。风格偏离 依据基金的年报、中报的持仓明细数据，统计各个沪深 300 增强基金1相对沪深 300 指数的风格偏离情况。考察的风格包括大小盘、估值（PE、PB）、成长性、分红、流动性、波动率、动量和反转等。大小盘 计算按指数成分股权重加权的沪深 300 加权平均流通市值、按基金持仓权重加权的各个沪深 300 增强基金的加权平均流通市值（图 1），并计算指数和各个基金的加权平均市值在指数的 300 只成分股中的排序百分位（图 2），以及各个基金的加权平均市值相对指数的暴露度（图 3）。1注：下文称“基金”均特指表 1、表 2 所列沪深 300 增强基金。请阅读最后评级说明和重要声明 7/31 金融工程丨专题报告 图 1：加权平均市值（亿元）资料来源：Wind，长江证券研究所 从图 2 可以看出，沪深 300 指数自身的加权平均市值在其 300 只成分股的排序已经相当高了，高于 90%95%的成分股。在这种情况下要做到相对沪深 300 市值正向暴露是比较困难的，一旦大市值风格占优，增强的空间会相对有限。图 2：加权平均市值排序百分位 资料来源：Wind，长江证券研究所 0 500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 3,500 4,000 4,500 13/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06负偏区间正偏区间沪深300平均值75%80%85%90%95%100%13/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06负偏区间正偏区间沪深300平均值 请阅读最后评级说明和重要声明 8/31 金融工程丨专题报告 从基金的市值暴露度来看，各基金在总体上是负偏的，最大市值正偏的基金的暴露度在0.3 左右，最大负偏的在-0.5 左右，最大负偏基金的加权平均市值仍然高于 80%的成分股。图 3：加权平均市值暴露度 资料来源：Wind，长江证券研究所 考虑到大市值公司数量少，中小市值公司数量多的“二八率”，市值的分布呈对数正态分布，在多因子数量模型中通常使用对数市值作为风格控制目标。图 4、图 5、图 6 分别是指数和各基金的对数市值、对数市值排序百分位和暴露度。图 4：加权平均对数市值（单位：ex亿元）资料来源：Wind，长江证券研究所 -0.60-0.50-0.40-0.30-0.20-0.100.000.100.200.300.4013/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06负偏区间正偏区间沪深300平均值23.00 23.50 24.00 24.50 25.00 25.50 26.00 26.50 13/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06负偏区间正偏区间沪深300平均值 请阅读最后评级说明和重要声明 9/31 金融工程丨专题报告 若以对数市值作为衡量各基金大小盘风格偏离的标准，沪深 300 指数自身的加权平均对数市值的排序分位点在 85%左右，低于直接以市值衡量的 90%95%。图 5：加权平均对数市值排序百分位 资料来源：Wind，长江证券研究所 以对数市值衡量暴露度，各基金负偏显得更为激进，平均值在-0.2 左右，负偏最大到-0.8左右。图 6：加权平均对数市值暴露度 资料来源：Wind，长江证券研究所 40%50%60%70%80%90%100%13/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06负偏区间正偏区间沪深300平均值-1.00-0.80-0.60-0.40-0.200.000.200.4013/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06负偏区间正偏区间沪深300平均值 请阅读最后评级说明和重要声明 10/31 金融工程丨专题报告 估值 我们计算各基金在 PB、PE 和 EP 三个指标上的偏离情况。2019 年以来，沪深 300 指数的加权平均 PB 逐年抬升，基金相对于指数的在 PB 上的偏离的均值也逐渐由略偏低 PB 转为略偏高 PB。图 7：加权平均 PB 资料来源：Wind，长江证券研究所 从排序百分位来看，指数的加权平均 PB 在 2017 年之前比 60%左右的指数成分股的 PB更高，2017 年之后排序继续提升，到 2020 年中报时已高于 80%左右的成分股。图 8：加权平均 PB 排序百分位 资料来源：Wind，长江证券研究所 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 13/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06负偏区间正偏区间沪深300平均值0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%13/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06负偏区间正偏区间沪深300平均值 请阅读最后评级说明和重要声明 11/31 金融工程丨专题报告 从暴露度来看，2018 年年报数据之前，各基金在 PB 上的平均暴露度以低 PB 为主，但2019 年中报转为持平，2019 年报和 2020 中报均已转为暴露高 PB。暴露程度上，偏高PB 最激进时暴露度有 0.8 左右，负偏最激进时有-0.6 左右。2020 年中报最激进的偏高PB 的产品暴露度约 0.5，最激进的偏低 PB 的产品暴露度约为-0.3。图 9：加权平均 PB 暴露度 资料来源：Wind，长江证券研究所 沪深 300 指数在 2020 中报时，加权平均 PE 在 50X 左右。不同于在 PB 已转为正偏，各基金在 PE 上的平均值仅 2016 年年报是高于指数的，其余报告期均偏向低 PE。图 10：加权平均 PE 资料来源：Wind，长江证券研究所 -0.80-0.60-0.40-0.200.000.200.400.600.801.0013/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06负偏区间正偏区间沪深300平均值0 20 40 60 80 100 120 140 13/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06负偏区间正偏区间沪深300平均值 请阅读最后评级说明和重要声明 12/31 金融工程丨专题报告 排序百分位上，沪深 300 指数的加权平均 PE 排在高于成分股 60%80%的水平。图 11：加权平均 PE 排序百分位 资料来源：Wind，长江证券研究所 PE 暴露度上，最激进的偏高接近 0.5，偏低为-0.3 左右，各基金的平均值上几乎是保持负偏的。图 12：加权平均 PE 暴露度 资料来源：Wind，长江证券研究所 0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%13/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06负偏区间正偏区间沪深300平均值-0.40-0.30-0.20-0.100.000.100.200.300.400.500.6013/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06负偏区间正偏区间沪深300平均值 请阅读最后评级说明和重要声明 13/31 金融工程丨专题报告 由于个股 PE 数据分布较大，特别是有些个股的净利润数值很小时，会导致 PE 市值高达数万，股票的加权平均 PE 可能失真。在计算股票组合的 PE 时可采用整体法计算，也可采用 PE 的倒数 EP（即 Earnings Yield，盈利收益率）的加权平均值计算。不过，整体法不考虑投资组合中个股的权重差异，假设有两个相同成分股但权重不同的投资组合，配置比例分别是99%的银行股和1%的新能源股、1%的银行股和 99%的新能源股，整体法计算出的 PE 是相同的，当组合中个股估值差异、权重差异较大时，无法真实反映股票组合的实际估值水平。盈利收益率 EP 的概念可类比股息率（Dividend Yield），股息率从按照市价投资后能获得多少现金分红来考虑投资价值，而盈利收益率从按照市价取得股份后能产生多少净利润来考虑投资价值。多因子数量化模型中，通常使用加权平均 EP 作为 PE 风格偏离的控制变量。此处，我们将投资组合的加权平均 PE 再取倒数，从而又变为估值倍数的概念，从而能够与前面加权平均 PE 的结果比较。PE 的倒数的加权平均值再取倒数称为 PE 的加权调和平均值。2020 年中报时，沪深 300 的调和平均 PE 为约为 15X，远低于加权平均计算的 50X，Wind 用整体法计算的 PE 约为 13X。图 13：加权调和平均 PE 资料来源：Wind，长江证券研究所 0 5 10 15 20 25 30 35 13/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06负偏区间正偏区间沪深300平均值 请阅读最后评级说明和重要声明 14/31 金融工程丨专题报告 考虑成分股权重的加权调和平均 PE 高于不考虑权重的整体法，或许是由于市值更大、权重更高的成分股拥有了更高的估值。我们计算 2007 年以来沪深 300 指数成分股的流通市值和 PE 的相关系数（图 14），发现自 2017 年以来，PE 与市值的负相关性一路降低，近期已经呈正相关，即市值更大的公司估值更贵，这与过去多年来的经验大相径庭。图 14：沪深 300 指数成分股的流通市值和 PE 的相关系数 资料来源：Wind，长江证券研究所 以加权调和平均 PE 来看，指数的 PE 排在 30%分位数左右，各基金的平均值的 PE 略低于指数。图 15：加权调和平均 PE 排序百分位 资料来源：Wind，长江证券研究所 -50%-40%-30%-20%-10%0%10%07-0107-0607-1108-0408-0909-0209-0709-1210-0510-1011-0311-0812-0112-0612-1113-0413-0914-0214-0714-1215-0515-1016-0316-0817-0117-0617-1118-0418-0919-0219-0719-1220-0520-100%10%20%30%40%50%60%13/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06负偏区间正偏区间沪深300平均值 请阅读最后评级说明和重要声明 15/31 金融工程丨专题报告 以加权调和平均 PE 来看，基金总体上是偏低 PE 的，但 2019 年以来，平均值开始向 0轴收敛，偏高 PE 的基金变得更加激进，最大幅度的暴露度达到 0.4。图 16：加权调和平均 PE 暴露度 资料来源：Wind，长江证券研究所 ROE 指数的加权平均 ROE 约在 15%左右，近年来逐年提升。图 17：加权平均 ROE 资料来源：Wind，长江证券研究所 -0.60-0.40-0.200.000.200.400.6013-1214-0614-1215-0615-1216-0616-1217-0617-1218-0618-1219-0619-1220-06负偏区间正偏区间沪深300平均值5%10%15%20%25%13/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06负偏区间正偏区间沪深300平均值 请阅读最后评级说明和重要声明 16/31 金融工程丨专题报告 指数的加权平均 ROE 排在成分股的 60%70%左右，各基金的平均水平与指数相差不大。图 18：加权平均 ROE 排序百分位 资料来源：Wind，长江证券研究所 暴露度上，最激进的高 ROE 暴露度约 0.4，低 ROE 暴露度约-0.5。平均值上，2016 年至 2018 年是偏低 ROE 的，2019 年以来偏高 ROE。图 19：加权平均 ROE 暴露度 资料来源：Wind，长江证券研究所 30%40%50%60%70%80%90%13/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06负偏区间正偏区间沪深300平均值-0.60-0.40-0.200.000.200.400.6013/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06负偏区间正偏区间沪深300平均值 请阅读最后评级说明和重要声明 17/31 金融工程丨专题报告 成长性 我们采用三种增长类指标：过去 3 年净利润增速、净利润 TTM 增速、未来 2 年 Wind 一致预期净利润增速。指数的加权平均过去 3 年净利润增速在 50%上下，各基金的平均值普遍高于指数。不过，由于净利润增速数据离散度和 PE 一样也比较大，因此通过加权平均计算的投资组合的增速波动也较大，不过采用调和平均的方式作用并不大。图 20：过去 3 年净利润增速 资料来源：Wind，长江证券研究所 从排序百分位来看，指数和基金平均值排在成分股的 80%上下，相对成分股整体来说有较高的成长性。图 21：过去 3 年净利润增速排序百分位 资料来源：Wind，长江证券研究所 -50%0%50%100%150%200%250%300%350%400%13/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06负偏区间正偏区间沪深300平均值0%20%40%60%80%100%120%13/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06负偏区间正偏区间沪深300平均值 请阅读最后评级说明和重要声明 18/31 金融工程丨专题报告 从暴露度来看，2016 年底以来基金的平均水平基本是正向暴露于利润增速，正向暴露的基金幅度较高，负向暴露成长性的产品幅度在-0.2 以内。由于在多因子数量模型中通常会对数据的极值进行处理，可能导致的问题是投资组合在极值处理后的数据上偏离度较低，但由于极值被拉低，实际在原数据上有着较高暴露。图 22：过去 3 年净利润增速暴露度 资料来源：Wind，长江证券研究所 如果仅以净利润 TTM 的增速考察较短期限的成长性，指数和基金的利润增速同样在 50%上下，基金略高于指数。组合的净利润增速在大部分报告期是维持在正增长的。图 23：净利润 TTM 增速 资料来源：Wind，长江证券研究所 -0.40-0.200.000.200.400.600.801.001.201.4013/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06负偏区间正偏区间沪深300平均值-100%0%100%200%300%400%500%600%13/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06负偏区间正偏区间沪深300平均值 请阅读最后评级说明和重要声明 19/31 金融工程丨专题报告 在排序上，基金的平均值排在 60%80%之间，指数的排序波动更大。图 24：净利润 TTM 增速排序百分位 资料来源：Wind，长江证券研究所 从暴露度来看，基金更倾向于在成长性上正偏。图 25：净利润 TTM 增速暴露度 资料来源：Wind，长江证券研究所 0%20%40%60%80%100%120%13/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06负偏区间正偏区间沪深300平均值-1.00-0.500.000.501.001.502.002.503.0013/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06负偏区间正偏区间沪深300平均值 请阅读最后评级说明和重要声明 20/31 金融工程丨专题报告 在预期净利润增速上，指数和基金 2020 中报的加权平均增速约 25%左右，基金更多的是正向偏离，负偏的幅度较小。图 26：预期净利润增速 资料来源：Wind，长江证券研究所 指数和基金的加权平均预期增速的排序大部分时间在 60%80%之间，2017 年底以来，基金的预期增速一直低于指数的预期增速。图 27：预期净利润增速排序百分位 资料来源：Wind，长江证券研究所 -50%0%50%100%150%200%250%300%13/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06负偏区间正偏区间沪深300平均值0%20%40%60%80%100%120%13/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06负偏区间正偏区间沪深300平均值 请阅读最后评级说明和重要声明 21/31 金融工程丨专题报告 暴露度上，正偏的基金产品比较激进，2020 年中报有基金暴露度达到 1；负偏幅度普遍较小。图 28：预期净利润增速暴露度 资料来源：Wind，长江证券研究所 分红 指数和基金平均值在加权平均股息率上相差不大，2020 年中报时接近 2%。图 29：加权平均股息率 资料来源：Wind，长江证券研究所 -0.500.000.501.001.502.002.503.003.504.004.5013/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06负偏区间正偏区间沪深300平均值0.0%0.5%1.0%1.5%2.0%2.5%3.0%3.5%4.0%13/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06负偏区间正偏区间沪深300平均值 请阅读最后评级说明和重要声明 22/31 金融工程丨专题报告 2017 年以来指数和基金的加权平均股息率呈逐年下降趋势。图 30：加权平均股息率排序百分位 资料来源：Wind，长江证券研究所 基金平均值较少有低股息率暴露，仅有 2016 中报和年报、2019 年报、2020 中报为负。图 31：加权平均股息率暴露度 资料来源：Wind，长江证券研究所 45%50%55%60%65%70%75%80%85%90%13/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06负偏区间正偏区间沪深300平均值-0.60-0.40-0.200.000.200.400.600.8013/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06负偏区间正偏区间沪深300平均值 请阅读最后评级说明和重要声明 23/31 金融工程丨专题报告 波动率 由于 A 股投资组合的波动率整体在 30%左右，因此就波动率数值来说指数和各基金差异不大。除 2014 年底、2015 年外，基金和指数的波动率基本都在 30%附近。图 32：波动率 资料来源：Wind，长江证券研究所 从排序来看，指数和基金平均值在多数排在 40%60%区间，在成分股中处于中等水平。图 33：波动率排序百分位 资料来源：Wind，长江证券研究所 10%20%30%40%50%60%70%80%13/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06负偏区间正偏区间沪深300平均值10%20%30%40%50%60%70%80%13/1214/0614/1215/0615/1216/0616/1217/0617/1218/0618/1219/0619/1220/06负偏区间正偏区间沪深300平均值 请阅读最后评级说明和重要声明 24/31 金融工程丨专题报告 从暴露度来看，历史上基金平均值略微偏向往低波动率暴露，但 2020 年中报更多的转为了高波动率暴露。波动率暴露范围大致在0.4 之间。图