多因子系列研究报告之一：风险（Beta）指标静态测试(1).pdf

请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野全球视野 本土智慧本土智慧 金融工程研究金融工程研究 Page 1 证券研究报告证券研究报告深度报告深度报告 金融工程金融工程 Table_Title 多因子系列研究报告之一多因子系列研究报告之一 数量化投资数量化投资 2013年年 01月月 28日日 相关研究报告：相关研究报告：国信投资时钟系列报告：基于初值迭代和均值 反 转 的 投资 时 钟 量化 模 型 2013-01-24 金融工程专题研究：OBVMACD 指标选股模型 2013-01-11 交易性数据挖掘系列报告：量化技术分析之四：均线型趋势跟随策略 2012-12-27 分级基金专题报告之十四：收益率如何确定，折算权价值几何 2012-12-25 交易性数据挖掘系列报告：量化技术分析之三：强势股回调 2012-12-17 联系人：陈志岗联系人：陈志岗 电话：0755-82136165 E-MAIL： 证券分析师：林晓明证券分析师：林晓明 电话：021-60875168 E-MAIL： 证券投资咨询执业资格证书编码：S0980512020001 证券分析师：戴军证券分析师：戴军 电话：0755-82133129 E-MAIL： 证券投资咨询执业资格证书编码：S0980510120064 独立性声明：独立性声明：作者保证报告所采用的数据均来自合规渠道，分析逻辑基于本人的职业理解，通过合理判断并得出结论，力求客观、公正，结论不受任何第三方的授意、影响，特此声明。专题报告专题报告 风险风险（Beta）指标静态测试指标静态测试 本文主要讨论了两个问题：本文主要讨论了两个问题：1、股票市场上究竟有没有股票市场上究竟有没有 Alpha？对于问题 1，我们认为市场上存在着我们认为市场上存在着 Alpha，但是，但是 Alpha 依赖于依赖于 Beta，正是因，正是因为为 Beta的计量偏差导致了的计量偏差导致了 Alpha 的存在，同样是因为的存在，同样是因为 Beta的不稳定性才导致的不稳定性才导致了了 Alpha 的不稳定性（逻辑上，如果市场上存在的不稳定性（逻辑上，如果市场上存在 Alpha，那么先知先觉者会对，那么先知先觉者会对Alpha 进行套利，随着套利者的增加进行套利，随着套利者的增加 Alpha 会减少并转变成会减少并转变成 Beta，那么从长期，那么从长期来看，市场上存在的来看，市场上存在的 Alpha 都是不稳定的）。都是不稳定的）。2、如何判断一个指标（因子）是否为风险如何判断一个指标（因子）是否为风险（Beta）指标（因子）？指标（因子）？对于问题 2，我们判断一个指标是否为风险指标的关键是判断该指标的收益率我们判断一个指标是否为风险指标的关键是判断该指标的收益率在样本期间每个截面是否显著以及是否在样本期间每个截面是否显著以及是否相对相对稳定。稳定。首先，我们要做的是怎么衡量指标收益率，学术上往往有两种方法：回归法与排序法。在本文我们选择回归法来衡量指标收益率，主要是因为使用回归法能在本文我们选择回归法来衡量指标收益率，主要是因为使用回归法能得到的不仅仅是指标收益率，更能得到该指标收益率在截面回归中的显著度水得到的不仅仅是指标收益率，更能得到该指标收益率在截面回归中的显著度水平（平（t-test），这能解决市场关心的指标收益是否为线性的问题（即每一期，组），这能解决市场关心的指标收益是否为线性的问题（即每一期，组 1、组组 2、组组 N的收益是否为线性排列）。的收益是否为线性排列）。其次，我们要判断在样本期间指标收益率在样本期间的每个截面总体是否显著以及稳定。我们认为截面指标收益率的我们认为截面指标收益率的 t 值绝对值序列的平均值（值绝对值序列的平均值（Average Absolute t-stat）是衡量样本期间，所测试的指标）是衡量样本期间，所测试的指标d是否为风险指标的重要依是否为风险指标的重要依据。而据。而 t值绝对值序列大于值绝对值序列大于 2的占比（的占比（Percent Observ.|t|2）的作用是为了）的作用是为了保证保证 t值绝对值平均值的稳定性，以防止某一期的值绝对值平均值的稳定性，以防止某一期的 t值绝对值特别大，从而导致值绝对值特别大，从而导致样本期间样本期间 t 值绝对值的均值很大。同时，我们也关心挑选出来的风险指标在样值绝对值的均值很大。同时，我们也关心挑选出来的风险指标在样本期间的收益率是否显本期间的收益率是否显著著，即对风险指标的定价是否具有稳定的方向性，即对风险指标的定价是否具有稳定的方向性，我们，我们用样本期间指标收益率序列的用样本期间指标收益率序列的 t值（值（Descriptor return t-stat）来判断样本期间）来判断样本期间指标指标d的收益率序列是否显著不为的收益率序列是否显著不为 0，即指标，即指标d在剔除行业的影响后，收益率在剔除行业的影响后，收益率的方向是否显著。的方向是否显著。最后，本文通过以上方法在中证 800 指数成份股中（2007.2-2012.12），对 11类因子 68 个指标进行了筛选，我们认为在样本期（我们认为在样本期（2007.2 至至 2012.12）的静）的静态测试中，盈利收益率（态测试中，盈利收益率（Earnings Yield）、成长（）、成长（Growth）、杠杆（）、杠杆（Leverage）、）、流动性（流动性（Liquidity）、动量（）、动量（Momentum）、规模（）、规模（Size）、价值（）、价值（Value）、波）、波动（动（Volatility）、以及财务质量（）、以及财务质量（Financial Quality）等九类风格因子为风险因）等九类风格因子为风险因子，共包含子，共包含 39个指标，而其中比较稳定的风险因子为动量（个指标，而其中比较稳定的风险因子为动量（Momentum）、规）、规模（模（Size）、价值（）、价值（Value）等三类风格因子。）等三类风格因子。请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野全球视野 本土智慧本土智慧 Page 2 内容目录内容目录 Alpha VS Beta.4 问题 1：股票市场上究竟是否存在 Alpha？.4 Beta 指标的静态测试指标的静态测试.5 问题 2：如何判断一个指标（因子）是否为风险指标（因子）？.5 指标的划分.5 研究方法.7 实证检验.9 总结总结.12 国信证券投资评级国信证券投资评级.14 分析师承诺分析师承诺.14 风险提示风险提示.14 证券投资咨询业务的说明证券投资咨询业务的说明.14 请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野全球视野 本土智慧本土智慧 Page 3 图表目录图表目录 图图 1：单指标测试结果：单指标测试结果.11 表表 1：指标的划分：指标的划分.5 表表 2：单指标测试结果：单指标测试结果.10 表表 3：风险指标、因子汇总：风险指标、因子汇总.12 请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野全球视野 本土智慧本土智慧 Page 4 Alpha VS Beta 问题问题 1：股票市场上究竟是否存在：股票市场上究竟是否存在 Alpha？一切从 CAPM（资本资产定价模型）谈起。CAPM 模型是现代金融市场价格理论的支柱，是由诺贝尔经济学奖得主夏普（William Sharpe）等人在资产组合理论的基础上发展起来的，主要用来研究证券市场中资产的定价与风险之间的关系。模型如下：)()(fmifirrErrE，其中：)(irE：资产i的预期益率；fr：无风险收益；i：资产i的系统性风险；)(fmrrE：市场风险溢价。该模型指出资产的预期收益率只与系统性风险有关，那么，如果如果 CAPM 模型完模型完美的成立，即资产的收益能够完全被系统性风险解释，那么股票市场将不存在美的成立，即资产的收益能够完全被系统性风险解释，那么股票市场将不存在Alpha。事实上，二十世纪中期，在美国市场，有 75%的股票型基金无法战胜市场指数，学术界将该现象归因于市场的有效性，认为在一个有效的金融市场，Alpha 是不存在的，任何寻找 Alpha 的努力都是徒劳，投资者只能获得 Beta 收益。但是 CAPM 模型是否完美的成立呢？有部份学者，如林特勒，米勒（Merton H.Miller），斯科尔斯（M.Scholes）等人研究指出，系统性风险不是解释资产收益率的唯一因素，即 CAPM 模型不能够完全成立，那么这是否意味着那么这是否意味着 Alpha是存在的呢？是存在的呢？我们认为我们认为 CAPM 模型的不完美成立，至少有两种可能，第一种，模型的不完美成立，至少有两种可能，第一种，对对系统性风险估计有偏差；第二种，市场上确实存在着系统性风险估计有偏差；第二种，市场上确实存在着 Alpha。事实上，在此之后，罗斯（Stephen.Rose）利用资本市场不可能持续存在套利机会这一假设推导出了套利定价理论（Arbitrage Pricing Theory），APT模型如下：KjjifiFrrE1j）(，其中：)(irE：资产i的预期益率；fr：无风险收益；ji：资产i的第j个风险因子的系数；jF：第j个风险因子。通过该模型，我们可以通过 K 个风险因子来解释系统性风险。从理论上来讲 APT 是成立的，但是由于 APT 模型没有具体说明是哪 K 个风险因子，或者说影响资产价格的因子不胜枚举，因此，在事实上，我们所实际使用的 APT模型同样不会完美成立。那么，关于问题“股票市场上究竟是否存在 Alpha？”，我们认为：市场上存在市场上存在着着 Alpha，但是，但是 Alpha 依赖于依赖于 Beta，正是因为，正是因为 Beta 的计量偏差导致了的计量偏差导致了 Alpha的存在，同样是因为的存在，同样是因为 Beta 的不稳定性才导致了的不稳定性才导致了 Alpha 的不稳定性（逻辑上，的不稳定性（逻辑上，如果市场上存在如果市场上存在 Alpha，那么先知先觉者会对，那么先知先觉者会对 Alpha 进行套利，随着套利者的进行套利，随着套利者的 请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野全球视野 本土智慧本土智慧 Page 5 增加增加 Alpha 会减少并转变成会减少并转变成 Beta，那么从长期来看，市场上存在的，那么从长期来看，市场上存在的 Alpha 都都是不稳定的）。是不稳定的）。事实上，若以 CAPM 模型中的市场收益作为唯一的 Beta 因子，那么规模因子（SIZE）、价值因子(B/P)、动量因子等均为 Alpha 因子；若以 Fama-French 三因子模型中的市场收益、规模（SIZE）、价值（B/P）作为 Beta 因子，那么规模（SIZE）、价值（B/P）不再是 Alpha 因子，在这种情况下只有动量还是 Alpha因子；若在 Fama-French 三因素模型的基础上再加入动量作为 Beta 因子，那么动量也不再是 Alpha 因子。既然 Alpha 是依赖于 Beta 存在的，那么本文接下来的讨论就是有意义的，接下来我们要讨论的是 Beta 指标的测试。Beta 指标的静态测指标的静态测试试 问题问题 2：如何判断一个指标（因子）是否为风险指标（因子）？：如何判断一个指标（因子）是否为风险指标（因子）？下面我们将分三部分来介绍我们是怎么判断一个指标（因子）是否为风险指标（因子）的，第一部分介绍指标的划分，我们结合 BARRA 的分类标准以及我们自己的市场经验将 68 个指标分为 11 个因子；第二部分介绍筛选风险指标的方法；第三部分为我们在样本期间（2007.2-2012.12）对样本空间（中证 800）的实证研究。指标的划分指标的划分 我们根据指标构造的经济含义，以及参考 BARRA 模型的因子分类，将 68 个指标划分为 11 个因子，包括盈利收益率（Earnings Yield）、盈利波动率（Earnings Variability）、成长（Growth）、杠杆（Leverage）、流动性（Liquidity）、动量（Momentum）、规模（Size）、价值（Value）、波动（Volatility）、股利收益率（Dividend Yield）以及财务质量（Financial Quality）等，具体指标名称及算法如表 1。表表 1：指标的划分指标的划分 因子因子 指标代码指标代码 指标名称指标名称 指标算法指标算法 Earnings Yield ETOP 净利润市值比 最近 12 个月净利润/最新市值 ETP5 近五年平均净利润比市值 最近五年平均净利润/最近五年每年 12 月 31 日市值平均值 Earnings Variability EXTE 非经常性损益占比 非经常性损益/净利润 VFLO 现金流波动率 最近五年现金流的标准差/最近五年现金流的均值 VERN 净利润波动率 最近五年净利润的标准差/最近五年净利润的均值 Growth PAYO 现金分红比率 最近五年平均现金红利/最近五年平均净利润 VCAP 资产结构的波动 TTTTttttttttPELDCEPEPELDLDPNNTVCAP21111)(11 T=5；N 为总股数；P 为股价；LD 为长期负债；PE 为优先股权；CE为账面价值 AGRO 总资产增长率 最近五年总资产的回归系数/最近五年平均总资产 EGRO 净利润增长率 最近五年净利润的回归系数/最近五年平均净利润 DELE 每股收益增长率 最近年报每股收益/上一年年报每股收益 S_SalseG 单季度营业收入增长率（当年单季营业收入-上年同期营业收入）/abs（上年同期营业收入）C_SalseG 累计营业收入增长率（当年当期营业收入-上年同期营业收入）/abs（上年同期营业收入）T_SalseG TTM 营业收入增长率（最近 12 个月营业收入-上年同期营业收入）/abs（上年同期营业收入）S_ProfitG 单季度净利润增长率（当年单季净利润-上年同期净利润）/abs（上年同期净利润）请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野全球视野 本土智慧本土智慧 Page 6 C_ProfitG 累计净利润增长率（当年当期净利润-上年同期净利润）/abs（上年同期净利润）T_ProfitG TTM 净利润增长率（最近 12 个月净利润-上年同期净利润）/abs（上年同期净利润）S_CFOG 单季营业性现金流增长率（当年单季经营性现金流-上年同期经营性现金流）/abs（上年同期经营性现金流）C_CFOG 累计经营性现金流增长率（当年当期经营性现金流-上年同期经营性现金流）/abs（上年同期经营性现金流）T_CFOG TTM 经营性现金流增长率（最近 12 个月经营性现金流-上年同期经营性现金流）/abs（上年同期经营性现金流）S_ROEG 单季度 ROE 增长率（当年单季 ROE-上年同期 ROE）/abs（上年同期ROE）C_ROEG 累计 ROE 增长率（当年当期 ROE-上年同期 ROE）/abs（上年同期ROE）T_ROEG 单季度 ROE 增长率（最近 12 个月 ROE-上年同期 ROE）/abs（上年同期 ROE）S_ROAG 单季度 ROA 增长率（当年单季 ROA-上年同期 ROA）/abs（上年同期ROA）C_ROAG 累计 ROA 增长率（当年当期 ROA-上年同期 ROA）/abs（上年同期ROA）T_ROAG TTM ROA 增长率（最近 12 个月 ROA-上年同期 ROA）/abs（上年同期 ROA）Leverage MLEV 市值杠杆（市值+优先股权+长期负债）/市值 BLEV 账面价值杠杆（账面价值+优先股权+长期负债）/账面价值 DTOA 负债资产比 负债/资产 Liquidity STO_1M 一个月换手率 一个月换手率 STO_3M 三个月换手率 三个月换手率 STO_6M 六个月换手率 六个月换手率 STO_12M 十二个月换手率 十二个月换手率 STO_60M 近五年换手率 六十个月换手率 Momentum HALPHA 历史 Alpha 近六十个月个股收益与上证指数收益回归的 Alpha值 RSTR_1M 一个月收益率 当前收盘价/1 个月前收盘价-1 RSTR_3M 三个月收益率 当前收盘价/3 个月前收盘价-1 RSTR_6M 六个月收益率 当前收盘价/6 个月前收盘价-1 RSTR_12M 十二个月收益率 当前收盘价/12 个月前收盘价-1 Size LNCAP 市值取对数 LN（市值）Value BTOP 账面价值比市值 最近年报账面价值/市值 STOP 营收市值比 最近年报营业收入/市值 EBITDAvsEV EBITDAvsEV 最近 12 个月 EBITDA（企业价值=市值+优先股+少数股东权益+短期与长期债务-现金与现金等同）/企业价值 Volatility HILO 最高价比最低价 LN（最近一个月最高价/最近一个月最低价）BTSG 历史 Beta 乘以历史 Sigma 过去 60 个月股票月收益率与上证指数月收益率的回归系数 beta 乘以回归方程残差的标准差 DASTD 日波动率 TtttdaysrwNDASTD12 T=65；Ndays=23；W 为时间加权 LPRI 股价取对数 LN（最新股票价格）CMRA 累积收益范围)11ln(minmaxZZCMRA Z 为个股当月累积收益的最大值与最小值 VOLBT 成交量的历史 Beta 个股最近 60 周每周成交量的变化率与上证指数每周成交量变化率的回归系数 SERDP 序列自相关系数 TttttTtttteeeTeeeTSERDP3222123221)(21)(21 e 为过去 60 个月股票月收益率与上证指数月收益率的回归方程残差序列 BETA 历史 Beta 过去 60 个月股票月收益率与上证指数月收益率的回归系数 beta SIGMA 历史 Sigma 过去 60 个月股票月收益率与上证指数月收益率的回归方程残差的标准差 请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野全球视野 本土智慧本土智慧 Page 7 Dividend Yield YLD 现金红利比股价 现金红利/最新股价 YLD3 近三年平均现金红利比股价 最近三年平均现金红利/最新股价 Financial Quality S_GPM 单季毛利率 当年单季毛利润/当年单季营业收入 C_GPM 累计毛利率 当年累计毛利润/当年累计营业收入 T_GPM TTM 毛利率 最近 12 个月毛利润/最近 12 个月营业收入 S_NPM 单季净利率 当年单季净利润/当年单季营业收入 C_NPM 累计净利率 当年累计净利润/当年累计营业收入 T_NPM TTM 净利率 最近 12 个月净利润/最近 12 个月营业收入 S_CTP 单季经营性现金流占比 当年单季经营性现金流/当年单季净利润 C_CTP 累计经营性现金流占比 当年累计经营性现金流/当年累计净利润 T_CTP TTM 经营性现金流占比 最近 12 个月经营性现金流/最近 12 个月净利润 S_ROE 单季 ROE 当年单季净利润/最新报告期净资产 C_ROE 累计 ROE 当年累计净利润/最新报告期净资产 T_ROE TTM ROE 最近 12 个月净利润/最新报告期净资产 S_ROA 单季 ROA 当年单季净利润/最新报告期总资产 C_ROA 累计 ROA 当年累计净利润/最新报告期总资产 T_ROA TTM ROA 最近 12 个月净利润/最新报告期总资产 资料来源：国信证券经济研究所整理。研究方法研究方法 指标收益率的衡量：回归法指标收益率的衡量：回归法 OR 排序法排序法 关于指标收益率的衡量，学术上往往有两种方法：回归法与排序法。回归法是将指标 T期的风险暴露（Factor Exposure）与 T+1 期股票收益进行线性回归，所得到的回归系数即为该指标的指标收益率。排序法是将股票按其在单个指标在 T 期上的风险暴露进行排序，并超配排名靠前的股票同时低配排名靠后的股票，以该组合 T+1 期的组合收益作为指标回报。本文选择回归法本文选择回归法来衡量指标收益率来衡量指标收益率，主要是因为使用回归法能得到的不仅仅是，主要是因为使用回归法能得到的不仅仅是指标收益率，更能得到该指标收益率在截面回归中的显著度水平（指标收益率，更能得到该指标收益率在截面回归中的显著度水平（t-test），这），这能解决市场能解决市场关心的关心的指标收益是否为线性的问题指标收益是否为线性的问题（即每一期，组（即每一期，组 1、组、组 2、组组 N的收益是否为线性排列）。的收益是否为线性排列）。回归模型回归模型 行业因子一直以来都是重要的风险因子，那么我们在对指标进行测试时应该剔我们在对指标进行测试时应该剔除行业因子的影响除行业因子的影响，因此，我们在选择截面回归模型时，使用的是行业因子加上单指标作为解释变量的回归模型，具体回归模型如下：TTTjTTTidjjidXfXri1 1Tir：资产i在1T期的收益率；Tjf：第T期，第j个行业因子，我们选取的为申万一级行业，为虚拟变量，例：万科属于申万房地产，那么万科在房地产行业的因子暴露为 1，在其它 22 个申万一级行业的因子暴露为 0；TjX：第T期，第j个行业的因子收益率;Tid：第T期，资产i在指标d上的风险暴露；请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野全球视野 本土智慧本土智慧 Page 8 TdX：第T期，指标d的收益率；Ti：第T期，资产i的残差。数据处理数据处理 数据的处理分为两部分，即去极值与标准化。去极值：去极值：本文采用的是“中位数去极值法”，具体计算公式如下：if ifMADMiMADMiMADMiMADMiDnDDDnDDDnDDDnDD iD：第i个描述性变量的观察值；mD：序列iD的中位数；MADD：序列MiDD的中位数。iD：去极值后的，第i个描述性变量的修正值。在参考了相关的学术文献后，本文选择5n。标准化：标准化：由于各指标量纲的不同，因此需要对指标进行标准化（以保证回归系数可比），标准化的具体计算公式如下：uddrawii id：标准化后的，第i个描述性变量的修正值；rawid：第i个描述性变量的观察值；u：市值加权的指标id均值；：序列id的标准差。指标的指标的测试方法测试方法 1、t值绝对值序列的平均值（值绝对值序列的平均值（Average Absolute t-stat）在每一期（一个月）我们对截面进行回归，能够得到指标d的收益率以及用来判断收益率是否显著不为 0 的 t 值，那么在样本期间，我们能够得到指标 t值的时间序列，通过对该 t值序列取绝对值并求均值即得到 t值绝对值序列的平均值值绝对值序列的平均值。t 值绝对值序列的平均值值绝对值序列的平均值是衡量样本期间，所测试的指标d是否为风险指标的重要依据。为什么要取绝对值？为什么要取绝对值？请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野全球视野 本土智慧本土智慧 Page 9 若指标 ETOP 在第 T期的指标收益率为-0.03，判断指标收益率在第 T期的截面回归是否显著不为 0 的 t 值为-3，那么我们知道 ETOP 指标收益率在第 T 期是显著小于 0，在第 T期属于风险指标；若指标 ETOP 在第 T+1 期的指标收益率为 0.03，判断指标收益率在第 T+1 期的截面回归是否显著不为 0 的 t 值为 3，那么我们知道 ETOP 指标收益率在第 T期是显著大于 0，也属于风险指标；当我们没有对 t 值取绝对值再平均时，t 值的平均值为 0，那么我们会认为 ETOP指标在 T 期至 T+1 期不是一个风险指标，但事实上 ETOP 在 T 期至 T+1 均为风险指标，只不过指标收益率的方向相反而已。2、t值绝对值序列大于值绝对值序列大于 2的占比（的占比（Percent Observ.|t|2）对样本期间得到的 t值序列取绝对值，计算该序列大于 2 的占比即得到 t 值绝对值绝对值序列大于值序列大于 2的占比的占比。t 值绝对值序列大于值绝对值序列大于 2的占比的占比的作用是为了保证 t 值绝对值平均值的稳定性，以防止某一期的 t 值绝对值特别大，从而导致样本期间 t 值绝对值的均值很大。假设样本期间为 60 期，指标 ETOP，在第 1 至第 59 期的 t值均为 1，第 60 期的 t 值为 100，那么样本期间内指标 ETOP 的 t 值绝对值均值为 2.65，从 t值上判断 ETOP 在样本期内是显著的风险指标，但事实上，该指标只是在第 60 期很显著而已。3、样本期间指标收益率序列的、样本期间指标收益率序列的 t值（值（Descriptor return t-stat）在每一期（一个月）我们对截面进行回归，能够得到指标d的收益率，那么在样本期间，我们能够得到指标收益率的时间序列，计算该收益率序列的 t 值即为样本期间指标收益率序列的样本期间指标收益率序列的 t值值。样本期间指标收益率序列的样本期间指标收益率序列的 t 值值主要是判断样本期间指标d的收益率序列是否显著不为 0，即指标d在剔除行业的影响后，收益率的方向是否显著。指标的筛选指标的筛选 我们定义 Beta 指标：指标：1、t 值绝对值序列的平均值（值绝对值序列的平均值（Average Absolute t-stat）大于大于 2；2、t 值绝对值序列大于值绝对值序列大于 2的占比（的占比（Percent Observ.|t|2）大于大于 20%。若若 Beta 指标的指标的样本期间指标收益率序列的样本期间指标收益率序列的 t值（值（Descriptor return t-stat）大大于于 2或者小于或者小于-2，则我们认为该，则我们认为该 Beta 指标为较稳定的指标为较稳定的 Beta 指标。指标。实证检验实证检验 样本空间与数据来源样本空间与数据来源 样本股票样本股票：中证 800 成分股。中证 800 指数的成份股由中证 500 与沪深 300成份股构成，综合反映了沪深证券市场内大中小市值公司的整体状况，我们认为其作为投资标的有几点好处：1、能够很好地代表沪深两市全部股票的运行情况；2、随着 IPO 政策一步步的放松，市场上的股票数目会越来越多，中国 A 股市场可能会像香港市场靠拢，即越来越多成交极不活跃的仙股存在于市场上，作为市场代表的中证 800 指数将来可能会汇聚越来越多的资金。样本期间样本期间：2007 年 2 月 1 日至 2012 年 12 月 31 日，按月进行截面回归。数据来源：数据来源：天软科技（TinySoft）。实证结果实证结果 请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野全球视野 本土智慧本土智慧 Page 10 根据上文的研究方法我们对选取的指标进行了回归测试，结果如下：表表 2：单指标测试结果单指标测试结果 Factor Descriptors Average Absolute t-stat Percent Observ.|t|2 Average Descriptors return（month）Descriptors return t-stat Earnings Yield ETOP 3.06 67.61%0.288%1.54 ETP5 2.53 47.89%0.048%0.27 Earnings Variability EXTE 1.06 12.68%-0.086%-1.33 VFLO 1.78 39.44%0.020%0.18 VERN 1.50 29.58%-0.009%-0.10 Growth PAYO 1.19 22.54%0.083%1.24 VCAP 1.34 21.13%-0.061%-0.81 AGRO 2.12 47.89%0.010%0.08 EGRO 1.63 28.17%0.085%0.58 DELE 1.43 25.35%-0.027%-0.27 S_SalseG 1.83 38.03%0.167%1.64 C_SalseG 1.80 39.44%0.091%0.84 T_SalseG 1.87 33.80%0.160%1.53 S_ProfitG 1.79 46.48%0.278%2.75 C_ProfitG 1.95 43.66%0.183%1.61 T_ProfitG 1.93 43.66%0.284%2.68 S_CFOG 1.06 11.27%0.078%1.57 C_CFOG 1.07 15.49%0.071%1.27 T_CFOG 0.93 9.86%0.083%1.77 S_ROEG 1.64 38.03%0.300%3.12 C_ROEG 1.61 35.21%0.203%2.14 T_ROEG 1.59 26.76%0.270%2.96 S_ROAG 1.58 33.80%0.273%2.97 C_ROAG 1.54 29.58%0.176%1.96 T_ROAG 1.57 29.58%0.229%2.58 Leverage MLEV 2.18 45.07%0.205%1.48 BLEV 1.68 38.03%-0.028%-0.25 DTOA 1.61 38.03%0.096%1.02 Liquidity STO_1M 4.18 74.65%-0.274%-1.09 STO_3M 4.26 74.65%-0.137%-0.54 STO_6M 4.24 76.06%-0.048%-0.20 STO_12M 4.09 80.28%0.068%0.30 STO_60M 3.06 60.56%0.156%1.07 Momentum HALPHA 3.47 57.75%-0.294%-1.35 RSTR_1M 3.39 63.38%-0.649%-3.66 RSTR_3M 3.96 66.20%-0.578%-2.59 RSTR_6M 4.02 66.20%-0.669%-3.25 RSTR_12M 3.65 63.38%-0.440%-2.22 Size LNCAP 5.31 77.46%-0.493%-2.02 Value BTOP 3.49 63.38%0.648%3.20 STOP 2.53 56.34%0.475%3.24 EBITDAvsEV 2.61 53.52%0.208%1.36 Volatility HILO 4.02 71.83%0.079%0.38 BTSG 3.52 67.61%0.104%0.84 DASTD 5.32 83.10%-0.126%-0.50 LPRI 3.97 66.20%-0.411%-1.80 CMRA 3.87 71.83%0.138%0.72 VOLBT 2.11 43.66%0.194%1.43 SERDP 2.11 50.70%0.036%0.46 BETA 3.21 61.97%0.124%0.93 SIGMA 3.16 64.79%0.089%0.73 请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野全球视野 本土智慧本土智慧 Page 11 Dividend Yield YLD 1.52 28.17%0.279%3.02 YLD3 1.53 29.58%0.302%3.70 Financial Quality S_GPM 2.41 57.75%0.027%0.18 C_GPM 2.38 54.93%-0.023%-0.15 T_GPM 2.32 56.34%-0.016%-0.11 S_NPM 2.33 46.48%-0.039%-0.28 C_NPM 2.30 43.66%-0.111%-0.73 T_NPM 2.33 46.48%-0.108%-0.68 S_CTP 1.20 15.49%0.037%0.57 C_CTP 1.39 26.76%0.102%1.35 T_CTP 1.65 38.03%0.142%1.57 S_ROE 3.02 56.34%0.113%0.60 C_ROE 3.15 57.75%0.010%0.05 T_ROE 3.03 53.52%-0.045%-0.21 S_ROA 2.79 50.70%0.061%0.33 C_ROA 2.81 54.93%-0.017%-0.09 T_ROA 2.74 50.70%-0.098%-0.49 资料来源：天软科技（TinySoft）、国信证券经济研究所整理。图图 1：单指标测试结果单指标测试结果 资料来源：天软科技（TinySoft）、国信证券经济研究所整理。根据前面我们对 Beta 指标的定义，我们认为在样本期（2007.2-2012.12）的静态测试中，盈利收益率（Earnings Yield）、成长（Growth）、杠杆（Leverage）、流动性（Liquidity）、动量（Momentum）、规模（Size）、价值（Value）、波动（Volatility）、以及财务质量（Financial Quality）等九类风格因子为风险因子，共包含 39 个指标，而其中比较稳定的风险因子为动量（Momentum）、规模（Size）、价值（Value）等三类风格因子。请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野全球视野 本土智慧本土智慧 Page 12 表表 3：风险指标、因子汇总风险指标、因子汇总 因子因子 指标指标 因子因子 指标指标 Earnings Yield ETOP Volatility HILO ETP5 BTSG Growth AGRO DASTD Leverage MLEV LPRI Liquidity STO_1M CMRA STO_3M VOLBT STO_6M SERDP STO_12M BETA STO_60M SIGMA Momentum*HALPHA Financial Quality S_GPM RSTR_1M C_GPM RSTR_3M T_GPM RSTR_6M S_NPM RSTR_12M C_NPM Size LNCAP T_NPM Value BTOP S_ROE STOP C_ROE EBITDAvsEV T_ROE S_ROA C_ROA T_ROA 资料来源：国信证券经济研究所整理。*注：红色标记为较为稳定的风险指标与因子 总结总结 本文主要讨论了两个问题：1、股票市场上究竟有没有股票市场上究竟有没有 Alpha？对于问题 1，我们认为市场上存在着市场上存在着 Alpha，但是，但是 Alpha 依赖于依赖于 Beta，正是因，正是因为为 Beta 的计量偏差导致了的计量偏差导致了 Alpha 的存在，同样是因为的存在，同样是因为 Beta 的不稳定性才导的不稳定性才导致了致了 Alpha 的不稳定性（逻辑上，如果市场上存在的不稳定性（逻辑上，如果市场上存在 Alpha，那么先知先觉者会，那么先知先觉者会对对 Alpha 进行套利，随着套利者的增加进行套利，随着套利者的增加 Alpha 会减少并转变成会减少并转变成 Beta，那么从，那么从长期来看，市场上存在的长期来看，市场上存在的 Alpha 都是不稳定的）。都是不稳定的）。2、如何判断一个指标（因子）是否为风险（如何判断一个指标（因子）是否为风险（Beta）指标（因子）？）指标（因子）？对于问题 2，我们判断一个指标是否为风险指标的关键是判断该指标的收益率我们判断一个指标是否为风险指标的关键是判断该指标的收益率在在样本期间每个截面是否显著以及是否相对稳定。样本期间每个截面是否显著以及是否相对稳定。首先，我们要做的是怎么衡量指标收益率衡量指标收益率，学术上往往有两种方法：回归法与排序法。在本文我们选择回归法来衡量指标收益率，主要是因为使用回归法能我们选择回归法来衡量指标收益率，主要是因为使用回归法能得到的不仅仅是指标收益率，更能得到该指标收益率在截面回归中的显著度水得到的不仅仅是指标收益率，更能得到该指标收益率在截面回归中的显著度水平（平（t-test），这能解决市场关心的指标收益是否为线性的问题（即每一期，组），这能解决市场关心的指标收益是否为线性的问题（即每一期，组1、