【研报分享】天风证券:股息率因子全解析

股息率
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股息率因子全解析

摘要

股票的收益来自于两部分:股息收入和资本利得。其中股息收入可以通过股息率来刻画。股息率不仅是重要的选股因子,也是Smart Beta指数中重要的一类因子即红利因子。本文在传统股息因子的基础上,引入预期因素构建预期股息率因子。预期股息率因子可以更加动态地捕捉上市公司未来分红的变化。实证发现,预期股息率因子不仅能完全解释历史股息率因子,还有增量信息,能大幅提升对未来收益的预测能力。

常见的股息率因子

在计算股息率时,股息通常选取最近年度或者过去12个月内的现金分红,经检验,这两种方法构建的股息率因子均具有较为显著的选股效果。然而,历史股息率因子存在缺陷。例如,使用过去12个月除息的分红计算股息率会发生因子值突变的情况,此外,历史分红不一定能反应上市公司未来分红的变化。

红利因子的内涵

在红利投资中,投资者购买高分红的股票是希望在未来能够享受到上市公司的分红。如果能够提前知道上市公司在未来一年内的分红,股息率因子的选股效果会显著提升,其月度IC均值为0.0653,年化ICIR为4.4720,胜率为90.10%。预测股息的关键点在于对净利润以及分红比例的预测,本文建立了一套完整的股息预测框架。

预期净利润

本文根据上市公司的季度盈利分布将上市公司分为盈利分布稳定和盈利分布不稳定两类。在确定了公司盈利分布规律后,可根据其当年盈利预测全年的净利润。

预期分红比例

在预测分红比例时,首先需根据预期净利润以及上市公司历史分红情况判断上市公司是否会进行分红。然后,根据公司历史上相似情形下的分红确定分红比例。

预期股息率因子的构建与检验

预期股息率因子的月度IC均值为0.0619,年化ICIR为4.1093,胜率为87.85%,相对历史股息率因子均显著提升,并且非常接近已知未来分红的股息率。预期股息率因子剔除股息率LYR因子后残差的月度IC均值仍然有0.0487,年化ICIR为3.7067,而股息率LYR因子剔除预期股息率因子后残差的月度IC均值几乎为0,说明预期股息率因子不仅能完全解释历史股息率因子,还有增量信息,能大幅提升对未来收益的预测能力。

Smart Beta指数

使用预期股息率因子构建了红利成长低波指数。在回测期内,该指数每年都能战胜沪深300、中证红利指数,年化超额收益率分别为16.59%、14.39%。

常见的股息率因子

股息率是股息与股票市值的比值。这里,股票市值取当前市值,而股息通常选取最近年度或者过去12个月内的现金分红。本文将这两种股息率分别称作:

股息率LYR=最近年度分红汇总(税前)/股票市值

其中,若年报或者分红方案已经公布时,分子取上年度预案分红金额,若年报或分红方案均未公布时,则取上上年度的分红。

以及

股息率TTM=近12个月现金股利(税前)/股票市值

其中,分子为除息日在指定交易日近12个月以内的现金分红汇总。

下表比较了上述两种计算方法下股息率因子的有效性。下图展示了两个因子的月度IC序列。

可以看到,股息率LYR的IC均值为0.0484,年化ICIR为3.3602,IC月度胜率81.31%;股息率TTM的IC均值为0.0445,年化ICIR为3.4168,IC胜率82.24%。整体来看,两个股息率因子均具有明显的效果,并且有效性非常接近。
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然而,以上衡量股息率的方法存在一定缺陷。

(1)股息率因子的突变。

当使用最近12个月除息的分红作为股息率的分子时,会发现股息率指标会出现突变。由于滚动12个月统计分红,会出现在窗口期内发生0次或者2次分红的异常状况。而实际上,企业的经营以及分红意向并没有发生变化,仅仅是由于取样问题带来了股息率指标的漂移。这就对因子的有效性产生影响。

以贵州茅台(600519)为例。下图为该股票每月末的股息率TTM。可以看到在个别时间点会出现因子值突变的情况。

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该公司在2011年至2017年年报分红的除息日如下表所示:

可以看到,在2015年6月30日计算股息率时,会发现12个月(20140630-20150630)内无分红除息,则该日股息率为0。而在2018年6月29日统计过去12个月(20170629-20180629)内分红时,会发现该区间内发生了两次分红除息,因而股息率陡然上升。由此可见,滚动计算分红的方法会造成股息在部分时间点的剧烈变动,扭曲了股息率指标的内涵。

(2)历史分红不一定能反应上市公司未来分红的变化。

当上市公司业绩稳定时,其分红也较为稳定,使用历史分红作为对未来分红的估计不会产生过大偏差。然而当公司业绩波动剧烈时,尤其是对于周期股,分红往往会产生明显变动,这就使得前后两期分红的相关性明显降低,历史分红对未来的预测能力减弱。

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以中煤能源(601898.SH)为例,公司在2013年归母净利润为35.76亿,比2012年降低了 61.48%。相应地,2013年的分红也降低了61.43%。如果仍然2012年分红计算股息率,就会明显高估2013年度的预期分红。类似的,在2016年时,上年度的分红金额为0,因而会低估2016年度的预期分红。

鉴于以上分析,本文希望构建一个更加合理的股息率指标,既能够动态地反应上市公司分红能力的变化,指标本身又具有较好的稳定性以及连续性。

红利因子的内涵

1 已知未来分红的股息率因子

分红为投资提供了一个“安全”的保障。在红利投资中,投资者购买高分红的股票是希望在未来能够享受到上市公司的分红。因此,衡量在未来一段时间内持有标的股票所能够获得的分红,据此计算股息率,更加符合红利投资的目的。

为了更加清晰地展示预期股息率的含义,本文做了一个假设:投资者能够提前预知自己在未来一年中能够获得的现金分红。具体规则如下图所示:

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(1)对于上年报分红的公司,在分红除息前,使用上年年报的分红;在分红除息后,使用本年报分红,作为该股票持有一年所能够获得的现金分红。

(2)对于上年报不分红的公司,在8月以前,使用上年年报的分红(即分红=0);在8月末及以后,使用本年报分红,作为该股票持有一年所能够获得的现金分红。

在每月末根据以上规则确定个股的预期股息,除以月末总市值,得到提前预知未来分红的预期股息率因子,简称预期股息率(已知分红)。下图展示了20091231-20180731期间,在提前预知上市公司分红的情况下,预期股息率(已知分红)因子的IC序列以及分组收益。其中,在每月末按照市值行业中性后的预期股息率(已知分红)将全市场股票分为10组,构建等权组合。右图展示了各分组相对于全市场等权指数的年化超额收益。

可以看到,因子分组的单调性非常显著,并且IC序列稳定为正向。

如下表所示,预期股息率因子(已知分红)因子的月度IC均值为0.0653,年化ICIR为4.4720,胜率为90.10%。与其他两个常见的股息率因子相比,不论是从因子显著性还是稳定性上来看,预期股息率(已知分红)均大幅提升。

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由此可见,如果能够提前知道上市公司在未来一年内的分红,就能够显著提升股息率因子的选股效果。因此,改进股息率因子的关键在于对预期分红的估计。此外,已知未来分红的预期股息率因子也为本文股息率的改进提供了一个标杆。

2 上市公司的利润分配与分红比例

上市公司分红属于利润分配行为。因此,本文首先对上市公司的利润分配进行简单介绍。按照《公司法》的有关规定,利润分配应按下列顺序进行:

第一步,计算可供分配的利润。将本年净利润与年初未分配利润合并,计算出可供分配的利润。

可供分配的利润=年初未分配利润+本年净利润

如果可供分配的利润为负数(即亏损),则不能进行后续分配;如果可供分配的利润为正数(即本年累计盈利),则进行后续分配。

第二步,计提盈余公积金。按抵减年初累计亏损后的本年净利润计提法定盈余公积金。法定盈余公积是国家规定企业必须从税后利润中提取的盈余公积,提取比例为10%。公司法定公积金累计额为公司注册资本的百分之五十以上的,可以不再提取。公司从税后利润中提取法定公积金后,经股东会或者股东大会决议,还可以从税后利润中提取任意公积金。

第三步,向股东支付股利。

股东会、股东大会或者董事会违反前款规定,在公司弥补亏损和提取法定公积金之前向股东分配利润的,股东必须将违反规定分配的利润退还公司。

可以看到,公司进行分红的基数主要受到当年的净利润以及年初未分配利润的影响,这两者最终决定了可供投资者分配的利润。由于年初未分配利润是已知的,因此预测分红时最重要的是预测当年净利润。

由于公司还需要资金进行投资、发展,上市公司通常并不会把所有可供分配的利润都支付给股东。因此,决定分红金额的另一个因素就是分红的比例。证监会《上市公司监管指引第3号——上市公司现金分红》 (2013年11月30日)对于上市公司分红提出如下指引。

上市公司董事会应当综合考虑所处行业特点、发展阶段、自身经营模式、盈利水平以及是否有重大资金支出安排等因素,区分下列情形,并按照公司章程规定的程序,提出差异化的现金分红政策:

公司发展阶段属成长期且有重大资金支出安排的,进行利润分配时,现金分红在本次利润分配中所占比例最低应达到20%;公司发展阶段属成熟期且有重大资金支出安排的,进行利润分配时,现金分红在本次利润分配中所占比例最低应达到40%;公司发展阶段属成熟期且无重大资金支出安排的,进行利润分配时,现金分红在本次利润分配中所占比例最低应达到80%;公司发展阶段不易区分但有重大资金支出安排的,可以按照前项规定处理。

可见,公司的分红比例在不同行业、不同发展阶段的公司间均可能呈现出较大的差异。因而,公司历史上的分红比例对于预测其未来分红比例具有更为重要的参考意义。

2 预测股息的整体框架

根据上市公司的利润分配顺序,可以发现预测股息的关键点在于对净利润以及分红比例的预测。通常会认为,上市公司会将一定比例的净利润用于分红,即

股息支付率=股息/净利润

因此,本文假设,当公司预期净利润为正时,则按照净利润的一定比例分红,即

预期股息=本期预期净利润×预期股息支付率

此外,还会发现,部分公司在净利润为负即发生亏损时,也会进行分红。而此时股息支付率指标为负值,其含义已难以解释。在前文关于利润分配的介绍中可以看到,只要公司可供分配的利润为正,也可能派发股息。因此,亏损公司分红也是完全合理的。而对于亏损公司的分红预测,可参考历史上分红占未分配利润的比例进行预测,即

未分配利润支付率=股息/未分配利润

因而,当公司预期净利润为负时,则按照未分配利润的一定比例分红,即

预期股息=预期未分配利润*预期未分配利润支付率

其中,未分配利润是期初未分配利润加上本期实现的净利润,减去提取的各种盈余公积和分出的利润后的余额。

综上,本文预测未来股息的整体框架为:

其中,预期股息支付率、预期未分配利润支付率均通过历史分红情况进行估计。

可以看到,在上式中最为重要的是预测上市公司的净利润,其次还需要确定分红的比例。

下面就详细介绍本文对于这两个指标的测算方法。

预期净利润

预测股息的第一步是要预测上市公司的净利润,提到利润预测,通常首先会想到利用分析师的一致预期净利润数据,但此处本文没有采用分析师一致预期净利润数据。主要原因由两个。其一,并不是所有上市公司都有分析师覆盖,没有分析师覆盖的上市公司没法获得分析师口径下的预测净利润;其次,不同上市公司的跟踪分析师数量不一样,不同分析师的预测方法也有很大差别,这在一定程度上让不同公司利润预测的可靠度、偏离度存在较大差别,所以此处本文摒弃了分析师一致预期净利润的方法。

本文采用了如下口径统一的利润预测方式。首先根据上市公司的季度盈利分布将上市公司分为盈利分布稳定和盈利分布不稳定两类。然后,对于盈利分布稳定的公司可按照其历史盈利分布规律进行预测,而对于不稳定的公司,则使用其上年同期的盈利作为预期值。下面就详细进行介绍。

1 盈利分布稳定性判断

首先,获取截止时间t最新的T年度盈利情况。数据来源包括上市公司公告的定期财务报告、业绩预告、业绩快报。其中,业绩预告取预告净利润上限与下限的平均值。对于年报的预告或快报,直接使用其作为T年度的盈利预测。而对于其他样本,则需要根据历史净利润分布将其转换为年度净利润预测。

其次,根据过去三年的净利润,判断公司盈利分布是否具有稳定规律。

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2 根据盈利分布稳定性预测年度净利润

在确定了公司盈利分布规律后,可根据其当年盈利预测全年的净利润。

对于盈利分布稳定的公司,由于其季度利润占全年利润比例相对稳定,则可以用线性外推的方式来预测其当年净利润。而对于盈利分布不稳定的公司,可使用上年同期净利润预测剩余季度的净利润。如下图所示。

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此外,当公司净利润增速过高时,说明净利润存在异常波动,也应当使用去年同期值作为预测。具体地,

3 预期净利润的修正

需要注意的是,上市公司的利润预测是一件非常复杂的事情,各种突发因素都可能导致利润预测的大幅偏离。以金地集团为例,下表列出了2015-2017年金地集团三季报和年报的利润数据。

2015年至2017年,公司三季报利润占全年利润的占比分别为43.64%、27.89%和41.21%,平均值为37.61%,各年的占比相比均值的偏离均不大(在10%以内)。根据前文介绍的方法,可以认为该公司盈利分布稳定,直接使用占比法来预测2018年的净利润为:50.83/37.61%=135.15亿元。而同时截止到2018年11月30日,3个月内有超过10名分析师对金地集团进行了盈利预测,一致预期的利润为82.62亿元。可以看到,占比法估算的利润比分析师一致预期净利润高出了63.58%。通常,分析师倾向于对业绩给出乐观的估计,如果占比法估算的利润大幅超过分析师的预期,很可能这个估算是有问题的。所以当遇到这种情况时,本文认为分析师的一致预期值更可靠,会使用分析师的一致预期净利润对前文估算的业绩进行纠偏。

当偏离幅度高于30%时,则认为预期净利润显著高估,以分析师一致预期净利润作为替代。

此外,对于部分新股,会出现缺少历史季度报告的情况,此时,将无法使用历史数据外推的方法来预测净利润。对于这些样本,我们使用分析师一致预期作为预期净利润。

预期分红比例

股息主要由净利润以及分红比例决定,上文描述了对净利润的预测方法,下面就具体介绍如何预测公司的分红比例。

结合上市公司利润分配顺序以及实际分红情况,在未分配利润为正的情况下,大部分公司在当年盈利时会进行分红,亏损时则不进行分红。然而,也会有部分公司,只要未分配利润为正,不论盈利或者亏损均会进行分红。因此,在预测分红比例时,首先需根据预期净利润判断上市公司是否会进行分红。

(1)当预期盈利时,则进行分红,具体分红比例按照上市公司近三年内的分红情况确定。

(2)当预期亏损时,则需要判断该上市公司在发生亏损时是否仍然分红。判断的依据是公司在过去五年内发生亏损时是否分红。若公司在亏损时均会分红,则认为其本期也会分红,否则认为其不会分红。

下面就具体介绍不同预期盈利情况下分红比例的确定。

1 预期盈利下的股息

当上市公司本年度的预期净利润为正时,则以其近三年内净利润为正时的股息支付率的均值作为预期股息支付率。可以用以下条件概率公式表示:

需要指出的是,

(1) 计算股息率的均值时对过高的股息率以80%为上限进行截尾处理。 部分公司会派发特别股息,使得股息支付率可能会高于1。例如中国神华(601088)的股息支付率通常在40%左右。其在2016年 支付特别股息,使其当年股息支付率高达260.09%。若直接将该样本加入计算平均股息支付率,会将均值显著拉升。而特别股息并不是经常存在的,因此对异常高的股息支付率应当进行调整。

(2)不足三年样本以行业的股息支付率中位数填补缺失值。当公司上市不足三年,或者公司过去三年内发生过亏损时,就会使得近三年内净利润为正的样本少于三期。为了避免样本过少带来的异常值影响,本文以相应年度公司所在中信二级行业的股息支付率中位数填补缺失值,以获得三个样本。并且在计算行业股息支付率中位数时,剔除小于0或者高于80%的样本,以避免极端值的影响。

2 预期亏损下的股息

当上市公司本年度的预期净利润为负时,则考察其在过去五年中是否发生过净利润为负仍然分红的情况。若公司在过去五年中,当未分配利润为正时,均会进行分红,则认为该公司在发生亏损时仍然分红;否则,认为公司亏损时不分红,即预期股息为零。

亏损时的预期股息通过如下方法计算。当发生亏损时,以净利润为分母的股息支付率失去意义,此时可使用分红金额占未分配利润的比例来考察公司的分红比例。具体地,在预期亏损时,若判断公司仍会分红,则选取过去五年中亏损且分红样本,计算其未分配利润支付率的平均值。即

预期股息率因子的构建与检验

至此,本文介绍了净利润、分红比例的预期方法,下面按照以上方法构建预期股息率因子,并检验其是否对传统股息率有所改善。

1 预期股息率因子的构建

下面具体介绍预期股息率因子的构建方法,如下图所示:

(1)对于上年年报预案分红大于0的公司,在1月至预案日之前,使用上年年报的预期分红;在预案日至分红除息日期间,使用上年年报的预案分红金额;在分红除息之后,使用本年年报的预期分红金额,作为该股票持有一年所能够获得的预期分红。

(2)对于上年年报预案分红为0的公司,在1月至预案日之前,使用上年年报的预期分红;在预案日至8月末,使用上年年报的预案分红金额,即分红为0;在9月之后,使用本年年报的预期分红金额,作为该股票持有一年所能够获得的预期分红。

对于上年度无分红的公司,在8月末开始使用本年预期分红是基于以下原因。下图根据2007年-2017年年报的分红时间,统计了各月度发生的除息比例以及累计比例。

可以看到, 95.56%的分红除息发生在7月及之前,而到8月末年报分红除息基本全部完成(累计比例为99.88%)。也就是说,在8月份之后,对于红利投资者来说,上一年度的分红已经落袋,而影响其投资决策的是上市公司本年度的分红金额将会有多少。因此,本文选择在8月末调整上年无分红公司的预期股息率。

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2 预期股息率因子的检验

为了对股息率因子的改进是否能够提高其选股能力,本文对预期股息率因子的绩效进行检验。在检验前对因子进行了去极值、市值行业中性处理。

预期股息率的IC与分组检验

下面左图为预期股息率因子的月度IC序列,右图为预期股息率因子分组的年化超额收益。在每月末将股票按照市值行业中性的预期股息率因子分为10组,下图展示了各分组相对于全市场等权组合的年化超额收益。可以看到,分组超额收益呈现出明显的单调性。整体上,预期股息率越高的分组,其年化超额收益也越高。

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下表比较了预期股息率与其他股息率的IC检验结果。从IC均值及ICIR来看,预期股息率因子相对传统的股息率因子均显著提升,并且非常接近已知未来分红的股息率。

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这表明,本文的股息预测方法能够较好地估计公司在未来一段时间内的分红金额。但是,值得注意的是,虽然预期股息率因子的IC检验与预期股息率(已知分红)非常接近,但是其分组的单调性略差,并且多头收益明显偏低。

为了验证预期股息率因子在不同样本空间下的表现,本文分别在沪深300、中证500以及中证1000指数成分股中检验了预期股息率因子的表现。

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预期股息率相对历史股息率的增量信息

作为一个改进的因子,通常会比较关注其相对原始因子是否能够带来信息增量。因此,本文检验了预期股息率因子相对于两个传统股息率因子的信息含量。具体地,通过以下回归对因子Y剔除因子X,并检验回归残差的IC:

可以看到,在剔除了股息率LYR、股息率TTM后,预期股息率因子的IC仍然显著,IC均值为0.0487、0.0486,年化ICIR分别为3.7067、3.7254。而与此呈现鲜明对比的是,在剔除了预期股息率后,股息率LYR、股息率TTM因子的IC均值几乎为0。这表明,预期股息率几乎包含了全部股息率LYR、股息率TTM的信息,并且还有显著的信息增量。

在前文中,当可以提前预知未来分红时,股息率因子的有效性会显著提升。由此,本文认为,若可以更加准确地预测股息,那么股息率因子就会更加有效。反过来,如果以上假设成立,那么本文预测的股息应当比历史股息更加接近未来的股息。因此,需要前述方法对股息预测的准确性。

在每一期,本文分别计算预期股息率、股息率LYR与预期股息率(已知分红)的相关系数。下图展示了各月度的相关系数序列。

可以看到,首先,相关系数序列具有明显的月度效应。这是由于在分红预案公布日至除息日之间,预期股息率、股息率LYR与预期股息率(已知分红)用的都是预案的分红数据,使得因子相关性非常高。在其他时间,相关系数序列出现分化,大部分时候是预期股息率与预期股息率(已知分红)的相关系数高于股息率LYR与预期股息率(已知分红)的相关系数。

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下图展示了各月份两个因子分别与预期股息率(已知分红)的平均相关系数。可见,两个因子相关系数的偏离主要发生在1-3月及10-12月。在1-3月,上年度的分红方案尚未公布完毕;而在10-12月,上年度分红基本除息完成,随着三季报的公布,投资者更加关注本年度的分红。而在这些月份如果使用历史股息率,就会产生非常大的滞后。这就使得预测股息具有更加重要的意义。

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通过以上分析,可以发现,预期股息率因子通过预测分红,极大地改善了历史股息率信息滞后的缺点。本文提出的方法能够较好地预测未来的分红,使得股息率因子的选股效率显著提升。

预期股息率相对常见因子的信息增量

此外,当将预期股息率因子纳入多因子体系中时,需要考虑其与既有因子之间的共线性问题,本文也对此进行了检验。下图展示了预期股息率因子与常见因子之间的相关性,其中各因子均进行了去极值及市值行业中性处理。为了更好地衡量因子间的相关性,下图右上角为各截面因子值相关系数的平均值,左下角为各因子月度IC序列之间的相关系数。

首先,预期股息率与股息率LYR、股息率TTM以及EPTTM、一致预期EP的因子值相关性较高。这也是容易理解的,一方面,预期股息率与历史股息率的信息来源较为重合,都使用到了历史的分红数据,另一方面,股息率可以看作估值因子与股息支付率的乘积,即

因此,预期股息率也会与估值因子存在较高的相关性。

其次,从因子IC序列间的相关性来看,除了股息率LYR、股息率TTM以及EPTTM、一致预期EP外,预期股息率还与单季度净资产收益率存在较高的相关性。上市公司分红主要受到两方面因素的影响,其一是其盈利情况,其二是其分红意向。因此,当盈利因子表现好时,股息率因子也会具有较好的表现。

再次,整体来看,股息率因子与价量类因子的相关性均较低。

那么,预期股息率因子是否能够在常见多因子之外带来更多的信息呢?本文检验了在剔除了估值、盈利因子后,预期股息率因子的有效性。具体地,将预期股息率因子对不同的因子集合进行回归,并进行市值及行业中性化,检验回归残差的IC序列。如下式所示。

下表列出了预期股息率因子剔除不同因子后的IC。

可以看到,即使在剔除了EPTTM、一致预期EP、单季度净资产收益率因子后,预期股息率的IC均值仍然在0.02以上,并且年化ICIR高于2.0。这表明预期股息率因子能够带来不同于常见多因子的信息。

从以上分析中可以看到,相比传统的股息率因子以及常见多因子,预期股息率因子能够带来明显的增量信息。

Smart Beta指数

红利因子是Smart Beta 产品最常用的因子之一。下面我们利用上文构建的预期股息率因子来构建Smart Beta指数,红利成长低波指数的构建规则如下:

1、样本空间

剔除ST、上市不满6个月的全部A股。

2、选样方法

(1)剔除过去一年日均总市值或过去一年日均成交金额排名处在后20%的股票;

(2)选取过去三年连续进行现金分红的股票;剔除过去一年净利润(TTM)为负的股票;

(3)按照预期股息率降序排序,选取排名位于前50%的股票;

(4)按照ROETTM增速波动率升序排序,ROETTM的环比增速降序排列,选取综合排名前50%的股票;

(5)按照过去一年日收益率的标准差升序排列,选取排名靠前的50只股票作为指数样本股。

3、指数按照预期股息率因子加权,个股权重不超过10%。每月末调整,交易费用按照双边3‰扣除。

下表为红利成长低波策略相对于沪深300、中证红利指数的收益。

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下图红利成长低波策略的净值,及其相对沪深300、中证红利指数的表现。

可以看到,红利成长低波指数在各年度均能够跑赢沪深300与中证红利指数。

总结

红利因子作为一个常见的风格因子,广泛应用于Smart Beta指数的构建中。本文剖析了红利投资的驱动因素,提出股息率因子改进的关键在于预测未来的分红,并建立了一套完整的预期股息率构建方法。

本文首先检验了常见的两种历史股息率因子,发现两个因子均具有较为显著的选股效果。然后,历史股息率因子仍然存在缺陷。例如,使用过去12个月除息的分红计算股息率会发生因子值突变的情况,此外,公司分红会受到上市公司业绩大幅波动的影响,历史分红不一定能反应上市公司未来分红的变化。因此,亟需找到一个能够动态反应公司盈利情况变化,又具有稳定性的真正符合红利投资逻辑的股息率因子。

投资者购买高分红的股票是期望获得其未来的分红。而上市公司的分红一方面受到其经营状况的影响,另一方面受公司分红意向的影响。因此,预测股息需要从净利润以及分红比例两个方面入手。

相应地,本文预测股息的框架也从这两个维度展开。对于净利润的预测,可根据公司盈利在季度间分布是否呈现稳定规律,将公司分为两类。对于盈利分布稳定的公司,可采用历史比例预测;而对于盈利分布不稳定的公司,则使用上年度同期业绩作为预测值。对于分红比例的预测,首先根据盈利或者亏损判断上市公司是否会分红。然后,根据历史上相似样本的分红比例作为预测。

在构建了预期股息率因子后,本文对于该因子进行了检验。实证表明,预期股息率因子包含了历史股息率所有的信息,并且具有显著的增量信息。在剔除了常见的因子后,预期股息率因子仍然表现出稳健的选股能力。

最后,本文以红利成长低波指数为例,说明预期股息率因子在Smart Beta指数中的应用。在回测期内,该指数能够稳定跑赢沪深300以及中证红利指数。

作者:天风证券金工团队