Piotroski 选股模型在 A 股市场的实证研究
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摘要
本报告系统研究了美国学者 Piotroski 提出的基于九项财务指标(FScore)的选股模型在中国 A 股市场上的有效性。通过对低PB股进行筛选并利用FScore对公司质量进行评分,筛选出高分组合,显著优于市场基准指数,年化超额收益最高达27.79%,累计超额收益高达212.51%。模型体现了盈利能力、财务杠杆及流动性、运营效率的综合选股优势,但存在回撤较大及行业中性不足等改进空间 [page::0][page::3][page::8][page::10][page::11]
速读内容
低PB策略长期表现及不足 [page::3][page::4]

- 低PB策略模拟组合自2006年以来总体表现优于市场,涨幅约为市场1.51倍,但超额收益不稳定,存在较大波动。
- 超额收益在不同年份分布无明确规律,表明简单低PB策略有效性有限且需改进。
资产价值区分与九项财务指标(FScore)构建 [page::5][page::6]

- 低PB组合中存在显著正偏收益,部分个股超额表现明显,支持通过财务信息剔除劣质股票以提升效果。
- 采用Piotroski提出的9个财务指标涵盖盈利水平、财务杠杆及流动性、运营效率,指标采用0-1二值评分形成FScore,总分0-9。
- 评分指标详细定义包括扣非净利、现金流、杠杆增长、流动性增长和资产周转率等。
指标相关性及A股实证表现 [page::7][page::8][page::9]
表 2:收益率与基本面指标相关性
| 指标名称 | ROA | △ROA | CFO | ACCRUAL | △LEVER | △LIQUID | EQ_OFFER | △MARGIN | TURN |
|----------|-------|-------|-------|---------|--------|---------|----------|---------|-------|
| 数据相关性 | 0.2513 | 0.1887 | 0.1867 | 0.1096 | 0.1299 | 0.1364 | 0.3809 | 0.1569 | 0.1219 |
| 涨跌相关性 | 0.3874 | 0.2890 | 0.3096 | 0.2369 | 0.2576 | 0.2587 | 0.4993 | 0.2836 | 0.2442 |
- 多数指标与收益率呈明显正相关,特别是总股本增长(负相关但统计结果显著),适合用于基本面选股。
- A股实证表明,FScore高分组合(分数8&9)相较万得全A指数及沪深300指数表现优异,年化超额收益27.79%及29.80%。

- 高分组合股票池数量更稳定,能降低单只股票风险,7-9分组合持仓约30-70只。
不同分数组合表现对比及超额收益分析 [page::9][page::10]

- 高分组合(7-9分)与较低分数组合相比显著超额收益:累计超额收益相较4-6分组高出170%,相较1-3分组高出459%。

- Piotroski高分组合累计超额收益达212.51%,年化超额收益15.31%,但最大回撤较大,达到-30.33%。
策略改进空间及风险提示 [page::0][page::11]
- 评分采用0-1二值处理信息层次较单一,采用排序打分或许更优。
- 未进行行业中性处理导致风险偏大,回测期内最大回撤可观。
- 报告提示策略有较好实证效果的同时,应注意回撤风险及行业分散度。
深度阅读
金融工程专题研究报告深度解析——《Piotroski 选股模型在 A 股市场的实证研究》
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一、元数据与报告概览
- 报告标题:《Piotroski 选股模型在 A 股市场的实证研究》
- 作者与机构:钱晶、林晓明(国信证券经济研究所)
- 发布日期:2014年9月12日
- 报告主题:该报告围绕Piotroski提出的基于财务指标的股票筛选模型(FScore),结合中国A股市场实际情况,验证其在低市净率(PB)股票中的选股有效性,分析其带来的超额收益及模型改进空间。
- 核心论点:
1. 单纯的低PB策略虽有长期超额收益,但受制于选出的大批绩差股拖累,表现不稳定。
2. Piotroski通过9项财务指标组成的FScore能有效区分绩优与绩差企业,增强低PB策略表现。
3. 在A股市场应用Piotroski模型发现,高分组合表现优异,平均年化超额收益达15.31%。
4. 模型还有改进空间,如评分维度的细化和行业中性调整。
- 投资评级与目标价:报告未涉及具体目标价,属于专题研究性质,但基于历史数据的实证分析得出模型有效性的投资建议。
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二、逐节深度解读
1. 引言与低PB策略表现
- 关键论点:
- Piotroski在其论文中强调,价值投资以低PB为基准存在一定限度,大部分低PB股票表现不佳,拖累整体组合。
- 测试A股通过简单选取PB最低20%的股票构建组合,表现优于整体市场(万得全A指数),但超额收益不稳定。
- 数据说明与趋势:
- 图1显示2006年至2014年间简单低PB组合净值明显高于万得全A指数,总涨幅超出1.5倍。
- 图3揭示各年份超越市场的概率波动,存在大幅波动,反映策略风险较高且缺乏一致表现。
- 推理支撑:该部分利用历史实测数据论证了低PB组合的收益基础,为后续FScore模型细化策略埋下伏笔。[page::3,4]
2. 低PB公司中存在绩优企业
- 论点:低PB集合中正偏态分布明显,个别绩优股极大提升组合收益。
- 数据:图4展示2013年5月1日股票池个股超额收益分布,偏度达7.17,意味着少数公司贡献巨大正收益。
- 意义:单纯PB指标不足以全面鉴别价值,需以财务指标进一步筛选绩优公司。[page::5]
3. Piotroski选股模型介绍及评分细则
- 模型构成:九个核心财务指标分属三方面:
- 盈利能力(扣非净利润、净利润增长率、经营现金流、现金流与净利润差)
- 财务杠杆与流动性(长期负债比例变化、流动比率变化、总股本增长)
- 运营效率(毛利率增长、资产周转率增长)
- 评分方法:若指标表现改善或积极,评分为1,否则为0,累积分为0-9。
- 逻辑:高分代表公司财务健康且盈利能力强,预示股票未来更可能跑赢市场。[page::5,6]
4. 指标相关性分析
- 分析:通过计算斯皮尔曼等级相关系数,指标与股票收益表现出显著正相关,尤其是“总股本增长”指标关联度最高(0.38-0.5区间)。
- 指标间关系:大多数指标彼此之间正相关且相对独立,仅现金流差值与现金流净额、长期负债变化与流动比率变化呈轻微负相关。
- 该分析显示选取的9个指标不仅单独有效,也整体兼顾多维信息,避免冗余。[page::7]
5. A股市场实证分析:策略表现与风险
- 策略实施细节:选择PB最低20%股票后,依据FScore评分,不同等级得分股票分别构建组合(Piotroski7&8&9,8&9,9),并以等权重持仓,每年5月、9月、11月调整。
- 表现:
- 图5反映Piotroski8&9组合较万得全A指数与沪深300均表现突出,年化超额收益分别高达27.79%和29.8%。
- 图6示持仓股票数量,得分越低组合股票数越多,Piotroski9组合股票数较少,不利分散风险。
- 图7比较显示不同得分组合均有显著超额收益,且基数大的组合风险分散更充分,表现更稳定。
- 风险:较窄的高分组合易受单只股票波动影响,导致风险增加。
- 总结:实证支持FScore模型有效提升低PB策略绩效,也揭示组合规模控制对风险管理的重要性。[page::8,9]
6. 区分度及收益率对比
- 论述:得分高低分组在收益表现上差异巨大,区分效力显著。
- 数据支持:
- 图8展示高分(7&8&9)、中分(4&5&6)、低分(1&2&3)三组合收益差异明显,高分组合累计超额收益领先低分组合近459%。
- 图9支持该结论,进一步对比单一得分组合差异。
- 图10显示Piotroski7&8&9组合相较平均组合的累计超额收益达212.51%,年化收益15.31%,但最大单次回撤达 -30.33%。
- 含义:FScore不仅在收益上具备显著优势,同时其风险敞口也需控制。
- 策略改进空间提醒:未来可通过细化评分层级及引入行业中性策略控制波动风险。[page::9,10]
7. 总结与改进方向
- 总结:
- Piotroski FScore模型实证结果显示,在A股市场中应用低PB选股基础上,结合财务指标显著提升投资组合表现。
- 高分股票拥有明显优异的投资价值,造就持续超越市场的收益表现。
- 改进点:
1. 当前评分为0/1,信息损失较大,建议后续采用排序或分层打分,实现信息增量。
2. 缺少行业中性处理,回撤较大,未来可引入行业中性降低系统性风险。
- 附录:报告提供2014年9月1日最新股票池供投资参考。[page::11]
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三、图表深度解读
图1—图4:低PB策略回顾和绩优股存在性
- 图1反映简单低PB组合从2006年至2014年涨幅远超万得全A指数,展示策略的长期潜力。
- 图2以净值比形式直观显示低PB组合净值提现波幅及风险。
- 图3年度超越市场的百分比波动大,呈现策略不稳性。
- 图4个股超额收益分布体现正偏态,表明部分绩优股贡献极大,用以强调对绩效好的公司识别必要性。
这些图表为后续引入FScore模型的必要性提供视觉和数据支持。[page::3,4,5]
图5—图10:Piotroski模型组合表现及区分力
- 图5对比Piotroski8&9组合与市场基准指数收益,凸显强劲超额收益。
- 图6直观展示不同评分组合股票数差异,体现组合多样性和风险分散能力。
- 图7综合展现不同高分组合收益走势差异,暗示相似收益水平但不同风险敞口。
- 图8、9清晰区分高低分组合收益,突出模型的筛选效力。
- 图10展示Piotroski7&8&9组合与平均组合间超额收益积累历程,唯一呈现净值波动和风险评估的图形。
整体图表清晰支持模型优越性及现实操作难点,体现报告的严谨分析。[page::8-10]
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四、估值分析
本报告主要聚焦实证模型检验与策略效果研究,未涉及传统市盈率、市净率或现金流贴现等估值法分析。因此估值部分无直接讨论。
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五、风险因素评估
- 报告明确指出策略面临较大回撤风险,主要由以下因素驱动:
1. 模型评分层次单一,可能导致信息不足,筛选时存在误判风险。
2. 未进行行业中性调整,策略或受到行业周期等宏观因素影响较大。
3. 小规模组合(如Piotroski9)持股集中,增加单只标的风险暴露。
- 报告未详细给出缓解风险的具体措施,但暗示未来改进方向包括评分精细化和行业中性化处理。[page::11]
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六、批判性视角与细微差别
- 报告整体基于实证数据,论证充分且逻辑严谨,但仍有可商榷之处:
- 评分体系单一性可能导致对财务指标的极端解读,欠缺对指标间微妙差异的捕捉。
- 策略未控制行业因素,部分超额收益可能来源于特定行业的系统性成长,而非模型本身加持。
- 组合调整季频率(每年3次)在A股流动性较高的市场可能存在滞后影响。
- 报告参考美国市场经验,A股市场的制度环境、信息披露水平及市场行为差异可能影响模型适应性。
- 超额收益统计未计手续费、滑点等实际交易成本,实际表现可能有所折扣。
- 总体来看,作者对模型效果虽持肯定态度,但也坦诚其改进空间,显示客观审慎。[page::0,11]
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七、结论性综合
本报告系统且细致地对Piotroski选股模型在中国A股市场的适用性进行了实证检验。通过对低PB股票进一步结合9项财务指标的FScore评分,将市场中被低估的优质股票甄别出来,显著提升了选股策略的超额收益能力。实证数据显示,高分组合相较市场基准及平均股票组合,均获得年化15%以上的超额收益,累计超额收益可达200%以上。
图表佐证了策略收益的持续性与区分力,且利于风险通过分散持股进行管理。然而,最大回撤较大及组合中股票数量波动等风险因素提醒投资者,模型实际应用中需要引入精细评分机制和行业配置中性的调整策略以降低波动。
报告在注重实证数据严谨性的同时,提供了具体财务指标的详尽解释,便于投资者理解模型内涵并应用于决策。总体而言,Piotroski模型为价值投资提供了明晰的量化路径,是在中国市场有实际投资意义且具备增值潜力的选股工具。
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参考页码
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附录——核心图表示例
图1:“简单低PB组合”与万得全A指数收益比较

图5:Piotroski8&9组合与万得全A指数、沪深300指数收益率比较

图10:Piotroski7&8&9组合相对于平均组合的超额收益
