招商量化ESG策略体系综述 [page::3]

• ESG策略包括正面筛选、负面剔除、行业增强、Smart Beta和基本面整合等多种方法。

- ESG评分体系由环境、社会、治理三级指标构成，共168个三级指标，充分结合中国市场特征。

ESG评分对估值的传导机制 [page::4]

• 高ESG评分通过提升盈利现金流和降低特质性及系统性风险，提高DCF模型估值分子，降低贴现率，提升股票估值。

- 这三条路径有效支撑了ESG因子带来的超额收益。

300ESG基本面整合策略表现及回测 [page::5]

| 区间 | 策略 | 区间收益率 | 区间超额收益率 | 年化收益率 | 年化波动率 | 夏普比率 | 最大回撤 | 平均换手率 |
|------------|----------------|------------|----------------|------------|------------|----------|----------|-------------|
| 2015年以来 | 300ESG基本面整合策略 | 72.09% | 73.10% | 6.17% | 24.15% | 0.131 | 46.55% | 13.80% |
| 2023年以来 | 300ESG基本面整合策略 | -6.05% | 1.36% | -4.77% | 17.74% | -0.438 | 30.56% | 17.54% |
| 2024年以来 | 300ESG基本面整合策略 | 6.58% | -0.11% | — | — | 0.905 | — | 36.39% |
| 2024年4月 | 300ESG基本面整合策略 | 1.05% | 0.39% | — | — | 0.605 | 3.54% | — |

• 该策略整体表现优于沪深300，尤其长期统计区间内表现显著。

500ESG正面筛选策略表现及回测 [page::6]

| 区间 | 策略 | 区间收益率 | 区间超额收益率 | 年化收益率 | 年化波动率 | 夏普比率 | 最大回撤 | 平均换手率 |
|------------|-----------------|------------|----------------|------------|------------|----------|----------|-------------|
| 2015年以来 | 500ESG正面筛选策略 | 111.65% | 112.36% | 8.62% | 27.22% | 0.207 | 53.71% | 12.36% |
| 2023年以来 | 500ESG正面筛选策略 | 1.70% | 10.29% | 1.33% | 18.57% | -0.09 | 28.18% | 13.04% |
| 2024年以来 | 500ESG正面筛选策略 | 2.89% | 2.15% | — | — | 0.222 | — | 21.04% |
| 2024年4月 | 500ESG正面筛选策略 | 1.70% | 0.59% | — | — | 1.114 | 2.52% | — |

• 该策略在中证500指数中表现尤为突出，持续跑赢基准。

1000ESG行业增强策略表现及回测 [page::7]

| 区间 | 策略 | 区间收益率 | 区间超额收益率 | 年化收益率 | 年化波动率 | 夏普比率 | 最大回撤 | 平均换手率 |
|------------|----------------|------------|----------------|------------|------------|----------|----------|-------------|
| 2015年以来 | 1000ESG行业增强策略 | 46.55% | 57.49% | 4.31% | 29.41% | 0.044 | 66.10% | 14.46% |
| 2023年以来 | 1000ESG行业增强策略 | -8.06% | 6.33% | — | — | -0.443 | 34.34% | 12.81% |
| 2024年以来 | 1000ESG行业增强策略 | -5.45% | 0.16% | — | — | -0.564 | — | 20.39% |
| 2024年4月 | 1000ESG行业增强策略 | -0.54% | 0.07% | — | — | -0.358 | 8.01% | — |

• 行业增强策略在中证1000指数中保持一定的超额收益表现。

ESG策略整体表现及展望 [page::7]

• 2024年4月，三大ESG策略均实现超额收益，体现ESG选股策略的稳定性和持续性。

- ESG投资作为价值投资的重要组成，具备在中长期获得alpha的潜力。

• 团队将持续更新跟踪并提供ESG策略后续表现，推动ESG投资研究的发展。

招商证券2024年5月ESG量化选股策略定期跟踪报告详尽分析

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1. 元数据与概览

• 报告标题：ESG选股策略2024年5月定期跟踪报告

- 作者/发布机构：招商证券量化研究团队（招证金工）

• 发布日期：2024年5月

- 主题与内容：基于ESG（环境、社会、治理）因子的量化选股策略体系的设计、构建及其近期表现跟踪，覆盖沪深300、中证500和中证1000三个股票池；深入探讨ESG因子对股票估值的传导机制及其在A股市场构建Alpha的潜力。

• 核心论点及评级：

- 在基本面因子日趋拥挤的背景下，ESG因子提供了新的Alpha来源；
- 通过多维度ESG综合评价体系，构建包括正面筛选、负面剔除、行业增强、Smart Beta及基本面整合等多个策略；
- 2024年4月，300ESG基本面整合策略、500ESG正面筛选策略和1000ESG行业增强策略分别实现了0.39%、0.59%和0.07%的超额收益；
- 仍坚定看好ESG投资的中长期价值，实现超额收益的潜力。

• 风险提示：模型基于历史数据和特定假设，可能在政策或市场环境变化时失效，报告非投资建议。[page::0]

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2. 逐节深度解读

2.1 招商量化ESG量化选股策略体系构建及评分来源

• ESG数据来源及评分体系

- 采用秩鼎公司的ESG评分数据，来自专业另类数据服务商，具备权威性。
- 评分体系三层级构架：一级（环境、社会、治理三大类）、二级（14个细分指标）、三级（168个子指标）。
- 指标设计充分结合中国市场特征，比如社会资本中精准扶贫等。
- 评分流程包括全市场均值、行业均值比较及企业自身档次评价，确保行业和企业特征兼顾的打分科学性。
- 详见表1：ESG指标体系具体内容涵盖环境管理、排放、节能，社会的人力资本、健康安全、产品责任和治理结构、股东合规等方面，定义全面细致。[page::2]

• 多策略体系设计

- 基于上述ESG分数，团队在沪深300、中证500和中证1000股票池中分别构建五类ESG选股策略：
- 正面筛选策略：选取ESG排名靠前的股票；
- 负面剔除策略：剔除ESG排名靠后的股票；
- 行业增强策略：保持行业权重在基准上下1%内，控制行业暴露偏离；
- Smart Beta策略：以ESG分数加权，强化该因子暴露；
- 基本面整合策略：通过对ESG因子与其他基本面因子的标准化和等权组合，综合筛选优质股票。
- 图1直观展示五大策略模块的相互关系和框架设计。[page::3]

2.2 ESG评分至股票估值的传导机制

• 以现金流贴现模型（DCF）为理论基础，构建ESG评分对股票价值影响的三条传导路径：

1. 提升盈利现金流——高ESG评分公司通过提升盈利质量和现金流，提高DCF模型的分子；
2. 降低特质性风险——高ESG公司减少尾部风险事件发生概率，提升现金流稳定性；
3. 降低系统性风险及资本成本——表现出较低系统性风险，降低贴现率（DCF模型分母），提升估值。

• 该逻辑由图2细化为具体因果链条，且团队采用统计数据验证三个路径在中国市场均成立，说明ESG因子具有实证价值。[page::4]

2.3 部分ESG量化选股策略近期表现分析

2.3.1 300ESG基本面整合策略

• 表现总结：2015年以来年化收益6.17%，夏普比率0.131，累计超额收益73.1%，表现优于沪深300指数。

- 2023年至今继续保持相对沪深300正向超额收益，2024年以来区间超额收益为-0.11%，意即略逊于大盘，但4月单月超额收益达0.39%。

• 图3净值曲线显示该策略净值在2015-2020年显著跑赢指数，后呈波动调整态势，近期走势趋稳。

- 图4因子分位数测试揭示，策略股票组合中Top组年化超额收益明显高于Bottom组，验证了策略因子的选股效果。

• 表2详细回测数据：2024年4月收益率1.05%，最大回撤3.54%，交易换手率适中，综合风险收益表现稳健。[page::4][page::5]

2.3.2 500ESG正面筛选策略

• 表现总结：自2015年以来年化收益率8.62%，夏普比率0.207，累计超额收益112.36%，优势明显。

- 2023年以来仍保持正超额收益9.41%，2024年初至今超额2.15%，4月单月超额收益0.59%。

• 净值曲线（图5）表明策略长期跑赢中证500指数，且近年表现保持韧性。

- 因子分位数测试（图6）显示Top组超额收益增幅显著且线性递增，突出策略的选股能力。

• 表3显示相关回测细节，包括投资回报、波动率和夏普比率，交易成本控制合理。

- 该策略整体表现最优，ESG因子在中证500股票池中效果更突出。[page::5][page::6]

2.3.3 1000ESG行业增强策略

• 表现总结：自2015年以来累计超额收益46.55%，年化收益4.31%，夏普比率0.044，略低于其它两个策略，反映中证1000小盘股池ESG作用更为温和。

- 2023年以来，策略依然保持正超额收益6.33%，2024年初超额0.16%。

• 4月单月超额收益为0.07%，表现平稳但幅度相对较小。

- 净值曲线（图7）显示策略与基准指数的表现差距逐渐拉开但波动较大。

• 因子分位数测试（图8）指示Top组表现优于Bottom组，有一定选股能力，但头尾差距不及前两个策略显著。

- 表4揭示详细业绩数据，夏普比率较低，提示该策略波动较大且风险调整后回报有限。[page::6][page::7]

2.4 总体观察

• 2024年4月底，三大ESG量化策略均实现超额收益，尤其是500ESG正面筛选策略表现最为优异。

- 过去数据证明ESG因子能在中国A股市场中在不同规模指数中获得超额回报，尤以中型市值股票池表现突出。

• 团队将持续完善策略体系，跟踪更新数据，保持报告的时效性和实用性。[page::7]

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3. 图表深度解读

3.1 图1：招商量化ESG量化选股策略体系

• 图示以框图形式罗列五大策略模块及其关系，核心为招证金工ESG选股策略体系。

- 该图清晰概括策略多样性和组合逻辑，便于理解ESG因子如何通过不同切入点构建量化投资组合。[page::3]

3.2 图2：ESG评分至股票估值传导路径

• 该流程图形象展示高ESG评分通过提升盈利现金流、降低特质性风险和资本成本，最终提升股票估值的逻辑链。

- 明确了DCF模型分子和分母的变化路径，强化了ESG评分在估值模型中的机制意义。[page::4]

3.3 300ESG基本面整合策略—图3和图4

• 图3展示2015年以来策略净值明显高于沪深300指数，且经过对冲组合后波动降低。

- 图4横轴为因子分位数组，从Bottom到Top，纵轴为年化超额收益，Top组超额收益约6%，说明ESG因子具有显著的选股效力。

• 表2提供丰富数据，体现年化收益、波动率、夏普比率、最大回撤及换手率等关键指标，数据完整，便于风险与收益平衡分析。[page::5]

3.4 500ESG正面筛选策略—图5和图6

• 图5净值曲线显示策略长期跑赢中证500指数，同比增长稳健。

- 图6因子分位数测试中，Top组实现近10%年化超额收益，凸显该策略的强势表现和因子逻辑的稳定。

• 表3详细数据显示各时间段收益及风险指标，同样显示积极的选股能力和收益稳定性。交易成本可控。[page::6]

3.5 1000ESG行业增强策略—图7和图8

• 图7净值曲线展示策略自2015年以来表现超越中证1000指数，但增长幅度较前两者弱且波动较大。

- 图8因子分位数测试显示Top组超额收益显著，但总体收益率有限。

• 表4风险收益指标较低，显示小盘股池ESG策略收益弹性较弱，且风险调整后回报未显著。

- 该策略有利于控制行业偏离，但风险和回报平衡挑战较大。[page::7]

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4. 估值分析

• 报告基于DCF（现金流贴现）模型解释ESG因子如何影响股票估值：

- 分子（盈利现金流）通过提升现金流和降低尾部风险得以增加；
- 分母（资本成本）因高ESG评分企业的较低系统性风险而降低；

• 这一框架理论上将ESG因子纳入基本面估值，验证了为何ESG高分企业能实现更优估值及超额收益。

- 分析明确了关键输入变量为盈利现金流的稳定性和资本成本的调整，且传导路径通过统计实证得到支持，逻辑严谨。

• 报告未直接应用DCF模型进行个股估值而聚焦于策略层面的因子表现和回测，但提供了坚实的理论基础。 [page::4]

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5. 风险因素评估

• 报告特别提示：模型建立在历史数据与特定假设基础上，一旦政策环境、市场结构发生变化，模型可能失效。

- ESG数据本身可能存在测算偏差或样本局限，且ESG因素分数的真实性和稳定性对策略表现至关重要。

• 报告未详述具体缓解措施，但定期跟踪和策略多元化能降低单一风险因素的影响。

- 投资者应关注宏观环境变化及ESG标准调整带来的潜在风险。

• 免责声明明确指出报告不构成投资建议，提示用户合理评估风险。[page::0][page::8]

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6. 批判性视角与细微差别

• 策略表现波动：部分策略如300ESG基本面整合策略2024年初区间超额收益为负（-0.11%），说明ESG因子表现仍有周期性和波动风险。

- 夏普比率较低：尤其是1000ESG行业增强策略夏普仅0.044，风险调整后收益有限，需要关注策略波动风险及尾部风险管理。

• 小盘股池表现较弱：1000ESG策略回报较为温和，或反映中小市值企业ESG披露与执行程度不高，进而影响因子表现。

- 数据和权重客观性：尽管秩鼎数据专业，但ESG内涵及权重选择仍有主观判断，可能影响因子效果的稳定性。

• 交易成本：换手率较高（部分策略45%-66%），可能牵制净收益，尤其在市场波动期更为显著。

- 风险与收益衡量不充分：报告对潜在极端行情或结构性风险未有深入讨论，实际操作风险需投资者谨慎评估。

• 总体仍体现较强的策略一致性和数据支持，缺乏明显内在矛盾。[page::5][page::6][page::7]

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7. 结论性综合

该报告系统深入展示了招商证券量化研究团队基于秩鼎ESG评分数据开发的多维度ESG量化选股策略体系，涵盖沪深300、中证500和中证1000三个股票范围，分别采用正面筛选、负面剔除、行业增强、Smart Beta及基本面整合等方法构建。

理论上，报告强调以现金流贴现模型为根基，ESG因子通过提高盈利现金流、降低特质性和系统性风险、减少资本成本，从三个方面对股票估值产生积极影响，提供策略的科学依据。

实证层面，2015年至今，500ESG正面筛选策略表现最为优异，实现年化超额收益超过10%，夏普比率和累计收益均在三大策略中领先，尤其凸显在中型市值股中的选股Alpha。300ESG基本面整合策略紧随其后，尽管2024年初有所波动，但仍保持一定超额收益能力。1000ESG行业增强策略收益较低，波动稍大，反映小盘股ESG因子特性和市场机制的不同。

图表数据丰富直观：各策略净值曲线展示长期持续超额收益趋势；因子分位数测试强烈证明ESG因子的分层选股能力；回测表格则细化表现、风险与交易成本指标，完整展现策略实用性和风险配置。

综合来看，报告充分论证了ESG因子作为A股市场另类Alpha来源的有效性，尤其在特定股票池里拥有显著选股价值。招商ESG策略体系多元且持续优化，具备稳定中长期超额收益潜力，适合作为价值投资的重要补充工具。

投资者应注意历史表现并不保证未来结果，关注市场环境变化以及策略潜在风险。报告整体保持严谨、实证与逻辑兼备的专业视角，并期待后续定期跟踪披露策略的最新效果。

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参考详细页码标注

文中所有核心结论及数据均可追溯至对应页码，标注格式如：[page::页码]，以确保报告内容的透明度和溯源性。

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以上为本次招商证券2024年5月ESG量化选股策略组合月度表现报告的详尽分析与解构。

报告