定增市场与再融资新规背景 [page::3][page::4][page::5]

• 近10年股权融资中定增融资规模最大，募资规模自2020年起呈现增长趋势。

- 2020年再融资新规放松融资限制，包括发行规模上限、锁定期、发行对象数量等，市场活跃度大幅提升。

• 竞价类定增项目数量及募资总额明显增长，发行折价率和限售期变化反映市场结构调整。

定增项目历史收益与收益计算方法 [page::7][page::8][page::9]

• 基于2222个已解禁竞价定增项目，组合年化收益为22.78%，超额基准中证800收益21.06%。

- 采用逐日连续复利计算项目净值，综合考虑发行日至限售解禁日内项目表现。

• 不同年度表现差异显著，2010年超额收益最高，最近五年整体呈现正收益。

量化因子构建及单因子效应分析 [page::10][page::11][page::12][page::13][page::14]

• 发行折价率：折价率高于5%的项目年化收益显著，折价率越高平均收益越高。

- 盈利能力（ROA行业百分位）：2017年以来，行业ROA处于80%以上的项目平均年化高达46.1%。

• 预计募资比例：募资量占市值比例越高，年化收益率越高，超过25%时平均收益达40%。

- 审批效率：审批时长占比低于10%的项目收益率最高，单调递减关系明显。

• 行业胜率：石油石化、有色金属等行业胜率高，银行、计算机等行业胜率低。

- 持股集中度：持股集中度过高（行业百分位>90%）对应较低收益，低集中度（<10%）与高收益相关。

• 市场择时（中证800 PE历史百分位）：项目发行时PE低于5%阈值，组合平均收益达57%。

多重筛选策略构建与回测表现 [page::14][page::15][page::16][page::17][page::18][page::20][page::21]

• 构建复合策略依次叠加：标的特征因子→持股集中度因子→市场择时因子。

- 标的特征策略中，3/4信号组合最高年化收益达40.44%，但因样本不足存在空仓风险。

• 叠加持股集中度因子后，3/5信号组合表现最佳，年化超额收益34.19%，胜率超60%。

• 进一步加入PE估值择时因子，标的特征+持股集中度3/5信号策略年化超额收益高达37.20%，信息比为1.06，回撤控制良好。

• 策略分年度收益稳定，胜率超过60%，在2021年表现尤为突出。

最新策略持仓及风险提示 [page::22][page::23]

• 2022年12月最新未解禁定增项目选取符合因子信号超过3个的项目11只，涵盖有色金属、电子、基础化工、电力等行业。

- 风险提示：模型基于历史数据，存在市场极端情况失效风险，投资者需谨慎决策。

《金融工程——多维视角下的定增选股策略》详尽分析报告

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一、元数据与报告概览

标题： 金融工程——多维视角下的定增选股策略
作者/分析团队： 广发证券发展研究中心金融工程研究小组，主要分析师包括罗军、安宁宁、史庆盛等。
发布日期： 报告时间为2023年初，引用数据截止至2022年12月。
研究机构： 广发证券发展研究中心
研究主题： 研究定向增发（定增）项目的多维选股策略，通过历史数据和量化模型，挖掘高收益定增项目的因子特征，构建策略并进行回测验证，最终提出具有投资指导意义的选股模型。

核心观点与目标：

• 近年来，尤其是2020年证监会发布再融资新规后，融资条件放松，定增市场活跃度显著提升，募资规模和项目数量均大幅增加。

- 研究基于“发行折价率”、“盈利能力”、“募资比例”、“证监会审批效率”、“行业胜率”、“机构持股集中度”及“市场估值水平”七大因子，通过筛选和复合因子策略构建系统的定增优选框架。

• 通过对2010年至2022年2222个竞价定增项目的回测，模型年化收益率达22.78%，超越基准中证800指数21.06%。复合策略更优，最高年化超额收益37.20%，信息比达1.06，表现稳健。

- 报告结合最新2022年末未解禁定增项目数据，筛选出高潜力11个定增标的供参考。

• 强调风险提示，模型基于历史统计，可能不完全契合当前宏观环境，极端市场波动下存在失效风险。

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二、逐节深度解读

1. 背景介绍

（一）定增市场概况

报告介绍了股权融资多种方式，强调定向增发为主流。

• 图1显示2010-2022年间股权融资规模分布，定增融资规模在所有融资方式中位居首位，年波动与市场政策密切相关。

- 图2展示定增项目平均所需募资规模，定价定增和竞价定增呈不同趋势：竞价定增募资规模逐年缩小，显示市场结构调整，投资者门槛及风险偏好变化。

• 自2020年以来，基金公司、证券公司及私募机构对定增参与规模显著提升（图3），表明机构资源更多介入且关注度提升。

（二）再融资新规解读

• 2020年2月证券监管机构发布新规，放宽发行规模、锁定期、投资者人数等限制（图4），促进融资条件改善，极大刺激市场活跃度。

- 图5及6分别描述了竞价与定价类增发募资总额和项目数量均出现大幅增长。

• 折价率明显提升，尤其竞价定增，而限售期则大幅缩短（图7、8），有利于投资者流动性。

（三）定增项目收益

• 关键时间节点按固定流程定义（图9），包括初始预案、股东大会公告、发审委及证监会的审批公告、发行日及限售期解禁日。审批效率影响项目审批时间。

- 收益算法详述（图10），以发行日投资资金为1单位，计算项目发行日至限售解禁日累计净值，考虑项目参与和退出时间点，使用连续复利计算组合净值。

• 历史表现显示（图11），2010-2022年2222个竞价定增项目样本组合起点为1，累计净值显著增长，年化收益22.78%，超出中证800的21.06%。年度超额收益大部分为正，尤其2010、2013、2020及2021年超额收益显著（表1,图12）。

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2. 定增项目特征分析

（一）标的特征因子构造（表2）

重点关注：发行折价率、盈利能力（ROA行业百分位）、募资规模比例、审批效率、行业胜率。

• 发行折价率（图13）： 折价率越高，年化收益越高，折价率低于5%收益接近零，体现“安全垫效应”。

- 盈利能力（图14）： 2017年以来盈利能力高于行业80百分位者年化收益高达46.1%，注重基本面改善明显提升项目质量。

• 募资规模比例（图15、16）： 募资比例越高平均年化收益越高，尤其超过25%后的项目明显优质，与发行折价率正相关。

- 审批效率（图17）： 审批时间占比越小（效率越高）收益越佳，审批效率小于10%时年化收益高达38.7%。

• 行业胜率（图18）： 石油石化、有色金属等行业胜率优异，可重点关注；轻工制造、计算机、银行行业表现较差。

（二）持股集中度分析

• 机构持股比例行业百分位与收益负相关（图19），持股集中度过高（>90%）的年化收益明显低于低集中度组合（<10%），可能因流动性风险或操纵风险导致。

- 持股集中度与折扣率近年负相关度加深（图20），表明高持股集中项目折价率偏低，风险价差小。

（三）市场择时

• 以中证800 PE历史百分位为估值指标（图21），低估值时入场对应更高收益，PE历史百分位低于5%时组合收益可达57%。

- 高估时市况恶化，策略建议空仓避免买入高风险定增。

• 阈值设定70%左右平衡收益与项目数量，过低阈值导致项目数不足，策略失效。

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3. 策略实证

（一）策略筛选说明（图22）

分三种复合策略模型：

• 标的特征策略（发行折价率、盈利能力、审批效率、行业胜率）

- 标的特征+持股集中度策略（五因子）

• 标的特征+持股集中度+估值择时策略

（二）标的特征策略（图23，表3-5）

• 设定发行折价率≥5%做首要门槛，盈利能力ROA>70%、募资比例>30%、审批效率<10%、行业胜率前10为复合筛选条件。

- 按触发信号数分层，触发因子越多收益越高。

• 触发1个信号的项目组合年化收益27.24%，超额23.93%；2/4信号组合38.85%年化，超额28.56%；3/4信号组合最高40.44%年化但项目数较少，部分年份空仓风险大。

- 净值走势平稳领先全样本。

（三）标的特征+持股集中度策略（图24，表6-9）

• 叠加机构持股比例行业百分位低于70%作为额外因子，构建5因子复合因子。

- 2/5信号组合项目平均收益31.24%，超额28.60%；3/5信号组合44.62%年化，超额32.50%，远超单一标的特征策略。持仓多的年份表现更稳健。

• 4/5信号项目虽收益最高，但项目稀缺，择时与流动性风险加大。

- 策略净值明显优于前期模型，且年度胜率较高（>60%）。

（四）标的特征+持股集中度+市场择时策略（图25，表9-10）

• 将市场PE历史百分位择时融入上述复合模型（阈值约70%）。

- 该策略3/5信号组合加估值择时后年化超额收益提升至37.20%，信息比1.06，波动率相对控制良好。

• 策略表现稳健且超额收益持续。

- 年度超额收益大部分年份稳定增长，表现明显优于全样本及市场基准。

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三、图表深度解读

• 图1（近十年股权融资规模）： 定增融资规模最大，且变化趋势对应宏观金融政策周期，2020年后明显活跃。

- 图2（定增募集规模）： 竞价定增平均募集规模呈递减，提示市场逐渐细分，需精细化投资判断。

• 图3（机构增发投入）： 基金、券商私募等机构参与力度显著提升，意味着机构投资者影响力日益扩大。

- 图4（再融资新规细则）： 政策放开融资条件，促进定增发行速度和频次加快，提升市场活跃。

• 图5-6（募资总额及项目数变化）： 竞价及定价增发募资和项目数量同步增长，支持活跃市场分析结论。

- 图7-8（限售期与折价率）： 竞价类定增折价率逐年扩大，限售期缩短，有利于流动性和风险安全垫。

• 图9（定增流程节点）： 标明关键事件时间线，说明审批效率可被量化纳入因子。

- 图10（收益计算流程）： 说明计算项目和组合收益具体步骤，连续复利方式确保估计准确。

• 图11（全样本收益净值走势）： 累积净值曲线稳步上升，年化超额收益良好。

- 图13-21（单因子收益分布及关系）： 具体展现每个因子如何单独影响收益，折价率、盈利能力、募资比例、审批效率和估值择时因子均显著正相关收益，持股集中度负相关。

• 图22-25（复合因子及策略净值对比）： 复合策略有效提升收益和稳定性，叠加持股集中度和市场择时进一步改善策略表现。

- 图26（年度超额收益）： 复合策略年均超额收益显著，胜率较高且较为稳定。

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四、估值分析

报告中主要采用了基于历史收益数据的多因子模型回测实现策略估值，未采用传统DCF或P/E目标价预测。

采用的方法为：

• 量化因子构建（发行折价率、盈利能力ROA、募资规模比例、审批效率、持股集中度、行业胜率、市场估值历史百分位）

- 多重因子筛选法构筑股票池或定增组合

• 采用历史价格数据计算年化收益及超额收益（相对于中证800基准）

- 叠加策略（标的特征、持股集中度、估值择时）提升策略年化超额收益和信息比

关键输入参数假设及设定：

• 项目参与时间设为发行日

- 项目退出时间设为限售解禁日后第一交易日

• 项目初始资金设为统一1单位，方便收益比较

- 估值择时采用中证800 PE历史百分位阈值70%

• 持股集中度门槛70%作为风险控制

- 盈利能力ROA行业百分位门槛70%，募资比例门槛30%，审批效率低于10%等

估值层面的敏感性： 主要体现在阈值设定上，尤其估值择时历史百分位阈值过高或过低都会影响项目个数与收益稳健性。因项目流动性限制及当年项目质地不同，策略存在一定波动。

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五、风险因素评估

报告中明确提示主要风险点包括：

• 历史数据依赖风险： 量化模型基于历史数据得出结论，未来宏观经济环境及市场条件变化可能使模型失效，尤其在极端市场波动条件下。

- 投资逻辑不足与结构调整风险： 筛选规律基于统计和建模，某些行业或项目推介不一定具备严格基本面支持。

• 流动性风险： 部分定增股在解禁日存在跌停或流动性不足，投资者可能无法及时出货，影响最终收益。

- 策略假设风险： 假设所有符合条件项目均全额参与，实际操作中资金配置及多空对冲（例如“定增+融券”模式）可能影响实现效果。

• 监管政策风险： 监管政策变化对融资条件、审批效率、募资门槛等有直接影响，模型适用性依赖现行政策持续性。

报告未详细提出明确的缓解策略，但建议投资者结合自身风险承受能力，适时调节仓位及择机参与。

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六、批判性视角与细微差别

• 报告基于大量历史数据做统计和回测，回测指标表现亮眼，但较少讨论模型对周期性变化及非正常市场环境的适应性。某些年份如2017年、2022年个别组合出现明显负收益，需重点关注回测样本和实盘间的差异。

- 3/4及4/5信号组合因项目太少导致空仓及策略失效问题，反映模型的实际操作约束和有限样本限制。

• 持股集中度因子负相关性虽被利用筛选风险，但持股集中度高不一定绝对说明风险，部分优质企业机构持股集中可视为质量信号。该因子采用百分位排名简化了业绩判断中的复杂性。

- 估值择时以PE历史百分位为准标准，存在估值指标自身缺陷，单一估值指标无法涵盖全部风险。

• 报告风险提示较为保守，未给出投资具体仓位建议及资金管理框架，实际投资者仍需自行评估和决策。

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七、结论性综合

本报告通过详实的定向增发历史数据梳理和多因子量化模型构建，成功挖掘出影响定增项目收益的关键因素，形成了基于发行折价率、盈利能力、募资比例、审批效率、行业胜率、机构持股集中度与市场估值的综合选股策略。经过2010-2022年2222个竞价定增项目样本的严谨回测，复合策略在统计意义上显著超越市场基准中证800，年化超额收益最高达到37.20%，且信息比达1.06。

主要关键论点包括：

• 发行折价率作为安全垫，对定增项目收益贡献最大，折价率高收益显著。

- 盈利能力因子（ROA）在后期表现上更为显著，盈利水平高项目更优。

• 募资规模比例体现资金需求度与定增逻辑，比例高的项目收益更高。

- 审批效率与行业胜率体现项目质量甄别能力。

• 持股集中度影响收益呈负相关，适度分散机构持股更优。

- 市场估值择时提升整体策略效果，尤其趋势底部择时更优。

各类图表如净值走势、分组收益分布、年度超额收益等均充分验证了上述结论，凸显了多因子复合策略构建的有效性。

最新2022年底数据测算表明，策略依旧具备良好选股能力，筛选出11个高潜力项目作为实务参考。报告同时指出模型存在基于历史数据的局限性及极端市场波动风险。

总体来看，作者清晰展现了以量化为依托，结合具体行业与市场条件，构建并实证定增项目高收益筛选模型的思路。研究既考虑了项目内在属性，也纳入了市场估值和机构持股等外部环境因子，为投资者参与定增市场提供了理论和实操框架支持。

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重要图表（Markdown嵌入示例）

• 定增选股策略表现图（页0）：

• 近十年股权融资规模分布统计（页3）：

• 标的特征策略部分信号净值走势（页16）：

• 标的特征+持股集中度策略净值走势（页18）：

• 标的特征+持股集中度+估值择时策略净值走势（页20）：

• 策略分年度超额收益（页21）：

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综上所述，本报告提供了完备数据、系统方法和实证结果，帮助投资人从多维视角有效筛选和把握定增项目中的超额收益机会，同时警示潜在风险，强调稳妥的择时和风险控制，体现出较强的研究价值和实务指导意义。[page::0,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23]

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