从 ROIC 到 WACC— 企业价值角度出发的选股思路
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摘要
本报告以企业盈利能力指标ROIC为核心，结合加权平均资本成本WACC，提出ROIC-WACC复合选股因子。研究发现非经常性损益需扣除，超额现金对全市场呈负影响但在经济下行时表现更优；ROE因子在加杠杆期更优，去杠杆期ROIC表现抢眼。ROIC-WACC因子表现显著优于单一ROIC，且由ROIC、beta、债权成本三个因子加权组成，基于资本结构的权重赋予更佳效果，能较好反映企业价值创造能力，为量化选股提供有效工具 [page::0][page::4][page::7][page::10][page::16][page::18][page::22]
速读内容
ROIC 计算对非经常性损益和超额现金的调整及影响 [page::4][page::5][page::6][page::7][page::8]
- 扣除非经常性损益后的ROIC收益表现优于不扣非，市场关注扣非利润，A股含非经常性损益公司占比较低。
- 扣除超额现金后，市场全样本表现反而较差，超额现金影响因年份和市场环境不同而异；经济下行时期扣除超额现金的ROIC表现更优，沪深300市场中扣除超额现金ROIC表现更稳定。
- 多种ROIC计算方法的净值比较显示，原始ROIC整体表现优于扣除超额现金版本。
ROE与ROIC的比较及与宏观杠杆率相关性 [page::10][page::11][page::12]
- ROE反映股东回报含杠杆，ROIC反映全体资本回报，无杠杆影响，两因子月度表现高度相关，但加杠杆期ROE优于ROIC，去杠杆期ROIC表现更好。
- ROE/ROIC比率能够反映宏观杠杆率趋势，A股杠杆率走势与非金融部门宏观杠杆率基本一致，并有一定领先性。
WACC的核算方法及其对ROIC的补充分析 [page::13][page::14][page::15][page::16]
- 股权成本采用CAPM模型，基于8年滚动Beta和市场收益率计算，债权成本基于公司短长期负债及对应的国债利率计算。
- 股权成本逐年下降，债权成本低且波动有限，权益占比主导WACC，WACC整体呈下降趋势。
- ROIC与WACC叠加分析显示，2014-2016年ROIC-WACC提升因流动性和成本下降带动，中小盘表现更好；2017-2018年由盈利回升驱动，白马蓝筹表现较优。
基于ROIC-WACC的选股因子表现及拆解分析 [page::17][page::18][page::19][page::20][page::21]
- ROIC-WACC因子在2010-2019年回测表现优异，年化收益4.59%、IC达2.64%，显著超越单一ROIC因子。
- ROIC-WACC因子本质为ROIC、Beta（负向）和债权成本Rd（正向）的线性组合，基于资本结构的权重分配优于等权配置。
- 替代股权成本的EP方法导致因子表现下降，原因在于EP指标本身与ROIC-WACC的符号和逻辑不匹配。
- Beta因子负向表现显著，Rd因子表现较弱但为正向因子，三因子间相关性低，具有增量贡献。
全文总结 [page::22]
- 非经常性损益需扣除，超额现金扣除视市场环境而定。
- ROE与ROIC在加杠杆与去杠杆周期表现差异明显。
- WACC精确核算企业资金成本，ROIC-WACC综合反映企业价值创造力。
- ROIC-WACC因子优于单因子，并且基于资本结构权重的组合更优。
- 该研究为量化投资提供兼具盈利能力与成本效率的选股新视角和工具。
深度阅读
详细分析报告：《从 ROIC 到 WACC— 企业价值角度出发的选股思路》
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一、元数据与概览
- 报告标题： 从 ROIC 到 WACC— 企业价值角度出发的选股思路
- 作者与机构： 丁鲁明（中信建投证券研究发展部金融工程团队总监）、胡一江（研究助理），中信建投证券研究发展部
- 发布日期： 2019年10月25日
- 主题与内容： 本报告围绕企业盈利能力与资本成本的结合展开，重点分析 ROIC（投入资本回报率）及其与加权平均资金成本（WACC）的关系，提出基于 ROIC-WACC 的选股方法，提供了金融工程视角下的深度量化选股框架。
- 核心结论摘要：
- 非经常性损益应在 ROIC 计算中扣除，超额现金在广义市场中扣除对因子表现负面影响，但经济下行时扣除表现更优；沪深300成分股中扣除超额现金效果更稳定。
- ROE（考虑财务杠杆）与 ROIC 表现有周期差异：加杠杆期（2013-2015）ROE表现优，去杠杆期（2016-2018）ROIC更佳。
- 结合资本成本（WACC）后的超额回报指标 ROIC-WACC 能显著提升选股效果，优于单独 ROIC 因子，其本质是 ROIC、Beta 和债权成本的加权组合，权重基于资本结构，信息比率(ICIR)显著提升。
该报告的主旨在于深入剖析传统盈利因子的改良与成本结合，通过ROIC与WACC的融合，为资本市场价值挖掘提供强有力的量化工具与实证依据。[page::0,1,3,22]
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二、章节深度解读
1）引言（第3页）
- 论点：
传统选股多看盈利指标及多因子组合，但忽略了盈利的异质性及模型细节，导致模型失效时难以定位原因。
ROIC被强调为衡量企业整体经营质量的核心指标，更全面考虑了股东和债权人的回报，补充了传统ROE的不足。
企业是否真正创造价值关键在于ROIC和WACC的比较，即企业净价值创造取决于超额回报≥0。
- 支撑逻辑： 回归企业价值创造的本质视角，同时改进因子构造精细度，是提升量化模型有效性关键。
- 定义细节： ROIC = NOPAT / 投入资本；NOPAT=EBIT(1-税率)；投入资本股权+有息负债，强调了债权人角度。[page::3]
2）ROIC 因子的计算与表现（第3-9页）
- 关键点：
ROIC计算复杂，需排除非经常损益（扣非EBIT）。投入资本计算中，需扣除超额现金（超额现金=现金及等价物-（流动负债-流动资产））防止现金驱动的虚假资本膨胀。
超额现金对个别极端公司（如茅台）影响极大（例：贵州茅台扣除前后ROIC差异31.71% vs 230.51%），但全市场角度效果复杂。
- 数据点与解读：
- 表1数据显示ROIC不同计算方式（扣非、扣超额现金等）IC/IR表现差异，扣非表现略优，扣超额现金表现劣于原始。
- 表2统计差异显著性说明扣非后表现提升具有统计支持，扣超现金影响不显著甚至负面。
- 图2显示含非经常损益公司比例长期偏低（多在5%左右），解释了扣非影响整体有限，但扣非期间如2015-2016年涨幅明显提升。
- 图3显示不含超额现金公司比例下降（2010-2019），对应经济周期及市场关注的变动。
- 图4-5净值比较中，扣非ROIC表现相比原始更优，全市场中扣超额现金却表现弱于不扣除，沪深300中扣除超额现金ROIC表现优于不扣除。
- 推断：
- 非经常性损益对A股影响有限但不可忽视；
- 超额现金的扣除依经济周期与市场范围不同而效果迥异，经济不佳时该因子更稳定有效。
总结，ROIC因子在构造时需扣非且慎重处理超额现金，特别考虑经济周期影响，以提升其稳定性和有效性。[page::4-9]
3）ROIC 与 ROE 的比较（第9-12页）
- 核心论点： ROIC无杠杆，衡量公司整体回报；ROE考虑财务杠杆，股东回报视角。
- 数据支撑：
- 图6展示ROE与ROIC（扣非）多空收益高度相关，历史月度同涨跌概率达100%。
- 表7年度收益表现显示二者相差不大，但2013-2015年ROE表现优于ROIC，2016-2018年反之。
- 宏观视角结合图7（非金融企业部杠杆率），显示近年中国杠杆率先升后降。
- 图8中ROE/ROIC比率与宏观杠杆率高度吻合且有领先性，验证两者依赖宏观杠杆环境切换。
- 逻辑解释：
- 加杠杆期，ROE提高因杠杆放大盈利，被市场青睐；
- 去杠杆期，ROE成误判风险，ROIC作为整体回报指标更为稳健，反映实质经营效率。
- 结论： ROE与ROIC表现互补，需考虑宏观杠杆周期判定主用因子，杠杆率指标（ROE/ROIC）具领先价值。[page::9-12]
4）企业成本的核算（第13-16页）
- 内容摘要：
企业价值创造需同时考虑利润与资本成本，WACC是综合权衡资金成本指标。资金成本由股权成本($Re$)和债权成本($Rd$)组合得出：
$$WACC = \frac{Equity \times Re + Debt \times Rd}{Equity + Debt}$$
- 股权成本计量方法（CAPM模型）：
- 公式$Re = Rf + \beta \times (Rm - Rf)$，用8年历史日收益计算beta，参考一年期国债收益率作为无风险率，8年窗口平滑周期影响。
- 图10市场预期收益均值逐步下降，2015年低谷对应融资环境宽松。
- 债权成本计量：
考虑短期债务与长期债务，分别用1年期与5年期国债收益率代替利率，利润税后计算成本，债权成本在2%-4%间波动，走势和国债一致（图12）。
- WACC表现与投入资本结构：
- 图13显示WACC整体趋势与股权成本同步。
- 权益占比虽有下降，但仍主导资本结构（图14）。
- WACC均值5.5%，介于股权成本8.6%和债权成本3%之间。
- ROIC与WACC差值分析：
- ROIC从2010年起下滑，至2016年见底，2017起回升（图15）。
- ROIC-WACC的显著上涨出现在2014-2016（主要成本下降及流动性改善）与2017-2018（盈利回升），对应不同市场结构表现（中小创vs白马蓝筹）（图16）。
- 解读： 对企业价值判断，不宜简单看ROIC-WACC绝对值，而重视趋势及成因，区分经济环境影响。
这一节扎实建立了成本端计量基础，为后续基于ROIC-WACC的选股提供财务理论依据。[page::13-16]
5）基于 ROIC-WACC 的选股思路（第17-21页）
- ROIC-WACC作为选股因子：
- 多组分层及多空策略验证，ROIC-WACC因子表现明显优于传统ROIC（图17、18）。
- 表8显示年化收益4.59%，IR=0.75，IC从1.99%升至2.64%，显著性提高。
- 样本一致性调整后仍略优但差距减少，体现长度选股容量优势及survivor bias存在。
- 股权成本另一衡量方式：EP方法对比（估值视角）：
- 用PE倒数(EP)替代CAPM计算股权成本表现远逊（收益及IC较低，最大回撤更大）（表9）。
- 解释为EP本身正相关因子，但ROIC-WACC需要减去股权成本，采用EP会导致信号反向，造成效果变差。
- ROIC-WACC本质拆解：
- ROIC-WACC线性拆分为 ROIC、β（Beta因子）、$Rd$三个子因子，权重由资本结构决定（公式详述）。
- Beta因子负相关（低Beta收益高），$Rd$正相关，三者相关性低，均对模型贡献独立增量。
- 子因子表现与组合有效性：
- Beta因子表现稳定且显著，贡献负向收益。
- $Rd$贡献正收益但IC较弱。
- 三因子等权组合效果逊于基于资本结构权重的ROIC-WACC组合（图21，表12）。
综合来看，ROIC-WACC提供了一个基于企业资本结构的多维盈利与风险指标加权组合，精准捕捉企业价值创造能力，选股信号更为稳健。[page::17-21]
6）总结（第22页）
- 主要结论高度总结并条理清晰，将全文核心内容凝练为六点，重申非经常性损益和超额现金对ROIC计算的重要性；ROE与ROIC因子受宏观杠杆周期影响表现分化；ROIC-WACC结合资金成本提升选股有效性，其本质为ROIC、Beta和债权成本线性组合，并体现资本结构权重的优越性。
- 研究意义：
通过更细致的ROIC计算方法引入资金成本考量，构建ROIC-WACC体系，优化选股因子，提升量化选股稳定性和收益表现，为中国资本市场提供科学的盈利与风险多维映射工具。[page::22]
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三、图表深度解读
- 图1（第4页）ROIC构成图：直观展示 ROIC计算包含以EBIT
- 全市场（图4）中，原始和扣非表现相近且优于扣超额现金，
- 沪深300（图5）中，扣除超额现金后ROIC表现更稳健，符合大盘公司现金管理更规范。
- 图6（第10页）ROE与ROIC收益表现高度一致，且月度同涨跌概率高达100%，证明两因子虽定义不同，市场反应高度同步。
- 图7-8（第12页）宏观杠杆率走势及ROE/ROIC比率对比：
- 两数据高度相关并有领先性，印证报告中股权杠杆影响ROE与ROIC表现的理论。
- 图9-14（第13-15页）股权成本、债权成本、WACC走势及权益占比变化。
- 股权成本整体下行趋势，市值加权展示大盘和小盘差异缩小；债权成本稳定波动，WACC与股权成本走势一致，权益在资本结构中的主导地位未变。
- 图15-16（第16-17页）ROIC和ROIC-WACC趋势变化：
- ROIC低谷后逐步回升，ROIC-WACC表现分阶段上涨，分别由成本下降和盈利回升驱动，反映市场的结构分化。
- 图17-18（第17页）ROIC-WACC分组表现及多空收益差曲线：
- 高分组收益稳步拔高，多空差异明显，印证ROIC-WACC选股逻辑有效。
- 图19-20（第20页）Beta与债权成本（Rd）因子表现分组走势：
- Beta负相关效应明显，低Beta表现优化，债权成本正向且表现较为稳定。
- 图21（第21页）ROIC-WACC等权三因子组合对比：
- 基于资本结构权重的ROIC-WACC净值明显优于均等权组合，说明结构化权重合理且有效。
以上图表均清晰支持并细化文本论点，数据一致性高，构建了清晰的财务与投资绩效映射框架。[page::4-21]
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四、估值分析
本报告核心不在于传统的估值预测和目标价设定，更多聚焦于因子构造与因子收益验证，故无具体的模型估值和目标价。
但从财务角度，WACC作为投入资本成本的衡量基准，结合ROIC构成企业价值创造的“硬核”财务指标，类似Stern Stewart所倡导的EVA思想，即企业超额价值=投入资本*(ROIC-WACC)，本质上反映内生价值的基准。
此外，本报告通过资本成本的详尽测算（CAPM模型、债务利率权重），结合长期参数估计，保障了估值投入的科学性和稳健性，为基于财务指标的定量选股提供合理基础。
对股权成本EP法与CAPM法的比较也体现了不同估值视角的实践差异，并提示了模型设定的细节重要性。[page::13-19]
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五、风险因素评估
报告本身未专门设立风险章节，但可从分析内容推断主要风险点：
- 计算细节风险： 非经常性损益和超额现金的定义及调整方法对ROIC计算有显著影响，不同市场环境下效果波动，可能导致选股因子偶发失效。
- 数据完整性与样本偏差： ROIC-WACC因子需较长上市历史数据，存在survivor bias样本选择风险。
- 宏观经济周期风险： ROE与ROIC表现随加杠杆及去杠杆周期分化，短期宏观波动可能导致因子稳定性受损。
- 估值模型选择风险： 股权成本采用CAPM模型假设市场有效，EP法虽业界流行但效果不佳，模型构建与参数选取不当存在偏误风险。
- 市场结构变化风险： 市场流动性变化，资本结构变迁，如权益占比持续萎缩或债务成本波动，均可能影响WACC计算及ROIC-WACC因子表现。
报告虽然理论严密，未针对这些风险提出具体缓解措施，投资者与策略设计需关注上述潜在不确定性谨慎应对。[page::4-24]
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六、审慎视角与细微差别
- 报告优势：
综合ROIC与资本成本，细致剖析企业价值创造机制，通过长周期数据平滑波动，结合宏观杠杆周期论证因子表现机理，提出资本结构权重组合方法提升因子有效性，创新性与理论相结合。
- 潜在不足：
- 经济周期依赖较强，超额现金调整效果依赖宏观行情，存在实证结果的时变性和选择性偏差风险。
- ROIC与WACC长期计算依赖于较完整数据，可能排除成长型、次新股的投资机会。
- EP替代引入未能成功，反映估值方法的灵活性和适应性仍待加强。
- 未对资本成本估计方法带来的模型误差和估计误差深入讨论。
- 报告未对因子组合的交易成本、流动性影响做出考量，量化实施层面细节缺失。
- 信息一致性： 报告内信息较为自洽，阐述逻辑清晰，数据与图表匹配度高，无明显逻辑冲突，理论与实证紧密结合。[page::0-24]
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七、结论性综合
本报告深刻揭示了：
- ROIC作为企业盈利能力指标，因子构造细节（扣除非经常性损益、超额现金）对表现有显著影响，经济环境周期调节使用策略。
- ROE与ROIC因指标差异及宏观杠杆周期而表现分化，在加杠杆期侧重ROE，去杠杆期重视ROIC。
- 资本成本全面计量（WACC）与ROIC结合构建ROIC-WACC超额价值因子，提升多因子模型解释力与选股效果。
- ROIC-WACC因子优于单一ROIC，IC和收益均显著改善，且本质是ROIC、Beta和债权成本的结构化线性组合，资本结构权重赋值有效提升组合性能。
- CAPM方法测算股权成本优于估值视角EP方法，Beta因子和债权成本因子均各自贡献增量，三因子独立性强，组合协同增效明显。
- 分析深入兼顾理论与实证，数据详实，图表丰富，为中国A股市场架构了一个以企业价值创造为核心的量化选股体系。
综上，报告展现了以企业经济价值视角驱动的选股新思路，其系统性的因子设计与验证提供了量化投资的创新路径和实践指南，尤其对结构调整期的资本配置具有重要参考价值。[page::0-24]
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附件：主要图表Markdown示例
- 图1示意ROIC计算组件：
- 图6 ROE与扣非ROIC收益表现趋势图：
- 图16 ROIC-WACC趋势变化：
- 图21 ROIC-WACC及三因子组合净值对比：
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（以上内容均基于《从 ROIC 到 WACC— 企业价值角度出发的选股思路》金融工程研究报告全文解读与深入分析）
