• 研究背景与动机：上市公司盈余调节导致财报数据失真，影响基本面因子效果。报告从资产负债表角度刻画财报信息质量，通过应收款账龄和坏账比、资产摊销与减值偏离、非折旧型资产占比及所得税率波动等四大财务特征，揭示激进会计政策对信息质量的影响 [page::0][page::1]。

• 应收款账龄及坏账比因子表现 [page::3][page::4]：

- 应收账款及其他应收款账龄越高，公司未来ROE及净利润同比增长越低，且多空组合净值差异明显。


- 应收账款及其他应收款坏账比高的组合跑输市场，未来盈利能力较弱。

• 资产摊销与减值计提政策偏离因子表现 [page::6][page::7]：

- 包括存货跌价准备计提偏离、固定资产折旧率和减值准备偏离、长期待摊费用与无形资产摊销率偏离。
- 多空组合收益明显，资产摊销计提异常度高的公司未来盈利波动较大，业绩持续性较弱。

• 非折旧型资产占比偏离表现 [page::8]：

- 包括在建工程、无形资产、开发支出及商誉占比长期异常波动，表明资本化和推迟摊销等盈余调节行为。
- 高偏离组合未来净利润增速显著下滑。

• 所得税率波动率因子表现 [page::8]：

- 利用按税法计算的当期所得税与净利润比例的三年标准化波动率衡量，波动越大，公司粉饰业绩可能性越高。
- 多空组合收益差异明显，波动高组未来盈利表现较差。

• 财报信息质量因子构建汇总及风险筛选能力 [page::9]：

- 因子涵盖应收账款及其他应收款的账龄、坏账比例及偏离，存货跌价准备偏离，资产折旧与减值偏离，非折旧资产占比偏离，所得税率波动率。
- 标记异常因子阈值为2倍标准差，异常因子数量与未来出现非标准审计意见及违规立案显著正相关。
- 异常组合整体跑输市场，说明因子具备较强排雷能力。

| 指标 | 全样本数量 | 异常覆盖数 | 召回率 |
|--------------------|------------|------------|--------------|
| 次年非标意见 | 1220 | 77 | 91.80% |
| 次年非标或违规立案 | 2501 | 435 | 80.01% |

• 综合财报信息质量评分对投资表现区分能力强 [page::10][page::11]：

- 将各因子标准化、市值与行业中性化后加权合成综合得分。
- wind全A分十组测试显示，高质量组的年化超额收益高达6%以上，多空组合年化收益率约6.9%，夏普比率约1.10，表现稳健。


- 未来roe水平更高，盈利增速波动率更低，企业盈利可持续性显著改善。

• 财报信息质量对盈余惯性的影响与策略增强效应 [page::11][page::12]：

- 财报信息质量高的分组内，超预期组合价格漂移显著正向，低质量组负向漂移更明显，显示投资者对高质量财报信息反应更加充分。
- 结合ROE与财报信息质量得分优化超预期策略，增强策略及剔除异常策略均显著跑赢基准。


- 该策略在业绩真空期表现更稳健，提升风险控制能力和收益稳定性。

• 风险提示：盈利调节手段多样且复杂，因子无法完全穷尽；未来数据质量及市场环境变化可能影响模型效果，需动态调整和谨慎应用。[page::12]

【国盛量化】多因子系列之十四：刻画财报信息质量 —— 深度解析报告

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1. 元数据与报告概览

• 报告标题：《多因子系列之十四 刻画财报信息质量》

- 作者：刘富兵、李林井

• 发布机构：国盛证券研究所金融工程团队

- 发布时间：2020年9月15日

• 报告主题：构建财报信息质量相关因子，评估上市公司财报的真实性与盈余调节行为，进而辅助股票投资分析和风险控制。

- 核心论点：
该报告系统性地构建了一系列描述财报信息质量的因子，指示企业财报中隐藏的盈余调节行为。通过这些因子，可以筛查具有潜在风险的公司、提升投资组合的收益质量和稳定性，并结合盈余超预期策略形成更优的投资方案。

• 主旨信息：

利用应收账款账龄、坏账比例、资产折旧/摊销政策偏离、非折旧资产占比和所得税率波动等维度构建因子，实证显示因子能够有效区分企业质量，增强策略收益和风险揭示能力，且高财报信息质量的公司未来盈利表现更稳定、持续性更强。[page::0]

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2. 逐节深度解读

2.1 报告摘要及引言

• 关键论点：

财报信息质量是影响基本面因子有效性的关键因素。上市公司可能通过盈余调节行为（如提前确认收入、推迟确认费用等）影响财报数据的准确性。报告从四个特征角度构建财报质量因子，包括应收款账龄及坏账比例、资产摊销与坏账计提政策偏离、非折旧资产占比异常及所得税率波动度。

• 逻辑说明：

通过理论梳理和实证检验，这些因子表现出财报信息质量的“显性”反映，即存在激进会计政策的公司往往未来盈利能力下降且股价表现落后于内生财务质量高的公司。

• 数据点概览：

多空组合构建显示，高账龄、高坏账比例的公司股票跑输低账龄、低坏账比组合，且盈利表现指标（ROE、净利润同比增速）波动性大，未来可持续盈利能力较差。综合因子多头组合年化超额收益达到6.90%，夏普比率达1.10，统计显著性强（IC均值0.0148，t值3.03）。[page::0]

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2.2 财报信息质量与盈余质量

• 保守与激进会计政策：

报告阐述财报信息质量背后的根本驱动因素——保守政策推迟收入、提前费用确认，从而保守盈利负面偏差；激进政策提前收入确认、延期费用确认，夸大利润。

• 会计报表勾稽关系解释：

利润=收入-成本与费用，资产=负债+权益。激进会计政策导致利润虚增往往伴随资产增高或负债减少。当前中国准则更强调资产负债观，基于资产负债表分析财报质量更为稳健。[page::1]

• 盈余质量与财报信息质量差异：

财报信息质量指的是企业财报数据的真实性和调节程度，不能简单等同于盈利能力。经营状况良好的企业若选择保守政策可能导致短期利润低估；劣质企业则往往采用激进政策虚增业绩。综上，盈余调节降低了数据的比较性和投资判断的准确性。[page::1页，2页]

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2.3 财报信息质量因子的构建

2.3.1 基础排雷筛选指标

• 先用非标准审计意见、ST标记、违规处罚、亏损与扭亏企业及壳公司高风险指标剔除极端问题企业，净化样本池，规避明显会计问题和违规风险。

- 通过剔除这些标的，减少因财务异常导致的误判。

• 通过实际测试，基础排雷指标显著降低了风险样本，但并不能完全覆盖所有风险，后续因子进一步补充和细化风险筛查。[page::2]

2.3.2 四维度财报信息质量因子设计

1. 应收账款及其他应收款账龄与坏账比

- 账龄越长，坏账比例越高，表示坏账风险与收益真实性存疑。
- 多空组合按账龄与坏账比构建后，账龄高和坏账比例高的组合表现明显弱于低账龄低坏账组合，且盈利能力和增速均劣后。
- 图表6-9分别展示应收账款与其他应收款账龄的净值曲线及未来盈利演化，均显示负向关联。
- 图表12-13展示坏账比多空组合，进一步验证这一结论。[page::3-4]

1. 资产摊销/折旧及坏账/跌价/减值政策偏离

- 传统盈利质量指标如应计量偏差，理由更复杂，单纯低坏账也可能是保守策略表现。
- 因此采用三年回看窗口，取坏账计提比例的偏离绝对值之和，二者均有负面影响。
- 三种因子（多次高于、低于和绝对偏离行业中值）均呈现多次偏离行业中值的公司表现跑输市场基准。
- 经营性资产中固定资产等折旧偏离因子表现类似，折旧与减值准备计提不稳定的公司未来表现疲软。
- 存货跌价准备也被计入，存货计提的不稳定增加风险。[page::4-7]

1. 非折旧型资产占比偏离

- 非折旧资产包括在建工程、无形资产、开发支出、商誉等，长期比例异常可能代表企业推迟资本化转固定资产时间、资本化追加研发支出或高商誉溢价。
- 这一指标偏离越大企业未来经营恶化可能性越大，体现为组合收益和未来盈利能力下降。
- 图表30-31展示了非折旧资产占比偏离因子的收益和基础面演化。[page::7-8]

1. 所得税率波动率

- 企业依税法计算的当期所得税与净利润波动较大，可能反映公司财务粉饰业绩。
- 通过现金流量表和利润表科目计算税率波动率的标准化波动。
- 波动率高的公司多空组合表现较差，盈利可持续性较弱。[page::8]

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2.4 因子库总结与风险验证

• 表格系统汇总了所有因子名称、计算方法与意义，可横向对比理解因子覆盖面。

- 对于因子如何提高风险筛选能力进行了实证检验，利用异常因子数（低于2倍标准差）标记风险企业，发现异常因子数较高的公司未来出现非标意见和违规立案的概率明显高，且异常组合相对市场跑输。

• 该因子库在基础排雷指标和规则之外，额外捕获了435条非标或违规事件，证实因子具备重要补充效果。[page::9-10]

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2.5 财报信息质量综合评分与收益表现

• 采取线性合成法，将各子因子经去极值、标准化、市值行业中性处理后进行等权求均值得到综合评分。

- 综合评分分组实证显示，评分高的公司长期超额收益显著优于评分低者，且年化超额收益呈单调递增趋势，多空组合收益显著。

• 多头组合不仅收益更高，且未来3年ROE及净利润增速维持度更高，波动率更低，盈利质量和可持续性更佳。

- 图表39-44均直观展示了这一趋势。[page::10-11]

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2.6 财报信息质量与盈余惯性

• 融入盈余惯性理论，认为高财报信息质量的企业盈余公告信息被市场更充分消化，表现为超预期组合显著的正向价格漂移，反之低质量组合超预期表现弱，未达预期表现更差。

- 双因子分组（财报信息质量×超预期因子）显示，高质量分组内高超预期组合收益更优，负漂移减弱，凸显信息质量在市场对盈余信息反应中的核心作用。[page::11]

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2.7 盈利能力与财报信息质量复合策略

• 将ROE（盈利能力代理）与财报信息质量融合，可构建更优组合。

- 测试包括三种策略：基准（高ROE+超预期）、增强（ROE标准分与信息质量标准分均分+超预期）、剔除（剔除异常因子高风险股票后高ROE+超预期）。

• 增强和剔除策略长期跑赢基准策略，特别在业绩公告真空期（5-6月、9月、11月）表现更佳。

- 该策略有效规避潜在风险，提升组合收益的稳定性和持续性。

• 风险声明明确指出因子不可能覆盖所有盈余调节情形，数据质量风险以及模型失效可能均存在。[page::12]

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3. 重要图表深度解读

3.1 图表1：保守与激进会计政策示意

展示了两极端的会计政策取向。保守型偏向推迟收入确认、提前费用确认，降低利润，做低资产；激进型则相反，提前确认收入，推迟费用确认，夸大利润，做高资产。此图形象凝练了盈余调节的核心机制。

3.2 图表6-9：应收账款及其他应收款账龄因子表现

• 应收账款和其他应收款账龄分组收益图（图6，8）显示，账龄最高的股票组合（黄色曲线）相较账龄最低组（蓝色曲线）持续跑输市场。

- 相应未来ROE和净利润同比增速图（图7，9）进一步证实账龄高公司未来盈利能力低且波动较大，暗示风险较高。

• 数据时间跨度长（约十年），趋势稳健，彰显账龄因子的风险识别效力。

3.3 图表12-13：坏账比因子表现

• 图12展示其他应收款坏账比的多空组合收益差异，坏账比高组合明显跑输市场。

- 图13显示坏账比高公司未来盈利增速受挫，净利润同比大幅下滑。

• 该维度因子提供了从收入确认真实性方面识别风险的有效手段。

3.4 图表16-17：坏账比偏离因子表现

• 图16显示坏账计提多次低于行业中位数（negative-g9）的公司股价持续跑赢，而多次偏离中位数并偏高的公司（positive-g9）表现持续落后。

- 图17强调绝对偏离因子（abs-g9）长期跑输市场，证明频繁偏离行业会计政策中位数增加风险。

• 结合图18和图19，未来盈利及ROE质量进一步揭示该类公司的下行风险和盈利波动性增大。

3.5 图表20-21：存货跌价准备偏离因子表现

• 存货跌价准备计提偏离行业中值多空组合收益表现分化明显。

- 偏离因子偏高公司未来ROE和净利润增速表现较弱，显示其风险。

3.6 图表22-25：固定资产折旧率及减值准备偏离因子表现

• 折旧率偏离越大的公司股价表现越弱，多空组合收益及未来盈利演化曲线均印证资产折旧政策的稳健性对企业未来业绩的重要影响。

- 减值准备偏离因子表现类似。

3.7 图表26-29：长期待摊费用及无形资产摊销率偏离因子表现

• 该类因子同样表现出偏离行业中值越大对应股票长期表现越差，盈利持续能力差。

3.8 图表30-31：非折旧型资产占比偏离因子表现

• 高偏离因子股票表现弱于低偏离因子股票，公司盈利及ROE走势同上。

3.9 图表33-34：所得税率波动率因子表现

• 高波动率组合走势弱，盈利持续性较差。

3.10 图表38：异常组合净值走势

说明在各类异常因子筛选下的风险企业组合整体跑输市场，更加凸显因子风险识别能力。

3.11 图表39-41：综合因子分组超额收益与多空组合净值

• 综合评分十组超额收益显示单调递增趋势，评分最高组年化收益率最高。

- 多空组合净值走势表明，评分高组（g9）组合长期跑赢低分组（g0），涨幅明显，且连续性较好。

3.12 图表43-44：未来ROE和净利润同比及波动率

• 高评分组合的未来盈利波动率明显低于低评分组合，反映其盈利更稳定、风险更低。

3.13 图表45：财报信息质量与超预期因子分组年化收益

• 不同调仓频率下的双因子分组收益差异明显，高质量票池内超预期组合具有持续正向漂移，未达预期组则无明显负漂移。显示财报信息质量维度能有效提升超预期策略表现。

3.14 图表47-48：增强策略等权和市值加权净值曲线

• 增强策略（结合ROE和财报信息质量）与剔除策略明显跑赢基准策略，在多个时间段表现出更强稳健性和较高的超额收益。

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4. 估值分析

本报告主要聚焦财务质量因子构建与实证分析，并未直接展开企业估值模型或目标价制定。估值层面，报告强调了通过因子筛选优化投资标的组合的收益质量和持续性，并未采用DCF、P/E等传统估值方法。

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5. 风险因素评估

• 因子库局限性：报告明确指出盈余调节手法复杂多样，因子库无法穷尽所有风险。

- 数据质量风险：基于历史数据的因子构建和检验受限于数据完整性和准确性。

• 市场环境变化：历史统计及模型假设未来有效性不确定，模型未来可能失效。

- 风险缓释：通过基础排雷指标结合异常因子评级实现多层次风险筛查，提升风险预警能力。

• 策略潜在风险：增强策略虽提升收益，但仍需警惕后续未发现的盈余调节或信息质量变化。[page::12]

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6. 审慎视角与细节

• 报告整体严谨，数据覆盖长周期，因子选取切实反映会计政策及盈利质量，但多为静态指标，动态变化反映滞后。

- 部分因子对行业异质性依赖较强，完全消除行业效应较难，标准化处理存在主观设定。

• 盈余质量与盈利能力并非完全叠加，报告也提示高质量但盈利弱企业以及盈利强但可能调节企业的区分需进一步深化。

- 报告未详述量化因子构建的具体参数（如权重选取、极值处理细节），后续研究可完善。

• 实证结果支持财报质量因子的有效性和实用性，但模型复杂性和多因素交互影响需谨慎解读。

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7. 结论性综合

本篇报告系统构建了功效显著的财报信息质量因子体系，涵盖应收账款账龄及坏账比例、资产折旧与计提政策偏离、非折旧类资产占比及所得税率波动等多个维度，精准刻画上市公司盈余调节行为及财务造假风险。实证检验结果表明：

• 这些因子不仅在投资组合选择上具有显著的区分度，还能辅助大幅降低投资组合风险，提高收益的可持续性和稳定性。

- 财报信息质量高的公司相较于信息质量低的公司，未来盈利能力更强，现金流质量更高，盈利波动性更小，投资价值较好。

• 结合传统的盈利指标（如ROE）和盈余超预期策略，复合运用财报信息质量因子能够显著增强股票选取策略表现，特别是在绩报发布真空期策略表现稳定且超额收益显著。

- 利用异常因子筛选的风险企业样本在未来发生违规及非标审计意见概率显著上升，体现因子在投资风险预警中的有效性。

基于全市场多年的历史数据，财报信息质量因子合成创新了投资风险量化管理的新思路，为投资者认识和利用财务报表信息的深层结构提供了坚实工具支撑。报告科学而务实地指出现存模型的局限和市场风险，提示投资者在实际操作中兼顾因子研究与市场环境变化。[page::0-12]

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结语

《多因子系列之十四 刻画财报信息质量》报告以严密的理论框架与扎实的实证分析，深入剖析了财报信息的真实性与盈余调节模式，成功构建了高效的财报信息质量因子。报告不仅增强了金融量化工具的风险识别能力，亦为投资策略创新提供坚实基础，是量化研究领域的有力典范和参考标杆。

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（报告数据和图表均摘自国盛证券研究所，具体详见附件原报告正文）

报告