一致预期数据解析及市场覆盖情况 [page::3][page::4]

• 一致预期数据由卖方分析师对上市公司未来财报预测的加权综合值构成。

- 数据覆盖率提升，近年类型1和类型2覆盖超过80%，市场覆盖接近1000家上市公司。

• 市场对公司盈利预期逐步准确，但存在偏乐观倾向，宏观经济环境影响显著。

ERG因子（预测净利润同比增长率）测算及表现 [page::5][page::6][page::7][page::8]

| 指标 | HS300(月频-流通加权) | HS300(季频-流通加权) | ZZ800(季频-等权) |
|-------|--------------------|---------------------|-----------------|
| 胜率 | 52% | 56% | 64% |
| 平均超额收益 | 0.48% (月) | 3.36% (季) | 3.08% (季) |
| 最大回撤 | -8.75% | -8.77% | -10.09% |
| t值 | 1.16 | 1.89 | 1.64 |
| 信息比率 | 0.46 | 0.76 | 0.70 |

• ERG预测净利润增速因子具备一定效用，季频策略明显优于月频。

- 因子在近期超额收益趋于收敛，未来Alpha空间有限。

• 量化策略操作需规避年报披露期间的策略穿插效应。

EEY因子（预测收益率）测算及表现 [page::8][page::9][page::10]

| 指标 | HS300(月频-流通加权) | ZZ800(月频-等权) | ZZ800(季频-等权) |
|-------|--------------------|-----------------|------------------|
| 胜率 | 51% | 66% | 64% |
| 平均超额收益 | 0.99% (月) | 1.55% (月) | 4.99% (季) |
| 最大回撤 | -6.47% | -5.67% | -5.94% |
| t值 | 2.10 | 3.71 | 2.97 |
| 信息比率 | 0.83 | 1.56 | 1.27 |

• EEY因子曾在2007年及2009年表现优异，近期所有样本表现逐渐失效。

- EEY与传统市盈率倒数（EY）策略收益相关，但EEY具备更高优选能力。

GPE因子（预测增长率市盈率比值）测算及表现 [page::11][page::12][page::13][page::14]

| 指标 | HS300(月频-流通加权) | HS300(季频-流通加权) | ZZ800(季频-等权) |
|-------|--------------------|---------------------|------------------|
| 胜率 | 64% | 68% | 68% |
| 平均超额收益 | 1.16% (月) | 3.87% (季) | 3.61% (季) |
| 最大回撤 | -7.83% | -7.91% | -10.75% |
| t值 | 2.96 | 2.40 | 1.99 |
| 信息比率 | 1.17 | 0.96 | 0.85 |

• GPE因子适用性限制于净利润非负公司，因子表现优于其他两个因子。

- 在沪深300及中证800大盘股中表现稳定，回撤控制良好，强烈推荐关注。

• 季频策略相较月频有更高的稳定性和胜率，建议依据策略需求选用。

量化因子总结与投资建议 [page::14][page::15]

| 因子 | 沪深300 | 中证500 | 中证800 |
|------|---------|---------|---------|
| ERG | 季频策略表现较好，继续关注，推荐 | 效果一般 | 类似沪深300，推荐 |
| EEY | 2007及2009年表现优异，近期失效 | - | - |
| GPE | 表现稳定，回撤可控，强烈推荐 | 效果一般 | 表现类似沪深300，强烈推荐 |

• 因子虽有创新，但超额收益空间有限，主要因市场对预期增长率和市盈率已有充分认知。

- GPE因子表现超预期，是本报告重点推荐的基本面量化因子。

• 后续研究将聚焦指标创新及一致预期-技术面因子的测算与应用。[page::0][page::15]

《2012 量化专题系列之五 — 一致预期-基本面因子的测算》详尽分析报告

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一、元数据与报告概览

报告名称：《2012 量化专题系列之五——一致预期-基本面因子的测算》

署名作者：黄君杰（主分析师），何峰（助理分析师）

发布机构：中投证券有限责任公司研究所

发布日期：2012年（具体日期未明，系列之五）

研究主题：围绕中国股票市场中“一致预期”数据，测算并分析基于该数据衍生的三种基本面因子（ERG、EEY、GPE），验证其在沪深300、中证500及中证800等不同指数成分股中的策略效用。

报告核心论点及目标

报告主张“一致预期数据”兼具基本面和技术面特性，提出利用卖方分析师对上市公司未来财务指标(特别是净利润)的一致预期，衍生多种量化因子，通过单因子选股框架评估这些因子的投资价值。主题因子包括：

• ERG（预测净利润同比增长率）

- EEY（预测收益率，即预测净利润除以市值，估值因子）

• GPE（预测增长率市盈率比值，PEG倒数）

作者基于全面回测和统计分析，给出因子评级和应用建议。综合评价中，GPE因子表现最佳，ERG表现尚可，EEY因子虽历史表现突出但近期已失效。

本报告连续发布于2012年11月，属于2012年量化专题系列的第五篇，整合了量化选股的最新成果及数据更新。[page::0,1]

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二、逐节深度解读

1. 报告导言与一致预期数据解析（第0-4页）

• 一致预期定义：卖方研究机构对上市公司未来财务指标的加权平均预测。数据既反映基本面（公司经营预期），又折射分析师情绪和市场预期变化，其混合特性赋予因子较高研究价值。
• 两大一致预期研究方法：

- 事件分析法：基于业绩超预期或评级调整后股价反应，形成买卖触发信号，但存在操作不便，尤其是缺少季报一致预期数据。
- 因子分析法：由一致预期数据衍生多种因子，采用传统单因子回测框架，形成量化选股策略。

• 报告放弃对事件分析法深入研究，理由是国内数据限制及策略可操作性低，重点研究基本面因子。
• 数据来源：主要选用朝阳永续提供的一致预期数据，因其覆盖度广且数据质量优良。报告详细说明朝阳永续提供的四种数据类型及其适用范围，筛选主要依据为类型1和类型2（机构覆盖充足，权重合理），保证数据筛选的准确性和可靠性。
• 覆盖分析显示，2009年后市场已有约40%个股被充分覆盖，且覆盖比例逐年攀升（见图1、表2），提示一致预期数据的普适代表性提高，Alpha创造的难度加大。
• 通过CAF模型评估盈利超预期表现，结论是收益漂移存在，但因市场信息披露时间密集且预测存在一定偏乐观倾向，使得CAF模型效果有限（详见图2）。
• 方法论：因子测试覆盖沪深300、中证500、中证800，使用月频和季频交易策略，剔除极端值分组排名构建10组对比，重点关注第10组表现。因应年报披露对数据的影响，季频换仓选定披露前后关键时间节点，以平衡信息完整性和交易频率。

细节与假设清晰，基础数据扎实，为后续因子分析奠定坚实基础。[page::0,2,3,4,5]

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2. ERG 因子测算（第5-8页）

• 定义：

ERG即"预测净利润同比增长率"，计算方式为下一财年一致预期净利润与上一年实际净利润的同比变动率：

\[
ERG{i,t,y} = \frac{E{CAF}(Rev{i,t,y}) - Rev{i,y-1}}{|Rev{i,y-1}|}
\]

• 因子类别定位：本质为“基本面因子”，只测算预期增长率，不考虑环比修正带来的情绪变化（情绪因子将在后续其他报告中探讨）。
• 回测结果：

- 表3与表4显示月频和季频策略统计量，ERG在沪深300和中证800表现出一定超额收益能力，中证500表现较弱且多为非显著。
- 季频策略普遍优于月频，说明因子需要一定持有周期以体现价值。
- 换股策略使用流通加权和等权，二者表现差异不大，但中证800等权组合优势明显。
- t值和信息比率均未表现出非常强力统计显著性，多数处于弱势正向区间，提示该因子Alpha难度较大。

• 图表解读：

- 图3（ERG月频超额收益）显示因子月度表现波动大，且近几年效能趋弱。
- 图4（ERG季频超额收益）则相对稳健，且部分年份表现突出。
- 图5为沪深300基准的累计收益比较，因子选股策略累计收益显著高于基准，表明长期仍具投资价值。

• 总结：

ERG因子在大盘蓝筹股中有一定实用价值，但难以形成持续稳定Alpha。建议继续关注和跟踪该因子表现，尤其是在沪深300及中证800中。[page::5,6,7,8]

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3. EEY 因子测算（第8-11页）

• 定义：

EEY即“预测收益率”，是基于一致预期的净利润预测与当期市值的比值。

\[
EEY{i,t,y} = \frac{E{CAF}(Rev{i,t,y})}{MktValue{i,t}}
\]

是股票收益率(EY，市盈率倒数)的预测版本，属于“基本面因子”的估值指标。

• 回测结果：

- 表5与表6统计数据显示，EEY月频策略胜率高且平均超额收益显著，尤其在等权组合表现更佳，说明低估值股票短期更易被市场认可。
- 季频策略稳定性较月频稍弱，但统计显著仍良好。
- 不同样本中，中证800效应尤为明显，沪深300及中证500次之。
- 但从图6与图7的时间序列超额收益观察可知，该因子2007和2009年表现非常优异，但2010年起出现显著失效，收益显著减少且波动幅度减小。

• 对比验证：

- 进一步与传统市盈率倒数EY因子回测对比(见图8、9)，发现EEY策略收益波动与EY高度相关，因而EEY主要贡献来自于市盈率因子。
- 但EEY在构建时利用一致预期数据，可以对估值因子进行优选和优化，整体表现略优于传统EY。

• 总结：

尽管EEY因子历史表现辉煌，但近期已明显失效，其短期投资参考价值有限。唯一积极点为使用一致预期衍生的估值因子优于传统指标，仍值得持续观察。[page::8,9,10,11]

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4. GPE 因子测算（第11-14页）

• 定义：

GPE即“预测增长率市盈率比值”，是PEG指标的倒数形式，定义为：

\[
GPE{i,t,y} = \frac{ERG{i,t,y}}{P/E{i,t}(TTM)}
\]

其投资意义在于综合考量股票的增长预期和当前估值水平。

• 指标逻辑和局限：

- 静态P/E采用TTM市盈率。
- GPE无法处理市盈率负值样本，因会混淆优劣。在回测时剔除净利润为负公司。
- 指标非线性特性导致最优分组非第10组，而是第9组，这点为指标设计提供重要提醒。

• 回测表现：

- 表7、表8显示GPE在沪深300与中证800均表现出较强的超额收益，尤其在沪深300表现最为突出，中证500表现一般。
- 月频等权组合与流通加权组合差异较小，季频数据与月频数据无明显优劣，整体稳定性良好。
- GPE表现出较好胜率、正向超额收益、中等回撤水平，t值和信息比率均表现较为稳健。

• 图表支撑：

- 图10和图11显示，沪深300组合的月频与季频策略下超额收益较为稳定，且季频收益曲线较月频更为平滑，符合一个优秀因子的表现。
- 图12显示累计收益明显优于沪深300基准，强化其投资实用性。

• 样本应用：

报告给出2012年冬季GPE因子沪深300策略具体买入股票名单，涵盖民生银行、农行、交通银行、万科A等蓝筹板块，说明策略与基本面优质龙头高度契合。

• 总结：

GPE因子作为三因子中表现最好的指标，适合大盘股票（沪深300、中证800），表现出良好的收益稳定性和回撤控制，具有较强投资价值，因此报告“强烈推荐”该因子。[page::11,12,13,14]

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5. 小结及展望（第14-15页）

• 本篇汇总三个“一致预期-基本面因子”的测算结果（见表10）：

- ERG：沪深300与中证800中表现尚可，持续关注；中证500表现一般。
- EEY：2007及2009年表现优良，近期失效明显，短期参考价值有限。
- GPE：整体表现稳定优良，特别是在沪深300和中证800中强烈推荐。

• 作者认为因子的整体表现不及预期，主要原因是市场普遍对公司的增长和估值预期已有充分认知，基于一致预期的因子创新不足，Alpha空间有限。但报告建议未来继续尝试因子创新，提高超额收益稳定性。
• 报告承诺后续发布的量化专题系列将重点研究“一致预期-技术面因子”，敬请关注。
• 投资评级定义明确了“强烈推荐”等评级的收益预期标准，为读者提供明确的策略参考框架。[page::14,15]

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三、图表深度解读

1. 图1 & 表2：上市公司被卖方机构覆盖情况

• 说明：图1以柱状图形式，直观反映2006-2012年不同“覆盖类型”上市公司数量变化，表2给出各类型覆盖比例百分比。
• 解读：类型1和类型2覆盖的公司数量及比例显著上升，至2012年两者合计达82%左右，表明市场研究机构覆盖广泛，提供数据基础充足。
• 投资启示：覆盖越广，研究观点越集中，市场效率提高，单因子alpha空间缩窄。此背景强化报告中因子效用逐渐收敛的结论。[page::4]

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2. 图2：股票CAF分组值时间变化

• 说明：展示不同分位数的CAF盈利惊喜幅度随时间的演变。
• 解读：顶端分组(90%)盈利惊喜逐年收敛，说明预测误差减少，市场对盈利预期趋于理性与准确。
• 意义：CAF作为盈利惊喜的度量，其趋稳降低了基于盈利惊喜的Alpha获取难度，符合因子效用收敛的大背景。[page::4]

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3. ERG 因子相关图表（图3-5）

• 图3展示ERG沪深300流通加权月频策略超额收益波动，波动大且无明显持续优越性，后期趋于平缓。
• 图4季频策略超额收益波动较图3更集中，部分时间段收益突出，说明换仓频率适中有助因子表现。
• 图5沪深300基准累计收益对比，ERＧ策略累计收益远超基准，体现因子长期潜力。
• 结论：视觉和统计分析均提示ERG存在Alpha，但收益波动较大且后期效力下降。[page::7,8]

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4. EEY 因子相关图表（图6-9）

• 图6、图7分别显示EEY等权组合的月频和季频策略超额收益，历史表现亮眼，特别于2007和2009年，但自2010年中旬开始明显衰退。
• 图8、图9为传统EY策略的超额收益，呈现与EEY高度相似的趋势，印证EEY的部分Alpha来自于市盈率因子的传导。
• 分析：一致预期优化的估值指标在理论上提升股票优选能力，但市场逐步消化相关信息，使因子效用递减。
• 图形反映过度收益波动缩小趋势，降低了因子的投资吸引力。[page::10,11]

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5. GPE 因子相关图表（图10-14）

• 图10、图11：沪深300流通加权组合的月频及季频超额收益波动。季频表现更为稳定，且长期仍显示较强超额收益能力。
• 图12累计收益图显示GPE策略远超沪深300基准，多周期内收益具有显著优势，显示其稳定有效。
• 表9列出2012年GPE策略冬季买入股票名单，侧重于银行、汽车、大型国企蓝筹，契合价值成长逻辑。
• 综合解读：GPE因子通过综合估值和增长指标的优势，在当前市场结构下表现稳健，是三个因子中最适合实盘操作的策略。[page::13,14]

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四、估值分析

本报告主体为量化基本面因子研究，未直接进行传统公司估值（DCF、相对估值）分析。关键估值内容在于因子中市盈率（P/E）及其派生指标的理解和运用：

• EEY的估值视角：收益率作为估值倒数，结合一致预期净利润预测，动态反映估值水平。
• GPE因子的组合估值逻辑：通过净利润增长率相对市盈率的比率，实质上为PEG的倒数。PEG作为经典估值工具，反映估值是否合适价格增长预期。
• 统计数据和回测结果充分显示基于预期增长和估值的结合，能够更有效筛选股票，体现估值分析在量化选股中的重要价值。
• 报告强调，静态P/E与动态增长率结合有助于克服单一因子的局限，但对负市盈率样本无效，是GPE因子适用的局限点。[page::11,12]

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五、风险因素评估

报告明确警示：

• 单因子测算结果只能作为影响股价的众多因素之一，实际投资需结合宏观、行业、市场情绪等多维因素综合考量。
• 数据供应的准确性和完整性有待持续验证，不同数据商方法差异可能带来测算偏差。
• 部分因子回测历史优异不代表未来持续有效；尤其EEY因子近期失效印证因子可持续性风险。
• 年报披露时间点对因子策略表现存在干扰，建议季度级换仓以降低报告发布节奏带来的偏差。
• 指标非线性、缺陷及部分样本剔除可能导致策略覆盖范围和代表性受限。
• 报告所处时点市场环境复杂，策略表现受宏观经济周期、市场情绪波动因素影响明显。
• 未来因子创新不足是因子持续有效性的关键不确定风险。[page::0,4,5,15]

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六、批判性视角与细微差别

• 报告基于一致预期数据创新因子，意图强化量化选股预测能力，但因子构造仍较为传统（盈利增长率、收益率、PEG倒数），创新力量有限。
• EEY因子的历史辉煌与近期失效，直接印证市场逐步有效，过度拥堵因子难以形成超额收益。
• ERG因子虽然有经济层面合理性，但统计显著性不足，可能因数据噪声及市场快速调整所致。
• GPE因子成功的核心原因可能是充分结合了估值与成长两维度，挖掘早期成长型价值股，体现了经典多因子选股优势。
• 因子回测均基于历史数据，未涉及交易成本、市场冲击、流动性等实盘风险，实际收益可能打折。
• 仅以表面统计量评价因子表现，缺少深层面多因子交叉验证及风险调整表现分析。
• 报告先发优势明显，部分观点及数据具有时效性，在当前市场环境和数据体系下效果或不及以往。
• 作者自我评价中立，避免过度夸大因子表现，体现一定专业审慎态度。[page::15]

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七、结论性综合

本报告系统测算了三大基于市场一致预期的基本面因子（ERG、EEY、GPE），并在沪深300、中证500及中证800指数样本中采用月频与季频等权和市值加权方法进行严格实证检验。主要发现如下：

• 市场覆盖与数据质量提高：2012年前后，卖方研究机构覆盖率超过80%，一致预期数据更趋成熟稳定，盈利预测准确性提升，但也因此降低了基于一致预期的Alpha创造空间（图1和表2）。
• 因子效用表现不均：

- ERG（预测净利润同比增长率）因子在沪深300和中证800成分股中体现一定超额收益，季频策略优于月频，且强化了因子持有周期的重要性，但整体效力偏弱。
- EEY（预测收益率）因子历史表现优良，特别是在2007及2009年有极高胜率和丰富超额收益，但受市盈率因子共振影响显著，且其效用在2010年后明显失效，当前参考意义有限。
- GPE（预测增长率市盈率比值，PEG倒数）因子综合考虑成长与估值因素，表现最为稳定突出，在大盘股中能够实现稳健超额收益并控制回撤，因此被评为“强烈推荐”，可视为当前最实用且有效的基本面因子。

• 图表支撑：多个超额收益折线图和累计收益曲线验证了统计结论，显示三个因子的时序表现、多频率表现及不同样本下表现特征。
• 投资建议：报告建议投资者重点关注GPE因子，在沪深300与中证800样本中采用季频策略，结合多因子框架使用；ERG因子可持续跟踪，EEY因子近期多考虑辅助性观察；整体策略需结合市场多维信息与风险控制。
• 展望：报告强调后续将深入探讨一致预期的技术面因子及多因子模型相结合，以实现更高效率的量化选股，期待进一步扩展因子体系的深度和广度。

总的来看，本报告以扎实的定量回测和专业的理论支持对一致预期数据衍生的基本面因子进行了全面验证，揭示了因子效用的历史变迁与现实限制，同时为未来因子创新及量化策略优化提供了参考路径，兼具学术价值与现实指导意义。[page::0-16]

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参考图表汇总

| 图表编号 | 图表名称 | 关键内容概述 | 相关页码 |
| -------- | ------------------------------------- | --------------------------------------------- | -------- |
| 图1 | 上市公司被卖方研究机构覆盖情况 | 类型1、2覆盖率提升至超80%，机构覆盖不断扩大 | 4 |
| 图2 | 股票CAF在各报告期的分组值 | 盈利惊喜收敛趋势，预测准确性改善 | 4 |
| 图3-5 | ERG因子沪深300超额收益（不同频率） | ERG动能有限，季频优于月频，累计超额收益良好 | 7-8 |
| 图6-7 | EEY因子中证800超额收益（月频与季频） | 历史优异，2010年后失效严重 | 10 |
| 图8-9 | EY因子中证800超额收益（月频与季频） | EY与EEY收益高度相关，EEY略优 | 11 |
| 图10-11 | GPE因子沪深300超额收益（不同频率） | GPE表现稳定，近期持续超越基准 | 13 |
| 图12 | GPE沪深300累计收益 | 累计远超沪深300指数基准 | 14 |

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以上即为对《2012量化专题系列之五 — 一致预期-基本面因子的测算》报告的系统性、详尽且结构清晰的深度解读，兼顾了文字内容和图表数据，力求为金融研究人员及投资实务者提供坚实的参考依据与策略启示。

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