规模调整的盈利因子：从盈余公积谈起——多因子系列报告之二十八
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摘要
报告基于盈余公积数据的财务属性和计提规律，分析了规模与盈利能力的统计关系，创新构造了规模调整的盈利因子。通过规模调整后盈利因子稳定性显著提升，ICIR从0.53提升至0.66，多空夏普超2，应用于中证500指数增强模型提升年化超额收益1%，信息比率从3.02提升至3.24，提升效果在2018年以来尤为明显[page::0][page::13][page::22]。
速读内容
盈余公积的财务属性及计提特点 [page::5][page::6][page::7][page::8]
- 盈余公积是盈余留存部分，分法定与任意盈余公积，按净利润一定比例计提。
- 大部分上市公司每年按10%法定比例计提，且盈余公积变化时间维度不均匀，通常年末计提。
- 大市值和成熟行业企业盈余公积占比更高，银行业最高近80%公司超50%比例；
- 盈余公积体现为规模累积效应以及亏损时可提取弥补亏损的特性。
规模与盈利能力的动态相关性分析 [page::9][page::10][page::11][page::12]
- 不同企业规模变动对盈利能力影响存在分化，成长型企业规模与盈利正相关，成熟型为负相关。
- 超过70%上市公司规模与盈利能力相关系数绝对值超过0.4，42%企业表现为正相关，29%为负相关。
- 大市值企业（沪深300）盈利与规模负相关比例较高，小市值企业（中证500）为正相关比例较高。
- 盈利能力变化幅度在年报中较大，约70%概率多于季报变化，符合盈余公积每年计提一次特点。
规模调整的盈利因子构造及有效性测试 [page::12][page::13][page::14][page::15][page::16]
- 采用规模指标调整盈利指标，构造方法包括Z-score标准化差分、同比变化率差分、回归残差等。
- 规模调整后因子稳定性提升，ICIR由0.53提升至最高0.66，多空夏普比率达2.05。
- 沪深300内回归调整并仅用年报数据的因子效果最佳，ICIR可达0.42以上。
- 不同构造方式因子相关性较低，主推ROEequityqoq（全市场、中证500适用）及ROETA(adj)reg（沪深300内适用）。
规模调整盈利因子组合表现及应用 [page::17][page::18][page::19][page::20][page::21][page::22]
- ROEequityqoq因子在全市场表现优异，多空夏普2.05，月度胜率66%，最大回撤9%以内，年化超额收益4.9%。
- ROETA(adj)reg因子在沪深300表现良好，多空夏普1.18，月度胜率达66%，年化超额收益6.8%。
- 两大因子与传统成长、盈利因子相关性较低，ROEequityqoq信息相对独立，更适合作为新因子。
- 在中证500指数增强模型中替换成长因子为规模调整盈利因子，年化超额收益提升近1%，信息比率由3.02提升至3.24，2018年以来效果显著。
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《规模调整的盈利因子：从盈余公积谈起——多因子系列报告之二十八》详尽分析
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1. 元数据与报告概览
标题： 规模调整的盈利因子：从盈余公积谈起——多因子系列报告之二十八
作者与分析师： 古翔、周萧潇、刘均伟等，均持有中国证监会颁发的证券投资咨询执业资格
发布机构： 光大证券股份有限公司研究所
发布日期： 2020年1月19日
研究主题： 探索盈余公积对盈利指标的提纯效果，创新构建规模调整的盈利因子，从而提升多因子选股策略的有效性与稳定性。
核心论点总结：
- 盈余公积作为企业留存收益的科目，因计提规则的特殊性（规模累积且每年计提一次）使其能有效提纯传统盈利因子中的噪声。
- 通过规模指标对盈利能力指标进行调整，可以剥离因企业规模变化而带来的非持续盈利变化，捕捉企业的真实内生增长。
- 构造的规模调整盈利因子ICIR从0.53提升至0.66，表明有效性和稳定性显著提高，并且成功应用于增强中证500指数的择时模型中，年化超额收益提升1个百分点。
- 风险提示包括会计准则变化、财务数据失真及市场短期波动对模型稳定性的潜在影响。
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2. 逐节深度解读
2.1 盈余公积：企业的留存收益（第5-8页）
2.1.1 盈余公积的定义与计提规则（1.1节）
利润分配结构中，盈余公积是法定或任意由企业从净利润中提取，作为企业留存收益用于弥补亏损、扩大经营或资本转增，但用途受限，且财务报表权限中多做合并科目。计提规则中法定盈余公积需按税后净利润的10%提取，直到累计达到注册资本的50%后可停止计提；任意盈余公积由股东大会决议计提。
表2概述了资本公积与盈余公积的来源、计提数量与用途差异。
2.1.2 盈余公积占注册资本比例的行业与市值特征（1.2节）
- 数据显示自2006年以来，只有约10%的公司盈余公积累计金额达注册资本50%。
- 大市值公司、成熟行业如银行业，其盈余公积占比明显高于其他群体，部分银行业公司高达80%以上符合法律要求。反之，TMT行业整体较低，符合行业生命周期理论。
- 以市值十等分组划分，最大市值组的盈余公积占注册资本中位数与超过50%的公司数量均遥遥领先（图2、图3、图4展现详细数据趋势）。
2.1.3 计提盈余公积比例的年度与行业差异（1.3节）
- 绝大多数（>60%）公司每年按法定10%的税后净利润计提盈余公积，且该比例在不同行业/市值分组中差异不大。
- 金融、周期行业中计提比例低的现象，主要由于这些行业中达到盈余公积法定金额上限的企业较多。
- 图5至图7呈现盈余公积计提比例随时间、行业、市值分布情况。
总结： 盈余公积体现了稳健的利润留存，是规模累积且每年计提的累积性指标，计提时间点固定，具有显著时间和行业差异特征。
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2.2 盈余公积对盈利类指标的提纯效果及原因剖析（第9-12页）
2.2.1 企业规模对盈利能力的影响（2.1节）
- 盈利能力常用净资产收益率（ROE）代表，企业规模用净资产或总资产代理。
- 案例分析苏宁易购（成长型企业）：ROE与净资产高度正相关，企业规模增长带来盈利能力提升（图8）。
- 案例分析中国银行（成熟型企业）：规模扩大但盈利能力略呈下滑趋势，呈负相关（图9）。
- 基于样本统计，约70%以上A股公司规模与盈利能力相关系数绝对值大于0.4，其中42%为正相关，29%为负相关（图10、图11）。
- 大小市值公司表现不同：沪深300成分股（大市值）倾向负相关，中证500（小市值）倾向正相关（图12、图13）。
2.2.2 盈利能力的时间维度波动性（2.2节）
- 盈余公积与盈利能力均存在时间上的非均匀变化：盈余公积每年只计提一次，对应年报季度调整显著。
- 盈利能力（ROE、毛利率）年报的变化幅度明显大于一季报、半年报、三季报，后者变化幅度仅约为年报的一半，符合盈余公积计提的时间规律（图14、图15）。
分析结论： 规模波动部分非持续，盈利能力表现受规模影响显著；盈余公积通过累积且固定时间计提，能够提纯盈利能力指标中内生部分，帮助捕捉真实经营韧性。
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2.3 规模调整盈利因子的构造及测试（第12-17页）
2.3.1 构造思路与方法（3.1节）
- 基本思路为用企业规模指标调整盈利能力指标，剔除因规模变化带来的波动，获得内生增长信号。
- 盈利指标选取：净资产收益率（ROE）、毛利率（GPR）；规模指标选取：净资产（Equity）、总资产（TA）、盈余公积（SR）。
- 三种构造方法：
- Z-score调整：对盈利指标与规模指标均进行8季度标准化，因子为二者差值。
- 变化率调整：分别计算盈利指标和规模指标的环比变化率（盈利指标用TTM环比，规模用同比），因子为差值。
- 回归调整：以盈利指标对规模指标进行8季度OLS回归，取最新一期残差为因子值。
- 规模指标时间调整模拟盈余公积规律，年报更新，一季报等其他报表沿用上年年报数据。
- 因子简称定义详见表3。
2.3.2 因子有效性测试（3.2节）
- 测试期间：2010年1月至2019年12月。
- 全市场范围，ROE变化率-净资产变化率的差值方式（ROEequityqoq）表现最佳：月度IC均值0.032，ICIR0.664，IC>0.02概率62.5%（较原始ROEqoq稳定性大幅提升）（图16、表4）。
- 规模指标仅年报调整（adj）可进一步增强因子稳定性。
- 沪深300市场，回归法构造因子更具优势，规模指标年报调整更显著提升因子有效性（ICIR提升至0.42以上）（图17、表5）。
- 中证500市场，ROE
- 毛利率相关测试附录（表14-16），趋势类似，规模调整同样提升有效性。
2.3.3 因子之间相关性与覆盖度（3.3节）
- 盈余公积构造因子覆盖度较低，部分因亏损导致数据缺失或连续不变无法计算回归残差。
- 相同构造方式（例如ROEequityqoq与GPRequityqoq，ROEequity(adj)reg与ROETA(adj)reg等）相关系数>0.9，信息高度一致；不同构造方式相关系数<0.5，表现不同（图19，表7）。
- 所以推荐ROE
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2.4 应用：提升多因子增强组合表现（第18-22页）
2.4.1 分组投资效验（4.1节）
- 采用月度调仓，行业、市值剔除特殊样本，全市场等权分10组，沪深300分5组。
- ROEequityqoq在全市场表现优秀，组间单调，月度胜率66.2%，多空夏普比2.05（图20、图21，表9）。
- ROE
2.4.2 因子与传统因子相关性分析（4.2节）
- ROE
- ROETA(adj)reg与成长类因子高度相关（>0.7），偏大市值，建议直接替代传统成长因子（图24）。
2.4.3 因子实盘应用（4.3节）
- 替换中证500增强组合中的传统ROED因子为ROE
- 应用新因子后，组合年化超额收益从17.4%提升至18.5%，信息比率从3.02提升至3.24，尤其2018年以来提升明显（图25，表11-13）。
- 风险考虑手续费（千三厘）后效果仍显著。
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2.5 风险提示（第23页）
- 会计准则可能变更，影响盈余公积等财务数据的含义与计算。
- 上市公司财务数据造假或失真将直接影响模型有效性。
- 本因子偏向长期基本面，警示市场短期波动扰动风险。
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3. 图表深度解读
- 图1（盈余公积分配顺序，页6）： 展示企业利润分配顺序，净利润先弥补亏损，继而计提法定及任意盈余公积，最后才是利润分配给股东，明确了盈余公积的留存性质。
- 图2-4（盈余公积占注册资本比例，页7）： 显示该比例中位数呈周期震荡且始终未突破法定最高比例50%水平，大市值和金融行业公司占比更高，图形以柱状和折线结合展示数据分布与趋势，揭示行业、市值之间的明显差异。
- 图5-7（盈余公积年计提比例与利润比较，页8）： 显示计提盈余公积占税后利润的比例稳定在10%左右，绝大多数公司遵守法律规定按10%计提，说明盈余公积数据的稳健性。
- 图8-9（典型企业ROE与净资产关系，页9）： 苏宁易购ROE与净资产呈正相关，银行业中国银行呈负相关，验证企业生命周期影响盈利规模关系的理论。
- 图10-11（ROE和毛利率与净资产Spearman相关系数分布，页10）： 绝大多数公司规模与盈利能力相关性强，结合右侧蓝线公司数量，说明该结论具有市场广泛性。
- 图12-13（沪深300与中证500中高相关及负相关比例差异，页11）： 提供市场细分视角，大市值企业盈利与规模更常负相关，支持构造方法差异性。
- 图14-15（不同财报期盈利能力变化幅度统计，页11）： 年报变化幅度明显大于季报，揭示盈利释放的季节性。
- 图16-18（不同市场范围中ROEequityqoq的IC序列，页13-16）： 均显示正IC区间稳定，验证因子建构的稳定性和有效性。
- 图19（因子覆盖度，页17）： 盈余公积构造因子覆盖度较低，体现数据受限缺失性问题。
- 图20-23（因子分组表现及多头组合收益，页18-20）： 均显示因子分组单调良好，多头组合长期稳健超额收益，图形拟合走势清晰。
- 图24（因子相关性，页21）： ROE
- 图25（增强组合收益对比，页22）： 应用规模调整因子后增强组合相较原组合明显跑赢，尤其近几年效果显著提升。
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4. 估值分析
本报告主要聚焦于因子构造与模型优化，没有涉及具体证券估值，因此无传统估值方法（DCF、市盈率等）分析。但通过因子有效性（IC、IR、分组收益等）指标，定量评估构建因子的预测能力及交易策略的表现，间接验证因子“估值”质量。
因子优化过程借助历史滚动回归残差及标准化调整，体现了统计学和机器学习中稳健因子提炼的思路。增强组合使用复合因子权重最优化并结合行业、市值暴露约束，保持估值多样性和风险控制。
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5. 风险因素评估
报告明确提醒以下风险因素：
- 会计准则变化风险： 财务数据依赖现行准则，若准则修订，盈余公积等指标定义和计提规则可能调整，影响因子稳定性。
- 数据真实性与失真风险： 上市公司财务造假或信息披露虚假，会导致模型参数失真和因子信号失效。
- 市场短期波动风险： 该因子针对基本面，可能对短期市场事件敏感，需警惕波动导致的临时性误判。
风险提示详尽并合理，强调了以财务数据为基础模型的内在局限。
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6. 审慎视角与细微差别
- 报告创新构建的规模调整盈利因子有效性显著，但因子覆盖度尚存不足（有盈余公积计提数据限制）。对于新上市公司和亏损企业，因子可能无法使用或失准。
- 不同企业生命周期与行业性质对规模与盈利相关性的差异，使得因子在不同市场（沪深300与中证500）表现各异，也暗示模型应具体市场调优。
- 报告以统计相关性和回归残差形式刻画因子，方法稳健但存在一定的滞后性，难以捕捉极端事件和快速市场变化。
- 盈余公积计提规则固化，但企业有时存在特殊决策动机（比如调整分红、利润操控），会对因子表现带来微妙影响。
- 报告对短期市场风险有明确提示，但未对宏观经济变化、行业政策风险展开，可视为后续研究方向。
总体，报告论证严密、数据充实，结论可信度较高。
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7. 结论性综合
本报告系统分析了盈余公积的法律与会计含义、计提规则、行业与规模差异，发现盈余公积具有累积规模且每年计提一次的特殊性质，能够有效剥离盈利能力中因企业规模变动产生的非持续性变化。基于此，创新性构造了规模调整的盈利因子，主要方法包括利用净资产或总资产对净资产收益率（ROE）及毛利率（GPR）指标进行标准化、变化率或回归残差调整。
从多市场多因子测试结果显示，经规模调整的盈利因子有效性大幅提升，ICIR最高提升近25%；多头组合风险adjusted收益稳定优异，其中ROEequityqoq因子在全市场和中证500范围表现最好，ROETA(adj)_reg在沪深300表现更佳。该因子与传统盈利、成长因子相关低，信息独立性强，能显著增强多因子组合表现并提高收益的稳定性。实证提升了增强组合中证500指数策略年化超额收益1个百分点，信息比率同步提升。
图表分析充分显示因子的行业、市值差异与时间序列特征，从财务特征到统计分析以至实战应用，报告结构完整，论据严谨。风险提示全面涵盖了会计政策、信息真实性及市场波动性挑战。
结论上，基于盈余公积的规模调整盈利因子为基本面投资因子创新提供路径，建议投资者在多因子模型和量化策略中予以重点关注和应用。
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参考标注
本文引用报告各页：[page::0-25]。
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附：报告关键图表示例（部分）
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（完整图表信息详见报告第6-22页）[page::6-22]
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总体评价
该报告为多因子投资研究提供了创新思路，通过扎实的财务分析与充分的数据驱动测试，验证了盈余公积相关因子在剥离规模效应后提高盈利预测能力的有效性。其兼具理论深度与实操指导价值，是当前多因子选股体系建设中极具参考价值的研究成果。
