市场风格定义及构建指标 [page::2]

• 风格涵盖市值、波动率、价值（账面市值比）、盈利能力及成长等多维度指标。

- 细分指标权重明确，如波动率包括过去252日波动率、累积收益范围及残差波动率。

• 基于中证800成分股，从2007年至2019年10月月度截面回归模型估计风格收益率，控制行业和多因子影响。

市场风格表现与周期性特征 [page::4][page::5]

• 除成长外，价值、白马、小市值、低波动、动量均表现出长期溢价。

- 2019年白马和成长表现突出，小市值表现不佳。

• 风格表现具有显著周期性，例价值风格2019年表现弱，白马强势反弹，成长在后期出现爆发。

风格收益相关性及分散化效应 [page::6]

• 多数风格间存在较强负相关，如白马与小市值、价值与成长，说明组合多风格有分散效用。

- 相关性随时间变化，表明风格择时同样重要。

超额收益归因分析 - 小市值与动量 [page::7][page::8]

| 风格 | 总收益 | 估值扩张 | EPS提升 |
|--------|-------|---------|---------|
| 小市值 | 16.38% | 1.44% | 14.93% |
| 中证800 | 7.44% | -8.68% | 16.12% |
| 超额 | 8.94% | 10.12% | -1.18% |

• 小市值风格的超额收益主要由估值扩张驱动，而EPS贡献与基准相当。

- 动量风格收益结构不同，超额收益主要来自EPS增长，估值扩张为负，反映动量跟随基本面成长，估值较贵。
| 风格 | 总收益 | 估值扩张 | EPS提升 |
|--------|-------|---------|---------|
| 动量 | 9.00% | -30.20% | 39.20% |
| 中证800 | 7.44% | -8.68% | 16.12% |
| 超额 | 1.56% | -21.52% | 23.09% |

超额收益归因分析 - 价值、低波动与白马 [page::9][page::10][page::11]

| 风格 | 总收益 | 估值扩张 | EPS提升 |
|--------|-------|---------|---------|
| 价值 | 12.58% | 2.68% | 9.89% |
| 中证800 | 7.44% | -8.68% | 16.12% |
| 超额 | 5.14% | 11.36% | -6.22% |



| 风格 | 总收益 | 估值扩张 | EPS提升 |
|--------|-------|---------|---------|
| 低波动 | 12.09% | -1.95% | 14.05% |
| 中证800 | 7.44% | -8.68% | 16.12% |
| 超额 | 4.66% | 6.73% | -2.07% |



| 风格 | 总收益 | 估值扩张 | EPS提升 |
|--------|-------|---------|---------|
| 白马 | 11.26% | 4.65% | 6.61% |
| 中证800 | 7.44% | -8.68% | 16.12% |
| 超额 | 3.83% | 13.34% | -9.51% |

归因启示及趋势判断 [page::12][page::13][page::14][page::16]

• 小市值估值自2017年起持续收缩，基本面已有企稳迹象，EPS增长成为对冲力量。

• 动量估值高企但仍处合理区间，EPS增长驱动持续强劲。

• 价值风格正经历罕见的估值与基本面双杀，估值接近历史低点。

• 低波动收益受价值风格影响大，纯低波动因子表现相对稳健。

• 白马风格基本面与估值已经背离，强势阶段有结束迹象，但估值处于历史高位。

风格表现受宏观经济影响分析 [page::18][page::19][page::20][page::21]

• 不同风格对宏观经济变量敏感度不同，例如小市值风格对融资环境改善为正相关，白马风格则为负相关。

• 风格表现与市场阶段及经济周期关系明显：

- 小市值牛市及滞胀周期强势，熊市及复苏期弱势；
- 动量复苏期强势，衰退期弱势；
- 低波动熊市强势，牛市弱势；
- 价值牛市及衰退期强势，滞胀及震荡期弱；
- 成长滞胀及震荡市强势；
- 白马熊市及复苏期强势。

报告总结及投资建议 [page::22]

• 多风格共存且风格相关性时变，建议组合分散与择时并重。

- 各风格超额收益驱动力机理差异明显，估值扩张和EPS增长贡献不一。

• 目前小市值估值收缩但基本面企稳，价值基本面与估值双杀格局严峻。

- 白马风格估值与基本面背离，强势阶段或近尾声。

• 融资环境对小市值、价值和白马有重要影响，货币政策空间开阔后价值和小市值可加配，当前推荐白马和成长配置。

市场风格定量研究体系报告详尽分析

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一、元数据与概览

• 报告标题：《市场风格定量研究体系》

- 作者与机构： 太平洋证券金融工程分析师徐玉宁（执业证号：S1190519090003）

• 发布日期： 2019年11月12日

- 研究主题： 本报告聚焦中国市场中不同股票风格（如市值、波动性、价值、成长、白马等）特征定义、表现、收益归因及其与宏观经济的关联，构建系统的风格定量分析体系。

• 核心论点： 通过定量模型分析中国市场六大主要风格的历史表现及其收益来源，探讨风格轮动的内在机制，并进一步关联宏观经济环境，指导投资者风格配置和择时。报告结论强调各风格表现的周期性和彼此负相关性，提出风格组合配置及择时的重要性，并基于归因与宏观经济指标给出对未来风格配置的策略建议[page::0,1,22]。

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二、逐节深度解读

1. 市场风格界定与表现

风格定义

报告先行定义六大市场风格及其具体指标体系：

• 市值（Size）指标使用对数总市值（LNCAP），权重1.0。

- 波动率（Volatility）由三项指标复合加权组成：过去252个交易日波动率（DASTD，权重0.4）、12个月累积收益区间（CMRA，权重0.3）、计算Beta时回归残差波动率（HSIGMA，权重0.3），且与Beta和Size正交化。

• 价值（Value）使用账面市值比（BTOP，即市净率倒数）权重1.0。

- 盈利收益率（Earnings Yield）结合未来12个月净利润收益率（EPFWD，权重0.6）、未来12个月每股现金利润yield（CETOP，权重0.2）和未来2年净利润增速预测（EGRLF，权重0.2）。

• 成长（Growth）使用未来1年盈利增速、过去5年利润及营业收入增速和净资产收益率（ROE）等指标构成。

- 白马（Quality）包括总资产收益率（ROA）、投入资本回报率（ROIC）和总资产周转率（TAT）等指标。

该指标设计结合基本面和价格波动特征，试图抓取股票截面上的系统性异常[page::2]。

风格度量方法

• 选取中证800成分股2007年至2019年10月月度数据。

- 利用截面回归模型，通过控制一级行业哑变量和Beta、价格反转、换手率、财务杠杆等因子，分离出纯风格收益。

• 采用加权最小二乘法，权重为流通市值的平方根。

- 新股、ST股及停牌股票剔除，确保样本成分合理。

此方法保证风格收益的纯粹性，剔除行业和市场整体波动因素[page::3]。

风格表现

• 2007年以来，成长风格除外，其他风格（价值、白马、小市值、低波动、动量）均表现出长期溢价。

- 各风格表现存在明显周期性：小市值自2017年表现不佳，白马自2015年异常强势，价值风格2019年表现疲弱。

• 2019年白马、成长、低波动、动量表现突出，价值和小市值表现不佳。

- 从年化收益和风险指标看，价值风格202年化收益最高（5.86%），小市值表现最弱（-3.28%）。

• 风格收益/风险比显示价值风格最优（1.23），市值和波动率最差。

图表解读：

• 表格详细列出2007-2019各风格年度收益，呈现明显的波动模式和周期特征。

- 图4中的柱状图清晰展示2019年及年化收益差异，说明当前市场偏好明显的风格分布。

• 月度序列更细致显示风格表现波动，比如价值风格2月强于3月开始走弱，白马出现2-5月弱势后复苏，成长在7月后强劲反弹。

- 历史走势图表（2006至2019年）显示价值和白马稳健上扬，而小市值逐渐下滑，波动率波动较大。



[page::4,5]

风格相关性

• 计算各风格之间多头-空头组合的月度相关系数。

- 大多数风格间呈现负相关，尤其白马与小市值、价值与成长负相关度均超过0.5。

• 价值与低波动为正相关，且成分股可能存在重叠，影响收益表现。

- 风格相关性随时间变化，显示同时配置多个风格可实现分散风险，同时择时操作也非常关键。

图表解读：

• 相关系数矩阵清晰展示了上述负相关和正相关关系。

- 三年滚动相关系数图表实际反映相关性变化趋势。


[page::6]

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2. 市场风格收益归因

报告采用收益分解方法，将风格超额收益拆分为估值扩张（估值提升）与EPS（企业盈利）提升两大来源，结合中证800基准进行对比分析。

小市值

• 总收益16.38%，超额收益8.94%。

- 估值扩张贡献1.44%（相较基准溢价10.12%），EPS贡献14.93%（比基准略低-1.18%）。

• 小市值股票估值约为基准的1.1倍，超额收益主要由估值提升驱动。

- EPS提升对收益贡献较为有限，与基准相当。

• 图示反映超额收益与估值扩张趋势较为同步，EPS对收益稳定支撑。

动量

• 总收益9.00%，超额收益1.56%。

- 估值呈负贡献-30.2%，EPS提升强劲39.2%。

• 投资于估值较高（基准的1.2倍）且盈利表现突出的股票，类似成长因子替代。

- 换仓时平均估值提升约4%。

• 超额收益主要来源于更优的基本面表现。

- 图中超额收益震荡，估值收缩与EPS对收益影响强烈反向互动。

价值

• 总收益12.58%，超额收益5.14%。

- 估值扩张正向贡献2.68%，EPS提升负贡献-6.22%。

• 投资于低估值（基准的0.6倍）股票，估值修复为超额收益主要驱动力。

- 价值股基本面通常落后于市场。

• 换仓时估值平均降低1%。

- 图显估值扩张与超额收益高度相关，EPS拖累整体收益。

低波动

• 总收益12.09%，超额收益4.66%。

- 估值扩张贡献-1.95%，EPS提升贡献14.05%。

• 低波动股票估值较低（基准的0.78倍），换仓时未见估值降低。

- 估值修复贡献收益，基本面表现与市场持平。

• 图中超额收益震荡，估值变化与EPS增长交替影响。

白马

• 总收益11.26%，超额收益3.83%。

- 估值扩张贡献4.65%，EPS提升6.61%。

• 估值约为基准的0.78倍，表现出估值和盈利的“双击”特性。

- 该风格强调优质股票的稳定盈利与估值提升。

• 图示白马风格超额收益与估值扩张及EPS增长相互促进。

[page::7,8,9,10,11]

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3. 市场风格归因的启示

对各风格滚动12个月的收益归因进一步分析，揭示近年来风格表现和驱动变化趋势：

小市值

• 自2017年以来，驱动力“估值扩张”逆转为估值收缩，估值溢价由高位下降至约基准0.72倍。

- 基本面呈企稳迹象，EPS增长弥补估值负面效应。

• 图12显示超额收益波动与估值扩张呈反向，EPS增长近期趋升。

动量

• 持续在合理区间运行，EPS增长依然强劲，估值扩张处于历史低位，有均值回复潜力。

- 当前估值为基准的1.75倍，历史估值波动较大，多次超过1.7倍。

• 图13表明估值扩张逐渐回暖，EPS增长波动减弱。

价值

• 正经历估值和基本面的同步走弱，即“估值、基本面双杀”，持续时间长达数月。

- 基本面恶化且缺乏估值修复动力，相对估值已降至0.45，历史低位接近2014-15年股灾水平。

• 图14显示超额收益大幅下滑，估值和EPS同步收缩。

低波动

• 表现尚可，主要表现挣扎源于其对价值因子的相关暴露。

- 纯低波动因子表现健康。

• 图15展示估值扩张和EPS走势，整体稳定但波动性明显。

白马

• 基本面和估值双击趋势自2017年终结，2019年6月后基本面与估值出现背离。

- 估值扩张显著，基本面提升减弱，暗示强势阶段接近尾声。

• 当前估值与中证800指数持平，但处于历史高位。

- 图16突出背离区域，显示估值持续攀升但基本面提升乏力。


[page::12,13,14,15,16]

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4. 市场风格与宏观经济影响

宏观变量选取与处理

• 选取六大宏观经济变量：经济增长（工业增加值缺口）、通胀（CPI同比）、实际利率（10年国债收益率）、波动率（沪深300指数240日波动率）、流动性（银行间质押式回购7天利率）、信用利差（5年企业债-国开债收益率差）。

- 采用过去12个月及1个月趋势等权标准化，分类为上升/下降状态，区分宏观环境影响。

• 明确风格收益来自基本面EPS变化和投资者行为驱动的估值变化双重渠道[page::17]。

宏观变量趋势演变（2005年以来）

• 经济增长、通胀和实际利率波动呈周期性，波动率、流动性和信用利差呈现调整与波动。

- 图18反映了经济增长、通胀、实际利率及波动率、流动性、信用利差的中长期变化趋势。

风格与融资环境敏感度

• 小市值风格对融资环境正敏感：融资环境改善时表现强势，反之弱势。

- 白马风格对融资环境负敏感：融资恶化时表现强势，反之弱势。

• 价值风格在滞胀周期表现弱势，成长风格表现相对强势。

- 图19详细显示不同风格对融资环境变动的敏感性。

价值与白马对宏观变量的暴露

• 价值风格对经济上行、通胀下降、利率下降有较强正向暴露。

- 白马风格在多数宏观环境下表现较为稳健，但整体暴露较弱。

• 图20分别展示两者在不同宏观经济背景下的收益表现。

市场及经济周期下风格表现

• 市场周期定义为牛市、熊市和震荡市，经济周期分衰退、复苏、过热和滞胀四阶段。

- 不同风格在周期中表现差异显著：
- 小市值牛市强势，熊市弱势，滞胀周期强势但复苏周期弱势。
- 动量风格复苏期表现强劲，衰退期表现弱。
- 低波动在熊市强势，牛市弱势。
- 价值牛市较强，震荡市弱，衰退期表现强，滞胀期弱。
- 成长在滞胀与震荡市表现较好。
- 白马熊市及复苏期较优。

• 综合见解显示风格收益深受市场及经济周期风格驱动影响，凸显择时和组合配置的必要。

[page::21]

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5. 总结与投资建议

1. 风格表现与分散： 从2007年至今，除成长风格外，价值、白马、小市值、低波动、动量均表现出长期溢价，且呈现明显周期性波动。多风格负相关且相关性时变，组合配置可有效分散风险，择时则尤为关键。
2. 收益归因差异： 小市值超额收益主要来自估值扩张；动量依赖EPS增长，估值为负贡献；价值依靠估值修复，基本面落后；白马通过估值扩张和EPS提升实现双击。
3. 风格驱动转变： 自2017年起，小市值估值扩张逆转为收缩，EPS企稳；价值面临估值与基本面双杀，包含过度悲观情绪；白马结束双击，估值提升主导且基本面背离；动量与低波动表现仍较稳健。
4. 宏观经济关联：小市值和白马对融资环境极为敏感，表现对融资环境正、负相关互补。价值滞胀表现弱，成长表现强。货币政策空间受CPI限制，短期市场趋势或延续白马及成长，待货币宽松后加配小市值与价值，动量及低波动可保持配置。
5. 投资策略建议： 当前建议配置白马与成长双轮驱动，等待宏观政策宽松开启，适时新增小市值与价值配置。同时保持动量和低波动因子配置，以保障组合风险调整收益。[page::22]

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三、图表深度解读

上述报告包含丰富的图表和表格信息，这里总结解读亮点：

• 风格定义指标表（第2页）详细罗列各风格构成指标及权重，明晰风格抓取维度。

- 市场风格表现柱状图（第4页）突出不同风格2019年及历史年化收益对比，直观呈现风格强弱。

• 风格历史走势折线图（第5页）展示风格净值增长趋势，价值和白马持续走强，小市值表现疲弱。

- 相关系数热力表与滚动线图（第6页）揭示风格间关系及时变性，帮助理解风格组合配置逻辑。

• 收益归因分解表与事件序列图（第7-11页）分别展示各风格估值与EPS贡献，及时间序列特征，支撑核心观点。

- 归因动因滚动图（第12-16页）揭示近年来估值扩张/收缩及基本面对收益驱动力的动态变化，极具洞察力。

• 宏观指标趋势与风格对经济敏感度图（第18-20页）体现市场风格与宏观环境的互动，支持宏观风格策略的提出。

- 经济市场周期分类收益表（第21页）量化不同经济市场状态下风格表现差异，体现风格择时可能。

• 总结图形展示清晰，且数据来源权威（Wind）及研究院整理，保障信息质量。

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四、估值方法与风险提示

报告未明确采用具体估值模型如DCF或倍数法，关注于风格收益和估值变化的相对指标（相对市盈率、市净率等）及收益归因，强调估值扩张收缩的效果。风险提示主要集中于模型基于历史数据，具有局限性，不构成对未来的保证[page::0,24]。

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五、风险因素评估

• 模型局限性： 基于历史数据回测，存在样本选择偏差、未来环境变动风险。

- 估值波动风险： 动量等风格估值波动大，带来潜在收益波动。

• 宏观经济冲击： 宏观环境变化对风格收益影响显著，估值及盈利双杀风险存在，尤其价值风格。

- 风格周期风险： 风格表现周期性强，若投资者未策略性择时，可能出现长时间亏损。

报告侧重于量化分析，未具体给出缓解策略，但暗示通过风格组合和择时分散风险[page::0,22].

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六、批判性视角与细微差别

• 报告对风格定义指标权重有明确说明，但个别地方如价收益率指标解释未完整，需注意指标定义细节。

- 风格收益归因间，估值扩张存在正负贡献差异，部分风格如动量显著负贡献，需关注其估值泡沫风险。

• 宏观经济关联分析完备，但经济变量间可能存在多重共线性，影响解释的独立性，报告未深入调整该问题。

- 风格轮动模型高度依赖历史表现，当前经济形势快速变化，报告对未来环境变化的提前提示尚浅，投资者应结合其他定性判断。

• 风格间高负相关性同时存在时变性，提示动态权重调整复杂，但实际执行难度和交易成本未提及。

- 白马风格估值处高位但报告建议继续配置，需警示投资者关注估值风险。

报告整体结构严谨，具备充分的数据支撑，投资结论合理但需结合宏观与市场变化灵活调整。

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七、结论性综合

本报告系统构建并量化了中证800市场中六大关键风格的定义体系，通过历史月度截面回归提取纯风格收益，验证了除成长外风格的长期溢价特征，并进一步通过收益归因拆解超额收益来源于估值扩张与EPS增长的不同贡献，揭示了动量依赖EPS增长、小市值及价值依赖估值修复的风格差异。报告揭示2017年后小市值估值扩张逆转，价值风格遭遇极端双杀，白马风格估值扩张超过基本面提升，动量和低波动仍稳健运行。宏观经济变量通过影响盈利与估值，深刻作用于风格表现，融资环境对小市值和白马尤为敏感，周期性市场环境下风格轮动特征突出。最终，报告建议当前阶段重点配置白马和成长，待货币政策宽松启幕后，逐步加配估值修复主导的小市值和价值因子，保持动量和低波动配置以平衡风险收益。此定量体系为投资者理解市场风格动态、识别风格机会和风险、实现风格择时与多风格分散提供了强大工具和理论支持，是构建系统风格投资策略的重要参考资料[page::22].

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（报告销售团队信息与合规声明省略，不影响内容分析）

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结束语

本报告是一份建立在丰富数据基础上的细致市场风格定量研究，结合了实证统计与宏观经济视角，内容深入且结构完整。为投资者提供了多维度的风格认知和策略操作参考，尤其适合量化投资、资产配置与风险管理相关专业人士。阅读时需结合当下宏观政策及市场情绪，灵活调整投资实践。

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报告