• 质量变量选取及定义 [page::2][page::3][page::4]：

- 选取10个潜在质量变量，包括ROE、盈利增长、会计应计、毛盈利能力、现金盈利能力等，计算公式详见正文。

• 质量变量的实证检验 [page::5][page::6][page::7][page::8]：

- 通过Fama-Macbeth截面回归检验企业未来盈利增长和股票收益率，筛选出五个真正质量变量：Earnings Growth、ROE Growth、Cash Profitability、Margin和Accruals。
- 其中，Earnings Growth被市场短期直接定价，其他四项对未来盈利增长有显著解释作用，但不被市场直接定价。

• 质量因子构建方法 [page::9][page::10][page::11]：

- 质量因子由五个质量变量组成，利用百分比排名加权合成；
- 权重通过随机生成权重序列，最大化因子期望收益率确定，最佳权重为：Earnings Growth 0.8，ROE Growth 0，Cash Profitability 0.1，Margin -0.05，Accruals 0.05。

• 因子组合表现及回测 [page::11][page::12][page::13][page::14][page::15][page::16]：

- 分层组合中，组间收益率良好单调递增，最高组月均收益率达2.92%。





- 2008年至2022年，高暴露组累计收益2785.55%，净值增幅显著优于低暴露组（-71.89%）。
- 质量因子月均收益率稳定，t值长期高于0.95置信区间阈值（当前11.78）。

• 与沪深300对比及超额收益 [page::15][page::16]：

- 高暴露组合相对沪深300超额收益达1720.24%，正收益概率65.28%。

• 质量因子稳定性与风险指标 [page::16][page::17]：

- 因子IC秩相关系数正相关月份占77.71%；
- 质量因子多空组合年化收益率26.82%，夏普1.86，最大回撤26.39%；
- 高暴露组合年化收益率26.6%，夏普0.86，最大回撤59.91%。
| 评价指标 | 质量因子多空组合 | 质量因子高暴露组合 |
|-----------------|----------------|-----------------|
| 累计净值 | 29.57 | 28.86 |
| 年化收益率 | 26.82% | 26.6% |
| 夏普比率 | 1.86 | 0.86 |
| 最大回撤 | -26.39% | -59.91% |
| 最大回撤起止时间 | 2015-05-31至2015-09-30 | 2008-02-29至2008-10-31 |
| 年化收益/最大回撤 | 1.02 | 0.44 |

质量因子──基本面量化系列（四）详细分析报告

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1. 元数据与概览

报告标题: 质量因子──基本面量化系列（四）
作者: 邱冠华（执业证书编号：S1230520010003）
发布机构: 浙商证券研究所
报告日期: 2022年7月1日
研究主题: 基于基本面财务数据构建企业“质量因子”，通过量化方法实证分析质量变量对企业盈利增长和股票收益的解释与预测能力，最终构建VIP量化因子并回测。

核心论点:

• 企业质量变量是基于财务会计数据，代表企业经营特征的指标。

- 质量变量需满足解释和预测企业未来盈利增长的条件。

• 研究通过筛选10个潜在质量变量，利用Fama-Macbeth截面回归方法挑选5个核心质量变量。

- 构建质量因子后，因子组合在A股长期表现优异，年化收益率高达26.82%，夏普比率1.86，统计显著且稳定。

• 未来可将质量因子应用于主动基金选股、行业轮动、指数增强及ETF增强策略。

风险声明: 结果仅基于历史数据推导，存在未来不确定性，不作为投资建议。[page::0]

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2. 逐节深度解读

2.1 引言与质量变量定义（第1-2节）

• 关键论点:

股票价值由未来现金流贴现决定，企业“质量”的经济学含义实际上是企业未来现金流增长能力。
因此，质量变量必须能够解释和预测企业未来盈利增长。

• 逻辑阐述:

报告引用基础估值公式 $P=\sum \frac{CF0 (1+g)^t}{(1+r)^t}$，其中增长率 $g$ 是关键变量。
会计净利润被假设为现金流的合理替代，用调整的净利润增长率（$egt$）作为盈利增长指标。

• 质量变量选取标准:

1）解释企业盈利增长差异；
2）预测未来盈利增长具有显著性。

• 盈利增长指标计算方式:

$\displaystyle egt = \frac{Rt - R{t-12}}{BE{t-12}}$，即以往12个月同比经净资产账面价值调整的净利润增长。

• 相关潜在质量变量定义:

ROE及其增长、盈利变动（ROE增长标准差）、杠杆率、投资变动、会计应计、毛利润率、现金盈利能力、净经营资产占比等10个变量被选取研究。
具体计算公式详见章节3.1，均使用财报TTM或同比数据，充分覆盖盈利能力、资产结构及盈利质量各方面。[page::2][page::3][page::4]

2.2 数据来源与处理（3.2节）

• 数据采集自新浪财经历史财务数据，考虑退市数据避免幸存者偏差。

- 样本包括约4500家A股上市公司，2007年1季度以来数据；排除金融行业因特殊商业模式影响。

• 财务数据在截面上进行2%的缩尾处理，去极端；再通过标准化处理统一尺度。

- 行业中性化处理采用中位数绝对偏差加权方法，保证不同行业内公司数据可比。

• 计算质量变量和因子暴露时，采用point-in-time时点数据避免未来函数滥用。

- 持仓要求：股票需交易满1年，停牌期股票除计算因子外不计入净值统计。[page::4][page::9]

2.3 质量变量的Fama-Macbeth截面回归检验（3.3节）

• 检验目标: 筛选出真正具备解释未来盈利增长能力的变量。

- 方法: 以未来r期（12、24、36个月）盈利增长率为被解释变量，单变量和多变量Fama-Macbeth回归分析。

• 主要结论:

- 从全体股票和公募基金持仓股票池回归结果综合看，5个变量被筛选为核心质量变量：Earnings Growth（盈利增长），ROE Growth（净资产收益率增长），Cash Profitability（现金盈利能力），Margin（毛利率），Accruals（会计应计）。
- ROI增长、Margin和Accruals与未来盈利增长呈负相关，表现均值回归特征。

• 股票收益率回归验证:

- 以未来1个月和12个月股票收益率作因变量，发现只有当前盈利增长变量（Earnings Growth）被当期市场直接定价，且对未来盈利增长的预测能力强。
- 多元回归纳入未来12个月盈利增长后，当期盈利增长变量显著性消失，表明未来盈利增长为终极质量变量，而当期盈利增长变量部分反映未来信息。

• 结论:

盈利增长变量是最核心价值因素，其他四个变量虽不能直接被市场定价，但对盈利增长有帮助，故共同作为质量变量入库。[page::5][page::6][page::7][page::8][page::9]

2.4 质量因子构建与组合检验（第4节）

4.1 变量相关性分析（4.2节）

• 5个质量变量低相关，部分存在负相关，符合经济学逻辑（现金盈利能力与会计应计相悖）。

- 无明显多重共线性，无需做正交处理，有利于构建稳健因子。

• 质量因子定义为加权组合，权重向量$\Omega$对各变量百分比排名加权求和。

- 权重通过最大化因子多空组合的预期收益进行优化，支持负权重以抵消负向效应。

4.2 因子权重优化

• 通过随机生成2851组权重，计算对应多空因子收益率，绘制权重与收益的散点图（图1）。

- 盈利增长权重与因子收益呈明显正线性关系；ROE增长、现金盈利能力、毛利率权重的因子收益表现对称，表明权重变化影响收益呈中心分布；会计应计权重与收益无明显关系。

• 最优权重为：盈利增长0.8，现金盈利能力0.1，会计应计0.05，毛利率-0.05，ROE增长0。此权重设置符合实际经济预期，强化盈利增长，且因应均值回归调整毛利率权重为负。[page::10][page::11]

4.3 组合分层检验

• 按各股票质量因子暴露分为10组，组间质量变量表现符合预期：

- 第1组：低盈利增长、低正向变量，负向变量高；
- 中间组较均衡；
- 第10组：高盈利增长、高正向变量，负向变量低。

• 各组月均收益呈显著单调递增趋势，表现因子效应明显。

- 第1组月均收益0.31%，第10组月均收益2.92%（图5）。

• 因子收益序列为第10组减第1组股票收益，表现优异，2008-2022年累计收益达2857.43%。2017-2022年依然保持318.30%的超额收益。

- 因子的t值随时间拓展稳步提升，长期显著高于95%置信区间阈值（图7）。

• 质量因子高暴露组合相对于沪深300指数超额收益概率为65.28%，累计超额收益达1720.24%（图8、9）。

- 因子的IC（秩相关系数）稳定性良好，上涨月份占比77.71%，体现因子预测能力（图10）。[page::11][page::12][page::13][page::14][page::15][page::16]

2.5 组合表现指标（表6）

• 多空组合累计净值29.57，年化收益率26.82%，夏普比率1.86，最大回撤26.39%，年化收益/最大回撤指标为1.02，风险回报较优。

- 高暴露组合累计净值28.86，年化收益率26.6%，夏普率0.86，最大回撤59.91%，风险较多空组合大，波动更强。

• 综合表现优良，具备量化投资策略实用价值。[page::17]

2.6 报告结论（第5节）

• 质量因子的经济逻辑严密，未来盈利增长是股票收益的决定性因素，盈利增长本身可从当前盈利增长、ROE增速、现金盈利能力、净利率和会计应计等多个维度解释。

- 经实证筛选与组合构建，质量因子历时表现强劲且稳定，有助于完善量化因子库，为主动基金提供有效的量化辅助手段。

• 后续研究将关注质量因子的行业轮动、指数增强和ETF增强投资应用潜力。

- 风险提示明确，基于历史回测结果，未来实际表现存在不确定性，不构成直接投资建议。[page::17]

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3. 图表深度解读

图1：质量变量权重与多空收益率散点图（page10）

• 展示了2851组权重配置条件下，五个质量变量权重与对应多空因子收益率的关系。

- 盈利增长权重呈正线性关系，权重越大因子收益越高。客观反映盈利增长变量在因子构建中的核心地位。

• ROE增长、现金盈利能力、毛利率权重与收益呈对称分布，说明这些变量权重的波动导致收益呈正负对称。

- 会计应计权重与收益无明显相关性，支持其权重设定较小。

• 该散点图为权重优化提供了统计支持，最终权重设计聚焦于盈利增长的强化，同时适度调整其他指标。

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图2-4：质量因子不同层组合各变量月度取值（page11-12）

• 展示第1组、第5组、第10组不同分层组合内五个质量变量标准化后的时间序列。

- 第1组表现为低正向、高负向（红色盈利增长低，蓝色会计应计高），质量低。

• 第10组相反，盈利增长高，现金盈利能力强，负向指标低，显示高质量企业特征。

- 第5组较为中庸，结构均衡。

• 该组图验证了因子分层排序的合理性，凸显层间区分度。

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图5：质量因子各组平均收益率（page13）

• 曲线明显单调上升，显示因子排序的分组月均收益从低到高逐步提升。

- 说明质量因子排序具有较好的预测效力，高质量组表现更佳。



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图6：质量因子组合收益率回测（page14）

• 上图全面展示2008-2022年间质量因子高低暴露组合累计收益走势。

- 高暴露组合累计收益涨幅巨大，接近28倍（2785.55%），低暴露组合累计收益大幅亏损（-71.89%），区隔极为显著。

• 下图聚焦近5年也保持高超额收益，凸显因子持续有效。

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图7：质量因子t值拓展窗口（page15）

• t值随样本时间长度增长稳步攀升，远高于显著阈值（2左右），目前约11.78，表现稳健统计显著。

- 同时期收益率曲线平稳，表明收益稳定性较高。



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图8：质量因子高暴露组合与沪深300收益对比（page15）

• 柱状图色差反映高暴露组合超越沪深300指数的月度超额收益。

- 散点均多为正，表明质量因子高暴露组多数月份跑赢基准，正向收益概率达65.28%。



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图9：质量因子高暴露组合积累超额收益（page16）

• 2010-2022年累计超额收益达1720.24%，长期明显跑赢基准指数。

- 说明质量因子因投资策略具备绝对的投资价值。



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图10：质量因子秩相关系数（IC）（page16）

• 反映个股因子暴露与下一期股票收益的时间序列秩相关性。

- 图中大部分时间处于正向区间，正相关月占比77.71%，表明因子稳定预测能力强。



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4. 估值分析

报告主要针对质量因子的量化构建与实证检验，未涉及具体标的公司或行业估值模型的估值分析，因此不适用传统估值模型解读。因子权重优化过程中最大化预期收益目标函数体现出统计学层面的“估值”思路，通过资本市场表现对变量赋权。

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5. 风险因素评估

• 报告风险提示主要聚焦于历史数据与实际未来不确定性之间的偏差。

- 因子回测表现虽优，但未来市场环境、政策变动、经济周期等多种因素可能导致回测效果不复存在。

• 报告中并未明确列出具体缓解策略，投资者应结合个人风险偏好审慎使用该模型结果。

- 其他技术性风险包括数据质量、财务报告时效性和是否存在数据滞后等。

• 报告中排除金融类公司，对其它特殊行业的适用性未深入探讨，存在行业特异性风险隐患。

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6. 批判性视角与细微之处

• 质量变量选择依赖会计利润替代现金流的假设，虽常见但对部分行业或企业可能偏差较大。

- 回归中部分变量如ROE Growth、Margin呈负相关，虽解释为均值回归，但权重优化时仍存在一定争议，应关注是否会导致因子效果波动。

• 未详细讨论因子收益的行业暴露度及与传统因子（价值、动量）间相关性，未来研究可能需要补充。

- 权重优化采用随机生成权重方法，未提供是否采用更系统充分的优化算法（如凸优化），可能影响权重的稳定性。

• 回测期间包含市场多样性事件，应注意市场极端事件对因子稳定性的影响。

- 报告未体现因子换手率及交易成本影响，实际应用需谨防交易成本侵蚀收益。

• 由于去除金融行业，因子对整体市场覆盖度有限。

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7. 结论性综合

浙商证券发布的《质量因子──基本面量化系列（四）》报告系统地研究并实证检验了五个关键质量变量（Earnings Growth, ROE Growth, Cash Profitability, Margin, Accruals）与企业未来盈利增长的关系，确立当期盈利增长变量为市场直接定价且预测能力强的核心指标。结合经济学逻辑与会计变量，报告科学合成质量因子，优化权重设计以最大化多空组合收益。

实证结果显示，构建的质量因子在A股市场自2007年以来取得长期显著回报。质量因子分层检验结果清晰，组间收益呈显著单调关系，多空组合累计收益超过28倍，夏普比高达1.86，稳定超过统计显著阈值，且因子超额收益率高概率跑赢沪深300指数，体现良好的经济学意义和实际应用价值。

图表深入展示了因子优化权重与收益正相关，分层收益对应质量变量结构合理，因子与未来收益秩相关稳定，支撑质量因子具备较强解释力和预测能力。风险提示明确强调模型为历史回测结果，投资者应用需考量未来不确定性。

报告为量化投资领域提供宝贵的基于基本面的质量因子构建范式，未来研究可围绕行业轮动、指数和ETF增强策略展开，推动理论与实务进一步结合，是推动A股因子投资体系完善的重要贡献。[page::0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17]

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参考文献

报告引用包括Kyosev等（2020）、Fama-French经典文献、Sloan（1996）关于会计应计的研究、Novy-Marx（2013）关于毛盈利能力的研究等多篇金融计量与实证论文，确保理论及实证方法符合国际学术标准。[page::18]

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附录

• 股票投资评级说明、法律声明及风险提示内容详见报告末页[page::19]。

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总体评价

本报告结构完整，论证严谨，实证充分，既遵循学术研究方法，也兼顾实际市场应用，因子表现稳定突出。图表丰富，数据详尽。唯一不足在于后续应用层面及交易成本等现实因素缺少讨论，建议后续研究继续深入。总体而言，为因子投资构建提供了有价值的实践参考和理论支撑。

报告