ROE的下滑风险及其对组合收益的影响 [page::5][page::6][page::7]

• 历史高ROE股票组合未来收益持续性弱，部分年份出现负收益。

• 假设提前获知当年ROE可带来显著超额收益。

- ROE转移矩阵显示高ROE股票未来维持稳定的比例有限，ROE下滑严重影响收益。

• 举例：去年ROE介于10%-15%，次年ROE维持该区间的组合收益率14.77%，下滑至5%-10%时组合收益率仅2.69%。

财务稳定性维度及小类因子表现 [page::7][page::8][page::10][page::12][page::13][page::14]

• 从盈利、成长、杠杆、现金流四维度构建小类因子，计算过去9个季度的相关指标波动性。

- 各小类因子RankIC均表现为负，多空组合显著分组单调，代表可用于筛选未来ROE表现稳定的股票。

• 代表性小类因子：

- ROE稳定性因子（日均RankIC约-3.14%）
- 营业收入环比增速稳定性因子（日均RankIC约-2.96%）
- 有息债务/总资产稳定性因子（日均RankIC约-1.73%）

• 现金流稳定性效果相对较差，未纳入最终稳定性因子合成。

稳定性因子合成与多样本空间验证 [page::15][page::16]

• 选取ROE稳定性、营收增速稳定性、有息债务/总资产稳定性三个小类因子等权合成稳定性因子。

- 合成因子月度RankIC均值为-3.54%，月均RankIC<0占比72.54%，因子多空年化收益达到9.4%。

• 稳定性因子在中证全指、沪深300、中证500、中证1000样本空间均有良好选股表现。

基于稳定性因子筛选未来高ROE股票效果 [page::17][page::18]

• 对历史高ROE股票池（过去9季度ROE均≥10%）按稳定性因子得分分组。

- 未来4期ROE维持≥10%的股票比例显著随稳定性提高，G1组比例达84.33%，明显优于73.44%的整体水平。

• 稳定性因子在高ROE股票池内的RankIC均值为-3.70%，多空年化收益8.5%，表现显著。

稳定性筛选组合构建与绩效表现 [page::19]

| 年份 | 稳定性因子前50只股票等权组合 | 高ROE股票池等权组合 |
|----------|-----------------------------|-------------------|
| 2013 | 27.77% | 14.00% |
| 2014 | 40.51% | 33.50% |
| 2015 | 56.54% | 57.99% |
| 2016 | -6.85% | -10.75% |
| 2017 | 11.30% | 2.77% |
| 2018 | -14.83% | -24.34% |
| 2019 | 32.41% | 36.89% |
| 2020 | 26.88% | 29.89% |
| 2021 | 20.41% | 17.71% |
| 2022 | -5.63% | -13.01% |
| 2023 | 9.71% | -2.95% |
| 2024/10 | 9.68% | 2.58% |
| 年化收益率 | 15.80% | 9.78% |
| 夏普比率 | 0.71 | 0.41 |

• 结合稳定性因子筛选，组合年化收益显著提升，夏普比率提高。

高ROE高稳定性股票池多因子优选及组合表现 [page::20][page::21][page::22][page::23]

| 年份 | 因子优选等权组合 | 高ROE高稳定性股票池等权组合 | 高ROE股票池等权组合 | 中证800全收益 |
|----------|-----------------|-----------------------------|-------------------|-------------|
| 2013 | 29.44% | 21.75% | 14.00% | -0.06% |
| 2014 | 43.98% | 34.70% | 33.50% | 51.66% |
| 2015 | 73.01% | 56.52% | 57.99% | 16.34% |
| 2016 | -1.60% | -9.58% | -10.75% | -11.70% |
| ... | ... | ... | ... | ... |
| 2024/10 | 14.52% | 6.49% | 2.58% | 15.14% |
| 年化收益率 | 22.36% | 12.55% | 9.78% | 6.12% |
| 夏普比率 | 0.94 | 0.54 | 0.41 | 0.28 |

• 多因子组合显著优于单因素及基准指数，年度超额收益稳定，风险控制良好。

- 因子主要包括成长、波动性、长期动量、分红，均具有积极的RankIC和分组表现。

• 组合的平均单边换手率约30.39%，调仓频率适中。

• 组合市值暴露适中，市值中位数约100亿元，接近中证1000指数市值水平。

• 行业配置稳定，医药、机械、汽车、电子、纺织服装为主要配置行业，集中度合理。

风险提示 [page::25]

• 报告基于历史数据，未来市场结构变化可能导致策略表现不稳定。

- 因子组合存有市值风格暴露，可能在大盘风格明显时期表现弱于大盘指数。

详细解析报告：《剔除“害群之马”：ROE 稳定性视角构建高质量选股组合》

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一、元数据与概览

• 报告标题：《剔除“害群之马”：ROE 稳定性视角构建高质量选股组合》

- 作者及发布机构：申万宏源证券研究所，证券分析师杨俊文、邓虎主笔，发布日期为2024年12月1日。

• 研究主题：从净资产收益率（ROE）及其稳定性的视角入手，系统构建基于ROE稳定性的选股因子，旨在提高高ROE股票组合未来收益的可持续性与稳定性。

- 核心论点：
- 仅凭历史ROE高低筛选的组合，未来收益不具稳定性；
- 预知未来ROE的股票高ROE组表现优异，预测ROE难，改为通过财务稳定性（盈利、成长、杠杆、现金流四维度）筛选ROE稳定不下滑的股票；
- 通过三个代表性小因子（ROE稳定性、营收增速稳定性、有息负债/总资产稳定性）合成“稳定性因子”；
- 稳定性因子能显著提升预期持续高ROE股票的筛选效率；
- 基于稳定性因子选股的投资组合在回测期间表现优异，收益及夏普率均超中证800全收益指数；

• 投资评级和风险提示：报告提醒基于历史数据，未来可能因市场结构变化导致策略效果变化，组合存在一定市值风格暴露的风险，可能在大盘风格明显时落后大盘指数。[page::0,25]

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二、逐节深度解读

1. ROE的下滑风险

• 关键论点：

- ROE是评价企业盈利质量和投资价值的重要指标，然而仅依赖历史ROE高低筛选股票，未来收益表现不具持续性。
- 通过2016年至2024年间年度分组收益（图1）显示，过去一年ROE高的股票未来一年收益波动较大，部分年份收益甚至为负，表现出弱持续性。
- 假设提前知晓当年ROE水平，按当年ROE分组买入，未来一年各档收益的单调递增趋势明晰（图2），说明真实难点在于预测未来ROE。

• 数据说明：

- 投资者若仅用过去一年ROE排序，选中高ROE档并不保证未来回报，反映ROE波动和不确定的赚钱能力。
- 预知当年ROE则能取得高且单调的组合收益，提示稳健预测ROE对投资至关重要。

• 进一步分析：

- ROE的转移矩阵（表1）显示，去年ROE处于某档位，次年维持该档位的概率较高（同档维系率约30-50%不等），但ROE下滑概率超过上涨概率，特别是在中高ROE水平区间。
- ROE下滑带来的投资损失显著（表2收益矩阵显示），例如去年ROE 10%-15%区间，次年维持该区间组合年化收益14.77%，而跌落5%-10%组合仅2.69%。
- 因此，对未来ROE稳定性的预测与管理对于提升投资回报至关重要。 [page::5,6,7]

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2. 财务稳定性的刻画

• 定义与思路：

- 报告从盈利稳定性、成长稳定性、杠杆稳定性、现金流稳定性4个维度通过计算相关指标的历史波动率（过去9季度标准差）来衡量对应财务指标的稳定性。
- 具体小类因子如：销售净利率标准差、ROEttm标准差、营业收入环比增速标准差、有息债务/总资产标准差等。

• 盈利稳定性：

- 小类因子均表现出一定的负RankIC（-1.34%到-3.64%不等），意义在于稳定性波动率较低的企业未来表现优于波动率高企业。
- 图3-7显示ROE稳定性因子在中证全指、沪深300、中证500、中证1000的月均超额收益均呈现较为明显的单调性，尤其头部分组（高稳定性）表现优异。

• 成长稳定性：

- 同样呈现负RankIC，营业收入ttm环比增速稳定性因子表现尤为突出（RankIC均值约-2.96%、多空年化收益可达5%至9.4%）。
- 图8-12亦显示明显的分组超额收益单调递减趋势。

• 杠杆稳定性：

- 有息债务/总资产稳定性因子表现出相对优越的风险调整能力（RankIC约-1.73%、rankICIR-0.41）。
- 图13-17反映各样本内该因子分组超额收益对稳定性同样呈正相关。

• 现金流稳定性：

- 选取经营性现金流净额/营业收入和现金等价物净增加额/净利润稳定性指标。
- 现金流稳定性因子整体表现较弱，部分样本空间无显著统计意义，尤其现金等价物净增加额/净利润稳定性效果更弱。
- 图18-22显示分组表现亦不及其他维度因子。

• 合成稳定性因子：

- 报告从盈利、成长、杠杆各维度选取代表小类因子ROE稳定性、营收增速稳定性、有息负债/总资产稳定性，通过等权合成形成综合的“稳定性因子”。
- 合成因子表现优于单个小类因子（表14），具有更高的统计显著性（RankIC均值-3.54%、RankICIR-0.51），分组收益的单调性明显，年化超额收益达9.4%。
- 图23-27形象显示了该因子在多个样本空间（中证全指、沪深300、中证500、中证1000）的分组超额收益和多空累计净值趋势。[page::7-16]

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3. 稳定性因子在筛选预期高ROE股票的效果

• 筛选标准：

- 选取过去9个季度ROEttm均≥10%的股票作为“高ROE股票池”，2020年以后该池股票数量约600只（图28）。
- 根据稳定性因子得分将该池等分5组，统计每组未来4期ROEttm≥10%股票比例（图29）。

• 结果发现：

- 所有高ROE股票平均未来4期维持高ROE的比例约73.44%（体现ROE动量效应）。
- 分组后，未来持续高ROE比例随稳定性升高而递增，最高组G1未来持续高ROE比例增至84.33%，最低组仅62.19%。
- 说明稳定性因子能有效提升筛选出未来ROE稳定不下滑股票的能力，增强ROE动量效应的利用效率。

• 组合收益表现：

- 报告对高ROE股票池应用稳定性因子进行股池及选股，2012年至2024年间回测。
- 在该股票池内，稳定性因子表现仍显著（RankIC均值-3.7%、IR-0.44，年化多空收益8.5%）（表15，图30）。
- 选择稳定性得分最低的50只股票构建等权投资组合，年化收益15.8%，夏普比率0.71，显著优于高ROE股票池等权组合（年化收益9.78%，夏普0.41）（图31，表16）。
- 年度收益表现显示该组合多数年份均优于高ROE股票池，说明稳定性筛选提升了投资组合表现。[page::16-19]

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4. 高ROE高稳定性股票池内选股增强

• 股票池构建：

- 将高ROE股票池基于稳定性因子分为高低两组，构建高ROE高稳定性股票池，平均规模约224只股票（图32）。

• 多因子测试：

- 在该股票池内测试多因子选股因子（成长、盈利、估值、波动性、流动性、长期动量、短期反转、市值、分析师、分红）表现。
- 成长因子（RankIC均值4.94%、IR0.53）、分红、长期动量、波动性因子表现突出（表17，图33-36）。

• 因子优选策略：

- 结合成长、波动性、长期动量、分红四因子，等权打分，每月选得分最高50只构建组合，回测期同上。

• 组合表现：

- 因子优选组合累计净值显著优于高ROE高稳定性股票池和高ROE股票池组合以及中证800全收益指数（图37）。
- 年化收益22.36%，夏普比率0.94，远超同期中证800全收益指数(年化6.12%, 夏普0.28)（表18）。
- 年度超额收益显著且稳定，大部分年份跑赢市场和基准组合。

• 其他组合特征：

- 换手率平均单边约30.39%，4月调仓时换手较高（图38）。
- 市值暴露中位数约100亿元，类似于中证1000指数，避免过度大盘或小盘风格偏离（图39）。
- 行业配置较均衡，前五行业医药、机械、汽车、电子、纺织服装合计约45%，行业集中度合理，权重随时间波动平稳（图40-41）。[page::20-24]

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5. 结论总结

• 纯粹依赖历史ROE高低筛选股票，未来收益稳定性较差。预测未来ROE困难，但以财务稳定性分析为切入点，通过稳定性因子筛选出未来ROE稳定不下滑的优质股票组合，能显著提升投资回报。

- 通过四维度的稳定性指标筛选，最后确定ROE稳定性、营收增速稳定性、有息负债/总资产稳定性三个小类因子，构建“稳定性因子”，在多样本空间均有显著选股效果。

• 在过去9季度ROE均≥10%的高ROE股票中，利用稳定性因子筛选股票，能使未来维持高ROE比例从73.44%提升到84.33%，有效剔除ROE下滑的“害群之马”。

- 结合稳定性因子构建的股票组合回测表现优异，年化收益和夏普率均明显优于仅考虑历史ROE筛选的基准组合。

• 进一步在高ROE高稳定性股票池内通过多因子打分提升组合选股效率，年化收益达22.36%，夏普比率0.94，较基准指数有极大优势。

- 组合换手率适中，市值及行业配置相对均衡，控制了风格过度集中风险。

• 报告提醒基于历史数据分析，未来实际效果面临市场结构变动风险和市值风格暴露风险。[page::24-25]

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三、图表深度解读

表1 ROE转移路径数量比例

• 显示去年不同ROE区间股票在次年分布比例。各档维持区间概率较大，如10%-15%档维持率46.47%，但下滑概率更大（38.34%）。

- 表明ROE存在显著反转和下滑风险，持续高ROE股票稀缺且难预测。

表2 ROE转移路径收益率均值

• ROE提高带来丰厚回报，ROE下滑则收益骤降，尤其两者差异明显。

- 例如10%-15%ROE维持组收益14.77%，但跌至5%-10%组仅2.69%。

图1&图2

• 图1历史ROE分组未来收益波动大，部分年份高ROE股票组合收益差。

- 图2预知当年ROE则未来收益单调提升，证实预测ROE难点。

表3及后续表4-14

• 详细列出盈利、成长、杠杆、现金流稳定性相关的小因子分布及统计表现。

- 小因子整体存在负RankIC，表明稳定性高对应未来更好表现。

• 合成稳定性因子表现更优，提升选股效率。

图3-27

• 对应不同样本空间的稳定性因子分组超额收益图，证明稳定性因子在多市场均有效。

- 多空累计净值曲线上升趋势印证策略正向收益。

图28-29

• 高ROE股票池数量比较稳定，稳定性最高组未来维持高ROE比例显著优于其他组。

图30-31

• 高ROE股票内稳定性因子分组收益表现，选出最低稳定性因子得分中50只股票组合表现显著超越高ROE股票池整体。

图32-41

• 高ROE高稳定性股票池规模及因子测试表现，成长、分红、长期动量等因子表现尤为突出。

- 因子优选组合全年绩效远优于基准，换手合理，行业及市值分布稳健。

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四、估值分析

• 本报告侧重因子投资与组合构建，未深入涉及传统的估值因子分析（如市盈率、市净率等）。

- 设选股多因子中包含了“价值”因子（EP_TTM等），但因其RankIC表现中等偏弱（表17），因此未作为核心推荐依据。

• 投资策略更依赖基本面稳定性与动量因子组合，而非传统绝对估值指标。

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五、风险因素评估

• 报告明确提示：

- 策略基于历史数据，未来市场结构可能变化导致策略效果不稳定性；
- 多因子组合存在市值风格暴露，特别在市场大盘风格显著阶段，组合表现可能不及大盘指数；

• 未详细展开缓释策略，但组合分散在行业和市值，且换手率适中，有一定风险控制。

- 风险提示体现了策略的历史依赖性及风格暴露风险，为投资者提供必要预警。[page::0,25]

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六、批判性视角与细微差别

• 报告观点审慎：

- 承认仅靠过去ROE容易误判未来表现，强调稳定性指标提升筛选效率，显示研究立场趋于实际和稳健。

• 统计显著性：

- 多数因子RankIC水平较低且负值，虽然有统计学意义（t统计量、显著性），但绝对值不高，表明选股收益预期有限，仍需谨慎超预期。

• 样本区间覆盖：

- 时间跨度长（2010-2024年），样本覆盖充分，但经济周期和特殊年份（如2015年异常收益）对整体统计结果有影响，可能存在阶段性策略失效。

• 组合规模与换手率：

- 50只股票组合对应较高集中度，换手率约30%，投资者需考虑交易成本；

• 多因子模型选取：

- 采用等权方法简单合成因子，未体现因子权重优化，可能降低组合效能空间。

• 潜在局限：

- 稳定性因子指标聚焦波动率，可能忽略了公司盈利质量的其他维度，如会计政策变动、一次性利得等；

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七、结论性综合

本报告针对净资产收益率ROE在股票投资中的应用，系统性揭示了历史ROE的预测局限性，提出从财务稳定性的角度入手筛选预期未来ROE稳定不下滑的优质股票，通过构建涵盖盈利稳定、成长稳定和杠杆稳定性三个小类因子的综合稳定性因子，显著提升了筛出持续高ROE股票的概率及组合整体收益表现。

深入回测分析表明，稳定性因子能够在多个市场指数样本内持续产生稳定的超额收益；基于高ROE股票池内的稳定性筛选及进一步多因子优化选股的组合表现尤为突出，实现年化超20%的收益率和近1.0的夏普比率，远超同期基准指数。

图表中的转移矩阵及收益率矩阵清晰展现了ROE变动的投资回报差异，分组收益与多空累计净值图深化了稳定性因子价值的量化解读，实证研究充分支撑了报告主张。

然而，报告也警示投资者策略的历史依赖性和可能的市值风格暴露风险，提示未来市场结构变化对策略稳定性的潜在冲击，建议投资者审慎参考，结合自身风险偏好合理配置资产。

整体来看，该报告提供了一个理论与实证相结合，操作性强的ROE稳定性选股框架，对量化投资者和基本面投资者均具有重要参考价值。

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附：部分核心图表示例 (Markdown格式)

图1：基于历史1年ROE分组下未来1年累计收益率

图2：假设提前知晓当年ROE分组未来1年累计收益率

表1：ROE转移路径下股票数量比例

| 去年ROE区间 | 次年ROE<0 | [0,5%) | [5%,10%) | [10%,15%) | [15%,20%) | >=20% |
|-------------|-----------|---------|---------|----------|----------|--------|
| <0 | 30.01% | 46.43% | 10.74% | 4.41% | 1.77% | 6.64% |
| [0,5%) | 20.42% | 55.98% | 18.43% | 3.15% | 1.15% | 0.87% |
| [5%,10%) | 5.26% | 23.41% | 52.76% | 15.13% | 2.30% | 1.13% |
| [10%,15%) | 2.66% | 7.16% | 28.52% | 46.47% | 12.16% | 3.03% |
| [15%,20%) | 2.41% | 5.13% | 13.79% | 27.95% | 35.98% | 14.75% |
| >=20% | 4.15% | 4.72% | 8.90% | 12.33% | 20.48% | 49.43% |

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以上为报告的详尽分析与解构，覆盖了报告的结构层次、关键论点、核心数据、图表示例及风险提示，旨在为专业投资者提供深入而清晰的研究洞见。[page::0-27]

报告