资产增长因子在传统投资衡量指标上的表现 [page::6][page::7]

• 替代CAPX、PPE、无形资产等传统投资因子替换资产增长因子后，HXZ和FF5F模型性能显著下降。

- AG因子模型表现远优于144种不同投资因子测度，质疑其传统投资理论解释的合理性。

资产增长因子子成分解析及定价信息的贡献 [page::9][page::10][page::11]

| 因子名 | HXZ模型△maxSR² | FF5F模型△maxSR² | p值显著性 |
|--------|-----------------|-----------------|-----------|
| 存货 (INVT) | -0.021 (不显著) | 0.000 (不显著) | 不显著 |
| 应收账款 (AREC) | -0.018 (不显著) | -0.008 (不显著) | 不显著 |
| PPE | -0.057* | -0.035 | 显著下降 |

• 存货和应收账款增长因子与整体AG因子表现基本一致，包含了主要定价信息。

- 回归显示INVT与AREC因子共同涵盖了AG因子的定价回报，而其他子成分无明显贡献。

宏观经济变量对投资组合定价的影响 [page::14][page::15][page::16]

• 选取12个宏观因子（如全要素生产率TFP、市场情绪BW、融资冲击ICS等）测试AG及其子成分的定价能力。

- AG、INVT和AREC投资组合对融资相关宏观冲击（如ICS、LEV、CRAT、BW等）极为敏感，而PPE组合与这些融资冲击联系不强。

• 股票市场情绪因子(BW)对AG、INVT和AREC投资组合的定价能力显著，且能替代多数宏观因子定价信息。

债权替代机制的实证支持 [page::17][page::18]

• 基于Berger等(1996)和Belo等(2019)，INVT和AREC作为短期流动资产可抵押性强于PPE。

- 股票市场情绪低迷时期，高AG、INVT、AREC公司股权发行受限，但能通过增加债务发行进行融资替代，PPE公司相对弱。

• 表10显示股权发行和债务发行在不同情绪周期和资产五分位数的变化，支持债权替代假说。

投资者过度外推程度(DOX)对模型表现的调节作用 [page::19][page::20][page::21]

• 在高DOX/过度外推期，HXZ和FF5F基于AG因子的模型显著优于替代因子模型。

- 在低DOX期，两种模型表现无显著差异，AG因子的优势减弱。

• 说明AG因子优越性在投资者行为异常期更明显，可能与行为金融相关。

结论与启示 [page::21]

• AG因子背后的定价机制并非传统的q理论投资指标驱动，而是反映了股权融资成本和融资条件变化的债权替代渠道。

- INVT和AREC因子贡献了AG因子大部分的定价效力，是更有效的融资约束代理变量。

• 模型优异表现受宏观经济融资环境和投资者行为状态影响，提示量化因子构建与经济机制理解需深化。

深度分析报告 —— 《资产增长率在资产定价中的作用——“学海拾珠”系列之一百六十九》

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1. 元数据与报告概览

• 报告标题：《资产增长率在资产定价中的作用——“学海拾珠”系列之一百六十九》

- 作者与机构： 华安证券研究所，分析师包括卢昱山（执业证书号S0010522110001）与严佳炜（执业证书号S0010520070001）

• 发布日期： 2023年7月

- 研究主题： 本报告聚焦于资产增长率（AG）因子在资产定价模型中的作用，具体实证并理论分析了 Hou-Xue-Zhang（HXZ）四因子模型与 Fama-French五因子模型（FF5F）中的投资因子构建及其经济含义。

• 核心论点：

- 资产增长率（AG）因子实际的内在机制为“债权替代机制”，非原模型假设的现值或q理论。
- 存货增长（INVT）与应收账款增长（AREC）因子对AG的定价贡献显著，表现与AG因子类似。
- AG因子表现优异是由于其更好捕捉宏观经济融资冲击，尤其是股权融资成本及市场情绪的变动。

• 结论与风险提示： 本研究基于海外文献及历史数据，提出AG因子捕获融资成本变化的能力，这可能挑战现有理论基础，但报告并不构成具体投资建议。[page::0, 3, 21, 22]

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2. 逐章深度解读

2.1 简介与研究背景

• 本文背景为对资产定价因子研究的持续深化，承接了Hou等人（2015）的四因子模型与Fama和French（2015）的五因子模型。这两模型均引入投资因素（投资与盈利能力）来提高对股票平均收益及异常收益的解释力。

- 传统模型将投资因子设计为资产增长率（AG，即总资产同比增长率），反映预期回报和投资活动的联系，但未严密验证AG指标是否合适。

• 原始模型采用的投资指标缺少对无形资产等新兴资本类型的覆盖，且无法区分融资来源（债务/股权）。AG指标可能与投资活动本质脱节，特别是流动资产（存货、应收账款）增加可能是经营不善的表现而非有效投资。

- 研究核心疑问：AG因子真实定价机制是什么？传统基于资本支出（CAPX）和固定资产（PPE）作为投资指标是否合理？[page::3,4]

2.2 采用企业投资的替代指标构建因子

• 作者广泛搜集144种不同投资因子替代AG，涵盖传统（CAPX、PPE增长）和新兴无形资产相关投资指标，通过夏普比率测试比较这些因子的资产定价表现。

- 测试发现，基于替代指标的模型显著弱于AG因子模型，尤其HXZ模型；FF5F模型中替代投资指标表现多被其他基准因子超越，投资因子变得“多余”。说明AG拥有极其独特的解释力。

• 结论强调AG因子表现的异常性和问题，引发对其经济含义的深入思考和疑问。

- 同时引入无形资产资本化研发和组织资本调整，尝试扩展投资定义但未提升模型表现。[page::6,7,8]

2.3 利用资产增长率的子成分构建因子及其解释

• 作者将总资产增长拆解成资产负债表左侧（现金、存货INVT、应收账款AREC、固定资产PPE、无形资产INTAN等）和右侧（流动经营负债COLIAB、非流动经营负债NCOLIAB、债务DBT、股权EQ和留存收益RE）11个子成分因子。

- 通过夏普比率测试发现：
- 使用INVT和AREC因子分别代替AG因子，模型性能无显著差异，均优于使用PPE或其他子成分因子。
- 回归分析确认INVT和AREC因子共同解释了AG因子的定价信息，而AG因子未被单独任何一个子成分涵盖。

• 此发现挑战了AG因子作为传统投资指标的解释力，提示股市投资因子的定价来源可能来自流动资产的动态而非固定资产投资。

- 对右侧资本结构的分解显示，债务增长似乎可以替代部分AG定价功能，但不如左侧INVT和AREC稳定。[page::9,10,11,12,13]

2.4 资产增长率与宏观经济因子的联系

• 针对AG、INVT、AREC与PPE因子，对多种宏观经济冲击指标（全因子生产率TFP、投资专用技术IST、消费-财富CAY、流动性LIQ、不确定性UNC、融资成本ICS、金融中介杠杆LEV、资本比率CRAT、生产网络风险RS、市场情绪BW等）进行风险溢价测试。

- 结果显示，AG、INVT和AREC因子显著捕捉融资相关宏观冲击（ICS、LEV、CRAT、BW），而PPE因子则对这些不敏感，更偏向于技术冲击捕捉。

• 其中，股票市场情绪因子（BW）对AG、INVT和AREC的定价贡献最为显著，且加入BW后，其他宏观因子定价能力大幅减弱，显示市场情绪是捕捉融资成本风险/行为异象的核心。

- 该分析强调AG因子并非传统技术投资增长指标，而是反映宏观融资成本及市场情绪的渠道。[page::14,15,16]

2.5 内在经济机制探究

• 结合Berger et al. (1996)、Campello和Hackbarth(2012)及Ai et al. (2020)的研究，论文解释INVT和AREC较PPE更容易作为债务融资抵押品，被视为融资约束代理指标。

- 高可抵押资产公司融资灵活性更强，股权融资成本上升时更能用股权替代债务，表现为债权替代机制。

• 数据验证：市场情绪低迷时，高AG、INVT和AREC公司股权发行减少幅度更大，债务发行则显著补偿，而PPE排序公司反应较弱。

- 这种债权替代机制独立于融资成本变化的具体宏观驱动因素，驱动AG因子的定价效力，并对应投资者过度外推（DOX）指标的状态变化。

• 统计检验证明，在过度外推程度较高时，HXZ和FF5F模型的AG因子表现明显优于传统模型，低过度外推时期则无显著优势。[page::17,18,19,20]

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3. 图表深度解读

图表1 文章框架（第3页）

• 该思维导图详细梳理了报告思路：从使用企业投资替代指标构建因子、资产增长率分解构造因子、宏观经济冲击介入，到对内在机制的探讨，最终论证AG因子的债权替代机制。

- 每一节点皆对应后文章节关键内容，体现了严密的实证流程与逻辑。[page::3]

图表2 使用夏普比率测试比较模型表现（第7页）

• 面板A和B分别展示基于HXZ和FF5F模型，以AG因子模型为基准，比较替代投资指标(CAPX、PPE、TOTK、PHK、INTK)模型的最大夏普比率变化。

- 结果全面负向，说明换用替代投资因子显著降低定价能力，且显著性强（表示1%水平）。

• 说明AG指标在当前模型性能中不可替代，且传统CAPX和PPE等指标不具备同样的资产定价力。[page::7]

图表3 144种替代投资因子的模型表现分布（第8页）

• HIST图展示HXZ和FF5F模型下，使用144种不同投资因子替换AG因子的最大平方夏普比率分布。

- AG因子位置极端靠右，显著优于几乎所有替代因子，进一步佐证AG因子的异乎寻常表现。

• 说明该因子表现非偶然，极端优异且一致。[page::8]

图表4 AG子成分的夏普比率比较（第9页）

• 通过分解AG成左右两侧资产组成的子因子，测试HXZ和FF5F模型性能。

- 面板A1、A2（左侧子成分）：使用INVT和AREC时与AG效果无异，PPE和其他资产效果显著差。

• 面板B1、B2（右侧子成分）：表现不统一，但RE和DBT较为接近AG模型，其他子因子表现差。

- 体现INVT和AREC因子间接包含了AG的核心定价信息。[page::9]

图表5-7 AG因子与INVT、AREC回归分析（第10-13页）

• 多元回归分析显示AG因子回报由INVT和AREC回报共同解释，控制其他因子后AG对因变量解释力大幅下降，说明后两者共同是AG主要信息来源。

- 单独子因子不能涵盖INVT或AREC，表明这两个子因子质量高，是独立且关键的投资因子。

• 系数显著且样本数据充分（564个观测）。[page::10,11,12,13]

图表8-9 宏观经济因子定价测试（第15-16页）

• 多个宏观经济冲击因子依次被用于资产定价测试，表中展现了风险溢价估计及统计显著性。

- AG、INVT和AREC投资组合在融资相关因子（如股票市场情绪BW）的定价上表现显著，PPE组合则不显著。

• 三因子模型加入BW后，其他宏观因素影响减弱，BW保持显著，表明其捕捉了核心融资冲击。

- 定价误差（SSQE）和平均绝对误差（MAPE）为模型拟合提供支持。[page::15,16]

图表10 市场情绪对股权与债务发行的影响（第18页）

• 以情绪高低为分割标准，分组比较不同资产增长因子分位数的企业平均股票和债务发行。

- 结果显示，AG、INVT和AREC高位组在低情绪时期股票发行降幅较大，债务发行显著补偿，体现债权替代机制。

• PPE排序企业反应较弱，股权与债务流动幅度均较低。

- 支持宏观融资冲击解释AG因子优异定价力的渠道。[page::18]

图表11-12 过度外推DOX指标与模型表现（第19-20页）

• 利用DOX指标区分市场过度外推高低期，比较模型在不同阶段的定价效能。

- 高DOX期间，HXZ和FF5F含AG因子的模型显著优于传统模型及替代投资指标模型。

• 低DOX期间，模型优势减弱甚至消失。

- 进一步印证AG因子的定价效力在市场行为活跃时期更强。[page::19,20]



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4. 估值分析

本报告主要关注资产定价模型因子的定价效力、实证及理论解释，没有专门述及对具体个股或市场的估值区间或目标价。因此，估值分析不是本文的核心内容。报告中的资产定价分析基于资产定价模型（如HXZ四因子、FF5五因子模型）的因子回报定价能力，运用最大夏普比率测试和广义矩估计（GMM）方法，考察不同投资因子及宏观因子对风险溢价的解释效果。使用统计方法如最大夏普比率比较、回归分析和GMM测试衡量模型拟合优度及因子解释力，不涉及典型的DCF等估值技术。[page::6,15,16]

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5. 风险因素评估

• 历史数据与地域限制： 结论基于北美和海外历史数据与文献，可能不完全适用于当前市场或其他经济体。

- 模型假设与简化： 相关因子模型对投资和预期回报采用简化假设，实际情况复杂，因而模型表现可能被高估或解释存在偏误。

• 投资因子测量风险： 投资因子（尤其AG）缺乏理论支持，有可能捕捉到非投资相关的经济现象（如流动资产变动），影响因子解释力稳定性。

- 行为偏差与市场状况依赖： AG因子的优势依赖于市场过度外推和融资成本波动等行为偏差条件，其表现具有时变性，存在模型稳定性风险。

• 结构模型缺失： 报告多次提及缺乏结构模型限制，导致因子表现难以区分是风险还是误定价现象。

- 缓解措施： 报告强调应结合更丰富的结构模型和多指标验证，谨慎使用AG因子解释投资收益风险。[page::0,5,19,21]

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6. 审慎视角与细微之处

• 报告客观指出AG因子虽然在实证中表现突出，却可能并非传统意义上投资动因的反映，存在“表象”误导风险。

- 因子构建敏感性强，替代因子多未能复现AG表现，提示AG因子的特殊性可能来自模型耦合的非理论成分。

• 债权替代机制解释提供了合理经济故事，但未完全排除错配风险和市场行为因素的影响。

- 报告反复强调当前理论模型缺乏“强约束”，对不能直接观测变量的使用带来不确定性，暗示模型解释力或受限。

• 结论由行为金融的市场过度外推和融资成本动态支撑，揭示传统q理论与现值理论在投资因子定价的局限。

- 细节上，INVT和AREC因子的确定、归因分析与宏观经济变量定价关联，为AG因子的解释提供了关键线索，提示财务报表项目对资产定价因子的巨大影响力。

• 暗示未来研究需整合微观融资结构、行为模式与宏观冲击因素来解释投资因子。[page::4,5,21]

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7. 结论性综合

总体来看，本报告系统深入探讨了资产增长率（AG）在HXZ与FF5F资产定价模型中投资因子的地位和实质经济机制，主要发现和阐述如下：

• AG因子构建与定价表现异常出众，在多样替代投资指标中处于极端优势地位，揭示其并非简单的资本支出或固定资产增长替代，且捕捉到了传统指标难以捕捉的资产横截面回报异象。

- AG因子解释力主要源自其子成分——存货（INVT）和应收账款（AREC），两者共同涵盖了AG因子的大部分定价信息，而传统固定资产（PPE）因子对资产定价贡献有限。

• 宏观经济层面分析显示AG、INVT、AREC因子适应融资成本及市场情绪等融资相关宏观冲击敏感，诸如股票市场情绪（BW因子）等影响，其定价效力远胜于PPE因子。这揭示了资产增长因子与宏观融资环境和市场行为之间的深层联系。

- 债权替代机制为AG因子背后的经济内涵提供了有力解释：INVT和AREC因子因为更高的抵押价值，相比PPE更能体现公司利用股权替代债务的能力，尤其在股权融资成本波动和市场情绪低迷时期体现更强的抵御能力。

• 股市过度外推程度（DOX指标）调节AG因子表现，在高DOX的时期，AG因子及相关模型的资产定价能力明显提升，低DOX时优势消失，体现了因子的行为金融特征。

- 理论与实证的契合与限制：尽管HXZ和FF5F模型构筑基础为现值和q理论，但AG因子捕获的经济机制偏离传统理论，反映更复杂的融资结构和市场行为影响，提示学术和实务中对投资因子的理解需修正与拓展。

• 风险提示与方法论局限*：由于因子表现依赖历史海外样本，且缺少完全的结构模型验证，报告提醒谨慎对待AG因子作为投资决策工具的应用，同时强调更深入的结构建模与跨市场验证的必要性。[page::0,4,13,15,18,21]

本次报告通过对144种投资因子的严密检验和多维度实证分析，认定资产增长率因子及其存货、应收账款子成分的资产定价能力，体现了宏观融资成本冲击特别是股权融资成本的透视，同时揭示资产负债表流动性资产部分在资产定价中的重要作用，具有较高的理论创新与实务启发意义。

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总结

本报告以极为详实的实证数据和严密的理论框架，深刻揭示了资产增长率因子的真实定价机制，不仅深入剖析了传统资产定价因子模型中投资因子构建的不足，也提出了债权替代机制的新解释视角。通过对资产增长子成分、宏观经济变量及市场行为的系统性分析，阐释了AG因子及其子成分的显著定价效力，是当下资产定价领域因子研究的重要成果与参考依据。

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如需具体章节或图表的更细节解释，欢迎继续交流。

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