现金流稳定因子构建与表现 [page::3][page::5][page::7]

• 现金流因子包括偿债能力、营运能力、现金占比等指标，通过计算因子稳定性（波动率）与稳定增长（标准化）获得选股因子。

- 现金/营业利润波动率因子表明经营性净现金流/营业利润波动性越小，公司现金支付越稳定。

• 该因子月度调仓，剔除停牌股票，行业和市值中性处理后，多空组合夏普比1.47，IC达到1.7%，消费行业表现尤其优秀。

- 不同行业中，现金流因子对制造类轻工、机械设备和医药生物等行业的选股效果较佳。

现金/营业利润波动率因子的相关性与效率 [page::6]

• 因子与盈利因子和估值因子（市净率、ROE）存在一定正相关，反映其可能捕捉盈利稳定性和估值特征。

- 结合现金占比构造的增强型现金支付稳定性因子未显著提升模型表现。

股息率因子优化及高股息-现金稳定因子构建 [page::10][page::11][page::12]

• 股息率因子基于股息率TTM叠加公告后至派息前的股息率，考虑分红预案与实施进展，增强时效性。

- 结合现金支付稳定因子残差回归得到高股息-现金稳定因子，表现优异。

• 全市场多空组合夏普比2.47，IC达到4.1%，剔除估值相关性后，夏普比依旧保持1.96，月度IC为3.3%。

高股息-现金稳定因子行业表现及相关性 [page::13][page::14]

• 高股息-现金稳定因子在各行业表现均显著，尤其在家用电器、轻工制造和钢铁行业，IC大于6%，稳健度较高。

- 与估值因子（尤其是扣非市盈率TTM）相关性较高，但剔除该相关性后仍具较强选股能力。

近期高股息-现金稳定因子表现 [page::16]

• 自2016年以来该因子表现显著，表现稳定优于市场，尤其在市场下跌阶段表现更为出色。

- 月度IC水平持续领先，具有较好的稳定性和抗风险能力。

现金/营业利润波动率因子分组回测表现 [page::5]

| 因子分组 | 累计收益(%) | 年化收益率(%) | 年化波动率(%) | 夏普比 | 最大回撤(%) |
|-----|--------|--------|--------|------|---------|
| 第一组 | 519.74 | 20.43 | 31.24 | 0.65 | -57.99 |
| 第十组 | 187.76 | 11.37 | 30.01 | 0.38 | -68.34 |
| 多空组合 | 120.02 | 8.37 | 5.70 | 1.47 | -9.39 |

高股息-现金稳定因子剔除估值后的分组回测表现 [page::15]

| 因子分组 | 累计收益(%) | 年化收益率(%) | 年化波动率(%) | 夏普比 | 最大回撤(%) |
|-----|--------|--------|--------|------|---------|
| 第一组 | 167.33 | 10.47 | 28.74 | 0.36 | -67.18 |
| 第十组 | 556.45 | 21.00 | 28.79 | 0.73 | -51.23 |
| 多空组合 | 143.28 | 9.42 | 4.81 | 1.96 | -5.38 |

报告详尽分析：《基本面因子之现金流与股息率因子》

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一、元数据与报告概览

• 标题：《基本面因子之现金流与股息率因子》

- 作者与支持人员：分析师曹春晓，研究支持陈颖昭

• 发布机构：申万宏源证券研究所

- 报告日期：2019年3月15日

• 研究主题：股票投资中基本面因子研究，专注于现金流质地及股息率相关因子的构造与表现，涵盖因子的稳定性、行业适用性及多因子剔除相关性后的选股效果。

核心论点及研究目标：

报告致力于构建现金流稳定性相关因子（包括现金/营业利润波动率等），结合股息率形成的“高股息-现金稳定”因子，验证其对股票表现的预测能力，评估其行业适用范围，并分析剔除与估值因子（如市盈率）的相关性后因子的独立有效性。报告主张该因子体系能够辅助投资者提升选股效果。[page::0~17]

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二、逐节深度解读

2.1 主要结论与研究动机（第一页）

• 现金/营业利润波动率因子在消费行业内效果较好，周期行业表现一般，IC约1.7%，多空组合夏普比1.47。

- 剔除相关性的高股息-现金稳定因子IC达到3.3%，ICIR0.62，多空夏普比1.96，2016年以来表现突出。

这说明通过关注现金流稳定性结合股息率，可形成具有一定选股能力的因子。[page::1]

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2.2 现金流稳定因子构造（第3页）

• 使用三大类现金流相关指标构建因子：偿债能力（如流动比率、速动比率、利息保障倍数）、营运能力（资产周转率及应收账款、存货、固定资产周转率等）和现金占比指标（经营性现金流/净利润、经营性现金流/营业利润）。

- 在时间序列维度计算这些指标的波动率（即稳定性因子）和标准化后的稳定增长因子，目的是捕捉企业现金流的稳定性及增长趋势，实现动态因子构造。

• 该指标反映企业营收中现金收付占比的稳定性，数值越小波动越低，投资风险相对较低。

分析基础是利用标准差衡量波动率，标准化衡量增长趋势，是以统计学指标作为风险评估的量化基础，方法严谨且通用。[page::3]

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2.3 现金流因子在行业内的表现差异（第4页）

• 现金流稳定性因子在不同细分行业表现不均：

- 应收账款周转波动率在轻工制造和家电表现较好，IC分别约为4.86%和3.98%。
- 存货周转率波动率在机械设备表现正面（IC 2.27%），但在医药生物与房地产负面。
- 流动比的标准化因子在休闲服务行业表现突出。
- 总体看，现金流相关因子对制造业等行业选股有效，但对周期性及部分服务行业效果有限。

视觉图表显示，应收账款周转波动率多空组合净值在轻工制造行业持续攀升，远超第一组低因子值股票，体现了因子的选股能力与行业适配性。[page::4]

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2.4 现金/营业利润波动率因子表现（第5页）

• 此因子反映企业利润中现金支付的稳定性，波动率越小说明现金流越稳定。

- 经过市值和行业中性化处理，剔除停牌股票，月度调仓，表现显示：
- IC=1.7%，ICIR=0.37；
- 多空组合夏普比1.47，年化收益率第一组高达20.43%；
- 最大回撤显著下降，体现风险控制优异。

• 数据表与净值曲线均表明因子具备实际投资价值，有稳定的回报和较低的回撤。

该因子直接用现金流对利润波动率的稳定性做量化，反映企业经营质量，具有稳定性优化资产组合的潜力。[page::5]

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2.5 估值与盈利因子的相关性（第6页）

• 现金/营业利润波动率因子与市净率、扣非市盈率TTM、ROE有明显负相关，其中与市净率的负相关性较强。

- IC时序相关性表明该因子与估值因子走向趋同，如估值较低或ROE较高的公司现金流稳定性倾向于更好。

• 这种相关性要求进一步测试剔除相关组件后因子的独立性。

图表充分揭示因子内在联系，提示投资者该因子受估值与盈利能力影响，非完全独立。需要剔除相关因子验证真正的因子效应。[page::6]

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2.6 行业表现差异（第7页）

• 现金/营业利润波动率因子在医药生物、商业贸易、食品饮料等非周期性消费行业内表现良好。

- 在银行、传媒行业则表现反向，原因可能与这些行业现金流特征不同有关。

• 现金支付稳定性与利润波动率正相关，因此周期行业表现明显弱于消费行业。

行业IC分布图显示消费及医疗行业IC正值显著而周期行业IC负值较多，反映该因子的行业适用范围明确，投资应用时有重要指导意义。[page::7]

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2.7 现金占比因素的加入（第8页）

• 试图将现金支付占比（经营性现金流/营业利润）作为权重，与现金支付稳定性结合。

- 定义新因子为：1/（1+现金/营业利润波动率）* (1+标准化后的现金占比)

• 实证结果显示因子表现无明显提升，年化收益率与多空净值曲线相较原因子只有微小差异，夏普比略有下降。

该结果表明纯粹引入现金占比未必能有效增强因子稳定性与选股性能，现金支付的波动率已具备较强信号含量，现金占比可能信息重复或噪音。[page::8]

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2.8 股息率因子构建与分红流程（第10至11页）

• 股息率计算建立在两部分：历史TTM股息率与新公告分红预案调增。

- 分红预案公告通常于年报时披露（2-4月），股东大会通过平均约35个自然日后，实施公告和除权除息于4-8月完成。

• 公司分红比例自2005年逐步提升，分红覆盖率不断扩大。

- 因此股息率包含TTM累计分红与公告后尚未派息的未来分红，以准确反映预期现金流。

该构造保证了股息率在时间上的完整性，消除了历史股息率滞后的缺陷，提高因子时效性和准确性，对捕捉企业股息价值较为科学。[page::10~11]

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2.9 “高股息-现金稳定”因子（第12页）

• 定义现金支付稳定因子＝ 1/(1+现金/营业利润波动率)，稳定性越高因子值越大。

- 横截面标准化股息率，回归现金支付稳定因子，取残差作为“高股息-现金稳定”因子，目的是剔除现金支付稳定性与股息率的共线部分，提取独立信息。

• 实证显示该因子全市场表现优异：多空夏普比2.47，IC4.1%，ICIR0.72，年化收益与净值曲线展示强劲的风险调整后回报。

- 分组收益呈明显正向梯度，显示因子价值明显。

这是该研究的核心创新，结合现金流稳定性和股息率，剔除相关性后，形成一个独立且表现优越的因子，具有显著投资价值。[page::12]

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2.10 行业内表现（第13页）

• 高股息-现金稳定因子在所有行业均表现正向，IC均大于2%。

- 在家用电器、轻工制造、钢铁（金属钢铁制造业）等行业表现最佳，IC超过6%，机械设备行业表现稳定ICIR约0.57。

• 测试中剔除市值和二级行业影响，确保因子行业内的独立有效性。

- 行业间普遍有效，增强实用性与策略应用范围。

该结果说明因子适应性强，能跨行业普遍应用，资金配置时考虑行业结构可降低风险提升组合收益。[page::13]

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2.11 与估值因子相关性（第14页）

• 高股息-现金稳定因子与扣非市盈率TTM正相关（相关系数约54%），与市净率等估值因子相关亦较高。

- IC时序相关性也支持该结论，但依然存在独立的预测能力。

• 说明高股息因子本质上部分捕捉了低估值企业的特征。

相关性分析提醒投资者需注意因子重叠风险，后续通过剔除相关因子操作验证因子独立性和纯粹性。[page::14]

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2.12 剔除相关性处理后因子表现（第15页）

• 通过剔除扣非市盈率TTM，保持现金支付稳定因子和股息率信息，得到调整后的高股息-现金稳定因子。

- 该因子多空组合夏普比降低至1.96，最大回撤进一步下降至5.38%，月度IC=3.3%，ICIR=0.62，仍具较强选股能力。

• 净值曲线较为平稳且呈持续上升趋势。

该步骤强化了因子的独立性检验，反映剔除估值信息后，因子的纯粹价值信号有效，适合与其他估值因子共同构建多因子选股框架。[page::15]

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2.13 因子表现时序分析（第16页）

• 剔除相关因子后的高股息-现金稳定因子自2016年起表现尤为显著。

- 2012年、2013年及2015年上半年表现较差，但总体呈阶段性轮动规律。

• 长期来看，该因子在市场下跌阶段表现优于市场上涨阶段，具备防御属性。

这反映因子在市场周期中的时变效应，适合构建防御型投资组合，用于风险管理与波动控制。[page::16]

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2.14 报告总结（第17页）

• 报告通过改造三类现金流指标，构建现金流稳定性及稳定增长因子，发现其在制造行业表现尤佳。

- 现金/营业利润波动率因子全市场表现良好，尤其在消费类行业表现突出，周期行业表现较弱。

• 结合股息率，构造高股息-现金稳定因子，表现显著，剔除估值相关性后依旧有效，且风险调整后表现更加突出。

- 因子主要优势为自2016年以来表现优异，尤其在市场下跌阶段表现更胜，提高投资组合抗风险能力。

• 报告研究视角新颖，且实证数据充分，适合投资经理用作选股和策略构建的参考工具。[page::17]

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三、图表深度解读

3.1 现金流因子行业分布表格及趋势图（第4页）

表格详细罗列了现金流指标在不同行业的IC与ICIR，如应收账款周转率波动率在家用电器、轻工制造行业IC高于4%。图表显示多空净值线在轻工制造行业明显拉开，说明该因子在该行业的显著选股能力。

3.2 现金/营业利润波动率因子业绩图（第5页）

• 分组年化收益率图及多空组合净值曲线反映，高波动组和低波动组股票差距显著（第一组回报最长居高不下）。

- 多空组合夏普比较多组均高于0.4，显示风险收益兼顾良好。

• 最大回撤显著低于单组，说明该因子有效降低投资组合风险。

3.3 相关性条形图（第6页，第14页）

相关性图表清晰展示现金/营业利润波动率与盈利因子和估值因子的相关强度，特别是与市净率、扣非市盈率TTM关联，使得衍生因子需考虑剔除相关性处理。

3.4 行业IC条形图（第7页，第13页）

行业IC条形图直观表现因子在不同行业的表现差异，帮助投资者行业资产配置，并针对性选择高IC行业优先投资。

3.5 多空因子净值曲线和分组收益（第8页、第12页、第15页）

多空净值曲线展示因子策略的时间演变，呈长期向上的趋势，且剔除相关性后多空因子净值曲线更稳定、收益更高。

3.6 因子IC时序热图（第16页）

热力图显示因子在不同月份、年份的IC表现，揭示因子时序表现偏好及波动，支持其市场周期相关性与防御特征。

3.7 分红公告流程图（第10页）

流程图详述现金股息分红公告、股东大会决议与实施的时间线，说明股息率因子数据及时性与准确性来源。

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四、估值分析

该报告非典型估值分析，而是基于因子投资框架构建选股因子，主要通过统计学指标（IC、IC_IR、夏普比、累计收益、最大回撤等）来量化因子表现，估值多通过与市盈率、市净率等传统估值因子的相关性分析进行间接考察。报告支持的选股因子更多是信号型趋势性因子，未涉及现金流折现或市盈率定价等传统估值模型的细节。

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五、风险因素评估

报告未设置专门风险章节，但可以隐含识别以下风险点：

• 行业局限风险：因子在周期性行业表现弱于消费品，使用时需结合行业轮动。

- 因子相关性风险：与估值因子相关性较高，可能导致组合超额收益有限，需剔除相关以确保纯因子效应。

• 市场环境依赖：因子在不同市场周期表现波动，部分年份效果欠佳，用户需密切跟踪因子表现。

- 数据质量及披露风险：股息率因子依赖公告数据和复权调整，数据延迟或异常或影响效果。

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六、批判性视角与细微差别

• 因子虽然表现优异，但市场环境变动大和未来数据异质性可能带来结果波动。

- 现金支付稳定性与利润波动率正相关可能掩盖企业真实现金流质量变化，未必能捕捉所有风险。

• 剔除估值因子后的残差因子虽提升独立性，但夏普比由2.47降至1.96，说明与估值因子仍有显著重叠。

- 股息率预案叠加方法在数据处理上依赖若干假设（如复权因子处理），实际操作中需防范模型风险。

总体报告科学且数据严谨，但因子体系作为量化投资工具，使用者应结合自身组合策略深入调研和动态调适。

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七、结论性综合

申万宏源的《基本面因子之现金流与股息率因子》报告系统构建了基于现金流稳定性和股息率的选股因子，有效捕捉了企业现金流经营质量与股息分红价值。具体来说：

• 现金/营业利润波动率因子作为现金流稳定性的代表，表现稳定，尤其在消费行业表现显著，IC约1.7%，多空夏普比1.47，年化收益可观且回撤较低。

- 现金流相关的偿债能力因子和营运能力因子在制造业等行业应用时效果较好，具备行业特异性。

• 高股息-现金稳定因子创新提出，将现金支付稳定性与标准化股息率结合，剔除相关性之后依旧保持强烈的选股能力（IC3.3%，多空夏普比1.96），且抗风险能力优异。

- 因子全市场、行业覆盖面广，且特别在市场下跌阶段表现防御属性明显，有助于投资组合风险管理与收益提升。

• 多项图表数据直观展示因子分组收益、净值曲线及行业表现，验证方法科学合理。

- 关联性剔除等技术手段强化了因子独立性，提升了因子构建的专业层次。

• 报告对分红预案流程及股息率构造详尽说明，确保因子计算准确性。

- 投资者应注意因子波动、行业特性及估值相关性带来的潜在限制，结合多因子框架和宏观环境进行灵活应用。

综上，该报告为量化投资提供了一个结构合理、实证充分的现金流与股息率类选股因子体系，是研究与实操中值得借鉴的重要成果。[page::0~17]

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版权与信息披露

申万宏源证券研究所拥有本报告版权，投资评级采用相对评级体系，符合中国证券业协会规范，研究观点独立公正，信息披露及合规事项详见报告末尾。[page::18~20]

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以上为该研究报告的极致详尽分析，覆盖全文重要论点、数据、图表、方法论与潜在风险，助力投资者深刻理解因子研究的内在逻辑与应用价值。

报告