基金对电子行业配置偏好凸显 [page::3]

• 公募基金对医药、食品饮料、电子元器件三大行业超配明显，电子元器件超配2.52%。

- 反映出市场对电子行业长期关注和投资偏好，电子行业内细分半导体、其他元器件和电子设备稳定发展。

行业结构与市值表现 [page::5]

• 电子元器件行业214家上市公司，三大细分行业权重占比稳定。

- 2008-2018年总体上行业累计收益率稳定，半导体波动幅度最大。

• 各细分行业的代表公司年化超额收益存在较大差异，部分企业表现抢眼。

电子元器件行业量化因子表现 [page::7]

• 基本面因子如一致预期市盈率倒数、市盈率倒数、单季度净利润同比增速、单季度净资产收益率，均表现突出。

- 价量因子中的非流动性冲击、一个月反转、一个月日均换手、特异度也显示良好选股能力。

• 因子ICIR最高达0.63，表明市场对这些因子存在稳定响应。

电子行业研发投入状况及研发因子构建 [page::8][page::11][page::13][page::14]

• 电子行业研发强度高，均值达4.53%，研发投入对行业发展密不可分。

- 研发投入的会计处理影响指标质量，费用化与资本化研发支出需调整用于研究。

• 研发相关数据覆盖率稳步提升，年报中费用化研发支出覆盖率2015年达95%以上。

- 研发因子包括研发强度（RD / 营收）、研发支出/市值、研发支出调整净利润/市值和专利产出指标均显示一定的选股效果。

• 研发效率指标（专利增量/研发支出）多空收益达16.72%。

资本投入因子表现一般，选股模型未纳入资本投入因子 [page::15][page::19]

• 固定资产收益率等资本投入因子，整体IC和收益表现低于研发因子。

- 资本投入对业绩影响路径不明确，且为一次性投资，调节效果有限。

多因子选股模型构建及回测结果明显 [page::16][page::17][page::18]

• 构建含基本面因子和研发因子的多因子组合，样本2010-2018年回测。

- 加入研发因子后的基本面量化模型，年化超额收益由10.78%提升至13.13%，多数年份均超越仅含基本面因子的模型。

• 基本面量化模型风险调整后表现更优，最大回撤和跟踪误差有所下降，信息比率提升。

- 多因子模型资产配置严格控制市值和行业权重偏离基准，且个股权重偏离有限。

研发因子在电子行业选股中的投资意义 [page::18][page::19]

• 电子行业作为技术与资本密集行业，研发投入体现创新驱动力。

- 以研发相关市值指标替代传统盈利指标能更准确捕捉行业成长性。

• 资本开支指标较难度量企业实际创新产出，故未纳入最终模型。

- 研发因子显著提升模型表现，验证了创新驱动下电子行业的投资逻辑。

金融工程：基于基本面量化视角的电子元器件行业选股研究 - 深度分析报告

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1. 元数据与概览

• 报告标题： 基本面量化视角下的电子元器件行业选股研究

- 作者： 吴先兴、张欣慰（分析师）

• 发布机构： 天风证券研究所

- 发布日期： 2018年9月20日

• 研究主题： 电子元器件行业内的量化选股因子分析与模型构建，重点考察研发投入与资本投入对选股效果的影响。

核心论点与结论摘要

本报告立足于电子元器件行业的基本面量化研究，深入分析了该行业内常见量化因子对选股效果的贡献，并重点发现研发类因子（尤其是研发支出前净利润与市值比）在行业选股中表现突出，能显著提升组合的超额收益。通过构建涵盖传统基本面因子与研发因子的多因子选股模型，将选股组合的年化超额收益由10.78%提升至13.13%，且多数年度实现更优超额收益。相比之下，资本投入相关因子的表现不及研发因子，模型中未被采纳。

报告系统阐述了电子行业背景、量化因子的实证检验、研发投入的会计处理与数据质量问题、研发产出的衡量及效率评价，最终构建了基于组合优化的行业选股模型，并进行了2010-2018年的回测验证，验证其有效性。风险提示包括市场环境变化、因子显著性波动及模型失效风险[page::0,1,18,19]。

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2. 逐章节深度解读

2.1 行业背景与细分行业简介

• 电子行业涵盖通信、计算机、数字音视频等系统与终端设备，电子元器件位于产业链中游，介于电子材料与电子终端之间（图2）。

- 电子元器件细分为半导体、其他元器件及电子设备（中信标准分类）（图4）。

• 行业内硬件创新周期大致经历商用PC、个人PC、手机、智能手机阶段，目前处于智能手机的末端，创新驱动力减弱。

- 产业转移趋势明显，从欧美日韩到台湾、大陆沿海及中西部，再到越南、泰国、印度等地，且产业链分工复杂，如苹果iphone产业链（设计在美，关键零部件产于日本，芯片/显示屏产于韩台，大陆组装）[page::0,3,4,5]。

2.2 行业公司结构与表现

• 截至2018年8月31日，电子元器件行业共有214家上市公司，半导体36家（17.09%权重），其他元器件100家（48.51%），电子设备78家（34.41%），三大板块市值占比较为稳定（图5、6）。

- 历年收益率波动较大，但整体电子元器件行业在2008-2018年期间年化收益约12.09%，其中电子设备表现相对较好（表1）。

• 代表公司涵盖了各细分行业，且不同公司年化超额收益差异显著，如半导体的利亚德收益37.6%，京东方A则出现-13.53%的负超额（表2）[page::5,6].

2.3 常见量化因子检验

• 使用去极值、市值及二级行业中性处理后的因子，构造多空组合并计算ICIR（信息系数的稳定性指标）、多空收益及胜率。

- 主要正向表现的因子包括一致预期市盈率倒数 TTM（16.16%多空收益，ICIR 0.627）、市盈率倒数TTM、单季度净利润同比增速、单季度净资产收益率（21.10%多空收益），价量因子如非流动性冲击（22.43%多空收益）、一个月反转、日均换手、特异度也具备显著选股能力（图7，表4）[page::7,8]。

2.4 研发能力的衡量与选股效果

2.4.1 研发强度与行业比较

• 电子行业作为技术密集型产业，研发强度（研发支出/营业收入）历年中位数约为4.53%，高于多数传统行业，仅次于计算机、通信等（图8）。

- 研发支出在会计上分为研究阶段费用化和开发阶段可能资本化两部分（图9），国内采用类似国际财务报告准则，研发资本化与费用化数据均披露，但费用化研发支出仅自2013年起系统性提供（图10、11）。

2.4.2 研发数据调整处理

• 由于研发费用化会导致当期净利润低估，报告对研发费用进行调整：将费用化研发支出加回净利润，减去合理摊销（摊销率20%，计算公式详见报告），并相应调整净资产，使净利润和净资产指标更真实反映企业研发贡献（公式详见第9-10页）。

- 报告指出中国上市公司研发数据质量逐年提高，2013年后年报研发数据覆盖率达95%以上，费用化研发数据覆盖率年报亦超过95%（图10、11）[page::8,9,10,11]。

2.4.3 研发因子框架

• 研发因子从三个维度评估企业创新能力：

1. 研发投入类：研发强度（研发/营收）、研发支出对市值比（研发/市值），以及研发支出前净利润/市值（归母净利润+费用化研发支出）/市值，是研发估值类因子，后者表现最为显著（表6、7，图12、13）。
2. 研发增长类：研发支出同比增长率，选股效果不显著（表8）。
3. 研发产出类：专利数量变化，选股表现良好，专利数据覆盖率高且专利数量逐年增加（图14、15，表9）。
4. 研发效率类：专利数量变化/研发支出，体现单位投入的产出效果，因子表现也较强（表10）。

• 综合检验显示，研发支出前净利润/市值（EBRTOMV）为最显著研发因子，研发效率相关因子亦表现稳定（表11）[page::11,12,13,14,15]。

2.5 资本投入因子分析

• 资本投入因子如固定资产收益率、固定资产周转率及其季度版本与同期增长率均表现一般，单季度固定资产收益率略优但仍弱于研发因子（表12、13）。

- 资本投入因子整体显著性较低，推测原因在于资本投资决策存在较高一次性且难修正风险，且指标未考虑项目正确性，仅短期难反映正面业绩影响。故选股模型未纳入资本投入类因子[page::15,19]。

2.6 多因子量化选股模型构建与回测

• 选股模型基于复合因子得分，包含传统基本面因子与选取的研发类因子（研发支出前净利润/市值、研发强度、专利变化/研发支出）。因子得分以因子近12个月的IC均值与IC标准差计算ICIR权重，经正交处理以降低共线性。

- 优化模型加入市值相对基准中性、行业权重中性、个股权重相对基准±5%限制、总权重1约束，基准为剔除新股及ST股票的自由流通市值加权电子元器件指数，季度调仓。

• 回测期2010年至2018年8月，成本为双边0.5%。

- 模型表现：
- 基础量化模型年化绝对收益18.04%，相对指数超额10.78%，最大回撤13.45%，信息比1.24（表15，图16）。
- 加入研发因子的基本面量化模型年化绝对收益20.38%，超额收益提升至13.13%，大多数年份超额收益较基础模型显著提高，且信息比提高至1.46，风险略有控制（表16，图17）[page::16,17,18]。

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3. 图表深度解读

图1：基金持仓及自由流通市值比例对比（2018年中报，page 3）

• 显示公募基金对电子元器件行业配置比例超过市场权重，体现机构对该行业的重视（超配＋2.52%）。医药、食品饮料行业超配更高。

- 说明电子元器件作为技术密集型行业的投资关注度较高。

图2 & 图3：电子行业产业链及电子元器件分类（page 4）

• 图2显示电子材料→电子元器件→电子终端的产业链结构，明确电子元器件处于产业链中游，服务于终端产品。

- 图3细分电子元器件为主动元件（有源器件）与被动元件（无源器件），展示行业技术类别划分。

图4-6：电子元器件细分行业分类、公司数量及权重（page 5）

• 图5显示各细分行业股票数量逐年增长，其他元器件数量最多，半导体最少。

- 图6行业权重稳定，其他元器件占比最高，约50%，半导体占约17%。

图7：常见量化因子多空收益及ICIR（page 7）

• 价量因素（如非流动性冲击、换手率）和基本面因子（PE倒数、净利润增长率等）均表现活跃，年化多空收益高达20%以上，有效选股能力突出。

图8：各行业研发强度比较（page 8）

• 精准展现电子行业研发强度居于高位，显示行业对研发投入极度重视。

图9：研发支出会计处理流程（page 9）

• 清晰展示研究阶段费用化与开发阶段资本化判断逻辑，为后文研发数据调整奠定会计基础。

图10 & 11：研发支出及费用化研发支出数据覆盖率（page 11）

• 折线图清晰显现研发数据披露覆盖率提升趋势，费用化研发支出披露显著滞后于研发总支出。

图12：营业收入分组平均研发强度（page 12）

• 显示企业营收与研发强度负相关关系，规模更大公司相对研发强度较低，提示研发强度应用时需中性化处理。

图13：研发支出前净利润/市值分组月度收益（page 13）

• 不同分组间月度收益逐级递增，说明该估值型研发因子的良好选股单调性。

图14 & 15：专利数据覆盖率与专利数量中位数趋势（page 14）

• 专利覆盖率逐年提升至80%以上，电子行业专利数量逐年增加，创新活跃度强，专利数量可较好反映研发产出。

图16 & 17：选股模型净值及相对强弱（page 18）

• 基础量化模型与基本面量化模型净值均显示持续上涨趋势，但引入研发因子组合表现出更高的累计涨幅和更优的相对强弱指标，验证研发因子贡献显著。

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4. 估值分析

报告中估值部分主要体现为基于因子收益率和IC权重的复合因子预期收益模型，利用组合优化方法在约束条件下最大化该预期收益：

• 因子权重由12个月因子IC均值与标准差计算得到ICIR确定权重，体现因子持续性和有效性。

- 约束条件包括市值暴露中性、行业权重中性、个股权重偏差±5%、组合全仓权重为1。

• 优化方法详见《因子正交全攻略》等文献，部分因子进行对称正交以减轻因子间多重共线性影响。

该多因子组合预期收益等同于因子加权预测收益，达到因子选股体系的有效整合，而非单独DCF或估值倍数法估值模型。组合优化考虑行业及市值中性化条件，保证投资风格符合基准，避免系统性偏差[page::16,17]。

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5. 风险因素评估

报告披露的风险包括：

• 市场环境变动风险：电子行业受宏观经济及产业政策影响，行业周期、创新驱动等因素存在波动，可能影响因子表现和组合收益。

- 有效因子变动风险：因子显著性和稳定性随市场状况变化可能减少因子预测能力，导致模型失效。

• 优化模型失效风险：多因子组合优化基于历史因子效果，如未来市场偏离历史规律或交易限制影响，模型效果难以维持。

报告未详述缓解策略，但提示了模型构建需动态维护及风险监控的重要性[page::0,19]。

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6. 批判性视角与细节探讨

• 研发因子表现优于资本因子合理但片面：研发投入与产出虽是创新和成长的关键指标，但未充分讨论行业周期及终端需求对业绩波动的影响。研发投入转化为业绩存在时滞和不确定性，且部分企业研发项目失败风险较高。

- 资本投入因素被弱化原因合理，但不能全盘否定资本投入价值。资本支出对产能扩张和产品质量提升影响深远，短期表现不佳可能源于数据指标简化，未来可引入更细分资本项目及产能利用率指标。

• 因子IC及多空收益虽有实证支撑，但部分因子IC均值较低（如研发强度调整后0.03），实际有效性及稳健性需持续验证。

- 专利数量作为研发产出代理指标存在局限，专利质量、专利引用等更能反映创新价值，但数据获取受限，报告已指出并保留改进空间。

• 回测结果亮点明显但须警惕大牛市时期的验证偏倚，如2013-2015年表现突出，市场波动大时组合表现需细化分析。

- 报告未涉及交易成本敏感性测试、因子信息衰减及极端行情下模型表现。

以上均未影响报告整体专业性及观点价值，但提示后续研究深挖和模型完善方向[page::15,16,18]。

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7. 结论性综合

总体来看，天风证券本报告系统、全面地剖析了电子元器件行业内的量化选股因子，重点聚焦行业技术密集特性，成功引入研发投入与产出因子，显著提升了选股模型的表现。报告首先明确了行业结构与发展背景，细致刻画了研发数据的会计处理及披露特点，科学设计并实证验证了研发投入/产出/效率三个维度的研发因子及传统因子在行业选股中的表现。实证结果表明：

• 编辑入研发因子的基本面多因子选股模型，年化超额收益由基础模型的10.78%提升至13.13%，且多数年度体现出更强超额收益和更佳风险控制能力。

- 研发相关指标中，研发支出前净利润/市值因子最为显著，反映了研发活动与盈利能力和市场估值的紧密关联。专利变化及研发效率因子亦具潜在选股价值。

• 资本投入因子显著性较弱，模型未采用，强调研发作为长期成长关键驱动力的行业特性。

- 该研究为投资者提供了结合基本面财务数据和创新产出资料的量化选股新视角，对于电子元器件及科技创新型行业的投资决策具有重要参考价值。

图表清晰直观地支撑了报告的论点，涵盖行业分类（图4-6）、因子表现（图7，表4）、研发强度（图8、12）、研发相关因子收益（表6-11）、资本投入因子表现（表13），以及选股模型回测净值趋势（图16、17）等，辅以数据覆盖率、专利增长趋势辅助理解，体现研究的严谨性与实用性。

最终，报告以市场以上市公司为投资对象，经严格数据清洗和回测验证，为电子行业投资者提供可操作的选股量化模型，凸显了研发创新在行业投资分析中的核心地位，具有显著的理论和实务意义[page::0-19]。

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参考资料完整溯源：

• 行业描述，因子定义，数据处理及因子检验详见[page::0-15]

- 多因子模型构建与组合优化方法详见[page::16-17]

• 回测结果与图表展示详见[page::17-18]

- 报告总结与风险提示详见[page::18-19]

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此分析报告基于提供的金融工程电子行业综合研究报告内容，对所有重要论点、数据、图表进行了细致解读与评价，力求详尽全面并保留充分的学术严谨性与实证基础。

报告