股息率-国债收益率构建风险溢价时钟，捕捉估值波动主导的A股市场[page::0][page::3][page::5]

• 美股市场中股价波动以盈利波动为主，约占78%；而A股中估值波动占比68.7%。

- 股息率减去国债收益率（DY-BY）作为风险溢价指标，具备较强的股市收益预测能力。

• 基于风险溢价构建的股债轮动策略，A股年化收益16%，夏普率1.2，港股年化收益12%，夏普率0.98。

风险溢价时钟划分市场四阶段及因子表现差异[page::8][page::9][page::11][page::12]

• 基于风险溢价DY-BY的正负值及边际变化，将市场划分为恐慌期、筑底期、复苏期、过热期。

- 四市场状态的平均持续时间约为4-5个月，市场状态稳定且呈“恐慌→筑底→复苏→过热”的演化路径。

• 因子表现高度依赖市场状态：

- 恐慌期偏好盈利、质量、低beta和低财务杠杆；
- 筑底期偏好低股价、低波动、反转因子；
- 复苏期偏好小市值、低股价、高成长；
- 过热期偏好价值、盈利质量和反转因子。
| 排名 | 恐慌期 | 筑底期 | 复苏期 | 过热期 |
|------|--------|--------|--------|--------|
| 1 | 盈利 | 股价 | 规模 | 价值 |
| 2 | 质量 | 低波 | Beta | 质量 |
| 3 | Beta | 反转 | 股价 | 盈利 |
| ... | ... | ... | ... | ... |

价值因子存在分化与陷阱效应[page::13][page::14][page::15]

• 价值因子内部分为盈利相关（EP、SP、CFP）、分红相关（DP）和净资产相关（BP）三类。

- 盈利相关因子随市场过热回落，出现价值陷阱（盈利预期过于乐观导致因子失效）。

• 分红相关因子在过热及恐慌期表现较好，因稳定分红对应稳定盈利与现金流。

- 净资产相关因子在筑底期和复苏期表现优异，具有较强安全边际。

动态因子配置策略构建与回测效果[page::19][page::20][page::21][page::22][page::23]

• 策略基于实时风险溢价判定市场阶段，动态调整因子组合，结合因子风险控制和加权优化。

- 持仓股票100只，半数从中证800内选，半数外选，月度调仓，买卖价格采用次月首个交易日均价。

• 2010-2018年回测，策略年化超额收益20.8%，信息比率3.34，胜率84.1%，最大回撤5.5%，显著优于中证500等权组合和传统因子等权及ICIR加权策略。

- 策略换手率较高，月度双边换手率124%，反映因子择时策略本质特点。

策略对主要因子敏感性分析[page::23]

• 2010-2018年，策略对股价、规模、成长和反转因子敏感性较高。

- 2017-2018年，策略对质量、价值与成长因子较为敏感。

金融研究报告深度分析

一、元数据与报告概览

• 报告标题：《因子择时系列之一：风险溢价时钟视角下的攻守因子配置》

- 作者：分析师林志朋、刘富兵（执业证书编号分别为S0680518100004、S0680518030007）

• 发布机构：国盛证券研究所

- 发布日期：未明确但结合报告引用研究均为2019年初前后

• 研究主题：基于国内股市特征（以估值波动为主导）构建以风险溢价时钟为核心的动态因子择时及配置策略，针对A股市场因子表现的阶段性差异与动态调整机理进行探索。

报告核心论点与目标价／评级

该研究系统剖析了国内A股市场中“股息率-国债收益率”作为风险溢价指标的性质，提出以此构建市场四阶段框架（恐慌期、筑底期、复苏期、过热期），结合因子表现差异制定动态攻守型因子配置策略。研究表明该策略较传统固定因子权重方法明显优越，2010年至今年化超额收益20.8%、信息比率3.34，且稳健度较高。报告风险提示明确指出结论基于历史统计分析，未来若市场环境变化，模型存在失效风险。

二、逐节深度解读

2.1 从收益分解角度的因子择时框架（章节1）

• 核心观点：传统海外市场（如美国）以盈利波动主导股价波动，宏观到基本面到股价传导顺畅，适合基于“利率-信用-波动率”的三因素择时框架。

- 国内A股区别：A股市场由估值波动主导，估值因素占68.7%的价格波动贡献，盈利波动31.3%，导致国内因子择时需纳入估值波动考量。

• 逻辑及支持：报告引用PIMCO数据和Wind数据，通过波动率分解及滞后收益相关性证明不同市场的动态构造，说明美股市场估值波动占比较低，而国内以估值为主。[page::3,4]

2.2 风险溢价体系：股息率减国债收益率（章节2）

• 理论基础：依托经典股利贴现模型（DDM），通过戈登模型简化股价估值逻辑。股息率（DY）和国债收益率（BY）差异体现风险溢价，反映股票相对于无风险资产的超额收益。

- 优势：
1. 避免纯历史估值水平的盲目对比，综合宏观经济环境影响；
2. 定义估值的“中枢”参考，判断市场是否高估或低估，形成动态风险溢价时钟。

• 实证数据：

- 股息率与国债收益率时间序列紧密对比，验证两者的相对稳定性和变动周期（图表4）。
- 股息率-国债收益率波动主要源于股息率（76.6%），国债贡献较小且协方差微乎其微（图表9、10）为策略独立信息来源提供依据。[page::5,7]

2.3 风险溢价对未来市场收益预测（章节2.2）

• 实证检验：股息率-国债收益率能够预测沪深300未来收益率，长期预测能力优于短期预测，降低短期市场波动影响。

- 实测收益：基于DY-BY构建的股债轮动策略在A股年化收益16%，夏普率1.2；在港股市场年化收益12%，夏普率0.98（图表5-8）。

• 结论：风险溢价可作为良好的市场阶段划分和因子配置信号源。[page::6]

2.4 风险溢价时钟与市场状态划分（章节3）

• 定义四阶段框架：

- 恐慌期：DY-BY负且上升，市场估值过高同时快速下跌。
- 筑底期：DY-BY正且上升，市场估值较低，开始筑底反弹。
- 复苏期：DY-BY正且下降，市场估值修复，牛市前期特征。
- 过热期：DY-BY负且下降，市场估值过高，投资活跃。

• 市场状态特征：通过风险溢价的绝对值及变化率同步判定，截至2018年的市场实际切换基本符合这一时钟序列（图表8、12-14）。

- 市场状态稳定性：
- 保持概率均在75%以上，确保策略不会因频繁调仓失效。
- 各阶段平均持续期4-5个月，适合月度策略调仓和风格轮动。[page::8,9]

2.5 因子库与多维度因子测算（章节3.2）

• 因子覆盖：11大类、52子因子，涵盖价值、成长、盈利、质量、规模、反转、波动率、流动性等，确保全方位风格捕捉。

- 数据处理：
- 剔除ST及停牌股票，行业及市值回归调整。
- 行业内分组，行业等权合成。
- 月频更新，注重因子稳定性与适应性。

• 因子方向均以正向为优，部分因子如股价、市值及波动率定为负向因子处理（即低值优）。[page::10,11]

2.6 不同市场阶段因子表现差异（章节3.3）

• 综合因子表现指标：rankIC的t值和胜率、多头超额收益的信息比率及胜率四维度评估，避免单指标偏颇。

- 表现总结（图表16，17）：
- 恐慌期：盈利、质量、低Beta及低杠杆因子表现最佳；
- 筑底期：低股价、低波动率及反转因子优于其他；
- 复苏期：小市值、低股价及成长因子出色；
- 过热期：价值、盈利质量与反转因子表现最好。

• 存在异常：过热期价值因子表现强势，次节详细讨论。[page::11,12]

2.7 因子运动轨迹与价值陷阱（章节4）

• 因子运动模式归类（图表18）：盈利-质量、股价-规模、反转-价值、Beta-资产结构、成长-流动性五大群组，轮动顺序与市场状态相辅相成。

- 价值陷阱现象：
- 过热期价值因子强，经济和盈利拐头后（转入恐慌期）价值因子显著回撤。
- 投资者对价值股盈利预期过于乐观，导致业绩不达预期时股价大跌（图表19）。

• 价值内部分化（章节4.3）：

- 盈利相关因子（EP、SP、CFP）：周期敏感，价值陷阱明显。
- 分红相关因子（DP）：稳定性强，过热及恐慌期均表现优异。
- 净资产相关因子（BP）：在筑底期表现最佳，具备安全边际，类似期权非线性优势（图表20-22）。

• 逻辑解析：

- 盈利相关指标波动大，经济周期敏感，易引发价值陷阱。
- 分红稳定，因其成熟公司的抗周期属性。
- 净资产作为资产负债表指标，波动相对较小，具较好确认安全边际的功能。[page::13-15]

2.8 行情末期的因子锚定效应（章节4.4）

• 价值因子与反转因子均表现出行情末期（筑底及过热期）优异表现，具“锚定”特性。

- 原因包括数据来源（TTM）与预期不匹配，导致行情初期价值估计失真，及市场投资者行为模式变化（从基本面转向情绪主导）。

• 反转因子起到情绪修正功能，行情后段对超跌反弹和买入机会的捕捉明显。

- 图表23对应显示两类因子在筑底期和过热期的排名提升。[page::15,16]

2.9 攻守型因子在不同估值环境中的表现（章节4.5、4.6）

• 防守效应（过热估值）：

- 盈利和质量因子表现优异，如ROE、毛利率等指标。
- 在估值过高的市场阶段，防守型因子帮助控制跌幅（图表24）。

• 进攻效应（低估值）：

- 大盘股与低股价因子在筑底和复苏期取得超额收益，小市值股票弹性高（图表25）。

• 成长与流动性因子表现稳定，不受市场估值环境明显影响，属于非敏感因子（图表26）。

2.10 风险溢价时钟视角的动态因子配置方案（章节4.8）

• 按四阶段分配因子族群：

- 恐慌期：盈利质量、低Beta、低杠杆
- 筑底期：低股价、低波动、反转
- 复苏期：小盘、低股价、高成长
- 过热期：价值、盈利质量、反转

• 2016-2018年风格演进符合该模型，验证其有效性（市场经历筑底、复苏、过热及再进入恐慌期，策略因子选择亦相应调整，图表27）。

- 价值陷阱、风格极端分化等现象均被该策略逻辑有效捕捉。[page::18,13]

三、图表深度解读

• 图表2-3：美国标普500定位盈利波动（11%）主导方占大头，A股沪深300价格波动以估值波动为主（68.7%），强化两市场本质区别，为策略设计打下基础。

- 图表4：中证红利指数股息率与10年期国债收益率走势高度贴合，验证DY/BY体系稳定性。

• 图表5-6：风险溢价对沪深300未来一个月及一个季度收益相关性显著，长期预测效果更强。

- 图表7—8：基于风险溢价构建的股债轮动策略，相比大盘指数净值表现更强，验证股债仓位动态配置有效。

• 图表9-10：风险溢价波动分解体现，股息率贡献主导，国债收益率及二者协方差贡献较小。

- 图表12-14：风险溢价时钟划分市场不同阶段，各阶段对应市场指数演变且状态转换概率规律清晰，持续时间适合月度策略调仓。

• 图表16-17：不同市场状态下大类因子排名差异鲜明，细化子类因子表现，显示因子轮动显著。

- 图表18：因子运动轨迹呈五大类型，呈现市场不同状态因子的轮动及交叉。

• 图表19：价值陷阱以盈利预期偏差与价值因子排名表现勾连。

- 图表20-22：价值因子细分为盈利（SP、EP、CFP）、分红（DP）、净资产（BP）三类，三类因子在风险溢价时钟的表现轨迹有显著差异。

• 图表23-26：行情末期锚定效应、过高估值市场的防御因子作用，过低估值市场的进攻因子作用，以及非敏感因子表现解析。

- 图表27：构建风险溢价时钟攻守因子配置框架。

• 图表28-29：动态因子配置流程及策略净值表现。

- 图表31-32：策略换手率较高，持股周期波动反映风险溢价时钟驱动的风格转换，组合平均市值高于中证500指数。

• 图表33-34：动态因子配置策略对比传统因子等权和ICIR加权策略，收益、信息比率及风险控制均优。

- 图表35-36：策略对大类因子敏感性，2010-18年偏向价格、成长及反转，2017-18年转向质量和价值等。[page::4-7,9-12,13-23]

四、估值分析

报告未专门提供传统的估值体系（市盈率、现金流折现等）细节，但通过风险溢价（股息率-国债收益率）构建动态估值中枢，定义市场高估或低估状态，形成资产配置和因子选择的指导系统。重点在于利用动态风险溢价指标结合因子表现，实现精准风格轮动。

此估值方法理论基础扎实（DDM和戈登模型），并具备较强的实证验证能力。

此外，因子配置基于ICIR（信息比率的分数）和因子胜率权重分配，保证估值发现驱动的因子权重优化，是因子表现和估值时钟相结合的实践。

报告也开展了对因子库敏感性测评，显示不同历史时期策略对因子类别(价值、成长、质量等)敏感度变化，反映策略估值和风险调整的灵活性与稳定性。[page::5,18-24]

五、风险因素评估

• 模型风险：结论基于历史数据和统计模型，未来市场若出现结构性变化（例如盈利与估值的关系重构），模型可能失效。

- 数据限制：部分因子基于预期盈利及各种预估数据，预估偏差可能导致因子表现失真，尤其价值因子频现“价值陷阱”。

• 换手率及交易成本：动态因子旋转带来较高换手率（平均月双边换手124%），增加交易成本和操作难度，可能影响真实净收益。

- 市场环境波动：极端宏观环境（政策冲击、系统性风险）可能导致各因子表现同向负面影响，影响策略防守能力。

• 风险缓解：报告通过因子风险控制环节剔除弱因子，有一定缓解内部因子无法持续表现风险，但对市场剧变依然敏感。[page::0,7,19,21]

六、批判性视角与细微差别

• 因子择时逻辑的依赖性：策略高度依赖于风险溢价定义及其分割市场状态的准确性，若市场结构改变或估值和股息的传统关系被打破，风险溢价时钟失效，策略可能表现大幅下降。

- 价值因子表现的复杂性：价值因子虽在过热期表现强，但实则隐藏价值陷阱风险，报告对此有较好论述，但投资者理解和执行仍面临挑战。

• 换手率较高的弊端：高换手率虽确保策略灵活，但带来成本攀升、税负增加、市场冲击成本等风险，需结合实际交易环境谨慎对待。

- 策略总体稳定性：虽然报告显示信息比率良好，策略表现稳健，但对多个假设条件（因子信息、市场效率、宏观变量影响持续性）有较强依赖，须密切监控模型表现。

• 估值体系的改进空间：报告已提及下一步将探索“factor of factor”方法，有助于因子择时多元化，防止单一指标陷阱，提高模型容错机制。

- 因子表现的滞后性：TTM数据和滚动窗口方法存在时间滞后，行情变化快速时策略反应可能滞后，需要观察实际调仓实时性对策略影响。

• 整体框架扩展性：当前策略重点基于股息率-国债收益率风险溢价，未来若融合“利率-信用-波动率”等其他宏观指标，能进一步完善择时体系，但相关变量之间是否冗余需实证验证。[page::0-1,23]

七、结论性综合

本报告创新性地提出了基于风险溢价（股息率-国债收益率）构建的A股市场风险溢价时钟，将市场划分为恐慌、筑底、复苏和过热四个阶段，并揭示各阶段内因子表现的显著差异。其核心发现包括：

• A股市场估值波动主导价格波动，区别于盈利波动主导的美股，因而需设计基于估值波动的因子择时模型。

- 股息率-国债收益率构成稳定的风险溢价指标体系，可有效预测未来股市收益，成为因子择时和资产配置的核心变量。

• 不同市场阶段有效因子明显不同，构建动态攻守因子配置策略，兼顾市场阶段特有风险与机遇，高效捕捉风格轮动（盈利质量因子、低beta防守，低波动与反转筑底，小盘成长复苏，价值回归过热等）。

- 价值因子表现内部分化明显，盈利相关价值因子周期敏感且容易陷入价值陷阱，分红和净资产相关价值因子稳定性更高。

• 动态因子配置策略在2010-2018年历史回测中表现优良，年化超额收益20.8%，信息比率3.34，且换手率虽偏高但策略切换节奏合理，实现了较优稳健的收益风险平衡。

- 策略对不同因子类别敏感性随时间变化，显示灵活调整能力，同时也提醒投资者需关注因子表现周期与市场环境变化。

• 综合宏观三因素“利率-信用-波动率”模型及风险溢价时钟，有望建立更全面的因子择时体系，未来还需探索“factor of factor”等多因子择时方法融合，提升策略适应性。

本报告通过丰富的图表和详尽的数据分析，深入解读了A股因子择时难点，构建了系统的动态因子配置框架，对量化投资者尤其是宏观因子驱动型策略开发具有重要指导意义。同时，报告明确提出风险提示，强调策略依赖历史统计特征及模型稳定性，需投资者持续关注模型假设合理性及市场环境变化风险。

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总结标杆

• 风险溢价时钟模型基于DY-BY定义国内市场四阶段，具备历史有效的阶段划分及收益预测能力。

- 因子表现显著季节性与阶段性差异，攻守因子不同阶段的配置显著提升超额收益及信息比率。

• 价值因子复杂，盈利型易陷阱，股息和净资产型稳定，建议分支细化使用。

- 策略稳定且灵活，年化超额收益达20.8%，信息比率3.34，高换手率为代价。

• 面向未来，期望结合多元宏观信息及“factor of factor”拓展策略参考体系。

本报告为复杂市场环境中因子择时提供结构化思路，具有较强理论基础和实证支撑，是当前国内量化投资领域因子择时策略的重要参考文献。[page::0-24]

附：部分重要图表展示

• 图表2（美国市场波动分解）

- 图表3（沪深300价格波动分解）

• 图表4（股息率与国债收益率对比）

- 图表18（市场轮转中的因子运动轨迹）

• 图表27（风险溢价时钟与攻守因子配置）

- 图表29（动态因子策略表现）

• 图表33（因子轮动效果对比）

- 图表35（2010-2018因子敏感性）

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（溯源：综合报告全文 0至24页）

报告