从ROIC到WACC 企业价值角度出发的选股思路
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摘要
报告基于ROIC与WACC视角构建企业价值选股因子，针对ROIC的非经常性损益与超额现金进行了细致处理，分析了ROE与ROIC在加杠杆及去杠杆时期的表现差异，并结合CAPM模型及负债结构计算WACC。基于ROIC-WACC的因子显著优于传统ROIC，主要源自ROIC、β和债权成本的优化组合，且该因子在不同经济周期对不同板块（中小创与白马蓝筹）表现出现差异，体现了市场对盈利及成本的不同关注度，提供了一条系统且稳健的价值选股路径[page::0][page::12][page::13][page::15][page::16]
速读内容
- ROIC因子的计算与细节调整[page::2][page::3]：
- ROIC分子为息前税后营运利润(NOPAT)，分母为投入资本（股东权益+有息负债）。
- 计算时扣除非经常性损益与超额现金使因子更稳健。
- 超额现金定义为满足日常经营外的现金，多数案例中扣除后ROIC大幅变动，如贵州茅台。
- 非经常性损益与超额现金对ROIC表现的影响[page::3][page::4][page::5]：
- A股含非经常损益公司比例低，扣除非经常性损益对全市场影响不显著，但扣除更稳健。
- 扣除超额现金后ROIC因子整体表现反而不及不扣除版，除经济下行阶段股东更看重现金能力。
- 在沪深300市场，扣除超额现金后ROIC因子表现优于不扣除。
- ROIC与ROE对比及杠杆期表现差异[page::7][page::8]：
- ROE包含财务杠杆，ROIC不含。
- 加杠杆期（2013-2015）ROE表现优于ROIC，去杠杆期（2016-2018）ROIC更优。
- ROE/ROIC比率与宏观杠杆率高度相关且领先，展示上市公司杠杆变动趋势。
- 资本成本WACC的计算与表现[page::9][page::10][page::11]：
- 股权成本采用CAPM模型，计算Beta基于8年日度数据，市场长期预期收益平稳下降。
- 债权成本基于短长期债务利率，约2%-4%区间波动，体现市场利率变动。
- 因企业资本结构权益占比较高，WACC走势近似股权成本走势，平均约5.5%。
- ROIC-WACC差值分析及选股策略[page::12][page::13]：
- ROIC-WACC >0代表创造超额价值，两段明显反弹期对应市场中小创与白马蓝筹不同偏好。
- 基于ROIC-WACC的选股因子IC由1.99%提升至2.64%，显著性提升，且多空收益稳定。
- 不同样本空间影响因子提升，剔除次新股后效果降低但仍优于传统ROIC。
- ROIC-WACC因子拆解及多因子组合表现[page::14][page::15]：
- ROIC-WACC因子实质为ROIC、β（负向因子）与债权成本Rd（正向因子）的加权组合。
- β因子表现与国外低β效应一致，为负向因子，IC平均-1.53%；Rd正向因子IC仅0.5%。
- 三因子相关性低，组合权重优化提升IC从2.14%增至2.64%，IC_IR从1.08提升到1.46。
- 研究总结[page::15][page::16]：
- 非经常性损益需扣除，超额现金影响区域和时间表现差异明显，沪深300扣除更优。
- 加杠杆期ROE表现优，去杠杆期ROIC更有效，ROE/ROIC比例与宏观杠杆率高度相关且领先。
- ROIC-WACC能有效量化企业超额价值，反映不同资本成本与盈利驱动市场表现差异。
- ROIC-WACC因子的线性组合及优化权重组合优于单因子表现，展现良好选股潜力。
深度阅读
详尽解读报告：《从ROIC到WACC 企业价值角度出发的选股思路》
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一、元数据与报告概览
- 报告标题：《从ROIC到WACC 企业价值角度出发的选股思路》
- 作者：丁鲁明、胡一江，丁鲁明金融工程研究团队
- 发布机构：中信建投证券股份有限公司
- 发布日期：2019年10月24日
- 主体内容：本报告围绕企业价值选股逻辑，重点分析ROIC（投入资本回报率）及其与企业资金成本（加权平均资金成本，WACC）的综合运用，以期构建更具解释力与稳定性、扶持价值创造的选股因子体系。
核心论点：
报告细致剖析ROIC的计算细节，揭示非经常性损益和超额现金对ROIC的影响差异；对比ROIC与ROE因子的不同阶段表现，结合宏观杠杆率视角说明两因子的相互关系；深入计算WACC并引入ROIC-WACC组合因子阐述选股能力。最终论证ROIC-WACC因子实质为ROIC、beta与债权成本Rd三因子的加权组合，展现出优于单一因子的投资性能，成为提升选股效果的关键工具[page::0,1,15,16]。
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二、逐节深度解读
1. 引言：选股模型现状与研究动机
报告开篇指出，传统盈利类选股因子（ROE、ROA）仅从股东视角评估企业表现，忽视了债权人的利益，且因子多样化虽提升模型稳健性，却缺乏对因子构造内在机理的系统分析，导致模型失效时难以有效改进。基于此本报告将以ROIC为核心因子，结合企业资金成本，提供更符合企业价值衡量的选股框架[page::1]。
2. ROIC因子的计算与细节
- 2.1 ROIC计算公式及特性
ROIC定义为NOPAT（息税前经营利润税后，EBIT(1-税率)）除以投入资本（股东权益+有息负债）。其核心优点在于同时衡量股东与债权人对企业的整体资本回报，避免ROE等指标杠杆效应带来的误判。报告采用Wind数据基于正向法计算EBIT，适用于非金融类企业，对金融类公司采用反向法存在计算局限[page::2]。
- 图1解读
图式展示ROIC构建逻辑：分子为税后营业利润，分母涵盖股东权益与有息负债，体现资本投入的严格界定。此示意强调全面资本视角的重要性[page::2]。
- 2.2 非经常性损益与超额现金的调整
报告围绕两项调整思考：
1. 非经常性损益：被界定为扰动项，扣除后计算“扣非ROIC”，提升盈利因子的稳定性和稳健性，符合市场对扣非利润的关注标准。
2. 超额现金：表示满足日常运营以外持有的多余现金（公式为现金及等价物减去流动负债与流动资产的差额的最大值），该部分现金不应计入投入资本，因源于公司内生经营并非股东或债权人投资。扣除超额现金后，ROIC能更真实反映企业真实资本回报。
报告以贵州茅台为案例，扣除超额现金前后ROIC分别为31.71%、230.51%，显示超额现金对部分公司ROIC影响显著[page::2]。
- 2.3-2.5 非经常性损益与超额现金对整体市场ROIC表现的影响
报告通过历史全市场样本分析，发现：
- 非经常性损益公司占比低，扣非对ROIC因子历史表现影响较小，但在2015-2017年非经常性损益占比较高时，扣非ROIC表现更优，符合投资者偏好稳健业绩原则（图2显示主要在15-17年占比高达15%，其他时间约5%）。
- 扣除超额现金整体市值加权ROIC表现反而落后不扣除版本，导致扣现金后的ROIC在多数年份成为弱因子。但在经济下行期（2012-14年、2018-19年），扣超额现金ROIC具有更优表现，因为市场更看重企业现金流充裕与经营稳定性（图3显示不含超额现金公司占比的历史演变，低迷期相对稳定甚至上升）。
- 在沪深300成分股中，扣除超额现金的ROIC表现整体优于不扣除，且更稳健，表明大盘蓝筹对于资本结构调整有更高的敏感性，或资金配置更有效[page::3,4,5,6]。
- 图4-5解读
从全市场及沪深300角度多种ROIC计算方式的净值表现清晰可见：全市场中不扣超现金表现优越，而沪深300则呈现相反趋势，提示投资者应根据不同市场环境与样本层次灵活选用计算方式[page::6]。
3. ROIC与ROE比较分析
- 本质区别：ROIC衡量企业整体资本回报率，无杠杆；ROE反映股东回报，带有财务杠杆效应（权益乘数）[page::6]。
- 相关性：两因子在历史期（月度）同涨同跌概率达100%，累计多空收益趋势高度一致（图6），但相对表现受宏观杠杆率影响明显。
- 阶段性差异：2013-2015加杠杆期，ROE因子表现优于ROIC，因其放大了资本运作效应；2016-2018去杠杆期，ROIC表现更佳，反映企业真实经营质量被更多市场认可。
- 宏观杠杆率验证：ROE/ROIC比率与国家非金融企业部门杠杆率高度吻合，且有先行性（图7、8展示杠杆率变化与ROE/ROIC走势）说明市场整体杠杆环境确实塑造了两因子表现的分化[page::7,8]。
4. 企业资金成本（WACC）计算
- 4.1 WACC定义：资金成本综合体现股东成本（Re）和债权成本（Rd），权重为股东权益市值和有息负债比例。
- 4.2 股权成本
采用CAPM模型，基准风险溢价取过去8年平均市场收益，beta基于8年日度收益数据计算，无风险利率采用1年期国债收益率，时间窗口长于传统1-2年，旨在稳定估计（图9-10）。股权成本呈现整体下降趋势，且大市值与小市值趋于一致（图11）。
- 4.3 债权成本
根据企业短期（短期借款、应付票据）与长期（长期借款、债券）负债结构加权计算，利率参考相应期限国债收益率，考虑税盾效应，整体债权成本在2%-4%之间波动，走势与国债同步（图12）。
- 4.4 综合表现与ROIC-WACC分析
WACC随股权成本走势波动，权益占比稳定高于债务（图13-14）。ROIC自2010年以来先降后升，WACC自2014以来明显下降，共同导致ROIC-WACC两轮显著上升期：2014-2016（成本下降带动）与2017-2018（收益回升带动），分别对应中小创和白马蓝筹表现（图15-16）。这说明市场层面不同时期对企业盈利与资本成本敏感性不同，反映投资者风险偏好和流动性环境变迁[page::9,10,11,12]。
5. ROIC-WACC因子表现与实证分析
- 5.1 选股表现
ROIC-WACC差值越大，代表企业创造的超额价值越高，横截面选股效果优异（图17-18，表8），年化多空收益和信息系数IC均优于单纯ROIC。但回测样本空间排除未满8年股票，部分提升来自样本偏差（survivor bias），但核心结论依然稳健。
- 5.2 股权成本EP替代测试
尝试用EP（盈利收益率）代替CAPM计算股权成本，结果反而降低因子表现，表明EP作为股权成本近似可能与ROIC-WACC结构不匹配，存在符号反转的问题（表9）。
- 5.3 ROIC-WACC拆解与三因子线性组合实证
ROIC-WACC实质由ROIC、beta（负向因子）、债权成本Rd组成，其R0IC与Rd为正向因子，Beta为负向因子（公式与模型简化展现）。
- Beta低风险因子表现优异，与国际低beta异常一致，IC为-1.53%，因子负相关，统计显著；
- Rd正向因子表现一般，IC仅0.5%，统计不显著。
- 三因子相关性极低（<5%）表明各自贡献独立增量。
- 采用资本结构权重加权合成的ROIC-WACC因子优于三因子等权重组合，IC与信息比率显著提升（图21，表12），体现资本结构权重对组合优化贡献显著[page::13,14,15]。
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三、图表/图片深度解读
- 图1（ROIC计算结构图）：形象地展示ROIC分子（NOPAT=EBIT
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四、估值模型分析
报告主要估值分析体现在ROIC与资本成本WACC的比较中，投资策略基于企业是否创造超额价值：
- 核心估值逻辑：
$$
EVA = \text{投入资本回报率} - \text{资金成本} = ROIC - WACC
$$
当$ ROIC > WACC $时，企业创造了超额价值，是投资的优选对象。
资金成本中股权成本采用CAPM模型估算，债权成本基于企业债务结构加权国债收益率计算。
ROIC的精细计算涉及扣除非经常性损益和超额现金的调整，增加测算精度。
- 选择权重：
结合企业资本结构（权益与负债比例）采用加权线性组合方法优化三个因子（ROIC、β、Rd）权重，提升因子表现。
- 替代方法尝试：
EP（盈利收益率）替代CAPM股权成本计算反而降低选股因子表现，原因在于该指标与ROIC-WACC符号逻辑不匹配。
- 预测准确性：
信息系数IC从单一ROIC的1.99%提升至ROIC-WACC的2.64%，信息比率IR也显著上升，说明模型在捕捉因子与未来收益关联度上更具统计显著性和稳定性[page::9,13-16]。
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五、风险因素评估
报告未专门展开风险评估章节，但通过多处论述可总结相关风险及局限：
- 经营扰动风险：非经常性损益虽比例低但波动可能对因子回报稳定性产生影响，特别是在并购、资产处置较频繁年份。
- 宏观波动风险：资本市场加杠杆与去杠杆阶段对ROE、ROIC因子表现贡献不同，若周期判错，因子有效性打折。
- 资本市场波动：股权成本和债权成本受资本市场大幅波动影响，导致WACC估计不稳健，影响因子表现。
- 样本偏差（生存者偏差）：ROIC-WACC回测选取上市时间超过8年的样本，可能忽视新上市公司，影响因子泛化和实际应用。
- 模型假设限制：本文采用的资本资产定价模型CAPM有传统假设限制，忽略市场非理性、流动性风险等，影响股权成本精度。
- 缓解策略：报告通过分阶段分析、不同基准设置与调整计算方式尽力减少上述影响，但在实际投资设计时需结合市场及企业实际情况进行动态调整[page::0,6,8,13]。
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六、批判性视角与细微差别
- 报告视角清晰且定量扎实，系统融合资本结构特征提升因子有效性；但在某些用语和数据选取上仍显局限：
- 样本选择差异问题：ROIC-WACC因子因需8年历史数据筛选导致的样本范围缩小或引入生存者偏差，这部分调整对因子表现的提升贡献较大，掩盖了纯因子本身提升幅度的客观判断，需在实际应用中警惕。
- 超额现金调整差异：不同市场层级（全市场与沪深300）对是否扣除超额现金表现截然不同，强调基于投资标的确定调整方法，但报告未对超额现金定位的经济资本回报及未来变动做更细致的动态讨论。
- EP股权成本替代方案的失效说明：虽然EP反向解释了CAPM的不足，但未尝试其他估值模型（如Fama-French多因子等），限缩方法多元化视角。
- Beta负向定位：指出低Beta股票表现优于高Beta，符合低波动效应，但当前市场环境变化可能影响此假设的未来持久性，需持续动态验证。
- 图表中部分公式表达模糊，文本部分还有部分公式呈现乱码或格式异常，略影响理解，但核心内容无碍。
总体而言，报告平衡理论与实证，客观揭示资本成本对盈利因子的放大机制，科学构建综合因子模型，具有较强的学术价值与实用指导意义[page::6,13,14,15]。
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七、结论性综合
本报告基于企业价值创造的核心驱动力——资本回报率（ROIC）及对应资金成本（WACC）展开，系统梳理了ROIC的计算细节，明确非经常性损益需扣除而超额现金调整效果具时效和市场层面差异性。与传统的股东回报率ROE相比，ROIC因子更能稳定反映企业真实盈利能力，特别在去杠杆环境下表现出色。通过隐含资本结构权重，报告进一步构建了ROIC-WACC因子，揭示其实质为ROIC、beta和债权成本三因子的加权线性组合，提升了选股因子的预测能力和稳定性，IC指标实现了由1.99%到2.64%的显著提升，显著优于等权组合。
报告图表辅助展示了核心结论，特别是超额现金影响的结构分化（图3）、ROE与ROIC因子与宏观杠杆联动关系（图7、8）、资本成本与ROIC动态趋势（图15、16）以及三因子拆解的差异化表现（图19、20、21），整体架构严密、数据翔实。报告为基于企业价值的量化选股方法提供了科学实证基础，促进了财务因子从盈利能力拓展至资本成本综合考量，丰富了中国市场量化研究工具箱。
综上，报告明确表达了ROIC-WACC因子在A股市场构建企业价值投资框架中的核心地位，体现了在不同经济周期与资本结构环境下灵活适用财务因子的重要性，强调资本成本核算在定价和选股中的决定性作用，是资产管理及量化投资实务中的重要参考资料[page::0-16]。
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参考文献
- Stewart G. Bennett III, The Quest for Value
- Black, F. "Beta and Return." Journal of Portfolio Management, 1993.
- Fama, E. F., & MacBeth, J. D. "Risk, Return, and Equilibrium: Empirical Tests." Journal of Political Economy, 1973.
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（本分析严格基于报告内容编写，所有数据均有页面标注出处，确保观点透明可追溯）
