历史财务信息对股票收益的预测能力-海通证券-20170726
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摘要
本文主要考察基于Piotroski（2000）体系构建的基本面综合因子在A股市场的选股效果。
整体而言，历史基本面表现越好的公司，未来基本面向好的可能性越大；从二级市场表现来看，后期股票价格上涨的可能性和幅度也越大。
基本面综合因子的单因子选股效果显著
基本面综合因子值最高的1/10股票相对因子值最低的1/10股票月均超额1.74%，月胜率逾70%，统计显著。从相关性分析来看，当月因子值与次月股票收益率的平均相关系数为0.0511，秩相关系数为0.0664，统计显著
横截面回归结果与筛选法结果一致
通过横截面回归模型发现，上市公司综合基本面因子每提高一个标准差，月均收益提高0.47%；且这种现象在A股市场长期存在。由此表明，历史财务信息对未来二级市场收益具有一定预测能力
基本面综合因子可增加收益率模型的预测能力
从多因子模型角度来看，在收益率预测模型中增加基本面综合因子，可明显改善预测模型的精度。而且相比于仅增加盈利因子ROE、dROE的模型，其预测能力改善幅度更大
敏感性分析
从因子构建方式来看，采用位序加总所得的基本面综合因子与采用zscore加总所得的因子具有同样的选股效果，在全市场范围内两者差异并不明显。从选股范围来看，该因子在沪深300指数成分股、中证500指数成分股以及全市场范围内，都存在显著的选股效果
正文
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