策略指數(shù)收益來源是因子溢價還是行業(yè)暴露

策略指數(shù)收益來源是因子溢價還是行業(yè)暴露？--基于因子行業(yè)中性化處理的分析摘要早期市值加權(quán)組2005年來隨著因子投資發(fā)展，因子投資中行業(yè)暴露風(fēng)險問題備受關(guān)注，但就是口能夠帶來回報。境內(nèi)市場常見的風(fēng)險因子都有行業(yè)暴露傾向，但不同類型因子行業(yè)偏向性從因子純多頭表現(xiàn)和多空表現(xiàn)對比來看中獲益，行業(yè)中性化處理效果不明顯。應(yīng)結(jié)合不同的場景探索因子行業(yè)中性化處理在單因子或多因子策略指數(shù)中隨著境內(nèi)指數(shù)化投資深度發(fā)展及投資者對SmartBeta策略認(rèn)知度提升，基于行業(yè)中性策略的“寬基+SmartBeta”指數(shù)具有較大發(fā)展空間。一、策略中特定行業(yè)風(fēng)險如何處理備受關(guān)注（一）學(xué)術(shù)研究中行業(yè)中性問題由來已久指數(shù)構(gòu)建中是否需要考慮行業(yè)中性化問題由來已久。隨著Markowitz（1952）“投資組合選擇”理論提出，投資者認(rèn)識到風(fēng)險分散的重要性，在構(gòu)建投資組合時，盡可能地投資多個不同種類、不同行業(yè)的資產(chǎn),“不要將雞蛋放在一個籃子Sharpe(1964)等人在Markowitz（1952）礎(chǔ)上提出CAPM數(shù)發(fā)展奠定理論基礎(chǔ)，早期的指數(shù)以市值加權(quán)為主。然而，PeterLynch(1989)首次在其著作“OneUpOnStreet”指出，市值加權(quán)指數(shù)是根據(jù)市值來決定指19世紀(jì)末20JacobsLevy(2000)Kacperczyk,SialmZheng(2005)Hou和Robinson(2005)等。盡管上述研究并未表明行業(yè)均衡處理會給投資組合帶來超額收益，但卻指出能有效避免特定行業(yè)風(fēng)險，行業(yè)分層等權(quán)重指數(shù)應(yīng)運(yùn)而生。CAPMP（nomlis和French1993)HarveyLiu和Zhang(2016)2013年主流學(xué)術(shù)文獻(xiàn)共計提出多達(dá)316Fama-FrenchSmartBeta界就是否應(yīng)對所有因子進(jìn)行行業(yè)中性化處理并無研究定論。Jegadeesh和TitmanMoskowitz和進(jìn)一步表明股票動量效應(yīng)Poter和究，認(rèn)為基于行業(yè)中性因子構(gòu)建的投資策略組合能夠提高組合收益率，而Kacperczyk,Sialm和Zheng（2005）等研究表明即便認(rèn)可行業(yè)中性化策略能夠降收益。Ehsani，Harvey和（rfactor）預(yù)測能（ass收益的差異；二是來自行業(yè)內(nèi)個股的差異（witin，也即有：rfactor=racross+rwithin文章對Famaand（（因子值行業(yè)均值（（SR和行業(yè)中性化后投（S?組合的夏普比率（S?）通常高于原始因子投資組合的夏普比率（S；而在純圖1行業(yè)中性化前后因子投資組合夏普比率變化圖和Baren（2021）研究同樣也表明，在構(gòu)建因子策略組合時，對所21Fwitin=i,t????Instyi)i,t)i,t

k????Industry(i)(Fi,t)i,tass=i,t進(jìn)一步，作者構(gòu)建以下線性因子組合來分析投資組合超額收益的具體來源，即通過變動參數(shù)（從0到1，分析增加跨行業(yè)因子的權(quán)重是否會提升或降低總溢價F(w)因子、動量因子、低波因子不適合行業(yè)中性。?=??+(1?)??因子尤其是短期動量因子將會受益于行業(yè)暴露。（二）常見的行業(yè)中性指數(shù)構(gòu)建方法暴露風(fēng)險或者行業(yè)權(quán)重分布不均衡的問題：300分層等權(quán)指數(shù)和上證180與基準(zhǔn)指數(shù)（如滬深300）保持一致，并在各行業(yè)內(nèi)選取因子得分較高的證券構(gòu)ESG300慮了行業(yè)均衡性，在滬深300指數(shù)樣本中剔除ESG評分降幅較大的證券后，將剩余證券中每個中證二級行業(yè)內(nèi)成長因子和盈利因子綜合得分排序前的N家公司組合成指數(shù)樣本，旨在跟蹤滬深300指數(shù)樣本中盈利能力和成長能力較強(qiáng)證券整體表現(xiàn)，權(quán)重與滬深300指數(shù)保持一致，確保行業(yè)權(quán)重分布相對均衡。中證特色寬基指數(shù)系列本質(zhì)上也采用了行業(yè)中性策略，如中證A100和中證A500指數(shù)，該指數(shù)系列在不同行業(yè)內(nèi)選取市值最大的證券作為指數(shù)樣本，并保權(quán)重過于集中的問題，提高新興產(chǎn)業(yè)代表性。子行業(yè)暴露相對均衡。二、如何進(jìn)行因子行業(yè)中性處理大量研究證實因子行業(yè)中性化處理能夠降低特定行業(yè)高暴露風(fēng)險，提升因本文擬就A行業(yè)中性效果，為因子策略指數(shù)構(gòu)建提供參考依據(jù)。（一）因子定義及因子行業(yè)暴露特征有效的關(guān)鍵。在后續(xù)的研究中，將借鑒和Baren（2021）的研究方法，1列舉部分學(xué)術(shù)文獻(xiàn)或指數(shù)構(gòu)建中常用因子指標(biāo)。表1本文研究因子指標(biāo)序號指標(biāo)代碼指標(biāo)解釋類別1EP市盈率倒數(shù)價值2DP股息率價值3BP市凈率倒數(shù)價值4CFP市現(xiàn)率倒數(shù)價值5ROE凈資產(chǎn)收益率質(zhì)量6ROE殘差ROE對Ln（PB）質(zhì)量7Accrual（經(jīng)營活動現(xiàn)金流凈額-營業(yè)利潤）/總資產(chǎn)質(zhì)量8ROE波動率倒數(shù)過去12個季度ROE波動率倒數(shù)質(zhì)量9ROE-ROE波動率最新季度ROE-過去12個季度ROE波動率質(zhì)量10財務(wù)杠桿率經(jīng)營活動現(xiàn)金流凈額/總負(fù)債質(zhì)量11營業(yè)收入環(huán)比營業(yè)收入TTM季度環(huán)比成長12扣非凈利潤環(huán)比扣非凈利潤TTM季度環(huán)比成長13營業(yè)收入同比營業(yè)收入TTM季度同比成長14扣非凈利潤同比扣非凈利潤TTM季度同比成長15SUE標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)期外盈利成長16ROE同比ROE季度同比成長17日收益波動率過去1年日收益波動率低波動18波動率殘差過去1年日收益波動率殘差低波動19短期動量過去4個月至上個月的累計收益動量20中長期動量過去12個月至上個月的累計收益動量21短期風(fēng)險調(diào)整動量過去4個月至上個月累計超額收益（相對中證全指）動量22中長期風(fēng)險調(diào)整動量過去12個月至上個月累計超額收益（相對中證全指）動量2312周新高12動量2452周新高52動量25自由現(xiàn)金流率自由現(xiàn)金流/企業(yè)價值現(xiàn)金流26市值過去1年日均總市值規(guī)模截取2013年底至2024年6持一致。等盈利能力維度指標(biāo)偏向金融地產(chǎn)、主要消費(fèi)和醫(yī)藥衛(wèi)生等行業(yè)，盈利穩(wěn)定性指標(biāo)偏向公用事業(yè)、價值因子行業(yè)暴露DPBPDP數(shù)據(jù)來源：Wind，中證指數(shù)，數(shù)據(jù)截至2024年6月底。2價值因子行業(yè)暴露情況1質(zhì)量因子行業(yè)暴露ROE12ROE12roe波動率盈利質(zhì)量財務(wù)杠桿數(shù)據(jù)來源：Wind，中證指數(shù)，數(shù)據(jù)截至2024年6月底。3質(zhì)量因子行業(yè)暴露情況成長因子行業(yè)暴露1.由于各類因子指標(biāo)較多，出于篇幅考慮，本文只展示部分指標(biāo)的行業(yè)偏向特征，下同。TTM同比營業(yè)收入TTMTTM同比數(shù)據(jù)來源：Wind，中證指數(shù)，數(shù)據(jù)截至2024年6月底。4成長因子行業(yè)暴露情況低波動因子行業(yè)暴露11年日收益波動率1年日收益殘差波動率數(shù)據(jù)來源：Wind，中證指數(shù)，數(shù)據(jù)截至2024年6月底。5低波因子行業(yè)暴露情況動量因子行業(yè)暴露風(fēng)險調(diào)整動量_4M_1M風(fēng)險調(diào)整動量_4M_1M風(fēng)險調(diào)整動量_12M_1M數(shù)據(jù)來源：Wind，中證指數(shù)，數(shù)據(jù)截至2024年6月底。6動量因子行業(yè)暴露情況現(xiàn)金流因子和市值因子行業(yè)暴露自由現(xiàn)金流率過去一年日均自由流通市值自由現(xiàn)金流率過去一年日均自由流通市值數(shù)據(jù)來源：Wind，中證指數(shù)，數(shù)據(jù)截至2024年6月底。7現(xiàn)金流和市值因子行業(yè)暴露情況（二）行業(yè)中性化處理方式和Baren（2021）使用發(fā)達(dá)國家指數(shù)樣本作為研究對象，分析1994年7月至2018年2研究方法，將表1內(nèi)因子和行業(yè)間因子：i,tFwithin=Fi,t?????Industry(i)(Fi,t)i,ti,tFAcross=????Industry(i)(Fi,t)i,t同時，為了動態(tài)反映行業(yè)中性化處理效果，我們構(gòu)建如下變量：F=FWI+wFAI數(shù)值位于0到1w等于0當(dāng)w等于1時，F(xiàn)為行業(yè)中性化處理前原始因子值，w越大行業(yè)間因素影響越大。通過將w由0變化到我們擬從因子t統(tǒng)計量和IC值兩個維度檢驗因子行業(yè)中性化效果。通過調(diào)整w值，得到同一因子不同F(xiàn)值，將這些F值作為因子暴露對因子溢價進(jìn)行回歸分析，得出不同的因子收益β?；谶@些β構(gòu)建因子收益t統(tǒng)計量，以確定各因子在不同程度的行業(yè)因素影響下對因子溢價的預(yù)測能力。具體過程為，采用Fama和MacBeth（1973）提出的橫截面回歸法，通過代入不同的w值，檢驗因子溢價的顯著性：R=α(w)+β(w)F(w)+ε下面將計算以下β值的t統(tǒng)計量，以驗證t統(tǒng)計量是否會隨著w增加而顯著上升或下降。β^=1T

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(w)除使用t統(tǒng)計量外，我們同時使用信息系數(shù)（InformationCoefficient,IC）來衡量因子預(yù)測能力的強(qiáng)弱。具體應(yīng)用時，我們采用更為常用的Rank_IC指標(biāo)，詳細(xì)捕捉了各類因子不同w下Rank_IC值和t統(tǒng)計量值的變化。Rank_IC值反映個股下期收益率與本期因子暴露值的相關(guān)程度，因子收益率的tt統(tǒng)計量絕對值大于t而通常情況下因子收益率大小與Rank_IC值存在正相關(guān)性。因此，若隨著所加入統(tǒng)計量值與Rank_ICt統(tǒng)計量值與Rank_IC業(yè)暴露，行業(yè)中性化處理將會降低該類因子的選股能力；若t統(tǒng)計量值下降而Rank_IC上升，則說明行業(yè)中性化處理能夠通過降低行業(yè)風(fēng)險來提升因子選股的穩(wěn)定性，但可能會降低因子長期收益表現(xiàn)。（三）不同因子行業(yè)中性化處理效果下文將重點研究各類因子拆分的t統(tǒng)計量值與Rank_IC我們設(shè)定w=0+(step-1)*0.02，并取step從1到51數(shù)值，由此w取值區(qū)間為[0,1]，觀察β(w)的t統(tǒng)計量值變化圖以及因子的IC_IR不同類型因子行業(yè)偏向性存在差異：價值因子行業(yè)中性研究從對價值因子檢驗來看，BP、DP、EP和CFP四個因子的t統(tǒng)計量和Rank_IC值均示意價值因子在A后，四個因子的t統(tǒng)計量值明顯下降，而Rank_IC下降趨勢相對平緩，甚至BP和CFP的Rank_IC呈現(xiàn)上升趨勢?？梢妰r值因子行業(yè)中性化處理有助于提升因子收益率的穩(wěn)定性，但因子超額收益率表現(xiàn)不一定提升。EPDPEPBPCFPBPCFP數(shù)據(jù)來源：Wind，中證指數(shù)，數(shù)據(jù)截至2024年6月底。圖8價值因子t統(tǒng)計量值和Rank_IC變化圖質(zhì)量因子行業(yè)中性研究從對質(zhì)量因子檢驗來看，ROE、ROE殘差、Accrual、ROE波動率倒數(shù)、ROE-ROE波動率以及財務(wù)杠桿六個因子的t統(tǒng)計量值和Rank_IC值表現(xiàn)存在較大ROE波動率倒數(shù)及財務(wù)杠桿因子t統(tǒng)計量值和Rank_ICA股市場選股能力更強(qiáng)，而ROE、ROE殘差及ROE-ROE波動率的t統(tǒng)計量值和Rank_IC值較小甚至為負(fù)，在AROEROE-ROE波動率及財務(wù)杠桿率的t統(tǒng)計量值和Rank_IC業(yè)中性化后，選股能力及其穩(wěn)定性均有所提升。而Accrual與ROE波動率倒數(shù)指標(biāo)的Rank_IC子穩(wěn)定性，但該類因子表現(xiàn)可能會受益于行業(yè)因子敞口。ROE ROEROEROE殘差A(yù)ccrual

ROE波動率倒數(shù)財務(wù)杠桿率ROE-ROE波動率數(shù)據(jù)來源：Wind，中證指數(shù)，數(shù)據(jù)截至2024年6ROE-ROE波動率圖9質(zhì)量因子t統(tǒng)計量值和Rank_IC變化圖成長因子ROETTM及營收TTM環(huán)比增長率在ASUE指標(biāo)及ROE因子敞口。TTM環(huán)比增長營收TTMTTM環(huán)比增長TTM同比增長率扣非凈利潤同比增長率TTM同比增長率扣非凈利潤同比增長率SUEROE同比數(shù)據(jù)來源：Wind，中證指數(shù)，數(shù)據(jù)截至2024年6月底。圖10成長因子t統(tǒng)計量值和Rank_IC變化圖動量因子行業(yè)中性研究（動量4月動量的動量_12M_1M12周新高和52動量_4M_1M

動量_12M_1M 12周新高12周新高52周新高數(shù)據(jù)來源：Wind，中證指數(shù)，數(shù)據(jù)截至2024年6月底。11tRank_IC變化圖低波因子行業(yè)中性研究從對低波因子檢驗來看，日收益波動率和殘差波動率的Rank_IC均超過0.1，t統(tǒng)計量值均大于2，在A股市場選股能力較強(qiáng)。由于低波因子同價值因子類似，但行業(yè)暴露能在一定程度提升低波因子的Rank_IC值，該類因子的選股能力仍將部分受益于行業(yè)因子敞口。日收益波動率倒數(shù)殘差波動率倒數(shù)日收益波動率倒數(shù)殘差波動率倒數(shù)數(shù)據(jù)來源：Wind，中證指數(shù)，數(shù)據(jù)截至2024年6月底。圖12低波因子t統(tǒng)計量值和Rank_IC變化圖自由現(xiàn)金流率和市值指標(biāo)行業(yè)中性研究代表性，從而提升大市值規(guī)模指數(shù)長期表現(xiàn)。自由現(xiàn)金流率 市值數(shù)據(jù)來源：Wind，中證指數(shù)，數(shù)據(jù)截至2024年6月底。圖13現(xiàn)金流和規(guī)模因子t統(tǒng)計量值和Rank_IC變化圖（四）不同因子行業(yè)中性化處理多空表現(xiàn)因子有效性檢驗中，因子收益率t統(tǒng)計量和Rank_IC值均基于線性模型假設(shè)，和即因子行業(yè)中性化處理僅在多空投資組合中有效，在純多頭投資組合中效果不20%的證券做價值因子無論是等權(quán)、因子傾斜加權(quán)和還是市值加權(quán)組合，行業(yè)中性化后DP因子多至于市值加權(quán)下DP因子組合收益明顯下降，可見DP通過降低空頭端表現(xiàn)來提升多空組合表現(xiàn)，對多頭端貢獻(xiàn)不明顯。等權(quán)組合 市值加權(quán)組合數(shù)據(jù)來源：Wind，中證指數(shù)，數(shù)據(jù)截至2024年6月底。等權(quán)因子加權(quán)市值加權(quán)年化收益率年化波動率夏普比率等權(quán)因子加權(quán)市值加權(quán)年化收益率年化波動率夏普比率年化收益率年化波動率夏普比率年化收益率年化波動率夏普比率中性化前DP多頭8.13%24.62%33.01%8.17%24.60%33.19%5.39%23.12%23.33%DP多空4.35%7.69%56.51%4.21%7.78%54.10%5.00%13.42%37.24%中性化后DP多頭8.02%25.39%31.57%7.84%25.18%31.13%2.58%23.72%10.89%DP多空6.58%9.76%67.44%6.58%9.40%69.94%5.45%11.21%48.61%數(shù)據(jù)來源：Wind，中證指數(shù)，數(shù)據(jù)截至2024年6月底。低波因子無改善，甚至在市值加權(quán)下因子組合收益明顯下降，可見日收益波動率因子與DP因子高度類似，行業(yè)中性化處理主要是通過降低空頭端表現(xiàn)來提升多空組合表現(xiàn)，對多頭端貢獻(xiàn)不明顯。等權(quán)組合 市值加權(quán)組合數(shù)據(jù)來源：Wind，中證指數(shù)，數(shù)據(jù)截至2024年6月底。15波動率行業(yè)中性化前的多空組合和純多頭組合表現(xiàn)表3日收益波動率因子行業(yè)中性化前后的組合表現(xiàn)等權(quán)因子加權(quán)市值加權(quán)年化收益率年化波動率夏普比率年化收益率年化波動率夏普比率年化收益率年化波動率夏普比率中性化前波動率多頭7.67%25.31%30.29%7.74%25.30%30.62%5.77%23.98%24.07%波動率多空19.10%16.85%113.39%19.22%16.79%114.48%20.28%22.38%90.63%中性化后波動率多頭6.85%26.14%26.21%7.03%25.55%27.51%2.47%24.57%10.04%波動率多空25.26%20.12%125.53%21.02%21.26%98.86%25.77%23.15%111.35%數(shù)據(jù)來源：Wind，中證指數(shù)，數(shù)據(jù)截至2024年6月底。質(zhì)量因子在等權(quán)和因子加權(quán)組合中，ROE等權(quán)組合 市值加權(quán)組合圖16ROE行業(yè)中性化前的多空組合和純多頭組合表現(xiàn)表4ROE因子行業(yè)中性化前后的組合表現(xiàn)等權(quán)因子加權(quán)市值加權(quán)年化收益率年化波動率夏普比率年化收益率年化波動率等權(quán)因子加權(quán)市值加權(quán)年化收益率年化波動率夏普比率年化收益率年化波動率夏普比率年化收益率年化波動率夏普比率中性化前ROE多頭6.19%26.65%23.22%6.03%26.63%22.65%2.98%25.46%11.71%ROE多空5.34%8.04%66.48%3.41%8.45%40.32%7.75%9.21%84.19%中性化后ROE多頭5.91%26.56%22.23%5.66%26.50%21.35%2.66%25.48%10.43%ROE多空5.36%8.59%62.35%4.13%9.12%45.26%7.43%10.25%72.54%成長因子其行業(yè)中性化處理效果主要源自空頭端負(fù)向表現(xiàn)，對多頭端貢獻(xiàn)不明顯。等權(quán)組合 市值加權(quán)組合數(shù)據(jù)來源：Wind，中證指數(shù)，數(shù)據(jù)截至2024年6月底。等權(quán)因子加權(quán)市值加權(quán)年化收益率年化波動率夏普比率等權(quán)因子加權(quán)市值加權(quán)年化收益率年化波動率夏普比率年化收益率年化波動率夏普比率年化收益率年化波動率夏普比率中性化前SUE多頭5.82%25.67%22.66%5.86%25.71%22.78%5.21%22.92%22.71%SUE多空4.55%6.15%74.07%3.66%6.35%57.62%4.79%23.19%20.64%中性化后SUE多頭5.30%25.95%20.42%5.52%25.98%21.25%4.07%10.98%37.07%SUE多空5.51%8.15%67.61%5.66%8.32%68.01%6.57%14.47%45.44%數(shù)據(jù)來源：Wind，中證指數(shù)，數(shù)據(jù)截至2024年6月底?，F(xiàn)金流因子自由現(xiàn)金流率因子與ROE等權(quán)組合 市值加權(quán)組合數(shù)據(jù)來源：Wind，中證指數(shù)，數(shù)據(jù)截至2024年6月底。18自由現(xiàn)金流率因子行業(yè)中性化前的多空組合和純多頭組合表現(xiàn)表6自由現(xiàn)金流率因子行業(yè)中性化前后的組合表現(xiàn)等權(quán)因子加權(quán)市值加權(quán)年化收益率年化波動率夏普比率年化收益率年化波動率夏普比率年化收益率年化波動率夏普比率中性化前自由現(xiàn)金流率多頭4.39%26.50%16.57%4.50%26.49%17.00%2.67%24.65%10.83%自由現(xiàn)金流率多空0.34%9.69%3.54%0.50%9.15%5.42%1.37%12.07%11.31%中性化后自由現(xiàn)金流率多頭4.40%26.24%16.77%4.59%26.39%17.38%2.10%24.18%8.67%自由現(xiàn)金流率多空2.18%10.29%21.20%1.92%9.88%19.42%0.58%11.81%4.88%數(shù)據(jù)來源：Wind，中證指數(shù)，數(shù)據(jù)截至2024年6月底。三、基于行業(yè)中性的因子策略展望投資策略中行業(yè)暴露一直是理論和實務(wù)界關(guān)注的重點問題，但目前研究尚未有一致結(jié)論。A股常見因子行業(yè)中性化處理效果，從因子收益預(yù)測角度向包括：一是結(jié)合不同的場景探索因子行業(yè)中性化處理在單因子或多因子策略指數(shù)中的應(yīng)用。盡管因子行業(yè)中性化處理不一定能為投資組合帶來顯著的超額收益，但在市場波動情況下可提升投資組合收益的穩(wěn)定性。實踐中，多因子策略組合通條件，降低因子尾部風(fēng)險。二是多維度完善“寬基+SmartBeta”指數(shù)布局，豐富行業(yè)中性策略指數(shù)供給A50A100A500等特色寬基指數(shù)的推出，SmartBeta+Smart+Smart+Smart參考文獻(xiàn)1．HarryMarkowitz(1952),Portfolioselection.JournalofFinance,7(1),77–91.2．Jegadeesh,N.,&Titman,S..(1993).Returnstobuyingwinnersandsellinglosers:implicationsforstockmarketefficiency.JournalofFinance,48(1),65-91.&(1989).Oneuponwallstreet.Jacobs,B.I.,&K.N..(2000).MarketNeutralStrategies.J.5．Kacperczyk,M.,Sialm,C.,&Zheng,L.U..(2005).Ontheindustryconcentrationofactivelymanagedequitymutualfunds.TheJournalofFinance,60(4),1983-2011.Hou,K.,&Robinson,D..(2006).Industryconcentrationandaveragestock