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北大张然:关于价值、质量和另类专利因子的三个发现| 中国Smart Beta 50 人论坛

2019-07-15来源:永利基金HARVEST FUND

来   源丨永利基金HARVEST FUND 

作   者丨 投研深一度

 

 

日前,“中国Smart Beta 50人论坛”在永利基金的倡导下正式创立,中国Smart Beta 50人代表、北京大学光华管理学院博士生导师张然在活动发起现场发表了主题为“因学术而思想,因思想而出发”的演讲。下面就让我们来回顾张博士的精彩演讲内容。

 

介于主动投资和被动投资的Smart Beta投资,可以说是当今学界和投资界结合最紧密的一个领域。Smart Beta有其非常深厚的学术来源,学术界对市场异象和资产定价模型的研究都有一定的经济学逻辑。

 

Smart Beta策略能否持续战胜指数有赖于因子超额收益的持续性,以及超额收益产生的经济学逻辑是否成立。那么在中国市场,是否存在着不同于其它发达国家市场的、比较另类或特殊的因子呢?

 

 

要搞清楚这个问题,我们有必要先了解Smart Beta在海外的发展现状。

 

近年来Smart Beta规模扩张迅速。根据晨星数据统计,全球Smart Beta产品规模由2012年的2800亿美元增长至2018年的9990亿美元,对应五年复合增速29%,已经采用Smart Beta策略的机构投资者比例从2015年的26%上升至2018年的48%。

 

美国市场Smart Beta ETP产品规模  

 

全球投资者对Smart Beta策略的应用比例

数据来源:FTSE

 

对应来看,Smart Beta在中国规模要小得多,现在只有200亿左右产品规模,还不到美国市场的1%。可以看到在中国市场Smart Beta的前景非常广阔。

 

 

在这里,张然重点回顾了与永利投研团队的两方面研究:

其一,传统基本面因子在中国是否仍旧有效,在什么样的情况下这些因子会更有效?

其二,结合一些新的另类数据所创造的新型的Smart Beta。

在基本面因子方面,关于价值因子和质量因子的两项研究,可能对投资会有所启示。

 

1.价值因子

在这里,引入了剩余收益模型,剩余收益是一家公司的盈利-(资本成本×所投入的资本)后所获取的超额收益,也就是说企业的利润在扣除掉资本成本以后,所获得的超额利润,这部分利润是企业持久创造价值的来源。具体可在通过网站www.rimvalue.cn观察上市公司的RIM估值数据。

 

2.质量因子

我们知道,公司利润=应计盈余+现金盈余。在利润相同的情况下,现金流强劲的公司未来企业表现会更好,股价表现也会更好。据此,我们可以构建一个策略,卖空应计盈余占比高的公司,买入应计盈余占比低的公司,我们把它称为“应计异象”。

 

Richard Sloan教授发现这个策略在美国市场大概能获得年化10%左右的超额收益。但在中国市场是否同样奏效呢?根据统计,大概只有3%左右的年化超额收益,也就是说基本不显著。

 

 

主要原因就在于,两地的管理制度不同。ST制度是基于企业利润来设定的,规定企业如果连续两年亏损会被ST;而美国市场一般基于公司的股价和市值来确定,如纽交所等主要规定公司股价连续90天低于1美金,就有退市风险。也就是说我们管制更多是基于会计利润的,而美国市场对于退市的管制更多基于市场指标,如市值,以及股价等等。

 

 

在美国市场上,亏损公司的比例每年大约40%左右,在中国市场只有13%。扭亏转盈的公司,中国有56%,美国只有19%。由于ST制度,中国公司具有强烈动机扭亏为盈,大多数采取“洗大澡”的方式,也就是把企业的包袱尽量留在亏损的当年,使得第二年能够比较容易去实现盈利。这样,买入应计利润占比低的公司,在中国,其实买进了大量亏损的“洗大澡”的公司,这显然不是策略所希望购买的公司。也就是深层次的,为什么应计异象在中国市场无法成立的原因。但当剔除所有样本当中的亏损公司以后,应计异象在中国变得也会有效,大概能够获得年度7%-9%左右的超额收益。

 

另类研究方面,张然主要介绍了专利方面的新型Smart Beta研究

 

之前的研究发现,企业在收益率的传导方面存在行业关联、供应链关联和单一多元化关联等。我们的研究结果发现,一些公司在行业方面还有供应链方面都没有关联,却在科技方面有着千丝万缕的关联。

 

例如,苹果与特斯拉,两家企业看起来行业不一样,供应链方面也没有关系,但这两家公司都采用LCD技术,LCD技术的发展对这两家公司都有很深刻的影响,所以这两家公司在科技方面是有紧密关联的。

 

再比如,Illumina是全球领先的基因测序仪器制造商,Regeneron是美国一家主要生产治疗白血病癌症等重疾药品的制造商,这两家公司看起来没什么联系,但它们在“分子生物学”和“微生物学”的专利分类中都申请大量专利,这两家公司科技关联度大概是71%,而产品关联度只有不到1%。

 

据此可以构建这样一个策略,即找到某一家公司和它有科技关联的所有公司,然后利用它关联公司上一个月的股票收益率,能够预测这家公司该月的股票收益率,这种策略能够获得年化超额收益大概是14%左右。

 

 

张然发现,这种科技关联不仅能够预测公司的股票收益,还能够预测目标公司的基本面。也就是说,这种因子的发现是有非常深厚的经济学逻辑在其背后的,所以它们才能够驱动企业的基本面,并进一步驱动企业的股票收益。

之源!

 

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