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1、 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。1 20242024 年年 0909 月月 2 28 8 日日 PB-ROE 策略框架系列之一策略框架系列之一估值指标再审视估值指标再审视 量化配置主题报告量化配置主题报告 核心观点核心观点 在投资领域，市净率市净率（PB）、市盈率、市盈率（PE）和市现率和市现率（PCF）是广泛应用于股票筛选和投资组合构建的估值指标。通常，投资者在对这些估值指标进行市值行业中性化处理后便直接使用，但是这种处理方式未能充分考虑估值指标背后的潜在逻辑，导致这些因子的作用未能得到最大化利用。因此，我们我们需要探讨这些指标在什么情况下使用？适用于哪些行业？

2、以及它们存在哪些需要探讨这些指标在什么情况下使用？适用于哪些行业？以及它们存在哪些问题？问题？本篇报告将针对这些问题对估值因子进行改进，并将改进后的 BP、EP、CFP进一步融合得到综合估值因子。最后我们提出了基于 PB-ROE框架的选股策略，该策略效果显著。PB 估值因子的审视与优化估值因子的审视与优化 市净率（PB）通过分析公司的净资产与市场价值来评估股票的投资价值。在BP 因子十档分组收益统计时，我们发现我们发现第十组的超额收益第十组的超额收益反而低于反而低于第九组第九组。为了解决这一问题，我们剔除了为了解决这一问题，我们剔除了 P0.8B 的股票的股票。结果显示，剔除后 BP 因子的十

3、档分组超额收益的线性特征更加明显。我们我们还还发现发现BP因子更适用于因子更适用于重资重资产股票产股票。同时同时 BP估值中枢具有稳定性，估值中枢具有稳定性，为此为此我们我们构建了构建了 BP估值中枢稳定性估值中枢稳定性因子因子，该因子选股能力良好。最后，我们将BP、BP分位点和BP估值中枢稳定性进行等权融合，构建 BP 融合因子，测试结果表明 BP 融合因子效果提升显著。PE 估值因子的审视与优化估值因子的审视与优化 市盈率（PE）是衡量公司盈利能力与市场关系的重要指标。我们研究我们研究发现发现PE 由盈利质量和成长贴现共同决定由盈利质量和成长贴现共同决定，且，且 PE 的波动性主要源于的波

4、动性主要源于的剧烈波的剧烈波动。为此我们引入了估值中枢稳定性的概念动。为此我们引入了估值中枢稳定性的概念，并测得EP估值中枢稳定性因子具有良好的选股能力。在 EP 因子十档分组收益统计时，我我们们发现发现 EP 值最低值最低的第一组收益能力的第一组收益能力竟竟高于高于EP值相对较高的第二组值相对较高的第二组，为了解决该问题，我们对，为了解决该问题，我们对微利股进行剔除微利股进行剔除。最后，我们将EP、EP分位点和EP估值中枢稳定性进行等权融合，形成 EP 融合因子，该因子表现出色。PCF 估值因子的审视与优化估值因子的审视与优化 市现率市现率（PCF）仅与成长贴现率相关仅与成长贴现率相关，相比

5、于PE，PCF更加纯粹。通过测试通过测试我们发现我们发现 CFP 因子的十档分组超额收益在前几个分组表现不佳，因子的十档分组超额收益在前几个分组表现不佳，这这与与部分公部分公司司股权自由现金流（股权自由现金流（FCFE）为负为负有有关。关。在剔除了FCFE0的公司之后，CFP和 CFP 分位点因子得到明显增强。我们将 CFP、CFP 分位点和 CFP 估值中枢稳定性进行等权融合得到 CFP 融合因子，该因子效果得到显著提升。基于基于 PB-ROE 框架的选股策略框架的选股策略 我们我们将将 BP 融合融合因子，因子，EP 融合融合因子和因子和 CFP 融合融合因子因子进一步进一步融合，构融合，

6、构建综合建综合估值因子，估值因子，该该因子因子的整体的整体表现表现明显提升明显提升。最后，我们设计了基于 PB-ROE 框架的选股策略。自自 2010 年以来，基年以来，基于于 PB-ROE 框架的选股策略年化收益框架的选股策略年化收益25.64%，相对于中证，相对于中证 800 等权的年化超额收益等权的年化超额收益 25.41%，信息比，信息比 2.62，相对，相对收益回撤比收益回撤比 2.36。相对于偏股混合型基金指数而言，。相对于偏股混合型基金指数而言，2010 年以来策略实现了年以来策略实现了20.97%的年化超额收益，信息比为的年化超额收益，信息比为1.85，相对收益回撤比为，相对收

7、益回撤比为1.22。该策略在。该策略在大多数年份的表现均位居主动权益基金前列，自大多数年份的表现均位居主动权益基金前列，自 2010年以来，其平均排名分年以来，其平均排名分位点为位点为 11.86%，显示出优异的业绩表现，显示出优异的业绩表现。风险提示：风险提示：市场环境变动风险，市场环境变动风险，因子、因子、组合失效风险组合失效风险。证券研究报告证券研究报告 刘凯刘凯 分析师分析师 SAC 执业证书编号：S1450524010001 相关报告相关报告 基金经理风格切换及中性化与投资业绩 2024-06-10 基于宏观周期视角的行业轮动之二美林时钟 2024-04-21 基于宏观周期视角的行业

8、轮动货币信用周期 2024-01-22 量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。2 内容目录内容目录 1.PB 估值的逻辑.7 1.1.市净率（PB）.7 1.2.破净企业处理方法.8 1.3.重资产企业的估值.11 2.PE 估值的逻辑.15 2.1.市盈率（PE）.15 2.2.微利股的处理方法.20 2.3.估值中枢稳定性.22 2.4.EP 估值因子融合.27 2.5.BP 估值因子融合.28 3.PCF 估值的逻辑.29 3.1.股权自由现金流（FCFE）.29 3.2.市现率（PCF）.30 3.3.股权自由现金流为负企业的处理

9、方法.33 3.4.CFP 估值中枢稳定性.34 3.5.CFP 估值因子融合.35 4.基于 PB-ROE 框架的选股策略.37 4.1.基于 PB-ROE 框架的选股策略构建方法.37 4.2.估值层面筛选.38 4.3.盈利质量筛选.40 4.4.估值-盈利质量股票池的构建.40 4.5.如何对估值盈利质量股票池进行增强.42 4.6.基于 PB-ROE 框架的选股策略.44 5.总结.47 量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。3 图表目录图表目录 图 1.估值指标的探索.6 图 2.三大财务报表的历史演进.6 图 3.全市场股票

10、池下 BP 因子 Rank IC 统计.7 图 4.全市场股票池下 BP 因子 10 档分组超额收益.7 图 5.全市场股票池下 BP 分位点因子 Rank IC 统计.8 图 6.全市场股票池下 BP 分位点因子 10 档分组超额收益.8 图 7.净资产高于市场价值的原因分析.9 图 8.每期剔除 P0.8B 的股票数量及比例.9 图 9.P0.8B 的个股行业分布.10 图 10.剔除 P0.8B 个股后，BP 因子 Rank IC 统计.11 图 11.剔除 P0.8B 个股后，BP 因子 10 档分组超额收益.11 图 12.重资产企业更适合 PB 估值法的原因.12 图 13.重资产

11、企业的特点.12 图 14.剔除 P0.8B 个股，重资产股票池下 BP 因子 Rank IC 统计.13 图 15.剔除 P0.8B 个股，重资产股票池下 BP 因子 10 档分组超额收益.13 图 16.近 3 年主要宽基指数的 PE 与 PB.16 图 17.近 3 年主要宽基指数的 FCFE/Profit（TTM）.17 图 18.近 3 年主要宽基指数的 FCFE/Profit（单季度）.17 图 19.房地产与食品饮料行业的 FCFE/Profit（TTM）.17 图 20.房地产与食品饮料行业的 FCFE/Profit（单季度）.17 图 21.全市场股票池下 EP（单季度）因子

12、 Rank IC 统计.18 图 22.全市场股票池下 EP（单季度）因子 10 档分组超额收益.18 图 23.全市场股票池下 EP（TTM）因子 Rank IC 统计.19 图 24.全市场股票池下 EP（TTM）因子 10 档分组超额收益.19 图 25.全市场股票池下 EP 分位点因子 Rank IC 统计.19 图 26.全市场股票池下 EP 分位点因子 10 档分组超额收益.19 图 27.每期剔除微利股的股票数量及比例.20 图 28.微利股行业分布.20 图 29.微利股市值中位数.21 图 30.剔除微利股后，EP 因子 Rank IC 统计.21 图 31.剔除微利股后，E

13、P 因子 10 档分组超额收益.21 图 32.EP 估值中枢最稳定组别的行业分布.23 图 33.全市场股票池下 EP 估值中枢稳定性因子 Rank IC 统计.24 图 34.全市场股票池下 EP 估值中枢稳定性因子 10 档分组超额收益.24 图 35.BP 估值中枢最稳定组别的行业分布.25 图 36.全市场股票池下 BP 估值中枢稳定性因子 Rank IC 统计.26 图 37.全市场股票池下 BP 估值中枢稳定性因子 10 档分组超额收益.26 图 38.剔除微利股后 EP 融合因子 Rank IC 统计.27 图 39.剔除微利股后 EP 融合因子 10 档分组超额收益.27 图

14、 40.剔除 P0.8B 个股，重资产股票池下 BP 融合因子 Rank IC 统计.29 图 41.剔除 P0.8B 个股，重资产股票池下 BP 融合因子 10 档分组超额收益.29 图 42.全市场股票池下 CFP（单季度）因子 Rank IC 统计.31 图 43.全市场股票池下 CFP（单季度）因子 10 档分组超额收益.31 量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。4 图 44.全市场股票池下 CFP（TTM）因子 Rank IC 统计.32 图 45.全市场股票池下 CFP（TTM）因子 10 档分组超额收益.32 图 46.全

15、市场股票池下 CFP 分位点因子 Rank IC 统计.32 图 47.全市场股票池下 CFP 分位点因子 10 档分组超额收益.32 图 48.每期剔除 FCFE0 个股行业分布.33 图 50.CFP 估值中枢最稳定组别的行业分布.34 图 51.全市场股票池下 CFP 估值中枢稳定性因子 Rank IC 统计.35 图 52.全市场股票池下 CFP 估值中枢稳定性因子 10 档分组超额收益.35 图 53.剔除 FCFE0 的个股后 CFP 融合因子 Rank IC 统计.36 图 54.剔除 FCFE0 的个股后 CFP 融合因子 10 档分组超额收益.36 图 55.基于 PB-RO

16、E 框架的选股策略构建方式.37 图 56.估值因子股票池中股票数量.39 图 57.最终综合估值因子的构建.39 图 58.盈利质量筛选.40 图 59.估值-盈利质量股票池构造方法.41 图 60.估值-盈利质量股票池股票数量.41 图 61.估值-盈利质量股票池等权相对于中证 800 等权净值走势.42 图 62.从基本面与技术面纬度对估值-盈利质量股票池进行增强.43 图 63.各因子权重占比.44 图 64.基于 PB-ROE 框架的选股策略相对于中证 800 等权净值走势.45 图 65.基于 PB-ROE 框架的选股策略换手率.46 图 66.基于 PB-ROE 框架的选股策略资

17、金容量.46 图 67.基于 PB-ROE 框架的选股策略组合行业平均分布.46 图 68.基于 PB-ROE 框架的选股策略组合在主流宽基指数中的权重分布.46 图 69.基于 PB-ROE 框架的选股策略组合持有股票的市值中位数.47 图 70.基于 PB-ROE 框架的选股策略组合风格因子暴露.47 表 1：两种不同股票池下 BP 因子表现.11 表 2：不同股票池下 BP 与 BP 分位点因子表现.14 表 3：剔除微利股后 EP 因子表现.22 表 4：EP 与 EP 估值中枢稳定性交叉分组收益统计.23 表 5：EP 分位点与 EP 估值中枢稳定性交叉分组收益统计.24 表 6：B

18、P 与 BP 估值中枢稳定性交叉分组收益统计.25 表 7：BP 分位点与 BP 估值中枢稳定性交叉分组收益统计.26 表 8：EP 估值因子相关系数矩阵.27 表 9：EP 融合因子与细分因子绩效统计.28 表 10：BP 估值因子相关系数矩阵.28 表 11：BP 融合因子与细分因子绩效统计.29 表 12：剔除 FCFE 0 条件下的股票范围内进行。条件下的股票范围内进行。图图3.全市场股票池下全市场股票池下 BP 因子因子 Rank IC 统计统计 图图4.全市场股票池下全市场股票池下 BP 因子因子 10 档分组超额收益档分组超额收益 资料来源：Wind，国投证券研究中心 资料来源：

19、Wind，国投证券研究中心 图 3 展示了 2010 年以来 BP 因子的 Rank IC 以及 Rank IC 累计走势，我们可以看到 Rank IC 在大多数时间都为正，并且 Rank IC 累计曲线稳定攀升。通过计算，BP 因子因子 Rank IC 均均值为值为 4.73%，年化，年化 Rank ICIR 1.66，这说明长期来看 BP 因子具备一定的选股能力，并且该因子较为稳定。量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。8 图 4 展示了 BP 因子的 10 档分组超额收益，其中第 10 组代表 BP 最高的股票组合，第 1 组代表

20、BP 最低的股票组合。观察结果显示，BP 因子的十档分组超额收益呈现出较为显著的线性效应，随着 BP 因子值的增加，组合的收益能力呈现攀升态势。值得注意的是，BP 因因子值最高的一组反而出现了收益下滑的现象，后续我们将对此进行深入分析。子值最高的一组反而出现了收益下滑的现象，后续我们将对此进行深入分析。BP 分位点用于衡量个股当前的 BP 值在过去一段时间内的相对位置。该因子通过分析个股该因子通过分析个股的的 BP值在特定值在特定窗口期窗口期内（本篇回看窗口为内（本篇回看窗口为 3年）的历史相对位置，帮助投资者了解当前估年）的历史相对位置，帮助投资者了解当前估值相对于过去一段时间的高低情况，从

21、而判断个股是否处于相对估值的高点或低点值相对于过去一段时间的高低情况，从而判断个股是否处于相对估值的高点或低点。图 5 展示了 2010 年以来 BP 分位点因子的 Rank IC 以及 Rank IC 累计走势，该因子 Rank IC 累计曲线平稳攀升。通过计算，BP 分位点因子分位点因子 Rank IC 均值为均值为 5.24%，年化，年化 Rank ICIR 1.99，这说明长期来看 BP 分位点因子具备较强的选股能力。图图5.全市场股票池下全市场股票池下 BP 分位点因子分位点因子 Rank IC 统计统计 图图6.全市场股票池下全市场股票池下 BP 分位点因子分位点因子 10 档分组

22、超额收益档分组超额收益 资料来源：Wind，国投证券研究中心 资料来源：Wind，国投证券研究中心 图 6 展示了 BP 分位点因子的 10 档分组超额收益。观察结果显示，BP 分位点因子的十档分组超额收益呈现出较为显著的线性效应，随着 BP 分位点因子值的增加，组合的收益能力呈现攀升态势。1.2.破净企业处理方法破净企业处理方法 我们注意到 BP 因子的第第 10 组相比第组相比第 9 组出现了超额收益下滑的现象，这可能是由于第组出现了超额收益下滑的现象，这可能是由于第 10组中包含了组中包含了破净企业（股票价格跌破公司每股净资产值，破净企业（股票价格跌破公司每股净资产值，BP）。2024

23、年年 9 月月 24 日，日，证监会发布上市公司监管指引第证监会发布上市公司监管指引第 10 号号市值管理（征求意见稿）。市值管理（征求意见稿）。其中要求，长期破净公司应当披露估值提升计划，包括目标、期限及具体措施，并在年度其中要求，长期破净公司应当披露估值提升计划，包括目标、期限及具体措施，并在年度业绩说明会中就估值提升计划执行情况进行专项说明。业绩说明会中就估值提升计划执行情况进行专项说明。在某些情况下，公司的净资产可能高于其市场价值，导致估值指标BP超过1。如图7所示，这种情况可能由以下三个主要因素引起：（1）净资产净资产被高估（公司可能存在财务造假行为）被高估（公司可能存在财务造假行为

24、）。公司可能通过虚增资产或隐瞒负债等方式，使净资产虚高。例如，夸大应收账款或库存价值，低估坏账，虚报固定资产等。这种财务报表上的操纵会导致净资产被高估，而市场通常会对这些操纵持怀疑态度，从而导致市场价值低于净资产。量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。9 （2）委托代理问题导致过高的成本支出，从而削弱了公司的未来价值。委托代理问题导致过高的成本支出，从而削弱了公司的未来价值。由于信息不对称和利益不一致，管理层可能采取损害股东利益的行为，例如过度支出、投资无效项目、私自挪用公司资源等。这些行为会增加公司的运营成本，降低未来的盈利能力，从而导

25、致市场对公司的估值低于净资产。（3）市场对权益的回报要求过高，然而公司运营效率低下。市场对权益的回报要求过高，然而公司运营效率低下。市场对公司的未来前景和盈利能力持悲观态度，认为公司无法实现预期的回报。例如，市场可能认为公司所在行业的前景不佳，或者公司在市场竞争中处于不利地位，这些因素都会导致市场降低对公司的估值。图图7.净资产净资产高于市场价值的原因分析高于市场价值的原因分析 资料来源：国投证券研究中心整理 当企业出现上述三种情况时，尽管尽管估值低（估值低（BP 高），但公司却存在潜在问题高），但公司却存在潜在问题。接下来，我们将对这类公司进行剔除。在剔除时，我们允许定价的短期偏离，并认为市

26、值略微低于市值略微低于净资产净资产可能是一种投资机会可能是一种投资机会。因此在剔除过程中，我们不采取过于严格的标准，仅剔除市值低于仅剔除市值低于净资产净资产 80%的公司的公司。图图8.每期剔除每期剔除 P0.8B 的股票数量及比例的股票数量及比例 资料来源：Wind，国投证券研究中心 量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。10 图 8 展示了每期剔除的股票数量及其在股票池中所占比例。经计算，自 2010 年以来，平均平均每期剔除市值低于每期剔除市值低于净资产净资产 80%的股票数量为的股票数量为 88 只，占股票池的平均比例为只，占股票

27、池的平均比例为 2.27%。接下来我们将对被剔除个股的行业特征进行分析。具体来说，我们统计每期被剔除的个股在中信一级行业分类下的占比，最终计算各行业在所有期的平均占比。图图9.P0.8B 的个股行业分布的个股行业分布 资料来源：Wind，国投证券研究中心 如图 9 所示，P0.8B 的股票多属于银行与钢铁行业银行与钢铁行业，原因如下：（1）行业周期性和市场供需关系行业周期性和市场供需关系：银行和钢铁行业通常受到市场供需关系和行业周期性的影响较大。钢铁行业在市场供应过剩或需求下降时，可能面临销售价格下降和利润率压力，导致市场对其未来盈利能力持谨慎态度，从而使其市值低于净资产。银行的信贷需求、利率

28、水平、资产质量、竞争格局和客户行为等方面都会受到行业周期性和市场供需关系的影响，从而影响其盈利能力和风险状况。（2）资产负债结构和资产质量问题资产负债结构和资产质量问题：银行和钢铁行业可能存在资产负债结构不佳或者资产质量问题。银行的资产负债表如果过度依赖短期债务来支持长期资产，可能导致流动性风险增加，而高比例的不良贷款会直接影响银行的利润和资本充足率，进而影响投资者对银行未来盈利能力的信心。对于钢铁行业而言，资产质量问题可能表现为固定资产的过时、维护不当或技术落后，这不仅降低了生产效率，也增加了生产成本，影响企业的竞争力和盈利前景。我们在剔除市值低于净资产 80%的股票后，重新对 BP 因子进

29、行测试。图 10 展示了因子的Rank IC 及其累计走势。可以看出在新的股票池中，BP 因子的 Rank IC 累计曲线仍然保持稳定上升，这表明在新的股票池下，BP 因子依然具备稳定的选股能力。图 11 展示了剔除市值低于净资产 80%的个股后，BP 因子的十档分组超额收益情况。可以看到第第 10 组的超额收益未出现下滑，而是继续保持上升态势组的超额收益未出现下滑，而是继续保持上升态势，这说明 P0.8B 的个股影响了 BP 因子的稳定性，在剔除这些个股后因子的表现得到显著提升。量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。11 图图10.剔除

30、剔除 P0.8B 个股后，个股后，BP 因子因子 Rank IC 统计统计 图图11.剔除剔除 P0.8B 个股后，个股后，BP 因子因子 10 档分组超额收益档分组超额收益 资料来源：Wind，国投证券研究中心 资料来源：Wind，国投证券研究中心 最后，我们将两种不同股票池下 BP 与 BP 分位点因子的表现进行汇总，如表 1 所示，自2010年以来，在剔除 P0.8B的个股后，BP因子的因子的 Rank IC 均值由均值由 4.73%提升至提升至 4.82%，Rank ICIR 由由 1.66 提升至提升至 1.83，多空年化收益由，多空年化收益由 12.03%提升至提升至 13.72%

31、，因子整体表现得到显著的提升。除此之外，在剔除 P0.8B 的个股后，BP 因子的十档分组超额收益表现出因子的十档分组超额收益表现出更为线性的特征，更为线性的特征，避免了 BP 最高组反而收益较差的情况。而对于BP分位点而言，在剔除P0.8B的个股后，BP分位点因子的分位点因子的Rank IC均值由均值由5.24%提升至提升至 5.31%，Rank ICIR 由由 1.99 提升至提升至 2.05，多空年化收益由，多空年化收益由 13.80%提升至提升至 14.19%，因子表现得到提升。1.3.重资产企业的重资产企业的估值估值 重资产企业是指在有形资产上拥有大量投资的企业，如制造业、房地产行业

32、等，它们依赖于物理设备、设施和房地产来运营业务。这类企业的特征包括资产负债表上显著的有形资产比例，以及对资本支出的持续需求以维持和扩展其运营能力。在对重资产企业估值时，在对重资产企业估值时，我们通常使用我们通常使用 PB 估值法估值法，具体原因如下：表表1：两种不同股票池下两种不同股票池下 BP 因子表现因子表现 资料来源：Wind，国投证券研究中心 量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。12 图图12.重资产企业更适合重资产企业更适合 PB 估值法的原因估值法的原因 资料来源：国投证券研究中心整理 （1）会计资产贴近真实资产会计资产贴近

33、真实资产：重资产企业拥有大量有形资产。相较于无形资产，有形资产更容易刻画，且能在会计资产中直接、准确地体现出来。因此，重资产企业价值往往与其资产负债表上的资产紧密相关。此外，企业为了实现业务扩张通常需要增加其资产负债表上的资产，这可能包括购买新设备、扩建厂房以及增加库存等。因此，企业的扩张往往伴随着资产负债表的扩张。对于这些重资产企业来说，市净率（PB）能够提供相对合理的市场价值评估。（2）会计资产具有长期稳定性：会计资产具有长期稳定性：重资产企业通常拥有大量固定资产，如厂房、机械设备等。这些固定资产的价值通常较为稳定，不容易受到市场短期波动的影响。这种稳定性使得重资产企业在资产负债表上的资产

34、表现相对平稳，波动性较小。因此，在进行企业估值时，运用市盈率（PB）可以提供一个相对稳定的估值基础，更准确地反映资产的长期价值。如图 13 所示，我们使用固定资产比率、资产负债率、资本密集度和存货周转率固定资产比率、资产负债率、资本密集度和存货周转率来区分重资产企业和其他企业。图图13.重资产企业的特点重资产企业的特点 资料来源：国投证券研究中心整理 量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。13 （1）固定资产比率固定资产比率=固定资产固定资产/总资产：总资产：固定资产包括长期使用的物理资产，如土地、建筑物、设备和机械等。这些资产在企业的生

35、产运营中起到关键作用，通常需要大量的初始投资，并且有较长的使用寿命。重资产企业的一个主要特征是需要大量的固定资产来支持其业务运营，因此在资产负债表上，固定资产占比较高。（2）资本密集度资本密集度=总资产总资产/营业收入：营业收入：资本密集度越高，表明企业在总资产上的投资相对于其营业收入越大。这通常是重资产企业的特征，因为这些企业需要大量的资产投入，如工厂、设备和基础设施。此外，这些企业在扩大生产能力或进行技术升级时，往往需要大量的资本支出。（3）资产负债率资产负债率=总负债总负债/总资产：总资产：重资产企业通常需要大量的资金来购买和维护资产，由于成本过高，企业往往需要通过举债来获得足够的资金。

36、此外，由于重资产企业的项目建设和投产周期较长，企业需要长期的资金支持，因此这类企业会保持长期债务融资。重资产企业通常拥有较为稳定的现金流，能够支持较高的负债水平，因此债权人也愿意为其提供资金。（4）存货周转率存货周转率=营业总收入营业总收入/(期初存货期初存货+期末存货期末存货/2)：重资产企业通常涉及复杂的生产流程和较长的制造周期，这导致存货在生产过程中的停留时间较长。因此，存货从原材料转化为成品并最终销售的时间较长，降低了存货周转率。此外，为了确保生产连续性和应对潜在的供应链中断，重资产企业通常会维持较高的存货水平。这种策略虽然有助于提升生产的稳定性，但也意味着存货在仓库中的停留时间更长，

37、进一步降低了存货周转率。我们使用以上四个指标等权合成等权合成重资产企业评判指标重资产企业评判指标，并对全市场股票进行打分，将得分将得分前前 50%的股票纳入重资产企业股票池的股票纳入重资产企业股票池。在合成指标之前，我们需要先对指标方向进行统一在合成指标之前，我们需要先对指标方向进行统一处理处理。具体来说，固定资产比率、资本密集度和资产负债率的方向为正向，而存货周转率的方向为负向。我们统一将所有指标的方向调整为正向。图 14 展示了在剔除市值低于在剔除市值低于净资产净资产 80%的股票后，重资产股票池下的股票后，重资产股票池下 BP 因子的 Rank IC 及其累计走势。可以看出该股票池下因子

38、 Rank IC 在绝大多数时间都为正，且 Rank IC累计走势平稳攀升。图 15 展示了在剔除市值低于净资产 80%的股票后，重资产股票池中 BP 因子的十档分组超额收益情况。结果显示，随着 BP 值的增加，组合的超额收益也整体呈上升趋势。图图14.剔除剔除 P0.8B 个股，重资产股票池下个股，重资产股票池下 BP 因子因子 Rank IC统计统计 图图15.剔除剔除 P0.8B 个股，重资产股票池下个股，重资产股票池下 BP 因子因子 10 档分组档分组超额收益超额收益 资料来源：Wind，国投证券研究中心 资料来源：Wind，国投证券研究中心 量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告

39、版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。14 最后，我们对多种股票池中 BP 与 BP 分位点因子的表现进行了汇总，从而更方便地对比不同因素对 BP 与 BP 分位点因子的影响。如表 2 所示，剔除 P0.8B 可以提升 BP 因子的表现。在剔除 P0.8B 的基础上，重资产股重资产股票池下票池下 BP 因子的因子的 Rank IC 均值由均值由 4.82%提升至提升至 5.23%，Rank ICIR 由由 1.83 提升至提升至 1.92，多空收益由多空收益由 13.72%提升至提升至 14.27%，因子整体表现得到显著提升。因子整体表现得到显著提升。这验证了重资产企业更适合使

40、用 BP 估值法。而对于BP分位点因子而言，在在P0.8B的基础上，重资产股票池下的基础上，重资产股票池下BP分位点因子的分位点因子的Rank IC 均值由均值由 5.31%提升至提升至 5.78%，Rank ICIR 由由 2.05 提升至提升至 2.35，多空收益由，多空收益由 14.19%提升提升至至 15.34%，分位点因子整体表现也得到了显著提升。，分位点因子整体表现也得到了显著提升。这说明 BP 时序估值因子也更适合在重资产股票池下使用。此外，我们将重资产股票池之外的股票归为相对轻资产股票池重资产股票池之外的股票归为相对轻资产股票池，并在市值低于净资产 80%的基础上测试了相对轻资

41、产股票池中 BP 与 BP 分位点因子的表现。结果显示，在相对轻资在相对轻资产股票池中，产股票池中，BP 与与 BP 分位点两因子的分位点两因子的 Rank IC 均值、均值、Rank ICIR 以及多空收益均有所下以及多空收益均有所下降，这进一步证明了降，这进一步证明了 BP 估值法在重资产股票池中具有更佳的适用性估值法在重资产股票池中具有更佳的适用性。表表2：不同股票池下不同股票池下 BP 与与 BP 分位点分位点因子表现因子表现 资料来源：Wind，国投证券研究中心 量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。15 2.PE 估值的逻辑估

42、值的逻辑 2.1.市盈率（市盈率（PE）市盈率 PE（Price to Earnings Ratio）作为一种衡量公司盈利能力与市场估值关系的重要财务指标，是投资决策中的核心考量因素之一，为评估股票的公允价值提供了理论基础。PE指标的公式如下：=市值()利润()结合 1962 年迈伦戈登（Myron Gordon）在The Savings Investment and Valuation of a Corporation中提出的永续增长模型永续增长模型，当公司以某一恒定股权自由现金流增速增长且权益资本成本保持不变时，公司的价值可用下式表示：=其中，FCFE 为公司股权自由现金流（Free Ca

43、sh Flow to Equity），r 为权益资本成本（Cost of Equity），g 为股权自由现金流增速（Growth Rate of Free Cash Flow to Equity）。将上式代入 PE 的表达式中，我们可以得到：=1 由上式可知，（成长贴现因子）会对（成长贴现因子）会对 PE 产生影响产生影响。此外，PE 还可通过 PB 和 ROE 进行拆解，公式如下：=由上式可知，PE 还受到盈利质量还受到盈利质量 ROE 的影响。的影响。综上所述，PE 由盈利质量以及成长贴现共同作用而成。由此可见，由盈利质量以及成长贴现共同作用而成。由此可见，PE 的经济学含义是较的经济学含

44、义是较为模糊的。为模糊的。众所周知，市盈率 PE通常具有较大的波动性。图16展示了过去 3年中沪深300、中证500和中证 1000 的市盈率 PE（TTM）、市盈率 PE（单季度）和市净率 PB 的走势。从图中可以看出，两种算法下市盈率 PE 的波动均大于市净率 PB。量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。16 图图16.近近 3 年主要宽基指数的年主要宽基指数的 PE 与与 PB 资料来源：Wind，国投证券研究中心 由于FCFE受到资本支出、营运资金变动和折旧摊销等因素的综合影响，因此其与利润之间的关系存在不稳定性。图 17 与图

45、18 展示了过去 3 年中沪深 300、中证 500 和中证 1000 的两种，可以明显看出该比值波动剧烈。量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。17 图图17.近近 3 年主要宽基指数的年主要宽基指数的 FCFE/Profit（TTM）图图18.近近 3 年主要宽基指数的年主要宽基指数的 FCFE/Profit（单季度）（单季度）资料来源：Wind，国投证券研究中心 资料来源：Wind，国投证券研究中心 由上文的推导公式 =1 可知，PE 受到 的影响，因此 PE 的波动的波动性可以归因于性可以归因于 的的剧烈波动剧烈波动。通过计算，P

46、E 与与 的秩相关系数为的秩相关系数为 0.5，这验证了 对 PE 具有显著影响，其波动性也因此传导至 PE。图图19.房地产与食品饮料行业的房地产与食品饮料行业的 FCFE/Profit（TTM）图图20.房地产与食品饮料行业的房地产与食品饮料行业的 FCFE/Profit（单季度）（单季度）资料来源：Wind，国投证券研究中心 资料来源：Wind，国投证券研究中心 不同行业的 特征可能存在显著差异，这取决于各行业的商业模式。图 19 与图 20 展示了近 3 年房地产行业与食品饮料行业的（单季度）与（TTM），可以看出该指标在房地产行业中波动很大，而在食品饮料行业中则相对平稳。量化配置主题

47、报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。18 在两行业的巨大差异主要来源于以下三方面：（1）资本支出和营运资金需求资本支出和营运资金需求：房地产开发项目通常需要大量的资本支出和长周期的资金投入，项目的启动和完成周期会导致现金流与利润的极大波动。食品饮料行业的资本支出较为稳定，主要用于生产设备和工厂维护，且营运资金需求相对稳定，使得现金流和利润较为平稳。（2）市场需求的稳定性市场需求的稳定性：房地产行业市场需求波动较大，受到经济周期、政策调控和市场供需等多重因素的影响，导致利润与现金流的波动剧烈。而食品饮料作为消费必需品，市场需求相对稳定，不容易受到经济

48、波动的影响，因此利润和现金流相对平稳。（3）业务模式和运营周期业务模式和运营周期：房地产开发周期长，项目从获取土地、建设到销售需要数年时间，期间资金流出和流入的时点不一致，导致 FCFE 波动大。食品饮料产品生产和销售周期短，现金流入和流出的时间较为一致，且业务模式简单，FCFE 相对稳定。我们对 PE 的倒数，即 EP 因子进行测试。图 21 展示了 2010 年以来，全市场股票池下 EP（单季度）因子的 Rank IC 及其累计走势。可以看出 Rank IC累计曲线呈现出稳定的上升趋势。经计算，EP（单季度）因子的（单季度）因子的 Rank IC 均值为均值为 6.61%，年化，年化 Ra

49、nk ICIR 为为 3.39。这表明从长期来看，EP（单季度）因子具备较强的选股能力。图 22 展示了 EP（单季度）因子的十档分组超额收益情况。观察结果表明，EP（单季度）因子的十档分组超额收益具有显著的线性特征，随着 EP（单季度）因子值的增加，组合的收益能力整体呈上升趋势。然而，值得注意的是，EP 值最低的第一组收益能力却高于值最低的第一组收益能力却高于 EP值相对较高的第二组，这一异常现象将会在后续的分析中进行深入探讨。值相对较高的第二组，这一异常现象将会在后续的分析中进行深入探讨。图图21.全市场股票池下全市场股票池下 EP（单季度）因子（单季度）因子 Rank IC 统计统计 图

50、图22.全市场股票池下全市场股票池下 EP（单季度）因子（单季度）因子 10 档分组超额收益档分组超额收益 资料来源：Wind，国投证券研究中心 资料来源：Wind，国投证券研究中心 同样的，我们对 EP（TTM）因子也进行相应测试。图 23 展示了 EP（TTM）因子的）因子的 Rank IC 及其累计走势，及其累计走势，EP（TTM）因子的）因子的 Rank IC 均值为均值为 5.36%，年化，年化 Rank ICIR 为为 2.46，依旧具备很强的选股能力。量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。19 图 24 展示了 EP（TTM

51、）因子在十档分组中的超额收益情况。可以看到，随着 EP（TTM）的提高，组合收益整体呈上升趋势，但其线性特征不如 EP（单季度）显著，且第一组和第二组仍然出现异常现象。图图23.全市场股票池下全市场股票池下 EP（TTM）因子）因子 Rank IC 统计统计 图图24.全市场股票池下全市场股票池下 EP（TTM）因子）因子 10 档分组超额收益档分组超额收益 资料来源：Wind，国投证券研究中心 资料来源：Wind，国投证券研究中心 通过对比，我我们发现们发现 EP（单季度）因子的表现优于（单季度）因子的表现优于 EP（TTM），因此后续我们将对），因此后续我们将对 EP（单季度）因子进行深入

52、研究。（单季度）因子进行深入研究。下面我们对时序估值因子EP 分位点进行测试。图 25 展示了 2010 年以来 EP 分位点因子的 Rank IC 以及 Rank IC 累计走势，该因子 Rank IC 累计曲线平稳攀升。通过计算，EP 分分位点因子位点因子 Rank IC 均值为均值为 5.00%，年化，年化 Rank ICIR 3.67，这说明长期来看 EP 分位点因子也具备很强的选股能力。图图25.全市场股票池下全市场股票池下 EP 分位点分位点因子因子 Rank IC 统计统计 图图26.全市场股票池下全市场股票池下 EP 分位点分位点因子因子 10 档分组超额收益档分组超额收益 资

53、料来源：Wind，国投证券研究中心 资料来源：Wind，国投证券研究中心 量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。20 图 26 展示了 EP 分位点因子的 10 档分组超额收益。观察结果显示，EP 分位点因子的十档分组超额收益呈现出更为明显的线性效应。2.2.微利股微利股的处理方法的处理方法 在对在对 EP 因子的测试过程中，我们发现因子的测试过程中，我们发现 EP 十档分组第一组（十档分组第一组（EP 最小）的超额收益高于最小）的超额收益高于 EP相对较高的第二组，这一异常现象可能是微利股所造成的。相对较高的第二组，这一异常现象可能是微

54、利股所造成的。微利股的财务状况往往不稳定，且其利润基数较小，容易受到一次性收益和非经常性损益等因素的影响，导致企业利润波动较大。剔除这些企业有助于增强 EP 因子信号的稳定性，从而提高估值结果的可靠性。除此之外，微利股通常财务健康度较差，盈利能力弱，可能面临更高的经营风险。剔除这些股票可以降低投资组合的风险，提高整体投资组合的安全性。我们将归母净利润（TTM）低于 1000 万元的个股定义为微利股，并予以剔除。图 27 展示了每期剔除的微利股股票数量及所占比例。经计算，自 2010 年以来，平均每期剔除微利股平均每期剔除微利股的股票数量为的股票数量为 509 只，占股票池的平均比例为只，占股票

55、池的平均比例为 16.10%。图 28 展示了微利股在各中信一级行业中的分布情况，数据显示，微利股主要集中在机械机械和基础化工基础化工行业。图图27.每期剔除微利股的股票数量及比例每期剔除微利股的股票数量及比例 图图28.微利股行业分布微利股行业分布 资料来源：Wind，国投证券研究中心 资料来源：Wind，国投证券研究中心 我们对每期微利股的市值中位数进行了统计。如图 29 所示，自 2010 年以来，微利股的市值中位数平均值为 35 亿元，整体规模相对较小。量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。21 图图29.微利股市值中位数微利股市

56、值中位数 资料来源：Wind，国投证券研究中心 我们在剔除微利股后重新对EP因子进行测试。图30展示了因子的Rank IC及其累计走势。在剔除了微利股后，EP 因子的 Rank IC 累计曲线平稳攀升。图 31 展示了在剔除微利股之后，EP 因子的十档分组超额收益情况。结果显示，第二组的第二组的表现相较于第一组有所提升，十档分组的超额收益呈现出显著的线性趋势，并未出现全市表现相较于第一组有所提升，十档分组的超额收益呈现出显著的线性趋势，并未出现全市场股票池中第一组表现优于第二组的异常现象。场股票池中第一组表现优于第二组的异常现象。图图30.剔除剔除微利股后微利股后，EP 因子因子 Rank I

57、C 统计统计 图图31.剔除微利股后剔除微利股后，EP 因子因子 10 档分组超额收益档分组超额收益 资料来源：Wind，国投证券研究中心 资料来源：Wind，国投证券研究中心 量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。22 最后，我们将两种不同股票池下 EP 与 EP 分位点因子的表现进行汇总，如表 3 所示，剔除微利股后，EP 因子的因子的 Rank IC 均值从均值从 6.61%上升至上升至 6.86%，Rank ICIR 从从 3.39 提高至提高至3.53，多空收益从，多空收益从 18.82%增至增至 23.19%，因子整体表现显著

58、增强。，因子整体表现显著增强。此外，剔除微利股后，EP 因子的十档分组超额收益表现出更为明显的线性特征，低 EP 部分的表现得到提升。对于 EP 分位点因子，剔除微利股后 Rank ICIR 略有下降，但 Rank IC 均值、多空收益和十档分组的线性表现均有所改善。2.3.估值中枢估值中枢稳定性稳定性 由 2.1 节的分析可知，PE 的高波动性来源于 的剧烈波动。由于 PE 指标的大幅波动不利于我们做出合理的投资决策，因此，我们引入估值中枢稳定性的概念。因此，我们引入估值中枢稳定性的概念。估值中枢稳定性是用于描述公司的市场价值和估值中枢稳定性是用于描述公司的市场价值和净资产净资产之间关系稳定

59、性的度量指标，我们用之间关系稳定性的度量指标，我们用个股过去个股过去 n 年（本篇年（本篇 n 取取 3）的）的 EP 均值除以均值除以 EP 标准差作为标准差作为 EP 估值中枢稳定性因子来刻估值中枢稳定性因子来刻画画 EP 估值中枢的稳定性。估值中枢的稳定性。我们在剔除微利股后，先使用我们在剔除微利股后，先使用 EP 估值中枢稳定性因子将截面个股由小到大等分为估值中枢稳定性因子将截面个股由小到大等分为 10 组，组，随后在每个组内根据随后在每个组内根据 EP 因子将个股再次由小到大等分为因子将个股再次由小到大等分为 10 组，形成组，形成 100 个交叉组。个交叉组。在每个交叉组我们分别计

60、算月频调仓的年化超额收益率（比较基准为股票池内个股收益率平均值）。在表 4 中，横轴表示按 EP 估值中枢稳定性分组的结果，纵轴表示按 EP 因子分组的结果。观察可知，在估值中枢稳定性较低的组别（如第一组和第二组），EP 因子的十档分组超额收益整体表现较弱。而在估值中枢稳定性较高的组别，EP 因子的十档分组超额收益更高。因此，随着估值中枢稳定性的提升，EP 因子的效果得到显著增强。表表3：剔除微利股后剔除微利股后 EP 因子表现因子表现 资料来源：Wind，国投证券研究中心 量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。23 我们将全市场股票根据

61、EP估值中枢稳定性从低到高分为 10组，并对估值中枢稳定性最高的第十组的行业分布进行了统计分析。图 32展示了EP估值中枢稳定性第十组的历史行业分布情况。结果显示，医药、交通运输、机械、银行、汽车、基础化工医药、交通运输、机械、银行、汽车、基础化工行业的 EP 估值中枢较为稳定。图图32.EP 估值中枢最稳定组别的行业分布估值中枢最稳定组别的行业分布 资料来源：Wind，国投证券研究中心 同样地，同样地，EP 估值中枢稳定性的提升也能增强估值中枢稳定性的提升也能增强 EP 分位点因子的绩效表现。分位点因子的绩效表现。如表 5 所示，当我们将纵轴替换为按 EP 分位点因子从小到大分组的结果后，可

62、以发现，在估值中枢稳定性较低的组别中，EP 分位点因子的整体表现较弱，超额收益普遍较低。然而，随着 EP 估值中枢稳定性的提高，EP 分位点因子的收益能力显著增强。表表4：EP 与与 EP 估值中枢稳定性交叉分组收益统计估值中枢稳定性交叉分组收益统计 资料来源：Wind，国投证券研究中心 量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。24 接下来，我们将对 EP 估值中枢稳定性因子的有效性进行检验。图 33 展示了自 2010 年以来，全市场全市场股票池中 EP估值中枢稳定性因子的 Rank IC 及其累计走势。可以看到，该因子的 Rank IC

63、 累计曲线呈平稳上升趋势。通过计算，EP 估值中枢稳估值中枢稳定性因子的定性因子的 Rank IC 均值为均值为 3.23%，年化，年化 Rank ICIR 为为 1.66。这表明 EP 估值中枢稳定性因子具备良好的选股能力。图 34 展示了全市场股票池中 EP 估值中枢稳定性因子的 10 档分组超额收益情况。可以观察到随着估值中枢稳定性的提升，组合的超额收益逐步增强，呈现出显著的线性效应。图图33.全市场股票池下全市场股票池下 EP 估值中枢稳定性因子估值中枢稳定性因子 Rank IC 统计统计 图图34.全市场股票池下全市场股票池下 EP 估值中枢稳定性因子估值中枢稳定性因子 10 档分组

64、超额档分组超额收益收益 资料来源：Wind，国投证券研究中心 资料来源：Wind，国投证券研究中心 同样同样地地，BP 估值中枢也具有稳定性估值中枢也具有稳定性。为了刻画这种稳定性，我们用个股过去我们用个股过去 n 年（本篇年（本篇 n取取 3）的）的 BP 均值除以均值除以 BP 标准差构造标准差构造 BP 估值中枢稳定性因子估值中枢稳定性因子。表表5：EP 分位点与分位点与 EP 估值中枢稳定性交叉分组收益统计估值中枢稳定性交叉分组收益统计 资料来源：Wind，国投证券研究中心 量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。25 表 6 展示

65、了剔除 P0.8B 的个股且在重资产股票池下，BP 估值中枢稳定性与 BP 交叉分组的超额收益情况。结果显示，在估值中枢稳定性较低的情况下，BP 因子的整体超额收益较低。随着估值中枢稳定性的提高，BP 因子的表现显著增强。我们将全市场股票根据 BP 估值中枢的稳定性从低到高划分为 10 组，并对稳定性最高的第十组的行业分布进行了深入分析。图 35 呈现了第十组的行业历史分布情况。分析结果显示，医药、电力及公用事业、交通运输、机械、基础化工医药、电力及公用事业、交通运输、机械、基础化工行业的 BP 估值中枢稳定性高。此外，这几个行业与这几个行业与 EP 估值中枢稳定性高的行业存在显著的重合度。估

66、值中枢稳定性高的行业存在显著的重合度。图图35.BP 估值中枢最稳定组别的行业分布估值中枢最稳定组别的行业分布 资料来源：Wind，国投证券研究中心 表表6：BP 与与 BP 估值中枢稳定性交叉分组收益统计估值中枢稳定性交叉分组收益统计 资料来源：Wind，国投证券研究中心 量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。26 下面让我们探讨 BP 估值中枢稳定性对 BP 分位点因子的影响。如表 7 所示，当我们将纵轴分组方式调整为按 BP 分位点因子从低到高排列时，可以看出在估值中枢稳定性较低的组别中，BP分位点因子的表现相对较差，超额收益有限。

67、而随着估值中枢稳定性的提高，BP分位点因子的收益表现得到显著改善。下面我们对 BP 估值中枢稳定性因子的有效性进行测试。图 36 展示了 2010年以来，全市场全市场股票池下 BP估值中枢稳定性因子的 Rank IC以及 Rank IC累计走势，可以看到该因子 Rank IC 累计曲线平稳攀升。通过计算，BP 估值中枢稳定性因子估值中枢稳定性因子 Rank IC 均值为均值为 3.56%，年化，年化Rank ICIR 1.56，这说明 BP 估值中枢稳定性因子拥有不错的选股能力。图图36.全市场股票池下全市场股票池下 BP 估值中枢稳定性因子估值中枢稳定性因子 Rank IC 统计统计 图图3

68、7.全市场股票池下全市场股票池下 BP 估值中枢稳定性因子估值中枢稳定性因子 10 档分组超额档分组超额收益收益 资料来源：Wind，国投证券研究中心 资料来源：Wind，国投证券研究中心 图 37 展示了全市场股票池下 BP 估值中枢稳定性因子的 10 档分组超额收益，其线性效应较为显著。表表7：BP 分位点分位点与与 BP 估值中枢稳定性交叉分组收益统计估值中枢稳定性交叉分组收益统计 资料来源：Wind，国投证券研究中心 量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。27 总的来说，估值中枢稳定性的提升有助于估值因子更好的发挥效用。此外，作为

69、一个单因估值中枢稳定性的提升有助于估值因子更好的发挥效用。此外，作为一个单因子，估值中枢稳定性因子展现出较强的选股能力。子，估值中枢稳定性因子展现出较强的选股能力。2.4.EP 估值因子融合估值因子融合 最后，我们将 EP、EP 分位点以及 EP 估值中枢稳定性三个因子进行融合。具体做法是，在剔除微利股后，对这三个因子进行等权平均，构建 EP 融合因子。首先，我们统计了三个因子在股票池中的历史秩相关系数，结果如表 8 所示。可以看出 EP截面估值因子（EP）与 EP 时序估值因子（EP 分位点）之间的相关性较高，而 EP 与 EP估值中枢稳定性、EP 分位点与 EP 估值中枢稳定性因子之间的相

70、关性较低。图图38.剔除微利股后剔除微利股后 EP 融合因子融合因子 Rank IC 统计统计 图图39.剔除微利股后剔除微利股后 EP 融合因子融合因子 10 档分组超额收益档分组超额收益 资料来源：Wind，国投证券研究中心 资料来源：Wind，国投证券研究中心 图 38 展示了 EP 融合因子的 Rank IC 及其累计走势。可以看出融合因子表现出色，Rank IC在绝大多数时间都为正，且 Rank IC 累计走势平稳攀升。通过计算，2010 年以来 EP 融合融合因子的因子的 Rank IC 均值为均值为 7.16%，Rank ICIR 为为 4.39，这说明 EP 融合因子具备很强的

71、选股能力。图 39 展示了 EP 融合因子的十档分组超额收益，结果显示融合因子的十档分组超额收益呈现出显著的线性效应。表表8：EP 估值因子相关系数矩阵估值因子相关系数矩阵 资料来源：Wind，国投证券研究中心 量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。28 表 9 汇总了 EP 融合因子与细分单因子的表现，可以看出，EP 融合因子在融合因子在 Rank IC 均值、均值、Rank ICIR、多空收益上均优于单一细分因子，且十档分组线性效应更显著。、多空收益上均优于单一细分因子，且十档分组线性效应更显著。2.5.BP 估值因子融合估值因子融合

72、 同样地，我们也构建了 BP融合因子。具体方法是，在剔除市值低于净资产80%的股票后，并在重资产股票池中，对 BP 因子、BP 分位点和 BP 估值中枢稳定性三个因子进行等权平均，从而形成 BP 融合因子。我们依然对因子间的相关性进行统计分析，结果如表 10 所示。BP、BP 分位点与 BP 估值中枢稳定性这三者之间的相关系数均较低。图 40 展示了 BP 融合因子的 Rank IC 及其累计变化趋势。自 2010 年以来，BP 融合因子的融合因子的Rank IC 均值为均值为 6.71%，Rank ICIR 为为 2.38，Rank IC 累计曲线表现出稳步上升的态势，这表明该因子也具备很强

73、的选股能力。图 41 显示了 BP 融合因子的十档分组超额收益情况。结果表明，该因子的十档分组超额收益呈现出明显的线性趋势。表表9：EP 融合因子与细分因子绩效统计融合因子与细分因子绩效统计 资料来源：Wind，国投证券研究中心 表表10：BP 估值因子相关系数矩阵估值因子相关系数矩阵 资料来源：Wind，国投证券研究中心 量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。29 图图40.剔除剔除 P0.8B 个股，重资产股票池下个股，重资产股票池下 BP 融合因子融合因子Rank IC 统计统计 图图41.剔除剔除 P0.8B 个股，重资产股票池下

74、个股，重资产股票池下 BP 融合因子融合因子 10 档分档分组超额收益组超额收益 资料来源：Wind，国投证券研究中心 资料来源：Wind，国投证券研究中心 表 11 汇总了 BP 融合因子与各细分单因子的表现。结果显示，BP 融合因子在融合因子在 Rank IC 均均值、值、Rank ICIR 以及多空收益等指标上均优于单一细分因子以及多空收益等指标上均优于单一细分因子，这表明对三个因子的融合显著提高了因子表现，具有重要的应用价值。3.PCF 估值的逻辑估值的逻辑 3.1.股权自由现金流（股权自由现金流（FCFE）FCFF（Free Cash Flow to Firm，企业自由现金流）指的是

75、企业在满足其再投资需求后，企业自由现金流）指的是企业在满足其再投资需求后，不影响企业的持续运营并且可以被企业的资本提供者或利益相关者（如股东和债权人等）不影响企业的持续运营并且可以被企业的资本提供者或利益相关者（如股东和债权人等）进行分配的现金。进行分配的现金。麦肯锡公司资深领导者之一汤姆卡普兰（Tom Copeland）教授在其 1990 年出版的著作Valuation：Measuring and Managing the Value of Companies中详细阐释了自由现金流量的概念，并提供了具体的计算方法：表表11：BP 融合因子与细分因子绩效统计融合因子与细分因子绩效统计 资料来源

76、：Wind，国投证券研究中心 量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。30 =+&其中，EBIT 为息税前利润，Tax 为税款，D&A 为折旧和摊销，Changes in Working Capital 为营运资本变动，Capital Expenditure 为资本支出。除了卡普兰教授，业界的其他专家也在持续研究自由现金流，并提出多种不同的模型，例如：理查德布雷利（Richard A.Brealey）在 2006 年出版的Corporate Finance中提出了 FCFF 的另一种形式：=其中，Net Operating Cash Flo

77、w 为经营现金流净额，Capital Expenditure 为资本支出。阿贾亚迪卡里（Ajay Adhikari）和奥古斯丁杜鲁（Augustine Duru）在 2006 年出版的Voluntary Disclosure of Free Cash Flow Information中提到：=+其中，Net Operating Cash Flow 为经营现金流净额，Net Investment Cash Flow 为投资现金流净额。学者们对企业自由现金流FCFF的深入探讨，不仅丰富了这一指标的计算方法，还增强了人们对该指标的深入理解。企业自由现金流FCFF从公司的整体视角出发，体现了可供股东和

78、债权人股东和债权人共同分配的现金。而 FCFE（Free Cash Flow to Equity，股权自由现金流）则聚焦于股东的视角聚焦于股东的视角，反映了股东可分配的最大自由现金金额。因此 FCFE 是在 FCFF 的基础上扣除支付给债权人的净现金流，即扣除利息费用所得。FCFE 与 FCFF 的具体关系如下：=其中，FCFF 为企业自由现金流，Interest Expenses 为利息费用。3.2.市现率（市现率（PCF）在对 PE 的研究中我们推导出了如下公式：=市值()利润()=1 通过分析，我们发现 PE 的高波动性主要源于的剧烈波动。为降低 PE 的波动性，我们希望消除的影响。为此

79、，我们将上述等式的两边同时乘以以消除项，结果如下：量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。31 =1 我们发现等式左边即为市现率（PCF），即：=1 由此可见，市现率市现率 PCF 仅与成长贴现率仅与成长贴现率有关有关，因此相较于市盈率 PE，PCF 是一个更加纯粹的估值指标。我们对 PCF 的倒数，即 CFP（）因子进行测试。图 42 展示了自 2010 年以来，全市场全市场股票池股票池中 CFP 因子的 Rank IC 及其累计表现。经测算，CFP 因子的因子的 Rank IC 均均值为值为 0.81%，年化，年化 Rank ICIR

80、为为 0.92。图 43 展示了 CFP（单季度）因子的十档分组中超额收益表现。该因子在前几个分组中的表现较为不理想，甚至出现因子值越大，组合收益越小的反向趋势。而从第五组开始，各分组的超额收益线性效应显著。图图42.全市场股票池下全市场股票池下 CFP（单季度）（单季度）因子因子 Rank IC 统计统计 图图43.全市场股票池下全市场股票池下 CFP（单季度）（单季度）因子因子 10 档分组超额收益档分组超额收益 资料来源：Wind，国投证券研究中心 资料来源：Wind，国投证券研究中心 同样地，我们对 CFP（TTM）因子也进行相应测试。图 44 展示了 CFP（TTM）因子的Rank

81、IC 及其累计走势，自 2010 年以来，CFP（TTM）因子的）因子的 Rank IC 均值为均值为 1.30%，年，年化化 Rank ICIR 为为 1.38。图 45 展示了 CFP（TTM）因子在十档分组中的超额收益情况。可以看到，CFP（TTM）整体呈现因子值越大，组合绩效越好的特点，但该因子依然在前几个分组中表现不理想。量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。32 尽管 CFP（TTM）的 Rank IC 均值与 Rank ICIR 高于 CFP（单季度），但 CFP（单季度）十档分组的后几组超额收益更为线性，因此我们认为 CF

82、P（单季度）有更大的提升潜力，后续我们将对后续我们将对 CFP（单季度）因子进行深入研究。（单季度）因子进行深入研究。图图44.全市场股票池下全市场股票池下 CFP（TTM）因子）因子 Rank IC 统计统计 图图45.全市场股票池下全市场股票池下 CFP（TTM）因子）因子 10 档分组超额收益档分组超额收益 资料来源：Wind，国投证券研究中心 资料来源：Wind，国投证券研究中心 下面我们对时序估值因子CFP（单季度）分位点进行测试。图 46 展示了 2010 年以来全市场范围内 CFP 分位点因子的 Rank IC 以及 Rank IC 累计走势，通过计算，CFP 分位点因子 Ran

83、k IC 均值为 0.20%，年化 Rank ICIR 0.23。图图46.全市场股票池下全市场股票池下 CFP 分位点因子分位点因子 Rank IC 统计统计 图图47.全市场股票池下全市场股票池下 CFP 分位点因子分位点因子 10 档分组超额收益档分组超额收益 资料来源：Wind，国投证券研究中心 资料来源：Wind，国投证券研究中心 图 47 展示了 CFP 分位点因子的 10 档分组超额收益，该因子同样在前几个分组中的表现不理想。量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。33 3.3.股权自由现金流为负企业的处理方股权自由现金流为负

84、企业的处理方法法 在上一节的测试中，我们发现全市场股票池下，我们发现全市场股票池下，CFP 因子的十档分组超额收益在前几个分因子的十档分组超额收益在前几个分组中表现不佳，这可能与部分公司的组中表现不佳，这可能与部分公司的股权自由现金流股权自由现金流（FCFE）为负有关为负有关。负 FCFE 通常反映公司在财务上可能存在问题，如过度支出、盈利能力低下或高负债等。因此 CFP 为负的部分会对因子分析产生扭曲效果，影响结果的准确性。下面我们对 FCFE 小于 0 的公司进行剔除。图 48 展示了每期剔除的股票数量及其在股票池中的占比。自 2010 年以来，平均每期剔除平均每期剔除 FCFE 小于小于

85、 0 的股票数量为的股票数量为 1765 只，占股票池只，占股票池的平均比例为的平均比例为 59%。图 49 展示了 FCFE 大于 0的个股行业分布情况，可以看到 FCFE 大于0 的个股多属于医药、基础化工、机械行业。图图48.每期剔除每期剔除 FCFE0 个股行业分布个股行业分布 资料来源：Wind，国投证券研究中心 资料来源：Wind，国投证券研究中心 表 12展示了在剔除 FCFE0的个股后，CFP与 CFP分位点因子的表现情况。自 2010年以来，剔除 FCFE0 的个股后，CFP 因子的因子的 Rank IC 均值从均值从 0.81%提升至提升至 1.75%，多空年化，多空年化收

86、益从收益从 2.48%上升至上升至 4.69%，因子整体表现显著提升。由于剔除的股票数量较多，我们对剔除后的因子进行了五档分组超额收益统计。结果显示，在剔除 FCFE0 的个股之后，CFP 因子的五档分组超额收益展现出明显的线性效应。表表12：剔除剔除 FCFE0 后后 CFP 与与 CFP 分位点分位点因子表现因子表现 资料来源：Wind，国投证券研究中心 量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。34 对于 CFP 分位点而言，在剔除 FCFE0 的个股后，该因子 Rank IC 均值从均值从 0.20%提升至提升至1.46%，Rank

87、ICIR 从从 0.23 增加至增加至 0.69，多空年化收益从，多空年化收益从 2.32%上升至上升至 6.91%，五档分组，五档分组超额收益更为线性超额收益更为线性，因子表现也得到了明显提升。3.4.CFP 估值中枢稳定性估值中枢稳定性 与 BP 和 EP 类似，CFP 估值中枢也具有稳定性。为了刻画这种稳定性，我们用个股过去我们用个股过去 n年（本篇年（本篇 n 取取 3）的）的 CFP 均值除以均值除以 CFP 标准差构造标准差构造 CFP 估值中枢稳定性因子。估值中枢稳定性因子。表 13 展示了在剔除 FCFE0 的个股后，CFP 与 CFP 估值中枢稳定性交叉分组的超额收益情况，由

88、于剔除股票数量较多，因此本部分我们按指标值进行 5档分组。结果显示，当估值中枢稳定性较低时，CFP 因子的整体超额收益较为有限；而随着估值中枢稳定性的提升，CFP 因子的表现得到显著增强。我们将全市场股票按照 CFP估值中枢的稳定性从低到高划分为 10个组，并对稳定性最高的第十组的行业分布进行了详细分析。图 50 展示了第十组的历史行业分布情况。结果表明，医药、银行、基础化工医药、银行、基础化工行业的 CFP 估值中枢较为稳定，而这些行业与 EP、BP 估值中枢稳定性较高的行业之间存在显著的重合度。图图50.CFP 估值中枢最稳定组别的行业分布估值中枢最稳定组别的行业分布 资料来源：Wind，

89、国投证券研究中心 表表13：CFP 与与 CFP 估值中枢稳定性交叉分组收益统计估值中枢稳定性交叉分组收益统计 资料来源：Wind，国投证券研究中心 量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。35 表 14 对 CFP 分位点因子进行研究，展示了 CFP 分位点与 CFP 估值中枢稳定性交叉分组的超额收益情况。数据显示，CFP 估值中枢稳定性对 CFP 分位点因子也产生显著影响：当估值中枢稳定性较低时，CFP 分位点因子的超额收益相对有限；然而，随着估值中枢稳定性的提高，CFP 分位点因子的收益表现显著增强。下面我们对 CFP 估值中枢稳定性

90、因子的有效性进行测试。图 51 展示了自 2010 年以来，全市场股票池中 CFP 估值中枢稳定性因子的 Rank IC 及其累计走势。可以观察到，该因子的Rank IC 累计曲线呈现出平稳上升的趋势。经过计算，CFP 估值中枢稳定性因子的 Rank IC均值为均值为 1.16%，年化，年化 Rank ICIR 为为 1.13，这表明该因子具备一定的选股能力。图图51.全市场股票池下全市场股票池下 CFP 估值中枢稳定性因子估值中枢稳定性因子 Rank IC统计统计 图图52.全市场股票池下全市场股票池下 CFP 估值中枢稳定性因子估值中枢稳定性因子 10 档分组超额档分组超额收益收益 资料来

91、源：Wind，国投证券研究中心 资料来源：Wind，国投证券研究中心 图 52展示了全市场股票池中 CFP估值中枢稳定性因子的十档分组超额收益，其线性效应较为明显。3.5.CFP 估值因子融合估值因子融合 最后，我们对 CFP、CFP 分位点以及 CFP 估值中枢稳定性进行融合。具体方法是，在剔除FCFE0 的个股后，对这三因子进行等权平均，作为 CFP 融合因子。表表14：CFP 分位点分位点与与 CFP 估值中枢稳定性交叉分组收益统计估值中枢稳定性交叉分组收益统计 资料来源：Wind，国投证券研究中心 量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告

92、尾页。36 我们对三个因子在股票池中的历史秩相关系数进行了统计分析，结果如表 15 所示。可以发现 CFP 截面估值因子（CFP）与 CFP 时序估值因子（CFP 分位点）之间具有较高的相关性，而 CFP 与 CFP 估值中枢稳定性、CFP 分位点与 CFP 估值中枢稳定性因子之间的相关性则相对较低。图 53展示了 CFP 融合因子的 Rank IC 及其累计走势。可以看出该因子 Rank IC 在绝大多数时间都为正，且 Rank IC 累计走势平稳攀升。通过计算，2010 年以来年以来 CFP 融合因子的融合因子的Rank IC 均值为均值为 2.35%，Rank ICIR 为为 1.16，

93、这说明 CFP 融合因子具备很强的选股能力。图图53.剔除剔除 FCFE0 的个股后的个股后 CFP 融合因子融合因子 Rank IC 统计统计 图图54.剔除剔除 FCFE0 的个股后的个股后 CFP 融合因子融合因子 10 档分组超额档分组超额收益收益 资料来源：Wind，国投证券研究中心 资料来源：Wind，国投证券研究中心 图 54展示了 CFP融合因子的五档分组超额收益，结果显示该因子的五档分组超额收益呈现出显著的线性效应。表表15：CFP 估值因子相关系数矩阵估值因子相关系数矩阵 资料来源：Wind，国投证券研究中心 量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限

94、公司，各项声明请参见报告尾页。37 表 16 汇总了 CFP 融合因子与各细分单因子的表现。结果显示，CFP 融合因子在融合因子在 Rank IC均值、均值、Rank ICIR 以及多空收益等指标上均优于单一细分因子，且五档分组线性效应更显以及多空收益等指标上均优于单一细分因子，且五档分组线性效应更显著。著。4.基于基于 PB-ROE 框架的选股策略框架的选股策略 4.1.基于基于 PB-ROE 框架的选股策略框架的选股策略构建方法构建方法 Jarrod Wilcox 在 The P/B-ROE Valuation Model（1984）一文中提出了 PB-ROE 定价模型，并且推导出 ln（

95、P/B）与 ROE之间存在线性关系。随着对该模型的深入研究，PB-ROE现已成为一种广泛应用的投资策略。该策略通过识别估值低且盈利能力强的公司，实现低估值与通过识别估值低且盈利能力强的公司，实现低估值与高回报潜力的结合。高回报潜力的结合。我们将设计基于 PB-ROE 框架的选股策略。该策略的实施步骤如图 55 所示，具体包括以下四个阶段：（1）确定样本空间；（）确定样本空间；（2）基于估值层面进行筛选；（）基于估值层面进行筛选；（3）在盈利质量维度进一步）在盈利质量维度进一步筛选；（筛选；（4）对经过估值与盈利质量筛选后的股票池进行增强对经过估值与盈利质量筛选后的股票池进行增强，构建投资组合。

96、，构建投资组合。图图55.基于基于 PB-ROE 框架框架的选股策略的选股策略构建方式构建方式 资料来源：国投证券研究中心整理 表表16：CFP 融合因子与细分因子绩效统计融合因子与细分因子绩效统计 资料来源：Wind，国投证券研究中心 量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。38 首先我们需要确定样本空间，策略基础股票池的筛选规则如下：剔除新股及风险警示股票：剔除新股及风险警示股票：剔除上市未满 1 年的新股、ST 及*ST 等风险警示股票、过去三个月内曾被标记为 ST 或*ST 的股票，以及暂停上市和恢复暂停上市不足三个月的股票；质量风

97、险排查：质量风险排查：剔除大股东质押比例超过 80%的股票，以及商誉占净资产比例超过 80%的股票；流动性要求：流动性要求：剔除过去一年中日均总市值或日均成交额位于后 20%的股票。财务稳健筛查：财务稳健筛查：剔除在过去 9个报告期内曾出现归母净利润（TTM）低于 1000万元的个股，以及剔除过去12个报告期内曾出现净资产小于0的个股。（覆盖过去3年数据）4.2.估值层面筛选估值层面筛选 在前三章中，我们对 BP、EP、CFP 因子进行了深入分析，并分别对三个指标的截面估值、时序估值、估值中枢稳定性进行融合，最终形成 BP 融合因子、EP 融合因子以及 CFP 融合因子。通过测试，三个融合估值

98、因子在三个融合估值因子在 Rank IC 均值、均值、Rank ICIR 以及多空收益等方面均优以及多空收益等方面均优于单一细分因子，展现出融合因子的显著有效性。于单一细分因子，展现出融合因子的显著有效性。我们计划对 BP 融合因子、EP 融合因子和 CFP 融合因子进行进一步融合，构建最终的综合估值因子。首先，我们对三个融合因子的相关性进行分析。如表17所示，BP融合因子、EP融合因子与 CFP 融合因子三因子间的秩相关系数较低，均未超过 0.2。由于 BP、EP、CFP 三者的逻辑与细节存在差异，因此在前三章中我们针对每个因子的具体特征，分别构建了 BP 融合因子、EP 融合因子和 CFP

99、 融合因子的专属股票池。各股票池的筛选规则如下：BP 融合融合因子股票池：因子股票池：剔除市值低于净资产 80%的股票，且在重资产股票池中。EP 融合融合因子股票池：因子股票池：剔除微利股。CFP 融合融合因子股票池：因子股票池：剔除股权自由现金流小于 0 的个股。我们将三个股票池取并集，作为估值我们将三个股票池取并集，作为估值因子因子股股票池。票池。图 56 展示了在依次将 BP 融合因子股票池、EP 融合因子股票池和 CFP 融合因子股票池的个股逐步加入后，最终构建的估值因子股票池中的股票数量变化情况。表表17：BP 融合融合因子因子、EP 融合融合因子因子、CFP 融合融合因子因子相关系

100、数矩阵相关系数矩阵 资料来源：Wind，国投证券研究中心 量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。39 图图56.估值估值因子因子股票池中股票数量股票池中股票数量 资料来源：Wind，国投证券研究中心 我们在估值我们在估值因子因子股票池中对股票池中对 BP 融合融合因子、因子、EP 融合融合因子和因子和 CFP 融合融合因子进行进一步融合。因子进行进一步融合。具体的融合方法如图 57 所示：我们对三个融合因子的因子值进行等权平均，如果某只股票未包含在某个因子的股票池中，则该股票对应的因子值视为空值，不纳入等权平均的计算。最终，经过上述处理，

101、我们构建了综合估值因子。图图57.最终最终综合综合估值因子的构建估值因子的构建 资料来源：国投证券研究中心整理 接下来，我们在估值因子股票池中对 BP 融合因子、EP 融合因子、CFP 融合因子及最终综合估值因子的表现进行了统计分析。如表 18 所示，综合估值因子的综合估值因子的 Rank IC 均值和多空收均值和多空收益显著高于各细分因子，且其十档分组的线性效应明显优于其他因子。益显著高于各细分因子，且其十档分组的线性效应明显优于其他因子。这一结果充分体现了对三个细分因子进行融合的有效性和优势。EPBPEP0.20.60.4EP0.20.70.40.80.60.9BP股票ABCDABCDFE

102、0.70.30.70.50.80.2CFPCFP0.30.70.50.7CFP量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。40 在后续的组合构建过程中，我们将在估值在后续的组合构建过程中，我们将在估值因子因子股票池的基础上，将综合估值因子作为重要股票池的基础上，将综合估值因子作为重要参考指标，进一步优化策略在估值层面的筛选效果。参考指标，进一步优化策略在估值层面的筛选效果。4.3.盈利质量筛选盈利质量筛选 构建基于 PB-ROE 框架的选股策略，还需将盈利质量作为重要考量因素。我们筛选出在过我们筛选出在过去九个报告期内去九个报告期内 ROE（T

103、TM）均保持在）均保持在 8%以上的个股，构建高盈利质量股票池。以上的个股，构建高盈利质量股票池。如图 58所示，假设当前时间点为 2024 年 9 月初，那么所考察的过去九个报告期则从 2022 年半年报开始至 2024 年半年报截止。只有在该时间区间内所有报告期的 ROE（TTM）均大于 8%的个股，才能通过筛选标准，进入最终的高盈利质量股票池。由于 ROE（TTM）的计算需要用到 4 个季度的数据，因此该该算法考量了个股过去算法考量了个股过去 3 年的年的 ROE 水平。水平。图图58.盈利质量筛选盈利质量筛选 资料来源：国投证券研究中心整理 在后续的组合构建过程中，我们将基于该高盈利质

104、量股票池进行选股，以确保所选个股具备持续且稳定的高 ROE，从而增强组合的抗风险能力与可持续收益潜力。4.4.估估值值-盈利质量股票池的构建盈利质量股票池的构建 在本章前三节中，我们从多个角度对股票池进行了筛选与限制，现将这些要点进行系统总结。如图 59 所示，基于 PB-ROE 框架的选股策略股票池综合了以下三个核心维度的考量：表表18：估值因子估值因子股票股票池下各因子绩效统计池下各因子绩效统计 资料来源：Wind，国投证券研究中心 量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。41 图图59.估值估值-盈利质量股票池构造方法盈利质量股票池构

105、造方法 资料来源：国投证券研究中心整理 （1）样本空间：样本空间：剔除新股及风险警示股、质量风险排查、流动性剔除、财务稳健筛查。（2）估值：估值：由 BP 融合因子股票池、EP 融合因子股票池、CFP 融合因子股票池取并集构 成。（3）盈利质量：盈利质量：筛选在过去九个报告期内 ROE（TTM）均保持在 8%以上的个股。每年的每年的 1 月、月、4 月、月、7 月、月、8 月和月和 10 月月末之后的第一个交易日月月末之后的第一个交易日，我们，我们筛选出满足要求的股筛选出满足要求的股票，构建估值票，构建估值-盈利质量股票池盈利质量股票池。图图60.估值估值-盈利质量股票池股票数量盈利质量股票池

106、股票数量 资料来源：Wind，国投证券研究中心 我们对估值-盈利质量股票池的股票数量进行了统计分析。如图 60 所示，在 2010 年至 2024年期间，该股票池的平均持股数量为 575 只。量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。42 图图61.估值估值-盈利质量股票池盈利质量股票池等权相对于中证等权相对于中证 800 等权净值走势等权净值走势 资料来源：Wind，国投证券研究中心 图 61 展示了估值-盈利质量股票池等权相对于中证 800 等权指数的净值走势，可以看出我们构建的股票池具有明显优势。自自 2010年以来，估值年以来，估值-

107、盈利质量股票池等权的年化收益为盈利质量股票池等权的年化收益为 4.98%，同期中证，同期中证 800等权指数的等权指数的年化收益为年化收益为 0.23%，年化超额收益，年化超额收益为为 4.75%，跟踪误差，跟踪误差 4.21%，信息比，信息比 1.13，相对最大回，相对最大回撤撤 11.98%，相对收益回撤比为，相对收益回撤比为 0.40。4.5.如何对估值盈利质量股票池进行如何对估值盈利质量股票池进行增强增强 鉴于估值-盈利质量股票池的个股数量较多，我们将借助多因子模型进一步精挑细选，以优化组合构建。如图 62 所示，我们希望从基本面与技术面两个维度对估值我们希望从基本面与技术面两个维度对

108、估值-盈利质量股票池进盈利质量股票池进行增强行增强。基本面分析有助于评估公司的内在价值和盈利能力，而技术面分析则提供了市场情绪和价格走势的视角。结合两者，投资者能够更准确地识别潜在的投资机会，提高投资决策的有效性。表表19：估值估值-盈利质量股票池盈利质量股票池等权相对于中证等权相对于中证 800 等权分年度绩效统计等权分年度绩效统计 资料来源：Wind，国投证券研究中心 量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。43 图图62.从基本面与技术面纬度对估值从基本面与技术面纬度对估值-盈利质量股票池进行增强盈利质量股票池进行增强 资料来源：国投

109、证券研究中心整理 在基本面和技术面两个维度下，我们构建了个五大类因子，包括估值、成长、动量、分红和估值、成长、动量、分红和公司治理公司治理。每个大类因子由其对应的细分因子等权平均求得，各因子构造方式如表 20 所示。在构建五个大类因子后，我们根据因子滚动我们根据因子滚动 12 个月的个月的 Rank ICIR 加权来构建复合因子加权来构建复合因子，当因子 Rank ICIR 方向与因子逻辑相反时，我们将权重设为 0。在每年的 1 月、4 月、7 月、8月和 10 月月末之后的第一个交易日，我们根据复合因子对股票池内的个股进行评分，最终选择得分最高的 30 只股票，构建投资组合。为了避免对单一因

110、子进行过为了避免对单一因子进行过重重押注押注，降低短期单一因子过度暴露降低短期单一因子过度暴露所带来所带来的风险的风险，我们设定单我们设定单因子权重上限为因子权重上限为 40%。若某因子的权重超过此限制，我们将其调整至 40%，其余因子在剩余的 60%权重内按比例重新分配权重；如果剩余因子权重均为 0，则采用等权重配置。表表20：因子列表因子列表 资料来源：国投证券研究中心整理 量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。44 图图63.各因子权重占比各因子权重占比 资料来源：Wind，国投证券研究中心 图 63 展示了自 2010 年以来五个

111、大类因子的权重占比。可以观察到,各因子的权重整体较为均衡，未出现对某一因子的明显集中暴露。4.6.基于基于 PB-ROE 框架的选股框架的选股策略策略 接下来我们构建基于 PB-ROE 框架的选股策略，策略的具体细节如下：回测区间：回测区间：20100201 20240920。股票池：股票池：估值-盈利质量股票池。调仓频率：调仓频率：每年的 1 月、4 月、7 月、8 月和 10 月月末之后的第一个交易日。选股方法：选股方法：五个大类因子滚动 12 个月 Rank ICIR 加权构建复合因子（单一因子权重不超过 40%），依据复合因子将股票池内个股从高到低排序。持股数量持股数量：复合因子得分最

112、高的前 30 只股票等权。行业权重上限：行业权重上限：单一中信一级行业持股权重不超过 20%。交易费用：交易费用：双边千分之三。图 64 展示了基于 PB-ROE 框架的选股策略相对于中证 800 等权的净值走势。可以看到策略十分稳健，相对强弱曲线稳定攀升。量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。45 图图64.基于基于 PB-ROE 框架的选股策略相对于中证框架的选股策略相对于中证 800 等权净值走势等权净值走势 资料来源：Wind，国投证券研究中心 表 21 展示了策略的分年度绩效统计。自 2010 年以来，基于基于 PB-ROE 框

113、架的选股策略年化框架的选股策略年化收益收益 25.64%，相对于中证，相对于中证 800 等权的年化超额收益等权的年化超额收益 25.41%，信息比，信息比 2.62，相对相对收益回撤收益回撤比比 2.36。相对于偏股混合型基金指数而言，。相对于偏股混合型基金指数而言，2010 年以来策略实现了年以来策略实现了 20.97%的的年化年化超超额收额收益，信息比为益，信息比为 1.85，相对收益回撤比为，相对收益回撤比为 1.22。该策略在大多数年份的表现均位居主动权益。该策略在大多数年份的表现均位居主动权益基金前列，自基金前列，自 2010 年以来，其平均排名分位点为年以来，其平均排名分位点为

114、11.86%，显示出优异，显示出优异的的业绩表现。业绩表现。表表21：基于基于 PB-ROE 框架的选股策略分年度绩效统计框架的选股策略分年度绩效统计 资料来源：Wind，国投证券研究中心 量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。46 图 65 展示了基于 PB-ROE 框架的选股策略每期单边换手率，组合平均每次调仓单边换手率组合平均每次调仓单边换手率为为 69%。该组合仅在每年的 1 月、4 月、7 月、8 月和 10 月月末之后的第一个交易日调仓，调仓频率低，年度单边换手率年度单边换手率 3.4 倍。倍。图图65.基于基于 PB-ROE

115、 框架的选股策略换手率框架的选股策略换手率 图图66.基于基于 PB-ROE 框架的选股策略资金容量框架的选股策略资金容量 资料来源：Wind，国投证券研究中心 资料来源：Wind，国投证券研究中心 图 66 展示了基于 PB-ROE 框架的选股策略的资金容量。组合单日资金容量计算方法为：首先计算组合成分股回看过去 10 个交易日的日均成交额，取均值的 10%作为个股单日最大买入金额。之后用个股单日最大买入金额除以个股在组合中的权重，取该比值的 25%分位数作为组合单日资金容量。计算结果显示，基于计算结果显示，基于 PB-ROE 框架的选股策略组合平均资金容量为框架的选股策略组合平均资金容量为

116、2.1 亿元。亿元。图 67 展示了基于 PB-ROE 框架的选股策略的成分股行业历史分布情况，可以看到组合在医医药、传媒、房地产药、传媒、房地产等行业的配置比重较大。图 68 展示了基于 PB-ROE 框架的选股策略在沪深 300、中证 500 和中证 1000 指数中的权重分布情况。可以看出，该组合在这三大指数中分配较为均衡。图图67.基于基于 PB-ROE 框架的选股策略组合行业平均分布框架的选股策略组合行业平均分布 图图68.基于基于 PB-ROE 框架的选股策略组合在主流宽基指数中的框架的选股策略组合在主流宽基指数中的权重分布权重分布 资料来源：Wind，国投证券研究中心 资料来源：

117、Wind，国投证券研究中心 量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。47 图 69 展示了基于 PB-ROE 框架的选股策略组合在调仓日的市值中位数，自自 2010 年以来，年以来，组合每期持股市值中位数平均值为组合每期持股市值中位数平均值为 101 亿元亿元。图图69.基于基于 PB-ROE 框架的选股策略组合持有股票的市值中框架的选股策略组合持有股票的市值中位数位数 图图70.基于基于 PB-ROE 框架的选股策略组合风格因子暴露框架的选股策略组合风格因子暴露 资料来源：Wind，国投证券研究中心 资料来源：Wind，国投证券研究中心

118、图 70 展示了最新一期组合相对于中证全指在风格因子上的暴露情况。可以看出，基于基于 PB-ROE 框架的选股策略相较于中证全指在估值和盈利方面具有明显优势，充分体现了该策略框架的选股策略相较于中证全指在估值和盈利方面具有明显优势，充分体现了该策略低估值、高盈利质量的特点。低估值、高盈利质量的特点。5.总结总结 在投资领域，市净率（市净率（PB）、市盈率（）、市盈率（PE）和市现率（）和市现率（PCF）是广泛应用于股票筛选和投资组合构建的估值指标。通常，投资者在对这些估值指标进行市值行业中性化处理后便直接使用，但是这种处理方式未能充分考虑估值指标背后的潜在逻辑，导致这些因子的作用未能得到最大化

119、利用。因此，我们需要探讨这些指标在什么情况下使用？适用于哪些行业？以及它我们需要探讨这些指标在什么情况下使用？适用于哪些行业？以及它们存在哪些问题？们存在哪些问题？市净率（PB）通过分析公司净资产与市场价值来评估股票的投资价值。在在 BP 因子因子十档分组十档分组超额收益统计时超额收益统计时，我们发现第我们发现第十组的超额收益相较于第九组有所下滑。为了解决这一问题，十组的超额收益相较于第九组有所下滑。为了解决这一问题，我们剔除了我们剔除了 P0.8B 的股票的股票，结果显示，剔除后 BP 因子的十档分组超额收益的线性特征更加明显。我们还发现了 BP估值法在重资产股票池中的适用性明显优于轻资产股

120、票池。同时，我们注意到 BP 估值中枢具有稳定性，因此我们构建了 BP 估值中枢稳定性因子，该因子显示出良好的选股能力。最后，我们将我们将 BP、BP 分位点和分位点和 BP 估值中枢稳定性这三个因子进行等权估值中枢稳定性这三个因子进行等权融合，形成了融合，形成了 BP 融合融合因子。实证结果表明，因子。实证结果表明，BP 融合融合因子在因子在 Rank IC 均值、均值、Rank ICIR 和多和多空收益等关键指标上均优于单一细分因子空收益等关键指标上均优于单一细分因子。市盈率（PE）是衡量公司盈利能力与市场关系的重要指标。结合永续增长模型，我们发现结合永续增长模型，我们发现PE 由盈利质量

121、和成长贴现共同决定由盈利质量和成长贴现共同决定。同时，PE 的波动性主要源于的剧烈波动。为此，我们引入了估值中枢稳定性的概念，并发现 EP 估值中枢稳定性因子具有良好的选股能力。在EP 因子测试的过程中，我们注意到 EP 十档分组中，EP 值最低的第一组收益能力却高于值最低的第一组收益能力却高于 EP值相对较高的第二组值相对较高的第二组，我们通过剔除微利股解决这一问题我们通过剔除微利股解决这一问题。我们将我们将 EP、EP 分位点和分位点和 EP 估估值中枢稳定性这三个因子进行等权融合，形成了值中枢稳定性这三个因子进行等权融合，形成了 EP 融合融合因子，并发现因子，并发现 EP 融合融合因子

122、在因子在 Rank IC 均值、均值、Rank ICIR 和多空收益等关键指标上均优于单一细分因子，且十档分组的线性效应和多空收益等关键指标上均优于单一细分因子，且十档分组的线性效应更加显著更加显著。量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。48 市市现现率（率（PCF）仅与成长贴现率相关仅与成长贴现率相关，相比于PE，PCF估值因子更加纯粹。我们通过测试发现 CFP 因子的十档分组超额收益在前几个分组表现不佳，这可能与部分公司股权自由现金流FCFE 为负相关。在剔除了 FCFE0 的公司之后，CFP 和 CFP 分位点的表现得到了显著提升。

123、最后，我们将我们将 CFP、CFP 分位点和分位点和 CFP 估值中枢稳定性这三个因子进行等权融合，形成了估值中枢稳定性这三个因子进行等权融合，形成了CFP 融合融合因子。结果发现，因子。结果发现，CFP 融合因子在融合因子在 Rank IC 均值、均值、Rank ICIR 和多空收益等关键指和多空收益等关键指标上均优于单一细分因子标上均优于单一细分因子。我们将我们将 BP 融合融合因子，因子，EP 融合融合因子和因子和 CFP 融合融合因子因子进一步进一步融合，构建综合估值因子，融合，构建综合估值因子，该因该因子的整体表现子的整体表现得到得到明显提升明显提升。最后我们设计了基于 PB-ROE

124、 框架的选股策略。该策略的实施包括以下四个阶段（1）确定样本空间（2）基于估值层面进行筛选（3）在盈利质量维度进一步筛选（4）结合多因子模型，构建最终投资组合。自自 2010 年以来，基于年以来，基于 PB-ROE 框架的选框架的选股策略年化收益股策略年化收益 25.64%，相对于中证，相对于中证 800 等权的年化超额收益等权的年化超额收益 25.41%，信息比，信息比 2.62，相对，相对收益回撤比收益回撤比 2.36。相对于偏股混合型基金指数而言，。相对于偏股混合型基金指数而言，2010 年以来策略实现了年以来策略实现了 20.97%的年化的年化超额收益，信息比为超额收益，信息比为 1.

125、85，相对收益回撤比为，相对收益回撤比为 1.22。该策略在大多数年份的表现均位居主动。该策略在大多数年份的表现均位居主动权益基金前列，自权益基金前列，自 2010 年以来，其平均排名分位点为年以来，其平均排名分位点为 11.86%，显示出优异的业绩表现。，显示出优异的业绩表现。量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。49 分析师声明分析师声明 本报告署名分析师声明，本人具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格，勤勉尽责、诚实守信。本人对本报告的内容和观点负责，保证信息来源合法合规、研究方法专业审慎、研究观点独立公正、分析结论具有合理依

126、据，特此声明。本公司具备证券投资咨询业务资格的说明本公司具备证券投资咨询业务资格的说明 国投证券股份有限公司（以下简称“本公司”）经中国证券监督管理委员会核准，取得证券投资咨询业务许可。本公司及其投资咨询人员可以为证券投资人或客户提供证券投资分析、预测或者建议等直接或间接的有偿咨询服务。发布证券研究报告，是证券投资咨询业务的一种基本形式，本公司可以对证券及证券相关产品的价值、市场走势或者相关影响因素进行分析，形成证券估值、投资评级等投资分析意见，制作证券研究报告，并向本公司的客户发布。量化配置主题报告量化配置主题报告 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。50 免责声明免

127、责声明 本报告仅供国投证券股份有限公司（以下简称“本公司”）的客户使用。本公司不会因为任何机构或个人接收到本报告而视其为本公司的当然客户。本报告基于已公开的资料或信息撰写，但本公司不保证该等信息及资料的完整性、准确性。本报告所载的信息、资料、建议及推测仅反映本公司于本报告发布当日的判断，本报告中的证券或投资标的价格、价值及投资带来的收入可能会波动。在不同时期，本公司可能撰写并发布与本报告所载资料、建议及推测不一致的报告。本公司不保证本报告所含信息及资料保持在最新状态，本公司将随时补充、更新和修订有关信息及资料，但不保证及时公开发布。同时，本公司有权对本报告所含信息在不发出通知的情形下做出修改，

128、投资者应当自行关注相应的更新或修改。任何有关本报告的摘要或节选都不代表本报告正式完整的观点，一切须以本公司向客户发布的本报告完整版本为准，如有需要，客户可以向本公司投资顾问进一步咨询。在法律许可的情况下，本公司及所属关联机构可能会持有报告中提到的公司所发行的证券或期权并进行证券或期权交易，也可能为这些公司提供或者争取提供投资银行、财务顾问或者金融产品等相关服务，提请客户充分注意。客户不应将本报告为作出其投资决策的惟一参考因素，亦不应认为本报告可以取代客户自身的投资判断与决策。在任何情况下，本报告中的信息或所表述的意见均不构成对任何人的投资建议，无论是否已经明示或暗示，本报告不能作为道义的、责任

129、的和法律的依据或者凭证。在任何情况下，本公司亦不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失负任何责任。本报告版权仅为本公司所有，未经事先书面许可，任何机构和个人不得以任何形式翻版、复制、发表、转发或引用本报告的任何部分。如征得本公司同意进行引用、刊发的，需在允许的范围内使用，并注明出处为“国投证券股份有限公司研究中心”，且不得对本报告进行任何有悖原意的引用、删节和修改。本报告的估值结果和分析结论是基于所预定的假设，并采用适当的估值方法和模型得出的，由于假设、估值方法和模型均存在一定的局限性，估值结果和分析结论也存在局限性，请谨慎使用。国投证券股份有限公司对本声明条款具有惟一修改权和最终解释权。国投国投证券研究中心证券研究中心 深圳市深圳市 地地 址：址：深圳市福田区福田街道福华一路深圳市福田区福田街道福华一路 1 11 19 9 号安信金融大厦号安信金融大厦 3333 楼楼 邮邮 编：编：518051804646 上海市上海市 地地 址：址：上海市虹口区上海市虹口区杨树浦路杨树浦路 168168 号国投大厦号国投大厦 2828 层层 邮邮 编：编：200080200080 北京市北京市 地地 址：址：北京市西城区阜成门北大街北京市西城区阜成门北大街 2 2 号楼国投金融大厦号楼国投金融大厦 1515 层层 邮邮 编：编：100034100034