20180803-天风证券-基本面量化视角下的食品饮料行业选股研究_24页_2mb

金融工程：基本面量化视角下的食品饮料行业选股研究总结

核心内容概述

本报告从基本面量化角度出发，探讨了食品饮料行业内的选股逻辑，重点分析了行业特征、公司基本面研究逻辑及量化因子的选取与实证效果。

行业特征与公司研究逻辑

行业特征

• 食品饮料行业具有明显的龙头聚集特性，行业集中度提升使得利润向龙头企业集中，形成寡头垄断格局。
• 行业发展分为三个阶段：
  1. 发展初期：行业快速增长，销量和收入同步提升；
  2. 成长期：行业稳定增长，竞争加剧，龙头市占率提升；
  3. 成熟期：增速放缓，市场格局稳定，企业竞争转向产品创新、费用控制等非价格手段。

公司研究逻辑

• 公司研究关注产品、渠道、经营管理三个维度：
  • 产品：关注产品结构、品牌、新品研发；
  • 渠道：渠道力决定销售表现，重点分析终端覆盖、经销商数量及渠道效率；
  • 经营管理：关注成本控制、销售费用、运营能力（如周转率）等。

基本面逻辑的量化实现

收入端

• 预收账款的同比变化可反映收入水平和渠道力度；
• 企业财报中的营业收入为标准化收入指标。

运营能力

• 应收账款周转率：衡量企业在产业链中的地位；
• 存货周转率：分为成本基础和收入基础两种计算方式，其中收入基础的存货周转率变化更有效，反映企业盈利能力与运营效率的变化；
• 存货周转率与毛利率密切相关，可间接反映企业运营状况。

销售费用

• 销售费用率在不同行业阶段表现不同：
  • 行业初期：销售费用率较低，盈利水平较高；
  • 成长期：销售费用率上升，盈利水平下降；
  • 成熟期：销售费用率下降，盈利水平回升；
• 品牌效应强的公司单位销售费用投入可产生更高的收入，因此销售费用率并非长期可靠的选股指标。

食品饮料行业因子检验

常见因子表现

• 基本面因子：盈利（如ROE）、估值（如FEPTTM）、成长（如SUE）较为显著；
• 技术类因子：ILLIQ、TURNOVER1M、IVR、REVERSE1M均表现显著；
• 行业特殊因子：
  • 预收账款变化率（ADVYOY）：比收入增长更为有效；
  • 单季度应收账款周转率（ARTURN）：较为显著；
  • 单季度存货周转率（以收入计）同比变化（DELTAINVTURN2）：比以成本计的存货周转率变化更有效，说明市场更关注企业盈利能力与运营能力的结合。

因子ICIR分析

• 市值因子波动大，风险高；
• 基本面因子中，盈利、估值、成长类因子表现显著；
• 成长因子中，利润增长（如SUE、NETPROFITICYOY）比收入增长（如SUR、OPERREVINCYOY）更有效；
• 预收账款变化率（ADVYOY）比收入增长更有效；
• 以收入为基础的存货周转率变化比以成本为基础的更有效；
• 应收账款周转率具有显著性。

食品饮料行业选股实证

量化选股模型

• 使用常见的基本面因子构建“量化选股模型”，年化超额收益为 8.91%；
• 在2012年和2017年表现较差，超额收益分别为 1.68% 和 -2.35%。

基本面量化选股模型

• 在量化模型基础上增加行业基本面逻辑指标（预收账款变化率、应收账款周转率、存货周转率变化），构建“基本面量化选股模型”；
• 年化超额收益提高至 12.39%，各年度收益较为均衡，尤其在2012年和2017年表现明显改善。

模型约束与优化

• 市值约束：要求组合市值因子暴露与基准一致；
• 行业约束：白酒与其他饮料及食品合并为一个行业，控制组合偏离在 10% 以内；
• 个股权重约束：个股偏离基准不超过 5%；
• 仓位约束：组合权重和为 1；
• 使用对称正交方法处理因子，以减少多重共线性影响。

风险提示

• 市场环境变动风险；
• 有效因子变动风险；
• 优化模型失效风险。

主要结论

• 食品饮料行业属于必需消费品，需求稳定，具有长期投资价值；
• 行业发展已进入成熟期，竞争格局稳定，龙头优势显著；
• 基本面量化模型在食品饮料行业中表现优于传统模型，特别是加入预收账款变化率、应收账款周转率、存货周转率变化等指标后，模型的超额收益显著提升；
• 长期来看，盈利、估值、成长等基本面因子更具选股价值，而市值和技术类因子波动较大，需谨慎使用。

附录：相关报告

1. 《金融工程：基于自适应风险控制的指数增强策略》
2. 《金融工程：基本面量化视角下的医药行业选股研究》
3. 《金融工程：基于基础数据的分析师一致预期指标构建》
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