基于P／B的RRV分解，初探价值溢价来源-20180304-广发证券-41页-2mb

基于P/B的RRV分解，初探价值溢价来源

核心内容

本文探讨了基于市净率（P/B）的市值账面比（M/B）分解方法，即RRV分解（Risk-Return Valuation），用于分析价值溢价的来源。价值溢价是指高账面市值比（低PB）股票相对于低账面市值比（高PB）股票的超额收益现象，该现象在A股市场同样存在。

主要观点

• 价值溢价存在：高账面市值比公司（BM效应）在A股市场中表现出稳定超额收益，这可能与风险或投资者行为偏差有关。
• RRV分解模型：将M/B拆解为三部分：
  1. 公司层面的非系统性定价偏差（Firm-Specific Error）：衡量公司市值与短期基本面价值之间的偏差。
  2. 行业层面的估值偏差（Sector Error）：反映公司基本面价值与行业长期估值水平之间的差异。
  3. 长期价值与账面价值的偏离（Long-run Value to Book）：体现公司未来成长性机会的评估。
• 模型构造：使用公司基本面信息（如净利润、财务杠杆）和行业短期估值水平（如行业平均估值倍数）进行横截面回归，得出公司短期价值估计。再通过取行业长期估值倍数的12期中值，计算出公司长期价值估计。

关键信息

因子构造

• FirmErr：公司市值与短期基本面价值的偏离，即 $ \exp(m_{it} - v(\theta_{it};\alpha_{jt})) $
• SecErr：短期基本面价值与行业长期估值的偏离，即 $ \exp(v(\theta_{it};\alpha_{jt}) - v(\theta_{it};\alpha_j)) $
• M2V：市值与长期基本面价值的偏离，即 $ \exp(m_{it} - v(\theta_{it};\alpha_j)) $
• LRVB：长期价值与账面价值的偏离，即 $ \exp(v(\theta_{it};\alpha_j) - b_{it}) $

回归方法

• 使用**加权最小二乘法（WLS）**进行行业层面的横截面回归，以避免异方差问题。
• 选取**SQRT(公司市值)**作为权重。
• 回归系数取近12期时间序列中值，以减少市场波动对估值的影响。

实证分析

• 不同行业表现差异：周期性行业（如银行、食品饮料）的拟合优度R方普遍较高，表明其市值更易被基本面因素解释；非周期性行业（如传媒、电子）的R方较低，说明存在更多未被解释的估值因素。
• 因子有效性：在中证800和中证500指数成分股中，FirmErr 和 M2V 因子表现较好，而 SecErr 和 LRVB 因子效果较差。
• 策略表现：使用FirmErr和M2V因子进行选股，并通过等权或行业中性方式构建组合，能够获得较高的对冲收益，同时具备良好的风险调整后收益指标（如信息比率、Sortino比率）。

策略构建

• 选股范围：中证800和中证500成分股
• 回测区间：2007年1月至2017年12月
• 分档方式：根据因子值分为5档，选择因子值最小的一档作为多头组合
• 调仓周期：每月调仓
• 股票权重：等权或行业中性
• 交易成本：0.3%

因子效果分析

分档测试结果

• FirmErr 和 M2V 因子在中证800和中证500成分股中均表现出较好的收益表现。
• FirmErr 在不同指数中均能提供相对较高的对冲收益和风险调整后收益。

行为金融解释

• 高BM公司通常基本面较差，投资者对其价值存在非理性低估，而低BM公司则被高估。
• 投资者过度悲观或乐观的行为导致价值溢价，当市场纠正这种非理性定价时，高BM公司可能获得更高收益。

风险解释

• 高BM公司往往具有更高的财务风险，其高收益可能是对风险的补偿。

拟合优度分析

• 行业层面的R方普遍较高，尤其是周期性行业，说明基本面因素对估值影响较大。
• 传媒、电子等行业R方较低，表明存在更多未被解释的估值因素。

结论

• FirmErr 和 M2V 因子在中证800和中证500中表现较好，能够有效捕捉价值溢价。
• 价值溢价主要由公司层面的非系统性定价偏差驱动，行业偏离和长期价值成长性的影响相对较小。
• 在策略构建中，选择等权或行业中性权重，能够优化策略表现并提高风险调整后收益。