20211220-浙商证券-基本面量化系列（一）_误定价打分_成交量_与A股预期收益率_13页_775kb

误定价打分、成交量，与A股预期收益率总结

核心内容

本文构建了一个基于Fama-French“三因子模型”无法解释的11个异象的误定价打分模型，用于评估A股市场中股票的相对误定价程度。通过该模型对股票进行分组，并结合成交量进行双重分组分析，发现误定价与成交量对股票未来收益率具有显著影响。

主要观点

• 误定价打分模型：该模型通过11个异象进行特征工程，反映股票的相对误定价程度。打分越高，代表股票越被高估；打分越低，代表股票越被低估。
• 低估组表现优于高估组：对全股票池按照误定价分组，发现最被低估组的股票未来收益率显著高于最被高估组，平均月超额收益率达到0.82%，t检验值为1.81。
• 换手率与误定价的交互作用：在高估组中，预期收益率与换手率呈显著负相关；在低估组中，存在最佳换手率区间，过高或过低的换手率预示着未来收益率较差。

关键信息

1. 误定价打分模型构成

• 异象分类：

  • 管理决策相关：股票净发行、复合股权发行、应计利润、净经营资产、总资产增长率、投资与总资产比率。
  • 财务与股票表现相关：财务困境、O-分数、动量、毛盈利能力溢价、资产报酬率。

• 误定价打分计算方式：

  • 对每个异象变量进行百分比排序，取平均值作为误定价打分。
  • 打分越高，股票越被高估；打分越低，股票越被低估。

2. 误定价与换手率双重分组分析

• 双重分组方法：

  • 将股票按照误定价打分和换手率分别排序，形成5×5的25个组合。
  • 按市值加权构建组合，持有一个月，计算预期收益率和t值。

• 实证结果：

  • 在最高估组中，随着换手率的提高，预期收益率显著下降，做多最低换手率组，做空最高换手率组的月均预期收益为1.24%，t值为2.96。
  • 在低估组中，最佳换手率区间主要位于中等换手率范围，过高或过低的换手率与较低的收益率相关。

3. 数据与方法说明

• 数据来源：2007年至今的A股交易数据与财务数据，剔除ST及ST*股票，不包括金融行业（银行、保险、券商）。
• 换手率代理：采用过去三个月平均换手率的自然对数，以减轻偏度并更准确反映市场交易活跃度。
• 分组方式：误定价打分按降序分为五组，换手率按升序分为五组，形成双重分组。

实证结果

• U-O组合：平均月超额收益率为0.82%，t值为1.81，表明低估组股票的收益率显著高于高估组。

结论

• 误定价打分模型在A股市场中具有良好的解释能力，能够有效筛选出被低估或高估的股票。
• 换手率在高估组中强化了误定价效应，而低估组中存在最佳换手率区间。
• 未来研究将尝试构建误定价与换手率因子，结合现有多因子模型，并探索人工智能算法在预测收益率中的应用。

风险提示

• 本文基于历史数据建模，未来市场情况可能与模型推测存在偏差。
• 误定价打分模型不构成投资建议，投资者应结合自身情况独立判断。

法律声明

• 本报告由浙商证券股份有限公司制作，仅限客户参考。
• 未经本公司书面授权，任何机构或个人不得复制、发布或传播本报告内容。
• 报告中的信息和建议不构成对任何人的投资建议，投资者应自行评估并承担相应风险。