20161126-华泰证券-奥轩尼斯选股法A股实证研究_华泰基本面选股之高股息率模型_17页_666kb

林晓明研究报告总结：高股息率选股模型在A股市场的应用

核心内容

本报告基于詹姆斯·奥轩尼斯的价值投资理念，构建了一个适用于A股市场的高股息率选股模型。该模型通过量化筛选标准，专注于选择具有高股息率、大市值、低市盈率及低市收率的股票，以期在A股市场中实现长期稳定的投资回报。

主要观点

1. 高股息率与长期收益正相关：
   剔除负股息率股票后，将股票按股息率分为四组，结果显示高股息率组合的年化收益率显著高于其他组别，且波动率更低，夏普比率更高。这表明高股息率股票在长期投资中具有更好的收益表现和风险调整后收益。

2. 市值对股息率的影响：

   • 小市值股票的股息率区分度较低，且其组合净值走势基本一致，说明股息率对小市值股票的投资效果不显著。
   • 大市值股票的股息率普遍更高，且在多个时间点上，市值与股息率呈现显著正相关，表明大市值股票更适合价值型投资。

3. 量化选股标准：

   • 总市值在全市场前80%；
   • 市盈率在全市场前40%（剔除负市盈率股票）；
   • 市收率小于2.5；
   • 按股息率从高到低排序，选择前50只股票。

4. 模型实证表现优良：
   从2005年1月至2016年5月，模型总收益率达1720%，年化收益率29.18%，显著高于沪深300（11.17%）和中证500（17.87%）。同时，模型的夏普比率0.794，优于基准指数。

5. 胜率分析：

   • 136个月中，84个月盈利，胜率61.8%。
   • 在2011年以前胜率更高（63.4%），之后略有下降（58.5%）。

6. 行业分布特征：

   • 组合主要集中在周期性行业，如钢铁、汽车、电力及公用事业等；
   • TMT类股票入选次数较少，表明模型更偏好传统行业；
   • 行业集中度有所下降，但整体仍保持较高集中度。

7. 组合稳定性：

   • 6850次选股中，仅525只不同的股票被选中，说明模型选股具有一定的稳定性。
   • 高频入选的股票主要集中在电力及公用事业、汽车、纺织服装等行业。

8. 换手率分析：

   • 平均每月换手率20.90%，年化换手率2.5倍。
   • 若交易成本为0.6%，则年化交易成本为1.5%；若为1.0%，则为2.51%。

9. 风险提示：

   • 该模型偏向高股息率和大市值股票，若市场风格偏向小市值或主题投资，模型可能跑输市场。

关键信息

• 时间区间：2005年1月至2016年5月
• 选股范围：全部A股
• 股票权重：等权重配置
• 调仓频率：每月调仓
• 对比基准：沪深300指数、中证500指数
• 模型绩效：总收益1720%，年化收益率29.18%，夏普比率0.794
• 超额收益：相对于沪深300年化超额收益率18.01%，相对于中证500年化超额收益率11.31%
• 行业集中度：从2006年的85.7%降至2015年的75.7%
• 高入选次数股票：宝钢股份、雅戈尔、江铃汽车、中国神华等

量化标准

回测结果分析

• 收益分析：模型在2005-2016年间总收益为1720%，年化收益率29.18%，显著优于沪深300和中证500。
• 胜率分析：胜率61.8%，其中2011年前胜率较高（63.4%），之后略有下降（58.5%）。
• 相对业绩分析：模型对沪深300的胜率稳定，但对中证500的胜率波动较大，且在2011年后低于50%。
• 行业分布：主要集中在钢铁、汽车、电力及公用事业等周期性行业，TMT类股票入选较少。
• 换手率：平均每月换手率20.90%，年化换手率2.5倍。

最新一期组合股票列表（2016-06）

图表目录

• 图1：股息率分层组合净值
• 图2：小市值股息率分层组合净值
• 图3：中大市值股息率分层组合净值
• 图4：组合模拟净值
• 图5：组合月度收益率及累计净值
• 图6：组合相对沪深300绩效
• 图7：组合相对中证500绩效
• 图8：组合行业集中度
• 图9：05-15年组合行业占比
• 图10：05-08年组合行业占比
• 图11：13-15年组合行业占比
• 图12：组合换手率

表格目录

• 表格1：主要选股指标说明
• 表格2：股息率分层组合绩效分析
• 表格3：股息率分层组合年度收益率
• 表格4：分行业不同股息率组合年化收益率
• 表格5：分行业不同股息率组合夏普比率
• 表格6：市值与股息率秩相关性系数
• 表格7：华泰高股息率选股模型整体绩效分析
• 表格8：05-15年组合行业入选次数
• 表格9：模型入选次数前100股票
• 表格10：最新一期组合股票列表

免责声明

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