基本面量化系列四：寻找隐匿的专精特新“小巨人”-20211129-兴业证券-23页_884kb

隐匿专精特新“小巨人”股票筛选方法研究总结

核心内容概述

本报告旨在通过多维度量化分析，识别出符合“专精特新”政策要求的隐匿专精特新“小巨人”企业。不同于传统单一指标筛选法，报告采用基于工信部定义的“经济效益”、“专业化程度”、“创新能力”和“经营管理”四个维度，结合财务数据、产业链数据库、专利数据和ESG治理指标，构建出类小巨人股票池，为投资者提供更全面的“专精特新”投资标的。

主要观点

1. “专精特新”政策背景
   自2011年起，“专精特新”成为中小企业发展的重要方向，2018年工信部进一步推出“小巨人”企业培育计划，强调企业在细分市场、核心技术、创新能力和管理方面的优势。

2. 传统筛选方法的局限性
   传统方法多依赖财务指标打分，存在“必要不充分”的问题，即高成长性公司未必具备“小巨人”特征，且无法全面反映企业的核心竞争力。

3. 量化方法的创新性
   报告通过构建企业特征向量，结合余弦相似度算法，从“经济效益”、“专业化程度”、“创新能力”和“治理能力”四个维度进行多维分析，提高识别隐匿“小巨人”的准确性。

4. 筛选结果
   报告通过多维度分析，筛选出近500支类小巨人股，涵盖机械、电子、基础化工、国防军工等多个行业，且市值分布与现有小巨人股高度一致。

关键信息

1. 专精特新“小巨人”企业特征

• 经济效益：企业需具有高成长性、高盈利能力，如营业收入增速和销售毛利率均优于市场平均水平。
• 专业化程度：主导产品集中于某一细分领域，营收占比超过70%。
• 创新能力：专利数量和类型需符合工信部标准，如拥有2项以上发明专利或5项以上实用新型专利。
• 治理能力：需具备良好的公司治理结构，如无重大违规行为。

2. 数据来源与方法

• 财务因子：基于Wind数据，选取10个财务指标构建特征向量，包括盈利能力、偿债能力、营运能力和发展能力。
• 产业链数据：使用数库SAM数据库，对产品进行标准化分类，构建114个一级产品特征向量。
• 专利数据：基于德高行专利数据库，构建145个二级专利分类特征向量。
• 公司治理：使用ESG中的G指标，剔除治理能力较差的股票。

3. 相似度计算

• 使用余弦相似度公式，分别计算财务、产品和专利的相似度，综合后得到公司与小巨人股的整体相似度得分。
• 对非小巨人股进行相似度排序，选取前50%的股票，并进一步剔除G指标排名后10%的公司，最终形成类小巨人股票池。

4. 结果分析

• 类小巨人股主要集中在机械、电子、电力设备及新能源、国防军工等行业，与小巨人股的行业分布高度一致。
• 从市值来看，大部分类小巨人股市值在50亿元以下，符合“小巨人”企业“专而精”的特征。
• 代表性股票如国盛智科、宁德时代、海康威视等均被纳入类小巨人股池，具有较强的投资价值。

投资要点

• 方法创新：通过多维度量化分析，突破传统单一指标筛选的局限。
• 数据支持：结合财务、产品、专利和治理能力数据，构建全面的特征向量。
• 筛选逻辑：基于相似度计算，构建股票池，剔除治理能力差的公司。
• 投资价值：类小巨人股具备高成长性、高专业化程度和创新能力，适合“专精特新”主题投资。

风险提示

• 政策变化风险：模型基于历史数据构建，若政策或市场环境发生重大变化，可能导致结果失效。
• 数据局限性：报告中使用的数据为历史数据，不能代表未来表现。
• 投资决策风险：本报告不构成投资建议，投资者应结合自身情况独立判断。

结论

本报告通过多维度量化分析，构建了类小巨人股股票池，为投资者提供了一个更准确、更丰富的投资标的集合，有助于提前布局“专精特新”主题。该方法突破了传统单一指标筛选的不足，从“由内而外”的角度出发，更加贴近工信部对“小巨人”企业的定义，具有较高的研究价值和实践意义。