多因子系列报告之二十九：再论估值因子，因子重构or收益预判？-20200222-光大证券-27页_1mb

估值因子分析总结：因子重构 or 收益预判？

核心内容

估值因子在2019年出现了较大幅度和较长时间的回撤，对许多量化多因子模型造成显著影响。为应对这一问题，本文从两个角度出发：一是对估值因子进行构造上的改进，二是从外部变量入手，对估值因子的收益进行预判。

主要观点

• 估值因子失效：2019年估值因子表现不佳，导致多因子模型收益受挫。尤其在优质公司估值持续扩张的背景下，低估值股票的挑选变得困难。
• 因子重构方法：通过历史分位数和时序z_score方法改造原始估值因子（如BP因子），显著提升了预测能力和稳定性。其中，BP_Z_120因子在IC、IC_IR、多空收益和最大回撤等方面表现最优。
• 因子有效性预判：通过外部变量（如利率、货币政策、市场情绪等）对估值因子收益进行预判，发现部分指标（如因子估值差、TIPS_1Y、Bond_yield_1Y、Bond_yield_10Y、M2-M1）具有较高的相关性。这些指标可以作为因子表现的前瞻性判断依据。
• 市场情绪与外资影响：北上资金流入速度与估值因子收益呈显著负相关，而外资持仓的股票整体估值偏高，对估值因子表现形成压力。市场情绪指数对估值因子未来收益有一定正向推动作用。
• 中期判断乐观：当前估值因子的中期表现较为乐观，主要得益于北上资金、国债收益率、货币政策和市场状态指标的改善，尽管ERP指标显示风险偏好较低。

关键信息

估值因子改造

• BP因子是量化多因子模型中表现较好的估值因子，但2019年出现回撤。
• 历史分位数和时序z_score方法用于改造BP因子，其中BP_Z_120因子表现最佳。
• BP_Z_120因子的IC_IR较原始BP因子提升了0.16，多空年化收益上升1.10个百分点，最大回撤下降6个百分点。

估值因子有效性预判

• **因子估值差（Value_Spread）**是预测估值因子收益的重要指标，与估值因子收益呈正向关系。
• 利率指标（如TIPS_1Y、Bond_yield_1Y、Bond_yield_10Y）与估值因子收益呈负向相关。
• M2-M1指标反映经济景气度和市场情绪，与估值因子收益具有较高相关性。
• 市场情绪指数与估值因子未来6个月收益相关性约为0.08，具有一定的正向预测能力。

当前中期判断

• 构建了基于多个指标的估值因子中期收益打分模型，目前总分为3分，显示估值因子收益预判较为乐观。
• 指标中，ERP显示风险偏好较低，但北上资金、国债收益率、货币政策和市场状态指标表现良好。
• 打分模型基于240天数据进行标准化处理，指标得分大于等于零为1，小于零为-1，等权相加得到总分。

指标分析

估值因子测试结果

估值因子分行业表现

外部变量与估值因子相关性

当前估值因子状态

风险提示

• 报告结论基于历史数据和模型，存在模型失效和历史数据无法重复验证的风险。

附录：风格因子构造方式