德邦金工文献精译第二期：不可知的基本面分析是可行的

请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 [Table_Main] 证券研究报告 | 金融工程专题 金融工程专题 2022 年 1 月 14 日 金融工程专题 证券分析师 肖承志 资格编号：S0120521080003 邮箱：xiaocz＠tebon.com.cn 研究助理 王成煜 邮箱：wangcy3＠tebon.com.cn 相关研究 《机器学习因子：在线性因子模型中捕获非线性——德邦金工文献精译第一期》，2021.9.17 不可知的基本面分析是可行的 ——德邦金工文献精译第二期 [Table_Summary] 投资要点：  可以通过基于统计的基本面分析来进行投资。基本面分析中，假设股票具有公允价值且投资者可以从偏离公允价值的信号中赚取超额收益。统计学家可以在不主动筛选金融变量的情况下使用 OLS 方法来估值。  基于简单且不可知的基本面分析算法构造组合。基于月度回归，将公司的内在公允价值近似为其最近报告期的资产负债表、利润表和现金流量表项目的线性函数，将函数的预测值视为同行隐含公允价值。相比于传统基本面分析，不可知方法降低了主观性。  基于同行隐含价值而不是收益率做选股决策。同行隐含公允价值会随着时间的推移向其真实公允价值趋同。因此，直接衡量同行隐含公允价值和价格之间的偏差，比单独考察收益率会产生更强的趋同估计。  构建组合过程中对一些变量些量进行控制。控制了行业回报率、贝塔系数、账面市值比、动量、短期和长期反转、公司规模、盈利能力、应计利润、未预期盈余、盈利市值比和 12 个其他已知的异象，包括某些错误定价估计。  定义错误定价信号。根据同行隐含价值和实际价值定义错误定价信号，其有效性的原因是价格趋同于公允价值，而不是风险差异。根据该信号，定价过高的股票往往是长期获胜的大型成长型股票，而定价过低的股票则恰恰相反。  使用常见会计指标作为拟合自变量。共有 28 个常见会计变量，而不常见会计变量常与这 28 个常见变量高度线性相关。然而，28 个常见会计变量内部的线性相关只影响回归系数，不影响同行隐含价值的估计。  用传统模型检验错误定价因子的有效性。Fama-MacBeth 横截面回归表明，错误定价因子在全样本期内均有效；因子时序回归表明，错误定价因子的收益不能被六因子或八因子模型解释，即该因子具有风险因子调整后的超额收益。  错误定价信号的信息随着时间衰减。滞后的会计和市值数据，或者滞后的线性模型回归系数都会使得错误定价信号的选股能力随着滞后的增加而衰减。  分析各个财务变量对超额收益的贡献。通过对比使用不同会计指标集合构建的错误定价信号策略经过行业和风险因素调整的超额收益（使用六因子和八因子模型），分析了不同变量的贡献程度。 风险提示：市场波动风险，数据可用性风险，模型失效风险，国内外市场差异风险 金融工程专题 2 / 32 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 内容目录 1. 摘要 ................................................................................................................................ 4 2. 介绍 ................................................................................................................................ 4 3. 文献综述 ......................................................................................................................... 6 4. 预测变量的搭建 .............................................................................................................. 7 4.1. 样本区间与数据筛选 ............................................................................................ 8 4.2. 估计同行隐含的公允价值和错误定价 ................................................................... 8 4.3. 全样本的描述性统计 ............................................................................................ 9 5. 错误定价属性与股票的横截面收益 ............................................................................... 10 5.1. 原始收益 ............................................................................................................. 11 5.2. Fama-MacBeth 横截面回归 ................................................................................ 11 5.3. 因子模型时间序列回归 ....................................................................................... 13 6. 趋同于公允价值比其他替代性方案更能解释结果 ......................................................... 15 6.1. 𝜶已经控制了已知的风险因素和公司规模 ........................................................... 15 6.2. 信号延迟 ............................................................................................................. 15 7. “黑箱”里有什么？ ...........