估值提升概率模型及其有效性分析：量化视角衡量个股估值提升的确定性

HTTP://RESEARCH.CSC.COM.CN 请参阅最后一页的重要声明 [table_main]金融衍生品跟踪报告模板证券研究报告·金融工程深度 量化视角衡量个股估值提升的确定性 ——估值提升概率模型及其有效性分析 主要结论 股价的变动和估值的变动密切相关 我们可以把股价的涨跌幅近似拆分成两部分，一部分是估值变动的部分，另一部分是基本面变动的部分。其中，基本面数据的更新频率相对较低，市场预期在一段时期内通常波动不会太大，股价的变动中很大一部分可以归因为估值的变动。 相比于因子与股价涨跌幅的关系，估值逻辑持续时间更长 传统因子模型在评价因子是否有效时多以 IC 和 IC 信息比率为依据，但是我们观察到很多因子的 IC 具有趋势性有效和无效的特点，原因是 IC 系数本身不包含股票估值的信息，当因子信息被充分pricein 时，其有效性就会打一定的折扣。这意味着单因子的有效期相对是比较短的。短期股价的涨跌反映的是市场的风格偏好，而市场整体估值逻辑的有效性相对来讲持续时间更长。 建立模型分解因子与估值的 kendall 相关系数 我们将因子与估值的 kendall 相关系数进行拆分，并引入一个概率函数，用来衡量已知两只股票基本面存在差异时，它们之间估值相对大小的概率。从这一角度看，高相关系数意味着高概率，当某个事件的概率足够大时，我们可以从那些不符合普遍规律的小概率样本上挖掘套利机会。 在概率模型的基础上估计股票未来估值的提升幅度 我们对估值概率函数的形式做出假设，然后利用统计学方法进行参数估计，由此得到每两只股票之间估值相对大小概率的估计值。接下来可以计算样本中每只股票未来估值排序的期望，再与当前它实际估值序数相减得到其未来估值提升的预期幅度。我们认为估值提升幅度越大，股票未来上涨空间越大，alpha 越大。 新因子在市值前 1/3 样本中效果较好 从全市场测试结果来看， PB|ROE 因子相对于简单 PB 因子在 IC 绝对值上没有提升，仅在净资产中性的情况下 IR 有一定的改善，但又不及 ROE 和 PB 的等权因子。而在市值排名前 1/3 的样本中，新因子的边际贡献是十分显著的。净资产中性下 PB|ROE 因子相对 PB因子的月均 IC 从 0.038 提升至 0.044，IR 从 1.08 提升至 2.356，加入净利润增速和毛利率因子后，IC 进一步提升至 0.053，IR 提升至3.255。年化多空收益差相比于简单 PB 因子从 10.81%提升至16.45%。 金融工程研究 。[table_invest]丁鲁明 dingluming@csc.com.cn 021-68821623 执业证书编号：S1440515020001 陈元骅 chenyuanhua@csc.com.cn 021-68821600-826 执业证书编号：S1440518090004 发布日期： 2019 年 3 月 21 日 市场表现 [table_indextrend]相关研究报告 [table_report] 18.08.06 从相关关系到指数增强——谈 IC 系数与股票权重的联系 18.01.02 香港股市的有效 alpha 选股因子探索与分析 17.11.13 如何正确理解近期热度极高的低波动率因子 17.09.21 股东数量变化因子的有效性分析 17.07.14 市场风格切换下的因子有效性探索——2017 年上半年因子表现回顾 19964123/36139/20190321 16:25 1 HTTP://RESEARCH.CSC.COM.CN 金融工程研究 金融工程深度报告 请参阅最后一页的重要声明 目录 一、引言 ............................................................................................................................................................ 3 二、重新理解估值因子 .................................................................................................................................... 3 2.1 估值因子的纽带作用 ................................................................................................................................ 4 2.2 常用估值思想 ............................................................................................................................................ 5 2.3 和估值因子相关的量化策略 .................................................................................................................... 5 2.3.1 因子模型中的估值因子 ................................................................................................................. 5 2.3.2 估值解释模型 ................................................................................................................................. 6 2.3.3 因子择时模型 ................................................................................................................................. 7 2.4 从信息和概率的角度理解估值因子 ........................................................................................................ 7 2.5 估值排序的规律——足球彩票策略的启发 ............................................................................................ 7 三、估值提升概率模型 ..........................................