如何有效刻画成长特征：基于风格和因子的视角

如何有效刻画成长特征：基于风格和因子的视角1如何有效刻画成长特征：基于风格和因子的视角摘要成长策略是全球 SmartBeta 产品中常用的策略之一。多年来，随着资产定价理论的发展和演化，成长的定义逐渐由“非价值”的投资风格指标向企业营收、利润、投资等基本面增长或改善等风险因子演变，更直接反映获取承担企业经营风险后的溢价。成长风格与成长因子是两种不同的成长定义。通常，学术界从资产定价模型的角度出发，基于公司未来现金流增长等因素来研究上市公司成长特征。Fama-French 首次系统性地研究价值与成长风格，并将成长定义为价值的对立风格。随着 Q-factor 模型及投资因子（CMA）的引入，成长因子的框架逐渐得到了完善。实践中，Morningstar 和 Barra 分别从区分投资者的投资风格或描述资产的风险特征出发，提出两种不同的成长概念或特征，导致市场对成长风格和成长因子存在一定的认知差异。境内外成长指数在产品规模和应用场景方面迥异，一定程度反映境内外投资者对成长因子和成长风格指数的需求存在差异。境外方面，投资需求由风格轮动配置需求主导，成长指数产品规模快速扩张，且以跟踪相对成长风格指数为主。境内方面，目前成长指数产品规模较小，相对成长风格指数尚未实现产品落地，且投资者以攫取成长单因子风险溢价为主要投资目的，风格配置需求尚未完全释放。从对 A 股长期成长、短期成长和预期成长等成长指标的研究来看，长期成长指标在 A 股市场的表现欠佳，而短期指标和预期指标着重反映企业经营的边际改善，时效性更强，在 A 股市场也具有更好的表现。展望未来，随着长期资金入市比例提升、投资者结构优化及市场有效性改善，成长价值等风格特征鲜明的指数产品是长期资金重要配置工具，境内成长风格和因子指数产品具有广阔的发展空间。如何有效刻画成长特征：基于风格和因子的视角2一、理论界与实务界对成长定义的探索（一）从“非价值”到“成长风险溢价”近些年因子投资备受市场关注，因子策略已经成为境内资产管理领域重要的概念之一。因子投资盛行的背后是组合投资理念的变迁，从系统性风险补偿（如CAPM）到异象（anomalies）挖掘（如风格、FF 三因子），从把握系统性偏差（错误定价）到捕捉风险溢价（未知风险），市场的投资理念发生了一定的变化，因而不同投资者对因子的理解、观点和应用往往不尽相同。Holcblat, Lioui &Weber(2022)指出风险因子和市场异象之间的界限比较模糊，两者区别主要在于市场异象会对传统资产定价模型形成挑战，而风险因子则可在资产定价中作为折现因子使用。同时，尽管实证研究表明超过 70%的风险因子会表现出市场异象的特征，但在投资实践中却往往希望控制风险因子的暴露而尽可能放大在市场异象上的载荷。理论界，Fama-French 首次系统性地研究价值与成长风格，并将成长定义为价值的对立风格，即 BP 较高的证券。2009 年张橹教授发表 q-factor model，将投资因子（CMA）引入多因子模型，CMA 因子从总资产增长角度描述了公司的投资意愿。2018 年的 Q-factor 模型进一步纳入预期投资增长因子，主要由 Tobin’Q比率、经营性现金流与总资产比值及 ROE 构成。理论研究中学者通常从现金流折现模型出发构建多因子模型，而成长指标往往被看作公司投资行为的代理指标，投资者承担了公司资产增长(Cooper, Gulen and Schill, 2008)等投资风险，因此获得了风险补偿。（二）成长风格与成长因子发展的不同路径上世纪 70 年代，Barra 推出后来业界广泛应用的 Barra 风险模型（Barra RiskModel），其根据 APT 模型提出了数个系统性风险因子（systematic risk factors），包括行业、市值、市净率和宏观指标。1989 年 Barra 首次发布 Barra 手册（BarraHandbook of Global Equity Model），进一步将系统性风险因子完善为国家因子、行业因子和风格因子，成长作为一类风格因子被包含其中。与此同时，Morningstar于 1992 年发布了晨星风格分类框架（Morningstar Style Box），将公募基金的投资偏好按市值规模大小（Large-cap, Mid-cap, Small-cap）和成长价值特征（Value,Blend, Growth）划分为 9 个维度。整体来看，Morningstar 和 Barra 分别从区分投资者的投资风格或描述资产的风险特征出发，提出两种不同的成长概念或特征，导致市场对成长风格和成长因子存在一定的认知差异。如何有效刻画成长特征：基于风格和因子的视角3资本市场对成长因子的研究同时包括收益预测和收益归因，主要由Barra(MSCI)、AQR 等与业界有紧密联系的机构引领。收益预测是建立在 Roll和 Ross（1976）APT 等解释收益来源的理论基础上，即投资者通过承担特定风险因子暴露获取因子溢价或是利用市场的无效性、市场参与者的行为偏差等异象获得超额收益，如 AQR 在 Quality Minus Junk(2014) 中使用成长等因子构建复合质量因子以期为投资者攫取超额收益。收益归因则是基于协方差矩阵降维，以风险控制和业绩评价为主要目标，侧重解释投资组合表现的风险驱动因素，加深投资者对组合收益和波动来源的理解，并允许投资者采用组合优化的手段尽可能控制其不愿承担的风险，Barra 风险模型就是基于收益归因研究发展而来的金融分析工具。尽管两种应用场景所隐含的前瞻性和回顾性假设有所不同，但 APT 和Barra 模型重点关注的公司财报指标和其表现出的成长特征（characteristic）往往是相同的，如 CFA 协会在 1994 年出版的 A Practitioner’s Guide to Factor Model和 1998 年 Barra 出版的 Barra Handbook USE3 均提到成长指标且定义方式一致性较高。资本市场对成长风格研究应用主要为主动基金经理投资风格分类、基金业绩评价与风格基金指数化投资标的，主要由 Russell 等指数机构及 Morningstar 主导。上世纪八九十年代，主动型管理基金是美国资管市场的主力，实践表明不同的投资经理在大小盘别和成长价值风格方面展现出不同的偏好，为多维度刻画不同基金经理投资业绩，Russell 等指数机构分别推出大小盘指数及成长价值指数。风格指数的出现催生了复制风格指数的指数基金，而追求超越基准表现的长期资金崛起及组合优化理论发展则进一步推动风格指数化投资的盛行。另一方面，为区分不同基金经理的投资风格，Morningstar 于 1992 年推出风格分类框架，受到投资界广泛认可，并推动风格投资概念在全球普及。（三）成长风格会具有一定周期性，而成长因子具备长期穿越周期的能力实践中，成长风格和成长因子为市场参与者混用。为避免混淆，此处根据交易理念对成长因子和成长风格分别作定义。成长因子以股息/现金流折现模型（DDM）为出发点，在保持其他参数不变的情况下，通过降低折现率来提升证券的公允价格。成长因子作为一种抽象的风险概念