A股市场风格指标有效性研究

道富全球资产管理公司在其最新的权益类资产管理研究中,将股票指标风格从传统的价值与成长延伸到更多的子类:价值,成长,动量,效率及市值。在对美国市场的历史回溯中发现,在平静市场下,动量指标能够产生最大的信息比率,而在动荡市场中,效率类指标则一枝独秀。

我们试图使用相同的逻辑对A股市场进行研究和探索,意在发掘效率类指标连同其他类别的指标在中国市场是否有同样的表现规律,如果不是,那么中国市场又有怎样不同的特征?

这部分研究为最终建立风格指数奠定了基础。长期以来,风格指数在海外作为风格基金的业绩衡量基准有着广泛的应用,如果在中国建立类似的指数,对于评判和比较相近风格基金的业绩有着重要的参考意义。

指标的分类和选取

通常,我们将股票分为价值类和成长类两种。而在道富全球资产管理公司(State Street Global Markets)最新的权益类资产研究中,他们将风格划分为更多的子类,即价值、成长、动量、效率和市值。(见表1)

道富基于美国市场,对上述5大类指标在非动荡和动荡(判断依据为道富编制的Turbulence值)市场下的表现分别进行对比研究。研究发现,在80%非动荡市场,即相对平静的市场下,动量类指标能够在同等波动性下获得最大的投资年化收益,即信息比率(IR: Information Ratio)取得最大值,其后依次为价值类,和效率类;成长类和市值类均取得负比率。

相反,在20%动荡市场环境中,效率类指标异军突起,大幅超越其他类别指标,获得最大信息比率值,其次是价值类指标,相对而言,成长类,动量类,市值类指标都在20%最动荡市场中表现出负回报。结合2007-2008年美国股市大幅震荡的行情,效率类指标中的ROE和ROA的IR值在所有25个指标中分别名列第1和第3的位置,而位于第2位的是成长类的1M分析师预期。

我们从上述5大类指标中分别选取了若干指标构建了风格指标集(见表1,共15个),其中1M分析师预期数据由朝阳永续数据整理而成,其他的数据来源于WIND。

寻找最有效的指标

历史数据考察对象选择了沪深300指数成份股。考察时期从2006年5月开始至2009年7月结束,以月为单位,即39个考察时段。2006年到2009年中国A股市场经历了一个完整的牛熊周期,在此基础上以月为单位进行考察能较为准确的刻画具体指标在整个周期中的细致而全面的表现。

初始,我们选择了50支股票的组合规模,并采用了申万的行业分级,由于沪深300指数成份股中不含“餐饮旅游”类股票,故实际上我们选取了剩余的22个行业进行考察,根据对应权重配比计算得到的15个选股能力指标(SSC)的排序如下:

结果显示,除了股息率外,剩余的所有价值类指标均远远超越其他类别及指标的表现。若以SSC=0为临界点,前6大指标中,价值类指标为3个,动量类和成长类分别各为1个。所有15个指标中,由表现最好的市销率选出的股票组合的历史表现强于表现最差的股息率选出的组合多达500个百分点以上。

基于此,可以看到,在最近四年中,价值类指标在中国A股市场中是最有效的选股指标类别之一。然而,对于在市场演变过程中出现的震荡,特别是趋势发生改变前后指标排序又有何异常?这对于股市历史走势及未来趋势的判断能够起到很好的指导作用。我们选取了2006年5月到2009年7月以来几个最大的拐点:2007年1月、2007年5月、2007年10月、2008年3月、2008年10月、2009年7月。以下是选取的15个指标在这些月节点上的表现排序(见表2):

可以看到,3M反转指标表现相对突出,在每一次大的拐点上几乎都成为了最有效的选股指标(指标=15为最大值),进一步观察发现,在月间单边上扬或单边下跌市中,3M反转指标往往表现最为逊色。当然,仅仅基于此便判定3M反转指标能最有效识别拐点还不够充分,因为我们同时也看到部分其他月份3M反转指标并未按前述的规律来表现。

周期性行业及非周期性行业的影响

前面,我们选取了申万22个行业进行组合考察排序,全行业配置有利于资产均匀分布,从而在最大程度上规避了非系统性风险,然而,不同投资者对于风险的不同喜好,以及在不同市场时期不同的进攻/防守策略促使我们将视角延伸,进而分开观察周期性行业以及非周期性行业的在市场周期中的表现。

我们选取了50支股票的组合规模,分别对周期性行业,及非周期性行业进行了选股指标排序。通过对比可以看到,周期性行业与非周期性行业的指标排序略有不同:在周期性行业下,市销率同在全行业配置中一样,位列榜首;而在非周期性行业下,市盈率指标要优于市净率和市销率,3M动量也首次产生了大于零的SSC。

累计收益率方面,周期性行业大于零的前5个指标的平均收益率为642%,远高于后10个指标的平均值228%;而非周期性行业下,前7个指标的平均收益率仅比后8个指标的平均值高91个百分点,两者分别为286%及194%。

不难发现,无论在周期性行业还是非周期性行业配置下,虽然指标内部排序有所不同,但整体而言,价值类指标都表现出了明显强于其他指标类别的表现。

持有期的影响

这里,我们意在测试选股指标对于持有期的敏感度。前面提到,利用考察期间数据,依照某个指标进行排序,对于表现最好的前若干支股票构建组合,观察这些股票在未来既定长度的考察期间内的收益率,并根据这些收益率高低确定这15个指标的重要性得分。

我们将未来既定考察长度分别设为1个月,2个月和3个月,并在此基础上观察指标选股能力的变化,同样以50个股票的组合规模为基础并进行全行业配置,相应的,由于持有期最长为3个月,因此实际可比较观察周期缩减至36个月,最后比较月份为2009年4月。

从对比数据来看,选股指标对于持有期并不敏感。在1个月,2个月,及3个月的持有期下,其所对应的选股指标排序并未发生明显的变化,基本延续了同样的顺序及幅度。

股票组合规模的影响

最后,从股票组合规模出发,考察选股指标对于组合规模的敏感性。在全行业配置及持有期为1个月的条件下,分别对30支、50支、及100支股票的组合进行了指标排序。

总体而言,在30支的组合规模下,选股指标较50支及100支组合规模有较明显差异,其中,预计市盈率一跃成为最为有效的选股指标,相反,在50支和100支下表现最为突出的市销率位居第二,其他几项指标也与50支和100支下的指标有较大差别。值得注意的是,在SSC大于零的6大指标中,前5大指标对于50支和100支的规模都具有相似的表现,仅仅在1M分析师预期这一指标上产生较大分歧,对于100支的组合规模,此指标表现出了明显强于其在30支及50支组合规模下的表现。

收益率方面,50支股票组合指标(SSC>0)的平均收益率最高(601%),30支其次(561%),100支最差(492%)。单个指标方面,市销率在30支的组合规模下表现最为出色,远高于其在100支组合规模下的表现。基于此,我们认为50支是一个比较理想的组合规模,理由在于:(1)包含了行业内表现最为突出的前若干支股票:相比100支组合规模而言,50支选取了行业内最具有业绩代表能力的股票;(2)行业覆盖较为全面:相比30支组合规模而言增加了更多行业的有效配置,从而在股市整体起伏中有效规避了部分非系统性风险,增加了实际收益。

风格指标在中国市场有其特殊性

通常,指标分为价值和成长两类,而在道富(SSgA)最新的权益类研究中,将指标分为5类,即价值,成长,动量,效率和市值。在对美国市场的跟踪表明,在平静市场下,动量类指标能获得最高的信息比率,而在动荡市场下,效率类指标明显超越其他。

我们沿用道富的指标分类办法,通过对沪深300指数成分股自2006年5月至2009年7月止的月度数据的分析,可以发现,在最近四年中,价值类指标在中国A股市场中是最有效的选股指标类别之一,而在此阶段中每次较大拐点处,3个月反转较其他指标都表现出相对突出的选股能力。价值类指标明显强于其他指标类别的表现在我们对周期性行业配置及非周期性行业配置的比较研究中也加以证实。此外,我们发现,选股指标对于1个月/2个月/3个月的持有期并未表现出敏感性。最后,通过对30支、50支和100支的组合规模表现进行比照,发现无论从选股能力还是从风险控制角度而言,50只都是更为理想的一个股票组合规模。

这些结论与道富对于美国市场的研究结论有较大差异,这也充分说明了中国市场的特殊性。风格指标是建立风格指数的基础,而风格指数在海外,特别是在美国,一直以来作为风格基金的业绩衡量基准有着广泛的应用。我们旨在为建议适合中国市场的风格指数提供前期基础,未来,我们会充实指标体系,从更多维度来完善和改进风格指标模型,提高其适用性和稳健性,逐步建立风格指数体系,并最终为相似风格基金的业绩比较与考核提供重要参考依据。