"海量"专题（216）——盈利加速的定量刻画与高增长组合的构建
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引言
本文定义了盈利加速因子，该因子与股票收益显著正相关。即使剥离盈利和SUE影响后，该因子仍存在显著的选股效果。盈利加速因子与股票收益之间的正相关关系，可能源于盈利加速对公司未来增长的增量预测能力。2012Q3-2021Q1，未来1-4个季度净利润增速对单季度盈利加速因子的截面回归结果显示，盈利加速因子越大，公司未来的平均净利润增速越高。最后，我们基于盈利加速及几个常见增长因子，构建了风格特征较为明确的高增长组合。
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盈利加速的定量刻画
盈利加速（Earningsacceleration），衡量的是从一个季度到下一个季度盈利增速的变化。具体地，t季度的盈利加速因子等于，t季度的盈利增速减去t-1季度的盈利增速。其中，盈利增速用标准化的EPS同比变化来表示，即EPS的同比变化除以对比基数。
我们考虑了三种用于衡量盈利增速的对比基数：t-4季度每股收益的绝对值（EGA）、t-1季度末的股价（EGP）以及最近8个季度（包括第t季度）EPS的标准差（EGV）。相应的盈利加速因子分别记之为EAA、EAP和EAV：
图1展示了盈利加速因子与常见因子的平均截面相关系数，从中可见，该因子与市值、估值及价量类因子相关性较低。在基本面因子中，其与增长类因子的线性相关性较为明显。盈利增长加速的公司，平均增速和净利润调整幅度均高于盈利增长减速的公司。但盈利加速因子与盈利水平本身的线性相关性相对较弱，盈利增长加速公司的平均盈利水平与全市场平均水平无异；盈利增长大幅减速的公司，盈利水平相对较差。
下图展示了2022年1季度EAV因子得分最高1/10股票的行业分布。与全A个股相比，盈利加速公司更多地分布在基础化工、电力设备及新能源、通信、计算机、传媒等高新技术行业。
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盈利加速因子的选股效果
左下图统计了盈利加速因子分10组后，每个组合相对于全A等权组合的年化超额收益率（月均超额*12）。整体来看，盈利加速因子越大，股票未来收益表现越优。相对而言，EAP和EAV因子的选股效果优于EAA因子。EAP和EAV因子的年化多头超额收益在5%左右，年化多空收益在10%左右，均统计显著。EAP和EAV因子的月均IC为0.02左右，月胜率70%以上，同样都统计显著。
由于盈利加速因子与增长类因子相关性较高，为剥离其他因子影响，考察该因子的增量信息，我们将盈利加速因子对常见风格、基本面、预期类、价量类因子及行业进行正交处理，所得因子的选股效果如下表所示。
正交后，盈利加速因子的分组收益有所下滑，但仍统计显著。相对而言，EAV因子的多头收益更为稳定。正交EAV因子年化多空收益4.8%，月均IC为0.01，月胜率62.6%。下文中，我们主要以EAV为例，来考察盈利加速因子的选股效果。
下表展示了盈利加速因子在不同市值股票集中的有效性。其中，大盘为市值最大的20%股票，中盘为市值分位点处于20%-50%之间的股票，小盘为市值最小的50%股票。结果显示，盈利加速异象在不同市值股票集中，均显著存在。若线性剥离常见因子影响，EAV因子在大盘中的选股效果最优，边际增量信息最多。
进一步根据增长因子SUE将全A个股等分为3组，考察EAV因子在不同增长公司中的选股效果，结果如下表所示。从中可见，在高增长股票集中，盈利加速公司的收益优势更为明显，高EAV与低EAV组合的年化多空收益可达10.3%。
关于盈利加速因子与股票收益之间显著的正相关关系，我们猜测可能源于盈利加速对公司未来增长的增量预测能力。每个季度根据EAV因子将全A股票等分为10组，统计每组股票未来1年的实际净利润同比增速，结果如图8所示。从中可见，盈利加速因子越大，公司的平均净利润增速越高。
进一步，我们采用如下截面回归方程，控制SUE、当期盈利增速、ROE等公司基本面的影响，考察盈利加速对公司未来增长（净利润同比增速）的增量预测能力。
由表5可见，盈利加速因子与未来1-4个季度的净利润增速显著正相关。在净利润增速预测方程中加入EAV因子，模型R方均有所提升。即，盈利加速对公司未来增长具有增量预测能力。
综上所述，盈利加速因子与股票收益显著正相关，即使剔除SUE、预期净利润调整等常见增长因子的影响，EAV也具有显著的选股效果。相对而言，EAV在大盘股、高增长股票集中，选股效果更优。盈利加速因子与股票收益之间显著的正相关关系，可能源于盈利加速因子对公司未来增长的增量预测能力。
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基于盈利加速构建高增长组合
3.1 盈利加速的6种模式及股价表现
根据净利润同比增速和盈利加速情况，可以将公司增长划分为6种模式：
模式1：EAV>0（t期的增速大于t-1期），t期和t-1期的增速都为正；
模式2：EAV>0，t期增速为正，而t-1期的增速为负；
模式3：EAV>0，t期和t-1期的增速都为负；
模式4：EAV<0，t期和t-1期的增速都为正；
模式5：EAV<0，t期增速为负，而t-1期的增速为正；
模式6：EAV<0，t期和t-1期的增速都为负。
2013年初至2022年7月，6种盈利加速模式中，模式4，即最近2期增速都为正、但增速在降低的公司数量最多，平均占比20.5%；而模式6，即最近2期增速都为负、且负增速在扩大的公司数量最少，平均占比12.1%。
从业绩表现来看，在6种模式中，盈利持续增长且增速扩大的股票组合（模式1），收益最高，2013年以来年化收益16.9%，相对wind全A指数年超额7.6%。需要注意的是，增速扭转对股价的影响并没有盈利持续影响大。如模式1和2，两者都为盈利加速，模式1是盈利增长持续，模式2是由负增速转为正增速，但后者的股价表现不如前者。类似地，对于模式5和6，两者都为盈利减速，模式5是增长由正转负，模式6是持续负增长，相对而言，负增长持续的模式6，股价反应幅度更大，负超额更明显。
在盈利加速模式1的股票集中，选择EAV最高的50只股票构建等权组合，其业绩表现如下表所示。2013.01-2022.07，组合年化收益20.9%，相对wind全A指数年超额12.0%，月胜率63.2%。
3.2 高增长组合
由前文可知，在高增长股票集中，盈利加速公司的收益优势更为明显，高EAV与低EAV组合的年化多空收益差高达10.3%。因此，我们可以利用EAV因子进一步提升高增长组合的业绩表现。
盈利加速、SUE、预期净利润调整、累计研发投入，这4个因子都可在一定程度上反映公司的成长性。同时，为防止估值过高，我们加入PB_INT因子作为平衡。即采用上述5个因子等权加总，构建复合增长因子。其中，累计研发投入的刻画指标为知识资本占总资本之比；PB_INT为无形资产调整后的PB因子，该因子可相对公平地对比不同行业/类型公司的估值水平，且具有显著的选股收益。知识资本和PB_INT的计算方式参见《选股因子系列研究（八十二）——不可忽视的无形资产》。上述因子均进行去极值、标准化、以及正交市值处理。
月度换仓，选择复合增长因子得分最高的50只股票，构建增长top50组合1。2013年以来，组合市值中位数约为60-70亿，市值所处分位点在50%-60%之间（图10），且在各大板块都有分布（图11）。2022年以来，TMT板块的高增长个股明显增加，制造、消费板块的高增长股票则有所减少。
扣除单边千3的交易费用后，截止2022.07，增长top50组合1自2013年1月底以来，年化收益34.2%，同期wind全A指数年化收益8.8%，组合相对于指数年化超额25.4%。除2018年以外，增长top50组合1在其余年份相对wind全A指数均有10%以上的正超额。
利用高频因子，可进一步优选高增长组合。具体地，将上述5个因子以及尾盘成交占比和开盘后大单净买入金额占比，共7个因子等权加总，构建复合因子，选择得分最高的50只股票构建增长top50组合2。2013.01以来，组合年化收益37.7%，相对wind全A指数年化超额28.9%。
与增长top50组合1相比，组合2的成长风格更为突出。我们参照FF3模型，构建A股的市值、估值和SUE因子，然后将两个组合的月收益率分别对市场（wind全A指数）以及这3个风格因子回归。如下表所示，增长top50组合2在高估值、高SUE因子上的暴露更大。即，组合2在成长风格上的暴露相对更为明显。
从业绩表现来看，2019年初至2021年7月21日，市场呈非常明显的成长风格，300成长指数显著优于300价值指数。在此期间，成长风格暴露更高的组合2业绩表现更优，累计收益210.3%（组合1累计收益188.7%）。2021.07.21-2022.04.25，市场呈较为明显的价值风格，300价值指数明显优于300成长指数。在此期间，成长风格暴露更高的组合2，回撤也更为明显，累计收益-15.2%（组合1累计收益-4.9%）。2022.04.26-2022.06.30，市场反弹，wind全A指数累计上涨24.0%，同时成长风格优于价值风格，300成长指数相对于300价值指数累计超额22.3%。在此阶段，成长风格暴露更高的组合2业绩表现更优，累计收益39.4%（组合1累计收益35.6%）。
3.3 大小盘中的高增长组合
若要构建风格倾向更为明显的组合，则可通过加入相应因子或划定选股池等方法来实现。
例如，我们在增长因子打分模型中加入小市值因子，选择复合因子得分最高的50只股票构建小市值+高增长组合。与原高增长组合相比，该组合在小市值因子上的暴露更高，四因子回归模型中的小市值beta由0.56增加到0.98（表12）。从业绩表现来看（表11），小市值+高增长组合在小盘风格较强的2013-2015年和2021-2022年，明显优于原组合；而在大盘风格走强的2017-2020年，表现也弱于原组合。
又如，通过划定样本池，同样可以获得小市值风格特征较为明显的组合。具体地，将样本池限定在全A市值最小的30%股票池里，选择增长和高频复合因子得分最高的50只股票构建等权组合，其小市值beta由0.56增加到1.22。与加入小市值因子的方式相比，划定选股池的方法对风格的影响更直接，得到组合的小市值暴露更高。因此，在小盘风格强的2013-2015年，划定选股池得到组合的收益更高；同时在小盘走弱时，表现会弱于加入小市值因子的方法。
类似地，我们也可以在市值最大30%股票池中构建高增长组合。2013年以来，该组合年化收益24.0%，相对于沪深300指数年超额19.3%。除2014年小幅跑输指数外，其余年份均优于沪深300指数。
如果想进一步放大成长风格，可在选股过程中加入估值指标。但考虑到PB因子的选股效果不稳定，所以我们未采用直接将其加入复合打分的方式，来构建偏成长风格的组合，而是采用事前剔除低PB个股的方式来实现。即在全A范围内，将PB最低的30%股票剔除，在剩余股票中选择复合因子得分最高的50只股票构建偏成长风格的小市值+高增长组合。
如表12所示，事前剔除也可以提升组合的成长风格暴露，组合在低估值因子上的暴露由-0.01变为-0.21，即高估值成长属性更突出。从业绩表现来看，该组合在成长风格较强的2019年初至2021.07.21，累计收益223.2%，明显优于未进行低估值剔除的组合（197.2%）。同样地，在价值风格走强的2021.07.21-2022.04.25，该组合累计收益-0.7%，表现弱于未进行低估值剔除的组合（5.4%）。
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总结
本文定义了盈利加速因子，该因子衡量的是从一个季度到下一个季度盈利增速的变化。其中，盈利增速用标准化的EPS同比变化来表示，即EPS的同比变化除以对比基数。对比基数可以采用：去年同期EPS的绝对值（EAA）、上季度末的股价（EAP）、最近8个季度EPS的标准差（EAV）。
盈利加速因子与市值、估值及价量类因子相关性较低。在基本面因子中，盈利加速与增长类因子的线性相关性较为明显，而与盈利水平本身的线性相关性较弱。盈利增长加速的公司，平均增速和净利润调整幅度均高于盈利增长减速的公司。从行业分布来看，与全A个股相比，盈利加速公司更多地分布在基础化工、电力设备及新能源、通信、计算机、传媒等高新技术行业。
盈利加速因子与股票收益显著正相关，即使剥离常见因子的影响，该因子仍存在显著的选股效果。2013年初至2022.07，原始EAV因子分10组年化多空收益9.7%，月均IC为0.02，月胜率76.5%；正交因子年化多空收益4.8%，月均IC为0.01，月胜率62.6%，统计显著。相对而言，EAV在大盘股、高增长股票集中，选股效果更优。盈利加速因子与股票收益之间的正相关关系，可能源于盈利加速对公司未来增长的增量预测能力。
在高增长股票集中，盈利加速公司的收益优势更为明显，因子分10组年化多空收益达10.3%。因此，我们可以利用盈利加速因子提升高增长组合的业绩表现。具体地，将盈利加速、SUE、预期净利润调整等反映公司增长的因子等权加总，构建复合增长因子，选择得分最高的50只股票构建等权组合。2013年初至2022.07，高增长组合年化收益34.2%，相对于wind全A指数年超额25.4%。而且，利用高频因子可进一步增厚高增长组合的业绩表现。
在增长因子打分模型中加入小市值因子，选择复合因子得分最高的50只股票构建小市值+高增长组合。该组合自2013年初至2022.07（下同）年化收益43.4%，相对于国证2000指数年化超额32.1%。与原高增长组合相比，该组合在小市值因子上的暴露更高。小市值+高增长组合在小盘风格较强的2013-2015年和2021-2022年，明显优于原组合；而在大盘风格走强的2017-2020年，表现也弱于原组合。
在全A市值最小的30%股票池里，选择增长复合因子得分最高的50只股票构建小盘中的高增长组合。该组合2013年以来年化收益39.5%，相对于国证2000指数年化超额28.2%。按照同样的方式构建大盘中的高增长组合，该组合13年以来年化收益24.0%，相对于沪深300指数年化超额19.3%。
如果想进一步放大成长风格，可在选股过程中加入估值指标。考虑到PB因子选股效果不稳定，所以我们未采用直接将其加入复合打分的方式，而是采用事前剔除低PB个股的方式来实现。偏成长风格的小市值+高增长组合的高估值成长属性更突出。该组合在成长风格较强的2019年初至2021.07.21，累计收益223.2%，明显优于未进行低估值剔除的组合（197.2%）。同样地，在价值风格走强的2021.07.21-2022.04.25，累计收益-0.7%，表现弱于未进行低估值剔除的组合（5.4%）。
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