竞争优势因子的构建与定义 [page::4][page::5]

• 竞争优势因子通过计算单季度ROE在所属行业的排名同比变化得到，剔除季节效应。

- 该因子体现公司相较同行盈利能力提升，反映其持续竞争优势。

• 因子在公布财报后的三季度报披露节点更新。

竞争优势因子在全A市场表现 [page::6][page::7][page::8]

| 组合 | 总收益率 | 年化收益率 | 波动率 | Sharpe比率 | 最大回撤率 | 年化超额收益率 |
|------|-----------|------------|--------|-------------|-------------|----------------|
| 多空组合 | 141.01% | 7.19% | 6.13% | 1.17 | 7.48% | - |

• 月度IC均值2.45%，ICIR0.41，t统计量5.11，展现了稳定的选股能力。

- 多空组合年化收益率7.19%，夏普比率1.17，风险控制良好。

沪深300和中证500中的测试结果 [page::9]

| 股票池 | 平均IC | ICIR | t统计量 | 多空组合年化收益率 | 夏普比率 | 最大回撤率 |
|--------|---------|--------|---------|---------------------|----------|-------------|
| 沪深300 | 2.62% | 0.26 | 3.22 | 6.78% | 0.66 | 19.66% |
| 中证500 | 2.59% | 0.35 | 3.98 | 10.82% | 1.35 | 16.98% |

• 竞争优势因子在中证500表现更优，沪深300中受行业构成及财务杠杆较高影响表现偏弱。

因子改进与剔除杠杆影响 [page::14][page::15][page::16]

• 利用杜邦分析法，竞争优势因子剔除权益乘数影响，构建基于净利润率与资产周转率的综合竞争优势因子。

- 改进因子ICIR提升至0.48，多空组合夏普比率提升至1.28，年化收益7.71%，波动率降低至6.01%。

• 行业市值中性化后表现进一步提升，夏普比率最高达1.52。

竞争优势因子在不同行业中的表现差异 [page::17][page::18]

• 因子在有色金属、食品饮料、机械、医药、电子等行业表现突出。

- 财务杠杆高的银行、地产行业表现相对较弱，改进因子提升明显。

竞争优势因子与其他因子的相关性分析 [page::12][page::13]

• 与ROE、ROA等传统质量因子相关性较低(均在0.1-0.16之间），与成长因子相关最高为0.22。

- 说明该因子提供了多因子体系的有效补充。

基于竞争优势因子的行业差异化选股策略及回测 [page::19][page::20]

| 策略 | 年化收益率 | 年化波动率 | 夏普比率 | 最大回撤率 | 胜率 |
|------|------------|------------|----------|------------|------|
| 行业差异化选股策略 | 22.38% | 34.06% | 0.66 | 65.67% | 61.72% |
| 合成因子选股策略 | 21.36% | 35.24% | 0.61 | 69.15% | 59.38% |
| 竞争优势因子单因子 | 14.55% | 36.02% | 0.40 | 69.34% | 57.81% |
| 价值因子(EPFwd12M) | 19.98% | 35.46% | 0.56 | 70.41% | 61.72% |

• 行业差异化选股策略结合了竞争优势因子和价值因子，提升了收益和风险指标，显示了协同优势。

结论总结 [page::21]

• 竞争优势因子基于上市公司行业内ROE排名变化量化构建，表现稳健，具备良好的选股能力。

- 改进因子剔除杠杆效应更有效，行业差异化策略提升实盘应用价值。

• 与传统Alpha因子相关性低，具备很好的多因子体系补充作用。

- 后续研究将继续深化基本面Alpha因子的挖掘与应用。

分析报告解构与深度解析报告：《基本面Alpha 的复兴：上市公司竞争优势研究》

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一、元数据与报告概览

• 报告标题： 《基本面Alpha 的复兴：上市公司竞争优势研究》

- 作者及联系： 任瞳（rentong@xyzq.com.cn）、周靖明（zhoujm@xyzq.com.cn）

• 发布机构： 兴业证券经济与金融研究院

- 发布日期： 2018年1月3日

• 主题及聚焦： 本报告属于“猎金”系列的第十八篇，聚焦于上市公司的基本面财务数据，通过量化上市公司的“竞争优势”以构建新的选股因子，提出“竞争优势因子”是一种有效的选股Alpha因子，揭示基本面Alpha因子在当前市场环境中的复兴和重要性。

主要信息与观点总结：

• 当前金融监管趋严，资本市场风格回归基本面，推动价值和质量因子的复苏，然而现有多因子体系对上市公司基本面财务数据的挖掘仍显不足；

- 竞争优势因子通过行业内利润指标ROE排名的同比变动量化上市公司竞争力提升，展现出显著的选股能力，IC均值2.45%，夏普比率1.17，最大回撤7.48%；

• 竞争优势因子与传统经典质量因子（ROE、ROA、营业利润率）及其他风格因子的相关性均较低；

- 结合杜邦分解对ROE因子进行改进（剔除财务杠杆权益乘数影响），提升因子预期表现，ICIR提升至0.48；

• 在不同行业测试及中证800成分股的行业差异化策略显示，融合价值因子的选股策略优于单因子策略，夏普率由0.61提升至0.66，最大回撤降低。

- 报告强调历史数据分析的局限性，提示模型在市场环境变化时存在失效风险。[page::0,3]

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二、逐节深读

1. 前言：基本面Alpha的复兴（第3页）

• 2017年上半年市场经历极端风格分化，传统规模、反转因子失效，价值、质量因子（ROE、ROA）表现卓越；

- 图1清晰显示规模因子回撤高达30%，反转因子回撤8%，而价值及质量因子收益达20%-24%；

• 监管加强作用下，养老金入市和MSCI纳入等政策推升机构占比，使上市公司基本面财务数据和其Alpha因子的价值日益凸显；

- 报告指出多因子体系仍未充分挖掘财务数据潜力，提出需加深对竞争优势的刻画，从而构造新的选股因子。[page::3,4]

2. 上市公司竞争优势的刻画与因子构建（第4-5页）

• 竞争优势基于波特理论，源于企业超越行业平均盈利能力；

- 利润受到系统性（宏观经济、行业景气）和非系统性因素（公司自身产出规模、成本、品牌等）的影响；

• 通过剔除宏观及行业因素，采用公司在所属行业ROE排名的同比变化（∆Rankt=Rankt - Rankt-4）衡量竞争优势变动，降低季节效应干扰；

- 竞争优势因子即季度ROE排名同比变动，以此反映公司的盈利能力提升及持续竞争力；

• 财报披露的时间滞后性被考虑，因子值于年度年报、1季报、半年报和三季报披露时更新。

- 图3流程图清晰说明ROE及排名计算方法，体现因子构建的严谨性与可操作性。[page::4,5]

3. 竞争优势因子测试与表现（第6-9页）

• 转移矩阵（表1，第6页）显示ROE排名具有稳定性，约56%-57%的样本保持组别不变，有一定流动性但非剧烈跳动，保证选股信号稳定性；

- IC测试（表2，图4）显示2005-2017年全A市场月度IC均值2.45%，ICIR0.41，t值5.11，说明因子有效且显著，且IC保持较为稳定；

• 多空组合年化收益7.19%，波动率6.13%，夏普比率1.17，最大回撤7.48%，分组收益呈单调递减趋势，组合换手率合理（表3，图5至7），证明因子具备较强的风险调整收益；

- 在沪深300和中证500成分股中（表4-5，图8），因子优于沪深300，ICIR中证500高达0.35，夏普比率达1.35，显示因子适用范围广，特别对中证500表现更佳，市场更具成长性与活跃度可能是原因；

• 行业、市值中性化处理后（表6-7，图9）因子表现大幅提升，ICIR提升至0.47，夏普由1.17升至1.37，最大回撤降低，表现更稳健；

- 成长风格中性化后的因子（表10）虽略微下降，但依然保持较强预测力；

• 竞争优势因子与现有质量因子和大类风格因子（图11-13）相关性偏低，尤其与成长因子相关性最高但仅0.22，表现为能补充现有因子体系。[page::6 ~ 13]

4. 竞争优势因子改进（第14-17页）

• 基于杜邦分解，ROE拆分为净利润率、资产周转率和权益乘数三部分；

- 权益乘数对应财务杠杆，提升ROE但不代表竞争优势，且高杠杆伴随风险；

• 因此，改进因子剔除权益乘数影响，采用净利润率与资产周转率排名变化综合构建因子，侧重经营表现与效率；

- 测试显示改进后ICIR由0.41升至0.48，夏普比率由1.17升至1.28，年化收益提升、波动率降低，表现更优（表11-12，图13）；

• 行业市值中性化后表现更佳（表13-14，图14），ICIR高达0.54，夏普率1.52，表现卓越；

- 在沪深300、中证500中改进因子表现差异：沪深300有明显提升，ICIR由0.28至0.41，夏普由0.73至0.99，中证500因子表现略有下降，推测为银行等高杠杆行业的影响，改进因子有效剔除了杠杆扰动（表15-16，图15）。

• 体现改进因子稳定性与跨行业适用性提升。[page::14 ~ 17]

5. 竞争优势因子行业差异性分析（第17-18页）

• 因子在有色金属、食品饮料、机械、基础化工、电子元器件、医药、计算机、电力设备、钢铁、纺织服装、煤炭等行业表现优异（图16-17），反映因子能捕获不同类型行业的竞争优势特征；

- 两大类行业特征分别为：以资产效率和成本控制为主的重资产行业；以品牌、产品差异化、技术创新为主的消费与高科技行业；

• 高杠杆行业如银行、非银行金融和地产行业因子表现较差，改进因子对这类行业的调整效果更明显；

- 说明竞争优势因子通过不同路径对行业竞争优势进行有效量化，否则模型对杠杆行业的解释力有限，需视情况进行行业层面定制。[page::17,18]

6. 基于竞争优势因子的行业差异化选股策略（第19-21页）

• 选股策略以中证800成分股为基础，剔除ST股，月度调仓；

- 行业差异化策略根据竞争优势因子在不同行业的有效性决定是否叠加价值因子（未来12个月预期市盈率，EPFwd12M）；

• 每行业选取排名前10%股票，等权组合；

- 回测2007年1月至2017年9月，含0.3%交易成本；

• 结果显示，单一竞争优势因子和价值因子夏普率分别为0.40和0.56，简单合成因子夏普率0.61，行业差异化策略夏普率最高0.66，最大回撤大幅下降（表17，图18），沪深300内同样表现优异（表18，图19）；

- 说明基于因子表现差异合理分配权重和策略设计，能显著提升风险调整后收益，降低最大回撤风险，策略适应性和稳健性更佳。[page::19 ~21]

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三、图表深度解读

以下为报告中关键图表与表格的详解：

• 图1（第3页）： 展示2017年初至10月20日大类风格因子表现。价值（红线）和成长（绿色）因子稳步上涨，规模因子（蓝线）明显回撤，体现风格分化趋势，支撑基本面因子复兴主题。

- 图2（第3页）： ROE和ROA质量因子累计净值，二者走势一致，年内累计增长超过20%，突出质量因子作为基本面Alpha代表的力量。

• 图3（第5页）： 竞争优势因子计算流程示意，表明ROE排名同比变化的构造逻辑与时间序列安排，帮助理解因子季节调整和滞后影响。

- 表1（第6页）： ROE排名转移矩阵。各组内自循环概率均约在40%-57%，说明因子信号稳定且具参考价值，转移到相邻组概率偏高，无剧烈跳动，保障因子稳定性。

• 表2+图4（第6-7页）： 全A上市公司竞争优势因子IC均值2.45%，ICIR 0.41且t值5.11，IC序列呈现长期稳定正收益，说明因子预测效果显著。

- 表3+图5-7（第7-8页）： 多空组合年化收益7.19%，夏普1.17，最大回撤低至7.48%，组合收益随着分位数单调递减，换手率适中说明策略具备实用性和稳健性。

• 表4-5+图8（第9页）： 沪深300和中证500指数中测试，ICIR中证500更高（0.35 vs 0.26），多空组合夏普比率中证500超1.3，显示小市值或成长型成份股更受因子青睐。

- 表6-7+图9（第10-11页）： 行业市值中性化后因子表现明显提升，ICIR及夏普比率均提升超过10%，最大回撤降低，进一步证明剔除行业和市值影响后的因子更纯粹和稳健。

• 图11-13（第12-13页）： 竞争优势因子与常见质量因子及大类风格因子相关系数普遍偏低（0.1-0.22），说明新因子捕获了市场上较少覆盖的信息，具备增量价值。

- 图13（第14页）： ROE杜邦分解示意，清晰展示净利润率、资产周转率及权益乘数三部分构成ROE，导出权益乘数非竞争优势，应剔除。

• 表11-12+图13（第15页）： 改进因子ICIR从0.41提升至0.48，夏普比率从1.17升至1.28，最大回撤有所增加但整体表现更优。

- 表13-14+图14（第16页）： 行业市值中性化后改进因子表现进一步增强，夏普1.52，ICIR达到0.54，凸显去杠杆后的因素品质提升。

• 表15-16+图15（第17页）： 沪深300改进因子ICIR提升显著，夏普从0.73到0.99，体现金融地产高杠杆行业影响被有效剔除，使得策略更适合大型股。

- 图16-17（第18页）： 分行业的IC与ICIR条形图清晰反映行业差异，重资产与品牌创新行业表现最好，金融地产表现差，呼应报告主题。

• 表17-18+图18-19（第19-20页）： 行业差异化选股策略的统计指标数据与净值曲线展示，策略年化收益、夏普率及最大回撤均优于单因子和简单合成因子，行业差异化策略效果显著。

这些图表直观展示了竞争优势因子的市场表现、稳健性、改善途径及行业适用性，证实其作为新型基本面Alpha的有效性和潜在商业价值。

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四、估值分析

本报告并无传统意义上对公司或行业的具体估值目标或价位设定，而是专注于通过上市公司财务指标构建选股因子并验证其Alpha效能。采用的主要量化评价指标与方法包括：

• 信息系数（IC）与ICIR（信息比率）：衡量因子每月收益排列与未来收益排名的相关性及其稳定性，标准衡量因子预测能力的统计指标；

- 多空组合表现：通过构建买入因子评分高的股票、卖出低分股票的投资组合，计算年化收益率、波动率、夏普比率和最大回撤，检验因子风险调整后收益率表现；

• 因子中性化处理：包括行业市值中性化及成长风格中性化，通过回归剔除相关市场因子影响，提取因子纯净信号，进而测量更精确的选股能力；

- 杜邦分解：用作竞争优势因子的改进思路，剔除权益乘数成分以减少杠杆效应对因子的干扰。

作者通过多年的历史回测数据和统计固定效能指标验证了竞争优势因子的稳健性，未涉及传统DCF、P/E、EV/EBITDA等估值方法，而是直接关注因子的Alpha表现，这与量化投资领域中因子研究方法相一致。

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五、风险因素评估

报告在“投资要点”与“结语”多处提示：

• 因子构建及模型均基于历史数据统计分析，存在未来市场环境变化导致模型失效的风险；

- 不同市场情境或行业结构变化可能削弱竞争优势因子的预测能力，尤其是高杠杆行业表现不佳；

• 竞争优势的持续性假设依赖公司现有竞争护城河持久，若出现关键技术更替或行业剧变，可能影响因子表现；

- 政策环境、市场风格周期变化等均可能带来不确定性，对因子表现构成挑战；

• 选股策略实际执行中面临交易成本、流动性风险等现实因素的制约。

报告中未提供具体的风险缓释方案，主要以披露模型局限性并提示投资者审慎对待作为风险揭示。[page::0,21]

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六、批判性视角与细微差别

• 模型基于行业内ROE排名变化来衡量竞争优势，这在一定程度上有效规避宏观系统性影响，提升因子稳健性，但ROE本身受会计政策等影响，且部分高杠杆企业因财务结构扭曲排名，报告已做改进，但相关风险依然存在；

- 因子样本时间跨度较长（2005~2017年），覆盖多个周期，但市场结构的根本变化可能导致历史表现对未来的参考价值减弱，尤其新兴行业对传统指标的适用性尚需验证；

• 因子与成长因子存在一定关联性，二者差异不显著，且报告中成长风格中性化后因子ICIR轻微下降，提示可能存在部分信息重叠；

- 多因子策略主要依赖截面排名和统计相关性，未完全涉及基本面微观分析，如商业模式变迁、管理层质量等难以量化的竞争优势，存在单一财务指标的局限性；

• 部分高杠杆行业因子表现不佳，有潜在性能偏差，需结合行业特征调整策略设计，报告对此做了合理的剖析和改进；

- 风险提示较为简略，未具体分析极端市场冲击下的因子表现和组合稳定性。

总体上，报告具有较强的逻辑性和实证基础，但因子可能对部分非典型企业或新兴市场变化的解释力偏弱，未来可结合更多维度信息，提高模型的适应性和多样性。

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七、结论性综合

本报告系统地揭示了“竞争优势因子”作为基本面Alpha因子的构建逻辑、数据处理、实证表现及行业应用价值。竞争优势因子通过衡量上市公司ROE在行业内的排名变化，捕捉公司的持续盈利能力及竞争力提升。报告中的主要发现包括：

• 竞争优势因子具备显著的正向风险溢价，IC均值约2.45%，夏普比率高达1.17，最大回撤控制得较好，充分证明其有效性和稳健性；

- 扣除杠杆影响后改进因子表现更优，ICIR提升至0.54，夏普比率升至1.52，表明净利润率和资产周转率对竞争优势的捕捉更为核心且稳定；

• 行业差异明显，因子在重资产及品牌创新型行业表现优异，而金融地产等高杠杆行业表现较弱，改进因子有效缓解了此类行业的效果偏差；

- 竞争优势因子与传统质量因子和大类风格因子的相关性低，尤其与成长因子相关度仅0.22，显示新因子增量信息显著，能够丰富多因子投资体系；

• 行业差异化结合价值因子选股策略在中证800及沪深300市场中均获得更高收益和更优夏普比率，最大回撤有所下降，策略具备实际应用价值；

- 报告多次强调模型及结论基于历史数据，提醒存在未来市场环境变化的模型失效风险，体现对风险的客观认知。

以图表支持方面：

• 图1、2反映基本面Alpha因子优异表现；

- 图4、7体现因子IC及多空组合稳健性；

• 图13展示因子改进逻辑；

- 图16、17突出行业表现差异性；

• 图18、19体现行业差异化选股策略优越收益路径。

综上，竞争优势因子是切实有效的上市公司基本面财务因子，具备良好的市场表现、改进潜力及行业适用性，是多因子投资体系的重要补充。未来，基于财务数据深度挖掘的基本面Alpha研究仍有广阔空间。

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参考图片资料

• 图1、年初至今大类风格因子表现

• 图2、质量因子中的ROA和ROE表现

• 图3、竞争优势因子计算示意图

• 图4、竞争优势因子IC及移动平均

• 图5-7、因子组合表现及夏普分析

• 图8、沪深300与中证500多空组合表现

• 图9、中性化前后多空净值对比

• 图11-13、因子相关性及杜邦分解

• 图13-14、竞争优势改进因子表现对比

• 图15、改进竞争优势因子沪深300 & 中证500多空组合

• 图16-17、不同行业IC与ICIR表现

• 图18-19、行业差异化选股策略净值

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以上分析基于兴业证券《基本面Alpha 的复兴：上市公司竞争优势研究》2018年1月3日发行报告具体内容，章节页码对应详细出处。 [page::0,1,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21]

报告