估值因子改进及构建逻辑 [page::3][page::4][page::5]

• 传统市盈率使用净利润作为分母，受权责发生制影响，存在利润操纵风险和忽略长期发展成本的问题。

- 引入巴菲特股东盈余概念，通过调整折旧摊销、资产减值、递延所得税、研发费用、维护性资本支出等项修正净利润，构建OEPTTM估值因子。

主要会计科目覆盖度及因子有效性分析 [page::6]

• 研发费用覆盖度提升明显，整体因子覆盖度超过99%。

- OEPTTM的IC均值为0.041，t值4.9，分位多空组合收益显著优于EPTTM。

• 过去12年大多数年份OEPTTM表现稳健优于EPTTM。

行业市值中性化提升因子表现 [page::8]

	平均值	标准差	ICIR	t统计量
EPTTMN	0.041	0.08	0.52	6.0
OEPTTMN	0.048	0.07	0.66	7.6

• 中性化后OEPTTMN因子多空组合年化收益21.5%，夏普率2.1，最大回撤仅6.5%，远超EPTTMN。

维护性资本支出计算方式影响 [page::9]

	平均值	ICIR	t统计量	年化收益	夏普率	最大回撤
OEPTTMMCX	0.033	0.51	5.85	9.9%	1.22	10.3%
OEPTTM	0.041	0.43	4.90	9.3%	0.71	14.2%
OEPTTMMCXN	0.034	0.64	7.4	14.4%	2.07	4.6%
OEPTTMN	0.048	0.66	7.6	21.5%	2.10	9.1%

• 多种维护性资本支出模型均测试优越，选取计算简便且效果最佳的OEPTTMN指标为主。

因子特异性与持仓差异分析 [page::10]

• OEPTTM与传统因子相关性仅0.72，剥离后残差因子仍具显著选股能力，年化多空收益15.3%。

- 多头持仓重合率71.1%，空头76.1%，显示选股侧重点不同。

行业及中证500测试结果 [page::12][page::13][page::15]

	多空表现 年化收益	夏普率	最大回撤
OEPTTM中证500	14.6%	1.18	17.9%
EPTTM中证500	11.8%	0.42	40.0%

• OEPTTM在13个行业均优于EPTTM，尤其在研发研发投入较大的TMT行业表现显著提升，选股稳健且收益率更高。

- 中证500多空组合中，OEPTTM年化收益率14.6%，夏普率1.18，最大回撤17.9%，表现明显好于EPTTM。

结论 [page::16]

• OEP_TTM因子基于股东盈余概念有效解决市盈率中净利润缺陷，表现优异且适用广泛。

- 该因子为量化选股提供了更真实反映盈利质量与发展潜力的估值工具，推荐应用于实盘选股与组合管理。

专题报告详尽分析报告

报告标题：股东盈余视角下的估值因子研究
分析师：徐寅
机构：兴业证券经济与金融研究院
发布日期：2020年06月08日

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一、元数据与报告概览

本报告由兴业证券经济与金融研究院的分析师徐寅撰写，主题聚焦于传统市盈率估值因子的改进，具体提出将净利润替换为股东盈余指标，构建新的估值指标OEPTTM（Owner Earnings to Price，市值比的倒数类似市盈率），以更真实反映公司的盈利质量与长期发展潜力。核心论点为：传统以净利润为分母的市盈率存在一定局限性，尤其受权责发生制和管理层会计操作影响严重。借鉴巴菲特提出的股东盈余的理念，在中国A股本土化，构建调整后的股东盈余估值指标OEPTTM。实证测试显示，该因子比传统市盈率指标EPTTM具备更好的选股能力，表现更为稳定且收益风险特性优异。对多行业、中证500指数及TMT高研发投入行业的衍生研究均支持这一结论。

报告设定了价值得分和量化策略的工具方向，目标旨在提供投资者及基金经理更加有效的选股因子。全报告系统性剖析了指标构建逻辑、数据覆盖及有效性、行业差异、持仓表现区别等，具有较高的理论价值与实际应用意义。

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二、逐章深度解读

1. 引言与背景（第2页至第3页）

报告开篇指出估值因子，特别是市盈率（PE）在量化投资中的核心地位及其应用广泛。传统市盈率定义为总市值除以净利润（分母净利润依据历史财报或预期财报确定）。报告通过历史回测发现，市盈率因子有效性存在较大波动，尤其近几年表现有所下滑，背后问题来源于对净利润这一分母定义的局限性。

关键点：

• 净利润基于权责发生制，存在管理层调节空间（折旧、摊销、费用资本化等），存在利润“粉饰”风险。

- 净利润不反映维护企业未来现金流和长期发展的成本投入，盈利质量难以完全体现。

• 巴菲特早在1986年提出股东盈余概念，主张调整净利润，反映真实现金收益。

- 本报告将股东盈余思路本土化，适配中国会计准则，提出OEPTTM指标替代EPTTM，深入挖掘因子改进空间。

此部分逻辑严密地引出创新估值因子必需从财务数据调整出发，奠定了后续章节的研究基础。[page::2][page::3]

2. 因子构建逻辑（第4-10页）

2.1 股东盈余构建路由

详细介绍了股东盈余在中国市场的构建方法。调整主要聚焦两类问题：

• 权责发生制调整：折旧摊销、资产减值准备、递延所得税费用等非现金项目，加回以消除会计处理带来的利润扭曲。

- 考虑公司长期持续发展成本：营运资本变动（只考虑维持日常运营部分，因难拆分暂不调整），维护性资本支出（即维持现有生产能力的资本支出），研发费用加回，因为其体现技术积累和未来价值创造潜力。

股东盈余计算公式即为
股东盈余 = 净利润 + 折旧摊销 + 资产减值准备 + 研发费用 + 递延所得税费用 - 维护性资本支出

报告讨论了维护性资本支出的两种估算方式：

• 直接使用折旧摊销替代；

- 格林沃尔德方法（基于总资产固定资产占销售比率及销售增长率分解为扩张性与维护性资本支出）。

最终定义两个指标：

• OEPTTMMCX（维护性资本支出用格林沃尔德法估算）

- OEPTTM（维护性资本支出用折旧摊销替代）

此章节体现了报告在因子构建上的细致，兼顾理论与实际可行性，适配中国会计科目差异，确保指标科学性和应用性。[page::4][page::5][page::6]

2.2 因子覆盖度研究

基于Wind等数据库计算的会计数据覆盖情况显示，除了研发费用在2013年前数据不全外，其他各项指标覆盖率均高于99%，保证后续因子计算的稳定性和完整性。研发费用缺失样本直接舍弃，且敏感性分析表明加入研发费用后因子表现提升，显示研发支出对股东盈余的重要性。[page::6]

2.3 因子有效性分析

因子有效性通过IC（信息系数）均值、T值、分位数回测收益等指标衡量。结果显示：

• OEPTTM的IC均值0.041 (t=4.9)显著高于传统的EPTTM（IC=0.032，t=3.6）。

- 多空组合年化收益超9.3%，表现明显优于EPTTM。

• 分年度测试中，OEPTTM仅2009年和2017年稍逊于EPTTM，其他年份均更佳，表现更为稳健。

图表5及6的净值曲线体现了两者多空组合收益的持续分化，显示OEPTTM在股价预测方面更有优势。[page::6][page::7]

2.4 行业市值中性化影响

行业市值中性化是指剔除行业规模影响因子偏差。中性化后，OEPTTMN相比EPTTMN表现更优：

• IC均值提升至0.048，t值7.6。

- 多空组合年化收益达21.5%，夏普率2.1，最大回撤仅6.5%，全方位指标显著优于EPTTMN。

这说明考虑行业特征的影响后，OEPTTM因子的表现优势被进一步放大，更具应用推广价值。[page::8]

2.5 维护性资本支出估计方法的影响

比较使用折旧摊销替代（OEPTTM）与格林沃尔德法估算（OEPTTMMCX）两种方式，对中性化后表现的影响，结果显示：

• 非中性化情况下，OEPTTMMCX效果稍优；

- 中性化后，OEPTTMN效果更佳且计算更简便。

基于简便性和效果考虑，报告后续重点聚焦OEPTTM因子。[page::9][page::10]

2.6 因子特异性分析

报告剥离EPTTM与OEPTTM的重叠信息，将残差信息单独构建因子，结果该残差因子仍具有较强选股能力（IC均值0.032，t=5.29，多空收益15.3%，最大回撤14.2%），显示OEPTTM包含了EPTTM未捕捉到的增量信息。

此外，因子与Barra十个风格因子相关性仅与估值类（EarningsYield，BookToPrice）及波动率因子相关较高，相关性在±10%以内，体现了OEPTTM的独立性和差异化。

最后，持仓重合度与收益对比显示：2019年12月基于OEPTTM多空收益0.8%，EPTTM为负2.1%。且OEPTTM特有多头组合回报9.1%，空头组合负7.2%，进一步表明其在选股上的增强能力。[page::10][page::11]

3. 不同行业及市场场景的表现分析（第11页起）

3.1 行业差异

选取中信一级下16个行业，因子覆盖77.3%股票样本。综合IC值、分位数组合结果均显示OEPTTM在13个行业跑赢EPTTM。

计算机行业表现尤佳：OEPTTM的IC均值0.063 > EPTTM的0.055；多空年化收益18.3% > 12%。TMT行业（计算机、通信、电子）因其研发支出高，股东盈余调整带来的表现提升显著。

以TMT为例，报告还展示了相关会计科目研发支出、资产减值与递延所得税占净利润的占比显著，导致传统净利润估值指标偏差较大，股东盈余调整弥补了这一问题。

此外以中兴通讯为案例，因研发支出及资产减值巨大，传统市盈率反映失真，OEPTTM因子能够捕获其潜在价值，实现优异的选股效果和收益。

图表24、25清晰展示上述行业及个股案例差异。[page::12][page::13][page::14][page::15]

3.2 中证500市场规模测试

考虑大金融股盈利模式差异，剔除大金融后聚焦中证500宽基样本。测试结果显示：

• OEPTTM多空年化收益14.6%，夏普率1.18，最大回撤18%；

- EPTTM对应为11.8%，夏普率0.42，最大回撤40%，OEPTTM明显更优。

从净值曲线可见OEPTTM累积收益显著领先，风险控制也更佳。[page::15][page::16]

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三、图表深度解读

• 图表1 展示了传统市净率（BP）和市盈率（EPTTM）因子多空组合累计净值，显示二者长期波动明显，但近两年有效性下降，奠定改进必要性。
• 图表2 会计科目覆盖率逐年趋势，研发费用在2013年前较低，后稳定提升至90%以上，其他科目接近100%覆盖，保障数据完整度。
• 图表3-6 EPTTM与OEPTTM的IC值、分位数收益对比，OEPTTM指标稳健优于EPTTM，最大回撤更低，风险收益表现更优。
• 图表7-9 行业市值中性化调整后，因子表现显著提升，多空收益率达21.5%，夏普率2.1，最大回撤6.5%，净值增长更稳定。
• 图表10-11 维护性资本估算不同方式的因子表现对比，显示中性化后的OEPTTMN表现最佳，兼顾效果与简便。
• 图表12-14 因子残差的独立贡献及与其他风格因子相关性，残差因子依然有效，且相关性低，具有独特选股能力。
• 图表15-16 持仓重合度及2019年12月多头空头收益文氏图，证实OEPTTM选中股票收益显著优于传统因子。
• 图表17-19 行业成分分布及多行业内IC和分位数测试，除少数行业外，OEPTTM均表现明显优于EPTTM。
• 图表20-27 重点分析计算机及TMT行业，揭示因研发等科目调整带来的表现改进，具体个股及市值指数对比验证因子有效性。

整体来看，图表数据结构完整、呼应文本论点，展现OEPTTM因子从理论构建到实证测试的全链路有效性。

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四、估值分析

本报告本质上是对市盈率因子的改进研究，不涉及直接的个股估值预测或目标价格，而是以因子投资模型形式存在。估值分析体现在因子IC值、夏普率、最大回撤、年化超额收益等指标上，多通过量化回测结果呈现因子选股和多空组合收益，展示基于股东盈余估值因子的优越表现及其统计显著性。报告重点以行业市值中性化技术保证因子稳定性，充分反映估值因子内在的价格-盈利关联关系。

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五、风险因素评估

报告明确指出基于历史数据建模，存在市场环境变化导致模型失效的风险。估值因子受宏观经济、行业政策、会计准则变化等系统风险影响。此外，因子构建依赖财务数据，存在信息披露不及时、数据填报误差及研发费用等项目缺失的风险。模型参数和计算方式如维护性资本支出估计扩展，可能带来算法误差。尽管如此，报告未具体列出缓解措施，但通过多角度回测、行业剖析及多种估算方法对比一定程度减轻上述风险影响。

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六、审慎视角与细微差别

• 报告基于A股数据，股东盈余定义虽兼顾巴菲特原意与中国实际，但维护性资本支出计算存在估计方法分歧，涉及一定假设。

- 研发费用对股东盈余影响较大，但覆盖度在早期不足，选择舍弃缺失样本可能带来样本偏差，需注意其对部分行业表现的影响。

• 因子和传统估值因子高度相关（0.72），说明新因子在原有知识框架上有增量，但仍有一部分信息重合，投资者需结合多因子配合。

- 行业剖析虽覆盖77.3%股票，但大金融板块被剔除，因其盈利模型不同，无法反映该部分市场的适用性。

• 报告强调中性化调整后因子表现更好，但实际操作中行业中性化带来的成本和复杂度需投资者权衡。

- 作为量化因子的历史表现虽然优异，未来仍存在失效可能，投资者需防范模型追逐历史的风险。

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七、结论性综合

本报告系统地对传统市盈率因子的根基——净利润的内涵和局限进行了深刻剖析，继而借鉴巴菲特的股东盈余概念，通过调整折旧摊销、资产减值准备、递延所得税费用、研发费用以及维护性资本支出构建了更具经济含义的盈利指标，进而以股东盈余为核心构建估值因子OEPTTM。

大样本、多维度实证测试结果强有力地验证了OEPTTM的优越性：其在信息系数、夏普率、年化收益以及最大回撤等关键量化指标上均显著超越传统市盈率因子EPTTM。行业层面，特别是在研发密集型的TMT行业中，因子优势尤为突出；而在影响较少的领域或不同行业中表现均达到或超过基准水平。股东盈余的调整有效消化了权责发生制的会计扭曲和长期研发等投资对净利润的掩盖作用，使因子更贴合未来股价表现。

图表中的净值曲线、IC测试、持仓差异分析以及具体个案说明（如中兴通讯）均具体证实了因子信息增量及预测能力，且因子与传统风格因子独立性良好，具有较强的策略融合潜力。

基于系统性分析和全面的实证，兴业证券团队明确推荐OEP_TTM作为市盈率估值类因子的改进版本，为量化投资者增加了有价值的选股工具。

投资者应注意历史回测的局限性和财务数据的固有风险，同时结合市场环境和多因子策略使用，以期实现更优组合风险收益表现。

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以上分析涵盖报告全文关键章节和所有重要图表，详细诠释了核心理论、方法、实证及策略应用，结合风险和审慎视角完整呈现报告内涵。

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