无形资产影响价值因子表现显著 [page::0][page::6]

• 由于会计准则对内部创造的无形资产费用化处理，扭曲了账面价值，导致HML因子在高无形资产行业中的多空收益显著低于低无形资产行业（大盘股差异为-5.94%，小盘股为-4.62%，t值均显著）；

- HML因子的夏普比率和索提诺比率也验证了无形资产对高无形资产强度组表现的负面影响。

动量因子UMD对无形资产影响复杂 [page::0][page::6][page::7]

• UMD因子在高无形资产行业整体表现优于低无形资产行业，特别是在小盘股中表现显著（收益差5.94%，t=2.72）；

- 投资者可能因高无形资产公司财务信息不够及时或可靠，更依赖价格趋势信息（动量）进行投资决策；

• 大盘股中财务信息质量较高，UMD在高低无形资产行业表现趋同。

样本与方法概述 [page::4][page::5]

• 研究采用1993-2020年国际发达市场22国公司数据，按无形资产强度将行业分为高无形强度组和低无形强度组，排除金融行业，用市值划分大盘股和小盘股；

- 数据来源为S&P Xpressfeed，计算HML与UMD因子表现，基于GICS行业分类进行无形资产强度归类。

价值因子HML有效性随时间下降且与无形资产负相关 [page::7][page::9][page::10]

• 1998年起，低无形强度行业的HML收益持续优于高无形强度行业，2007年后分化加剧；

- HML年度R²时间趋势呈显著负相关，高无形资产行业衰减更快（高强度行业的中值趋势为-0.15，低强度为-0.06，差异高显著）；

• 说明无形资产的增加削弱了传统价值因子的解释力。

量化因子构建与因子权重调整建议 [page::11]

• 发现无形资产会扭曲财务指标，影响因子表现，建议多因子策略中根据公司无形资产强度动态调整HML和UMD因子权重；

- 对高无形资产强度行业，应降低HML因子权重，提升UMD因子权重，以优化选股效果和组合表现；

• 此策略适用发达国际市场，未来研究可拓展至新兴市场和美国市场。

图表示例与绩效指标说明 [page::7]

• 左侧图示为大、小盘股HML收益差时间序列，显示低无形强度组收益更高且增长更快；

- 右侧图示为UMD收益差时间序列，显示高无形强度组表现较强。

金融研究报告详尽分析报告

报告标题：无形资产对因子表现的影响——“学海拾珠”系列之一百零一

作者与机构：

• 作者：炜，执业证书号 S0010520070001，邮箱：yanjw@hazq.com

- 联系人：吴正宇，执业证书号 S0010120080052，邮箱：wuzy@hazq.com

• 发布机构：华安证券研究所

- 报告日期：2022年7月20日

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一、元数据与概览

该报告是“学海拾珠”系列中的第101篇，主要研究无形资本相关会计准则的缺陷如何影响价值因子（HML）和动量因子（UMD）的市场表现。核心论点指出，当前无形资产支出的会计核算方法导致企业账面价值扭曲，进而显著降低了价值因子HML在无形资产强度较高行业中的有效性。研究进一步反映出，在中国A股市场，账面市值比（BP）因子对高低无形资产占比公司的表现差异明显，提示无形资产对财务因子表现的影响可能具有普遍性，值得在不同因子间权重调整中深入探讨。作者纲领性地提出基于无形资产属性调整多因子模型权重的构想。[page::0]

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二、逐章节深度解读

1. 引言（第3页）

引言部分通过数据阐述无形资产的迅速增长趋势：例如，全球研发支出2018年达到7820亿美元，较以往显著增长。资产负债表对内部创造的无形资产不予资本化，仅将其计入当期费用，导致账面价值数据失真，这对无形资产强度高的公司影响更大。作者还介绍了五类现存研究方法从不同角度探讨无形资产对因子模型的影响，包括调整会计数据、设计新因子、引入非会计数据等。该部分强调HML因子因涉及账面价值计算而更受无形资产会计不准确性的影响，而UMD因子侧重价格趋势，受影响较小。引用了美国及国际多个研究案例，佐证无形资产调整对价值因子的积极影响，增进本报告的国际视角和实证基础。[page::3]

2. 数据与方法（第4-5页）

作者选取MSCI标注的国际发达市场共22国的上市公司，使用标准普尔Xpressfeed数据库1993年12月至2020年12月的月度财务和市场数据，分类采用年报财务数据并匹配股票收益。HML以美元计价，UMD以当地货币计价以规避汇率干扰。市值分组采取与Fama-French相似的方法，剔除最低市值1%的微盘股，分别统计大盘股和小盘股样本量，以确保样本中规模偏差被控制。公司基于Dugar和Pozharny (2021)的无形资产强度分法划分为低无形强度和高无形强度两组行业，依据资产负债表无形资产比率、研发支出比重和销售及管理费用比重三大指标，通过行业中值排名构建行业无形强度层级，并排除金融行业样本。图表1详尽显示了样本行业及大小盘股规模分布，体现了样本的广度和多样性。[page::4][page::5]

3. 研究假设（第6页）

基于财务报告中存在无形资产资本化不足，作者提出两大假设：

• 对高无形强度公司，由于账面价值的系统性测量误差，HML因子的多空收益差预期明显低于低无形强度公司。

- 对UMD因子的影响则较为模糊：一方面，高无形强度行业因信息披露频繁且创新活跃可能表现良好；另一方面，会计信息失真使财务指标不可靠，投资者可能更多依赖技术面指标，导致UMD在高无形强度公司中表现优于低无形强度公司。本文假设价值和动量因子之间的负相关关系加强了这种差异。[page::6]

4. 实证结果（第6-8页）

采用与Fama和French (1993)相似的构建因子方法，分别在低、高无形强度行业对HML和UMD因子构建多空组合，计算月度市值加权收益差。关键发现包括：

• HML因子在高无形强度行业的表现显著弱于低无形强度行业，大盘股与小盘股的收益差分别为-5.94%和-4.62%，均有统计学意义（t分别为-2.90和-2.52）。夏普和索提诺比率显示高无形强度公司HML风险调整表现较差，且该组回撤更严重。这证实了无形资产导致的账面价值失真显著削弱HML因子表现。

- UMD因子在高无形强度行业的表现较优，特别是在小盘股样本中，收益差为5.94%，且t值显著为2.72；大盘股表现虽然方向相同，但统计不显著。夏普和索提诺比率支持UMD对高无形强度行业的较好适应性。作者推断投资者在对高无形资产公司时，由于基础财务信息质量较差，更依赖价格动量信息。

• 时间序列分析显示从1998年开始HML在高低无形强度行业的收益差距不断拉大，尤其是2007年后差距显著加剧。UMD因子虽然总体收益为正，但高无形强度行业的优势更明显。图表3清晰描绘了这些趋势。[page::6][page::7]

5. 进一步分析（第8-9页）

针对价值策略近年来表现不佳的现象，报告结合外部文献（Arnott et al. 2021、Lev and Srivastava 2020）进行剖析。价值因子表现不佳部分源于相对估值极端低迷和经济结构性的变化，例如银行贷款减少和消费需求下降，导致部分行业长时间处于价值类别。文中列举的低无形强度行业（如汽车、公用事业、消费品）与这些行业高度重合。对行业R²的回归分析揭示，HML因子对高无形强度行业的预测能力时间趋势跌幅更大（中位数-0.15 vs -0.06），且二者差异在99%置信水平显著。UMD因子的时间趋势差异不显著。图表5展示了各行业R²趋势与无形强度的密切负相关关系，支持无形资产强度提高HML因子失效速度的结论。[page::8][page::9]

6. 总结（第10-11页）

总结部分强调：

• 会计处理对无形资产的低估扭曲账面价值，导致HML因子在无形资产强度较高行业中的有效性明显下降，而低无形强度行业中的HML仍然有效。

- UMD因子表现复杂，高无形强度行业中小市值公司更依赖该因子，而在大市值公司中表现差异不显著。

• HML和UMD因子的时间变动趋势和无形资产强度的相关性实证支持了上述观点，HML因子有效性的下降与无形资产强度显著负相关。

- 投资者可基于无形资产强度调整多因子投资策略，例如降低高无形强度行业中HML权重，增强UMD权重，从而优化因子组合表现。

• 报告建议在不同市场尤其是新兴市场中进一步验证这些结果。

作者援引了《Journal of Portfolio Management》中Andrew L. Berkin等人的论文为研究核心文献。[page::10][page::11]

7. 风险提示及免责声明（第0页、末尾页）

报告强调所有结论基于历史数据及海外文献总结，不构成投资建议。华安证券声明数据来源公开，态度客观独立，报告不承担因使用报告内容导致的任何后果，且禁止未经许可的转载和复制。[page::0][page::11][page::12]

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三、图表深度解读

图表1：公司-年度样本分布（第5页）

图表详细列出样本中按无形资产强度分组的公司观测值规模，分别统计大小盘股和各行业分布。低无形强度行业的标的在数量上普遍多于高无形强度行业，反映了无形资产投资在不同行业的异质性。行业划分依照GICS标准，样本覆盖发达市场多个行业，确保统计结果代表性和广泛适用性。

图表2：HML和UMD因子绩效对比（第7页）

表格展示低/高无形资产强度行业中大盘股和小盘股的月均收益率、标准差、夏普比率、索提诺比率和最大回撤等指标。重点指出：

• 高无形强度行业HML月均回报负值，分别为-0.67%（大盘）和1.07%（小盘），并配合负的夏普比率和显著较大的最大回撤，突显该因子性能削弱。

- UMD因子在高无形强度行业表现更佳，小盘股均值达10.88%，夏普比率0.49，表现优于低无形强度行业。

• 统计检验（t统计量）确认差异显著。

该表是理解无形资产对因子表现影响的核心数据支撑。[page::7]

图表3：HML和UMD因子收益差时间序列（第7页，含图像）

四个子图分别显示大盘和小盘股中，低无形强度（蓝线）与高无形强度（橙线）行业的HML和UMD收益差。

• HML收益差：低无形强度行业持续领先高无形强度行业，且分化自1998年逐步擴大，2007年后加速，显示高无形强度行业HML因子失效加剧。

- UMD收益差：均为正，且高无形强度行业收益差表现更好，尤其在小盘股表现尤为突出，体现UMD在高无形资产环境中的适用性。
该图明确说明因子表现的动态，增强报告说服力。[page::7]

图表4：分样本期（2008年前后）HML和UMD因子绩效

分期分析表明，2008年后高无形强度行业HML表现更差，收益差扩大，均呈统计显著；UMD在2008年前高无形强度行业表现较好，后期表现差异缩小，强调结构性事件对因子表现的调节作用。数据再度验证无形资产对因子表现影响的时间敏感性和阶段性。 [page::7][page::8]

图表5：行业层面的年度R²时间趋势与无形资产强度关联（第9页）

该图表通过横截面回归年度R²的时间趋势度量因子预测未来收益的能力衰减。低无形强度行业的HML R²趋势负向幅度明显比高无形强度行业更小（-0.06 vs -0.15），统计显著；UMD中该差异不显著。高无形强度行业的因子解释能力随时间快速衰减，进一步体现无形资产资本化不足对价值因子有效性的系统性抑制。相关性分析表明HML绩效与无形资产强度负相关，统计显著性达0.01水平。[page::9][page::10]

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四、估值分析

本报告并未涉及具体公司估值或目标价设置，也未采用现金流折现（DCF）或倍数法等传统估值模型，属于因子表现研究范畴，聚焦于因子投资理论及实证表现，故无直接估值分析。

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五、风险因素评估

报告明确提示所有结论基于历史数据和海外文献总结，强调不构成任何投资建议，存在以下风险点：

• 会计标准和数据处理可能因地区和时间不同而异，结果的广泛适用性受限。

- 因子表现受经济结构、市场情绪等多重影响，单一因子调整无法完全规避风险。

• 历史数据不能保证未来表现的持续性。

并未提供具体缓解策略，风险评估较为保守，提醒读者结合自身投资决策审慎考量。[page::0][page::11]

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六、批判性视角与细微差别

• 报告基于国际发达市场数据，未包含新兴市场，本文作者自身也指出此为未来研究方向，说明样本覆盖的局限性。

- 关于UMD因子的影响存在统计上的不显著性，作者尽管提供逻辑推断，但该部分结论较为谨慎。

• 报告对价值因子的表现衰减多次关联无形资产强度，但也承认经济结构性变化及相对估值极端等因素均可能起作用，体现分析较为全面，避免单因子归因偏见。

- 无形资产定义涵盖多项指标，但不排除某些无形资产难以量化的潜在偏差。

• 研究期长达近30年，且分样本验证，数据广泛且实证坚实，增强结论的说服力和稳健性。

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七、结论性综合

本报告通过详实数据与清晰逻辑，系统地分析了无形资产会计处理缺陷如何深刻影响价值因子HML和动量因子UMD的表现。核心发现表明，无形资产强度的提高对HML因子表现形成显著压制，尤其在无形资产资本化不足的背景下导致账面价值失真，抑制价值溢价的实现。这在高无形强度行业中的体现尤为显著，且其有效性的时间衰减速度也更快。相较之下，UMD因子受无形资产影响较小，在高无形强度行业表现略有优势，反映投资者对技术面信息的依赖更强。

图表3的动态趋势图揭示了该现象的演进脉络；图表5的行业层面回归揭示预测能力衰减的系统性特征。高无形强度行业多为科技、医疗、软件等创新密集型行业，这些行业的无形资产会计问题尤为突出，因此报告建议投资者在多因子投资组合构建时，应根据无形资产强度调整HML与UMD因子的权重，对高无形资产行业减少HML配置、增强UMD配置，以提升投资组合的整体有效性。

报告从多角度（数据、方法、实证、时间趋势）支持其结论，并结合国际文献对价值策略长期表现不佳原因予以充分讨论，体现了理论与实际的紧密结合。针对因子投资者和量化投资策略开发者，该报告提供了重要的实证依据和实践指导，未来将无形资产计量改进和因子权重优化成为提升多因子策略收益的关键方向。[page::0][page::3-11]

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参考文献

• 报告引用的核心文献包括Dugar & Pozharny（2021）、Arnott et al.（2021）、Lev & Srivastava（2020）等，均为因子模型和无形资产领域的经典研究。

- 报告自身内容摘自Andrew L. Berkin, Amitabh Dugar, Jacob Pozharny发表于《Journal of Portfolio Management》的论文《The Impact of Intangible Capital on Factor Performance Efficacy》[page::11]

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总体评价

此报告以国际发达市场为背景，结合丰富长周期数据，系统阐述了无形资产会计准则缺陷对因子表现的系统性影响，尤其凸显了价值因子HML的内在脆弱性和动量因子UMD的潜在优势。其严密的实证设计、多维度的数据解释和前瞻性建议，为因子投资研究和实践提供了宝贵的参考。在因子投资日益精细化的当下，结合无形资产特性优化因子组合权重，具有重要的应用价值。

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