金融工程|选股因子系列研究（八十三）——盈利加速的定量刻画与高增长组合的构建

　　冯佳睿

　　海通金融工程研究首席分析师

　　S0850512080006

　　投资要点

　　盈利加速因子，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）。

　　不同盈利加速公司的特征。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。

　　盈利加速因子的选股效果。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。

　　高增长组合。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。

　　小市值+高增长组合。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。

　　大小盘中的高增长组合。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%。

　　偏成长风格的小市值+高增长组合。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%）。

　　风险提示。历史统计规律失效风险，因子失效风险。