分行业探索变化按阈值进行行业配置

1、分行业探索估值变化按阈值进行行业配置2011年春季量化投资策略研究之一A0230203100020 2011.04主要结论1.基于估值指标分位数稳定性并结合行业相对有效估值指标（判断是否低估） 。特征可以选择到行业2.基于下阈值的行业配置策略表现优异：信息比率为1.31，相对收益1.61%，为61%。绝对收益3.23%，跑赢沪深300的月度占比3.行业组合为：饲料、计算机应用、食品制造、零售、其他轻工制造、半导体、高速公路、水务、计算机设备、网络服务。建议买入持有4个月。2主要内容1.分行业寻找有效估值指标2.基于估值阈值的行业收益特征分析3.低估行业配置策略表现优异申万研究31.1如何认识行

2、业相对有效估值指标？相对有效估值指标应该具有分布稳定性好、阈值敏感性强的特征，同时估值指标的含义与行业的基本面属性特征相匹配。分布稳定性：在不同自然年份和不情阶段，分位数的分布相对稳定。阈值敏感性：依据历史数据给出的估值阈值对于行业趋势反转判断的敏感性较强。与行业基本面属性相匹配：有效估值指标的含义与行业类型属性等特征相匹配。图1：从分布稳定性、阈值敏感性和行业属性特征入手选择行业有效估值指标行业属性有效估值指标分布稳定性阈值敏感性资料来源：申万研究申万研究41.2寻找行业相对有效估值指标的研究逻辑寻找行业相对有效估值指标的逻辑思路及研究步骤：一、分自然年度、市场行情阶段计算估值指标分位数的变

3、异系数；图2：行业相对有效估值指标分析逻辑框架图行业估值指标二、基于分位数变异系数，结合行业波动特征，确定行业的相对稳定估值指标；分位数变异系数三、使用移动时间窗口，采用相对稳定指标测算行业的动态估值阈值；行业 ROE 波动性四、基于动态阈值模拟测算、低估行业的投资收益，检验阈值敏感性，验证相对稳定估值指标是否为行业的相对有效估值指标。相对稳定估值指标动态阈值低估、行业收益模拟测试资料来源：申万研究申万研究5行情阶段指标选择敏感性验证自然年度申万二级行业估值指标： PE、PB、PS、PBR、PSR （其中，*R=相应行业指标/市场整体指标）；特征指标： ROE。原始估值数据（日频）区间： 20

4、04年1月2010年12月。指标计算方法： AFVi AFViPE iPB i AFVi AFViNPNetAssetiiTVTViiii AFVii AFV iiNPiPS TViAFVROE 100ii TViTS AFViNetAssetiiTVii其中，AFVi 为i的流通市值； TVi为i的总市值；NetAsseti为i的净资产；NPi为TTM年化计算的i净利润总额，剔除净利润为负的公司；TSi为根据季报TTM年化计算的i主营业务收入总额。申万研究6附：行业估值指标和指标通过TTM年化整体法计算1.3通过分位数的稳定性估值指标分布规律是可行的分别划分年度和行情阶段取样，计算估值指标的

5、均值、中位数、上下四分位数、10%、90%分位数的变异系数（CV）和极值偏离度（CEV）共12个偏离度指标，发现基于分位数稳定性选择相对稳定估值指标具有可行性。自然年度样本：分别按12个偏离度指标选择到的估值稳定指标完全相，占比为52%；业有42个行情阶段样本：分别按12个偏离度指标选择到的估值稳定指标完全相，占比为25%。业有20个分位数 的变异系数（CV）、极值偏离度（CEV）计算公式如下：CV std ( )max( , ,L , ) min( , ,L , )CEV 12n12n EE表1：2004年-2010年市场行情阶段划分资料来源：申万研究申万研究7行情阶段划分股改前熊市阶段牛市

6、阶段熊市阶段反弹市阶段震荡市阶段开始日期结束日期2004.01.012005.06.302005.07.012007.10.312007.11.012008.10.312008.11.012009.07.312009.08.012010.12.311.4.1 基于分位数的稳定性结合特征选择相对稳定估值指标结合行业波动特征，选择10%和90%分位数稳定（即变异系数小）的指标作为行业相对稳定估值指标。原则一：绝对估值指标与相对估值指标变异系数接近时，优先采用绝对估值指标。原则二：高先。波动行业，稳定性优先；低波动和稳定成长行业，绝对指标优表2：结合波动特征比较年度、行情阶段的估值指标分位数稳定性（

7、表例）资料来源：申万研究申万研究8行情样本10%分位数变异系数年度样本10%分位数变异系数行业名称ROE标准差（%）PEPBPSPBRPSRPEPBPSPBRPSR选用估值指标林业1.8837.3% 37.0% 39.7% 45.9% 30.6% 25.1%43.4% 42.6% 38.8% 47.8% 33.5% 23.1%PSR农产品加工6.4055.6% 50.6% 27.5% 42.7% 40.6% 13.9%71.1% 51.0% 30.0% 40.8% 45.6% 13.4%PSR。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。网络服务2.0721

8、.4% 22.9% 41.5% 10.4% 8.2% 23.8%35.2% 29.2% 40.1% 15.8% 12.3% 26.4%PBR综合2.1631.8% 29.6% 32.5% 23.3% 15.8% 10.1%31.6% 34.5% 35.3% 22.0% 20.1% 11.7%PSR1.4.2 行业相对稳定估值指标与行业类型特征基本匹配表3：依据10%和90%分位数变异系数和行业特征选择的行业相对稳定估值指标资料来源：申万研究申万研究9行业类型强周期弱周期稳定成长分位数10%90%10%90%10%90%相对有效估值指标PER石油开采、橡胶、航空渔业非汽车交运设备、铁路白色家电、

9、饮料制造、化学制药、生物制品、计算机应用白色家电、化学制药、生物制品、商业、计算机应用PBR石油化工、钢铁、金属新材料、其他电子器件、造纸、航运、房地产开发石油开采、石油化工、钢铁、汽车服务、汽车整车、造纸、电力、航运、房地产开发建筑装饰、金属制品、集成电路、元件、真空器件、其他轻工制造、环保、物流、园区开发、 、保险、网络服务化工新材料、建筑装饰、金属制品、视听器材、其他轻工制造、环保、水务、高速公路、物流、园区开发、 、证券、酒店、网络服务医疗服务、景点、旅游综合、通信运营通信设备、景点、传媒、通信运营PSR饲料、煤炭开采、其他采掘、化学 、化学原料、 、有色金属冶炼、建筑材料、电气设备、

10、 设备、汽车整车饲料、煤炭开采、其他采掘、化学 、 、有色金属冶炼、建筑材料、电气设备、 设备、航空林业、农产品加工、农业综合、化工新材料、化学制品、普通机械、非汽车交运设备、汽车零 、纺织、服装、包装印刷、 、综合农产品加工、农业综合、渔业、化学制品、普通机械、汽车零、计算机设备、纺织、服装、包装印刷、燃气、 、餐饮、综合、食品制造、商业、零售、贸易、饮料制造、零售、贸易、旅游综合PE种植业、仪器仪表、水务、港口、 、餐饮、酒店种植业、港口、保险通信设备、医疗器械、中药、机场医疗器械、中药、医疗服务、机场PB汽车服务橡胶视材、高速公路、铁路集成电路、真空器件PS电力金属新材料、其他电子器件计

11、算机设备、燃气、林业、仪器仪表、元件传媒食品制造1.4.3 相对稳定估值指标与传统认识：大处一致、小处有别行业相对稳定估值指标与传统认识大处相同：行业类型角度：强周期行业集中选择相对指标；弱周期行业相对分散，稳定增长行业倾向于与净利润相关度高的指标（PER 、 PE ）。估值指标角度：绝对指标主要适用于弱周期行业；PBR、PSR普适性最强；与净利润相关度高的指标更适长型行业。行业相对稳定估值指标与传统认识小处有别：行业类型角度：市场行情、情绪的影响并不弱于成长行业也侧重于市场相对指标。能力和成长性，弱周期行业和稳定相关度高的指标适用性弱，包括市场相对指标PER。估值指标角度：与一级行业角度：子

12、行业的稳定估值指标分化大，只有电子元器件（PBR）、房地产（ PBR）、纺织服装（PSR）、商业贸易（PSR）、黑色金属（PBR）的子行业稳定估值指标是一致的。申万研究101.5.1 滚动测试估值阈值的敏感性：基本思路估值阈值：基于行业相对稳定估值指标滚动测算一定时期（阈值估算期）的估值分布，以90% 、10%分位数为上、下阈值。模拟测算：模拟测算低于下阈值的低估行业和高于上阈值的（观察期）后的平均收益。行业一定时期滚动覆盖：以不同的阈值估算期（m)和不同的观察期(n)二维矩阵式覆盖间截面；以月度为步长形成移动窗口，覆盖历史回测区间。时回测区间：2007年1月2011年3月。图3：m-n低估（

13、）行业收益测算示意图下一个时间窗口当前估值测算收益窗口滚动m 个月阈值估算期n 个月观察期一个时间窗口资料来源：申万研究申万研究11一个月1.5.2 滚动测试估值阈值的敏感性：下阈值敏感性好低估行业收益模拟测算：2007年1月2011年3月间阈值估算期为12、24、36个月，观察期为1到6个月，共18种情形的行业收益表现。18种情形下的低估行业平均绝对收益和超额收益均为正基于10%分位数稳定性选择的估值指标具有较好的下阈值敏感性，符合行业相对有效估值指标的选择标准。图4：基于下阈值的低估行业平均月度绝对收益图5：基于下阈值的低估行业平均月度超额收益4.001.403.501.203.001.0

14、02.500.802.000.601.500.401.000.500.200.000.00观察1个月 观察2个月 观察3个月 观察4个月 观察5个月 观察6个月观察1个月 观察2个月 观察3个月 观察4个月 观察5个月 观察6个月阈值-12个月阈值-24个月阈值-36个月阈值-12个月阈值-24个月阈值-36个月资料来源：申万研究 注：超额收益基准为申万指数申万研究121.5.3 滚动测试估值阈值的敏感性：上阈值敏感性较差行业收益模拟测算：2007年1月2011年3月间阈值估算期为12、24、36个月，观察期为1到6个月，共18种情形的行业收益表现。18种情形下的行业平均绝对收益均为正，相对收

15、益几乎全为负，说估行业平均是上涨的，只是上涨幅度低于市场涨幅。基于90%分位数稳定性选择的行业估值指标具有较弱的上阈值敏感性，不符合相对有效估值指标的选择标准。图6：基于上阈值的行业平均月度绝对收益图7：基于上阈值的行业平均月度超额收益2.500.200.102.000.001.50-0.101.00-0.20-0.300.50-0.400.00-0.50观察1个月 观察2个月 观察3个月 观察4个月 观察5个月 观察6个月观察1个月 观察2个月 观察3个月 观察4个月 观察5个月 观察6个月阈值-12个月阈值-24个月阈值-36个月阈值-12个月阈值-24个月阈值-36个月资料来源：申万研究

16、 注：相对收益基准为申万指数申万研究13主要内容1.分行业寻找有效估值指标2.基于估值阈值的行业收益特征分析3.低估行业配置策略表现优异申万研究142.1阈值配置特征一：下阈值敏感性强，上阈值敏感性弱图9：基于下阈值的低估行业超额收益图8：基于下阈值的低估行业绝对收益1.501.301.100.900.700.500.300.10-0.10-0.30-0.504.003.503.002.502.001.501.00观察1个月 观察2个月 观察3个月 观察4个月 观察5个月 观察6个月0.500.00观察1个月 观察2个月 观察3个月 观察4个月 观察5个月 观察6个月阈值-12个月阈值-24个

17、月阈值-36个月阈值-12个月图10：基于上阈值的阈值-24个月行业阈值-36个月绝对收益图11：基于上阈值的行业超额收益4.001.501.301.100.900.700.500.300.10-0.10-0.30-0.503.503.002.502.001.501.000.500.00观察1个月 观察2个月 观察3个月 观察4个月 观察5个月 观察6个月观察1个月 观察2个月 观察3个月 观察4个月 观察5个月 观察6个月阈值-12个月阈值-24个月阈值-36个月阈值-12个月阈值-24个月阈值-36个月资料来源：申万研究申万研究152.2 阈值配置特征二：基于下阈值的低估行业整体上盈多亏少

18、表4：低估行业整体上具有盈多亏少的特征2007年1月2011年3月期间，阈值估算期取值为12、24、36个月，观察期为1到6个月的时间截面上突破下阈值的低估行业整体超额收益。阈值估算相对于市场的平均 跑赢市场的截面期观察期月收益（%）占比12个月12个月12个月12个月12个月12个月24个月24个月24个月24个月24个月24个月36个月36个月36个月36个月36个月36个月1个月2个月3个月4个月5个月6个月1个月2个月3个月4个月5个月6个月1个月2个月3个月4个月5个月6个月0.210.410.420.540.540.380.410.670.650.720.500.390.230.3

19、80.500.510.440.3845.10%62.00%59.18%62.50%65.96%58.70%48.00%55.10%50.00%53.19%50.00%57.78%43.14%52.00%48.98%43.75%51.06%54.35%逐月滚动测算每个时间截面上低估行业的平均超额收益发现：多数情形下跑赢市场（申万 A指）的截面占比低于50%，但所有截面的平均超额收益都大于零。结论：低估行业平均超额收益跑输市场时跑输幅度较小，跑赢时跑赢幅度较大，即盈多亏少。资料来源：申万研究注：市场收益以申万A指涨跌幅表示申万研究162.3 阈值配置特征三：低估行业多的时间截面上平均超额收益高期及

20、收益测算情形同2.2。表5：低估行业多的时间截面上平均超额收益高平均截面超额收益算术平均超额收益平均截面超额收益小于全部低估行业每次投资超额收益的算术平均。阈值估算期观察期（%）（%）收益差 12个月12个月12个月12个月12个月12个月24个月24个月24个月1个月2个月3个月4个月5个月6个月1个月2个月3个月0.210.410.420.540.540.380.410.670.650.720.500.390.230.380.500.510.440.380.760.830.941.061.000.830.821.001.101.241.020.830.951.101.271.351.140

21、.93-0.56-0.41-0.52-0.52-0.46-0.45-0.41-0.34-0.45-0.52-0.52-0.43-0.73-0.72-0.77-0.84-0.70-0.55结论：低估行业多的时间截面平均超额收益高。设时间截面数为（i i 1, 2,., I），截面i上的低估行业数为ni则测试期内总的低估行业次数N ni。i1设截面i上低估行业j的超额收益为rij，则截面i的超额收益为niI1n$r ，平均截面超额收益为r r=rij，ijijInIn24个月24个月36个月36个月36个月36个月36个月36个月5个月6个月1个月2个月3个月4个月5个月6个月j 1i1j 1i1

22、 j 1iii其中截面。i测试期内低估行业超额收益的算术平均为r 1r ，其中截面i的权重为 ni 。 rij =ijNNNi1 j 1i1 j 1相较之下，在平均截面超额收益计算中低估行业数少的截面的权重变大。资料来源：申万研究注：相对收益基准为申万指数申万研究17主要内容1.分行业寻找有效估值指标2.基于估值阈值的行业收益特征分析3.低估行业配置策略表现优异申万研究183.1基于下阈值的低估行业配置策略根据前面的研究结论，以下阈值为基准构建行业配置策略：行业选择：以下阈值为基准计算低估偏离度，每次选择低估程度最大的10个行业，按等权重构建行业组合。其中，低估偏离度=（当前估值水平-估值阈值

23、）/估值阈值*100，低估偏离度取值越小，低估程度越大。行业调整：剔除成分股过少（小于8家公司）的行业，剔除整体亏损或微利（ROE1%）的行业。M_N策略：阈值估算期为M个月，入选行业买入持有N个月，每年调整行业组合的次数为12/N。回溯测试：选择包含牛、熊、反弹、震荡等行情阶段的2007年1月2011年3月作的估值数据样本自2004年1月起，可以为回溯测试期；由于的行业组合为阈值估算期为12个月、24个月、36个月，持有期为1到6个月的18种情形。申万研究193.2下阈值行业配置策略整体较好，12个月阈值估算策略更优图13：低估行业配置策略信息比率绝对收益：在2.5%以上；相对收1.40益：

24、相对收益超过1%；信息比率：三种阈值估算期下，持有期为2-51.20月的行业配置策略的信息比率基本上在1附近。1.000.800.60综合来看，12个月阈值估算期的策略相对较好。0.400.200.00持有1个月 持有2个月 持有3个月 持有4个月 持有5个月 持有6个月阈值-12个月阈值-24个月阈值-36个月图12：低估行业配置策略绝对收益图14：低估行业配置策略相对收益3.501.803.001.601.401.201.000.802.502.001.501.000.600.400.200.000.500.00持有1个月 持有2个月 持有3个月 持有4个月持有5个月 持有6个月持有1个月

25、 持有2个月持有3个月 持有4个月 持有5个月 持有6个月阈值-12个月阈值-24个月阈值-36个月阈值-12个月阈值-24个月阈值-36个月资料来源：申万研究 注：相对收益基准为沪深300指数申万研究203.3不同持有期的组合表现接近，持有期较长的组合方式从市场表现来看，除12_6策略组合外，其他组合表现接近，考虑到交易成本的影响，建议持有期适当长一些，持有期为4个月的策略。图15：2007年以来阈值估算期为12个月持有期为1到6个月的策略组合表现40035030025020015010050012_1策略组合12_2策略组合12_3策略组合12_4策略组合12_5策略组合12_6策略组合沪

26、深300资料来源：申万研究 注：M_N策略表示阈值估算期为M个月，持有期为N个月。申万研究2106-12-2907-2-2807-4-2907-6-2907-8-2907-10-2907-12-2908-2-2908-4-2908-6-2908-8-2908-10-2908-12-2909-2-2809-4-2909-6-2909-8-2909-10-2909-12-2910-2-2810-4-2910-6-2910-8-2910-10-2910-12-2911-2-283.4 相较其他持有期为4个月的策略，12_4策略表现优异图1个月持有期的策略组合中，阈值估算期为12个月的策略相对表现突出

27、40035030025020015010050024_4策略组合36_4策略组合12_4策略组合沪深300表6：12_4行业组合多数月份跑赢沪深300指数表7：12_4行业组合超额收益、绝对收益均可观20072008200920102011相对收益（%）绝对收益（%）信息比率总月数绝对收益为正月数跑赢沪深300月数129712581211612773131.613.231.31注：M_N策略表示阈值估算期为M个月，持有期为N个月。资料来源：申万研究申万研究2206-12-2907-2-2807-4-2907-6-2907-8-2907-10-2907-12-2908-2-2908-4-2908

28、-6-2908-8-2908-10-2908-12-2909-2-2809-4-2909-6-2909-8-2909-10-2909-12-2910-2-2810-4-2910-6-2910-8-2910-10-2910-12-2911-2-283.5 基于相对有效估值指标的行业配置策略改善效果明显图17：基于相对有效估值的行业配置比不按行业区分估值指标的行业配置改善显著400350300250200150100500有效估值指标策略组合低PBR组合低PB组合低PER组合低PE组合低PSR组合低PS组合沪深300表8：量化评价指标比较有效估值指标策略组合低PB组合低PE组合低PS组合低PBR组

29、合低PER组合低PSR组合信息比率超额收益（%）跑赢月份占比绝对收益（%）正收益月份占比1.311.6160.8%3.2364.7%0.740.9749.0%2.5962.7%0.851.1556.9%2.7764.7%0.810.9358.8%2.5564.7%0.981.2658.8%2.8860.8%0.770.9954.9%2.6164.7%0.700.8554.9%2.4762.7%资料来源：申万研究 注：市场收益为沪深300涨跌幅。申万研究2311-3-2911-2-2811-1-2910-12-2910-11-2910-10-2910-9-2910-8-2910-7-2910-6

30、-2910-5-2910-4-2910-3-2910-2-2810-1-2909-12-2909-11-2909-10-2909-9-2909-8-2909-7-2909-6-2909-5-2909-4-2909-3-2909-2-2809-1-2908-12-2908-11-2908-10-2908-9-2908-8-2908-7-2908-6-2908-5-2908-4-2908-3-2908-2-2908-1-2907-12-2907-11-2907-10-2907-9-2907-8-2907-7-2907-6-2907-5-2907-4-2907-3-2907-2-2807-1-290

31、6-12-29使用行业相对有效估值指标，根据前12个月的日频估值数据计算的10%分位数作为阈值，以阈值为基准计算行业低估偏离度，的10个行业，建议买入持有4个月。偏离度小（低估程度高），低估程度最高的十个行业依次为：饲料、计算机应用、食品制造、零售、其他轻工制造、半导体、高速公路、水务、计算机设备、网络服务。表9：基于12_4策略的行业组合行业名称指数代码起始日成分股数量依据估值指标当期估值阈值低估偏离度（%）饲料计算机应用食品制造 零售其他轻工制造半导体高速公路水务计算机设备网络服务8010148012228011228012018011428010818011758011648011018

32、0122411-3-3111-3-3111-3-3111-3-3111-3-3111-3-3111-3-3111-3-3111-3-3111-3-31842865251617132611PSR PER PSR PSR PBR PBR PB PE PSPBR0.7902.8540.7280.7071.4981.8911.64632.5211.2311.9450.8492.9880.7520.7291.5111.8981.64632.3311.2091.904-6.94-4.47-3.22-3.06-0.88-0.340.000.591.762.19资料来源：申万研究注：低估偏离度=（当前估值-阈值）/阈值*100，值越小表示低估程度越大。申万研究243.6 基于12_4策略的低估行业组合结论与投资建议有效估值指标选择：基于估值指标分位数稳定性并结合行业择到行业相对有效估值指标（判断是否低估） 。特征可以选基于阈值的行业配置收益特征：（1）下阈值敏感性强；（2）低估行业平均盈多亏少；（3）低估行业多的时间截面上平均超额收益高。基于