理财夜话|业绩超预期因子在基金筛选中有这些运用


我认为公司业绩的预期判断是影响股票价格的重要因素之一 , 而且学术界很早就发现 , 股票市场存在显著的盈余公告后的价格偏移现象 , 通俗点说就是投资者对于公司的盈利有一个预期值 , 如果财报公布后 , 公司的实际盈利超出了投资者预期 , 公司的股价会上升 , 会有明显的超额收益 。 如果实际盈利低于投资者预期 , 公司股价会下降 , 会有明显的负向收益 。
随着基金的数量越来越多 , 基民建立稳健的基金组合难度会越来越大 。 不同风格的基金在不同的市场环境下会有不同的预期 , 随着基金的数量越来越多 , 基金产品本身的差别也开始出现 。 在做基金组合配置时 , 应选择预期稳健的基金为配置基础部分 , 同时选择风格比较灵活、投资重点与市场契合度比较高的基金!
那么今天咱们就说说业绩超预期因子在基金筛选中的运用 。
业绩超预期因子定义
业绩超预期因子的推导过程中 , 通常使用公司季度的净利润或营业收入数据 , 常见的因子分别为公司的标准化预期外盈利SUE(standardized unexpected earnings)和公司的标准化预期外营业收入SUR , 今天咱们用 SUE 进行计算
SUE 的定义如下:
SUE = (Q - E(Q))/sigma
其中 , Q表示公司公告的净利润 , E为对净利润的预期值 , sigma为预测的标准差 。
也就是同等替换为
SUEi , t= Qi , t-E(Qi , t)/σi , t
其中 , i表示第 i家公司 , t表示时间点 , Qi , t代表公司i在 t 时刻的净利润 , E(Qi , t)代表公司i在t时刻对净利润的预期值 , σi , t
【理财夜话|业绩超预期因子在基金筛选中有这些运用】表示公司i在t时刻业绩增长的波动率 。
为了计算定义中的两个重要组成部分E(Qi , t)和σi 。 我们首先需要弄明白Qi , t
上市公司业绩市场一致预期的时间序列模型

理财夜话|业绩超预期因子在基金筛选中有这些运用
本文插图
可以看出带漂移项的季节性随机游走模型:
Q(i , t) = Q(i,t-4) + c(i,t) + e(t)
E(Q)= Q(i,t-4) + c(i,t)
在实际计算 , Qi , t的数据我们使用公司一季报 , 半年报 , 三季报和年报中披露的公司净利润 。 然后再结合这个 , 漂移项c可以用过去两年 Q(i ,t) - Q(i,t-4) 的均值估计 , 预测的标准差sigma,对于含漂移项的模型 , 用Q(i ,t) - Q(i,t-4) 的标准差估计 。
在计算股票的业绩超预期因子之后 , 我们根据基金的持仓配置比例 , 加权得到基金在超预期因子上的暴露值 。
二、基金策略测试
我们将基金按因子暴露值大小排序分为 5 组 , 考察因子值的差异是否会引起收益上的差别 。 在确认因子有效性后 , 我们筛选暴露值排名前5的基金构建精选基金组合 , 进一步探究提升基金组合表现的方法 。