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(standardizedunexpectedearnings)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
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
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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 。
1.基金组合构建方法（按因子暴露值分组）
回测区间：2013.5.2-2020.5.15
回测样本：主动偏股型股票基金 ， 包括灵活配置型、偏股混合型、平衡混合型和普通股票型基金 。
样本筛选：最近季报规模不低于1亿元 ， 基金成立时间不低于1.5年 ， 股票持仓占规模比不低于50%
调仓频率：季度调仓 ， 调仓日为上市公司季报发布后一交易日
分组方式：按照基金的因子暴露值从小到大划分为5组（组1-组5） ， 每组成分基金等权配置
交易费率：申购费为1.5% ， 赎回费为0.5%
我们将业绩超预期因子暴露值最低的基金划分为组1 ， 暴露值最高的基金划分为组5 。
各基金组合和全样本的净值表现情况
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各组合的收益风险指标
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各组合的分年收益情况
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从图中可看出组5在全历史的净值表现整体优于其他4组 ， 组1净值表现整体较差 。 从2019年开始 ， 5个组合的净值表现差距更为明显 ， 组5的优势也随之凸显 。
三、下表展示了精选基金组合的历史筛选基金：
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总结
从结果来看 ， SUE因子是非常有效的 ， 当然整个分析过程非常粗糙 ， 还有很大的提升空间 。
好啦 ， 今日分享到这啦 ， 若大家有什么不明白的地方 ， 欢迎在评论区留言！最后记得关注闪闪！
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