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1 [Table_Industry] 证券研究报告 [Table_Main] [Table_Title] Smart Beta 产品的海外经验本土实践 ( 创新型基金产品研究之三 ) [Table_InvestRank] 分析师 联系人 马刚 吕思江 S magang@r.qlzq.com.cn lvsj01@r.qlzq.com.cn 2016 年 08 月 10 日 [Table_Summary] 投资要点 本文主要探讨了美国市场中 smart beta 型产品的市场表现 风险暴露在不同类型市场中的相对优势 并 以沪深 300 指数为基准, 选取波动率 质量 成长 价值 规模 股息率 动量七种因子, 在编制方法 上采用 smart beta 加权策略, 考察 Smart beta 策略在中国市场的适用性 从 Smart beta 策略指数的整体表现来看, 短期内 Smart beta 策略指数的表现并非绝对优于市值加权指 数, 但长期里有超过 80% 以上的 Smart beta 策略指数的收益超出基准平均 2.18 个百分点 从不同类型 的 Smart beta ETF 的表现来看, 有近 60% 的 Smart beta ETF 表现超出基准 从不同类型的 Smart beta ETF 对规模 价值 质量 波动率和动量的风险暴露来看, 价值 质量等六 种策略对市值因子具有正的风险暴露, 说明 smart beta 策略相对市值组合会增加对小市值股票的权重, 因此也具有更高的小市值股票的风险 规模和价值策略 ETF 对价值因子具有正的风险暴露但并不具备稳 健性 虽然 Smart beta 策略指数是通过主动增加对某些风险因子的暴露获取超额收益, 但并不是纯净的 风险因子, 每个 smart beta 策略几乎都会包含对其他因子的暴露, 目标因子仅能解释很小一部分的风险 Smart beta 策略对市场周期较为敏感, 从不同因子的表现来看, 动量和成长因子在牛市阶段表现最好, 股息率和价值因子在复苏阶段表现最好, 低波动率和质量因子在熊市阶段表现最好 以沪深 300 成分股作为股票池进行回测, 除高波动率加权策略和低质量加权策略跑输沪深 300 指数, 其 他策略表现均超出基准 收益排在前三的分别为高股息率加权 高质量加权和低波动率加权而且具有较 低的年化波动率和跟踪误差, 相对于沪深 300 指数具有更高的 Alpha 收益和 sharp 比例 从这七类因 子来看, 高股息率加权 高质量加权 低波动率加权 高成长加权 高规模加权和低价值加权策略具有 更高的收益 相关研究报告 : ( 创新性基金产品研究之二 )Smart Beta 策略和产品详解

2 内容目录 美国 Smart beta ETF 的表现 不同类型的 Smart beta 策略指数和 ETF 的表现 不同 Smart beta 策略的风险来源 Smart beta 策略在不同市场周期的表现 基于沪深 300 的 smart beta 策略研究 Smart beta 加权策略表现 图表目录 图表 1: 美国不同类型的 smart beta 策略指数的表现 图表 2: 键入图表的标题 图表 3: 基于标普 500 指数的 Smart beta 指数在不同市场周期阶段的表现 图表 4: 高成长加权与沪深 300 基准收益对比 图表 5: 低成长加权与沪深 300 基准收益对比 图表 6: 高价值加权与沪深 300 基准收益对比 图表 7: 低价值加权与沪深 300 基准收益对比 图表 8: 高质量加权与沪深 300 基准收益对比 图表 9: 低质量加权与沪深 300 基准收益对比 图表 10: 高规模加权与沪深 300 基准收益对比 图表 11: 低规模加权与沪深 300 基准收益对比 图表 12: 高动量加权与沪深 300 基准收益对比 图表 13: 低动量加权与沪深 300 基准收益对比 图表 14: 高波动率加权与沪深 300 基准收益对比 图表 15: 低波动率加权与沪深 300 基准收益对比 图表 16: 高股息率加权与沪深 300 基准收益对比 图表 17: 低股息率加权与沪深 300 基准收益对比 图表 18: 不同 smart beta 加权策略的表现对比

3 Smart beta, 也称为 strategy beta, 广义上指通过改变指数的市值加权方式, 通过基于规则或量化的方法, 增加指数在某些风险因子上的暴露获得相应的超额收益的投资方法 ; 狭义上指通过改变原市值加权指数的成分股选股方式或者加权方式的策略 在上一篇研究报告中, 我们对 smart beta 策略以及相关的 ETF 的内涵和发展现状进行了详细的介绍 本文将进一步深入研究不同类型的 Smart beta 策略指数 ETF 的表现, 并以沪深 300 指数为基准, 选取波动率 质量 成长 价值 规模 股息率 动量七种因子, 在编制方法上采用 smart beta 加权策略, 考察 Smart beta 策略在中国的适用性 美国 Smart beta ETF 的表现 美国是国外 ETF 市场中 smart beta ETF 发行最多的国家, 自 2000 年美国首次发行 smart beta ETF Russell 1000 成长和 Russell1000 价值 ETF,smart beta ETP 在国外成熟金融市场发展迅速, 尤其是在美国, 截止 2014 年策略 ETF 产品数量为 374 只, 占据全球市场份额的 57%, 总体规模达 3597 亿美元 根据投资目标的不同 最小化风险或增强收益, 可以分为基于风险的 Smart beta ETF 和基于收益的 Smart beta ETF Denys Glushkov(2015) 挑选了美国 ETF 市场中的 164 只 smart beta ETF, 对红利 多因子 动量 质量 波动率等 15 种不同类型的 Smart beta ETF 在 2003 年到 2014 年期间的表现进行了全面的分析 不同类型的 Smart beta 策略指数和 ETF 的表现 从 Smart beta 策略指数的整体表现来看, 短期内 Smart beta 策略指数的表现并非绝对优于市值加权指数, 但长期里有超过 80% 以上的 Smart beta 策略指数的收益超出基准平均 2.18 个百分点 从不同类型的 Smart beta ETF 的表现来看, 有近 60% 的 Smart beta ETF 表现超出基准 因为 Smart beta ETF 反映了交易和税收成本后的真实收益, 与追踪指数的表现存在一定的追踪误差, 要普遍低于追踪指数, 但投资者可以将其作为投资 Smart beta ETF 的参考 我们参考 Denys Glushkov 对美国 smart beta 策略产品分析一文中提供的数据, 对波动率 质量 成长 价值 规模 动量这六种不同类型的 smart beta 策略进行分析 六种策略指数从发行开始的累计收益均超出基准指数 1 到 3 个百分点, 风险调整收益除波动率因子外均大于 0, 波动率策略因为相对市场超额收益的 beta 值小于 1 所以风险调整收益小于 0 具体来看, 波动率和动量因子的短期效应明显, 成长和价值因子长期表现较为稳定 - 3 -

4 图表 1: 美国不同类型的 smart beta 策略指数的表现 来源 :Denys Glushkov(2015), 中泰证券研究所 不同 Smart beta 策略的风险来源 从不同类型的 Smart beta ETF 对规模 价值 质量 波动率和动量的风险暴露来看, 价值 质量等六种策略对市值因子具有正的风险暴露, 说明 smart beta 策略相对市值组合会增加对小市值股票的权重, 因此也具有更高的小市值股票的风险 规模和价值策略 ETF 对价值因子具有正的风险暴露但并不具备稳健性 虽然 Smart beta 策略指数是通过主动增加对某些风险因子的暴露获取超额收益, 但并不是纯净的风险因子, 每个 smart beta 策略几乎都会包含对其他因子的暴露, 目标因子仅能解释很小一部分的风险 如表 2 所示 : 图表 2: 不同类型的 Smart beta ETF 的风险暴露 来源 :Denys Glushkov(2015), 中泰证券研究所 Smart beta 策略在不同市场周期的表现 Smart beta 指数相对市值加权指数具有更高或者更低的 beta, 在市场的 不同阶段 ( 牛市或者熊市 ) 通过降低资产组合的波动性或者分散化风险, 表现出与市值组合不同的收益也是吸引投资者的原因之一 Smart beta - 4 -

5 策略对市场周期较为敏感, 从不同因子的表现来看, 动量和成长因子在 牛市阶段表现最好, 股息率和价值因子在复苏阶段表现最好, 低波动率 和质量因子在熊市阶段表现最好 图表 3: 基于标普 500 指数的 Smart beta 指数在不同市场周期阶段的表现 来源 : 标普道琼斯指数公司, 中泰证券研究所 基于沪深 300 的 smart beta 策略研究 本文选取 2011 年 1 月 1 日到 2016 年 6 月 30 日的沪深 300 指数作为基准, 半年调一次仓, 保持成分股不变, 分别用价值 质量 动量 规模 成长 波动率六种因子进行加权, 加权方式分为两种, 一是因子值越大权重越大, 另一种是因子值越小权重越大, 以此来考察不同因子在两种策略下的效果 因子选取 成长因子 : 营业收入增长率 ( 同比 ) 营业利润增长率( 同比 ) 利润总额增长率 ( 同比 ) 利润增长率 ( 同比 ) 主营利润增长率( 同比 ) 规模因子 : 流通市值价值因子 :PE_TTM PS_TTM PCF_TTM PB 质量因子 :ROE_TTM ROA_TTM 销售净利率_TTM 销售毛利率_TTM 波动率因子 : 过去 6 个月股票的历史波动率以及用 Garch 模型的预测波动率动量因子 : 过去 12 个月的动量股息率因子 : 最近报告期的股息率 因子处理 异常值处理 : 采用较均值标准差方法改进的中位数偏差方法 - 5 -

6 (MAD): 将样本均值用中位数代替, 样本方差用 MAD_e 代替, 同样取三倍的 MAD_e 作为异常值的临界点, 对异常值取 NA, 不纳入选股范围 缺失值处理 : 对于因子数据缺失的股票, 同样取 NA, 不纳入选股范围 标准化处理 : 对同一类因子, 比如价值因子, 包括 PE_TTM PS_TTM PCF_TTM PB, 处理完异常值和缺失值后, 按照 z-score 进行标准化处理, 然后取均值作为价值因子的因子值, 如果因子值存在正负值, 则按照以下映射将因子值调整为正数 : Smart beta 加权策略表现 各因子加权指数表现如下图所示 : 图表 4: 高成长加权与沪深 300 基准收益对比 图表 5: 低成长加权与沪深 300 基准收益对比 图表 6: 高价值加权与沪深 300 基准收益对比 图表 7: 低价值加权与沪深 300 基准收益对比 - 6 -

7 图表 8: 高质量加权与沪深 300 基准收益对比 图表 9: 低质量加权与沪深 300 基准收益对比 图表 10: 高规模加权与沪深 300 基准收益对比 图表 11: 低规模加权与沪深 300 基准收益对比 图表 12: 高动量加权与沪深 300 基准收益对比 图表 13: 低动量加权与沪深 300 基准收益对比 图表 14: 高波动率加权与沪深 300 基准收益对比 图表 15: 低波动率加权与沪深 300 基准收益对比 - 7 -

8 图表 16: 高股息率加权与沪深 300 基准收益对比 图表 17: 低股息率加权与沪深 300 基准收益对比 从结果上看, 因为 smart beta 策略通过盯住某个风险因子以期获取超额收益, 不同的策略具有较大的差异 可以看到, 除高波动率加权策略和低质量加权策略跑输沪深 300 指数, 其他策略表现均超出基准 收益排在前三的分别为高股息率加权 高质量加权和低波动率加权而且具有较低的年化波动率和跟踪误差, 相对于沪深 300 指数具有更高的 Alpha 收益和 sharp 比例 从这七类因子来看, 高股息率加权 高质量加权 低波动率加权 高成长加权 高规模加权和低价值加权策略具有更高的收益 图表 18: 不同 smart beta 加权策略的表现对比 - 8 -

9 中泰证券股份有限公司 ( 以下简称 本公司 ) 具有中国证券监督管理委员会许可的证券投资咨询业务资格 本报告仅供本公司的客户使用 本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户 本报告基于本公司及其研究人员认为可信的公开资料或实地调研资料, 反映了作者的研究观点, 力求独立 客观和公正, 结论不受任何第三方的授意或影响 但本公司及其研究人员对这些信息的准确性和完整性不作任何保证, 且本报告中的资料 意见 预测均反映报告初次公开发布时的判断, 可能会随时调整 本公司对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改, 投资者应当自行关注相应的更新或修改 本报告所载的资料 工具 意见 信息及推测只提供给客户作参考之用, 不构成任何投资 法律 会计或税务的最终操作建议, 本公司不就报告中的内容对最终操作建议做出任何担保 本报告中所指的投资及服务可能不适合个别客户, 不构成客户私人咨询建议 市场有风险, 投资需谨慎 在任何情况下, 本公司不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失 负任何责任 投资者应注意, 在法律允许的情况下, 本公司及其本公司的关联机构可能会持有报告中涉及的公司所发行的 证券并进行交易, 并可能为这些公司正在提供或争取提供投资银行 财务顾问和金融产品等各种金融服务 本公司及其本公司的关联机构或个人可能在本报告公开发布之前已经使用或了解其中的信息 本报告版权归 中泰证券股份有限公司 所有 未经事先本公司书面授权, 任何人不得对本报告进行任何形 式的发布 复制 如引用 刊发, 需注明出处为 中泰证券研究所, 且不得对本报告进行有悖原意的删节或 修改 - 9 -

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