投资者很焦虑:白马龙头股行情还能走多远?

时间:2017年04月19日 19:40:31 中财网
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  导读:
  投资者很焦虑:白马龙头行情还能走多远
  屡创新高后 绩优白马股还有机会
  龙头股的"王者时代":茅台、格力相继创历史新高

  投资者很焦虑:白马龙头行情还能走多远?
  综述:价值的焦虑
  今年投资者已经不再烦恼成长(因为大部分已经放弃),但又对价值焦虑起来。

  熔断以来贵州茅台美的集团等白马龙头股有着非常可观的涨幅,并且估值相较2016年熔断后(以1月8日收盘作为计算起点)抬升了15%~85%不等,而同期全部A股的估值整体下降了5%。原本细水长流的白马股现在成了市场的焦点,估值的大幅度抬升让还未入场的投资者犹豫不决,让已经入场的投资者担忧行情何时会结束。

  所以不同于去年成长股的烦恼,我们今年谈谈价值股的焦虑。


  我们的研究表明,用海外估值比较或是行业集中度上升来推导龙头估值泡沫化是存在问题的:
  1)美股和港股整体法P/E相对中位数P/E远高于中国内地,是市场结构原因,不是所谓的龙头股估值溢价。美股和港股因为退市制度有明显的幸存者偏差,而A股退市的公司非常少;美股公司的ROE呈现一个钟型分布,而A股呈现"截尾"分布,说明有很多实际上应该是亏损的公司为了规避ST制度而选择调节会计利润,导致我们低估整体法计算的P/E并且高估中位数的P/E。

  2)行业集中度上升和股价上升一样是一个结果,我们现在看到的白马龙头都已经是胜出者,寻找未来行业集中背景下的龙头和现在的龙头估值泡沫化完全不是一个东西。

  白马股的行情起源于估值修复,而先前被低估是因为贝塔值偏低,受资金约束和杠杆约束的二级市场投资者"看不上"这些白马股提供的预期收益率。这个情形的改观起源于保险资金大举配置此类白马,因为保险是先天的后端杠杆拥有者,追求的就是确定性的收益。而这个情形进一步发酵成当下的白马股行情则要归功于不断降低的市场波动水平,低波动推升了这些白马股的相对贝塔值,提高了这类股票的"股性",从而满足并吸引了大量原先"看不上"白马股的投资者争相配置。

  按照这个逻辑,我们只需要跟踪整个市场的波动水平就可以对白马股接下来的走势作出预判,不需要用产业集中度上升这样的长变量去预测短期的市场风格走向。如果市场波动加大则白马行情结束,如果市场波动进一步减小则白马行情继续持续,如果见底维持不变则白马股维持稳定,跌不动也难看到超额收益。目前全部A股的120日波动率已经创了历史新低(0.65%),中国波指也达到推出以来的低点(10.1),但已经降无可降,白马股的贝塔值也升无可升,尽管白马股稳定的预期收益率对很多投资者而言仍然具有吸引力,但边际买家会迅速减少。

  因此,对于还未"上车"的投资者,我们也不建议再继续参与。顺着我们本期报告的逻辑,龙头股行情的内在逻辑是二级市场投资者因为资金约束和杠杆约束,更偏好贝塔较大的个股,低贝塔股票更容易被低估,而这种低估会阶段性修复。这一点,无论白马龙头怎么涨,都是不变的。这批消费股贝塔上升了引发抱团,还会有另一批股票因为弹性不够的原因受到冷落。所以我们反而建议投资者去关注那些当前低贝塔的优质股票,布局其相对估值修复。

  我们推出了低贝塔价值组合,筛选条件可以总结如下:
  1)把所有股票按行业分类(中信一级行业,剔除银行、非银行金融及综合),每个行业按市值大小分成两组。

  2)在每个行业的两个市值组合当中,按照贝塔值进行排序(贝塔的计算采用"个股与市场组合的500个交易日相关性*个股250个交易日波动率/市场组合250个交易日波动率",其中市场组合采用的是剔除ST个股后全部股票的流通市值加权。),每个市值组合当中各选2只贝塔值最低的个股。

  3)在筛选出的全部低贝塔个股当中,做如下进一步筛选:a)一致预期的营业利润率处于全部A股前30%;b)前一年度ROA处于全部A股前50%;c)剔除"(短期净营运资本变化+长期营运资本变化)/总资产"位于全部A股前10%的个股。

  本期低贝塔价值组合的成分股如下:

  龙头估值溢价讨论的误区
  不少行业出现了相当明显的马太效应,龙头公司和行业第二的公司在盈利、市值和估值上都开始拉开差距(如表2)。所以不少投资者非常关心A股会不会在未来持续地给行业龙头一个估值溢价。


  不过从策略的角度来讲,市场对于龙头股该不该给估值溢价的讨论陷入了两大误区:1)静态地看待估值差异,并且以静态估值比较的结果推演未来的走势;2)用后验视角替代先验视角,把动量趋势跟随当做是价值修复回归。

  静态地看待估值差异
  目前市场上最常见的观点是,A股整体的P/E倍数很低,但是所有股票的P/E倍数很高,所以龙头股是折价的,而海外市场则恰好相反。


  事实上这种静态看待估值差别推演未来的思路是有问题的。如果我们看相对估值的历史时间序列数据就会发现,全部A股在2000年的整体估值是44.6倍,PE的中位数是41.4倍,二者的比值是1.08,龙头股在当时还存在估值溢价。这个估值比在2000年以来的17年当中持续的下滑,最近已经降低至0.3的历史低点,那么按照时兴的逻辑,经过十几年的发展,A股投资者结构的机构化程度还不如2000年?显然解释不通。更何况,这个估值比长期的下降丝毫没有影响A股产生茅台这样的大牛股。

  事实上,即使只考虑2016年以来的情况,这个估值比还下降了8%,这与过去1年多以来白马龙头的牛市行情并没有多大关系。


  A股内部尚且不可比,海外的估值情况就更不能简单地拿来对比。以港股为例,我们现在看到恒生指数的P/E比全部港股的P/E要高,但我们也要看到他曾经更高,而且伴随着牛熊波动,从2010年到2016年是趋势性下降的。就在2016年初,二者的比值还曾接近过1.0,现在已经上升到接近1.6。这显然都不能拿机构投资者主导的市场龙头股估值溢价来说明问题,更不能拿来去比对A股,判断A股的走势。


  事实上,海外市场这个比值偏高的一个重要原因是幸存者偏差(Surviorship Bias),一大批股票曾经退市,还在持续交易的的除了新股就是持续发展了几十年的各个行业的龙头白马。而A股2000年以来一共退市了36家上市公司,而累积上市股票增加了2252家。


  还有一个重要的原因是A股ST和退市制度造成比较多的会计利润调节行为,由于连续的亏损会被带帽甚至退市,不少公司选择通过调节利润的方式规避带帽或是退市。这使得很多存在利润调节的公司ROE位于0附近(且为正)。由于这些公司的真实利润可能为负,以整体法计算的P/E可能会被显著低估(因为E被高估);同时,P/E的中位数可能会被显著高估(因为大量的公司实际的E应该是负值)。而港股和美股则不存在这个问题。


  所以,静态地看待估值差异和做估值比较并不能帮助我们判断白马龙头行情未来的走势,这是第一个误区。

  用后验视角替代先验视角,把动量趋势跟随当做是价值修复回归
  其实更大的误区在于用后验视角替代先验视角,就是我们已经看到了龙头股价表现很好,然后论证龙头应该有估值溢价。事实上正好相反,正因为这些股票持续成长并获得超额收益率,才有可能成为龙头。

  我们就举白酒的例子来说明这个问题。假设我们现在身处2002年,并且刚拿到茅台和五粮液2001年的年报,我们看到的收入和净利润的对比如下:

  五粮液的收入规模将近是茅台的3倍,市值是2倍,如果我们不知道未来10年会发生什么,并且只有量化的财务数据,那么这个时候谁应该是龙头?后验来看,成长更快的茅台最终反超五粮液成为龙头,但是当时如果我们用规模指标来衡量(无论是市值大小、总收入还是净利润)都会发生误判。这个时候,市场给了高增长的茅台一个估值溢价(29倍 VS 23倍)。

  也许这是因为白酒行业在当时是成长型行业,所以不能简单通过当时的收入规模来看谁是龙头。那么退一步来看,我们进一步假设我们在当时通过行业分析,判断茅台肯定会持续地抢夺市场份额,并最终成为行业龙头。最后的结果是,茅台比五粮液的估值在未来两年出现了持续不断地下滑。


  我们再退一步,假设到了2012年白酒行业景气度快速上行的环境下(和当前有相似之处),茅台相对五粮液的估值溢价开始提升,我们意识到龙头股具有更强的定价权和抢夺市场份额的能力,所以认为龙头股应当获得持续的估值溢价。那么我们仍然要忍受从2013年6月到2015年底,茅台相对于五粮液估值溢价的持续回调,整整2年半的时间。万一我们是在2012年底,茅台相对五粮液估值溢价超过1.5的时候意识到龙头估值溢价效应,在短暂的"欢愉"后,我们很可能熬不过接下来3年。


  所以:1)我们现在看到的龙头只能证明他过去表现好,仅从策略的角度来看很难论证未来会怎样(需要自下而上的行业视角,但是事后来看大多数行业视角也是动量追随而不是提前预判);2)我们看到的估值溢价趋势也随时可能发生逆转。如果这两者能从策略角度预判,我们应该看到在股灾以后有大量龙头溢价的讨论,而不是现在。

  拿后验的结果替代先验的视角,这是我们在理解这波龙头股行情时的第二个误区。 
  龙头股的行情起步于无人问津
  前瞻的眼光来看,我们关心的应当是什么情况下会发生低估,我们应当在低估的时候介入,耐心等待享受估值修复的过程;以及为什么会发生低估,如果发生的原因持续存在,那么这个策略才可能沿用至未来。而不是把现在龙头股溢价的事实,机械推演至未来,刻舟求剑。

  事实是,这些白马龙头潜在预期回报最高的时点,投资者的配置反而是最低的。所以我们更关心的问题是,为什么这些优质的白马股先前不受投资者追捧并且被持续低估?


  近期这些涨幅巨大的白马股,过去5年的ROE水平都不低,增长水平也非常可观。2015年股灾后,估值非常低也无人问津。投资者非常清楚这些个股的基本面,但先前就是对这类股票提不起"兴趣"。


  我们可以拿风格因素、风险偏好来解释,但风格和风险偏好也是投资者的一致行为产生的结果。如果白马股不涨,也不会有多少人认为风险偏好降低,对业绩确定性追求程度提高。事实上当我们看到风格形成,股价已经反应了不少了,到这个时点再决定配或不配,和现在市场热衷于讨论龙头股会不会有估值溢价是一回事。

  所以我们跳出风格的思考范式,从投资者决策偏好的角度探讨更深层次的原因。

  低贝塔("股性"不好)的个股极易受冷落
  我们发现这些以往受冷落的白马股有一个特点:贝塔值非常低。以2015年股灾后的情形为例,贵州茅台当时只有0.47的贝塔,而一批白马股普遍的贝塔值都远低于当时整个市场的平均水平(贝塔的平均值1.10,中位数1.12)。


  我们知道低贝塔其实就意味着预期的收益弹性不够高,后验来看这些股票确实涨了不少,但是先验来看不少投资者会认为这些票"太大炒不动",因为A股投资者普遍有着非常高的预期回报率,或者说,收益率的目标。贡献了市场80%以上成交额的散户先天就有着非常高的要求回报率,高频次的换手和交易实际上就是为了提高预期收益率和夏普比率(虽然事与愿违)。而公募基金这样的机构投资者也因为业绩竞争和冲规模的原因需要更高的业绩弹性。

  不过,这反而意味着低贝塔的股票更容易受到市场冷落,相对于每个时点不同的估值体系,也更容易被低估。而如果市场长期看起来是有效的,这种低估就会被修复,我们就能够获得价值重估带来的超额收益。

  市场一直不易注意到这一点实际上是因为简单地从收益率相对表现来看,低贝塔股票和高贝塔股票在表现上没有明显的差别。相比于价值与成长、小盘与大盘、周期与成长等等不同的风格分类,低贝塔和高贝塔股票之间的差别实在是太微妙了。

  为了看到这个特点,我们可以设计两个策略,一个做多低贝塔股票,一个做多高贝塔股票,然后看二者的收益率之差。

  1)为了尽可能排除大小盘因素的影响,我们先把所有股票按照流通市值进行排序,分成两组(大市值组合和小市值组合)。

  2)接着在每个市值组合当中按照贝塔值再进行排序(贝塔的计算采用"个股与市场组合的500个交易日相关性*个股250个交易日波动率/市场组合250个交易日波动率",其中市场组合采用的是剔除ST个股后全部股票的流通市值加权)。

  3)在每个月月初第一个交易日,选取低市值的池子里贝塔值最低的50只股票和高市值池子里贝塔值最低的50只股票作为低贝塔组合,选取低市值的池子里贝塔值最高的50只股票和高市值池子里贝塔值最高的50只股票作为高贝塔组合。

  4)拿"低贝塔组合收益率-高贝塔组合收益率"作为二者长期收益率差别。下图是这个模拟多空策略得到的净值曲线。


  可以看到,长期来看低贝塔股票和高贝塔股票并没有明显的差别,每年来看超额收益率也就是2.3%。低贝塔股票给投资者的感官是波动小弹性不够大,意味着短期的可能性有限,且复盘来看长期也没有非常明显的超额收益。在这种情况下,低贝塔股票易受A股投资者冷落是一个很正常的现象。而我们现在讨论的这些龙头股,其实以往就是这些受到冷落的低贝塔股。 
  龙头股为何现在又受到青睐?

  如果有了杠杆,情况就大不相同

  低贝塔票相对于高贝塔票的超额收益看起来并不明显,不过这其中存在感官上的误区。其实整个A股以流通市值加权计算的市场组合从2000年到2017年的累计收益率也达到了2555%,年化19.7%(如果仅看指数,我们会严重低估过去十几年A股提供的回报率)。低贝塔组合在此期间的平均贝塔是0.90,高贝塔组合的平均贝塔是1.31,所以在只考虑市场因子一个因素的影响下,高贝塔组合的年化预期回报率是25.8%,低贝塔组合的年化预期回报率是17.7%,二者的差额达到8.1%。这也就意味着,在市场持续向上走的条件下,低贝塔组合弹性不够,有先天性不足。不过,即便如此,长期来看低贝塔组合还是跑赢高贝塔组合(并且我们已经处理了大小盘因素的贡献)。


  可能还有不少投资者困惑低贝塔策略是如何跑赢的。下面就是主要的逻辑。事实上低贝塔策略并非是买入持有策略,而是我们在每一个再平衡时点,都买入市场上贝塔值最小的一些股票,如果市场系统性低估这些低贝塔股票(相对于高贝塔股票而言,而不是基本面逻辑下的低估),并且这个系统性低估会时不时的出现修正,那么我们的超额收益来源其实可以表示成两类:系统性低估的阶段性修正-市场组合收益*(高贝塔-低贝塔)。如果这个值为正,说明低贝塔股票确实存在阶段性的低估以及阶段性的估值修复,持续的执行这个策略就可以获得相当可观的回报。

  低贝塔股票相对高贝塔股票的预期超额收益=系统性低估的阶段性修正-市场组合收益*(高贝塔-低贝塔)。

  如果我们没有用杠杆,因为贝塔较低而长期来看市场是向上运行的,-市场组合收益*(高贝塔-低贝塔)就会抹去低贝塔股票估值修复带来的收益。不过如果我们用了杠杆,情况就开始发生变化。对于低贝塔组合,我们可以加一定的杠杆,使得"低贝塔*杠杆=高贝塔",也就是说,通过加杠杆的形式让低贝塔组合的弹性增加。

  为了更清楚的看到这一点,我们可以通过仓位权重调整,使低贝塔组合和高贝塔组合的贝塔可比,再计算低贝塔组合相对于高贝塔组合的累计超额收益。可以看到在贝塔水平可比的情况下(这样我们就消除了-市场组合收益*(高贝塔-低贝塔),只留下了系统性低估的阶段性修正带来的超额收益),低贝塔组合相对于高贝塔组合每年的超额收益达到7.0%(图14)。


  而近两年保险等重要增量资金恰好就是天生带杠杆的投资者
  我们知道股灾以来投资者结构上发生的最重要的变化之一就是散户在减少而机构投资者在增加,而机构投资者的增量中最重要的一块就是保险资金对于权益类资产的增配,甚至发生了大规模举牌蓝筹股的情况。


  而保险资金最大的特点就是后端杠杆以及海量的低成本浮存金。后端杠杆的存在使得保险资金能够接受并且非常喜欢二级市场上具有稳定预期收益率但弹性不高的股票,也就是我们上文提到的这些低贝塔的股票。

  所以对于保险资金而言,基本面和安全性是最重要的。股票的预期收益率只要高于浮存金成本且相对安全,后端的杠杆会放大实际获得的回报,因此股票的弹性并不是重要的考虑因素。原先二级市场投资者看不上的低贝塔股票,恰恰就是保险青睐的这类股票。

  这是保险资金与二级市场上其它投资机构最大的不同。比如股票型的公募产品,如果一遭遇赎回就要被迫减仓卖股票,那么我们势必会想要在上涨的时候积累足够的安全垫,而不是寻求稳定的回报。低贝塔股票易被低估,本质上不是二级市场投资者不理解这些股票的基本面,而是缺乏保险资金稳定的杠杆来源、低廉的杠杆成本以及宽松的资金约束。

  市场生态开始出现历史上从未有过的改变
  保险资金增配权益类资产,实质上是开始逐步改变市场生态,扮演"价值发现"的职能。不过龙头股受市场青睐的原因不仅仅限于投资者结构发生的变化。事实上,保险资金增配A股,站在总的流通市值分布的角度来看,影响并不大。非一般法人机构投资者持有流通市值占比从2006年高点时的87.4%一路下降至13.3%,保险的占比则稳定且略有提升,从4.77%小幅上升至4.87%。


  其实另一个重要的原因在于,"维稳"监管使得整个市场的波动降到一个历史最低的水平。目前整个市场组合120天的波动率已经创了历史新低(0.6%)。年初以来,上证综指只有2个交易日的收益率幅度是超过1%的,且没有任何一个交易日收益率低于-1%。


  市场波动持续快速下降产生了一个投资者时常会忽略掉的影响:白马蓝筹股的贝塔值迅速升高。我们上文一直在讨论的问题就是这类股票以往因为贝塔低以及预期收益率低而受到冷落,而现在这一点在短时间内完全扭转了。


  白马蓝筹的股票的弹性在提高,而且随股价一起创了历史新高。这背后隐含了一个推论,那就是原先不满足于白马蓝筹低波动的二级市场投资者开始重新关注并接纳这些股票。所以低贝塔白马蓝筹从杠杆投资者和预期回报率稳定的价值投资者的"独食",转变成了所有投资者的"大众消费品"。从投资者的决策行为角度来看,这是这轮风格切换的深层次原因。 
  白马龙头股行情何时结束?
  分析完上面的问题,我们再去预判龙头股行情的持续性就变得非常容易了。

  白马龙头股以往最显著的特征就是贝塔偏低,股性不够好,往往被冷落易被低估。但随着市场波动的降低,白马股的贝塔值迅速升高,股性上已经可以满足大多数投资者在低波动环境下的预期目标回报,加之业绩稳定,相对吸引力就体现出来。

  2000年以来,上证综指年内的最小波动区间也达到330点(发生在2005年),而330点的波动幅度对应的波动幅度也有26%,而今年年初以来指数的波动幅度只有8%。按照年初到4月14日的走势,要实现25%左右的波动幅度,上证综指要么上升至3800点以上,要么下降至2450点左右,按照目前的市场预期来看,这二者可能性都很小。

  在这样一个小范围波动,10%~20%的预期收益看起来就有一定吸引力了,而放在以往,可能很多投资者都看不上。


  所以白马龙头行情并不是市场潜在波动越大,投资者风险偏好降低追求业绩确定性而产生的结果。恰恰相反,是市场的波动不断降低,投资者的预期目标回报降低,加之白马股股性有所提高(贝塔值上升),其业绩确定性优势才能够弥补股性不足的缺点,成为市场抱团的热点。

  按照这个逻辑去思考,我们只需要观察市场的波动趋势,就可以去预判白马龙头的阶段性行情终点:
  1)如果市场波动水平继续下降,那么还会有更多的投资者涌入这些白马龙头,寻求稳定回报,白马龙头逐步泡沫化;
  2)如果市场波动水平维持当前水平,那么白马股稳定的预期收益率对很多投资者而言仍然具有吸引力,"抱团"仍然会持续,跌下来打开预期收益率空间就有新的投资者参与,但短期内再向上的空间也有限。

  3)如果市场波动开始上升,其它高贝塔的股票通过择时就能够提供更多的可能性、更多的收益弹性,相应的白马龙头的吸引力开始下降,"抱团"结束。简单来讲,市场波动加大,我们才需要警惕行情的结束。

  按照目前的市场波动水平,市场组合的120天波动仅有0.6%,中国波动率指数(iVIX)只有10.1,但已经降无可降,中国波指在近期还出现了小幅度上升,白马股的贝塔值也升无可升,因此尽管白马股稳定的预期收益率对很多投资者而言仍然具有吸引力,但我们预计边际买家会越来越少。


  跳出价值的焦虑,寻找低贝塔价值股
  上文的分析就是为了说明,我们现在时常讨论的龙头股行情,其实可以理解为低贝塔个股的估值修复过程。但是当这些低贝塔股票变成高贝塔股票,变成市场抱团的中心,那么这种估值修复的逻辑实际上就已经走完。

  投资者当下的焦虑在于,现在已经很难去执行所谓龙头股价值型策略。再往上走,买入龙头股与其说我们是在执行价值型策略,不如说我们就是在追求动量。就像上文所分析的,这些股票之所以是龙头股,一个是因为市值偏大营收规模高,一个是因为前期涨幅大。如果我们机械地理解龙头股策略,最终的结果其实就是执行一个动量策略,从策略角度来讲,这已经偏离了我们一开始配置这些个股的初衷(初衷是执行一个价值型策略)。

  如果顺着我们本期报告的逻辑,这些焦虑就迎刃而解。龙头股行情的内在逻辑是二级市场投资者因为资金约束和杠杆约束,更偏好贝塔较大的个股,低贝塔股票更容易被低估,而这种低估会阶段性修复。这一点,无论白马龙头怎么涨,都是不变的。这批消费股贝塔上升了引发抱团,还会有另一批股票因为弹性不够的原因受到冷落。所以我们与其从已经涨了很多的白马龙头股当中去掘金,不如关注那些低贝塔的股票,布局其相对估值修复。

  策略设计:在低贝塔个股中寻找价值
  我们这里强调在低贝塔个股中寻找价值,一个核心考虑就是低贝塔的股票受冷落的原因可能不仅仅是波动低,也有可能是基本面太差而无人问津。我们以2016年初为例,每个中信一级行业当中,从大市值的股票里选2只贝塔值最低的,小市值的股票里选2只贝塔值最低的,得到的样本股如下表所示。


  这些股票里大部分是行业里相对优质的股票,但也不乏一些质地欠佳的个股。比如汽车行业里就选出了中路股份,而这只股票的扣非净利润已经连续三年为负,主业相对分散。那么这只股票其实就不符合我们"寻找被低估的低贝塔价值股"的逻辑。

  所以我们还需要在低贝塔的基础上加一些条件剔除这些质量偏低的股票。对于条件的选择,核心逻辑就是得有稳定且可持续的盈利性,因此我们延续了去年《成长的烦恼》(2016/3/8)当中对于盈利性的筛选条件。

  低贝塔价值组合(LowBeta Value, LBV)
  组合的核心构建逻辑是先筛选低贝塔的个股,然后加入盈利增强的筛选条件。

  筛选低贝塔股票的方式有两种,一种是选择所有股票当中的低贝塔股票,一种是选择行业内的低贝塔股票,从回测角度来看前者略优于后者(在控制小盘股效应后,年化收益18.0%VS 16.9%),但前者有明显的行业偏向(比如容易选入医药股)。所以从回测来看,行业选择对于低贝塔策略的影响有限。


  为了更方便投资者跟踪各个行业的个股,我们的低贝塔价值组合在做贝塔筛选时采用的是行业中性策略,每个中信一级行业(剔除银行、非银行金融以及综合)当中取4只股票。

  低贝塔价值组合的筛选条件可以总结如下:
  1)把所有股票按行业分类(中信一级行业,剔除银行、非银行金融及综合),每个行业按市值大小分成两组。

  2)在每个行业的两个市值组合当中,按照贝塔值进行排序(贝塔的计算采用"个股与市场组合的500个交易日相关性*个股250个交易日波动率/市场组合250个交易日波动率",其中市场组合采用的是剔除ST个股后全部股票的流通市值加权。),每个市值组合当中各选2只贝塔值最低的个股。

  3)在筛选出的全部低贝塔个股当中,做如下进一步筛选:a)一致预期的营业利润率处于全部A股前30%;b)前一年度ROA处于全部A股前50%;c)剔除"(短期净营运资本变化+长期营运资本变化)/总资产"位于全部A股前10%的个股。

  表8列示了低贝塔价值组合的样本股。


(华.尔.街.见.闻)
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