业绩超预期因子定义与计算方法 [page::2]

• 业绩超预期因子采用季度净利润的标准化意外收益(SUE)计算。

- 利用历史净利润数据建模公司净利润预期与波动率，计算因子暴露值。

• 基金因子暴露值通过持仓权重加权股票因子值获得。

基金按因子暴露值分组回测表现 [page::3][page::4]

• 将主动偏股型基金分为5组，组5因子暴露值最高。

- 组5整体净值表现领先，年化收益率8.50%，夏普比率0.23，较组1年化上涨幅度超3个百分点。

• 组5月份超额收益平均为0.27%，年化超额收益3.11%。

- 各组风险收益指标差异显著，表明因子具备筛选基金能力。

| 指标 | 组1 | 组2 | 组3 | 组4 | 组5 | 全样本 | 沪深300 |
|------------|---------|--------|--------|--------|--------|---------|----------|
| 累计收益率 | 42.85% | 48.65% | 50.30% | 63.03% | 74.14% | 54.77% | 59.73% |
| 年化收益率 | 5.38% | 6.00% | 6.17% | 7.45% | 8.50% | 6.63% | 7.13% |
| 夏普比率 | 0.09 | 0.12 | 0.12 | 0.18 | 0.23 | 0.15 | 0.15 |
| 年化波动率 | 20.55% | 21.67% | 22.27% | 22.48% | 22.02% | 21.66% | 23.68% |
| 最大回撤 | 49.84% | 51.94% | 54.02% | 50.81% | 50.28% | 51.19% | 46.70% |

• 组5收益优势在2017、2019和2020年尤为显著。

精选基金组合构建与表现提升 [page::5][page::6][page::7]

• 选取因子暴露值排名前5基金构建组合。

- 精选组合年化收益12.01%，夏普比率0.45，年化波动率19.03%，最大回撤39.34%，均优于组5。

• 精选组合较组5年化收益率提升3.51个百分点，最大回撤降低10.91个百分点。

- 分年表现显示，除2019年外精选组合均有显著超额收益，且在2016年、2018年及市场震荡期表现抗跌。

| 指标 | 精选基金组合 | 组1 | 组5 | 全样本 | 沪深300 |
|------------|--------------|--------|--------|---------|----------|
| 累计收益率 | 116.30% | 42.85% | 74.14% | 54.77% | 59.73% |
| 年化收益率 | 12.01% | 5.38% | 8.50% | 6.63% | 7.13% |
| 夏普比率 | 0.45 | 0.09 | 0.23 | 0.15 | 0.15 |
| 年化波动率 | 19.03% | 20.55% | 22.02% | 21.66% | 23.68% |
| 最大回撤 | 39.34% | 49.84% | 50.28% | 51.19% | 46.70% |

• 精选基金组合在多个年份的超额收益数据体现强筛选与风险控制能力。

业绩超预期因子在基金组合中表现稳健 —— 深度分析报告

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一、元数据与报告概览

报告标题： 业绩超预期因子在基金组合中表现稳健
研究系列： 基金研究系列
发布机构： 西部证券股份有限公司
分析师： 王红兵
发布日期： 未具体标注，但研究内容涉及数据截止至2020年5月
主题： 本报告聚焦于“业绩超预期因子”对主动偏股型基金组合表现的影响及筛选效果。

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核心论点：
报告通过构建业绩超预期因子，并利用基金持仓权重计算基金对该因子的暴露度，验证了该因子在基金筛选中的有效性和稳定性。回测显示，因子暴露值较高的基金组合具有较优的风险调整收益表现，进一步精选排名靠前的基金组合后，组合的风险收益特征更加优异。
报告的主要信息是：业绩超预期因子是挑选优秀基金组合的有效工具，能够显著提升组合的收益水平和风险控制能力。[page::0, 2, 7]

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二、逐节深度解读

1. 业绩超预期因子定义与计算方法

简要总结

业绩超预期因子基于业绩超出市场预期的概念，借鉴了国际金融学术文献，认为公司季度净利润若高于预期，将引导投资者修正未来盈利预期，推动股价上涨。报告采用标准化的SUE（Standardized Unexpected Earnings）指标描述业绩超预期程度，计算中融合了公司净利润的预期均值及波动率，以度量业绩表现的异常程度。

关键公式与说明

• SUE定义为：

\[
SUE{i,t} = \frac{Q{i,t} - E(Q{i,t})}{\sigma{i,t}}
\]
其中，\(Q{i,t}\)为公司i在t时刻的净利润，\(E(Q{i,t})\)为其业绩预期，\(\sigma{i,t}\)为业绩增长波动率。

• 预期\(E(Q{i,t})\)假设为带漂移项随机游走，漂移项\(\delta{i,t}\)采用过去8个季度的平均季环比差值计算。

- 波动率\(\sigma{i,t}\)为过去8个季度季环比差值样本标准差。

此定义和推导方法结合了学术经典模型（Bernard & Thomas 1989，Jegadeesh & Livnat 2006），保证了因子科学性和严格性。基于季度报告的净利润数据，因子有效反映业绩预期偏离情况。[page::2]

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2. 基金策略回测

2.1 基于因子暴露值分组回测

构建方法

• 时间区间：2013.5.2 - 2020.5.15

- 样本为主动偏股型基金（含多种偏股策略）

• 选取标准：基金规模≥1亿元、成立≥1.5年、股票持仓≥50%

- 调仓频率为季度，调仓基于季度报告后首个交易日

• 根据基金的业绩超预期因子暴露值，将基金等权分为5组，组1因子暴露最低，组5最高。

净值表现与风险收益特征

• 从图1观察，各组合净值均呈上涨趋势，但组5显著优于其他组，尤其2019年开始差异扩大，体现因子暴露越大，组合表现更优。

- 表1数据显示组5年化收益率为8.50%，高于全样本6.63%和沪深300指数7.13%。组5的夏普比率（0.23）亦优于其他组，体现更好的风险调整收益能力。

• 组5相对组1年化超额收益约3.11%，月均超额约0.27%。

- 年化波动率在各组间比较相似，在22%左右，组5稍低于组3、组4，最大回撤约50.28%，略低于组3和组2，但依然高于沪深300的46.7%。

分年收益

• 2017年、2019年和2020年最明显体现业绩超预期因子的选基能力，组5收益高达10.48%、38.11%、11.62%。

- 在市场下跌年份（2016年、2018年、2015年6-8月、2020年3月），各组普遍出现负收益，组5的亏损幅度相对较小，表现一定的抗跌性。

图2显示2013年至2020年期间，组5相对组1的月度超额收益波动，整体正向但有阶段性负回撤，显示出因子暴露的表现存在一定周期性波动，符合市场波动特性。[page::3,4]

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2.2 精选基金组合回测

构建方法

• 选取因子暴露值排名最高的5只基金，形成精选基金组合，其他构建条件与分组回测一致。

- 资金权重均等配置，季度调仓。[page::5]

净值表现

• 图3显示精选基金组合净值自2013年至2020年持续跑赢组1、组5和全样本，尤其自2015年后优势逐步显现。

- 2018年市场下跌期间，精选基金组合跌幅较小，表现稳健。

风险收益指标

• 表3具体量化精选组合的表现：年化收益率12.01%，超过组5的8.50%和全样本6.63%。

- 夏普比率达到0.45，是组5（0.23）的近两倍，显示风险调整后收益优势显著。

• 年化波动率为19.03%，低于组5的22.02%、组1的20.55%，风险控制能力较优。

- 最大回撤39.34%，比组5低近11个百分点，进一步体现组合防守能力。

分年超额收益分析

• 表4展示精选基金组合除2019年外，均表现出对组5的正超额收益，尤其在市场下跌年份收益优势明显：如2016年超越组5达11.45%、2018年超出17.75%、2020年初超9%。

- 结合各时点，精选组合不仅提升收益水平，也显著降低组合回撤和波动性，提升了整个投资组合的稳健性。[page::6]

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3. 精选基金组合历史筛选基金名单

• 表5详细披露了精选组合在不同时间点选入的具体基金。基金均为主动管理偏股型，涵盖多只知名基金品牌和策略。

- 历史精选名单能够为投资者提供具体可操作的基金池信息，进一步增强报告的实用价值和落地性。

• 名单定期调整，体现组合对因子暴露动态跟踪的应用。[page::7]

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三、图表深度解读

图1：各基金组合和全样本净值表现情况

该图直观展示2013年5月至2020年5月，不同因子暴露值分组基金净值曲线。组5净值曲线明显高于其他组合，多次领先明显体现了因子筛选的能力。特别是2019年后，组5与其他组的差距扩大，表现了该因子的实时有效性和长期稳定性。组1整体波动较弱，表现最差。[page::3]



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表1：各组合收益风险指标

• 年化收益率组5最高（8.50%），组1最低（5.38%）。

- 夏普比率组5领先（0.23），反映更优的风险调整收益。

• 波动率各组相当，组5略低于组4。最高回撤组5约50.3%，略优于组3、组2。

- 沪深300基准年化收益率7.13%，夏普0.15，表明组5及精选组合在收益和风险调整后均有超越基准的表现。[page::4]

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表2：分年收益情况

• 2017、2019及2020年，组5明显跑赢其他组合，收益分别为10.48%、38.11%、11.62%。

- 下跌年（如2016年和2018年），各组皆呈亏损，但组5亏损幅度相对更小。

• 2015年中期到下半年，经历大幅震荡，组5在暴跌期的亏损依然在合理范围。

- 该表支持因子对基金挑选的正向贡献，尤其在市场不同状态下均有效。[page::4]

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图2：组5月度超额收益（相对组1）

显示组5相对组1的月度超额收益率波动，整体偏正但是存在明显回撤阶段，曲线与沪深300成交量表现的大致趋势呈现一定相关性，表明因子效应与市场情绪有一定联动性。该图可作为因子表现的短期动态参考，同时也揭示了策略可能面临的阶段性波动风险。[page::4]



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图3：精选基金组合与组1和组5净值表现对比图

精选组合净值曲线持续高于组5与组1，特别是在市场波动大的2018年表现稳定，控盘能力较强。该图说明精选基金组合在业绩提升与风险控制方面均优于普通高因子暴露组5基金组合，体现因子筛选+精选机制的协同效应。[page::5]



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表3：精选基金组合收益风险指标

优势明显：年化收益12.01%、夏普比率0.45、年化波动率19.03%、最大回撤39.34%，相比组5年化收益、夏普比率分别提升3.51%、0.22，最大回撤减少约11%。风险收益表现显著优于其他组合和沪深300指数，显示精选策略的有效性。[page::6]

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表4：精选组合分年收益及超额收益分析

精选组合绝大多数年度均实现对组5的正超额收益，且在熊市年份可见明显抗跌表现。尤其2016年和2018年，精选组合回撤远低于组5，2019年虽未超额但不失稳健。2020年因疫情影响，精选组合逆势上涨体现强大的防御与反弹能力。[page::6]

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表5：精选基金组合历史筛选基金列表

完整披露精选组合随时间成员变化，涵盖多家著名基金公司和基金产品，涵盖多个主题和策略。这不仅实证了因子筛选过程的动态调整，也便于实操层面策略执行和跟踪。[page::7]

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四、估值分析

本报告核心在于因子构建和实证回测，并未涉及传统的估值模型如DCF、PE等计算，但采用标准化超预期业绩因子作为主要信号变量，将其加权计算成基金因子暴露值，体现了因子模型在实务中的应用。基金组合构建和回测本身即体现了一种资产管理策略的量化实证方法。

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五、风险因素评估

报告中风险提示明确指出：

• 业绩超预期因子及相关计算完全基于历史数据，不代表未来收益预测。

- 因子选基的有效性依赖于市场对业绩预期调整机制的延续，如市场环境发生本质变化，因子表现可能失效。

• 回测结果虽优，但说明仍存在阶段性回撤和波动，投资仍需控制风险。

- 交易成本、流动性风险在组合构建中有所考虑（申购赎回分别为1.5%、0.5%），但市场异常波动情况下成本可能有变化。

风险提示体现了对历史回测与未来不可预知性的审慎态度，报告未提供明确风险缓解策略，属于学术与实践结合的认知风险界限。[page::0,7]

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六、批判性视角与细微差别

• 报告主要基于公开业绩数据和持仓信息，未深层探讨基金经理主动管理能力与业绩超预期因子的内在机理，存在因果关系需更严谨检验的空间。

- 因子计算中依赖的业绩预期模型基于历史季报数据，可能存在预期计算误差，需要注意模型参数的稳健性与适应性。

• 精选基金组合表现优异，然而由于基金间的风格偏好、投资策略多样性和基金规模等因素未被充分拆解，未来表现是否持续需进一步实证。

- 2019年精选组合未表现出优势，暗示因子周期性及市场结构变化对策略绩效影响，应引起注意。

• 交易费用、税务、流动性等实际交易成本可能对净收益率造成影响，报告未对此进行敏感性分析。

- 回测起止时间截至2020年5月，未覆盖最新市场环境变化，如疫情后市场结构变化未观测，有局限性。

总体而言，报告保持了严谨的实证基调，未过度夸大业绩，具备较强参考价值，但实际应用时需结合宏观和微观环境动态调整。[page::7]

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七、结论性综合

本报告系统构建和验证了基于上市公司季度净利润的业绩超预期因子，进而在主动偏股型基金中利用持仓加权暴露值衡量基金对该因子的敏感度。实证结果表明：

• 基于该因子对基金进行分组，因子暴露值最高的第5组基金在整体及多年度表现均优于其他组合。

- 精选因子暴露值排名前5的基金，构建精选组合后，组合的风险调整收益指标大幅提升，年化收益率达12.01%，相较普通高因子组提升明显，且波动率和最大回撤明显下降，实现了更优的风险收益权衡。

• 精选组合在市场下行期间表现更为稳健，针对熊市阶段的负面超额收益明显减少，具备一定的抗跌和防御属性。

- 图表和表格均有力支持报告结论，尤其净值曲线和分年收益、风险指标直观体现因子的实证价值。

• 报告强调风险警示，保证了结论的稳健性和客观性。

综上，报告明确展示了业绩超预期因子作为一种量化信号在主动偏股型基金选择中的有效性和实用性，为基金管理与投资者选基提供了科学依据和实操框架，具有较高的学术和应用价值。[page::0-7]

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参考资料

• 报告正文及各页图表与数据

- 相关学术文献：Kothari (2001), Jegadeesh and Livnat (2006)，Bernard and Thomas (1989)

• Wind数据与西部证券研发中心研究材料

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备注： 本分析严格基于报告提供的内容和附图，确保观点客观中立，且信息完整详实。

报告