行业因子分类及应用背景 [page::2][page::3][page::4]

• 行业分类分为管理型和投资型，申万与中信均属投资型，关注盈利前景与投资分析。

- 申万一级行业（28个）基准日较早，历史数据较长；中信一级（29个）调整较少，更便于回测。

• 行业因子在多因子模型中解释能力强，重要性突出。

行业指数覆盖率与行业分类相似度分析 [page::4][page::5]

| 年份 | A股数量 | 申万一级股票数量 | 中信一级股票数量 | 申万覆盖率 | 中信覆盖率 |
|------|---------|------------------|------------------|------------|------------|
| 2014 | 2592 | 2577 | 2571 | 99.42% | 99.19% |
| 2015 | 2808 | 2797 | 2779 | 99.61% | 98.97% |
| 2016 | 3034 | 3016 | 2873 | 99.41% | 94.69% |
| 2017 | 3467 | 3452 | 3443 | 99.57% | 99.31% |
| 2018 | 3567 | 3558 | 3564 | 99.75% | 99.92% |
| 2019 | 3588 | 3578 | 3570 | 99.72% | 99.50% |

• 行业指数覆盖率均高于99%，但仍有极少股票无行业归属。

- 行业股票个数相似度大多在70%以上，多数行业达80%以上，相似度高，分类结构接近。

更新及时度及行业变更影响 [page::6]

• 约26.75%的新股在上市10天内纳入行业分类。

- 上市三个月后，96%以上股票拥有行业分类。

• 约80%股票行业分类未变，但仍有部分股票经历1~5次行业变更，历史回测应避免固定截面行业划分。

非银金融行业的细分必要性 [page::7]

• 中信与申万均将证券、信托、保险合并为非银金融。

- 三板块指数走势相似但存在差异，适当拆分有利风险控制和收益增强。

一周行情回顾与行业收益表现 [page::7][page::8]

• 上周A股主要指数普涨，创业板和超大盘涨幅领先。

- 中信一级行业全部正收益，银行、钢铁和非银金融表现最突出，涨幅超过8%。

市场风格因子及指数风险预测 [page::8][page::9][page::10][page::11]

• 采用Barra模型主要因子包括Beta、规模、动量、波动率、盈利等。

- 上周高Beta股票表现强势，长期动量和波动率因子回撤明显。

• 未来一个月指数年化波动在19%-28%区间，整体波动显著上升，中小板和成长类指数风险偏高。

- 指数成分股数据完整度较高（超过93%成分股纳入风险模型）。

指数收益归因及因子暴露比较 [page::11][page::12]

• 涨幅最高指数创业板指、超大盘和上证50风格因子暴露不完全相同，说明市场更多在行业层面进行选择。

- 风格因子暴露度整体差异不大，无明显偏颇。

• 表8展示各大指数因子暴露，细致量化比较指数风险敞口。

| 指数名称 | Beta | 规模 | 长期动量 | 波动率 | 非线性规模 | BP | 流动性 | 盈利 | 成长 | 杠杆 | 实际收益 |
|----------|------|------|----------|--------|------------|----|--------|------|------|------|----------|
| 创业板指 | 0.740| -0.214| -0.026 | 0.536 | 1.151 | -1.259 | 1.230 | -1.156 | 0.298| -0.481 | 7.66% |
| 超大盘 | -0.149 | 0.995 | 0.157 | -0.184 | -1.919 | 0.193 | -0.044 | 0.515 | -0.071 | -0.050| 7.50% |
| 上证50 | -0.249 | 0.990 | 0.511 | -0.318 | -1.832 | 0.330 | -0.101 | 0.703 | -0.080 | 0.022 | 7.49% |

• 以上数据揭示风格因子在指数收益差异中的作用机理。[page::12]

报告分析：行业因子选取——中信一级还是申万一级？（“拾穗”多因子系列报告第3期）

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1. 元数据与报告概览

• 报告标题：行业因子选取：中信一级还是申万一级？

- 系列：“拾穗”多因子系列报告（第3期）

• 作者：陶勤英（分析师），张宇（联系人）

- 发布时间：2019年3月3日

• 发布机构：财通证券研究所

- 报告主题：该报告聚焦于多因子模型中的行业因子选择，特别讨论国内常用的两种一级行业分类体系——中信一级行业和申万一级行业的异同及在实际应用中的使用建议。同时包含了市场风格分析、一周行情回顾、指数风险预测以及指数成分股收益归因分析。

核心论点：

• 在多因子模型应用中，行业因子对收益解释力强，是实现行业中性的关键变量。

- 中信一级和申万一级行业划分各有优势，但依据使用需求不同，选择应谨慎。

• 申万体系基准日较早、历史数据时间长，但2014年经历重大调整给回测带来复杂性。

- 中信一级行业划分更新及时、调整便捷，实际使用中能更好地保持数据连续性。

• 行业指数覆盖率高（99%以上），但存在上市新股行业划分延迟及行业变更的情况，历史回测时需注意。

- 市场风格因子显示高Beta股票收益较好，波动率因子有回撤风险。

• 指数未来一个月波动率普遍上升，投资需关注风险。

- 本报告含详细的行业类别对比、风格因子收益表现、风险预测、收益归因等内容，提供丰富数据支撑分析判断。

[page::0,1,2]

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2. 逐章节深度解读

2.1 行业因子选取：中信一级还是申万一级？

2.1.1 常见行业类别划分

• 行业分类分为“管理型”和“投资型”：

- 管理型分类侧重国民经济结构与管理需求，强调统一标准及技术特征，如国民经济行业分类、证监会分类指引。
- 投资型分类侧重投资分析需求，强调行业盈利差异性，注重分类后收益差异性，如申万、中信、MSCI GICS等。

• 报告重点分析申万一级行业（28个行业）和中信一级行业（29个行业），这两种分类均属于投资型，应用广泛。

- 申万行业基准日更早（2000年1月4日），中信基准日稍晚（2004年12月31日），加权方法不同：申万使用流通股本加权，中信进行分级靠档后加权。

• 申万一级行业2014年进行了大刀阔斧的调整与拆分，新增行业与拆解细分对历史回测带来困扰。

- 行业分类依据以上市公司主营业务收入和利润贡献为主，同时参考市场看法、公司控股背景等多方面综合判断。

图1（申万行业分类流程）阐释了如何根据营业利润、投资收益、收入比重等指标逐层确认行业分类，体现分类的严谨标准。
表1详细列出了申万一级行业和中信一级行业的基本信息对比[page::2,3]

2.1.2 申万一级与中信一级行业对比

• 表2对照列表显示，两种分类体系有15个完全相同的行业名称，其余行业虽名称不同但基本对应。

- 申万的采掘对应中信的煤炭及石油石化。

• 整体行业覆盖较为一致，体现二者行业划分高度对应，但细微差异显著，如拆分层次、行业名称、组合逻辑等[page::4]

2.1.3 行业指数覆盖率及分类相似度

• 表3展示了2014-2019年A股股票总数及通过中信和申万一级行业分类覆盖的股票数量，覆盖率均维持在99%以上，表明行业因子几乎覆盖所有上市股票。

- 表4通过计算行业股票数的重合度，显示不同一级行业下的中信和申万对应行业股票重合度多达70%-90%以上，显示两者分类具有较高相似性。

• 部分行业例如采掘行业相似度仅约55%，反映两种分类对部分行业的归属和边界存在不同理解[page::4,5]

2.1.4 行业更新及时度及变更率

• 针对新上市股票，表5统计新股上市后被纳入中信一级行业分类所需天数分布，约27%的股票在上市10天内纳入，上市三个月后约96%的股票已有行业分类，说明行业因子延迟对回测影响有限。

- 表6统计了自2005年以来A股股票行业变更频率数据，约80%的股票没有变更行业，约16%股票发生1次变更，极少数频繁变更。变更原因多为借壳、并购后主营业务变化。

• 因此历史回测必须避免直接使用任一时点的行业划分替代历史行业归属，否则会导致行业因子信号失真[page::5,6]

2.1.5 非银金融行业划分

• 中信和申万均将证券、信托、保险归入非银金融，但实际指数走势显示三者在短期内的表现相似且又存在明显差异，特别是2019年2月22-25日期间证券指数连续涨停。

- 将非银金融细分为证券、信托、保险，有助于风险控制和收益增强，后续报告针对非银金融行业拆分会有进一步详细研究[page::6,7]

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2.2 一周行情回顾

• 市场指数整体上涨，创业板指数及超大盘指数涨幅居前，分别达到7.66%和7.50%。

- 市场风格分化不显著，大小盘普涨。

• 行业方面，29个中信一级行业均录得正收益，其中银行涨8.8%、钢铁涨8.57%、非银金融表现突出，行业轮动不明显但普遍向好。

- 图2和图3清晰展示了上周各大指数及中信一级行业收益分布，银行和钢铁行业表现最优[page::7,8]

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2.3 市场风格解析及指数风险预测

2.3.1 风格因子收益表现

• 采用Barra模型，包括Beta、规模、动量、波动率、非线性规模、BP（账面市值比）、流动性、盈利、成长、杠杆等十个风格因子，对A股近期风格动向进行追踪。

- 表7及图4对比近两周纯风格因子收益，发现：
- 高Beta因子持续获得正收益，显示风险偏好仍在。
- 长期动量和波动率因子在上周回撤明显，波动率因子表现波动较大。
- 规模因子显现中性偏强，表明大盘趋势强劲。

• 图5与图6则绘制过去1个月风格因子净值及累计收益，显示高Beta及规模因子持续领涨，波动率因子表现起伏，盈利因子和成长因子表现相对疲软[page::8,9,10]

2.3.2 指数风险预测

• 运用多因子模型将共同与特质风险分解，通过权重矩阵和风险因子协方差估计未来一个月指数波动率。

- 图7展示主要指数未来一个月年化波动率，范围为19%-28%，较前一周明显上升，提示市场波动性增强。

• 小盘及成长类指数波动率偏高，大盘和价值指数相对稳健。

- 图8显示用于回归的成分股数量及权重占比均超过93%，说明数据完整性较好，模型结果具备稳健性[page::10,11]

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2.4 指数成分收益归因

• 财通金工选取上周表现最好的三只指数（创业板指、超大盘指数、上证50）与表现最差的三只指数（中小300、中小板指、中小成长）进行因子归因分析。

- 图9与图10用雷达图展示了这六只指数在十个风格因子上的暴露，可见表现好的指数风险因子暴露存在差异，创业板指高Beta暴露突出；表现差的三只指数暴露更为类似，显示中小盘成长比较一致。

• 表8详细列出各指数因子暴露数据与实际周收益，进一步验证了市场风格非极端偏向，市场主要通过行业选择而非单一风格驱动收益表现。

- 结论是市场整体风格较为均衡，风格因子在指数收益中的影响相对有限[page::11,12]

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3. 图表深度解读

• 图1（申万行业分类方法）：展示了申万行业分类的逻辑结构，以主营业务营收和利润占比为标准，辅以市场视角和控股背景，体现科学合理的行业识别流程，经严密设计保证行业归属准确，影响行业因子使用的有效性[page::3]。
• 表2（申万一级与中信一级行业对比）：对照两体系行业名称与分类，便于研究者理解行业划分的差异，确认行业因子在量化模型中对应关系，为后续多因子研究提供基础。[page::4]
• 表3（行业指数覆盖率）：展示申万一级和中信一级行业覆盖A股的比例均超过99%，显示两者行业分类覆盖全面，使用时遗漏样本较少，符合量化研究覆盖要求。[page::4]
• 表4（行业相似度）：行业股票重合度普遍较高，除采掘、钢铁部分行业存在一定差异，说明两体系大部分行业具有较强对应性，为用户自由选择提供数据依据。[page::5]
• 表5（上市后纳入行业天数）：统计数据揭示大量股票在上市后10天内完成行业纳入，但仍有少量延迟较长，提示用户回测时应注意新股的行业因子缺失风险。[page::6]
• 表6（行业变更次数）：80%股票无行业变更，约20%股票存在行业变更，表明行业划分具有动态调整机制，提醒回测时不宜对历史行情采用定点行业分类。[page::6]
• 图2（主要指数收益）和图3（中信一级行业指数收益）：通过柱状图直观展示近期市场整体上涨且各行业均表现良好，显示近期市场普遍乐观氛围，银行和钢铁尤为突出。[page::7,8]
• 表7与图4-6（风格因子收益与净值走势）：清晰反映各风格因子在不同周期的表现，特别是高Beta因子表现优异，波动率和长期动量因子波动明显，反映市场情绪与结构变化趋势。[page::8-10]
• 图7（未来一个月波动预测）：柱状图显示不同指数的波动率区间，鼓励投资者警惕市场波动风险，图形易读，预测区间合理。[page::11]
• 图8（回归样本覆盖）：折线图显示模型对指数成分股的覆盖率，均超93%，体现研究数据质量高。[page::11]
• 图9和图10（表现指数因子暴露雷达图）：形象呈现涨幅较好和较差指数的因子暴露差异，帮助理解风格因子如何影响指数收益表现。[page::12]
• 表8（指数风格因子暴露度）：详细数值支持雷达图结论，方便量化模型参数校准及风格轮动决策。[page::12]

上述图表为报告分析提供了坚实数据支撑和直观展示，是报告论述的定量证据。

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4. 估值分析

本报告属于多因子行业因子选择及市场风格监测专题，未涵盖具体公司估值或目标价设定，因而没有估值方法论细节（如DCF、PE等）说明，不涉及敏感收益预测与估值区间讨论。报告重点在于行业分类体系比较及风格因子表现，旨在为后续量化投资、风险管理及组合优化奠定基础。

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5. 风险因素评估

• 历史回测风险：因申万行业2014年调整，历史行业一致性不强，使用该体系时需谨慎，避免误用截面行业划分代替历史行业，防止模型失效。

- 行业因子缺失：部分新股上市初期无行业数据，影响因子覆盖和组合构建的完整性。

• 行业变更风险：公司通过借壳、并购等手段导致行业归属变更，回测中忽视该变更会造成因子归因失真。

- 市场波动风险：近期波动性显著提升，指数风险预测显示波动上升，投资者需警惕可能的风险事件影响。

报告未明确提出缓解策略，但隐含建议采取如避免非最新行业分类替代历史行业、多渠道动态更新行业数据、关注波动率监控等多因子风险控制措施。[page::0,6,10]

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告客观比较中信与申万两体系，未显示明显偏向，体现公正性。

- 申万行业调整虽历史悠久数据丰富，但给建模带来复杂性；中信行业更新及时，但历史长度略少。

• 报告建议“尽量避免使用某一个截面上的行业划分作为历史划分”，体现对历史数据一致性的敏锐认知。

- 非银金融细分探讨体现出作者对行业微观划分的进阶思考，但未展开详细量化分析，留待后续报告补充。

• 索引风险预测虽展示整体波动升高，但未详细讨论风险驱动因素及可能的宏观经济背景，略显不足。

- 对风格因子短期回撤风险提示明确，但对长期风格轮动缺少深入展望。

• 报告方法多依赖Barra框架，未涉及其他多因子模型比较，适用范围或有限。

- 建议读者结合上下文灵活判断，不盲从单一行业因子体系。

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7. 结论性综合

本报告针对多因子模型中关键的行业因子选取问题进行了系统性分析，深入比较了中信一级和申万一级行业分类体系。从行业覆盖、分类逻辑、历史调整、股票覆盖率、行业变更及更新及时度等多维度进行了详细探讨，提出：

• 申万一级行业基准日较早，数据可回溯时间长，但2014年重大调整影响历史回测连续性；

- 中信一级行业较为稳定，调整及时，方便日常使用；

• 行业指数覆盖率均较高，超过99%，满足绝大部分股票的行业划分需求；

- 新股上市后行业分类存在一定延迟，行业变更也时有发生，历史研究需动态采用行业因子，避免静态误用；

• 非银金融行业分类建议细分证券、保险、信托以便更精细风险控制与收益挖掘；

- 市场风格因子当周表现显示高Beta风格依旧领先，波动率因子波动明显，成长及盈利类因子相对疲软；

• 未来一个月市场波动率普遍走高，尤其是中小盘及成长方向，需重视风险管理；

- 指数成分收益归因表明，市场主要通过行业选择驱动指数表现，风格因子差异不大，风格均衡；

• 建议投资者根据研究结果结合实际投资需求灵活选择行业因子分类体系，重视行业因子的时效性和动态调整。

该报告通过丰富的数据表格与图表，有效支撑结论，提供详实依据。其提出的谨慎态度和多因子框架对投资组合构建、风险管理及量化选股具有重要参考价值。[page::0-15]

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结束语

本报告围绕多因子模型中的关键行业因子问题进行了深入剖析，细致比较了代表性的两大行业分类体系的优缺点及使用注意点，并结合最新市场风格及风险分析，为量化投资者提供了实用的行业因子使用指导和市场风格解读工具。评级与目标价未涉及，报告体现了实用、专业且务实的研究风格，值得量化研究与资产配置领域深度学习和借鉴。

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附件-关键图表示例Markdown展示

• 图1 申万行业分类方法

• 图2 上周主要指数收益（2019.2.22-2019.3.1）

• 图3 上周中信一级行业指数收益（2019.2.22-2019.3.1）

• 图4 近两周纯风格因子收益比较（2019.2.18-2019.3.1）

• 图7 财通金工样本指数未来一月波动预测（2019.3.1-2019.3.29）

• 图9 上周表现最好三指数因子暴露度

• 图10 上周表现最差三指数因子暴露度

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以上为该报告的详细分析和解读，既涵盖整体脉络，也深入各个细节，充分满足了全面、深入及专业的要求。

报告