国信：收益最高100牛股特征分析
国信：收益最高100牛股特征分析
2013-04-09 21:
本文通过对牛股群体两段时间（2005.1-2012.6、2008.10-2009.7）的行业特征、规模特征、市场面特征（换手率）、收益质量特征（经营活动净收益／利润总额、所得税／利润总额、扣除非经常损益后的净利润／净利润）、资本结构特征（权益乘数、非流动资产/总资产）、成长因子特征（ROE（TTM）、ROA（TTM）、营业收入同比增长率、净利润同比增长率、经营活动产生的现金净流量同比增长率、毛利率、净利率）以及价值因子特征（利润总额/总市值（E/P）、经营活动产生的现金流量净额/总市值（CFO/P）、股东权益/总市值（B/P））的分析，得出以下结论：
1.牛股的群体特征不是一成不变的，而是与时间长度相关，时间长度的不同会使得牛股表现出不同的群体特征，我们不应仅仅只关注公司层面的特征，更应该关注的是经济的发展，时势造牛股。
2.经济支柱、快速成长以及政策刺激增长的行业出牛股的机率会更大。
3.牛股不一定是从小盘股成长为大盘股，从相对长期的时间段来看（2005-2012）牛股规模的发展途径可能是从大盘至超大盘。
4.牛股的非流动资产占比要明显小于全部A股，这说明牛股在轻资产模式下产生的概率会较大。
5.牛股都不便宜，相对于全部A股，两个牛股群体的估值都要“贵”一些。
6.从相对长期的时间段来看（2005-2012），牛股群体的成长性要明显高于全部A股，特别是成长因子中的ROE指标，这说明从相对长期来看，牛股的决定因素可能在成长方面。从短期（特定）来看（2008-2009），牛股的群体特征主要与当时市场的关注方面有关，例如在2008年金融风暴之际，牛股的群体特征可能与收益质量更相关。
资本市场上每一位投资 者都在使用各种方法寻觅自己心中的牛股，但何为牛股却没有一致的看法。那么何为牛股？我们认为在一段时间内股票的区间收益率排在全部A股前100名的个股即可称为牛股。
以A股市场来说，牛股所占的比例不足5%。挖掘并持有潜在的牛股是所有投资者梦寐以求的，但是发现潜力牛股却并不容易。一个可行的思路是以古鉴今，即借鉴历史上牛股的表现特征来寻找未来的牛股。
2005-2012收益最高100牛股数据样本
本文以2005年1月1日的全体A股为样本，剔除历史上有过ST的股票，并对全体样本股2005年1月1日至2012年6月30日的收益率排名，选取排名前100名的个股定义为牛股。之所以选取2005年1月1日的全体A股为样本是为了使各股交易的起始日相同，从而使得各股路径可比；之所以剔除历史上的ST股票则是考虑到ST股票历史上可能进行重组，而重组对各股的收益率影响惊人，剔除历史上的ST股票能减少其它因素对牛股特征的影响。


描述性统计：行业特征
从行业分布来看，牛股组合主要分布在经济支柱行业与快速成长行业。牛股组合包括 18个行业的股票，但主要分布在医药生物、有色金属、食品饮料、化工、机械设备、商业贸易、采掘、家用电器和交运设备等九个行，约占总额的 82%左右。由于我国正处在工业化后期，城镇化进程加速，产业结构调整和消费升级主导着经济发展，再加之国家行业政策的大力扶持，使得这些行业近五年来得到了长足发展。图2表明绝大多数牛股都出现在5年中涨幅较大的行业之中，行业涨幅与行业中的牛股数目两者相关系数为 0.67，正所谓“时势造英雄”。



规模特征
我们把全部A股按总市值排序，以最小的30%为小盘股，最大的30%为大盘股，其他的为中盘股。从结果上来看，牛股的分布更偏向于大盘股（阿笨注：这是大牛市制造的，呵呵，要分清楚；大牛市的节奏一般是这样的：先是优质大盘股，比如格力、茅台等；然后第一波之后，造成牛市氛围，其次市场开始给成长股高赋值，最后一波还是大盘股造指数）。

市场面特征
对于市场面特征的衡量主要体现在价、量两个方面，由于牛股是通过价（收益）的方式选出，那么对牛股市场面特征的分析主要就体现在量的方面，本文从换手率的方面讨论牛股市场面的特征。从结果上来看，牛股的整体换手率要明显小于全部 A 股（阿笨注：长牛锁仓好，筹码沉淀）。

收益质量特征（阿笨注：再好的题材，已经不是2000年前后了，只要有题材，都可以人造牛股；现在真正的慢牛，长牛，基本上都要归结到业绩，没有业绩支持的题材，都会是昙花一现）
我们分别从经营活动净收益／利润总额、所得税／利润总额、扣除非经常损益后的净利润／净利润三个指标来分析牛股收益质量特征。从结果上来看，在经营活动净收益／利润总额方面牛股比全部 A 股高，而税率与扣除非经常损益后的净利润／净利润比全部 A 股低。牛股与全部 A股在三个收益质量指标的判断上不一致值得我们注意。



资本结构特征
我们分别从权益乘数与非流动资产/总资产两个指标来分析牛股与全部 A 股（剔除金融服务业）资本结构特征的异同。之所以剔除金融服务业主要是考虑到金融行业更多是负债经营；使用权益乘数是因为权益乘数能衡量资产、负债与权益三者之间的关系；使用非流动资产/总资产则主要是考虑企业经营模式的选择问题（轻资产、重资产）。从结果上来看，在 2006 年至 2008 年期间，牛股与全部 A 股（剔除金融服务业）的权益乘数差异非常巨大，但在其它期间权益乘数差异不大。对于非流动资产在总资产的占比而言，牛股要明显小于全部 A 股（剔除金融服务业）。这说明牛股、全部 A股（剔除金融服务业）对负债的选择在大部份时期是相近，但对经营模式的选择差异很大。牛股更偏向于轻资产模式（阿笨注：这一点很好理解，经过巴菲特这么多年不遗余力的教育；轻资产，搞经济特许权或经济商誉，这是牛股长牛的秘诀）。


成长因子特征
我们分别从 ROE（TTM）、ROA（TTM）、营业收入同比增长率、净利润同比增长率、经营活动产生的现金净流量同比增长率、毛利率与净利率七个指标来对比牛股与全部 A 部之间成长因子的特征。从结果上来看，相对于全部 A股，牛股在成长性方面具有比较明显的优势。




价值因子特征
我们分别从利润总额/总市值（E/P）、经营活动产生的现金流量净额/总市值（CFO/P）、股东权益/总市值（B/P）三个估值指标来分析牛股与全部 A 部之间价值因子的特征。从结果上来看，相对于全部 A 部，牛股的估值要“贵”一些。


描述性统计总结
通过对牛股与全部 A 股的分析对比，我们认为牛股与全部 A 股在换手率、收益质量、资产结构、成长性与价值性方面有较大的差异，下面我们将通过建模来反映牛股超额收益与这些因子这间的关系。


2005-2012牛股群体特征总结
通过以上分析，我们认为 2005年 1月 1日至 2012年 6月 30日牛股群体特征主要体现在以下几个方面：
1、行业特征：从行业分布来看，牛股组合主要分布在经济支柱行业与快速成长行业。
2、规模特征：牛股的分布更偏向于大盘股。
3、市场面特征：从描述性统计来看， 牛股的换手率要小于全部 A 股的换手率，但从回归模型来看超额换手率的回归系数为正，这与直观感觉不相符，但模型显示参数不显著。
4、收益质量特征：从描述性统计来看，牛股的经营活动净收益／利润总额要比全部 A 股高，并且税率比全部 A 股低，但扣除非经常损益后的净利润／净利润要比全部 A股低。从回归分析来看，三个因子的回归系数均为负值，但只有超额经营活动净收益／利润总额因子显著。
5、资产结构特征：从描述性统计来看，牛股的非流动资产占比要明显小于全部 A 股，并且从回归模型来看超额非流动资产占比的回归系数为负，这与描述性统计结果相似，即相对于全部 A 股，非流动资产占比较低，可能获得超额收益，但模型显示参数不显著。
6、成长因子特征：从描述性统计来看，牛股的成长因子均要优于全部 A 股；从回归模型来看超额 ROA、超额 ROE 与超额经营活动产生的现金净流量同比增长率是显著的；总的来看回归结果与描述性统计的结果是一致的。
7、价值因子特征方面，从描述性统计来看，牛股在大多数情况下都要比全部 A股要“贵”；从回归模型来看，因子超额经营活动产生的现金流量净额/总市值与因子超额股东权益/总市值显著，总的来看回归结果与描述性统计的结果是一致的。
2008-2009收益最高 100牛股样本的选择
本文接下来进一步研究 2008 年 10 月 28 日上证指数1664 点至 2009 年 7 月31日 3412点（最近一波小牛市）的牛股群体特征。
我们以 2008 年 10 月 28 日的全体 A 股为样本，剔除历史上有过 ST的股票，并对全体样本股 2008年 10月 28日至 2009年 7月 31日的收益率排名，选取排名前 100名的个股定义为牛股（以下简称牛（100））。之所以选取 2008年10 月 28 日的全体 A 股为样本是为了使各股交易的起始日相同，从而使得各股路径可比；之所以剔除历史上的ST股票则是考虑到 ST股票历史上可能进行重组，而重组对各股的收益率影响惊人，剔除历史上的 ST 股票能减少其它因素对牛股特征的影响。


描述性统计
行业特征
从行业分布来看，牛股组合主要分布在政策刺激增长的行业。牛股组合包括19个行业的股票，但主要分布在有色金属、采掘、机械设备、化工、房地产、建筑建材、交运设备、信息设备和医药生物等九个行业，约占总额的80%左右。
由于 2008 年底我国推出“四万亿”计划，进行大量的投资行为，极大程度的扩大了内需，使得这些行业在 2009看取得极大的收益。图 20表明绝大多数牛股都出现在2009 年涨幅较大的行业之中，行业涨幅与行业中的牛股数目两者相关系数为0.68。


规模特征
我们把全部A股按总市值排序，以最小的30%为小盘股，最大的30%为大盘股，其他的为中盘股。从结果上来看，牛股的分布更偏向于小盘股。

市场面特征
对于市场面特征的衡量主要体现在价、量两个方面，由于牛股是通过价（收益率）的方式选出，那么对牛股市场面特征的分析主要就体现在量的方面，本文从换手率的方面讨论牛股市场面的特征。从结果上来看，牛股的换手率相对较高，在 2008年三季度至 2009年二季度期间，其日均换手率比全部 A股平均要高 0.76%。

收益质量特征
我们分别从经营活动净收益／利润总额、所得税／利润总额、扣除非经常损益后的净利润／净利润三个指标来分析牛股收益质量特征。从结果上来看，在收益质量方面，牛股与全部 A 股的差异相当明显，从整体来看，牛股的收益质量要明显好于全部 A部。

资本结构特征
我们分别从权益乘数与非流动资产/总资产两个指标来分析牛股与全部 A 股（剔除金融服务业）资本结构特征的异同。之所以剔除金融服务业主要是考虑到金融行业更多是负债经营；使用权益乘数是因为权益乘数能衡量资产、负债与权益三者之间的关系；使用非流动资产/总资产则主要是考虑企业经营模式的选择问题（轻资产、重资产）。从结果上来看，权益乘数差异不大，但非流动资产在总资产的占比差异极大，这说明牛股与全部 A 股（剔除金融服务业）对负债的选择与之相近，但经营模式的选择差异很大。牛股更偏向于轻资产模式。

成长因子特征
我们分别从 ROE（TTM）、ROA（TTM）、营业收入同比增长率、净利润同比增长率、经营活动产生的现金净流量同比增长率、毛利率与净利率七个指标来对比牛股与全部 A 部之间成长因子的特征。从结果上来看，相对于全部 A股，牛股在 ROE、ROA、经营活动产生的现金净流量同比增长率、净利率方面具有明显优势；在营业收入同比增长率、净利润同比增长率方面与全部 A 股相当；在毛利率方面要劣于全部 A股。但总的来看，牛股在成长性方面具有一定的优势。
r />



价值因子特征
我们分别从利润总额/总市值（E/P）、经营活动产生的现金流量净额/总市值（CFO/P）、股东权益/总市值（B/P）三个估值指标来分析牛股与全部 A 部之间价值因子的特征。从结果上来看，相对于全部 A 部，牛股的估值要“贵”一些。


描述性统计总结
通过对牛股与全部 A 股的分析对比，我们认为在 2008 年 10 月 28 日至 2009年 7 月 31 日区间，牛股与全部 A 股在换手率、收益质量、资产结构、成长性与价值性方面有比较大的差异。由于数据有限，我们无法通过建模进一步确认，牛股的超额收益来源于哪些方面。
我们认为推动 09 年牛市的主要因素是“四万亿”，在流动性泛滥，风险偏好上升的情况下，牛股的特征可能会在行业层面得到更多的解释。
两段时间牛股群体特征分析总结
通过对两个时间区间的牛股群体特征的分析，我们认为能够得出以下结论：
1、牛股的群体特征不是一成不变的，而是与时间长度相关，时间长度的不同会使得牛股表现出不同的群体特征，我们不应仅仅只关注公司层面的特征，更应该关注的是经济的发展，时势造牛股；
2、经济支柱、快速成长以及政策刺激增长的行业出牛股的机率会更大；
3、牛股不一定是从小盘股成长为大盘股，从相对长期的时间段来看（2005-2012）牛股规模的发展途径可能是从大盘至超大盘；
4、牛股的非流动资产占比要明显小于全部 A 股，这说明牛股在轻资产模式下产生的概率会较大；
5、牛股都不便宜，相对于全部 A 股，两个牛股群体的估值都要“贵”一些；
6、从相对长期的时间段来看（2005-2012），牛股群体的成长性要明显高于全部 A 股，特别是成长因子中的 ROE 指标，这说明从相对长期来看，牛股的决定因素可能在成长方面；
7、从短期（特定）来看（2008-2009），牛股的群体特征主要与当时市场的关注方面有关，例如在 2008 年金融风暴之际，牛股的群体特征可能与收益质量更相关。