"海量"专题(215)——不可忽视的无形资产

（以下内容从海通证券《"海量"专题(215)——不可忽视的无形资产》研报附件原文摘录）
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，将内部创造的无形资产资本化。具体包括知识资本（KC）和组织资本（OC）两部分： 知识资本通过累加公司的研发支出来估算： 其中，KCi,t是t期末的知识资本，δR&D是折现率（取30%），R&Di,t是t期的研发支出。初始知识资本为： 其中，R&Di,1是最早可获得的研发支出数据。g取20%，是2006年以来（可获得研发支出的最早日期）股票研发支出的平均增速。 组织资本则可使用部分销售及管理费用（SG&A）作为代理变量。同样参考前文提到的文献，我们将SG&A费用的30%作为组织资本，未资本化的其余70%的SG&A费用则视作支持当前而非未来运营的成本。相应地，公司内部创造的组织资本通过累加30%的SG&A费用来构建： 其中，OCi,t是t期末的组织资本，δSG&A是折现率（取30%），SG&Ai,t是t期的销售及管理费用。初始组织资本按照与知识资本相同的方式处理。 A股企业的无形资产占总资本之比处于一个较高的水平，截止2021年年报，占比为13.8%。不同行业的无形资产占比差异较大，消费行业，如家电、消费者服务等，提升品牌价值的广告、销售支出较高；技术性行业，如计算机、医药等，研发投入比较大，相应的无形资产占比都比较高。而煤炭、有色金属、交运等周期行业，研发投入和管理销售支出都较少，无形资产占比相对较低。 随着无形资产在企业资本存量中变得愈发重要，我们认为，忽视这部分资产价值可能造成对公司资本的低估，导致那些研发投入高或在品牌维护方面支出较高的公司，PB过高。当我们使用PB选股时，就容易剔除家电、计算机、消费者服务、医药等无形资产占比较高的行业，选择周期行业，从而拖累股票组合或PB因子的业绩表现。 我们根据无形资产占比和PB因子将全A个股分别等分为5组，考察两个因子分组的交集组合相对于全A等权组合的年超额收益（月均超额*12），结果如图2所示。 从中可见，同样是属于PB最高的20%股票，无形资产占比高的个股收益率显著高于无形资产占比低的股票，两者的年化多空收益差为7.8%。因此，若我们在净资产B上加入将无形资产，构建无形资产调整后的PB因子（记为PB_INT），则无形资产占比高的高PB个股可能就不再属于高估值组。在这种情况下，用PB去评价上市公司的估值水平，或许会更加准确。 横截面上， PB_INT与PB因子相关性高，2022年4月底相关系数为0.69。因子与市值因子线性相关性较弱，头尾部股票市值均偏大。除此之外，PB_INT与ROE、SUE和预期净利润调整因子都呈一定的正相关关系。与PB因子相似，PB_INT低的公司基本面（盈利、增长）弱于PB_INT高的公司。 02 无形资产调整后的PB因子选股效果 2.1 单因子的选股效果 月度换仓，根据PB_INT因子将全A个股等分为10组，每一组股票等权组合相对于全A等权组合的年超额（月超额*12）如图6所示。从分组收益来看，PB_INT与股票收益显著负相关，PB_INT越高，股票收益表现越差，因子分10组年化多空收益差为10.9%。与PB因子相比，PB_INT因子的多头收益更高，而空头收益更低。 计算PB_INT与股票下月收益率的相关系数，即IC，累加后得到图8。2013.01- 2022.05，PB_INT因子的月均IC为-0.027，统计显著。时间序列来看，PB_INT因子与PB因子的累计IC走势较为接近，两者月度IC的相关系数高达0.95。 分阶段来看，PB因子表现优异时，如2013.08-2019.04，2020.07-2022.05（称之为“价值风格”阶段），PB_INT因子的表现也较为突出。相对而言，PB_INT因子的选股效果（IC表现和多空收益）略优于PB因子，且波动率更低，稳定性更高（表2）。 而PB因子表现较差、价值风格发生回撤时，如2013.01-2013.07， 2019.05-2020.06（称之为“成长风格”阶段），PB_INT因子表现也较差，但回撤小于PB因子。 综上所述，无形资产调整后的PB因子在PB因子表现优异时，波动率更低，信息比更高；而在PB因子表现较差时，回撤更小。我们认为，相比于PB因子，PB_INT因子具有更高的稳定性，选股效果更优。 横截面上，正交PB因子后（表3），PB_INT因子的选股收益略有下滑，但稳定性有所提升，波动率下降，月胜率增加。正交基本面、量价、预期等常见因子和行业后，PB_INT因子的月均IC为-0.02，月胜率72.6%，时间序列走势（图9）更为平稳，统计显著。 从BINT的构建过程可知，PB_INT主要有两个参数，一个是增长率g，另一个是折现率δ，初始参数为g=20%，δ=30%。下表展示了在不同参数下，PB_INT因子的IC表现。结果显示，因子IC对参数的敏感性较低，原始因子的月均IC在-0.03左右，正交因子的月均IC在-0.02左右。 如前文所述，无形资产由知识资本（KC）和组织资本（OC）组成，我们将这两项分开，分别考察KC调整PB因子（PB_KC）、OC调整PB因子（PB_OC）的业绩表现，结果如下表所示。从中可见，分项调整PB因子和无形资产调整后的PB因子表现较为接近，IC表现均统计显著。且3者相关性高，原始因子月度IC的两两相关系数均在0.98以上，正交因子的相关系数也都在0.84以上。相对而言，PB_INT因子略优于分项调整PB因子。 2.2 与其他常见估值因子选股效果的对比 除PB以外，常见的估值因子还有PE、股息率等，这些因子累计IC走势整体非常接近，时间序列相关性高。其中，PB_INT因子与PB相关性最高，为0.95；与PE和股息率因子的相关系数也不低于0.6，分别为0.60和0.77。即整体来看，不同估值指标所反映的价值/成长风格较为接近。 从单因子多头收益角度来看，股息率因子表现最优。无论是原始因子、还是剥离了市值和行业影响后的因子，股息率的多头组合收益率都高于PB和PE因子。我们猜测，这也是很多价值型指数普遍以高股息形式出现的原因之一。 但是从多因子模型角度来看，若线性剥离其它因子的影响，则PB、PE、股息率这些常见估值因子并无突出的选股效果，IC均不显著。即，这些因子的选股效果可以通过线性配置其他因子来获得，对多因子模型无明显增量信息。而PB_INT因子剥离掉市值、基本面、预期、量价这些常见因子后，仍具有显著的alpha，IC均值为-0.02，t值为-3.46。 将全A个股根据市值划分为大、中、小盘，考察常见估值因子在这3种股票池中的IC表现，结果如表8所示。其中，市值最大的前20%的个股称为大盘股，市值分位点处于20%至50%之间的称为中盘股，市值最小的50%的个股称为小盘股。 原始因子角度，估值因子普遍在中盘股中表现最优，月均IC在3%-4%左右，统计显著。大盘股中表现最优的估值因子是PB_INT，而在小盘股中表现最优的因子是PE和股息率。 正交因子角度，与全市场选股结论一致，表现最优的均为PB_INT因子，大中盘中的IC在1%的置信度下统计显著；其次为PB因子，大、中盘股中的月均IC均为-0.014。而PE、股息率这两个因子，线性剥离基本面、价量、预期等常见因子影响后，无显著选股效果。 综上所述，时间序列上，不同估值指标所反映的价值/成长风格走势较为接近。从单因子多头收益角度来看，股息率因子表现最优。从多因子模型角度来看，若线性剥离其他因子的影响，则PB、PE、股息率这些常见估值因子并无明显选股效果，IC不显著。而PB_INT因子仍具有显著的alpha，IC均值为-0.02，t值为-3.46。 03 基于无形资产的选股组合 3.1 无形资产投入高的股票组合 中国经济正全面向高质量发展转型，可以预计，无形资产对于企业的重要性也会越来越高。特别是一些高新技术产业，研发投入在一定程度上反映了公司未来的发展潜力。如左下图所示，无形资产占比与股票收益率显著正相关，无形资产占比越低，收益表现越差。这一现象在消费+TMT板块内更为明显，无形资产占比因子的多空收益显著高于全市场。 月度再平衡，选择样本空间内（全A/消费+TMT板块）无形资产占比最高的30只股票构建等权组合，其相对于样本等权组合的累计超额收益如右上图所示。从中可见，2019年以来，无形资产占比高的股票超额收益逐渐凸显。尤其是消费+TMT板块，每年超额收益均在10%以上。由此可见，对于一些高新技术以及品牌价值比较大的产业，无形资产的投入不可忽视。 3.2 低估值组合 由前文可知，在公司账面价值B上加上无形资产，所构建的PB因子对于研发投入高、维护品牌支出较大的公司更为公平和合理。据此构建的低估值组合，行业分布应当更加均衡。 事实也确实如此。如下图所示，与传统PB因子相比，PB_INT因子的top100多头组合在汽车、机械、电子等这些无形资产较多的行业占比更高，而在金融和周期板块，如银行、房地产、煤炭、钢铁行业的占比更低。 从业绩表现来看，PB_INT top100等权组合2013年以来年化收益16.6%，相对于PB top100等权组合年超额2%。由于PB_INT头部个股的行业分布更加均衡，类似19-20年价值风格回撤时，PB_INT top100组合相对于PB top100组合具有收益优势。 3.3 价值组合 在构建价值组合时，通常会用到估值因子，例如PB-ROE策略，基本思路是选择PB低、同时ROE高的股票构建组合。在海通量化团队的前期报告《构造A股价值组合的三种范式》中，我们通过头部股票取交集的方式，构造的PB-ROE优选组合具有较为优异的业绩表现。在这种用到PB因子的价值策略中，若用横截面比较上更为公平的PB_INT因子作为替代，或许可以得到一个相对更为合理的结果。 首先，从行业分布（图17）来看，传统的PB-ROE优选组合会更多地分布在房地产、非银金融等大金融板块，以及煤炭、钢铁、交运、电力及公用事业等周期板块。而经无形资产调整后的PB因子在估值比较上，对于研发投入大、广告支出多的公司相对更为公平。相应的PB_INT-ROE优选组合在医药、电子、计算机、机械等高新技术行业，以及食品饮料等广告投入大的行业中，股票数量更多。 从业绩表现来看，2013年初至2022年5月，PB_INT-ROE优选组合年化收益37.6%，同期PB-ROE优选组合年化收益31.7%。即，采用PB_INT替代PB因子，策略年化收益可提升5.9%。 分阶段来看，与单因子分析结果一致，在价值风格发生回撤时，PB_INT-ROE优选组合的相对回撤更小。如前文提到的2013.01-2013.07及2019.05-2020.06，价值风格发生回撤。在这两个阶段，PB-ROE优选组合显著跑输普通股票型基金指数（885000），超额收益分别为-15.9%和-32.2%（图18）。若使用PB_INT替代PB，构建PB_INT-ROE优选组合，则在这两个价值风格失效阶段，超额收益分别为0.8%和-5.1%。组合仅在第二个价值风格回撤期，小幅跑输普通股票型基金指数，相对回撤明显减小。 综上所述，采用PB_INT因子替代PB因子，可更为公平合理地对个股估值水平进行横截面比较。相应地，基于PB_INT因子所构造的价值策略（如PB-ROE策略）具有更稳定、更优异的业绩表现。在价值风格发生回撤时，组合的相对回撤更小。 3.4 指数增强组合 将PB_INT因子作为alpha因子加入多因子打分模型，可提升指数增强组合的超额收益，降低超额波动率，提升信息比和收益回撤比。分年度来看，绝大部分年份加入PB_INT因子的组合都优于原增强组合。 04 总结 近年来，无形资产已成为企业资本存量中重要且快速增长的一部分。这些内部创造的无形资产是公司总资本的重要组成部分，会对公司未来收入/现金流产生影响。而大部分无形资产是通过对员工、品牌和知识资本的投资而创造，这些投资是企业支出，因此不会出现在资产负债表上，这有可能导致对公司股权资本的低估。本文首先定义并计算了A股的无形资产，在此基础上构建无形资产调整后的PB因子（PB_INT），考察它的选股效果。 无形资产调整后的PB因子累计IC走势与传统PB因子较为接近，两者月度IC相关系数达0.95。这表明，与PB因子相似，PB_INT因子也能捕获市场的“价值效应”。相较而言，PB_INT因子在PB因子表现优异时，具有更高的稳定性，波动率更低，而信息比更高；在PB因子表现较差时，回撤更小。 时间序列上，不同估值指标所反映的价值/成长风格走势较为接近。从单因子多头收益角度来看，股息率因子表现最优。从多因子模型角度来看，若线性剥离其它因子的影响，则PB、PE、股息率这些常见估值因子并无突出的选股效果，IC不显著。即，这些因子的选股效果可以通过线性配置其它因子来获得，对多因子模型无明显增量信息。而PB_INT因子剥离掉市值、基本面、预期、量价这些常见因子后，仍具有显著的alpha，IC均值为-0.02，t值为-3.46。 横截面角度，PB_INT和PB因子在大盘中的选股效果最优，原始因子和正交因子的IC表现均统计显著。至于PE和股息率，原始因子在中盘股中的表现最优，统计显著；但线性剥离基本面、价量、预期等因子影响后，IC表现不再显著。 我们基于无形资产和PB_INT构建了4个选股组合。 （1）无形资产投入高的股票组合。对于一些高新技术以及品牌价值比较大的产业，无形资产的投入不可忽视。2019年以来，消费+TMT板块，无形资产占比高的股票超额收益逐渐显现，每年相对于样本等权组合均可获得10%以上的超额收益。 （2）低估值组合。在比较公司的估值水平时，与传统PB因子相比，无形资产调整后的PB因子对于研发支出高、广告投入大的公司更为公平、合理，因子所选出的多头个股行业分布更为均衡。 （3）价值组合。在构建价值型的组合时，采用PB_INT因子替代PB因子，可更为公平合理地比较个股的估值水平，得到的价值组合（如PB-ROE优选组合）在价值风格失效时，相对回撤更小，具有更稳定、更优异的业绩表现。 （4）指数增强组合。正交常见因子后，PB_INT因子的选股收益仍然显著，将其作为alpha因子加入到多因子打分模型中，可改善指数增强组合的业绩表现。 05 风险提示 模型误设风险，历史统计规律失效风险。 联系人 罗蕾 021-23219984 法律声明： 本公众订阅号（微信号：海通量化团队）为海通证券研究所金融工程运营的唯一官方订阅号，本订阅号所载内容仅供海通证券的专业投资者参考使用，仅供在新媒体背景下的研究观点交流；普通个人投资者由于缺乏对研究观点或报告的解读能力，使用订阅号相关信息或造成投资损失，请务必取消订阅本订阅号，海通证券不会因任何接收人收到本订阅号内容而视其为客户。 本订阅号不是海通研究报告的发布平台，客户仍需以海通研究所通过研究报告发布平台正式发布的完整报告为准。 市场有风险，投资需谨慎。在任何情况下，本订阅号所载信息或所表述的意见并不构成对任何人的投资建议，对任何因直接或间接使用本订阅号刊载的信息和内容或者据此进行投资所造成的一切后果或损失，海通证券不承担任何法律责任。 本订阅号所载的资料、意见及推测有可能因发布日后的各种因素变化而不再准确或失效，海通证券不承担更新不准确或过时的资料、意见及推测的义务，在对相关信息进行更新时亦不会另行通知。 本订阅号的版权归海通证券研究所拥有，任何订阅人如欲引用或转载本订阅号所载内容，务必联络海通证券研究所并获得许可，并必注明出处为海通证券研究所，且不得对内容进行有悖原意的引用和删改。 海通证券研究所金融工程对本订阅号（微信号：海通量化团队）保留一切法律权利。其它机构或个人在微信平台以海通证券研究所金融工程名义注册的、或含有“海通证券研究所金融工程团队或小组”及相关信息的其它订阅号均不是海通证券研究所金融工程官方订阅号。

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