无偏配置A股的Beta

admin11个月前研报675



  报 告 摘 要  

一、A股市场的无偏表达
  • A股市场的无偏表达:中证A股指数在股票数量以及市值上对全部A股均具备较好的代表性。同时,中证A股在风格上囊括大中小盘、价值成长等不同风格,行业上覆盖全部中信一级行业,广泛覆盖A股三市、各类市值规模与各种行业板块,更适应当前行业与风格轮动频繁的市场。中证A股全收益指数近年来走势与万得全A指数走势拟合度较高,是较好的配置全市场Beta的工具

  • 经济复苏、盈利底部、估值低位,后市行情可期:从近期披露的GDP、PMI等经济数据来看,宏观经济恢复态势趋好。此外当前权益市场估值处于低位,性价比较高,近期在汇金公司入市、财政增发万亿国债、上市公司持续回购等利好刺激下,投资者风险偏好或得到提振,估值有望修复,可借助均衡配置的全市场指数中证A股积极把握后市行情。

二、中证A股(930903.CSI)投资价值分析

  • 中证A股指数(930903.CSI)发布于2016年10月18日,中证A股指数由沪深两市全部A股组成,并剔除暂停上市的A股,指数以自由流通股本加权计算,综合反映A股上市股票价格的整体表现。中证A股在板块、风格、行业等方面均覆盖较为全面。指数行业配置较为均衡,个股层面亦较为分散,当前估值处于相对低位,安全边际较高。指数长期风险收益比较为突出,优于沪深300、上证综指等指数。

三、华泰柏瑞中证A股ETF投资价值分析

  • 华泰柏瑞中证A股ETF(基金代码:563330,场内简称A股ETF)是华泰柏瑞基金发行的、全市场首只以跟踪中证A股为目标的ETF,基金经理为柳军先生。该基金已于2023年10月30日成立,并于2023年11月7日上市。基金经理柳军先生有丰富的ETF产品管理经验,截至2023年11月3日,在管产品20只,在管总规模1641.88亿元(不包括联接基金规模)。

  • 华泰柏瑞基金是国内最早推出ETF产品的中外合资基金管理公司之一,有丰富的ETF管理经验,多次荣获被动投资金牛基金公司称号,在管非货币ETF产品共35只,在管规模共1850.93亿元,在基金公司中排名前列,且目前ETF产品线较为全面,产品类别覆盖A股宽基、港股、行业主题、SmartBeta等,其中华泰柏瑞沪深300ETF、华泰柏瑞中证光伏产业ETF、华泰柏瑞红利ETF、华泰柏瑞南方东英恒生科技ETF在跟踪相应标的指数的ETF中,规模与场内流动性均位于前列。


A股市场的无偏表达

1


中证A股指数:A股市场的无偏表达


中证A股指数由上交所、深交所和北交所三市中剔除ST、*ST股票的所有A股组成,对市场有着较高的覆盖率,具备较好的市场代表性。从覆盖的股票数量来看,自2016年以来,中证A股的成分股数量平均占比超93%;从市值占比来看,中证A股覆盖了A股大部分市值,平均市值占比超过95%,具备良好的市值代表性。相比上证综指、沪深300等指数,中证A股在风格上囊括大中小盘、价值成长等不同风格,行业上覆盖全部中信一级行业,广泛覆盖A股三市、各类市值规模与各种行业板块,在当前市场行业轮动和风格轮动频繁的背景下,是更佳的均衡配置工具。

从指数走势来看,近年来,中证A股全收益指数走势与万得全A指数基本趋同,较好地拟合了万得全A指数,是较好的配置全市场Beta的工具。

2


经济复苏、盈利底部、估值低位,后市行情可期


2023年7月24日中央政治局会议明确‘加大宏观政策调控力度,着力扩大内需’后,包括央行降息降准、专项债发行提速、房地产行业系列支持政策及其他促消费稳投资措施陆续出台,带动制造业供需两端持续回升,制造业景气水平明显改善,9月PMI为50.2%,比上月上升0.5个百分点,并且连续第4个月反弹,时隔5个月后重新站上荣枯平衡线。此外三季度GDP同比增长4.9%,高于WIND口径市场平均预期的4.5%,宏观经济恢复态势趋好。从工业生产来看,9月份,规模以上工业增加值同比实际增长4.5%,增速较8月份持平;从环比看,9月份,规模以上工业增加值比上月增长0.36%,工业生产进一步加快。

当前经济基本面或已见底,在盈利周期下滑9个季度、ROE下行持续8个季度之后,2023年3季度,全A盈利已经见底回升,随着稳增长政策的进一步落地,未来基本面有望继续企稳回升。

另一方面,当前权益市场估值较低、性价比处于高位,中证A股的风险溢价(用十年期国债收益率减去指数股息率来衡量)低于近三年均值-1倍标准差位置,当前权益市场的性价比凸显。

在稳增长政策近期持续发力的背景下,四季度宏观经济延续复苏的趋势不变,此外当前流动性整体较为宽松,从中共中央政治局会议强调“要用好政策空间”“加强逆周期调节和政策储备”“发挥总量和结构性货币政策工具作用”等表述来看,后续货币政策仍有宽松空间,基本面复苏叠加流动性宽松的背景下,此外近期汇金公司入市、财政增发万亿国债、上市公司持续回购,投资者风险偏好或得到提振,估值有望修复,可借助均衡配置的全市场指数中证A股积极把握后市行情。


中证A股投资价值分析


1


指数编制规则介绍


中证A股指数(930903.CSI)发布于2016年10月18日,中证A股指数由沪深两市全部A股组成,并剔除暂停上市的A股,指数以自由流通股本加权计算,综合反映A股上市股票价格的整体表现,具有较高的市场代表性。

2


覆盖全面的全市场指数


截至2023年11月3日,中证A股成分股覆盖上海、深圳、北京三地交易所,涵盖主板、创业板、科创板、北证不同板块的上市公司。从市值来看,中证A股的平均市值为178.21亿元,并且指数超半数以上的权重占比集中于市值小于100亿的中小微盘股,兼具大盘价值与中小盘成长风格。

3


行业分布较为分散


中证A股指数行业分布较为分散,从指数中信一级行业分布来看,电子权重占比为9.39%,医药权重为9.36%,电力设备及新能源权重为7.25%,前三大行业均为战略新兴产业,有望一定程度受益于科技产业革新下的发展机遇。从中信二级行业来看,酒类、证券Ⅱ、半导体权重分别为5.51%、4.26%、4.03%。

4


估值处于相对低位,盈利总体较为稳定


截至2023年11月3日,中证A股指数的市盈率为16.20,市净率为1.47。

截至2023年11月3日,中证A股市盈率处于17.21%分位点,市净率处于2.74%分位点,均处于发布日以来较低分位。

截至2023年11月3日,中证A股股息率处于历史高位,处于历史均值+1倍标准差以上水平。

中证A股指数2022年净利润增速为3.94%,营业收入增速为9.62%。预计2023E年、2024E年净利润增速为21.41%、18.38%,营业收入增速为10.20%、1.64%。盈利增长总体较为稳健。

5


持仓较为分散


截至2023年11月3日,中证A股指数前十大权重股占比合计为10.30%,持仓较为分散。

6


指数长期风险收益特征突出


下表展示了主要指数的风险收益特征比较情况,可以看到中证A股自2004年12月31日以来,中证A股指数的年化收益为8.19%,年化夏普比为0.43,指数表现不仅优于沪深300、上证50等宽基指数,也优于上证综指等全市场指数。

下图展示了主要指数自2005年以来的净值走势,指数表现优于沪深300、上证综指等指数,今年在市场震荡下行的过程中,中证A股的表现同样优于主要指数。


华泰柏瑞中证A股ETF产品介绍


1


产品介绍——A股市场第一只中证A股ETF


华泰柏瑞中证A股ETF(基金代码:563330,场内简称A股ETF)是华泰柏瑞基金发行的、全市场首只以跟踪中证A股为目标的ETF,基金经理为柳军先生。该基金已于2023年10月30日成立,并于2023年11月7日上市,其基本情况如下表所示。

2


抽样复制:在跟踪误差与流动性之间寻找平衡


作为被动跟踪型基金产品,ETF基金的主要目标之一即为紧密跟踪标的指数走势,为投资者进行指数投资提供流动性充足的工具型产品。在实现方式上,当成份股流动性充足且复制难度较小时,基金管理人可以使用完全复制的方法,通过配置与基准指数相同的成份股及权重来实现复制基准指数的目的,当前国内大多数ETF均使用这种复制法来实现跟踪基准指数的目的。然而,并不是所有指数都能够被轻易复制,当指数成分股数量较多或成分股流动性较差时,采用全复制方法在实际操作过程中可能会面临成分股流动性不足及成分股数量过为庞大的问题,因此基金管理人可考虑采用抽样方法来跟踪指数。在实际操作中,当前主流的抽样复制方法可以划分为分层抽样法和最优化抽样复制法,其具体区别如下所示:

(1)分层抽样法

分层抽样法是根据成份股的特征进行分层,然后在每一层内选取代表性成份股,最后形成投资组合的抽样方法。下图展示了一个典型的分层抽样方法的示意图,假设投资者以市值和估值两个维度作为分层标准,每个维度划分成三组,最后即可形成3×3共9个组合。投资者可在每个分组中选择流动性较好的部分股票,最终形成投资组合。除了以市值、估值等维度作为分层特征之外,以行业进行划分也是采用的较为普遍的方法。采用分层抽样法能够在一定程度上保证组合与标的指数在市值、估值等维度的近似,但当待分层的风格较多时,容易出现股票数量不足等问题,为分层抽样带来一定的困扰。

(2)抽样复制法

抽样复制法是指在构建ETF组合的持仓时,通过约束组合相对基准的风格偏离,同时最小化组合跟踪误差的方法优化组合持仓。抽样复制法通过控制组合风险暴露的方式,使得目标组合与基准指数在指定风格上的暴露保持一致,从而达到控制跟踪误差的方法。由于个股的风格(如市值、估值、动量等)以连续型变量的形式存在,直接采用离散型的分层抽样可能会带来分层不均等问题,采用组合优化的方式能够更加精准的同时也是显式地控制组合跟踪误差,这对于以跟踪误差为运作目标的ETF型产品中尤为重要。

抽样复制也可能会增加ETF的跟踪误差,因此对基金管理人的ETF运营经验和跟踪误差控制能力都提出了更高要求。作为国内最早开展ETF业务的基金公司之一,华泰柏瑞已有深厚积淀,保持着十七年零差错ETF运营记录,跟踪误差水平行业领先。同时,作为市场上较早开展量化投资业务的基金公司,在产品的运作中,华泰柏瑞能够依托强大的量化指数投资平台,采用最优化抽样复制策略,力争实现对中证A股指数的紧密跟踪,为投资者带来更好投资体验。

3


基金经理简介


柳军先生,复旦大学财务管理硕士,2000年至2001年在上海汽车集团财务有限公司从事财务工作,2001年至2004年任华安基金管理有限公司高级基金核算员,2004年7月起加入华泰柏瑞基金管理有限公司,历任基金事务部总监、基金经理助理,现任华泰柏瑞基金总经理助理、指数投资部总监。自2006年开始担任基金经理,有丰富的指数与ETF产品管理经验,目前担任华泰柏瑞沪深300ETF、华泰柏瑞红利ETF等产品的基金经理,截至2023年11月3日,在管产品20只,在管总规模1641.88亿元(不包括联接基金规模)。

4


基金管理人简介


华泰柏瑞基金管理有限公司(以下简称:华泰柏瑞基金),成立于2004年11月18日,现注册资本人民币2亿元,总部位于上海,是国内最早推出ETF产品的中外合资基金管理公司之一。公司股东为华泰证券股份有限公司、柏瑞投资有限责任公司、苏州新区高新技术产业股份有限公司,借鉴外方股东在资产管理方面的国际经验并发挥华泰证券在中国本地市场的经验优势,致力于做中国ETF专家。

华泰柏瑞基金有丰富的ETF管理经验,多次荣获被动投资金牛基金公司称号,截至2023年11月3日,在管非货币ETF产品共35只,在管规模共1850.93亿元,在基金公司中排名前列,且目前ETF产品线较为全面,产品类别覆盖A股宽基(沪深300、中证500、中证1000、中证2000、科创50等)、港股(恒生科技、港股通50等)、行业主题(光伏、稀土、智能汽车、中药等)、SmartBeta(红利、红利低波等)等,其中华泰柏瑞沪深300ETF、华泰柏瑞中证光伏产业ETF、华泰柏瑞红利ETF、华泰柏瑞南方东英恒生科技ETF在跟踪相应标的指数的ETF中,规模与场内流动性均位于前列。


总结


A股市场的无偏表达:中证A股指数在成分股数量以及市值上对全部A股均具备较好的市值代表性。此外,中证A股在风格上囊括大中小盘、价值成长等不同风格,行业上覆盖全部中信一级行业,广泛覆盖A股三市、各类市值规模与各种行业板块,具备较强的市场代表性。中证A股全收益指数近年来走势与万得全A指数走势拟合度较高。

经济复苏、盈利底部、估值低位,后市行情可期:9月PMI为50.2%,连续第4个月反弹,时隔5个月后重新站上荣枯平衡线,宏观经济恢复态势趋好。基本面复苏叠加流动性宽松的背景下,近期汇金公司入市、上市公司持续回购,投资者风险偏好或得到提振,估值有望修复,可借助均衡配置的核心宽基中证A股积极把握后市行情。

中证A股指数(930903.CSI)发布于2016年10月18日,中证A股指数由沪深两市全部A股组成,并剔除暂停上市的A股,指数以自由流通股本加权计算,综合反映A股上市股票价格的整体表现,具有较高的市场代表性。中证A股在板块、风格、行业等方面均覆盖较为全面。指数在行业配置均衡,个股层面亦较为分散,当前估值处于相对低位,安全边际较高。指数长期风险收益比较为突出,优于沪深300、上证综指等指数。

华泰柏瑞中证A股ETF(基金代码:563330,场内简称A股ETF)是华泰柏瑞基金发行的、全市场首只以跟踪中证A股为目标的ETF,基金经理为柳军先生。该基金已于2023年10月30日成立,并于2023年11月7日上市。基金经理柳军先生有丰富的量化产品管理经验,截至2023年11月3日,在管产品20只,在管总规模1641.88亿元(不包括联接基金规模)。

华泰柏瑞基金是国内最早推出ETF产品的中外合资基金管理公司之一,有丰富的ETF管理经验,多次荣获被动投资金牛基金公司称号,在管非货币ETF产品共35只,在管规模共1850.93亿元,在基金公司中排名前列,且目前ETF产品线较为全面,产品类别覆盖A股宽基、港股、行业主题、SmartBeta等,其中华泰柏瑞沪深300ETF、华泰柏瑞中证光伏产业ETF、华泰柏瑞红利ETF、华泰柏瑞南方东英恒生科技ETF在跟踪相应标的指数的ETF中,规模与场内流动性均位于前列。


注:本文选自国信证券于2023年11月11日发布的研究报告《华泰柏瑞中证A股ETF投资价值分析——均衡配置A股Beta》。

分析师:张欣慰   S0980520060001

联系人:胡志超   

风险提示:市场环境变动风险,统计结果基于客观数据,不构成投资建议。



本篇文章来源于微信公众号: 量化藏经阁

本文链接:http://17quant.com/post/%E6%97%A0%E5%81%8F%E9%85%8D%E7%BD%AEA%E8%82%A1%E7%9A%84Beta.html 转载需授权!

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