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股票總市值怎么取出來的，股票總市值怎么取出來的錢不少？

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錢如故

股票總市值怎么取出來的，股票總市值怎么取出來的錢不少？

一、從主觀到量化

傳統(tǒng)的股票基本面研究，采用的是分析師閱讀公司財(cái)報(bào)，進(jìn)行市場調(diào)研，在公司進(jìn)行實(shí)地調(diào)研，以及邀請(qǐng)行業(yè)專家訪談等方式。這樣的研究方法耗時(shí)費(fèi)力，而且一次研究僅針對(duì)一家或者數(shù)家相關(guān)的公司。在A股上市公司超過4000家的今天，已經(jīng)不可能有任何投資者可以憑借這樣的方法覆蓋全部的上市公司了，甚至對(duì)于一個(gè)數(shù)十人配合有序的投研團(tuán)隊(duì)來說，想要覆蓋全部的上市公司也是幾乎不可能完成的任務(wù)。

與股票的主觀研究不同，量化研究采用統(tǒng)一的數(shù)量化的方法對(duì)所有滿足特定條件的股票進(jìn)行研究。在計(jì)算機(jī)的幫助下，量化研究可以大大提升投研效率，避免研究者的情緒影響。由于量化研究采用的是統(tǒng)一的研究框架，所以不同股票的研究結(jié)果之間可比性強(qiáng)。從數(shù)量化的角度用統(tǒng)一的模型解釋股票的收益率一直是量化投研中的重要問題。

二、從單因子到多因子

最早的對(duì)收益率的解釋是資本資產(chǎn)定價(jià)模型（Capital Asset Pricing Model）。該模型假設(shè)了市場是有效的，即股價(jià)已經(jīng)公允地反映了所有公開信息，并且迅速調(diào)整到位。每個(gè)市場參與者都是理性的。在該模型中預(yù)期收益率可以分解為無風(fēng)險(xiǎn)收益率和風(fēng)險(xiǎn)收益率（即風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的補(bǔ)償）兩部分。該模型認(rèn)為所有超越無風(fēng)險(xiǎn)收益率的回報(bào)都可以用額外承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)來解釋。同時(shí)它也給出了對(duì)于股票所承擔(dān)的市場風(fēng)險(xiǎn)大小的度量。

然而事實(shí)上市場并非有效。歷史上許多重大事件中股票市場的表現(xiàn)都告訴我們，股價(jià)對(duì)信息的反應(yīng)常常是不足的或者過度的，而且常常會(huì)經(jīng)過比較長的時(shí)間。并非所有投資者都是理性的，投資者對(duì)同樣的信息可能有截然不同的判斷。與此同時(shí)還有一些投資者在依據(jù)無效的噪聲信息進(jìn)行交易。

正因?yàn)槿绱耍Y本資產(chǎn)定價(jià)模型對(duì)現(xiàn)實(shí)中股票市場的解釋能力并不強(qiáng)。人們發(fā)現(xiàn)了很多股票存在著無法用市場收益率解釋的超額收益率。Fama-French三因子模型是資本資產(chǎn)定價(jià)模型之后另一個(gè)非常著名的模型，該模型認(rèn)為股票的收益率可以用市場因子、市值因子和賬面市值比因子共同解釋。該模型比較好地解釋了小市值公司和高賬面市值比（即低市凈率）公司有高于市場的收益率的現(xiàn)象。這實(shí)際上是最早的多因子模型。

后續(xù)研究中，人們找到了許多對(duì)于股票收益率有解釋能力而且具有相當(dāng)普遍性也容量量化的特征，這些指標(biāo)的來源非常多樣，包括公司所在的行業(yè)、公司的財(cái)務(wù)和經(jīng)營狀況、股票的交易狀況、以及分析師對(duì)公司未來的預(yù)期等。人們對(duì)這些特征做了精確的定義并做必要的數(shù)學(xué)處理之后，就得到了因子。

由于股票市場非常復(fù)雜，任何單一的因子都無法對(duì)股票的收益率做出好的解釋，所以人們常常從不同角度構(gòu)建多種類型的因子，用各個(gè)因子收益率的組合來解釋股票的收益率。在構(gòu)建的過程中，一般還會(huì)要求選出的因子要有足夠強(qiáng)的解釋力，與其他因子的關(guān)聯(lián)要盡可能小，同時(shí)因子的構(gòu)成最好比較簡單，有比較明確的實(shí)際意義，可解釋性好。Fama-French三因子模型可以說是最早的比較成功的嘗試。

三、多因子模型的典范：barra因子

A股市場上一個(gè)常用的因子體系是barra因子。barra因子可以分為三組，分別是國家因子、行業(yè)因子和風(fēng)格因子。其中國家因子和行業(yè)因子的暴露比較簡單，取值只有1和0，屬于該國家和該行業(yè)的，對(duì)應(yīng)的國家因子和行業(yè)因子的暴露取為1，否則取為0。風(fēng)格因子從流動(dòng)性、質(zhì)量、價(jià)值、成長、情緒、動(dòng)量、市值、波動(dòng)率、股息率九個(gè)一級(jí)因子來解釋股票的收益率。每個(gè)一級(jí)因子又由若干個(gè)二級(jí)因子組成，有些還有更細(xì)分的三級(jí)因子。Barra風(fēng)格因子通過良好的定義和恰當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)處理，既對(duì)股票收益率有很強(qiáng)的解釋力，同時(shí)彼此之間的相關(guān)性很低，各個(gè)因子也都有比較明確的意義，是一種常用的股票和投資組合的風(fēng)格分析方法。下面我們對(duì)這個(gè)常用模型中的風(fēng)格因子暴露做進(jìn)一步說明。

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3.1 風(fēng)格因子——流動(dòng)性

流動(dòng)性反映股票交易的活躍程度，一般用換手率衡量，只有一個(gè)二級(jí)因子。barra采用了不同頻率的換手率來構(gòu)建流動(dòng)性因子。

二級(jí)因子

相關(guān)指標(biāo)

流動(dòng)性

月?lián)Q手率

季換手率

年換手率

指數(shù)平均年化換手率

3.2 風(fēng)格因子——質(zhì)量

質(zhì)量衡量的是公司財(cái)務(wù)狀況的好壞。衡量財(cái)務(wù)狀況的角度非常多，barra選取了杠桿、盈利穩(wěn)定性、盈利質(zhì)量、盈利能力、投資質(zhì)量這五個(gè)二級(jí)因子合成為質(zhì)量因子。

杠桿是公司負(fù)債情況的反映。高杠桿的公司在經(jīng)營狀況良好時(shí)可以快速擴(kuò)張，但是在經(jīng)營狀況不佳時(shí)虧損甚至破產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)也更大。

盈利穩(wěn)定性用各類盈利指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差來度量，一般來說盈利穩(wěn)定的公司更受投資者青睞。

盈利質(zhì)量反映的是企業(yè)當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)狀和未來的經(jīng)濟(jì)前景，主要由企業(yè)資產(chǎn)和負(fù)債狀況描述。

盈利能力指的是企業(yè)獲取利潤的能力。

投資質(zhì)量用企業(yè)總資產(chǎn)、股本和資本支出的增長來反映。

二級(jí)因子

相關(guān)指標(biāo)

杠桿

股票總市值

優(yōu)先股賬面價(jià)值

長期負(fù)債賬面價(jià)值

總負(fù)債

總資產(chǎn)

所有者權(quán)益

盈利穩(wěn)定性

過去5年?duì)I業(yè)收入標(biāo)準(zhǔn)差

過去5年歸母凈利潤標(biāo)準(zhǔn)差

過去5年經(jīng)營凈現(xiàn)金流入標(biāo)準(zhǔn)差

未來12個(gè)月每股收益預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)差

盈利質(zhì)量

貨幣資金

流動(dòng)資產(chǎn)

應(yīng)收賬款

應(yīng)付賬款

短期負(fù)債

存貨

折舊攤銷

總資產(chǎn)

盈利能力

營業(yè)收入

營業(yè)成本

歸母凈利潤

總資產(chǎn)

投資質(zhì)量

總資產(chǎn)5年增長率

總股本5年增長率

資本支出5年增長率

3.3 風(fēng)格因子——價(jià)值

價(jià)值衡量的是股票估值的高低程度，主要用總市值與一些重要財(cái)務(wù)指標(biāo)相比來衡量。包含賬面市值比、盈利能力和長期反轉(zhuǎn)三個(gè)二級(jí)因子。

賬面市值比即凈資產(chǎn)除以總市值，也就是市凈率的倒數(shù)。

盈利能力考量了企業(yè)的利潤、現(xiàn)金流以及未來的盈利潛力。

長期反轉(zhuǎn)表示股價(jià)過去較長時(shí)間內(nèi)的漲幅，計(jì)算中的時(shí)長取1040個(gè)交易日。衡量標(biāo)準(zhǔn)是長期相對(duì)無風(fēng)險(xiǎn)收益的強(qiáng)度和長期相對(duì)全市場的強(qiáng)度。

二級(jí)因子

相關(guān)指標(biāo)

賬面市值比

總市值

凈資產(chǎn)

盈利能力

息稅前利潤

歸母凈利潤

每股收益

折舊與攤銷

總市值

長期反轉(zhuǎn)

過去1040個(gè)交易日漲幅

3.4 風(fēng)格因子——成長

成長衡量企業(yè)盈利和營收的歷史增長情況，計(jì)算中采用過去5年的數(shù)據(jù)，只有一個(gè)二級(jí)因子。

二級(jí)因子

相關(guān)指標(biāo)

成長性

過去5年每股收益

過去5年?duì)I業(yè)收入

分析師預(yù)期長期（3年）凈利潤增長率

3.5 風(fēng)格因子——?jiǎng)恿?/strong>

動(dòng)量表示的是過去一段時(shí)間股價(jià)的漲幅。包括短期反轉(zhuǎn)、季節(jié)、行業(yè)動(dòng)量和相對(duì)動(dòng)量四個(gè)二級(jí)因子。

短期反轉(zhuǎn)衡量短期（計(jì)算中取最近一個(gè)月）的股價(jià)變化。

季節(jié)衡量歷史同期收益率。

行業(yè)動(dòng)量衡量股票相對(duì)其所在行業(yè)的強(qiáng)度。

相對(duì)動(dòng)量衡量股票相對(duì)全市場的強(qiáng)度。

二級(jí)因子

相關(guān)指標(biāo)

短期反轉(zhuǎn)

最近一個(gè)月對(duì)數(shù)日收益率

季節(jié)

過去5年次月收益率

行業(yè)動(dòng)量

個(gè)股相對(duì)強(qiáng)度

行業(yè)相對(duì)強(qiáng)度

相對(duì)動(dòng)量

過去一年對(duì)數(shù)收益率

歷史alpha

3.6 風(fēng)格因子——市值

市值衡量股票相對(duì)于全市場其他股票的市值，由規(guī)模和中市值兩個(gè)二級(jí)因子組成。

規(guī)模用流通市值的自然對(duì)數(shù)表示。

中市值用規(guī)模因子的三次方對(duì)規(guī)模因子正交化取得。

二級(jí)因子

相關(guān)指標(biāo)

規(guī)模

流通市值

中市值

規(guī)模因子

3.7 風(fēng)格因子——波動(dòng)率

波動(dòng)率衡量股價(jià)的波動(dòng)情況，由貝塔和殘差波動(dòng)率兩個(gè)二級(jí)因子組成。

貝塔是過去一年收益率對(duì)滬深300指數(shù)的回歸系數(shù)。

殘差波動(dòng)由貝塔的殘差波動(dòng)率，收益率日標(biāo)準(zhǔn)差和累積對(duì)數(shù)收益率的最值共同決定。

二級(jí)因子

相關(guān)指標(biāo)

貝塔

過去一年收益率序列

過去一年滬深300指數(shù)收益率序列

殘差波動(dòng)

回歸殘差波動(dòng)

日度年化收益率

累計(jì)對(duì)數(shù)收益率范圍

3.8 風(fēng)格因子——情緒

情緒衡量分析師對(duì)股票的關(guān)注度和未來的預(yù)期情況。由調(diào)整比率、預(yù)測EP變化，預(yù)測每股收益變化三個(gè)二級(jí)因子組成。

調(diào)整比率衡量分析師的預(yù)期調(diào)增與調(diào)減次數(shù)。

預(yù)測EP變化衡量分析師對(duì)股票EP預(yù)測的變化。

預(yù)測每股收益變化衡量分析師對(duì)股票每股收益預(yù)測的變化。

二級(jí)因子

相關(guān)指標(biāo)

調(diào)整比率

分析師預(yù)期調(diào)增次數(shù)

分析師預(yù)期調(diào)減次數(shù)

預(yù)測EP變化

分析師預(yù)測EP

預(yù)測每股收益變化

分析師預(yù)測每股收益

3.9 風(fēng)格因子——股息率

股息率衡量股票過去和未來預(yù)期的派息情況。由歷史股息率和分析師預(yù)期股息率兩個(gè)二級(jí)因子組成。

歷史股息率為過去12個(gè)月每股股息除以股價(jià)。

分析師預(yù)期股息率為分析師預(yù)測的未來12個(gè)月派息除以股價(jià)。

二級(jí)因子

相關(guān)指標(biāo)

歷史股息率

過去1年股息

股價(jià)

分析師預(yù)期股息率

分析師預(yù)測未來12個(gè)月派息

股價(jià)

四、barra因子收益

在得到國家因子、行業(yè)因子和風(fēng)格因子的暴露之后，我們可以來計(jì)算各個(gè)因子的收益。對(duì)于因子收益，最理想的定義是找到一些股票的組合（每只股票的占比都可正可負(fù)），使得組合在該因子上的暴露為1，同時(shí)在其他所有因子上的暴露為0。但是考慮到前述對(duì)因子暴露的定義，滿足這樣條件的持倉不一定存在，我們需要做出適當(dāng)?shù)恼{(diào)整。

與此同時(shí)組合還需要有足夠的分散度，使得個(gè)股的特異性收益對(duì)最終結(jié)果的貢獻(xiàn)可以忽略。

4.1 因子收益——純國家因子

純國家因子的組合就是市場組合，即按流通市值的權(quán)重持有所有股票。該組合在各個(gè)行業(yè)上的暴露不為0，取決于該行業(yè)的市值。通過恰當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)處理，可以使得該組合在所有風(fēng)格因子上的暴露為0。

因子類別

因子暴露

國家因子

1

行業(yè)因子

有正有負(fù)

風(fēng)格因子

0

4.2 因子收益——純行業(yè)因子

純行業(yè)因子的組合是在本行業(yè)暴露為1，同時(shí)在國家因子暴露為0的組合。因?yàn)樗泄善痹趪乙蜃拥谋┞抖际?，所以該組合多頭市值和空頭市值相等，并且在其他所有行業(yè)因子上的暴露均為負(fù)。通過恰當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)處理，可以使得該組合在所有風(fēng)格因子上的暴露為0。

因子類別

因子暴露

國家因子

0

本行業(yè)因子

1

其他行業(yè)因子

負(fù)

風(fēng)格因子

0

4.3 因子收益——純風(fēng)格因子

純風(fēng)格因子的組合應(yīng)該嚴(yán)格滿足前述條件，在國家因子，所有行業(yè)因子和所有其他風(fēng)格因子上的暴露均為0，在自身風(fēng)格上的暴露為1。因?yàn)樗泄善痹趪乙蜃拥谋┞抖际?，所以該組合多頭市值和空頭市值相等，僅依靠暴露這一個(gè)風(fēng)格來獲取收益。

因子類別

因子暴露

國家因子

0

行業(yè)因子

0

本風(fēng)格因子

1

其他風(fēng)格因子

0

4.4 用因子收益指導(dǎo)投資

上面討論的純因子組合大多非常難以實(shí)現(xiàn)，但是這不影響其在理論分析中的指導(dǎo)意義。我們可以計(jì)算這些純因子組合的模擬收益率作為因子收益率，對(duì)投資形成指導(dǎo)。

例如，我們可以研究各個(gè)因子收益率的時(shí)序特點(diǎn)，從中找出有穩(wěn)定收益的因子，有收益但是不穩(wěn)定的因子，沒有收益只有波動(dòng)的因子等，從而對(duì)選股提供有意義的指導(dǎo)。

此外，由于A股市場已經(jīng)有了超過4000家上市公司。要研究全體股票的相關(guān)性，數(shù)學(xué)上要求價(jià)格時(shí)間序列的長度不能低于上市公司數(shù)量，這在實(shí)際中是無法實(shí)現(xiàn)的。因子暴露和因子收益率提供了一種非常方便的研究股票相關(guān)性的工具，它將我們的分析基礎(chǔ)由4000多只股票簡化為了數(shù)十個(gè)因子。解決了相關(guān)性分析中的共線性問題，同時(shí)也使得結(jié)論的可解釋性更強(qiáng)。

barra因子是研究行業(yè)配置、收益歸因，風(fēng)險(xiǎn)暴露等問題的重要工具。“工欲善其事，必先利其器”，要做好量化研究，對(duì)于像barra因子這樣基礎(chǔ)工具的熟練掌握是必由之路。

本文源自金融界

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