學會這招每年績效升高2%--盈餘品質對股票報酬影響

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在<財報狗教你挖好股穩賺20%>一書中,作者主張業績數字如果無法真實帶來現金流入,那就可能存在財務造假或是應收帳款難以收回的問題,因此排除營業現金流對淨利比為負的公司能夠有效提高投資組合的安全性及績效。
在學術方面,其實早在Sloan, R. G. (1996)的研究就指出,有高比例的應計項目的公司會有較低的預期報酬,其背後的理論基礎可能是現今的會計制度對於應計項目的價值有高估的傾向,這個現象被稱作應計項目異象(Accrual Anomaly),而在Pincus, M., Rajgopal, S., & Venkatachalam, M. (2007)也證實此現象在各國市場皆存在。
在台股市場方面,曹壽民, 翁慈青, & 黃仲賢. (2008)的研究也證實台股市場也存在對應計項目高估的現象。
量化方式:
以下提供財報狗一書所提之方式以及目前學術上主流的量化方式
1 .財報狗:
營業現金流/淨利,以下為了回測方便將其改為(營業現金流-淨利)/資產
2. Sloan, R. G. (1996):
應計項目= [(Δ流動資產 - Δ現金) -(Δ流動負債 - Δ短期借款) - 折舊費用]/去年同季資產
Δ 代表與去年同季之變動數
回測結果:
由於應計項目異象的來源主要來自應計項目被高估的部分,因此以下結果會是排除應計項目過高的結果,運用指標排除的公司約占整體股票的3成左右
1 .財報狗:
高營業現金流/淨利(數值在前70%之公司)之回測結果:
回測軟體:finlab
低營業現金流/淨利(數值在後30%之公司)之回測結果:
回測軟體:finlab
從以上結果看出,排除掉低營業現金流/淨利確實能夠提高每年的預期報酬與夏普值。
2. Sloan, R. G. (1996):
低應計項目之公司(對應高營業現金流/淨利)之回測結果
回測軟體:finlab
高應計項目之公司(對應低營業現金流/淨利)之回測結果
回測軟體:finlab
由以上結果可以看出Sloan, R. G. (1996)所提出的指標比起財報狗所提出的營業現金流/淨利更能反映獲利品質,在排除高應計項目之公司後,整體的投資組合報酬比起未調整前高出2%以上,夏普值也大幅改善。
結論:
雖然財報狗所提供的指標能在一定程度反映盈餘品質,但是 Sloan, R. G. (1996)所提出的應計項目之衡量方式更勝一籌。如果以長期投資為目標投資人,本指標將是不可或缺的指標。
如果這篇文章刊出的3天內,追蹤數升高5人以上,便會提供回測程式碼,升高10人以上便會撰寫以這個指標為基礎的策略,供大家參考。
資料來源:
<財報狗教你挖好股穩賺20%> --財報狗
Sloan, R. G. (1996). Do stock prices fully reflect information in accruals and cash flows about future earnings?. Accounting review, 289-315.
Pincus, M., Rajgopal, S., & Venkatachalam, M. (2007). The accrual anomaly: International evidence. The Accounting Review, 82(1), 169-203.
Hirshleifer, D., Hou, K., & Teoh, S. H. (2012). The accrual anomaly: risk or mispricing?. Management Science, 58(2), 320-335.
Hirshleifer, D., Teoh, S. H., & Yu, J. J. (2011). Short arbitrage, return asymmetry, and the accrual anomaly. The Review of Financial Studies, 24(7), 2429-2461.
Palmon, D., Sudit, E. F., & Yezegel, A. (2008). The accruals anomaly and company size. Financial Analysts Journal, 64(5), 47-60.
Lev, B., & Nissim, D. (2006). The persistence of the accruals anomaly. Contemporary Accounting Research, 23(1), 193-226.
曹壽民, 翁慈青, & 黃仲賢. (2008). 應計項目與非財務指標異常現象之探討. 管理學報, 25(1), 85-107.
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因子投資在台灣是一直被低估的學問,藉由本專欄可以進一步利用因子投資的知識來改善自己的選股,或者打造自己的量化策略,建立屬於自己的投資系統。
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國內知名投資人"麥克風"曾提出,如果要找股市的相對低點,可以看ptt上的畢業文的數量。如果數量越多,就代表越接近相對低點。不過,這種觀察市場情緒的方式是否可以量化,並且為量化投資人帶來超額報酬?答案是可行的
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