升級股價淨值比--如何將研究價值融入估值中

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因子投資在台股

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在現今的美股,價值因子長期落後大盤,有一派人認為(Park (2019)),造成這個現象的一部分原因是現今企業有太多無形資產難以被估值,因此造成其帳面價值的低估,使他的估值顯得不那麼便宜。

那我們有沒有辦法藉由將研究費用所帶來的價值融入現有的估值體系來改善這個問題呢?答案是可以的。

根據Park, H. (2019). An intangible-adjusted book-to-market ratio still predicts stock returns的研究,本篇論文將研究費用及管銷費用等難以資產化的費用,做出調整並得出調整後的帳面價值,以此帳面價值計算的股價淨值比,其效果遠勝於傳統的股價淨值比,每年創造的報酬率高於傳統股價淨值比2%以上。

量化方式:

Park, H. (2019)在其論文使用了5個步驟來實現以上的調整後股價淨值比,以下為說明。

步驟一:估計知識資本(KCap)

過去的研究指出,研發費用對於未來的效益有被低估的現象,Corrado, C., Hulten, C., & Sichel, D. (2009)及Rassier (2014)都提出研發費用資本化有過度保守的趨勢,因此將研發費用資本化計算知識資本(KCap)將是首要目標。

KCap = 過去KCap之折舊後價值 + 本期研發費用

不過台股並沒有像美國有個產業研發資本折舊率的資料庫,因此,之後的回測會以每年20%的折舊率來計算。

步驟二:估計組織資本(OCap)

本步驟為將美股的selling, general, and administrative expenses (SG&A)之會計項目資本化,然而,台股對於這個分類並不是很齊全,並且這個分類在台股也未發現如美股有異常現象,因此本次回測將不會列入此項。

步驟三:計算權益項目的帳面價值(BE)

步驟四:計算調整後帳面價值(iBE)

iBE = BE + KCap + OCap - 商譽

由於過去研究指出商譽帳目會有高估的現象(Li, K. K., & Sloan, R. G. (2017)),因此在計算調整後帳面價值時,將他減去是較為適當的選擇。

步驟五:計算調整後淨值股價比(iBM)

iBM = iBE / 市值

研究結果:

  1. 美股:
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由上圖可知,在經過fama 4因子模型的報酬調整下,其效果遠遠勝過傳統的BM。

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在原始報酬及夏普值方面也高過傳統上的BM。

從美股的研究可以看出iBM很好的改善了BM,也創造出超額報酬,那如果將iBM放到台股使用呢?

台股:

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由兩對照圖可以看出,傳統BM的年化報酬略遜於iBM,這代表iBM在台股市場仍是有效的,成功改良了BM。

結論:

iBM在台股的年化報酬較傳統BM高出1%,可以看出其雖然效果不如美股(可能原因是美股公司的研發費用佔比較高),但仍確實改善傳統BM的效果。

資料來源:

Corrado, C., Hulten, C., & Sichel, D. (2009). Intangible capital and US economic growth. Review of income and wealth, 55(3), 661-685.

Park, H. (2019). An intangible-adjusted book-to-market ratio still predicts stock returns. Critical Finance Review, 25(1), 207-236.

Park, H. (2019). Intangible assets and the book‐to‐market effect. European Financial Management, 25(1), 207-236.

Li, K. K., & Sloan, R. G. (2017). Has goodwill accounting gone bad?. Review of Accounting Studies, 22(2), 964-1003.

Ramanna, K., & Watts, R. L. (2012). Evidence on the use of unverifiable estimates in required goodwill impairment. Review of accounting studies, 17(4), 749-780.

Rassier, D. (2018). Treatment of research and development in economic accounts and in business accounts.


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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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