太多獲利指標不知如何選擇?那就全混一起吧!--融合相似指標的技巧

2023/05/21閱讀時間約 4 分鐘
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通常我們在衡量企業的獲利能力時,我們會有以下的指標能夠參考:
(1)GPA: 毛利/資產
(2)ROE
(3)ROA
(4)CFOA:現金流/資產
(5)GMAR: 毛利
(6) ACC: 營業現金流/淨利
而GPA、ROE、ROA是較為常見來衡量獲利能力的方式,而在建構獲利因子時,他們也經常作為建構投資組合的數值。然而他們皆有一個共同的缺點,就是在其極端值時,反而表現會變差,這可能是因為單就一個數值難以推斷企業的長期獲利狀況的緣故。因此,如果我們可以將常見的獲利能力衡量標準融合成一個指標,是否就能較準確的推估出企業的長期獲利狀態?那我們該如何結合各指標呢?
這個答案其實高中的統計學便有給出答案—Z score
圖取自維基百科
藉由將上述的指標各自計算,對公司依照各指標進行進行排序,將所得的排序計算各自指標的Z score,並將6項Z score平均,就能得到獲利性指標的分數,分數越低,就代表其獲利能力的排名較靠前。
Z score中所需的平均值及標準差,我習慣取過去4個季度的平均及標準差,依回測結果,這樣的時間跨度較適合台股,不過原始論文是使用過去8個季度,大家可以自己做取捨,基本上如果策略的持有時間越長,就會更需要以更長的季度來衡量其表現。
而使用這個綜合分數所得出的結果,其表現優於各指標自身表現,並且較不會產生數值鈍化的問題。
敏銳的讀者可能發現,過去品質因子的文章其實也是使用相同的技巧,只是那時並沒有特別說明,有興趣的讀者可以回去觀看品質因子的文章。
結論:
事實上這個技巧並不局限於獲利指標,價格比率、成長率等指標,使用本方式也大幅降低數值鈍化的風險,可謂在量化領域十分重要的技巧。
資料來源:
Frazzini, A., Kabiller, D., & Pedersen, L. H. (2013). Buffett's alpha (No. w19681). National Bureau of Economic Research.
Novy-Marx, R. (2013). The other side of value: The gross profitability premium. Journal of financial economics, 108(1), 1-28.
Frazzini, A., & Pedersen, L. H. (2014). Betting against beta. Journal of financial economics, 111(1), 1-25.
Mohanram, P. S. (2005). Separating winners from losers among lowbook-to-market stocks using financial statement analysis. Review of accounting studies, 10(2), 133-170.
Ng, C. C. A., & Shen, J. (2020). Quality investing in Asian stock markets. Accounting & Finance, 60(3), 3033-3064.
Asness, C. S., Frazzini, A., & Pedersen, L. H. (2019). Quality minus junk. Review of Accounting Studies, 24(1), 34-112.
Asness, C., Frazzini, A., Israel, R., Moskowitz, T. J., & Pedersen, L. H. (2018). Size matters, if you control your junk. Journal of Financial Economics, 129(3), 479-509.
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