1.盈余质量因子研究丨优矿深度报告系列（五）
2.多因子模型与细分行业多因子测试源码（以医疗行业为例）

盈余质量因子研究丨优矿深度报告系列（五）

       本篇深度报告，盈利预测源码盈利预测源码基于国泰君安证券研报的盈利预测源码盈利预测源码实证分析方法，探讨了盈余质量因子在投资决策中的盈利预测源码盈利预测源码应用。在当前市场对真实业绩高度关注的盈利预测源码盈利预测源码背景下，盈余质量因子的盈利预测源码盈利预测源码重要性日益凸显。

       原研报选用7个成熟模型，盈利预测源码盈利预测源码项目源码部署旨在识别“假成长股”并挖掘“真成长股”。盈利预测源码盈利预测源码这些模型不仅用于构建盈余质量投资策略，盈利预测源码盈利预测源码还对不同行业策略的盈利预测源码盈利预测源码适用性进行了检验。利用优矿平台的盈利预测源码盈利预测源码数据、因子库和回测框架，盈利预测源码盈利预测源码本报告计算了盈余质量因子，盈利预测源码盈利预测源码包括ACC1（应计项1）、盈利预测源码盈利预测源码ACC2（应计项2）、盈利预测源码盈利预测源码网页源码制作网站DAC（异常应计项）、盈利预测源码盈利预测源码C-score、M-score、REM（真实盈余操纵）、SM1（波动比利润平滑）、SM2（相关系数利润平滑），以此评估其对上市公司未来盈利能力和股价的影响。

       研究发现，ACC1、ACC2、DAC、REM在预测上市公司的未来盈利能力方面表现突出。特别是优考试软件源码从年报和年报发布期的收益率预测角度，这些因子显示出相对稳定的收益表现。接下来，报告将详细介绍每个因子的定义、数据依赖及计算实现。

       因子定义及计算实现

       一、因子定义与数据依赖

       本节将梳理因子的计算逻辑与数据依赖。计算的盈余质量因子具体包括：

       1、ACC1（应计项1）

       通过营业利润与经营性净现金流的对比，ACC1旨在反映公司在利润确认上的激进程度，进而评估其持续性。

       2、ACC2（应计项2）

       从资产负债表角度出发，ACC2侧重于分析流动资产与流动负债的爱捉妖指标源码变动情况，反映公司经营活动中应计利润的变动。

       3、DAC（异常应计项）

       DAC旨在区分企业正常经营活动产生的应计利润与可能存在的操纵成分。修正琼斯模型为应计利润分离提供了理论依据。

       二、盈余质量业绩传导机制检验

       通过Gunny()的研究，本节利用不同的盈余质量代理变量，检验其对未来业绩的预测能力。采用% Winsorize处理法进行极值处理，确保数据的稳健性。

       三、盈余质量因子高低分组表现分析

       根据盈余质量因子值大小，分析高低分组的本地歌曲转换源码历史回测表现及行业占比变化。结果显示，ACC1、ACC2、REM在年报和半年报发布期的相对收益表现较好。

       四、REM因子与其它盈利因子交叉影响

       尽管REM因子本身区分度有限，但通过与ACC2等因子的交互分析，可以揭示REM对盈利预测能力的潜在增强作用。

       五、总结

       本报告构建了基于基本面的盈余质量因子体系，验证了其对未来盈利能力和股价表现的预测价值。结果显示，ACC1、ACC2、REM等因子具有稳定的收益预测能力，而通过双排序方法增强因子区分度的策略也展现出潜在效益。

       对于有兴趣进一步探索的读者，建议尝试不同行业分类、应计利润分离模型等方法，以及关注因子分组在行业内的稳定性。通过优矿客户端或官网获取完整报告和源代码，专业版用户可直接克隆深度报告，社区版用户可查看相关报告以获取研究思路。

多因子模型与细分行业多因子测试源码（以医疗行业为例）

       本文主要研究基于rank IC分析医疗板块四大类因子（风格类、技术类、盈利能力类、基本面类）对盈利预测能力，并构建医疗板块多因子rank IC赋权模型。研究内容分为三个主要部分：因子选取及数据预处理，医疗板块因子分析，构建医疗板块多因子模型。

       在因子选取及数据预处理阶段，本文选取四大类因子（风格类、技术类、盈利能力类、基本面类）作为研究因子，并构建包含申万一级医疗行业非*ST股的股票池，时间维度为年1月1日至年8月1日。数据处理方式包括去空值、去极值、中性化、标准化。因子的去空值处理为将任一因子数据全部为空的股票从股票池中剔除，剩余股票的空值用当天医药行业该因子的平均水平填充；去极值采用中位数去极值法；中性化仅对市值因子进行，因为股票池全部为同一行业的股票；标准化采取传统均值标准化方法。

       在医疗板块因子分析阶段，本文采用rank IC均值分析法，因子IC的求解方式为时间维度上因子与股票收益率相关系数的均值，而因子rank IC则使用因子在股票池中的排名而非数值，以避免统计学问题，数值效果更佳。结果显示，部分基本面因子表现出色，盈利能力因子（ROE）表现也很好，技术面因子与股票收益率有显著的反向关系，风格类因子（市值、PE和PB）的rank IC表现不佳，但绝对值均值仍保持较高水平，说明风格类因子仍然有效。

       在构建医疗板块多因子模型阶段，本文通过逐步筛选法筛选出选股效果显著的因子，然后通过因子在不同时间段的rank IC值对因子进行赋权，形成新的组合因子。构建的等权组合在测试周期内表现良好，年化收益达到.%，具有明显的超额收益。常见选股因子在医疗行业内存在显著的选股效果，风格类因子收益高但稳定性较差，技术类因子与收益率呈显著负相关性，而基本面因子中，部分因子有效，部分则不显著。企业盈利能力、资产增长、利润增长、盈利质量以及偿债能力等因素与股票收益表现呈正相关。