基于（一利五率,的国央企投资思路）

4、全天候策略表现优异，2023Q2关注海外滞胀风险

（1）策略往往存在有效性边界，DDM模型简化来看，分母对应美债利率（全球资产机会成本之锚）、分子对应实际需求（国内利率），我们在国央企择优的基础上，基于中美利率周期构造价值-成长的风格轮动。高股息50和多因子50在结合风格轮动后，年化收益率分别提高了6.7、2.3个百分点至14.2％、15.8％，夏普比率显著改善至85.3％、93.3％，较好控制了三轮回撤，分别是2015年股市回调、2018年中美贸易摩擦、2022年美联储加息资本外流，但2022年满仓国债损失了大量的能源股收益。

2、α收益优化：随机森林多因子

风险提示：疫情扩散超预期，国内政策执行力度不及预期。

3、β收益优化：价值-成长风格轮动

多因子打分模型的弊端在于，指标选择和权重设置上存在较大的人为干预空间，反复调试因子和打分模型而导致泛化能力可能不足。我们构建了随机森林模型来探索“市场”——这个最大的投票机器如何定价和审视国央企？特征重要性评分显示，2014至2022年市场对国央企的定价要素top5分别为净利润增速、市值、pb、股息率、研发强度，市场对国央企的定价明显异化，盈利因子（利润增速、ROE）的重要性在不断上升，市值、pb的重要性下降，2016年以来市场高度关注国央企的研发支出。自上而下的国央企经营考核体系和自下而上的市场定价表现出一定的共性。回测结果显示，多因子50年化收益率为13.5％，较高股息50、万得全A分别提高了6.1、9.2个百分点。

股息率=分红率/PE，高股息既可能来自于高分红也可能来自于低PE，而后者隐含了价值陷阱，即盈利能力偏弱而缺乏持续的利润增长，高股息因子需要结合其他因子进一步优化。

首先，股息率是一个简洁而有效的单因子，但存在价值陷阱和风险控制不佳的弊端；2014年以来市场对国央企的定价明显异化，高度关注其盈利因子和创新因子，与国央企考核体系的演变具有共性，我们以此将股息率单因子优化为随机森林多因子模型、大幅增厚收益；其次，针对策略有效性边界，通过价值-成长风格轮动有效控制了回撤，整体来看具备了“固收 ”属性。2023Q2可能为美债下行、中债上行的宏观组合，我们提示海外阶段性滞胀风险或在积聚，价值、红利资产的防御属性有望凸显。

（2）风格轮动在回测的优异表现往往在实盘难以奏效，一个重要原因在于使用到了未来数据，我们尝试单边HP滤波来予以规避，其在每一个时间点的过滤仅使用该时间点可获取信息，因此对趋势、拐点的识别存在一定的滞后性，我们容许一定的滞后期（比如1-2个月）来确认利率趋势项出现实质性拐点，调仓时点相应延后，损失一部分收益但符合策略要求。

股息率是国央企择优的一个简洁有效的单因子，但存在价值陷阱和风险控制不佳的弊端；本文我们探索了“市场”——这个最大的投票机器如何定价和审视国央企，以此构建了基于随机森林的国央企多因子打分模型，并针对策略有效性边界，通过价值和成长的风格轮动四象限框架实现较好的回撤控制效果。

2023年3月12日中国移动、中国电信发布加大派息公告，市场重新审视股息率策略。2022年央企、中证国企、万得全A年度股息率为5.1％、4.3％、2.4％，国央企在建筑材料、电子、通信、汽车、煤炭等行业存在“超额股息率”。我们简单编制测试了国央企高股息50：2010年1月1日至2023年3月31日，年化收益率为7.4％，高于万得全A、红利全收益的4.3％、4.5％，超额收益主要来自于两个阶段：（1）2016-2018年，棚改货币化推升新一轮地产周期，叠加供给侧改革化解过剩产能；（2）2021-2022年，疫后供需错配、海外央行“大放水”、国内能耗双控、俄乌冲突等多重要素交织下，能源股迎来牛市。综合来看，国央企的股息率单因子提升了收益率，但在降低波动率和回撤方面尚有不足。

本文源自券商研报精选

1、α收益优化：股息率单因子