【财通金工】“拾穗”多因子（三）：行业因子选择：中信一级还是申万一级？

投资要点
行业因子选取：中信一级还是申万一级？
      常见的行业类别划分有管理型和投资型两类，我们通常接触的中信一级和申万一级划分属于后者。
      申万一级行业指数基准日更早，可回测周期更长，然而其在2014年年初经历过较大调整，使用中信一级行业更为便捷。
      由于指数编制原因，部分股票上市后出现无行业数据的情况。上市公司由于借壳、并购等原因，会使公司所在行业发生变化。因此在历史回测时，不能单纯使用某个截面上的行业划分作为替代。
  一周行情回顾
      受多方利好消息影响，上周市场主要指数普遍上涨，市场风格分化并不明显。
      行业方面，在所有29个中信一级行业中，所有行业均取得正收益，尤以银行、钢铁和非银金融行业的表现最为亮眼。
  市场风格解析
      上周市场风格基本与前一周保持类似，高Beta的股票表现更为优异，长期动量因子和波动率因子出现较为明显的回撤。
  指数风险预测
      所有样本指数在未来一个月的年化波动区间在19%-28%之间，相较上周有明显的上升，财通金工特别提醒投资者注意当前市场的波动情况。
  指数成分收益归因
      上周表现最好的指数为创业板指、超大盘指数和上证50，三者在不同风格因子上的暴露不完全相同，可见市场更多地是在行业上进行选择，对于风格方面并不存在明显的偏颇。
风险提示
本报告统计结果基于历史数据，过去数据不代表未来，市场风格变化可能导致模型失效。
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            在实际投资中，多因子模型被广泛地应用到资产定价、绩效归因、风险控制、组合优化、基金评价及资产配置等各个领域，一套完整、精细的多因子系统成为每位量化研究者必备的工具。“做最实用的研究”，是财通金工给自己的定位。我们将在之后的系列报告中，就投资者们最关心也最容易忽略的很多细节问题进行探讨，介绍我们在实际应用中遇到的问题和思考，以飨读者。
            我们为本系列报告取名“拾穗”。一周市场风云变幻，和风细雨也好，狂风骤雨也罢，都留下一地故事等待梳理。作为勤劳的搬运工，财通金工从量化视角出发对市场风格进行捕捉、对风险水平进行预测，既是希望能够如拾穗者般专心、踏实地做研究，也是祝愿各位投资者能够在市场收获满地金黄。
本期是该系列报告的第三期，主要讨论多因子模型中行业因子的选取及使用。常见的行业类别划分分为管理型和投资型两类，我们通常接触的中信一级和申万一级划分属于后者。本文从行业指数覆盖率、行业分类相似度、股票行业因子更新的及时率和变更频率来探讨行业因子的选择及使用应该注意的细节。
行业因子选取：中信一级还是申万一级？    1             同一行业的股票由于其主营业务的相似性、资源利用的同质化及受政策和周期影响的趋同性，更倾向于暴露于相同的系统性风险中，因此公司业绩和股价变动也更趋向于一致。在多因子收益归因模型中，行业因子通常比风格因子有着更为显著的解释能力。而在因子选股、指数增强的研究中，我们通常也希望能够有意识地做到行业中性的处理。那么，该选择何种类别的行业划分、各类行业指数编制存在哪些异同、在研究过程中针对行业因子是否有特别需要注意的地方呢？财通金工将在本文就此问题展开讨论。
            1.1 常见行业类别划分
            从使用者的需求角度来讲，行业的分类一般可分为管理型和投资型两种。
            管理型分类主要用于正确反映国民经济内部的结构和发展状况，并为国家宏观管理、各级政府部门和行业协会的经济管理以及进行科研、教学、新闻宣传、信息服务咨询等提供统一的行业分类。这种分类方法的分类对象一般是国民经济活动总体，分类原则是按照产品的统一性、行业的技术特点来进行分类的。如联合国行业分类标准、北美的行业分类标准，我国统计局的《国民经济行业分类》，证监会颁布的《中国上市公司分类指引》均属于管理型的行业分类标准。
            投资型分类是为满足金融组织对准确、完全、标准的行业定义的需要而设计，方便投资者进行投资分析、业绩评价、资产配置等投资活动。投资者只关心证券投资能否保值增值，因此这种行业分类要重点反映行业的盈利前景，分类后各行业收益有差别。比较有代表性的如：国内申万、中信的行业分类标准、国外MSCI和S&P的联合发布的全球行业分类标准GICS、富时全球分类系统FTSE等。
            在针对国内二级市场的研究中，采用较多的是基于投资型的行业划分，国内常用的分类有申万一级行业（28个）、中信一级行业（29个）、Wind二级行业划分（24个）等，本文主要对前两种行业划分进行探讨。

            申万行业指数的基准日为2000年1月4日，以成分股流通股本进行加权；中信一级行业指数的基准日为2004年12月31日，以成分股流通股本分级靠档后加权。从指数的基准日来看，申万行业指数的历史数据更长，更有利于历史回测中拉长样本时间段。但需要说明的是，申万一级行业指数于2014年年初进行了一次较大的调整，由原本的23个行业扩充至28个行业，其中部分行业名字仅进行了微调（如黑色金属改为钢铁业，餐饮旅游改为休闲服务行业），另外部分一级行业进行了拆分，如原本的建筑建材行业一拆为二，机械交运设备拆分为电气设备、国防军工、汽车业和机械设备四个行业，原本的信息设备和信息服务两个一级行业拆分为计算机、通信和传媒三个行业，而金融服务行业分拆为银行和非银金融两个行业。此次申万一级行业的拆分变化为量化研究者的回测增加了工作难度，因此在这一方面中信一级行业分类似乎更具优势。此外，尽管在其调整规则中均表明新股于申购日前完成行业分类认定，但在实际研究中我们发现仍然存在部分股票在上市一段时间内暂无行业划分的情况。
            就行业划分的具体标准来看，上市公司收入与利润的行业来源结构是划分行业分类时考虑的最重要指标，同时结合以下信息（包括但不限于）进行综合评判：市场看法与投资习惯、公司未来发展规划、控股公司背景等。当多个行业的收入和利润均较为接近且没有明显的发展规划和控股公司的背景时，归入综合类。申万行业的分类方法如图1所示。

            表2将申万一级行业（28个）与中信一级行业（29个）划分下的具体类别进行了一一对应，其中行业名称完全相同的有15个，其余较为类似的行业我们也进行了对应。另外我们将申万一级的采掘行业与煤炭及石油石化行业进行了对应。

            1.2 行业指数覆盖率与行业分类相似度
理论上来讲，每只股票都有自己所对应的行业类别。然而实际上，由于指数编制更新不及时等问题，各个行业指数的覆盖率未必能够达到100%。表3展示了从2014年至2019年，每年最后一个交易日的A股数量及申万、中信一级行业所包含的股票数量，可以看到大多数情况下，行业因子能够覆盖绝大部分的股票代码（覆盖率达到99%以上），但是仍有部分股票存在行业因子缺失的情况，这一点在实际操作中需要引起我们的重视。

            表4统计了2019年2月22日，中信一级和申万一级各行业中所含股票的个数及其相似度。此处我们对行业A、B的相似度定义为：A、B中所共同含有的股票数量与行业A、B股票数最大值的比值。可以看到，二者行业所含股票的数量基本类似，相似度在较多行业中保持着较高的比例，从这一维度来看二者并无明显的优劣。

            1.3 更新及时度及行业变更率
            前面我们提到，并非所有的股票都在上市后立即拥有行业划分，那么当某只股票上市后，需要多长时间才能将其纳入到行业指数的编制中即是我们关心的问题。由于数据限制，财通金工仅统计了2005年1月4日之后上市的股票中（共计2292只），其中信一级行业分类下，上市日期与拥有行业分类日期之间间隔的天数，结果如表5所示。

            由表5及财通金工统计计算可知，约26.75%的股票在上市10天的时候纳入到了中信一级行业中。上市10天后，拥有行业划分的股票占比为66.49%，上市21天后，拥有行业划分的股票占比83.64%，上市63天后，拥有行业划分的股票占比96.29%。由于在研究中，我们通常选择剔除上市时间较短的新股，因此上市三个月后拥有行业划分的股票占比达到96%，是一个可以接受的结果。
            通常来讲，如果上市公司存在借壳、并购等操作，公司主营业务发生变化将会导致其所属行业类别发生变化，表6统计了从2005年1月4日至2019年2月22日期间，所有A股发生行业变更次数的频数。

            可以看到，股票自有行业值后，会出现多次行业变更的情况，尽管接近80%的股票行业不会发生变更，但是仍有许多股票行业值发生1-5次变更。其中发生5次变更的股票是青海春天（600381.SH），行业分类依次是纺织服装、房地产、煤炭、综合、钢铁、食品饮料。因此在做历史回测的时候，应当尽量避免使用某一个截面期的行业划分作为其历史划分。
            1.4 非银金融行业划分
            最后，我们简单探讨一下行业编制中对于非银金融行业的划分。中信一级和申万一级行业将证券、信托和保险类机构划分为非银金融行业，而Wind二级分类将非银金融划分为多元金融和保险II两个行业。在实际研究中，投资者们又倾向于自己将非银金融拆分为证券、保险和信托三个行业。事实上，三个板块的指数走势相似度是我们在实际研究中是否进行拆分的关键。2019年2月22日和2月25日，中信二级证券II指数分别上涨9.63%和10%，行业指数罕见地出现连续两日涨停的情况，而这两个交易日保险II指数分别上涨2.72%和9.17%，信托行业指数分别上涨8.29%和9.84%，三者走势尽管十分类似，但仍然存在明显不同。
            由此可见，如果我们以聚类的思想来划分行业，即认为同一行业内部的成分股具有更为紧密的股价变动方向，那么将非银金融板块进行进一步划分，无论对于风险控制还是收益增强都是非常有必要的。关于这一点，财通金工将在随后的报告中予以说明，敬请投资者持续关注。
（后续章节具体内容可参见报告PDF版本）
参考文献：
【1】《申银万国行业分类标准》2014版

注：
实习生上海财经大学硕士生伊兴龙参与本项研究，为本报告作出重要贡献。

风险提示  5本报告统计结果基于历史数据，未来市场可能发生重大变化。

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原始报告：
证券研究报告：“拾穗”多因子系列（三）：《行业因子选择：中信一级还是申万一级？》
发布时间：2019年3月3日
分析师：陶勤英  SAC证书编号：S0160517100002
联系人：张宇 17621688421

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