价值因子的含义简单而明确：相比估值较高的股票，那些估值较低的股票有着更高的预期收益率。关于价值因子的研究起自20 世纪 80 年代，并由 Fama and French发扬光大，以账面市值比（Book-to-Market Ratio，简称 BM）为变量构建的价值因子也正式确立为系统性的因子。研究发现BM 较高的公司，股票预期收益也显著更高。除 BM 之外，其他一些估值指标也被后续拿来研究和股票预期收益率之间的关系。
价值因子的成因，可以分为系统性风险补偿和投资者行为偏差两类。前者最为人熟知的解释是财务困境风险假说。研究发现在财务困境风险较高的企业中，高、低 BM 股票组合的收益差异是在其他股票中的两倍，表明价值因子可能与财务困境风险有关，即高BM 很可能反映着更高的财务困境风险。其反应了企业在不景气时期难以削减在位资产，使得在位资产的风险大于增长期权，因而高 BM 企业需要更高的回报。
在行为金融学解释价值因子方面，研究发现投资者倾向于将过去的表现简单外推来评估企业前景，从而会对过去盈利不佳的企业过度悲观，这便导致了价值效应。BM 在面临更大套利限制（例如特异性波动率和交易费用更高，投资者群体更不专业）的股票中表现更为显著。由于相对于无形信息，投资者只给予了有形信息过少的关注，因而股票未来收益同其无形收益高度负相关，而 BM刚好能较好地预测无形收益，从而对股票未来收益有显著的预测能力。
我们使用BM进行A股市场的价值因子实证分析,在按市值划分得到的每一个档内，BM 均有较好的区分度和单调性。每档的 High–Low 投资组合的月均收益率的显著性随着市值的增加而降低：在 Small 档内，High–Low 组合的月均收益率的 t-statistic 高达 4.76，而在 Large 档内，High–Low 组合的月均收益率不再显著（t仅为1.22）。虽然五组平均来看，最终的价值因子的月均收益率为 0.69%（t-statistic = 2.89），仍然非常显著，但是 High–Low 组合月均收益率的显著性随市值增大而降低的结果无疑表明了，BM 在大市值的股票中解释股票预期收益率截面差异的能力较差。
表1. BM 和市值双重排序检验结果（等权重）
表2. BM 和市值双重排序检验结果（市值加权）
虽然价值因子历史悠久，且诸多证据支持价值因子溢价在长期内非常显著，然而以 BM 构造的价值因子在近年来还是遭遇到不少挑战。近年来,在 Fama and French提出新五因子模型时，作者承认盈利和投资两因子的加入使得价值因子变得冗余。在 A 股市场中，以 BM 为代表的价值因子在 2018 年之后的表现只能用步履艰难来形容。意识到最近二十年来价值因子溢价较之前的下降，对于传统价值因子近年来的惨淡表现，因子投资实务界显然有足够的理由更加忧虑。人们不禁发问“价值因子是否已死？”以及“有没有能够代替 BM 的、更好的构造价值因子的方法？”
Asness的研究表明,比起单一以 BM 为依据来区分低估值和高估值的股票，使用多变量构造复合价值因子能获得更稳健的结果。以美股市场为例，使用 BM、EP、CF/P、D/P 以及过去 5 年累计收益率为变量检验了价值因子。在跨越不同的历史实证区间时，复合价值因子的表现更加稳定，体现出了通过复合变量来屏蔽单一变量的噪声的目的。
针对 A 股的实证结果显示，相比 BM，EP 的效果更好，因此以 EP 代替 BM 构造了价值因子，并提出了中国版的三/四因子模型。不过值得一提的是，该文在实证中出于对壳价值污染的考虑，剔除了市值最低的 30% 的股票。因BM在小市值中的作用要远远高于在大市值中的作用。因此剔除市值最低的 30% 的股票会进一步削弱 BM 的显著性。所以，以壳污染为由剔除小市值股票的做法是否足够合理还有待进一步的探讨。从投资实践的角度来看，以 BM 为变量构建的价值因子被人诟病的是它已经过时了，无法准确反映公司的估值。为此，学术界和业界从金融学和会计学原理出发，提出了很多改进 BM 的方法，并取得了一些不错的成果。
本文作者：嘉合基金量化衍生品投资部 杨彦喆
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