《风格因子量化分析月报(2012年11月)：估值因子全面爆发_分行业观察之-2012-12-04.ppt》由会员分享，可在线阅读，更多相关《风格因子量化分析月报(2012年11月)：估值因子全面爆发_分行业观察之-2012-12-04.ppt（26页珍藏版）》请在三一办公上搜索。
1、,CFP,EP,SP,BP,/,Table_Title,40.00%,30.00%,流,通,市,值,罗,Table_Report,大浪淘沙，Alpha 因子何处 2011-08-12,金融工程|定期报告2012 年 12 月 3 日证券研究报告,Table_Summary,估值因子全面爆发，分行业观察之风格因子量化分析月报（2012 年 11 月）,50.00%20.00%,大盘股表现突出,跨行业分行业跨行业,风格因子轮动规模因子：持续震荡因子长期表现农林牧渔、公用事业、交运设备等。估值因子：全面爆发因子长期表现,因子近期表现机械设备、食品饮料等。因子近期表现,10.00%0.00%-10.0
2、0%20.00%15.00%10.00%5.00%0.00%-5.00%,07年以来IC总资产估值因子全面爆发07年以来IC近1年IC上月IC每股价 派息,分行业,采掘、电子、机械设备,建筑建材、食品饮料、房地产、纺织服装,股房地产行业近期关注盈利、估值,重点行业点评信息设备：关注质量因子,长期较佳因子盈利、流动,近期较佳因子成长、盈利及质量因子。,房地产：盈利因子表现突出,长期较佳因子估值、反转及流动性。,近期较佳因子估值、反转、流动性及盈利因子。,市场风格前瞻上个月风格因子的轮动非常剧烈，而规模、反转以及质量等因子均遭遇反转，估值因子成为仅剩不多的有效因子，其中估值因子的行业表现依然差异较
3、大，在采掘、家电及医药生物等行业,内表现突出，从而带动了全局的估值效应，建议投资者近期继续关注上述行业内的估值效应；信息设备行业内近一年来的盈利和成长因子表现突出，上个月该行业内的质量因子效果同样非常显著，建议重点关注该行业近期的基本面因素。,分析师：联系人：,军 S0260511010004020-87555888-史庆盛020-87555888-8618,相关研究：,识别风险，发现价值注：黄色为每个策略中本周表现相对较好之组合,1/26,寻？,请务必阅读末页的免责声明,金融工程|定期报告目录索引一、广发多因子框架简述.5二、风格因子轮动分析.6（一）盈利因子:有效性减弱.6（二）成长因子：
4、行业差异化较大.7（三）杠杆因子：流通比率因子继续有效.7（四）流动性因子：表现突出！.8（五）技术因子：整体及行业内均表现突出.8（六）规模因子：震荡频繁.9（七）质量因子：建议在各行业内关注.10（八）估值因子：行业差异化较大.10三、行业内风格因子表现.11（一）农林牧渔.11（二）采掘.12（三）化工.12（四）黑色金属.13（五）有色金属.14（六）建筑材料.14（七）机械设备.15（八）电子.15（九）交运设备.16（十）信息设备.17（十一）家用电器.17（十二）食品饮料.18（十三）纺织服装.18（十四）轻工制造.19（十五）医药生物.20（十六）公用事业.20（十七）交通运输
5、.21（十八）房地产.21（十九）银行.22（二十）非银行金融.23（二十一）商业贸易.23（二十二）餐饮旅游.24（二十三）信息服务.24（二十四）综合.25,识别风险，发现价值,2/26,请务必阅读末页的免责声明,金融工程|定期报告图表索引图 1：基于多因子的 alpha 策略框架图.5图 2：盈利因子 IC.7图 3：成长因子 IC.7图 4：杠杆因子 IC.8图 5：流动性因子 IC.8图 6：技术因子 IC.9图 7：规模因子 IC.9图 8：质量因子 IC.10图 9：估值因子 IC.10图 10：农林牧渔行业因子三年平均 IC.11图 11：农林牧渔行业因子一年平均 IC.11图
6、 12：采掘行业因子三年平均 IC.12图 13：采掘行业因子一年平均 IC.12图 14：化工因子三年平均 IC.12图 15：化工行业因子一年平均 IC.12图 16：黑色金属行业因子三年平均 IC.13图 17：黑色金属行业因子一年平均 IC.13图 18：有色金属行业因子三年平均 IC.14图 19：有色金属行业因子一年平均 IC.14图 20：建筑材料行业因子三年平均 IC.14图 21：建筑材料行业因子一年平均 IC.14图 22：机械设备行业因子三年平均 IC.15图 23：机械设备行业因子一年平均 IC.15图 24：电子行业因子三年平均 IC.15图 25：电子行业因子一年平
7、均 IC.15图 26：交运设备行业因子三年平均 IC.16图 27：交运设备行业因子一年平均 IC.16图 28：信息设备行业因子三年平均 IC.17图 29：信息设备行业因子一年平均 IC.17图 30：家用电器行业因子三年平均 IC.17图 31：家用电器行业因子一年平均 IC.17图 32：食品饮料行业因子三年平均 IC.18图 33：食品饮料行业因子一年平均 IC.18图 34：纺织服装行业因子三年平均 IC.18图 35：纺织服装行业因子一年平均 IC.18图 36：轻工制造行业因子三年平均 IC.19图 37：轻工制造行业因子一年平均 IC.19图 38：医药生物行业因子三年平均
8、 IC.20图 39：医药生物行业因子一年平均 IC.20图 40：公用事业行业因子三年平均 IC.20,识别风险，发现价值,3/26,请务必阅读末页的免责声明,金融工程|定期报告图 41：公用事业行业因子一年平均 IC.20图 42：交通运输行业因子三年平均 IC.21图 43：交通运输行业因子一年平均 IC.21图 44：房地产行业因子三年平均 IC.21图 45：房地产行业因子一年平均 IC.21图 46：银行业因子三年平均 IC.22图 47：银行业因子一年平均 IC.22图 48：银行业因子三年平均 IC.23图 49：银行业因子一年平均 IC.23图 50：商业贸易行业因子三年平均
9、 IC.23图 51：商业贸易行业因子一年平均 IC.23图 52：餐饮旅游行业因子三年平均 IC.24图 53：餐饮旅游行业因子一年平均 IC.24图 54：信息服务行业因子三年平均 IC.24图 55：信息服务行业因子一年平均 IC.24图 56：综合行业因子三年平均 IC.25图 57：综合行业因子一年平均 IC.25表格 1：所有因子汇总.6,识别风险，发现价值,4/26,请务必阅读末页的免责声明,1,，,IC,金融工程|定期报告一、广发多因子框架简述我们建立了一个完善的风格因子跟踪及多因子量化选股体系，整个体系框架可分为三个层次，如图 1 所示：层次 1：建立风格因子数据库，将市场上
10、可能受到关注的大量因子汇集到一起，经过初步加工（即数据预处理）之后，得到可用于统计分析的因子数据以及个股收益数据，层次 1是整个框架的基础，数据的完整性及有效性将直接影响模型的结果；层次 2：运用多个度量指标，对风格因子数据库中每个因子的有效性进行多维度刻画，并从中挑选出能够产生稳定 Alpha 的因子，这个层面的工作是整个框架的核心；层次 3：完成了 Alpha 因子挑选，即确定了当前可用的 Alpha 因子之后，接下来便是对Alpha 因子进行整合，并挑选相应的个股进行投资，该层次的工作最具难度，也是许多多因子模型之间相互区别的重要原因，较常见的方式是对因子及个股进行简单平均加权。层次 4
11、：最后一步工作，则是选择合适的对冲工具，将 Alpha 收益转化为对冲收益。图 1：基于多因子的 alpha 策略框架图层次 2层次 1层次 3层次 4资料来源：广发证券发展研究中心在前期报告大浪淘沙，Alpha因子何处寻？中，我们综合运用因子收益、因子IC、胜率以及因子信息比等多个指标对因子的选股有效性进行度量，在本因子月报中，我们延续之前报告对单因子的分析结果，并重点跟踪稳定性及解释度较高的IC指标。经统计发现，多数因子在不同行业中预测能力有所不同，因此每月我们将在月报中为投资者揭示所有风格因子在不同行业中的表现，本报告以中证800指数的成份股作为选股标的，在申万一级行业标准的基础上，我们
12、将金融业分为银行和非银行金融两个行业，共得到23个行业，其中由于金融服务行业内股票的经营模式与其他行业股票有所不同，所以我们把不符合行业股票特性的风格因子都去掉，只留下了部分因子作为长期跟踪对象 同时我们也分长、中、短期对因子的预测能力进行统计，使用IC1 对风格因子的预测能力进行度量，从而更加IC:标的股票因子暴露与股票下期收益率的相关系数，用于度量因子对个股收益的预测能力，绝对值越高说明因子预测能力越强，经统计 IC 绝对值大于 2.5%时，因子预测能力比较明显；IC 为正表示因子暴露与个股预测收益率正相关，反之亦然。,识别风险，发现价值,5/26,请务必阅读末页的免责声明,1,2,3,5
13、,6,7,8,9,金融工程|定期报告全面地剖析因子的有效性及风格轮动情况。表格 1：所有因子汇总,因子分类,编号,因子描述,因子分类,编号,因子描述,销售净利率,18,一个月股价反转,盈利因子成长因子,4101112,毛利率ROEROA股东权益增长率总资产增长率净利润增长率每股净资产增长率EPS 增长率ROE 增长率主营业务收入增长率流通股本/总股本,技术因子质量因子,1920232425262728293031,三个月股价反转六个月股价反转存货周转率长期负债比率每股负债比财务费用比例固定比速动比率流动比率净利润现金占比总资产周转率,杠杆因子流动因子,13141516,流通市值/总市值资产负债
14、率1 个月成交金额近 3 个月平均成交量,32333435,流动负债率营业费用比例每股派息/股价CFP,17,换手率,估值因子,36,EP,规模因子,2122,流通市值总资产,3738,SPBP,数据来源：广发证券发展研究中心二、风格因子轮动分析本节按照不同的历史周期对8类风格因子的表现进行统计，分析其跨行业的Alpha预测能力，而对于部分稳定性较差的风格因子，我们建议在具体行业中进行应用，同时我们结合各类风格因子在各大行业中的表现进行简要的总结，在第下一节中将给出各个行业中全部风格因子的详细数据。（一）盈利因子:波动较大盈利因子包含四个：销售净利率、毛利率、ROE及ROA。从长期来看，盈利因
15、子对全市场的预测效果并非特别显著；今年以来盈利因子表现活跃，尤其是在年报及中报发布之后的一两个月内，上个月该类因子有效性开始有所减弱，我们建议接下来几个月内慎重应用该因子，可在行业内对其进行关注！从行业角度来看，盈利因子在农林牧渔、信息设备、有色金属以及食品饮料等行业的长期和短期预测能力都非常突出，建议长期关注这几个行业上市公司的盈利情况。上月盈利因子在农林牧渔、采掘以及化工等行业表现突出。,识别风险，发现价值,6/26,请务必阅读末页的免责声明,ROE,ROA,ROE,EPS,金融工程|定期报告图 2：盈利因子 IC,10.00%5.00%,07年以来IC近1年IC,上月IC0.00%,-5
16、.00%-10.00%,销售净利率,毛利率,-15.00%数据来源：广发证券发展研究中心（二）成长因子：行业差异化较大成长因子包含七个：股东权益增长率、总资产增长率、净利润增长率、每股净资产增长率、EPS增长率，ROE增长率以及主营业务收入增长率。从中长期来看，成长因子的跨行业预测能力依然缺乏稳定性，上个月借助家电行业及餐饮旅游的带动，主营业务增长等因子表现突出，建议继续在各行业中跟踪其表现。从行业角度来看，成长因子长期在食品饮料和纺织服装有较好的表现，从近一年的跟踪情况来看，成长因子在纺织服装以及建筑材料行业的预测能力非常突出，建议近期可以在这几个行业关注高成长标的，上月成长因子在建筑建材以
17、及机械设备等行业表现突出。图 3：成长因子 IC8.00%,6.00%,07年以来IC,近1年IC,上月IC,4.00%2.00%0.00%,-2.00%-4.00%-6.00%,股东权率 益增长,总资产增长率,净利润增长率,每股长 净率 资产增,增长率,增长率,主营增 业长 务率 收入,数据来源：广发证券发展研究中心（三）杠杆因子：高负债个股表现突出杠杆因子包含三个：流通股本占比、流通市值占比以及资产负债率。长期来看，三个杠杆因子的预测能力均不显著，今年以来，“资产负债率”因子表现突出。同样我们建议在各子行业中跟踪杠杆因子的表现。经统计，杠杆因子在机械设备、食品饮料以及地产金融行业有较好的长
18、期表现，近一年则在农林牧渔、信息设备以及家用电器中表现突出，上月在化工、黑色金属及化工等行业效果较好。,识别风险，发现价值,7/26,请务必阅读末页的免责声明,/,1,/,3,金融工程|定期报告图 4：杠杆因子 IC,35.00%30.00%25.00%20.00%15.00%10.00%5.00%0.00%-5.00%,流通股本总股本,07年以来IC,近1年IC流通市值总市值,上月IC,资产负债率,数据来源：广发证券发展研究中心（四）流动性因子：换手率因子大面积有效流动性因子包含三个：近一个月成交金额、近三个月成交量以及一个月换手率，从中长期来看，流动性因子对个股收益率的预测能力都非常强，上
19、月换手率因子在多数行业内效果较佳。从行业角度来看，流动性因子的预测能力仍然相当突出，尤其是在农林牧渔，机械设备以及纺织服装等行业长期表现相当突出。上月流动性因子整体表现一般，仅换手率因子效果较佳，且在各行业内有较高的区分度。图 5：流动性因子 IC30.00%20.00%10.00%0.00%,-10.00%-20.00%-30.00%,个月成交金额,07年以来IC,近个交 月量 平均成近1年IC,上月IC,换手率,数据来源：广发证券发展研究中心（五）技术因子：迎来均值回归技术因子包含三个：一个月股价反转、三个月股价反转以及六个月股价反转，从中长期来看，股价反转因子都具有很强的预测能力，平均I
20、C绝对值在3%以上，其中一个月股价反转的表现今年以来最为稳定，上月三个因子均有效，近期应继续谨慎运用，谨防因子有效性,识别风险，发现价值,8/26,请务必阅读末页的免责声明,月,：,金融工程|定期报告出现均值回归！从行业角度来看，信息设备以及房地产行业的反转效应最为明显，上月股价反转因子在有色及家电等少数行业内有效。图 6：技术因子 IC25.00%20.00%15.00%10.00%5.00%0.00%,-5.00%-10.00%,一个月股,07年以来IC,三个近1年IC股,上月IC,六个月股,价反转,价反转,价反转,数据来源：广发证券发展研究中心（六）规模因子：继续震荡规模因子仅包含两个
21、流动市值及总资产规模 规模因子长期以来都有非常稳定的表现，其中流通市值因子的预测能力（IC）高达4.5%左右，然而近一年来规模因子波动剧烈，宣告失效，我们也多次提醒应谨慎规模因子的风险。上月流通市值及总资产因子继续双双失效，考虑到近一年来规模因子表现极不稳定，小盘股是否再次迎来爆发行情还有待观察，但考虑到风格因子的均值回复特征，我们建议下阶段可适当使用该因子！从行业角度来看，规模因子在采掘、黑色金属以及建筑建材等行业有较好的长期表现，近一年在黑色金属、有色金属以及家用电器等行业有突出表现，建议在以上行业挖掘潜力小票。上月规模因子仅在餐饮旅游等少数行业有效。图 7：规模因子 IC50.00%40
22、.00%,30.00%,07年以来IC,近1年IC,上月IC,20.00%10.00%0.00%,-10.00%,流通市,总资产,值数据来源：广发证券发展研究中心,识别风险，发现价值,9/26,请务必阅读末页的免责声明,金融工程|定期报告（七）质量因子：建议在各行业内关注质量因子包含十一个：存货周转率、总资产周转率、长期负债比、每股负债比、流动负债率、财务费用比、营业费用比、固定比、速动比及净利润现金占比，长期来看，上市公司的内在质量与其股价变动似乎关联不大，十一个因子中仅有总资产周转率以及流动负债率、营业费用比例有较好的预测能力，但今年以来，该类以因子表现突出 而观察上月统计结果，多数质量因
23、子出现反转，考虑到不同行业上市公司的质量特征存在较大的区别，同一个质量因子在不同的行业中所蕴含的意义大不相同；另外，不同质量因子常常需要结合进行应用，因此我们建议在具体行业中观察各类质量风格的表现。从行业角度来看，质量因子的表现同样缺乏稳定性，长期看仅有黑色金属等少数行业有较好表现，观察近一年因子表现，农林牧渔以及食品饮料的质量特征具有较明显区分度，建议继续关注这三个行业的质量特征。上月质量因子在信息设备及餐饮旅游等行业表现突出。图 8：质量因子 IC,存货周转率,长期负债比率,每股负债比,财务费用比例,固定比,速动比率,流动比率,净利润现金占比,总资产周转率,流动负债率,营业费用比例,40.
24、00%30.00%20.00%,10.00%0.00%-10.00%-20.00%,07年以来IC近1年IC上月IC,数据来源：广发证券发展研究中心（八）估值因子：全面爆发估值因子包含五个个：每股派息/股价、EP、BP、SP以及CFP。中长期来看，估值因子的预测效果均比较稳定，尤其是EP和BP平均IC在2%以上，而近期观察发现，估值因子有效性有显著的提升，主要原因是各行业内因子的有效性差异性较大，其中采掘、建材及医药等行业内因子表现突出，从而带动了全局的估值效应，建议在行业内重点关注PE和PB。从行业角度来看，多个行业中的确存在明显的估值效益，其中采掘、信息服务、房地产以及金融服务等行业长期有
25、效，而近一年来估值效应在这几个行业中依然适用，值得一提的是，不同行业由于其盈利模型以及产业结构的区别，因此各个估值指标所发挥的效果也大不相同，其中，房地产行业和非银行金融的BP效应非常明显，而金融行业中PS相对突出，因此我们建议针对以上几个行业，分别采用不同的估值因子挖掘被市场的低估的个股。图 9：估值因子 IC,识别风险，发现价值,10/26,请务必阅读末页的免责声明,EP,BP,/,SP,CFP,金融工程|定期报告,18.00%16.00%,07年以来IC,近1年IC,上月IC,14.00%12.00%10.00%8.00%6.00%4.00%2.00%0.00%,-2.00%,派 每价
26、股 息 股,数据来源：广发证券发展研究中心三、行业内风格因子表现本节按照上述划分的24个行业，分别统计各类风格因子在行业内的中长期表现，并将行业内的风格因子IC与跨行业的因子IC进行对比，从而一方面可以直观地看出各类因子在跨行业以及行业内预测能力的不同；另一方面也能够从行业内的角度探寻哪些风格因子更擅长于挖掘具体的行业内个股。（一）农林牧渔,图 10：农林牧渔行业因子三年平均 IC识别风险，发现价值,图 11：农林牧渔行业因子一年平均 IC请务必阅读末页的免责声明11/26,金融工程|定期报告数据来源:广发证券发展研究中心（二）采掘,图 12：采掘行业因子三年平均 IC数据来源:广发证券发展研
27、究中心（三）化工图 14：化工因子三年平均 IC识别风险，发现价值,图 13：采掘行业因子一年平均 IC图 15：化工行业因子一年平均 IC12/26,请务必阅读末页的免责声明,金融工程|定期报告数据来源:广发证券发展研究中心（四）黑色金属,图 16：黑色金属行业因子三年平均 IC数据来源:广发证券发展研究中心识别风险，发现价值,图 17：黑色金属行业因子一年平均 IC请务必阅读末页的免责声明13/26,金融工程|定期报告（五）有色金属,图 18：有色金属行业因子三年平均 IC数据来源:广发证券发展研究中心（六）建筑材料图 20：建筑材料行业因子三年平均 IC数据来源:广发证券发展研究中心识别
28、风险，发现价值,图 19：有色金属行业因子一年平均 IC图 21：建筑材料行业因子一年平均 IC请务必阅读末页的免责声明14/26,金融工程|定期报告（七）机械设备,图 22：机械设备行业因子三年平均 IC数据来源:广发证券发展研究中心（八）电子图 24：电子行业因子三年平均 IC识别风险，发现价值,图 23：机械设备行业因子一年平均 IC图 25：电子行业因子一年平均 IC请务必阅读末页的免责声明15/26,金融工程|定期报告数据来源:广发证券发展研究中心（九）交运设备,图 26：交运设备行业因子三年平均 IC数据来源:广发证券发展研究中心识别风险，发现价值,图 27：交运设备行业因子一年平
29、均 IC请务必阅读末页的免责声明16/26,金融工程|定期报告（十）信息设备,图 28：信息设备行业因子三年平均 IC数据来源:广发证券发展研究中心（十一）家用电器图 30：家用电器行业因子三年平均 IC识别风险，发现价值,图 29：信息设备行业因子一年平均 IC图 31：家用电器行业因子一年平均 IC请务必阅读末页的免责声明17/26,金融工程|定期报告数据来源:广发证券发展研究中心（十二）食品饮料,图 32：食品饮料行业因子三年平均 IC数据来源:广发证券发展研究中心（十三）纺织服装图 34：纺织服装行业因子三年平均 IC识别风险，发现价值,图 33：食品饮料行业因子一年平均 IC图 35
30、：纺织服装行业因子一年平均 IC请务必阅读末页的免责声明18/26,金融工程|定期报告数据来源:广发证券发展研究中心（十四）轻工制造,图 36：轻工制造行业因子三年平均 IC数据来源:广发证券发展研究中心识别风险，发现价值,图 37：轻工制造行业因子一年平均 IC请务必阅读末页的免责声明19/26,金融工程|定期报告（十五）医药生物,图 38：医药生物行业因子三年平均 IC数据来源:广发证券发展研究中心（十六）公用事业图 40：公用事业行业因子三年平均 IC数据来源:广发证券发展研究中心识别风险，发现价值,图 39：医药生物行业因子一年平均 IC图 41：公用事业行业因子一年平均 IC请务必阅
31、读末页的免责声明20/26,金融工程|定期报告（十七）交通运输,图 42：交通运输行业因子三年平均 IC数据来源:广发证券发展研究中心（十八）房地产图 44：房地产行业因子三年平均 IC识别风险，发现价值,图 43：交通运输行业因子一年平均 IC图 45：房地产行业因子一年平均 IC请务必阅读末页的免责声明21/26,金融工程|定期报告数据来源:广发证券发展研究中心（十九）银行,图 46：银行业因子三年平均 IC数据来源:广发证券发展研究中心识别风险，发现价值,图 47：银行业因子一年平均 IC22/26,请务必阅读末页的免责声明,金融工程|定期报告（二十）非银行金融,图 48：银行业因子三年
32、平均 IC数据来源:广发证券发展研究中心（二十一）商业贸易图 50：商业贸易行业因子三年平均 IC数据来源:广发证券发展研究中心识别风险，发现价值,图 49：银行业因子一年平均 IC图 51：商业贸易行业因子一年平均 IC请务必阅读末页的免责声明23/26,金融工程|定期报告（二十二）餐饮旅游,图 52：餐饮旅游行业因子三年平均 IC数据来源:广发证券发展研究中心（二十三）信息服务图 54：信息服务行业因子三年平均 IC识别风险，发现价值,图 53：餐饮旅游行业因子一年平均 IC图 55：信息服务行业因子一年平均 IC请务必阅读末页的免责声明24/26,金融工程|定期报告数据来源:广发证券发展
33、研究中心（二十四）综合,图 56：综合行业因子三年平均 IC数据来源:广发证券发展研究中心识别风险，发现价值,图 57：综合行业因子一年平均 IC25/26,请务必阅读末页的免责声明,Table_Research,俞文冰：,叶 涛：,李 明：,Table_RatingIndustry,持有：,Table_RatingCompany,持有：,联系我们,地址,Table_Disclaimer,金融工程|定期报告广发金融工程研究小组,罗 军：安宁宁：胡海涛：夏潇阳：汪 鑫：蓝昭钦：史庆盛：张 超：,首席分析师，华南理工大学理学硕士，2010 年进入广发证券发展研究中心。首席分析师，CFA，上海财经大
34、学统计学硕士，2012 年进入广发证券发展研究中心。资深分析师，CFA，上海交通大学管理科学与工程硕士，2012 年进入广发证券发展研究中心。资深分析师，暨南大学数量经济学硕士，2011 年进入广发证券发展研究中心。分析师，华南理工大学理学硕士，2010 年进入广发证券发展研究中心。分析师，上海交通大学金融工程硕士，2012 年进入广发证券发展研究中心。分析师，中国科学技术大学金融工程硕士，2012 年进入广发证券发展研究中心。分析师，伦敦城市大学卡斯商学院计量金融硕士，2010 年进入广发证券发展研究中心。分析师，中山大学理学硕士，2010 年进入广发证券发展研究中心。研究助理，华南理工大学
35、金融工程硕士，2011 年进入广发证券发展研究中心。研究助理，中山大学理学硕士，2012 年进入广发证券发展研究中心。,广发证券行业投资评级说明,买入：卖出：,预期未来 12 个月内，股价表现强于大盘 10%以上。预期未来 12 个月内，股价相对大盘的变动幅度介于-10%+10%。预期未来 12 个月内，股价表现弱于大盘 10%以上。,广发证券公司投资评级说明,买入：谨慎增持：卖出：,预期未来 12 个月内，股价表现强于大盘 15%以上。预期未来 12 个月内，股价表现强于大盘 5%-15%。预期未来 12 个月内，股价相对大盘的变动幅度介于-5%+5%。预期未来 12 个月内，股价表现弱于大
36、盘 5%以上。,Table_Address,广州市广州市天河北路 183 号大都会广场 5 楼,深圳市深圳市福田区金田路 4018号安联大厦 15A03-04,北京市北京市西城区月坛北街 2 号月坛大厦 18 层,上海市上海市浦东新区富城路 99 号震旦大厦 18 楼,邮政编码,510075,518000,100045,200120,客服邮箱服务热线,020-87555888-8612,免责声明广发证券股份有限公司具备证券投资咨询业务资格。本报告只发送给广发证券重点客户，不对外公开发布。本报告所载资料的来源及观点的出处皆被广发证券股份有限公司认为可靠，但广发证券不对其准确性或完整性做出任何保证
37、。报告内容仅供参考，报告中的信息或所表达观点不构成所涉证券买卖的出价或询价。广发证券不对因使用本报告的内容而引致的损失承担任何责任，除非法律法规有明确规定。客户不应以本报告取代其独立判断或仅根据本报告做出决策。广发证券可发出其它与本报告所载信息不一致及有不同结论的报告。本报告反映研究人员的不同观点、见解及分析方法，并不代表广发证券或其附属机构的立场。报告所载资料、意见及推测仅反映研究人员于发出本报告当日的判断，可随时更改且不予通告。本报告旨在发送给广发证券的特定客户及其它专业人士。未经广发证券事先书面许可，任何机构或个人不得以任何形式翻版、复制、刊登、转载和引用，否则由此造成的一切不良后果及法律责任由私自翻版、复制、刊登、转载和引用者承担。,识别风险，发现价值,26/26,请务必阅读末页的免责声明,
