源达信息：规模因子十年回测 小市值溢价的检验与策略构建——金融工程研究

　　规模因子（Size Factor）是衡量上市公司规模的经典因子，其经济学基础源于小市值溢价现象。自Banz（1981）提出以来，大量研究表明小市值股票的长期收益系统性高于大市值股票，Fama-French三因子模型中的SMB（Small Minus Big）因子即是对该效应的刻画。规模因子的常见构建方式包括总市值、流通市值、自由流通市值及对数市值等，具体如表1所示。 　　表1：规模因子的主要构建方式 　　因为A股市值从几十亿到数万亿跨度极大且呈长尾分布，直接采用原始市值容易受极端值影响，取自然对数可有效缓解数据偏态和异方差问题，提升线性回归的拟合效率。故本文选取 ln市值（总市值的自然对数）作为规模因子构建策略，其公式为： 　　规模因子 = ln（股价 × 总股本） 　　其中，股价与总股本均取调仓时点数据。 　　2．规模因子的 IC检测分析 　　考虑到定期报告的披露时间，我们对中证全指成分股，采用半年度频率数据，对2014-2026年期间4月30日及10月31日的数据进行 IC 检测，可以发现规模因子的主要特征如下： 　　（1）规模因子整体呈负向选股能力，小市值溢价显著，在中小盘指数中尤为突出。 因子在中证1000指数中负向预测能力最强，平均RankIC为-0.0773，RankICIR为-0.4429，行业中性化后RankICIR进一步增强至-0.5085，负向预测的强度与稳定性俱佳；在沪深300指数中因子呈正向选股能力，平均RankIC为0.0521。 　　（2）规模因子在商业贸易、纺织服装、轻工制造等行业负向选股效果最强，仅在银行、非银金融中呈正向。 商业贸易、纺织服装、轻工制造、综合、传媒等行业的RankIC均值均低于-0.13，行业内小市值股票持续跑赢大市值股票，负向强度较高；与之相对，因子在银行、非银金融行业中呈正向选股能力，其中银行的RankIC均值达0.1288，RankIC正比例为64%，大市值占优的特征显著。 　　（3）规模因子的负向有效性随市值增大而单调递减，在小市值组中最为显著。 市值组1至市值组4（市值中位数约24亿至109亿元）的RankIC均值依次为-0.1038、-0.0505、-0.0302、-0.0103，均为负值且绝对值逐级收窄，RankIC正比例分别为0.16、0.24、0.28、0.44，小市值组内负向预测的强度与信号一致性俱佳；市值组5（市值中位数约305亿元）的RankIC均值转正至0.0402，正比例升至0.68，大市值股票转而占优。因子有效性整体随市值增大呈单调递减态势。 　　分指数对规模因子进行IC检测，规模因子整体呈现负向选股能力，平均RankIC为-0.0835，RankICIR为-0.3771，体现出A股市场整体的小市值溢价特征。分指数来看，因子在中证1000中负向表现最为突出，平均RankIC最低，且RankICIR绝对值最高，行业中性化后RankICIR进一步增强至-0.5085。沪深300平均RankIC为0.0521，因子呈正向选股能力，但RankICIR偏低，仅为0.2964，稳定性较弱；中证500与中证800中因子有效性整体偏弱，信号方向不稳定。 　　表2：不同指数规模因子 IC 检测情况（包含行业中性化前后的2种情况） 　　我们对规模因子分行业进行 IC 检测。从行业表现数据来看，该因子在绝大多数行业中呈负向选股能力，小市值效应普遍存在，其中在商业贸易、纺织服装、轻工制造、综合、传媒等行业负向预测能力最强，Rank IC 均值均低于-0.13；与之相对，因子在银行、非银金融行业中呈正向选股能力，其中银行的Rank IC均值达0.1288，Rank IC正比例为64%，为全部行业中大市值占优最显著的行业。 　　表3：不同行业规模因子 IC检测情况 　　接着，我们对不同市值的股票分组进行 IC 检测，规模因子的有效性随市值增大呈单调递减的特征：市值组1至市值组4的RankIC均值依次为-0.1038、-0.0505、-0.0302、-0.0103，均为负值且绝对值呈阶梯式收窄，在市值组1（市值中位数约24亿元）负向强度最高，小市值溢价最为显著；市值组5（市值中位数约305亿元）的RankIC均值转正至0.0402，大市值股票转而占优。从稳定性看，市值组1的RankIC正比例仅为0.16，负向信号一致性最强；市值组5的RankIC正比例最高（0.68），正向信号最稳定。综上，规模因子在小市值区间的股票中负向表现最强，兼具预测的强度和稳定性。 　　表4：不同市值规模因子 IC检测情况 　　从时间维度来看，结合不同年份的市场风格轮动，规模因子的有效性高度依赖于市场的大小盘风格。大盘风格占优的年份，因子呈正向，例如2017年；小盘风格主导的年份，因子显著为负，例如2015年、2021年、2025年，小市值股票大幅跑赢。 　　表5：不同年份规模因子 IC检测情况 　　规模因子较低组跑赢规模因子较高组，将规模因子从小到大分为10组，计算累计平均收益率曲线，可以发现规模因子较低组即小市值组的收益表现整体优于较高组，与IC检测所呈现的小市值溢价特征相互印证。 　　图1：规模因子的分组平均累计收益