【广发金工】量化·精选·致远-2026深度研究五：PB-ROE选股探讨

广发证券资深金工分析师 周飞鹏

广发证券首席金工分析师 陈原文

chenyuanwen@gf.com.cn

广发证券首席金工分析师 安宁宁

anningning@gf.com.cn

PB-ROE框架：PB与ROE的双重排序结果与理论预期相符，月均收益率最高组别出现在低PB+高ROE分段内；PB-ROE基础策略扣费后年化收益率14.4%，相对中证全指全收益年化超额收益率8.9%，信息比0.97，相对最大回撤20.6%。

商誉占比：在低PB分段中剔除商誉占净资产比例较高的公司，以压缩会计政策选择对估值分母的干扰，使PB更贴近企业真实资产的可变现价值：高商誉占比剔除组合相较低PB池在收益端及相对回撤端均提高，整体收益风险性价比提升。

权益乘数：在基础PB-ROE策略基础上对高权益乘数公司进行剔除，以区分盈利能力的“经营所得”与“杠杆所得”。权益乘数筛选组合较基础组合在收益端与总体信息比率方面有提升

“价值陷阱”：部分个股之所以呈现极低的市净率，并非市场的系统性低估，而是主营业务已陷入衰退通道。通过营收指标筛选，确保入选标的未陷入“价值陷阱”。营收筛选组合较基础组合业绩提升。

综合筛选组合：通过三重过滤构造改进组合，改进策略从静态的“低估值-高盈利”二维截面，转向兼顾资产真实性、盈利可持续性与业务趋势的多维筛选，从而提升组合的安全边际与收益兑现确定性。综合筛选组合较基础PB-ROE策略在收益及收益风险比方面有明显提升。综合筛选组合扣费后年化收益19.1%，夏普0.76，相对中证全指全收益年化超额收益13.6%，信息比1.33，相对最大回撤21.9%。

风险提示：（1）本报告中所述选股测试结果是用量化方法通过历史数据统计、建模和测算完成，所得出的结论与规律在政策、市场环境发生变化时可能存在失效的风险；（2）模型在市场结构及交易行为改变时存在失效风险；（3）因量化模型不同，本文提出的观点可能与其他量化模型结论存在差异。

一、研究背景

价值投资的核心命题历久弥新：投资者究竟应当为企业的盈利能力支付怎样的价格？这一追问自本杰明·格雷厄姆在《证券分析》中奠定"安全边际"与"内在价值"的基石以来，便贯穿了整个现代投资理论的发展脉络。然而，早期价值投资更侧重于以低于清算价值的价格购入资产，对企业盈利质量的考量相对有限。随着资本市场的发展，投资者逐渐意识到，单纯追求低估值可能陷入"价值陷阱"，而脱离价格约束地追逐高盈利又难免承受过高溢价的风险。正是出于对上述极端片面性的反思，将估值与盈利进行系统化结合的思路应运而生，PB-ROE策略成为投资领域一条极为自然且富有生命力的研究线索。

从逻辑层面审视，PB-ROE策略的有效性根植于两个经济直觉。

其一，从商业常识角度看，ROE作为衡量股东权益回报效率的核心指标，反映了企业运用自有资本创造利润的能力，这种能力通常源于企业所享有的某种竞争优势（如：技术领先、品牌溢价、成本优势、网络效应等）；而PB则代表了市场为每一单位账面净资产所愿意支付的价格。二者在横截面上的相对位置，实质上度量了投资者为获取单位盈利能力所付出的成本。当这一成本显著低于市场均衡水平时，便构成了安全边际的来源。

其二，从行为金融学角度看，市场并非完全有效，“有限注意力”导致市场存在“关注度洼地”，即一些公司虽然盈利质量优异，却因行业冷静、市值中等或缺乏题材而未被充分定价。PB-ROE策略系统性扫描全市场，正是为了捕捉这类被忽视的套利机会。

尽管如此，经典PB-ROE策略中亦存在一定局限性：即PB与ROE均为相对粗犷的财务指标。市净率高度依赖会计政策选择，如商誉会影响账面价值的“真实性”；而ROE作为基于账面价值的后验指标，也容易受到盈利能力之外因素的影响，如高ROE若由过度杠杆驱动，其可持续性便值得怀疑。因此，一个更成熟的选股框架除了关注"价格"与"盈利"的静态匹配，或许还需要纳入资产结构、财务稳健性、盈利质量等更为精细的维度。如何在保留PB-ROE框架简洁性与可解释性的同时，对其指标粗糙度与维度单一性进行改进，即为本文后续章节尝试探讨的方向。

在本文中，我们首先对PB-ROE框架的有效性进行验证，并测算传统策略的效果，其次我们尝试从不同维度对策略进行改进以进一步提升选股效果（如无特殊说明，本报告数据来源均为Wind）。

二、PB-ROE框架有效性验证

本章中，我们首先以双重排序的方式验证低PB+高ROE分组的收益优势，其次采用分位数或固定数量分层选股的方式构建基础PB-ROE策略组合，并测算其业绩。

如无特殊说明，下文中我们统一按如下设定进行选股测试：

选股范围：全A市场；

股票预处理：剔除ST/ST*、涨跌停板、上市未满60个交易日股票；

因子预处理：去极值、标准化；

回测区间：2010.01.29 - 2026.04.30（下文业绩图表皆以此区间展示）；

业绩基准：中证全指全收益；

调仓周期：每月最后一个交易日以收盘价调仓；

交易费用：双边千二；

（一）双重排序检验

为验证PB-ROE框架在A股市场中的有效性，我们采用双重排序法（Double Sort）构建投资组合，并考察不同估值-盈利交叉分组下的业绩差异。该方法能够在控制单一变量影响的基础上，清晰呈现PB与ROE的交互效应，从而检验“低估值、高盈利”组合是否确实具备收益优势。本文中，我们使用PB_LF与ROE_TTM作为回测指标（下文不再赘述）。

在每个调仓日，我们按PB将全样本股票等分为N=5组，记为1至5组，其中1组为估值最低组，5为估值最高组。随后，我们在每一PB分组内部，再按照ROE等分为M=5组，同样记为1至5组，其中1组为盈利最低组，5组为盈利最高组。由此得到N×M个交叉组合（N_M组表示PB第N组ROE第M组）。组合内个股采用等权重方式构建，持有至下一调仓日再平衡。

从双重排序结果看，每个PB分组内，ROE高分组的月均收益率明显高于低分组；同时，相同ROE分组下，低PB组整体收益表现优于高PB组；月均收益率最高组别出现在低PB+高ROE分段内，这一结果与PB-ROE框架的理论效果相符。

（二）PB-ROE基础策略

接下去，我们测算基础PB-ROE策略在A股市场中的表现。我们采用分位数或固定数量分层选股的方式筛选标的，即在全样本中先锁定估值最低的若干分位，再从中进一步筛选盈利能力较强的个股，从而得到兼具“低估值”与“高盈利”特征的标的集合。

在PB分段的选择中，我们保留低PB的40%分段，之所以不选择更极端的20%分段是因为双重排序结果显示高ROE的突出表现不局限于低PB20%分段，2_5组表现略优于1_5组。其次，在低PB筛选池中，我们保留ROE较高的前200只个股，等权构建组合。 

回测区间内，PB-ROE基础策略表现出一定的选股能力，扣费后年化收益率14.4%，最大回撤49.2%，相对中证全指全收益年化超额收益率8.9%，信息比0.97，相对最大回撤20.6%，月度超额胜率62.1%，月度超额盈亏比1.3。

基于前文对基础框架有效性的验证，本章从资产质量、财务杠杆与盈利趋势三个维度对PB-ROE框架进行改进：剔除高商誉占比个股以净化账面资产，剔除高权益乘数个股以还原盈利能力，并引入营收指标以识别“价值陷阱”，进而构建更为稳健的多头策略。需要指出的是，我们在加入筛选指标时，尽可能不引入过多的其他Beta收益来源（如成长），以保持组合的价值属性。

（一）商誉占比

第一个维度，我们考虑挤出净资产中可能的“水分”，其中较典型的情形是商誉占比（商誉占净资产比例）较高。

在PB-ROE框架中，PB以账面净资产为分母计算估值，即估值合理性部分依赖于净资产这一会计锚点的真实性。商誉作为企业并购活动中支付的溢价，其会计确认方式可能对上述锚点构成“扭曲”，使得高商誉占比公司的PB指标难以准确反映其内在价值，进而削弱了PB-ROE配对策略的有效性。

从估值维度审视，商誉被直接计入净资产，对于商誉占净资产比例较高的公司，其市净率可能因分母“虚高”而形成“估值洼地”的假象；一旦未来发生商誉减值，净资产将骤然收缩，之前低廉的PB会被动抬升，投资者所依赖的安全边际可能瓦解。因此，高商誉占比实质上侵蚀了PB作为估值锚的可靠性，使其无法有效度量市场为真实可清算资产所支付的价格。

因此，我们考虑在PB-ROE策略的第一步中增加筛选条件，即在低PB40%分段中剔除高商誉占比的公司，以压缩会计政策选择对估值分母的干扰，使PB更贴近企业真实资产的可变现价值。

为检验这一思路的效果，我们首先单独测算低PB分段的组合业绩作为对照组。

回测结果显示，低PB组合年化收益12.6%，夏普0.47，相对中证全指全收益年化超额收益7.1%，信息比0.74，相对最大回撤34%。

而后，我们在对照组中加入高商誉占比公司的剔除，结果显示高商誉占比剔除组合相较对照组在收益端及相对回撤端均提高，整体收益风险性价比提升，该思路的有效性得到印证。高商誉占比剔除组合扣费后相对中证全指全收益年化超额收益7.7%，信息比0.81，相对最大回撤29.6%。

（二）权益乘数

第二个维度，我们考虑筛选ROE的质量，其中较典型的筛选指标是权益乘数（总资产比净资产）。

在PB-ROE框架中，ROE作为刻画企业盈利能力的核心变量，其数值高低直接决定了策略对“优质资产”的识别精度。由“杜邦”分解可知，ROE是净利润率、总资产周转率与权益乘数三者共同作用的结果。其中，权益乘数反映了企业运用财务杠杆放大股东收益的程度。

从盈利生成的机制来看，高权益乘数对ROE的抬升具有“财务技巧”属性。理论上，当企业通过大规模举债扩充资产规模时，即便其主营业务利润率与资产运营效率处于行业中等甚至偏下水平，权益乘数的放大效应仍可将账面ROE推升至高位，使其在PB-ROE 二维筛选中落入“高盈利”象限。但这种由杠杆驱动的盈利回报可能在特定情境下产生波动：例如利率中枢抬升或行业景气度回落（利息支出与再融资约束可能侵蚀企业净利润，导致ROE出现明显下滑）。此时，策略所捕获的并非企业核心竞争力的持续兑现，而是财务激进政策下的阶段性账面繁荣，其未来收益兑现能力存疑。

因此，我们考虑在基础PB-ROE策略的基础上对高权益乘数公司进行剔除，以区分盈利能力的“经营所得”与“杠杆所得”。 

回测结果显示，权益乘数筛选组合较基础组合在收益端与总体信息比率方面有提升，组合扣费后年化收益15.3%，夏普0.58，相对中证全指全收益年化超额收益9.8%，信息比0.98，相对最大回撤21.2%。

（三）“价值陷阱”

第三个维度，我们考虑识别“价值陷阱”。

在PB-ROE框架的实践中，一个不可忽视的风险来源在于“价值陷阱”的识别盲区：部分个股之所以呈现极低的市净率，并非市场对其盈利能力的系统性低估，而是主营业务已陷入衰退通道，未来盈利预期持续下修，导致资产定价中枢随之下移。在此情形下，若仅依据静态的PB与ROE进行二维筛选，投资者易将“低估值”误判为安全边际，实则买入的是盈利弱化的“价值陷阱”。

为有效识别这一风险，我们引入营业收入增速>0作为筛选条件（有别于以营收增速排序筛选，尽可能不引入过多的成长性）。

营收增速为正，意味着企业核心业务在最新报告期内仍处于扩张轨道，市场需求对其产品或服务的吸纳能力尚未衰竭；反之，若营收增速为负，即便当期ROE仍维持高位，其盈利持续性亦存疑，低PB可能是市场对主业萎缩的合理折价，此种情况下，该笔投资可能需要较长的等待期。

因此，通过要求营收增速>0，PB-ROE策略得以在“低估值”与“高盈利”之外，增加一层业务趋势验证：确保入选标的未陷入“价值陷阱”。

作为检验，我们在基础PB-ROE策略的基础上对营收增速为负的公司进行剔除。

回测结果显示，营收筛选组合较基础组合有明显提升，组合扣费后年化收益15.8%，夏普0.61，相对中证全指全收益年化超额收益10.3%，信息比1.12，相对最大回撤19.9%。

四、综合筛选组合

综合前述，我们在基础PB-ROE策略之上，通过三重过滤构造改进框架：剔除商誉占净资产比例过高的标的，以矫正商誉对PB估值锚可能的扭曲；剔除权益乘数过高的标的，以剥离财务杠杆对ROE的虚抬效应，确保留存样本的盈利质量源于内生经营效率而非过度债务扩张；同时要求营业收入增速为正，以确认主营业务并非处于衰退轨道。经此处理，改进策略从静态的“低估值-高盈利”二维截面，转向兼顾资产真实性、盈利可持续性与业务趋势的多维筛选，从而提升组合的安全边际与收益兑现确定性。

回测期内，综合筛选组合较基础策略在收益及收益风险比方面有明显提升。综合筛选组合扣费后年化收益19.1%，夏普0.76，相对中证全指全收益年化超额收益13.6%，信息比1.33，相对最大回撤21.9%。

五、总结

将估值与盈利进行系统化结合的PB-ROE策略是投资领域富有生命力的研究线索。由于PB与ROE本身相对粗犷的指标属性，经典PB-ROE策略存在局限性。市净率的估值锚——净资产高度依赖会计政策选择；而ROE作为基于账面价值的后验指标，也容易受到盈利能力之外因素的影响。因此，一个更成熟的选股框架除了关注"价格"与"盈利"的静态匹配，或许还需要纳入资产结构、财务稳健性、盈利质量等更为精细的维度。如何在保留PB-ROE框架简洁性与可解释性的同时，对其指标粗糙度与维度单一性进行改进，是本文尝试探讨的方向。

在第一章中，我们介绍了研究背景：PB-ROE框架的理论指导与业界实践。

在第二章中，我们首先以双重排序的方式验证PB-ROE框架的有效性，其次采用分层选股的方式构建基础PB-ROE策略组合，并测算其业绩。

在第三章中，我们从资产质量、财务杠杆与盈利趋势三个维度对PB-ROE框架进行改进：剔除高商誉占比个股以净化账面资产，剔除高权益乘数个股以还原盈利能力，并引入营收指标以识别“价值陷阱”。在本章中，我们分别展示了单个改进维度与对照组的业绩对比。

在第四章中，我们在基础PB-ROE策略的基础上，综合前述三个改进方向构建了综合筛选组合。该策略从静态的“低估值-高盈利”二维截面，转向兼顾资产真实性、盈利可持续性与业务趋势的多维筛选，从而提升组合的安全边际与收益兑现确定性。回测期内，组合较基础策略在收益及收益风险比方面有明显提升。综合筛选组合扣费后年化收益19.1%，夏普0.76，相对中证全指全收益年化超额收益13.6%，信息比1.33，相对最大回撤21.9%。

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