本文重点关注A 股市场上的“盈余公告后漂移”（PEAD）效应，借助定期财务报告、业绩预告和业绩快报数据构建更加有效的SUE因子，并将其与反转因子进行融合，在交易情绪与个股基本面之间寻找平衡点，以供投资者参考。

在本文的开头，我们先从事件驱动研究的角度来关注A 股市场上是否存在显著的PEAD 效应。首先，我们根据上市公司公告中披露的信息构建业绩超预期因子（因子的具体构建方式将在下文中进行详细介绍），并在每个报告期将全市场的所有股票按照该因子值从大到小进行排序，并分为10 组。随后，我们计算每个组别中的成分股在公司公告前60 天到公司公告后120 天的日度超额收益，那么每个组别在[-60, 120]期间的日度超额收益即为该组成分股日度超额收益的平均。最后，我们将每个组别在所有报告期的业绩公告前、后日度超额收益取平均，作为该组别在事件前后的单日超额收益。

本文参考 Jegadeesh 和 Livnat（2006），采用标准化预期外盈利（StandardizedUnexcepted Earnings, SUE）因子作为公司业绩超预期程度的代理变量。事实上，在实际计算中我们不仅可以从上市公司的定期财务报告中获取公司业绩数据，还能够从业绩预告及业绩快报中获取更为及时的预披露信息。在本节中，我们将对SUE 因子的具体计算方式进行介绍，并同时对各类财务报告的披露时间及披露质量进行对比，从而帮助投资者利用更多的信息构建更为有效的SUE 因子。

图1 公告前后业绩超预期分组累计超额收益（2009.12.31-2019.6.30）

因子构建——标准化预期外盈利SUE

本文采用如下公式计算股票 i 在 t 季度的 SUE 因子：

其中，����,��表示个股在t 季度实际公布的单季度净利润数据，它可以从公司披露的财务报表中直接获得。��(����,��)表示个股在t 季度的预期单季度净利润数据， 它可以事先通过公司过往的单季度净利润计算得到。����,��表示公司单季度净利润 增长的标准差。Jegadeesh 和Livnat（2006）认为，个股的单季度净利润服从一个带有漂移项的季节性随机游走过程（Seasonal Random Walk With Drift），因此公司的预期单季度净利润可以表示为：

(����,�� ) = ����,��−4 + ����,��

����, =Σ (����,��−�� − ����,��−��−4) 8��=1/8

����, =1/7√Σ (����,��−�� − ����,��−��−4 − ����,��)28��=1

可以看到，t 季度的预期单季度净利润（�� (����,��)）等于去年同期的实际单季度净利润（����,��−4）与漂移项����,��的加总，而该漂移项的值可通过过去8 个季度的单季度净利润同比增长（����,��−�� −����,��−��−4，也就是上文所说的漂移项）的平均计算得到。分母的����,��部分为过去8 个季度中每个季度的实际单季度净利润（����,��−��）与预期单季度净利润（����,��−��−4 + ����,��）之差的标准差计算得到，句话说���� ,��计算的是过去8 个季度中公司单季度超预期净利润的标准差。除了以标准化预期外盈利（SUE）作为个股业绩超预期幅度的代理变量之外，很多学者还提出采用标准化预期外营业收入（SUR）进行辅助参考。SUR 的计算方式与SUE 的计算完全一致，所不同的是SUR 的计算不再以公司的净利润为基础数据，而是以其营业收入进行衡量：

��U����, =��������,�� − ��(��������,��)/����,��

其中，��������,��表示个股i 在t 季度的单季度营业收入，�� (��������,��)表示其预期的单季度营业收入，����,��表示单季度营业收入增长的标准差。需要注意的是，到目前为止无论是SUE 还是SUR，我们强调采用的是个股的单季度数据，而非定期报告公布的累计数据。然而，在公司定期公布的财务报表中，通常只会公布年初至报告期这一区间的累计数据，因此我们需要在定期财报的基础上进一步加工计算得到单季度数据，主要方法如下：一、三季度数据直接采用财务报告中公布的数据，二季度数据等于半年报数据减去一季度数据，四季度数据等于年报数据减去三季度数据。

此外，由于公司在披露定期报告之前，往往会披露业绩预告和业绩快报，而这些财务报表的披露时间和披露质量并不相同，为此我们将在下一小节中对主要财务报告的披露时间和数据质量进行详细比较。

图2 SUE 因子多空对冲净值走势（2009.12.31-2020.1.23）

图2 展示了SUE 因子多空对冲组合净值的走势，可以看到在样本范围内，对冲组合的多头相对空头的超额收益十分稳健，且在加入了业绩预告和业绩快报数据之后，SUE3 因子的多空对冲组合相较其他有着明显提升。

我们对A 股市场上的PEAD 效应在选股方面的能力进行了检验，通过构建标准化预期外盈余SUE 因子来观察业绩超预期因子的选股能力。通过对A 股市场上的定期财务报告、业绩预告和业绩快报的披露时间和数据质量进行分析发现，业绩预告和业绩快报数据对于定期报告在时间上的滞后性是一个非常良好的补充。通过更为及时的信息增量，我们构建的SUE 因子展现出十分稳健的增强效应。且与很多价量因子展现出的多头组合近几年失效不同，SUE 因子的多头组合在样本区间内展现出持续优异的Alpha 能力。

- The End -

爱晖资产

专注于量化领域的证券基金资产管理公司