价值因子：买入低估股票获取长期超额收益

价值之死——被大大夸张了

价值因子捕捉的是相对于账面价值、盈利或现金流等基本面指标价格较低的股票在历史上跑赢价格较高股票的趋势。价值溢价最早由本杰明·格雷厄姆和大卫·多德在1930年代提出，随后由尤金·法马和肯尼斯·弗伦奇在1992年的里程碑论文中正式化，是金融经济学中持续时间最长、研究最广泛的异常现象之一。根据肯尼斯·弗伦奇的数据库，High Minus Low（HML）因子在1926年至2010年代初期的美国股票市场中实现了约4-5%的年化回报。然而，2018年至2020年的严重低迷重新引发了关于溢价是否正在消失、是否反映了合理的风险补偿、或者行为偏差是否仍在维持溢价的争论。理解价值因子对于任何希望构建基于证据的投资策略的人来说都是必不可少的。

什么是价值因子？

价值因子基于一个简单的观察：相对于基本面指标以低倍数交易的股票平均而言往往比以高倍数交易的股票产生更高的后续回报。定义价值最常用的指标包括账面市值比（权益账面价值除以市值）、盈利价格比（常用市盈率的倒数）、现金流价格比和股息率。

本杰明·格雷厄姆被称为价值投资之父，他在1934年与大卫·多德合著的《证券分析》中阐述了核心理念。格雷厄姆认为市场经常对个别证券定价错误，为进行深入基本面分析的耐心投资者创造了机会。他提出的"安全边际"概念——以远低于估计内在价值的价格购买证券——成为包括沃伦·巴菲特在内的几代价值投资者的知识基础。

在量化金融中，价值因子通常被构建为一个多空组合。最广泛引用的是法马-弗伦奇HML（High Minus Low）因子，做多账面市值比排名前30%的股票，做空排名后30%的股票。这种构建方式在消除广泛市场波动影响的同时，分离出可归因于价值特征的回报差异。

区分基本面选股者实践的价值投资和量化金融中研究的价值因子是重要的。前者涉及深入的公司层面分析和定性判断。后者是一种系统化的、基于规则的策略，捕捉大规模证券组合中低估股票跑赢高估股票的统计趋势。两者共享哲学根基，但实施方式有很大不同。

学术证据

价值溢价的学术研究在1980年代和1990年代获得了发展势头。几篇里程碑式的论文建立了至今仍影响因子投资的实证基础。

法马和弗伦奇（1992）在《金融学杂志》上发表了《股票预期回报的横截面》，证明两个变量——公司规模和账面市值比——捕捉了平均股票回报横截面变化的大部分。这一发现挑战了资本资产定价模型（CAPM），该模型预测只有市场贝塔应该解释回报差异。账面市值比效应特别强：在1963-1990年的样本期间，账面市值比最高十分位的股票比最低十分位的股票月均回报高约1.53%。

1993年，法马和弗伦奇提出了三因子模型，在市场因子的基础上增加了规模因子（SMB，Small Minus Big）和价值因子（HML），扩展了这一研究。该模型成为学术绩效评估的标准框架，至今仍被广泛使用。

拉科尼肖克、施莱弗和维什尼（1994）在其颇具影响力的论文《逆向投资、外推和风险》中提供了补充证据。使用1968年至1990年的数据，他们按各种估值比率对股票进行排序，发现买入低市净率、低市盈率或低价现比股票的价值策略一致地跑赢魅力策略。按账面市值比排序时，价值组合的年均回报为19.8%，而魅力组合为9.3%，差距超过每年10个百分点。

后续研究将这些发现扩展到不同时间段和地区。戴维斯、法马和弗伦奇（2000）确认了追溯到1929年的美国数据中的价值溢价。法马和弗伦奇（1998）记录了13个主要国际市场中12个的价值溢价，在1975-1995年样本期间，跨国平均价值溢价为每年7.68%。

价值溢价为何存在？

关于价值股为何表现优异的争论形成了两大解释阵营：基于风险的理论和行为理论。

法马和弗伦奇支持的基于风险的解释认为，价值股的风险从根本上高于成长股。价值型公司通常资产负债表较弱、财务杠杆较高、盈利更具周期性、更容易受到经济衰退的影响。在这种观点下，价值股获得的更高回报代表了承担这些额外风险的合理补偿。在经济衰退期间，价值股往往遭受更严重的损失，恰恰是在投资者财富边际效用最高的时候。从这个角度来看，价值溢价根本不是异常现象，而是在困境企业承载更高系统性风险的世界中合理资产定价的自然结果。

拉科尼肖克、施莱弗和维什尼（1994）对这一观点提出了挑战，认为价值溢价源于投资者预期的系统性错误。他们提出投资者倾向于将近期的过去表现过度外推到未来。近期增长强劲的公司（魅力股）吸引了过度的乐观情绪，将其价格推至未来基本面无法支撑的水平。相反，近期表现不佳的公司（价值股）被过度悲观地定价。当实际的未来基本面没有预期那么极端时，价值股带来正面惊喜，而魅力股令人失望。

其他行为解释包括处置效应（投资者不愿卖出亏损股票，这可能延迟价值股的价格回升）、机构羊群效应（专业投资者为避免职业风险而聚集在热门成长股中）以及有限注意力（投资者关注引人注目的高增长故事，而非从事分析低估、不受青睐公司的枯燥工作）。

AQR资本管理公司的研究者提出的第三种观点认为风险和行为因素都有贡献。克利夫·阿斯内斯认为，在长期表现不佳的时期持有价值策略确实令人痛苦——正是这一特性阻止了套利消除溢价。在1990年代后期科技泡沫或2018-2020年成长股反弹等时期持有表现不佳的价值股所带来的不适，本身就是一种值得补偿的风险形式。

全球市场中的价值

支持价值因子的最有力证据之一是其在不同市场和时间段中的持续性。如果价值溢价仅仅是美国股票数据挖掘的统计产物，我们不应期望它在制度结构、会计准则和投资者群体不同的其他国家中一致出现。

法马和弗伦奇（1998）考察了1975年至1995年13个主要市场的回报。他们在研究的13个国家中的12个发现了显著的价值溢价。日本表现出特别强的价值效应，价值股年均跑赢成长股12.04%。英国、法国、德国和其他欧洲市场也显示出稳健的价值溢价，通常在每年5%到10%之间。

最近的全球研究基本确认了这些发现。MSCI世界价值指数在大多数长期测量期间跑赢了MSCI世界成长指数，但溢价的幅度因时代和地区而异。新兴市场也显示出价值溢价的证据，尽管数据可用性和市场微观结构的差异使比较不那么直接。

阿斯内斯、莫斯科维茨和佩德森（2013）在《金融学杂志》上发表了《价值和动量无处不在》，证明价值策略不仅在全球股票市场产生正回报，在国债、货币和商品期货中也是如此。这种跨资产证据特别有说服力，因为它表明价值现象并非股票特有，而是反映了金融资产定价方式的更根本特征。

然而，价值溢价的强度在时间上并不均匀。在美国股票市场，溢价从1930年代到2000年代初期特别强，但在全球金融危机后的十年中大幅减弱。这种时间变化推动了关于经济结构性变化、央行政策影响以及因子认知度提高通过拥挤效应降低预期回报的可能性的持续辩论。

2018-2020年的价值回撤

大约2018年到2020年的时期代表了价值因子历史上最严重的回撤，其严重程度甚至超过了1990年代后期的科技泡沫。以HML因子衡量，价值股相对于成长股损失了40%以上。这次回撤在量化投资者和学者中引发了深刻的反思。

为解释这一极端表现不佳，提出了几个假设。首先，大型科技公司的崛起——苹果、亚马逊、微软、Alphabet和Meta等公司——导致市场回报前所未有地集中在少数高增长、高估值股票上。这些公司受益于网络效应、可扩展的商业模式和赢家通吃的市场动态，这可能在一定程度上证明了传统价值指标无法捕捉的高估值是合理的。

其次，2008年金融危机后长期的接近零利率环境可能不成比例地有利于长久期的成长股。低折现率增加了远期未来现金流的现值，机械性地偏向那些价值取决于长远增长的公司。现金流在时间上分布更均匀的短久期价值股从这一效应中受益较少。

第三，经济构成的变化可能使传统的价值指标变得不那么有效。无形资产——包括知识产权、软件、品牌价值和人力资本——已成为企业价值日益重要的驱动力，但它们并未完全反映在标准会计衡量的账面价值中。这意味着账面市值比可能越来越多地错误分类企业，将拥有大量无形资产的公司标记为"昂贵"，而其真实资产基础远大于报告数字。

研究者们提出了应对这一问题的调整方案。阿诺特、哈维、卡列斯尼克和林奈因马（2021）探索了考虑无形资产的价值指标修正，发现调整后的指标在2018-2020年的困难时期部分恢复了价值溢价。同样，AQR的以色列、劳尔森和理查森主张使用组合多个指标的复合价值衡量标准，而非仅依赖账面市值比。

尽管严重，价值因子的回撤并不一定使该因子失效。历史上，价值溢价在恢复之前经历过长时间的表现不佳。1990年代后期的科技泡沫之后是2000年到2006年强劲的价值反弹。从2020年底开始并持续到2021-2022年，随着利率上升和投资者注意力从成长股转移，价值股出现了显著反弹。

实际实施

寻求获取价值溢价的投资者有几种实施选择，每种选择在成本、复杂性和预期效果之间有着不同的权衡。

最简单的方法是通过价值倾斜的指数基金和交易所交易基金（ETF）。追踪Russell 1000 Value、标普500价值指数或MSCI世界价值指数等指数的产品以低费用（年0.05%-0.20%）提供对价值股的广泛敞口。然而，这些广泛的指数倾向于提供相对稀释的价值敞口，因为它们使用温和的排序标准并持有大量股票。

量化资产管理公司提供的更集中的因子策略应用更严格的排序规则，可能使用复合价值指标（将账面市值比与盈利收益率、现金流收益率等其他指标相结合）。这些策略通常收取更高的费用（0.15%-0.50%），但旨在提供更明显的价值倾斜，从而提供更高的预期溢价。

多空价值策略主要通过对冲基金或自营交易获得，做多最便宜的股票并做空最昂贵的股票。这种构建方式最接近学术HML因子的复制，理论上可以捕获完整的价值差异。然而，做空引入了额外的成本和风险，包括借券费用、逼空和个别仓位的无限损失可能性。

多因子策略将价值与其他因子——通常是动量、质量和低波动率——结合起来，构建更分散的投资组合。这种方法认识到价值的回报是周期性的，将其与负相关因子（特别是动量，历史上与价值呈负相关）结合可以随时间平滑投资组合回报。

交易成本是所有价值策略的重要考虑因素。价值投资组合倾向于偏向规模较小、流动性较差的股票，交易成本可能更高。典型价值策略的年换手率在30%到80%之间，取决于再平衡频率和选择标准的严格程度。有效实施需要仔细关注交易执行、投资组合构建约束和税收管理。

独立回测：价值因子逐十年表现

下表展示了法马-弗伦奇HML（High Minus Low）价值因子的逐十年表现，揭示了溢价的历史强度及其显著的制度依赖性。

方法论：使用法马-弗伦奇HML因子的月度回报，做多账面市值比排名前30%的股票减去做空排名后30%的股票，1926年1月至2025年12月。回报为扣除交易成本前的总回报。

2010年代是价值因子近百年历史中表现最差的十年。从2017年到2020年初，HML经历了超过38%的回撤，超过了互联网泡沫时期的表现不佳。始于2020年末的复苏使2020年代回到了可观的年化4.2%溢价，但仍低于全样本平均水平。

这些数据来源于公开的学术因子回报数据，未计入交易成本、市场冲击或实施约束。实际投资组合表现将存在显著差异。

跨市场证据

从国际市场角度审视，价值因子的论据得到大幅强化。

法马和弗伦奇（1998）记录了13个主要国际市场中12个的价值溢价，其中日本表现出特别强的价值效应，年均达12.04%。阿斯内斯、莫斯科维茨和佩德森（2013）在《价值和动量无处不在》中大幅扩展了这一证据，显示价值溢价不仅存在于全球股票市场，还存在于政府债券、货币和商品期货中。

2010年代美国特有的价值弱势并未同等程度地延伸到所有市场。欧洲和日本的价值股在这一时期继续产生正溢价，表明美国的弱势主要由回报极度集中于大型科技公司所驱动——这一现象主要特定于美国市场。

证据的现状

价值因子处于因子投资中最强历史证据和最活跃当代争论的交汇点。从积累的研究中，可以得出以下几个结论。

在长期视角下，实证记录是明确的。法马和弗伦奇（1992）记录了1963-1990年美国股票中的横截面价值溢价。戴维斯、法马和弗伦奇（2000）将其延伸至1929年。法马和弗伦奇（1998）在12个国际市场中予以确认。阿斯内斯、莫斯科维茨和佩德森（2013）在多个资产类别中发现了它。拉科尼肖克、施莱弗和维什尼（1994）显示价值策略每年跑赢魅力策略超过10个百分点。没有其他因子在如此广泛的市场、时间段和资产类别中被记录。

2018-2020年的回撤虽然严重，但在性质上并非史无前例——仅在程度上如此。价值在1990年代后期科技泡沫期间也经历了显著的表现不佳，并在2000-2006年强劲复苏。问题在于2010年代代表的是周期性的表现不佳（如风险解释所暗示的）还是结构性损害（如无形资产假说所暗示的）。2020年后的复苏为周期性解释提供了一些证据，但样本期过短，不足以得出确定性结论。

麦克莱恩和庞蒂夫（2016）发现因子溢价在样本外下降约32%，发表后下降约26%。将这些估计应用于价值因子，意味着发表后衰减调整后的前瞻溢价约为年化2-3%——仍具经济意义，尤其是与其他因子结合时。阿诺特、哈维、卡列斯尼克和林奈因马（2021）表明，将账面市值比调整以纳入无形资产后，在困难的2018-2020年期间部分恢复了溢价，这表明价值并未死亡，而是传统指标已成为一个更嘈杂的信号。

对于实践者而言，证据支持将价值敞口作为多元化多因子组合的一部分予以维持，同时承认溢价可能小于其长期历史平均水平。将价值与质量筛选结合（Novy-Marx 2013）、使用复合价值指标而非仅依赖账面市值比（AQR的以色列、劳尔森和理查森）、以及将价值与动量配对（阿斯内斯、莫斯科维茨和佩德森 2013），都代表了对简单价值实施的基于证据的改进。在长期回撤期间持有价值的心理挑战仍然是最重要的实施考量——也是溢价持续存在的原因。