自由现金流指数与相关因子解析

七大指数有很多异同点。

目前 A 股市场的主流自由现金流指数包括：中证指数有限公司发布的中证全 指自由现金流指数、沪深 300 自由现金流指数、中证 500 自由现金流指数、中证 800 自由现金流指数和中证 1000 自由现金流指数，深圳证券信息有限公司发布 的国证自由现金流指数以及富时集团发布的富时中国 A 股自由现金流聚焦指数。

七大指数有很多异同点，具体如下： 相同点：七大指数均通过自由现金流率排序，并筛选排名靠前的证券；七大 指数均采用自由现金流加权；七大指数的成分股权重上限均为 10%；七大指数均 剔除了自由现金流模式较为特殊的金融、房地产行业；七大指数均为季度调仓。 差异：各指数在选样时的逻辑大体相似，最大的差异在于样本空间的不同， 样本空间的差异也导致了成分股平均市值的差异，例如沪深 300 现金流指数由于 样本空间为大盘股，因此其成分股平均市值达到了最高的 2867.02 亿元，即现金 流龙头股。而中证 1000 现金流指数由于样本空间的不同，其成分股平均市值为 相对较小的 122.87 亿元。此外各指数的成分股数量也有所差别，中证、国证、中 证 1000 三大自由现金流指数选取了自由现金流率最高的 100 只股票，而其余指 数成分股数量均为 50 只。最后，虽然各指数在样本筛选的目标均为寻找自由现 金流高的企业，但具体筛选时存在差别，例如富时现金流相对于其他指数额外关 注波动性和成长性，剔除了波动率在前 30%以及负增长的股票。

自 1990 年汤姆·卡普兰（Tom Copeland）教授首次提出企业自由现金流 （FCFF）概念以来，相关计算方法不断演进，目前已经形成了多种主流口径。

其中，FCFF3 因其计算方式简洁、所需数据易于获取且可靠性高，被广泛应 用于自由现金流相关研究。目前主流的自由现金流指数，如中证现金流指数、300 现金流指数等，均采用该计算方法。鉴于此，本篇亦选用 FCFF3 计算后续自由现 金流因子。

我们采用单季度与 TTM 两种口径，构建了 4 个估值类自由现金流因子，并对 其有效性进行检验。

从分组收益来看，四个因子的十档分组中，后几组呈现出较为明显的线性趋 势，这说明因子在自由现金流较高的区间具有较强的选股能力。然而在自由现金 流偏低的前几组中，因子表现不佳，甚至出现因子值越大收益反而越低的现象， 这可能由以下两方面原因造成： （1）成长属性干扰：前几组包含大量资本开支较大的企业，这类企业多为成长型， 由于 A 股市场中长期对成长风格的偏好，使得因子空头端出现反向趋势； （2）财务风险因素：前几组中自由现金流为负的企业占比较多，这类企业往往存 在支出过度、盈利能力偏弱等问题，进而削弱了因子的有效性，并对整体选股效 果造成干扰。

为进一步提升因子稳定性，我们剔除了自由现金流为负的股票样本（单季度 和 TTM 口径下剔除股票数量的历史平均占比分别为 57.21%和 51.93%）。

我们构建了三种质量类因子：自由现金流占营业收入比重、自由现金流占 EBITDA 比重和自由现金流占经营性净资产比重。根据单季度和 TTM 两种计算口 径衍生出六个具体的因子并进行因子测试。

我们基于 FCFF 和 FCFE，采用单季度和 TTM 两个口径，构建了四个自由现 金流增长率因子。

综合本节测试结果可以看出，因子的 TTM 口径整体优于单季度口径，企业 自由现金流（FCFF）的表现也普遍强于股权自由现金流（FCFE）。这是因为 TTM 口径能有效平滑季节性波动和偶发因素的干扰；而 FCFF 覆盖了对股东和债权人 的现金流分配，能够更全面地体现企业整体的自由现金流水平。 从单因子效果来看，估值、质量、增长三类中表现最优的因子分别为 FCFFEV （TTM）、自由现金流占 EBITDA 比重（TTM）及 FCFF（TTM）增长率。