1.1. A 股上市公司自由现金流拆解
根据卡普兰教授提出的计算公式，我们将自由现金流分解为现金流入和现金 流出两个部分，并统计了各细分项不同年度的横截面均值。为便于 直观对比，企业现金流入，即息税折旧及摊销前利润（Earnings Before Interest、 Taxes、Depreciation and Amortization，EBITDA）以正值显示在 0 轴上方， 企业现金流出（净营运资本变动、资本支出、所得税）经负向处理后显示在 0 轴 下方。自由现金流即为 0 轴上方数值与下方数值的净差额。
在企业现金流出中，资本支出占比最高。近年来，A 股市场的资本支出规模 整体呈现扩张趋势，这反映出企业为扩大竞争优势所做的投资上升。同时，近年 来 A 股市场资本支出的平均回报产出持续改善， EBITDA 与资本支出的差额自 2010 年起整体呈现震荡上升态势，且始终维持在 正值区间，这表明资本支出可以有效转化为盈利增长。 企业现金流出除资本支出外还包括所得税和净营运资本变动两项。其中，所 得税支出占比相对较小且各年度间保持稳定，这反映了 A 股上市公司稳定的税务 贡献。而净营运资本变动则表现出较大幅度的波动，这会直接影响自由现金流的 稳定性。
净营运资本变动是当年净营运资本数值与前一年净营运资本数值的差额。其 中净营运资本计算公式如下：
净营运资本 = （流动资产 − 货币资金） − （流动负债 − 短期借款 − 应付短期债券 − 1 年内到期的非流动负债）
净营运资本体现了企业维持日常经营活动所需要的资本投入，其变动能够一 定程度反映企业经营效率的变化：净营运资本增加表明企业需要投入更多资金支 持日常运营；而运营过程中所占用的资本投入减少，则意味着企业经营效率有所 提高。A 股市场的净营运资本变动虽然波动较大，但 近年来整体呈现边际改善的趋势，这表明上市公司在提升经营效率方面取得明显 进步。
自由现金流与红利之间存在显著的关联性。自成立以来，中证现 金流全收益指数与中证红利全收益指数及其他主要宽基指数之间的相关系数。从 表中可以看出，自由现金流与红利指数的相关性极为显著，相关系数高达 0.96， 远远超过与其他宽基指数之间的相关系数。接下来，我们将深入探究自由现金流 与红利之间的关系。
2.1. 自由现金流是红利的上游
自由现金流是企业经营活动产生的现金净额扣除必要支出后的剩余现金，体 现了企业可自由分配给投资者的现金储备。简单来说，自由现金流可以看作是企 业分红的“蓄水池”——它代表了企业潜在的分红能力，是未兑现的分红。
2.2. 历史高自由现金流 vs 历史高分红，谁在未来分红更稳？
投资的本质是投资预期。对于偏好高股息的投资者而言，其投资目标是筛选 出未来具备较高分红潜力的个股。通常，人们认为红利指数筛选的个股是最具分 红潜力的个股，然而，红利指数是基于历史分红数据构建的，过去具有高分红记 录的公司在未来是否能维持高分红，仍存在不确定性。前文我们已经论证了自由 现金流是红利之源，因此我们引出一个关键问题：过去自由现金流高的公司与过 去分红高的公司相比，谁在未来更具分红潜力？ 我们统计了常见自由现金流指数与中证红利指数在 2014 至 2024 年间的年 度股息率，计算方法为全收益指数的年度收益率减去对应价格指数的年度收益率。 该算法得到的股息率反映了由过去自由现金流或红利水平筛选出的个股在未来 的实际分红表现，具有一定的前瞻性。
2.3. 红利因子对自由现金流策略具有增强作用
基于前文的分析，我们已经验证了自由现金流是红利之源，即自由现金流高 的公司更具分红能力。然而，高自由现金流公司是否实施分红完全由企业自主决 策，因此本节我们将分析自由现金流充裕的公司中，愿意分红的公司在股价上的 表现是否更具优势。 我们以中证现金流指数成分股为样本，检验了股息率、股息支付率这类常见 的红利因子的有效性。考虑到样本量较小，收益分组采用五分位分组方式进行统 计分析。
2.4. 自由现金流指数长期跑赢红利指数
自中证现金流指数成立以来，其相对于中证红利指数取得了显著的超额收益。
3.1. 自由现金流是一种值得长期坚持的策略风格
自由现金流是一种值得长期坚持的策略风格。自 2014 年以来， 中证现金流全收益指数相较于中证全指、沪深 300、中证 500 及中证 1000 这些 主流宽基指数持续实现稳健超额回报，年化超额收益分别达到 11.78%、11.15%、 13.10%与 14.36%，年度胜率分别达到 66.67%、75.00%、66.67%、66.67%，展 现出极强的稳定性与穿越周期的能力。
自由现金流虽然长期有效，但这种风格是否会在某些市场环境下展现出更强 劲的表现？下面我们将探讨货币周期与信用周期对自由现金流策略风格的影响。
3.2. 货币周期对自由现金流策略的影响
货币周期指的是货币供应量的波动周期，通常受到中央银行的货币政策影响。 央行通过调节利率和流动性影响经济活动、通货膨胀和投资回报，从而对市场产 生周期性影响。 我们认为紧货币周期下自由现金流稳健的公司将有更强劲的表现，其背后的 经济逻辑是：当银根紧缩、利率中枢上行时，那些现金流充沛的公司抗风险能力 更强，更有可能维系其正常的生产经营活动乃至逆势扩张。此时，风险厌恶的投 资者会更加青睐这些基本面健康的优质公司，进而助推其股价上涨；相反，在利 率中枢下行的宽货币周期里，信贷成本变得低廉，高成长性公司可以借助杠杆资 金大举扩张，而“现金牛”公司稳健经营的优势将不再突出。
3.3. 信用周期对自由现金流策略的影响
信用周期指的是信贷扩张与收缩的周期性波动，反映融资环境松紧变化。货 币与信用存在传导机制。一般认为，货币是政策目标的具体体现，而信用则是市 场的实际结果。 我们认为紧信用周期下自由现金流稳健的公司将有更强劲的表现，其背后的 经济逻辑是：当市场上的可贷资金萎缩时，内部积累更加雄厚的“现金牛”公司 资金压力更小、经营更可持续，因此更受投资者追捧；相反，在流动性宽裕的周 期里，资金约束变得松弛，“现金牛”公司的优势也不再明显。
3.4. 基于宏观经济周期的自由现金流择时策略
考虑到紧货币周期下优质现金流公司的良好表现，我们可以构建基于货币周 期的自由现金流择时策略：在紧货币周期下持有中证自由现金流全收益指数，而 在宽货币周期下持有中证全指。
同样地，基于紧信用周期下优质现金流公司的优异表现，我们还可以构建以 下择时策略：在紧信用周期下持有中证自由现金流全收益指数，而在宽信用周期 下持有中证全指全收益。
4.1.主流自由现金流指数简介
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。
4.2.自由现金流指数跟踪产品信息概览
从规模维度来看，目前跟踪国证现金流指数的基金规模最大，合计达到 52.15 亿元。跟踪中证现金流指数与富时现金流指数的基金规模位列二三，合计规模分 别为 35.97 亿元与 29.02 亿元。跟踪沪深 300 自由现金流指数的产品规模最小， 合计仅为 3.13 亿元。 从单个产品的角度来看，华夏基金的自由现金流 ETF和国泰 基金的现金流 ETF展现出显著的市场领先优势，二者规模分别为 36.28 亿元与 29.02 亿元。值得注意的是，这两只 ETF 均于 2025 年 2 月 19 日 成立，是目前市场上成立时间最早的自由现金流主题 ETF 产品。
5.1. 自由现金流相关因子构建
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。
5.2. 自由现金流相关因子全解析
估值类自由现金流因子
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%）。
质量类自由现金流因子
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。
增长类自由现金流因子
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。
本章我们将从投资的角度出发，构建基于自由现金流风格的选股策略，力求 实现更高的投资回报。
6.1. 现金流股票池的构建
首先，我们自建了一个现金流股票池，用于筛选自由现金流表现优异的公司， 具体构建规则如下： （1）样本空间：剔除上市时间不足一年的新股、ST 及*ST 等风险警示股票，过 去三个月内存在 ST 或*ST 等风险警示的股票。剔除中信一级行业中的综合金融、 银行、非银金融及房地产四大行业股票。（2）现金流及盈利质量初筛：仅保留自由现金流为正、企业价值为正且过去五年 经营活动产生的现金流净额均为正的股票。剔除盈利质量位于样本空间后 20%的 个股，其中盈利质量 = （经营活动产生的现金流量净额 TTM −营业利润 TTM） /总资产。 （3）自由现金流精选：基于前文第五章构建的自由现金流相关因子，选取估值、 质量和增长三类中最具代表性的三个因子——FCFFEV（TTM）、自由现金流占 EBITDA 比重（TTM）及 FCFF（TTM）增长率。对这三个因子进行市值行业中性 化处理后，采用等权加总的方式融合形成综合自由现金流因子。综合现金流因子的 Rank IC 与 5 档分 组超额收益，其中 Rank IC 均值为 3.13%，Rank ICIR 为 2.04，五档分组多空年 化收益为 10.60%，因子表现十分优异。因此我们使用综合现金流因子进行进一步 现金流精选，筛选因子得分前 50%的个股形成自建现金流股票池。
随后，我们将自建现金流股票池与中证现金流、300、500、800、1000 现金 流指数的成分股进行合并、去重，最终形成综合现金流股票池。 我们对综合现金流股票池的股票数量及行业分布进行了统计分析。自 2014 年以来，该股票池平均每期包含约 540 只股票，最新一期股票数量 近 900 只。行业分布方面，现金流股票主要集中于自由现金流较为充裕的行业， 如煤炭、交通运输、钢铁等。
6.2. 采用主动量化选股思路对综合现金流股票池进行增强
鉴于现金流股票池包含的个股数量较多，接下来我们引入多因子模型对其进 行进一步增强，以构建更具有效性的投资组合。 我们采用主动量化选股思路，从估值、质量、分红和动量四个维度对现金流 股票池进行增强，具体考虑逻辑如下：
估值：基于价值投资理念，借鉴格雷厄姆与巴菲特等大师的思路，在优质自 由现金流的前提下，筛选被低估的“廉价”个股，从而提升策略的性价比。
质量：基本面量化还强调挖掘“高质量”标的，因此我们引入 ROE 因子，并 采用国证现金流指数在编制中使用的 ROE 稳定性因子，以进一步增强组合 的质量特征。
红利：在第二章中我们已经验证了红利对自由现金流策略具有增强作用，因 此本部分引入红利类因子作为辅助。
动量：由于基本面因子更新频率较低，难以捕捉市场短期变化，引入动量类 技术因子有助于在兼顾内在价值的基础上，更灵敏地响应市场情绪与趋势波 动，从而提升策略的灵活性与收益能力。
6.3. 基于自由现金流风格的主动量化选股策略
综合本章前 2 节的分析，我们构建基于自由现金流风格的选股策略，策略的 具体细节如下：
回测区间：20140102——20250718。
股票池：综合现金流股票池。
调仓频率：每月第一个交易日。
组合构建：依据复合因子将股票池内个股从高到低排序，筛选得分最高的前 30 只股票等权构建组合。
行业权重上限：单一中信一级行业持股权重不超过 20%。
交易费用：双边千分之三。
近年来，A 股上市公司的自由现金流整体呈增长态势，这主要得益于 EBITDA 的持续提升、现金转化效率的改善，以及经营效率提升带来的净营运资本边际改 善。分行业来看，上游重资产行业凭借强劲的盈利能力、高效的营运资本管理， 以及由国有企业主导的稳定行业格局，展现出更为优异的自由现金流水平。 自由现金流与红利之间存在显著关联，我们探究二者之间的关系发现：作为 红利分配的上游指标，自由现金流具有较强的前瞻性。基于历史自由现金流水平 筛选出的公司，其未来的实际分红能力甚至优于传统高分红公司。此外，红利作 为现金流出项之一，也可反过来强化自由现金流策略表现，策略中引入红利因子 后整体收益水平有所提升。 自由现金流是一种值得长期坚持的策略风格，但在某些市场环境下会有更强 劲的表现在不同市场环境。在紧货币、紧信用周期中，流动性趋紧、利率上行， 现金流充沛的企业具备更强的抗风险能力，也更受市场青睐。基于此，我们构建 了分别结合货币周期与信用周期的自由现金流择时策略，年化超额收益分别达到 8.65%和 12.46%。
我们还对 A 股主流自由现金流指数展开了系统分析，发现其具有两个显著特 征：从个股集中度看，各指数前五大成分股权重较高，反映出样本公司现金流水 平存在显著差异；从风格因子的角度来看，各指数普遍呈现高分红、高盈利、低 估值、低波动的稳健风格。 我们从估值、质量与成长三大维度构建并测试了多个自由现金流相关因子。 结果显示，FCFFEV（TTM）、自由现金流占 EBITDA 比重（TTM）以及 FCFF （TTM）增长率因子表现最为优异，Rank IC 均值分别为 2.98%、1.89%、1.12%， 对应的 Rank ICIR 为 1.84、1.83、1.44，具备良好的选股能力和稳定性。 最后，我们构建了基于自由现金流风格的选股策略：首先搭建现金流股票池， 随后融合估值、质量、红利和动量四大类因子，开发了基于自由现金流风格的主 动量化选股策略。该策略自 2014 年以来年化收益达 33.86%，相较于中证现金流 全收益指数、沪深 300、500、800 和 1000 现金流全收益指数，年化超额收益分 别为 15.41%、19.76%、21.35%、15.51%和 20.41%。对比中证 500 和中证 800， 策略年化超额收益达 29.84%和 29.22%，信息比分达 2.63 和 2.05，显示出显著 优异的选股能力。从风格来看，策略展现出低估值、低杠杆、高盈利、低波动的 风格特征。
（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）
