来源：源达信息证券研究所

　　证券研究报告/金融工程研究

　　报告日期：2026年08月27日

　　投资要点

　　规模因子的定义

　　本文选取总市值的自然对数（ln市值）作为规模因子构建策略
，其公式为：规模因子= ln（股价 × 总股本）
。规模因子的经济学基础源于小市值溢价现象，即小市值股票的长期收益系统性高于大市值股票；取对数可有效缓解A股市值长尾分布带来的偏态与异方差问题 ，提升线性回归的拟合效率。

　　规模因子的特点

　　①规模因子整体呈负向选股能力
，小市值溢价显著，在中小盘指数中尤为突出 。 因子在中证1000指数中负向预测能力最强 ，平均RankIC为-0.0773
，行业中性化后RankICIR增强，稳定性和强度俱佳；在沪深300指数中呈正向选股能力 ，平均RankIC为0.0521
。

　　②规模因子在商业贸易
、纺织服装、轻工制造等行业负向选股效果最强
，仅在银行 、非银金融中呈正向。 商业贸易
、纺织服装、轻工制造等行业RankIC均值均低于-0.13，行业内小市值股票持续跑赢大市值股票；银行的RankIC均值达0.1288 ，RankIC正比例为64%
，大市值占优特征显著 。

　　③规模因子的负向有效性随市值增大而单调递减，在小市值组中最为显著
。市值组1的RankIC均值为-0.1038 ，正比例仅0.16，小市值溢价最为显著；市值组5的RankIC均值转正至0.0402
，大市值股票转而占优。

　　规模因子多因子选股策略与沪深300指数走势对比

　　多因子组合策略构建

　　规模因子捕捉的是小市值溢价，但小市值股票中混杂着大量盈利质量差 、估值泡沫化的标的 ，故引入两类辅助约束：净利润总额TTM≥1亿元的盈利质量门槛
，剔除亏损
、微利及壳属性公司；市净率≤3的估值约束，避免为规模溢价支付过高费用  。具体筛选流程包括：1．剔除ST、退市的公司；2．剔除净利润总额TTM小于1亿的公司；3．剔除市净率大于3的公司
。根据定期报告披露日期 ，在每年的4月30日及10月30日调仓
，非交易日则顺延，根据规模因子从小到大排序 ，选取前5只等权重持有构建策略。2014.04.30-2026.08.25该策略组合实现了708.50%的总回报
，年化收益率为18.38% 。相较于沪深300指数，该组合实现了598.14%的超额收益
。

　　风险提示

　　历史收益表现不代表未来；回测模型未考虑实际交易费用率；其他数据统计误差

　　规模因子的IC检测

　　1．规模因子的定义

　　规模因子（Size Factor）是衡量上市公司规模的经典因子 ，其经济学基础源于小市值溢价现象。自Banz（1981）提出以来
，大量研究表明小市值股票的长期收益系统性高于大市值股票，Fama-French三因子模型中的SMB（Small Minus Big）因子即是对该效应的刻画 。规模因子的常见构建方式包括总市值 、流通市值
、自由流通市值及对数市值等 ，具体如表1所示。

　　表1：规模因子的主要构建方式

　　因为A股市值从几十亿到数万亿跨度极大且呈长尾分布，直接采用原始市值容易受极端值影响
，取自然对数可有效缓解数据偏态和异方差问题，提升线性回归的拟合效率
。故本文选取 ln市值（总市值的自然对数）作为规模因子构建策略 ，其公式为：

　　规模因子 = ln（股价 × 总股本）

　　其中
，股价与总股本均取调仓时点数据。

　　2．规模因子的 IC检测分析

　　考虑到定期报告的披露时间，我们对中证全指成分股 ，采用半年度频率数据
，对2014-2026年期间4月30日及10月31日的数据进行 IC 检测，可以发现规模因子的主要特征如下：

　　『1』 规模因子整体呈负向选股能力 ，小市值溢价显著
，在中小盘指数中尤为突出 。 因子在中证1000指数中负向预测能力最强，平均RankIC为-0.0773 ，RankICIR为-0.4429
，行业中性化后RankICIR进一步增强至-0.5085，负向预测的强度与稳定性俱佳；在沪深300指数中因子呈正向选股能力 ，平均RankIC为0.0521
。

　　『2』 规模因子在商业贸易、纺织服装 、轻工制造等行业负向选股效果最强，仅在银行
、非银金融中呈正向。 商业贸易、纺织服装 、轻工制造、综合
、传媒等行业的RankIC均值均低于-0.13
，行业内小市值股票持续跑赢大市值股票，负向强度较高；与之相对 ，因子在银行、非银金融行业中呈正向选股能力
，其中银行的RankIC均值达0.1288，RankIC正比例为64% ，大市值占优的特征显著 。

　　『3』 规模因子的负向有效性随市值增大而单调递减
，在小市值组中最为显著
。 市值组1至市值组4（市值中位数约24亿至109亿元）的RankIC均值依次为-0.103〖捌〗 、 -0.050〖伍〗
、 -0.030〖贰〗、 -0.0103，均为负值且绝对值逐级收窄 ，RankIC正比例分别为0.1〖陆〗 、 0.2〖肆〗
、 0.2〖捌〗、 0.44
，小市值组内负向预测的强度与信号一致性俱佳；市值组5（市值中位数约305亿元）的RankIC均值转正至0.0402，正比例升至0.68 ，大市值股票转而占优。因子有效性整体随市值增大呈单调递减态势 。

　　分指数对规模因子进行IC检测
，规模因子整体呈现负向选股能力，平均RankIC为-0.0835 ，RankICIR为-0.3771，体现出A股市场整体的小市值溢价特征
。分指数来看
，因子在中证1000中负向表现最为突出，平均RankIC最低 ，且RankICIR绝对值比较高 
，行业中性化后RankICIR进一步增强至-0.5085。沪深300平均RankIC为0.0521，因子呈正向选股能力 ，但RankICIR偏低
，仅为0.2964，稳定性较弱；中证500与中证800中因子有效性整体偏弱 ，信号方向不稳定 。

　　表2：不同指数规模因子 IC 检测情况（包含行业中性化前后的2种情况）

　　我们对规模因子分行业进行 IC 检测
。从行业表现数据来看
，该因子在绝大多数行业中呈负向选股能力，小市值效应普遍存在 ，其中在商业贸易 、纺织服装
、轻工制造、综合 、传媒等行业负向预测能力最强
，Rank IC 均值均低于-0.13；与之相对，因子在银行
、非银金融行业中呈正向选股能力 ，其中银行的Rank IC均值达0.1288，Rank IC正比例为64%
，为全部行业中大市值占优最显著的行业。

　　表3：不同行业规模因子 IC检测情况

　　接着，我们对不同市值的股票分组进行 IC 检测 ，规模因子的有效性随市值增大呈单调递减的特征：市值组1至市值组4的RankIC均值依次为-0.103〖捌〗、 -0.050〖伍〗 、 -0.030〖贰〗、 -0.0103
，均为负值且绝对值呈阶梯式收窄，在市值组1（市值中位数约24亿元）负向强度比较高  ，小市值溢价最为显著；市值组5（市值中位数约305亿元）的RankIC均值转正至0.0402
，大市值股票转而占优 。从稳定性看，市值组1的RankIC正比例仅为0.16 ，负向信号一致性最强；市值组5的RankIC正比例比较高 （0.68）
，正向信号最稳定。综上，规模因子在小市值区间的股票中负向表现最强 ，兼具预测的强度和稳定性
。

　　表4：不同市值规模因子 IC检测情况

　　从时间维度来看
，结合不同年份的市场风格轮动，规模因子的有效性高度依赖于市场的大小盘风格。大盘风格占优的年份 ，因子呈正向，例如2017年；小盘风格主导的年份
，因子显著为负，例如2015年
、2021年、2025年 ，小市值股票大幅跑赢 。

　　表5：不同年份规模因子 IC检测情况

　　规模因子较低组跑赢规模因子较高组
，将规模因子从小到大分为10组，计算累计平均收益率曲线 ，可以发现规模因子较低组即小市值组的收益表现整体优于较高组
，与IC检测所呈现的小市值溢价特征相互印证
。

　　图1：规模因子的分组平均累计收益

　　〖Two〗 、 组合策略构建

　　1．多因子组合策略构建

　　规模因子捕捉的是小市值溢价，但小市值股票是一个高度异质的群体 ，其中既包含处于成长早期
、具备业绩弹性的优质公司
，也混杂着大量基本面持续恶化、盈利质量低下甚至具有壳属性的标的。单纯依赖规模因子筛选，容易在市场风格切换或流动性收紧时承受较大回撤 。因此 ，本文在规模因子的基础上引入两类辅助约束——盈利质量与估值安全边际
。

　　具体而言
，本文采用净利润总额TTM作为筛选门槛用于保证盈利质量，设置净利润总额TTM≥1亿元的门槛 ，可剔除亏损股 、微利股及壳属性公司，确保入选公司具备持续的盈利能力和一定的经营规模。市净率则用于控制估值风险
，小市值股票容易成为资金炒作的对象，估值波动剧烈 ，当市净率过高时
，投资者为小市值溢价支付的费用 可能已透支未来收益，设置市净率≤3的约束 ，可将组合限定在估值合理的区间内
，保留足够的安全边际 。

　　具体优化流程如下：

　　1．剔除ST
、退市的公司

　　2．剔除净利润总额小于1亿的公司

　　3．剔除市净率大于3的公司

　　根据定期报告披露日期，在每年的4月30日及10月30日调仓 ，非交易日则顺延
，根据净利润增速因子从小到大排序，选取前5只等权重持有构建策略
。

　　2014.04.30-2026.08.25该策略组合实现了708.5%的总回报 ，年化收益率为18.38%。相较于沪深300指数
，该组合实现了598.14%的超额收益 。

　　图2：规模因子多因子选股策略（2014.04.30-2026.08.25）

　　表6：规模因子多因子选股组合表现

　　〖Three〗、 风险提示

　　历史收益表现不代表未来；

　　回测模型未考虑实际交易费用率；

　　其他数据统计误差

　　投资评级说明

　　分析师：吴起涤

　　执业登记编号：A0190523020001

　　wuqidi@yd.com.cn

　　研究助理：王娜

　　执业登记编号：A0190125030006

　　wangna@yd.com.cn

　　分析师声明

　　作者具有中国证券业协会授予的证券投资询问 执业资格并注册为证券分析师，以勤勉的职业态度 ，独立 、客观地出具本报告
。分析逻辑基于作者的职业理解，本报告清晰准确地反映了作者的研究观点。作者所得报酬的任何部分不曾与
，不与，也不将与本报告中的具体推荐意见或观点而有直接或间接联系 ，特此声明 。

　　重要声明

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，经营证券业务许可证编号：911301001043661976。

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