为什么要持有昂贵且增长缓慢的股票？

关键

• 由于传统风格指数基于完备性原则，所有股票都被定义为成长型、价值型或两者兼具，因此基于这些指数的基金持有既非增长型也非价值型股票。
• 因此，风格基金的投资者可能被迫持有历史上表现不佳的昂贵且增长缓慢的股票。
• 我们提出更稳健的框架，仅基于低价股价形成价值投资组合，并基于增长快速的公司形成成长型投资组合，旨在消除表现不佳、价格昂贵且增长缓慢的股票。
• 该框架通过组建组合，将市场上最便宜的股票与增长最快的股票组合起来，实现了简单实用的实现。
• 我们的分析显示，投资组合集中度和风格时机可以进一步提升业绩。

几十年来，投资者一直购买跟踪其风格指数的价值基金和成长基金。从设计上讲，指数提供商通过划分整个市场来构建这些风格指数，所得的价值指数和增长指数持有既非价值股也非增长股。这种指数构建方法通常要求型类基金投资者持有那些历史上表现不佳、增长缓慢的公司昂贵股票。

为解决这一问题，我们提出了一个替代框架，去除昂贵的低增长股票。利用这一新蓝图，我们构建价值和成长组合，旨在综合时超越市场表现。此外，形成更集中的投资组合并采用风格时机，可以带来更好的绩效。

你的风格指数基金里有什么？

如今基于风格的指数基金跟踪基于“完整性原则”构建的基准指数，根据该原则，所有股票都被归类为价值股、成长股或两者的某种组合。但事实并非如此;有些股票既不属于两者。

Barberis 和 Shleifer（2003）在学术文献中正式探讨了“风格投资”的影响，他们表明投资者按风格及其引发的流动进行分类，可能导致某种风格内的资产价格一起波动，偏离基本面。从那时起，时尚投资已成为股市的重要组成部分。规模庞大意味着做到正确非常重要。大致来说，14 万亿美元（占美国 62 万亿美元股市的 23%）被动跟踪或以传统风格指数为基准（见附录 A）。

当今主流风格指数结构的一个核心特征是“完整性性质”，即每次年度重组时，价值指数和增长指数的比例必须相等地复制该指数的上限加权指数。该设计带来的对称性确保了在两种风格指数上均等投资在功能上等同于投资整个市场，消除了任何整体风格偏见。罗素、标普和 MSCI 都通过将“交叉”股票权重拆分为价值指数和成长指数来构建标准风格指数。¹ 定义风格的特征选择和定义跨界股票的方法各不相同，但这三种股票都包括既非价值股也非增长股。

全球最大的资产管理公司创建并出售指数型基金，这些基金持有市场上大量价格昂贵的增长缓慢或负增长公司的股票。投资顾问和顾问则向客户推荐价值型和成长型指数基金。时尚指数基金的投资者可能认为他们能实现多元化。但真的是这样吗？这不是多元化;这是二元化。

我们提出一个简单的问题：为什么要将增长缓慢公司的昂贵股票纳入其中一个指数？我们认为这样做不合逻辑、不必要且代价高昂。

价值象限与增长象限

我们能设计出替代方案吗？是的，风格投资组合可以排除那些历史上表现不佳的低增长公司昂贵股票。

在这里，我们提出了这一替代结构的蓝图。价值投资组合和成长投资组合可以建立在坚实的基础之上：投资于低价股票，以及增长迅速的公司。这两种基础都能消除包含高昂增长缓慢公司的结构性弱点。

为了提供一个替代框架的简单^{例子，我们}以账面价格比来衡量价值，这是定义价值溢价的开创性研究中最初使用的比率（Rosenberg， Reid， 和 Lanstein， 1985;Fama 和 French，1993）。我们以五年销售增长来衡量增长。与盈利增长不同，销售增长可以在整个市场中保持一致计算，包括尚未盈利的年轻创新公司。

然后，股票会按账面比和销售增长率进行排序。结合这些指标，我们将股票放入一个二乘二的矩阵中，估值在一轴，增长在另一轴。

图 1 对比了传统风格分类与我们提出的框架。 面板 A 展示了基于完整性原则的现今风格设计，该原则要求所有股票都处于价值、增长或两者兼具。B 面板展示了我们的做法。我们将价值组合定义为价格低廉的股票，无论公司增长率如何。我们将成长组合定义为快速增长的公司，无论其股票的估值比率如何。我们将昂贵/缓慢增长象限排除在价值和成长组合之外。

该框架允许一个简单实用的实现：将市场中最便宜的股票与增长最快的股票结合起来，从而系统地避免了缓慢/昂贵的象限。

象限表现

接下来，我们通过在每个象限对市值加权股票来组建投资组合。随后，我们模拟了1970年3月至2025年6月的表现，并模拟了广泛市场和传统风格投资组合作为参考基准。

该广泛市场基准包括按市值排名前 1000 的美国公司（CW 1000）。风格基准（CW 增长和 CW 价值）将 CW 1000 各分配 500 只股票，基于定义我们象限的信号：账面比和五年销售增长的综合评分，分别为价值和增长组合分配 500 只股票。³

结果具有启发性，如表 1 所示。不足为奇的是，该矩阵中的便宜/快速象限最具吸引力，每年表现优于市场 0.8%。“低价/昂贵象限”表现严重落后，年均落后市场 2.0%。这是投资者可能不愿意拥有的唯一象限。慢/便宜包括典型的价值股，快速/昂贵包含典型的成长股。两者均处于廉价/快速和慢/昂贵象限之间。

如我们在 A 面板中看到的，传统价值与增长等权重组合，标注为“EW（CW 价值，CW 增长）”，实现了零阿尔法，跟踪误差相对于市场为 0.3%。从结构上讲，这两种风格的均衡混合复制了市场：这就是完备性特性的作用。

相比之下，Cheap 500 和 Fast 500 组合的等权重组合，标注为“EW（Cheap， Fast） 500”，历史上每年表现优于市场 0.8%，跟踪误差仅为 2.3%。在风险调整后，优势更为明显：CAPMα为 1.0%，统计学显著的 t 统计量为 2.7。在四因素模型中，α降至 0.6%，但 t-stat 仍为 2.7（Fama 和 French，1993;Carhart，1997 年）。

通过排除低增长公司的昂贵股票，将价值和增长分离，能带来更清洁的增长和价值投资组合。我们的分析显示，将仅定义为价格低廉的价值组合与仅定义为快速增长的增长组合结合，将一个显著优于市场和传统风格指数组合的组合。

图 2 比较了 CW 1000 所代表的相对财富时间序列与市场组合。我们绘制了传统的价值指数和增长指数，以及仅定义为廉价股票和快速增长股票的更清洁风格投资组合。图表显示了相对财富，横轴 1.0 的线代表市场组合。

当然，传统价值与增长的等权组合对更广泛市场几乎没有阿尔法，因为该组合会重建市场（即完备性原则）。与此形成鲜明对比的是，廉价且快速的投资组合带来了超额财富的异常稳定增长。

这种持续的相对财富积累引发了一个有趣的问题：我们能否通过集中这些投资组合来提升其表现？

专注的好处

我们通过创建更集中的投资组合来测试这个问题，从每个类别的前 500 股票逐步进入前 200 和前 100。如表 2 所示，结果证实浓度会提高超额回报。消除最差象限能提升性能，而专注于最佳股票则进一步提升表现。

图 3 展示了这些结果。随着集中度的提升，便宜、快速且权重相等的廉价/快速投资组合都会带来更优异的表现。集中不仅能提高超额回报，还能改善信息比。

重要的是，因子负载还会增强性能。廉价组合的 HML 负荷变得更强为正，快速组合的 HML 负荷则更强为负。因此，这两个投资组合的超额回报变得更为负相关，从而提升了分散投资。

价值和增长超额回报持续趋势随后反转的模式（如图 2 所示）表明，有额外机会超越静态配置，投资于廉价快速型。时序风格趋势可能会提升性能。

风格时机

投资者是否可以通过随着时间在不同风格间切换，而非保持静态组合，获得更好的表现？我们的研究，即使采用简单的替代框架，也表明他们是可以的。

廉价与快速的相对性能并非随机;它是周期性的。Asness、Friedman、Krail 和 Liew（2000）证明了价值与增长之间的系统性时机可以显著提升回报，这一发现在数十年数据中依然有效。价值在经济复苏和经济衰退时增长中更受青睐，这一模式与宏观经济状况的变化有关（Petkova 和 Zhang，2005）。同样，投资者情绪推高了成长股，使不受欢迎的价值股被抛在后面。当情绪最终转变时，成长股会受损，而价值股则跑赢（Lakonishok， Shleifer， 和 Vishny， 1994;Baker 和 Wurgler，2006）。

我们的时间方法建立在不断增长的研究基础上，记录了因素的动量。研究表明，因子回报表现出短期到中期的持续性。特定股票的动能在很大程度上反映了因子敞口的动量（Arnott、Kalesnik 和 Linnainmaa，2021）。

对于风格的时间，我们采用 Goulding、Harvey 和 Mazzoleni（2023）的动量转折点（MTP）框架。该信号结合了较慢的 12 个月趋势和较快的六个月趋势。

更简单的交叉规则在每次趋势交叉时在组合间切换，即使两者指向同一方向。MTP 不会在趋势交叉时在价值和增长之间切换，但仍指向同一方向，这在持续的牛市和熊市中常见。只有在快慢信号符号发散时才切换，从而滤除许多反转信号。因此，MTP 提高了绩效并减少了人员流失。

根据 MTP 信号，合并后的组合资产复利速度快于静态配置，如表 3 所示。采用 MTP 的风格时机提供更高的超额回报、Sharpe 比率和信息比率。MTP 风格的 100 只最便宜和 100 只最快股票的组合年收入高达 18.2%，而大众市场仅为 11.1%。

图 4 展示了基于 MTP 的风格时机投资组合在不同集中度水平下相对财富（相对于市场）的时间序列。所有投资组合都稳步复利相对财富，超额回报和信息比率随着价值投资组合和成长投资组合的集中度增加而上升。Top 500 成长型和价值型组合的超额回报显著为 2.0%，信息比为 0.5;而更集中的 Top 100 版本则超额回报为 7.1%，信息比为 0.7，表现令人印象深刻。

为什么这个机会会持续存在？

传统风格指数已深深嵌入当今的投资组合管理结构中。对于资产管理人来说，风格基金易于解释、易于创建且易于出售。此外，一旦基金发起人创建并出售了投资数十亿美元的基金，他们就有强烈的经济动机去延续该基金。

这些结构性激励由投资者行为强化。许多人更喜欢熟悉、知名的公司，因为他们觉得比那些不太知名的名字更安全。例如成熟的消费品牌、历史悠久的科技公司以及全球产业领军者。投资者寻找舒适的股票，以便晚上能安心入睡。

剔除昂贵的缓慢增长股票

对于寻求更坚固风格框架的投资者来说，这个机会非常有吸引力。传统风格指数存在结构性弱点。价值指数和成长指数都持有既非价值也非增长的股票。我们提出改进的设计方案。

通过消除增长缓慢或负增长公司昂贵股票的结构性弱点，我们构建了一个简单而有力的框架。价值投资建立在廉价股票的坚实基础上，增长则建立在快速业务扩张的坚实基础上。这两种方法都排除了昂贵且增长缓慢的公司被纳入所带来的业绩拖累。采用这种替代架构构建的价值与增长相结合的模拟投资组合，能够提供持久且显著的超额回报。专注力提升历史表现。时尚时机进一步提升了投资者在样本中的回报。

请阅读与本出版物同时发布的披露内容：https://www.researchaffiliates.com/legal/disclosures#investment-adviser-disclosure-and-disclaimers。

附录 A：资产估算追踪风格指数

本附录提供了美国股市中跟踪传统价值和增长风格指数的总资产（AUM）估计，结合了公开来源的数据

截至 2024 年年底，美国股市的总市值约为 62 万亿美元（世界银行 2025 年数据）。根据投资公司协会（2025 年事实手册）的数据，美国注册投资公司总净资产约为 39 万亿美元，其中 19 万亿至 20 万亿美元的国内股票共同基金和 ETF 占总市值近 30%。

Morningstar（2024）将美国股票基金分为价值型、混合型和成长型基金，约 55%的资产属于价值型或成长型基金，并报告称约 53%的共同基金和 ETF 资产管理规模为被动管理。将这些报告的比例合并，意味着被动股权基金的资产管理规模在 10 万亿至 11 万亿美元之间，其中估计有 5 万亿至 6 万亿美元为风格指数。

在主动端，截至2019年，富时罗素（2021年）报告了5.7万亿美元的主动策略和4660亿美元的被动产品，这些产品均以罗素美国风格指数为基准。调整到2024年美国市值约40%的增长，估计以时尚指数为基准的主动管理资产管理规模为8万亿至9万亿美元。

被动风格基金的5万亿至6万亿美元，加上以时尚指数为基准的8万亿至9万亿美元主动管理资产管理资产，总计约为14万亿美元。因此，大约有23%的美国股市会跟踪风格指数。这一近似的公开估计必然不精确。即使误差幅度只有10%或25%，与这些基准挂钩的资产规模也极为庞大。

这些资产大多遵循标准风格的指数家族，旨在确保市场覆盖全面。正如标普指出，这些指数提供了“提供广泛敞口的穷尽风格指数”（标普道琼斯指数，2023）。纯样式或替代因子指数仅占极小份额。例如，追踪传统标普 500 增长指数的两大 ETF 合计持有超过 1100 亿美元，而追踪标普 500 纯增长指数的最大 ETF 持有不到 40 亿美元。

附录参考文献

富时罗素。2021 年。《罗素增长与价值指数：风格的持久效用 》。

富时罗素。2025 年。“ 罗素美国股市指数 ”。

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标普道琼斯指数。2023 年。S&P.U.S. 风格指数方法论 。

世界银行。2025 年。 上市国内公司市值 （当前美元）。

附录 B：价值、增长和转折点体系的归因

为了考察不同市场环境下价值、增长和综合投资组合的超额回报，我们通过 MTP 信号将价值、增长和转折点的回报归因于价值、增长和转折点。

图 5 显示了廉价 100 和 Fast 100 组合在不同体系间的归因。正如预期，在价值区间，廉价 100 指数提供了正的超额回报，而 Fast 100 指数则提供负的超额回报，反之亦然，在增长期内则相反。

利用价值组合与成长组合之间的负相关，等权组合组合在这三种体系中都增加了价值。而 MTP 组合，通过在价值和增长之间切换，在价值和增长体系中都带来了更多贡献。

结尾注释

^1. 详情请参见富时罗素 “ 富时全球风格指数系列 v1.9”（2025 年 7 月）;MSCI MSCI，《 全球可投资市场价值与增长指数方法论 》（2023 年 5 月）;以及标普道琼斯指数，《 美国风格指数方法论 》（2025 年 6 月）。

^2. 在实践中，价值分和增长分会结合各自的多个指标。

^3. 所有数据均来自 CRSP/Compustat 合并数据库，该数据库因其广度和一致性而成为学术财务领域的标准来源。

引用

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