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量化專題報告：超額收益增長模型AEG，PE估值的內涵邏輯。基于 DCF 貼現模型的傳統 PE 估值難以解釋相同增速下的不同估值問題。 基于階段 DCF 模型，給出一定的增速假設和持續時間，便可給出不同的理論 PE， 高 PE 的公司，估值的貢獻主要源自于遠期的增速。但在實際投資中經常發現相 同增速但是估值不同的個股，因此需要尋找一個更加合理和邏輯自洽的估值模 型。

收益并非價值流量的完美度量，AEG 模型的核心在于其綜合考量了包括股 利再投資在內的全收益和機會成本。AEG 模型不僅捕捉了公司當前的盈利能力， 還要求還原公司股利再投資下的全收益，尤其是那些超出股東要求回報率的收益 增長部分。與 DCF 模型相比，更全面的考察了收益的來源和機會成本，如果忽 略了某一部分就會導致相應的定價偏誤，產生難以理解的估值異象。對比表明， AEG 估值模型較 DCF 模型定價更加準確。

基于全收益估值下的紅利擇時表現更加穩定。從理論估值來看，實際交易的 PE 中樞基本圍繞理論 PE 中樞進行波動，結果表明中證紅利指數的 PE 仍有上行 的空間。紅利類資產由于股息發放較多，因此存在更多的定價偏誤，因而構建全 收益下的估值：P/全收益。P/全收益下的值為 5.8，低于傳統的 7.2 市盈率。通 過計算 P/全收益，AEG 模型能夠更準確地反映紅利資產的估值，從而優化擇時 策略年化收益達到 8.8%，夏普比率為 0.77，最大回撤-11%，周度勝率為 55%， 相較于傳統方法有顯著提升。

帶息收益下的估值因子表現較傳統 EP 得到顯著提升。通過優化傳統的 EP 因子，報告提出了 AEG_EP 因子，不僅考慮了公司的盈利，還通過分析師一致預 期的 EPS 和歷史派息計算股利再投資部分的價值，從而還原了帶息收益。AEG_EP 因子的 IC 從原始因子的 0.051 提升至 0.06，因子多頭端分層效果好。在組合構 建方面，基于 AEG_EP 因子的 TOP100 組合，在月度調倉下實現了年化收益 22.7%，夏普比率達到 0.94，相比原始 EP 因子的組合，風險調整后的收益得到 了顯著提升。