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天风证券-从年化12%到年化28%,行业比较模型的进阶之路【天风策略】-200916

上传日期:2020-09-16 16:36:00  研报作者:分析师徐彪  分享者:lll6666   收藏研报
格式:   weixin 大小:   0B
页数:   共1页 来源:   天风证券
类型:   投资策略 评级:   
条款:
 

【研究报告内容摘要】

(以下内容从天风证券《从年化12%到年化28%,行业比较模型的进阶之路【天风策略】》研报附件原文摘录)
  摘要 核心结论: 我们结合“市场特征”与“基本面逻辑”,建立起三维度的中短期行业比较框架。同时,我们也将行业比较相关内容,同步至线上平台——【天风策略 | ROE财务选股体系 & 行业比较模型】,网址:tf-strategy.com。 (一)季度维度行业轮动: 日历效应驱动下的行业轮动:从季度的市场特征来看,各板块涨跌幅表现一定的规律性,而这些规律性背后也有来自政策、情绪、事件、基本面的驱动。 天风策略财务行业比较模型:针对我们重新划分的117个行业,延续个股选股模型的思路,建立行业选择模型,即重点选择业绩趋势向上、资产质量优质、估值合理的行业。09年以来,年化收益率27.6%,胜率73.5%。模型收益率显著高于此前我们针对申万二级行业的行业选择模型(年化12%,胜率56%)。 最新的基于中报的行业选择结果多为中游制造业:风电、钢结构、工程机械、工业互联网、核电、环保、机器人、建筑设计、楼宇设备、特高压。具体成份股可参见线上模型。 (二)年度维度行业趋势: 景气度驱动的自下而上逻辑:不管是行业还是个股,中短期走势均取决于盈利水平及盈利趋势,即景气度决定相对收益。这部分自下而上的逻辑主要来自产业政策、产业周期及产业链的驱动。 回顾近一年,我们按照这一部分逻辑框架的行业选择为: 2019年12月:新能源车产业链、房地产竣工产业链、游戏、面板; 2020年6月:新能源车产业链、无线耳机、军工上游、信创、半导体设备。 (三)细分产品景气跟踪: 我们通过梳理上市公司前5大主营业务产品,得到近20000个细分产品,建立细分产品的营收数据库,以此更为细化地跟踪细分产品的景气变化。最新结果详见正文。 (四)基于行业比较方法论的当前结论: 综合“日历效应”、行业景气度等几个维度,当前我们认为:类似去年四季度(当时涨幅靠前的行业是半导体、家电、水泥、工程机械),今年的最后4个月市场风格会相对均衡。 一方面,顺周期的白酒、白电、水泥、化工细分、航空有相对收益的概率较大; 另一方面,三季报业绩能够延续高增长的军工、光伏、新能源车、消费电子、工程机械、汽车零配件、生产线设备等细分板块也会有不错的表现。 回顾A股市场近十多年的行业比较框架: 2012年以前,盛行的是基于“周期轮动”自上而下的跟踪和判断,比如通过投资时钟进行大类行业比较,再结合产业链轮动、中观景气指标进行判断,而盈利周期、库存周期等则是后续的验证与逻辑强化。 2012年之后,随着经济增速持续下台阶,宏观周期性弱化,传统行业不管是在经济总量中的占比还是在上市公司总市值的占比均在回落,而宏观总量的盈利趋势对行业龙头的指引也可能存在偏差(个股阿尔法强于行业贝塔)。因此,传统的自上而下“周期轮动”框架也遇到挑战,此时,行业比较的要素开始延伸至市场特征、流动性因素(2013-2015年)、供给侧因素(2016-2018年)、科技周期(2019-2020年)等。 这过程中,市场的周期特征在弱化的同时,伴随的是结构特征的显性化。这背后,一方面是非周期性的消费与新兴产业的体量在提升,另一方面是周期行业内部集中度提升导致周期波动减弱。市场上经常听到的声音比如“结构性行情”、“核心资产”、“少部分公司的牛市”等,均是结合了许多自下而上的逻辑,对具体行业研究的依赖性变强,对行业比较的依赖性在减弱,策略研究也因此陷入窘境。 因此,我们尝试着从长期与中短期两个方向来建立当下可适用的行业比较框架: 长期视角来看:行业的长期收益率依赖于宏观产业变迁,美国、日本等发达经济体的经验均表明,长期高收益方向在于消费行业与科技行业。详见《50年复盘:美股的诗和远方如何消化高估值》、《再论消费和科技的高估值——哪些能维持?哪些有风险?》等报告。 中短期视角来看:行业的中短期收益率会受到盈利周期、相对估值、政策因素等多方面作用,我们结合“市场特征”与“基本面逻辑”,建立三维度的中短期行业比较框架,各个观察视角平行化,相互验证。 本文主要对三维度的行业比较框架进行简述,详细的剖析,有待后续进一步展开。 01 三维度的行业比较方法论 (一)季度维度行业轮动: 日历效应驱动下的行业轮动:从季度的市场特征来看,各板块涨跌幅表现一定的规律性,而这些规律性背后也有来自政策、情绪、事件、基本面的驱动。 天风策略财务行业比较模型:针对我们重新划分的117个行业,延续个股选股模型的思路,建立行业选择模型,即重点选择业绩趋势向上、资产质量优质、估值合理的行业。09年以来,行业模型的年化收益率27.6%,胜率73.5%。模型收益率显著高于此前我们针对申万二级行业的行业选择模型(年化12%,胜率56%)。 (二)年度维度行业趋势: 景气度驱动的自下而上逻辑:不管是行业还是个股,中短期走势均取决于盈利水平及盈利趋势,即景气度决定相对收益。这部分自下而上的逻辑主要来自产业政策、产业周期及产业链的驱动。 (三)细分产品景气跟踪: 基于中观数据的景气度判断:在宏观周期性、持续性、波动性弱化的背景下,中观数据对投资的指引也有所弱化,因此对中观数据的跟踪(包括工业企业利润数据)更多地用作其他维度逻辑的验证和支撑。 基于财务数据的景气度判断:我们通过梳理上市公司前5大主营业务产品,得到近20000个细分产品,建立细分产品的营收数据库,以此更为细化地跟踪细分产品的景气变化。财务指标虽为滞后指标,但对投资的指引却极为有效,这背后是来自盈利的趋势性与确定性。 另外,我们将行业比较相关内容,同步至线上平台——【天风策略 | ROE财务选股体系 & 行业比较模型】,网址:tf-strategy.com。 02 季度维度的行业轮动 2.1. 一季度效应:科技成长占优,特别是2月份 一季度效应:科技成长占优,易在2月份集体上涨。核心逻辑是:年初流动性通常相对宽松,利于风险偏好提升;随着1月底年报预告披露结束,业绩压力减轻;两会前的市场环境较友好。 重点行业(综合考虑上涨概率、胜率和涨幅):CRO、军工整机和配套、数据中心、云计算及应用、工业互联网、北斗和卫星互联、医疗信息化、信创、半导体、新能源车、5G网络、PCB等。 2.2. 二季度效应:大消费占优,特别是4月份 二季度效应:大消费占优。核心逻辑是:4月份是年报与一季报密集披露月份,市场进入基本面定价的阶段,叠加二季度通常流动性边际减弱、政策利好等也多数已落地,风险偏好也有所回落,市场寻求盈利较确定的板块避险。 重点行业(综合考虑上涨概率、胜率和涨幅):白酒、药房、CRO、调味品、疫苗等生物制品、血制品、饮料、肉制品、非乳饮料、啤酒、乳制品、医疗器械、整车厂、小家电、休闲食品等。 2.3. 三季度效应:较均衡,中报高景气是内在逻辑 三季度效应:较均衡,中报高景气板块占优。核心逻辑是:7-9月份,市场主要演绎中报的逻辑(中报披露截止8.31日),高增长板块每年会有所差异,因此反应在市场层面的板块表现也相对均衡。另外,9月往往是苹果等电子产品的新品发布会,产业链公司可能提前反应;而消费、旅游、汽车等行业三季度开始也进入传统旺季阶段,这些板块的相对收益一般也较高。 重点行业(综合考虑上涨概率、胜率和涨幅):免税、快递、美妆、白酒、旅游酒店、创新药、CRO、生物制品、5G硬件、消费电子、智慧城市、军工电子和原材料、云计算及应用、信息安全、维生素等。 2.4. 四季度效应:低估值、ROE稳定品种占优 四季度效应:低估值、ROE稳定品种占优。背后最核心逻辑是:盈利稳定品种的估值切换,而这些品种已从以往的周期、金融为主,扩散到消费与科技的行业龙头。另外,年底是重磅的政策会议召开以及行业规划落地的窗口期,一般来说,对基建相关板块也有拉动,叠加低估值板块存在一定补涨需求等,共同带来这些板块的相对收益。 四季度效应的前提是投资者对第二年的经济不悲观。四季度的“日历效应”并非每次都会出现。比如在2008年、2011年、2013年、2018年四季度,这种估值切换的行情就不是很明显。四季度日历效应失效的背后,是当年经济的快速下滑使得投资者对于所有上市公司第二年业绩能否继续保持增长的担忧。 重点行业(综合考虑上涨概率、胜率和涨幅):保险、白电、工程机械、游戏、白酒、高铁与城轨、公路、航空、水泥、重卡、装饰建材、燃气等。 按这一维度逻辑,我们在2019年10月初,强调“稳定类”板块在四季度的阶段性机会,并进一步指出以半导体、计算机、光学光电子等为代表的科技板块在次年初将重回优势。详见《未来半年如何配置——日历效应背后的基本面逻辑》等报告。 03 天风策略行业比较模型及线上平台 天风策略针对目前A股市场中,有卖方覆盖的1788家公司(截止6月底)重新划分为117个行业,并计算各行业的指数、估值与财务指标等。 (1)指数的计算规则:基日为2008年12月31日,基点为1000;上市或借壳超过6个月;等权重编制。 (2)指数的后续维护:每年6月30日和12月31日定期调整,以卖方覆盖数、机构持仓等为主要参考指标,每个行业调整数不超过10%。 行业选择模型的建立,延续个股选股模型的思路,即重点选择业绩趋势向上、资产质量优质、估值合理的行业。 (1)行业组合的建立:行业组合从09年一季报披露后开始建立,在每个季报披露结束后(4.30、8.31、10.31),选择行业并统一调仓; (2)行业组合的指标设定如下: 盈利能力:ROE(TTM)>8%;净利润增速>0%;营收增速>0%。 盈利趋势:ROE变化率>-2%;净利润增速变化率>-5%;营收增速变化率>-5%。 资产质量和估值:经营净流量/营收(TTM) >0%;隐含不良率<50%;PE<80倍;PB历史分位数<80%。 个数限定:每期行业数不超过10个,超过10个则按净利润增速排名,选择前10个。 指标注解:变化率=当期/上期-1;隐含不良率=各行业中利息保障倍数小于1的上市公司占比;估值分位数为滚动10年分位数。 (3)行业组合的收益率:2009年以来,年化收益率为27.6%,相比沪深300胜率为73.5%(截止2020.08.31)。最新一期(20Q1),组合收益率为45.6%,相比沪深300超额22.5%,相比偏股混基超额12.4%。 显然,基于重新划分的117个行业的模型收益率要高于此前我们针对申万二级行业的行业选择模型(年化12%,胜率56%)。虽然这与重新划分行业的指数加权方式有一定关系(117个行业为等权方式,而申万行业为自由流通市值加权),但更重要的仍在于指数剔除尾部个股之后,剩余的相对优质公司的盈利增长更能反应行业真实的情况。 另外一个顾虑来自对指数设定存在“幸存者偏差”的担忧,我们认为,对于每一个成份类指数,或多或少都存在这样的顾虑,但我们对模型历史收益的回溯是基于1788家公司(上市满6个月)的盈利数据进行的,只要口径是一致的,事实上,这个问题的影响并不大。 同样地,我们将行业比较模型展示在至线上平台——【天风策略 | ROE财务选股体系 & 行业比较模型】,网址:tf-strategy.com。线上模型的操作可参见个股模型的说明《线上选股模型展示及中报的三个选股组合更新》。 最新的基于中报的行业选择结果多为中游制造业:风电、钢结构、工程机械、工业互联网、核电、环保、机器人、建筑设计、楼宇设备、特高压。具体的成份标的,可参见线上选择模型。 04 年度维度的行业趋势 我们从历史的统计规律性,得到中期维度(1年)的配置逻辑。 第一,1年维度高收益的特征是高景气度(盈利增速)。全市场看,对中期投资收益(1年维度)最具指标意义的财务指标是盈利趋势的指标,多数情况下涨幅的高低与代表盈利趋势指标的大小呈现线性正相关性,即景气度决定相对收益。效果比较好的盈利指标,比如: 扣非增速及其变化率、营收增速及其变化率、ROE及其变化率、毛利率变化率。 如下图:①我们将每年个股的涨幅分为10组,由左到右(柱状颜色由深到浅),涨幅分别由高到低,“90%-100%”代表涨幅最高的分组,“0%-10%”代表涨幅最低的分组;②柱状图的高低表示每组个股当年的财务指标的中位数;其中,涨幅统计的是日历年的涨幅,财务指标来自当年年报。③若每一年份的柱状图高低,由左到右呈现降低趋势,意味着涨幅越高的个股其对应的财务指标越高(线性正相关),反之亦然。 第二,1年维度的涨幅大小与当年扣非增速高低,呈现单调正相关关系。 作为第一点的逆向逻辑,我们先将财务指标(扣非增速)进行分为10组,再计算每组个股年度涨幅的中位数,下方表格中的数据为各组涨幅中位数。 核心结论:在大部分年份,不管是牛市、熊市还是震荡市,不管风格是蓝筹还是成长,也不管板块轮动是快是慢,一年维度的涨跌幅基本与当年的景气度(扣非增速)呈现单调正相关的关系。 第三,高景气度但增速下滑的公司,仍然有很多超额收益。 我们将每年的年度扣非增速分10组,第1组到第10组,增速依次由高到低。再将每组的增速变化率分为十档:>100% 、50%~100%、 30%~50% 、20%~30% 、10%~20% 、0%~10% 、-10%~0%、 -20%~-10% 、-50%~-20% 、<-50% ,其中增速变化率=(当期-上期)/ABS(上期)。最后,统计2010年-2019年每组成份股涨幅的中位数,再取平均值。 核心结论如下: ① 扣非增速第1-3组,不管增速变化率如何,上升或下降,其收益率基本都能稳定在较高水平。说明对于高增速的公司,其收益率的边际变化容忍度较高,比如增速从100%下降至80%,变化率-20%,但其市场表现依然可以较好,说明了高景气度但增速下滑的公司,仍然有很多超额收益。 ② 但增速处于中下水平的分组(第7-10组),即使其增速边际变化较高,也可能较难获利很高收益。 ③增速处于中游水平的公司(第4-6组),当增速变化率较高的时候,也能获利很高的收益,但当增速变化率较低甚至负增长时,其收益率表现不确定。 第四,绝对高增长和绝对负增长情况下,估值对涨跌幅没有区分度;但0-30%的增长区间,估值高低对超额收益排名影响较大(估值高的分组收益低)。 我们将期初PE分10组,第1组到第10组,PE依次由高到低。再将每组的扣非增速分为十档:>100% 、50%~100%、 30%~50% 、20%~30% 、10%~20% 、0%~10% 、-10%~0%、 -20%~-10% 、-50%~-20% 、<-50% 。最后,统计2010年-2019年每组成份股涨幅的中位数,再取平均值。 核心结论如下: ① 高增速(>30%):不论其估值高低,收益均较高,此时增速是相对收益的决定因素【高增速,可以不看估值,或接受中上水平估值】。 ② 中等增速(0-30%):低估值的组(第6-10组)表现要好于高估值的组(第1-5组)【中等增速,选择估值相对低的】。 ③负增长(<0%):负增长的公司就算其估值水平再低,也较难获利相对收益【谨慎选择负增长的公司】。 总结来说,对于中期维度的行业选择:我们将高景气度(高增速)作为首要选择;而在增速足够高的情况下,可容忍增速环比回落一定幅度,此时也可适当忽略估值的高低;但对于中等增速(0-30%),同等条件下,尽量选择估值低的行业;最后,对于负增长的行业要极为谨慎,不论其估值高低。 事实上,对于中期维度的行业选择,我们更多的是解决行业性价比“选择”的问题。最后的落脚点,我们仍然需要行业研究自下而上的支撑,而背后的驱动力可能来自:政策推力(比如国产替代)、科技产业周期(比如半导体周期)、新兴产业趋势(比如新能源汽车)等。而短期维度(季度)的财务数据或市场盈利预期对中期维度的行业景气趋势也是必要的验证。 回顾近一年,我们按照这一部分逻辑框架的行业选择为: 2019年12月,我们按照这一部分的逻辑框架,自下而上选择的行业分别是:新能源车产业链、房地产竣工产业链、游戏、面板。详见《2020年哪些领域的景气有望显著改善?——兼论一年维度决定股价的核心变量》等报告。 2020年6月,我们按照这一部分的逻辑框架,自下而上选择的行业分别是:新能源车产业链、无线耳机、军工上游、信创、半导体设备等其他生产线设备的国产化替代。详见《大切换?——眼前的苟且,但别忘了还有诗和远方》等报告。 05 细分产品的景气跟踪 另外一个维度是,我们通过梳理上市公司前5大主营业务产品,得到近20000个细分产品,建立细分产品的营收数据库,以此更为细化地跟踪细分产品的景气变化。 基于中报数据,我们按两组条件指标,筛选一批细分产品及其对应的上市公司。 条件一:营收增速环比大幅提升的细分产品。 最新一期(2020年中报),上市公司细分产品的营收增速>30%,且营收增速的环比变化幅度>30个百分点(2020年中报-2019年年报)。 条件二:营收持续稳定增长的细分产品。 连续两期(19年年报、20年中报),上市公司细分产品的营收增速>20%,且营收增速环比变化幅度处于-3个百分点~ 30个百分点。 06 基于行业比较方法论的当前结论 综合“日历效应”、行业景气度等几个维度,当前我们认为:类似去年四季度(当时涨幅靠前的行业是半导体、家电、水泥、工程机械),今年的最后4个月市场风格会相对均衡。 一方面,顺周期的白酒、白电、水泥、化工细分、航空有相对收益的概率较大; 另一方面,三季报业绩能够延续高增长的军工、光伏、新能源车、消费电子、工程机械、汽车零配件、生产线设备等细分板块也会有不错的表现。 风险提示:宏观经济风险,国内外疫情风险,业绩不达预期风险等。 注:文中报告节选自天风证券研究所已公开发布研究报告,具体报告内容及相关风险提示等详见完整版报告。 证券研究报告 《策略·专题:从年化12%到年化28%,行业比较模型的进阶之路》 对外发布时间 2020年9月16日 报告发布机构 天风证券股份有限公司(已获中国证监会许可的证券投资咨询业务资格) 本报告分析师 刘晨明 SAC 执业证书编号:S1110516090006 李如娟 SAC 执业证书编号:S1110518030001 许向真 SAC 执业证书编号:S1110518070006 赵 阳 SAC 执业证书编号:S1110519090002 联系人 吴黎艳 特别提示:公众微信号“fenxishixubiao” 天风策略团队成员介绍 刘晨明 联席首席。南开大学世界经济硕士,先后就职于华泰证券研究所、安信证券研究所,目前任天风证券研究所策略分析师,主要从事宏观经济、政策、股票市场策略研究。2014、2015、2017年新财富最佳分析师第五名、2016年新财富最佳分析师第二名团队核心成员。2019年《财经》今榜策略第一名、2019年金牛全市场30位最具价值分析师第四名、2019年新浪金麒麟策略分析师第五名、2019年新财富策略分析师第五名。 李如娟 中山大学金融硕士,工学学士;先后任职于广证恒生、中银国际和天风证券从事行业和策略研究;目前主要负责行业比较 许向真 厦门大学金融学硕士,保险学学士,主要负责政策跟踪和行业比较 赵阳 伯明翰大学货币银行金融学硕士,南开大学金融学与行政管理双学士,先后任职于首创证券、天风证券从事策略研究,目前主要负责专题研究和行业配置 吴黎艳 武汉大学会计硕士,会计学学士 附:天风研究所机构销售通讯录
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