投资策略研究：周期行业篇，中观行业盈利预测模型研究

长城证券证券研究报告投资策略研究*深度最告 GREATWALLSECURITIES2023年12月04月 投资策略研究 中观行业盈利预测模型研究一一周期行业篇 作者 站在投资的角度，决定股价将的无丰是估值和盈利两个区素，相对于估值 的频繁决动，置利则更加确定一些；目前市展上主要证券公司研究机询对于 行业业端的预测有两种研究方法，一部分机构额向于主观判断，一部分机构分析师证款 则来用自下闻上的研究方法，我们认为，自上项下遗行行业业绩预测或许更客观化、富有变辑性，通过利用丰富的中高频宏观数据和行业数据，月频跟踪行业整体登变动情况、并随看月频、质频的案观行业数据持续投露，及时做出调整、既能月额跟踪行业动态，减弱财务信息公市的滞后性，又熊对行业未来微出一定的预则， 热业证书编号：51070512120003 联系人字币 手箱：yw@cgws.com 热执业证书编号：51070121120061 :Jlanyuhancgws.com 相关研究 测，包括煤炭，化工、电力。钢铁、基本会属、 1,图煤本期A体风格表化12.02》2023-12-02 我们建立了“中观行业登利预测模型”，本文针对大同期行业进行分析和预 2，交长批第路*月次金股1十二月32003-12-02 3，文以先为基：美国本息同期结事A股市场一般文 族炎：影响媒发行业的两大快心因素，“阶性政策转向”和“供寄关系”， 对应政策干预和市场化，两科“无形药调控手段”使得煤价，在煤炭于我国重源重要性决定的价格下限，和公用事业属性决定的价格上展之间效动，形成更强的周期性。因此，我们煤累行业的置利预测包括两大部分，阶段性政策的定性分析获测和市场供需定量模型，族炭行业23Q4营收累计增速预计 -6.80%：利润黑卡常量-31.88% 化工：基于化工行业身处供应链的靠中位置，向上街接上游资源，司下连接各行各业，行业紧跟我国经济周期，因此，化工行业属于强周期性行业，预测其行业益利的关键在于把择行业的周期特性；模拟市格供需关系，包括产易价略、需穴学、供给端等因素，利用定量模型能较为客双地模损化工昂的供雾平衡，达到行业业绩预划相效果，化工行业23Q4营收累计培速预计- 3.73%、利测累计增速-35.60%. 电方：电力行业是一个半周期学公用事业易性的行业；在周期性市场性下， 销售电价受供需影响。供给需求整平衡下，电价具备上行动力，供给需求宽格下，电价或承压；然面，公用属性所附带的社会责任限朝了电价大雷二行的能力：两种晨性在不同的政策环境下，比重有所变化、区此，我们对电力行业的置利预测模型将采月定量为主，定性相辅的方法，定量衡量模拟电力市务的供势关系，定性分所当前政策环境下同期性和公用享业属性的平案， 电为行业23Q4管收累计培速计8.97% 钢铁：铜铁行业是一个以需求为主导的竞争事场，具备经济学里的“存在大 量买家和卖家”，“产品同质化”、“进入逐出市场困难”的市场特征，在供给 债改革后，行业受银付需求影响教大，具有强烈的同期性和市场性，因此模报好销材市场的食需关累对于我们预则创铁行业盈利设为重要，我们关用定量的方法，建立模型，模报跟踪钢对市场供需关系的变化、钢铁行尘 23Q4营收累计编造项计-3.30%，利润累计增速-25.20% 基本合是：由于疫情后财政政策的不同，中美经济周期错位，导致上薄资源 需求或呈现房平化，短期内难出现21年供雷聚平衡的局面；在经济同期皆位下，未来中关大类资产或走向分化路局：因此预测未来国基本金遇行业 生续备把好国内钢铝为供费关系，我们的定量预测模型不低跟踪国内钢铝的供需情况，在配合表观当标预测下，治出承来行业置划判断，基本会属行 业23Q4营收累计增速预计8.65%，利润累计增速5.20% 风险提示：行业政策风险，默据统计带误风险、模型训续风险，模型过拟合 风除， 清仔知风读本报香术页声所 长城证券 煤炭 内容目录 投资策略研究*深度报告 1.中观行业置利获利模型 2. 2.1模型框架：把混好"阶段性政策转南与"行业大周期性 模型效果.8 2.2 2.3 3.化工12 3.1模型框架：把湿行业凋期的转性 3.2模型效果，13 'E西季度行业预判15 4. 4.1模型框架：把漫周期性市场性与公用事业离性之问的动态平券.16 4.2模型效果 4.3四季度行业预判.. 's钢铁. 5.1 5.2 模型糕架：模拟以需求为主导的"特殊竞争市场 .....21 .....23 .21 5.3西季度行业预判，.26 6. 6.1模型框架：需求扁平化下，把握局部市场供常平街 6.2模型效果..28 6.3四季度行业预判.. 7.四季度行业业经预测.31 风险提示33 图表目录 图表1：大受上，周期行业的业绩具备载强师期性，受经济发展，产品份格影响教大.. 图表2：供给制受革后，媒滨行业营改累计端速与媒价强相关.. 图表3:供给侧及草后，煤兼行业利鸡累计增速与煤价强相关.. 医表4: 图表5:煤美行业模型柜案. 图表7 源表6：煤营美行累业整计体营端收累速计增模速模型型报回合效妇采载归好，凝核正果R方0.86... 图表8：煤关行业科端累计增费会费果教好，效正R方0.86..... 表10:煤美行业利率拟合放果履，校正R方... 图表12 图表13: 煤黄行业利游速预测.. 化工行业营收累计增速与化工品价格高度相关，体现行业具备教总的周期性， .11 医表14: 化工行业利购累计增造与化工品价格高度相关，体究行业具务教强的周期性... 12 图表15:图表16: 化工行业整体费费累计增造模型权会效果较好，校正R方0.82.. 函表17: 14 图表18: 图表19: 化工行业整体毛利事模型职合截果-废，校正R方0.49. 化工行业营收增速预数 .14 图表21： 图表22: 在载长的时间跨度内，电力行业营效与察观经济指标的相关性教低. 实方市级化受革后，电力行业营收与宏观经济指标的相关性总等提高... .16 图表23. 图表24 图表25 2015年后，电方市场化受求说行，电力行业营效增速与名义GP增速走势类傲..在较长的时间导度内，电力行业利润与价星离高度负想关... 电方市场化改草后，电方行业利润与工业增加值呈究正相关，与媒份呈现强负相关... 17 .18 密表26: 函表27: 电力行业整体营获累计增速模型报合发采一版，款正R方.... 密表11: 表20 P.2请仔细阅读本报告末页声明 长城证券 表28: 投资策略研究*深度报告 图表29.电方行业毛利率模型拟合或果较差，校正R方0.2720 图表30电方行业营收费速预购.20 表31：供给象及革后，额行业点医内需实，产品份格，产量正相未，专库存负相关.21 图表32供给药改革后，钢铁疗业营收与产能利据率呈反比...22 图表33:解铁行业利游专钢材价格和原材料成本呈强正相关 表34.23 表35:制续行业整体营或累计增造模型报合效采较好，校正R方0.80..23 营收累计增建模型回归效采. 图表37:解铁行业和购累计增适模型报合变果教好，校正R方0.90.24 函表38:.25 图表39:朗铁行业毛利率模型拟会兼果股，校正R方0.53. 医表40钢铁行业营收售速预测...26 图表41: 基本金属行业累计营增速与金属价格呈盈正相关.. .27 图表43 基本金属行业累计利离增造与金属价蓄呈照正相关... 27 图表44: 基本金属行业整体营获累计增造模型双合微采教好，校正R方0.76..... 图表45: 营收累计增速模型回妇效采 28 表46: 基本金属行业利游累计增速模型权合效果较好，校正R方0.70. 29 图表47:图表48. 基本金属行业毛利率截型积合效果我好，技正R方0.42. .30 图表49:图表50 基本金属行业营政誉连测 基本金属行业利购漕进劳测... 30 图表52 煤行业业绩预测（虚线部分为23Q4预剂）化工行业业绩预测（应线部分为23Q4预测）.. 31 图表53:电方疗业业绩预购（虚线部分为23Q4预券） 图表54:统行业业绩预测（虚续率分为23Q4商测）32 英本金属行业业绩预剂（虚线部分为23Q4资券） P.3请仔细阅读本报告末页声明 长城证券 1.中观行业盈利预测模型 投瓷策略研究*深度报告 站在投资的角度，决定股票价格的无非是估值和径利两个素，相对于估值的频繁减动盈利则更加确定一些；目前市场上主要证券公司研究机构对于行业业绩的预测有两种研 完方法，一部分机构倾司于主观判断，一部分机构则采用自下而上的研究方法；两类方法存在一定的缺陷，例如；望利预测存在主观性，资利预测的时间跨度较大、预测并不能跟随安双经济、政策的变动及时做出整，导致行业拐点的把露不够及时准确， 为解决上球问您，我们推出了“乎观行业置利预测模垒“： 模型核心思路：不同于一致预期利预测；我们的行业登利预测模型采用自上而下的方法，通过利用丰室的中高频宏观数据和行业数据，紧密跟踪行业整体置利变动情况：外随着月频，同赖的宏观行业数据持续披露，及时做出调整；例如，上游周期行业的经管具备较强的同期性，跟宏观经济发展、产品出厂价将相关性较高，可划月月度的宏观数据以及预测数据（工业增加他、国定资产投资完成损等）对行业增速进行大趋势上的判断，再刘用行业载据（产品价格、产量等）进行细徽的修正，达到近似跟踪和预测的效 果. 图表工大我上，用期行业的业领具寄获强用期经，受经济发展，产品价格影我大 中国规变上工业培加值：采矿业惠计司比 中国：PPI：生产资料：来据二业：累计同比（右） 中国：规票以上工业增本值：累计军比（右） 20%40% 15%%0E 20% 10% 5% 0% 10% 0% -10% -5% -20% 10%30% P.4请仔细阅读本报告末页声明 长城证券 投资瓷策略研究*深度报告 模型方法论：行业业绩动态跟踪模型采用数据建模的标准流程，特征工理-建模调参-模 型评估。 特征工程： 数据预处理：包括处理异常值（通过识别和剔除或替换异带数据）、处理缺失值 （通过填充、删除或估算缺失数据）、以及数据标准化（将数据转换为具有零均值和单位方差的格式，以使不同量级的特征可以公平比较)。 特征提取：涉及从原始数据中提取有意义的信息，通过录合、摘要统计、使用领诚知识来构建新特征。 特征选择：旨在识别哪些特征对测最有用，方法包括档关性分析、主成分分析 (PCA), 建模调参： 模型选择：根器间题的性质选择合造的模型、包括线性回归、决策树、随机森淋、 神经网络等。 超参致测优：利用技术找到最佳的模型参数设置、通过多轮测试，找到提高模型 性能的最佳参数组合。 交验证：确保模型在不同数据子集上的表现稳定，从而避免过报合 模型评估： 性能指标：板据模型类型选择合适的性能评估指标。 结果分新：对模型的预测结果进行深入分新：注主模型决策过程的可解格性 模型验证：恢用验立的测试数据集来验证模型的泛化能力，旁保其在未见数据上 的表现： P.5清仔细阅读本报告末页声明 长城证券 2.煤炭 投瓷策略研究*深度报告 2.1模型框架：把握好“阶段性政策转向”与“行业大周期性” 复盘过去数轮烘炭的周期：影响煤炭行业的两大核心区素，阶段性政策和供需关系，对应政策转向和周期， 煤炭行业历来受政策关注和影响，远有供给侧改革，近有能耗双控和可再生能源发展，并伴随着逆周期的“稳增长”政策和发改变政策指导，政策的转向始炼炭行业带来了机会和调整，整体上，政策态度香似矛盾复杂，实则简单清晰，回归本质，我们需理解煤炭行业的重要性以及其行业属性；由于我国的资源案赋和能源自主可控的大方针，过去现在未来，煤炭都将是我国能源共给的主男来源，不可或缺，极据国家统计局数漏， 2022年煤炭消费量占能源消费总量的56.2%，即使面对可再生能源的崛起，我国能源 消费里煤炭的总量难以撼动：煤关的难以替代决定了煤炎的价值以及价格的下限，然而煤求行业的周期性和公用事业高性决定了煤美价格的上限，考虑到供需关系和其难持争源供应稳定的要责任，