策略分析框架

策略分析框架 分析师：邓利军S0910523080001 本报告仅供华金证券客户中的专业投资者参考请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 核心观点 u策略分析总框架：大势研判+行业比较 u大势研判---短期视角：DDM框架【情绪指标的跟踪】 u大势研判---长期视角：盈利-信用框架 u行业比较---多维度行业配置逻辑 u风险提示：历史经验未来不一定适用、政策超预期变化、经济修复不及预期、模型失效风险。 01.策略分析总框架 1、策略分析总框架 02.大势研判 短期视角：DDM框架 2.1策略分析框架：投资时钟 u清晰指向各类资产不同时期对应的市场表现 u缺点： 2.2策略分析框架：DDM模型 uDDM模型： u从股票定价模型出发，把对指数（大盘或整个市场）的判断转成成对所有股票的定价判断，因影响的因素仍然是盈利、风险偏好和无风险利率。 u优点： ：企业盈利，可能来自外部宏观经济环境改善或企业自身技术、管理水平提高等 1、对长中短各个时期的趋势都能够做出判断。 2、对经济的判断只是其中的一部分，通过企业盈利和无风险利率实现，不仅仅限于对经济增长和通胀两个经济指标，其他的经济变动因素也可以通过框架中的三个变量来影响大势。 ：无风险利率 ：风险偏好，提升可能来自于估值较低资金流入、股市制度建设等 u缺点： 1、只是对股票大趋势的判断，对其他大类资产无法做出判断2、有些变量难以量化。（绝对值难计算，但相对变动趋势容易判断） 2.3DDM模型：分子端—盈利 u𝐀𝐀：企业盈利，主要自上而下通过对宏观经济的分析来判断变化 u企业营收与GDP高度相关，我们实际运用中用实际GDP+（CPI+PPI）/2来拟合企业营收，效果较好。 u对经济的分析，更侧重把握变化、特别是对预期的影响：经济的各微观结构的变动趋势最重要。 u与宏观分析的不同：宏观侧重经济所处的状态是什么，策略侧重经济变化带来的对市场（主要是盈利）的影响 2.3 DDM模型：分子端—A股工业部门盈利测算 u第一，以实际GDP+(PPI+CPI)/2拟合营业收入同比增速。同时考虑实际生产总值和物价因素，其拟合效果优于用名义GDP增速直接拟合。 u第二，以PPI、工业增加值、固定资产投资增速拟合毛利率。一般来说，毛利率受到需求、供给、价格三个因素的影响，而除2016-2017年供给侧改革期间，供给对企业毛利率产生较大影响外，多数时间需求和价格是主要的影响因素，我们以工业增加值和固定资产投资体现需求的影响，PPI体现价格的影响。 u第三，用第二步测算的毛利率以及PPI-CPI拟合净利率，毛利率体现企业经营层面的影响因素，PPI-CPI体现宏观物价变动的影响因素。 u第四，用第三步的净利率和第一步的营业收入测算得到净利润，从而进一步计算得到净利同比增速。 2.3 DDM模型：分子端—A股工业部门盈利测算 u预测方法:结合自上而下的盈利预测模型和自下而上的行业分析来预测。u预计2024Q1/Q2/Q3/Q4，全A净利润同比增速分别为：4.50%、7.62%、15.61%、5.89%，全年净利润同比增速为9.04%。 2.3DDM模型：分母端—流动性 ：无风险利率，同样的主要是对流动性尤其是预期产生的变化更关注 u短期利率：上升压制风险偏好； u10年期国债收益率：上升压制估值。 u对股票市场短期影响更大的是短期利率上行。 2.3DDM模型：分母端—流动性 u无风险利率变动的分析：政策（取决于经济增长和通胀） u跟踪的指标：货币投放量、国债收益率、市场利率（shibor、票据等）、利差等等 2.3 DDM模型：分母端—流动性 u自从房地产周期起来之后，M1增速一直与房地产息息相关，而M2则决定着全社会的通货膨胀率。M1-M2剪刀差则反应实体资金使用效率。u社融结构被央行拿来说明与经济增速相匹配。是短期内观察实体经济信用是否好转的一个窗口。但是从2018年末开始加入了地方债务。要注意地方债务对实际经济的挤出效应。u人民币信贷项作为社融中占比最大的分项，其中长期贷款和短期贷款的结构可以反应实体经济对 资金的真正需求。 2.3 DDM模型：分母端—流动性 u外汇储备在急速上升期与存款准备金率正相关显著，这是由于央行被迫释放流动性，但是2014年之后，随着我国外汇储备保持问题，存款准备金率与之相关程度显著降低。 u央行正在逐步从盯住贷款额度等规模指标转为盯住利率的数据指标。目前央行关注、调控、使用的几种指标有：利率走廊（上限是SLF，下限是公开市场逆回购利率），实际下限为超额存款准备金利率。DR007，存款类机构质押式回购加权利率。 u债市对流动性更敏感，因此可以观察十债收益率变化判断当前流动性的松紧。 2.3 DDM模型：分母端—流动性 u银行和信用层面层面：关注超额存款准备金率和信用利差。u超额存款准备金率是非常值得关注的一个变量。实践上，我们观察到1%-2%是央行容忍的工作范围，一旦超过2%央行会停止如降准等等显著的宽松操作。而如果超额存款准备金率在1.5%左右，MLF又逼近5万亿的关口，央行常采取降准操作。u信用层面主要关注实体经济的融资水平，从对股市的影响来看，信用的影响较货币层面的流动性影响更大。我们主要通过企业债和国债的信用利差、以及AA-AAA企业债信用利差来观察市场的信用状况。 2.3 DDM模型：分母端—微观流动性 u微观流动性流入端——机构资金：关注外资、新基金发行和险资u机构资金在市场中占据越来越重要的力量，其流入A股也显示出中长期持续的趋势。u外资：趋势性流入的驱动来自宏观经济增速换挡、证券化率提升空间大，完全纳入MSCI指数后3年以上趋势性流入才可能结束。u公募：新基金发行的增量主要来自存款和理财搬家，此外基金回报率对新基金发行有一定的刺激作用；u险资：趋势性变化来自债券收益率、非标清理、政策等多个因素的影响； 险资入市规模 2.3 DDM模型：分母端—微观流动性 u微观流动性流入端——散户和两融资金u散户和两融资金的特点是受行情影响大，短期波动剧烈，可以作为观测市场情绪的参考指标。u证券市场交易结算金余额自2017年以后不再公布，此处可以使用新增开户数量作为参考指标，基本可以对市场的资金有一定的观测。 2.3 DDM模型：分母端—微观流动性 u微观流动性流出端——主要关注IPO、定增解禁、产业资本减持u全面推行注册制必然带来IPO募资加速，但监管有意收紧下IPO上市公司数量和吸纳资金都有一定程度的下滑。u最近几年定增解禁到期量持续较大，主要由于近期政策对创投基金以及新发定增等的减持已经出现了明显放松，未来较大的到期量是市场资金的中长期压力。u产业资本减持与市场行情和政策有一定关系。一般市场行情较好的时候，产业资本倾向于减持，但2023年8月减持新规实施后，符合条件可以减持的公司占A股公司总数的约45%，较上季度统计数据持续下降，可减持规模明显收缩。 2.3DDM模型：分母端—风险偏好 u𝐀𝐀：风险偏好，是最难把握的变量，而且只能判断变动趋势，难以测算绝对值。u市场上的风险偏好判断多数是两种方法，股权风险溢价与资金流入，少部分机构会提及股市制度建设。u股权风险溢价本质上是估值比较，并不是决定性的因素u微观资金变动变量太多，难以完全估算清楚，而且很多是同步甚至滞后的变量 2.3DDM模型：分母端—风险偏好 u𝐀𝐀：风险偏好，不同于市场，我们的方法是最有优势、最准确把握这个变化趋势的。 u微观资金需要跟踪细微变化与主导因素，主导变量尤其是趋势是最重要的 u自下而上的盘面微观结构（通过量化指标实现）是风险偏好的指示器 u包括：个股位置（超买超卖）、个股强度、赚钱效应等指标 2.3DDM模型：分母端—风险偏好 u市场指标主要通过对个股的涨跌情况进行统计分析，来观察市场当下的情绪情况，更多反应为同步指标。 u200日均线以上个股占比：一般低于30%、或者高于70%，震荡市中就有较大可能性发生反转。但今年以来该指标的震荡幅度收窄，这与机构资金逐步占据主导、基本面好的股票表现相对活跃有一定关系。 u连涨个股占比、赚钱效应：一般在市场短期迅速上行阶段，这些指标会在短期迅速升至高位；反之亦然。除此以外，波动率、偏离度等指标也可参考。 2.3DDM模型：分母端—风险偏好 u情绪指标：股债收益对比——ERP、股息率/债券收益率u股票和债券的收益对比可以反应权益市场的相对收益情况，这也可以反应投资者对于权益投资和债券投资的选择。u股权风险溢价：1/PE-十年期中债收益率，主要反应权益资产的资本利得相对债券的收益率。u沪深300股息率/10年期中债YTM：主要反应股息率相对债券的收益率。 03.大势研判 长期视角：盈利-信用框架 3.1盈利信用框架的指标 u工业企业盈利周期可以解释A股市场盈利趋势，中长贷增速周期解释A股市场估值趋势 u工业企业盈利周期（工业企业利润12个月TTM滚动同比增速）与全A归母净利润增速水平基本一致。u中长贷12个月TTM滚动同比增速的信用周期能够较好的解释万得全A的PE（TTM）趋势，两者基本一致，失效情形在2013-2014年、2019年，表现为信用上但是估值下或平，原因在于拔估值出现在创业板，而创业板对全A权重小。 3.2如何判断盈利的方向 u盈利周期：上行周期在18-25个月左右，下行周期在20-24个月左右。u库存周期：库存高点领先盈利低点12个月左右。uPPI周期：一是PPI同比增速与盈利增速基本同步；二是对PPI拐点的判断上，当月同比增速环比改善的子行业占比数领先PPI增速约6个月。 3.3如何判断信用的方向 u信用周期：过去几轮中长贷上行周期持续16-29个月，平均21.3个月； u信用结构：中长贷=企业中长贷+居民中长贷。企业中长贷：与投资（基建）密切相关。居民中长贷：一是占整体比例较低；二是居民中长贷=消费贷+经营贷，其中消费贷多指向房贷。 3.4盈利-信用的方向一定程度上决定了市场的方向 u不同市场特征对应不同的策略。 u当出现信用-利润的同步上行/下行时，全A也会出现估值-盈利的双击/双杀从而出现确定性较强的单边强/弱市场趋势，而当信用-利润方向不一致时，则多呈现震荡市（难出现大幅单边上行或下行趋势）。失效的时期主要在2012年（政策不确定担忧）与2014-2015年（金融创新）期间，均是框架外非基本面因素。 04.行业比较 多维度行业配置逻辑 4.行业配置的三类方法 u经济周期法：根据增长与通胀的不同组合对应不同的行业配置 与投资时钟类似，高度依赖增长与通胀两个变量，且短期变动趋势难把握 u行业景气法：跟踪中观行业的景气度，配置景气度高的行业（主流券商现在基本采用的） 需要对行业较为熟悉，尤其是全行业覆盖，细分行业要跟踪的非常紧密 u行业轮动法：长期和短期轮动（我们的配置方法） 4.1长期行业配置：经济周期法 u投资时钟的底层逻辑将股市行业轮动周期完全等同于经济增长周期，因此当两者不等同时就自然失效 Ø最早的“美林时钟”本意用作大类资产配置，因此其对于股市的指导意义应该是大势研判，并非行业配置。Ø2013年前中国的经济增长周期性非常明显，因此投资时钟在解决大势研判的过程中顺便将行业配置也解决了。Ø时钟轮动逃不开将股市行业轮动周期完全等同于经济增长周期的陷阱，因此当城镇化产业链不再是经济增长的主旋律后，消费科技等投资时钟解释力度较小的细分行业不断涌出，货币信用的周期性并没有消失，但是投资时钟却不再适用于行业轮动。 资料来源：wind、华金证券研究所 4.1长期行业配置：经济周期法 uA股过去15年完整地经历了三轮长期行业轮动。 中国的产业周期变迁速度相比美日韩更快，股权分置改革以来分别经历了城镇化、移动互联网、消费升级。在股市的轮动上，A股过去15年完整地经历了三轮长期行业轮动。 4.2长期行业配置：长期行业轮动视角 u