2025年度A股风格主动配置展望：金融和稳定风格占优，价值或优于成长

大类资产配置/2024.12.11 金融和稳定风格占优，价值或优于成长�子翌(分析师) 021-38038293 本报告导读： ——2025年度A股风格主动配置展望 wangziyi027313@gtjas.com 登记编号S0880523050004 类资产配 置 大类资产配置年度策略 证券研究报 告 展望2025年权益风格表现：预计金融与稳定风格或仍可产生超额收益，建议战略性超配；消费与周期风格或阶段性产生超额收益，建议战略性标配；成长风格超额收益或仍承压，建议战略性低配。规模风格或整体均衡，建议大小盘战略性均衡配置。价值风格或将趋势性优于成长风格，建议战略性超配价值风格，并低配成长风格。 投资要点： 宏观因子框架：我们采用投资时钟和宏观因子的思路理解和预测A股风格轮动。通过解构宏观数据以精炼核心指标，并基于经济学逻辑构建国君主动配置团队特色的宏观因子框架。历史上，基于宏观 因子框架生成的指标与A股风格超额收益存在较高的相关性，我们在总结归纳的历史经验继续有效的基础上，基于市场宏观一致预期数据进一步演绎A股风格在2025年可能的运行趋势。 行业风格方面：2025年，预计金融风格与稳定风格在经济修复斜率 平缓的背景下或仍可产生超额收益，建议全年战略性超配；预计刺 激政策博弈背景下，消费与周期风格或阶段性产生超额收益，建议全年战略性标配；预计全球宏观流动性改善程度弱于预期的背景下，成长风格超额收益或仍承压，建议全年战略性低配。 规模风格方面：2025年，预计大小盘风格或将阶段性轮替表现，单 一风格并无绝对优势，建议大小盘风格全年战略性均衡配置。 估值风格方面：2025年，预计价值风格或将趋势性优于成长风格，建议全年战略性超配价值风格，并低配成长风格。 风险因素：短周期维度框架受限，模型设定具有主观性，宏观一致预期发生变化。 �鹤(分析师) 010-83939832 wanghe027834@gtjas.com 登记编号S0880523020003 李健(研究助理) 010-83939798 lijian029318@gtjas.com 登记编号S0880123120065 相关报告 全球宏观不确定性尚存，建议均衡配置 2024.07.25 解码量化投资2024.06.17 信号渐朗中线无忧，暖冬已至阳春可期 2023.11.21 2024年行业轮动展望：寻觅时代的新红利 2023.11.15 前路已定，而今迈步从头越2022.12.12 目录 1.研究目的与框架回顾：自上而下看风格轮动规律3 1.1.基于多篇风格轮动报告构建风格轮动分析框架3 1.2.底层宏观因子是我们构建各类风格友好度因子的原材料3 2.�大行业风格：金融稳定或显著优于成长5 2.1.以行业风格友好度指标解释行业风格指数的超额收益5 2.2.预测行业风格友好度评分2025年运行趋势8 2.3.行业风格友好度评分敏感性分析10 3.规模风格：大小盘整体均衡11 3.1.以规模风格差异指标解释小盘股相对于大盘股超额收益11 3.2.预测规模风格差异指标2025年的走势：震荡运行11 3.3.规模风格差异指标敏感性分析12 4.估值风格：价值或优于成长13 4.1.以估值风格差异指标解释成长股相对于价值股超额收益13 4.2.预测估值风格差异指标2025年的走势：震荡下行13 4.3.估值风格差异指标敏感性分析14 5.配置建议：大小盘均衡配置，价值或优于成长15 5.1.A股风格相关宏观指标在基准情景下的展望总结15 5.2.量化模型：将行业风格宏观友好度评分引入定量配置模型16 5.3.配置建议：大小盘均衡配置，价值或优于成长17 6.风险因素18 1.研究目的与框架回顾：自上而下看风格轮动规律 1.1.基于多篇风格轮动报告构建风格轮动分析框架 我们此前在风格轮动研究方面共发布三篇专题报告，尝试采用投资时钟和宏观因子的思路理解和预测A股风格轮动。三篇报告中引入的核心指标也已成为国君主动配置团队的宏观友好度评分指标系（特色宏观因子数据库）的重要组成部分，并用以构建风格轮动分析框架。 （一）�大行业风格：成长－周期－消费－金融－稳定。2023年4月，我们将投资时钟模型简化为�大行业风格友好度评分指标。详见报告《行业风格轮动背后的周期线索指向何方》。 （二）规模风格：小盘vs大盘。2023年2月，我们从经济周期视角出发，构建“规模风格差异指标”。详见报告《风格轮动研究：来自经济周期的线索》。 （三）估值风格：成长vs价值。2023年2月，我们从经济周期视角出发，构建“估值风格差异指标”。详见报告《风格轮动研究：来自经济周期的线索》。 （四）行业轮动速度：行业轮动速度的快慢本身也是一种风格特征，2023年7月，我们合成“行业轮动宏观驱动力指标”以解释行业轮动速度快慢背后的经济学原理。详见报告《行业轮动速度见顶，但收敛速度或将有限》。 1.2.底层宏观因子是我们构建各类风格友好度因子的原材料 基于上述报告所构建的指标公式，我们使用截至2025年12月末的宏观一致预期数据进行指标外推，以对2025年全年的A股市场风格特征进行半定量预测。 底层宏观因子是我们构建各类风格专属宏观友好度因子的原材料，也是下文的分析基础。根据截至2025年12月31日的宏观一致预期数据，底层宏观因子中性假设下未来半年的运行趋势大致如下： （1）货币缺口指标先上后下，对应CN金融周期友好度先下后上； （2）CN滞销指标小幅下行，对应CN库存周期友好度小幅上行； （3）CN滞胀指标震荡上行，对应CN美林周期友好度震荡下行； （4）CPI/PPI剪刀差下行，意味着厂商成本增速高于销售端价格涨幅； （5）US实际利率指标小幅下行，对应US金融周期友好度小幅上行； （6）US滞销指标先下后上，对应US库存周期友好度先上后下； （7）US滞胀指标逐渐下行，对应US美林周期友好度逐渐上行。 图1：预计2025年底层宏观因子趋势将有所分化 3.0 2.0 1.0 0.0 -1.0 -2.0 2005-06 2006-01 2006-08 2007-03 2007-10 2008-05 2008-12 2009-07 2010-02 2010-09 2011-04 2011-11 2012-06 2013-01 2013-08 2014-03 2014-10 2015-05 2015-12 2016-07 2017-02 2017-09 2018-04 2018-11 2019-06 2020-01 2020-08 2021-03 2021-10 2022-05 2022-12 2023-07 2024-02 2024-09 -3.0 CN货币缺口指标CN滞销指标CN滞胀指标CN通胀剪刀差USTIPSUS滞销指标US滞胀指标 数据来源：Bloomberg，Wind，国泰君安证券研究 注1：预测数据基于彭博宏观一致预期，并更新于2024年11月30日。 注2：CN通胀剪刀差即CPI与PPI之差，下文中“CPI/PPI”均代指此指标。 宏观因子 底层指标 宏观因子计算方式 预测方式 货币缺口（CN金融周期） 社融、M2 货币缺口＝社融/M2 直接使用彭博与万得提供的社融与M2宏观一致预期数据。 滞销指标（CN、US库存周期） PMI生产、PMI库存 滞销指标＝(PMI库存－50)－(PMI生产－50) 使用彭博提供的GDP与工业增加值宏观一致预期数据并进行拟合预测。 滞胀指标（CN、US美林周期） PMI、CPI、PPI 滞胀指标＝根据波动率调和加权的通胀－(PMI－50) 使用彭博与万得提供的GDP、工业增加值与通胀宏观一致预期数据并进行拟合预测。 实际利率（US金融周期） 10年期美债实际利率 直接使用美债实际利率作为宏观因子 以美联储紧缩动力评分指标的领先性对未来6个月的数据进行拟合预测，而对于未来7-12个月则使用彭博提供的美债名义利率与通胀宏观一致预期数据进行拟合预测。 CPI/PPI剪刀差 CPI、PPI 剪刀差=CPI-PPI 直接使用彭博与万得提供的通胀宏观一致预期数据。 具体的底层宏观因子预测方式总结如下：表1：国君主动配置宏观友好度框架底层宏观因子预测方式汇总 数据来源：国泰君安证券研究 2.�大行业风格：金融稳定或显著优于成长 2.1.以行业风格友好度指标解释行业风格指数的超额收益 在专题报告《行业风格轮动背后的周期线索指向何方》中，我们首次引入行业风格友好度指标概念。其中�大行业风格（中信分类标准）友好度指标的公式分别为： （1）成长风格友好度评分=f(滞后6M的CN金融周期友好度评分+US金融周期友好度评分) （2）金融风格友好度评分=f(－0.5×CN美林周期友好度评分－0.5×CN金融周期友好度评分－US金融周期友好度评分) （3）消费风格友好度评分=f(CPI/PPI剪刀差+货币缺口指标－0.5×滞销指标－0.5×滞胀指标) （4）周期风格友好度评分=f(－CPI/PPI剪刀差－0.4×滞后6M的滞销指标－0.8×货币缺口指标) （5）稳定风格友好度评分=f(－2×CN库存周期友好度评分－CN美林周期友好度评分－2×US金融周期友好度评分) 注：f()代表顺序百分位处理，详细内容请见前文提到的四篇报告。 2018年以来，金融风格友好度评分与金融风格超额收益率之间具有显著正相关性，二者相关系数达到0.83。 图2：2018年以来，金融风格友好度评分与金融风格超额收益率的相关系数达到0.83 100 80 60 40 20 0 2.00% 1.50% 1.00% 0.50% 0.00% -0.50% -1.00% -1.50% -2.00% 2018-01 2018-05 2018-09 2019-01 2019-05 2019-09 2020-01 2020-05 2020-09 2021-01 2021-05 2021-09 2022-01 2022-05 2022-09 2023-01 2023-05 2023-09 2024-01 2024-05 2024-09 -2.50% 金融风格友好度评分（左轴）12M-MA金融风格超额收益率（右轴） 数据来源：Wind，国泰君安证券研究 注：真实数据截至2024年10月31日，行业风格友好度评分采用HP滤波进行平滑以展示规律性。 2018年以来，周期风格友好度评分与周期风格超额收益率之间具有较强正相关性，二者相关系数达到0.67。 图3：2018年以来，周期风格友好度评分与周期风格超额收益率的相关系数达到0.67 100 80 60 40 20 0 2.50% 2.00% 1.50% 1.00% 0.50% 0.00% -0.50% -1.00% 2018-01 2018-05 2018-09 2019-01 2019-05 2019-09 2020-01 2020-05 2020-09 2021-01 2021-05 2021-09 2022-01 2022-05 2022-09 2023-01 2023-05 2023-09 2024-01 2024-05 2024-09 -1.50% 周期风格友好度评分（左轴）12M-MA周期风格超额收益率（右轴） 数据来源：Wind，国泰君安证券研究 注：真实数据截至2024年10月31日，行业风格友好度评分采用HP滤波进行平滑以展示规律性。 2018年以来，消费风格友好度评分与消费风格超额收益率之间具有较强正相关性，二者相关系数达到0.65。 图4：2018年以来，消费风格友好度评分与消费风格超额收益率的相关系数达到0.65 100 80 60 40 20 0 2.00% 1.50% 1.00% 0.50% 0.00% -0.50% -1.00% -1.50% 2018-01 2018-05 2018-09 2019-01 2019-05 2019-09 2020-0