非银金融子行业基本面分析与市值分布 [page::3][page::4]

• 非银金融包含证券、保险、多元金融三大子行业。

- 保险行业虽上市公司较少（4家样本），但市值、净利润和总资产远超证券和多元金融行业。

• 非银金融各子行业市值占比分别为 证券33%、保险62%、多元金融5%。

- 保险公司核心样本主要包括中国平安、中国人寿、中国太保、新华保险。

保险行业财务报表关键指标 [page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10]

• 2022年保险行业资产总额约191万亿元，负债占比接近90%，主要负债为保险合同准备金。

- 保险公司偿付能力充足率充裕，财险和寿险均有较大安全边际。

• 财务支出中，已赚保费占比72%，投资收益占比15%。

- 2022年营业收入略降，净利润显著下降22.66%，主因代理人规模下降和疫情反复。

• 寿险业务营运效率指标提升，费用支出大幅减少，人均新单产能明显提高。

- 财险领域综合赔付率与综合费用率稳定，整体承保仍能盈利。

保险行业ROE与盈利驱动分析 [page::10][page::11][page::12][page::15]

• 2022年总体保险行业ROE约10.52%，寿险ROE约7.91%，财产险11.52%。

- ROE下降主要由销售净利率下滑驱动，寿险业务对整体ROE贡献最大。

• 寿险ROEV与A股涨跌幅相关系数高达0.813，说明寿险盈利能力受股市影响显著。

- 财产险综合赔付率与ROE负相关，费用率管控和赔付表现直接影响财产险盈利。

保险行业新业务价值及代理人渠道分析 [page::13][page::14][page::15][page::16]

• 人身险采用内含价值（EV）和新业务价值（NBV）进行业绩估值，新业务价值是内含价值增量的主因。

- 代理人规模大幅萎缩，2022年代理人规模下降至约159万人，成为新单保费下降主因。

• 各险企新业务价值率自2018年开始下滑，个险渠道占比缩减是主要影响因素。

- 由于数据披露不全，使用中国平安新业务价值拟合行业整体新业务价值，拟合优度较高。

保险行业投资业务与财务模型构建 [page::17][page::18][page::19]

• 保险公司投资收入主要来自投资资产规模乘以投资收益率，收益率波动受市场行情影响。

- 单季度及TTM投资业务收入拟合相关系数分别为0.606和0.855，拟合模型具有较高准确性。

• 营业收入、净利润和ROE预测模型拟合优度高，R²分别达到0.996、0.904和0.675，表现稳定。

保险行业多空择时量化策略总结 [page::20][page::21]

• 累计多空净值基于估计净利润的择时策略，从2015年6月至2023年4月，年化收益19.07%。

- 基于ROE的多空择时策略年化收益18.32%，基于ROE的纯多头策略年化收益19.46%。

• 策略根据T-3期相对于T-4期的估计指标变化，做多或做空保险行业与万得全A之间的比值进行调仓。

- 保险行业净利润与ROE与行业超额收益存在显著协同，作为择时模型的核心指标合理有效。

保险行业基本面量化策略报告深度解析

---

1. 元数据与报告概览

报告标题：保险行业基本面量化策略——行业基本面量化系列
作者：王程畅（中信建投证券）
研究助理：徐建华
发布日期：2023年5月10日
机构：中信建投证券股份有限公司
研究主题：聚焦保险行业，包括保险业务类型、财务分析、业务架构构建与基于财务指标的行业择时策略。

核心结论：报告对人身险、财产险及投资业务量化建模，结合模型计算的净利润和ROE设计保险行业多空择时策略，历史年化收益率均近19%，显著优于市场整体表现。同时强调资本市场波动风险及代理人规模萎缩的双重风险[page::0,22]。

---

2. 逐节深度解读

2.1 非银金融行业基本面与业务结构（第3-4页）

• 非银金融分为证券、保险、多元金融三大子行业。证券公司数量最多（53家，73%），保险公司数量较少（6家），但市值和净利润占比超过半数，彰显龙头保险公司极强实力。

- 保险行业总资产高达198205亿元，占非银金融71.8%，几乎占整个行业大头。且在净利润（1760.1亿元）方面贡献达66.5%[page::3,4]。

逻辑说明：报告先通过行业分类说明了研究对象的市场地位和影响力，强调保险业尽管上市公司数量少，但资本和利润规模巨大，是非银金融中最有决策权重的板块。

---

2.2 保险行业财务报表解读（第4-11页）

资产结构（表3+图3，约5页）

• 2022年样本保险公司合并资产总额达191021亿元，增速5.5%。

- 资产中最大的是发放贷款及垫资（20.07%）和可供出售金融资产（12.97%），体现出保险公司的资金主要投向贷款类资产和金融投资。

• 负债最重的是保险合同准备金（44.04%），其次是吸收存款（17.31%），体现保险公司主营业务特点即对保户的责任准备。

- 所有者权益占比10.49%，负债高于权益比例较大，边际资产负债率较高[page::4,5]。

偿付能力（图4）

• 4家主要保险公司的偿付能力充足率均超过监管红线100%，大多在200%以上，表明短期内有充分资本缓冲，应对赔付风险能力强[page::6]。

利润表（表4+图5-7，约6页）

• 营业收入以已赚保费（72.13%）及投资收益（15.04%）为主。主营业务收入占绝大部分，投资收益作为利润补充。

- 营业支出中，保险责任准备金提取（39.03%）、赔付支出（23.46%）、业务管理费用（10.41%）为前三大项，体现成本结构。

• 2022年保险行业净利润率6.75%，较去年有一定下滑，主要受代理人规模萎缩及疫情影响。

- 营运效率指标显示，寿险公司费用支出大幅收缩约30%，以提升单位产能抵消规模缩减不利影响[page::6-8]。

财产险业务（图8）

• 财产险的已赚保费、赔付支出和费用支出均呈稳健增长趋势，综合成本率维持在100%以下，说明整体仍处于承保盈利状态。

- 赔付率与费用率均对承保利润影响明显，费用管控是财险关注重点[page::8]。

现金流分析（表5+图9-11）

• 货币资金持续攀升，2022年同比增长12.04%，资金流充裕，风险抵抗力增强。

- 经营现金流入主要来自保险合同收取保费现金，流出集中在赔付支出。

• 投资现金流流入主要为回收投资现金，流出为投资支付，投资规模扩充。

- 筹资活动现金流波动明显，近年流入流出都大幅下降，反映保险公司财务杠杆部分收缩。

• ROE 2022年为10.5%，同比下降2.81pct。ROE变动主因是销售净利率下降，ROE与销售净利率相关系数高达0.928，财产险和人身险对整体ROE贡献均较大，寿险影响更突出[page::9-11]。

纯寿险和财产险ROE分析（图12-15）

• 纯寿险ROE2022年7.9%，主要受销售净利率下降拖累，权益乘数较高但对ROE影响较弱。

- 纯寿险ROEV与ROE、销售净利率与沪深股市表现正相关，说明股市波动对人身险利润有较强传导。

• 财产险ROE2022年11.52%，销售净利率和权益乘数双升推动ROE增长，且综合赔付率与ROE呈负相关，说明赔付控制对盈利能力关键[page::11-12]。

---

2.3 保险行业架构分析（第12-18页）

保险业务

• 保险业务分人身险和财产险两大块，人身险保费规模远超财产险（人身险34245亿元，财险12712亿元）。

- 人身险以寿险为主，健康险增长迅猛，意外险占小部分。

• 人身险业务价值以内含价值EV和新业务价值NBV衡量，NBV是保单现金流折现，关键受代理人渠道和人均产能影响，头部企业中国平安内含价值领先行业。

- 代理人规模下滑是新单保费下降的主因，导致新业务价值率下降，险企通过提升人均产能部分抵消此影响。

• 代理人规模和NBV高度相关（0.939），中国平安NBV也代表行业水平，用于拟合整个行业NBV[page::13-16]。

财产险业务

• 财产险以车险为主，盈利核心是控制综合成本率（综合赔付率+综合费用率），承保利润与保费-赔付差高度相关（0.537）。

- 2022年财产险综合成本率约99.5%，2021年曾出现短期承保亏损[page::16-17]。

投资业务

• 投资收益为税前利润重要组成，拆解为投资资产规模乘以收益率，收益率受市场波动影响。

- 投资业务收入（投资收益+公允价值变动）与估计模型拟合度较好（TTM相关系数0.855），2022年和2023年投资收入均呈上升趋势，显示市场回暖[page::17-18]。

核心指标预测

• 营业收入通过已赚保费和投资业务收入估计拟合度极高（0.996），2022年估计值略高于实际。

- 净利润和ROE拟合均较优，2022年估计净利润和ROE均较实际偏高，但趋势吻合。

• 采用中国平安新业务价值率作为行业NBV代理，相关系数为0.924[page::18-19]。

---

2.4 行业择时策略（第19-21页）

• 保险行业相对于万得全A在2015-2023年表现优异，2017-2019年间超额收益明显，2022年Q4后出现回升。

- 净利润滞后6期（约1.5年）与超额收益有最高相关（0.796），ROE与超额收益当期相关最高（0.728），表明ROE更当前反映超额收益，净利润有滞后效应。

• 基于净利润构建多空择时策略（做多净利润增长信号，做空反之），2015年6月至2023年4月年化收益19.07%，累计净值3.93，明显优于万得全A。

- 基于ROE构建多空择时策略，2014年至2023年4月年化收益18.32%，纯多头策略年化19.46%，同样优于市场平均表现[page::19-21]。

---

2.5 风险提示（第22页）

• 市场波动风险：资本市场行情直接影响投资收益及保险公司整体盈利。

- 代理人规模萎缩风险：代理人是新业务价值的重要来源，其规模下降对保险公司核心业务构成压力。

• 量化模型失效风险：模型基于历史数据，但未来可能因结构性变化或黑天鹅事件（如疫情、地缘冲突）失效，需结合定性判断[page::22-23]。

---

3. 图表深度解读

• 图1（页3）： 非银金融子行业架构、上市公司占比，清晰显示证券数量多但保险市值占比最大。

- 图2（页4）： 三个子行业市值、净利润及总资产贡献饼图，保险显著领先。

• 表3、图3（页5）： 资产负债结构，贷款、金融资产为主资产，保险合同准备金最大负债，显示保险业务资金运用特征。

- 图4（页6）： 偿付能力充足率趋势，均大幅高于监管红线，说明拟补充资本充分。

• 图5（页7）： 营业收入结构及营收净利润趋势，新业务及投资收益占比分析。

- 图6（页7）： 营业利润率与销售净利率在2019年见顶，后续波动下行趋势。

• 图7（页8）： 寿险费用及佣金趋势及效率指标提升，体现代理人规模收缩带来的影响。

- 图8（页8）： 财产险已赚保费、赔付与费用走势及综合赔付率，费用管理持续优化。

• 图9（页9）： 货币资金及增速柱状折线图，保险资金充裕。

- 表5、图10（页9-10）： 现金流入流出及增速分解，经营现金流稳定，投资现金流流出加速，筹资现金流下降。

• 图11（页10）： ROE构成与相关系数，销售净利率是主要驱动。

- 图12-15（页11-12）： 细化纯寿险及财产险的ROE变动，纯寿险ROE受销售净利率影响强，财产险ROE与赔付率负相关。

• 图16-17（页13）： 保险盈利模式示意及人身险经营和产品结构演变，健康险快速成长。

- 图18-22（页14-16）： 新业务价值拆解，NBV和净利润滞后关系强，新单保费与代理人规模萎缩关联。

• 图23-25（页16-17）： 财产险承保利润与综合成本率关系，保费和赔付呈现稳健增长趋势。

- 图26-27（页18）： 投资收益模型及季度拟合，投资业务稳健且受市场影响。

• 图28-29（页19）： 营业收入与净利润的拟合效果好，ROE拟合优度也高。

- 图30-33（页20-21）： 保险行业与万得全A对比表现、超级收益的相关关系，构建多空择时策略效果显著，历史年化收益均近20%[page::3-21]。

---

4. 估值分析

本报告侧重行业基本面量化分析和择时策略，未详细披露单个公司的估值模型或目标价。但通过内含价值（EV）和新业务价值（NBV）的量化构建，实现对人身险价值的精准评估，这与传统估值方法结合，为后续个股估值提供坚实数据支撑。报告用中国平安新业务价值率替代行业指标，拟合度高达0.924，充分体现了量化估值模型的有效性[page::14-19]。

---

5. 风险因素评估

• 资本市场波动风险：市场波动直接影响保险公司的投资收益水平，进而影响整体业绩，可能导致净利润和ROE波动加剧，择时策略面临挑战。

- 代理人规模萎缩风险：代理人是新业务价值的主要贡献者，代理人数量和产能下滑会使新单保费及NBV减少，拖累业绩表现。

• 模型失效风险：报告强调量化模型基于历史规律，未来可能因宏观环境剧烈变化和黑天鹅事件失效，需要辅以定性分析。

- 偿付风险低，但长期不可忽视：虽然偿付能力充足率充裕，短期资金流稳定，但未排除长期偿付压力增加的可能性[page::0,22-23]。

---

6. 批判性视角与细微差别

• 报告核心依赖历史数据构建的量化模型，固然能有效捕捉行业主要驱动因素，但在市场环境突然剧变时模型或失效，报告已审慎提示此类风险。

- 代理人规模萎缩被反复强调，作为业务增长的短板，这是一把“双刃剑”式风险，未充分探讨险企转型渠道创新及技术赋能的可能补偿幅度。

• 对不同财务指标拟合的相关系数均较高，报告较少讨论潜在过拟合风险和数据异常对模型稳健性的影响。

- 报告重点量化投资与保险业务交织，减少市场噪音影响，未对行业估值倍数或市价影响因子作深入分析，这可能略显估值视角单一。

• 在业务分类及数据展示中，部分数据如保险合同准备金、负债等占比极高但实际现金流可用性需特别考虑，报告未具体拆解这部分风险。

- 报告中人身险和财产险ROE相关系数中解释较少，两者业务差异和相关性的潜在经济含义值得深入挖掘。

• 市场择时策略回测跨度较长，涵盖多种市场环境，然而市场结构和政策导向随着时间动态变化，报告可进一步完善策略在不同周期的表现对比[page::10-23]。

---

7. 结论性综合

本报告通过系统梳理中国保险行业的业务结构、财务特征及核心盈利驱动因素，利用细致的资产负债表、利润表、现金流等多维度数据，构建了包含新业务价值（NBV）、内含价值（EV）和投资业务的多元量化模型，并且利用高拟合度的模型参数估计营业收入、净利润与ROE。

在人身险领域，报告表明代理人规模和人均产能直接决定新单保费和新业务价值，而新业务价值与净利润高度滞后相关，这凸显销售渠道和业务转型对行业盈利的深远影响。财产险领域则将盈利主要归因于综合成本率的管控，赔付率与ROE呈负相关，通过承保利润反映成本控制水平。

投资业务作为保险公司盈利的重要补充，被拆解为投资规模和收益率的乘积，虽然受市场波动影响显著，但其收入与投资模型拟合度较高。

通过历史超额收益与核心指标的相关性分析，报告基于估计净利润和ROE成功构建了多空择时策略，取得年化19%左右的显著收益，超越市场整体表现。择时策略体现保险行业盈利能力和市场表现的高度相关性，提供了实用的量化投资框架。

图表解析集中体现在图2、表3和图3的资产负债结构，图5-7的营业收入及利润率趋势，图11-15的ROE差异分析，图18-22的新业务价值和净利润领先关系，图30-33的择时策略表现，皆为了解行业运作与投资机会的关键。

报告评价保险行业为资本密集、高杠杆行业，投资与保险业务紧密联动，行业表现既受市场行情影响，也受销售渠道变革挑战。风险主要来自资本市场波动和代理人渠道萎缩，但整体偿付能力及资产结构稳健，具备较强抗风险能力。尽管如此，未来需关注模型失效和外部黑天鹅事件带来的不确定性。

总体而言，报告以详实数据和扎实量化模型，提供了保险行业基本面深入透视及实证择时投资策略，适合作为保险行业研究与投资决策的重要参考和基础框架[page::0-23]。

---

总结

该报告系统而全面地解构了保险行业基本面，结合财务报表数据和行业业务架构，构建核心盈利指标预测模型。通过核心财务指标与市场超额收益的相关分析，打造了业绩择时策略，实现了高年化收益，体现了量化投资的实操价值。同时，报告理性审视潜在风险及模型局限，展现了较高的专业严谨度与前瞻性视角。

---

（全文基于报告原文内容进行梳理、解读和结构化分析，确保信息完整且准确，便于投资者和研究者深入理解保险行业量化投资策略和基本面驱动机制。）

报告