地产链纵深构建周期行业比较基础 [page::3][page::4]

• 周期行业覆盖地产建筑链多层次环节，盈利呈现显著分化且上下游联动形成稳定盈利传导规律。

- 量化回归显示产业链转导顺序为“地产 → 建筑 → 有色/钢铁 = 地产投资 → 化工/建材/煤炭 → 交运/石化”，奠定行业比较基础。

大宗行业股价主要受业绩驱动体现层次性轮动 [page::5][page::6]

| 阶段 | 钢铁 | 石油石化 | 有色金属 | 基础化工 | 交通运输 | 煤炭 | 建筑 | 房地产 | 建材 |
|--------|-------|----------|----------|----------|----------|-------|--------|--------|--------|
| 复苏 | 1.97% | -11.68% | 40.64% | -22.51% | -18.92% | 25.79%| -20.38%| 36.80% | 14.71% |
| 繁荣 | -5.52%| -5.77% | 21.42% | -1.91% | -12.09% | 2.89% | -10.24%| 2.21% | 10.15% |
| 滞胀 | -9.01%| -5.96% | -10.55% | 10.70% | -7.38% | -11.86%| 2.91% | -9.71% | 5.27% |
| 衰退 | -9.56%| -5.18% | -10.60% | -5.69% | -0.61% | -17.25%| 6.33% | 4.75% | -10.13%|

• 大部分周期行业以盈利变化为股价变动主要驱动，地产、煤炭为少数估值驱动行业。

- 不同地产周期阶段具有不同相对强势行业，体现行业轮动层次性。

大宗行业同步与分化特征及择时必要性 [page::9][page::10]

| 行业 | 重合区间比率 | 回归t值 | 周期内超额年化收益 | 整体超额年化收益 |
|--------|--------------|--------|---------------------|------------------|
| 钢铁 | 75.36% | 3.82 | 11.98% | -7.76% |
| 石油石化| 39.73% | 0.00 | -6.94% | -6.89% |
| 有色金属| 55.38% | 2.47 | 16.23% | 0.25% |
| 基础化工| 50.00% | -0.47 | -3.60% | -1.58% |
| 交通运输| 61.54% | 1.69 | -1.53% | -7.81% |
| 煤炭 | 68.83% | 3.86 | 19.43% | -7.60% |
| 建筑 | 67.61% | 3.02 | 12.39% | -2.59% |
| 房地产 | 54.78% | 1.07 | 8.07% | 1.91% |
| 建材 | 48.89% | 1.39 | 8.09% | 2.02% |

• 强周期行业（钢铁、有色、煤炭、建筑等）大宗行情期间表现优异，体现较高同步性和韧性。

- 行业内存在明显轮动，择时把握行业进入及退出窗口对超额收益具重要意义。

行业比较规则系统回测及应用场景 [page::11][page::12]

• 归纳四类筛选规则：业绩（季度同比增速环比）、估值（PB/PE分位）、业绩-估值匹配（PB-ROE分位）及其他风格类。

- 各类回测排序：业绩规则收益最高，PB-ROE远期及PB分位次之，风格类（如高低贝塔、反转）表现较差。

• 熊市中PB-ROE跨期规则优于业绩规则，PB分位为简便有效的预期之差替代，但熊市中失效。

大宗周期下行业轮动五阶段模型 [page::14][page::15][page::16]

• 大宗行情被划分为初始、上涨、过渡、下行、末端及反弹六阶段，合并为五阶段。

- 阶段对应表现：建筑领涨起势；普涨阶段强弱周期均优；分化阶段强周期表现突出；起承阶段逆周期占优；普跌阶段整体行业表现下滑。

• 五阶段行业轮动逻辑为：建筑→强周期品种→分化→逆周期过渡→普跌。

经济周期与行业盈利匹配及宏观轮动策略 [page::16][page::17][page::20]

| 经济阶段 | 对应五阶段 | 优势行业 |
|----------|------------------|--------------------------|
| 衰退 | 普跌及起势 | 建筑 |
| 复苏 | 普涨 | 钢铁、有色、煤炭、地产、建材|
| 繁荣 | 普涨到分化 | 钢铁、有色、煤炭、地产、建材、交运、化工|
| 滞胀 | 分化到起承 | 石化、有色、化工、煤炭 |

• 结合经济、通胀及流动性指标，设计宏观匹配的行业轮动策略，2005年起回测年化超额收益8.22%，夏普比和信息比表现良好。

- 策略显著跑赢大宗等权基准，支持宏观指标导向的行业择时模型。

估值分位作为业绩预期调整的有效补充规则 [page::21]

| 年份 | 年化收益(%) | 最大回撤(%) | 夏普比 | 超额收益(%) | 超额最大回撤(%) | 信息比 |
|------|-------------|-------------|--------|-------------|-----------------|--------|
| 总计 | 18.06 | 75.40 | 0.69 | 6.61 | 17.33 | 0.88 |

• 各阶段均能识别相对低估行业，轮动净值平稳上升，夏普比和信息比良好。

落地策略：结合宏观状态与估值分位构建组合 [page::22][page::23]

| 时间 | 石油石化 | 煤炭 | 建筑 | 房地产 |
|------------|----------|--------|--------|--------|
| 2019-03-29 | 26.03% | 25.36% | 23.08% | 25.53% |

• 结合宏观轮动与估值分位以加权方式确定行业配置，样本外策略实现年化超额收益4.26%。

- 当前处于五阶段“普跌”向“起势”过渡期，重点推荐石油石化、建筑、房地产和煤炭板块 [page::23]。

金工看行业之大宗篇（三）报告详尽分析

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一、元数据与概览

• 报告标题：《金工看行业之大宗篇（三）——规矩与规律之2追寻β：周期行业比较与轮动》

- 发布日期：2019年4月21日

• 发布机构：长江证券研究所

- 分析师团队：王鹤涛、覃川桃、叶如祯、陈洁敏等

• 研究主题：聚焦大宗商品周期行业内部的行业比较、轮动规律及其择时机制，重点围绕地产链纵深的周期性机理，揭示9大周期行业（石油石化、煤炭、有色、钢铁、建材、化工、建筑、地产、交运）在经济周期波动下的表现差异与配置策略。

核心论点：

1. 周期行业的行业选择同择时一样重要，基于其产业链层次性和盈利周期的差异，行业间存在显著分化和轮动规律。

2. 周期行业盈利直接驱动股价波动，业绩变化是超额收益的主要来源。阶段性机会也孕育于业绩预期差异和估值修复。

1. 报告系统回测多种行业比较规则，发现以业绩为核心的规则最有效，辅以估值分位规则，风格轮动收益空间有限。

4. 提出大宗周期的五阶段模型并匹配宏观经济周期指标，形成周期行业轮动框架。

1. 结合二阶导（经济增速变化的变化率）信号落地，推荐当前重点关注建筑、石油石化、房地产及煤炭行业。

以上内容为后文分析奠定框架与方向，体现出该报告不仅以理论模型支撑行业比较，更结合实证与量化策略落地推荐，具备深度与实用价值。[page::0, 3-5]

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二、逐节深度解读

2.1 比较的基础：地产链纵深中的层次性

• 关键观点：周期行业通过深植于地产建筑链的产业链位置差异，盈利受地产周期传导影响表现分层，形成不同时间窗口的业绩改进机会。
• 逻辑支撑：

- 报告指出地产周期传导往往涉及1-2年左右的时间滞后，地产销售、开工、施工、竣工等环节顺序分明，层层传导到大宗行业盈利。
- 基于跨期回归，报告依次确认九大周期行业的盈利与地产投资增速的传导次序为：“地产→建筑→有色/钢铁=地产投资→化工/建材/煤炭→交运/石化”，体现产业链上下游关系和传导时间序列差异。

• 图表说明：

- 图1展示地产链传导时间段，反映预售、施工、竣工、结算节点的时间差异，突出周期传导需要较长等待期。
- 图2用符号标注不同大宗行业和地产链的领先/滞后阶段，直观说明行业层次结构及传导节奏。

• 结论意义：行业风险和盈利动力出现明显的链式反应与分层，不同行业可能位于周期的不同阶段，形成轮动基础。[page::3-4]

2.2 股价由业绩主导驱动

• 核心观点：大宗周期行业的股价波动更依赖于业绩驱动，只有少数行业（地产、煤炭）估值驱动较显著。
• 依据与方法：

- 利用PE贡献和EPS贡献指标定量测算，计算股价变动的对数收益拆分为盈利增速与估值变动两部分，明确大部分周期行业股价主要由盈利变化驱动。
- 图3显示29个中信一级行业中业绩驱动排名及贡献，清晰显示大宗行业（9大行业）中6个名列前茅。

• 含义：

业绩为核心的驱动力意味着基于基本面（盈利）变化展开的行业比较和轮动策略有较强的理论和实证基础。

• 补充发现：

不同地产周期阶段下，不同行业表现分化显著，统计表1显示四个经济周期阶段下各行业的超额收益率存在明显业绩差异，证明周期行业内部轮动基于业绩不是偶然，具体如下：

- 复苏阶段以有色、地产、煤炭为主；
- 繁荣阶段有色、建材领先；
- 滞胀阶段基础化工、建材占优；
- 衰退阶段建筑、地产表现相对较好。

• 说明：业绩驱动搭建了行业周期配置结构，形成轮动基础。[page::4-6]

2.3 大宗指数及周期行情同步性分析

• 目标：观察9大行业与整体大宗指数行情的协同性及收益结构分化。
• 方法：

- 构建了基于9大行业等权重的“大宗指数”作为周期行情整体代表。
- 通过高低点法划分指数上下行区间，对行业收益和周期指数的同期性、相似性和回归分析进行了详细测算。

• 关键数据点：

- 表3统计了行业与大宗指数行情重合区间比例及线性回归t值，对大宗行情敏感度最高的行业为钢铁、有色金属、煤炭、建筑、交通运输，且多数行业上行收益率明显高于整体水平。
- 表3显示石油石化及基础化工为典型逆周期行业，上行区间和超额收益相对较差。
- 图7显示在大宗指数周期上行情行业收益的分化差异，建筑与煤炭行业的超额收益存在明显轮动顺序，建筑一般先行突出收益，而煤炭后期表现最佳。

• 结论：

- 择时对于整体大宗周期非常关键。
- 在选对整体周期的基础上，内部行业的分化和轮动能带来二次超额收益机会。
- 大宗周期内不同细分行业的周期表现走势与超额收益时点存在显著差异，需求细致的行业轮动策略。[page::8-10]

2.4 比较规则分类与效用回测实证

• 规则归纳：

1. 业绩规则：基于季度业绩同比增速及其环比变化，作为直接反映行业基本面表现的规则。
2. 估值规则：以PB、PE的历史分位数排名，反映估值水平与相对低估性。
3. 业绩-估值匹配：如PB-ROE分位差，反映市场对未来业绩的预期差异。
4. 其他规则（风格类）：包括高低贝塔、反转、龙头策略等。

• 实证结论：

- 基于9大周期行业季度调仓的回测，业绩规则回报最高，且在绝大多数时间段有效；估值规则和预期差异规则位列第二梯队，回报稳定；风格类规则表现最差，常为负超额回报。
- 图9-10展示整体与分阶段（牛市、熊市）不同策略收益表现，特别指出熊市阶段PB-ROE跨期规则甚至超越业绩规则，体现熊市中低估值机会更显著。
- PB分位作为估值规则的操作替代，在大多数时间有效，结构简单，适用性好。

• 解读：

- 大宗行业配置的收益绝大部分来源于业绩的真实改善。
- 预期差（估值错配）类收益集中体现在经济低迷期，大宗行业错杀明显。
- 风格炒作收益有限，基于基本面的选择更可靠。

• 这一实证为后续轮动策略选择规则提供了明确指引，强调以业绩为基础的机制。[page::11-12]

2.5 轮动规则的构建：大宗行情五阶段模型

• 背景：轮动分析的核心在于捕捉大宗行业收益排序的时间演进规律，为右侧交易提供依据。
• 阶段划分方法：

- 针对大宗指数行情，将上行和下行区间分别按长度0.3和0.25比例分拆为5个阶段：
1. 初始周期（上涨起步）：大宗行情刚启动，通常由建筑板块领先。
2. 上涨周期（普涨行情）：大部分行业全面上涨。
3. 过渡周期（开始分化）：行业轮动加速，强周期分化明显。
4. 下行周期（行情见顶回落）：强周期板块逐渐退潮，逆周期部分抬头。
5. 末端周期+反弹周期（普跌行情特征）：大宗行业普遍调整或小幅反弹。

• 实证结果：

- 表4聚焦各阶段行业回归t值和超额收益，明确建筑为起势阶段主导，强周期品种普涨阶段占优，分化阶段和起承阶段行业表现分化明显，普跌阶段全面弱势。
- 图12将行业在五阶段内的轮动关系以循环图示意，建筑—强周期—分化周期强周期—逆周期—普跌五阶段循环，体现周期内行业表现秩序。

• 价值：

- 大宗行业轮动具有较强的阶段性规律。
- 新建的五阶段周期模型为预测行业轮动提供了框架，便于投资者结合当前宏观指标判断行业布局时点。[page::13-16]

2.6 经济周期映射与宏观指标嵌入

• 目的：将宏观经济的量价指标融入行业轮动模型，进一步实现宏观-行业逻辑的闭环。
• 宏观划分：

- 利用地产销售、投资增速（经济）和PPI（通胀）两大维度划分为复苏、繁荣、滞胀、衰退四个阶段。
- 结合流动性指标（社融增速、M1M2剪刀差、国债收益率等）对经济和行业收益的解释能力进一步加强。

• 重要发现：

- 不同宏观阶段行业盈利表现迥异（表5、6明确钢铁、有色、煤炭、建筑等行业具有特定阶段显著盈利优势）。
- 加入流动性后，更能解释行业收益的差异性，尤其钢铁、石油石化、交通运输行业表现更明显的流动性驱动特征（表8、9）。
- 图14用图示清晰展示经济通胀组合下行业占优格局，强化宏观与行业表现的映射关系。

• 轮动策略效果：

- 基于宏观指标做行业轮动的策略（图15）回测收益显著，年化超额收益约8.22%，信息比1.20，展示该识别机制有效的超额收益和风险控制能力（表10）。

• 意义：

- 宏观信号结合五阶段行业轮动模型，能够较好地落实周期行业配置时机，增强投资决策科学性。[page::16-20]

2.7 估值规则的补充性质及实现

• 逻辑：

- 业绩决定长期趋势，估值体现短期偏差和市场情绪，估值分位数规则作为在盈利规则外的重要补充。
- 以历史PB分位数择优的策略（行业估值分位最低组合）在回测中也获得明显的超额收益，虽低于业绩驱动，但具备风险分散和阶段性择优价值（图16、表11、12）。

• 实证表现：

- 估值轮动年化超额收益约6.6%，信息比0.88。
- 具体年份部分表现不足（如2008年、2012年等），但总体仍表现稳健。

• 结论：

- 估值是盈利策略的重要补充，尤其在业绩波动不明显阶段或者配置层面需要判断错杀时，估值逻辑可提高策略适应性和鲁棒性。[page::21]

2.8 综合轮动策略与当前行业配置建议

• 综合策略：

- 报告将业绩驱动的宏观周期行业优选与估值分位选择相结合，形成全样本外测试的复合策略，体现理论和实证的融合。
- 该策略稳健跑赢基准指数，年化超额收益约4.26%，信息比0.70，回撤控制良好（图17，表12、13）。

• 当下配置：

- 结合当前宏观信号和估值水平，配置权重集中于石油石化（26.03%）、煤炭（25.36%）、建筑（23.08%）、房地产（25.53%）[page::22-23]
- 强调当前处于大宗周期末端向起势阶段转换，以信用和社融改善为信号，推荐关注估值修复机会，行业排序推荐为：石油石化 > 建筑 > 房地产 > 煤炭。

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三、图表深度解读

• 图1（地产链传导时间）：明确房地产周期至大宗各行业盈利的传导有一定滞后，最长可达2-3年，显示周期配置非即时反应，而是持续演进过程。[page::3]
• 图2（传导次序）：以颜色和环圈大小展现行业在地产链传导中的领先滞后节点，形象说明生产链上下游如何影响盈利或股价表现，帮助理解行业配置顺序。[page::4]
• 图3（业绩与估值驱动贡献）：用柱状展示各行业股价变化中EPS与PE的贡献比例，突出大宗行业长期依赖盈利变化驱动股价变动，突出本报告量化定位的基础。[page::5]
• 表1（阶段收益表现）：清晰呈现不同时期行业相对市场的超额收益，比如复苏阶段有色和地产表现突出，透析产业链及周期内的差异化表现核心依据。[page::6]
• 图4、5（通胀与地产周期划分图）：基于数据识别的周期上行/下行区间，对宏观条件趋势划分有助于后续行业收益周期与宏观变量匹配。[page::7-8]
• 图6（大宗指数及万得全A对比）：比较大宗指数与市场整体走势及比价走势，强调择时对风控及收益的重要性，是行业轮动前提背景。[page::8]
• 表3（行业与大宗行情同步性）：多维数据支持解读不同行业与大宗周期的同步与偏离，帮助理解周期行业配置的内部联系。[page::9]
• 图7（9大行业比价）：直观呈现大宗行业不同时期的相对表现差异及轮动逻辑，揭示配置的时间和顺序问题。[page::10]
• 图8（规则分类示意）：归纳行业比较规则框架，有效帮助理解回测策略背后的理论逻辑。[page::11]
• 图9、10（策略回测表现）：回测验证各规则收益，数据清晰支撑业绩为王的核心观点，帮助投资者理解策略选择的重要性。[page::12]
• 图11（大宗五阶段模型）：形象划分大宗行情周期，为轮动策略构建清晰时间结构，体现周期内不同行业表现阶段差异。[page::14]
• 表4（分阶段收益统计）：详细提交每阶段行业收益显著性，验证模型的有效性及市场匹配。[page::15]
• 图12（五阶段行业轮动图）：直观行业轮动关系，强化理论理解和实操指导。[page::16]
• 表5-9、图13-14（宏观指标与行业收益匹配）：多表多图解析宏观环境不同维度对大宗行业的影响，为轮动模型注入宏观变量支持，强化政府和市场政策对大宗行情的作用机制。[page::16-20]
• 图15（宏观匹配轮动净值）：展示宏观模型轮动策略业绩，直观体现超额收益和风险控制，验证模型实用性。[page::20]
• 图16表11（估值分位规则回测）：展示估值策略表现，为完善多维周期配置策略提供支撑。[page::21]
• 图17表12（综合轮动策略净值及风险指标）：最终综合策略回测，清晰展示组合优化效果，支持实操策略形成。[page::22]

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四、估值分析

• 估值方法：主要运用估值分位数规则，即以历史分位数来衡量行业当前的估值水平，并选择相对低估的行业。这种方法克服了绝对估值对行业间异质性估值水平的局限。
• 关键输入与假设：

- 历史估值数据准确可靠；
- 行业内外的周期分位差反映了市场当前对行业盈利预期的变化；
- 估值与未来盈利变化并非完全同步，因此估值规则作为补充手段，以捕捉市场短期错配。

• 结果说明：

- 报告通过回测发现这种估值轮动策略年化超额收益约6.6%，显示估值修复具有持续有效性；
- 估值策略与业绩策略的结合，形成更具鲁棒性的多维度行业配置策略。

• 敏感性分析：

- 估值分位策略在经济低迷期和部分年份表现不佳，提示策略执行需要结合宏观经济判断，而非机械使用。
- 结合业绩导向的宏观阶段划分，可提升估值策略应用效果。[page::21]

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五、风险因素评估

• 风险提示总结（首页及多处散见）：

1. 行业盈利及估值可能受供给端变化（如新产能释放、环保等政策调控等非需求因素）扰动，影响模型准确性。
2. 下游需求大幅下滑，尤其地产链下游企业需求疲软，可能打断产业链盈利传导节奏。
3. 宏观经济和流动性突变可能导致估值和业绩波动加剧，侵蚀预期收益。
4. 模型依赖的历史周期及量化规律未来或发生变化，带来不可预测风险。
5. 策略回测结果不能保证未来重复出现，特别在政策或外部环境极端异动时存在不确定性。

• 缓解策略：

- 报告主张结合宏观经济、流动性指标以及估值判断，动态调整策略权重；
- 依赖严密的量化回测与历史验证；
- 不排除对异常阶段的策略调整和风险管理。

• 评价：

- 风险提示涵盖主要系统性和行业特定风险；
- 明确预警模型局限，体现审慎态度；
- 但对具体风险概率和缓解措施较少，建议实际投资时结合动态风险监控机制。[page::0, 23]

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六、批判性视角与细微差别

• 本报告强调业绩驱动为主，估值规则为辅，风格轮动收益有限，体现较强的基本面逻辑，但对风格及市场结构性变化的适应并不充分，可能在结构性行情中表现不佳。
• 产业链传导机理基于多年历史数据统计，然而产业链和宏观经济结构近年有微调，可能会导致传导节奏和次序产生改变，需动态校正。
• 报告假设宏观变量与行业收益之间的因果关系稳定，实际政策影响、外部冲击可能破坏该稳定性。
• 回测覆盖2004年以来的长期数据，但近年市场特征和管理环境变化较大，部分极端年份表现不佳提示存在一定模型局限。
• 估值分位规则简洁有效，但依赖历史分位，难以捕捉创新或转型行业的价值，实际应用需补充其他定性判断。
• 轮动划分阶段的比例设定为经验值，未来可尝试机器学习等方法优化划分。
• 当前配置推荐偏重传统大宗周期行业，未充分考量新能源、环保政策冲击，建议动态跟踪。[page::11-23]

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七、结论性综合

本篇报告立足于地产链纵深布局，深入研究大宗周期行业的盈利及股价驱动机理，确定了周期行业的基本面和股价主要由业绩驱动，估值作为辅助，有明显的产业链层次性与轮动规律。通过系统的量化回测和宏观经济指标分析，报告提出了涵盖五阶段市场划分的行业轮动模型，结合经济、通胀及流动性指标嵌入，实现宏观匹配的行业轮动策略的稳健超额兑现（年化收益8.22%，信息比1.20）。基于估值分位数的补充策略也有效提升组合抗风险和择时能力。最终，通过全样本外测试提出了结合估值与宏观周期的复合行业配置策略，并给予了当前阶段石油石化、建筑、房地产、煤炭等行业的配置建议。

报告的数据支持丰富，图表清晰阐述传导链条、行业间差异及周期内的耗散与积累过程，结合严谨的统计与回归分析，发掘了行业轮动与宏观经济的耦合机制。其轮动模型的五阶段划分为投资者提供了周期内行业排序的定量依据，宏观嵌入强化了策略的理论稳健性，实证回测证明其实际可操作性。

行业比较的核心收益来源为更好的业绩表现和盈利预期错配修复，风格轮动收益有限，彰显基本面研究的不可替代性。报告风险意识强，明确说明模型局限及市场与政策风险，体现了务实而审慎的研究态度。

综上，该报告为周期行业投资者提供了系统、细致且切实可操作的行业比较与轮动框架，堪称大宗商品周期行业配置策略的重要参考蓝本，对资产配置和风险管理有积极指导意义。[page::0-24]

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主要参考页码标注

• 报告整体元数据与核心观点：[0,3-5]

- 地产周期与盈利层次性、股价驱动分析：[3-6]

• 大宗指数与行业周期同步关系：[8-10]

- 行业比较规则及策略回测：[11-12]

• 行业轮动五阶段模型及数据统计：[13-16]

- 宏观经济周期指标及行业收益匹配：[16-20]

• 估值策略整理与回测：[21]

- 综合策略与当前配置建议：[22-23]

• 风险提示及免责声明：[0,23-24]

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结语

本报告深度挖掘了地产链视角下大宗周期行业的业绩驱动逻辑及行业轮动规律，实现了宏观指标与量化回测结合的跨层次分析，对投资实践意义重大。当前的实证结论强化了以业绩为核心的科学配置框架，为周期行业轮动投资者规避盲目跟风、增强配置效率提供了坚实思路和工具。

报告