家电行业基本面与细分行业权重变化 [page::3][page::4]

• 家电行业上市公司数量自2005年以来增长近两倍，白电稳居核心地位，黑电份额下降明显，小家电占比上升。

- 行业集中度（CR4）自2007年起逐步提升，行业指数与集中度相关性达0.75，业绩增速与指数表现正相关。

家电行业景气度代理变量及其领先滞后特征 [page::5][page::6][page::7]

• 采用基于可比成分的营业收入和净利润TTM环比增速作为景气度指标，低估行业变动波动性。

- 营业收入增速平均滞后指数收益2期，净利润增速滞后约1期，说明景气度指标有明显滞后性。

• 表1和表2显示各细分板块相关系数及方向一致率以滞后期为2期（营收）和1期（净利润）时最高。

家电产业链及需求分解分析 [page::7][page::8][page::9]

• 家电需求由内销与出口构成，内销由城镇与农村的新置及更新需求驱动，出口受国际经济、汇率影响。

- 新增需求中商品房销售面积增速领先家电营收增速约6个月，相关系数达0.67，是重要先行指标。

• 主要白电品类出口占比呈现分化趋势，空调出口占比稳定约40%，冰箱出口逐年提升。

细分行业基本面差异及驱动力备选构建 [page::9][page::10][page::11]

• 白电行业成本中原材料占比高（钢材、铜、塑料、铝约80%-90%），具备较强成本转嫁能力。

- 黑电整机依赖液晶面板（70%成本），竞争激烈，出口占比达到60%，内需有限。

• 小家电市场分散，消费升级驱动强，保有量增量空间大。

- 筛选宏观及行业层面多维驱动力，包括投资、消费、出口、工业产销、库存等共105个备选指标。

量化驱动力筛选与景气度前瞻模型构建 [page::12][page::13]

表 7和表8驱动力相关系数及优先行阶数：
| 景气度指标 | 驱动力指标 | 最优先行阶数 | 相关系数 |
|------------|--------------------------------|--------------|----------|
| 营收增速 | M1同比增速 | 6 | 0.75 |
| | 铜价、铝价 | 0 | 0.67-0.69|
| | 空调销量、内销量 | 1-2 | 0.65-0.68|
| | 商品房销售面积、新开工面积 | 1-6 | 0.62-0.65|
| 净利润增速 | 冰箱产量、电饭锅产量 | 2-6 | 0.65-0.69|
| | 家电零售额、PMI、新订单 | 0-1 | 0.45-0.52|

• 家电行业营收增速驱动力核心为流动性指标、原材料价格及房地产销售相关数据。

- 净利润增速关键驱动包括产量数据、零售额、PMI指标和城镇居民收入，库存变化对净利润存在负向影响。

景气度预测模型滚动测试与多季度外推预测表现 [page::14][page::15][page::16][page::17][page::18][page::19][page::20]

• 固定长度滚动测试法优于固定起点法，营收增速方向预测正确率高达82%，净利润增速约70%。

- 白电、黑电、小家电均表现一致，小家电营收增速预测准确率最高达86%。

• 多季度外推方向预测准确率递减，营收增速预测优于净利润增速，固定长度法更稳定。

家电细分行业未来1-4季度景气前瞻 [page::20][page::21]

表 15未来营收增速预测（单位：%）

| 预测期 | 家电 | 方向预测准确率 | 白电 | 方向预测准确率 | 黑电 | 方向预测准确率 | 小家电 | 方向预测准确率 |
|----------|--------|----------------|---------|----------------|--------|----------------|----------|----------------|
| 2018Q2 | 1.81 | 82.1% | 10.14 | 71.4% | 2.70 | 82.1% | 5.18 | 85.7% |
| 2018Q3 | 0.68 | 71.4% | 8.57 | 85.7% | 2.49 | 75.0% | 2.41 | 82.1% |
| 2018Q4 | -0.55 | 71.4% | 4.54 | 53.6% | 2.00 | 82.1% | 2.97 | 75.0% |
| 2019Q1 | -6.31 | 60.7% | 0.85 | 53.6% | -3.14 | 78.6% | 2.08 | 67.9% |

表 16未来净利润增速预测（单位：%）

| 预测期 | 家电 | 方向预测准确率 | 白电 | 方向预测准确率 | 黑电 | 方向预测准确率 | 小家电 | 方向预测准确率 |
|----------|--------|----------------|---------|----------------|---------|----------------|----------|----------------|
| 2018Q2 | 10.78 | 82.1% | 11.31 | 75.0% | 5.78 | 60.7% | 3.95 | 60.7% |
| 2018Q3 | 18.77 | 50.0% | 11.59 | 71.4% | 21.96 | 64.3% | 2.55 | 57.1% |
| 2018Q4 | -5.09 | 64.3% | 1.28 | 75.0% | -25.49 | 57.1% | -2.07 | 50.0% |
| 2019Q1 | 3.24 | 75.0% | 0.16 | 64.3% | 74.79 | 75.0% | -3.04 | 64.3% |

• 模型预测2018年二三季度家电行业景气度大概率上行，四季度及2019年初受商品房销售下行影响景气度可能承压。

结论与未来展望 [page::21]

• 提出基于可比成分构建行业业绩增速指标，彰显逻辑合理和数据稳定性。

- 深入划分三大细分行业，结合上下游成本结构和需求差异细化驱动因素。

• 采用多种样本滚动测试评估模型前瞻能力，固定长度法获最佳表现。

- 未来将继续完善驱动力指标选择及方向设定，拓展其他行业应用。

金融工程证券研究报告详尽分析报告

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一、元数据与报告概览

• 报告标题：行业景气度量化前瞻系列之二：家电篇

- 作者：吴先兴 分析师

• 发布机构：天风证券研究所

- 发布日期：2018年7月24日

• 研究主题：量化分析家电行业景气度，通过业绩增速指标分析行业走势，实现景气度的前瞻预测。

核心论点

• 家电行业业绩增速（营收增速和净利润增速）作为衡量行业景气的代理变量，有较高的预测价值。

- 采用基于“可比成分股”计算的业绩增速指标，更加平滑且合理，有助于避免因股票池变动导致的误判。

• 家电行业细分为白电、黑电和小家电三个核心子行业，基本面存在差异，需分行业深度研究。

- 通过固定样本期长度和固定起点两种滚动预测方法，固定长度法预测准确率更高。

• 多季度外推预测显示预测正确率逐渐下降，营收增速的预测准确率高于净利润增速。

- 预测家电行业2018年二三季度景气将上行，第四季度及2019年第一季度面临下行压力。

报告强调使用定量驱动力指标进行行业景气度预测，力图为投资决策提供量化支持。[page::0,1,21]

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二、逐节深度解读

1. 家电行业上市公司概况

• 家电行业细分为白电（空调、冰箱、洗衣机等）、黑电（彩电等）、小家电及照明设备四子行业。

- 2018年一季度，上市公司市值占比：白电79%，黑电10%，小家电6%，照明设备5%。

• 白电为核心板块，上市公司数和市值占比均稳定且增长明显。

- 黑电上市公司数和权重显著下降，小家电数量和权重有所提升。

• 行业集中度（CR4指数，指行业内前四龙头营业收入占比）从2007年开始提升，2014年达峰值0.64，与家电指数走势高度相关(相关系数0.75)。

- 行业竞争集中度提升对应行业景气度向好，主要龙头是格力、美的、青岛海尔和TCL。[page::3,4]

图表解读：

• 图1-3显示了家电细分行业上市股票数及其比重的历史演变，以及市值权重的变化。白电的稳定优势突出，小家电扩张明显，黑电退潮明显。

• 图4集中度与行业指数走势并行，一定程度印证行业集中度提升带来议价能力增强，从而促进业绩和股价上涨。

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2. 行业指数与景气度代理变量

• 行业景气度主要用营业收入TTM环比增速（营收增速）和净利润TTM环比增速（净利润增速）衡量。

- 由于股票池变动大，直接用当期成分计算增速波动幅度大。采用“可比成分”方法，即对比两期中的共同成分股计算增速，能有效平滑波动，更真实反映业绩变化。

• 实证中营收增速与家电指数收益表现出正相关且营收增速通常滞后指数表现。

- 净利润增速滞后性较营收增速弱，在特定并购重组事件(如2006年海信并购科龙)的影响下，有时两者同步达到峰值。

• 表1和表2统计显示，整体家电和各子行业中，营收增速相对于指数收益滞后2期，净利润增速滞后1期时，两者相关性最高，方向一致率最高。

图解说明：

• 图5对比采用历史成分与可比成分计算的营收增速，前者波动剧烈，后者平滑，建议后者更合理。

- 图6-7展示营收和净利润增速与行业指数收益的对比趋势，验证滞后关系和同步性现象，[page::5,6,7,8]

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3. 基本面分析与驱动力筛选

3.1 家电行业基本面概况

• 产业链分为原材料→中间零部件→整机制造→下游渠道→终端消费者。

- 家电行业已进入成熟阶段，议价能力强。

• 需求由内销（城乡新置和更新）和出口构成。

- 内销更新需求主要来自自然更新周期及消费升级，尤其城镇市场。

• 新置需求依赖保有量、人口收入及房地产新开工等，其中特别强调商品房销售增速领先家电营收增速约6个月，相关系数0.67，体现地产对家电需求的领先影响。

- 出口受国际宏观经济、人民币汇率和贸易政策影响，白电出口份额大，布局美国、欧盟和亚太区域市场。

• 细分行业差异明显：

- 白电原材料占成本比例高(80-90%)，主要包括钢材、铜、塑料、铝，龙头有较强议价能力。
- 黑电核心成本为液晶面板(约占70%)，行业集中度较低，敏感性高，且彩电保有量趋近饱和，出口主导。
- 小家电品类丰富，市场分散，消费属性强，提升空间大，原料塑料等占比较重。[page::7-11]

关键表格：

• 表3显示城乡主要家电保有量，农村普遍低于城镇，提升空间较大尤其是小家电。

- 表4分白电主要产品原材料成本占比。

• 图9-11明确需求结构和出口占比趋势。

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4. 景气度驱动力初选与模型构建

• 通过相关性分析，筛选出驱动家电行业营收和净利润增速的核心驱动力因子。

- 主要宏观指标包括M1增速、商品房销售、新开工面积、CPI等。

• 行业指标包括空调销量、冰箱电饭锅产量、原材料铜铝价格、PMI等。

- 家电整体营收增速驱动因子以M1同比(领先6期)、铜铝价格(即时)、空调销量(提前1-2期)等为主。

• 净利润增速侧重产量、零售额、PMI、居民收入。

- 白电、黑电、小家电各行业驱动力虽有重叠，但细微差异明显，比如白电更关注钢铁价格和空调销量，黑电更关注液晶面板成本及居民收入，小家电重塑料价格和消费升级相关指标。

• 库存等指标对白电净利润有负向影响。

表7-8详细列出驱动力初选结果及相关系数和领先期数。[page::11-13]

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5. 景气度前瞻模型表现

• 采用两种滚动预测方法：

- 固定起点滚动预测（样本期起点固定，预测期逐步延伸）
- 固定样本期长度滚动预测（样本期窗口固定长度随时间滚动）

• 固定长度滚动预测更能捕捉行业驱动因子变化，结果更稳定准确。

- 预测准确率：
- 家电整体营收增速方向预测准确率达82%
- 净利润增速预测准确率在46%-82%之间，根据预测方法不同波动较大。

• 各子行业预测准确率有所不同，小家电的营收预测准确率最高达86%，黑电净利润预测准确率最低。

- 预测结果展示图15-18显示真实值与预测值走势吻合度良好。

• 多季度样本外推预测（1-4季度）准确率分析发现预测准确率随外推期数增加而下降，营收增速的预测准确率普遍高于净利润增速。

- 固定长度预测普遍优于固定起点预测。

• 基于模型对未来预测（表15-16），2018年二三季度家电行业景气看涨，第四季度及2019年初可能承压，主要受房地产市场下行影响。[page::14-21]

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6. 结论与展望

总结性结论如下：

1. 使用可比成分股计算营收净利润增速可更合理地反映家电行业景气度。

2. 深入划分白电、黑电、小家电三大子行业，结合行业基本面逻辑，筛选出关键驱动力。

1. 固定长度滚动预测法表现优于固定起点法，营收增速方向预测正确率约75%以上。

4. 多季度外推预测显示准确率随时间下降，预测短期景气度优于远期。

1. 未来短期家电行业景气向好，但受房地产市场下行影响，后期存在压力。

6. 行业量化框架实现明显提升，未来需进一步细化驱动力指标及其传导方向以完善模型。

本报告为家电行业景气量化预测奠定了坚实基础，强调数据驱动和动态更新，适合辅助中短期投资决策。[page::21]

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三、图表深度解读

• 图1（家电细分行业覆盖股票数）展示了从2005至2018年家电行业分板块股票数量的增长与占比变迁，白电稳居主导，小家电快速成长，黑电下降明显，反映行业演变趋势。[page::3]

- 图2-3进一步体现白电在股票数占比及市值权重上的稳定性和提升趋势，而黑电逐渐萎缩，小家电表现活跃，数据稳健支撑白电核心地位。

• 图4显示行业集中度（CR4）与家电指数的历史走势同步，证实市场竞争格局对行业表现的正面影响，CR4峰值对应指数高点。

- 图5比较历史成分与可比成分计算业绩增速的波动差异，强调可比成分计算方法对景气指标的稳定性和合理性的重要贡献。

• 图6-7（家电营收与净利润增速与指数收益率对比）揭示滞后关系及特殊事件对净利润的影响，验证了业绩指标滞后指数的现象并体现关键事件的示范效应。

- 图8-11详解产业链结构与需求构成，商品房销售对家电营收的领先相关，以及主要家电品类出口占比走势，支撑行业景气的多元驱动因素。

• 图12显示彩电城乡保有量趋稳且提升空间有限，暗示黑电内销压力。

- 图13-14解释两种滚动预测方法设计逻辑。

• 图15-18真实值与预测值的对比展示，显示模型预测的趋势准确度高，尤其固定长度滚动预测法效果更佳。

图表与文本紧密结合，证明报告分析的严密和数据的充分。[page::3-21]

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四、估值分析

本报告不涉及具体公司估值计算及目标价设定，主要聚焦行业景气度的量化指标建设及前瞻预测方法论。其估值逻辑更多体现在对驱动力及业绩增速的预测精度上，为后续个股估值提供基础性输入。

报告利用定量驱动因子构建统计模型并通过回归系数赋予权重，从而实现对行业整体营收及净利润增速的预测，侧重时间序列滚动预测验证模型的稳健性和有效性，而非单一传统估值指标的计算或多模型估值对比分析。[page::12-20]

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五、风险因素评估

报告中仅在开头提醒模型的失效风险，源于其对历史数据的高度依赖。具体风险因素隐含如下：

• 股票池成分变化可能导致模型误差，尽管通过“可比成分”方法部分缓解。

- 行业基本面未来可能出现重大变化，驱动力结构可能转变，模型难以快速反应。

• 宏观经济和政策环境变化（如房地产市场波动、国际贸易政策影响等）可能导致预测失真。

- 特殊事件（并购、重组、原材料价格剧变等）对短期业绩的影响超出模型解释范围。

• 驱动力指标的数据滞后及频率不匹配，影响滚动预测的时效性。

风险提示显示模型依赖历史数据和统计规律，若基础条件改变，预测准确率可能降低。[page::0,21]

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六、批判性视角与细微差别

• 多滚动预测方法比较：报告指出固定长度法优于固定起点法，理由充分但可能忽视较长历史数据的价值，样本量缩减带来的统计偏误需谨慎对待。

- 驱动力指标选取：虽然通过相关性筛选驱动力，但相关性不代表因果性，且部分驱动力指标如原材料价格波动与营收增速正相关解释尚需进一步理论支持。

• 出口部分分析欠深入：对出口驱动因素影响讨论有限，未来可增强外部宏观经济和汇率因素的建模细节。

- 季度延迟影响：报告充分说明业绩增速滞后指数表现，但对数据披露的时滞处理和影响程度分析较为简略。

• 黑电行业特殊性：黑电行业驱动力波动较大，预测稳定性差，报告对此给予强调，但未提出针对改进建议。

- 模型假设的动态变化：行业不同发展阶段驱动力变化复杂，未来模型需要动态调整，报告有提及但未深入展示动态因子筛选方法。

总体逻辑清晰，模型构建及实证验证较为严谨，但对部分复杂影响因素和模型局限性探讨仍有提升空间。

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七、结论性综合

本报告通过严谨的数据处理和细致的行业划分，建立了基于可比成分的业绩增速代理指标，合理反映家电行业景气度。报告从产业链、基本面、需求构成、驱动力筛选、模型构建、滚动预测与多期外推验证了指标的有效性，预测准确率高达75%-85%，固定样本期长度滚动测试表现优于固定起点法，营收增速指标的预测准确率也优于净利润增速。

图表详实支撑关键观点，如家电行业上市公司结构和市值权重变迁、行业集中度与指数的高度相关性、商品房销售领先家电营收增速、以及营收净利润增速和指数收益率的滞后和同步关系。驱动力涵盖宏观经济、房地产、原材料价格、产销量等多维度因素，二级子行业分细化分析增强了模型的针对性和解释力。

从预测视角看，模型显示2018年中期家电行业景气将迎来上行窗口，随后因房地产市场疲软，景气有回落趋势。风险提示也适时提醒了模型对历史数据的依赖局限及潜在失效风险。

整体来看，报告实现了从定量驱动因子枚举、筛选到模型长期滚动检验，再到多期景气预测的闭环，极大提升了行业景气量化前瞻的可信度与实用性，为投资者提供了科学、系统的分析框架和预测手段，充分体现了行业研究与金融工程相结合的先进方法论。

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关键词总结：家电行业、景气度、业绩增速、可比成分股、固定长度滚动预测、驱动力筛选、营收增速、净利润增速、行业基本面、需求分解、宏观经济指标、房地产销售、原材料价格、行业竞争集中度

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全文溯源标注完毕。

报告