A股ROE及盈利预测框架 [page::7][page::8][page::9]

• 采用剩余收益模型（RIM）构建股权价值，与净资产回报率（ROE）紧密相关。

- 利用财报、业绩快报、业绩预告和分析师预期多源数据高频预测未来ROE。

• 2022Q4万得全A及非金融行业ROE预期分别为8.25%、7.66%，预计2023Q1分别下降至8.00%、7.29%，2023Q3盈利见底。

宏观经济周期与盈利趋势判断 [page::10][page::11]

• 当前处于康波周期第5轮的萧条期，周期性压力集中表现为人口、产能及库存周期下行。

- 人口周期2010年见顶回落，产能及库存周期于2021Q3见顶，库存周期预计将持续低迷至2023Q2。

• 盈利下行压力预计至2023Q3，随后有望进入盈利反弹的回升阶段。

行业景气度及配置建议 [page::20][page::21][page::25]

• 景气度指标结合财务数据、分析师预期及行业基本面量化修正得出。

- 当前最具景气度的四行业为农林牧渔、医药、食品饮料和汽车，均具备较强盈利增长预期。

• 机构调研活跃度高的行业包括机械、汽车、农林牧渔及交通运输，显示较强关注。

行业估值及市场情绪分析 [page::22][page::23][page::24]

• 2023年2月底，万得全A PB分位数为21.54%，整体估值处于中低位。

- 电力设备新能源、汽车、消费者服务和食品饮料的PB分位数均超过50%，市场偏好下游消费行业。

• 估值分化指数下降，表明行业间估值差距收窄，市场对下游消费的共识提升。

- 当前无行业处于高拥挤度预警状态，仅传媒行业出现持续拥挤的流动性信号。

行业轮动量化策略及超额收益表现 [page::5]

• 基于基本面+量价混合策略构建行业轮动模型。

- 过去一年该策略实现持续超额收益，表现优于万得全A总回报。

• 明确推荐重点配置农林牧渔、医药、食品饮料和汽车行业。

行业生命周期及产能扩张情况 [page::19][page::16][page::17]

• 产能扩张显著的行业包括基础化工、建材、电力设备及新能源、医药、食品饮料、电子和计算机，战略投资净额增速均高于10%。

- 产业链分析显示，上中下游行业结构清晰，为配置提供产业视角支持。

风险提示及模型局限性 [page::28]

• 模型基于历史中观及微观数据，不考虑宏观环境和政策及黑天鹅事件。

- 如新冠疫情、俄乌冲突等极端事件可能使模型失效，需结合定性分析开展投资决策。

中信建投证券：2023年3月量化策略动态报告详细分析

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1. 元数据与概览

报告标题：持续看好下游消费行业的超额收益 基本面量化模型跟踪 2023年3月
分析师：王程畅（SAC执证编号：S1440520010001）
研究助理：徐建华
发布机构：中信建投证券股份有限公司及其附属机构
发布日期：2023年03月01日
研究主题：基于基本面量化模型对A股整体盈利、行业配置及市场情绪的动态追踪与预测，聚焦行业超额收益机会的识别，尤其下游消费行业。

核心论点摘要：

• 利用自下而上的分析师预期及多维度行业指标，预测A股整体及各行业盈利（ROE）动态，发现2023年一季度盈利预期较2022年四季度略有下调，ROE在2023年三季度有望见底。

- 行业景气度分析显示，“农林牧渔”、“医药”、“食品饮料”和“汽车”行业具有较高景气度且未过热，建议关注其超额收益潜力。

• A股市场整体估值略有提升，但整体仍处于历史低位，行业估值分化有所收敛。

- 市场情绪和流动性偏低，下游消费行业机构关注度较高，呈现较大超额机会。

• 提醒量化模型具有历史依赖性，未来有效性存在不确定性，需警惕宏观突发风险影响。[page::0,1]

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2. 逐节深度解读

2.1 摘要与整体盈利预测

报告采用自下而上的分析师盈利预期加总方式，预测2022年第四季度及2023年第一季度万得全A和非金融全A指数ROE分别为8.25%和7.66%、8.00%和7.29%。与上月相比有下调趋势，反映分析师对短期盈利的谨慎预期。2022年第三季度ROETTM为8.63%，说明盈利有阶段性回落。报告结合基本面、市场周期（三重康波周期、中国三大经济周期）、估值分位等因素，预测盈利于2023年第三季度见底。

行业轮动层面，通过综合财务数据、分析师预期和行业中观景气指标发现，“农林牧渔”、“医药”、“食品饮料”和“汽车”行业的景气度高且未过热，这些行业在PB分位数指标上分别具有一定优势，建议把握下游消费行业的超额收益逻辑。市场整体估值有所回升，但仍处于低估区间，行业估值分化程度下降，结构性投资机会明显。[page::1]

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2.2 基本面量化框架与权益估值模型

报告介绍基于权益资产定价的剩余收益模型（Residual Income Model，RIM）作为核心理论框架。该模型认为企业价值等于当前账面价值加上未来预期剩余收益的现值。剩余收益定义为净利润减去期望权益资本成本后的超额收益：

\[
Pt^* = Bt + \sum{i=1}^\infty \frac{Et[(ROE{t+i} - re) \times B{t+i-1}]}{(1 + re)^i}
\]

其中，$Bt$为账面价值，$re$为股权资本成本，ROE为净资产收益率。该模型强调基本面长期质量和盈利能力是股价的重要驱动力。

报告强调市场非理性与真实投资环境的复杂性，指出即使存在噪声投资者，股票价格仍表现出均衡错误定价。基于该残余收益思想，通过实时捕捉净利润预测和ROE动态，结合市场价格及成交数据，实现基本面量化策略设计和行业景气动态判断。[page::3,4]

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2.3 行业轮动及相对收益表现

附图展示“行业轮动相对收益@基本面+量价”的模拟组合过去一年累计超额收益趋势，表现稳定上升，体现了采用多维度量化指标选取核心景气行业的效果。当前组合具体聚焦“农林牧渔”、“医药”、“食品饮料”及“汽车”行业，表现出较为显著的超额回报，符合报告整体对下游消费行业的看好逻辑。[page::5]

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2.4 全部A股ROE实时预测与信息处理

报告详细描述基于财报、业绩快报、业绩预告和分析师预期的多层次数据处理和融合机制，实现对企业未来一个季度净利润和ROE的精准预测。具体逻辑为：

• 优先采用正式财报数据；

- 缺失时依次采用业绩快报、业绩预告；

• 若均无，则依托分析师预期数据加权替代。

基于此方法，整体汇总生成万得全A和全A非金融指数的季度ROE预估，体现模型的高频反应能力。

预测显示，2022Q4万得全A和非金融指数ROE分别为8.25%和7.66%，2023Q1预期分别下降至8%和7.29%，与2022Q3实际的ROETTM 8.63%和7.97%相比呈现下滑。[page::7,8,9]

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2.5 宏观周期与经济背景分析

报告引用康波周期理论，回顾历史上五轮长周期波动，指出当前处于第五轮康波萧条期（2008-2020+），面临滞涨、资产负债危机、国际冲突等多重压力，且下一轮智能化革命可能由大数据及人工智能（如ChatGPT、AGI）引领。

结合中国特有的“三周期”（人口、产能、库存）分析，指出：

• 人口周期2010年见顶，人口红利渐失；

- 产能周期于2021Q3见顶后回落；

• 库存周期2021Q3见顶，预计2023Q2结束。

这些周期叠加带来盈利压力，整体预计2023Q3企业盈利触底。[page::10,11]

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2.6 市场情绪与成交活跃度

通过分析市场整体成交额及其细分（沪深300、中证500、中证1000、创业板等），报告指出近一段时间市场成交额处于低位震荡状态，投资者活跃度较低。

此外，采用四个低频拥挤指标（流动性、成分股扩散、波动率和成分股一致性）监测市场拥挤度状况。结果显示近期拥挤信号和拥挤行业稀少，表明市场暂未形成普遍追涨热点，风险偏好较弱。

机构调研频率显示，“机械”、“汽车”、“农林牧渔”和“交通运输”受到高关注，机构关注度在这些行业保持或上升，反映投资者偏好较为聚焦下游及制造业核心领域，“纺织服装”有关注度下降趋势。[page::12,13,25]

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2.7 中信一级行业产业链分析

依托2018年国家统计局投入产出表，报告系统梳理中信一级行业产业链地位，计算多项系数（感应度系数、产业感应度系数、影响力系数、产业影响力系数、前向和后向联系、平均APL及上游度系数），衡量各行业产业链核心地位和上下游联系强度。

产业链清晰划分为“上游”（如石油石化、煤炭、有色金属、电子）、“中游”（电力公用事业、建筑、机械、银行）、“下游”（农林牧渔、食品饮料、纺织服装、医药、家电等）及TMT。

此分析为构建行业间景气传导和核心投资逻辑提供了产业链理论基础，也支持分层次配置策略设计。[page::16,17]

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2.8 行业生命周期与产能扩张状况

利用财报现金流中的“战略投资净额”（长期资产投资净额+并购活动净合并额），报告衡量各行业产能扩张动态。

根据统计，2022年基础化工、建材、电力设备及新能源、医药、食品饮料、电子及计算机行业战略投资净额增速均超过10%，表明相关行业处于产能扩张阶段。

这暗示这些行业可能享受未来的盈利增长红利，与量化的景气度指标相呼应。[page::19]

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2.9 多维度行业景气度测算

景气度指标分三个层次组成：

• 微观：财务复合指标（净利润同比、ROE、利润率等）

- 分析师预期修正（基于信息率）

• 行业基本面量化观点进一步修正

最新景气度数据显示，整体仍以“农林牧渔”、“汽车”、“医药”、“食品饮料”四个行业的景气度最高，且均无过热信号，符合报告首要看好的行业配置方向。

近期景气度动态演变趋势显示，2022年初上游行业景气度较高，之后逐步扩散至中游制造，2022Q3后上游行业景气转弱，下游消费和TMT景气逐步回升并在2023Q1集中体现。[page::20,21]

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2.10 估值与市场分歧

基于2005年以来的历史估值分位数，万得全A整体PB分位数处于约21.54%，处于较低估值区间。电力设备及新能源、汽车、消费者服务、食品饮料四行业PB分位均超过50%，反映市场较为认可这些下游消费及成长性行业，并给予较高估值溢价。

PB-ROE关系图揭示食品饮料行业明显处于高ROE高PB象限，消费者服务PB亦处高位，进一步强调市场对下游消费行业的乐观预期。估值分化指数显示行业估值分化程度下降，即市场对各行业的预期更加趋同，行业轮动机会依赖基本面分化发挥。

拥挤度指标示当前仅“传媒”行业出现持续拥挤信号，表明其他行业尚未形成拥挤风险，整体配置安全边际较好。[page::22,23,24]

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2.11 机构调研及市场关注热点

机构调研频率数据显示，“机械”、“汽车”、“农林牧渔”、“交通运输”为关注热点，其中交通运输、非银行金融和通信机构关注度持续攀升。纺织服装的关注度则呈下降趋势。

结合调研问答词云，可见机构重点关注领域为“新能源”、“储能”、“毛利率”、“品牌”、“营收”、“定制”等代表增长动力、盈利能力及市场份额竞争的核心关键词，凸显机构调研整体聚焦盈利质量及新兴产业发展趋势。[page::25,26]

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2.12 风险提示

报告提示量化模型基于历史规律总结，易受未来宏观环境变化、政策调整和突发事件（如疫情、国际冲突等）影响，存在有效性失灵的风险。强调在复杂环境下需结合主观定性判断，密切关注可能影响企业盈利和宏观变量的变化，以规避黑天鹅事件带来的冲击。[page::28]

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3. 图表深度解读

3.1 权益定价及剩余收益模型图示（页3-4）

该模型图表达了权益类资产价格由预期现金流及剩余收益组成，强调ROE和资本成本差异驱动企业价值变化。该模型理论基础保证了基本面量化策略的科学性和逻辑严密性。[page::3,4]

3.2 行业轮动超额收益表现（页5）

图示行业轮动相对收益方案在过去一年内展现出持续超额回报，股价相对万得全A指数表现优异，验证了基本面+量价驱动的行业配置有效性。[page::5]

3.3 A股ROE实时预测流程图与历史预测表现（页7-9）

图7展示盈利预测数据来源及优先级排序。图9呈现自2015年以来万得全A及非金融指数的ROE预测与实际值对比，显示预测偏差整体较小且有较好拟合度，同时信息更新率较高，有效支撑短期盈利趋势判断。[page::7,8,9]

3.4 康波周期及中国三大周期图示（页10-11）

图10展现了五轮历史康波周期的波峰及波谷期限，表明当前仍处萧条阶段、科技创新有望驱动下一轮周期回升。图11中国三周期呈周期性运动，反映人口、产能和库存周期共同影响盈利趋势，图形数据明确表明各周期进入下行阶段，符合盈利展望。 [page::10,11]

3.5 市场成交额与拥挤指标（页12-13,24）

市场活跃度近年波动显著，当前整体成交额处于震荡低位。拥挤指标（流动性、波动率等）显示拥挤信号稀少，仅传媒行业处于持续拥挤，表明其他行业市场风险偏好有限，适合结构性配置。[page::12,13,24]

3.6 产业链投入产出系数与产业链结构图（页16-17）

复杂的表格和产业链结构图清晰展现各行业上下游依存关系及产能传导特征。石油石化、煤炭等作为上游核心，向中游制造及下游消费传导效应明显。产业链关系支持景气度动态演绎和行业配置逻辑。[page::16,17]

3.7 行业生命周期战略投资净额变化（页19）

展示各行业产能投入的长短期趋势及战略投资力度，尤其新能源、医药、电子和食品饮料行业持续扩张，支持其高景气度和盈利潜力的基本面驱动。[page::19]

3.8 行业景气度指标及动态（页20-21）

饼图及年初至今动态表明行业景气度由财务数据驱动，经分析师预期和基本面修正后，四大行业领先。季度景气度阴阳转换精准反映行业周期性，突出下游消费和医药等行业近期强势表现。[page::20,21]

3.9 估值分位数与PB-ROE关系（页22-23）

表格显示万得全A估值处于历史低位，分行业评估凸显下游行业PB分位数相对较高，说明市场认可度差异。散点图及趋势线表明食品饮料行业表现突出，估值分化指标降低预示市场投机分散更均衡。[page::22,23]

3.10 机构调研关注度与词云（页25-26）

条形图量化机构三年调研历史频率，反映投资热点行业动态。机构调研问答词云高频词揭示业绩增速、毛利率、品牌和新能源等为关注焦点，反映行业盈利核心驱动力。[page::25,26]

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4. 估值分析

报告未明确使用特定DCF或市盈率目标价预测模型，但通过分析PB分位数和ROE变动，结合剩余收益模型理论，隐含估值逻辑较为适中。报告内容中的估值评判基于历史分位数作为参考，当前估值环境整体处于低位，中游和下游行业估值相对偏高，显示市场对其未来盈利预期认可。

市场估值分化指数降低，表明市场对行业估值差异预期减少，是判断行业配置轮动的关键指标。风险加权的投资评级依赖于估值与盈利预测的动态跟踪，但具体目标价或DCF敏感性分析未在报告中详述。[page::22,23]

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5. 风险因素评估

核心风险集中在模型有效性极限及宏观环境变化影响。报告指出：

• 量化模型基于历史数据总结，未来可能失效；

- 宏观政策调整、突发事件（如疫情、俄乌冲突）等外部因素可能造成模型失准；

• 建议结合主观定性判断，灵活调整投资组合。

同时未见具体风险缓解策略或概率评估，仅强调风险存在与谨慎应对原则。[page::28]

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6. 批判性视角与细微差别

报告分析严谨，理论基础扎实，结合大量数据支撑结论。但也存在几点需要关注的地方：

• 盈利预测极度依赖分析师预期及历史财务数据，可能忽视突发市场变化；

- 产业链梳理受限2018年数据，产业结构近年来或有变化；

• 量化模型对宏观大趋势和黑天鹅事件的适应不足，模型失效需高度警觉；

- 机构调研关注度指标缺乏更明确的投资引导力度及情绪解读；

• 报告目标价、具体估值模型敏感度和绝对收益预期未给出，难以衡量具体投资回报率。

总体来看，报告更偏重行业配置和趋势判断，细微的策略调控和短期市场机会把握则依赖投资者进一步研究。

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7. 结论性综合

中信建投2023年3月量化策略报告基于扎实的剩余收益理论和多层面数据，系统预测A股整体及细分行业盈利动态，明确指出当前及未来一段时期A股盈利面临下行压力，预计2023年三季度见底。同时通过覆盖财务数据、分析师预期和行业中观数据的多维景气度模型，锁定“农林牧渔”、“医药”、“食品饮料”和“汽车”为最具景气和机构关注度的板块。结合估值分位、市场成交行为和机构调研，报告指出下游消费行业具备较高相对估值和备受市场青睐，存在较大结构性超额收益机会。

主要数据、图表支撑包括：

• 盈利预测ROE，2022Q4万得全A为8.25%，2023Q1为8%，利润将于2023Q3见底

- 五轮康波周期和中国三大周期为盈利周期提供宏观时点

• 产业链系数和战略投资数据奠定行业配比逻辑

- 景气度综合指标确认重点配置行业

• 估值及PB-ROE分析提示下游消费受市场偏好支持

- 机构调研高度聚焦相关行业，词云高频词反映业绩和增长关注核心

风险提示明确提醒模型依赖历史规律，未来面临市场、宏观和不可控风险的变数。整体报告呈现坚定的多头行业结构性投资逻辑，特别是下游消费，建议投资者重点布局上述行业，关注盈利变化与市场情绪的动态调整。

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参考页码

本分析中所有结论、数据和信息均严格溯源自原报告内容，引用具体页码参见正文标注。[page::0-30]

报告