基本面量化投资框架与剩余收益模型解读 [page::3][page::4]

• 以剩余收益模型为基础，对企业价值进行解析，价值等于账面价值加未来预期剩余收益现值。

- 基于ROE等财务指标构建行业景气度，驱动权益类资产投资策略。

行业轮动策略表现与配置建议 [page::5]

• 基于基本面和量价的组合回测显示超额收益明显。

- 当前看好食品饮料、传媒、计算机和国防军工四个行业，历史持仓与业绩详见Wind-PMS组合。

A股盈利能力预测与市场情绪分析 [page::8][page::9][page::10]

• 结合业绩快报、预告与分析师预期，实现对企业季度ROE实时预测。

- 2023Q2万得全A和非金融ROE预测分别为7.95%和7.06%，较前期有所下调。

• 市场情绪经历成交额下降后企稳，拥挤度指标低，风险偏好恢复有限。

宏观周期与经济基本面影响 [page::11][page::12][page::13]

• 中国正处于康波萧条周期的末尾，三大周期（库存、产能、人口）均呈下行态势。

- 劳动年龄人口和核心劳动力人口总体趋降，对经济内在价值和股票市场估值构成压力。

• 长期GDP增长降低，企业盈利与估值预期或持续承压。

中信一级行业产业链和生命周期分析 [page::19][page::20][page::22]

• 通过投入产出表构建感应度、影响力、前向/后向联系等多维指标分析行业地位。

- 产能扩张显著的行业包括基础化工、电力设备及新能源、医药、电子和计算机。

• 产业链分布显示四次配置重点：上游资源和基建、中游制造、下游消费及TMT行业。

行业景气度与估值分位数分析 [page::23][page::24][page::25][page::26]

• 景气度采用财务复合指标及分析师预期调整，当前景气排名靠前为食品饮料、传媒、计算机及国防军工。

- 截至2023年5月，万得全A PB分位数仅8.96%，市场整体估值处低位，行业估值分化加剧。

• 食品饮料为高ROE高PB行业，消费者服务和计算机PB水平亦较高。

- 行业估值分化反映投资者对未来基本面的预期差异。

行业拥挤度与机构关注度 [page::27][page::28][page::29][page::30]

• 流动性、成分股扩散、波动率和成分股一致性构成行业拥挤度指标。

- 当前无行业拥挤度信号触发，传媒和通信存在持续拥挤状态。

• 机构重点关注股票包括电力设备及新能源、家电、通信，家电、传媒和综合金融关注度快速提升。

- 汽车、纺织服装、农林牧渔和银行关注度下降。

风险提示 [page::32]

• 模型基于历史基本面、估值和市场情绪，未来面临宏观政策变动及黑天鹅事件风险。

- 量化规律可能失效，投资需结合主观定性分析。

证券研究报告详尽分析与解构——《看好下游消费和TMT行业的相对收益基本面量化模型跟踪（2023年6月）》

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一、元数据与概览

• 报告标题：《看好下游消费和TMT行业的相对收益基本面量化模型跟踪——2023年6月》

- 作者及联系方式：
- 分析师：王程畅，邮箱 wangchengchang@csc.com.cn，SAC编号 S1440520010001
- 研究助理：徐建华，邮箱 xujianhua@csc.com.cn

• 发布机构：中信建投证券（及其国际附属机构）

- 发布日期：2023年6月1日

• 研究主题：A股市场全景及中信一级行业基本面量化分析，特别聚焦行业相对收益与配置策略，重点推荐下游消费及TMT（传媒、计算机、通信等）板块。

核心论点与目标

• 盈利预测：基于自下而上的分析师预期，2023年第二季度万得全A指数和非金融指数的ROE分别为7.95%和7.06%，2023年第三季度预估略有下调，整体进程中市盈率水平及盈利预期呈现下行趋势。

- 行业配置建议：综合财务、分析师预期及多维量价指标，2023年6月推荐“食品饮料”、“传媒”、“计算机”和“国防军工”这四类行业，重点看好其相对收益。

• 市场环境：当前处于全球及中国的康波周期萧条阶段，三大周期（人口、产能、库存）处于下行期，市场短期盈利见底，但估值层面分化明显，机构调研及资金流向也反映行业关注度轮动。

- 风险提示：量化模型基于历史规律，存在未来失效的风险；宏观及政策突发事件可能对模型适用性产生重大影响。[page::0,1]

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二、逐节深度解读

1. 摘要与提纲（第一页至第二页）

• 盈利和市场情绪维度：

- ROE预测显示2023Q2和Q3盈利见底趋势，2021年Q1的历史高点为8.35%（全A），当前盈利有所下调但仍保持稳健。
- PB分位数逆势降低，市场整体估值区间下移，中性偏低。
- 机构关注行业发生轮动，资金流向由传统高关注的周期和金融行业向“电力设备及新能源”、“家电”、“通信”等领域扩散，消费和TMT板块渐成主流。

• 行业配置理由：

- 食品饮料、传媒和计算机行业景气度较高。
- 国防军工被视为防御且具备相对增长优势的行业。
- 扩散分析显示尚无交易过热迹象，提示配置安全边际。

• 风险定性：

- 报告提醒历史数据规律存在周期性失效风险。
- 特别强调疫情、地缘政治等突发事件的潜在冲击影响模型的有效性。

提纲框架清晰，涵盖基本面量化框架、市场情绪、行业配置和风险，结构完整。[page::1,2]

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2. 基本面量化框架（3-4页）

• 理论框架：

- 用权益类资产定价模型（价值=未来现金流/折现率）作为基础，引申出剩余收益模型（Residual Income Model）。
- 剩余收益模型公式涵盖账面资产价值+未来剩余收益现值，重视ROE对企业价值的核心驱动作用。

• 价值投资在实际市场的应用：

- 有效市场假说（理想国）与现实市场噪声投资者模型比较，体现了市场中信息不对称、投资者不同财富限制、投资行为驱动价格偏离内在价值的现实逻辑。
- 从财务角度，剩余收益模型可依据企业的净资产回报率和投资资本成本计算公司的价值，使研究与企业财务数据紧密衔接。

这一框架构建了该报告预测盈利和估值的理论基础，有助理解后续行业盈利和景气度预测背后的逻辑。[page::3,4]

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3. 行业轮动和历史业绩（5-6页）

• 行业轮动相对收益模型：

- 结合基本面和量价信号，构建行业轮动模拟组合，过去一年模拟结果表现出积极的超额收益与稳健回报，验证量化模型的实用性。
- 当前轮动配置行业与摘要一致，推荐“食品饮料”、“传媒”、“计算机”和“国防军工”。

• 研究成果积累：

- 该团队积累大量基于中信建投行业分类的量化数据库和因子库，提供行业基本面及因子量化策略支撑。
- 多层次行业轮动有明确的景气度指标设计，涵盖中微观基本面、宏观周期、市场拥挤度、机构调研。

展现了报告的系统性成果沉淀与策略复现能力。[page::5,6]

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4. 全部A股ROE预测（8-10页）

• 三类数据结合：

- 通过正式财报、业绩快报、业绩预告和分析师预期数据相结合，构建实时、预报性的ROE预测框架。
- 采用剩余收益模型逻辑，聚焦企业净利润预测，进而推导行业季度ROE。

• 预测结果及趋势：

- 2023Q2万得全A ROE为7.95%，非金融板块为7.06%，Q3略有下滑。
- 对比2021年同期的8.35%，盈利指标处于较低水平。
- 预测ROE随着2023年下半年有望企稳回升。

该部分为全市场盈利测算提供量化支撑，是下游行业相对估值和布局策略的基础。[page::8,9,10]

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5. 宏观周期分析（11-14页）

• 康波周期历史比较：

- 展示历史五轮康波周期，指出目前处于第五轮康波萧条阶段，持续时间12年左右，未来预期可能进入下一个智能化康波周期（由AI、大数据驱动）。

• 中国特有三大周期：

- 库存周期、产能周期和人口周期均处于相对低位且持续回落，特别是人口周期自2010年见顶下降。
- 结合队列人口模型，核心劳动力（25-55岁）高点已过，持续人口红利消退。
- 柯布-道格拉斯生产函数分解表明，GDP增长减速主要受劳动力量减少和人口结构老龄化影响，这将对上市公司盈利构成压力。

• 市场价值影响拆解：

- 市场总价值变化由GDP增长、企业盈利占GDP比重及估值三部分驱动，人口周期下行预示经济和盈利增长放缓，进而导致市场估值面临压力。

宏观视角说明了A股盈利和估值面临的结构性压力，对理解行业轮动背景关键。[page::11,12,13,14]

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6. 市场情绪与拥挤度（15-17页）

• 成交额变化：

- 市场近期整体成交额下降后止跌企稳，反映市场参与度及情绪的缓慢恢复。

• 拥挤度指标：

- 设计流动性、成分股扩散、波动率和一致性为四个核心拥挤度指标。
- 拥挤指标触发信号减少，意味着市场回避高拥挤风险资产，市场分化减弱。

• 机构关注轮动：

- 机构关注度根据研究或调研频次变化，反映资金和分析资源向不同板块轮动。

这一市场情绪与拥挤度分析，对行业配置安全边际和风险管理提供辅助判断。[page::15,16,29]

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7. 中信一级行业配置（18-30页）

• 产业链梳理（19-20页）：

- 基于2018年投入产出表，计算感应度、影响力及行业上下游联系指标，明确中信一级行业间产业链结构。
- 上游多为石油石化、煤炭、有色金属等资源类，中游涵盖基础化工、钢铁、机械等产业，下游重点包括消费品行业和TMT。

• 行业生命周期和战略投资增速（22页）：

- 通过企业长期资产投资与并购现金流监测产能扩张趋势，基础化工、电力设备及新能源、医药、电子和计算机显示较强的战略投资力度，代表行业扩张趋势明显。

• 景气度指标构建及最新走势（23-24页）：

- 景气度综合微观财务（ROE、利润率、资产负债率）、分析师预期及行业基本面量化，形成三层复合指标。
- 当前最高景气度行业为“食品饮料”、“传媒”、“计算机”和“国防军工”，且近期景气度由上游向中游下游扩散，符合行业轮动常态。

• 估值与分位（25-26页）：

- 万得全A整体PB分位数处于较低水平（8.96%），显示整体市场估值较低压制，消费者服务PB分位数超过50%，局部高估。
- PB与ROE回归显示行业估值分化日益加剧，投资者对未来基本面预期分歧明显。

• 拥挤度详细分析（27-28页）：

- 四个指标显示“传媒”拥挤度属较高区域，尚未触发拥挤风险报警。
- “通信”和“传媒”行业存在持续拥挤信号，提示短期内资金可能仍存集中趋势。

• 机构调研热点（29-30页）：

- 机构资金近期关注重点集中于“电力设备及新能源”“家电”“通信”。
- “家电”“传媒”“综合金融”机构关注快速升温，而“汽车”“纺织服装”“农林牧渔”“银行”关注度下降。

综合以上层面，中信一级行业深度量化、景气、估值和市场行为数据协调，支撑配置“食品饮料”、“传媒”、“计算机”和“国防军工”的观点。[page::18-30]

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8. 风险提示（32页）

• 模型局限：

- 不充分考虑宏观政策变化和黑天鹅事件。
- 量化模型基于历史数据，未来可能失效，特别面对疫情、国际冲突等极端环境时需谨慎判断。

• 建议：

- 配合主观定性分析审慎应用。
- 关注不同宏观场景下盈利和宏观变量可能变化的双重影响。

风险认识充分体现量化以外不确定性对投资决策的挑战。[page::32]

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9. 分析师与声明（33-34页）

• 分析师王程畅及研究助理徐建华介绍，彰显团队专业背景与经验。

- 严格声明报告独立性、信息来源及免责声明，保障报告的合法合规性及客观性。

• 明确报告用途界限，不构成具体买卖建议，鼓励投资者独立判断。

- 法律主体和联系信息详细，表现正规研究流程。[page::33,34]

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三、图表深度解读

图表3页：“权益类资产定价模型引申研究维度”

• 显示了资产定价的数学公式和价值分解，强调价值源自未来分红与收益率的贴现。

- 包括剩余收益模型的公式，解释价值与账面价值和剩余收益的关系。

• 支撑后续ROE和盈利预测框架。

图表5页：“行业轮动相对收益模拟组合业绩”

• 时序曲线显示超过一年内组合超额收益/回报超基准，红线（总回报）优于蓝线（基准回报）。

- 支持量价结合基本面轮动策略实操有效。

图表8-10页：“财报发布时间及ROE预测流程”

• 显示季度财报及快报、预告时间安排，表明预测需依赖多重动态数据。

- 盈利预测流程图明确数据融合逻辑，突出分析师预期的重要性。

图表10页：“万得全A ROE预测历史与趋势”

• 红/蓝线（实测与预测）紧密贴合，显示模型较高准确度。

- 评分显示2023Q2-3 ROE下滑趋势，经济周期影响显著。

图表11-12页：康波周期与三周期示意

• 康波周期曲线涵盖历史衰退及繁荣阶段，表明长周期视角影响市场。

- 三周期示意图呈现中国库存、产能、人口三个长期周期互相关联，2021年末均告顶，未来盈利下行压力明显。

图表13页：人口预测词条

• 显示核心劳动力负增长点和老龄化趋势，佐证报告关于人口周期的分析。

图表15-16页：成交额与拥挤度指标走势

• 成交额波动反映市场活跃度，近期企稳提示市场逐步回暖。

- 拥挤度信号与A股调整有一定对应，当前信号较弱，投资环境尚未过热。

图表19-20页：产业链梳理与各行业系数表

• 产业链图以箭头清晰表达上下游关系，体现产业关联度。

- 各行业系数量化反映投入产出敏感度和影响力，辅助行业景气度及配置合理性评估。

图表22页：战略投资增速表与行业生命周期信号

• 数据显示高成长性行业扩张明显，有助判断未来盈利增长空间。

图表23-24页：景气度综合指标与最新走势

• 三层复合指标条形环图展现数据来源及更新机制。

- 最新景气度热度分布及时反映行业景气拐点，重点支撑配置建议。

图表25-26页：估值分位数与PB-ROE关系

• 低整体估值与行业间分化并存，食品饮料抢眼表现。

- 估值分化指数走势提示市场预期分歧，警示风险。

图表27-28页：行业拥挤度指标及信号状态

• 各行业流动性、成分股扩散等指标条形图精准展现拥挤浮动。

- “传媒”和“通信”行业处于持续拥挤状态，是需重点监控的板块。

图表29-30页：机构调研频次及问答词云

• 条形图统计机构调研变化趋势，反映资金和研究关注热点。

- 词云突出“新能源”“毛利”“销售”等核心关键词，体现市场关注方向。

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四、估值分析

本报告没有传统意义上的估值模型详述，但基于以下估值分析方法和指标：

• 估值指标： 以PB（市净率）分位数及PE（市盈率）分位数为核心估值指标，结合ROE（净资产收益率）分析估值合理性。

- 驱动假设： 基于剖析剩余收益模型，ROE预测支撑盈利预期，估值受经济周期、市场情绪及流动性影响。

• 估值分化分析： 行业PB-ROE散点图显示部分行业估值过高（食品饮料、计算机、消费服务），部分处于低估状态（钢铁、地产、煤炭）。

- 敏感性： 报告强调估值波动受宏观经济、盈利走势、资金面及机构关注度多因素影响，提示市场估值结构变化需动态分析。

• 估值分位数详解： 万得全A整体低位估值（PB约9%分位），机构高关注行业PB普遍较高，市场呈现估值层面的行业分化。[page::25,26]

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五、风险因素评估

• 模型适用风险：量化策略基于历史数据的规律，在未来面临规避大幅失效风险，特别在极端宏观环境或突发事件（新冠疫情、地缘冲突等）下，模型拟合能力减弱。

- 宏观及政策风险：报告未涵盖宏观政策和环境变化对盈利和估值的直接冲击，忽视此因可能导致策略失效。

• 市场流动性风险：尽管成交量企稳，但流动性收缩期间策略执行风险加大。

- 拥挤度风险：部分行业的拥挤度偏高，若流动性转紧，可能产生显著估值调整风险。

• 缓解措施：报告建议结合主观定性分析、多指标交叉验证，灵活调整策略，以适应多变环境。[page::32]

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六、批判性视角与细微差别

• 报告严谨使用定量指标，然而对宏观政策和突发风险的量化融合不足，未来策略可能因缺乏此维度而调整不及时。

- 对于拥挤度指标，虽然提供触发信号，但未具体量化其对资产价格调整幅度的影响，不足以完全防范流动性冲击。

• 报告强调了行业配置波动，但对于板块间相关性和系统性风险控制探讨较少，需结合多元资产配置视角补充。

- 行业生命周期和战略投资数据面虽然详实，部分数据来源较为滞后，缺乏高频信号补充。

• 估值模型较为依赖ROE预测的准确性，面临短期盈利波动剧烈情况下适用性受限。

- 展示大量图表数据，部分关键图表表头或说明较为简略，需结合上下文谨慎理解。

• 总体策略依赖分析师预期及机构行为，这种市场预期驱动模式可能面临自我强化及群体行为风险。

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七、结论性综合

本报告以量化分析为核心，结合剩余收益资产定价理论，聚焦A股整体盈利能力（ROE）预测和行业景气度动态跟踪，全面剖析行业基本面、市场估值及情绪拥挤度，形成切实可行的行业配置建议。其核心结论包含：

• 盈利展望：2023年第二至三季度A股整体盈利处于周期底部附近，ROE预计环比波动下行但不会大幅恶化，基于人口、产能、库存三大周期的叠加影响，上半年盈利下行压力明显。

- 行业推荐：综合基于投入产出产业链逻辑、战略资产投资数据、分析师预期调整和多维景气度评估，在当前市场估值和机构关注度下，重点推荐“食品饮料”、“传媒”、“计算机”和“国防军工”等下游消费及TMT行业。

• 估值与配置优势：整体市场估值处于历史下沿，部分行业估值分化加剧，投资者预期分歧显著，促使行业轮动策略的相对收益逻辑持续有效。

- 市场情绪判断：成交额止跌企稳，拥挤度指标尚处温和水平，策略执行风险得到一定控制，但需警惕“传媒”和“通信”拥挤度持续上升的潜在风险。

• 风险认知：量化模型具有历史适用范围，面对宏观环境复杂多变，风险事件难以量化，强调采用多策略组合及定性定量结合方法审慎应对。

综上所述，该报告为投资者在复杂市场环境下提供了基于基本面量化和市场行为信息协同的行业配置框架，明确指出当前市场盈利底部与行业轮动趋势，强调对下游消费及TMT行业配置的相对看多立场。报告图表丰富，数据详实，包括ROE动态预测、产业链关联度分析、行业景气度指标及估值与拥挤度多维量化验证，为投资决策提供了强有力的数据和理论支撑。[page::0-34]

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本报告重点图表示意

• — 权益价定资产定价模型

- — 行业轮动相对收益模拟组合业绩

• — 万得全A及非金融ROE预测趋势

- — 历史康波周期

• — 中国三周期示意图

- — 中信一级行业产业链梳理

• — 景气度指标三环节

- — 主要指数及行业PB-ROE关系

• — 中信一级行业拥挤度柱状图

- — 机构调研关键词词云

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总结：中信建投本报告以完整的定量化框架、丰富的财务及市场数据、稳健的盈利预期模型为基础，结合宏观周期判断及机构行为分析，科学构建了行业相对收益策略，重点看好下游消费和TMT行业，相信其在当前周期与估值环境下具备更好的持续增长潜力，适合以风险可控的行业轮动为核心的投资策略。该报告在业内具备较强参考价值，尤其适合量化与基本面结合的中短期行业配置投资者参考。[page::0-34]

报告