成长板块景气度与趋势模型表现优异 [page::3]

• 右侧景气趋势模型绝对收益16.4%，相对Wind全A超额4.2%。

- 库存景气反转策略绝对收益24.9%，相对行业等权超额13.5%。

• 成长板块如汽车、通信、电子、军工、有色、化工、新能源景气度突出，稳健配置优势明显。

行业景气度与拥挤度分析及选股性能 [page::4][page::19]

• 行业景气度-趋势-拥挤度构成四象限，成长板块集中强趋势高景气象限。

- 通过PB-ROE模型筛选前40%估值性价比股票，行业选股年化29.9%，超越全A指数22.9%。

• 主推汽车、通信、家电、有色金属和农林牧渔等行业权重配置。

宏观经济与库存周期分析 [page::9][page::11]

• 经济增长、货币与信用宽松指数近期有回升迹象，库存景气指数显示主动去库存阶段末期。

- 库存周期择时策略在主动补库存及被动去库存期间表现较好，当前需重点关注经济与库存数据的持续修复。

重点行业估值与盈利透支分析 [page::11][page::13]

• 消费板块业绩透支明显，食品饮料估值处于63%分位，电子达92%分位，短期调整风险高。

- 通信行业业绩透支较低（26%分位），分析师盈利预测上调，性价比较好。

• 新能源行业估值处于历史高位，业绩透支同比前期有所提升。

大金融及地产板块估值及配置价值 [page::14][page::16]

• 银行板块未来一年显示绝对收益配置价值，估值性价比与收益预期正相关。

- 保险板块PEV估值历史低点，需关注十年国债收益率回升刺激保费增长带来的配置机会。

• 地产估值处于低位，房贷利率和货币政策宽松环境支持，具备中长期投资潜力。

行业配置模型与回测亮点 [page::17][page::18]

• 右侧行业配置多头年化收益22.7%，信息比率1.74，2024年超额4.1%。

- 困境反转模型适应景气与动量衰退环境，年化收益13.4%，超行业等权16.5%，超额最大回撤-8.7%。

• 行业ETF配置模型年化超额18.2%，2024年累计超额4.9%，重点推荐汽车、通信设备、人工智能等ETF产品。

量化分析报告 —— 成长板块景气度-趋势-拥挤度打分占优详尽解析

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一、元数据与报告概览

报告标题： 成长板块景气度-趋势-拥挤度打分占优——基本面量化系列研究之三十八
作者： 分析师杨晔（执业证书编号：S0680524050001）、分析师刘富兵（执业证书编号：S0680518030007）
发布机构： 国盛证券研究所
发布日期及时间： 截止2024年11月底，系列最新一期，报告内多处数据更新至2024年11月底及2024年1月底。
研究主题： 基于基本面量化模型，围绕成长板块景气度、行业趋势、拥挤度三个核心角度的行业配置策略研究，特别关注宏观-中观-微观多层次的行业景气与选股机会。

核心论点与定位：

• 2024年末，右侧“景气趋势”模型取得16.4%的绝对收益，超过Wind全A指数4.2%；左侧“库存景气反转”策略表现更优，绝对收益达24.9%，相对行业等权指数超额13.5%。

- 明显变化是稳定高股息板块（银行、电力、交运）景气与拥挤度分数下降，被模型剔除，短期投资性价比低。

• 成长板块表现优势显著，特别是汽车、通信、电子、军工、有色金属、化工和新能源板块，结合之前报告提及的库存底部反转信号，成长板块值得高度重视。

- 宏观层面处于主动去库存末期，沪深300盈利增速与PPI有企稳迹象，中观层面消费和电子业绩透支，估值偏高；金融、地产等行业维持绝对收益配置价值。

• 整体维持量化模型为主线，强调通过“景气-趋势-拥挤度”三维度综合选股，专注成长与补库存策略。[page::0][page::3]

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二、逐节深度解读

1. 本期话题与整体表现

• 报告核心观点强调成长板块的“景气度-趋势-拥挤度”三维指标全面占优。截至2024年11月底，两条主要模型表现优异，特别是库存景气反转策略表现突出（24.9%的绝对收益，行业等权超13.5%）。

- 重要变化包括传统高股息行业趋势与拥挤度显著下降，模型已剔除其持仓，表明短期不具备性价比。相反，成长板块多行业均有强劲趋势和景气度，未来具备较大机会。

• 行业方面，汽车、通信、电子、军工、有色、化工、新能源等均被持续看好，且结合前期库存信号显示这些行业可能处于补库存阶段。

- 年度相对强弱指标显示煤炭、电力、公用事业、家电、银行、能源、通信、有色金属、汽车等基本符合模型持仓，且多为年初至今表现较佳的行业，形成良好的轮动态势。[page::3][page::8]

图表分析：图表1

• 图表1展示了“行业景气趋势策略”2024年年初至11月底的累计回报情况。蓝色线为策略净值，橙色为Wind全A指数，阴影部分为超额收益。

- 策略绝对回报16.4%，超额4.2%。策略较Wind全A表现出更强的韧性和上升动力，验证模型的有效性。

• 风险指标方面，策略年化波动率21.93%、夏普比率0.75，Alpha和Beta分别为7.71%和0.77，表明策略优于市场且具备一定风险控制能力。[page::3]

2. 综合“景气度-趋势-拥挤度”行业分布

• 图表2（景气度-趋势-拥挤度图谱）通过二维坐标将行业划分为四个象限：强趋势高景气（右上）、强趋势低景气（左上）、弱趋势高景气（右下）、弱趋势低景气（左下）。气泡大小代表拥挤度，颜色实心表示拥挤（红色高拥挤需规避，蓝色低拥挤可重点关注）。

- 右上象限云集成长及成长预期板块，如汽车、通信、电子、有色金属及国防军工，且拥挤度相对适中，显示增长潜力强且资金未过分集中。

• 银行、电力等传统高股息行业转向左上或较低区域，拥挤度变大且景气度下降，证明模型剔除意图合理。

- 该图对应模型对行业投资偏好与风格轮动提供明确指引，侧重右上成长板块。[page::4]

图表分析：图表3

• 图表3展示了“行业景气选股策略”自2022年以来的表现，应用PB-ROE模型对行业内优质估值标的精选，年化超过29.9%，相对Wind全A超额达22.9%。 2024年绝对收益13.4%，虽然近三个月回撤较大，整体策略仍保持正收益和较高超额。

- 该模型基于行业配置权重搭配个股质量再选优，提升组合弹性和收益稳定性，有助于投资者精选个股。[page::4]

3. 库存景气反转模型

• 左侧框架“赔率-胜率”结合资本开支、库存、毛利率及自由现金流指标，剔除历史极端库存压力和低补库条件行业，以把握行业困境反转机会。

- 截至2024年11月底，库存景气反转策略绝对收益达24.9%，较行业等权指数超13.5%，显示策略季节性及周期性调整显著改善组合表现。

• 通过图表5库存景气图谱，策略重点关注资源品（工业金属、稀有金属、化纤）、出口链（乘用车、零部件、纺织制造）、AI相关（消费电子、元件、计算机设备）及医药板块，均为当前经济亮点且具备补库条件的细分领域。红色高拥挤点则作为规避信号。

- 结合后续三季报财务指标，相关行业库存同比与营收同比均显示补库存迹象，资本开支处于中低位，毛利率和自由现金流稳定甚至上升，验证补库存的合理性和持续性。[page::5][page::6][page::7]

图表分析：库存及核心财务指标（图6至图10）

• 图6显示家电、汽车、有色和电子库存同比在2023年底至2024年逐步回升，库存处于触底回升态势。

- 图7营收同比指标同期企稳，尤其汽车行业表现突出，表明需求端恢复。

• 图8资本开支占比低位保持，表明产业链生产端谨慎控制投资，库存调整并非产能过剩，而是合理补充。

- 图9毛利率呈上升趋势，家电、汽车及有色已达历史高位，电子仍有提升空间，反映盈利品质改善。

• 图10自由现金流状况稳健，家电现金流为正，汽车和有色见底企稳，电子虽为资本投入状态，但趋势向好，显示资金结构优良，有利补库存持续推进。[page::6][page::7]

4. 宏观层面解析

• 现阶段可能处于主动去库存末期，结合经济扩散指数、PPI预测及信用宽松指标，宏观经济出现底部反转信号。

- 经济扩散指数与沪深300盈利增速基本同步回升，2024三季报盈利增速转正，预示盈利环境回暖。

• 货币宽松指数领先PPI一年以上，预计PPI未来几月触底企稳，将为产业链盈利带来稳定支撑。

- 库存周期处于主动去库存区间，权益资产预计维持观望态度，但库存和经济修复迹象及企业补库存行为暗示主动去库存或将接近尾声，后续或迎多头行情。[page::9][page::10][page::11]

5. 中观层面：行业盈利及估值分析

消费板块

• 食品饮料、家电和医药估值及业绩透支持续处于历史中高分位，存在估值偏高及业绩兑现的风险。食品饮料业绩透支年份约6年，家电约3.8年，医药约6.2年。分析师景气指数显示消费景气度边际下降。

- 家电行业近期盈利预测修正下调，需警惕波动风险。

• 医药行业估值仍偏高，需谨慎关注政策和创新动向。[page::11][page::12]

电子与通信

• 电子业绩透支年份高达6.7年，处于历史92%分位，估值偏贵，短期调整风险较大。

- 通信景气指数保持扩张，业绩透支年份仅26%分位，盈利预测明显上调，估值具吸引力，成为重点关注行业。

• 新能源行业业绩透支年份4.9年，处于历史78%分位，估值在修复中，但仍偏高，风险与机会并存。[page::13][page::14]

大金融

• 银行业未来一年预期绝对收益配置价值继续维持。股权风险溢价模型表明估值性价比维持合理，尽管近期市场表现较好估值有所回升，但未来盈利增长仍有支撑空间。

- 保险估值PEV处于历史低位（约0.71），保费收入连续上升，但关键指标十年国债收益率继续低迷，后续走势对保险行业极为关键。

• 地产行业估值较低，NAV估值模型显示处于历史低位，房贷利率和货币宽松指数均利好地产板块，政策支撑明显，关注度提升。[page::14][page::15][page::16]

6. 基本面量化研究体系介绍

• 体系涵盖宏观（经济景气指数及情景分析）、中观（行业盈利及估值分析）、微观（盈利模式及选股模型）三级层面。

- 微观包括PB-ROE选股模型、行业景气模型及绝对收益模型等，结合趋势与拥挤度等量化指标综合运用。[page::8][page::9]

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三、图表深度解读

核心图表及数据成果解读

| 图表名称 | 主要内容与结论 | 数据趋势及解读 | 逻辑关联及策略指引 |
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| 图表1 | 2024年行业景气趋势策略累计回报表现 | 策略绝对回报16.4%，超额4.2%，夏普0.75，波动率21.9% | 行业景气度+趋势+拥挤度三维度选股，风控条件充分，有效超越大盘 |
| 图表2 | 行业景气度-趋势-拥挤度象限分布 | 成长板块（汽车、通信、电子等）景气度高、趋势强、拥挤度适中 | 重点建议增配成长板块，规避拥挤度及低景气行业 |
| 图表3 | 2022年至今行业景气选股策略表现 | 年化回报29.9%，超Wind全A指数22.9% | 行业配置权重+PB-ROE选股结合，提升选股有效性 |
| 图表4-5 | 库存景气反转策略及行业库存景气图谱 | 策略年内收益24.9%，库存低且景气提升的行业受关注 | 强调补库存行业，规避库存压力大行业，精准把握周期翻转 |
| 图表6-10 | 家电、汽车、有色、电子库存、营收、资本开支、毛利率及自由现金流指标 | 多数指标显示补库存趋势且估值合理或偏低 | 补库存带动行业景气回升，估值调整风险可控 |
| 图表13-17 | 宏观景气指数与库存周期图 | 宏观指标显示主动去库存末期，经济盈利指标回升 | 优化资本配置，等待库存补充动力完全释放 |
| 图表18-29 | 重点行业分析师景气指数及业绩透支年份图 | 电子透支最高（92%分位），消费中高偏高，大金融估值分化 | 消费调整风险，电子短期谨慎，大金融具备配置价值 |
| 图表30-31 | 银行业估值与未来收益率关系 | 估值性价比保持合理，未来一年绝对收益预期稳定 | 银行业长期具备配置价值 |
| 图表32-34 | 保险估值与宏观债市、保费增长关系 | 保险估值底部等待利率拐点，保费收入上涨明显 | 关注十年国债利率变动风险 |
| 图表35-36 | 地产行业NAV估值与房贷利率 | 地产估值低、房贷利率创历史新低，货币环境宽松 | 地产板块具备政策及估值双重利好 |
| 图表37 | 行业景气-趋势-拥挤度综合评分 | 精细行业打分系统，有助于动态行业配置判断 | 梳理精准持仓行业，驱动组合优化 |
| 图表38-39 | 行业配置模型及策略表现 | 多头超额回报持续，信息比率1.74-1.76，风险控制良好 | 模型稳定运行，支持持续行业轮动及精选 |
| 图表40 | 行业困境反转策略表现 | 年内绝对收益24.9%，超行业等权13.5%，回撤风险控制佳 | 抓取补库存浪潮中的困境反转机会 |
| 图表41-42 | 行业ETF配置及ETF景气度图谱 | ETF模型年化超额18.2%，对应优质ETF行业分布明确 | ETF结合策略模型，便于投资者实际资产配置 |
| 图表43-44 | 行业景气度选股策略及最新重仓股 | 策略年化超额达22.9%，重仓紫金矿业、比亚迪、格力电器等优质龙头 | 估值与业绩兼顾，精选行业龙头 |

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四、估值分析

报告涵盖多层估值框架：

• 宏观估值依据： 利用信用宽松、货币宽松指数与经济增长指数为宏观盈利预测和资源配置提供大环境参考。

- 行业估值衡量： 采用业绩透支年份（未来盈利折现期）作为关键估值指标，对比历史分位数判断当前行业估值高低。

• 企业选股模型： 结合PB（市净率）与ROE（净资产收益率）评分方法，优选行业内估值合理且盈利能力强的标的。

- 金融行业细化估值指标： 如银行股权风险溢价模型、保险PEV估值、地产NAV估值，分别针对不同行业特性，搭建了适配模型，监测估值合理性及未来盈利潜力。

• 量化策略回测估值： 行业配置模型与选股模型均采用严格的历史样本外回测，检验估值模型对组合收益的实证价值，回测表现佳。

- 预期收益和估值关系： 银行估值水平与未来1年绝对回报和相对沪深300超额收益存在显著对应关系，显示估值指标有合理预测能力。

整体模型结构合理且多层验证，估值模型为投资提供科学输入且结合盈利预期动态调整，强化了策略稳健性与适应性。[page::8][page::30]

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五、风险因素评估

报告具体风险提示简要但明确：

• 主要依赖历史数据与统计模型，若未来宏观或行业基本面发生重大、快速转折，模型效果可能失效。

- 存在宏观政策调整风险，如货币政策、监管政策波动可能影响行业盈利周期。

• 行业特有风险及估值泡沫可能导致模型短期失准，尤其成长板块估值偏高，需密切关注调整风险。

- 结构性风险如国际环境、贸易摩擦、科技进步节奏亦可能冲击模型稳定性。

• 无具体缓解策略详述，主要依赖多因子、多时间段回测分散风险。综合而言，模型适合中长期配置，灵活调整为必要风险管理手段。 [page::0][page::20]

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六、批判性视角与细微差别

• 报告对成长板块高度肯定，但部分行业如电子目前处高估值极端（历史92%分位），短期调整风险不可忽视，需警惕市场情绪波动带来的估值波动。

- 传统消费及医药板块估值同样偏高，报告多次提示调整风险，但未给出具体应对措施，投资者需自主控制仓位。

• 模型对政策和宏观突发事件的适应性不够充分，可能在政策约束或宏观经济较大波动时出现失效。

- 未详细披露模型中“拥挤度”具体计算方法，理解及复现有难度。

• 资产配置建议尽管细致，对组合构建的敏感性分析缺乏，未展示宏观与微观因子的权重调整规则。

- 对于风险提示部分较为简略，应增加针对极端事件和非线性风险的建模和策略。

• 报告内部逻辑一致，数据支撑充分，但对宏观反转尾声确认的把握存在一定不确定性，有待后续观察验证。[page::0][page::12][page::20]

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七、结论性综合

本报告以高度系统的基本面量化体系，从宏观、中观、微观三层面严谨构建提升投资效果的量化模型，核心观点是“成长板块景气度、趋势与拥挤度”综合指标当前占优，结合库存周期的反转逻辑，成长板块迎来重要机会期。

模型通过严密的数据分析验证，右侧“景气趋势”策略2024年绝对收益达16.4%，相对Wind全A领先4.2%；左侧“库存反转”策略更胜一筹，绝对收益24.9%，超行业等权13.5%。
细致的行业分析揭示成长板块核心行业（汽车、通信、电子、有色、军工、新能源）均处于库存低位且景气度修复，盈利指标（毛利率、自由现金流）支持估值及业绩回升合理性。大金融、地产虽短期价值凸显，但成长板块如通信、电子、汽车成为关键投资主线。

报告涵盖模型历史回测及样本外验证，呈现稳定超额收益和良好风险控制能力，适合在当前宏观经济及行业周期中应用。多维度指标结合筛选策略，包括PB-ROE个股选拔，以及ETF策略落地，帮助投资者实现有效组合配置。

不过需警惕高估值板块短期调整风险及宏观政策或市场环境突变对模型适用性的挑战。风险提示虽然存在，但对极端情景的应对仍有提升空间。

综合来看，报告把握了当前中国市场以成长股为主线的行业轮动逻辑，结构严谨，数据充分，量化模型具备较强的实战指导价值。其对未来投资者布局重点产业链、精选成长类优质股票具有重要参考意义。

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附录：精选关键图表展示

1. 行业景气趋势策略2024年累计回报（图表1）

1. 行业景气度-趋势-拥挤度图谱（截至2024年1月底）（图表2）

1. 行业库存景气反转策略表现（图表4）

1. 家电、汽车、有色、电子库存同比走势（图表6）

1. 行业景气度选股策略净值表现（图表43）

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以上为报告的详尽分析解读，涵盖策略逻辑、数据趋势、核心图表和估值分析，提出风险关注与批判性审视，为投资者和研究人员提供全面量化视角。[page::0][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10][page::11][page::12][page::13][page::14][page::15][page::16][page::17][page::18][page::19][page::20]

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