不同板块业绩预告披露细则及披露率差异 [page::4][page::5]

• 上交所主板仅对年报披露业绩预告有规定，披露率最低，年报披露率仅20%-30%。

- 深交所创业板强制无条件披露，披露率近100%，披露最充分。

• 其他板块披露率分布为：创业板 > 中小板 > 深交所主板 > 上交所主板。

创业板业绩预告与真实财报增速偏差分析 [page::5][page::6]

• 业绩预告同比增速普遍偏高，残差中位数约为-1.63%。

- 2017年Q3创业板实际净利润同比增速16.55%，业绩预告估计增速18.55%，高估约2个百分点。

• 年报业绩预告高估幅度较大，约10%，源于资产减值等事项多在年报体现。

创业板分行业业绩增速情况分析 [page::7][page::8]

• 创业板中机械、计算机、电子元器件、医药、基础化工五行业样本充足。

- 计算机、医药、基础化工业绩增速显著改善；电子元器件小幅改善；机械行业业绩增速下滑明显。

中信建投中信28个一级行业聚类归类及大类板块表现 [page::9][page::10][page::11]

• 采用K-means对28个一级行业季度涨跌幅聚类，确定7大板块分类：金融、上游原材料、中游制造、典型消费、其他消费、TMT、基础设施建设及运营。

- TMT和中游制造板块2018年3月涨幅领先，分别为5.2%和1.9%。
| 月份 | 金融 | 上游原材料 | 中游制造 | 典型消费 | 其他消费 | TMT | 基础设施建设及运营 |
|------------|---------|------------|----------|----------|----------|--------|-------------------|
| 2017-10-31 | 1.4% | -5.2% | -1.4% | 8.3% | 1.6% | -0.7% | 1.0% |
| 2017-11-30 | 1.4% | 1.8% | -4.8% | -3.3% | -6.8% | -4.6% | -3.6% |
| 2017-12-31 | -2.0% | -2.4% | -0.9% | 5.3% | 0.5% | -1.5% | -0.5% |
| 2018-01-24 | 10.4% | 4.4% | -2.2% | 4.3% | 2.1% | -5.1% | 1.9% |
| 2018-02-28 | -9.5% | -3.5% | -3.9% | -5.3% | -4.8% | 0.3% | -5.4% |
| 2018-03-31 | -3.9% | -8.2% | 1.9% | 0.7% | 1.3% | 5.2% | -1.4% |

行业基本面热点及业绩预测模型跟踪 [page::11][page::12][page::13]

• 生猪价格符合季节性规律，2018Q1回落，预计5-6月短期回升。

- 轻质纯碱价格短期上涨，受限于下游需求疲软，属于阶段性机会。

• 业绩预测显示，家电、轻工制造、汽车行业业绩仍将下滑，医药及电子行业保持强劲增长。

- 多行业净利润TTM环比增速指标均反映部分行业业绩存在波动和调整。

行业基本面量化指标和估值水平动态跟踪 [page::15][page::16][page::17][page::18][page::19][page::20][page::21][page::22][page::23][page::24]

• 详细展示了农林牧渔、轻工制造、基础化工、电子元器件、纺织服装、汽车、电力设备、医药、家电和钢铁等主要行业的净利润或营收增长趋势、非经常性损益占比、市盈率、市净率及相关行业景气指标动态。

- 多数行业存在非经常性损益波动，影响净利润真实性。

• 行业估值水平处于不同区间，为投资决策提供辅助参考。

- 行业盈利增速多呈现波动调整态势，不同行业景气度分化明显。

金融工程专题报告详尽分析报告

分析报告题目：《各板块业绩预告历史上偏离实际值有多大？——“基本面量化”系列思考之六》

作者及机构

• 作者：丁鲁明（中信建投证券研究发展部金融工程负责人）、研究助理段伟良

- 机构：中信建投证券研究发展部

• 发布时间：2018年4月20日

主题概述

本报告聚焦于A股不同板块上市公司业绩预告与实际财报净利润数据的差异问题，特别是探讨了各板块业绩预告的真实准确性，并尝试通过业绩预告信息提前估算部分行业最新财报业绩增速情况。报告同时在较大程度上涵盖了中国主要板块最近的市场表现和行业基本面热点分析，并基于相关量化模型对行业业绩新能源汽车做出预测。

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一、报告引言及总览

核心论点

• 不同板块业绩预告披露的规则和要求存在显著差别，导致业绩预告的披露率与代表性显著不同。

- 创业板由于披露政策最为严格，相关数据的披露率几乎100%，成为分析业绩预告准确性及预测财报增速的首选样本。

• 创业板业绩预告存在系统性的“高估”现象，年度年报预告与实际财报的偏差尤为显著，这主要由于资产减值和坏账准备的后期确认。

- 通过统计模型和历史数据对多个行业业绩走势进行量化跟踪，报告给出详细的行业盈利趋势，并对部分重点行业未来业绩方向提出预测。

研究服务及附加信息

• 报告还包括了研究团队介绍、机构联系方式及评级说明（买入、增持、中性、减持、卖出）等信息，提供了系统化的投资研究与服务支撑。

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二、逐章节详解

1. 各板块业绩预告的历史准确性分析

1.1 辩题提出背景

报告首章指出，随着2017年年度及2018年一季度财报陆续披露，业绩预告数据成为投资者判断板块业绩的“前瞻”信息。但不同板块基于沪深交易所规则披露义务差异，导致数据预报的完整性和质量不同。研究聚焦于细致探讨三要点：各板块业绩预告披露规则差异、业绩预告与实际财报的偏差程度、以及业绩预告在提前业绩测算中的应用可能性。

1.2 不同板块业绩预告披露细则差异

• 规则上差异显著：

- 上交所主板：仅年报需披露业绩预告，无需季报披露。
- 深交所主板：对每季度（含年报）均有披露要求。
- 深交所中小板：一季报有披露条件，其余季报强制披露。
- 创业板：所有季报及年报均无条件强制披露。

• 强制披露条件包括净利润负值、净利润同比变动超过50%、实现扭亏为盈等几个标准，具体因板块而异。
• 业绩预告披露率依次为：创业板≈100% > 深交所中小板 > 深交所主板 (~55%-60%) > 上交所主板(20%-30%)。

- 表1与图2（披露率折线图）清楚呈现了不同板块历史五年披露率波动，显示创业板数据的高度完整性。

1.3 创业板业绩预告与实际财报偏差

• 业绩预告普遍存在高估行为，2017年三季度数据显示业绩预告同比增速比实际增速整体高约2个百分点（预告18.55% vs 实际16.55%）。

- 图3“残差分布频数”显示多数企业业绩预告高估，残差中位数为-1.63%，量化出系统误差存在。

• 历年数据显示此高估现象除了季度性存在外，尤其年报的偏差更大（约10%左右），主要由年报时的资产减值及坏账准备计提造成，导致单季度净利润同比增速被高估。

- 图4表明业绩预告与实际增速整体走势吻合，但偏差存在持续性存在。

1.4 创业板分行业绩增速分析

样本选择及行业覆盖

• 创业板样本主要集中于机械、计算机、电子元器件、医药、基础化工等行业（样本量>50）。（图5显示各行业公司数分布）

行业表现特征

• 2018年一季度：

- 机械行业净利润同比增速出现明显下滑。
- 计算机、医药、基础化工行业净利润同比增速明显改善。
- 电子元器件行业小幅改善。

• 图6-10分别展示五个行业的业绩预告与实际净利润同比增速对比，预告走势与实际基本一致，但机械行业预告明显高估，医药和计算机行业预告估计较为保守接近实际。

2. 大类板块近期收益表现

2.1 中信一级行业聚类与归类方法

• 通过K-means算法对2005-2017年中信28个一级行业季度涨跌幅聚类，分类定为7组更为稳定。

- 7大类行业分别是：金融、上游原材料、中游制造、典型消费、其他消费、TMT、基础设施建设及运营。详见表1与表2，涵盖29个细分行业的归类。

• 调整说明：如钢铁、石油石化调归入上游原材料范畴，电力设备划入中游制造。

2.2 近期市场表现

• 统计2017年10月至2018年3月底7大板块月均涨跌幅。

- 2018年3月TMT板块涨幅达5.2%，中游制造涨1.9%，表现最佳。

• 表3显示整体市场仍维持成长风格，TMT继续占优，典型消费与上游原材料表现较弱。

3. 行业基本面热点分析及模型跟踪

3.1-3.2 产业热点剖析

• 生猪价格预测及季节效应：

- 2018年一季度生猪价格遵循历史季节下滑趋势（图11），预计5-6月短暂回升（图12、图27）。
- 目前猪周期尚未开启，短期参与需谨慎。

• 纯碱价格波动分析：

- 纯碱价格因4-5月厂商停产检修短期上涨（图13），但长期玻璃需求未见恢复，结合地产下行背景，行业景气度难以持续上升。短期机会具有阶段性。

3.3 业绩预测模型覆盖行业及结果

• 提供钢铁等部分行业营收、其余行业净利润增速预测（以2018Q2为重点预测季度）。

- 预测结论：
- 家电、轻工制造、汽车行业业绩预期继续下滑。
- 医药、电子行业业绩增速持续且保持高景气。

• 图14至图21依次展示10个重点预测行业的实测与预测净利润同比或环比增速走势，样本外验证部分行业模型具有较好预测性能。

3.4 行业基本面量化指标及行业现状更新

• 详细更新了农林牧渔、轻工制造、基础化工、电子元器件、纺织服装、汽车、电力设备、医药、家电、钢铁十大行业的财务数据变化、非经常性损益占比、市盈率与投资指标。

- 各行业图表(24至83)覆盖净利润TTM、环比增速、非经常性损益比例、行业指数相对全A表现、部分原材料价格、产量走势、重要经济指标等多个维度，为行业趋势提供全方位量化支持。

• 例如，农林牧渔行业净利润环比增速（图24）和生猪价格趋势（图26）紧密相关； 电子元器件行业产量环比波动（图47）影响净利润增速走势；家电行业成本波动（图77）对应业绩波动等。

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三、图表深度解读

• 图1（各板块披露规则表）明确区分4个板块各季报披露时间及必披条件，突显创业板披露最为严格完整，支持后续章节的样本优先选择逻辑。
• 图2（披露率折线图） 直观反映了创业板披露率常年近100%，深交所中小板及主板披露率稳定，沪市主板披露率较低，进一步证明创业板数据的代表性。
• 图3（残差分布柱状图）揭示业绩预告同比增速普遍高估趋势，为整个报告的核心“预告准确性”论点奠定实证基础。
• 图4（创业板历年业绩预告与实际增速对比）显示各季度均存在残差，且年报季残差最大，暗示坏账及减值影响长期存在并非季节偶发。
• 图5（创业板不同行业样本分布）图示支持后续五个主分析行业的选取合理性。
• 图6至图10（五行业净利润同比增速走势）系统展现各行业业绩预告与实际的吻合度和走势差异，为分行业业绩预判提供细节基础。
• 表1、2（行业归类）和表3（月度涨跌幅统计）展示市场结构及风格轮动，为后续基本面分析的板块划分和投资策略提供支撑。
• 图11-13（生猪价格与纯碱价格走势）结合宏观季节效应与产业周期，为下游养殖与上游原材料行业提供量化趋势依据。
• 图14-21（行业净利润增速预测模型）图表结合实际数据与模型预测，验证模型的预测能力及其局限，提示重点关注行业。
• 图24-83（行业量化追踪）覆盖净利润趋势、非经常损益比例、行业市盈率、市净率、产量及原材料价格，分析团队利用多角度大数据监测行业健康状态。

图表的整体部署以充分体现财务数据的解释能力和细分行业差异，结合政策环境及市场表现，增强报告分析的严谨度与实用性。

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四、估值分析与模型说明

本报告未直接提供具体企业或整体市场的定价模型或目标估值价位，也未使用DCF、PE倍数等单一估值方法。相反，通过对市盈率（TTM）、市净率行业中位数曲线（如图28、33、39、45、51、57、63、69、75、81）进行动态追踪和解读，报告侧重于宏观行业估值的时序分析。

此外，建立了基于修正净利润TTM环比增速的预测模型，为各行业未来业绩趋势提供实证依据，其具体模型形式未公开，但模型对于部分行业（家电、轻工等）能有效捕捉周期波动，具备一定预测能力。

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五、风险因素评估

报告未专门列示风险因素章节，但结合内容可推断：

• 业绩预告高估风险明显，尤其年报阶段资产减值、坏账准备等后期调整导致实际业绩不及预期；

- 下游需求未起及宏观经济下行风险，如纯碱行业受房地产调整影响，短期上涨或为阶段性机会；

• 行业结构调整及季节性波动带来的预测不确定性，如生猪周期未明朗，价格或波动；

- 模型及数据样本局限性风险，部分行业样本量不足或非经常性损益比例较高，影响业绩走势判断准确度；

• 宏观政策及市场行情变化带来的 систем风险，对行业业绩及市场表现造成不确定影响。

对风险的缓释建议，报告在行业基本面跟踪和多指标联动中隐含，通过动态监测调整估算，部分行业预测模型存在样本外验证提醒投资人注意风险。

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六、批判性视角与细微差别

• 报告侧重创业板数据，虽披露最完整，但板块本身可能存在行业及企业规模上的结构偏差，其结论不能简单外推到沪市主板，需谨慎解读；

- 对业绩预告高估现象属性解释较为质朴，未深入分析具体管理层动机或信息披露策略，存在一定局限；

• 报告中的量化模型预测性能主要基于历史样本，未详述模型构建原理及假设，透明度有限，模型稳定性和解释力在不同经济周期下的适用性未知；

- 非经常性损益占比较高的行业提示潜在利润质量问题，但未进一步细分分析成分，可能影响净利润的代表性；

• 行业归类虽运用机器学习和属性调校结合，有益简化复杂行业结构，但细分差异可能被忽略，影响投资精细化判断。

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七、结论性综合

主要发现与论点总结

• 本报告全面且系统地梳理了中国市场上各板块业绩预告披露规则差异及其对数据完整性的影响，验证了创业板业绩预告数据准确度相对较高且偏向高估，特别是年度年报阶段存在显著偏离实际的系统性风险。

- 通过数据分析和图表展示，报告确认业绩预告对于短期行业景气度和利润趋势具有一定的预测价值，尤其是在样本完整的创业板，能够较有效反映行业盈利状况的波动与变化。

• 报告利用聚类分析将28个行业划分为7大类，系统剖析各板块近半年市场表现，确认TMT和中游制造板块继续保持优势，有助于明确资本市场风格倾向。

- 行业基本面的热点分析揭示部分行业如生猪及纯碱价格受季节效应与供需关系影响明显，复合模型预测家电、轻工、汽车出现金融压力，而医药、电子处于高增长通道，强调了行业间的分化走势。

• 细致的量化追踪图表体系展示了不同板块及行业的净利润、非经常性损益、市盈率等多维度指标，有力辅助投资者对行业基本面及估值水平进行动态监测。

图表中深刻见解

• 像图3所示的业绩预告与实际净利润差异残差分布，揭示了业绩预告的偏差系统性而非偶发性，说明市场需谨慎看待业绩预告数据。

- 多行业净利润同比及环比增速预测图（图14-21）反映了经济周期对制造业和消费类行业的不同影响，同时也展现出新兴行业（医药、电子）的韧性与成长性。

• 行业市盈率、市净率及非经常性损益占比图（如图28、33、39、43、51、57等）对行业盈利质量和市场定价提供了长期视角，通过中位数线的对比，很好地指示市场高估或低估的可能性。

作者总体立场

尽管报告整体以客观数据驱动分析为主，但其对业绩预告数据偏差的强调及对行业分化的明确指示，暗示了研究团队在投资决策中对创业板数据的重视和对传统周期行业审慎观望的策略倾向。

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综上所述

该报告为投资者和研究人员提供了极具参考价值的业绩预告数据准确性分析、行业基本面走势预测与估值指标跟踪。
报告通过严密的数据分析、丰富的图表解读，展示了国内A股主要板块业绩预告的历史表现、行业盈利趋势及市场表现，体现了金融工程在行业研究中的综合应用。
然而，业绩预告的系统性偏差和部分模型假设与数据局限仍需投资者在实际应用过程中予以关注和甄别。
整体而言，报告内容翔实，框架清晰，适合用于制定基于基本面的行业配置策略与风险管理，为资本市场理性决策提供了有力的量化工具和分析思路。

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重要图表部分示例（Markdown格式）

• 图2：四大板块过去5年业绩预告披露率

• 图3：业绩预告同比增速与实际净利润同比增速残差频数分布

• 图4：创业板历年业绩预告与实际净利润同比增速对比

• 图6-10：创业板主要行业业绩预告和实际净利润同比增速趋势

- 机械行业

- 电子元器件行业

- 计算机行业

- 医药行业

- 基础化工行业

• 表3：过去半年7大类板块月均涨跌幅统计

月份	金融	上游原材料	中游制造	典型消费	其他消费	TMT	基础设施建设及运营
2017-10-31	1.4%	-5.2%	-1.4%	8.3%	1.6%	-0.7%	1.0%
2017-11-30	1.4%	1.8%	-4.8%	-3.3%	-6.8%	-4.6%	-3.6%
2017-12-31	-2.0%	-2.4%	-0.9%	5.3%	0.5%	-1.5%	-0.5%
2018-01-24	10.4%	4.4%	-2.2%	4.3%	2.1%	-5.1%	1.9%
2018-02-28	-9.5%	-3.5%	-3.9%	-5.3%	-4.8%	0.3%	-5.4%
2018-03-31	-3.9%	-8.2%	1.9%	0.7%	1.3%	5.2%	-1.4%

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参考文献及数据来源

• WIND数据库

- 中信建投证券研究发展部实证统计和模型分析

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