芯片行业供需分析框架与行业链介绍 [page::2][page::3][page::5]

• 芯片占据半导体市场83%，按产业链分为设计、代工、封测，背后由材料和设备支撑。

- 芯片行业下游应用广泛，与宏观经济高度相关，芯片增长与GDP的相关系数近年来上升至0.9。

• 芯片供需关系错配导致库存周期对行业盈利波动影响显著。

供给端关键指标及其定价规律 [page::6][page::7][page::8]

• 产能下滑区间市场获得超额收益，产能利用率受需求驱动且影响正向。

- 中韩半导体设备出口数据对芯片超额收益具有较强的前瞻性指示作用，设备景气度或已现向上拐点。

需求端指标与景气度影响 [page::8][page::9][page::10][page::12]

• 除国产替代强势期外，宏观经济对芯片超额收益多为正向指示，欧美经济影响更显著。

- 中国半导体销售额与全球需求周期密切相关，销售额增速领先超额收益。

• 下游手机需求因长期负增长指示不足，合成多行业指标增强指示有效性，且处低位但有向上拐点。

- 台股集成电路设计及封测营收对超额收益具有正向领先效应，代工产量及台积电、联电营收与超额收益呈负相关。

库存与价格指标分析 [page::15][page::16]

• 低库存和去库存状态促进超额收益，库存去化程度与收益正相关。

- 价格指标（DXI、NAND价格等）不具备前瞻指示作用，更适合作为后验监测。

重要变量变迁与核心驱动因素识别 [page::16][page::17][page::18][page::19][page::20][page::21][page::22][page::23][page::24]

• 2017-2023年间，核心驱动因素经历变迁：2017年和2021年宏观经济与库存为主导，2018年进口受限程度显著，2023年景气度投资失效。

- 库存在2017、2020-2022年为重要驱动因素，产能指标2016-2021年有效，2022-2023年有效性减弱。

• 逐年复盘显示，市场事件和宏观背景大幅影响驱动因素及策略表现。

量化策略构建及实证表现 [page::24][page::25][page::26][page::27][page::28]

• 单状态策略中，中国进口晶圆装置数量指标表现最佳，年化超额19.1%，月度判断胜率73.7%。

- 综合投票策略（全指标及合成指标）年化超额分别达14.6%和15.1%，胜率58%-61%，但未能规避2023年底至今的市场回撤。

• 需求避险策略基于需求指标高低状态，有效规避了73%的历史负超额收益月份，近期成功避开近两个月下跌，显示需求水平对市场信心影响关键。

金融工程报告详尽分析

——芯片行业状态监测与量化投资模型（行业量化投资系列之二）

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1. 元数据与报告概览

• 报告标题： 芯片行业状态监测与量化投资模型——行业量化投资系列之二

- 作者及机构： 张晗（分析师）、梁誉耀（研究助理），国泰君安证券研究所

• 发布日期： 2024年2月19日

- 主题： 基于量化模型建立芯片行业多变量状态划分框架，研究供需周期对市场预期及超额收益的影响，构建投资策略，提供行业景气和投资态势判断。

• 核心论述：

- 结合供需、库存、宏观经济、国产替代、中美关系等变量，对芯片行业的市场超额收益进行定量状态划分和趋势预测。
- 说明不同时期驱动市场超额收益的核心因素存在差异，2017年后中美关系成关键变量。
- 构建三类量化投资策略，包括单状态、综合投票和需求避险策略。
- 当前指标整体处于低位，模型建议中性观点，提示实证结论存在样本外失效风险。

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2. 逐节深入解读

2.1 芯片行业分析方法

2.1.1 产业链介绍及市场关联

• 芯片占半导体行业83%的销售额，细分为数字（逻辑芯片、存储芯片）和模拟芯片，逻辑和存储各占约33%。

- 芯片应用领域从军工、家电发展到PC、智能手机，未来向汽车电子、AI及物联网延展，芯片需求与经济周期高度相关，2019-2024年芯片增速与GDP增速相关系数达0.9。

• 产业链分为设计、代工、封测三大环节，由材料设备支撑。设计为轻资产环节，重视研发，毛利较高；代工重资产，技术门槛大，台积电全球占58.5%；封测设备投入大，壁垒较低，国产化程度较高。

- EDA工具及IP核为设计产业核心，美国主导，国内存在差距。先进制程设备依赖美日欧，国内公司奋力追赶。

关键图示带说明：

• 图1-3说明市场结构、芯片类别及芯片增速GDP相关性。

- 图4解析芯片产业链结构和上游下游关系。

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2.1.2 研究框架构建与量化模型设计

• 利用行业利润作为业绩代理，利润由供需双方及价格成本的关系决定。

- 供需驱动需求波动，下游终端（手机、汽车电子、AI等）创新和宏观经济是需求核心。

• 供给通过产能建设影响市场，存在两年时滞，产能错配导致库存周期。

- 国产替代因中美关系成为新影响因素，国产产业链技术难题及封锁带来的影响突出。

• 多变量状态划分模型设计：针对每一指标进行一阶滞后、HP滤波平滑，定义边际（增减）和绝对（高、中、低）状态，以此揭示指标的市场预期含义和规律。

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2.2 拆解细分指标的定价规律

2.2.1 供给端

• 产能 下滑阶段（2011-2017）带来自芯片指数超额收益，产能利用率是积极信号且由需求驱动，非“供大于求”倒置信号。当前产能利用率增速转正，有望进入上行周期。

- 设备指标 分别衡量日本、韩国、台湾、中国半导体设备出货和固定资产投资，其中中韩半导体设备指标前瞻性明显，台湾和日本较弱。指标当前低位且出现转折向上迹象。

数据图表（图6-11）均明确展示了产能指标及设备景气度的时间序列及其对芯片指数超额收益的先行关系。

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2.2.2 需求端

• 宏观经济整体与芯片超额收益为正相关，唯2018-19年因中美贸易摩擦和国产替代逻辑加强，宏观影响减弱。

- 欧美宏观经济指标指示性优于中日韩，当前处于上升拐点。

• 中国半导体销售额增速和美洲同步，仍密切跟随全球周期，销售额增速正向领先芯片指数超额收益。

- 其他需求指标如美国电子出口增速和日本出货指数也呈现上升拐点。

图12-20显示全球及主要区域宏观经济和销售额指标与超额收益的相关和指示作用。

2.2.3 下游行业指标

• 智能手机出货量从2016年起进入负增长，边际上升对芯片收益无明显正向作用。

- 笔记本和电子计算机销量增速对芯片超额收益指示明显。

• 服务器营收及新能源汽车销量指示性不足。

- 合成下游需求指标（手机、电脑、新能源、服务器综合）指示性明显，当前处于低位但有回升拐点，体现芯片终端需求分散，需多指标共同作用。

图21至28均具备较清晰的趋势和指示作用说明。

2.2.4 台湾地区产业链营收和产量指标

• 台湾晶圆进口金额、集成电路设计和封测企业营收指标对芯片超额收益有较强正向领先性。

- 代工产量（12寸及8寸）与A股芯片超额收益呈负相关，说明两者产业结构及产品应用侧重点差异。

• 台积电和联电营收与芯片超额收益负相关，主要由先进制程与成熟制程间的市场差异造成。

图29-38严格逻辑对应台湾半导体产业不同环节与行情影响的差异性。

2.2.5 库存与价格指标

• 低库存和去库存状态显著利好市场预期，日本库存指标及存货率指数对超额收益负向指示显著。库存去化力度越大，超额收益越高。当前库存处于高位下行阶段。

- 价格指标（DXI、NAND价格）后验性质强，无有效前瞻指示关系。价格变化更多反映了供需关系结果，市场基于供需判断形成预期而非基于价格反应。

图39-45具体图解库存和价格指标指示作用。

2.2.6 中美关系变量

• 2017年后，美国对华电子出口减少及中国进口关键设备受限成为芯片超额收益的重要驱动因素，表明地缘政治和贸易摩擦跃居为重要变量。

图46-47清晰反映制裁力度与市场预期的相关性。

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2.3 核心驱动因素及投资策略构建

2.3.1 核心驱动因素捕捉与逐年复盘

• 按指标在各年策略收益的指示强度，推断核心驱动因素。

- 2017年、2020-22年为库存和宏观经济的周期驱动年份，2018年为进口受限年份，2019年国产替代和产业链自身需求为主导。

• 2023年指标整体指示作用减弱，景气度投资失效，因低需求水平使边际改善难以刺激市场信心。

具体年份分析：

• 2017年：宏观经济、销售额及库存指标高指示，经济上行，智能手机与AI驱动需求强劲，芯片补库存。

- 2018年：负超额收益，贸易摩擦升级，进口受限为主导指标，传统供需策略收益下降。

• 2019年：正超额收益，国产替代政策和创新驱动为主，设备设计封测及下游需求指标重要。

- 2020年：疫情后5G换机、汽车需求带动库存补充，库存及销售额指标指示强。

• 2021年：经济复苏带动芯片缺货，库存周期爆发，宏观经济、库存及设计封测指标表现突出。

- 2022年：经济放缓，供给释放，库存上冲，宏观经济下行，设计及代工需求负向走势。

• 2023年：整体持平，指标指示弱，需求低迷抑制市场信心。

详见图48-62及表1-7。

2.3.2 投资策略设计与效果评估

1. 单状态策略

- 以单指标（尤其中国进口晶圆装置数量）构建择时信号，年化超额收益最高19.1%，月判断胜率73.7%。
- 当前该指标处于低位，意味着未触发买入信号。

1. 综合投票策略

- 多指标投票决定买入，阈值设为40%，低于传统的50%更符合市场提前反应。
- 全指标投票策略年化超额收益14.6%，胜率58%；合成指标投票策略15.1%，胜率61%。均成功规避2021年Q4-2023中大部分下跌，但未能规避近2个月回撤。当前指标组合信号偏正面。

1. 需求避险策略

- 针对需求相关指标投票构建，目的在于降低需求低迷时期风险暴露。
- 需求投票策略虽未完全避开最近两月下跌，但历史上73%的负超额收益发生于需求投票未触发状态。
- 需求高低投票策略表现更佳，成功避免包括最近在内的多个下跌阶段。
- 当前需求投票略高于50%而高低投票略低于50%，显示需求信心尚不强。

具体策略表现图63-72、表8-10综合展示。

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3. 估值与风险分析

• 报告未涉及传统估值模型具体计算，侧重于量化状态及策略表现，不涉及DCF或传统市盈率估值方法。

- 风险点主要集中于量化模型对历史样本的拟合与实际市场情况存在差异，存在样本外失效可能。

• 特别强调中美关系等地缘政治变化对行业预期的潜在重大冲击风险。

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4. 审慎视角与细微差别

• 报告稳健地体现量化模型的有效性及适用范围，坦诚指出2018年及2023年模型性能不足之处，增强研究透明度。

- 采用多指标融合及投票机制降低单指标误判风险，展示策略设计的多维考虑。

• 核心驱动因素识别中，年度复盘实证验证增强结论的说服力。

- 报告中对需求指标的明确区分（边际“上/下”与绝对“高/低”）体现了细致的数据处理与心理预期解读，有助于理解市场信心变化。

• 报告内未出现明显逻辑矛盾，数据支持充分，解释谨慎，展示研究团队对芯片行业多变量复杂性的深刻理解。

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5. 结论性综合

国泰君安证券研究团队基于量化模型，对芯片行业供需相关多变量进行状态划分，深入拆解各种指标对芯片市场超额收益的定价规律，揭示不同时期影响超额收益的核心驱动因素的切换规律。报告重点解读了超额收益与产能、设备出货、宏观经济、半导体销售额、下游需求结构、库存以及地缘政治贸易制约等关键变量的历史关系，构建了三类有效的量化投资策略：

• 单指标策略：中国进口晶圆装置数量为最佳，表现稳健，年化超额19.1%，胜率73.7%。

- 多指标投票策略：综合全指标及合成指标，年化超额14.6%-15.1%，胜率58%-61%，有效规避长期大回撤，但近期仍有未规避跌幅。

• 需求避险策略：通过需求指标投票精准捕捉需求周期低迷期，成功规避绝大部分负超额收益月份，体现需求水平是投资者信心核心。

报告指出，2017年后中美关系成为市场重要影响变量，国产替代对行业走向产生深远影响。2023年业绩和价格指标指示弱，需求处在历史低位，边际改善难以推动市场超额收益。当前核心驱动指标及策略信号多数处于偏低或中性状态，给出偏中性投资建议。

整体而言，报告运用详实数据和严谨量化框架，清晰梳理了芯片行业多变量对市场预期的影响逻辑，为投资者提供了可操作的量化策略和风险提醒，具备较高专业价值和操作指导意义。

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6. 图表深度解读示例

• 图6-9 明确展示产能指标周期走势与芯片指数超额收益的关系，强化了产能下滑阶段带来的超额收益效应，同时产能利用率作为需求驱动指标的正面信号特征。

- 图10-11 利用韩国半导体设备出口金额指数的领先性验证设备指标对股市估值的影响，表现从底部拐点的出现推断可能的行情反转。

• 图27-28 下游行业需求合成指标与芯片超额收益的相关性，解释分散需求结构下合成指标的增强属性。

- 图39-42 库存及存货率指数的下降映射市场去库存预期与价格上涨的潜在逻辑，体现库存管理对市场信心的关键驱动力。

• 图48-59 多年指标收益贡献细致复盘，年表结合指标表现揭示不同年份主导市场表现的变量变动，增强模型解释度。

所有图表均严格联系文本逻辑，数据来源Wind及国泰君安内部模型，完整反映时间序列趋势和跨区域多变量互动。

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7. 重要引用与溯源

报告内容所有关键结论均有明确页码标注，引用例如：
[page::6,7] 代表产能周期与产能利用率章节；
[page::17-23] 代表核心驱动因素的年度复盘分析；
[page::24-28] 为投资策略构建与回测表现。

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结语

国泰君安证券此次芯片行业量化投资报告以严谨的量化分析为基础，结合产业链和宏观背景，深刻解析供需周期与市场预期的复杂联系，构建科学有效的投资策略体系。其研究深化了对芯片行业多变量驱动机理的理解，对行业投资者提供了重要参考框架和量化工具，同时指出了模型的局限性及风险点，体现了高度的专业性和责任感。

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注释

所有报告内容均基于公开数据和量化模型结果，样本外失效可能性依旧存在，投资需谨慎。
所有引文页码均按提供内容格式注明，对应报告原文段落。

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报告