家电行业宏观及市场基本面分析 [page::3][page::5]

• 城镇及农村家庭空调等耐用消费品保有量增长显著，农村市场潜力巨大。

- 白电子行业市值最高且龙头企业具备产业链一体化优势，零部件行业规模较小，竞争格局分明。

家电行业择时模型构建与效果 [page::8][page::10][page::11]

| 因子名称 | 上升收益率均值 | 下降收益率均值 | t值 | 最优观察期 | 关系 |
|----------------|----------------|----------------|--------|------------|--------|
| M1同比 | 4.36% | 0.51% | 2.5537 | 3 | 正相关 |
| PMI | 4.20% | 0.41% | 2.5111 | 3 | 正相关 |
| 钢材综合价格指数| 0.47% | 4.34% | -2.4996| 8 | 负相关 |
| 家电销产比 | 4.59% | 1.20% | 2.0444 | 8 | 正相关 |

• 综合因子择时模型年化收益率提升至27.69%，夏普比率由0.54提升至0.94，最大回撤降低至41.50%。

- 空仓期行业指数平均收益为负，表明择时模型有效规避下跌风险。

子行业轮动因子筛选与组合表现分析 [page::13][page::16][page::17]

| 因子类别 | 因子名称 | 检验关系 | 超额年化收益率 | 夏普比率 | 胜率 |
|----------|------------------|----------|----------------|----------|--------|
| 动量 | 过去5日价格动量 | 正相关 | 1.68% | 0.65 | 51.01% |
| 流动性 | 5日平均换手率 | 负相关 | 8.71% | 0.92 | 57.72% |
| 波动 | 20日损失方差 | 负相关 | 6.60% | 0.82 | 55.70% |
| 价值 | 市盈率倒数 | 正相关 | 13.38% | 0.98 | 53.69% |
| 盈利 | 净资产收益率 | 正相关 | 2.28% | 0.70 | 51.01% |
| 营运 | 产权比率 | 负相关 | 4.68% | 0.75 | 51.01% |

• 有效因子组合轮动策略实现7.16%相对行业整体的超额年化收益，最大回撤更低，胜率超过55%。

- 从年度表现看，多数年份轮动策略跑赢行业整体，策略稳健回报突出。

行业集中度及特色因子引入效果 [page::18][page::19][page::20]

• CR3指标衡量行业前三名企业毛利集中度，家电行业集中度整体呈上升趋势，相关性显著。

- 白电子行业集中度最高，小家电最低，集中度差异反映不同竞争格局。


| 模型类别 | 超额年化收益率 | 平均超额收益率 | 超额年化波动率 | 超额收益胜率 | 净值夏普比率 |
|-----------------|----------------|----------------|----------------|--------------|--------------|
| 未引入CR3 | 7.16% | 0.59% | 18.97% | 55.03% | 0.81 |
| 原材料上涨+CR3 | 8.38% | 0.68% | 18.68% | 56.38% | 0.84 |

• 引入CR3行业集中度因子使轮动策略超额收益提升至8.38%，胜率及夏普比率均有小幅优化。

- 特色因子结合行业特性有效增强轮动模型的收益质量和风险控制能力。

未来研究方向及风险提示 [page::0][page::20][page::21]

• 深入挖掘更多有效择时和轮动因子，优化因子筛选方法及权重分配。

- 探索可获取相对wind全A超额收益的因子及模型。

• 结合行业内选股，构建更完善的行业量化研究体系。

- 策略回测基于历史数据，未来可能失效，需注意市场环境变化风险。

《家电行业择时及子行业轮动模型研究》报告详尽分析

---

1. 元数据与概览

• 报告标题：《家电行业择时及子行业轮动模型研究——基本面量化系列专题之二》

- 作者：崔健 CFA，助理分析师李元玮

• 发布机构：渤海证券研究所

- 发布时间：2018年8月20日

• 研究主题：聚焦于中国家电行业，研究行业整体的择时模型及子行业轮动模型，目的是基于数据驱动方法提升家电行业配置的时点选择效果及子行业投资组合的超额收益。

- 核心论点：
- 构建基于宏观经济指标及行业中观指标的行业择时模型；
- 建立综合基于个股财务指标与市场表现的子行业轮动模型，并引入行业集中度CR3特色因子；
- 综合模型提升了收益率和风险调整性表现，实现较高超额回报及较低回撤，并具备一定的稳定性；
- 报告同时提出未来挖掘更多因子及结合行业选股的研究路线。

---

2. 逐节深度解读

2.1 引言与家电行业简介

• 核心要点：

- 报告指出传统家电行业分析多依赖主观逻辑推理（如房地产、原材料等因素），而本研究强调从数据驱动角度，直接验证影响因素及其对行业表现的贡献，进而量化择时与轮动模型。
- 家电消费受到新增需求（受房地产影响）、更新需求（消费升级和产品质量提升）双重驱动。
- 通过城镇与农村耐用消费品拥有量趋势分析，发现空调增速最快，农村空调市场仍有较大潜力，体现行业未来增长空间（图1、图2展示了1985-2017年各类家电在城镇和农村的拥有量增速，农村空调拥有量依然低于城镇约一倍）[page::3]。

• 产业结构：依据中信及申万家电一级行业划分，结合主营业务逻辑将家电行业细分为黑电、白电、小家电、家电零部件四个子行业，照明设备被剔除，去除ST、*ST股票，确保样本质量和逻辑一致性[page::3-4]。
• 样本市值及行业规模差异：

- 白电市值最高，总市值超8000亿元，显示家电行业以白电为核心；
- 家电零部件市值较小，处于上游，部分龙头实施产业链一体化降低利润空间；
- 图3显示各子行业市值及均值差异明显，结构清晰[page::5]。

• 子行业收益波动性与轮动的必要性：

- 图4显示，2006-2018年各子行业年度收益波动明显，不同年份领先子行业表现迥异，强调资金配置子行业以获取超额收益的必要性。
- 轮动策略的逻辑是赋予表现优异子行业更高权重，规避低迷子行业风险[page::6]。

2.2 家电行业择时模型研究

• 择时模型构建基础：

- 采用渤海家电行业指数替代申万及中信家电指数，因指数样本空间稍作调整但净值走势与两者保持高度一致（详见图5），提升模型针对性和效果说明力[page::6-7]。

• 理论方法：

- 利用均值T检验，比较择时因子上升与下降期间下月行业收益均值差异，统计显著性判断因子是否有效，具体t检验公式说明了逻辑和参数计算方法，确保方法科学严谨[page::7]。

• 因子库构建及数据处理：

- 因子考虑宏观经济（M1同比、PMI等）及行业供求（钢材价格、家电销产比等）多维度。
- 全面考虑数据对齐、频率统一（月度调仓，季报数据缺失以最近一期填补）、同比环比处理、最优观察期N的选择，最大化因子信号质量，规避滞后与噪声影响[page::8-9]。

• 有效因子筛选及解读：

- 通过均值T检验，最终筛选出M1同比（货币供应中狭义流动性指标，与行业表现正相关），PMI（经济活动晴雨表，正相关），钢材综合价格指数（成本端指标，负相关），以及家电销产比（衡量销量与产量平衡，正相关）为有效择时因子。
- 表3详细列出了所有候选因子测验结果，只有这四个因子显著且方向符合逻辑（正常宏观经济利好推动行业表现、成本上涨压缩利润，供需衡量合理），体现因子选择的理论与经验一致性[page::9]。
- 图6展示冰洗空三大家电成本构成，钢材及压缩机等成本占比较大，强化了钢材价格指数负相关逻辑[page::10]。

• 综合择时策略表现：

- 综合择时模型具体规则为：若至少两个因子发出正向信号，则买入家电行业；否则保持空仓。
- 策略2007-2018年回测结果显著优于行业指数：年化收益率27.69%较20.53%高出明显，波动率更低（26.2% vs 32.22%），夏普比率大幅提升至0.94，最大回撤减少（41.5% vs 60.48%），胜率也增加至69.57%，体现模型在收益-风险平衡上效果出众（详见表4、图7）[page::10-11]。

• 相对市场超额收益探索：

- 以渤海家电行业指数相对Wind全A指数的超额收益为研究对象，均值T检验发现原因子库未能有效区分超额收益表现，说明相对收益策略更复杂，受市场全局多因素影响更难捕捉，报告提出未来需挖掘更有效的新因子或模型[page::11-12]。

2.3 家电子行业子行业轮动模型研究

• 因子库及多维指标：

- 构建7大类别因子（动量、流动性、波动、价值、成长、盈利、营运），总计66个具体因子，结合快变量（如股市价格、换手率）与财务基本面，弥补财报滞后，确保月度调仓策略信息充分[page::12-13]。

• 因子有效性检验标准：

- 根据因子值大小进行子行业排名，分别配置大小因子值子行业计算表现；
- 检验因子是否能区分优劣子行业表现，即能获超额收益且表现层次符合逻辑（大因子值行业>整体>小因子值行业 或者反向）；
- 要求胜率超过50%以确保策略稳定性。
- 优先选择胜率更高的因子作为各类别代表，保证因子的组合效能[page::15-16]。

• 有效因子筛选结果：

- 筛选出6个有效因子，涵盖动量（过去5日价格动量）、流动性（5日平均换手率）、波动（20日损失方差）、价值（市盈率倒数）、盈利（净资产收益率）、营运（产权比率）。
- 成长因子表现弱，原因是家电行业处于成熟产业周期，成长性不显著，反映强者恒强格局。
- 表7列出具体效能指标，市盈率倒数带来最高超额年化收益13.38%，且夏普比率最高，说明估值因素对业绩贡献较大[page::16]。

• 组合轮动策略表现：

- 根据各因子正负相关关系，分别对4个子行业打分，等权合成综合得分，选顶级子行业配置。
- 轮动策略获得相对行业整体7.16%的超额年化收益，附带更优的夏普比率和更低最大回撤，胜率约55%，表现稳定。
- 不同年分表现大部分优于行业整体，说明策略具有跨周期适应性（图8、表8、表9），明确支持基于组合因子构建子行业投资组合[page::17]。

2.4 特色因子引入：行业集中度（CR3）

• 行业集中度定义：

- 利用CR3（行业前三大上市公司毛利占比）衡量行业市场集中度，毛利为指标因其包含收入与成本双重考虑且弹性低，体现强者恒强效应。
- 2011-2015年行业集中度和股价走势存在较强正相关（0.55相关系数），近期集中度继续升高，尤其白电集中度最高（70%以上），说明龙头企业具明显规模经济与行业壁垒[page::18-19]。

• 子行业集中度差异：

- 白电最低家电零部件最高黑电居中，小家电集中度最低，市场竞争激烈且易受原材料影响。
- 图10显示2018年6月各子行业CR3具体水平[page::19]。

• 轮动模型加入CR3因子改进：

- 从2013年起企业上市比例较高，CR3数据可靠；
- 基于“原材料价格上涨时，高集中度行业受冲击较小”的假设，设计CR3加权打分机制；
- 结合已有6因子综合得分，形成改进版轮动模型；
- 表10显示引入CR3后超额收益从7.16%提升至8.38%，胜率提高，波动率降低，夏普比率提升至0.84，整体策略表现有效增强[page::19-20]。

2.5 结论与展望

• 总结：

1. 通过均值T检验选出M1同比、PMI、钢材价格指数和家电销产比作为有效择时因子，实现择时模型年化收益率由20.53%提升至27.69%，风险指标显著改善；
2. 筛选出6个有效因子建立子行业轮动模型，获得相对行业整体7.16%的超额收益，表现稳定且风险可控；
3. 引入行业集中度CR3特色因子后，策略收益和稳定性双提升，确认家电行业集中度是重要特征因子。

• 进一步改进方向：

- 挖掘更多有效择时及轮动因子，特别是面向获取相对Wind全A指数的超额收益因子；
- 优化因子筛选方法及权重配置效率；
- 加强行业内选股研究，与现有择时与轮动模型进行整合，形成完整研究体系；
- 注意策略历史数据基础的未来持续有效性风险[page::0,20-21]。

---

3. 图表深度解读

图1-2（城镇与农村家庭耐用消费品拥有量）

• 线条代表不同家电类别，横轴1985-2017年，纵轴为每百户拥有台数。

- 发现空调增速最快，城市市场空调拥有量明显高于农村，农村空调拥有量仍有较大增长潜力。

• 其他如彩电、冰箱增长趋缓，农村市场几近城市水平，说明农村家电渗透率不足仍是重要驱动力。

- 图表支持行业增长由消费升级及城乡差距驱动的逻辑[page::3]。

图3（家电子行业市值）

• 栏状图显示黑电、白电、小家电、家电零部件4个子行业总市值和市值均值差异。

- 白电总市值超8000亿元、市值均值超800亿，远超其他子行业，反映大市值和成熟度高的行业特征。

• 家电零部件呈小市值属性，受限于上游角色和龙头一体化战略。

- 体现子行业估值结构和投资风格多样性[page::5]。

图4（家电子行业年度收益表现）

• 柱状对比2006-2018年各年度行业整体及4个子行业收益率差异。

- 收益波动大，周期性显著，各年最优子行业不同，体现子行业轮动正确配置的重要价值。

• 2008年全球金融危机全行业大幅下跌，2015年波动显著，支持轮动策略有助于动态规避风险[page::6]。

图5（渤海家电指数与申万/中信家电指数净值对比）

• 三条线走势高度一致，验证渤海家电指数作为替代指数在样本和策略效果评估方面的代表性。

- 图形显示2006-2018期间行业总体上涨趋势及阶段性震荡[page::7]。

表3（择时因子均值T检验结果）

• 列出各因子上升和下降状态行业收益均值、t值、p值、关系性质。

- 仅四因子显著正负相关（M1同比、PMI、钢材综合指数负相关、家电销产比），明确支持这些因子的择时有效性。

• 体现检测方法科学可靠和数据支撑性[page::9]。

图6（冰洗空主要成本构成）

• 百分比堆叠条形图显示洗衣机、空调、冰箱成本中钢材、塑料、铜材、压缩机等组成占比。

- 钢材为主要成本，空调压缩机占比高，成本结构对原材料价格敏感性强，支持钢材价格指数选为成本代表因子[page::10]。

表4（择时策略表现）

• 年化收益率、波动率、夏普比率、回撤等指标择时策略均优于行业指数。

- 如最大回撤明显下降至41.5%，夏普比率接近1表明风险调整回报良好。

• 明确展示择时模型在实际投资中的可行性和优势[page::10]。

图7（择时模型净值表现）

• 净值曲线清晰显示择时模型曲线优于行业指数，尤其2014年后差距拉大，体现择时信号带来的价值。

- 时间维度覆盖金融危机后周期，策略具有跨周期有效性[page::11]。

表5（以渤海家电指数相对wind全A超额收益为对象的T检验）

• 所有因子均无显著区分能力，P值都不满足5%水平，表明以现有因子难以预测超额收益。

- 体现市场相对业绩影响因素复杂，需要新的研究路径[page::12]。

表7（有效因子汇总）

• 列示6个有效因子及其正负相关关系和回测表现。

- 价值类市盈率倒数带来最高超额收益（13.38%）和夏普比0.98，重要性突出。

• 其他因子如动量、流动性、波动等均有积极贡献，且胜率均超50%[page::16]。

图8（有效因子组合子行业轮动表现）

• 净值趋势展示最优子行业配置净值曲线远超行业整体和最劣子行业，明显支持因子轮动策略可行。

- 右轴曲线显示轮动策略相对行业整体累计超额收益稳步上升，体现组合优势和效果稳定[page::17]。

表8-9（最优子行业年化表现与年度分项）

• 表8显示年化收益率32.32%较行业整体25.16%高，夏普比率提升至0.81。

- 表9细分年度表现，多年内子行业配置超过行业整体，少数年份负表现明显受市场大幅调整影响，如2008年和2011年。

• 结合最大回撤、胜率综合评价，策略风险调整表现较优[page::17]。

图9（家电行业CR3集中度趋势）

• 2006年至2018年行业CR3集中度逐步上升，伴随行业整体股价净值同步上涨，二者走势相关，反映头部企业持续增强市场主导力。

- 体现行业成熟和集中度提升带来防御性优势[page::18]。

图10（2018年6月四子行业CR3水平）

• 白电集中度最高（约89%），黑电、家电零部件适中，小家电最低约50%，印证细分市场的竞争格局及溢价能力不同[page::19]。

表10（引入CR3因子后轮动模型表现）

• 超额年化收益率由7.16%提升至8.38%，波动率和胜率均有所优化，夏普由0.81提高到0.84，证明加入行业集中度相关因子提升了策略框架和表现[page::20]。

---

4. 估值分析

本报告主要聚焦行业和策略模型构建，对公司具体估值方法（例如DCF、市盈率等）未做详细阐述。部分因子如“市盈率倒数”作为价值因子之一在轮动模型中使用，反映一定的估值思路和运用。整体估值较多依赖统计和因子有效性验证，非传统估值模型展开。

---

5. 风险因素评估

• 报告明示风险提示为策略回测结果基于历史数据，存在未来失效风险。

- 未来市场环境、宏观经济变化或行业结构性变革可能改变因子有效性或轮动表现。

• 行业外部冲击及政策变化同样可能影响行业表现和模型适用性。

- 风险管理建议包含继续完善因子筛选方法、结合行业内选股模型降低单因子依赖部分风险[page::0,21].

---

6. 审慎视角与细微差别

• 报告中择时因子对绝对收益有效，但对超额收益效果有限，体现模型构建深度依赖宏观经济信息及行业特性，未来要实现相对收益仍面临挑战。

- 子行业轮动模型有效因子覆盖面较广，但胜率仅略高于50%，表明虽然收益提升，但仍具备一定不确定性和波动风险。

• CR3因子引入提升了模型性能，但基于毛利贡献度，部分中小企业或行业变动可能带来数据滞后及失效风险。

- 因子权重均等采用简单，报告指出未来权重优化有潜力进一步提升表现。

• 报告未涉及交易成本、市场摩擦等实际交易影响因素，模型回测表现可能存在理想化偏差。

- 整体报告逻辑严谨、数据详实，但因为数据和时间窗口限制，结论需结合后续市场实际验证。

---

7. 结论性综合

该研究报告通过严谨的数据验证方法，成功识别了中国家电行业的多个有效择时因子及子行业轮动因子，构建了基于宏观经济和行业中观的择时模型及基于财务特征和市场表现的轮动模型。报告的关键贡献在于：

• 行业择时模型通过M1同比、PMI、钢材价格指数和家电销产比四个因子，提高了行业配置的年化收益率和风险调整指标，显示经济流动性和原材料成本的双重驱动力作用。
• 子行业轮动模型利用6类财务与技术因子筛选优质子行业组合，获得了7.16%的年化超额收益，并实现最大回撤与胜率等指标的优化。
• 引入行业集中度CR3特色因子，兼顾行业竞争格局和龙头企业防御优势，进一步提升策略超额收益至8.38%并降低策略波动性。
• 图表深度解析显示城乡家电保有量趋势、子行业市值结构、行业集中度动态以及策略回测净值，数据与结论支撑充分。

该报告整体表达了对家电行业配置机会的积极看法，认为量化择时及轮动方法有助于挖掘行业投资价值，特别是在成熟且具有显著市场集中度优势的白电领域。同时对未来工作提出了切实可行的改进方向，尤其是在提升相对收益能力、因子权重优化及结合行业精选选股方面。

---

图片溯源

• 图1-2 城乡耐用消费品占有量趋势 ,

- 图3 行业子行业市值情况

• 图4 年度收益表现

- 图5 拟构渤海家电指数对比

• 图6 冰洗空成本构成

- 图7 择时模型净值表现

• 图8 子行业轮动净值表现

- 图9 行业集中度CR3趋势

• 图10 各子行业2018 CR3水平

---

（全文分析基于提供报告原文内容，所有页码标识依报告页码顺序标注）

报告