工业金属行业景气度分析框架 [page::4]

• 工业金属行业景气度由宏观景气度、供需景气度和行业上市公司景气度三部分组成。

- 供需景气度作为核心，反映行业供需关系和潜在需求变化。

• 上市公司景气度反映行业基本面表现，宏观景气度体现整体经济环境。

供需景气度构建及下游需求分析 [page::5][page::7][page::11]

• 表观供应=金属产量 + 金属进口，表观需求=产量+净进口-出口-库存变化。

- 四金属（铜27%，铝39%，锌17%，铅17%）按权重合成行业加权表观需求同比。

• 主要下游涉及电力、家电、交通、建筑、电子及机械行业，通过相关指标测算潜在需求增速。

- 电源基本建设投资额、冰箱销量同比、汽车产量累计同比、商品房销售面积累计同比、光电子器件产量累计同比及挖掘机产量累计同比等指标被选为代表。

• 下游需求加权合成潜在需求增速，与加权表观需求同比共同构成供需景气度。

- 供需景气度与行业指数表现高度吻合。

上市公司景气度构建与指标分析 [page::13][page::15][page::19]

• 通过回归筛选盈利、成长、流动性、衍生指标中与行业指数相关度高的五项指标：

- 销售毛利率、营业收入同比增速、总资产净利率ROA同比增速、存货周转天数同比增速、销售费用/营业总收入。

• 多维指标相关性分析支持指标合成，指标均与行业指数正相关。

- 合成景气度指数与行业指数变动趋势高度一致。

宏观景气度指标筛选与构造 [page::20][page::22][page::23]

• 选择宏观利率（期限利差）、经济增长（GDP同比、PMI、PPI、CPI、工业增加值）、货币供应量（M2同比）七个正相关指标。

- 各指标经回归确认与工业金属行业指数表现相关且显著。

• 宏观景气度采用七指标标准化均值合成。

三大景气度关系与加总景气度构建 [page::24][page::25][page::26]

• 供需景气度领先上市公司景气度，上市公司景气度领先宏观景气度。

- 三景气度指标标准化后加总，形成加总景气度指标。

• 加总景气度趋势与申万工业金属指数高度吻合。

景气度指标与价格及超额收益关系分析 [page::27][page::29][page::30]

• 供需、上市公司及宏观景气度与LME 3个月铜价均有显著正相关，供需景气度领先价格12期。

- 加总景气度与铜价相关性更强，领先11期。

• 景气度与行业超额收益相关性较弱，领先关系不显著。

景气度指标与行业指数及相对净值关系 [page::28][page::31]

• 景气度与申万工业金属指数及行业相对万得全A指数净值均有显著正相关。

- 供需景气度与相对净值领先12个月，加总景气度领先12个月。

• 宏观景气度稍滞后，相对净值表现，上市公司景气度领先10个月。[page::6][page::11][page::15][page::23][page::27][page::28][page::31]

工业金属行业景气度研究报告详尽分析

---

1. 元数据与概览

• 报告标题：工业金属行业景气度研究——申万主动量化之有色行业工业金属景气

- 作者：证券分析师 杨国平、王湘，研究支持 王宏为

• 发布机构：申万宏源证券有限责任公司

- 发布日期：2019年3月21日

• 研究主题：围绕工业金属行业的景气度特征，涵盖铜、铝、锌、铅四种主要工业金属，通过宏观、供需、上市公司三个维度结构化地分析行业景气度，进而预测和解释行业走势。

- 核心论点与信息：
- 行业景气度综合三大维度：供需景气度（核心）、行业上市公司景气度（行业表现）、宏观景气度（宏观环境影响）；
- 供需景气度聚合表观供需量及潜在需求增速，潜在需求通过下游六大终端行业的领先指标间接观测；
- 上市公司景气度构造依赖多个反映盈利、成长和流动性的财务指标；
- 宏观景气度则通过利率、经济增长、货币供应和信心指数七个指标综合而成；
- 三个维度指标组合后的加总景气度能较好地领先并解释工业金属行业指数；
- 该研究为投资者和行业分析师提供了系统的景气度测算工具和分析框架。
[page::0,4]

---

2. 逐节深度解读

2.1 工业金属行业景气度分析逻辑（第4页）

• 关键论点：行业景气度分三维度，宏观景气度反映整个经济环境，供需景气度体现金属的市场供需关系，是核心驱动力，上市公司景气度则呈现供求关系变化在公司层面的体现。

- 逻辑链：
- 供需景气度通过对铜、铝、锌、铅四种金属的表观供给与需求分析综合得出；
- 下游行业和宏观指标对潜在需求进行间接估计；
- 不同维度景气度相互作用，最后加权综合形成整体行业景气度。

• 图1展示了三维度的关系和打分逻辑，表明行业景气度的构成框架完整且层次清晰。[page::4]

---

2.2 供需景气度详述（第5-12页）

• 表观供给与需求定义：

- 供给为金属产量与进口量之和；
- 需求由表观需求量和潜在需求增速构成，表观需求量以产量+净进口-库存增减计算；
- 库存数据采用上海期货交易所库存小计指标近似。

• 潜在需求增速：

- 由电力、家电、交通、建筑、电子及机械六大下游行业相关指标加权得出；
- 各下游行业指标均通过相关性和领先关系分析挑选出代表指标，如电源基本建设投资完成额（电力）、冰箱销量（家电）、汽车产量（交通）、商品房销售面积（建筑）、光电子器件产量（电子）、挖掘机产量（机械）。

• 加权方法：

- 四种金属表观需求同比增速按行业权重（铜27%、铝39%、锌17%、铅17%）合成整体需求增长指标；
- 下游行业需求占比分布详见表1，不同行业占比权重用于最终潜在需求加权。

• 图示分析：

- 图3展示了表观需求与供给的月度差额与申万工业金属指数波动高度相关；
- 图4显示加权表观需求同比与行业指数同步波动，验证需求指标有效性；
- 图18展现供需景气度与行业指数整体趋势吻合，证明供需核心地位。

• 构造公式：

- 供需景气度构造公式为（表观需求/表观供给）乘以行业潜在需求增速调整后的加权值，加权方式确保持衡性及有效领先性。

• 结论：

- 供需景气度是景气度的核心驱动，极大程度上决定行业走势。

综上，供需景气度以多维度数据和加权结合实现高度准确的工业金属需求供给动态捕捉，兼顾领先指标和实际库存消长。[page::5-12]

---

2.3 下游行业需求细节分析（第7-11页）

• 重点针对六个细分行业，选取体现行业活跃度和需求的重要指标，对指标与工业金属表观需求同比的相关性及领先滞后关系做深入分析：

- 电力行业：以电源基本建设投资完成额累计同比为代表指标，相关性最强且领先性明显（图5-6）。
- 家电行业：选用冰箱销量当月同比增速（图7-8）为最佳代表，与金属需求正相关。
- 交通行业：汽车产量累计同比显示最强相关性，与工业金属需求同步（图9-10）。
- 建筑行业：通过商品房销售面积累计同比指标反映房地产拉动的建筑需求趋势（图11-12）。
- 电子行业：光电子器件产量累计同比领先且与金属需求正相关，故纳入指标（图13-14）。
- 机械行业：挖掘机产量累计同比代表机械需求，相关度最高（图15-16）。

• 通过权重加权形成潜在需求增速指标（图17），补充了表观供需分析的深度和前瞻性。

此细分深入极大的丰富了景气度衡量中的需求侧视角，使指标更具行业适用性和领先优势。[page::7-11]

---

3. 上市公司景气度分析（第13-19页）

• 财务指标汇总（表2）：

- 包括盈利指标（ROE、ROA、净利润、销售毛利率等）；
- 成长指标（上述指标同比变化）；
- 流动性指标（存货及应收账款周转率、流动比率等）；
- 衍生指标（销售费用/营业收入等）。

• 指标回归性能分析（表3）：

- 多个财务指标均对申万工业金属行业指数具有显著解释力，尤其是销售毛利率、营业收入同比增速、总资产净利率同比、存货周转天数同比与销售费用比率表现突出；
- 收益类指标回归t值和R²均表明盈利和成长能力紧密关联行业波动；
- 衍生指标中的销售费用/营业收入比率亦显著正相关。

• 指标趋势匹配分析：

- 图19-25显示各指标与行业指数走势密切对应，盈利和成长指标偏向领先，流动性指标表现稳健，销售费用具积极相关性，表现市场费用投入与景气度增长间联系。

• 指标相关性分析（表4）：

- 主要指标间存在正相关但各具信息特征，代表不同维度行业表现；
- 相关性相对分散，表明多指标综合重要性。

• 合成上市公司景气度指标方法：

- 选取销售毛利率、营业收入同比增速、ROA同比增速、存货周转天数同比增速和销售费用比率五指标，
- 通过标准化后简单算术平均合成复合指标。

• 合成指标表现：

- 图26展示上市公司景气度与行业指数走势高度匹配，反映行业盈利、经营情况的直观反映。

该部分充分利用了量化的财务数据，从基本面层面精准刻画行业健康度和运行活力。[page::13-19]

---

4. 宏观景气度分析（第20-23页）

• 宏观指标体系（表5）：

- 利率：国债到期收益率（1年、10年）、期限利差；
- 经济增长：GDP及工业、建筑、房地产分项同比，PMI，PPI（各类），CPI，全工业增加值等；
- 货币供应量：M0、M1、M2及差值同比；
- 信心指数：消费者满意度、信心指数及预期指数。

• 指标筛选逻辑：

- 以万得全A指数剔除市场整体波动，回归分析确定对申万工业金属指数特异性影响最大的宏观指标；
- 利率指标中期限利差相关性最强，显著影响行业；
- 经济增长指标中整体GDP当季同比、PMI、CPI消费品同比、工业增加值当月同比表现突出；
- 货币供应量中M2同比表现优异；
- 信心指数指标相关性较弱，仅消费者预期指数小幅显著。

• 构造方式：

- 7个正向相关指标标准化后求均值，形成宏观景气度；

• 实证表现：

- 图27显示宏观景气度与行业指数存在明显一致性，说明宏观经济是行业重要外生驱动变量。

该部分展现了宏观经济多角度、多维度综合构建行业宏观环境评价指标的精准路径。[page::20-23]

---

5. 三大景气度关系与加总（第24-26页）

• 三大景气度之间关系：

- 供需景气度领先上市公司景气度，后者领先宏观景气度；
- 供需景气度与上市公司景气度，供需景气度领先约12个月，二者强正相关；
- 供需景气度领先宏观景气度约3个月，宏观稍滞后于上市公司景气度1个月；

• 加总景气度定义：

- 三者标准化后简单相加，形成总结性景气度指标；

• 表现：

- 图29显示加总景气度与申万工业金属指数高度一致，领先关系清晰，有力概括行业整体景气变化。

该环节通过景气度的层层叠加深化了景气系统的稳定性与解释性，凸显供需供给端驱动力的重要地位。[page::24-26]

---

6. 景气度指标效果评估（第27-31页）

6.1 景气度与工业金属价格

• 以LME三个月铜期货官方价为代表金属价格，观察三个景气度与价格的关系；

- 供需、上市公司、宏观及加总景气度均表现出较强正相关，一定程度领先价格，尤其供需景气度领先价格长达12期，表明景气度指标可作为铜价领先指标（图30-31，表13）；

• 此处充分体现了货币价格与实际供需关系及企业经营状态的内在联系。

6.2 景气度与工业金属行业指数

• 供需和宏观景气度与行业指数高度同步，上市公司景气度次之；

- 领先滞后方面，三个单项景气度略滞后行业指数1期，加总景气度与指数一致（图32，表14）；

• 说明景气度指标能够较好地解释指数波动。

6.3 景气度与工业金属行业超额收益

• 超额收益即行业指数收益剔除大盘万得全A指数。

- 景气度与超额收益波动趋势相关性较弱，同时统计数据显示领先关系不显著（图33-34，表15）；

• 可能反映行业超额收益受更多短期因素和市场情绪驱动，景气度作为宏观及基本面指标主要表现为中长期趋势指导。

6.4 景气度与行业相对净值

• 以行业指数与万得全A指数比值作为相对净值；

- 景气度指标与行业相对净值存在显著强正相关，且领先关系明显（供需景气度领先最多12个月）；

• 反映行业估值水平与基本面景气度紧密联动，加总景气度获得最优匹配（图35-36，表16）。

整体表明景气度指标具备极高的行业定价和估值参考价值，但对短期超额收益的解释能力有限。[page::27-31]

---

7. 报告总结（第32页）

• 本报告构建了基于宏观、供需和上市公司三个视角的工业金属行业景气度评价体系；

- 供需景气度为核心，通过对铜、铝、锌、铅的综合供需动态及其下游多行业潜在需求加权形成；

• 上市公司景气度通过财务数据筛选回归形成，反映行业盈利及成长动力；

- 宏观景气度选定包括GDP、PMI、CPI、PPI、M2、期限利差等代表性指标综合计算，刻画宏观大环境影响；

• 三大景气度合成加总景气度，领先行业指数和相对净值，具有较强的预测和解释力；

- 景气度与铜价格高度相关，能为投资及风险管理提供系统化决策依据；

• 报告为工业金属行业从宏观到企业层面提供了详尽、系统且数据驱动的景气度测算模型和实证验证。

总体来看，景气度指标的构建和应用实现了定量与定性结合，兼顾领先性和行业特性，对于投资者、企业和管理者洞察行业周期、指导操作具有重大价值。[page::32]

---

3. 图表深度解读

• 图1（第4页）：行业景气度三维度关系示意图。直观展示行业景气度由宏观景气度、供需景气度和上市公司景气度组成，图形以色块区分三维度，体现分析框架核心结构。

• 图2（第5页）：供需景气度逻辑图。表观供给由产量加进口构成，需求由表观需求及库存变化组成，下游六行业需求作为潜在需求输入，图中通过流程框图清晰呈现数据来源及组合逻辑。

• 图3-4（第6页）：

- 图3展示表观需求减供给与工业金属指数的双轴月度走势，较强同步性表明供需矛盾对指数有强烈影响；
- 图4显示铜、铝、锌、铅四金属按权重加权的表观需求同比与指数走势匹配良好，验证模型合理性。

• 图5-16（第8-10页）：

- 各类下游行业关键指标的领先滞后相关图及与工业金属需求同比的比较，多数显示代表指标领先趋势明显，表明各行业指标可有效预测工业金属需求变化。

• 图17（第11页）：

- 通过权重加权后下游需求增速与加权表观需求同比对比图，走势高度一致，构成潜在需求增速基础。

• 图18（第12页）：

- 供需景气度与工业金属指数走势对比，二者趋势基本同步，验证指标代表行业整体供需变化。

• 表2、3、4（第13-19页）：上市公司财务指标汇总、回归说明及相关矩阵，系统说明指标选取和筛选的合理性。

• 图19-26（第16-19页）：

- 多条盈利能力、成长性、流动性指标与行业指数间走势匹配，尤其销售毛利率、ROE、ROA等核心财务指标表现突出；
- 最终行业上市公司景气度合成曲线与行业指数趋势吻合良好（图26）。

• 表5-9（第20-22页）：

- 宏观指标归类及回归相关数据，统计各指标对行业指数的解释度及显著性，说明宏观景气度构造依据。

• 图27（第23页）：

- 宏观景气度与行业指数走势，走势同步表明宏观经济对工业金属影响明显。

• 图28（第24页）：

- 三大景气度变化及其相互关系展示，图中说明供需领先公司1期，公司领先宏观1期，供需领先宏观3个月，突出供需景气度的核心作用。

• 图29（第26页）：

- 加总景气度与行业指数对比，趋势密切，说明综合指标有效。

• 图30-31（第27页）：

- 景气度与铜价格走势相关性较好，特别是加总景气度领先铜价，具备价格预测价值。

• 图32（第28页）：

- 景气度与行业指数比较，供需景气度与宏观景气度表现最为同步。

• 图33-34（第29-30页）：

- 景气度与行业超额收益图示，波动趋势相关性较弱，预测能力有限。

• 图35-36（第31页）：

- 景气度与行业相对净值走势，强正相关性尤其明显，建议重点关注相对估值维度。

以上图表层层递进、数据详实、分析严谨，全面支撑报告结论。[page::4-31]

---

4. 风险因素评估

报告未明确列出具体风险条目，但结合行业及分析，以下风险因素需关注：

• 数据准确性及时效风险：部分指标（如库存、下游行业数据）为近似估算或统计数据，可能存在滞后或偏差；
• 宏观经济及政策变动风险：宏观环境变动显著影响工业金属需求及价格，政策调控或国际贸易摩擦均可能产生未预期波动；
• 下游行业结构变化风险：新技术、新材料替代或行业需求结构调整可能改变工业金属需求模式，影响潜在需求估计；
• 市场情绪及流动性风险：短期价格及超额收益波动受情绪、资金面影响较大，景气度指标难以预测短期波动；
• 模型和指标稳定性风险：景气度指标虽表现强相关，但基于历史数据建模，未来模型有效性存在不确定性。

报告建议的缓解策略隐含于多维度指标设置可部分分散单一风险，但整体依赖数据准确性与持续性更新为关键。[page::0-31]

---

5. 批判性视角与细微差别

• 前瞻指标的选择合理且系统，但对指标权重分配和加权的明确性稍显不足，如供需景气度中潜在需求具体加权的权重与指标权重的相互影响未详述，可能影响景气度灵敏度和稳定性。
• 上市公司景气度指标选取基于相关性较强的几个指标，虽然有效但未充分考察替代指标或行业内不同细分子行业表现的异质性。
• 宏观景气度主要以正相关指标构成，弱化负相关或逆相关指标的观点可能导致潜在信息遗漏。
• 超额收益分析弱相关或滞后表现，提示景气度工具更适宜用于中长期趋势判断，而非短期收益捕捉，对配置策略的实际参考需注意区分。
• 部分图表（如篇幅内公式显示页码11页）表达存在排版错误或信息不完整情况，影响理解准确性。
• 报告未涉及估值模型，如DCF或多因子定价，留白了投资估值关联，可视为后续研究方向。

整体报告结构严谨，数据翔实，但建议细化指标权重和提高对潜在风险变量的敏感度分析。[page::11,15-17,22-23,29]

---

6. 结论性综合

申万宏源发布的《工业金属行业景气度研究》通过详实数据和科学方法论，实现了对工业金属行业景气度的多维度刻画与预测。核心发现如下：

• 多维度景气度体系构建：报告用宏观、供需和上市公司三个层面合成工业金属行业景气度，供需景气度位核心得分因素，通过表观供需量和精细的下游潜在需求指标体现行业基本面，结合上市公司基于五大财务指标的景气度和多个宏观经济指标形成整体框架。
• 指标领先性及相关性：供需景气度领先上市公司和宏观景气度，三者共同构成的加总景气度领先行业指数和铜价格，且与行业相对估值净值存在强相关，显示其优秀的趋势判断和估值辅助功能。
• 细分行业数据深度挖掘：下游六大行业的精细指标筛选和领先关系揭示了工业金属需求端动态，丰富了供需景气分析的内涵和外延。
• 企业基本面刻画完善：上市公司景气度指标涵盖盈利、成长和财务流动性多个方面，定量回归验证其对行业指数的强解释能力，确认财务指标对行业景气度反映的有效性。
• 宏观经济指标严谨选取：经济增长、利率、货币供应和部分信心指数经过统计回归挑选具行业影响的关键指标，宏观景气度合理构造并与行业指数同步。
• 应用局限与深化空间：

- 景气度指标对超额收益解释力较弱，提示在资产配置或短期交易中需谨慎应用；
- 报告未具体考虑估值模型与风险偏好调整，为进一步投资决策支持预留空间；
- 对指标加权细节给出更多透明度及潜在风险因素的衍生深究可提升模型解释力和实用性。

• 图表丰富且具解释力：含三十余幅趋势对比图和十余个数据表格，系统展示了景气度各维度的动态表现和相互关系，支持结论的定量依据。

总体而言，本报告构建的工业金属行业景气度体系科学、详实且具备较强领先预警能力，适合作为行业周期判断、投资策略调整和风险监测的有效工具，对研究工业金属基本面有重要的理论和实际价值。[page::0-32]

---

（全文引用页码均对应报告原文页码，并以[page::x]标注）

报告