A股市场估值与盈利走势回顾 [page::3]

• A股PE估值分位数处于34%，历史低位，月均换手率也偏低，显示市场情绪较弱。

- 未来一年净利润预期增速约24.5%，初步探底回升，估值基本反映悲观预期。

估值与盈利驱动收益拆解及相关性分析 [page::4][page::5]

• 指数收益率拆分为估值变动与盈利变动两部分，近年来估值对收益贡献显著高于盈利贡献。

| 年份 | 万得全A回报率(%) | 估值变动(%) | 盈利变动(%) |
|--------|------------------|-------------|-------------|
| 2021 | 11.1 | -13.9 | 25.0 |
| 2022 | -18.2 | -16.8 | -1.3 |
| 2023 | 1.9 | 5.8 | -3.9 |

• 估值同比变化显著均值回复，盈利同比呈微弱正自相关，回报率与估值变化相关度约为72%。

宏观领先指标与盈利及估值的正相关关系 [page::6][page::7]

• OECD中国领先经济指标前瞻A股盈利趋势，表明盈利复苏预期开始显现。

• 股息率上升稳健预测未来PE同比提升。

• 宏观流动性M2-M1剪刀差与未来PE同比正相关，流动性宽松有利估值提升。

估值与盈利分部预测模型及收益率展望 [page::8]

• 采用“分部预测法”分别对估值同比和盈利同比进行独立回归建模，避免因果关系混淆。

- 2023年6月起未来一年预期收益率23%，其中估值贡献22%，盈利贡献1%，估值提升为主要驱动力。

外资流入放缓及影响力下降趋势 [page::9][page::10]

• 北向资金自2014年以来累计流入A股近1.7万亿，但2022年流入显著放缓。

• 2016年-2019年5月外资跑赢主动股基，2019年6月后表现落后，说明A股更多由内资“以我为主”决定。

宏观风格行业轮动策略框架及因子体系 [page::10][page::11]

• 采用风格轮动驱动行业轮动的思路，将宏观基本面通过多风格因子映射至行业选择。

• 主要风格因子包括估值、盈利预期增速、动量、盈利质量、杠杆率、流动性、波动率和贝塔。

宏观风格轮动策略预测流程与回测表现 [page::11][page::12]

• 采用“弱投票器”多因子组合动态选优分析，提升样本容量，降低过拟合。

| 每期行业数量 | 胜率 | 年化超额收益 | 夏普比率 |
|--------------|------|--------------|----------|
| 6 | 61% | 11.0% | 1.10 |
| 8 | 62% | 9.9% | 1.23 |
| 10 | 60% | 8.9% | 1.24 |

历史行业推荐与当前优选行业 [page::13][page::14][page::15]

• 行业轮动以计算机、传媒、电子、综合金融、消费者服务等为高景气行业。

高景气行业轮动策略及因子构建 [page::15][page::16]

• 构建基于净利润预期同比、ROE、中短期景气度变化和情绪型斜率因子精细描述盈利预期趋势。

| 分类 | 因子 | 计算方法 |
|------|-----------------------|----------------------------------------------|
| 一类因子 (赛道型) | NETPROFITF1yoy | NETPROFITF1 / NETPROFITF1去年同期 -1 |
| | NETPROFITF1FOyoy | NETPROFITF1 / NETPROFITFO -1 |
| | ROEF1 | FY1预期可分配利润 / 最近季度净资产 |
| 二类因子 (景气度型) | NETPROFITF1yoydelta3m | 当前季度同比 - 上季度同比 |
| | NETPROFITF1FOyoydelta3m | 同上 |
| | ROEF1delta3m | 当前季度ROE - 上季度ROE |
| 三类因子 (情绪型) | NETPROFITF1yoydelta3md1m | 当月变化量 |
| | NETPROFITF1F0yoydelta3md1m | 同上 |
| | ROEF1delta3md1m | 同上 |

• 2023年初高景气策略经历震荡后拥挤度回落，目前仍具备较大Alpha空间。

风险提示 [page::18]

• 投资者需关注基于历史数据构建的模型可能失效风险。

中银国际证券“金融工程 2023 年中期策略”研究报告详尽分析

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一、元数据与概览

• 标题: 金融工程 2023 年中期策略 — 乘胜而上

- 作者: 郭策、李腾

• 发布机构: 中银国际证券股份有限公司

- 发布时间: 2023 年中期报告 (具体发布日期未明确)

• 研究主题: A股市场宏观策略分析与行业机遇展望

核心论点与目标

报告围绕2023年下半年A股市场展开，以宏观视角对行情的盈利和估值趋势进行定量测算，并基于量化模型预测未来年度回报率，同时通过行业轮动模型揭示当前结构性机会。整体基调积极，认为当前市场情绪虽低迷，但估值已充分反映利润底部，存在估值修复及盈利复苏的双重动力，未来一年指数预期收益率达23%。此外，考虑外资流入趋势变化，认为外资扰动减少，A股“聪明钱”特征显著。行业策略推荐聚焦计算机、传媒、机械、食品饮料、电力及公用事业、消费者服务等高景气行业，指出量化策略仍有较大阿尔法空间。报告整体对下半年市场持乐观看法，建议关注结构性机会。

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二、逐节深度解读

1. 权益预期收益定量展望

1.1 市场跟踪与复盘

• 市场情绪与估值

报告指出，截至2023年5月底，万得全A对应PE（ttm）估值位于2000年以来34%的较低分位，换手率（月均1.55%）同样处于历史低点（图表1）。表明市场情绪整体偏弱且交易活跃度低。

• 盈利现状

当前A股盈利处于底部回升初期，未来一年净利润预期增速达24.5%，处于近6年盈利预期触底后的上升开端。历史数据对比发现，当前估值水平已充分反映弱盈利预期，存在估值修复空间（图表2）。这一分析基于PE与盈利预期增速的历史对应关系，提示后续估值扩张有基础。[page::3]

1.2 估值与盈利贡献拆解

• 报告用公式拆解股指年收益率为盈利变动和估值变动的对数和方程：

\[
\ln\left(\frac{Pt}{P{t-1}}\right) = \ln\left(\frac{EPSt}{EPS{t-1}}\right) + \ln\left(\frac{PEt}{PE{t-1}}\right)
\]
以剖析A股历史收益来源（图表3）。数据显示，历史行情中估值和盈利两大因素波动显著。2021年表现“跷跷板”效应：盈利上涨而估值下行；2022年出现“双杀”：盈利和估值双双走弱，市场受挫严重（图表4）[page::4]

• 当前2023年数据显示估值贡献有所回升，尽管盈利变动依旧承压，表明估值复苏承载市场主要上涨动力。

1.3 统计特征

• 利用AR(1)自相关系数（图表5），发现：

- 指数年度收益率表现弱负相关，短期内有回调风险；
- 盈利同比变动呈弱正相关，盈利趋势存在一定持续性；
- 估值同比变动显著负相关，体现明显均值回复特性。

• 相关性分析表明估值变化对同期收益的相关度明显高于盈利变化，估值对短期收益影响更大（图表6）[page::5]

1.4 领先经济指标对盈利的影响

• 利用OECD中国领先综合经济指标（涵盖农业化肥产量、钢铁产量、出口订单、建筑施工面积、汽车产量、股指换手率等）与A股未来一年EPS同比走势比较，双方呈显著正相关，且领先盈利指标2-8个月（图表7-8）。

- 当前该综合领先指标开始反映盈利复苏预期，有助于盈利端预期改善（图表8）。[page::5][page::6]

1.5 估值端的股息率与流动性指标

• 股息率与未来一年PE同比呈稳定正相关关系，表明股息率升高预示估值有提升空间（图表9）。

- M2与M1货币供应同比剪刀差与未来一年PE同比具有显著正相关，预示流动性相对宽松或改善将利好估值（图表10）。

• 货币政策预计不会快速收紧，估值端具备上涨动力。[page::6][page::7]

1.6 年度收益预测模型

• 报告创新采用分部预测法，将收益率拆解为估值同比和盈利同比两个子模型分别预测，再进行合成。原因在于驱动盈利和估值的因子不同，统一模型难抓住因果关系且预测区间受限。

- 模型输入包括M2-M1差异、股息率(D/P)、OECD领先指标等（图表11）。

• 基于2000年以来8年滚动外样本验证，模型在2008-2022年期方向准确率高达73%。

- 最新预测结果：2023年6月起未来一年万得全A指数预期回报达23%，其中估值贡献22%，盈利贡献1%，表明估值修复是主要驱动（图表12）。[page::7][page::8]

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2. A 股结构性机会展望

2.1 外资流入趋势与影响

• 外资自2014年起陆续流入A股，目前存量资金约1.7万亿元。

- 与2017-2019年相比，2022年外资面临美联储加息压力，边际流入显著放缓。

• 预计2023年加息压力缓解后，外资对A股扰动减弱（图表13）。

- 北上资金相较沪深300和普通股票型基金的超额收益发生变化，2016-2019年跑赢主动基金，2019年中期后跑输，反映外资投资行为从“主动+定价权”转向更被动，A股“聪明钱”表现突出，内资机构主导Alpha机会（图表14）。[page::9][page::10]

2.2 宏观风格行业轮动策略

• 采用“自上而下”的宏观风格轮动框架，基于宏观基本面推进风格演变预测行业轮动，避免直接由宏观到行业的非稳健单一路径（图表15）。

- 构建多个风格因子（估值、盈利预期、Beta、动量、波动率、流动性、杠杆、盈利质量等）（图表16）。

• 解决小样本局限，采用“弱投票器”（一种类似随机森林bagging思想）对风格对应指标动态优选与综合投票，实现稳定的行业预测（图表17）。

- 策略实证表现稳健，2013-2023年年化超额收益11%左右，2020年至今保持正增长趋势（图表18-20）。

• 2023年初至今准确捕捉到TMT、建材、有色金属等核心板块轮动机会（图表21-23）。

- 六月份风格预测倾向：看多高Beta、低估值风格，看空12个月动量，看多3个月高波动率（图表22）。[page::10][page::11][page::12][page::13][page::14][page::15]

2.3 高景气行业轮动策略

• 构建基于盈利预期同比及ROE的3类因子体系（赛道型、景气度变化、短期情绪），准确刻画行业盈利预期趋势及加速度（图表24-25）。

- 长期业绩表现优异，2013年至今超额收益显著且稳健，2022年上半年回调后，2023年初拥挤度显著下降，有望获得反弹阿尔法（图表26-27）。

• 当前推荐行业包括机械、计算机、食品饮料、电力及公用事业、消费者服务，均体现较高景气度（图表28）。[page::15][page::16][page::17]

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3. 风险提示

• 主要风险为基于历史数据构建的模型可能发生失效，提示投资者需警惕回测偏差和结构性变化导致的预测误差风险。[page::18]

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三、图表深度解读

图表1. A 股估值与情绪处于历史较弱区间

• 展示万得全A指数PE估值分位及月均换手率，显示估值位于较低历史区间(34%)，换手率亦处低位，市场情绪偏弱，交易活跃度不足。

- 该图支持报告对市场情绪和估值的基调判断，为预期估值调整奠定基础。[page::3]

图表2. A 股盈利处于底部回升区间，估值充分反映弱现实

• 图中PE_ttm与未来一年净利润预期增速走势对比显示，当前预期盈利增速回升，而估值反映了之前盈利弱势，估值处于相对较低水准。

- 该图强调估值修复空间，支持2023年下半年市场回暖的逻辑。[page::3]

图表3 & 4. 万得全A 估值与盈利贡献拆解

• 图表3以同比变动率显示估值与盈利贡献，2016-2017年及2021年市场表现了估值与盈利的跷跷板效应，2022年双调双杀格局明显。

- 图表4为年度数据拆分，直观反映各年收益率由估值变动和盈利变动构成比例。

• 二图联合说明收益拉动核心在于估值或盈利的相对表现，2023年初估值环节有所改善。[page::4]

图表5 & 6. 自相关系数与相关性分析

• AR1系数揭示估值同比负相关，符合均值回复特性；盈利同比小幅正相关；指数收益微弱负相关。

- 估值变动与指数同期收益相关性0.72，高于盈利贡献0.56，说明市场收益更多由估值波动驱动。

• 这一数据支撑估值将在短期内发挥关键作用。[page::5]

图表7 & 8. OECD中国领先经济指标与A股盈利

• 指标含农业化肥产量、钢铁产量、出口订单、施工面积及汽车产量等反映实体经济多个维度，呈领先性。

- 其曲线与未来EPS同比正相关，说明领先指标有效预示盈利复苏。2023指标转好事件预示盈利回暖。[page::5][page::6]

图表9 & 10. 股息率与流动性的估值预测能力

• 股息率上升与PE未来变动呈强正相关，反映经济体或市场资金成本变化对估值的影响。

- M2-M1剪刀差作为流动性宽紧代理，与PE未来同比同样呈显著正相关。

• 说明当前及未来宽松流动性环境有助于支撑股市估值。[page::6][page::7]

图表11 & 12. 年度收益预测模型结构与实证效果

• 分部预测模型分别拟合估值同比及盈利同比，使用M2-M1、D/P和OECD领先指标等变量。

- 实证显示预测值与实际收益吻合度较高，8年滚动样本外验证预测方向胜率达73%，展现良好可靠性。

• 2023年6月预测23%的年度收益主要由估值改善驱动，盈利贡献较小（1%）。[page::7][page::8]

图表13 & 14. 外资流入趋势与北上资金表现

• 外资边际流入增速放缓，累计流入资金虽持续增长，但同比大幅降低，表明外资影响力减弱。

- 北上资金相对主动公募基金的超额收益衰减，自2019年中期开始跑输主动基金，显示外资不再是A股Alpha主导力量，市场“自我主导”效应增强。[page::9][page::10]

图表15-17. 宏观行业轮动策略框架与弱投票器原理

• 构建多风格因子（估值、Beta、波动率等）并基于多指标动态优选，采用弱投票器机制突破样本稀缺，小样本过拟合限制，实现多次指标利用提升预测稳健性。

- 体系基于自上而下的宏观→风格→行业路径，规避直接宏观驱动行业的非稳健影响。[page::10][page::11]

图表18-20. 宏观行业轮动策略绩效回顾

• 策略在活跃期年化超额收益约为9%-11%，夏普比率约1.1-1.24，表现稳健。

- 近期超额净值图显示2020年至今持续正收益，2023年持续攀升，表明策略对于市场风格变化的适应性不错。[page::12]

图表21-23. 行业推荐及排序

• 2020至今行业推荐板块明显轮动，2023年TMT（计算机、传媒、电子）、建材、有色金属等行业轮动机会突出。

- 六月份宏观因子下前八行业为计算机、传媒、电子、综合金融、消费者服务、有色金属、通信、建材，各行业排序长期保持领先优势。[page::13][page::14][page::15]

图表24-27. 高景气行业轮动策略

• 通过盈利预期的水平、斜率、曲率建模捕捉景气变化信号。

- 策略2013年至今表现优异，2023年策略拥挤度下降，表明未来潜在阿尔法较大。

• 主要推荐行业包括机械、计算机、食品饮料、电力及公用事业、消费者服务。[page::15][page::16][page::17]

图表28. 近7个月高景气行业排名

• 综合行业排名变化显示，机械和计算机等行业排名稳定靠前，食品饮料和电力及公用事业等行业景气度持续攀升，符合高景气策略推荐方向。

- 部分高估值行业被标黄提示风险管理。[page::17]

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四、估值分析

报告主要通过：

• 收益拆分法：将股指收益拆解为估值变化和盈利增长两部分，单独建模预测，解决了传统“统一收益预测”模型对因果效应识别不足的问题。

- 估值驱动：估值部分主要由股息率、流动性（M2-M1剪刀差）等指标带动，表现出显著均值回归特征。

• 盈利驱动：盈利部分依赖于OECD中国领先经济指标，综合反映实体经济恢复。

- 采用滚动8年窗口样本外回测，验证效果稳健，预测未来一年估值改善贡献占比高达22%，盈利贡献仅1%。

• 该方法强化了宏观指标对估值与盈利双通道驱动的定量评估，在A股盈利处于低位阶段具有指导意义。[page::7][page::8]

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五、风险因素评估

• 模型风险：历史数据模型构建的预测存在失效风险，市场结构、政策环境和外部经济环境突变可能导致模型预测不准确。

- 外部环境：美联储加息、流动性收紧或地缘冲突带来的不确定性可能对估值和盈利产生冲击。

• 行业拥挤度风险：高景气行业轮动策略存在拥挤度过高的风险，可能导致反转或阿尔法收敛。

- 策略适应性风险：宏观风格行业轮动基于历史的经济周期和风格表现，若未来周期表现不一致，可能削弱策略有效性。

• 报告虽指出风险提示，但未详述缓解措施，投资者需增强模型风险意识。[page::0,page::18]

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六、批判性视角与细微差别

• 估值主导的强烈预期回报（占比22%）加重了对估值修复的依赖，盈利仅占1%，若盈利复苏放缓或领先指标失效，实际回报可能不及预期。

- 外资影响力减弱的判断存在不确定性，全球资本流动和国内资本市场对外开放政策调整均可能影响趋势。

• 宏观风格行业轮动策略基于历史经验，面对A股日益成熟、结构复杂化的市场，策略稳健性和持续有效性仍存挑战。

- 风险提示较为笼统，缺乏对政策风险、宏观突发事件的具体分析。

• 图表中部分行业估值泡沫提示虽存在，但未在核心逻辑中充分体现。

- 报告整体偏向系统化量化策略，文本可能存在对模型有效性的乐观预设，投资者需结合实际操作做进一步验证和调整。

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七、结论性综合

本报告系统性剖析了2023年A股市场的宏观盈利与估值趋势，构建了基于股息率、流动性和领先经济指标的双通道收益预测模型，准确定位估值端为未来全年市场回报主驱动力，盈利虽回升但贡献有限。量化模型预测2023年6月起未来一年A股预期收益率约23%，为投资者提供强烈积极指引。

通过跟踪外资流入变化揭示境外资金对A股影响力减弱，强化内资机构主导定价权的市场“自我主导”特征。行业层面，报告引入宏观风格行业轮动及高景气行业选股策略，实现对行业轮动与盈利弹性的切实捕捉，尤其推荐计算机、机械、食品饮料、电力及公用事业、消费者服务等行业。整体策略验证历史长周期有效，2023年仍具阿尔法空间。

图表支持上文观点，尤其在估值底部、盈利指标复苏信号明显、外资扰动减弱及行业轮动高景气联动方面，形成相对完整的宏观量化投资框架。风险提示提醒投资者关注模型失效风险，建议结合基本面和市场环境谨慎使用策略。

综上，报告以深厚数据驱动与量化分析为底蕴，呈现出对2023年下半年A股市场“乘胜而上”的积极判断，强调估值修复与结构性行业机会并存，为投资者提供了务实且具备可操作性的投资参考。

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报告核心引用溯源：

• 市场估值与情绪偏弱、盈利回升初期，估值充分反映弱现实[page::0,page::3]

- 估值和盈利对收益的结构性贡献与波动情况[page::4,page::5]

• OECD领先指标与盈利正相关，估值与股息率和流动性指标关联关系[page::5,page::6,page::7]

- 分离估值和盈利预测模型及2023年6月起23%收益率预测[page::7,page::8]

• 外资流入趋势缓和，北上资金表现衰减，市场内资主导Alpha[page::9,page::10]

- 宏观风格行业轮动策略框架、业绩及当前行业推荐[page::10-15]

• 高景气行业选股因子与推荐，历史业绩和2023年阿尔法空间[page::15-17]

- 风险提示为模型失效[page::18]

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此报告综合分析完毕。

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