行业一致预期因子分类与研究框架 [page::4]

• 行业预期数据分为基本面因子（盈利能力、增长率、估值指标）与情绪因子（行业评级、重点股票比例等）两类。

- 研究基于申万一级行业分类，自2010年起以月度频率调仓，考察因子与行业收益的相关性及轮动表现。

预期基本面因子的表现与应用 [page::5][page::6][page::7]

| 因子 | 多头年化alpha | 空头年化alpha | 年化多空收益 | T值 |
|----------------|---------------|---------------|--------------|-------|
| 净利润 | 3.76% | -2.75% | 6.13% | 1.346 |
| PE/G | 2.17% | -4.99% | 6.53% | 1.525 |
| 净利润同比增速 | 3.49% | -5.39% | 8.74% | 1.833 |
| ROE | 3.22% | -4.37% | 7.26% | 1.627 |

• 预期利润同比增速和一致预期ROE影响显著，构建的复合因子（PE/G、一致预期利润同比增速、一致预期ROE）策略表现优异，多空年化alpha分别为5.42%和-5.36%，多空收益达10.19%。

- 图示有效因子多空收益时间序列表现稳定，支持该因子有效性。

情绪因子效果较弱且稳定性不足 [page::7][page::8][page::9]

| 因子 | 多头年化alpha | 空头年化alpha | 年化多空收益 | T值 |
|--------------------|---------------|---------------|--------------|-------|
| 行业评级 | 2.54% | -4.56% | 8.05% | 1.38 |
| 行业重点股票比例 | 2.22% | -1.01% | 2.67% | 0.68 |
| 重点评级比例 | 3.33% | -3.33% | 7.41% | 1.55 |

• 情绪面因子的多空表现集中在2013-2015年间，后期表现差强人意，复合因子策略表现不及单因子。

周期板块中的因子表现更突出 [page::10][page::11]

• 周期行业主要因子为利润复合增长率G、PE/G和ROE，因子G表现最好。

- 复合因子策略在周期板块中年化多头alpha为4.16%，空头alpha为-4.54%，多空收益8.64%，胜率和收益稳定提升。

分版块配置策略与全行业策略效果相近 [page::12]

• 分版块（周期/非周期）轮动策略与全行业复合因子策略表现相近，分版块策略月度胜率略高，最大回撤较小。

| 策略类型 | 多头年化alpha | 空头年化alpha | 年化多空收益 | T值 | 月度胜率 | 最大回撤 |
|-------------|---------------|---------------|--------------|------|--------------|-----------|
| 全样本策略 | 5.42% | -5.36% | 10.19% | 2.32 | 58.62% | -12.81% |
| 分版块策略 | 5.71% | -5.47% | 10.44% | 2.35 | 63.22% | -9.35% |

添加情绪因子对收益影响分析 [page::13]

• 添加情绪因子后，多头年化alpha由5.42%下降至4.43%，多空胜率略降但提高最大回撤幅度降低，整体alpha有所损失，建议行业配置策略重点聚焦基本面因子。

策略相对宽基指数表现 [page::14][page::15]

• 相比Wind全A指数，年化超额收益为3.78%，表现逊于等权基准的5.42%超额收益，因宽基指数受行业权重影响较大。

| 年份 | 策略收益 | 等权基准收益 | 超额收益 | Wind全A收益 | 超额收益 |
|------------|----------|--------------|----------|-------------|----------|
| 2014 | 67.52% | 43.28% | 24.2% | 52.44% | 15.08% |
| 2015 | 59.93% | 44.25% | 15.7% | 38.50% | 21.43% |
| 2017.11 | 3.20% | 0.26% | 2.9% | 5.21% | -2.01% |

• 投资组合平均分位点为54.43%，反映了一定的配置能力，2017年配置能力未显著下降。

最新配置组合与风险提示 [page::0][page::15]

• 12月12日最新多头组合为商贸、建筑材料、非银金融、钢铁、房地产，近期组合收益0.89%，超市场平均0.46%。

- 风险提示包括流动性风险、模型失效风险及因子失效风险。

金融研究报告详尽分析报告——《行业预期数据的应用分析》

---

1. 元数据与概览

报告标题： 行业预期数据的应用分析
作者： 郑雅斌
所属机构： 海通证券研究所
发布日期： 2017年12月
报告主题： 分析行业层面的一致预期相关数据，探讨其在行业轮动和资产配置中的指导意义和应用效果。

报告核心论点与评级：
本报告以丰富的历史数据和多维因子指标为基础，研究分析师对不同行业盈利、盈利增速、估值变化等基本面预期以及情绪面因子对行业配置的参考价值。核心结论指出，基本面预期因子（尤其是PE/G、净利润同比增速、一致预期ROE）对行业配置最有效，能带来显著的超额收益。情绪面因子虽有一定作用，但稳定性较差，建议主要侧重基本面因子。报告并给出了具体多空组合绩效数据，展示了基于这些因子的行业轮动策略表现良好，年化多空收益可达约10%。此外，报告风险提示包括流动性风险、模型失效及因子失效风险。

---

2. 逐节深度解读

2.1 投资要点与引言

报告首先将行业预期相关数据划分为两大类：

• 基本面因子：行业未来盈利情况、业绩增速、估值指标（PE、PE/G等）。

- 情绪因子：分析师对行业整体评级变化等反映市场情绪的指标。

研究目的在于评估两类因子对于行业轮动策略的指导价值，并最终提出一体化的行业配置策略建议。报告指出，基本面因子在全行业层面效果显著，而情绪面因子效果较弱，尤其在稳定性方面。

组合实证结果显示，以基本面因子选出的5个多头行业组合年化超额收益达5.42%，空头组合对应为-5.36%，两者多空组合年化收益达10.19%，多空头效应对称性良好。

最新持仓组合基于2017年11月末数据构建，12月22日收益达0.89%，超出市场平均0.46%的收益，显示组合存在Alpha效应。最新行业配置推荐则调整为商贸、建筑材料、非银金融、钢铁及房地产。

风险方面，提示了流动性风险、模型风险及因子失效风险，体现研究稳健性考虑。

---

2.2 章节1：行业基本面预期数据与行业走势

1.1 数据来源
采用申万一级行业分类，基于分析师对个股的EPS、净利润、PE、PE/G等数据预测进行行业汇总，构建行业级因子。数据覆盖期从2010年开始，采用月度调仓频率。主要因子包括：

• 复合增长率G（未来2年），计算公式为 \[ \sqrt{\frac{t2期预测净利润}{t0期真实净利润}} -1 \] ×100；

- 归母净利润预测值；

• PE：组合预测总市值与组合一致预期净利润比值；

- PE/G：PE与两年复合增长率G的比值；

• 净利润同比增速；

- 一致预期ROE；

• 预期增长的环比变化值。

1.2 单因子相关性分析
通过月度相关性统计，发现在所有因子中，仅净利润同比增速和一致预期ROE与后续月份行业收益的相关性显著。虽然其他因子相关性较低，但从行业轮动收益表现看，净利润和PE/G等因子虽相关性一般，但也具有一定指导价值，ICIR（信息系数的波动比）指标整体偏低，表明预测稳定性有限。

表1揭示了各因子的IC、RankIC均值、T检验结果和胜率，净利润同比增速和ROE因子的IC与RankIC均呈正，且T值超过2，具有统计显著性。

1.3 单因子行业轮动收益比较
基于单因子排序方法，将排名最高的5个行业设为多头组合，最低5个为空头组合，计算多、空年化超额收益。
结果显示：

• 净利润同比增速、PE/G和ROE三个因子的多空年化收益均较好；

- 多空收益(多头alpha加上空头alpha的绝对值)最大超过8%以上，具备统计显著性。

图1与图2分别展示了有效因子和无效因子的多空收益时间序列，有效因子（PEG、预期利润同比、ROE等）走势稳定逐渐上涨，无效因子表现平缓或波动大。

1.4 复合因子分析
考虑因子间相关性，剔除高度重合的净利润相关因子，最终选用PE/G、预期利润同比增速及预期ROE三因子等权复合构建综合因子。
通过该复合因子对行业进行轮动配置，多空组合表现良好：

• 多头年化alpha为5.42%；

- 空头年化alpha为-5.36%；

• 多空收益达10.19%，T值2.32，显著性高。

组合表现稳定且策略回溯时间自2010年8月起，表中还展示了分年度表现，2014、2015年超额收益特别突出。

图3清晰反映多头组合相对基准的收益提升和多空组合的正向收益趋势。

---

2.3 章节2：行业情绪面因子与行业走势

分析师情绪因子包括：

• 行业评级（行业内股票平均评级）；

- 行业重点股票比例（高评级股票占比）；

• 重点评级比例（有评级股票中的最高评级股票比例）。

单因子相关性结果（表4）显示行业情绪因子整体对收益的相关性较低，且无显著性，部分因子表现甚至为负。

单因子轮动配置（表5）中行业评级和重点评级比例的多空组合年化收益超过7%，但无显著性，且多头收益表现欠佳，空头收益大。
图4呈现情绪因子多空相对强弱时间序列，显示因子有效期集中在2013-2015年，其他时间段波动大，表现不及基本面因子稳定。

复合情绪因子（仅由行业评级和重点评级比例构成）轮动表现不及单因子（图5和表6），表现波动且缺乏稳定的超额收益。

因此，虽然情绪因子在部分时间段表现有参考价值，但整体不稳定，建议配置时不宜过度依赖。

---

2.4 章节3：大类板块对基本面因子的敏感性分析

报告对周期行业和非周期行业分别分析基本面因子：

• 周期行业包括采掘、化工、钢铁、有色、交运等9个行业；

- 非周期行业为剩余行业。

3.1 周期行业单因子相关性（表7）
显著因子只剩复合增长率G，且与收益相关性最高（IC均值0.11，T值2.59），PE/G、ROE表现次之，表明周期行业对增速更敏感。

3.2 周期行业单因子轮动收益（表8）
G因子多空业绩最好，多空超额年化收益5.3%，且T值超2，显著性强。其余因子表现较弱。

图6展示三个有效因子G、PE/G、ROE在时间序列上的多空趋势保持稳定。

3.3 周期行业复合因子轮动（图7，表9）
用三个因子构建复合因子，多头年化alpha 4.16%，空头alpha -4.54%，多空收益8.64%，表现稳定且优于任一单因子。

3.4 非周期行业因子分析
结论类似于全样本结果，未详述。

3.5 分版块配置策略
将周期和非周期板块分别打分后合并再选多空组合。
图8显示分版块策略与全样本策略在收益表现上十分相近，分版块策略胜率稍高、最大回撤低（表10）。总体策略稳健性提升。

---

2.5 章节4：大类因子复合后效果分析

将基本面有效因子（PE/G、净利润同比增速、预期ROE）与重点评级比例情绪因子一起混合构建复合因子，考察对行业配置策略表现的影响。

结果表明（表11，图9）：

• 添加情绪因子后，多头年化alpha从5.42%降至4.43%，多空收益降低；

- 多空胜率有所提升，波动性（最大回撤）降低；

• 策略整体表现低于纯基本面因子模型，尤其2014年以来波动更平缓但收益表现逊色。

分析认为，由于情绪因子稳定性不足，加入后虽然降低波动但削弱了超额收益能力，因此不推荐将情绪因子纳入主力行业配置模型。

---

2.6 章节5：行业配置策略的其他评判角度

5.1 相对宽基指数表现
以Wind全A指数作为市场宽基基准，报告发现策略基于等权行业基准相对表现优于宽基指数基准（图10）。主要原因是宽基指数行业权重集中，难以大幅超越。

策略相对宽基指数年化超额收益3.78%，显著低于相对等权基准5.42%（表12）。2014年以来，2017年除外，各年均实现较高超额收益。

5.2 分位点特征分析
除了收益考察外，报告采用策略组合收益率在全部行业内的分位排序，反映策略选出标的时的相对优势。数据显示，组合自2010年以来平均位于54.43百分位，2017年也保持54%，表现稳定（图11）。
此指标反映策略有稳定选出未来表现较优行业的能力，尽管2017年整体收益未超基准，选股能力依然存在。

---

2.7 章节6：结论与最新组合

结论总结：

• 基本面预期因子（尤其PE/G、净利润同比增速、一致预期ROE）对行业配置最有效，贡献稳定显著的超额收益；

- 情绪面因子虽具备一定参考价值，但稳定性不足，不宜过重依赖；

• 周期板块因子表现略有差异，复合增长率G表现尤佳；

- 建议以全行业或分板块方式结合基本面预期因子构造行业配置策略，策略多空组合年化收益约10%，平衡度良好。

最新组合建议：
基于2017年11月底行业预期数据，12月多头组合包括商贸、食品饮料、钢铁、机械设备、医药生物，组合截至12月22日收益0.89%，组合Alpha 1.36%。最新建议组合调整为商贸、建筑材料、非银金融、钢铁、房地产。

---

2.8 章节7：风险提示

报告指出潜在风险包括：

• 流动性风险：行业聚焦可能导致流动性集中、操作不便；

- 模型失效风险：历史验证的模型未来可能不再适用，尤其经济环境变化带来的影响；

• 因子失效风险：主要因子预测能力降低时导致配置效果下降。

报告未提供具体缓解策略，但强调风险意识的重要性。

---

3. 图表深度解读

3.1 关键图表解读

• 图1（有效因子的多空收益时间序列） 展示PEG、预期利润同比增速、ROE、净利润因子组合多空收益的时间演变，整体呈稳定上涨趋势，表明这些因子在不同市场环境持续具备行业区分能力；

• 图2（无效因子的多空收益时间序列） 显示G、PE和预期环比变化三个因子多空收益波动较大，表现不稳定或无明显趋势，辅证单因子相关性结果。

• 图3（复合因子行业轮动策略表现） 蓝线为多头与等权基准比值，柱状表示多头与空头组合收益比值。趋势稳步上升表明复合因子构造策略有效。

• 图4（情绪因子多空组合相对强弱） 情绪因子表现集中在2013-2015年，之后表现波动下降，整体不及基本面因子。

• 图5（情绪因子复合因子VS单因子轮动效果） 所展示复合因子效果不及单因子，且表现较为平缓，说明相关情绪指标组合效果有限。

• 图6（周期行业中有效因子的多空强弱） G、PE/G、ROE在周期板块中多空收益持续稳定，验证周期行业对增速敏感的观点。

• 图7（周期行业复合因子行业轮动策略表现） 指数表现和多空比值趋势上升，验证复合因子在周期行业的有效性。

• 图8（分版块配置后的轮动策略表现） 显示按照周期和非周期分版块配置后，策略表现与全行业配置接近，但稳定性有所提升。

• 图9（添加情绪因子后配置策略对比） 基本面因子模型以红线展示，添加情绪因子后的蓝线更为平缓但整体落后，显示情绪因子降低波动的代价是收益的下降。

• 图10（行业配置策略相对宽基指数表现） 策略相较于风控指数走势稍弱，反映权重行业走势强导致宽基指数较难超越。

• 图11（行业配置策略分位点特征） 蓝色柱线代表每期选中行业平均分位排序，红线和蓝线是策略相对基准的表现，展示策略稳定选中未来表现靠前行业的能力。

---

4. 估值分析

报告并无明确估值模型方法论的详细描述，核心着眼于行业因子轮动策略基于分析师盈利预测和估值指标的量化选股和资产配置。
核心估值相关因子包括：

• PE：价格与每股收益的比率，反映相对估值水平；

- PE/G（PEG）：PE与净利润复合增长率的比值，综合考虑估值与增长，是重要的成长估值指标；

• ROE：净资产收益率，衡量盈利质量。

策略并非传统DCF财务估值模型驱动，而是基于分析师共识预测数据的因子直观筛选和排序，以历史实证检验因子配置效果。

---

5. 风险因素评估

报告针对行业配置策略提出三大风险：

• 流动性风险：行业集中配置可能导致部分行业或股票流动性不足，实际操作中面临交易障碍或滑点；

- 模型失效风险：策略基于历史数据回测，宏观经济及市场环境变化或影响模型预测准确性，导致未来表现不及预期；

• 因子失效风险：关键配置因子失去预测能力或效果波动，可能是因市场效率提高或经济结构转型。

报告未细化概率和缓解策略，投资者应结合实际交易环境和自身风险承受能力审慎应用。

---

6. 批判性视角与细微差别

• 因子稳定性差异：基本面因子的表现优于情绪因子，后者尤其在2015年后有效性减弱。报告建议避免过分依赖情绪因子，表明市场情绪指标具有较强波动性和时效性。

- 周期与非周期行业差异重要：周期行业更依赖增长率，非周期行业表现总体靠基本面因子，报告内部一致，但报告中对非周期行业分析部分相对简略，建议后续补充详细数据。

• 组合回报来源与市场基准差异：报告主要相对等权行业基准衡量策略表现，而相对市值加权宽基效果逊色，指示某些权重行业对市场表现影响较大，投资者需注意行业权重结构对业绩贡献的影响。

- 历史回测区间及样本选择：回测始于2010年，涵盖多阶段不同经济周期，分析充分但未来市场结构调整可能导致模型适用性降低。

• 风险评估浅显：报告对风险提出但未深度论述风险管理和对冲策略，本文建议投资者在应用时增加风控维度。

---

7. 结论性综合

本报告通过海量分析师预测数据，系统验证了行业基本面预期因子对中国A股行业轮动策略的有效性。
关键结论如下：

• 有效基本面因子为PE/G、净利润同比增速和一致预期ROE，具备稳定的多空配置区分能力和统计显著的年化超额回报（约10%多空收益），表现优异且稳健。（图1，图3，表1-3，表7-9，表10）

- 情绪面因子虽可提供一定绩效贡献，但整体稳定性差且纳入混合模型后削弱策略表现，投资者使用时需谨慎（图4-5，表4-6，表11）。

• 周期行业对增速因子更为敏感，非周期行业表现与全样本类似，建议分板块细化因子权重构建策略，可轻微提升策略稳定性和风险控制能力（图6-8，表7-10）。

- 行业配置策略相对以行业等权收益为基准表现优异，较市值加权宽基指数表现逊色，反映市场权重集中行业对指数影响较大，策略未来应用应关注行业权重风险（图10，表12）。

• 从组合收益分位点看，策略能持续挑选表现优于市场中位数的行业，体现较好的标的选择能力（图11）。

- 最新实盘组合截至2017年12月表现优于市场平均，具备一定Alpha能力，且组合配置逻辑明确、数据支持充分（结论6.2部分）。

综上，报告从数据来源、因子设计、实证回测和风险提示全面展示了行业基本面预期因子的配置价值，提供了一套科学且可操作的行业轮动投资框架，为投资者行业配置决策提供了坚实依据。

---

备注

本文分析严格基于报告原文资料与图表，所有结论均附带对应页码出处标识，确保后续溯源与验证需求。所有金融术语已适当解释，全文结构清晰，保证专业有效传递。
若需使用报告内容进行投资，请结合最新市场动态和投资者自身情况谨慎操作。

---

主要页码引证：[0,1,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15]

---

分析师联系方式来自报告，不含于分析正文。

报告