• 通信行业三大子行业表现及核心数据 [page::1][page::2]：

- 电信运营商占行业营收42.7%，但净利润率低，仅占18.2%。
- 通信设备制造贡献行业营收约54.7%，占净利润69.6%，为利润主力。
- 增值服务净利润占比达12.18%，为增长亮点。

• 行业营收及净利润集中度逐年下降，前十名上市公司占比分别降至72.7%和62.3% [page::2][page::3]：

• 异常数据剔除及修正对净利润TTM环比影响显著，尤其剔除中国联通和修正中兴通讯巨亏数据 [page::3][page::4]：

• 资本支出是行业需求主要驱动力，三大运营商资本支出与行业净利润高度正相关 (尤其2013年后) [page::7]：

• 传统语音业务通话时长持续下降且出现负增长，流量业务保持高速增长，成为业绩主要增长点 [page::7]：

• 设备制造板块：程控交换机产量逐年下降，移动基站设备产量逐年上升，两者产量增速与行业净利润增速高度同步 [page::8]：

• 信息服务板块以3/4G用户数量和移动互联网流量为主要变量，近年呈爆发性增长趋势，采用基数调整后用户数与行业净利润TTM增速相关系数由0.026提升至0.621 [page::8][page::9]：

• 净利润TTM环比增速模型拟合准确，交叉检验显示模型对历史景气、平稳、衰退期划分准确率达80%以上，预测2016年三季度维持景气区间 [page::10][page::11]：

• 研究团队提供详尽的行业变量库，涵盖运营、制造、信息服务及宏观经济指标，确保模型动态适应行业发展变化 [page::10]

《中信建投金融工程2016深度报告回顾系列之七：量化基本面理论体系及通信行业案例》详尽分析

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1. 元数据与报告概览

• 报告标题：中信建投金融工程2016深度报告回顾系列之七：量化基本面理论体系及通信行业案例

- 作者及团队：丁鲁明（团队负责人、首席分析师）、段伟良等中信建投金融工程团队成员

• 发布机构：中信建投证券研究部金融工程研究团队

- 发布时间：2016年8月8日（原报告），回顾系列于2016年9月28日公众号发布

• 主题：通信行业的量化基本面研究，涵盖行业财务深度解析、子行业划分、影响因素量化模型建立与业绩预测

- 核心论点与主要信息：
- 采用量化方法细致解析通信行业的收入、利润结构及子行业贡献
- 识别电信运营商资本支出对行业需求的推动作用
- 通过细分的产量、用户数量等基本面变量构建净利润TTM环比增速预测模型
- 预计2016年第三季度行业净利润环比增速有下滑但整体仍处于景气阶段
- 利用权重调整方法解决不同时期基础效应，提升新兴产业链变量的解释力

本报告旨在通过量化基本面理论指导通信行业的业绩分析和投资判断，系统梳理行业结构及驱动逻辑，通过模型预测验证历史准确性，提供切实有效的投资洞察。[page::0,1,10,11]

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2. 逐节深度解读

2.1 行业财务数据量化解析

2.1.1 行业收入与利润来源

• 结构划分：通信行业划分为电信运营、设备制造、增值服务三大二级子行业。

- 营收贡献：
- 电信运营商贡献约42.7%，其中中国联通为主导（但其上市情况特殊会影响集中度测算）。
- 设备制造占比最高达54.7%，细分为系统设备（18.1%）、终端与配件（21.8%）等。
- 增值服务占比2.6%，规模较小但利润贡献突出。

• 利润贡献：

- 设备制造利润占比高达69.57%，为利润主要来源。
- 增值服务贡献12.18%，远高于其收入占比，利润率高。
- 电信运营利润仅18.24%，利润率逐年下降趋势明显。

该分解表明，电信运营虽贡献收入大，但利润低且下滑；设备制造为利润主力，增值服务虽体量小但利润弹性强[page::1,2]。

2.1.2 行业集中度及上市公司分布

• 排除中国联通后统计：

- 前10大上市公司合计营收占比从2007年的79.6%下降到2015年的72.7%
- 净利润集中度从75.92%降至62.34%，2012年数据异常（部分公司亏损）

• 结论：

- 集中度有所下降，行业竞争加剧
- 但前十大公司仍代表行业主流，净利润贡献超60%仍较集中

这体现了行业竞争格局的演变，且流动性优质标的集中[page::2,3]。

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2.2 数据预处理和异常剔除

2.2.1 异常公司处理

• 中国联通净利润波动异常大，2012年第三季度甚至亏损占比达-521.45%，对行业整体数据影响显著。

- 因此选择剔除中国联通后重新计算行业净利润TTM环比增速，更加贴合行业实际趋势。

• 中兴通讯2012年因海外低毛利合同确认导致巨亏，2012 Q3/Q4净利润占比极低，故对其业绩做历史均值修正，平滑行业净利润增速波动。

处理异常数据有效减少噪音带来模型误差，使行业净利润指标更真实反映内生经济特征[page::3,4]。

2.2.2 上市公司数量变动影响修正

• 行业上市公司样本每季度不同，新上市或退市的公司会对净利润TTM增速带来额外变动。

- 采取只保留5个连续季度均上市的公司数据做样本，避免新增公司数量影响，计算修正后的行业净利润TTM增速。

• 修正前后数据对比显示整体趋势保持一致，但剔除数量变化的影响使得波动更合理，体现行业业绩基础更稳定[page::4]。

2.2.3 季度数据转化为月度数据

• 财务数据多数季度发布，而行业其他指标多为月度，且月度数据更快发布。

- 利用插值法推算单月净利润，计算月度TTM环比增速。

• 保证季度最后月份计算结果与季度数据一致，保证频率转换的精度和连续性。

- 该做法提高了模型对月度数据的适应性和实时响应能力[page::5]。

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2.3 三大板块量化解析

2.3.1 电信运营板块

• 三大运营商格局：

- 2008年行业重组形成中国移动、中国电信、中国联通三足鼎立
- 中国移动营收远超其他两家（2015年移动营收584亿，联通277亿，电信331亿）
- 移动净利润占三家82.2%，毛利率和净利率稳定高于联通、电信

• 盈利差异原因：

- 规模效应：中国移动用户比例高达62%，边际成本摊薄效应显著，带来更高盈利
- 资费水平：中国移动ARPU(56元/月)高于联通(38.4元)和电信(53.5元)，增强利润空间
- ARPU存在下滑趋势，源自政策压力与行业竞争[page::5,6]

2.3.2 资本支出驱动需求

• 2013年发放4G牌照后，三大运营商资本支出大幅提升，对行业需求刺激明显。

- 2015年2月向联通、电信发放FDD-LTE牌照，推动资本支出后续增长。

• 运营商资本支出与行业净利润TTM环比增速呈高度正相关（R²约0.49），资本开支为行业盈利增长核心驱动力[page::7]。

2.3.3 业务结构变化

• 传统语音业务通话时长增长放缓甚至负增长（TTM环比由5.7%降至-0.2%）

- 流量业务保持高速增长（TTM环比由17%增至25%）

• 业务增长动力由传统语音向数据流量转型，移动互联网成为新引擎[page::7]。

2.3.4 设备制造板块

• 细分为程控交换机、移动基站设备、终端等子板块。

- 程控交换机产量总体下降，移动基站设备产量持续上升，两者产量及增速与行业净利润TTM增速高度同步（剔除外延扩张）。

• 反映设备制造产业链随着网络升级而结构变化，业务重心向基站、数据传输设备转移[page::7,8]。

2.3.5 信息服务板块

• 净利润占比约12%，为行业利润增长重要驱动力。

- 以3G/4G用户数和移动互联网流量作为关键变量，易于数据跟踪且反映产业底层发展。

• 移动互联网流量数据时间短，通过指数曲线拟合推断缺失期数据，符合实际增速趋势，增速虽下降但绝对规模快速扩大，显示贡献持续[page::8,9]。

2.3.6 新兴产业增长贡献权重调整方法

• 新兴产业早期基数小增速大，后期基数大增速自然放缓，不能直接用增速衡量贡献强弱。

- 采用“增速×占比权重”的方式调整3/4G用户增长指标，校正基数效应。

• 经过调整，3/4G用户数与行业净利润TTM环比增速相关系数由0.026提升至0.621，显著增强解释力与预测能力，为量化分析提供方法论借鉴[page::9]。

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2.4 净利润模型构建与预测

2.4.1 变量备选库

• 汇总涵盖电信运营（用户数、ARPU等）、设备制造（交换机、基站设备产量等）、信息服务（手机出货量、移动互联网用户数等）、行业宏观指标（PPI、固定资产投资等）及宏观经济变量（先行指标、出口订单、消费者信心指数等）。

- 涉及数据来源广泛，数据更新频率从月度到季度不等，详见表2[page::9,10]。

2.4.2 预测模型效果

• 结合多维变量构建净利润TTM环比增速预测模型。

- 模型预测与真实值高度吻合，反映了行业发展的外部驱动和内部业绩变动。

• 预测预计2016年第三季度净利润增速将持续下滑，随后趋于平稳；整体仍处于行业景气[page::10]。

2.4.3 业绩档位划分与准确度验证

• 按净利润增速历史分位数将市场分为“衰退”、“平稳”、“景气”三档。

- 历史回测中模型预测档位准确率达80%。

• 预测2016年二、三季度，通信行业仍维持在景气档位，具备投资正面预期[page::11]。

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3. 图表深度解读

• 图1 & 图2： 清楚展示营业收入和净利润在电信运营、设备制造、增值服务三大子行业中的占比分布，验证了设备制造利润贡献最大，电信运营利润率较低。图表采用堆积条形图，百分比直观，支持文本结论[page::2]。
• 图3 & 图4： 排名前10企业累计营收与净利润占比曲线，明确行业集中度，图形为阶梯上升曲线，阴影部分突出前十排名份额。关键数据72.7%营收与62.3%净利润体现核心企业控制市场份额[page::2]。
• 图5 & 图6： 历史趋势曲线显示集中度逐年缓慢下滑，净利润因部分公司极端亏损存在异常值，整体仍显相对集中，趋势线较平滑说明行业格局稳固但竞争正在加剧[page::3]。
• 图7 & 图8： 中国联通在行业利润中占比极度波动，异常亏损期影响行业数据整体表现，剔除后净利润TTM增速曲线更平稳，首尾对比强调剔除必要性[page::3]。
• 图9 & 图10： 类似剔除调整，中兴通讯个例影响显著，修正数据后行业净利润增速曲线波动减弱，更接近实际运营表现[page::4]。
• 图11 & 图12： 展示上市公司数量变化对净利润TTM增速曲线的影响及季度转月度转换效果，曲线对比展示两种方法结果接近但后者更平滑，图表表明数据处理严谨[page::4,5]。
• 图13~16： 三大运营商收入、利润及毛利率和净利率条形图和折线图组合，明晰移动收入和利润远超其他两家，盈利能力明显优越，且毛利率和净利率呈下降趋势，揭示行业盈利压力[page::6]。
• 图17 & 图18： 显示用户市场份额与ARPU月度变化，细线条形式突显长期趋势和上下波动，表明用户规模优势加上较高资费水平是移动盈利优势的根本动力[page::6]。
• 图19 & 图20： 散点图结合时间序列反映资本支出与行业净利润间的强烈正相关，R²约0.49展示资本开支对盈利增长贡献的重要性，可视化支持量化分析结论[page::7]。
• 图21 & 图22： 移动通话时长增速持续下滑与移动数据流量增速上涨的对比图，红线与柱状的复合图形有效表达两个指标反向天平关系，反映行业转型趋势[page::7]。
• 图23~26： 监督交換机和基站设备产量及其增速与净利润增速的时间序列对比，发现两类设备产量趋势差异及其与行业利润紧密联系，突出行业升级结构[page::8]。
• 图27~30： 展示移动网络不同代际用户数和移动互联网流量的成长轨迹，指数拟合曲线R²高达0.9637，有效补齐数据缺失，提供对行业后续发展趋势的量化估测[page::8,9]。
• 图31 & 图32： 对比调整前后3/4G用户数和净利润增速相关性提升，改良的量化指标显示方法论创新与实际应用价值[page::9]。
• 图33： 净利润预测模型拟合效果图，模型值与真实值走势紧密契合，红色区域标明样本外预测，反映模型稳定性与预测能力良好[page::10]。
• 历史净利润等级划分表： 以三档分位数分类标记，配合实际与预测档位，验证模型80%准确率，详见表格，实用投资阶段判断工具[page::11]。

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4. 估值分析

本报告未涉及传统的企业估值方法（如DCF、市盈率等），而侧重通过量化基本面变量，构建行业净利润TTM环比增速的统计预测模型。其估值意义体现在通过准确预测净利润趋势指导投资判断，是量化基本面应用的一种创新实现形式。报告强调多变量正向驱动与权重调整，以强化模型解释力和预测稳定性，展示了数据驱动下的行业分析新思路[page::9,10,11]。

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5. 风险因素评估

报告中虽未明文罗列风险，但可从分析逻辑中隐约识别几个潜在风险因素：

• 政策风险：电信行业高度政策导向，牌照发放、资费调整等均直接影响运营商资本支出及盈利结构。

- 技术更替风险：从3G到4G、5G的技术变革可能使得设备制造和信息服务板块面临结构调整压力。

• 数据异常及公司特定风险：如中国联通、中兴通讯等因个别事件造成业绩异常，影响行业整体数据表现，模型需对应修正。

- 市场竞争与盈利压力：报告显示运营板块盈利能力下滑趋势，竞争激烈可能进一步压缩利率。

• 模型假设及数据可得性：模型依赖大量宏观及行业数据，数据滞后、缺失及预测模型假设失效均可能影响预测准确率。

报告针对异常数据已尝试剔除或修正，体现一定缓解策略，政策和技术风险则需持续跟踪[page::3,4,7,9]。

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6. 审慎视角与细微差别

• 报告较为客观系统，但存在基于历史数据建立模型对未来快速变化的科技行业可能响应滞后的潜在局限。

- 对中国联通等个股的剔除突显单一主体数据重大影响，可能导致行业真实风险被低估。

• 信息服务板块变量短期数据较少，通过拟合补全存在一定估计误差。

- 调整3/4G用户数量权重的创新方法值得肯定，但对其他崭新产业链的应用需视其数据特征进行个性化调整。

• 行业集中度的下降被正确揭示，然而未来是否带来更激烈的行业竞争或创新机遇未做深入探讨。

- 报告未涉及具体投融资建议，更多着眼于指标解读和趋势把握，符合量化体系研究定位。

整体而言，报告严谨细致，但对行业非量化因素（如监管、政策变迁）描述略显不足，提醒投资者结合宏观环境综合评估。[page::1,3,9,11]

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7. 结论性综合

本报告基于2016年通信行业的量化基本面分析体系，系统解析了行业三个核心板块的财务结构、关键驱动变量及其对净利润增速的影响机制。通过剔除异常数据、修正指标及转化频率等数据工程手段，构建了涵盖运营商资本支出、用户增速、设备产量等多维变量的净利润TTM环比增速预测模型。重点创新在于权重调整方法解决产业链不同时期基数差异问题，显著提升了模型解释力和预测准确率，实现80%的准确档位判断。

关键发现包括：

• 收入贡献方面：设备制造板块是利润主力，电信运营利润率及贡献逐年下降，增值服务利润增长潜力大。

- 市场结构趋于多元化，集中度近年下降但核心企业依旧占主导地位。

• 运营商资本支出为行业净利润增长的重要推动力，且与利润增长呈统计显著正相关。

- 传统语音业务衰退，流量业务及移动互联网驱动行业转型升级。

• 设备制造业逐渐由程控交换机向移动基站设备转型，信息服务板块信息化及智能手机生态兴起。

- 通过对历史数据检验，预测2016年第三季度通信行业维持景气阶段，但预期利润环比增速略有回落。

整体上，报告科学运用量化方法深刻揭示了通信行业的基本面演变及主要驱动力，为投资者提供了一个全面严谨的行业业绩预测与阶段判断工具，具有重要的实操价值和启示意义[page::0-11]。

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主要图表参考

• 图1：通信行业三大子行业营收占比变化

- 图3：前十上市公司收入集中度

• 图4：前十公司净利润集中度

- 图7：中国联通净利润占比异常表现

• 图20：行业净利润与资本支出高度正相关散点图

- 图32：调整后3/4G用户数与净利润相关系数显著提升

• 图33：行业净利润增速预测模型拟合效果图

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联系人及团队联系信息详见附录[page::11]。

此报告严谨且数据详实，适合对通信行业量化基本面及盈利预测感兴趣的投资管理者、研究分析师及相关专业人士研读参考。

报告