20170808-华泰证券-华泰金工周期研究系列_基于DDM模型的板块轮动探索_25页_1mb
报告摘要
基于DDM模型的板块轮动研究总结
核心内容
本报告基于DDM模型(股利贴现模型)对A股市场的板块轮动现象进行研究,探讨企业盈利(ROE)和利率变化对股价的影响。通过理论假设和真实数据验证,发现板块轮动与ROE周期与利率周期的长度差异密切相关。
主要观点
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DDM模型简化股价影响因素
DDM模型将股价的核心影响因素简化为分子端(ROE)和分母端(利率)。ROE代表企业盈利,利率代表市场成本。在模型下,股价的变化由ROE与利率的波动共同决定。 -
ROE与利率周期的相互作用
- 当ROE增长速度快于利率增长时,股价主要由ROE主导,表现为ROE上升周期中周期股表现更优。
- 当利率增长速度快于ROE增长时,股价主要由利率主导,表现为利率下降时股价上涨。
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板块轮动的机制
- 周期股对ROE波动更敏感,贝塔值更高,而成长股的ROE增长更快。
- 当ROE周期是利率周期的整数倍时,板块轮动会更明显。例如,ROE周期为利率周期的两倍时,板块轮动会出现在不同阶段。
- 存在相位差时,板块轮动会更加复杂,比如上游、中游、下游行业因ROE相位差而产生轮动。
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真实数据验证
- A股历史上经历了多轮牛市,如2005-2008年、2008-2009年、2014-2015年,均符合DDM模型的预测。
- 在ROE上升周期中,周期股表现更好;在ROE下降周期中,成长股表现更优。
- 2016年后,周期股ROE开始回升,市场偏好转向周期股。
关键信息
一、DDM模型的股价计算方式
- 不变股利模型:股价 = $k \cdot \frac{ROE}{r}$
- 线性增长模型:股价 = $k \cdot \frac{ROE}{r} + k \cdot g \cdot \frac{1 + r}{r^2}$
- 精准预测模型:股价 = $\sum_{i=1}^{N} k \cdot \frac{ROE(i)}{(1 + r)^i}$
二、ROE与利率波动的理论假设
- ROE与利率均假设为正弦波波动。
- 个股ROE = 市场ROE × 贝塔 + 成长因子。
- 通过参数设置,可以模拟出不同情境下的股价走势。
三、板块轮动的模拟情形
| 情形 | 特点 | 板块表现 |
|---|---|---|
| 情形一 | ROE与利率周期相同,利率主导 | 成长股弹性更大,但周期股在利率下降时表现更优 |
| 情形二 | ROE与利率周期相同,ROE主导 | 周期股在上涨初期表现更强,后期成长股反超 |
| 情形三 | ROE与利率周期相同,存在180度相位差 | 股价同涨同跌,周期股弹性更大 |
| 情形四 | ROE与利率周期相同,存在90度相位差 | 周期股在上涨初期表现更强,成长股随后跟进 |
| 情形五 | ROE周期是利率周期的两倍 | 周期股在前半周期表现更好,成长股在后半周期主导 |
| 情形六 | ROE周期是利率周期的两倍,存在180度相位差 | 股价呈现大涨大跌小涨小跌的形态 |
| 情形七 | ROE周期是利率周期的两倍,存在90度相位差 | 股价呈现大涨后小跌、小涨后大跌的形态 |
四、真实数据中的板块轮动表现
- 周期行业(如石油石化、煤炭、有色金属、钢铁):ROE与行业超额收益高度相关,尤其在2006-2008年牛市期间表现突出。
- 消费类行业(如食品饮料、家电):在ROE上升期间表现优于市场,尤其在2009-2012年期间成为主导板块。
- TMT行业(如计算机):ROE波动不明显,但超额收益显著上升,说明ROE并非唯一影响因素。
五、行业ROE与超额收益相关性
| 行业 | 相关系数 | 行业 | 相关系数 |
|---|---|---|---|
| 煤炭 | 0.7735 | 交通运输 | 0.1165 |
| 石油石化 | 0.7559 | 商贸零售 | 0.0942 |
| 钢铁 | 0.5816 | 基础化工 | 0.0873 |
| 食品饮料 | 0.5561 | 医药 | 0.0714 |
| 家电 | 0.5270 | 轻工制造 | 0.0566 |
| 建材 | 0.4232 | 餐饮旅游 | 0.0341 |
| 汽车 | 0.4206 | 计算机 | -0.0131 |
| 非银行金融 | 0.3837 | 电力及公用事业 | -0.0351 |
| 有色金属 | 0.2992 | 通信 | -0.0874 |
| 农林牧渔 | 0.2630 | 电力设备 | -0.2843 |
| 纺织服装 | 0.1755 | 建筑 | -0.3399 |
| 电子元器件 | 0.1735 | 银行 | -0.3543 |
| 传媒 | 0.1415 | 国防军工 | -0.3797 |
| 综合 | 0.1303 | 机械 | -0.4075 |
| 房地产 | 0.1272 | - | - |
风险提示
- 模型基于历史数据,不能保证未来规律持续有效。
- 实际市场受多种因素影响,不能仅依赖ROE和利率进行预测。
结论
- 板块轮动主要由ROE周期与利率周期的长度差异引起。
- 在ROE上升期,周期股表现更优;在ROE下降期,成长股表现更优。
- 实际数据验证了模型的有效性,周期股在2016年后再次成为市场主导板块。
- 需要结合多周期叠加和行业差异来更全面理解轮动机制。
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