2018-行业景气度量化前瞻系列之三_乘用车篇_21页-2mb
报告摘要
金融工程:乘用车行业景气度量化前瞻总结
核心内容概述
本文是“行业景气度量化前瞻系列”的第三篇,聚焦于乘用车行业,从“量”和“利”两个维度分析行业景气度及其驱动因素,并构建量化模型进行未来半年的景气度预测。乘用车作为汽车行业的核心部分,占总销量的85%左右,其景气度对整个汽车行业影响显著。
主要观点
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乘用车行业地位:
- 乘用车销量占汽车销量的85%,是汽车行业的核心驱动力。
- 乘用车行业上市公司市值占比已达到85%,表明其在行业中的主导地位。
- 乘用车销量受下游消费驱动,而商用车则与投资相关。
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景气度指标滞后性:
- 月度销量增速与季度净利润增速均滞后于指数超额收益约两个季度。
- 股价可能提前反映行业景气变化,因此需要对景气度指标进行多期前瞻预测。
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购置税政策影响:
- 5%购置税优惠政策对乘用车“量”和“利”有显著正向影响,尤其利好小排量乘用车。
- 7.5%购置税政策对行业景气度影响不显著,可能是过渡性政策。
- 政策变量的引入提高了景气度预测模型的解释力和样本外预测准确率。
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驱动力因子筛选:
- 消费环境、消费能力和消费倾向是主要的景气度传导机制。
- 通过格兰杰因果检验和时差相关分析,筛选出与销量增速和净利润增速高度相关的驱动力因子。
- 销量增速的稳定驱动力包括更多储蓄最合算比例同比、CPI同比、车牌中标价同比等,其中更多储蓄最合算比例同比领先销量增速约一年,相关系数达0.7。
- 净利润增速主要受OPEC原油价格、CPI同比、更多储蓄最合算比例同比以及M1和社融增速影响。
关键信息
1. 乘用车销量与景气度
- 乘用车销量增速是行业景气度的重要代理变量,但存在滞后性。
- 小排量乘用车销量增速与整体销量增速相关性高,且更易受政策影响。
2. 政策虚拟变量
- 构建了两个政策虚拟变量,分别代表5%和7.5%的购置税优惠政策。
- 5%购置税政策对销量和利润有显著正向影响,而7.5%政策影响不显著。
- 在模型中,仅引入5%购置税政策变量(D1)以提升预测准确性。
3. 模型构建与测试
- 销量增速模型:基于60个备选驱动力因子,筛选出10个关键因子进行建模。
- 净利润增速模型:基于5个关键驱动力因子进行建模,其中OPEC原油价格、CPI同比、更多储蓄最合算比例同比、M1和社融增速为主要驱动因素。
- 滚动测试显示,销量增速模型预测方向正确率在70%-80%之间,加入政策变量后进一步提升。
4. 未来半年景气度预测
- 无5%购置税优惠:预计销量增速将持续为负,直到年底。
- 有5%购置税优惠:小排量乘用车销量增速和行业净利润增速将转正,但乘用车整体销量可能仍为负增长。
- 净利润增速预测:在无政策优惠情况下,未来两个季度净利润增速将小于0;若重启5%政策,净利润增速将上行。
模型与预测效果
| 模型 | 滚动测试样本数 | 平均R² | 样本内方向正确率 | 样本外方向正确率 |
|---|---|---|---|---|
| 销量增速模型 | 57期 | 0.695-0.724 | 高 | 提升 |
| 净利润增速模型 | 19期 | 0.714-0.726 | 高 | 提升 |
稳定驱动力因子
销量增速模型
- 更多储蓄最合算比例同比:领先销量增速约13个月,正相关,相关系数达0.693。
- CPI同比:领先销量增速约12个月,负相关,相关系数为-0.485。
- 上海私车牌照拍卖:平均中标价:领先销量增速约14个月,负相关,相关系数为-0.492。
- 社会融资规模:新增人民币贷款累计值同比:领先销量增速约7个月,正相关,相关系数为0.619。
- 消费者预期指数(月):领先销量增速约8个月,负相关,相关系数为-0.415。
净利润增速模型
- OPEC原油价格同比:领先净利润增速约6.9个月,负相关,相关系数为-0.767。
- CPI同比:领先净利润增速约8个月,负相关,相关系数为-0.743。
- 更多储蓄最合算比例同比:领先净利润增速约13个月,正相关,相关系数为0.763。
- M1同比:领先净利润增速约6个月,正相关,相关系数为0.750。
- 社会融资规模:新增人民币贷款累计值同比:领先净利润增速约6个月,正相关,相关系数为0.815。
风险提示
- 模型失效风险:基于历史数据构建,未来可能失效。
- 政策不达预期:若5%购置税优惠政策未能有效实施,可能影响预测结果。
结论与展望
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行业景气度分析:
- 销量和利润是乘用车行业景气度的核心指标。
- 政策变量在模型中起到重要作用,尤其是5%购置税优惠。
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未来预测:
- 若无5%购置税优惠政策,行业景气度下行压力将持续至年底。
- 若重启5%购置税优惠,小排量乘用车销量和行业利润将转正,但整体销量可能仍为负增长。
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模型改进方向:
- 可能需进一步提高驱动力的先行阶数以实现更长期的前瞻。
- 需持续跟踪关键驱动力指标,优化模型结构。
附:相关报告与研究支持
- 《金融工程:行业景气度量化前瞻系列之二:家电篇》
- 《金融工程:行业景气度量化前瞻系列之一:从消费行业开始(上)》
- 特别感谢天风汽车提供研究支持。
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