行业景气度研究系列报告之二：房地产，量价驱动，政策为王-20190405-光大证券-24页_2mb

房地产行业景气度研究总结

核心内容

本报告为光大金工行业景气度研究系列报告之二，聚焦房地产行业的投资逻辑与景气度预测方法。报告指出，房地产行业具有明显的周期性特征，其投资逻辑主要由“量价驱动，政策为王”构成。在经济下行和房价下降时，宽松的利率与信贷政策有助于行业复苏；而在房价过快上涨时，限制性政策可能抑制市场发展。

主要观点

• 房地产行业周期性波动：房地产行业周期通常表现为3年左右的短周期波动，房价、销量和行业指数走势具有较高同步性。
• 政策调控主导周期：由于房地产市场供给端具有刚性特征，短周期波动主要由政策调控驱动。
• 宏观经济与土地供应影响房价与销量：宏观经济指标如CPI、PPI、国债收益率等与房价增速相关性较强，而土地供应指标如土地成交价款、供应面积等对销量增速具有较好的前瞻性。
• DMA模型预测能力有限：DMA模型对房价和销量增速趋势拐点的预测效果不佳，无法有效辅助投资决策。
• 打分评价模型表现优异：通过结合政策事件与房价、销量数据构建的打分评价模型，在测试期内（2007年1月1日至2019年3月31日）实现年化超额收益达6.74%，胜率达100%，有效规避了行业指数回撤。

关键信息

1. 房地产行业周期特征

• 住宅地产主导：房地产行业以住宅开发为主，占房屋新开工面积超70%，占商品房销售额超80%。
• 行业集中度高：2017年，前5家上市公司营收占比约50%，前40家占比近90%。
• 流通市值加权指数：用于衡量行业整体股价走势，更准确反映市场表现。

2. 行业景气度指标

• 房价指标：包括70城新建商品住宅价格指数、二手住宅价格指数、百城住宅价格指数等，反映市场供需关系。
• 销量指标：包括商品房销售面积、销售额、房地产开发资金来源等，反映市场活跃度。
• 景气度指标构建：通过滚动12个月求均值平滑处理，以减少短期波动影响。

3. DMA模型预测效果

• 房价预测：宏观经济指标与房价增速相关性较强，但无法有效预测拐点。
• 销量预测：土地供应指标对销量增速具有一定的前瞻性，但同样难以准确预测拐点。
• 模型局限性：DMA模型对房价和销量增速趋势拐点的预测能力有限，无法为实际投资提供有效参考。

4. 打分评价模型构建

• 政策事件分类：主要包括贷款利率、存款准备金率、首付比例及限购政策。
• 指标打分权重：
  • 贷款基准利率：下调+1，上调-1。
  • 存款准备金率：下调+1，上调-1。
  • 首付比例及限购：放宽（全国/地方）+1/0.5，收紧（全国/地方）-1/-0.5。
  • 房价增速：小于-3% -10，-3%至-1% +2，-1%至0% +1，3%至5% -1，大于5% -2。
  • 销量增速：任一下降 -1。

5. 模型预测效果

• 择时策略表现：在测试期内年化超额收益达6.74%，胜率达100%，有效规避行业指数回撤。
• 夏普比率：为0.72，优于行业指数的0.09。
• 最大相对回撤：18.19%，优于行业指数的41.25%。

风险提示

• 模型适用性受限：行业景气度预测模型基于特定行业背景建立，若发生重大行业事件，模型可能失效。
• 政策变化影响模型：新宏观环境下推出的刺激性政策可能影响模型预测准确度。
• 未考虑个股风险：模型仅反映行业整体趋势，不考虑个股自身风险。

结论

• 投资建议：建议投资者关注政策事件的发布，实时跟踪房价与销量数据的变化，判断行业所处周期位置。
• 模型有效性：打分评价模型在预测房地产行业景气度方面表现优异，可作为投资决策的重要参考。

图表目录

• 图1：房地产行业上市公司市值分布
• 图2：房地产行业上市公司收入集中度
• 图3：各类型商品房销售额占比
• 图4：房地产行业上市公司收入分布
• 图5：房地产行业指数相对净值（流通市值加权）
• 图6：住宅销售金额、房价增速、房地产行业相对净值走势对比
• 图7：房地产市场周期受政策调控影响
• 图8：70城新建（商品）住宅价格指数：环比
• 图9：70城新建（商品）住宅价格指数：同比
• 图10：加权计算百城住宅价格指数与原总体指标对比
• 图11：销售面积增速VS行业相对净值
• 图12：销售面积增速标准分VS行业相对净值
• 图13：房价增速影响因素及最优领先期数
• 图14：房价增速预测模型解释变量
• 图15：预测值与真实值对比
• 图16：各影响因素权重分布
• 图17：销量增速影响因素及最优领先期数
• 图18：销量增速预测模型解释变量
• 图19：预测值与真实值对比
• 图20：各影响因素权重分布
• 图21：策略超额收益曲线

表格目录

• 表1：房价及销量增速上行阶段行业指数收益较高
• 表2：常用商品房价格数据
• 表3：一、二、三线城市房价增速对行业指数相对净值的相关性
• 表4：调整后70城房价指数对行业指数相对净值的相关性提升
• 表5：常用商品房销量数据
• 表6：销量增速对行业指数相对净值相关性
• 表7：行业景气度影响因素明细表
• 表8：不同政策发布后行业指数超额收益统计
• 表9：商品房价格数据
• 表10：房价增速与行业超额收益
• 表11：商品房销量数据
• 表12：房价增速与行业超额收益
• 表13：各项指标打分权重
• 表14：行业景气度择时策略表现
• 表15：首付比例及限购政策梳理及评分