20181109-天风证券-行业景气度量化前瞻系列之三_乘用车篇_21页_1mb
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
本文是“行业景气度量化前瞻系列”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,并探讨购置税优惠政策对行业的影响。
主要观点
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乘用车行业地位
- 乘用车占汽车销量的85%左右,是汽车行业景气度的决定性因素。
- 自2005年以来,乘用车销量占比持续上升,表明其对整个汽车行业的重要性日益增强。
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景气度指标的滞后性
- 月度销量增速和季度净利润增速均滞后于指数超额收益约两个季度。
- 股价对行业景气的提前反应决定了对景气度指标进行多期前瞻的必要性。
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行业景气度驱动力因子筛选
- 从消费环境、消费能力和消费倾向三个维度筛选出60个驱动力指标。
- 通过格兰杰因果检验和时差相关分析筛选出与景气度相关性高的指标。
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购置税优惠政策的影响
- 5%购置税优惠政策对“量”和“利”层面均有显著正向影响,而7.5%政策影响不显著。
- 政策对小排量乘用车更利好,且其影响在政策执行期间更为明显。
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前瞻模型构建与测试
- 构建了包含和不包含政策变量的两个前瞻模型。
- 滚动测试显示,加入政策变量的模型预测方向正确率更高,样本外预测效果更优。
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未来行业景气度预测
- 在无5%购置税优惠政策的情况下,行业景气度将持续下行至年底。
- 若重启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为正值,但乘用车整体销量可能仍为负增长。
关键信息
景气度代理变量
- 销量增速:以TTM环比方式计算,与指数月度超额收益相关性较高,但存在滞后性。
- 净利润增速:以TTM环比方式计算,与指数季度超额收益相关性更高,但同样存在滞后性。
驱动力因子
量层面
- 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。
- CPI同比:领先销量增速约12个月,呈负相关。
- 车牌中标价同比:领先销量增速约14个月,呈负相关。
- 社会融资规模:新增人民币贷款累计同比:领先销量增速约7个月,呈正相关。
- 固定资产投资完成额:累计同比:领先销量增速约2个月,呈正相关。
利层面
- OPEC原油价格同比:领先净利润增速约6个月,呈负相关。
- CPI同比:领先净利润增速约8个月,呈负相关。
- 更多储蓄最合算比例同比:领先净利润增速约13个月,呈正相关。
- M1同比、社融增速:反映货币环境,对净利润增速有正相关影响。
政策变量
- 构建了两个政策虚拟变量:D1(5%购置税优惠)和D2(7.5%购置税优惠)。
- D1对“量”和“利”均有显著正向影响,而D2影响不显著。
滚动预测效果
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销量增速模型:
- 无政策变量时,平均R2为0.695,样本内方向正确率为93.3%。
- 加入D1后,平均R2提升至0.724,样本外预测方向正确率提高。
- 小排量销量增速模型纳入D1后预测效果也有所提升。
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净利润增速模型:
- 无政策变量时,平均R2为0.714,样本内方向正确率为77.4%。
- 加入D1后,平均R2提升至0.726,样本外预测方向正确率有所提高。
未来半年景气度预测
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无购置税优惠:
- 乘用车整体销量增速:2018年10月至2019年3月均可能为负。
- 乘用车净利润增速:2018年第四季度和2019年第一季度可能为负。
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重启5%购置税优惠:
- 小排量乘用车销量增速:2018年10月至2019年3月可能为正。
- 乘用车净利润增速:2018年第四季度和2019年第一季度可能为正。
风险提示
- 模型基于历史数据,存在失效风险。
- 政策不达预期可能影响预测结果。
结论
乘用车行业景气度受多种因素影响,包括消费环境、消费能力、消费倾向以及购置税政策。通过构建量化模型,可以更准确地预测未来行业景气度变化,尤其在纳入政策变量后,预测效果更优。未来需进一步优化模型,以提高预测精度和适应更长期的景气度分析。
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