“景气+”四维比较框架：行业配置如何避免“景气失灵”？-20230409-财通证券-29页_1mb

行业比较模型分析总结

核心内容

本报告提出了一种基于DDM模型的四维行业比较框架，旨在解决传统行业比较中忽视基本面外因素导致的“景气失灵”问题。该框架从景气度、流动性、估值和资金筹码四个维度对行业进行综合评估，从而提升行业组合的胜率、收益率和回撤控制能力。

主要观点

1. 景气维度是基石

   • 景气度由**客观财务数据（销售净利率、ROE、营收增速）和主观预期变化（行业净利润调高家数占比同比）**构成。
   • 景气度指标为整数（-4至4），当月景气度为正的行业进入下一轮修正。

2. 流动性维度

   • 外部流动性（美元指数）与内部流动性（DR007偏离度）对不同行业影响不同。
   • 流动性修正方法包括：剔除流动性收紧时的行业，保留流动性宽松时的行业。
   • 流动性调整显著提升了行业组合的收益，尤其是在21-22年国内流动性波动较大的背景下。

3. 估值维度

   • 基于PB和PS百分位构建估值指标，若百分位高于95%，则视为高估值行业。
   • 估值修正有效降低高估值行业对组合的影响，从而提升胜率和赔率。

4. 资金筹码维度

   • 通过日度换手率和峰度构建交易拥挤度指标，以避免市场过热带来的风险。
   • 使用1个月和3个月趋势指标筛选具备较强“惯性”的行业，以增强组合的持续性。

关键信息

1. 四维模型表现

• 一级行业组合：

  • 2016年至2023年2月年化收益约为13%，相对全A、沪深300和股票型基金的超额收益分别为12%、9%和11%。
  • 相比仅用景气维度的组合，收益率提升了6个百分点。

• 二级行业组合：

  • 同期年化收益为15%，相对全A、沪深300和股票型基金的超额收益分别为14%、12%和13%。
  • 相比仅用景气维度的组合，收益率提升了约9个百分点。

• 胜率方面：

  • 二级行业组合16年以来始终跑赢全A，相对全A的12月滚动胜率始终在60%-80%之间，跑赢沪深300的概率中枢在60%左右。

• 回撤控制：

  • 在2022年至2023年2月的市场调整中，二级行业组合最大回撤仅为14%，显著优于全A（24%）、沪深300（27%）和股票型基金（23%）。

• 风格切换捕捉能力：

  • 模型能有效捕捉市场风格切换，例如2022年5-6月推荐消费类行业，6-7月推荐风电光伏、乘用车，11月推荐酒店餐饮及休闲，与市场趋势高度吻合。

2. 2023年4月持仓推荐

• 3月累计收益：1.3%，较全A超额2.1%，沪深300超额1.7%，股票型基金超额2.6%。
• 领涨行业：光通信（+21%）、运营商（+8%）、铁路设备（+2%）。
• 4月新增行业：
  • 周期行业：轮胎、民爆
  • 大消费行业：教育服务、酒店餐饮及休闲
  • 医药行业：线下药店、医院
  • 高端制造：行业仪器仪表、半导体设备
  • 电新行业：乘用车零部件、锂电池、光伏制造、工业自动化
  • 数字经济：金融信息化

风险提示

• 核心假设不当风险：模型基于某些假设，若实际市场与假设偏差较大，可能影响模型效果。
• 历史经验失效风险：模型表现基于历史数据，未来市场环境可能变化，导致模型失效。
• 海外冲击超预期：国际环境变化可能对模型推荐的行业产生负面影响。

行业评级

• 看好：相对市场代表性指数表现优异。
• 中性：相对市场代表性指数表现持平。
• 看淡：相对市场代表性指数表现较弱。

公司评级

• 买入：相对指数涨幅大于10%。
• 增持：相对指数涨幅在5%-10%之间。
• 中性：相对指数涨幅在-5%-5%之间。
• 减持：相对指数涨幅小于-5%。
• 无评级：因信息缺失或不确定性事件无法给出明确评级。

免责声明

• 本报告仅供财通证券客户参考，不构成投资建议。
• 报告信息来源于公开资料，不保证其准确性或完整性。
• 本公司不对因使用本报告内容导致的任何损失负责。

数据来源与模型逻辑

• 数据来源：Wind、iFind、财通证券研究所。
• 模型逻辑：
  1. 筛选景气度为正的行业。
  2. 根据流动性调整剔除敏感行业。
  3. 通过估值修正剔除高估值行业。
  4. 通过资金筹码修正剔除交易拥挤行业。
  5. 若景气行业数量超过阈值，则进一步使用趋势指标筛选。

结论

四维行业比较框架在准确性、收益率、回撤控制等方面表现优异，相较于传统行业比较模型，显著提升了行业组合的胜率和收益率。同时，模型具备较强的风格切换捕捉能力和风险控制能力，在市场波动较大时仍能保持稳健表现。