【国泰君安】行业配置月报第26期：PEM_VC行业轮动模型2024年超额收益16.25%25，汽车、有色、非银等排名靠前

PEM-VC行业轮动模型总结

核心内容

PEM-VC行业轮动模型是一种结合“总量”与“边际”思维的行业配置策略，旨在优选景气度、业绩超预期与行业动量边际改善的行业，同时通过估值趋势和交易拥挤度规避指数下行风险。模型综合多个子模型，包括行业景气度、业绩超预期、行业动量、估值趋势和拥挤度模型，以实现更全面的行业配置。

主要观点

• 模型基于多维度因子分析，涵盖财务质量、盈利能力、成长能力、市场情绪及交易状态等。
• 通过定量分析，模型在2011年1月至2024年4月期间，行业优选模型年化收益率为16.68%，超额年化收益为11.36%；风险规避模型年化收益率为30.72%，超额年化收益为26.64%。
• 2024年9月，模型的多头组合包括：电力设备及新能源、汽车、石油石化、有色金属、医药；多头对照组包括：国防军工、消费者服务、食品饮料、建筑、建材。
• 9月行业优选多头组合相对市场基准超额收益为-2.01%，风险规避多头组合相对市场基准超额收益为-1.74%；但2024年以来，行业优选多头组合超额收益为5.13%，风险规避多头组合超额收益为16.25%。
• 10月最新多头组合为：石油石化、汽车、有色金属、非银行金融、电力设备及新能源；多头对照组为：消费者服务、国防军工、食品饮料、建筑、建材。

关键信息

1. 模型收益表现

• 2024年9月：
  • 行业优选多头组合收益率为19.91%，相对市场基准超额收益为-2.01%。
  • 风险规避多头组合收益率为20.17%，相对市场基准超额收益为-1.74%。
  • 多头对照组合（行业优选）收益率为22.63%，相对市场基准超额收益为0.72%。
• 2024年以来：
  • 行业优选多头组合收益率为12.58%，相对市场基准超额收益为5.13%。
  • 风险规避多头组合收益率为23.70%，相对市场基准超额收益为16.25%。

2. 10月行业边际变化

2.1 行业景气度模型

• 排名前五：非银行金融、有色金属、汽车、医药、传媒。
• 排名后五：煤炭、食品饮料、建材、交通运输、国防军工。
• 景气度提升较多：建筑、通信、汽车。
• 景气度下降较多：交通运输、煤炭、电力设备及新能源。

2.2 业绩超预期模型

• 排名前五：电力设备及新能源、石油石化、商贸零售、轻工制造、汽车。
• 排名后五：建材、建筑、钢铁、银行、电力及公用事业。
• 超预期提升较多：煤炭、房地产、非银行金融。
• 超预期下降较多：建筑、家电、食品饮料。

2.3 行业动量模型

• 排名前五：电力及公用事业、电子、钢铁、有色金属、银行。
• 排名后五：商贸零售、房地产、建筑、食品饮料、建材。
• 动量提升较多：电力及公用事业、传媒、轻工制造。
• 动量下降较多：钢铁、建材、国防军工。

3. 模型运行机制

• 月度调仓：每月初根据行业轮动复合因子排序，选取前5个行业为多头组合，等权持有至月底。
• 实时监控：每日监控行业是否触发风险状态，如触发则替换为现金仓位。
• 动态调整：当行业估值趋势或交易拥挤度改善时，从现金仓位切换回行业持仓。
• 市场基准：采用剔除“综合”和“综合金融”后的中信一级行业指数作为基准。

4. 风险提示

• 量化模型基于历史数据构建，存在历史规律失效的风险。
• 模型结果仅供参考，不构成投资建议，投资者应谨慎决策。

模型因子与构建方法

5.1 行业景气度模型

• 财务质量类因子：
  • 客户议价力环比增量
  • 供应商议价力环比增量
  • 异常分析师覆盖（自由流通市值加权）
• 盈利能力类因子：
  • 销售净利率单季同比增量
  • 预测EPS-FY3滚动1年分位数
  • 预测ROE-FY3滚动2年分位数
  • 预测ROE-FY3上下调比例
• 成长能力类因子：
  • 核心利润/归母净利润2单季同比增长率
  • 预收款项同比增长率
  • 预测EPS环比M月变动
  • 预测ROA/ROE环比M月变动
  • 核心利润TTM/归母净利润2TTM同比增长率环比增量

5.2 业绩超预期模型

• 盈余公告前后异常收益类因子：
  • 公告后1天异常收益
  • 公告后3天异常收益之和
  • 公告后跳空
• SUE类因子：
  • 标准化预期外单季度归母净利润-带漂移项
  • 标准化预期外单季度营业利润
  • 单季度归母净利润超分析师预期幅度
• SUE衍生类因子：
  • 标准化预期外单季度归母ROA-带漂移项
  • 标准化预期外单季度归母ROE（TTM）
• 券商/报告上下调比例类因子：
  • 过去90日券商上调-下调比例
  • 过去180日报告上调-下调比例
  • 过去90日报告上调比例
• 预测调整类因子：
  • 过去90天盈利调整（自由流通市值加权）

5.3 行业动量模型

• 行业残差动量：通过Fama-French三因子模型计算行业特质信息。
• 基于市值的龙头股动量：选取行业成分股中市值占比前60%的个股计算行业动量。

5.4 行业估值趋势模型

• 行业指数PB估值：衡量行业整体估值水平。
• 行业指数PE估值：衡量行业整体估值水平。
• 行业指数PBPE估值：PB与PE的几何平均数。
• 行业指数股权风险溢价：衡量行业估值与无风险收益率的差值。

5.5 行业拥挤度模型

• 波动率因子：衡量行业指数日收益率的标准差。
• 流动性因子：衡量行业指数成交量、成交额和换手率。
• 分布特征因子：
  • 收益率峰度：衡量分布集中程度。
• 相关性因子：
  • 量价相关系数：衡量成交量与收盘价的相关性。
  • 金额价格相关系数：衡量成交额与收盘价的相关性。
• 微观结构因子：
  • 兴登堡预兆：衡量行业成分股价格创一年新高和新低的比例。

投资建议评级

• 投资建议分为股票评级和行业评级。
• 股票投资评级：
  • 增持：相对沪深300指数涨幅15%以上
  • 谨慎增持：相对沪深300指数涨幅介于5%~15%之间
  • 中性：相对沪深300指数涨幅介于-5%~5%
  • 减持：相对沪深300指数下跌5%以上
• 行业投资评级：
  • 增持：明显强于沪深300指数
  • 中性：基本与沪深300指数持平
  • 减持：明显弱于沪深300指数

其他信息

• 报告由国泰君安证券研究发布，分析师为余齐文。
• 报告发布日期为2024年10月。
• 投资建议仅供参考，不构成投资决策依据，投资者应谨慎决策。