【天风策略】行业比较研究框架-20210531-天风证券-97页_4mb

【天风策略】行业比较研究框架总结

核心内容概述

本文围绕“长期赛道选择”和“中短期节奏把握”两个维度，分析了全球主要经济体（美国、日本、中国）在不同历史阶段的行业表现与产业结构变化，旨在为投资者提供行业配置的参考依据。通过历史数据和量化模型，揭示了长期投资收益来源、行业集中度提升趋势、全球化扩张影响以及利率与估值之间的关系。

主要观点与关键信息

一、长期赛道的选择

1. 高永续增速的行业：

   • 长期来看，投资收益主要来源于经济和产业结构的变迁。
   • 高收益行业集中在消费、科技、医疗保健和周期龙头。
   • 必需消费品行业具有更高的永续增速，通常能跑赢CPI，因此是长期更好的选择。

2. 历史经验：

   • 美国73年至今，年化收益率高的行业包括消费与科技。
   • 日本在经济泡沫破裂后，高收益行业转向消费服务业和精密制造。
   • 中国自2010年代起，经济增速下台阶，高收益行业转向科技与消费。

3. 产业结构变迁趋势：

   • 从制造业向服务业和科技产业转型是美日中共同趋势。
   • 金融业、信息业、租赁和商务服务业等趋势性上升行业是未来重点方向。

4. DCF模型与估值分析：

   • 永续增长率、ROE、分红率等指标对估值有显著影响。
   • 消费行业在贴现率不变的前提下，更高的永续增速可显著提升估值。

二、中短期节奏的把握

1. 盈利增速决定中期涨跌：

   • 1年维度中，盈利增速是相对收益的关键因素，估值影响相对弱化。
   • 周期波动与中高频指标（如工业生产、投资、消费、贸易等）密切相关。

2. 牛市主线与宏观扩张一致：

   • 每轮牛市的主线行业与当时宏观扩张（政策助力）的行业基本一致。
   • 可参考美林时钟进行大类资产或行业配置。

3. 日历效应：

   • Q1科技、Q2消费、Q3均衡、Q4蓝筹是A股市场中常见的行业轮动规律。

三、行业比较的量化模型

1. DCF模型的应用：

   • 通过模拟不同阶段的ROE、分红率和增长率，可评估行业估值变化。
   • 永续增速的确定需参考CPI水平，必需消费品行业更易跑赢CPI。

2. 利率对估值的影响：

   • 利率上升会压制消费和周期股估值，但对科技成长股影响较小。
   • 消费核心公司（如“漂亮50”）在利率上升时估值会大幅回落，但在经济复苏后又会回升。

3. 科技成长股与利率的关系：

   • 科技成长股的估值波动更多由产业周期决定，而非宏观利率。
   • 典型案例包括纳斯达克（PC周期）、中小板（智能手机周期）、创业板（移动互联周期）等。

行业集中度提升与全球化扩张

1. 行业集中度提升：

   • 自50年代以来，多数行业集中度持续提升，尤其在80年代以后。
   • 中游制造和材料行业集中度提升明显，如黑色金属冶炼、有色金属冶炼、化工制造等。

2. 全球化扩张的影响：

   • 全球化带来行业龙头公司海外收入增长，增强盈利能力。
   • 传统行业龙头公司（如卡特彼勒、艾默生、PPG工业、通用电气等）因全球化扩张获得更高的估值和业绩增长。

周期股的β与市场偏好

1. 周期股的β取决于PPI：

   • 周期股的波动性与PPI密切相关，但市场对其偏好较低。
   • 消费行业在经济下台阶后，仍能保持稳定增长，更受市场欢迎。

2. 周期股的“诗和远方”：

   • 周期股的长期增长动力来源于行业集中度提升和全球化扩张。
   • 在全球化背景下，周期龙头公司可获得更稳定的盈利增长和估值支撑。

总结

• 长期投资应关注消费、科技、医疗保健和周期龙头行业，这些行业具有更高的永续增速和稳定盈利。
• 中短期配置需关注盈利增速、宏观政策与日历效应，以把握市场节奏。
• 利率变化对消费和周期股估值影响显著，但对科技成长股影响较小，需结合产业周期进行分析。
• 全球化和行业集中度提升是周期龙头行业长期增长的重要推动力，为传统行业带来新的发展机遇。
• 量化模型（如DCF）可辅助评估行业估值合理性，关注永续增速、ROE和分红率等关键指标。