数说资产配置研究系列之四：盈利和估值的切换，宏观环境如何向行业传导-20210412-申万宏源-38页_2mb

《盈利和估值的切换：宏观环境如何向行业传导》总结

核心内容

本报告探讨了宏观环境（经济、流动性、通胀）如何通过盈利和估值的传导机制影响行业表现，并提出了一种基于宏观变量预判、行业属性刻画和受益行业选择的行业主题配置框架。该框架结合了宏观敏感性、盈利估值特征和市场关注点，以实现更清晰的资产配置逻辑。

主要观点

• 行业对宏观变量的敏感性差异显著：不同行业对经济、流动性、通胀的敏感程度不同，这影响了其在不同宏观环境下的表现。
• 市场关注点随宏观环境变化：市场在不同时期对不同宏观变量的关注度不同，这决定了行业配置的重点。
• 盈利与估值是宏观传导的重要中间变量：盈利水平和估值变化是宏观环境影响行业表现的关键路径，尤其在经济复苏和流动性宽松时更为明显。
• 宏观敏感性与盈利估值特征相关：某些行业（如钢铁、采掘）在盈利波动大、估值低的情况下，对经济变化更敏感；而TMT板块则对流动性变化更敏感。
• “核心-卫星”配置策略：基于宏观视角的行业选择模型更适合作为“核心-卫星”中的“卫星”部分，帮助定量筛选出当前宏观环境下值得关注的行业主题。

关键信息

1. 不同行业对不同宏观变量的敏感程度不同

• 对经济敏感的行业：
  • 传统能源行业（如钢铁、采掘）对经济变化最为敏感，经济上行时收益较高，经济下行时收益较低。
  • 基建板块（如交通运输、公用事业）对经济变化敏感，经济复苏时表现突出。
• 对流动性敏感的行业：
  • TMT板块（如计算机、通信）对流动性变化最为敏感，流动性宽松时收益较高，紧缩时收益较低。
  • 有色金属、传媒等行业对流动性也较为敏感。
• 抗通胀能力强的行业：
  • 上游周期行业（如采掘、有色金属）抗通胀能力较强，在高通胀期表现相对稳定。
  • 食品饮料行业也具备较好的抗通胀能力。

2. 不同时期市场对宏观变量的关注重点不同

• 市场关注点变化：
  • 2014年下半年：市场更关注流动性。
  • 2019年以来：市场更关注经济变化。
• 代理组合用于判断市场关注点：
  • 使用FactorMimicking方法将低频宏观数据高频化，通过代理组合的波动情况推断市场关注的宏观变量。
  • 代理组合波动水平越高，说明市场对对应变量的关注度越高。

3. 盈利和估值的变化：宏观环境与行业表现间的传导链

• 盈利波动大、低估值的行业受经济影响更大：
  • 钢铁、采掘等行业盈利波动大，且盈利方向与GDP变化一致。
  • 基建行业具有高股息、低估值的特征，经济复苏时估值更具吸引力。
• 流动性影响的传导机制：
  • 流动性宽松时，企业融资环境改善，盈利提升；无风险利率下行，估值提升。
  • 流动性紧缩时，盈利和估值均可能下降。
• 高通胀时期高股息、低估值行业受益：
  • 食品饮料、采掘等行业在高通胀时期表现较好，具备抗通胀能力。

4. 基于宏观敏感性与盈利估值特征的行业配置策略

• 行业配置逻辑：
  • 当经济复苏+流动性紧缩时，选择对经济敏感、对流动性不敏感的行业。
  • 当流动性宽松时，选择对流动性敏感的行业。
• 组合表现验证：
  • 2013年以来，基于宏观时钟和市场关注点的行业配置组合表现优于行业等权和Wind全A指数。
  • 2021年一季度，组合偏向对经济敏感、对流动性不敏感的行业，如化工、钢铁、交通运输等。
• 主题指数的配置建议：
  • 高端装备制造指数、一带一路指数、网络安全指数等在不同宏观环境下表现各异。
  • “茅指数”具备抗宏观变量能力，长期盈利高、估值低，适合作为核心资产。

风险提示

• 本报告基于历史数据和数量化模型分析，若市场环境发生重大变化，模型可能失效。

图表与数据支持

• 图1：通过市场关注点、宏观变量预期和行业盈利估值特征给出配置建议。
• 图2：资产配置时钟下的板块表现。
• 图3：我国高通胀期划分。
• 图4-5：不同阶段二级行业对经济、流动性的敏感性得分。
• 图6-9：经济、通胀、短期流动性、长期流动性代理组合变化。
• 图10-13：代理组合波动水平与市场关注点变化。
• 图14：基于时钟和宏观变量关注点的行业配置组合净值。
• 图15-16：钢铁、计算机行业ROE与净利润同比变化。
• 图17-18：钢铁、食品饮料行业盈利均值/波动得分。
• 图19：实际GDP同比与基建投资完成额同比。
• 图20-21：计算机、有色金属行业盈利、估值部分项得分。
• 图22-23：有色、计算机行业PE_TTM与1年期国债收益率。
• 图24-29：行业主题（如高端装备制造、网络安全、茅指数）的宏观敏感性与盈利估值特征。

表格支持

• 表1-2：对经济敏感程度最高/最低的一级、二级行业。
• 表3-4：对流动性敏感程度最高/最低的一级、二级行业。
• 表5：抗通胀能力最强/最弱的一级行业。
• 表6：待观察的宏观变量。
• 表7：R²最高的5个一级行业在宏观变量上的暴露。
• 表8-9：行业配置组合表现与2021年以来行业选择。
• 表10-12：对经济、流动性敏感及抗通胀能力强的行业盈利、估值、股息特征。
• 表13-14：宏观敏感性与盈利估值特征的计算方法。
• 表15：宏观敏感性最高的概念指数。

总结

本报告通过分析不同行业对经济、流动性、通胀的敏感性，结合市场关注点变化与盈利估值特征，提出了一个有效的行业主题配置框架。该框架通过宏观变量预判→行业属性刻画→受益行业选择的逻辑，为投资者在不同宏观环境下提供更清晰的资产配置建议。