前瞻2020：A股盈利趋势展望：当前估值隐含了怎么样的增长预期.pdf

策略 报告 | 投资策略专题 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 1 策略 前瞻 2020 证券 研究报告 2019 年 11 月 28 日 作者 刘晨明 分析师 SAC 执业证书编号： S1110516090006 liuchenmingtfzq 李如娟 分析师 SAC 执业证书编号： S1110518030001 lirujuantfzq 许向真 分析师 SAC 执业证书编号： S1110518070006 xuxiangzhentfzq 赵阳 分析师 SAC 执业证书编号： S1110519090002 zyangtfzq 吴黎艳 联系人 wuliyantfzq 相关报告 1 投资策略：策略 上周股市流动性评级为 C-央行开展逆回购操作 3000 亿，北上资金流入规模回升 -一周资金面及市 场 情 绪 监 控 （ 1118-1122 ） 2019-11-26 2 投资策略：策略 上周股市流动性评级为 D-两市成交萎缩，北上流入放缓 -一周资金面及市场情绪监控（ 1111-1115） 2019-11-20 3 投资策略：策略 上周股市流动性评级为 B-北上流入幅度收窄， IPO 供给压力加大 -一周资金面及市场情绪监控（ 1101-1108） 2019-11-12 当前估值隐含了怎么样的增长预期 A 股盈利趋势展望 在本篇报告中，我们将详述三种盈利预测方法、当前市场对 2020 年盈利预测的分歧以及我们对 2020 年盈利估值驱动与业绩相对趋势的判断。 1、宏观角度：经济数据的拟合方法 这种方法对于与宏观经济相关性较大的板块或指数的适用性较强。 一般来说，可用来预测全 A、全 A 非金融、沪深 300 等板块或指数的盈利。第一步，核心解释变量的预测：实际 GDP 单季同比、 PPI 同比。第二步，全 A 非金融单季营收增速预测。第三步，全 A 非金融单季净利率预测。第四步，全 A 非金融净利润增速预测。第五步，全 A 营收增速与净利润增速预测。具体过程、模型及结果见正文。 最后，我们做样本外分析。通过 GDP 和 PPI（单季同比）前十年的数据回归，并预测下一年的营收增速。有几点结论： 1）增速的实际值与预测值方向上基本一致，但幅度会有 -5%7%之间的偏差。 2）底部拐点，非金融 A 股通常比基于宏观数据的预测结果提前一个季度；而顶部拐点基 本一致。 3）用宏观方法来预测盈利方向是可行的，具体增速可结合其他方法进一步分析。 2、中观角度：通过行业分布预测总体 中观预测方法，简单来说是通过全部 A 股或非金融 A 股中各行业的营收分布和净利润分布比例，以及各行业的营收增速和净利润增速，来预测总体的情况。指数的预测则是通过指数中行业的权重来预测。 3、微观角度：一致预期与季度分布方法 两种：一是基于市场一致预期的预测方法，二是基于板块季度间的盈利分布的预测方法。这两种方法针对各板块均适用，特别是对于与宏观相关性较弱的科技板块。 （ 1）一致预期的方法： 计算一致 预期增速、折扣（实际值 /预测值）， 2020 年增速 =2020年一致预期 *平均折扣。还可推算风格板块和行业板块的净利润增速。 （ 2）季度分布方法： 在一季报已披露的情况下，可通过一季报的盈利水平以及历史的季度净利润分布，推算后续三个季度的增速。 综合来看，盈利预测结果： 2020 年盈利增速小幅回升但整体波动不大；增速低点可能出现在 Q2。全部 A 股、非金融 A 股、沪深 300、中小板指和创业板指的净利润增速分别为： 6.6%、 7.0%、 7.2%、 13.5%和 24.6%。 4、市场的分歧、当前的盈利趋势以及最优策略 2020 年 ， GDP 代表的量小幅回落以及 PPI 代表的价企稳回升，上市公司盈利增速在明年企稳的概率也较高，对此，市场的预期较为一致。分歧点在于盈利回升的幅度。这将进一步决定了明年 A 股是提估值还是杀估值：回升幅度小，则市场继续表现为结构性机会甚至面临估值的回落；回升幅度超预期，则存在进一步提估值的可能。往前看 2020 年，在盈利有小幅回升但流动性没有大幅宽松的情况下，市场可以赚盈利小幅提升的钱，但很再赚估值提升的钱。 另外，从三阶段增长模型分析，当前沪深 300 估值基本合理，结构上金融股仍显低估值，但非金融 A 股估值并不便宜，较 低的盈利水平制约其估值的进一步抬升。 因此，指数整体再大幅抬估值的概率较小，市场仍表现为结构性机会。 在这种情况下，相对业绩趋势支撑创业板指明年继续占优。 在新的科技周期下，明年头部科技股的盈利继续得到支撑，但同时沪深 300 的业绩仍然比较稳健。因此，预计 市场不会出现极端的风格分化， 2020 年“少部分公司”的牛市 大概率 将继续演绎，以创业板指所代表的科技板块将是超额收益的核心。 风险 提示 ： 海外不确定因素，宏观经济风险，公司业绩不达预期风险等 。 策略 报告 | 投资策略专题 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 2 内容目录 1. 宏观角度：经济数据的拟合方法 . 4 1.1. 全 A 非金融盈利预测 . 4 1.2. 全 A 盈利预测 . 7 1.3. 沪深 300 盈利预测 . 7 1.4. 预测的准确性分析：实际值与预测值 . 8 2. 中观角度：通过行业分布预测总体 . 9 3. 微观角度：一致预期与季度分 布方法 . 10 3.1. 基于市场一致预期的盈利预测方法 . 10 3.2. 基于季度利润分布的盈利预测方法 . 12 4. 市场的分歧、当前的盈利趋势以及最优策略 . 14 4.1. 市场的分歧 . 14 4.2. 盈利和估值的宏观驱动逻辑 . 15 4.3. 当前指数盈利水平所隐含的估值水平 . 15 4.4. 盈利相对趋势以及最优策略 . 16 图表目录 图 1：基于宏观数据的盈利预测框架 . 5 图 2： CRB 同比与 PPI 同比 . 5 图 3：布油同比与 PPI 同比 . 5 图 4：营收同比与 PPI 同比 . 5 图 5：净利率与 PPI 同比 . 5 图 6： Q4 的净利率一般都低于其他季度 . 6 图 7： 2019-2020 年全 A 非金融盈利趋势预测（中性假设） . 6 图 8： 2019-2020 年全 A 非金融盈利趋势预测（乐观及悲观假设） . 6 图 9： 2019-2020 年全 A 非金融盈利趋势预测 . 7 图 10： 2019-2020 年 全部 A 股盈利趋势预测（中性假设） . 7 图 11： 2019-2020 年沪深 300 盈利趋势预测（中性假设） . 7 图 12： 2019-2020 年沪深 300 盈利趋势预测 . 8 图 13：营收增速滚动十年回归的预测值、实际值以及预测偏差 . 8 图 14：全 A 行业营收结构（ 2019Q3） . 9 图 15：全 A 行业净利润结构（ 2019Q3） . 9 图 16：各指数的行业成份的权重（ %） . 10 图 17： 2017-2019 年，每年年底（半年有效期）有盈利预测的公司数量占比 . 11 图 18： 2020 年各大板块和指数的净利润增速预测 . 11 图 19： 2020 年各风格板块的一致预期净利润增速 . 12 图 20： 2020 年各行业的一致预期净利润增速 . 12 图 21：上证 50 盈利的季度分布 . 13 策略 报告 | 投资策略专题 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 3 图 22：沪深 300 盈利的季度分布 . 13 图 23：中小板指盈利的季度分布 . 13 图 24：创业板指盈利的季度分布 . 13 图 25：创业板和创业板指季度分布的盈利增速预测（ 2019 年） . 14 图 26：历年 A 股市场盈利估值的表现及对应的宏观经济数据的变化 . 15 图 27：沪深 300、全 A 非金融和标普 500 的理论估值测算 . 16 图 28：业绩相对趋势继续有利于创业板的表现 . 17 策略 报告 | 投资策略专题 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 4 在本篇报告中，我们将详述三种盈利预测方法、当前市场对 2020 年盈利预测的分歧以及我们对 2020 年盈利估值驱动与业绩相对趋势的判断。有四部分内容： 一是宏观角度，自上而下的盈利预测方法。 二是中观角度，行业分布的盈利预测方法。 三是微观角度，一致预期或季度分布方法。 四是市场的分歧、当前的盈利趋势以及最优策略。 盈利预测结果： 2020 年盈利增速小幅回升但整体波动不大；增速低点可能出现在 Q2。全部 A 股、非金融 A 股、沪深 300、中小板指和创业板指的净利润增速分别为： 6.6%、 7.0%、7.2%、 13.5%和 24.6%。 1. 宏观角度：经济数据的拟合方法 从宏观角度出发的预测方法，顾名思义是从宏观经济的核心变量入手，如 GDP、 PPI 等，通过变量回归预测企业营业收入和盈利能力，关键在于宏观核心因子的预测以及预测模型的建立。这种方法对于与宏观经济相关性较大的板块或指数的适用性较强。一般来说，可用来预测全 A、全 A 非金融、沪深 300 等板块或指数的盈利。 1.1. 全 A 非金融盈利预测 具体的测算过程（全 A 非金融盈利预测）： 第一步，核心解释变量的预测：实际 GDP 单季同比、 PPI 同比。 2019-2020 年 GDP 同比的中性预 期采用 WIND 一致预期，乐观和悲观预期分别在此基础上调 0.1%和下调 0.1%。 PPI同比通过布油期货同比、 CRB 综合指数同比测算，模型回归解释程度达 73%；其中，布油的乐观、中性、悲观预期分别在美国 EIA 预测结果上 +5、 +0 和 -5 美元 /桶； CRB 综合指数的乐观、中性、悲观预期（当月同比）分别在历史季节性基础上 +5%、 +0%和 -5%。 PPI 当月同比 = 0.365+0.0849*布油同比 +0.0752*CRB 同比 第二步，全 A 非金融单季营收增速预测。 收入增速反应的是需求的变化， PPI 同比和 GDP同比分别代表了价和量的变化，通过 PPI 同比、 GDP 同比测算营收增速，模型的历史回归解释程度达 80%。 营收单季同比 =-0.03313+0.0208*PPI 同比 +0.017655*GDP 同比 第三步，全 A 非金融单季净利率预测。 通过 PPI 价格指数的走势来预测净利率变动。每年第四季度的净利率变动比较大，需进行微调，特别是近两年。 2005 年至今， Q1/Q2/Q3/Q4的平均净利率分别为 4.99%、 5.38%、 5.04%和 3.57%， Q4的净利率平均要比其他季度低 1.40%，见图表 8。 18Q4 由于大量资产减值损失的存 在，当季净利率比 18Q1 净利率低 4.33%。往前看， 19 年和 20 年的减值风险依然存在，但大概率会好于 18 年，因此，我们在模型结果的基础上将 Q4 的净利率进行微调。 第四步，全 A 非金融净利润增速预测。 通过单季营收增速与净利率增速预测单季净利润增速，进一步测算累计营收增速与累计净利润增速。 第五步，全 A 营收增速与净利润增速预测。 按非金融 A 股与金融业的市值占比，加权计算全 A 的营收增速与净利润增速。其中，金融主要考虑银行股。 策略 报告 | 投资策略专题 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 5 图 1：基于宏观数 据的盈利预测框架 资料来源： Wind， 天风证券研究所 图 2： CRB 同比与 PPI 同比 图 3：布油同比与 PPI 同比 资料来源： Wind， 天风证券研究所 资料来源： Wind， 天风证券研究所 图 4：营收同比与 PPI 同比 图 5：净利率与 PPI 同比 资料来源： Wind， 天风证券研究所 资料来源： Wind， 天风证券研究所 PPI 同比布油 C R B 指数单季营收增速 单季净利率单季净利润增速全 A 非金融累计营收增速和净利润增速全 A 累计营收增速和净利润增速 银行业增速G DP 同比 PPI 同比( 1 0 .0 )( 5 .0 )0 .05 .01 0 . 01 5 . 0( 4 0 )( 3 0 )( 2 0 )( 1 0 )01020304050 C R B 同比 % PPI 当月同比（ % ，右轴）( 1 0 .0 )( 5 .0 )0 .05 .01 0 . 01 5 . 0( 8 0 )( 6 0 )( 4 0 )( 2 0 )0204060801 0 0 布油同比 % PPI 当月同比（ % ，右轴）( 1 0 .0 )( 8 .0 )( 6 .0 )( 4 .0 )( 2 .0 )0 .02 .04 .06 .08 .01 0 . 01 2 . 0- 2 0 %- 1 0 %0%1 0 %2 0 %3 0 %4 0 %5 0 %6 0 %营业收入同比增速 ( 单季 )PPI 当月同比 季度平均 ( 右轴 )( 1 0 .0 )( 8 .0 )( 6 .0 )( 4 .0 )( 2 .0 )0 .02 .04 .06 .08 .01 0 . 01 2 . 0- 1 %0%1%2%3%4%5%6%7%8%净利率（单季）PPI 当月同比 季度平均 ( 右轴 )策略 报告 | 投资策略专题 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 6 图 6： Q4 的净利率一般都低于其他季度 资料来源： Wind， 天风证券研究所 预测结果（ 中性假设 ）： 2019 年非金融 A 股的营收增速 +8.7%，净利润增速 +6.9%。 基数作用下，使得四季度的增速有明显的提升。 2020 年非金融 A 股的营收增速 +11.0%，净利润增速 +7.0%。 其中，由于明年上半年 GDP回落以及 PPI 处于低位，使得营收增速和净利润增速继续下滑；随着下半年 PPI 可能企稳（基数作用以及库存周期带来的需求企稳），营收增速和净利润增速可能会有小幅的回升。全年看，增速处于低位徘徊，波动不大；增速低点可能出现在 Q2 之间。 图 7： 2019-2020 年全 A 非金融盈利趋势预测（中性假设） 预测项目 2019-03 2019-06 2019-09 2019-12 2020-03 2020-06 2020-09 2020-12 GDP 同比 6.40 6.20 6.08 6.07 6.05 6.05 5.90 5.90 PPI 同比 0.40 0.50 -0.77 -0.46 -0.30 -0.80 0.81 1.46 营收单季同比 9.5% 7.4% 6.1% 9.4% 9.7% 8.7% 11.8% 13.1% 净利润单季同比 1.4% -6.0% -2.4% 80.1% 2.4% 0.2% 10.2% 29.0% 营收累计同比 9.5% 8.4% 7.6% 8.7% 9.7% 9.2% 10.1% 11.0% 净利润累计同比 1.4% -2.6% -2.2% 6.9% 2.4% 1.2% 4.3% 7.0% 资料来源： Wind， 天风证券研究所 图 8： 2019-2020 年全 A 非金融盈利趋势预测（乐观及悲观假设） 假设 乐观 悲观 预测项目 2019-12 2020-03 2020-06 2020-09 2020-12 2019-12 2020-03 2020-06 2020-09 2020-12 GDP 同比 6.17 6.15 6.15 6.00 6.00 5.97 5.95 5.95 5.80 5.80 PPI 同比 0.25 0.74 0.20 1.87 2.04 -1.17 -1.35 -1.80 -0.25 0.88 营收单季同比 11.1% 12.1% 10.9% 14.2% 14.5% 7.8% 7.4% 6.4% 9.4% 11.7% 净利润单季同比 88.7% 6.8% 4.3% 14.9% 35.8% 71.6% -1.8% -3.9% 5.6% 22.5% 营收累计同比 9.1% 12.1% 11.5% 12.4% 13.0% 8.2% 7.4% 6.9% 7.8% 8.9% 净利润累计同比 7.7% 6.8% 5.5% 8.7% 10.9% 6.2% -1.8% -2.9% 0.0% 3.1% 资料来源： Wind， 天风证券研究所 - 1 %0%1%2%3%4%5%6%7%8%0 4 - 1 2 0 5 - 1 2 0 6 - 1 2 0 7 - 1 2 0 8 - 1 2 0 9 - 1 2 1 0 - 1 2 1 1 - 1 2 1 2 - 1 2 1 3 - 1 2 1 4 - 1 2 1 5 - 1 2 1 6 - 1 2 1 7 - 1 2 1 8 - 1 2净利率（单季）策略 报告 | 投资策略专题 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 7 图 9： 2019-2020 年全 A 非金融盈利趋势预测 资料来源： Wind， 天风证券研究所 1.2. 全 A 盈利预测 非金融 A 股的盈利由量（ GDP）和价（ PPI）驱动，而金融业的盈利主要考虑银行业，银行盈利受存贷规模、净息差、资产质量等影响。 银行业的营收增速占全 A 营收的比重约 10%；净利润占全 A 净利润的比重约为 41%。 假设2019 年银行业的营收增速和净利润增速分别为 12%和 7%； 2020 年银行业的营收增速和净利润增速分别为 10%和 6%。由此推算 ， 在中性假设下： 2019 年，全部 A 股的营收增速和净利润增速分别为 +9.0%和 +6.9%； 2020 年，全部 A 股的营收增速和净利润增速分别为 +10.9%和 +6.6%；增速的低点可能出现在 Q2-Q3。 图 10： 2019-2020 年全部 A 股盈利趋势预测（中性假设） 全部 A 股 2019-03 2019-06 2019-09 2019-12 2020-03 2020-06 2020-09 2020-12 营收累计同比 11.0% 9.3% 8.7% 9.0% 9.7% 9.3% 10.1% 10.9% 净利润累计同比 9.4% 6.5% 6.8% 6.9% 3.9% 3.2% 5.0% 6.6% 资料来源： Wind， 天风证券研究所 1.3. 沪深 300 盈利预测 沪深 300 盈利预测过程与全 A 非金融基本类似，不同之处在于，沪深 300 的净利率 对 PPI回归的解释力较弱 （由于 300 指数中金融业占比过半）。因此，我们用净利率的季节性平均值作为中性假设，沪深 300 指数历史上单季度的净利率表现都较稳定， Q1、 Q2、 Q3、Q4 净利率（单季）平均值分别为 11.1%、 11.0%、 10.4%和 7.9%。另外，在一季报公布后，则可按照 Q2、 Q3、 Q4 与 Q1 净利率的差异进行微调。预测结果： 2019 年，沪深 300 的 营收增速和净利润增速分别 为 +10.3%和 +12.9%； 2020 年，沪深 300 的 营收增速和净利润增速分别 为 +6.6%和 +7.2%；增速的低点可能出现在 Q2-Q3。 图 11： 2019-2020 年沪深 300 盈利趋势预测（中性假设） 沪深 300 2019-03 2019-06 2019-09 2019-12 2020-03 2020-06 2020-09 2020-12 营收累计同比 12.8% 11.9% 10.8% 10.3% 5.8% 5.4% 6.0% 6.6% 净利润累计同比 10.8% 10.8% 10.9% 12.9% 8.6% 5.5% 6.2% 7.2% 资料来源： Wind， 天风证券研究所 - 2 0 %0%20%40%60%- 8 0 %- 4 0 %0%40%80%1 2 0 %2 0 0 5 2 0 0 6 2 0 0 7 2 0 0 8 2 0 0 9 2 0 1 0 2 0 1 1 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9 2 0 2 0全 A 非金融净利润同比 ( 单季 ) 全 A 非金融营收同比 ( 单季 , 右轴 )策略 报告 | 投资策略专题 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 8 图 12： 2019-2020 年沪深 300 盈利趋势预测 资料来源： Wind， 天风证券研究所 1.4. 预测的准确性分析：实际值与预测值 最后，我们做样本外预测 的准确性分析。通过 GDP 和 PPI（单季同比）前十年的数据回归，并预测下一年的营收增速，来观察预测值、实际值以及预测偏差。有几点结论： （ 1）增速的实际值与预测值方向上基本一致，但幅度会有 -5%7%之间的偏差。 另外，近几年实际值大部分情况会比预测值好一点，宏观经济增速下台阶，但上市公司的盈利质量相对更好。 （ 2）底部拐点，非金融 A 股通常比基于宏观数据的预测结果提前一个季度；而顶部拐点基本一致。 可能原因是：经济企稳时，作为行业中较优质的上市公司，订单、盈利率先得到复苏，而其他中小企业反应较慢。 （ 3）因此，用 宏观数据来预测盈利方向是可行的，但具体的盈利数值，可结合其他预期方法进一步分析。 图 13：营收增速滚动十年回归的预测值、实际值以及预测偏差 资料来源： Wind， 天风证券研究所 - 2 0 %- 1 0 %0%10%20%30%40%50%- 8 0 %- 6 0 %- 4 0 %- 2 0 %0%20%40%60%80%2 0 0 5 2 0 0 6 2 0 0 7 2 0 0 8 2 0 0 9 2 0 1 0 2 0 1 1 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9 2 0 2 0沪深 300 净利润同比 ( 单季 ) 沪深 300 营收同比 ( 单季 , 右轴 )- 1 0 . 0- 5 . 00 . 05 . 01 0 . 01 5 . 02 0 . 02 5 . 03 0 . 0 非金融 A 股 营收单季同比 实际值 % 非金融 A 股 营收单季同比 预测值 %6 . 4 %4%策略 报告 | 投资策略专题 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 9 2. 中观角度：通过行业分布预测总体 中观预测方法，简单来说是通过全部 A 股或非金融 A 股中各行业的营收分布和净利润分布比例，以及各行业的营收增速和净利润增速，来预测总体的情况。指数的预测则是通过指数中行业的权重来预测。 中观出发的预测方法对所有的板块和指数均适用。比如，创业板综、中小板综、中证 500、中证 1000，无法用自上而下的经济数据拟合，但可用中观方法或微观方法（第三部分介绍）预测。 因为这类指数 在行业上没有区分度， 指数成份在 周期、消费、科技 的分布较均衡， 既有通信、计算机、电子、传媒等成长的逆周期属性，又有机械、化工的顺周期属性 ，因此 在 宏观逻辑上具有不可预测性，但可用中观或微观的方法预测 。 事实上，中观方法得到的结论最为精确，但缺点在于依赖各行业的盈利判断，最终带来的误差可能也较大。这里我们没有采用这种方法，具体过程略过。 图 14：全 A 行业营收结构（ 2019Q3） 资料来源： Wind， 天风证券研究所 图 15：全 A 行业净利润结构（ 2019Q3） 资料来源： Wind， 天风证券研究所 建筑装饰 , 1 0 . 6 5 %化工 , 1 0 . 5 5 %银行 , 1 0 . 0 0 %采掘 , 7 . 9 4 %非银金融 , 7 . 8 8 %交通运输 , 5 . 4 5 %汽车 , 5 . 1 6 %电子 , 4 . 3 8 %房地产 , 4. 09 %医药生物 , 3 . 6 1 %有色金属 , 3. 51 %商业贸易 , 3. 44 %钢铁 , 3 . 3 7 %营收 占比银行 , 4 1 . 4 5 %非银金融 , 1 0 . 9 2 %房地产 , 4. 34 %化工 , 4 . 2 8 %采掘 , 4 . 1 2 %建筑装饰 , 3 . 5 2 %交通运输 , 3 . 3 9 %医药生物 , 3 . 1 9 %食品饮料 , 2 . 9 7 %净利润 占比策略 报告 | 投资策略专题 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 10 图 16： 各指数的行业成份的权重（ %） 上证综指 沪深 300 上证 50 中证 500 中小板指 创业板指 银行 20.9 银行 17.64 银行 29.68 医药生物 10.58 电子 22.56 医药生物 22.33 非银金融 11.3 非银金融 16.64 非银金融 27.34 电子 9.68 医药生物 11.03 传媒 13.84 采掘 6.8 食品饮料 9.07 食品饮料 11.81 计算机 7.15 计算机 10.94 计算机 12.50 食品饮料 6.6 医药生物 6.52 建筑装饰 4.95 化工 6.54 传媒 7.51 农林牧渔 11.31 化工 5.1 电子 4.90 医药生物 4.30 传媒 5.77 非银金融 5.26 电子 11.62 医药生物 4.9 房地产 4.71 房地产 2.86 房地产 4.81 食品饮料 4.25 电气设备 8.23 交通运输 4.7 家用电器 4.81 化工 2.49 电气设备 5.14 农林牧渔 4.36 机械设备 4.73 公用事业 4.7 建筑装饰 3.35 采掘 2.10 有色金属 4.20 汽车 3.33 通信 4.69 建筑装饰 3.6 交通运输 3.22 汽车 1.83 公用事业 4.23 有色金属 3.34 化工 3.91 房地产 3.4 汽车 2.87 机械设备 3.16 机械设备 4.36 电气设备 3.38 公用事业 1.86 汽车 3.3 公用事业 2.77 交通运输 0.90 交通运输 3.75 银行 3.42 休闲服务 1.68 电子 3.0 有色金属 2.55 建筑材料 1.42 非银金融 3.65 国防军工 3.05 食品饮料 1.50 机械设备 2.8 化工 2.42 钢铁 1.15 钢铁 3.39 商业贸易 2.77 综合 1.32 有色金属 2.6 电气设备 2.02 休闲服务 1.50 农林牧渔 3.40 交通运输 2.64 国防军工 0.76 电气设备 2.3 计算机 2.24 家用电器 1.0