行业景气度量化前瞻系列之一：从消费行业开始（上）.pdf

金融工程 | 金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 1 金融工程 证券 研究报告 2018 年 05 月 12 日 作者 吴先兴 分析师 SAC 执业证书编号： S1110516120001 wuxianxingtfzq 18616029821 相关报告 1金融工程：商品期货 CTA 专题报告（六）基本面分析框架下的黑色系商品库存预测 2018-02-09 2018-02-09 2 金融工程：商品期货 CTA 专题报告（五）我国商品期货分类及异质性基本面分析概述 2018-01-31 2018-01-31 行业 景气度量化前瞻 系列 之 一 ：从消费行业开始（上） 前瞻行业景气度的重要性和必要性 行业基本面景气度研究是行业配置的第一步。但由于定期财报公布的滞后性，行业指数表现在大多数时段领先于基本面业绩变化。若我们根据公布的业绩再判断行业景气方向并以此作为投资指引，那效果可能很难乐观。但若能实现对行业景气度的前瞻，提前把握行业变动方向，那将成为我们投资决策的一大重要依据。 以关键财务指标作为景气度代理变量 我们前瞻的行业景气度主要来自财务数据层面，包括盈利、成长、营运等多个维度，涉及的原始财务指标包括营业收入、净利润、 ROE、毛利率、净利率、应收账款周转率、存货周转率等，具体到单个行业的景气度代理变 量选取则可结合行业属性进一步确定。 宏观 +行业层面建立大众消费“驱动力”备选库 行业景气度前瞻的首要任务是寻找“驱动力”，它们应当具有领先景气指标的信号作用。我们首先对主要大众消费行业（食品饮料、纺织服装、商贸零售）的基本面进行梳理，从宏观和行业层面分别纳入多个备选驱动力。宏观层面 主要考虑 投资、消费、进出口、通胀、货币环境及经济景气度 ，行业层面除了产业链我们还引入了行业一致预期滚动净利润环比因子。 两步法筛选景气度“驱动力” 我们通过两步法筛选纳入景气度前瞻模型的驱动力因子：第一步是相关性分析初选驱动力，第 二步是通过对称正交后 OLS 回归剔除不显著变量的方式，得到终选后的驱动力。在驱动力确认后，根据历史上驱动力对景气指标的作用机理及近期驱动力走势来推演未来行业发展方向，从而实现景气度的前瞻。 滚动测试及二季度景气前瞻 通过 2014 年一季度至 2018 年一季度的样本外滚动测试 ， 我们对三大行业包括盈利、成长、营运三大维度的各个环比类景气度指标的重要驱动力进行了归纳。最后，我们结合滚动预测方向准确率前瞻了各行业二季度可能的景气方向，模型显示：食品饮料行业二季度营业收入和净利润 TTM 均值环比增速将可能达 10%以上，从盈 利和成长的角度看，行业将大概率出现业绩景气上行；纺织服装行业成长、营运能力将上行，而盈利能力可能出现下行趋势，我们认为二季度纺织服装行业景气变化不大，可能出现小幅上行；商贸零售行业成长类因子将呈现上行趋势，而盈利和营运能力均可能出现下行，我们预计二季度商贸零售行业可能出现景气小幅下行 。 风险 提示 ： 模型基于历史数据，存在失效风险 金融工程 | 金工专题报告 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. 行业景气度定义 . 4 2. 为何前瞻： Why . 4 2.1. 重要性：景气度指标与行业指数 . 4 2.2. 必要性：真 实指标公布的滞后性 . 6 3. 前瞻什么： What . 6 3.1. 景气度的代理变量：关键财务指标 . 6 3.2. 行业大类划分 . 7 4. 如何前瞻： How . 8 4.1. 大众消费行业基本面梳理 . 8 4.1.1. 食品饮料 . 8 4.1.2. 纺织服装 . 8 4.1.3. 商贸零售 . 9 4.2. 宏观 +行业层面备选“驱动力”梳理 . 9 4.2.1. 宏观层面备选驱动力 . 9 4.2.2. 行业层面备选驱动力 . 9 4.3. 数据处理 . 11 4.3.1. 行业景气度指标计算 . 11 4.3.2. 备 选“驱动力”指标处理 . 13 4.4. 最优先行阶数检验与“驱动力”初选 . 13 4.5. 因子正交与“驱动力”终选 . 15 4.6. 景气度前瞻模型表现 . 16 4.6.1. 滚动预测效果 . 16 4.6.2. 二季度景气前瞻 . 21 5. 结论与展望 . 22 图表目录 图 1：纺织服装行业净利率 TTM 与指数走势 . 5 图 2：纺织服装行业 ROETTM 与指数走势 . 5 图 3：纺织服装行业 ROETTM 环比与指数走势 . 6 图 4：行业景 气度分析框架 . 7 图 5：纺织服装产业链示意图 . 8 图 6：行业一致预期滚动净利润环比指标计算示意图 . 10 图 7：各 期纳入景气度指标的有效成分股统计 . 12 图 8：备选“驱动力”与景气度指标的序列对齐 . 14 图 9：零售额是商贸零售行业 ROETTM 的重要驱动力 . 15 图 10：对称正交示意图 . 15 图 11：滚动测试示意图 . 16 金融工程 | 金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 3 图 12：食品饮料行业净利润 TTM 均值环比滚动预测结果 . 17 图 13：纺织服装行业净利润 TTM 中位数环比滚动预测结果 . 19 图 14：商贸零售行业 ROETTM 环比滚动预测结果 . 20 表 1：中信一级行业（除综合）大类板块划分 . 7 表 2：消费板块的细分 . 7 表 3：宏观层面驱动力备选因子 . 9 表 4：食品饮料行业层面备选驱动力 . 10 表 5：纺织服装行业层面备选驱动力 . 11 表 6：商贸零售行业层面备选驱动力 . 11 表 7：纺织服装行业净利率 TTM 环比“驱动力”初选结果 . 14 表 8：食品饮料行业滚动测试效果汇总 . 17 表 9：纺织服装行业滚动测试效果汇总 . 18 表 10：商贸零售行业滚动测试效果汇总 . 20 表 11：食品饮料行业 二季度景气前瞻 . 21 表 12：纺织服装行业二季度景气前瞻 . 21 表 13：商贸零售行业二季度景气前瞻 . 22 金融工程 | 金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 4 本系列报告通过“追本溯源”的方式 ，将“以基本面 定性 分析 为主”的行业研究 结合到 “借数据模型说话”的量化研究 中 ， 以期 寻找各行业“接地气的驱动力”， 从而 构建 更具 逻辑性 的 行业 景气度前瞻模型。 我们首先梳理各行业的基本面逻辑，结合宏观经济环境和行业属性 ， 以 关键财务因子作为行业景气度的代理变量， 多指标多维度剖析行业盈利能力、成长能力等，并试图实现行业景气度的前瞻，以期为投资决策提供更 有意义 的 参考 。 本文是系列 研究 的开篇之作，主要 介绍了我们前瞻行业景气度的原因（ Why）、对象（ What）和方法（ How），并 以 食品饮料、纺织服装和商贸零售 为例，对部分大众消费行业展开 分析 。 1. 行业景气度定义 行业是指按生产同类产品或具有相同工艺过程或提供同类劳动服务划分的经济活动类别 。由于行业属性差异，不同行业对宏观经济的敏感性有所不同，因此在生产经营、 绩效 等方面的表现也存在分化。分析一个行业的景气程度 本质上 是对其 在不同宏观环境下 发展趋势、变动方向的把握。 这一把握主要可从 量 、 价 、利三个角度入手 。 产 销量 、 库存 以及价格 反映了需求 与供给的博弈 ， 而利润是量价的综合结果。一般而言， 利润是景气度的正指标，而单从量价来看无法判断景气变化。 以价格上行为例，若行业提供的商品或服务价格提升是源于需求强劲，则 一般 说明景气度上行，而若这一提升是源于成本增加，则 景气度的变化 取决于行业的成本传导能力， 即是否能 将 成本增加的部分完全转移至价格和销量上。 因此 ，量价变动分析最终 需 归结为利润的实现 。 简言之，盈利好转是 行业 景气 上行的最直观反映。 然而考虑到企业规模、管理水平、创新能力等差异，同行业的不同企业在盈利、成长等方面也存在较大差异，我们需要定义一种刻画行业整体景气度的方式，以较稳定可靠地反映行业发展趋势。而上市公司作为行业企业的主要组成部分，其盈利状况具有行业景气度晴雨表的作用。因此，本文以上市公司作为行业代表进行研究，试图从上市公司财务数据出发，构建行业的关键财务指标（如 ROETTM、 毛利率 TTM、 净利率 TTM、 营收增速TTM、净利润增速 TTM、应收 账款周转率 TTM 等 ），将其作为行业景气度的代理变量。 2. 为何 前瞻 ： Why 理论上讲， 一个行 业的景气程度决定了行业的投资价值， 景气上行但估值偏低的行业应当享受溢价，但 实际 股价的作用机理复杂，除了基本面，更有情绪面等因素的干扰。那么对行业 基本面 景气度的研究是否 还有意义呢 ？ 2.1. 重要性 ：景气度指标与行业指数 在回答 上述 质疑前，我们首先来 分析 行业 基本面 景气度 与行业指数的关系 。 从上文对行业景气度的定义来看，反映行业盈利水平的指标是首选，如 ROE、 净利率、毛利率、利润增速、营收增速等。这些指标在使用和比较时又有 同比、环比 、 TTM 环比可选。 考虑到单季度财务数据的波动和周期性，应当采用同比来过滤，但 从数据时效性来看，环比 能更及时反映状态的变化。而 TTM （ Trailing Twelve Months） 这一滚动 概念的引入 能充分利用季度财务数据，始终包含四个季度的数据，在 过滤 周期性 波动 的同时能更真实及时地反映上市公司的变化。 因此，本文首先对各上市公司的财务指标做 TTM 处理，并采用整体法汇总计算对应的行业指标。 以纺织服装为例 ， 我们研究了 2006年四季度以来中信一级行业指数与其净利率 TTM、ROETTM 以及 ROETTM 环比变动值之间的关系。从 图 1-图 3 的走势关系可以看到 ， 行业 金融工程 | 金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 5 的业绩与指数走势关系十分紧密 ， 基本呈现一致性 。净利率、 ROE 的提升 往往 伴随着 指数上行 。从 ROETTM 环比变动值来看，变动值大于 0 表示行业盈利好转，这些时段中指数大概率呈上行趋势 。因此，尽管股价走势存在诸多噪音影响，但行业 业绩景气度依然起到了至关重要的导向性作用 。 图 1： 纺织服装行业净利率 TTM 与指数走势 资料来源： Wind, 天风证券研究所 图 2： 纺织服装行业 ROETTM 与指数走势 资料来源： Wind, 天风证券研究所 01000200030004000500060007000800090001%3%5%7%9%11%13%2006Q42007Q22007Q42008Q22008Q42009Q22009Q42010Q22010Q42011Q22011Q42012Q22012Q42013Q22013Q42014Q22014Q42015Q22015Q42016Q22016Q42017Q22017Q4纺织服装净利率 TTM 纺织服装 (中信，右轴 ) 01000200030004000500060007000800090000%2%4%6%8%10%12%14%16%2006Q42007Q22007Q42008Q22008Q42009Q22009Q42010Q22010Q42011Q22011Q42012Q22012Q42013Q22013Q42014Q22014Q42015Q22015Q42016Q22016Q42017Q22017Q4纺织服装 ROETTM 纺织服装 (中信，右轴 ) 金融工程 | 金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 6 图 3： 纺织服装行业 ROETTM 环比与指数走势 资料来源： Wind, 天风证券研究所 2.2. 必要性 ：真实指标 公布 的滞后性 仔细观察 图 1-图 3 不难发现， 行业指数 表现 在大多数时段 领先于业绩变化，而不是业绩变化引领股价表现。 这与我们的直观感受相悖。但考虑到公司定期财报的滞后性（年报滞后四个月，中报滞后两个月，一、 三季报滞后一个月），股价的这一提前反应也便可以理解。若我们根据公布的业绩变化再判断行业的景气程度并以此作为投资指引，那效果可能很难乐观。 但若能实现对行业景气度 的前瞻， 提前把握行业业绩变动方向，那 将成为我们投资决策的一大 重要 依据。 因此 ， 接下来需要 厘清 的是前瞻哪个或 哪些景气度指标 ？ 何种因素 会影响行业景气度 ？影响程度如何 ？这种影响是否稳定 ？下面我们逐一解答以上问题。 3. 前瞻什么 ： What 对于行业景气度的定义众说纷纭 ，分析方法也莫衷一是。 本文试图从可比性较强的上市公司财务数据出发 ，根 据各行业在各报告期的成分股计算相关行业财务指标，多维度多指标分析行业景气度。 3.1. 景气度的代理变量：关键财务指标 根据上文分析，反映行业景气度的主要是 业绩 指标， 可分为总量和比率两类。总量类有营业收入、净利润，收入体现了行业的产品需求状况，净利润反映了销售、管理、财务费用控制情况；比率类有毛利率、净利率、 ROE 等，毛利率、净利率反映了行业成本传导能力，而 ROE 是行业盈利能力、管理能力的综合体现，相比于其他单一财务指标能更全面反映基本面状况 。 除业绩指标外，部分行业的营运能力也是行业景气度的 侧面体现。 其中较为重要的 有应收账款周转率和存货周转率，两者通常结合起来分析，主要 反映行业资金和库存的流转速度，是行业 议价能力和地位变迁 的体现 。具体地， 若应收账款周转率与存货周转率 均 上升，则表明 行业 市场 地位优越、 前景向好，若应收账款周转率上升 而 存货周转率下降， 则可能表明 行业 预期市场向好而扩大产销规模或 实现紧 信用政策，反之，若应收账款周转率下降 而存货周转率上升 ，则表明行业 放宽了信用政策，扩大赊销规模， 隐含 的可能是行业对市场前景预期并不 乐观。 就纺织服装行业而言，由于 服装产品具有时尚性和季节性变化的因素，客观上要求了服装企业大多采取赊销的方式 经营，因此，对于这类行业来说，营运能力是一个考察景气度的重要维度之一。 0100020003000400050006000700080009000-6%-4%-2%0%2%4%6%2007Q12007Q32008Q12008Q32009Q12009Q32010Q12010Q32011Q12011Q32012Q12012Q32013Q12013Q32014Q12014Q32015Q12015Q32016Q12016Q32017Q12017Q32018Q1纺织服装 ROETTM环比 纺织服装 (中信，右轴 ) 金融工程 | 金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 7 基于以上分析 ，我们关注的行业景气度代理变量主要 有净利润 TTM、营业收入 TTM、ROETTM、销售净利率 TTM、销售毛利率 TTM、 应收账款周转率 TTM、存货周转率 TTM等 ， 分析 行业 的盈利能力、成长能力 、营运能力等 。 进一步考虑到行业属性差异，不同财务指标在行业间的要求可能有所不同，如应收账款这一指标主要用于制造业，且不同行业由于生产周期和建设周期长短不一，行业间横向 可比性相对较弱，主要可用于行业自身的纵向比较。 因此，我们重点 把握 盈利、成长这类分歧较小、可比性较强的业绩指标。 图 4： 行业景气度分析框架 资料来源：天风证券研究所 3.2. 行业大类划分 针对不同行业板块在经济中的异质性作用机理有必要进行分类研究。根据行业属性，我们将 28 个中信一级行业（除综合）划分为消费、周期、金融地产和 TMT 四大板块。然而大类板块内部差异仍较大，单纯的一级行业也依然存在子行业众多、个股影响差异悬殊的问题，如农林牧渔、医药、通信等行业。因此有必要对部分大类板块和一级行业做进一步细分 ，进而逐一构建行业基本面景气度模型进行分析。 表 1：中信一级行业 （除综合） 大类板块划分 板块 中信一级行业 消费 商贸零售 餐饮旅游 家电 纺织服装 医药 食品饮料 农林牧渔 周期 石油石化 煤炭 有色金属 电力及公用事业 钢铁 基础化工 建筑 建材 轻工制造 机械 电力设备 国防军工 汽车 交通运输 金融地产 银行 非银行金融 房地产 TMT 电子元器件 通信 计算机 传媒 资料来源： Wind, 天风证券 研究所 我们 将消费行业大致分为 逻辑较一致的 大众 （主动） 消费行业（食品饮料、商贸零售、纺织服装）、 被动消费行业（医药）、 服务型 消费行业（餐饮旅游） 以及 周期性较强的消费行业（ 家电、农林牧渔） 。需要说明的是这一划分 仅以一级行业为研究对象 ， 暂不考虑 一级行业内部的子行业 细分板块 。本文首先在 大众消费行业 板块 展开景气度研究。 表 2： 消费 板块 的 细分 大类板块 细分板块 中信一级行业 消费行业 大众（主动）消费 食品饮料、纺织服装、商贸零售 被动消费 医药 服务型 消费 餐饮旅游 周期性消费 家电、农林牧渔 资料来源： Wind, 天风证券 研究所 金融工程 | 金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 8 4. 如何前瞻 ： How 前瞻行业景气度的第一步是 寻找 “ 驱动力 ”。 驱动力应当 符合行业基本面逻辑，且 具有领先景气指标的信号作用 。在驱动力确认后， 我们可根据 历史上驱动力对景气指标的作用机理及近期驱动力 走势 来推演 未来 行业发展 方向 ，从而实现景气度的前瞻。 4.1. 大众消费行业基本面梳理 大众消费行业 业绩稳定性强， 具有明显的防御属性，在经济 不确定 、风险偏好下行阶段 倍 受投资者青睐 。 较 典型的大众消费行业有食品饮料、商贸零售、纺织服装。 从产业链的角度来看，消费行业处于下游位置，终端需求变化是研究该类行业的关键，其主要分析点在于销售环节。长期而言 ，收入增长和人口结构变化是驱动消费增长的核心因素 ，如富裕群体壮大、人口老龄化加剧、城镇化推进等将促进相关消费行业的发展 。 而从短期来看， 宏观经济环境、货币政策、消费者信心等引起的 需求波动对 行业 的影响更大，对这一需求波动的把握是 我们 判断行业景气变化的 关键 点 。 4.1.1. 食品饮料 食品饮料行业主要可分为白酒 、 其他饮料 （啤酒、葡萄酒、黄酒、其他） 和食品 （肉制品、调味品、乳制品、其他） 。行业内大部分属于 弱周期性的大众 消费品， 而白酒相对周期性最强，其需求受宏观经济的影响也最大，如经济上行、投资加速阶段，白酒作为商务洽谈的润滑剂需求呈现向好。 食品饮料企业发展的两个核心要素是行业空间和竞争格局 。 其中行业空间保障的是收入的稳健增长 ， 而竞争 优势 则体现在成本传导 、 规模效应上 ， 即利润 和盈利能力 的提升 。因此，对于食品饮料行业来说，我们重点关注的景气度原始指标有营业收入、净利润、毛利率、净利率和 ROE。 4.1.2. 纺织服装 纺织服装 产业链较长，从上游农业（棉花种植）、中游制造业（化纤生产、纺纱、织布、印染、成衣等）到下游终端销售，覆盖多个行业。 纺织服装行业主要 包括 产业链中游的 纺织制造和 下游的 品牌服饰 零售板块。 其中 纺织制造以出口外销为 主 ，品牌零售以内销为导。 因此，棉花量价波动及汇率变化是影响进出口棉纱企业景气程度的重要因素。 而品牌零售板块 周期性相对更强，与宏观经济景气度正相关关系较大， 还需重点关注 存货积压和 应收账款周 转率等 反映营运能力的指标。因此，除业绩类指标，营运类指标也是对纺织服装行业景气度的一种反映。 图 5： 纺织服装产业链 示意图 资料来源： Wind, 天风证券研究所 金融工程 | 金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 9 4.1.3. 商贸 零售 商贸零售行业位于产业链终端，可划分为零售和贸易两大板块， 包括百货、超市、连锁和贸易 四大 子行业 。 由于上游制造业产能普遍过剩，消费品供过于求，生产商对零售渠道的依赖度较高。 对于实体零售业而言，其盈利模式可分为自营和联营，自营本质得益于是进销差价，而联营则主要赚取级差地租。国内百货基本以联营为商业模式，位置决定价值。超市的核心竞争力主要体现为营收增速、周转效率以及 ROE 的提升。而连锁行业的内生空间则主要依赖于毛利率的提升。 从商贸零售行业的 属性 来看 ， 其景气度的代理变量与纺织服装类似，且景气程度显著依赖于需求的提升，此外，考虑到联营模式对零售业的作用，地产市场的景气程度可能也是影响行业景气度的重要因素。 4.2. 宏观 +行业 层面备选“驱动力”梳理 在 对行业基本面 进行梳理的过程中我们发现 ， 行业景气 “驱动力” 主要 来自 宏观经济环境和行业属性两个层面 。 宏观经济环境是外因 ，有 宏观经济景气 、 经济周期 、货币环境等因素， 自上而下影响行业发展 ， 而行业 层面 需关注的是上下游产业链供需 、 成本转嫁能力 、 产业政策等 因素 的变化 。 下面从两个层面分别进行具体指标的梳理。 4.2.1. 宏 观 层面 备选驱动力 首先，在宏观层面，我们筛选了投资、消费、进出口、通胀、货币环境及经济景气度等 6 类 40 个原始 指标， 并引入了 2 个衍生指标。指标 筛选主要考虑 ： 1. 经济含义 。反映经济环境的指标 众多 ，我们选取了宏观研究和 消费 行业研究中常用的具有代表性的部分 ，并引 入 CPI-PPI 和 M1-M2 衍生指标，前者主要反映的是上下游行业的毛利水平，而后者则代表货币流动性程度 ； 2. 同比数据 。除本身季节性不明显的经济景气度指数、消费者指数、 PMI，其余指标均选择当月同比或累计同比数据以剔除季节性并更好地体现发展增速。 3. 数据长度 与频率 。 由于财报数据按季度公布，我们筛选的潜在驱动力指标应至少不低于季频，且为满足从观测到预测的有效性，数据基期应当不晚于 中信行业分类 基期（ 2005 年 1 月） 。 表 3： 宏观 层面驱动力备选因子 类别 主要指标 投资 工业增加值、固定资产投资、发电量、工业企业产成品库存、产销率 消费 社会消费品零售总额、汽车销量 进出口 波罗的海干散货指数（ BDI）、进出口 额 、进出口量 通胀 CPI、 PPI、 GDP 货币环境 M1、 M2、国债到期收益率、人民币汇率 经济景气度 PMI、宏观经济景气指数、消费者指数、人均可支配收入 衍生指标 CPI-PPI、 M1-M2 资料来源： Wind, 天风证券研究所 4.2.2. 行业 层面 备选驱动力 下面 ， 针对三个行业各自的属性 ， 我们结合产业链上下游 及 主要产品类别梳理 行业层面 的景气度备选驱动力 。 固定资产投资量反映了行业新增生产能力情况 。 原材料 价格 和供给反映了行业生产成本的变化 。 行业细分 CPI、 PPI 反映了行业成本传导能力 。 成品价格 、产销率、库存 反映了行业 供需相对强弱 。 进出口指标反映了国内外需求的变化。