房地产行业专题研究：房地产板块历次估值底部的对比分析.pdf

识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 1 / 10 专题研究 |房地产 2018 年 07 月 31 日 证券研究报告 Tabl e_Title 房地产行业 房地产板块历次估值底部的对比分析 Table_Aut horHorizontal 分析师： 乐加栋 S0260513090001 分析师： 郭 镇 S0260514080003 分析师： 李 飞 S0260517080010 021-60750620 010-59136622 021-60750620 lejiadonggf guozgf gflifeigf Table_Summary 核心观点： 板块 PE 估值跌至历史新低，龙头估值进入价值区间 当前板块 PE（ TTM）估值最低点已经跌至 9.9 倍左右，略低于 14 年最低点，估值底部进一步确认。此外，本轮小周期 PE（ TTM）从高点到低点已经回撤 70%，调整幅度接近 11 年小周期，考虑到行业估值的波动理论上应该随着行业成熟度的演变而逐步收窄（ 08 年、 11 年以及 14 年 PE 回撤幅度也反映了这一点），因此，当前 PE70%的回调幅度已经充分包含了市场的悲观预期。主流房企方面，目前主流地产股的 PE（ TTM）估值已经持续跌至底部区域，最低点仅次于 14 年底部，从高点已经回撤 49%。从动态 PE 角度看， 18 年龙头公司动态 PE 最低仅为6.9 倍，与 14 年最低点差距不大，动态 PE 从高点到目前已经回撤了 58%。我们认为不能忽略小周期经营环境的差异，单纯的从数字来锚定估值底部，本轮小周期无论是信用环境还是库存环境均好于 14 年，并且周期窄幅波动更加利于龙头房企的持续经营，龙头房企估值理论上应该高于 14 年周期底部。 A 股龙头 NAV 折价率约 40%，折价幅度超过 14 年 我们从存货倒推公司的 NAV，将资产负债表中的存货拆分为已售未结以及未售两部分，按照利润表中的毛利率以及净利率情况分别计算对净资产的增厚。当前主流地产股 NAV 平均折价率在 38%左右，其中拆分来看， A 股龙头房企的折价幅度已经超过 14 年的低点位置，而 H 股龙头房企的折价率依旧高于 08 年、 11 年以及 14 年。 当前龙头房企 NAV 折价水平充分反应了房价下跌的悲观预期，信用政策修正或将支撑估值修复 我们从 NAV 角度出发，计算当前 NAV 折价率中包括了多少的房价下 跌预期。通过测算，我们发现对于板块整体而言， 当前 NAV 折价水平反应了房价下跌 8%的预期 ，并且通过进一步测算发现，市场对龙头房企销售均价的预期下跌幅度更加悲观。我们认为当前低库存的小周期环境加上龙头房企更广泛的城市布局具备更强的抵御系统性风险能力，当前龙头房企的 NAV 折价水平已经包含了足够悲观预期。并且，值得一提的是， 当前信贷政策已经出现积极的调整迹象， 我们认为未来货币以及信用环境或将迎来双修复， 尤其是货币向信用派生的政策将出现适度修正 ，行业资金面压力有所减小， 利率成本存在边际改善的预期和空间 ，将推动龙头估值 底部修复， 建议积极配置低估值的一二线龙头房企 。 风险提示 政策承压、资金面持续收紧以及全国销售进一步回落导致主流地产股估值继续下探。 Table_Report 相关研究 ： 房地产行业 :土地降温利好竞争格局改善，但加剧地方财政压力 2018-07-30 房地产行业 :流动性及信贷环境或双修复，板块下行压力减小 2018-07-24 房地产行业 :强势销售支撑供给端热度 2018-07-17 识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 2 / 10 专题研究 |房地产 板块 PE 估值跌至历史新低，龙头估值进入价值区间 今年以来市场对于地产板块估值的认知处于比较纠结的状态，一方面，板块估值跌入“便宜”区间被市场普遍认可，另一方面，在压制因素尚未完全解除之前，市场也担心未来估值会不会继续下跌，尤其是 前期 对棚改货币化以及房地产税的担心更加强化了对不确定性的担心，悲观预期的放大导致板块估值进一步受到压制。实际上，我们在 18年半年度策略 报告 朝雾散尽日方升，晚云过雨却成霞 的最后一部分对板块估值所处的位置进行了详细分析，而本篇报告将从几个更加细化的角度对板块估值的研究做了补充和完善。具体分 析如下： 首先，从板块 PE（ TTM） 估值走势来看，其呈现明显的小周期波动，过去三轮小周期估值底部分别出现在 08年 11月、 11年 12月以及 14年 3月，并且估值底部呈现逐步下探（反映了经营环境的变化）， 14年 3月为 PE估值的历史最底部，大概在 10倍左右。而当前板块 PE估值来看，最低点也已经跌至 9.9倍左右，略低于 14年最低点，估值底部进一步确认。 此外，我们计算了每轮小周期 PE（ TTM） 估值从高点到低点的回撤幅度，发现08年、 11年以及 14年小周期 PE估值的回撤幅度分别为 86%、 74%以及 39%，而本轮小周期 PE（ TTM） 从高点到目前已经回落了 70%，调整幅度接近 11年小周期，考虑到行业估值的波动理论上应该随着行业成熟度的演变而逐步收窄（ 08年、 11年以及14年 PE回撤幅度也反映了这一点），因此，当前 PE70%的回调幅度已经充分包含了市场的悲观预期。 表 1： 申万地产板块过去几轮周期 PE估值（ TTM）底部回撤幅度情况 PE 估值高点 高点出现时间 PE 估值低点 低点出现时间 周期内回撤幅度 08 年小周期 101.26 2007/8/9 13.75 2008/11/4 86.4% 11 年小周期 51.22 2009/7/23 13.09 2011/12/29 74.4% 14 年小周期 16.57 2013/1/30 10.13 2014/3/10 38.9% 本轮小周期 33.52 2015/6/12 9.87 2018/7/19 70.6% 数据来源： Wind， 广发证券发展研究中心 识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 3 / 10 专题研究 |房地产 图 1：申万地产 PE估值（ TTM）历史走势图 数据来源： Wind，广发证券发展研究中心 再从板块 PB来看，与 PE相似，板块 PB（ LF） 估值底部也分别出现在 08年 11月、11年 12月以及 14年 3月，并且当前 PB估值 最低点 已经跌穿 14年的低点，创历史新低，PB估值跌至 1.42倍，从高点已经回撤 67%，调整幅度仅次于 08年。 表 2： 申万地产板块过去几轮周期 PB估值（ LF）底部回撤幅度情况 PB 估值高点 高点出现时间 PB 估值低点 低点出现时间 周期内回撤幅度 08 年小周期 9.45 2007/8/6 1.67 2008/11/4 82.3% 11 年小周期 4.91 2009/7/14 1.82 2011/12/29 63.0% 14 年小周期 2.30 2013/1/30 1.54 2014/3/10 33.3% 本轮小周期 4.34 2015/6/12 1.42 2018/7/19 67.2% 数据来源： Wind， 广发证券发展研究中心 02040608010012007 / 0 1 07 / 0 8 08 / 0 3 08 / 1 0 09 / 0 5 09 / 1 2 10 / 0 7 11 / 0 2 11 / 0 9 12 / 0 4 12 / 1 1 13 / 0 6 14 / 0 1 14 / 0 8 15 / 0 3 15 / 1 0 16 / 0 5 16 / 1 2 17 / 0 7 18 / 0 2申万地产 PE 估值 ( 历史 TTM_ 整体法 )02040608010 012 007 /01 07 /04 07 /07 07 /10 08 /01 08 /04 08 /07 08 /10 09 /01 09 /04小周期 PE 高点2007 - 8 - 91 0 1 .2 608 小周期 PE 低点2008 - 11 - 41 3 .7 5回撤幅度8 6 .4 %010203040506008 /11 09 /04 09 /09 10 /02 10 /07 10 /12 11 /05 11 /10 12 /03 12 /08小周期 PE 高点2009 - 7 - 235 1 .2 211 小周期 PE 低点2011 - 12 - 291 3 .0 9回撤幅度7 4 .4 %910111213141516171811 /12 12 /04 12 /08 12 /12 13 /04 13 /08 13 /12 14 /04 14 /0814 小周期 PE 低点2014 - 3 - 101 0 .1 3小周期 PE 高点2013 - 1 - 301 6 .5 71 6 .5 7回撤幅度38 . 9%051015202530354014 /03 14 /07 14 /11 15 /03 15 /07 15 /11 16 /03 16 /07 16 /11 17 /03 17 /07 17 /11 18 /03当前 PE 低点2018 - 7 - 199 .8 7小周期 PE 高点2015 - 6 - 123 3 .5 2回撤幅度7 0 .6 %识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 4 / 10 专题研究 |房地产 图 2：申万地产 PB估值（ LF）历史走势图 数据来源： Wind，广发证券发展研究中心 进一步，我们来看主流龙头地产股的估值情况，与板块类似，主流地产股的 PE（ TTM） 估值低点也分别出现在 08年、 11年以及 14年，只是底部时间更加靠前（较板块提前 1-2个月见底）。从回撤幅度来看， 08年、 11年以及 14年龙头公司 PE从高点至底部分别回撤 86%、 79%以及 55%。再看当前的估值情况，目前主流地产股的PE估值已经持续跌至底部区域， 最低点 仅次于 14年底部，从高点已经回撤 49%。从动态 PE（基于下一年业绩计算的 PE估值）角度看， 18年龙头公司 动态 PE最低 仅为6.9倍，与 14年最低点差距不大，动态 PE从高点到目前已经回撤了 58%。 关于当前龙头房企估值高于 14年底部的问题，我们有如下理解：地产股的估值与当时经营环境有关，忽略小周期经营环境的差异，单纯的从数字来锚定估值底部，或多或少有些“刻舟求剑”的意味，本轮小周期无论是信用环境还是库存环境均好于 14年，并且周期窄幅波动更加利于龙头房企的持续经营，龙头房企估值理论上应该高于 14年周期底部，应该享受到更高的估值溢价。 01234567891007 / 01 07 / 08 08 / 03 08 / 10 09 / 05 09 / 12 10 / 07 11 / 02 11 / 09 12 / 04 12 / 11 13 / 06 14 / 01 14 / 08 15 / 03 15 / 10 16 / 05 16 / 12 17 / 07 18 / 02申万地产 PB 估值 ( 整体法 , 最新 )0. 01. 02. 03. 04. 05. 06. 07. 08. 09. 010 . 007 / 01 07 / 04 07 / 07 07 / 10 08 / 01 08 / 04 08 / 07 08 / 10 09 / 01 09 / 04小周期 PB 高点2007 - 8 - 69 .4 508 小周期 PB 低点2008 - 11 - 41 .6 7回撤幅度8 2 .3 %1. 01. 52. 02. 53. 03. 54. 04. 55. 05. 508 / 11 09 / 04 09 / 09 10 / 02 10 / 07 10 / 12 11 / 05 11 / 10 12 / 03 12 / 08小周期 PB 高点2009 - 7 - 144 .9 111 小周期 PB 低点2011 - 12 - 291 .8 2回撤幅度6 3 .0 %1. 31. 51. 71. 92. 12. 32. 511 / 1 2 12 / 0 4 12 / 0 8 12 / 1 2 13 / 0 4 13 / 0 8 13 / 1 2 14 / 0 4 14 / 0 814 小周期 PB 低点2014 - 3 - 101 .5 4小周期 PB 高点2013 - 1 - 302 .3 0回撤幅度3 3 .3 %0. 51. 01. 52. 02. 53. 03. 54. 04. 55. 014 / 03 14 / 08 15 / 01 15 / 06 15 / 11 16 / 04 16 / 09 17 / 02 17 / 07 17 / 12 18 / 05当前 PB 低点2018 - 7 - 191. 42小周期 PB 高点2015 - 6 - 124 .3 4回撤 幅度6 7 .2 %识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 5 / 10 专题研究 |房地产 表 3： 龙头公司过去几轮周期 PE估值（ TTM）底部回撤幅度 PE 估值高点 高点出现时间 PE 估值低点 低点出现时间 周期内回撤幅度 08 年小周期 82.41 2008/1/14 11.35 2008/9/17 86.2% 11 年小周期 48.03 2009/7/14 9.93 2011/10/20 79.3% 14 年小周期 12.90 2013/1/30 5.76 2014/2/27 55.4% 本轮小周期 16.14 2015/6/8 8.19 2018/7/18 49.2% 数据来源： Wind， 广发证券发展研究中心 图 3： 龙头公司 PE（ TTM）走势图 数据来源： Wind,广发证券发展研究中心 表 4： 龙头公司过去几轮周期动态 PE底部回撤幅度 动态 PE 高点 高点出现时间 动态 PE 低点 低点出现时间 周期内回撤幅度 08 年小周期 49.24 2008/1/14 12.45 2008/9/17 74.7% 11 年小周期 29.38 2009/7/14 8.18 2011/10/21 72.2% 14 年小周期 11.23 2012/12/31 5.35 2014/2/27 52.4% 本轮小周期 16.47 2015/12/30 6.88 2018/7/18 58.2% 数据来源： Wind， 广发证券发展研究中心 图 4： 龙头公司动态 PE走势图 数据来源： Wind,广发证券发展研究中心 010203040500 8 /0 3 0 8 /0 9 0 9 /0 3 0 9 /0 9 1 0 /0 3 1 0 /0 9 1 1 /0 3 1 1 /0 9 1 2 /0 3 1 2 /0 9 1 3 /0 3 1 3 /0 9 1 4 /0 3 1 4 /0 9 1 5 /0 3 1 5 /0 9 1 6 /0 3 1 6 /0 9 1 7 /0 3 1 7 /0 9 1 8 /0 3龙头公司平均 PE （ TTM ）08 小周期 PE 低点2008 - 9 - 171 1 .3 511 小周期 PE 低点2011 - 10 - 209 .9 314 小周期 PE 低点2014 - 2 - 275 .7 6本轮 小周期 PE 低点2018 - 7 - 188 .1 90510152025303540450 8 /0 3 0 8 /0 9 0 9 /0 3 0 9 /0 9 1 0 /0 3 1 0 /0 9 1 1 /0 3 1 1 /0 9 1 2 /0 3 1 2 /0 9 1 3 /0 3 1 3 /0 9 1 4 /0 3 1 4 /0 9 1 5 /0 3 1 5 /0 9 1 6 /0 3 1 6 /0 9 1 7 /0 3 1 7 /0 9 1 8 /0 3龙头公司平均动态 PE08 小周期 PE 低点2018 - 9 - 1712 .4 511 小周期 PE 低点2011 - 10 - 218 .1 814 小周期 PE 低点2014 - 2 - 275 .3 5本轮 小周期 PE 低点2018 - 7 - 186 .8 8识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 6 / 10 专题研究 |房地产 最后，我们再看下相对估值的情况，目前板块相对沪深 300以及上证 50的相对PE已经迭创历史新低，尤其是相对沪深 300的相对 PE已经跌至 1以下， 最低 仅为 0.85。而相对银行板块的相对 PE也持续下行至底部区域，目前约为 1.5，仅次于 08年的历史底部。 从历史数据来看，板块相对 PE（相对沪深 300）与重点城市成交同比增速走势一致（相较于全国数据，重点城市成交增速是影响板块相对 PE走势的重要因素），当前重点城市成交增速在 3月见底回升，从这个角度看，未来板块相对 PE也或将底部回升。 图 5： 申万地产相对沪深 300、上证 50以及申万银行的相对 PE 数据来源： Wind,广发证券发展研究中心 板块 相对 PE=申万地产 PE（ TTM） /沪深 300（ 上证50、 申万银行 ） PE（ TTM） A 股龙头 NAV 折价 约 40%， 折价幅度超过 14 年底部 由于房企资产负债表中存货采用的是历史成本法的计量方法，大多数情况下，历史存货的价值大多被低估。为了考虑存货对净资产的增厚，通常使用 NAV（净资产重估）对地产股进行估值，并且用市值相对 NAV的折溢价情况来刻画估值所处位置。为了刻画历史上主流地产公司 NAV的折溢价情况，我们从存货倒推公司的 NAV，将资产负债表中的存货拆分为已售未结以及未售两部分，按照利润表中的毛利率以及净利率情况分别计算对净资产的增厚。 通过计算发现，当前主流地产股 NAV平均折价率在 38%左右，其中拆分来看， A股龙头房企的 最低 折价 幅度已经超过 14年底部 ，而 H股龙头房企的折价率依旧高于08年、 11年以及 14年。 实际上，从 A股以及 H股龙头房企 NAV折价率的走势来看， 17年之前， A股龙头的折价率明显低于 H股，估值溢价比较明显，但是 17年之后，随着资金南下 H股龙头房企与 A股的估值裂差逐步被填平，甚至较 A股出现了一定的估值溢价。尽管 18年以来， A股和 H股 NAV折价率裂差在逐步缩小， 目前 A股龙头折价率在 40%左右， H股龙头折价率约 35%，但与历史周期比， A股 龙头 折价率处于 绝对底部区域 。 0.00.51.01.52.02.53.03.54.04.508-01 09-01 10-01 11-01 12-01 13-01 14-01 15-01 16-01 17-01 18-01申万地产相对申万银行的相对 PE 申万地产相对沪深 300的相对 PE 申万地产相对上证 50的相对 PE 识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 7 / 10 专题研究 |房地产 图 6： 主流地产公司 NAV折价率走势 数据来源： Wind，公司年报， 广发证券发展研究中心 图 7：申万板块及主流地产公司基于存货推算的 NAV以及折价情况 数据来源： Wind，公司年报， 广发证券发展研究中心 当前龙头房企 NAV 折价水平充分反应了悲观预期 在房价上涨周期中，存货价值被低估，对净资产有增厚，对应的 PB估值理论上要大于 1，但是当市场对未来房价存在一定的下跌预期时，存货亏损反而会对净资产形成削弱，相应的 PB可能会跌破 1。我们基于当前房企经营数据，计算 假如 当 PB=1时，市场所包含的对房价下跌幅度的预期。从经营层面来看， PB=1，实际上包含了存货盈亏平衡的预期（即不赚钱也不亏欠），我们在测算过程中以营业利润为监控指标，在成本假设不变的情况下，通过调整房价下跌幅度直至营业利润 =0。 - 1 0 0 %- 5 0 %0%5 0 %1 0 0 %1 5 0 %2 0 0 %2 5 0 %3 0 0 %0 8 /0 1 0 8 /0 7 0 9 /0 1 0 9 /0 7 1 0 /0 1 1 0 /0 7 1 1 /0 1 1 1 /0 7 1 2 /0 1 1 2 /0 7 1 3 /0 1 1 3 /0 7 1 4 /0 1 1 4 /0 7 1 5 /0 1 1 5 /0 7 1 6 /0 1 1 6 /0 7 1 7 /0 1 1 7 /0 7 1 8 /0 1 1 8 /0 7龙头公司平均 N A V 折价率（ % ） A 股龙头公司平均 N A V 折价率（ % ） H 股龙头公司平均 N A V 折价率（ % ）08 周期龙头折价低点2008 - 10 - 2908 周期 A 股龙头折价低点2008 - 11 - 608 周期 H 股龙头折价低点2008 - 10 - 29- 2 3 . 5 %- 9 . 6 %- 4 4 . 8 %11 周期龙头折价低点2012 - 1 - 611 周期 A 股龙头折价低点2012 - 1 - 511 周期 H 股龙头折价低点2012 - 1 - 6- 4 3 . 4 %- 2 7 . 1 %- 6 3 . 9 %14 周期龙头折价低点2014 - 2 - 2714 周期 A 股龙头折价低点2014 - 2 - 2714 周期 H 股龙头折价低点2014 - 2 - 27- 4 3 . 9 %- 3 9 . 5 %- 5 7 . 1 %当前龙头折价低点2018 - 7 - 19当前 A 股龙头折价低点2018 - 7 - 18当前 H 股龙头折价低点2018 - 6 - 28- 3 8 . 7 %- 4 1 . 8 %- 3 6 . 4 %公司 / 指数17 年末归属净资产（亿元）17 年末存货（亿元）17 年末预收账款（亿元）17 年结算毛利率 17 年归母净利率NAV 估算（亿元）NAV 折价情况申万板块 1 3 , 5 5 7 4 5 , 4 4 3 1 9 , 3 7 0 2 9 . 6 % 1 0 . 3 % 24890 - 1 8 %房企 1 1 , 3 2 7 5 , 9 8 1 4 , 0 7 7 3 4 . 1 % 1 1 . 5 % 2952 - 1 3 %房企 2 684 1 , 6 4 2 551 3 7 . 7 % 1 6 . 2 % 2561 - 4 4 %房企 3 1 , 0 7 0 4 , 3 9 0 2 , 2 5 3 3 1 . 1 % 1 0 . 7 % 2189 - 3 5 %房企 4 371 2 , 2 9 8 1 , 3 2 5 4 7 . 9 % 1 4 . 7 % 1476 - 4 8 %房企 5 408 842 579 3 4 . 2 % 1 8 . 3 % 771 - 4 7 %房企 6 275 1 , 1 9 3 670 2 9 . 5 % 1 4 . 9 % 679 - 4 8 %房企 7 198 1 , 0 7 2 429 2 1 . 3 % 5 . 8 % 330 - 1 8 %房企 8 192 1 , 2 6 5 402 2 5 . 1 % 6 . 2 % 376 - 3 5 %房企 9 161 1 , 4 0 7 225 2 7 . 6 % 8 . 7 % 481 - 5 4 %房企 10 298 1 , 4 1 5 516 3 2 . 7 % 6 . 4 % 535 - 6 6 %房企 11 143 241 256 3 0 . 4 % 1 2 . 4 % 197 - 2 2 %识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 8 / 10 专题研究 |房地产 通过测算，我们发现对于板块整体而言，当房价下跌 18%时，对应营业利润 =0（主要通过毛利率变化来传导），即 当 板块 PB=1，包含了房价下跌 18%的市场预期。 图 8：当 PB=1时（暗含存货刚好盈亏平衡），对应房价下跌幅度测算 数据来源： Wind，公司年报， 广发证券发展研究中心 此外，我们 从 NAV角度出发，计算当前 NAV折价率中包括了多少的房价下跌预期。我们假设不考虑对存货流动性的折价，假设目前 NAV折价全部来自对房价的下跌预期，即当前的市值反应了房价下跌到一定程度时的 NAV水平，那么我们只需在测算的过程中，调整房价下跌幅度直至 NAV=当前市值 （房价的下跌通过毛利率和净利率的回落，最终传导至 NAV变化）。 通过测算，我们发现 对于板块整体而言，当前 NAV折价水平反应了房价下跌 8%的预期 ，并且通过进一步测算发现， 市场对龙头房企销售均价的预期下跌幅度更加悲观 ，我们认为低库存的小周期环境加上龙头房企更广泛的城市布局使得其具备更强的抵御系统性风险能力， 龙头房企的 NAV折价水平已经包含了足够悲观预期。 并且，值得一提的是， 当前信贷政策已经出现积极的调整迹象， 我们认为未来货币以及信用环境或将迎来双修复， 尤其是货币向信用派生的政策将出现适度修正 ，行业资金面压力有所减小， 利率成本存在边际改善的预期和空间 ，将推动龙头估值底部修复， 建议积极配置低估值的一二线龙头房企。 备注：本篇报告中 NAV是基于年报中的存货、预收账款以 及利润率水平进行估算，与传统的计算方法存在一定差异（逐个项目计算对净资产的增厚，然后进行汇总求和）， 进而会 对房价 预期 下跌幅度的测算产生影响。名称2017 年结算毛利率为方便进行归一化处理，假设房价 =1在房价 =1的情况下，成本= 1 - 毛利率假设成本不变的情况下，当营业利润 =0时，对应的房价测算结果对应房价下降幅度营业税城建税及教育费附加增值比例 增值税 销售费用 管理费用 财务费用营业利润 *( 调整的监测指标，调整房价下跌幅度直至营业利润 =0 ）申万板块 2 9 . 6 % 1 0 . 7 0 0 . 8 2 - 1 8 % 4 . 1 % 0 . 4 1 1 % - 1 7 . 1 % 0 . 0 % 2 . 2 0 % 3 . 0 9 % 1 . 8 7 % 0%房企 1 3 4 . 1 % 1 0 . 6 6 0 . 7 4 - 2 6 % 3 . 7 % 0 . 4 % - 1 9 . 8 % 0 . 0 % 1 . 6 9 % 2 . 2 1 % 0 . 4 4 % 0%房企 2 3 7 . 7 % 1 0 . 6 2 0 . 7 1 - 2 9 % 3 . 5 % 0 . 4 % - 1 9 . 6 % 0 . 0 % 1 . 4 2 % 1 . 3 8 % 1 . 5 2 % 0%房企 3 3 1 . 1 % 1 0 . 6 9 0 . 7 8 - 2 2 % 3 . 9 % 0 . 4 % - 2 0 . 0 % 0 . 0 % 1 . 8 5 % 1 . 2 7 % 1 . 2 8 % 0%房企 4 4 7 . 9 % 1 0 . 5 2 0 . 6 4 - 3 6 % 3 . 2 % 0 . 3 % - 1 2 . 9 % 0 . 0 % 2 . 1 3 % 5 . 5 2 % 0 . 5 7 % 0%房企 5 3 4 . 2 % 1 0 . 6 6 0 . 7 6 - 2 4 % 3 . 8 % 0 . 4 % - 1 8 . 0 % 0 . 0 % 2 . 2 4 % 3 . 6 1 % 0 . 0 5 % 0%房企 6 2 9 . 5 % 1 0 . 7 0 0 . 8 0 - 2 0 % 4 . 0 % 0 . 4 % - 1 9 . 1 % 0 . 0 % 2 . 0 9 % 2 . 8 0 % 0 . 4 3 % 0%房企 7 2 1 . 3 % 1 0 . 7 9 0 . 9 3 - 7 % 4 . 6 % 0 . 5 % - 1 6 . 4 % 0 . 0 % 3 . 6 5 % 4 . 0 0 % 1 . 1 4 % 0%房企 8 2 5 . 1 % 1 0 . 7 5 0 . 8 5 - 1 5 % 4 . 2 % 0 . 4 % - 1 9 . 8 % 0 . 0 % 2 . 0 9 % 2 . 6 7 % 0 . 2 0 % 0%房企 9 2 7 . 6 % 1 0 . 7 2 0 . 8 4 - 1 6 % 4 . 2 % 0 . 4 % - 1 7 . 2 % 0 . 0 % 3 . 5 4 % 1 . 9 8 % 1 . 8 3 % 0%房企 10 3 2 . 7 % 1 0 . 6 7 0 . 7 9 - 2 1 % 4 . 0 % 0 . 4 % - 1 6 . 4 % 0 . 0 % 2 . 2 5 % 1 . 9 6 % 3 . 2 8 % 0%房企 11 3 0 . 4 % 1 0 . 7 0 0 . 7 7 - 2 3 % 3 . 8 % 0 . 4 % - 2 1 . 6 % 0 . 0 % 0 . 7 4 % 1 . 3 6 % 0 . 8 8 % 0%识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 9 / 10 专题研究 |房地产 图 9：当前 NAV折价水平下，包含的房价下跌预期测算 数据来源： Wind，公司年报， 广发证券发展研究中心 备注：图中测算结果为按照 18年 7月 30日收盘后的市值进行计算 风险提示 政策承压、资金面持续收紧以及全国销售进一步回落导致主流地产股估值继续下探。 名称 17 年结算毛利率 17 年归母净利率为方便进行归一化处理，假设房价 =1在房价 =1 的情况下，成本 = 1 - 毛利率在不考虑存货流动性折价的情况下，假设目前NAV 折价全部来自对房价下跌的预期，即假设N A V = 当前市值的情况下，房价推算结果对应房价下跌幅度申万板块 2 9 . 6 % 1 0 . 3 % 1 0 . 7 0 0 . 9 2 - 8 %房企 1 3 4 . 1 % 1 1 . 5 % 1 0 . 6 6 0 . 9 1 - 9 %房企 2 3 7 . 7 % 1 6 . 2 % 1 0 . 6 2 0 . 6 4 - 3 6 %房企 3 3 1 . 1 % 1 0 . 7 % 1 0 . 6 9 0 . 8 0 - 2 0 %房企 4 4 7 . 9 % 1 4 . 7 % 1 0 . 5 2 0 . 7 0 - 3 0 %房企 5 3 4 . 2 % 1 8 . 3 % 1 0 . 6 6 0 . 5 7 - 4 3 %房企 6 2 9 . 5 % 1 4 . 9 % 1 0 . 7 0 0 . 7 9 - 2 1 %房企 7 2 1 . 3 % 5 . 8 % 1 0 . 7 9 0 . 9 8 - 2 %房企 8 2 5 . 1 % 6 . 2 % 1 0 . 7 5 0 . 8 7 - 1 3 %房企 9 2 7 . 6 % 8 . 7 % 1 0 . 7 2 0 . 8 7 - 1 3 %房企 10 3 2 . 7 % 6 . 4 % 1 0 . 6 7 0 . 7 0 - 3 0 %房企 11 3 0 . 4 % 1 2 . 4 % 1 0 . 7 0 0 . 5 8 - 4 2 %识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 10 / 10 专题研究 |房地产 Table_Research 广发房地产行业研究小组 乐加栋： 首席分析师，复旦大学经济学硕士，十年房地产研究经验， 2013 年进入广发证券发展研究中心。 郭 镇： 联席首席分析师，清华大学工学硕士，七年房地产研究经验， 2013 年进入广发证券发展研究中心。 李 飞： 资深分析师，中国科学技术大学金融工程硕士， 2015 年进入广发证券发展研究中心。 邢 莘： 助理分析师，上海财经大学应用统计硕士， 2018 年进入广发证券发展研究中心。 黄晓曦： 助理分析师，中山大学金融硕士， 2018 年进入广发证券发展研究中心。 Table_RatingIndustry 广发证券 行业 投资评级说明 买入： 预期未来 12 个月内，股价表现强于大盘 10%以上。 持有： 预期未来 12 个月内，股价相对大盘的变动幅度介于 -10% +10%。 卖出： 预期未来 12 个月内，股价表现弱于大盘 10%以上。 Table_RatingCompany 广发证券 公司投资评级说明 买入： 预期未来 12 个月内，股价表现强于大盘 15%以上。 谨慎增持： 预期未来 12 个月内，股价表现强于大盘 5%-15%。 持有： 预期未来 12 个月内，股价相对大盘的变动幅度介于 -5% +5%。 卖出： 预期未来 12 个月内，股价表现弱于大盘 5%以上。 Table_Address 联系我们 广州市 深圳市 北京市 上海市 地址 广州市天河区林和西路 9号耀中广场 A 座 1401 深圳福田区益田路 6001 号太平金融大厦 31 层 北京市西城区月坛北街 2 号月坛大厦 18 层 上海浦东新区世纪大道 8 号国金中心一期 16 层 邮政编码 510620 518000 100045 200120 客服邮箱 gfyfgf 服务热线 Table_Disclaimer 免责声明 广发证券股份有限公司（以下简称“广发证券”）具备证券投资咨询业务资格。本报告只发送给广发证券重点客户，不对外公开发布，只有接收客户才可以使用，且对于接收客户而言具有相关保密义务。广发证券并不因相关人员通过其他途径收到或阅读本报告而视其为广发证券的客户。本报告的内容、观点或建议并未考虑个别客户的特定状况，不应被视为对特定客户关于特定证券或金融工具的投资建议。本报告发送给某客户是基于该客户被认为有能力独立评估投资风险、独立行使投资决策并独立承担相应风险。 本报告所载资料的来源及观点的出处皆被广发证券股份有限公司 认为可靠，但广发证券不对其准确性或完整性做出任何保证。报告内容仅供参考，报告中的信息或所表达观点不构成所涉证券买卖的出价或询价。广发证券不对因使用本报告的内容而引致的损失承担任何责任，除非法律法规有明确规定。客户不应以本报告取代其独立判断或仅根据本报告做出决策。 广发证券可发出其它与本报告所载信息不一致及有不同结论的报告。本报告反映研究人员的不同观点、见解及分析方法，并不代表广发证券或其附属机构的立场。报告所载资料、意见及推测仅反映研究人员于发出本报告当日的判断，可随时更改且不予通告。 本报告旨在发送给广发 证券的特定客户及其它专业人士。未经广发证券事先书面许可，任何机构或个人不得以任何形式翻版、复制、刊登、转载和引用，否则由此造成的一切不良后果及法律责任由私自翻版、复制、刊登、转载和引用者承担。