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原标题：行业景气度及估值匹配研判——基于1季报数据的分析来源：华宝财富魔方
分析师：张青（执业证书编号：S0890516100001）
研究助理：程秉哲
本期专题：行业景气度及估值匹配研判——基于1季报数据的分析
4月份，A股迎来一波反弹行情，尤其是创业板指上涨了12.07%，成为本轮反弹的领头羊。不过，短期市场的上涨更多属于资金推动行为，我们依旧定位于是对春节后市场快速调整的反弹修正，短期内难有趋势性的机会。在缺乏趋势性行情的情况下，捕捉结构性机会就显得更加重要。截至4月底，各个上市公司一季报已经披露完毕，我们首先尝试通过1季度的财务数据寻找景气度上行的行业板块。由于去年1季度的数据存在基数异常的情况，我们通过一个更为合理的方式对各行业的景气度进行测算，下文中将对方法做详细的介绍。在筛选出景气度上行的行业后，我们用peg（市盈率相对盈利增长比率）指标来衡量这些行业的性价比，进一步在景气度上行的行业中筛选出盈利增速与估值匹配度更好的行业。
1.1.行业景气度测算
我们基于2021年1季度的财务数据对各行业的景气度进行测算。通常情况下，我们判断某个行业是否景气是通过计算财务指标同比增速的环比变动情况而得出的。也就是说，对于2021年1季度的财务数据，我们首先是求其相对于2020年1季度的增速，然后再求2020年4季度相对于2019年4季度的增速。若21年1季度的同比增速高于20年4季度的同比增速，那么就说明该行业是处于景气区间的。
但在新冠疫情的影响下，这种常规的景气度测算方式就显得不太合理了。去年1季度正是国内疫情爆发之时，若以此作为统计同比增速的基数，那么必然会导致统计出的数值偏高，但显然这种高增速是难以延续的。为了得出更为真实的增长中枢，我们使用2019年1季度的财务数据作为基数来计算增速。由于得出的增速跨度是2年，我们通过以下公式拟合出同比增速：
R_同比=〖〖(1+R〗_两年)〗^0.5-1
以我国1季度的GDP数据为例，1季度GDP录得249310亿元，同比增长18.3%，两年复合增长率是5%。对比两个增幅，显然5%更贴近中国经济的真实增速。
我们判定景气度的标准是：
1. 2021年1季度同比增速（以19年1季度作为基准）>0
2. 2021年1季度同比增速（以19年1季度作为基准）>2020年4季度同比增速
我们用上述方法对28个申万一级行业的景气度进行测算，财务指标上选取的是归属母公司股东的净利润。由于统计的时间跨度超过了两年，期间被剔除出板块和新加入板块的股票会影响到板块净利润的可比性，因此在计算某个板块的净利润时，我们只保留了整个区间中（2019年3月31日-2021年3月31日）都包含在该板块内的股票。下图展示了统计结果：
从上表来看，同时满足2个景气度判定标准的行业有：农林牧渔、采掘、化工、有色金属、电子、机械设备、医药生物。这些行业的净利润增速大于0且较四季度有所增长，处于景气区间。
1.2.行业估值和净利润增速是否匹配？——peg指标的测算
我们继续对处于景气区间的行业计算其peg指标，peg的计算公式如下：
peg=市盈率/(预期盈利年增长率*100)
该指标弥补了pe对企业盈利的动态变化的捕捉不足。一般来说，peg越小，行业被低估的可能性越大。Peg通常以1作为分界线，1之下代表当前估值相对便宜，1之上则代表估值可能偏高。我们用表1中统计出的1季度净利润的增长率来代替预期盈利增长率，市盈率取值日期为4月30日，对处于景气区间行业的peg指标计算结果如下：
通过统计，除了医药生物，大部分处于景气区间的行业的peg指标都小于1。其中，农林牧渔和采掘的peg值小于0.5，显著小于其它行业。
1.3.1结论
本期专题，我们基于1季报数据对申万28个1级行业的景气度以及估值水平进行了分析。我们使用更合理的方式统计了各行业的景气度，规避了20年异常基数的影响。根据统计，农林牧渔、采掘、化工、有色金属、电子、机械设备、医药生物皆处于景气区间。在这些行业中，农林牧渔和采掘的peg值显著小于其他行业，说明这两个行业当前被低估的可能性较大，可以适当关注。
2.公募基金主流投资策略绩效跟踪
我们将市场上的公募基金，按照不同权益配置情况，划分为4大类策略，分别为固定收益策略、固定收益增强策略、主动管理策略以及被动指数策略。其中固定收益策略不含有权益配置，包括货币、短期纯债以及中长期纯债基金；固定收益增强策略以债券等固定收益资产配置为主，增加部分权益资产或者类权益资产作为增强，包括可转债基金、二级债基、偏债混合型基金，另外股票多空以获取稳定阿拉法收益为目的，同时可能采用不完全对冲方式留有部分敞口以增强收益，也可将其作为固定收益增强策略；主动管理策略以偏股型主动管理型基金为主，以普通股票型基金、偏股混合型基金以及灵活配置型基金中过去四个季度中平均权益仓位大于50%作为样本构成，基于持仓法和净值法将主动管理型基金划分为稳定大盘风格、稳定小盘风格以及灵活风格类型；被动指数策略以跟踪指数为目的，其中被动指数基金与指数跟踪误差较小，而指数增强基金在跟踪指数的基础上获取超额收益，跟踪误差相对有所扩大，并根据跟踪指数划分为大盘风格，包括沪深300被动指数基金、沪深300指数增强基金，小盘风格包括中证500被动指数基金、中证500指数增强基金。
我们构建相应的策略指数，对公募基金中各类主流投资策略的绩效进行跟踪比较。策略指数构建方法为：（1）指数成分基金。调仓日选取所有存续的对应策略的基金，剔除成立时间小于1年、规模小于1亿元、当天处于暂停申购或暂停大额申购状态的基金。（2）调仓时间。每年分别于每个季末结束后的第一个月末进行调仓（即每年1月、4月、7月、10月底）。（3）成分基金加权方式，采用等权方式加权。
2.1.类固定收益类策略绩效跟踪
对于固定收益策略，过去一个月来看，货币、短期纯债以及中长期纯债分别录得收益率0.17%、0.35%、0.45%，从样本基金分布来看，短期纯债收益中位数为0.33%，区间范围为-0.03%到1.02%，中长期纯债收益中位数为0.44%，区间范围为-2.13%到8.17%，中长期纯债基金收益差距较大，短期纯债表现相对平均，总体来看中长期纯债的平均收益更优。从过去一年来看，货币收益最优。
对于固定收益增强策略，过去一个月来看，可转债、二级债基、偏债混合以及股票多空分别录得收益率1.73%、0.88%、1.23%、0.54%，从样本基金分布来看，可转债基金收益中位数为1.78%，区间范围为-0.62%到4.43%，二级债基收益中位数为0.68%，区间范围为-1.14%到4.87%，偏债混合收益中位数为0.98%，区间范围为-0.87%到6.16%，股票多空收益中位数为0.53%，区间范围为-0.67%到2.67%。从过去一年来看，可转债收益最高，股票多空收益最低，偏债混合收益风险比最佳。
2.2.权益类策略绩效跟踪
对于主动管理策略，过去一个月来看，稳定大盘风格、稳定小盘风格以及灵活风格分别录得收益率5.18%、5.66%、4.95%，从样本基金分布来看，稳定大盘风格基金收益中位数为5.19%，区间范围为-3.40%到17.91%，稳定小盘风格基金收益中位数为5.41%，区间范围为-4.82%到19.83%，灵活风格基金收益中位数为4.81%，区间范围为-1.55%到15.12%，从主动管理型基金不同风格收益情况来看，过去一个月，稳定大盘与稳定小盘均收益相近；过去一年稳定大盘收益更高，收益风险比也更高。
对于被动指数策略，过去一个月来看，沪深300被动指数、中证500被动指数、沪深300指数增强以及中证500指数增强录得收益率1.86%、3.96%、2.52%、4.36%，从样本基金分布来看，由于跟踪误差要求，与对应风格的指数差距明显较主动管理型基金要小，沪深300被动指数收益中位数为1.68%，区间范围为1.11%到4.46%，中证500被动指数收益中位数为3.85%，区间范围为3.48%到4.67%，沪深300指数增强收益中位数为2.61%，区间范围为-1.67%到5.85%，中证500指数增强收益中位数为4.57%，区间范围为2.23%到7.48%，表现出指数增强基金小幅跑赢被动指数基金。从过去一年来看，指数增强基金相对于被动指数基金涨幅更大，且收益风险比更高。
总体来看，4月权益市场走出一波反弹的行情，所有策略皆录得正收益。从细分策略来看，固定收益策略中，由于债券市场表现尚可，相较而言货币收益略低；固定收益增强策略中，可转债策略表现最佳；权益类策略中，主动管理型基金优于被动指数型基金。
3.市场风格因子表现跟踪
我们基于Barra框架，合成9个风格因子，为了便于因子间的比较以及因子轮动，各风险因子根据经济及投资逻辑做了方向调整，其中贝塔、盈利、成长、杠杆因子越大越好，流动性、动量、规模、估值、波动率因子越小越好。
3.1风格因子表现跟踪
过去一个月，从风格因子表现来看，贝塔和低流动性因子表现突出，低波和估值因子表现不佳。从过去一年来看，贝塔因子最为突出，小盘、估值和反转因子表现不佳。
4.行业配置策略跟踪
我们采用多因子行业配置思路，以申万一级行业指数为标的，为了实现中长期决策的目的，故在因子选择上以行业景气度与行业估值作为核心因子，综合考虑行业成长性与价值；此外选择中长期动量因子与波动率因子作为模型的辅助因子，二者与行业基本面因子的相关性低，可覆盖基本面因子缺失的部分，对模型会有一定的支撑作用。换仓频率以季度为单位，参照基金季报披露日。
4.1申万一级行业表现跟踪
过去一个月申万28个行业中，医药生物板块涨幅较高，有色金属与钢铁板块次之，休闲服务板块跌幅最大。从估值角度来看，大部分板块当前估值处于过去五年的50%分位数以下，食品饮料和银行相对估值较高，房地、采掘等相对估值偏低。
4.2.行业配置因子表现跟踪
我们主要跟踪4类因子，行业景气度因子、估值因子、动量因子与波动率因子。长期来看，行业景气度因子与动量因子为正向因子，即行业景气度越高或动量趋势越强，下期该行业表现优异的概率越高；而估值因子与波动率因子为反向指标，即估值所处分位数越低或波动率越小，下期该行业表现优异的概率越高。
