行业景气度研究系列报告之三:资源型行业,仰观俯察,链串周期

敬请参阅最后一页特别声明 -1- 证券研究报告 2019 年 4 月 14 日 金融工程 资源型行业:仰观俯察,链串周期 ——行业景气度研究系列报告之三 金融工程深度 2018 年 11 月,我们在报告《资源型行业:周期轮动,存者为王——行业基本面选股系列报告之九》中,探索了资源型行业内选股逻辑和选股指标,并发现该行业内大宗商品价格与对应板块指数具有较高的相关性。本篇报告结合各类大宗商品产业链,尝试对各类大宗商品价格涨跌幅进行预测,并据此构建资源型行业内的板块轮动模型,供投资者参考  资源型行业内,细分板块的景气程度与其主要产品的供需情况息息相关。资源型行业上市公司的主要产品多为周期上游的大宗商品,其需求情况与经济周期相关性较高,长周期较为趋同;但由于不同上市公司所生产的产品存在差异,细分行业短周期的景气程度又与主要产品的供需情况息息相关。 大宗商品价格是同期指标,板块轮动须对商品价格进行预判。我们依据主要产品类别对资源型行业上市公司进一步细分(参考中信三级行业分类),经过测算,大宗商品价格涨跌与对应板块指数的收益表现具有较高的相关性。但由于大宗商品价格涨跌与对应板块指数基本同步,我们无法直接依据商品价格涨跌幅构造板块轮动模型,而须优先预测未来商品价格的涨跌。 定性与定量结合,筛选相关性高且具有上下游关系的影响因素。我们整理了近 4000 个宏观、中观经济数据指标,通过相关性分析筛选与大宗商品价格相关性高且具有领先意义的指标。同时,梳理了各类大宗商品的主要下游产品及涉及领域,相关性高的指标中,筛选出与大宗商品具有一定上下游关系的指标,作为构建大宗商品价格涨跌预测模型的解释变量。 DMA和 OLS 预测模型准确度差异不大。我们分别运用DMA 方法和OLS回归法构建大宗商品价格涨跌预测模型。从平均绝对误差角度来看,二者准确度差异不大,DMA 方法略优。 基于 OLS 预测的板块轮动策略月度胜率达 67%,4 月推荐持仓动力煤、石油开采、黄金。我们依据大宗商品价格涨跌预测模型对未来商品价格的预判,构建了资源型行业内的板块轮动模型。相较之下,基于 OLS 预测的板块轮动策略表现更优,2014 年以来,该策略年化超额收益达18.5%,月度胜率达 67%(截止于 2019 年 4 月 11 日)。该策略 2019 年4 月推荐持仓板块为动力煤、石油开采、黄金。 风险提示:本文测试结果均基于通过历史数据建立的模型,随着行业格局的发展变化,影响因素与大宗商品价格的相关关系可能降低;如果发生对宏观环境具有较大冲击的事件,也有可能影响模型的预测准确度;最后,本篇板块轮动模型仅考虑了整体的景气度变化方向,若依据模型观点进行个股投资,还存在着个股自身的风险。 分析师 刘均伟(执业证书编号:S0930517040001) 021-52523679 liujunwei@ebscn.com 周萧潇 (执业证书编号:S0930518010005) 021-52523680 zhouxiaoxiao@ebscn.com 联系人 古翔 021-52523686 guxiang@ebscn.com 相关研究 《资源型行业:周期轮动,存者为王——行业基本面选股系列报告之九》 ······································ 2018-11-10 《汽车:周期律动,先知先觉——行业景气度研究系列报告之一》 ······································ 2019-01-04 《房地产:量价驱动,政策为王——行业景气度研究系列报告之二》 ······································ 2019-01-04 2019-04-14 金融工程 敬请参阅最后一页特别声明 -2- 证券研究报告 目 录 1、 资源型行业:价格是同期指标 ................................................................................................... 5 1.1、 市值相对集中于采掘行业 ........................................................................................................................ 5 1.2、 大宗商品价格涨跌与对应板块指数收益相关性较高 ................................................................................ 6 1.3、 基于大宗商品价格的板块轮动策略:须对商品价格涨跌进行预判 .......................................................... 7 2、 景气度指标影响因素梳理 .......................................................................................................... 9 2.1、 指标筛选框架:定量与定性结合 ............................................................................................................. 9 2.2、 原油:成品油需求指标具有领先意义 .................................................................................................... 10 2.3、 煤炭:关注发电设备、钢铁需求相关指标 ............................................................................................ 11 2.4、 有色金属:关注下游产品进出口相关指标 ............................................................................................ 13 3、 板块轮动策略构建 ................................................................................................................... 17 3.1、 大宗商品价格涨跌预测模型:两类模型预测准确度差异不大 ............................................................... 17 3.2、 板块轮动策略:月度胜率达 67% ...................................................

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金融
2019-04-26
光大证券
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