固收专题研究：行业景气度的跟踪框架

免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 1 固收 行业景气度的跟踪框架 华泰研究 研究员 张继强 SAC No. S0570518110002 SFC No. AMB145 zhangjiqiang@htsc.com +(86) 10 6321 1166 研究员 吴靖，PhD SAC No. S0570523070006 wujing018437@htsc.com +(86) 10 6321 1166 联系人 李梓豪 SAC No. S0570124060040 lizihao@htsc.com +(86) 21 2897 2228 2024 年 10 月 21 日│中国内地 专题研究 报告核心观点 行业景气度研究是连接宏观经济与中观行业环境的桥梁，对投资决策具有至关重要的作用。本文采用申万行业分类法，选取 29 个一级行业 118 个高频指标，通过数据分位数及数据边际变化分位数处理构建了行业景气度水位、景气度趋势及综合景气度指数。结果显示，截至 2024 年 9 月，公用事业、银行等行业景气度较高，非银金融与传媒景气度上升最快，计算机、机械设备等行业景气度趋势向好。此外，基于模型设计的行业轮动策略胜率和赔率均表现优异，收益率均超过沪深 300 和上证指数，显示出景气度模型在行业配置中有一定的参考意义。 行业景气度模型的构建思路 行业景气度是反映某一个行业内企业经营状态和发展趋势的中观指标，对于投资决策、政策制定、周期预测、行业比选等都有重要意义。现有景气度指数的构建方法较为丰富，但构建方法尚无统一标准，普遍存在数据频率低、行业间可比性弱、未进行效果检验等改善空间。我们从基本面角度出发选取反映各行业景气度的领先指标，进行可比性处理后，综合考虑指标所处水位与趋势变化两方面信息，构建能反映行业基本情况、指导行业配置的全行业景气度指数。 行业景气度模型构建具体流程 我们从申万（除综合和环保之外）29 个一级行业出发，选取共 118 个指标构建分行业景气度指数。首先对指标进行数据处理与清洗，结合指标的频率、是否具有春节效应、是否具有季节性特征、是否具有异常极端值等对指标进行调整。随后，基于处理后的数据，我们将其分位数及边际变化分位数处理构建了行业景气度水位、景气度趋势及综合景气度指数。 行业景气度情况分析 我们基于截至 2024 年 9 月行业景气度模型结果进行分析。从行业景气度排序来看，公用事业、银行、计算机等行业景气度值较高，建筑装饰、美容护理与钢铁景气度值较低；非银金融与传媒景气度上升最快，电力设备与农林牧渔景气度下滑最快；分项来看，公用事业与医药生物景气度水位较高，计算机与机械设备景气度趋势较高。同时，我们对各行业所处周期位置进行分析，其中，银行、公用事业、医药生物与交通运输等行业处于筑顶位，国防军工、煤炭与农林牧渔等处于下坡位，地产、建筑材料与钢铁等处于筑底位，家用电气、电力设备与纺织服装等处于爬坡位。 基于行业景气度指数的策略构建与表现 为检验行业景气度模型有效性，我们基于各行业景气度指数构造了四种投资策略，以证明不同行业景气度之间的可比性与景气度在时间序列上的可比性，考虑交易成本之后，以沪深 300 指数与上证综合指数为基准进行回测，回测区间选择 2018 年 1 月—2024 年 9 月。结果表明，各类策略在考虑交易成本前后的胜率普遍超过 50%、赔率超过 1；在回测期间的累计收益率表现皆超过行业基准，且在不同的市场行情与时间区间表现较为稳定；分行业看，各行业择时策略胜率也基本都大于 50%、赔率大于 1。因此，我们构建的行业景气度模型具有一定的参考意义。 风险提示：指标代表性不足、模型失效风险。 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 2 固收研究 行业景气度，又称为行业景气指数，是反映某一个行业内企业经营状态和发展趋势的中观指标。景气度较高的行业往往表现出需求旺盛、生产高涨、企业盈利、买卖交易活跃等现象，反之，景气度较低的行业则展现出需求萎靡、产能过剩、企业亏损等现象。因此，行业景气度跟踪是中观环境分析的重要抓手，它向上连接宏观环境，向下反映行业和公司微观环境，对于投资决策、政策制定、周期预测、行业比选等都有重要意义。 我们如何构建行业景气度跟踪框架？ 市场中现已存在一些公认的景气度指数，但它们在数据来源与构建方式上皆有不同。官方数据包括国家统计局公布的企业景气指数、PMI 分行业指数与 DRC 行业景气指数等。业界也在分行业和产业链景气度方面开发出多种指数，但构建方法尚无统一标准。 根据现有研究，行业景气度的跟踪方法存在以下潜在改进空间。①数据选取方面，较多模型普遍选取季频为主的财务类指标，季频指标对景气度刻画的及时性不足，且财务类指标往往缺乏对景气变化预测的前瞻性；②数据处理方面，市场模型普遍没有充分解决行业间指标可比性问题，难以对全行业景气度进行跟踪与比较；③构建方法方面，市场模型基于量化打分等方法构建景气度指数时普遍仅关注指标绝对值，而忽略了指标趋势变化所蕴含的潜在信息；④衡量效果方面，市场多数景气模型并未经过系统性的回测检验，在投资决策、周期预测与行业比选中的表现效果尚需进一步观察和验证。 因此，为了构建及时性高、可比性强的全行业景气度指数。我们从行业划分出发，基于各行业基本面角度选取反映其景气度的领先指标，并对指标进行清洗调整与可比性处理等操作。随后考虑指标所处水位与趋势变化两方面信息，构建各行业景气度综合指数与分项指数。并基于系统性的量化策略检验景气度指数的有效性，同时基于策略结果对构建模型进行优化。 图表1： 行业景气度构建全流程 资料来源：华泰研究预测 具体而言，构建行业景气度模型分为如下几个步骤（详情参见附录）： 1)行业划分与指标选取：基于申万 29 个一级行业分类方法，选取了对应指标共 118 个。 2)数据处理：对指标数据进行调整与清洗，并采用分位数等方法处理指标。 3)景气度指数的合成：基于处理后的数据，我们计算出行业的“景气度-水位”与“景气度-趋势”的数值，前者反映行业基本面的热度，后者反映行业基本面的边际变化情况。随后对水位和趋势取平均得到“行业景气度指数”。 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 3 固收研究 图表2： 行业景气度-水位热力图 图表3： 行业景气度-趋势热力图 资料来源：Wind，华泰研究 资料来源：Wind，华泰研究 图表4： 行业景气度指数热力图 资料来源：Wind，华泰研究 当前行业景气度跟踪的结果如何？ 行业景气度排序 截至 2024 年 9 月，基于行业景气度模型结果，我们可以对行业景气度情况进行如下几方面的分析： ①行业景气度比较：公用事业>银行>计算机>机械设备>传媒>医药生物>纺织服饰>有色金属>交通运输>国防军工>煤炭>农林牧渔>石油石化>非银金融>家用电器>电力设备>社会服务>轻工制造>汽车>电子>通信>商贸零售>食品饮料>房