肖立晟、尤众元

        上市公司的报表数据是预测股价走势的重要信息,但是上市公司的报表公布频率较低且有时滞性。与之相对的,针对工业行业,国家统计局提供了企业效益的月度数据,尽管这组数据覆盖的标的公司与上市公司略有不同,但是两者的经济效益指标有较高的相关度。本文首先寻找在哪些行业内,统计局的月度数据与上市公司的季度报表数据有高相关性。之后,针对这些被挑选出的行业,依靠统计局的月度数据建立了行业轮动策略,发现这个策略相对于简单持有的策略有显著的超额收益。

        我们发现,在周期股上游行业中,统计局月度数据与上市公司的报表数据在收入增速和利润增速上有显著的相关度。代表行业有石油石化、煤炭、钢铁和有色金属,相关系数大部分高于0.8,部分甚至高于0.9。另外,在建材、汽车、食品饮料等其他行业内,两种信息源得来的收入增速与利润增速相关系数也高于0.4。我们一共找到12个行业,发现针对这些行业,统计局数据与报表数据高度相关。

        我们用统计局行业数据为依据构建立按月调仓的行业轮动策略,每个月末将仓位配置于收入增速或者利润增速最高的3个或者5行业。我们发现即使简单地使用这个策略,在过去十年中也有总计20%的超额收益。如果投资人有能力预判统计局行业数据,超额收益将达到40%。另外,如果投资人关注利润增速最低的3个行业,这个指标将是很好的预警指标,过去10年内,如果投资人配置于每月增速最低的3个行业,超额收益率为-70%。

        根据最新的统计局数据,我们建议配置的行业是有色金属、钢铁、建材和家电。

        因为本文考察的行业主要以周期性行业为主,在近期的市场格局中,周期性行业波动较大,在2021年开始至今的这个时间段内有不错的赚钱效应。因为市场在春节高位后出现了震荡,抱团股赚钱效应明显下降,对于周期股股价的预测成为了市场的热点。因此,这篇报告的方法与结论对于投资人有即时的现实意义。

        一、 国家统计局数据对各个行业业绩追踪效果

        国家统计局每月月底公布上月工业分行业企业效益的累计值与累计同比,我们通过这两个指标计算出每月的当月同比。因为国家统计局仅将规模以上企业(从2011年起规模以上企业定义为年主营收入2000万元及以上的工业企业)列入统计对象,因此本期被列入的企业可能去年同期并没有被列入。这导致直接使用累计值相减获取当月值,再用这组当月值计算当月同比的方法失效。为了得到更准确的当月同比数据,我们首先用当月累计值除以当月同比增速,得到可比的去年同期累计值。然后,我们对当年的累计值做减法,得到当年当月值,再对可比的去年同期累计值做减法,得到去年当月值,之后可以获得准确的同比数据。

        我们匹配了国家统计数据与17个中信一级行业,匹配方式见表1。国家统计局利润增长率用利润总额计算,收入增长率2017年之前用主营业务收入(该数据2018年年末停止更新)计算,2018年起用营业收入(该数据起始于2017年)计算。由于部分周期性行业的收入与利润波动过大,我们剔除了增速高于100%和低于100%的样本点,将对应值设置为100%或-100%。在计算两组数据的相关系数时,我们将统计局的月度数据进行降频,从月度数据,经过求和降为季度数据。

        数据显示国家统计局的数据与上市公司的报表数据在部分行业有较高的相关性,其中周期性行业和汽车行业匹配度最好。在我们选择的17个行业内,石油石化、煤炭、有色金属、电力及公用事业、钢铁、基础化工、建材、机械、汽车、家电、食品饮料和农林牧渔的两组收入同比增长率相关系数大于0.4,大部分行业的利润同比增长率大于0.4,机械行业、家电和农林牧渔的利润同比增长率低于0.4。对于轻工制造、电力设备及新能源、国防军工、纺织服装和医药这五个行业,国家统计局数据与上市公司数据差异较大。

        影响国家统计局数据追踪上市公司报表数据能力的原因有两个。第一个是上市公司的收入与利润占比,从表1中可以发现,在大部分收入同比增速与利润同比增速高度相关的行业里,上市公司的收入与利润在全行业中的占比是非常高的。石油石化行业是两组数据相关度最高的行业,收入占比也是最高,达到92%。相同的现象也发生在煤炭、有色、基础化工这些行业内,上市公司收入占比高于30%。利润占比也大于等于20%。第二个原因是行业,可以发现,医药行业和国防军工行业的上市公司的收入与利润占比也很高,但是,收入同比增速和利润同比增速相关度很低。这两个行业有一个重要特征,那就是都有较高的科技含量。科技含量高的行业内,各个公司的差异性会很大,用一个行业的收入与利润来追踪行业内部分龙头企业的收入与利润会有较大难度。

        表1 统计局行业数据与上市公司业绩数据

        二、 基于统计局月度数据的交易策略

        我们基于国家统计局的月度数据来构建行业轮动策略。行业轮动策略主要的判定标准是行业的营业收入增速或者利润增速,也就是说,使用这个策略的投资者在每个月月末进行观察,将资产组合配置在增速最快的几个行业内。根据上一个章节的结论,我们从表格1中剔除了纺织服装、医药、轻工制造、国防军工和电力设备这五个收入与利润相关性较低的行业,交易名单中纳入的行业有12个:石油石化、煤炭、有色金属、电力及公用事业、钢铁、基础化工、建材、机械、汽车、家电、食品饮料和农林牧渔。

        按照三个维度,我们制定了8个可能的策略。三个维度分别是信息预知的可能性,买入行业的数量和判定指标。信息预知的可能性是指,投资人有无可能用更高频的数据来预测当月的营业收入增速或者利润增速,如果投资人不能预测当月的营业收入增速或者利润增速,那么本月的投资决策取决于上上月统计局的数据,因为统计局的数据是在次月月底公布。另外统计局1月数据与2月合并,因此2月与3月投资决策取决于12的宏观数据。如果投资人能预测当月数据,那么当月投资决策取决于当月的经济数据。买入行业的数量在本章节有两个选项,投资人在月末将资产配置在营业收入增速或者利润增速最高的n个行业,n可以等于3或者5。最后的判定指标也有两个选项,可以是营业收入增速或者利润增速。

        表2 统计局行业数据与上市公司业绩数据

        来源:九方金融研究所

        我们发现8个依据月度宏观数据进行配置的行业轮动策略都能战胜基准指数,基准指数在本章节定义为这12个行业的平均收益率。其中,比较策略1-4与策略5-8,在控制另外两个变量不变的情况下,我们发现当投资人能预判当月经济数据时,能取得更高的收益率。用策略4与策略8为例,都是买入3个行业,判断标准是利润增速,策略4在十年间的累计回报率是40%,策略8是75%。另外,判定指标为利润增速的策略的收益率也高于判定指标为营业收入增速的策略。策略5和6与策略7和8进行比较,在投资人能进行一定预测的情况下,买入行业个数没有影响结论,使用利润增速来判断行业配置能带来更高的收益率,策略5和6的累计收益率都在60%附近,策略7的收益率是80%,策略8的收益率是75%。另外,我们发现买入行业个数对于收益率的影响并不大。

        当投资人可以预知当月利润增速,并且用利润增速为指标买入增速最高的5个行业时,从2011年起至2021年2月,这个策略的收益率达到78%。为了进行对比,除了策略的累计收益率,我们还展示了简单平均买入12个行业并持有的策略的收益率(简称普通平均),用这个简单策略作为基准。结果显示,行业轮动策略显著地高于同期基准38%,是8个策略中收益率最高的一个。

        统计局的月度数据不仅能用于制定交易策略,我们还发现这是个好的预警指标。比如,图2显示,当投资人能提前预判行业利润增速时,利润增速最低的五个行业在过去十年内的收益率显著低于其他行业,十年的累计收益率是-35%。

        图1 策略8收益率

        数据来源:wind

        图2 低增速组合收益率

        数据来源:wind

        三、 当前投资建议

        因为去年疫情的因素,部分行业利润基数很低,因此我们计算了2021年2月数据相对于2019年2月数据的增长率,以此来剔除疫情影响。我们发现景气度最高的行业是汽车、有色金属、钢铁、建材和家电。其中汽车行业有政策上的短期利好,可能持续性相对较弱,有色金属、钢铁和建材直接受益于疫情复苏,可能有更好的延续性,家电行业受益于海外需求恢复,下半年仍然看好。大部分行业利润都有明显高增速,唯一增速较低的是石油石化行业,但是我们并不看空石油股,因为2021年1月与2月是油价的低位,近期油价有不错的表现,在2季度和3季度石油石化行业预期有不错表现。如果不考虑疫情因素,从国家统计局2021年2月的数据来看,当下景气度最高的行业是汽车、基础化工、和家电,需要规避的行业是石油石化行业(唯一利润负增长行业)。但是我们不认为这是好的投资建议。在最近的行情中,石油石化、基础化工、有色金属、煤炭和钢铁都在近期有所回调,我们认为如果这些行业有过大调整,都是逢低买入的好机会。

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《电鳗快报》