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当下宏观环境利好什么行业?——宏观与配置量化观察

当下宏观环境利好什么行业?——宏观与配置量化观察,报告摘要宏观-资产显著关系建模框架简介:传统宏观逻辑往往具有样本量少、验证期长、目标模糊、缺乏数据支持等问题。我们通过系统构建“宏观-资产”关系的搜索、检验、组合、跟踪框架,对各类资产背后的宏观驱动因素进行统计检验和深度再解析,寻找长期验证有效且具有实际可操作 .....

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报告摘要

宏观-资产显著关系建模框架简介:传统宏观逻辑往往具有样本量少、验证期长、目标模糊、缺乏数据支持等问题。我们通过系统构建“宏观-资产”关系的搜索、检验、组合、跟踪框架,对各类资产背后的宏观驱动因素进行统计检验和深度再解析,寻找长期验证有效且具有实际可操作性的宏观逻辑。

宏观状态匹配模型下各行业观点:

电子行业:宏观敏感性分析显示电子行业超额收益两大驱动因素:行业基本面+流动性,当前微型电子计算机产量有所回升,超储率处于上升期表明流动性依然宽松,宏观环境对于电子行业来说仍偏利好。

计算机行业:宏观敏感性分析显示计算机行业与市场短期流动性关联度较高,当前总体短期流动性偏宽松,计算机行业中性偏乐观,但需随时注意流动性变化。

医药行业:医药行业具有与计算机行业类似的成长属性,从历史超额收益率来看,两个行业同步率非常高,因而或也同样受到流动性的影响。因此我们认为医药行业未来中性偏乐观,但需随时注意流动性变化。

汽车行业:宏观敏感性分析显示汽车行业超额收益与汽车产量和进出口具有一定关联度,当前进出口金额由于受到贸易摩擦和疫情压制几乎处于0增长的状态,汽车行业产量与工业增加值自2019年触底以来有所回升,综合考虑当前汽车行业宏观观点为中性偏乐观。

建材行业:宏观敏感性分析显示建材行业受到上游煤炭行业影响较大,行业对上游煤炭行业议价能力弱,成本端或成为影响利润的重要因素,当前煤价处于加速下跌阶段,成本端下降,因此当前建材行业宏观观点为仍偏利好。

房地产行业:宏观敏感性分析显示房地产行业超额收益主要与经济总体形势具有较高负关联度,在地产政策压制下仍弱有效。当前经济趋势仍下滑,但有见底恢复趋势,房地产行业宏观观点为短期偏多,长期中性。

宏观动态因子模型下大类资产观点:

10年期国债利率:模型依然判断6月利率将有小幅的下行,但是从经济指标中可以看到虽然遭到了疫情的扰动,但是许多经济指标已经进入了复苏周期,叠加刺激政策的影响,未来经济复苏可期,当下或已进入利率拐点期,但考虑到疫情影响的不确定性,我们给出震荡观点。

1. 宏观-资产显著关系建模框架简介

传统宏观逻辑往往具有样本量少、验证期长、目标模糊、缺乏数据支持等问题。我们通过系统构建“宏观-资产”关系的搜索、检验、组合、跟踪框架,对各类资产背后的宏观驱动因素进行统计检验和深度再解析,寻找长期验证有效且具有实际可操作性的宏观逻辑,从而帮助形成对资产当下及未来趋势的量化判断。为此我们构建了中国宏观经济因子库用于宏观状态匹配模型和宏观动态因子模型的构建。宏观数据都基于可得日期进行对齐。未来我们将继续完善行业产业链因子库和世界其他主要经济体宏观因子库。

当下宏观环境利好什么行业?——宏观与配置量化观察

宏观状态匹配模型主要用于搜索并检验显著的“宏观-资产”关系,宏观动态因子模型主要用于提取宏观状态匹配模型验证有效的因子的公共波动,去除单个指标的噪音,综合各种宏观驱动因素进行资产趋势的预测。具体方法详见我们之前的专题报告。

当下宏观环境利好什么行业?——宏观与配置量化观察

2. 宏观-行业显著关系最新观察

我们以中信行业指数与沪深300指数之间的超额收益作为行业超额收益进行与宏观因子的检验,并非所有行业都能在当前的宏观因子库中找到显著关系,因此报告仅列举部分行业观察结果。需要注意的是,宏观指标的名称未必代表显著关系的最终逻辑,但经过量化验证显著的宏观指标可以理解为最终逻辑的良好代理指标以辅助观察。

2.1. 电子行业显著指标观察

电子行业超额收益与部分工业产品产量、货币、行业景气调查等指标具有较高关联度。除去2014年12月的小市值效应崩溃的异常值,有四个指标能很好的抓住电子正向超额收益的行情,并且规避电子负向超额收益的时段。验证期长达15年。

当下宏观环境利好什么行业?——宏观与配置量化观察

其中四个指标与电子元器件行业超额收益的关系如下。从指标趋势可以看出电子相关行业景气调查与相关产品产量存在负相关性,可能是由于领先滞后关系造成的。超储率指超额存款准备金占存款的比例,超额存款准备金是金融机构自愿存放在中央银行,用于满足支付清算、头寸调拨需要或作为资产运用的备用资金。超储率代表银行闲置资金的充裕程度,越高代表流动性越宽松。因此,这四个指标概括来说反映了电子行业超额收益两大驱动因素:行业基本面+流动性。

当下宏观环境利好什么行业?——宏观与配置量化观察

从最新数据来看,当前电子相关行业景气度仍处于下行期,微型电子计算机自2019年底产量下降以来今年4月再度回升,超储率处于上升期表明流动性依然宽松,宏观环境对于电子行业来说仍偏利好。

当下宏观环境利好什么行业?——宏观与配置量化观察

2.2. 计算机行业显著指标观察

计算机行业超额收益与1个月Shibor具有较高关联度。长期择时胜率较高,能抓住计算机行情的主要波段,并且择时降低了回撤,验证期长达14年。

当下宏观环境利好什么行业?——宏观与配置量化观察

计算机行业与市场短期流动性关联度较高,1个月Shibor的动态变化反映了市场流动性的宽紧,Shibor下降反映流动性边际宽松利好计算机行业,反之上升反映流动性边际收紧利空计算机行业。而Shibor本身变化较快,促成了计算机行业明显的波段特征。

当下宏观环境利好什么行业?——宏观与配置量化观察

当前总体短期流动性偏宽松,1个月Shibor平均水平持续下行,但是5月长端利率大幅上行,进而6月初Shibor有所回升,流动性有收紧迹象,因此我们认为计算机行业未来中性偏乐观,但需随时注意流动性变化。

当下宏观环境利好什么行业?——宏观与配置量化观察

2.3. 医药行业显著指标观察

医药行业超额收益与流动性指标和原盐产量具有较高关联度。长期择时胜率较高,能抓住医药行情的主要波段,两者验证期各为13年、15年。

当下宏观环境利好什么行业?——宏观与配置量化观察

医药行业较为特殊,与医药行业显著的宏观指标较少。原盐产量与医药行业高度相关,但是医药行业是一个普遍毛利率较高的行业,且成本端原材料成本占比非常低,因而原盐产量指标如果确实有意义的话也不会是通过上下游作用的,且原盐下游工业品也与玻璃等相关性较高,可能蕴含地产周期的影响,本报告暂不展开讨论。

当下宏观环境利好什么行业?——宏观与配置量化观察

从另一个指标:1个月Shibor来说,由于医药行业具有明显的成长特征,因此与同为高成长属性的计算机行业相关性非常高。仔细对比可以发现,大多数时候两者超额收益波动高度一致,特别是2018年初大幅上涨后,医药受到“劣质疫苗事件”以及后续“带量采购”的影响而下跌,巧合的是计算机也几乎是同一时间开始回调,后续节奏也极为相似。因此我们认为医药同样会受到流动性的影响,利用1个月Shibor的择时效果也表明了这一点。因此与计算机行业相同,我们认为医药行业未来中性偏乐观,但需随时注意流动性变化。

当下宏观环境利好什么行业?——宏观与配置量化观察

2.4. 汽车行业显著指标观察

汽车行业超额收益与产品产量和进出口具有一定关联度。除去2014年12月的小市值效应崩溃的异常值,SUV产量同比指标抓住了3段汽车行业的主要趋势,规避了2段汽车行业较弱的阶段;进出口金额同比指标的表现类似,但是略有差别。两个指标的验证期分别为11年和15年。

当下宏观环境利好什么行业?——宏观与配置量化观察

从国内上市车企的销量数据来看,以权重最大的上汽集团为例,轿车每年的销量稳定在250万到350万量,SUV的销量提升较快,从趋势角度近几年SUV也好于轿车和MPV等。从销售的地域分别来看上汽集团主要以内销为主,平均占比95%以上。

当下宏观环境利好什么行业?——宏观与配置量化观察

从上汽集团销量数据可以看到两点:1、SUV或为这几年汽车行业最大的边际增量;2、我国上市车企的销售当前主要在国内,会受到进口车的冲击影响,在进出口贸易下降的时候国产车更容易有机会。具体微观层面的结构和政策影响本报告暂不展开,我们将在未来继续探究。

当下宏观环境利好什么行业?——宏观与配置量化观察

当前进出口金额由于受到贸易摩擦和疫情压制几乎处于0增长的状态,SUV的产量自2019年触底以来有所回升,疫情影响下受到一定的负面影响,但从2020年4月数据来看已有所恢复。我们在去年的展望报告《2020年度金融工程策略展望》中判断汽车行业基本面将见底回升,虽然受到疫情的冲击有短暂波动,但我们认为汽车行业仍处于复苏周期。综合疫情仍有不确定性的情况,我们对当前汽车行业观点为:中性偏乐观。

当下宏观环境利好什么行业?——宏观与配置量化观察

2.5. 建材行业显著指标观察

建材行业超额收益与无烟煤价格具有较高关联度。择时胜率较高,能抓住建材行情的几次重要切换时点,验证期为6年。

当下宏观环境利好什么行业?——宏观与配置量化观察

建材行业主要有水泥和玻璃等企业,水泥占绝对权重,但不论是水泥还是玻璃都有煅烧、熔制阶段,其上游能源端大多与煤炭有关,包含煤电、煤制气等等。由于煤炭的下游广泛,水泥、玻璃等下游行业议价权较弱,而水泥又是不易长期储存的产品,因此成本端难以控制,或成为影响利润的重要因素,我们找到的无烟煤价格就是相关的代理指标。有关水泥和玻璃的需求端的讨论本报告暂不展开。

当下宏观环境利好什么行业?——宏观与配置量化观察

当前无烟煤价格处于加速下跌阶段,成本端的下降将继续利好建材行业。我们对于建材行业未来的观点是:仍偏利好。

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2.6. 房地产行业显著指标观察

房地产行业超额收益主要与经济总体形势具有较高负关联度。我们在2018年发现利用工业增加值当月同比对地产超额收益择时月度胜率在60%以上,具有明显的负相关性。房地产作为经济刺激的主要方向一直以来发挥着支柱作用,但是2018年以来的政策压力一直压制着房地产,导致我们当时对此规律保持谨慎态度。但是近1年半后我们发现从二级市场角度这条规律仍在发挥着弱作用,择时稳定性虽有所下降,但是依然有效。

当下宏观环境利好什么行业?——宏观与配置量化观察

除了工业增加值以外,汽油产量对房地产行业同样有较好的历史择时效果,但近几年表现较为一般。我们认为房地产行业的逻辑仍依赖于经济衰退下的刺激选择。

当下宏观环境利好什么行业?——宏观与配置量化观察

虽然当前地产政策面仍偏冷,但是二级市场的“经济-地产负相关”规律仍然弱有效,疫情影响下2月工业增加值同比降到了-25.9%的水平,随后的3月、4月分别恢复到-1.1%、3.9%的水平,但是其平滑趋势仍在下行,6月可继续适当配置房地产搏市场预期。从长远来看,5月工业增加值需要恢复到5%以上指标趋势才有可能反转。从这个角度来说,首先工业增加值恢复到5%并不是遥不可及的目标,其次如若在刺激下后续工业增加值持续恢复,对房地产逻辑来说可能构成利空,因为动能切换的逻辑可能被证实,房地产的逻辑将进一步弱化。因此综合来看,我们目前对地产的观点是短期偏多,长期中性。

当下宏观环境利好什么行业?——宏观与配置量化观察

3. 宏观-资产动态因子模型最新观察

动态因子模型主要用于对各个有效因子进行去噪和提取公共波动,整合多个宏观指标构建完整的预测模型。因此需要首先全面构建资产的完整逻辑框架,而非简单的将有效的因子不加区分的扔进模型。我们目前已构建样本外跟踪依然有效的10年期国债利率动态因子模型。具体模型构建详见我们之前的专题报告。

3.1. 10年期国债利率动态因子模型

利率是资金的价格,主要由资金的需求和供给来决定,通过宏观状态匹配模型,我们发现利率主要受到经济增长和通货膨胀的长期影响,但是由于资金的需求并不一定都反映在名义增长率上,因此也必须考虑债务杠杆和短期利率等因素的影响。采用“经济增长+通货膨胀+债务杠杆+短期利率”四因素框架可以较为准确的判断利率的走势,从2006年到2018年以此四因素构建的动态因子模型月胜率达到70%。2019-2020样本外仍有70%以上的月胜率。

当下宏观环境利好什么行业?——宏观与配置量化观察

在去年的《2020年度金融工程策略展望》报告中,我们曾提出:站在当时虽然总体工业企业未见起色,但是地产、消费两大板块有见底现象,具体的表现为土地成交、家电产量、汽车工业增加值在时间上和幅度上都达到了周期底部位置,因此如若2020年政策松绑、地产基建重启、新库存周期开启则整体经济增长和通货膨胀都可能被带动向上,利率的可能开启上行之势,如果2020年继续保持政策定力,新周期无法起来,经济进一步下台阶,则利率还有下行空间。但从数据角度长期来看,要维持经济稳定运行,当时的地产、消费表现已处于极低位置,2020年反转或为大概率。

当下宏观环境利好什么行业?——宏观与配置量化观察

2019年底模型给出的2020年1月观点也是利率回升。然而2020年1月我国遭受到了疫情的影响,经济再次受到重创,导致利率无法回升,模型对于2月-5月的判断及时的进行了转变。不过到了5月,虽然整体经济仍不乐观,但由于交易拥挤、社融放量、工业品回升等等众多原因,利率发生了显著回升。站在当下,模型依然判断6月利率将有小幅的下行,但是从经济指标中可以看到虽然遭到了疫情的扰动,但是许多经济指标已经进入了复苏周期,叠加刺激政策的影响,未来经济复苏可期,当下或已进入利率拐点期,但考虑到疫情影响的不确定性,我们给出震荡观点。

当下宏观环境利好什么行业?——宏观与配置量化观察

风险提示:模型根据历史数据规律总结,未来如若资产、行业、经济结构变化,存在失效的风险。行业判断基于2020年5月底可得数据,如若后续数据发生转变,存在变化的风险。

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