行業(yè)景氣度研究框架暨煤炭行業(yè)景氣度研究

1、1、 行業(yè)景氣度研究方法論近年來，股票市場(chǎng)投資中行業(yè)風(fēng)格收益在組合收益中的占比日益提高，投資者對(duì)行業(yè)景氣度變化越發(fā)關(guān)心。我們回顧歷史可以發(fā)現(xiàn)每年表現(xiàn)較好的行業(yè)數(shù)量并不固定，且分析師判斷投資價(jià)值時(shí)亦從自身行業(yè)經(jīng)營(yíng)特點(diǎn)出發(fā)，因此我們認(rèn)為在對(duì)行業(yè)景氣度建模時(shí)應(yīng)當(dāng)從經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)出發(fā)對(duì)行業(yè)板塊投資機(jī)會(huì)進(jìn)行判斷。區(qū)分估值景氣和業(yè)績(jī)景氣雖然我們進(jìn)行行業(yè)景氣度研究的最終目標(biāo)是指導(dǎo)投資實(shí)踐，但仍然有必要對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行拆分。由于市場(chǎng)投資者存在預(yù)期博弈、反映遲滯、過度樂觀/悲觀等心理，股價(jià)表現(xiàn)有時(shí)反應(yīng)在基本面好轉(zhuǎn)之前，并且存在對(duì)短期信息過度反應(yīng)的現(xiàn)象股價(jià)的波動(dòng)往往比行業(yè)基本面波動(dòng)更大。如果以股票股價(jià)變動(dòng)直接作為研究對(duì)象

2、，則是把市場(chǎng)預(yù)期引起的估值變化和基本面事實(shí)變化這兩個(gè)影響雜糅一起進(jìn)行規(guī)律觀察，容易導(dǎo)致歸因偏誤。圖 1：景氣度周期和股價(jià)周期常常錯(cuò)配因此我們把研究對(duì)象拆分成兩部分：1、哪些因素能夠反映行業(yè)當(dāng)期業(yè)績(jī)，即當(dāng)期景氣度，一般考慮業(yè)績(jī)驅(qū)動(dòng)因素；2、哪些因素能引起行業(yè)估值變化或者反映市場(chǎng)預(yù)期改變，一般包括供求格局和交易行為。業(yè)績(jī)前瞻對(duì)于當(dāng)期景氣度的研究，我們利用宏觀、中觀的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)系來前瞻性地預(yù)測(cè)行業(yè)基本面的變化。而不是等待財(cái)報(bào)發(fā)布之后，根據(jù)財(cái)報(bào)結(jié)果對(duì)行業(yè)內(nèi)公司的業(yè)績(jī)進(jìn)行匯總和評(píng)價(jià)。根據(jù)后者進(jìn)行投資研究，更多是利用業(yè)績(jī)發(fā)布后的動(dòng)量效應(yīng)?？紤]到分析師多年來已經(jīng)從基本面角度對(duì)行業(yè)的經(jīng)營(yíng)變化進(jìn)行日

3、常跟蹤，并且這種數(shù)據(jù)跟蹤的頻率已經(jīng)愈發(fā)高頻化。我們認(rèn)為股價(jià)的波動(dòng)會(huì)提前反映投資者對(duì)于股票基本面的分析，行業(yè)景氣度的研究也應(yīng)該融合比財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)更高頻的信息。具體而言，我們觀察的主要對(duì)象是營(yíng)業(yè)收入和利潤(rùn)變化。根據(jù)行業(yè)特色分域建模不同行業(yè)的業(yè)績(jī)驅(qū)動(dòng)因素有很大差別比如處在上游的煤炭行業(yè)，由于生產(chǎn)單位成本較為固定且短時(shí)間難以新開礦場(chǎng)提升產(chǎn)能，其需求景氣程度主要反映在產(chǎn)品售價(jià)上。煤炭的價(jià)格變化會(huì)顯著影響毛利率，即業(yè)績(jī)的主要影響因素是產(chǎn)品價(jià)格。中游制造型行業(yè)毛利率較為穩(wěn)定，業(yè)績(jī)一般取決于產(chǎn)品銷售和開工情況，在上游漲價(jià)時(shí)也會(huì)受到成本端壓力傳導(dǎo)。圖 2：煤炭行業(yè)（上游）與機(jī)械行業(yè)（中游制造）毛利率對(duì)比Wind，財(cái)

4、報(bào)數(shù)據(jù)范圍 2010 年-2021 年此外，我們注意到每年的景氣行業(yè)數(shù)量并不相同。從下圖各年中信一級(jí)行業(yè)漲幅表現(xiàn)可以看出，有的年份 top5 行業(yè)漲幅接近（2021），有的年份 top2 行業(yè)漲幅較為接近（2017）。換句話說，每年的景氣行業(yè)數(shù)量不是一個(gè)固定的數(shù)值。從策略角度看，不應(yīng)該籠統(tǒng)地在截面選擇最景氣的 N 個(gè)行業(yè)進(jìn)行配置，而應(yīng)該逐個(gè)行業(yè)判斷景氣度，分別判斷投資機(jī)會(huì)。圖 3：中信一級(jí)行業(yè)各年漲幅，數(shù)據(jù)范圍 2014 年-2021 年，單位:%綜上所述，我們?cè)谶M(jìn)行行業(yè)基本面量化建模時(shí)，根據(jù)行業(yè)經(jīng)營(yíng)特點(diǎn)和產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)尋找具有行業(yè)特色的經(jīng)營(yíng)指標(biāo)，分別判斷行業(yè)是否處于景氣區(qū)間。2、 行業(yè)景氣度因素

5、拆解、 營(yíng)業(yè)收入變化拆解對(duì)于非金融企業(yè)，一般存在銷售收入（R）等于產(chǎn)銷量（N）乘銷售價(jià)格（P）的數(shù)量關(guān)系。把銷售收入對(duì)這兩個(gè)因素進(jìn)行微分，可以得到上述推導(dǎo)的經(jīng)濟(jì)意義是，營(yíng)業(yè)收入的增速可以分解成產(chǎn)量增速、產(chǎn)品售價(jià)增速、及二者共同影響。、 利潤(rùn)變化拆解對(duì)于利潤(rùn)變化，則要考慮成本的影響。這里我們假設(shè)兩種業(yè)務(wù)模型：平均成本不變模型和平均成本可變模型。、平均成本不變模型對(duì)于平均成本不變模型，我們假設(shè)固定的平均單位生產(chǎn)成本為 C，以利潤(rùn)（NI）等于（售價(jià)-成本）乘以數(shù)量的關(guān)系進(jìn)行微分。由于 C 是常數(shù)，且 C 和 P 的比例關(guān)系可以從上期財(cái)報(bào)中的毛利率得到，我們可以對(duì) d(P-C)/(P-C)這一項(xiàng)進(jìn)一步

6、化簡(jiǎn)。假設(shè)基期毛利率為 m（m0），則（P-C）/P=m，據(jù)此進(jìn)一步化簡(jiǎn) dp 項(xiàng)這里從數(shù)學(xué)上解釋了市場(chǎng)常見的在周期性行業(yè)中資源品價(jià)格上升期買入前期業(yè)績(jī)較差公司“彈性更大”的邏輯因?yàn)槊?m 是一個(gè)小于 1 的比例，當(dāng)公司銷售的資源品價(jià)格上升 1 個(gè)百分點(diǎn)（dP/P 項(xiàng)），前期毛利率越是接近 0， 1/m 帶來的業(yè)績(jī)提升乘數(shù)就越大。平均成本不變模型利潤(rùn)變化拆解：現(xiàn)在我們加入期間費(fèi)用的影響，假設(shè)期間費(fèi)用和銷售額保持一個(gè)相對(duì)固定的比例，即在上述公式中加入-k*P*N 項(xiàng)，化簡(jiǎn)可得我們看到（1）（2）式的差別在于系數(shù)由 1/m 變化為(1-k)/(m-k)，由分?jǐn)?shù)性質(zhì)可知，加入期間費(fèi)用的影響使得該

7、乘數(shù)變大了。即凈利潤(rùn)增速相對(duì)于毛利潤(rùn)增速，對(duì)產(chǎn)品售價(jià)的彈性更大。業(yè)績(jī)乘數(shù)解決低基數(shù)效應(yīng)問題。一般而言，利潤(rùn)同比增速受“低基數(shù)效應(yīng)”波動(dòng)較大，難以預(yù)測(cè)準(zhǔn)確，而我們的推導(dǎo)范式很大程度上解決了這一問題。以煤炭行業(yè)為例，假設(shè)在煤價(jià)較低時(shí)毛利率 20%，期間費(fèi)用率 15%，則凈利率為 5%，即煤價(jià) 100 個(gè)單位中，生產(chǎn)成本 80 單位，期間費(fèi)用 15 單位，凈利潤(rùn) 5單位。如果煤價(jià)短期上漲 5%到 105 單位，生產(chǎn)成本維持 80 單位不變，期間費(fèi)用 15.75 單位，則凈利潤(rùn)為 9.25 單位，同比增速 9.25/5-1=85%，凈利潤(rùn)增速對(duì)煤價(jià)增速的彈性為 17 倍。而根據(jù)公式（2）(1-k)/(

8、m-k)項(xiàng)系數(shù)也為 17 倍。低基數(shù)的效應(yīng)被考慮在高乘數(shù)中。圖 4：業(yè)績(jī)彈性作用示例繪制平均成本不變模型適用于產(chǎn)品價(jià)格周期性波動(dòng)較大的上游行業(yè)如煤炭行業(yè)，煤價(jià)歷史波動(dòng)較大，但是煤炭采掘的生產(chǎn)模式和成本變化較小。、平均成本可變模型對(duì)于中游制造、中游周期性行業(yè)，其生產(chǎn)成本受到上游原材料影響。比如 2021年生豬養(yǎng)殖、白羽雞養(yǎng)殖相關(guān)企業(yè)凈利潤(rùn)大幅下滑，其中一項(xiàng)重要影響因素就是豆粕、玉米等飼料原材料價(jià)格大幅上漲，抬高了營(yíng)業(yè)成本。毛利潤(rùn)增速驅(qū)動(dòng)因素拆解利用基期毛利率 m 隱含的 P 和 C 之間的比例關(guān)系對(duì)上式化簡(jiǎn)：因此對(duì)于生產(chǎn)成本受到外部影響較大的行業(yè)，其毛利潤(rùn)變化可以拆分成四部分：銷量變化、產(chǎn)品售價(jià)

9、變化、成本因素變化、交叉項(xiàng)。以上為不考慮期間費(fèi)用的毛利潤(rùn)增速因素拆解模型?？紤]期間費(fèi)用影響的凈利潤(rùn)因素拆解由基期凈利潤(rùn)與銷售量 N、銷售價(jià)格 P、毛利率 m、期間費(fèi)用率 k 的關(guān)系：對(duì)化簡(jiǎn)前含 C 的第一項(xiàng)進(jìn)行微分可得：由上兩個(gè)式子相除計(jì)算同比增速，可得其中 dC/P 項(xiàng)需要進(jìn)一步化簡(jiǎn)，因?yàn)橐话阄覀儫o法得知成本和售價(jià)的精確數(shù)值，比較容易得到同比變化。利用基期毛利率與 P、C 的關(guān)系，我們化簡(jiǎn)代入可得可以看到，和成本不變模型相比，成本可變模型加入了成本價(jià)格變化，以及對(duì)應(yīng)的成本彈性、成本變化與銷量變化交叉項(xiàng)。以上推導(dǎo)從原理上給出業(yè)績(jī)景氣度預(yù)測(cè)的基本范式。當(dāng)然，這種框架是對(duì)復(fù)雜世界的抽象化，忽略了技

10、術(shù)創(chuàng)新、費(fèi)用支出變化等難以提前獲得的信息，但我們景氣度跟蹤的窗口期也較短（1 年以內(nèi)），因此把其他因素歸于隨機(jī)誤差之中，抓住影響業(yè)績(jī)的主要矛盾。3、 業(yè)績(jī)景氣度數(shù)據(jù)處理、 成分股進(jìn)出效應(yīng)修正在加工行業(yè)景氣度數(shù)據(jù)時(shí)，我們應(yīng)充分考慮行業(yè)成分股變化造成的景氣度數(shù)據(jù)波動(dòng)。以行業(yè)凈利潤(rùn)同比增速這一指標(biāo)為例，如果直接使用兩個(gè)報(bào)告期歸屬于某行業(yè)的上市公司凈利潤(rùn)計(jì)算，那么行業(yè)內(nèi)新股上市就會(huì)使后一報(bào)告期的公司樣本擴(kuò)大，使得行業(yè)凈利潤(rùn)、營(yíng)業(yè)收入即使在行業(yè)景氣度沒有變化時(shí)也呈現(xiàn)出同比增長(zhǎng)。我們的解決方案是以兩個(gè)比較期中的后一個(gè)報(bào)告期的行業(yè)公司為樣本，并追溯納入行業(yè)成分前的財(cái)報(bào)期數(shù)據(jù)，計(jì)算行業(yè)業(yè)績(jī)?cè)鏊??！?低基數(shù)效應(yīng)

11、平滑計(jì)算凈利潤(rùn)同比增速指標(biāo)時(shí)，如果上年同期行業(yè)凈利潤(rùn)為接近 0 的負(fù)值，會(huì)導(dǎo)致同比增速突變，這種數(shù)據(jù)點(diǎn)對(duì)模型擬合過程帶來較大干擾。低基數(shù)問題主要發(fā)生在與凈利潤(rùn)增速相關(guān)的指標(biāo)計(jì)算中，對(duì)營(yíng)業(yè)收入增速基本沒有影響。我們的處理方案是：1、計(jì)算行業(yè)凈利潤(rùn)絕對(duì)值的中位數(shù)；2、計(jì)算同比指標(biāo)時(shí)，如果 T-4 季（基期）凈利潤(rùn)0.02,判斷為成長(zhǎng)風(fēng)格行業(yè)；期貨價(jià)格波動(dòng)長(zhǎng)協(xié)價(jià)格波動(dòng)，統(tǒng)計(jì)截至 2022 年 2 月，現(xiàn)貨價(jià)格用秦皇島山西產(chǎn) 5500 大卡動(dòng)力煤價(jià)格代指，長(zhǎng)協(xié)價(jià)格用環(huán)渤海 5500 大卡動(dòng)力煤代指，單位：元/噸長(zhǎng)協(xié)合約銷量占整個(gè)行業(yè)產(chǎn)量比例逐年提高，據(jù)中國(guó)煤炭工業(yè)協(xié)會(huì)，2021 年長(zhǎng)協(xié)合同簽約量占全國(guó)

12、煤炭產(chǎn)量的 50%以上。煤炭?jī)r(jià)格體系中，除了長(zhǎng)協(xié)價(jià)格之外，還有現(xiàn)貨價(jià)格和期貨價(jià)格。在政府牽頭保供的政策預(yù)期下，下游大中型用煤企業(yè)普遍簽訂了長(zhǎng)協(xié)合同，而議價(jià)權(quán)較弱的中小企業(yè)、散戶只能接受現(xiàn)貨價(jià)格，這就導(dǎo)致在煤炭緊缺時(shí)現(xiàn)貨價(jià)格的波動(dòng)遠(yuǎn)大于長(zhǎng)協(xié)價(jià)格。期貨價(jià)格由于投機(jī)性因素存在，價(jià)格波動(dòng)也比較大。根據(jù)國(guó)家發(fā)改委要求，核定產(chǎn)能 30 萬噸以上煤炭企業(yè)中長(zhǎng)期合同簽訂數(shù)量要達(dá)到自有資源量 80%以上。因此動(dòng)力煤經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)主要受到長(zhǎng)協(xié)價(jià)格的影響。長(zhǎng)協(xié)定價(jià)機(jī)制使得煤炭行業(yè)業(yè)績(jī)相對(duì)于煤炭產(chǎn)品價(jià)格變化是滯后的。2022 年以前，年度長(zhǎng)協(xié)價(jià)格采用“基準(zhǔn)價(jià)+浮動(dòng)價(jià)”的定價(jià)模式，動(dòng)力煤 5500 大卡下水基準(zhǔn)價(jià)格為 535

13、 元/噸，其合同價(jià)格的計(jì)算公式為：當(dāng)月合同價(jià)格=（上月最后一期環(huán)渤海動(dòng)力煤價(jià)格指數(shù)+上月最后一期 CCTD 秦皇島 5500 大卡動(dòng)力煤綜合交易價(jià)格+上月最后一期 CECI 綜合價(jià)）/3-53550%+5352022 年以后，長(zhǎng)協(xié)新定價(jià)機(jī)制由（基準(zhǔn)價(jià)+浮動(dòng)價(jià)）/2 形成：基準(zhǔn)價(jià)：下水煤合同按 5500 大卡動(dòng)力煤 675 元/噸執(zhí)行；浮動(dòng)價(jià)：實(shí)行月度調(diào)整，暫采用全國(guó)煤炭交易中心綜合價(jià)格指數(shù)（NCEI）、環(huán)渤海動(dòng)力煤綜合價(jià)格指數(shù)（BSPI）、秦皇島動(dòng)力煤綜合交易價(jià)格指數(shù)（CCTD）三個(gè)指數(shù)，選取每月最后一期，等權(quán)重平均確定。由此可見，長(zhǎng)協(xié)機(jī)制使得動(dòng)力煤行業(yè)的月度經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)滯后動(dòng)力煤價(jià) 1 個(gè)月。焦

14、煤的長(zhǎng)協(xié)一般參考上一季度市場(chǎng)價(jià)調(diào)整，焦煤經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)滯后焦煤價(jià)格一個(gè)季 度。、 基于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的因子設(shè)計(jì)我們對(duì)業(yè)績(jī)同比增速的拆解公式拓展到分部經(jīng)營(yíng)模型，以利潤(rùn)為例：上式中（1）代表行業(yè)的銷量增速；（2）代表行業(yè)的產(chǎn)品價(jià)格增速；（3）代表業(yè)績(jī)彈性。、銷量因子我們定義存在多種產(chǎn)品的行業(yè)銷量增速為各個(gè)產(chǎn)品銷售量增速的加權(quán)平均值：在前文分析中我們提到煤炭行業(yè)的兩大產(chǎn)品是動(dòng)力煤和焦煤，因此當(dāng)月的行業(yè)銷量增速為兩個(gè)品種的銷售量加權(quán)增速。當(dāng)月行業(yè)銷量同比=動(dòng)力煤銷量同比增速*動(dòng)力煤月銷量占比+焦煤銷量同比增速*焦煤月銷量占比上市公司行業(yè)與國(guó)民行業(yè)差異調(diào)整由于統(tǒng)計(jì)口徑、方法的設(shè)計(jì)，我們能夠獲取到的行業(yè)經(jīng)營(yíng)指標(biāo)，大部

15、分是以國(guó)內(nèi)整個(gè)行業(yè)具備一定規(guī)模公司作為樣本，這與上市公司有相當(dāng)大的重疊之處，但又不完全相同。我們認(rèn)為由于上市本身具有一定門檻要求，上市公司一般為行業(yè)中規(guī)模以上公司中的佼佼者，上市公司的銷量增速大概率高于國(guó)民行業(yè)整體銷量增速。而我們希望預(yù)測(cè)的對(duì)象又是上市公司景氣度，因而存在樣本和預(yù)測(cè)目標(biāo)的不一致性。為了使行業(yè)指標(biāo)更加接近上市公司的行業(yè)狀態(tài)，我們?cè)阡N售量同比增速指標(biāo)中加入行業(yè)內(nèi)上市公司產(chǎn)能調(diào)整項(xiàng)：月度上市公司行業(yè)銷量同比=max（月度國(guó)民行業(yè)銷量同比增速，T 季度產(chǎn)能增速）其中，T 季度產(chǎn)能增速=（T-1）季行業(yè)內(nèi)上市公司固定資產(chǎn)/（T-5）季行業(yè)內(nèi)上市公司固定資產(chǎn)-1，并考慮到行業(yè)成分股進(jìn)出效應(yīng)

16、修正。、價(jià)格因子整個(gè)行業(yè)的價(jià)格因子為動(dòng)力煤長(zhǎng)協(xié)價(jià)格和焦煤價(jià)格的加權(quán)平均，權(quán)重為產(chǎn)品銷量占比。我們使用環(huán)渤海動(dòng)力煤價(jià)格和 CCTD 動(dòng)力煤長(zhǎng)協(xié)價(jià)（2017 年后才有數(shù)據(jù)）作為動(dòng)力煤價(jià)格因子。2017 年以前，動(dòng)力煤價(jià)同比增速使用環(huán)渤海動(dòng)力煤價(jià)格計(jì) 算，2017 年后，使用 CCTD 價(jià)格計(jì)算。、業(yè)績(jī)彈性因子對(duì)于公式中的第三項(xiàng)，涉及兩個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的估計(jì)，一個(gè)是期間費(fèi)用率 k，一個(gè)是基期毛利率 m。其中第 T 季的基期（T-4）季毛利率計(jì)算口徑為行業(yè)公司上年同期（T-4）季的 1-營(yíng)業(yè)成本/營(yíng)業(yè)收入。期間費(fèi)用率 k 選擇 T 至（T-3）季（滾動(dòng) 4 季）的均值。、 月度加權(quán)的帶約束回歸我們首先取財(cái)報(bào)

17、同期數(shù)據(jù)進(jìn)行模型擬合，驗(yàn)證和揭示指標(biāo)與業(yè)績(jī)的客觀經(jīng)濟(jì)聯(lián)系，然后再考慮指標(biāo)滯后因素，以滯后指標(biāo)進(jìn)行景氣度觀測(cè)。模型所用指標(biāo)體系如下。表 3：煤炭業(yè)績(jī)景氣度指標(biāo)體系指標(biāo)類型指標(biāo)名稱公布時(shí)間、頻率數(shù)據(jù)處理銷量國(guó)內(nèi)動(dòng)力煤消費(fèi)量t+2 上旬公布t 月缺失值用上年同月*（1+t-1 月 yoy）估算消費(fèi)量：煉焦煤t+2 上旬公布t 月缺失值用上年同月*（1+t-1 月 yoy）估算固定資產(chǎn)增速季報(bào)T-1/T-5 季增速綜合平均價(jià)格指數(shù)：環(huán)渤海動(dòng)力煤（Q5500K）每周三月度末、同比、推后 1 月價(jià)格京唐港庫(kù)提價(jià)：主焦煤山西產(chǎn)長(zhǎng)協(xié)價(jià)：CCTD 秦皇島動(dòng)力煤日季度平均、同比、推后 1 季月同比業(yè)績(jī)彈性毛利率季

18、報(bào)T-4 季期間費(fèi)用率季報(bào)T-3-T 季均值資料來源：，對(duì)于單季度營(yíng)業(yè)收入同比增速預(yù)測(cè)，我們采用的模型是對(duì)于單季度利潤(rùn)同比增速預(yù)測(cè)，我們采用的模型是其中，由本報(bào)告第 2 章對(duì)各因子經(jīng)濟(jì)意義的推理，其理論系數(shù)為 1，所以我們把回歸系數(shù)的約束范圍設(shè)定在0,1。匯總月度業(yè)績(jī)因子至季度時(shí)，每個(gè)月業(yè)績(jī)因子的權(quán)重是當(dāng)月銷售量/當(dāng)季銷售量，即季度的業(yè)績(jī)?cè)鏊偈羌緝?nèi)各月增速的銷量占比加權(quán)平均。我們以 2012Q2-2021Q2 財(cái)報(bào)為樣本內(nèi)擬合模型，以 2021Q3-2022Q1 為樣本外進(jìn)行預(yù)測(cè)。圖 16：?jiǎn)渭径葼I(yíng)收景氣預(yù)測(cè)效果，R2 0.72圖 17：?jiǎn)渭径壤麧?rùn)景氣預(yù)測(cè)效果，R2 0.68，中信一級(jí)煤炭行業(yè)

19、上市公司 2012Q2-2022Q1 財(cái)報(bào)，中信一級(jí)煤炭行業(yè)上市公司 2012Q2-2022Q1 財(cái)報(bào)銷量因子價(jià)格因子（*業(yè)績(jī)彈性）交叉項(xiàng)營(yíng)收 yoy 模型0.811.001.00表 4：帶約束回歸結(jié)果利潤(rùn) yoy 模型1.000.46 0.00資料來源：，帶約束回歸的擬合結(jié)果較好，系數(shù)的大小基本符合我們的預(yù)期。截至 2022 年 Q2，煤炭行業(yè)的業(yè)績(jī)彈性因子為 4.5，價(jià)格因子*業(yè)績(jī)彈性回歸系數(shù)為 0.46，意味著綜合煤價(jià)因子同比增速每上升 1 個(gè)百分點(diǎn)，行業(yè)的凈利潤(rùn)同比增速增加約 2.1 個(gè)百分點(diǎn)。、 煤炭景氣周期刻畫產(chǎn)能緊平衡疊加業(yè)績(jī)上行在上一節(jié)中，我們用于擬合模型使用的所有數(shù)據(jù)與財(cái)報(bào)數(shù)

20、據(jù)均為同期數(shù)據(jù)，目的是為了揭示經(jīng)營(yíng)指標(biāo)與凈利潤(rùn)間的客觀經(jīng)濟(jì)聯(lián)系。實(shí)際上，我們用于預(yù)測(cè)未來景氣度時(shí)，觀測(cè)的數(shù)據(jù)公布時(shí)間點(diǎn)相對(duì)于其經(jīng)濟(jì)運(yùn)行時(shí)間區(qū)間有滯后，因此我們對(duì)各指標(biāo)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行時(shí)間做滯后處理用于跟蹤預(yù)測(cè)景氣度效果。表 5：景氣度指標(biāo)滯后處理指標(biāo)類型指標(biāo)名稱公布時(shí)間、頻率滯后處理供需國(guó)內(nèi)動(dòng)力煤消費(fèi)量t+2 上旬公布t 月t+3 月消費(fèi)量：煉焦煤t+2 上旬公布t 月t+3 月固定資產(chǎn)增速季報(bào)T-1 季+3 月火力發(fā)電量：當(dāng)月t+1 月下旬公布 t 月t+2 月綜合平均價(jià)格指數(shù)：環(huán)渤海動(dòng)力煤（Q5500K）每周三不用處理價(jià)格京唐港庫(kù)提價(jià)：主焦 日不用處理煤山西產(chǎn)動(dòng)力煤(Q5500)山西產(chǎn)：秦皇島日

21、不用處理業(yè)績(jī)彈性毛利率T-4 季報(bào)不用處理期間費(fèi)用率季報(bào)T-1 季+3 月，,注：t+3 表示 t+3 月預(yù)測(cè)使用 t 月經(jīng)濟(jì)運(yùn)行時(shí)間的數(shù)據(jù)，T-1 季+3 月時(shí)可使用 T-1 季財(cái)報(bào)的數(shù)據(jù)我們認(rèn)為煤炭行業(yè)作為典型的供給驅(qū)動(dòng)型行業(yè)，策略角度應(yīng)當(dāng)關(guān)注其產(chǎn)能緊張時(shí)候的業(yè)績(jī)上行周期。由于動(dòng)力煤消費(fèi)量數(shù)據(jù)可觀測(cè)時(shí)間點(diǎn)較為滯后（t+3月），而火力發(fā)電量公布時(shí)間較領(lǐng)先（t+2 月），因此我們用月度火力發(fā)電量增速代表動(dòng)力煤需求，用可觀測(cè)固定資產(chǎn)增速代表動(dòng)力煤供給。我們定義煤炭行業(yè)的景氣條件：供給緊平衡：觀測(cè)固定資產(chǎn)同比增速-最近滾動(dòng) 3 月火力發(fā)電量增速均值10%圖 18：模型歷史回測(cè)景氣度劃分結(jié)果資料來源

22、：Wind， 2012 年 5 月-2022 年 5 月，景氣度 yoy 包含低基數(shù)影響，與煤價(jià)景氣強(qiáng)度不完全相同根據(jù)上述景氣區(qū)間劃分，我們分別統(tǒng)計(jì)了全樣本的煤炭行業(yè)日均收益和景氣區(qū)間的日均收益?？梢钥闯鑫覀兊膭澐殖晒⑵鸸蓛r(jià)與景氣度的關(guān)系。表 6：景氣區(qū)間行業(yè)收益明顯高于全樣本平均收益0.12%景氣區(qū)間平均日收益CI005002.WI全樣本平均日收益0.02%，中信一級(jí)煤炭， 2012 年 5 月-2022 年 5 月圖 19： 2022 年 4-5 月煤炭營(yíng)收景氣度跟蹤圖 20：2022 年 4-5 月煤炭利潤(rùn)景氣度跟蹤， 2012 年 5 月-2022 年 5 月，中信一級(jí)煤炭，跟蹤范

23、圍是尚未發(fā)布季報(bào)的 2022 年 4-5 月，2012 年 5 月-2022 年 5 月，中信一級(jí)煤炭，跟蹤范圍是尚未發(fā)布季報(bào)的 2022 年 4-5 月我們根據(jù)每個(gè)月可以得到的觀測(cè)指標(biāo)值輸入模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到尚未發(fā)布季報(bào)月份的景氣度指數(shù)（2022 年 4-5 月）。結(jié)合景氣度數(shù)據(jù)和劃分標(biāo)準(zhǔn)，2022 年 5 月煤炭行業(yè)剛剛脫離景氣周期，雖然利潤(rùn)同比增速處于較高水平，但 5 月觀測(cè)到 3 月火力發(fā)電量同比下滑 5%，供給緊平衡條件已經(jīng)不滿足，且 5 月 18 日公布的 4 月火力發(fā)電量同比下滑 11.2%，同時(shí)發(fā)改委核增產(chǎn)能，2022Q1 行業(yè)固定資產(chǎn)同比增加 10%左右，使得 6、7 月也難以滿足緊平衡條件。5、 總結(jié)近年來，股票市場(chǎng)投資中行業(yè)風(fēng)格收益在組合收益中的占比日益提高，投資者對(duì)景氣度的變化也日益關(guān)心。我們回顧歷史可以發(fā)現(xiàn)，每年表現(xiàn)最好的行業(yè)數(shù)量并不固定，因此應(yīng)當(dāng)對(duì)行業(yè)板塊分別判斷投資機(jī)會(huì)。我們認(rèn)為景氣度的研究應(yīng)當(dāng)區(qū)分業(yè)績(jī)景氣和估值景氣。業(yè)績(jī)景氣的變化是相對(duì)客觀的，而估值景氣則取決于市場(chǎng)風(fēng)格環(huán)境、投資者預(yù)期和博弈過程。股價(jià)變化有時(shí)提前反映基本面變化，有時(shí)演繹程度也透支基本面。我們對(duì)景氣度建模加入了行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)、行業(yè)特色經(jīng)營(yíng)指標(biāo)、傳導(dǎo)邏輯。業(yè)績(jī)驅(qū)動(dòng)因素模型根據(jù)業(yè)績(jī)變化的基本要素和