景氣研究：邏輯、數(shù)據(jù)和模型

1.中觀景氣研究中觀包括行業(yè)風(fēng)格兩類(lèi)劃分方式，我們想要研究的是如何對(duì)其景氣度進(jìn)行刻畫(huà)和預(yù)測(cè)，最終著眼于構(gòu)建具有超額收益的投資組合。圖1給出的是某股票盈利、估值和股價(jià)走勢(shì)圖該標(biāo)的盈利具有較為明顯的周期性，估值則波動(dòng)較大2016-2017年，股價(jià)的抬升主由盈利能力提高引致估值貢獻(xiàn)較小2021年以來(lái)股價(jià)走勢(shì)趨平盈利和估值走勢(shì)背離在傳統(tǒng)的行業(yè)輪動(dòng)框架中，一般使用公司基本面（包括分析師預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)）價(jià)量交易數(shù)據(jù)，構(gòu)建打分指標(biāo)得到綜合信號(hào)，具有一定的效果。收盤(pán)價(jià)對(duì)數(shù)) B對(duì)數(shù)) ROETT收盤(pán)價(jià)對(duì)數(shù)) B對(duì)數(shù)) ROETT，右0.0%0.00005.0%1.0000110.0%2.000025.0%20.0%3.000030.0%4.000040.0%35.0%5.000050.0%45.0%6.00002100121001210042100721010211012110421107211102120121204212072121021301213042130721310214012140421407214102150121504215072151021601216042160721610217012170421707217102180121804218072181021901219042190721910220012200422007220102210122104221072211022201上做法具有較強(qiáng)的直觀性：股價(jià)由盈利和估值共同驅(qū)動(dòng)，從這兩個(gè)維度分別選取代表性指進(jìn)行預(yù)測(cè)具有一定的合理性。不過(guò)我們認(rèn)為應(yīng)該分別進(jìn)行研究，即中觀景氣研究由基本面景氣和交易景氣兩個(gè)獨(dú)立維度構(gòu)成我們想要研究，或者預(yù)期能夠獲取的收益，是由基本面驅(qū)動(dòng)的，而非僅由情緒引致因此在考慮輸入數(shù)據(jù)時(shí)，將其區(qū)分為原始數(shù)據(jù)和交易數(shù)，這里是相對(duì)股而言的。例如鋼鐵企業(yè)，螺紋鋼、冷軋等產(chǎn)品價(jià)格也是交易形成的，但獨(dú)立于股；股票自身的價(jià)格或成交量則是投資者基于所有能獲取的信息，形成觀點(diǎn)，通過(guò)買(mǎi)賣(mài)形成的我們預(yù)期能夠?qū)崿F(xiàn)的是，通過(guò)基本面景氣確定持有時(shí)點(diǎn)和區(qū)間，通過(guò)交易景氣確定基本面已釋放完畢。為搭建相關(guān)定量模型，需明確如下幾點(diǎn)：一，如何界定行業(yè)和風(fēng)格，即構(gòu)建具有代表性的、可投資的標(biāo)的組合；二，什么是景氣度，如何對(duì)其進(jìn)行定量刻畫(huà)；三，不論是行業(yè)還是風(fēng)格，如何對(duì)其投資邏輯鏈進(jìn)行分析；四，信息驅(qū)動(dòng)走勢(shì)，對(duì)景氣度進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)需使用到哪些數(shù)據(jù)；五，如何將數(shù)據(jù)有效映射到景氣度；六，如何基于預(yù)測(cè)所得的景氣度構(gòu)建實(shí)際的投資組合。邏輯數(shù)據(jù)和模型是中觀景氣研究的關(guān)鍵環(huán)節(jié)作為開(kāi)篇在本報(bào)告中，我們著重研究了如下問(wèn)題：原始數(shù)據(jù)端宏觀和行業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)具有哪些特征使用過(guò)程中應(yīng)注意哪些問(wèn)題；經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)與公司經(jīng)營(yíng)之間有哪些關(guān)聯(lián)；如何將宏觀行等不同頻率的數(shù)據(jù)納入統(tǒng)一的分析框架映射到目標(biāo)變量的預(yù)測(cè)中；基本面景氣和交易景氣的分析框架應(yīng)如何搭建。宏觀行業(yè)經(jīng)數(shù)據(jù)：型和特征對(duì)于中觀景氣研究，我們認(rèn)為核心包括如下幾點(diǎn)：一，經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)邏輯；二基礎(chǔ)數(shù)據(jù)三模型框架此部分我們所涉及的基礎(chǔ)宏/行業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行梳理：包含哪些類(lèi)型的數(shù)據(jù)，其發(fā)布頻率是什，具有哪些特我們認(rèn)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)具有關(guān)鍵的作將數(shù)據(jù)部署于邏輯分析鏈條，借助相關(guān)模型，將其應(yīng)用于中觀景氣預(yù)測(cè)。數(shù)據(jù)發(fā)布結(jié)構(gòu)：混頻經(jīng)濟(jì)指標(biāo)預(yù)測(cè)中，常用的方法之一是領(lǐng)先滯后關(guān)系判斷和預(yù)測(cè)。比如，PI等景氣指數(shù)對(duì)進(jìn)出口和生成等具有一定領(lǐng)先關(guān)系據(jù)此可對(duì)關(guān)鍵指標(biāo)走勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)判斷。在我們所構(gòu)建的中觀景研究框架中，我們使用的是另一種方法混頻預(yù)測(cè)，其邏輯是部分?jǐn)?shù)據(jù)發(fā)布越完整，則整體的擬合精度越高以經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)預(yù)測(cè)為例，其發(fā)布為季頻；假設(shè)能夠獲取月度或更高頻的與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)高度相關(guān)的指標(biāo)則可對(duì)其進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)。在前期ocstng和PW模型框架中，我們從實(shí)體經(jīng)濟(jì)、情緒、財(cái)政貨幣和價(jià)格等維度選取了多個(gè)月頻指標(biāo)分別使用整體預(yù)測(cè)，以及自下而上拆分合成的方法對(duì)經(jīng)濟(jì)增速進(jìn)行預(yù)測(cè)，具有較好的效果。下圖給出了常見(jiàn)的數(shù)據(jù)發(fā)布模。我們所關(guān)注的一般是季度或月度指標(biāo)，其頻率較低，且一般有一定的發(fā)布時(shí)滯從實(shí)際據(jù)發(fā)布來(lái)看，每天可得到日度數(shù)據(jù)值，周中發(fā)布值領(lǐng)先于當(dāng)周數(shù)；周度數(shù)據(jù)的發(fā)布領(lǐng)先于當(dāng)月數(shù)據(jù)的發(fā)布。因從更為高頻數(shù)據(jù)的發(fā)布中，可更及時(shí)和領(lǐng)先的獲取目標(biāo)變量的最新信息。當(dāng)然，為處理這些不同頻率的數(shù)據(jù)，需要特定的模型框架以盡可能利用到每一條數(shù)據(jù)的發(fā)布在中觀景氣研究中，雖然邏輯和模型非常重要，但是數(shù)據(jù)同樣關(guān)。一方面需要盡可能的豐富指標(biāo)維度，另外還需要結(jié)合數(shù)據(jù)特點(diǎn)對(duì)其進(jìn)行清洗以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。我們構(gòu)建了宏/行業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)，其結(jié)構(gòu)見(jiàn)表1。除指標(biāo)代碼和名稱(chēng)字段外，我們還記錄了指標(biāo)報(bào)告期，以及其實(shí)際披露日，后文部分我們會(huì)對(duì)各類(lèi)指標(biāo)的時(shí)天分布進(jìn)行統(tǒng)計(jì)除此之外，指標(biāo)頻率、分類(lèi)和單位字段也進(jìn)行了記錄?；谠摂?shù)據(jù)表可在較大程度避免使用到未來(lái)數(shù)據(jù)的問(wèn)題在構(gòu)建該數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，因?yàn)閿?shù)據(jù)源未提供披露日字段，因此我們是在某個(gè)時(shí)間點(diǎn)后開(kāi)始樣本數(shù)據(jù)，即逐日進(jìn)行指標(biāo)提取，確定其實(shí)際披露日，以及是否進(jìn)行了數(shù)據(jù)修正；對(duì)于該時(shí)間點(diǎn)前的數(shù)據(jù)，各指標(biāo)按其特定固定滯后期進(jìn)行處理。通過(guò)上述處理，可以在較大程度上提高數(shù)據(jù)使用質(zhì)量。圖2混頻數(shù)據(jù)發(fā)布結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)來(lái)源：；灰色表示數(shù)據(jù)未發(fā)布表1:宏觀/中觀數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)代碼名稱(chēng)報(bào)告期披露日值頻率類(lèi)型單位imoeimnameen_ateann_tialuefeqityeiunitM0039354GDP不變價(jià)當(dāng)季同比20211231202201174q國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值%M0000545工業(yè)增加值當(dāng)月同比20211231202201174.3m工業(yè)%5616571臺(tái)股營(yíng)收D當(dāng)月值202201312022022382.7472m電子電器-產(chǎn)品億新臺(tái)幣5708249庫(kù)存鋼材重點(diǎn)企業(yè)(旬)20220228202203041610.07x鋼鐵-庫(kù)存萬(wàn)噸5914465市場(chǎng)價(jià)硫酸(98%)全國(guó)2022022820220304551.4x石油化工-價(jià)格元噸0113291開(kāi)工率乙二醇202201272022012856.97w石油化工-產(chǎn)能%5914515水泥價(jià)格指數(shù)全國(guó)2022030420220304170.22d建材家具-價(jià)格點(diǎn)5151369場(chǎng)存量煤炭黃驊港2022030320220304171.8d能源-煤炭-庫(kù)存萬(wàn)噸nd，；q，季度；，月度；，旬；w，周度；d，日度數(shù)據(jù)類(lèi)型：行業(yè)和數(shù)據(jù)鏈高頻宏/產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)類(lèi)型豐富表2給出的主要指標(biāo)構(gòu)成對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)在octng框架下將其劃分為四此處將匯率利率指標(biāo)納入；此類(lèi)指標(biāo)多數(shù)是月頻。對(duì)于行業(yè)經(jīng)濟(jì)從行業(yè)看包電子電、機(jī)械設(shè)、農(nóng)林牧、石油化、食品飲和有色金主要行業(yè)。此處我們從數(shù)據(jù)屬性進(jìn)行劃分：原材料或產(chǎn)品價(jià)格，產(chǎn)品產(chǎn)量和需求量，庫(kù)存，開(kāi)工率等庫(kù)存指標(biāo)，中途運(yùn)輸費(fèi)用；行業(yè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)包含日、周、旬和月等多種頻率類(lèi)型從指標(biāo)占比看，日、周、旬和月頻指標(biāo)分別為24.5%、1.3%、0.2%和63.9%。下圖給出了按行業(yè)和指標(biāo)類(lèi)型進(jìn)行分類(lèi)的占比情況可以看出，石油化工、鋼鐵和有色金屬等周行業(yè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)較多，相關(guān)行業(yè)可追蹤和預(yù)測(cè)程度較高；批發(fā)零售、公用事業(yè)和金融等行業(yè)高頻指標(biāo)相對(duì)較少?gòu)闹笜?biāo)類(lèi)型看，價(jià)格類(lèi)指標(biāo)占比最高，其次是產(chǎn)量類(lèi)；其他指標(biāo)數(shù)量相對(duì)較少。表2:宏觀/中觀經(jīng)數(shù)分類(lèi)和指標(biāo)類(lèi)型類(lèi)型指標(biāo)細(xì)分舉例頻率實(shí)體經(jīng)濟(jì)GDP、工業(yè)增加值、進(jìn)出口、社零等月季財(cái)政貨幣社會(huì)融資規(guī)模、M2、全國(guó)政府性基金收入等月宏觀經(jīng)濟(jì)景氣度PMI、中國(guó)企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況指數(shù)等月價(jià)格指數(shù)CPI、PPI、PPIRM、RPI等月匯率利率UDCN、HIBOR等日價(jià)格普鋼指數(shù)相對(duì)價(jià)格、庫(kù)提價(jià)鎢精礦(O365%)等日周旬月產(chǎn)量氨綸產(chǎn)量、鋅產(chǎn)量累計(jì)值等日周旬月行業(yè)經(jīng)濟(jì)需求客車(chē)銷(xiāo)量整車(chē)當(dāng)月值、銷(xiāo)量壓路機(jī)當(dāng)月值等日周旬月庫(kù)存沿海八省供煤量合計(jì)、庫(kù)存滌綸短纖最新值等日周旬月產(chǎn)能純堿開(kāi)工率、唐山型材軋線開(kāi)工率等日周旬月運(yùn)費(fèi)波羅的海運(yùn)費(fèi)指數(shù)干散貨(BDI)、CICFI綜合指數(shù)等日周旬月產(chǎn)量42%價(jià)格43%需求4%運(yùn)費(fèi)1%產(chǎn)能3%庫(kù)存7%nd， 泰君安證券研究下面我們以鋼鐵行業(yè)為例，對(duì)上述指標(biāo)在產(chǎn)業(yè)鏈中的位置，以及使用方法進(jìn)行說(shuō)明。對(duì)于各行業(yè)，我們希望對(duì)其營(yíng)收或盈利情況進(jìn)行預(yù)測(cè)。收入由其產(chǎn)品銷(xiāo)量和價(jià)格決定，成本上游價(jià)格和原材料數(shù)量決定。對(duì)應(yīng)到鋼鐵行業(yè)，產(chǎn)品需求包括螺紋鋼、熱卷等，需求來(lái)源包括房地產(chǎn)、機(jī)械和汽車(chē)等行，而宏觀經(jīng)濟(jì)狀態(tài)對(duì)這些行業(yè)也會(huì)產(chǎn)生影響；需求端變化與庫(kù)存存在密切的關(guān)聯(lián)對(duì)于上游，焦煤和鐵礦石為原材料同還需要電力等作為冶能源；對(duì)鋼鐵行業(yè)本身，需要追蹤各類(lèi)產(chǎn)品的產(chǎn)量和價(jià)格。其中涉及的可追蹤指標(biāo)包價(jià)1/3焦煤中國(guó)鐵礦石價(jià)格指(IPI)、現(xiàn)貨廢鋼蘭格鋼鐵生鐵成本指數(shù)粗鋼:產(chǎn)量累計(jì)同比鋼材社會(huì)庫(kù)存、重點(diǎn)鋼鐵企業(yè):鋼鐵庫(kù)存、房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資累計(jì)值、汽車(chē):產(chǎn)量:當(dāng)月等。因此，對(duì)于鋼鐵行業(yè)景氣度而言，需要做的便是獲各環(huán)節(jié)關(guān)鍵指標(biāo)，同時(shí)將其納入統(tǒng)一的分析框架。電力水/溶劑鐵礦石焦煤房地機(jī)械船舶電力水/溶劑鐵礦石焦煤房地機(jī)械船舶重卡汽車(chē)家電生鐵粗鋼螺紋鋼冷軋熱卷鋼鐵鋼鐵產(chǎn)量鋼出價(jià)終出鋼出價(jià)終出價(jià)期貨價(jià)格中厚板冷軋熱卷螺紋鋼鋼鐵價(jià)格下游需求鋼鐵中游上游價(jià)格鋼廠庫(kù)存社會(huì)庫(kù)存終端庫(kù)存庫(kù)存數(shù)據(jù)來(lái)源：庫(kù)存數(shù)據(jù)特征：聚類(lèi)和噪聲前文對(duì)數(shù)據(jù)分占比進(jìn)行了梳理，此部分給出進(jìn)一步的分析。以煤炭?jī)r(jià)格指標(biāo)為例從用途看可劃分為動(dòng)力煤、煉焦煤和化工煤等；從所屬能源基地劃分，包括蒙東、陜北、晉北、云貴等根據(jù)運(yùn)輸方式和銷(xiāo)售交割地點(diǎn)的不同，可劃分為坑口價(jià)、出廠價(jià)、車(chē)板價(jià)、平倉(cāng)、到岸價(jià)、到庫(kù)價(jià)和庫(kù)提價(jià)等。總結(jié)來(lái)說(shuō)，對(duì)于煤炭?jī)r(jià)格，需要考慮煤炭品種、質(zhì)量、運(yùn)輸方式、運(yùn)輸距離交割地等因素交叉起來(lái)對(duì)應(yīng)了多個(gè)可追蹤的價(jià)格指。從圖可以看出，雖均為表征動(dòng)力煤價(jià)格的指標(biāo)，但考慮多種因素差異時(shí)，其價(jià)格走勢(shì)或存在一定的差別。因此在刻畫(huà)行業(yè)景氣時(shí)，選用哪個(gè)指標(biāo)，需要結(jié)合標(biāo)的具體情況進(jìn)行分析。坑口價(jià)含稅動(dòng)力煤(Q5500)坑口價(jià)含稅動(dòng)力煤(Q5500)大同坑口價(jià)含稅動(dòng)力煤(Q5000)陜西黃陵庫(kù)提價(jià)含稅動(dòng)力煤山西優(yōu)混(550)廣州港平倉(cāng)含稅價(jià)動(dòng)力煤(Q5500秦皇平倉(cāng)價(jià)動(dòng)力煤(Q5500廣州港車(chē)板價(jià)含稅動(dòng)力煤(Q5000忻州到岸價(jià)含稅動(dòng)力煤澳洲寧波港0nd，對(duì)于上，還可以觀察到一些現(xiàn)象：有些指標(biāo)僅在工作日披露價(jià)格，有些則各日期均有價(jià)格；部分指標(biāo)某些區(qū)間或存在數(shù)據(jù)不披露的現(xiàn)象，比到岸價(jià)(含)動(dòng)力煤澳洲寧波港，其在2021/5/31-2021/7/8區(qū)間存在數(shù)據(jù)缺失現(xiàn)象因此，在使用這些行業(yè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)時(shí)，需對(duì)發(fā)布完整性進(jìn)行清洗，以確保數(shù)據(jù)的有效性。數(shù)據(jù)發(fā)布值：滯后期和修正不論是宏觀經(jīng)濟(jì)還是行業(yè)經(jīng)濟(jì)，指標(biāo)的披露一般均有一定的滯后，直接使用的話面臨未來(lái)數(shù)據(jù)問(wèn)題。因此我們?cè)诖罱ń?jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，同時(shí)存儲(chǔ)了指標(biāo)實(shí)際披露日字段下圖給出的是宏觀季度、月度數(shù)據(jù)，行業(yè)周度和日度數(shù)據(jù)發(fā)布滯后天數(shù)的分布情況。對(duì)于宏觀季數(shù)據(jù)，多數(shù)會(huì)滯后16-20天，即次月中下旬發(fā)布；宏觀月度數(shù)據(jù)滯后期相對(duì)更分散一些，集中在10-20天。對(duì)于此類(lèi)數(shù)據(jù)，常用的做法是統(tǒng)一滯后1個(gè)月使用，雖然可以規(guī)避使用到未來(lái)數(shù)據(jù)但或損指標(biāo)的時(shí)效性。常規(guī)量化組合構(gòu)建中，一般是月末定期調(diào)倉(cāng)；對(duì)于行業(yè)景氣，其變化并非是固定窗口，及時(shí)將有價(jià)值的信息納入信號(hào)的調(diào)整中，對(duì)于組合整體表現(xiàn)提升是有益的。圖7宏觀季度數(shù)據(jù)發(fā)布滯后天數(shù)分布 圖8宏觀月度數(shù)據(jù)發(fā)布滯后天數(shù)分布nd， 泰君安證券研究圖9行業(yè)周度數(shù)據(jù)發(fā)布滯后天數(shù)分布 圖10行業(yè)日度數(shù)據(jù)發(fā)布滯后天數(shù)分布nd， 泰君安證券研究對(duì)于宏/經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，除披露滯后期外，還需關(guān)注存在的數(shù)據(jù)修正問(wèn)題。下表給出的是出口金當(dāng)月同在4個(gè)報(bào)告期，不同披露日的指標(biāo)值。021年9月進(jìn)行了3次修正2021年12月進(jìn)行了1次修正整體來(lái)看，不同披露日的指標(biāo)值差異較，但仍需加以關(guān)注。以指+報(bào)告期作為一個(gè)數(shù)據(jù)時(shí)點(diǎn)宏觀/行業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中未進(jìn)行過(guò)修正的時(shí)點(diǎn)占比為96.507%、進(jìn)過(guò)1和2次修正的占比分別為.06%和.159%宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)中未修正修正1次和修正2次的時(shí)點(diǎn)占比分別為90.8195.738和1.21%總結(jié)來(lái)說(shuō)行業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行修正的概率較；宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行修正的比例相對(duì)較高在使用時(shí)應(yīng)特別關(guān)注其披露時(shí)點(diǎn)。表3:宏觀濟(jì)數(shù)據(jù)修正示-出口金:當(dāng)月同比報(bào)告期 披露日/指標(biāo)值202109302021101320211118202201182022031828.128.22827.942021103120211107202201182022031827.126.926.8320211302021120720220118202203182221.721.6920211231202201142022031820.920.84nd，小結(jié)此部分我們宏觀和行業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了較為全面的分析，其在景氣預(yù)測(cè)中具有關(guān)鍵的作用對(duì)于此類(lèi)數(shù)據(jù)需重點(diǎn)關(guān)注如下幾點(diǎn)：一，盡可能搭建豐富的指標(biāo)庫(kù)，覆蓋各行業(yè)，以及產(chǎn)業(yè)鏈的各環(huán)節(jié)；二，對(duì)于這些數(shù)據(jù)，應(yīng)關(guān)注其數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)清洗；三，應(yīng)關(guān)注數(shù)據(jù)實(shí)際披露時(shí)點(diǎn)，避免使用到未來(lái)數(shù)。數(shù)據(jù)是模型預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)，后續(xù)我們還會(huì)繼續(xù)其進(jìn)行完善。宏觀行經(jīng)數(shù)據(jù)與司基本面前文我們對(duì)宏觀行業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)基本特征和存儲(chǔ)方法進(jìn)行了較為詳細(xì)的梳理。此部分對(duì)如下問(wèn)題進(jìn)行分析：經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)與公司基本面是否有較為緊密的聯(lián)系，即是否能對(duì)后者進(jìn)行有效的預(yù)測(cè)對(duì)于價(jià)格、產(chǎn)量、庫(kù)存等各數(shù)據(jù)，如何較好地將其納入對(duì)目標(biāo)變量的預(yù)測(cè)中？邏輯：經(jīng)濟(jì)數(shù)與公司經(jīng)營(yíng)傳統(tǒng)的量化選股模式下，將公司已實(shí)現(xiàn)分析師預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)指標(biāo)作為信號(hào)輸入，以股價(jià)表現(xiàn)進(jìn)行預(yù)測(cè)信息和傳導(dǎo)共同影響了投資決策和價(jià)格的形成，已披露財(cái)務(wù)信息時(shí)效性相對(duì)較差但如果能夠?qū)ζ溥M(jìn)行獨(dú)特的邏輯分析，得到有異于市場(chǎng)的判斷或也能獲取超額收益。即要么是獨(dú)特的或領(lǐng)先的信息，或者是獨(dú)特的邏輯，二者有其一便可能帶來(lái)超額收益?zhèn)鹘y(tǒng)的量化分析中，邏輯端一般較少有異于市場(chǎng)，這也不是優(yōu)勢(shì)所。既然依靠人力去想邏輯，然后進(jìn)行指標(biāo)構(gòu)建，往往會(huì)局限于有限的知識(shí)范所以可以在無(wú)規(guī)則范式下構(gòu)建原始數(shù)據(jù)到標(biāo)的收益的映射。此種方法論下，輸入端可以是基本面也可以是量?jī)r(jià)數(shù)據(jù)，但邏輯持續(xù)期一般較短，需要較強(qiáng)的算力和持續(xù)的更迭另一種則是從獨(dú)特的信息來(lái)源視角，即使用另類(lèi)數(shù)據(jù)然而從數(shù)據(jù)獲取難度和成本角來(lái)看，會(huì)受到一定的限制。我們認(rèn)為可以借鑒行業(yè)分析師個(gè)股的研究范式，從中抽取出可以批量、定量處理的模式圖1和圖2中給出的公司X按行業(yè)劃分營(yíng)業(yè)收入和營(yíng)業(yè)成本的占比構(gòu)成行業(yè)分析師基于這些行業(yè)，分別進(jìn)行拆分，構(gòu)建其盈利預(yù)測(cè)模型。具體來(lái)說(shuō)對(duì)于公司X，將其收入來(lái)源劃分為銅、金、銀鉛鋅、鐵精礦等品種，分別構(gòu)建業(yè)務(wù)拆分模型。表4中給出的是該公司礦產(chǎn)的盈利拆分模型。其中較為關(guān)鍵的指標(biāo)為：礦產(chǎn)銅的銷(xiāo)量，細(xì)分類(lèi)價(jià)格，以及冶煉和運(yùn)輸費(fèi)用等對(duì)于產(chǎn)銷(xiāo)量，數(shù)據(jù)來(lái)源是對(duì)所銅礦（按權(quán)益占比計(jì)算）產(chǎn)銷(xiāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)，以及對(duì)應(yīng)的生產(chǎn)成本進(jìn)行預(yù)；結(jié)合冶煉費(fèi)用和運(yùn)輸費(fèi)用等指標(biāo)，可以得到礦產(chǎn)銅一項(xiàng)能夠?yàn)楣編?lái)的營(yíng)業(yè)收入和營(yíng)業(yè)成本?；谪?cái)務(wù)模型獲取盈利預(yù)測(cè)這一框架，對(duì)大多數(shù)公司均是適用的，差異是業(yè)務(wù)拆分方法以及業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)模式以公司X為例如何定量的更為高頻的對(duì)進(jìn)行追蹤呢？對(duì)于銅產(chǎn)量，可追產(chǎn)量:銅精礦含量累計(jì)、產(chǎn)量精煉銅(銅):當(dāng)月等指標(biāo)對(duì)于銅價(jià)可追蹤長(zhǎng)江有色市場(chǎng)平均銅1、現(xiàn)貨結(jié)算價(jià)LE銅等；對(duì)于粗煉費(fèi)T，可追現(xiàn)中國(guó)銅冶煉粗煉費(fèi)對(duì)于需求量可追銅銅板帶銅和銅等產(chǎn)量，以及房地產(chǎn)等行業(yè)指標(biāo)，以及部分宏觀指標(biāo)?？偨Y(jié)來(lái)說(shuō)，宏觀行業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)與公司經(jīng)存在密切的關(guān)聯(lián)。公司的經(jīng)營(yíng)與其具體業(yè)務(wù)有關(guān)，行業(yè)分析師通過(guò)調(diào)研或分析，對(duì)各業(yè)務(wù)條線盈利進(jìn)行拆分預(yù)測(cè)，進(jìn)而得公司營(yíng)收和成本預(yù)測(cè)。從定量和批量視角，我們希望做的，或者說(shuō)是能夠做的，便是從財(cái)務(wù)拆分預(yù)測(cè)模型獲取關(guān)鍵變量，然后對(duì)比宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)，尋找與之最直接相關(guān)的指標(biāo)，然后從數(shù)據(jù)的更新中，得到對(duì)公司業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)的預(yù)測(cè)。在此基礎(chǔ)上，得到基本面景氣預(yù)測(cè)結(jié)果。礦山產(chǎn)銀礦山產(chǎn)銅陰極銅礦山產(chǎn)鋅冶煉產(chǎn)鋅精礦礦山產(chǎn)金礦山產(chǎn)銀礦山產(chǎn)銅陰極銅礦山產(chǎn)鋅冶煉產(chǎn)鋅精礦礦山產(chǎn)金冶煉銅加工、冶煉及貿(mào)易金礦山產(chǎn)銀礦山產(chǎn)銅陰極銅礦山產(chǎn)鋅冶煉產(chǎn)鋅礦山產(chǎn)金冶煉銅加工、冶煉及貿(mào)易金nd， 泰君安證券研究表4:公司X盈利拆分示-礦產(chǎn)銅項(xiàng)目記號(hào)單位2021預(yù)測(cè)指標(biāo)計(jì)算方法礦產(chǎn)銅產(chǎn)銷(xiāo)量A萬(wàn)噸53.6A1+A2銅精礦A1萬(wàn)噸40.1根據(jù)公司擁有的銅礦，對(duì)其產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)電解電積銅A2萬(wàn)噸13.5根據(jù)公司擁有的銅礦，對(duì)其產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)E銅價(jià)P1美元噸9000現(xiàn)貨結(jié)算價(jià)ME銅粗煉費(fèi)（C）1美元噸50歷史數(shù)據(jù)設(shè)定精煉費(fèi)（C）2美分磅5.0110加工費(fèi)3元噸2329C121%96%+2*2204.62100)*6.5運(yùn)輸費(fèi)4元噸15485021%*6.5，設(shè)銅精礦運(yùn)輸費(fèi)用為50美元噸銅精礦價(jià)格P2元噸54624P1*6.5-3-4礦產(chǎn)銅綜合價(jià)格P3元噸55600P1*6.5*(A2A)+P2*(A1A)單位生產(chǎn)成本5元噸18194所屬公司礦石按產(chǎn)量計(jì)算加權(quán)成本單噸毛利1元噸37406P3-單噸費(fèi)用6元噸13092R1*0.35單噸完全成本7元噸31286C5+C6單噸凈利2元噸23338P2-7營(yíng)業(yè)收入3億元301.9P3*A110000+A2*P*6.510000營(yíng)業(yè)成本8億元102.8A*C510000+A2*(3+C4)10000毛利4億元199.2R3-8毛利率5%66.0%R4/3nd，模型：基本面景氣預(yù)測(cè)框架景氣度預(yù)測(cè)的三個(gè)關(guān)環(huán)：邏輯、數(shù)據(jù)和模型前我們對(duì)公司產(chǎn)業(yè)邏輯有了較為清晰的認(rèn)識(shí)，數(shù)據(jù)部分也已進(jìn)行了詳細(xì)的分析假設(shè)我們已經(jīng)有了較為豐的指標(biāo)，同也確定了哪些指標(biāo)應(yīng)納邏輯分析鏈（例如表5中的有色金屬行業(yè)如將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，定量映射到目標(biāo)變量的預(yù)測(cè)值？表5:有色金屬行產(chǎn)業(yè)指標(biāo)指標(biāo)類(lèi)型指標(biāo)名稱(chēng)更新頻率指標(biāo)處理方法價(jià)格銅、鋁、鉛、鋅、錫、鈷、銻等價(jià)格日頻環(huán)比上游成本采掘等相關(guān)行業(yè)PPI價(jià)格指數(shù)月頻同比產(chǎn)量銅、鋁、鉛、鋅等月頻同比庫(kù)存ME和上期所庫(kù)存指標(biāo)日頻環(huán)比下游需求機(jī)械設(shè)備、汽車(chē)、電力設(shè)備等月頻同比經(jīng)濟(jì)環(huán)境貨幣、社融指標(biāo)月頻同比nd，在前期報(bào)告中我們對(duì)混頻數(shù)據(jù)抽樣模IS進(jìn)行了較為詳細(xì)的介1。IS的基本原理，低頻變量作為被解釋變，高頻數(shù)據(jù)與之同期對(duì)應(yīng)作為解釋變單變量模的一般形式：t 0 1 myW(L1/m;)xmt 0 1 mt其，y是低頻被解釋變；x(m)是高頻解釋變；m是高頻和低頻數(shù)t tt 據(jù)之間的倍若y是季度數(shù)據(jù)x是月度數(shù)則m=3W(L1/m;t 1模型細(xì)節(jié)可見(jiàn)《MIDA：混頻數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)通用框架。權(quán)重滯后多項(xiàng)W(L1/m;)= Kk0

w(k;)Lk/m，L1/m為高頻滯后算。Lk/mx(m)=x(m。t tk/m用于預(yù)測(cè)的模型結(jié)構(gòu)（假設(shè)為季度和月度數(shù)據(jù)：1/m my y W(L ;)1/m mth

th0 1

tw thqm 其中t3t，h為預(yù)測(cè)步；w為預(yù)測(cè)季度已發(fā)布的月度數(shù)據(jù)個(gè)qm 估計(jì)得到模型參數(shù)后，可得預(yù)測(cè)值為：y ??W(L1/m;?)xmTh|Tw 0 1 tw若被解釋變量存在序列自相關(guān)性，則模型可表述為：1/m 31/m 3/m m

W(L ;)(1L )x th

t1

tw th基于相似方法可估計(jì)得到所需參得到目標(biāo)變量預(yù)測(cè)。在實(shí)際使用中，還會(huì)面臨如下問(wèn)題：同一類(lèi)指標(biāo)或有多個(gè)數(shù)據(jù)可對(duì)應(yīng)，如果將其全部納入模型，對(duì)參數(shù)估計(jì)和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度產(chǎn)生影響如表5中，每一個(gè)維度均有多個(gè)具體指標(biāo)與之對(duì)應(yīng)，處理多個(gè)同類(lèi)指標(biāo)在ocstng框架下使用因子化來(lái)解決這一問(wèn)題將與IS結(jié)，可得Fctr-IS模型框，其一般形式（設(shè)為季度和月度數(shù)據(jù)：my W(L ;)? m1/m m向前預(yù)測(cè)值為：

th0 1

tw thy ??W(L1/m;?)?mTh|T0 1

twt與一般模型形式的差別，需要首先對(duì)解釋變量?t

進(jìn)行估。實(shí)際應(yīng)用中，我們使用動(dòng)態(tài)因子模型框架對(duì)潛在因子進(jìn)行估?？偨Y(jié)來(lái)說(shuō)IS框架處理的關(guān)鍵是如下兩點(diǎn)一數(shù)據(jù)的重新排列，使其與目標(biāo)變量具有相同的時(shí)間維。重新排的基礎(chǔ)是，高頻數(shù)據(jù)從邏輯上構(gòu)成了目標(biāo)變量這一整體；二，參數(shù)結(jié)構(gòu)化約束，使得在時(shí)間維度受限的情況下，能夠獲取更為穩(wěn)健的參數(shù)估計(jì)值。小結(jié)邏輯、數(shù)據(jù)和模型，是我們搭建中觀景氣框架的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。對(duì)于邏，基于公司經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)盈利預(yù)測(cè)拆框架，從宏觀行業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)尋找與之有直接關(guān)聯(lián)的指標(biāo)，進(jìn)而可以直接計(jì)算得到企業(yè)盈利預(yù)測(cè)結(jié)果然而在實(shí)際使用中，這些關(guān)聯(lián)指標(biāo)頻率可能存在差異，發(fā)布時(shí)點(diǎn)也存在不，因此需要特定的模型框架進(jìn)行數(shù)據(jù)處理那么與行業(yè)分析師做的工作相比，批量、定量分析存在哪些不同或優(yōu)勢(shì)呢？首先，我們無(wú)法做到這么細(xì)致，且無(wú)法進(jìn)行大量調(diào)研獲取非標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)并進(jìn)行處理其次，在分析的時(shí)候，需要選取其核心業(yè)務(wù)模塊進(jìn)行分析，而非面面俱到。畢竟，我們需要的是其變化趨勢(shì)，而非對(duì)其經(jīng)營(yíng)進(jìn)行完全準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。在后面的系列報(bào)告中，我們也會(huì)對(duì)這一問(wèn)題進(jìn)行更為深入的研究。優(yōu)勢(shì)的話，當(dāng)進(jìn)行主要邏輯抽取，并有對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)時(shí)，相關(guān)工作可以程式化運(yùn)行，得到更為及時(shí)的定期追蹤結(jié)果，這也是我們想要的最終模式。中觀景氣研框架前文我們對(duì)數(shù)據(jù)、邏輯和模型分別進(jìn)行了梳理和分析，對(duì)其在中觀景氣構(gòu)建中的作用有了一定的認(rèn)，此部分對(duì)中觀景氣研究框架或者模式進(jìn)行概述。具體來(lái)說(shuō)，從基本面景氣度和交易景氣度兩個(gè)度進(jìn)行分開(kāi)研究并以基本面為主?；久婢皻舛却瞬糠治覀兪紫纫凿撹F行業(yè)為例，對(duì)基本面景氣度追蹤的框架進(jìn)行實(shí)例分；在基礎(chǔ)上對(duì)整體的基本面景氣度分析模式進(jìn)行梳理。行業(yè)盈利高頻追示例基于圖5中鋼鐵行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈邏輯，以及數(shù)據(jù)庫(kù)中可獲取的高頻數(shù)據(jù)，可對(duì)熱軋板、冷軋板、螺紋鋼和中厚板等主要鋼鐵產(chǎn)品的盈利進(jìn)行追蹤。表6中給出了這幾類(lèi)鋼鐵產(chǎn)品的盈利追蹤指標(biāo)及計(jì)算方法。鐵礦石及運(yùn)費(fèi)是基礎(chǔ)的成本來(lái)源，冶金焦和煤是中間成本，廢鋼和硅錳作為額外的原料計(jì)入成本基于實(shí)際冶煉流程和原料比例可計(jì)算得到鋼坯成本，在此基礎(chǔ)上加溢價(jià)得到四類(lèi)產(chǎn)品的最終成本。與產(chǎn)品時(shí)點(diǎn)報(bào)價(jià)結(jié)合，可得到產(chǎn)品噸毛利。基于表6指標(biāo)對(duì)應(yīng)的周度數(shù)據(jù)，計(jì)算得到四類(lèi)產(chǎn)品的時(shí)點(diǎn)噸毛利。因?yàn)橐c鋼鐵行業(yè)（申萬(wàn)一級(jí)）的-TTM進(jìn)行對(duì)比，我們對(duì)噸毛利進(jìn)行了過(guò)去1年的移動(dòng)平均處理。走勢(shì)對(duì)比見(jiàn)圖1，時(shí)間區(qū)間為201-2022年3月（周度-TTM在各時(shí)點(diǎn)使用最新報(bào)告期。熱軋板噸毛利、冷軋板噸毛利、螺紋鋼噸毛利和中厚板噸毛利，與-TTM的相關(guān)系數(shù)分別為77.46%、6.88%、7.90%和8.80%，即與行業(yè)財(cái)報(bào)實(shí)際盈利具有很強(qiáng)的相關(guān)性從圖中走勢(shì)看，模擬毛利與實(shí)際盈利走勢(shì)較為一致，即可通過(guò)高頻數(shù)據(jù)對(duì)行業(yè)盈利情況進(jìn)行較好地追蹤。同時(shí)，圖中財(cái)報(bào)時(shí)點(diǎn)是報(bào)告期，實(shí)際披具有一定的時(shí)滯。因此，可較為領(lǐng)先的對(duì)行業(yè)基本面情況進(jìn)行追蹤。表6:主要鋼鐵產(chǎn)品盈利高頻追蹤指標(biāo)記號(hào)單位指標(biāo)計(jì)算方法鐵礦普氏指數(shù)P1--指數(shù)點(diǎn)位人民幣美元H--時(shí)點(diǎn)美元兌人民幣內(nèi)河運(yùn)費(fèi)J1元噸時(shí)點(diǎn)值礦石到廠成本1元噸P1*H+J1唐山二級(jí)冶金焦-報(bào)價(jià)P2元噸時(shí)點(diǎn)值優(yōu)混大同(平倉(cāng)價(jià))P3元噸時(shí)點(diǎn)值生鐵成本P4元噸1*1.6+P21.17*0.5+P3*0.11.17+220張家港廢鋼（不含稅）:6-8mmP5元噸時(shí)點(diǎn)值硅錳（n65S17）P6元噸時(shí)點(diǎn)值鋼坯成本元噸P4*1+P5*0.1+P6*0.021.17+220全現(xiàn)貨熱軋成本元噸2+300全現(xiàn)貨冷軋成本元噸3+700全現(xiàn)貨螺紋鋼成本元噸2+120全現(xiàn)貨中厚板成本元噸2+450上海市場(chǎng)3M熱軋報(bào)價(jià)P7元噸時(shí)點(diǎn)值冷軋:1.0M上海報(bào)價(jià)P8元噸時(shí)點(diǎn)值螺紋鋼:20M上海-報(bào)價(jià)P9元噸時(shí)點(diǎn)值中板:20M上海-報(bào)價(jià)P10元噸時(shí)點(diǎn)值熱軋板噸毛利-即時(shí)成本1元噸P7-冷軋板噸毛利-即時(shí)成本2元噸P8-螺紋鋼噸毛利-即時(shí)成本3元噸P9-中厚板噸毛利-即時(shí)成本4元噸P10-nd，中板噸毛利 鋼鐵O，右螺中板噸毛利 鋼鐵O，右螺鋼噸毛利冷板噸毛利熱板噸毛利-15.0%-20.0-40.0-10.0%0.0 -5.00%200.00.00%400.05.00%600.010.00%800.015.00%1000.020.00%1200.0基本面景氣分析模式中層面的基本面景氣度分析，需要明確如下幾關(guān)點(diǎn)：一，分析標(biāo)的是什。無(wú)是風(fēng)格還是行業(yè)，均具可追蹤、可投資的組合與之對(duì)應(yīng)。，所構(gòu)建的組標(biāo)內(nèi)部邏輯一致，且與其他組合存較的差。這一也基礎(chǔ)，后的各環(huán)節(jié)均基于此；二，什么是基本面景氣度。前我以行業(yè)盈/-TTM作為鋼景氣度代理指，是否適用于所有行；三，正對(duì)鋼鐵行業(yè)分析的示例原材料和產(chǎn)品價(jià)角度，計(jì)算得到噸產(chǎn)品毛利以此來(lái)進(jìn)行分析，建立在所產(chǎn)即所的基礎(chǔ)并未考慮庫(kù)存的影響同時(shí)下游需求的變化也未納入模。所如我們?cè)趫D13中看到的模盈利與實(shí)際財(cái)報(bào)在部分時(shí)間存在一定偏離。上述方法也是行業(yè)分析師常用的財(cái)務(wù)盈利拆分模型，使用關(guān)鍵數(shù)據(jù)對(duì)盈利進(jìn)行高頻追蹤。不過(guò)正如我們?cè)诤暧^即時(shí)預(yù)測(cè)研究中所討論的，單個(gè)變量的影響方向較容易判斷但若同時(shí)發(fā)布了多項(xiàng)且影響方向不一的指標(biāo)，如何判斷綜合的影響？可以使用信號(hào)打分，也可以使用擴(kuò)散指數(shù)，但是這種使用先驗(yàn)權(quán)重的方法，并不能最優(yōu)地追蹤特定目標(biāo)變量，因此或出現(xiàn)偏離。表5中，我從6個(gè)維度給出了會(huì)對(duì)有色金屬行業(yè)產(chǎn)生影響的指標(biāo)。使擬合得的因子序列，可構(gòu)建了如下Fcto-IS模型，以對(duì)有色金屬行業(yè)景氣度進(jìn)預(yù)測(cè)2：ROETTM

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tw W(Lm;)(?macro( tw th基于上述模，基于每日可得數(shù)對(duì)最近一期未發(fā)布-TTM進(jìn)行預(yù)，使用對(duì)應(yīng)時(shí)點(diǎn)的高頻指標(biāo)序列作為解釋變。據(jù)，可得每日有色金屬行業(yè)景氣度追蹤結(jié)果和同期指數(shù)價(jià)格走見(jiàn)圖14從結(jié)果來(lái)看，所得基本面景氣預(yù)測(cè)值與實(shí)際盈利水平走勢(shì)一致，且具有較強(qiáng)的領(lǐng)先性。因此，在后續(xù)實(shí)際應(yīng)用中，一方面會(huì)參考表6中的拆分模，獲取關(guān)鍵影響變量；另一方面，篩選出對(duì)價(jià)格、產(chǎn)量和需求直接或間接相關(guān)的變量，將其同時(shí)納入模型中。O-TT(報(bào)告期，右有色金屬價(jià)格 景O-TT(報(bào)告期，右有色金屬價(jià)格 景氣度預(yù)測(cè)滾動(dòng)均值，右-4.00%%2.00%0.00%6.00%4.00%8.00%12.00%10.00%114.00%交易景氣度從前文給出的應(yīng)用來(lái)看，使用宏觀行業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，可較好地對(duì)行業(yè)基本面景氣進(jìn)行較好地追蹤，且具有較強(qiáng)的領(lǐng)先性。那是否能夠直接使用基本面景氣預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)行業(yè)進(jìn)行擇時(shí)判斷呢？圖15給