背景和意義

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在經濟層面，中觀行業(yè)的表現(xiàn)日漸受到重視。目前，國內經濟正處于增長動能切換的關鍵時期。一方面，傳統(tǒng)產業(yè)增速回落帶動GDP逐年下降，使其代表性漸次減弱。另一方面，以數(shù)字科技、新能源、人工智能和生物醫(yī)藥為代表的新興產業(yè)方興未艾，盡管規(guī)模暫時難以媲美傳統(tǒng)產業(yè)，但發(fā)展前景廣闊，未來很可能成長為中國經濟的主導產業(yè)。因此在今后一個階段，總量型經濟指標的指示意義將逐漸下降，越來越難以很好地反映國內經濟出現(xiàn)的結構性變化。在這種情況下，我們就需要將關注的焦點下沉到產業(yè)鏈上，以中觀視角來觀察國內經濟的轉型和升級。而景氣度正好能夠集中反映一個行業(yè)生產經營活動的興盛和繁榮程度。

在投資層面，一些重要的基本面投資策略本質上都以景氣度為核心驅動因素?！懊懒謺r鐘”及其不同變體實際上均是將經濟、金融或政策周期與景氣度相關聯(lián)，進而形成不同的資產配置策略。困境反轉策略則是抓住相關板塊景氣度觸底反彈帶來的投資機會。而且，通過配置未來一段時間景氣度最高的板塊獲得beta收益，再通過個股調研和深度研究獲取alpha收益，已經成為許多優(yōu)秀主動型基金經理的主要投資思路。研究顯示，復盤A股過去十多年的歷史，A股主要風格/行業(yè)的收益主要是盈利驅動，貢獻占比超過80%。在這樣的背景下，景氣度和板塊表現(xiàn)之間的正相關性大幅提升，對權益投資的指示性意義也更加明確。

在政策層面，行業(yè)景氣度能夠反映經濟的結構性變化，為宏觀調控和產業(yè)政策的進入或退出提供有價值的依據(jù)。例如，2012年以后，“四萬億”經濟刺激計劃的負面效應逐漸開始顯現(xiàn)，許多工業(yè)企業(yè)產能利用率、利潤增速和投資增速下滑，企業(yè)部門債務規(guī)模和僵尸企業(yè)數(shù)量明顯增加。這些中觀結構變化促使中央作出了推進供給側改革的決定。再例如，經濟發(fā)展規(guī)律和產業(yè)結構變遷規(guī)律是我國現(xiàn)階段進行產業(yè)結構戰(zhàn)略性調整的內在因素。一方面，前期主導產業(yè)增速放緩，后續(xù)發(fā)展空間有限；另一方面，戰(zhàn)略新興產業(yè)發(fā)展勢頭迅猛，未來增長空間巨大，有望成為新的主導產業(yè)。這些事實都能從行業(yè)景氣度中明確地反映出來。因此，行業(yè)景氣度能夠作為政策實施的依據(jù)和效果的印證。

指標和方法選擇

現(xiàn)有景氣度指標各有不足，難以完全滿足宏觀分析的需要。首先，目前使用最廣、權威性最高的景氣度指標是統(tǒng)計局發(fā)布的制造業(yè)PMI和非制造業(yè)商務活動指數(shù)。這類景氣度指數(shù)的不足之處在于行業(yè)細分度不高（15個），且數(shù)據(jù)需要額外收費。其次，不少行業(yè)都有自己的景氣度指數(shù)，如國房景氣指數(shù)等。但這類指數(shù)一是行業(yè)覆蓋面不全，二是構建方法不一致，相互之間的可比性不高。最后，工業(yè)企業(yè)景氣指數(shù)雖然能夠全面反映產業(yè)鏈景氣度，但數(shù)據(jù)是季頻，且有一定滯后性。這導致其有效性下降。

相對于學界，不同券商研究部門已經積累了一些實踐經驗，為后續(xù)研究提供了有益參考：

國君宏觀從量價入手，利用各行業(yè)工業(yè)增加值與PPI同比增速變動，將每個行業(yè)每月景氣度變動情況分為四類并賦值：量的升或降記為+2或-2，價的升或降記為+1或-1，組合得到：+1（量升價跌）、+3（量價齊升）、-1（量跌價升）和-3（量價齊跌）四種情況。（詳見《國君總量經濟指數(shù)系列（一）：行業(yè)景氣及其傳導，行業(yè)持續(xù)走弱》）

中銀宏觀關注制造業(yè)產業(yè)實力和產業(yè)潛力，考慮核心性、可獲得性、可比性和相關性等原則，確定了規(guī)模、盈利、負債和前景4個二級指標，并進一步細化為10個三級指標，包括總資產增速、營業(yè)收入增速、工業(yè)增加值速、固定資產投資增速、利潤增速、營業(yè)利潤增速、虧損企業(yè)單位數(shù)量增速、資產負債率、流動比率、研發(fā)費用占營收之比。然后進行標準化處理，并分別賦予每個三級指標 10%的權重。（詳見《我國行業(yè)發(fā)展不平衡的定量測算原因分析與潛在影響》）

華泰金工主要關注業(yè)績數(shù)據(jù)和一致預期。企業(yè)經營業(yè)績是用于描述行業(yè)景氣狀態(tài)，分析師一致預期數(shù)據(jù)是專業(yè)人士對企業(yè)經營狀態(tài)給出的評估。所有的景氣度指標數(shù)值被標記為1、-1和0，對應行業(yè)看多、看空和看平。（詳見《華泰基本面輪動系列之八：行業(yè)配置策略，景氣度視角》）

國盛量化認為，周期行業(yè)的景氣度指標包括內部因素和外部因素，前者分為產銷、價格和庫存三類，后者分為需求和宏觀兩類。部分指標需要進行頻率、季節(jié)和濾波調整。然后利用擴散指數(shù)法將行業(yè)周期分為擴張和收縮兩種狀態(tài)，類似PMI指數(shù)。（詳見《經濟周期波動分析與預測方法》）

廣發(fā)金工的主要思路是為各行業(yè)找到相關性及解釋度較高的基本面同步景氣指標和對基本面景氣指標具有顯著驅動效果的領先驅動指標，然后通過多元線性回歸，構造各行業(yè)綜合景氣預測模型。（詳見《重構行業(yè)輪動框架之五：匯總篇，景氣視角下的行業(yè)輪動策略》）

中金量化用行業(yè)利潤增速作為行業(yè)景氣度代理變量，選取相關性分析階段篩選出來的景氣度變量，計算各指標滾動3年的z-score值。若該維度數(shù)值與景氣度正相關，則保留。指標數(shù)值大于0計1分，否則計0分。最后加總所有保留維度數(shù)值得分得到該行業(yè)景氣度。可見，保留維度越多，景氣度得分越高。（詳見《如何量化跟蹤周期性行業(yè)景氣度》）

招商策略根據(jù)A股中報數(shù)據(jù)，分別計算行業(yè)營業(yè)收入、凈利潤、凈利率、ROE、中觀景氣、估值水平、公募基金持倉等七個指標的相應參數(shù)，并給予相應權重，得到各個行業(yè)的加權平均得分。

上述券商研究大致可以分為兩類：一類出自宏觀團隊，數(shù)據(jù)選擇側重中觀行業(yè)指標，優(yōu)點是經濟基礎扎實，能夠直接反映行業(yè)整體的冷暖程度；另一類出自量化或策略團隊，數(shù)據(jù)主要來自上市公司財務報表，強調指標的同步性和前瞻性，主要反映上市企業(yè)的行業(yè)景氣度，期望直接落地到資產配置。

作為宏觀研究，本文將從中觀行業(yè)指標中選取相關變量，以求較為完整地反映全產業(yè)鏈景氣度的變化情況。在指標選擇上，景氣度的評價標準應當以生產、價格和盈利為導向，因此，量、價和利潤都是必備的基本要素。除此之外，本文還納入了產成品庫存、出口交貨值和固定資產投資三項指標。產成品庫存和出口交貨值反映了行業(yè)的產品銷售情況。盡管固定資產投資相對于量、價和利潤有一定的滯后性，但能夠反映生產經營者對行業(yè)前景的預期，因此被納入進來。上述六個指標均能夠細分至行業(yè)，且頻率都是月度，能夠相對較為及時地反映行業(yè)景氣度變化，而且具有較高的可比性。因此，本文選擇工業(yè)增加值、PPI、工業(yè)企業(yè)利潤、產成品庫存、出口交貨值和固定資產投資的分行業(yè)累計同比增速作為基礎指標。沒有選用當月同比和環(huán)比增速作為基礎指標的原因在于數(shù)據(jù)波動過大會影響景氣度的周期性特征。經過可比數(shù)據(jù)篩選，一共得到33個行業(yè)，時間區(qū)間從2018年2月至今。

在處理方法上，本文選擇主成分分析法（PCA）。《經濟周期波動分析與預測方法》一書中詳細介紹了主流的經濟景氣指數(shù)的構建方法，包括擴散指數(shù)、合成指數(shù)、主成分分析、SWI景氣指數(shù)以及MS-SWI景氣指數(shù)等方法。主成分分析是考察多個變量間相關性一種多元統(tǒng)計方法，研究如何通過少數(shù)幾個主成分來揭示多個變量間的內部結構，即從原始變量中導出少數(shù)幾個主成分，使它們盡可能多地保留原始變量的信息，且彼此間互不相關.通常數(shù)學上的處理就是將原來P個指標作線性組合，作為新的綜合指標。一方面，主成分分析法可以消除變量之間的相關關系，并變換成為彼此獨立的主成分。另一方面，在主成分分析法中，每個主成分的權重為其貢獻率，反映了該主成分包含的原始數(shù)據(jù)的信息量占全部信息量的比重。以此確定的貢獻率是內生的，因而更加客觀合理。這就是本文選擇主成分分析法的主要原因。

景氣度指標構建和結果解釋

主成分分析法的具體過程和內涵，本文不再贅述，網絡資源和各類相關書籍均有詳細記述。值得一提的是，由于產成品庫存增速上升并不產生有利貢獻，因此需要進行對應處理。本文的主要工作在于，利用Excel實現(xiàn)對基礎指標進行主成分分析，并將上述操作與Wind的數(shù)據(jù)更新公式進行對接，從而實現(xiàn)了行業(yè)景氣度的月度自動更新。這一操作的好處在于將工作程序化繁為簡，使得行業(yè)景氣度的變化更易被觀察。同時，也很容易進行基礎指標的增減和更新。利用Excel進行主成分分析的具體操作參見林澤陽（2012）和林建華（2015）。

本文將33個行業(yè)的景氣度按照產業(yè)鏈上、中、下游分列在圖表1中。8月，多數(shù)行業(yè)景氣度呈現(xiàn)回升態(tài)勢，主要得益于工業(yè)增加值、經營利潤增速和出口銷貨值的增長，以及產成品庫存增速下降的正向貢獻。尤其是隨著“CPI-PPI”剪刀差回正，中下游企業(yè)生產經營情況出現(xiàn)好轉，越靠近消費終端，行業(yè)景氣度改善越明顯。

進一步，本文利用行業(yè)景氣度及其變化搭建了一個十字坐標。其中，第一象限表示景氣度為正，且正在上升的行業(yè)；第二象限表示景氣度為正，但已經出現(xiàn)回落的行業(yè)；第三象限表示景氣度為負，且仍在繼續(xù)下滑的行業(yè)；第四象限表示景氣度為負，但已經出現(xiàn)邊際改善跡象的行業(yè)。

由此可見，對投資有較強指示意義的行業(yè)主要位于第一和第四象限。在第一象限，投資者看中的是持續(xù)高景氣度的行業(yè)。而在第四象限，投資者關注的是前期陷入困境的行業(yè)開始出現(xiàn)反轉苗頭。第三象限也值得適度關注，這里是未來出現(xiàn)困境反轉行業(yè)的搖籃。而第二象限處于景氣度下行階段，這里匯聚了投資者需要真正回避的行業(yè)。

后續(xù)研究方向

顯然，行業(yè)景氣度顯然不是研究的終點，這一指標更像是一個中間變量。對政策研究而言，行業(yè)景氣度能夠反映經濟的結構性變化，為宏觀調控和產業(yè)政策的進入或退出提供有價值的依據(jù)。對投資而言，行業(yè)景氣度是重要的策略構建輸入參數(shù)。后續(xù)可行的研究方向主要是兩個方面：一是根據(jù)基礎指標和行業(yè)指數(shù)的相關性對基礎指標進行優(yōu)化和提純，并進一步細化基礎指標對行業(yè)景氣度的影響，以支持更加精準的投資策略構建；二是可以將行業(yè)景氣度納入多因子模型，考察其對不同行業(yè)權益類資產收益的貢獻度特征。

參考文獻：

[1]高鐵梅等. 經濟周期波動分析與預測方法[M]. 清華大學出版社, 2015.

[2]林澤陽. 主成分分析法及其EXCEL實現(xiàn)[J]. 寧波職業(yè)技術學院學報, 2012(5):5.

[3]林建華. 主成分回歸分析的EXCEL實現(xiàn)[J]. 寧波職業(yè)技術學院學報, 2015, 19(5):5.

（作者為宜信財富首席宏觀研究員）

標簽： 主成分分析 利潤增速 工業(yè)增加值 主導產業(yè)