精品与粗品的区别_热点分析_国金策略：朱格拉精品与粗品的区别周期“超额收益”的获取路径与开启时点

国金策略：朱格拉精品与粗品的区别周期“超额收益”的获取路径与开启时点

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　　炒精品与粗品的区别股就看　　来源：　　在本报告中，我们以资本开支为核心，探讨在供给持续收缩后，若迎来朱格拉周期，各行业的财务指标与市场表现的情况，以期建立朱格拉周期投资框架。我们在一级行业中筛选满足以下条件的案例：1）前期资本开支有过明显的降低去化过程；2）资本开支趋势开始拐点向上。　　在朱格拉周期中，“先行指标”领先Capex拐点约2~3个季度。　　政策效果不及预期、历史经验具有局限性、经济复苏不及预期。　　从宏观角度来看，常规经济周期下的设备扩张拐点，往往对应“主动补库”的过热期，而朱格拉周期下的设备扩张拐点，则先行出现在经济“被动去库”的复苏期，且往往与产能利用率同步出现；而在朱格拉加持下，设备投资扩张周期往往“超越”经济上行周期。从中观角度来看，朱格拉加持下的受益行业Capex：①先于其他设备1个季度；②先于对应上游的投资周期约“一个复苏期”；③持续性一般在“放缓I初期”，甚至可能穿越至新一轮经济周期。而在前期的报告中我们发现，供给端明显出清的行业若进一步结合供给出清+需求稳定、甚至回升，则其财务数据和市场表现的弹性都是相对较高的。延续这样的思路，在宏观和中观规律的基础上，我们在本报告中以资本开支为核心线索，探讨在供给持续收缩后，若行业迎来朱格拉周期，进一步推动其资本开支进入扩张区间后，其财务指标与市场表现的情况。　　朱格拉周期的核心在于资本开支，我们以　　1998年以来，我国朱格拉周期（设备投资周期）共经历了三个阶段：1998-2008年、2009-2015年、2016-至今。其中，上行期间包括：1998Q1-2007Q4、2009Q1-2011Q2、2016Q1-2021Q4。1998-2007年，对应工业化、城镇化快速发展阶段，工业增加值、固定资产投资等宏观指标增速中枢持续上移；2009-2011年，“四万亿”投资的驱动下，以基建链为代表的投资需求大幅扩张，进而带动相关的设备需求，其持续时间约为2-3年；2016-2018年中，在总量经济增速下台阶的过程中，此阶段投资增速向上弹性偏低。　　从朱格拉指标（中国：5000户工业企业景气扩散指数：固定资产投资情况，下同）与全部A股（除金融地产）资本开支同比增速的对比来看，资本开支增速与上行与下行的趋势与朱格拉指标基本一致。　　对比朱格拉指标与各行业资本开支上行趋势的发生时间区间，可以发现行业上行主要发生在2007年下半年至2011年、2016年至2021年这两个阶段，其中前两个阶段主要对应国内第二个和第三个朱格拉周期的上升区间；对比朱格拉指标与各行业资本开支下行趋势的发生时间区间，可以发现行业下行主要发生在2006年至2009年初、2012年至2015年这两个阶段，而这两个阶段分别是我国第一个和第二个朱格拉周期的尾部区间。　　若将朱格拉周期嵌入至库存周期中研究发现：　　以　　从财务指标来看，以工程机械在2016年Q4资本开支见底为分界线，则可以看到营收增速在2015年Q1见底，提前约7个季度；在营收增速见底之后，行业ROE和净利率在2015年Q3见底，提前约5个季度。这表明营收、净利率等财务指标具有领先于资本开支趋势见底的特征，以此类推，我们可以构建先行指标体系来提前判断行业是否将见底。　　从股价表现的角度来看，自2016年Q4之后直至2021年年初（销量见顶左右），工程机械板块开始持续跑赢大盘；且在此区间，在库存周期的不同阶段，工程机械均保持超额收益或较强的防御属性。　　从工程机械的案例中我们可以发现，朱格拉受益行业在Capex占全A比重持续上升的阶段往往对应超额收益的阶段，将此规律拓展到所有行业中依然成立。我们筛选前述34个案例中的朱格拉受益行业，以Capex同比增速拐点为零点，统计其前后受益行业Capex/全A和受益行业股价/全A的变化趋势，可以看到：1）Capex同比增速拐点发生后，受益行业Capex/全A经过两个季度后开始持续上升；2）而从Capex同比增速拐点发生至第7个季度，受益行业相较于全A有一段明显的超额收益区间，也即　　进一步，考虑到Capex占全A比重持续上升往往对应超额收益，我们以资本开支上行阶段（资本开支同比增速拐点开始纳入组合）的行业的所有个股为基础，用自由流通市值加权，构建供给收缩后资本开支上行组合，发现该组合可以取得明显的超额收益。　　以2006年Q1为起点，至2022年末，供给收缩后资本开支上行组合累计实现收益1915%，年化收益约为19.4%；同区间，全A（除金融地产）的累计收益为479%，年化收益约为10.9%，组合的超额收益明显。而组合相较于全A（除金融地产）的走势则保持平稳向上的趋势，即组合的超额收益较为稳定。　　在库存周期的视角下，2006年Q1末至2022年末累计经历了21个小周期，包括5个被动去库、主动补库和主动去库，以及6个被动补库。在这21个小周期中，仅有3个周期中组合跑输全A（除金融地产），胜率达到86%。而平均来看，组合在各个经济周期中均能跑出超额收益。　　以美股能源行业为例，自2015年至2021年上半年，其资本开支呈现持续的下降趋势，供给相对收缩；2021年Q3，美股能源行业的资本开支趋势相较于全部美股（除金融地产）趋势开始出现拐点，2022年Q4，美股能源行业的资本开支占营收比重开始见底抬升。在资本开支趋势见底回升之前，美股能源行业营收增速在2020年Q2见底，净利率在2020年Q4见底。从股价表现来看，在供给长期收缩后行业景气上行，引发行业“朱格拉周期”崛起的过程中，标普500能源相较于标普500自2020Q3开始取得了明显的超额收益。　　以美股工业行业为例，在2019年Q3至2021年Q1之间，自其资本开支呈现快速的下降趋势，供给相对收缩明显，之后资本开支走势开始呈现上行趋势。在资本开支趋势见底回升之前，美股工业行业营收增速在2020年Q2见底，净利率在2020年Q4见底。而从股价的表现来看，随着行业资本开支上升，标普500工业相较于标普500自2021Q3开始取得超额收益。　　从逻辑上分析，朱格拉周期中行业受益于Capex扩张，但若前期该行业并未有产能出清的过程，则进一步的Capex扩张容易导致产能过剩，因此其超额收益的持续性较弱；而另一方面，若前期该行业经历过产能出清的过程，则朱格拉周期中的Capex扩张将使其受益程度更大，超额收益的持续时间也更强。　　因此，我们在2009年Q1和2016年Q1这两轮朱格拉周期开启时，根据产能是否经历过出清，将所有行业（除金融地产）分类为出清和非出清两大类，以自由流通市值为基础加权，观察其股价表现情况，可以发现　　在朱格拉周期的投资框架下，Capex扩张趋势是宏观周期向微观企业的传导，而行业通过Capex扩张撑起“超额收益”，这一点我们已经在国内外的市场中均能找到普遍的验证。　　从逻辑上来分析，由于前期Capex收缩导致的供给下降，当行业需求上升后，行业将面临需求上升而供给不足的情况，因此价格会受益而上升，这一点从行业Capex同比拐点后毛利率和净利率的快速上升可以看到。在毛利率TTM和净利率TTM口径下，毛利率和净利率的拐点与Capex同比拐点相比，领先约2个季度，之后持续上升；在见底后的一年时间里，毛利率和净利率分别改善0.7pts和1.4pts，而同时期朱格拉受益行业的毛利率和净利率分别提升0.8pts和1.6pts，朱格拉受益行业的改善幅度更大。　　受益于行业的“量”（营业收入）和“价”（毛利率、净利率）提升，在Capex扩张期间，行业的ROE在Capex同比拐点后也呈现明显的改善趋势。在ROETTM的口径下，ROE拐点落后Capex同比拐点约一个季度，在见底后的一年时间里提升约1.9pts，而同时期朱格拉受益行业提升约3.0pts。　　在2009年Q1和2016年Q1开始的这两轮朱格拉周期中，我们定义相对全A具有超额收益，同时自身具有超额收益的开始时间为“起爆点”。我们筛选朱格拉受益行业以及资本开支收缩后在朱格拉周期中上升的行业（非受益行业），对比“起爆点”的不同。参考中观研究结论，朱格拉受益行业在2009年Q1开始的这一轮主要包括机械设备、电力设备、家用电器、　　被动去库阶段的行业以有色金属为例，其：1）在2008年Q1至Q4，存货同比从59%下降至-3%，处于去库阶段；2）同时，其现金流同比从-222%上升至2%，资产周转率从0.98提升至1.07，“量”持续改善，因此整体呈现明显的被动去库特征。有色金属的“起爆点”在2008年10月，capex同比低点在2009年Q2，结合现金流和资产周转率变化，其先行指标“量”在2008年Q3迎来明显拐点，领先capex转折点约3个季度，领先“起爆点”1~2个季度。　　主动补库阶段的行业以建筑材料为例，其：1）在2007年Q1至2008年Q4，存货同比14.5%提升到26.6%，整体趋于补库存；2）同时“量”保持改善趋势，尤其是现金流同比从-235%上升至44%；3）“价”也呈现上升趋势，毛利率从20%提升到24%，净利率从3%提升到8%；4）行业的盈利能力也保持改善提升，从5%提升到13%。建筑材料的“起爆点”在2008年10月，capex同比低点在2009年Q1，其先行指标结合现金流和资产周转率变化，“量”的转折点在2008年Q3，领先capex转折点约2个季度，领先“起爆点”1~2个季度。　　我们整理了两轮周期中朱格拉受益行业与非受益行业的“起爆点”时间、“先行指标”的回升时间以及Capex拐点时间；相较于Capex拐点时间，“先行指标”往往领先约2~3个季度。　　（1）政策效果不及预期，可能减缓产业发展的进度；　　（2）历史经验具有局限性，未来多重变量的变化可能导致历史经验不具有代表性；　　（3）经济复苏不及预期，可能导致市场对于基本面的担忧上升。　　责任编辑：王旭

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编辑:刘造时

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通报截图

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