不同资产表现背后的宏观驱动是什么.pdf

识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 1 / 9 Table_Page 宏观经济 |专题报告 2019 年 4 月 8 日 证券研究报告 Table_Title 不同资产表现背后的宏观驱动是什么 Table_Summary 报告摘要 ： 宏观本质上是一种关于“总量规律性”的逻辑 。 无论是看经济增长，行业趋势，还是 资产价格波动，我们都可基于微观、中观、宏观三种不同 视角。其中“宏观”本质上是一种关于总量规律性的逻辑。 宏观视角下 ，我们淡化了个案可能出现的各种例外，而相信作为整体数据来说，经济 现象 能够呈现出一种可观察、可捕捉、可复制的经验规律。 不同类型的资产背后有不同的宏观驱动。 权益市场上不同类型的资产，其背后的宏观驱动是不同的。在本篇中，我们将从量、价两个角度逐一展现这些驱动力。每一部分我们尽量选用一个最具代表性的指标，指标选取将综合考虑逻辑代表性和便利性两个方面。此外，基于我们对宏观分析方法论的理解，我们对于相关性的重视要重于因果性。 消费类： 价看核心 CPI，量看房地产销售。 消费 作为居民行为，从长期看具有一种稳定性，内生通胀是其名义增长的主要驱动。从经验数据 看，消费类资产走势与核心 CPI 具 有较高的 相关度。 若我们再进一步拆分必需消费和可选消费，前者与核心 CPI 相关度更高；后者则同时还受房地产周期影响，我们可以用房地产销售、 M1 等补充指标跟踪。 成长类：价看利率和信用利差，量看并购数量。 成长类资产 中 长期反映新产业升级过程；短期反映市场对于资金可得性、资金成本和风险溢价的认识。从经验数据看，成长类资产与 利率、信用利差分别在不同阶段有较高相关度。并购市场的活跃程度是另一个验证 指标。 周期类：价看 PPI，量看发电量。 周期类资产本质上是 传统 经济 的映射。 从价的角度，工业价格可以反映传统经济的景气度；从量的角度，工业增加值、发电量可以反映传统经济的景气度。从经验数据看，周期类资产走势和超额收益与 PPI、发电量均有较高相关度。 目前 这些核心的观测变量都处于什么位置？ 我们逐一 解析 如下： 核心 CPI 取决 于 劳动力价格、租金、工业品价格三块。从经验上看，求人倍率（或者 PMI 从业人员）、百城住宅价格指数、 PPI 也确实能够比较好地解释核心 CPI。就业一般同步或略滞后于经济景气指标；住宅价格指数一般 稍 滞后于 M1 周期。从这一框架来看，核心 CPI 短期并不确定，但未来 2-3 个季度内有中枢抬升的可能。 地产销售周期 可见我们 2018 年 11 月 25 日的专题报告对本轮地产小周期的理解与推演，我们预计销售可能 Q2 前后可能是销售底部。 信用利差 比较复杂一些 ，它 经验上与 M1 大致负相关，但它 一则受到货币 政策的影响；二则还要受到信用二元化和金融去杠杆政策的影响。我们判断大致是它 整体仍在中期缓慢下行趋势中；但高信用等级企业信用利差下行 空间或已有限； 不同资质的企业间未来会有 长期 分化。 PPI在 当前面临着上游价格的推动， 1-3 月 CRB、 CRB 工业原料、原油、南华综合指数、南华工业指数、螺纹钢价格同比 、环比 均是上升的，后续主要拖累将是个别月份的基数效应。从目前来看， 2019 年PPI 斜率大概率超出去年 Q4 的一致预期。 发电量 主要与 FAI 及工业周期有关，与其他经济指标一致，我们判断 3月将回升， 4 月或 5 月可能会有阶段性回踩， Q2 末将进一步确认企稳。 上述方法论框架可以佐证我们“衰退后期”的逻辑 。 这一阶段 信用利差先期见 顶 ，驱动成长类资产见底；同时一线城市地产销售有环比积极信号出现，驱动周期和消费类资产预期形成。 后续 在衰退后期向复苏前期继续过渡过程中，可以 继续 跟踪的则是 PPI、核心 CPI 等指标。 核心假设风险：经济下行压力超预期；市场下行风险超预期 Table_Author 分析师： 郭磊 SAC 执证号： S0260516070002 SFC CE No. BNY419 021-60750625 guoleigf Table_DocReport 相关研究： 美联储结束加息周期无碍利率倒挂 2019-03-25 为何全球紧盯美债收益率曲线？ :海外经济专题 2019-03-24 PPI 走势的逻辑及资产定价意义 2019-03-18 Table_Contacts 识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 2 / 9 Table_PageText 宏观经济 |专题报告 300035004000450050005500600065007000750080001.21.41.61.82.02.22.42015-032015-062015-092015-122016-032016-062016-092016-122017-032017-062017-092017-122018-032018-062018-092018-122019-03核心 CPI % WIND口径可选消费行业指数 （右）400050006000700080001.21.41.61.82.02.22.42015-032015-062015-092015-122016-032016-062016-092016-122017-032017-062017-092017-122018-032018-062018-092018-122019-03核心 CPI % WIND口径日常消费行业指数（右）宏观本质上是一种关于“总量规律性”的逻辑。 无论是看经济增长，行业趋势，还是看是资产价格波动，我们都可以基于微观、中观、宏观三种不同的视角。其中微观偏个案验证或数据验证，中观偏过程推演，“宏观”则本质上是一种关于总量规律性的逻辑。当我们谈论宏观的时候，我们相当于淡化了个案可能出现的各种例外，而相信作为一个整体数据来说，大数定律是成立的，即经济或者资产能够呈现出一种可观察、可捕捉、可复制的经验规律。 不同类型的资产背后有不同的宏观驱动。 权益市场上不同类型的资产，如周期类、消费类、成长类，其背后的宏观驱动是不同的。 在本篇中，我们将从量、价两个角度逐一展 现这些驱动力。每一部分我们尽量选用一个最具代表性的指标，指标选取将综合考虑逻辑代表性和便利性两个方面。 基于我们对宏观分析方法论的理解，我们对于相关性的重视要重于因果性。因果性是宏观研究者常有的思维习惯之一，但实际上，一则逻辑是多维的，我们很难清楚在一系列逻辑上都能成立的原因中，哪一条会是现象背后的真正原因；二则统计意义上的格兰杰因果也并非逻辑因果；三则逻辑因果下的变量也未必会相关。相关性是我们基于经验研究角度更好的一个观测习惯。比如现象 A、现象 B和现象 C，由于背后存在共同因素的驱动（假如这一因素我们在研究 上难以捕捉和提炼），它们的成立是同样一个过程，则它们之间就会呈现出统计相关性，那么，我们就可以选取其中一个相对容易观测规律的，当作其余两个的辅助判断变量。 消费类：价看核心 CPI，量看房地产销售。 消费作为居民行为，从长期看具有一种稳定性，内生通胀是其名义增长的主要驱动之一，居民收入周期（名义 GDP周期）和消费升级是另外两大影响因素。在本篇中我们相当于暂时排除了消费升级这一长趋势因素，仅仅从周期性上看待消费。 核心 CPI是衡量内生通胀的指标之一。从经验数据看，消费类资产走势与核心 CPI具有较高的相关度。 若我 们再进一步拆分必需消费和可选消费，前者与核心 CPI相关度更高；后者则同时还受房地产周期影响，我们可以用房地产销售、 M1等补充指标跟踪。汽车等可选消费品行业与 M1有较好的经验相关性。 因为价格本身已经是一个结果；所以整体来看，价格的信号比量的信号更迅速和有效，这一点在逻辑上也容易理解。但房地产销售的周期性特征决定了它是一个很有意义的观测坐标。 图 1：核心 CPI与必需消费品行业指数走势 图 2：核心 CPI与可选消费品行业指数走势 数据来源： Wind，广发证券发展研究中心 数据来源： Wind，广发证券发展研究中心 识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 3 / 9 Table_PageText 宏观经济 |专题报告 -40-2002040608010001000200030004000500060007000800090002006-082007-042007-122008-082009-042009-122010-082011-042011-122012-082013-042013-122014-082015-042015-122016-082017-042017-122018-08WIND口径可选消费行业指数 房地产销售增速 %（右）01000200030004000500060007000800090000510152025303540452006-012006-092007-052008-012008-092009-052010-012010-092011-052012-012012-092013-052014-012014-092015-052016-012016-092017-052018-012018-09M1同比 % WIND可选消费行业指数 （右）02000400060008000100001200014000160000.0000.0020.0040.0060.0080.0100.0120.0142010-112011-032011-072011-112012-032012-072012-112013-032013-072013-112014-032014-072014-112015-032015-072015-112016-032016-072016-112017-032017-072017-112018-032018-072018-112019-03上市公司产业债信用利差倒数 中小板指数（右）图 3：房地产销售与可选消费行业指数 图 4： M1与可选消费品行业指数走势 数据来源： Wind，广发证券发展研究中心 数据来源： Wind，广发证券发展研究中心 成长类：价看利率和信用利差，量看并购数量。 成长类资产长期反映新产业升级过程；短期反映市场对于资金成本、资金可得性和风险溢价的认识。 在利率下降的过程中，一则流动性充裕会导致融资溢出到中小企业，中小企业的基本面改善；二则资金成本低，选择高成长性、低确定性企业的机会成本优势更为明显。 在信用利差下降的过程中，高风险企业的风险下降预期是一个主逻辑，即高风险企业的相对风险没那么大了，这一点与市场抬高对成长类企业的偏好是同一过程。 经验数据显示，成长类资产与利率、信用利差在不同阶段具有相关度。整体来看，成长类资产定价可以大致划分为“利率驱动阶段”和“信用利差驱动阶段”。我们可以通过上市公司产业债利差观测中小板指数历史表现（图 5）。特别值得指出的是，最近两年（ 2017-2019年），由于信用环境二元化，以及金融政策对于小企业的影响更为显著，信用利差的影响较前期更为敏感，我们可以通过观测民营企业信 用债利差与创业板的关系清晰看到这一点（图 6）。这一特征有点像 2011-2012年，而当时的宏观背景也有很多相似之处。 PE并购案例数反映一级市场的活跃程度，与成长类资产周期大致相关。当然，正常口径的数据都是“完成额”，可能略微滞后于二级市场的敏感度，只能当作一个趋势性的验证；配合一级市场草根调研情况来看可能会更好一些。 图 5： 上市公司信用利差与中小板指数 数据来源： Wind， 广发证券发展研究中心 识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 4 / 9 Table_PageText 宏观经济 |专题报告 100012001400160018002000220024000.0000.0010.0020.0030.0040.0050.0060.0072016-082016-092016-102016-112016-122017-012017-022017-032017-042017-052017-062017-072017-082017-092017-102017-112017-122018-012018-022018-032018-042018-052018-062018-072018-082018-092018-102018-112018-122019-012019-022019-03民营企业产业债信用利差倒数 创业板指数（右）05001000150020002500300035000.000.050.100.150.200.250.300.350.400.452010-102011-022011-062011-102012-022012-062012-102013-022013-062013-102014-022014-062014-102015-022015-062015-102016-022016-062016-102017-022017-062017-102018-022018-062018-102019-02票据直贴利率倒数 创业板指数（右）图 6： 民营企业信用利差与创业板指数 数据来源：广发证券发展研究中心 ， Wind 图 7： 票据直贴利率与创业板指数 数据来源： Wind， 广发证券发展研究中心 识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 5 / 9 Table_PageText 宏观经济 |专题报告 050100150200250300350400450500050010001500200025003000350040002012-012012-052012-092013-012013-052013-092014-012014-052014-092015-012015-052015-092016-012016-052016-092017-012017-052017-092018-012018-052018-092019-01创业板指数 私募股权并购案例数 个 （右）050100150200250300350400050010001500200025003000350040002010-102011-022011-062011-102012-022012-062012-102013-022013-062013-102014-022014-062014-102015-022015-062015-102016-022016-062016-102017-022017-062017-102018-022018-062018-102019-02BP创业板指数 民营企业信用债利差 （右）图 8： 利率、民营企业信用利差与创业板指数：不同时段的逻辑 数据来源： Wind， 广发证券发展研究中心 图 9： 私募股权并购数量与创业板指数 数据来源： Wind， 广发证券发展研究中心 识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 6 / 9 Table_PageText 宏观经济 |专题报告 5000700090001100013000150001700019000-20-100102030402010-122011-052011-102012-032012-082013-012013-062013-112014-042014-092015-022015-072015-122016-052016-102017-032017-082018-012018-062018-11发电耗煤增速 % Wind口径周期类资产指数 （右）1.21.41.61.82.02.22.4-6.0-4.0-2.00.02.04.06.08.010.012.02013-032013-072013-112014-032014-072014-112015-032015-072015-112016-032016-072016-112017-032017-072017-112018-032018-072018-112019-03求人倍率增速 % 核心 CPI %（右）-8.0-6.0-4.0-2.00.02.04.06.08.010.01.21.41.61.82.02.22.42.62013-012013-052013-092014-012014-052014-092015-012015-052015-092016-012016-052016-092017-012017-052017-092018-012018-052018-092019-01核心 CPI同比 % PPI同比 %（右）-10-5051015-30-20-1001020302002-012002-122003-112004-102005-092006-082007-072008-062009-052010-042011-032012-022013-012013-122014-112015-102016-092017-082018-07周期类超额收益 (能源、材料与工业） PPI(右 )周期类：价看 PPI，量看发电量。 周期类资产本质上是传统经济的映射。从价的角度，工业价格（ CRB、 PPI、 PPIRM）可以反映传统经济的景气度；从量的角度，工业增加值、发电量可以反映传统经济的景气度。工业增加值指标的平滑性较差，我们更倾向于用发电量（或者其高频指标发电耗煤）。从经验数据看，周期类资产走势和超额收益与 PPI、发电量均有较高相关度。 图 10： PPI与周期类资产超额收益 （ %） 图 11： WIND口径周期类行业指数与发电耗煤增速 数据来源： Wind，广发证券发展研究中心 数据来源： Wind，广发证券发展研究中心 目前这些核心的观测变量都处于什么位置？ 我们逐一解析如下： 核心 CPI取决 于 劳动力价格、租金、工业品价格三块。从经验上看，求人倍率（或者PMI从业人员）、百城住宅价格指数、 PPI也确实能够比较好地解释核心 CPI。就业一般同步或略滞后于经济景气指标；住宅价格指数一般 稍 滞后于 M1周期。从这一框架来看，核心 CPI短期并不确定，但未来 2-3个季度内有中枢抬升的可能。 图 12：求人倍率增速与核心 CPI 图 13：核心 CPI与 PPI 数据来源： Wind，广发证券发展研究中心 数据来源： Wind，广发证券发展研究中心 地产销售周期可见我们 2018年 11月 25日的专题报告对本轮地产小周期的理解与推演，我们预计销售可能 Q2前后可能是销售底部。 信用利差在经验上与 M1负相关，但实际上它会更复杂一些。它一则会受到货币政策的影响；二则又受到信用二元化和金融去杠杆政策的影响。对于信用利差，我们的理解大致是：随着信用环境的修复，它整体仍在中期缓慢下行趋势中；但高信用等级企业信用利差下行空间可能没有那么明显；不同资质的企业间未来会有 长期 分化。 识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 7 / 9 Table_PageText 宏观经济 |专题报告 0501001502002503003504002010-122011-032011-062011-092011-122012-032012-062012-092012-122013-032013-062013-092013-122014-032014-062014-092014-122015-032015-062015-092015-122016-032016-062016-092016-122017-032017-062017-092017-122018-032018-062018-092018-122019-03BP民营企业信用利差 AAA级产业债信用利差 上市公司信用利差图 14： 不同口径企业的信用利差 数据来源： Wind， 广发证券发展研究中心 PPI在当前面临着上游价格的推动， 1-3月 CRB、 CRB工业原料、原油、南华综合指数、南华工业指数、螺纹钢价格同比、环比均是上升的，后续主要拖累将是个别月份的基数效应。从目前来看， 2019年 PPI斜率大概率超出去年 Q4的一致预期。 发电量主要与 FAI及工业周期有关，与其他经济指标一致，我们判断 3月将回升， 4月或 5月可能会有阶段性回踩， Q2末将进一步确认企稳。 上述方法论框架可以佐证我们“衰退后期”的逻辑。 在这一阶段， 随着“经济退、政策进”逻辑的演进， 信用利差先期见 顶 ，驱动成长类资产见底；同时 汽车零售端伴随 M1见底， 一线城市地产销售 亦 有环比积极信号出现，驱动周期和消费类资产预期形成。在衰退后期向复苏前期继续过渡过程中，可以 继续 跟踪的则是 PPI、核心CPI等指标。 风险提示 经济下行压力超预期；市场下行风险超预期 识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 8 / 9 Table_PageText 宏观经济 |专题报告 Table_ResearchTeam 广发宏观研究小组 郭 磊 ： 首席分析师， 2017 年新财富宏观第一名， 2016 年加入广发证券发展研究中心。 张静静 ： 资深分析师，理学硕士， 2017 年加入广发证券发展研究中心。 周君芝 ： 资深分析师，经济学博士， 2017 年加入广发证券发展研究中心。 贺骁束 ： 资深分析师，经济学硕士， 2017 年加入广发证券发展研究中心。 盛 旭 ： 资深分析师，经济学硕士， 2018 年加入广发证券发展研究中心。 邹文杰 ： 资深分析师，理学博士， 2018 年加入广发证券发展研究中心。 Table_IndustryInvestDescription 广发证券 行业 投资评级说明 买入： 预期未来 12 个月内，股价表现强于大盘 10%以上。 持有： 预期未来 12 个月内，股价相对大盘的变动幅度介于 -10% +10%。 卖出： 预期未来 12 个月内，股价表现弱于大盘 10%以上。 Table_CompanyInvestDescription 广发证券 公司投资评级说明 买入： 预期未来 12 个月内，股价表现强于大盘 15%以上。 增持： 预期未来 12 个月内，股价表现强于大盘 5%-15%。 持有： 预期未来 12 个月内，股价相对大盘的变动幅度介于 -5% +5%。 卖出： 预期未来 12 个月内，股价表现弱于大盘 5%以上。 Table_Address 联系我们 广州市 深圳市 北京市 上海市 香港 地址 广州市天河区马场路 26号广发证券大厦 35 楼 深圳市福田区益田路6001 号太平金融大厦 31层 北京市西城区月坛北街 2号月坛大厦 18 层 上海市浦东新区世纪大道 8 号国金中心一期 16楼 香港中环干诺道中 111 号永安中心 14 楼1401-1410 室 邮政编码 510627 518026 100045 200120 客服邮箱 gfyfgf Table_LegalDisclaimer 法律主体 声明 本报告由广发证券股份有限公司或其关联机构制作，广发证券股份有限公司及其关联机构以下统称为“广发证券”。本报告的分销依据不同国家、地区的法律、法规和监管要求由广发证券于该国家或地区的具有相关合法合规经营资质的子公司 /经营机构完成。 广发证券股份有限公司具备中国证监会批复的证券投资咨询业务资格，接受中国证监会监管，负责本报告于中国（港澳台地区除外）的分销。 广发证券（香港）经纪有限公司具备香港证监会批复的就证券提供意见（ 4 号牌照）的牌照，接受香港证监会监管，负责本报告于中国香港地区的分销。 本报告署名研究人员 所持中国证券业协会注册分析师资质信息和香港证监会批复的牌照信息已于署名研究人员姓名处披露。 Table_ImportantNotices 重要 声明 广发证券股份有限公司及其关联机构可能与本报告中提及的公司寻求或正在建立业务关系，因此，投资者应当考虑广发证券股份有限公司及其关联机构因可能存在的潜在利益冲突而对本报告的独立性产生影响。投资者不应仅依据本报告内容作出任何投资决策。 本报告署名研究人员、联系人（以下均简称“研究人员”）针对本报告中相关公司或证券的研究分析内容，在此声明：（ 1）本报告的全部分析结论、研究观点均精确反映研究人员于本报告发出当日的关于相关公司或证券的所有个人观点，并不代表广发证券的立场；（ 2）研究人员的部分或全部的报酬无论在过去、现在还是将来均不会与本报告所述特定分析结论、研究观点具有直接或间接的联系。 研究人员制作本报告的报酬标准依据研究质量、客户评价、工作量等多种因素确定，其影响因素亦包括广发证券的整体经营收入，该等经营收入部分来源于广发证券的投资银行类业务。 识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 9 / 9 Table_PageText 宏观经济 |专题报告 本报告仅面向经广发证券授权使用的客户 /特定合作机构发送，不对外公开发布，只有接收人才可以使用，且对于接 收人而言具有保密义务。广发证券并不因相关人员通过其他途径收到或阅读本报告而视其为广发证券的客户。在特定国家或地区传播或者发布本报告可能违反当地法律，广发证券并未采取任何行动以允许于该等国家或地区传播或者分销本报告。 本报告所提及证券可能不被允许在某些国家或地区内出售。请注意，投资涉及风险，证券价格可能会波动，因此投资回报可能会有所变化，过去的业绩并不保证未来的表现。本报告的内容、观点或建议并未考虑任何个别客户的具体投资目标、财务状况和特殊需求，不应被视为对特定客户关于特定证券或金融工具的投资建议。本报告发送 给某客户是基于该客户被认为有能力独立评估投资风险、独立行使投资决策并独立承担相应风险。 本报告所载资料的来源及观点的出处皆被广发证券认为可靠，但广发证券不对其准确性、完整性做出任何保证。报告内容仅供参考，报告中的信息或所表达观点不构成所涉证券买卖的出价或询价。广发证券不对因使用本报告的内容而引致的损失承担任何责任，除非法律法规有明确规定。客户不应以本报告取代其独立判断或仅根据本报告做出决策，如有需要，应先咨询专业意见。 广发证券可发出其它与本报告所载信息不一致及有不同结论的报告。本报告反映研究人员的不同观点 、见解及分析方法，并不代表广发证券的立场。广发证券的销售人员、交易员或其他专业人士可能以书面或口头形式，向其客户或自营交易部门提供与本报告观点相反的市场评论或交易策略，广发证券的自营交易部门亦可能会有与本报告观点不一致，甚至相反的投资策略。报告所载资料、意见及推测仅反映研究人员于发出本报告当日的判断，可随时更改且无需另行通告。广发证券或其证券研究报告业务的相关董事、高级职员、分析师和员工可能拥有本报告所提及证券的权益。在阅读本报告时，收件人应了解相关的权益披露（若有）。 本研究报告可能包括和 /或描述 /呈列期 货合约价格的事实历史信息（“信息”）。请注意此信息仅供用作组成我们的研究方法 /分析中的部分论点 /依据 /证据，以支持我们对所述相关行业 /公司的观点的结论。在任何情况下，它并不（明示或暗示）与香港证监会第 5类受规管活动（就期货合约提供意见）有关联或构成此活动。 Table_InterestDisclosure 权益披露 (1)广发证券（香港）跟本研究报告所述公司在过去 12 个月内并没有任何投资银行业务的关系。 Table_Copyright 版权声明 未经广发证券事先书面许可，任何机构或个人不得以任何形式翻版、复制、刊登、转载和引用，否则由此造成的一切不良后果及法律责任由私自翻版、复制、刊登、转载和引用者承担。