ROE基础策略框架系列:构建自上而下的盈利高频跟踪模型

盈利高频跟踪模型的意义与基本思路 国信策略团队尝试构建一个自上而下的上市公司盈利高频跟踪模型。我们的基本思路是充分利用丰富多样的宏观经济和行业数据,构建一个能够月度跟踪上市公司整体盈利变动的高频模型,从而得到更加领先的盈利预测信息。 直接预测上市公司整体盈利的变化情况较为困难,且由于不同行业间存在着明显差异,直接预测整体的盈利增速往往存在较大误差,因此我们对上市公司整体盈利变化的跟踪可以从细分行业入手。基于2017年A股的利润分解情况,在我们的模型中,金融业,非金融业中的工业、房地产和建筑业以及交运仓储业为我们主要关注的行业。

金融业上市公司盈利跟踪模型 不论是从理论上还是从历史数据来看,决定银行净利润增速的主要因素是净息差和资产规模增速。银行的净息差能够进一步分拆成利息收入占总资产规模的比重减去利息支出占总资产比重。历史数据显示,银行利息收入占总资产比重的走势与过去18个月的十年期国债平均收益率走势高度相关,而利息支出占总资产比重的走势与理财产品预期的年收益率走势基本一致。而资产规模增速方面,银监会每月公布的银行业金融机构总资产的同比增速与银行业上市公司资产规模增速走势最为一致。

虽然证券业上市公司的盈利增速与成交额、融资规模以及A股市场涨跌幅均高度相关,但数据的大幅波动导致预测值并不精确,因此,我们对证券业上市公司利润增速的判断依据主要是每月公布的券商月报数据。由于保险业的利润增速具有一定的惯性,对其进行判断时我们依据的是上一期的利润增速。

工业上市公司盈利跟踪模型 我们在判断工业企业上市公司利润增速时主要的参考依据是工业企业利润总额数据。大量的历史数据显示,工业企业利润增速与A股工业行业利润增速高度相关。但存在部分细分行业,由于工业企业利润总额增速与该行业上市公司盈利情况走势存在较大的差距,对于这些行业我们参考的是基本面数据。

非金融非工业上市公司盈利跟踪模型 从利润增速的拆分情况来看,房地产建筑业利润增速的变化同时受到营业收入及销售净利率的影响。因此,在跟踪房地产建筑业上市公司盈利表现时,综合考量销量及价格两方面因素更为全面。

交运仓储业可以进一步划分为水上、道路、铁路以及航空运输业四个细分子行业。在模型中,我们选取铁路货运量作为铁路运输业上市公司盈利情况的主要跟踪指标,普运价与道路货运量作为道路运输业的主要跟踪指标,水运货运量以及周度公布的SCFI指数作为水上运输业的主要跟踪指标。由于销售净利率是决定航空运输业公司利润增速的主要因素,因此我们主要关注其成本端油价的走势变化。

风险提示

经济增速下行,行业景气度下降,历史经验不代表未来