三因素行业比较框架之科技制造篇：预期为王

目 录TOC\o"1-2"\h\z\u1、三因素模型出发看科技制造 5、从“DDM型”到三模型” 5、景气，利期关键 7、流动对估有响美债率得考 9、资产格面估极时股会短反转 10、科技造块三素型 112、三因素模型下的四类科技制造行业 12、景气，否业取于行有有周性” 12、流动端高长北资金仓业易影响 15、资产格面估极时股几都有期转 16、三因模在二行中的体用 163、当前看好科技制造板块未来表现 29、三因模视下科制造块望续行 29、哪些分业得注？ 314、风险提示 32图目录图1：不板的分 5图2：科制板指的走情况 5图3：股贴模（DDM） 6图4：DDM模对入参数常感 6图5：从“DDM型到“因素型” 6图6：盈预与技造板表高相关 7图7：归净润速股价间存一关联 7图8：销净率科制造现有高相性 7图9：盈预与费块股的联弱 8图10：售利的与消板表高相关 8图业业润增速科制之高相关 8图12：2017以来10期美利对技造块估的响明显 9图13：债率科造板股的接响对较弱 9图14：债率科造板表的响明显 9图15：端率科造板表的响样明显 9图16：值端，发生期转但情续时不定长 10图17：易挤比用于荡市 11图18：技造块的三素型 12图19：业否业决于没“期性” 13图20：A整的净利增情况 13图21：子业“期性强，价景间联常高 13图22：算机周性”弱，气股间以成正循环 14图23：一行的“性”弱况 14图24：二行的“性”14图25：一行受利率影情况 15图26：二行受利率影情况 15图27：么的业动性影更？ 15图28：子值端股价常有期转但持时不定长 16图29：媒值端股价常有期转但持时不定长 16图30：技造块行业结 17图31：技造块行业结 17图32：子业因型 17图33：子数级构成重小 17图34：导行三模型 18图35：导股走全球导销额费半导指非相关 18图36：费子业素模型 18图37：学电行因素型 18图38：件业因型 19图39：力备业素模型 19图40：力备数行业成重小 19图41：池业因型 20图42：伏备业素模型 20图43：网备业素模型 21图44：电备业素模型 21图45：防工业素模型 21图46：防工数行业成重小 21图47：空备因型 22图48：工子因型 22图49：算行三模型 22图50：算指二业构权大小 22图51：件发业素模型 23图52：IT服行三模型 23图53：算设行因素型 23图54：媒业因型 24图55：媒数级构成重小 24图56：戏业因型 24图57：告销业素模型 24图58：视线业素模型 25图59：信业因型 25图60：信数级权重小 25图61：信备业素模型 26图62：械备业素模型 26图63：械备数行业成重小 26图64：用备业素模型 27图65：用备业素模型 27图66：动设行因素型 27图67：程械业素模型 27图68：工造业素模型 28图69：工指二业构权大小 28图70：居品业素模型 28图71：装刷业素模型 28图72：纸业因型 29图73：利期位史低位 29图74：业业润度有触回升 29图75：联加已近终点 30图76：10年美利处于史位 30图77：技造块值当处近年等平 30图78：一行的素情况 31图79：二行的素情况 31在讨论模型框架之前，首先需要明确各个板块的划分。本系列报告中的板块划分以31个申万一级行业为基础，我们将其划分为了消费、科技制造、周期、金融地产及其它5个板块。其中，科技制造板块由8个申万一级行业构成，包括电子、计算机、传媒、通信、轻工制造、电力设备、机械设备、国防军工。图1：不同板块的划分 图2：科技制造板块指数的走势情况科技制造板块走势资料来源：整理 资料来源：，。注：数据截至2023/51、三因素模型出发看科技制造、从“DDMDDM（DDM模型于上30虽然DDM模型理论上正确，但内在价值的准确计算十分困难。DDM模型认为股票的内在价值取决于公司未来每一期股利的现值之和。但在实际运用DDM的过程中，由于未来股利的高度不确定性，加上贴现率个股差异很大，同DDM效果及计算出的内在价值的可信度大打折扣。图3：股利贴现模型（DDM） 图4：DDM模型对输入的参非常敏感资料来源：整理 资料来源：测算DDMDDM也就是去研究各个变量未来的边际变化方向，而不是各个变量具体的数值。我们可以对“DDM模型中的变量包括未来的股利、贴现率及风（景气曲线有显著影响。三因素模型对于各板块及行业理论上均是适用的，那么在实际运用过程中，情况如何？或许这需要我们在数据层面上给予进一步的验证，本篇报告中，我们将验证科技制造板块的数据情况。图5：从“DDM模型”到“三因素模型”资料来源：整理12指标的效果最优，2017年以来和股价之间的走势基本一致。受政策预期及投资者博弈影响，股价拐点可能会提前于盈利预期拐点启动。在政策预期及投资者博弈等因素的影响下，股价不一定会在盈利预期增速出现拐点时才发生反转，而是可能提前于盈利预期的拐点先行启动，其中2019年初这轮大的反转即是如此。图6：盈利预期与科技制造板块表现高度相关预测净利润增速 科技制造（右）

50-20% 02010-012011-072013-012014-072016-012017-072019-012020-072022-01资料来源：，。注：数据截至2023/4，盈利预期增速指对未来12个月的wind一致预期净利润增速。12我们决定选用盈利预期这一指标。图7：归母净利润增速与股价之间也存在一定关联 图8：销售净利率与科技制造表现也有较高的相关性70%

归母净利润TTM增速（21年为复合） 科技制造（右）

300.00

8.0

销售净利率TTM（%） 科技制造（右）

300.0060%50%

250.00

7.0

250.0040%

200.00

6.0

200.0030%20%

150.00

5.0

150.0010%

100.00

4.0

100.000%-10%

50.00

3.0

50.00-20%2010-03 2012-03 2014-03 2016-03 2018-03 2020-03

0.00

2.02010-03 2012-03 2014-03 2016-03 2018-03 2020-03

0.00资料来源：，。注：21年的归母净利润增速数据为相对于19年的复合增速，数据截至2023Q1

资料来源：，。注：数据截至2023Q1指标仍然是与股价关联最密切的指标。行业竞争格局变化的关注度则更高。图9：盈利预期与消费板块股价的关联较弱 图10：销售净利率的走势与消费板块表现高度相关400

消费板块指数 盈利预期增速（右）

70%

7.5

销售净利率TTM（%） 消费板块指数（右）

3503503002502001501005002010/1/12011/10/12013/7/12015/4/12017/1/12018/10/12020/7/12022/4/1

60%50%40%30%20%10%0%-10%

7.06.56.05.55.04.54.02010-03 2012-03 2014-03 2016-03 2018-03 2020-03

300250200150100500资料来源：，。注：数据截至2023/05，盈利预期增速指对未来12个月的wind一致预期净利润增速

资料来源：，。注：数据截至2023/05，盈利预期增速指对未来12个月的wind一致预期净利润增速宏观方面来看，工业企业利润总额增速与科技制造之间也存在高度的相关性。2017这种情况也非常合乎常理。测，这使得工业企业利润增速在实际运用的过程中更加具有可行性。图11：工业企业利润总额增速与科技制造之间高度相关利润总额TTM增速（21年为复合） 科技制造（右）17年以来相关系数：17年以来相关系数：0.6720%15%10%5%0%-5%-10%-15%-20%2011-022012-072013-122015-052016-102018-032019-082021-012022-06

350300250200150100500资料来源：，。注：21年的工业企业利润总额增速数据为相对于19年的复合增速，数据截至2023/04。持有股票的机会成本上升，同样会对股票的价格产生负面影响。随着A股国际化程度越来越高，美债利率作为全球资产定价的锚，对A股的影响在逐渐加大，科技制造板块受到的影响也非常明显。自从沪港通开通以来，随着外资的持续涌入，AA大，科技制造板块受到的影响也非常明显。图12207年以来0

图13：美债利率对科技制造板块股价的直接影响相对较弱70.060.050.040.030.020.010.00.0

科技制造PE估值 10年期美债（右，逆序，%）

相关系数：-0.55相关系数：-0.550.51.01.52.02.53.03.54.04.5

50.00.0

科技制造指数 10年期美债（右，逆序，%）

0.00.51.01.52.02.53.03.54.04.52010/1/12011/7/12013/1/12014/7/12016/1/12017/7/12019/1/12020/7/12022/1/1 2010/1/12011/7/12013/1/12014/7/12016/1/12017/7/12019/1/12020/7/12022/1/1资料来源：，。注：数据截至2023/04 资料来源：，。注：数据截至2023/04而国债利率及短端利率对于科技制造板块的影响均较弱。从实际情况来看，无论是短端利率，如DR007与R007，还是长端利率，如10年期国债利率，与科技制造板块估值之间的走势关联度均较弱，两者有时呈现正相关的关系，例如202020222019图14：国债利率对科技制造板块表现的影响不明显 图15：短端利率对科技制造板块表现的影响同样不明显120100806040200

科技制造PE估值 10年期国债（右）

相关系数：0.17相关系数：0.174.54.03.53.02.52.0

% 10年期国债 DR007 R007 科技制造PE估值（右

1101009080706050403020102010/1/12011/7/12013/1/12014/7/12016/1/12017/7/12019/1/12020/7/12022/1/1

2010/1/12011/9/12013/5/12015/1/12016/9/12018/5/12020/1/12021/9/1资料来源：，。注：数据截至2023/04 资料来源：，。注：数据截至2023/04三因素模型的第三个因素是资产价格，相对来说估值是一个比较好的指标。当资产价格过高或过低时，会对投资者的风险偏好产生较大的影响，股价也常常12.5即盈亏比有出现拐点，但也会有投资者开始抄底，从而带动股价反弹。景气、流动性等因素进行综合判断。图16：估值极端时，容易发生短期反转，但行情持续时间不一定很长PE-TTM（Z-score标准化） 科技制造指数（右）5 4004 3503 300225012000150-1-2 100-3 50-4 02010-01-01 2011-01-01 2012-01-01 2013-01-01 2014-01-01 2015-01-01 2016-01-01 2017-01-01 2018-01-01 2019-01-01 2020-01-01 2021-01-01 2022-01-01 2023-01-01资料来源：，。注：估值根据过去1年的滚动数据进行Z-score标准化；数据截至2023/04差于估值。价下跌。但交易拥挤度比较适用于震荡市，如果在单边行情中则可能会产生误判。交易拥挤度本质上是在判断反转，有时候交易拥挤度过高或过低其实是因为发生了出现踏空。图17：交易拥挤度比较适用于震荡市交易拥挤度（Z-score标准化） 2.5 -2.5 科技制造指数（右）3 400350230012500 200150-1100-250-3 02010-01-07 2011-01-07 2012-01-07 2013-01-07 2014-01-07 2015-01-07 2016-01-07 2017-01-07 2018-01-07 2019-01-07 2020-01-07 2021-01-07 2022-01-07 2023-01-07资料来源：，。注：交易拥挤度为科技制造板块的成交额占全部A股的比例，交易拥挤度根据过去1年的滚动数据进行Z-score标准化；数据截至2023/04导意义和实践价值。而流动性会对估值产生明显的影响，17图18：科技制造板块指数的三因素模型资料来源：，。注：数据截至2023/042、三因素模型下的四类科技制造行业股价之间的关联也因此较高。投资，使得股价和业绩间形成正向循环。绩与股价的关联度则较差。图19：行业是否看业绩取决于有没有“周期性”资料来源：绘制幅度大于30pct。行业“周期性”强弱的量化主要围绕周期的特点“业绩波动A2017年以来如果行业至少存在一段预期净利润增速上升幅度大于30pct的区间，则可以认为行业的“周期性”较强。计相对较低。5期性”较强，而通信、计算机、机械设备行业的“周期性”则较弱。图20：A股整体的预期净利润增速情况 图21：电子行业“周期性”强，股价与景气间关联非常高50%

全部A股 全A非金融石油石化

6,000

电子 预测净利润增速（右）

120%40%

5,000

100%30%20%10%0%-10%

4,0003,0002,0001,000

80%60%40%20%0%-20%2010/1/12011/9/12013/5/12015/1/12016/9/12018/5/12020/1/12021/9/1

02010-01-012011-12-012013-11-012015-10-012017-09-012019-08-012021-07-01

-20%资料来源：，。注：数据截至2023/04 资料来源：，。注：数据截至2023/05图计算机“周期性”偏弱景气与股价间难以形成正向循环 图23：各一级行业的“周期性”强弱情况0

计算机 预测净利润增速（右）

50%40%30%20%10%0%-10%-20%

40全A全A石化电力设备轻工制造电子计算机传媒国防军工通信机械设备全部A股持续时间（月）30持续时间（月）2520151050 10 20 30 40 50 60 70 80增速变化（pct）2010-01-012012-04-012014-07-012016-10-012019-01-012021-04-01资料来源：，。注：数据截至2023/05 资料来源：，。注：图中的点表示各行业预期净利润增速上升持续时间最长一段的持续时间和增速变化，数据衡量范围为2017年-2023年4月从主要游戏。而元件、软件开发及家居用品这三个行业，尽管盈利预期波动幅度不大，但是由于盈利预期上升持续时间非常长，业绩和股价之间的关联也较为明显。相对应，计算机设备、包装印刷、IT明显。图24：各二级行业的“周期性”强弱军工电子Ⅱ电网设备45军工电子Ⅱ电网设备电池40电池软件开发航空装备消费电子持续时间（月）35软件开发航空装备消费电子持续时间（月）自动化设备30包装印刷 家居用品自动化设备25 全A非金融广告营销造纸石油石化广告营销造纸影视院线专用设备20 影视院线专用设备通用设备光伏设备半导体15 通用设备光伏设备半导体光学光电子游戏Ⅱ10 工程机械A光学光电子游戏Ⅱ5-50

IT服务

0 50 100 150 200增速变化（pct）资料来源：，。注：图中的点表示各行业预期净利润增速上升持续时间最长一段的持续时间和增速变化，数据衡量范围为2017年-2023年4月3对行业存在影响，而低胜率低赔率这种类型则认为美债利率的影响较弱。一级行业中，美债利率下行时，TMT的影响则相对较小。图25：各一级行业受美债利率的影响情况 图26：各二级行业受美债利率的影响情况赔率（美债下行时估值平均变化）赔率（美债下行时估值平均变化）

低胜率高赔率电力设备高赔率计算机传媒电子通信机械设备轻工制造全A国防军工高胜率50% 55% 60% 65% 70% 胜率（负向比率）

光学光电子计算机设备半导体光学光电子计算机设备半导体低胜率高赔率航海装备Ⅱ游戏Ⅱ高胜率通用设备工程机械光伏设备 高赔通信设备航天装备Ⅱ风电设备电池元件消费电子IT服务Ⅱ软件开发出版 WIND全A包装印刷通信服务Ⅱ高胜率低赔率40% 45% 50% 55% 60% 65% 70% 75% 80%轨交设备Ⅱ影视院线 专用设备电网设备文娱用品军工电子广告营销航空装备Ⅱ造纸家居用品赔率（美债下行时估值平均变化）-2%

胜率（负向比率）资料来源：，。注：数据统计区间为2017年1月至2023年5月，胜率与赔率均为3个月跨度

资料来源：，。注：数据统计区间为2017年1月至2023年5月，胜率与赔率均为3个月跨度率的人相对更多，因此也更容易受到美债利率的影响。图27：什么样的行业受流动性的影响更大？资料来源：绘制转有的细分行业几乎都适用。2.52.5图28：电子估值极端时，股价通常会有短期反转，但持续时间不一定很长

图29：传媒估值极端时，股价通常会有短期反转，但持续时间不一定很长电子PE(Z-score) 收盘价(右)43210-1-2-3-4

6,000 5,000 324,000 13,000 2,000 -1-21,000 -30

传媒PE(Z-score) 收盘价(右)

2,5002,0001,5001,00050002010-01-08 2013-01-08 2016-01-08 2019-01-08 2022-01-08 2010-01-08 2013-01-08 2016-01-08 2019-01-08 2022-01-08资料来源：，。注：估值根据过去1年的滚动数据进行Z-score标准化；数据截至2023/05

资料来源：，。注：估值根据过去1年的滚动数据进行Z-score标准化；数据截至2023/052.4、三因素模型在一二级行业中的具体应用受两者的影响均比较明显，而部分行业受两者的影响均不明显。图30：科技制造板块一级行业总结 图31：科技制造板块二级行业总结资料来源：，绘制 资料来源：，绘制对行业表现产生明显影响。技术进步快叠加自主研发空间广阔，电子行业“周期”强、成长性高，三因素模型的运用情况较好。电子行业的技术进步非常快，新技术和制程出现时，短期容易出现供需错配的情况，这使得电子行业本身具有非常强的周期性，因此景气对其行情的影响非常明显；由于电子行业自主研发空间广阔，行业成长性高，美债利率对其股价的影响也十分显著；此外，当行业估值处于极端位置时，股价也会出现短期的反转。言，情况与电子类似，三因素模型也非常适用。图32：电子行业三因素模型 图33：电子指数二级行业构成权重大小资料来源：，。注：自上而下第三张图的估值指PE，并根据过去1年的滚动数据进行Z-score标准化；数据截至2023/05

资料来源：，。注：该指数根据自由流通市值进行加权，数据截至2023/6/8半导体作为整个电子产业链中最重要的部分之一，三因素模型中的每一个因素对股价也均有明显影响。半导体行业作为整个电子产业链中最重要的部分之影响均较为明显。体股价表现之间也存在一定的联动效应，值得投资者关注。况也非常不错。图34：半导体行业三因素模型 图半导体股价走势和全球半导体销售额及费城半导体指数常相关半导体 半导体:销售额:同比（右，%） 费城半导体指数同比（右，%）资料来源：，。注：自上而下第三张图的估值指PE，并根据过去1年的滚动数据进行Z-score标准化；数据截至2023/05

8,0007,0006,0005,0004,0003,0002,0001,00002010-012011-052012-092014-012015-052016-092018-012019-052020-092022-01资料来源：，。注：数据截至2023/04

120100806040200-20-40-60图36：消费电子行业三因素模型 图37：光学光电子行业三因素模型资料来源：，。注：自上而下第三张图的估值指PE，并根据过去1年的滚动数据进行Z-score标准化；数据截至2023/05

资料来源：，。注：自上而下第三张图的估值指PE，并根据过去1年的滚动数据进行Z-score标准化；数据截至2023/05图38：元件行业三因素模型资料来源：，。注：自上而下第三张图的估值指PE，并根据过去1年的滚动数据进行Z-score标准化；数据截至2023/05三因素模型也适用于电力设备行业。电力设备行业与电子行业具有一定的相似业的应用效果也相对较好。动性的影响则较弱。图39：电力设备行业三因素模型 图40：电力设备指数二级行业构成权重大小资料来源：，。注：自上而下第三张图的估值指PE，并根据过去1年的滚动数据进行Z-score标准化；数据截至2023/05

资料来源：，。注：该指数根据自由流通市值进行加权，数据截至2023/6/8电池及光伏设备这两个行业在电力设备中的技术迭代速度相对更快，周期性强、成长性也较高，三因素中每个因素对股价都有明显影响。在电力设备的各个图41：电池行业三因素模型 图42：光伏设备行业三因素模型资料来源：，。注：自上而下第三张图的估值指PE，并根据过去1年的滚动数据进行Z-score标准化；数据截至2023/05

资料来源：，。注：自上而下第三张图的估值指PE，并根据过去1年的滚动数据进行Z-score标准化；数据截至2023/05电网设备行业景气波动也较极端位置时，股价可能也会出现短期的反转。间的关联也较低，仅有极端估值这一个因素对于其股价会产生一定影响。图43：电网设备行业三因素模型 图44：风电设备行业三因素模型资料来源：，。注：自上而下第三张图的估值指PE，并根据过去1年的滚动数据进行Z-score标准化；数据截至2023/05

资料来源：，。自上而下第三张图的估值指PE，并根据过去1年的滚动数据进行Z-score标准化；数据截至2023/05军工行业成长性较高，同时也具有一定逆（经济）周期性，三因素模型整体的适用性也较为不错，但需要警惕事件冲击对股价的影响。整体来看，三因素模现短期的波动。响均较明显，而受流动性的影响则偏弱。图45：国防军工行业三因素模型 图46：国防军工指数二级行业构成权重大小资料来源：，。注：部分数据过于极端，在图中未完整显示;自上而下第三张图的估值指E1年的滚动数据进行Z-ore2023/05

资料来源：，。注：该指数根据自由流通市值进行加权，数据截至2023/6/8较大，股价与景气间容易形成正向的循环；在流动性的影响方面，两个行业与10航空装备与军工电子的估值过高或过低时，股价可能会出现短期的反转。图47：航空装备三因素模型 图48：军工电子三因素模型资料来源：，。注：自上而下第三张图的估值指PE，并根据过去1年的滚动数据进行Z-score标准化；数据截至2023/05

资料来源：，。注：部分数据过于极端，在图中未完整显示;自上而下第三张图的估值指E1年的滚动数据进行Z-ore2023/05计算机行业自主研发空间广阔，成长性非常高，受流动性的影响非常明显，或因内部行业存在差异的影响，景气对计算机行业的影响较弱。计算机行业自主研发空间十分广阔，行业成长性非常高，所以受流动性的影响十分明显；但或因此外，当资产价格的位置比较极端时，股价也会产生一定波动。从三个细分行业的情况来看，软件开发会同时受到三个因素的影响，而IT服务及计算机设备均只受到流动性及资产价格的影响。图49：计算机行业三因素模型 图50：计算机指数二级行业构成权重大小资料来源：，。注：自上而下第三张图的估值指PE，并根据过去1年的滚动数据进行Z-score标准化；数据截至2023/05

资料来源：，。注：该指数根据自由流通市值进行加权，数据截至2023/6/8产品周期的存在使得软件开发具有较强的周期性和成长性，会同时受到景款产品出现时，景气会有明显上行，反之景气则会下行，也就是存在产品周期，股价也容易出现短期的波动。IT服务及计算机设备均只受到流动性及资产价格的影响，而景气对它们的稳定的影响，IT气之间的相关性较低；不过两个行业的股价表现对于流动性的变化均较为敏感；此外，极端估值这一因素对于股价也会产生一定的影响。图51：软件开发行业三因素模型 图52：IT服务行业三因素模型资料来源：，。注：自上而下第三张图的估值指PB，并根据过去1年的滚动数据进行Z-score标准化；数据截至2023/05

资料来源：，。注：部分数据过于极端，在图中未完整显示;自上而PE1Z-score图53：计算机设备行业三因素模型资料来源：，。注：自上而下第三张图的估值指PE，并根据过去1年的滚动数据进行Z-score标准化；数据截至2023/05端时，股价也可能会发生短期反转。销及影视院线的适用性较差。图54：传媒行业三因素模型 图55：传媒指数二级行业构成权重大小资料来源：，。注：部分数据过于极端，在图中未完整显示;自上而下第三张图的估值指E1年的滚动数据进行Z-ore2023/05

资料来源：，。注：该指数根据自由流通市值进行加权，数据截至2023/6/8变化；此外，流动性及资产价格这两个因素也会对游戏的表现产生一定的影响。但三因素模型对于广告营销及影视院线的适用性则较差，这或许与行业成长性较弱以及影视院线偏事件型投资有关。广告营销与宏观经济之间具有较强的关2021图56：游戏行业三因素模型 图57：广告营销行业三因素模型资料来源：，。注：部分数据过于极端，在图中未完整显示;自上而PE1Z-score

资料来源：，。注：部分数据过于极端，在图中未完整显示;自上而PB1Z-score图58：影视院线行业三因素模型资料来源：，。注：部分数据过于极端，在图中未完整显示;自上而下第三张图的估值指PB，并根据过去1年的滚动数据进行Z-score标准化；数据截至2023/05（如中国移动与中国电信AA在一定的影响。图59：通信行业三因素模型 图60：通信指数二级行业权重大小资料来源：，。注：自上而下第三张图的估值指PE，并根据过去1年的滚动数据进行Z-score标准化；数据截至2023/05

资料来源：，。注：该指数根据自由流通市值进行加权，数据截至2023/6/8备行业受3G、4G、5G技术进步及基站建设等因素的影响，也具有一定的周期性对通信服务行业受中国移动及中国电信近几年才在A股上市的影响，行业前后数据不可比，因此未予展示。图61：通信设备行业三因素模型资料来源：，。注：部分数据过于极端，在图中未完整显示;自上而下第三张图的估值指PE，并根据过去1年的滚动数据进行Z-score标准化；数据截至2023/05深入到细分行业进行研究。及工程机械仅会受到资产价格这一因素的影响。图62：机械设备行业三因素模型 图63：机械设备指数二级行业构成权重大小资料来源：，。注：部分数据过于极端，在图中未完整显示;自上而下第三张图的估值指E1年的滚动数据进行Z-ore2023/05

资料来源：，。注：该指数根据自由流通市值进行加权，数据截至2023/6/8期内也可能会出现短期的反转。况也较为一般。图64：通用设备行业三因素模型 图65：专用设备行业三因素模型资料来源：，。注：自上而下第三张图的估值指PE，并根据过去1年的滚动数据进行Z-score标准化；数据截至2023/05

资料来源：，。注：自上而下第三张图的估值指PE，并根据过去1年的滚动数据进行Z-score标准化；数据截至2023/05图66：自动化设备行业三因素模型 图67：工程机械行业三因素模型资料来源：，。注：自上而下第三张图的估值指PE，并根据过去1年的滚动数据进行Z-score标准化；数据截至2023/05

资料来源：，。注：自上而下第三张图的估值指PB，并根据过去1年的滚动数据进行Z-score标准化；数据截至2023/05轻工制造行业发展装印刷仅会受到极端估值的影响。图68：轻工制造行业三因素模型 图69：轻工制指数二级行业构成权重大小资料来源：，。注：部分数据过于极端，在图中未完整显示;自上而下第三张图的估值指E1年的滚动数据进行Z-ore2023/05

资料来源：，。注：该指数根据自由流通市值进行加权，数据截至2023/6/8因素会对行业股价产生影响。图70：家居用品行业三因素模型 图71：包装印刷行业三因素模型资料来源：，。注：部分数据过于极端，在图中未完整显示;