基本面量化模型跟踪2023年11月：坚定看多未来两年的中国股市

摘要 核心观点：分析师盈利预测大幅上调，基于三周期（库存周期+产能周期+人口周期）对万得全A指数2023Q4的内在价值估计为4,709点(2024Q1为4,906点)，相比上月估值上调100点；当前A股已经到了历史较低估值水平，且库存周期将带动上市公司整体盈利能力上行，坚定看多未来两年的中国股市。综合中信一级行业多维度指标，2023年11月看好“石油石化”、“钢铁”、“电力及公用事业”和“纺织服装”的相对收益。A股整体盈利预测与市场情绪：按照自下而上的分析师预期加总，预测2023Q4万得全A和万得全A非金融的ROE为8.23和7.82

（预测2024Q1分别为8.11

和7.81，2023Q3的ROETTM为8.16和7.51），分析师预期相比上月大幅上调；2023Q3真实值高于分析师预期，且万得全A非金融2023Q3的真实ROE相比2023Q2提升。周期定位方面，全球康波萧条期，中国人口周期下行，产能周期下行，库存周期上行，预测ROE于2023Q4开启上升趋势。基于三周期（库存周期+产能周期+人口周期）对万得全A指数2023Q4的内在价值估计为4,709点(2024Q1为4,906点)，相比上月估值上调100点；当前A股已经到了历史较低估值水平，且库存周期将带动上市公司整体盈利能力上行，坚定看多未来两年的中国股市。从PB分位数来看，截至2023年11月01号，万得全A的PB分位数为2.19，市场整体估值相比9月下降，且处于历史较低估值水平。中信一级行业配置：基于财务报表、分析师预期和行业中观数据构建行业景气度指标，“石油石化”、“钢铁”、“电力及公用事业”和“纺织服装”的景气度比较高。截至2023年11月01号，所有行业的PB分位数都低于50

，行业之间估值分化程度下降。当前机构关注“家电”行业的股票，“石油石化”行业的机构关注度从高位下降；最近一周“电力及公用事业”、“机械”

、“非银行金融”、“交通运输”、“传媒”行业的机构关注度在提升。当前“汽车”和“家电”行业处于触发拥挤指标阈值的状态，当前“汽车”和“家电”行业处于持续拥挤状态，近期整体拥挤信号和拥挤行业数量较少。综合多维度，2023年11月看多“石油石化”、

“钢铁”、“电力及公用事业”和“纺织服装”的相对收益；行业轮动策略历史详细业绩信息请关注Wind-PMS组合，“行业轮动相对收益@基本面+量价”。风险提示：量化模型基于历史数据总结的规律在未来可能失效。2提纲 3基本面量化框架和核心结论A股整体盈利预测与市场情绪中信一级行业配置单行业基本面量化风险提示在不完美的真实市场中价值投资图表：由权益类资产定价模型引申出研究维度理想国（有效市场假说）：一个没有证券交易成本、证券持有成本和信息成本的高效率市场；大家拥有的信息是一样的，对这些信息的理解也是一致且充分的，也就是说大家对证券的估值不仅是一样的，而且是在现有信息基础上最准确的；在有效资本市场上，证券的价格等于它的价值。真实市场（噪声投资者模型）：精明投资者（信息投资者）对理性预期收益作出反应，但反应的程度受他们的财富限制，在时间t对股票的需求𝑄_𝑡表示为总流通股的一部分，𝑸𝒕

=

𝑬𝒕

𝑹𝒕

−

𝝆Τ∅

。其中，

𝑅_𝑡是时间t股票的实际回报率，

𝜌是精明投资者对股票无需求时的预期实际回报率，∅是精明投资者持有所有股票时的风险溢价。噪声投资者（普通投资者）没有对理性预期收益作出反应，而对新闻反应过度或难以抵挡风气的冲击，假设𝒀_𝒕为普通投资者要求的每股股票总价值。市场均衡要求𝑄_𝑡+Y_𝑡∕𝑃_𝑡

=1。当套利成本不等于零时，错误定价是一种均衡现象。价值投资（剩余收益模型）：根据剩余收益模型，一家公司的价值等于其当前账面价值和未来预期剩余收益现值之和。剩余收益模型使得我们可以依据企业财务报表数据，根据公司未来现金流计算现值来估算公司价值。价值投资即寻找质量好的公司和以“合理的价格”买入。𝒕𝑷=

෍𝒌=𝟎∞𝒕 𝒕+𝒌𝑬

𝑫 +∅𝑬𝒕

𝒀𝒕+𝒌𝟏+𝝆+∅

𝒌+𝟏𝒕𝒊=𝟏𝑷∗=𝑩𝒕+

σ∞

𝑬𝒕𝑹𝑶𝑬𝒕+𝒊−𝒓𝒆

×𝑩𝒕+𝒊−𝟏

𝟏+𝒓𝒆

𝒊𝒀𝒕价值市场质量盈利能力盈余质量经营效率投融资决策资产结构资料来源：《基本面量化投资》张然

汪荣飞

著，中信建投市场参与者信号市场价格信号市场情绪信号4剩余收益模型 做权益策略的前提是如何给权益类资产定价，进而弄清驱动市场涨跌的基本面因素。20世纪90年代初期，James

Ohlson教授发表了一系列有影响力的有关估值的文章，并介绍了剩余收益模型(ResidualIncome

Model,

RIM)，特别强调剩余收益模型对于理解会计数据和企业价值的关系。根据剩余收益模型，一家公司的价值等于其当前账面价值和未来预期剩余收益现值之和，即：∗𝑡 𝒕𝑃=𝑩+෍∞𝒕=𝑩+

෍𝒊=𝟏

𝒊=𝟏∞𝒕5] 𝑬

[(𝑹𝑶𝑬𝒕+𝒊−𝒓𝒆)×

𝑩𝒕+𝒊−𝟏]𝑬𝒕[𝑵𝑰𝒕+𝒊−𝒓𝒆×

𝑩𝒕+𝒊−𝟏(𝟏+

𝒓𝒆)

𝒊 (𝟏+𝒓𝒆)

𝒊其中，𝑩𝒕

为公司在时间t的账面价值，𝑬𝒕[·

]为公司在时间t的期望值，𝑵

𝑰𝒕+𝒊

为第t+i期的净收入，𝒓𝒆

为权益资本成本，即股权要求回报率，𝑹𝑶𝑬𝒕+𝒊为第t+i期账面资产税后收益率，期间t的剩余收益(RI)定义为期间t的收益减去基期资本成本的正常收益，公式为𝑅𝐼𝑡

=

𝑵𝑰𝒕

−𝒓𝒆𝑩𝒕−𝟏剩余收益模型使得我们可以依据企业财务报表数据估算公司价值（根据公司未来现金流计算现值），公司价值始终是两项之和：投入资本和未来剩余收益的现值。万得全A内在价值图表：基于剩余收益模型估算万得全A的内在价值资料来源：wind，中信建投基于三周期（库存周期+产能周期+人口周期）对万得全A指数2023Q4的内在价值估计为4,709点(2024Q1为4,906点)，相比上月估值上调100点，万得全A指数2023年11月1号的收盘价为4,641点。当前A股已经到历史较低估值水平，且库存周期将带动上市公司整体盈利能力上行，坚定看多未来两年的中国股市！3,000

2,000

1,000

02001-122002-052002-102003-032003-082004-012004-062004-112005-042005-092006-022006-072006-122007-052007-102008-032008-082009-012009-062009-112010-042010-092011-022011-072011-122012-052012-102013-032013-082014-012014-062014-112015-042015-092016-022016-072016-122017-052017-102018-032018-082019-012019-062019-112020-042020-092021-022021-072021-122022-052022-102023-032023-082024-012024-062024-112025-042025-09万得全A收盘价(右轴)8,000

7,000

6,000

5,000

4,000

4,641.40 6价值(三周期)价值(两周期)

市场情绪(三周期)

市场情绪(两周期)行业轮动相对收益@基本面+量价00.05

0.1

0.15

-0.05

2022-11 2022-12 2023-01 2023-02 2023-03 2023-04 2023-05 2023-06 2023-07 2023-08 2023-09 2023-10 2023-11资料来源：wind，中信建投“行业轮动相对收益@基本面+量价”从多维度分析中信一级行业，当前配置

“石油石化”、“钢铁”、“电力及公用事业”和“纺织服装”。7

详细历史持仓信息和业绩请关注Wind-PMS公开组合“行业轮动相对收益@基本面+量价”。图表：行业轮动相对收益@基本面+量价

模拟组合过去一年业绩超额收益 行业轮动相对收益@基本面+量价

总回报（%） 基准总回报0.2

提纲 8基本面量化框架和核心结论A股整体盈利预测与市场情绪中信一级行业配置单行业基本面量化风险提示全部A股ROE实时预测9图表：正式财报、业绩快报和业绩预告的发布时间汇总资料来源：wind，中信建投为了高频跟踪上市公司的盈利能力，我们可以把业绩快报、业绩预告和分析师预期数据与正式财报有机结合。业绩快报会提前公布企业的归属母公司股东的净利润、基本每股收益、营业收入、营业利润、利润总额和净资产收益率指标，业绩预告主要给出企业预测净利润的上下限；分析师预期数据为分析师对企业未来三年净利润、每股收益、净资产收益率、营业收入、每股现金流、每股净资产、息税前利润、息税折旧摊销前利润、利润总额、营业利润和每股股利的预测。一季报4月30日截止年报深交所中小板、创业板如在3-4月披露年报的需在2月底前披露业绩快报;其他公司非强制性披露一季报4月15日截止财务报表业绩快报业绩预告年报次年4月30日截止半年报深交所鼓励半年报在8月披露的中小板公司在7月底前披露；其他公司无强制要求三季报10月15日截止半年报7月15日截止年报次年1月31日截止半年报8月31日截止三季报10月31日截止二月三月四月五月六月七月八月九月十月十一月十二月次年一月全部A股ROE实时预测图表：预测企业未来一个季度的净利润资料来源：wind，中信建投按照剩余收益模型，影响一家公司价值的关键基本面变量是净资产回报率（ROE），所以我们尝试预测行业未来一个季度的ROE并基于ROE构造景气度指标；先预测净利润，基于对企业下个季度的净利润预测，通过整体法合成对中信一级行业下个季度净利润的预测，进而预测中信一级行业未来一个季度的ROE。是否发布正式财报10是否发布业绩快报是否发布业绩预告正式财报业绩快报业绩预告YNYNYN是否有分析师覆盖分析师预期YN上年同期数据填充全部A股ROE实时预测图表：预测万得全A和万得全A非金融指数的未来ROE资料来源：wind，中信建投按照自下而上的分析师预期加总，预测2023Q4万得全A和万得全A非金融的ROE为8.23%和7.82%（预测2024Q1分别为8.11%和7.81%），分析师预期相比上月大幅上调，2023Q3的ROETTM为8.16%和7.51%；2023Q3真实值高于分析师预期，且万得全A非金融2023Q3的ROE相比2023Q2提升。50.00%75.00%80.00%90.00%85.00%95.00%100.00%0.00%6.00%70.00%4.00%

65.00%60.00%2.00%55.00%8.00%10.00%12.00%2015-012015-042015-072015-102016-012016-042016-072016-102017-012017-042017-072017-102018-012018-042018-072018-102019-012019-042019-072019-102020-012020-042020-072020-102021-012021-042021-072021-102022-012022-042022-072022-102023-012023-042023-072023-102024-012024-042024-072024-102025-012025-042025-072025-10万得全A非金融（预测）万得全A（绝对预测偏差）万得全A（真实）万得全A非金融（绝对预测偏差）万得全A非金融（真实）万得全A（预测）新信息率（全部A股，右轴）11周期定位图表：历史上的五轮康波周期资料来源：荷兰经济学家雅各布·范·杜因，中信建投生产力决定生产关系。过去两百年历史进步的主要动力靠科技-生产力突破，周期繁荣阶段一般经历13至20年，衰退阶段经历8至11年，萧条阶段经历7至10年，回升阶段经历10至20年，一个完整的康波周期在40年至60年之间。大数据和人工智能或引领下一轮智能化的康波周期。衰退期1815-1825（10年）萧条期回升期 繁荣期1836-1845

1845-1866（9年） （21年）衰退期1866-1873（7年）萧条期1873-1883（10年）回升期1883-1892（9年）繁荣期1892-1913（21年）萧条期回升期1937-1948（11年）繁荣期1948-1966（18年）萧条期1973-1982（9年）回升期1982-1991（9年）繁荣期1991-2008（17年）萧条期2020-？回升期？衰退期1966-1973（7年）衰退期1920-1929（9年）衰退期2008-2020（12年）纺织和蒸汽机技术（63年）钢铁和铁路（47年）信息技术？汽车和电子计算机（43年）1825-1836（11年）注：1802-1815为拿破仑战争1929-1937（8年）注：1913-1920为一战1931-1945为二战电气和重化工业（56年）ChatGPT12AGI繁荣期1782-1802（20年）周期定位图表：中国三周期（库存周期、产能周期和人口周期）示意图资料来源：wind，中信建投我国人口周期于2010年见顶回落，产能周期于2021Q3后见顶回落，库存周期于2021Q3见顶回落并将持续到2023Q2，预测企业盈利2023Q3见底后回升。2021-09-012023-06-012001-122002-072003-022003-092004-042004-112005-062006-012006-082007-032007-102008-052008-122009-072010-022010-092011-042011-112012-062013-012013-082014-032014-102015-052015-122016-072017-022017-092018-042018-112019-062020-012020-082021-032021-102022-052022-122023-072024-022024-092025-042025-11库存周期产能周期人口周期13人口周期的印证图表：基于队列要素模型预测中国人口（百万人）资料来源：wind，中信建投我国劳动年龄人口（15-59岁，含不满60周岁）人数的高点在2013年，为1,010.41百万人，预测劳动年龄人口先上行到2026年，然后再持续下降到2050年；就业人员的高点在2014年，为763.49百万人；核心劳动力（25-55岁）人数的高点在2017年，699.53百万人，预测核心劳动力人数持续下降到2050年。人口因素对股市的负面影响从2015年开始变得比较显著，且作用逐渐增强。0.00200.00

600.00

2017,

699.53400.00

1,000.00

2014,

763.49800.00

1,200.00

2013,

1,010.41194919511953195519571959196119631965196719691971197319751977197919811983198519871989199119931995199719992001200320052007200920112013201520172019202120232025202720292031203320352037203920412043204520472049人口数:年龄:0-14（真实）人口数:年龄:15-64（预测）核心劳动力(25-55，真实，右轴)人口数:年龄:0-14（预测）人口数:年龄:65及以上（真实）核心劳动力(25-55，预测，右轴)人口数:年龄:15-64（真实）人口数:年龄:65及以上（预测）就业人员：合计14人口通过GDP影响股票市场价值 根据柯布-道格拉斯生产函数，𝒀

=

𝑨𝑲𝜶𝑳

𝟏−𝜶

，一个国家的产出水平由资本(capital)、劳动力(labor)和技术发展水平共同决定；其中，𝑨为全要素生产率(total

factor

productivity,

TFP)，代表了经济的整体劳动生产率或科技水平，𝑲为实物资本水平(capital)，𝑳为劳动力水平(labor)，𝜶为资本产出弹性或资本要素占收入的比例，

𝟏

−

𝜶

为劳动产出弹性或劳动要素占收入的比例由柯布-道格拉斯生产函数变形可得索罗增长核算方程，%∆𝒀

=

%∆𝑨

+

𝜶%∆𝑲

+

𝟏

−

𝜶

%∆𝑳，

%∆𝒀为GDP增长率，%∆𝑨为全要素生长率增长率，

%∆𝑲为资本增长率，

∆𝑳为劳动力增长率；和劳动力生产率增长核算方程，

%∆𝒀

=

%∆𝒚

+

%∆𝑳，%∆𝒚为长期劳动率增长率，受资本深化和技术进步影响；所以，经济增长的影响因素主要有两个：一个是质的增长，即劳动生产率的提升（%∆𝒚），另一个是量的增长，即劳动力或总劳动时间的增加（%∆𝑳

）𝑬𝑮𝑫𝑷

𝑬

𝑮𝑫𝑷对整个股票市场的总价值(𝑷)进行拆解，𝑷

=

𝑮𝑫𝑷

× ×

𝑷，其中，

𝑬为所有企业的总收益(earnings)， 𝑬

为企业收益占GDP的比例𝑬(share

of

corporate

earnings/profits

in

GDP)，

𝑷为市盈率(price-to-earnings

ratio,

𝑷Τ𝑬

multiple)；等式两边取对数并同时求偏导，得到：𝑮𝑫𝑷%∆𝑷=%∆𝑮𝑫𝑷+%∆𝑬𝑷𝑺+

%∆𝑷𝑬𝑷𝑺𝑮𝑫𝑷由此可知，股票市场价值的变化率由三个部分组成：GDP变化率(%∆𝑮𝑫𝑷)、企业收益占GDP比例的变化率(%∆

𝑬𝑷𝑺

)以及市盈率的变化率(∆

𝑷

);长期，企业收益占GDP比例和市盈率均保持稳定水平，GDP增长率对股票市场价值其主导作用；人口周期下行带来的GDP增速下行，15𝑬𝑷𝑺会对股票市场价值增长带来负面影响。市场情绪图表：市场成交额及其分布资料来源：wind，中信建投市场情绪最终反映在交易行为上，导致市场价格偏离内在价值；从成交额来看，近期成交额有所回升。0.002,000.004,000.006,000.008,000.0010,000.0012,000.0014,000.0016,000.0018,000.000.00%20.00%40.00%60.00%80.00%100.00%120.00%2019-12-122020-01-122020-02-122020-03-122020-04-122020-05-122020-06-122020-07-122020-08-122020-09-122020-10-122020-11-122020-12-122021-01-122021-02-122021-03-122021-04-122021-05-122021-06-122021-07-122021-08-122021-09-122021-10-122021-11-122021-12-122022-01-122022-02-122022-03-122022-04-122022-05-122022-06-122022-07-122022-08-122022-09-122022-10-122022-11-122022-12-122023-01-122023-02-122023-03-122023-04-122023-05-122023-06-122023-07-122023-08-122023-09-122023-10-12沪深300中证500中证1000其它上证50创业板指全市场成交额(亿,右轴)16市场情绪图表：四低频交易拥挤指标触发的拥挤信号个数和拥挤行业个数资料来源：wind，中信建投流动性、成分股扩散、波动率和成分股一致性为四个比较低频的拥挤度指标；当四低频拥挤度触发信号偏多和提示的拥挤行业偏多时，市场整体也往往会有不同幅度的下跌调整，近期整体拥挤信号和拥挤行业数量较少。01,0002,0003,0004,0005,0006,0007,0008,0002040608010012002013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

2020

2021

2022

2023持续拥挤信号触发拥挤阈值行业个数万得全A(右轴)17提纲 18基本面量化框架和核心结论A股整体盈利预测与市场情绪中信一级行业配置单行业基本面量化风险提示中信一级行业配置 19中信一级行业配置中信一级行业产业链梳理多维度行业配置中信一级行业产业链梳理图表：基于中信一级行业投入产出表（2018年）构建的各类系数资料来源：国家统计局，中信建投根据投入产出表，可以计算各类系数来反映行业在产业链中的地位和前后联系：1、感应度系数，反应该行业增加一单位最初投入对国民经济各部门的推动程度；2、产业感应度系数，综合考虑投入占比和单位产值对国民经济的推动；3、影响力系数，反映该行业增加一单位最终需求对国民经济各部门的需求波及程度；4、产业影响力系数，综合考虑需求占比和单位需求对国民经济的拉动；5、前向联系，当国民经济各部门都增加单位最终产品时完全需要的此行业产品；6、后向联系，此行业增加单位最终产品对整个国民经济的拉动作用；7、平均前向APL，该行业成本变化后对其他行业的产出造成影响要经过的平均轮次；8、平均后向APL，该行业需求变化后对其他行业的产出造成影响要经过的平均轮次；9、上游度系数，该行业产品在达到最终需求之前还需要经历的生产阶段数目。中信一级行业 感应度系数 产业感应度系数 影响力系数 产业影响力系数 前向联系 后向联系 平均前向APL 平均后向APL参数值 排序 参数值 排序 参数值 排序 参数值 排序 参数值 排序 参数值 排序 参数值 排序 参数值 排序上游度系数参数值排序石油石化2.2510.0591.01150.01176.6712.83154.2924.0115.361煤炭1.5340.03150.81220.00264.5442.26223.9633.14214.414有色金属1.9420.03121.1860.01185.7423.3064.3213.8535.232电力及公用事业0.82180.0840.83210.00232.44182.33213.16162.82272.4119钢铁1.1960.03131.04130.02133.5362.91133.8843.5283.506基础化工1.4250.0671.1390.0744.2153.1693.42103.43104.305建筑0.36270.03141.10110.01211.08273.09113.16153.05231.0827建材0.84170.02171.04140.01162.50172.91143.08193.25172.5216轻工制造1.0090.02181.12100.0682.9693.15103.12173.33143.1710机械0.88150.04101.1770.1612.60153.2873.02213.26162.6415电力设备及新能源0.91130.01251.2530.0772.68133.5033.21133.4992.8113汽车0.79210.01221.2240.02122.33213.4243.7973.5372.3321商贸零售0.92110.1020.64270.0592.72111.79272.72273.17192.7914消费者服务0.82190.03110.88180.00242.42192.46182.89243.01242.4518家电0.53260.00271.2820.02111.57263.5823.35123.43121.7125纺织服装0.90140.01211.2250.1222.68143.4153.5993.8623.367医药0.86160.01260.99160.01192.54162.77163.6083.21182.5117食品饮料0.81200.03160.97170.02142.39202.73173.35113.43112.3820农林牧渔0.98100.0830.70260.00222.91101.95263.8363.30153.0211银行1.1070.0660.70250.00273.2571.97252.91233.14203.298非银行金融0.72220.01240.78230.00252.13222.18233.20143.35132.1522房地产0.92120.1010.76240.02152.71122.12242.95222.98252.8112交通运输1.0780.0650.85190.04103.1682.40192.84253.07223.239电子1.5930.02191.3110.0764.7133.6913.8553.7044.693通信0.62240.01231.1780.1131.84243.2783.05203.5961.9724计算机0.68230.01201.05120.0752.01232.95123.12183.6252.0623传媒0.54250.0680.83200.01201.61252.34202.73262.85261.622620中信一级行业产业链梳理图表：基于投入产出表（2018年）的产业链梳理资料来源：国家统计局，中信建投基于投入产出表构建的各类系数和行业基本面逻辑，可以梳理出中信一级行业的产业链。上游石油石化下游纺织服装医药轻工制造建筑中游农林牧渔交通运输电力设备及新能源建材煤炭有色金属电子钢铁机械汽车家电TMT传媒计算机消费者服务非银行金融通信食品饮料电力及公用事业基础化工银行房地产商贸零售21中信一级行业配置 22中信一级行业配置中信一级行业产业链梳理多维度行业配置战略投资净额增速2007-122008-062008-122009-062009-122010-062010-122011-062011-122012-062012-122013-062013-122014-062014-122015-062015-122016-062016-122017-062017-122018-062018-122019-062019-122020-062020-122021-062021-122022-062022-122023-06战略投资净额增速全部股票13.13%16.07%15.43%12.80%12.52%12.01%9.44%12.16%12.25%11.84%10.41%9.31%8.06%7.83%7.14%6.99%6.68%6.94%7.03%6.91%6.26%6.06%7.01%6.99%6.44%5.93%5.89%6.06%5.85%5.48%5.73%6.33%全部股票非金融12.89%15.48%14.67%12.17%11.67%11.32%9.20%11.46%11.70%11.24%9.59%8.46%7.13%6.81%5.98%5.83%5.59%5.86%5.87%5.45%5.28%5.56%6.52%6.56%6.10%5.53%5.61%5.86%5.69%5.51%5.94%6.44%非金融石油石化15.95%16.88%17.58%17.72%15.04%13.58%6.44%10.30%11.27%13.49%11.59%9.19%7.14%7.31%6.11%5.06%1.77%-0.33%-2.16%-3.09%-0.58%0.85%4.59%7.05%7.95%6.65%1.68%0.94%4.41%5.85%4.97%5.39%石油石化煤炭16.27%18.41%18.93%16.27%17.66%17.58%4.47%9.89%15.02%14.95%13.75%11.69%8.18%6.80%4.58%2.99%1.82%1.46%0.64%-0.95%1.86%3.01%0.25%0.73%0.47%0.29%1.26%0.95%0.29%0.15%2.32%3.13%煤炭有色金属15.05%26.74%22.73%14.34%10.51%10.50%12.55%11.33%12.88%13.86%11.88%10.42%7.95%4.24%4.70%4.10%2.66%1.88%5.50%6.47%2.75%2.63%5.55%6.46%6.21%4.44%4.76%5.01%2.93%5.01%7.68%8.26%有色金属电力及公用事业14.17%17.55%16.68%11.72%14.04%13.74%10.05%8.78%7.36%7.45%5.68%4.98%5.27%4.94%4.30%5.20%5.79%6.64%5.75%4.57%4.45%3.82%3.28%3.24%2.97%3.42%4.91%4.65%3.67%3.19%3.61%6.27%电力及公用事业钢铁13.67%14.76%11.00%7.05%4.03%2.17%1.51%1.95%3.94%2.42%1.12%3.26%3.43%2.22%1.38%1.18%3.53%3.11%0.00%-1.35%-3.06%-1.91%-0.48%0.02%0.07%-0.71%1.17%2.57%0.18%-1.60%0.16%-0.09%钢铁基础化工11.64%12.72%12.97%11.69%9.02%8.73%9.53%11.86%18.39%17.96%14.22%12.12%10.18%8.12%6.28%4.03%3.09%3.90%6.93%7.93%5.63%7.59%5.73%5.69%5.05%4.25%6.29%8.32%10.10%11.63%14.60%14.87%基础化工建筑22.05%26.00%23.59%21.86%22.66%21.09%29.54%23.52%12.99%10.42%10.57%9.71%11.36%14.81%16.37%16.94%17.65%15.10%9.00%10.42%13.90%12.25%13.50%13.82%13.01%13.47%16.46%14.41%8.95%6.74%6.67%7.13%建筑建材14.17%20.15%20.69%19.48%19.52%21.01%19.82%17.61%14.16%12.36%9.74%6.93%5.80%3.77%2.15%2.43%1.60%0.53%0.24%-0.25%-0.05%0.64%2.99%4.81%7.94%7.64%4.76%5.76%11.99%14.61%5.60%2.24%建材轻工制造6.96%4.78%7.11%7.94%11.04%12.00%18.58%16.90%13.80%10.96%8.67%7.29%5.87%5.03%5.64%5.88%5.08%5.12%7.16%8.01%10.95%13.80%15.09%12.50%8.58%6.61%6.73%9.47%9.43%7.77%6.70%5.27%轻工制造机械21.56%28.00%27.73%26.54%13.60%15.62%16.43%19.78%22.03%17.96%13.04%8.76%6.42%6.72%7.45%7.32%8.07%7.79%8.80%5.15%4.05%6.43%8.14%6.21%6.07%5.51%4.46%6.26%8.09%6.47%6.43%6.77%机械电力设备及新能源7.96%17.99%23.62%24.88%24.90%20.90%30.33%25.79%23.90%20.99%16.58%13.87%10.79%8.19%7.11%9.59%12.67%15.02%14.51%14.92%14.87%13.86%10.50%9.13%7.72%8.04%8.33%10.39%12.93%13.93%15.87%15.79%电力设备及新能源国防军工8.72%17.65%22.64%11.57%10.21%8.36%11.01%9.33%10.82%9.91%7.81%6.87%7.66%7.80%7.46%5.73%3.53%3.18%4.03%3.72%2.69%3.78%4.99%4.65%3.07%2.64%2.85%3.50%4.17%3.31%5.50%5.94%国防军工汽车7.63%8.07%9.30%6.35%2.47%-10.28%4.45%23.75%17.09%15.97%14.68%10.91%9.11%9.76%7.36%7.80%6.52%8.95%11.59%9.39%7.08%9.00%9.33%8.18%6.19%1.56%-0.06%-0.11%3.20%4.56%9.38%11.80%汽车商贸零售9.31%15.49%18.88%12.52%7.96%9.29%19.02%12.45%13.86%13.69%11.65%10.78%9.23%9.89%9.37%6.64%4.89%2.53%1.68%3.26%6.54%5.59%4.87%5.24%9.47%8.91%3.94%1.77%1.73%0.27%-1.52%-2.57%商贸零售消费者服务14.05%16.87%9.90%6.15%5.14%7.98%11.16%14.13%17.40%20.07%12.13%14.64%13.04%8.96%6.60%11.30%12.85%38.97%43.53%7.82%4.11%2.31%3.79%5.43%10.40%9.14%6.07%7.71%4.15%-0.48%1.55%4.33%消费者服务家电0.84%6.47%13.99%12.00%6.08%8.84%33.13%44.42%40.64%21.79%8.85%4.18%3.04%1.80%4.95%9.76%19.88%46.41%34.49%22.72%18.51%10.01%21.10%13.12%12.60%10.57%8.04%9.21%12.79%9.90%8.76%7.16%家电纺织服装14.21%20.98%17.36%7.92%2.74%4.96%6.92%12.25%14.01%10.38%6.69%5.83%5.44%6.16%9.58%8.86%12.03%9.45%6.85%10.31%13.32%13.73%9.15%5.37%4.08%0.85%-0.23%3.29%5.53%3.67%3.93%2.57%纺织服装医药2.55%3.61%3.54%1.64%6.00%10.82%12.25%15.78%20.17%19.68%18.64%19.08%16.18%15.11%13.85%13.50%17.40%17.73%19.07%18.43%16.54%18.05%17.56%15.91%12.88%10.46%11.38%14.15%15.86%13.78%11.78%10.58%医药食品饮料4.29%4.72%5.63%4.91%12.42%14.58%10.33%21.36%24.42%22.74%18.88%17.50%12.49%12.25%10.35%7.93%5.02%2.39%2.34%5.12%4.79%5.35%9.59%10.28%12.43%8.02%6.98%11.24%11.36%10.76%9.92%8.76%食品饮料农林牧渔5.00%10.34%12.01%8.31%7.39%7.65%8.79%8.90%12.03%12.76%13.24%11.50%11.83%12.62%8.37%7.07%6.14%8.57%16.94%15.24%13.97%13.86%11.28%9.45%19.09%32.11%38.44%33.85%14.35%4.72%4.18%3.27%农林牧渔银行23.38%112.08%126.21%55.97%124.76%96.10%-264.93%77.97%67.43%73.36%104.53%110.97%124.15%139.42%142.64%140.32%115.32%95.44%126.19%138.61%80.86%78.33%94.33%89.64%82.24%59.10%46.95%43.17%37.26%23.82%12.03%11.00%银行非银行金融57.47%56.16%46.43%19.82%12.95%11.36%29.70%5.43%9.51%9.35%9.87%10.16%10.26%14.41%25.61%30.32%44.94%56.54%46.15%54.40%30.37%6.91%4.25%3.29%0.21%0.59%1.64%1.37%0.91%-1.04%-1.86%-1.81%非银行金融房地产24.31%25.18%15.71%9.40%16.34%18.64%15.16%18.14%13.86%6.93%6.59%8.46%14.90%20.45%12.93%9.34%18.66%25.79%31.84%42.97%36.23%22.43%20.03%17.30%11.18%11.68%11.65%9.12%6.24%1.98%1.53%1.92%房地产交通运输11.28%14.22%9.13%6.04%7.61%8.31%9.87%9.25%6.67%4.95%4.00%4.45%2.63%2.63%3.54%3.81%3.47%3.56%7.49%7.42%4.27%4.50%5.08%4.95%2.14%1.28%2.23%2.60%3.65%1.77%1.15%1.68%交通运输电子6.93%9.34%8.58%6.21%6.74%20.75%37.05%48.12%33.56%18.93%11.70%15.32%19.55%17.68%18.00%21.53%20.80%18.31%28.30%35.28%25.61%22.45%20.86%17.00%12.18%11.87%17.53%17.53%12.14%11.42%11.00%9.39%电子通信-0.21%0.54%0.94%6.93%10.24%11.02%6.35%5.20%7.49%7.73%10.26%8.79%2.37%1.25%0.34%1.80%5.49%7.05%5.65%5.36%-1.36%-2.64%0.39%-0.83%2.61%1.66%-0.99%-0.22%0.35%8.50%9.22%8.72%通信计算机6.88%12.44%23.86%13.65%16.22%19.94%22.10%21.63%24.33%25.42%19.17%15.11%17.62%18.91%17.08%19.32%30.38%52.48%50.14%40.04%45.36%62.29%48.53%28.50%19.95%22.46%15.44%17.86%17.93%12.08%14.33%15.12%计算机传媒12.06%23.26%16.58%5.65%5.36%7.33%14.25%15.38%16.48%15.66%9.62%13.99%14.99%12.32%20.53%25.78%37.97%45.62%42.98%34.27%20.24%39.85%33.80%19.36%5.87%-1.27%2.57%5.08%-1.58%-4.64%-3.79%-2.30%传媒综合-1.99%-0.47%3.88%1.21%-1.75%3.44%7.53%11.48%24.66%23.81%24.59%20.56%21.96%20.04%4.13%3.37%2.95%1.97%4.17%2.24%0.42%3.76%5.15%2.19%1.49%0.06%-2.31%0.72%1.02%-0.40%4.17%2.53%综合综合金融27.25%14.51%10.79%16.24%20.38%19.13%12.50%13.60%综合金融23行业生命周期图表：战略投资净额增速资料来源：wind，中信建投每个行业有自己的生命周期，我们通过现金流量表中企业的长期资产和并购相关现金流能够观察一家企业的产能是处于扩张状态还是收缩状态；定义：“战略投资净额=长期资产投资净额+并购活动净合并额”。2023年整体战略投资净额增速有所回升，基础化工、电力设备及新能源、汽车和计算机的战略投资净额平均增速高于10%，是产能扩张较为显著的行业。景气度图表：景气度的三个层次（左）

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最新一期中信一级行业景气度（右）资料来源：wind，中信建投对于中信一级行业，以财务数据为基础构造景气度，对于信息率大于50%的行业采用分析师预期数据修正景气度，对于有行业基本面量化观点的行业进一步修正景气度，得到“财务复合+分析师修正+基本面修正”景气度指标；当前景气度最高的4个行业：石油石化、电力及公用事业、钢铁和纺织服装。分析师预期中观行业基本面微观财务分析石油石化煤炭有色金属电力及公用事业钢铁基础化工建筑建材轻工制造日期

2023/8/312023/9/282023/10/312023/8/312023/9/282023/10/312023/8/312023/9/282023/10/312023/8/312023/9/282023/10/312023/6/302023/9/302023/6/302023/9/302023/6/302023/9/302023/6/302023/9/302023/6/302023/9/302023/6/302023/9/302023/9/28

2023/10/313.67

3.67

5.67

61.22

60.00

61.22

9.82

9.70

10.79

-0.12

-0.24

0.30

5.20

5.53

46.95

47.43

-5.73

5.30

-5.82

6.40

-6.25

5.96

9.94

10.49

1

1-5.33

-5.00

-4.33

72.22

69.44

69.44

14.72

14.73

13.52

-3.20

-3.19

-2.84

22.54

21.07

45.46

46.91

-17.22

-7.90

-15.63

-7.95

-14.40

-7.85

17.92

16.35

-1

-1-5.33

-5.33

-4.67

73.77

72.36

69.67

12.82

12.62

10.63

-1.03

-1.19

-2.30

6.48

6.19

52.88

52.09

-12.39

-5.64

-9.06

-2.75

-8.09

-1.54

13.85

12.93

-1

-13.003.004.0047.3746.0546.416.026.007.74-0.16-0.190.497.419.0965.2164.1710.9921.1912.0520.6110.8017.756.18

7.25-5.333.335.3376.9276.9273.082.892.753.971.831.681.340.451.1554.8754.75-61.21192.10-54.56149.66-54.57140.96

1.07

2.63 1 1-3.33-3.330.67

57.2156.5658.008.078.107.96-0.21-0.310.537.837.1649.1147.71-23.36-9.67-23.46-10.04-24.30-10.18

8.29

7.43 1 -1-4.00-4.00-5.0047.8048.4347.136.266.316.03-0.85-0.83-0.902.932.8678.1075.98

0.35

-1.47 0.52-0.83-0.24-0.827.11

6.93-0.50-0.50-0.5054.7653.5753.574.844.665.230.190.000.845.094.8651.0250.24-12.36-4.50-13.82-4.44-13.71-4.99

4.65

4.38 0 0-4.00-2.673.3357.6254.3854.005.445.527.130.410.412.074.174.2748.7348.54-7.571.52-8.040.94-8.56-0.225.03

5.06机械 2.003.33-2.0057.6455.3556.737.007.037.56-0.02-0.010.617.337.3855.8953.92

3.94

1.43 4.021.62