各板块业绩预告历史上偏离实际值有多大?——“基本面量化”系列思考之六

论坛 期权论坛 期权     
鲁明量化全视角   2018-4-28 23:00   4037   0

本月辩题:各板块业绩预告历史上偏离实际值有多大?
   最近上市公司年报和一季度财报开始集中发布。另外,发布正式财报之前,根据上交所和深交所的规则,部分公司需要提前发布业绩预告,投资者也会根据业绩预告数据提取测算不同板块业绩增速情况。但是,不同板块的业绩预告披露条件差别很大。这里我们就这个话题做了细致的分析,主要想讲清楚三个问题:1)不同板块的业绩预告披露细则的主要差异;2)历史上的业绩预告和真实财报的差异到底有多大;3)能否通过业绩预告来提前估算部分行业的最新财报的业绩增速情况。
  业绩预告披露率:创业板>中小板>深交所主板>上交所主板。其中创业板披露率基本为100%,中小板和创业板的差异主要在一季报披露率约为50%,其余财报基本为100%。深交所主板披露率比较稳定,维持在55%~60%的区间。上交所主板的披露率最低,年报披露率为20%~30%,其余季报披露率在10%以内。
创业板业绩预告的历史准确性:1)大部分季度下,业绩预告估算的同比增速都高于实际净利润增速,高估中位数2%左右;2)每年年报的业绩预告的高估程度都很大,会导致四季报单季度同比增速高估10%左右,事实上,这是由于资产减值、坏账计提准备多数是在年报里面才体现造成的。
创业板分行业来看,计算机、医药和基础化工在一季度业绩增速都有明显的改善,电子元器件略微改善,而机械行业单季度净利润增速则出现明显的下滑。


大类板块收益分析
我们从行业指数涨跌幅的表现出发对行业做一个初步的归类,然后再依据行业属性去做微调,最终可以将中信28个一级行业(综合除外)分为7个大类:金融、上游原材料、中游制造、典型消费、其他消费、TMT、基础设施建设及运营。2018月3月份, TMT板块表现最好(5.2%),成长股风格继续占优。

行业基本面热点定量分析和模型跟踪
热点一:根据季节效应,我们判断生猪价格会于5~6月份开始回升,短期机会可以考虑参与,但是新一轮的猪周期开启还为时尚早,需要数据的进一步验证。
热点二:受4~5月份厂商停产检修的影响,轻质纯碱价格近期开始上涨,但是中长期来看,下游玻璃需求端并没有起来,而且受房地产下行的影响,预计短期内这个趋势很难逆转,因此也只是一个4~5月份的阶段性机会。
根据我们的行业基本面业绩预测模型,家电、轻工制造、汽车等行业业绩会继续下滑,医药、电子业绩增速继续维持,处于高景气状态。
1本月辩题:各板块业绩预告历史上偏离实际值有多大?
1.1 辩题的提出背景
上市公司的2017年年报和2018年一季度财报于近期开始集中发布。另外,发布正式财报之前,根据上交所和深交所的规则,部分公司需要提前发布业绩预告。而且,不同板块的业绩预告披露条件差别很大,比如说上交所只要求满足一定条件的股票提前发布年报的业绩预告,而创业板则要求所有股票必须提前披露每一季度财报的业绩预告。这里我们就这个话题做了细致的分析,主要想讲清楚三个问题:1)不同板块的业绩预告披露细则的主要差异;2)历史上的业绩预告和真实财报的差异到底有多大;3)能否通过业绩预告来提前估算部分行业的最新财报的业绩增速情况。


1.2 不同板块业绩预告披露细则差异
根据上交所和深交所的规则,不同板块的业绩预告披露细致有显著的差异:1)上交所主板只对年报披露做了规定,其余季报没有;2)深交所主板每个季报都规定了必须披露条件;3)深交所中小板一季报有规定披露条件,其余季报强制披露;4)深交所创业板每期季报都强制披露。另外,必须披露条件主要有三个:净利润为负、净利润同比上升或下降50%、扭亏为盈。


从数据上来看,我们统计了过去5年每个季度四大板块的业绩预告披露率,如下图所示。可以看出,业绩预告披露率的分布:创业板>中小板>深交所主板>上交所主板。其中创业板披露率基本为100%,中小板和创业板的差异主要在一季报披露率约为50%,其余财报基本为100%。深交所主板披露率比较稳健,维持在55%~60%的区间。上交所主板的披露率最低,年报披露率为20%~30%,其余季报披露率在10%以内。




1.3 创业板业绩预告和真实财报的差异到底有多大
由上述数据统计可知,只有创业板业绩预告数据每季度都强制披露,这里我们基于历史数据,来看看创业板的历史业绩预告和真实财报的差异到底多大。
首先以2017三季报创业板综的数据(剔除乐视和温氏)为例,如果我们根据业绩预告的上下限的中间值来计算每个创业板股票的同比增速作为业绩预告单季度同比增速,并同时根据每个股票实际公布财报的数据计算实际单季度同比增速,最后再计算两者的残差。差值频数的分布图如下所示,可以看出,残差值为负的股票明显多于残差值为正的股票。也就是说,根据业绩预告估算出来的同比增速普遍偏高,这个残差值的中位数为-1.63%。从整个板块来看,创业板综在2017Q3单季度的实际净利润同比增速约为16.55%,而根据业绩预告估算的整体增速为18.55%,大概高估2个百分点。


如下图所示,我们计算了创业板2013年以来每个季度的实际净利润同比增速和业绩预告估算的同比增速做对比,可以发现:1)大部分季度下,业绩预告估算的同比增速都高于实际净利润增速;2)每年年报的业绩预告的高估程度都很大,会导致四季报单季度同比增速高估10%左右,事实上,这是由于资产减值、坏账计提准备多数是在年报里面才体现造成的。


1.4 分行业探讨:创业板2018一季报业绩增速情况
   由于上交所主板一季报业绩预告披露率很低,深交所主板和深交所中小板一季报披露的股票很多是净利润增速异常的公司(比如同比增速上升或者下降50%),因此从这些板块去看不同行业的增速情况是偏差很大的。但是,创业板的业绩预告是无条件强制披露,因此样本更具备代表性。所以,我们这里从创业板的股票出发,来看看创业板内部不同行业净利润增速情况如何。
首先,我们统计了创业板内部分行业公司的个数分布情况,如下图所示,创业板里面公司主要集中在机械、医药、TMT等行业,其余行业公司个数都不多。为了保证分析结果的稳定性,我们选取样本数量大于50个的行业来分析,一共有五个:机械、计算机、电子元器件、医药、基础化工。


如下图所示,我们分别计算了在创业板内,机械、计算机、电子元器件、医药、基础化工这五个行业业绩预告净利润增速和实际净利润增速的历史数据。结果发现,计算机、医药和基础化工在一季度业绩增速都有明显的改善,电子元器件略微改善,而机械行业单季度净利润增速则出现明显的下滑。






2
大类板块近期收益表现
2.1 化繁为简:中信一级行业归类方法介绍
我们从行业指数涨跌幅的表现出发对行业做一个初步的归类,然后再依据行业属性去做微调,最终可以将中信28个一级行业(综合除外)分为7个大类:金融、上游原材料、中游制造、典型消费、其他消费、TMT以及其他周期。分类的步骤如下:


2.1.1 从市场表现出发:K-means算法初步归类
1)提取2005/03~2017/12区间内中信28个一级行业(除去综合)季度涨跌幅的数据,作为聚类分析原始数据;
2)用K-means算法,对28个行业的走势做聚类,分别分为5/6/7/8类得到分类结果,如下表所示;

2.1.2 从行业属性出发:对归类结果做微调

   从上述归类结果表格可以看出,从分为6类开始,结果就非常稳定了,我们这里采用分为7类的方式,这7类实际对应的属性分别是:金融、上游原材料、中游制造、典型消费、其他消费、TMT以及其他周期。另外,需要根据行业属性做两个调整:
1)钢铁:分为7类时,聚类算法将其归为“其他周期”,我们这里将其调整为“上游原材料”,和煤炭、有色归为一类。
2)电力设备:聚类算法将其和TMT行业归为一类,由于TMT行业有公认的定义(电子、计算机、通信、传媒),我们这里把它放到“中游制造”这个和它行业属性更相符的类别里面。

2.2 TMT板块继续占优
依据上面7个板块的划分结果,我们采用行业等权的方式计算了每个板块过去半年的涨跌幅表现,计算结果如下表所示。从2018年3月份的数据可以看出, TMT板块和中游制造板块涨幅靠前,分别为5.2%和1.9%。整体而言,市场风格维持2月份走势,继续是TMT占优。

3
行业基本面热点定量分析和模型跟踪
3.1 热点一:生猪价格2018Q1整体回落,预计5~6月份有短期机会
    前两篇报告我们预判,2018Q1猪肉价格将受季节效应下滑,目前数据已经得到验证。这和历史上一季度数据是一致的,除了2008、2011以及2016年之外,生猪价格在一季度都是回调的。2008/2011/2016年一季度的生猪价格上涨,主要是因为当时都处于猪周期的上行周期。同样,根据季节效应,我们判断生猪价格会于5~6月份开始回升,短期机会可以考虑参与,但是新一轮的猪周期开始还为时尚早,需要数据的进一步验证。

3.2 热点二:纯碱价格逐步提升,但中长期存在下游需求不足的风险

   受4~5月份厂商停产检修的影响,轻质纯碱价格从3月初开始回升,至今均价已经上涨200多元/吨,并且上涨趋势还在持续,当前可以适当参与。但是中长期来看,下游玻璃需求端并没有起来,而且受房地产下行的影响,预计短期内这个趋势很难逆转,因此我们判断这波纯碱行情只是一个阶段性的机会。



3.3 行业基本面业绩预测模型跟踪结果
   我们为部分行业建立了业绩预测模型(钢铁行业净利润增速波动较大,这个给出的是营收预测模型,其余均是净利润增速预测模型),目前可以给出这些行业2018Q2净利润走势的预测结果,如下图所示。根据我们的预测模型,家电、轻工制造、汽车等行业业绩会继续下滑,医药、电子业绩增速继续维持,处于高景气状态。



3.4 部分行业基本面量化指标更新结果
3.4.1 农林牧渔


3.4.2 轻工制造


3.4.3 基础化工


3.4.4 电子元器件


3.4.5 纺织服装


3.4.6 汽车


3.4.7 电力设备


3.4.8 医药


3.4.9 家电


3.4.10 钢铁


详情请参见我们发布的报告《各板块业绩预告历史上偏离实际值有多大?——“基本面量化”系列思考之六》
行业量化基本面相关报告参考链接:

系列思考
行业配置获取超额收益的难度到底多大?——“行业基本面量化”系列思考之二20180306
ROE&PB在行业配置中真的有效吗?——“行业基本面量化”系列思考之一 20180130
【深度专题
【中信建投金融工程】基本面量化系列之九:宏观经济指标在风格配置中的运用
[/url]
[url=http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2NTEwNzA4MQ==&mid=2651066514&idx=1&sn=2537a67c0378f96389a6a9c343c8ded6&chksm=f152d374c6255a6256973a3523d9ef6ff235dd757c0ee24f5866df56eea5aad8c0a3e3cdbaa1&scene=21#wechat_redirect]【中信建投金融工程】量化基本面系列之八:周期行业基本面量化之钢铁篇20170916

【中信建投金融工程】量化基本面系列之七:以白酒、家电为案例的量化基本面分析20170510

【中信建投金融工程】“量化基本面”理论体系及通信行业案例 ——量化基本面系列研究之六
【中信建投 金融工程】“量化基本面”理论体系及农林牧渔行业案例(四)——板块轮动基本面量化系列之三 2016-05-12
【中信建投 金融工程】“量化基本面”理论体系及农林牧渔行业案例(三)——板块轮动基本面量化系列之三 2016-05-05
【中信建投 金融工程】“量化基本面”理论体系及农林牧渔行业案例(二)——板块轮动基本面量化系列之三 2016-04-29
【中信建投 金融工程】“量化基本面”理论体系及农林牧渔行业案例(一)——板块轮动基本面量化系列之三 2016-04-28
【中信建投 金融工程】量化基本面系列二:《论行业财务基本面指标的有效性》2015-08-04
【中信建投 金融工程】量化基本面系列一:《行业月度波动特征分析》2015-07-23



大类资产量化基本面相关报告参考链接:
【系列思考
[/url]
[url=http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2NTEwNzA4MQ==&mid=2651065235&idx=1&sn=36944c31b491d4fca8bd482bb8d06971&chksm=f152c875c625416356be608ee118e2593794380386c295567165916fa95163be89450798c1e1&scene=21#wechat_redirect]
6月报:美联储加息落地,黄金1200~1300震荡;原油45美元以下存在超卖,建议买入


7月报:黄金如期重回1200,空头建议获利了结;原油45美元存在超卖,继续推荐


8月报:七月油价暴涨观点兑现,建议继续做多;避险情绪推升金价,但黄金中期头部已现


10月报:"油涨金跌"观点完美兑现;美国经济乐观预期,继续多原油空黄金


11月报:原油冲高获利了结,年底前盘整回落;通胀略超预期,黄金下跌建议平空


12月报:加息兑现,黄金迎接短期反弹;原油继续中期看涨,目标65美元!

2018年1月报:黄金反弹完美兑现,平多静待议息会议;原油继续中期看涨,目标维持65美元不变

2018年2月报:
量化基本面系列之二:基本面、通胀预期和加息节奏谁跑得更快?

2018年3月报:基本面、通胀预期和加息节奏谁跑得更快?2018年4月报:贸易战升级,投资时钟还靠谱吗?

丁鲁明 dingluming@csc.com.cn

执业证书编号:S1440515020001
段伟良  13636469639 duanweiliang@csc.com.cn
简介


首席分析师 丁鲁明
同济大学金融数学硕士,中国准精算师,现任中信建投证券研究发展部金融工程方向负责人,首席分析师。10年证券从业,历任海通证券研究所金融工程高级研究员、量化资产配置方向负责人;先后从事转债、选股、高频交易、行业配置、大类资产配置等领域的量化策略研究,对大类资产配置、资产择时领域研究深入,创立国内“量化基本面”投研体系。多次荣获团队荣誉:新财富最佳分析师2009第4、2012第4、2013第1、2014第3等;水晶球最佳分析师2009第1、2013第1等。
团队成员介绍:
王赟杰:上海交通大学数学博士,6年证券从业经验,2016年加入中信建投研究所金融工程团队。专注于衍生品套利,基金产品研究。
喻银尤:复旦大学计算机硕士,通过CFA三级,两年上交所相关部门工作经验,专注于大数据、多因子、人工智能等相关策略研究。
陈元骅:哥伦比亚大学金融数学硕士,3年证券从业经验,专注于衍生品定价及交易策略研究,研究成果包括分级A的轮动策略、期权套利策略等。
段伟良:复旦大学经济学院硕士,2年证券从业经验,主要研究方向基本面量化和选股。研究成果包括:基本面量化深度专题和系列思考、行业基本面量化体系、风格配置、投资时钟行业轮动、次新股选股及择时等。
赵然:中国科学技术大学统计金融系硕士,2年证券从业经验,专注于大类资产配置的相关研究,研究成果包括:基于BL和风险预算的资产配置框架、量化投资时钟、黄金和原油择时等。
免责声明:本公众订阅号(微信号:中信建投金融工程研究)为丁鲁明金融工程研究团队(现供职于中信建投证券研究发展部)设立的,关于金融工程研究的唯一订阅号;团队负责人丁鲁明具备分析师证券投资咨询(分析师)执业资格,资格证书编号为:S1440515020001。
本订阅号不是中信建投证券金融工程研究报告的发布平台,所载内容均来自于中信建投证券研究发展部已正式发布的金融工程研究报告或对报告进行的跟踪与解读,如需了解详细的报告内容或研究信息,请具体参见中信建投证券研究发展部的完整报告。
在任何情况下,本订阅号所载内容不构成任何人的投资建议,中信建投证券及相关研究团队也不对任何因使用本订阅号所载任何内容所引致或可能引致的损失承担任何责任。
本订阅号对所载研究报告保留一切法律权利。
订阅者对本订阅号所载所有内容(包括文字、音频、视频等)进行复制、转载的,需注明出处,且不得对本订阅号所载内容进行任何有悖原意的引用、删节和修改。
分享到 :
0 人收藏
您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

积分:
帖子:
精华:
期权论坛 期权论坛
发布
内容

下载期权论坛手机APP