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1 证券研究报告 基金研究 深度报告 2015 年 09 月 24 日 主动 VS 被动 分析师阎红 执业证书编号 :S 刘轩 执业证书编号 :S ETF 基金深度报告 投资要点 通过对 ETF 基金历史业绩的分析, 为投资者筛选风险调整后收益更为稳定, 以及具有更好择股能力的综合类 ETF 基金和主题类基金 比较 2006 年至今 10 个的年度各类型基金涨幅, 以及 2005 年至今的三次牛市中各类型基金的涨幅发现 : 市场上涨行情中, 权益类基金 跑输市场基准指数 跑输风格指数 --- 跑输行业指数 指数化投资, 具有投资组合透明和长期业绩优势 ETF 基金具有管理费用低 交易便利 资金效率高 交易成本低 参与资金门槛低等优点 在风格的划分上, 我们分成两个维度 : 投资范围与规模 用事前分析法, 依照指数编制方法, 投资范围进行划分为 : 综合与主题两类 用事后分析, 采用经典的 Sharpe 有约束的回归法, 确认基金的投资风格, 将规模划分为 : 超大盘 大盘和小盘 指数型筛选指标, 我们仅考虑风险调整后收益和择股能力两个方面 采用经典的 Sharp 指标作为考察风险调整后收益的指标 ; 采用用经典的 Jensen 指标作为考察择股能力的指标 采用多周期的方式对 ETF 跟踪指数进行筛选 相关报告 在对 ETF 基金跟踪指数进行了分类和筛选基础上, 叠加流动性指标, 进 行 ETF 基金的分类筛选 对于筛选出的基金进行历史业绩回测 : 无论累 计收益 ; 还是年度收益, 其业绩超越基准指数

2 目录 1. 主动与被动的选择 主动与被动权益类基金历史业绩 指数型基金历史业绩 ETF 基金的优势 指数化投资的优势... 7 指数化投资的优势... 7 主题指数的优势... 7 各类型基金费率 ETF 基金的优势... 7 与一般的指数型基金比较... 8 与 LOF 基金比较 ETF 基金跟踪指数的筛选 指数分析流程 指数风格... 9 风格分类方法... 9 事前分析 投资范围 事后分析 规模 风格划分 指数风格六宫格 指数绩效分析 综合类指数筛选原则 : 主题类指数筛选原则 : ETF 跟踪指数筛选 指数筛选六宫格 ETF 基金筛选结果及简介 ETF 基金筛选 综合类 ETF 基金筛选原则 主题型 ETF 基金筛选原则 ETF 基金筛选 六宫格 推荐 ETF 基金简介 超大盘风格 ETF 大盘风格 ETF 小盘风格 ETF 长城证券 2

3 图表目录 图 1: 牛市和阶段性行情中权益类基金业绩比较... 4 图 2: 主动与被动权益类基金年度业绩... 4 图 3: 主动与被动权益类基金牛市业绩... 4 图 4:ETF 基金跟踪指数年度业绩... 5 图 5:ETF 基金跟踪指数牛市业绩... 5 图 6:ETF 基金跟踪大盘风格指数年度业绩... 6 图 7:ETF 基金跟踪大盘风格指数牛市业绩... 6 图 8:ETF 基金跟踪小盘风格指数年度业绩... 6 图 9:ETF 基金跟踪小盘风格指数牛市业绩... 6 图 10:ETF 基金跟踪指数筛选过程... 9 图 11:ETF 基金跟踪指数筛选过程 图 12: 超大盘风格 - 综合类 ETF 基金业绩 图 13: 超大盘风格 - 主题类 ETF 基金业绩 图 14: 大盘风格 - 综合类 ETF 基金业绩 图 15: 大盘风格 - 主题类 ETF 基金业绩 图 16: 小盘风格 - 综合类 ETF 基金业绩 图 17: 小盘风格 - 主题类 ETF 基金业绩之一 图 18: 小盘风格 - 主题类 ETF 基金业绩之二 图 19: 小盘风格 - 主题类 ETF 基金业绩之三 表 1: 风格回归结果检验 -R2 数据范围 表 2:ETF 跟踪指数风格六宫格 表 3:ETF 跟踪的综合指数筛选结果 综合类指数池 表 4:ETF 跟踪的主题指数筛选结果 主题类指数池 表 5:ETF 基金跟踪指数筛选结果六宫格 表 6: 综合类 ETF 基金筛选结果 综合 ETF 基金池 表 7: 主题类 ETF 基金筛选结果 主题 ETF 基金池 表 8:ETF 基金六宫格 表 9: 超大盘风格 ETF 基金跟踪指数编制方法 表 10: 超大盘风格 ETF 基金 2006 年 年度收益率 % 表 11: 大盘风格 ETF 基金跟踪指数编制方法 表 12: 大盘风格 ETF 基金 2006 年 年度收益率 % 表 13: 小盘风格 ETF 基金跟踪指数编制方法 表 14: 小盘风格 ETF 基金 2006 年 年度收益率 % 表 15: 风格划分 R2 检验结果 : 大盘 / 小盘 表 16: 风格划分 R2 检验结果 : 超大盘 / 大盘 长城证券 3

4 1. 主动与被动的选择 本文旨在为投资者选择阶段性投资的指数型工具 通过对 ETF 基金历史业绩的分析, 为投资者筛选风险调整后收益更为稳定, 以及具有更好择股能力的综合类 ETF 基金和主题类 ETF 基金 投资基金可以规避个股风险, 然而同为权益类基金, 业绩差别也很大 比较 2006 年至今 10 个的年度各类型基金涨幅, 以及 2005 年至今的三次牛市中各类型基金的涨幅发现 : 市场上涨行情中, 权益类基金 跑输市场基准指数 跑输风格指数 --- 跑输行业指数 具体来看 : 图 1: 牛市和阶段性行情中权益类基金业绩比较 主动权益类 风格指数综合指数 行业指数 资料来源 : 长城证券研究所未包含申万菱信深成进取和瑞和远见 1.1 主动与被动权益类基金历史业绩 对比 年的主动管理型基金业绩和市场基准指数业绩, 我们发现多数主动管理权益类基金在上涨的年度和牛市中未能跑赢主要股指 2006 年 2007 年 2009 年和 2014 年三个上涨年度是周期型行业, 大盘风格为主导的行情, 多数主动管理型基金未能超越沪深 300 指数 2010 年 2013 年和 2015 年是成长股, 小盘风格为主导的行情, 多数主动管理型基金未能超越创业板指数 在 2006 年以来的三段牛市行情中, 业绩超越市场指数的主动管理型基金更少 图 2: 主动与被动权益类基金年度业绩 图 3: 主动与被动权益类基金牛市业绩 超越上证综指超越上证 50 超越沪深 300 上证综指上证 50 沪深 300 创业板指 超越创业板指上证综指上证 50 超越上证综指超越上证 50 超越沪深 300 超越创业板指 % 90.00% 80.00% 70.00% 60.00% 50.00% 40.00% 30.00% 20.00% 10.00% 0.00% 沪深 300 创业板指 % 48.20% 41.92% 29.51% 23.32% 11.48% 8.20% 8.70% 8.98% 0.79% 2005 年 年 2009 年 2014 年 年 80.00% 70.00% 60.00% 50.00% 40.00% 30.00% 20.00% 10.00% 0.00% 资料来源 :wind 长城证券研究所 资料来源 : wind 长城证券研究所 长城证券 4

5 1.2 指数型基金历史业绩 对比 年的 ETF 基金跟踪指数业绩和市场基准指数业绩, 我们发现多数 ETF 基金跟踪的指数在上涨的年度和牛市中跑赢主要股指 2006 年 2007 年 2009 年和 2014 年三个上涨年度是周期型行业, 大盘风格为主导的行情, 多数 ETF 基金跟踪的指数跑赢沪深 300 指数 2010 年 2013 年和 2015 年是成长股, 小盘风格为主导的行情, 跑赢越创业板指数的比重亦高于主动管理型基金 在 2006 年以来的三段牛市行情中, 业绩超越市场指数的主动管理型基金占比更高 图 4:ETF 基金跟踪指数年度业绩 图 5:ETF 基金跟踪指数牛市业绩 超越上证综指超越上证 50 超越沪深 300 上证综指上证 50 沪深 300 创业板指 超越创业板指上证综指上证 50 超越上证综指超越上证 50 超越沪深 300 超越创业板指 % 90.00% 80.00% 70.00% 60.00% 50.00% 40.00% 30.00% 20.00% 10.00% 0.00% 沪深 300 创业板指 % 64.41% 44.07% 88.57% 72.86% 55.71% 77.33% 52.00% 46.67% 6.67% 2005 年 年 2009 年 2014 年 年 % 90.00% 80.00% 70.00% 60.00% 50.00% 40.00% 30.00% 20.00% 10.00% 0.00% 资料来源 :wind 长城证券研究所 资料来源 : wind 长城证券研究所 对比 年的 ETF 基金跟踪不同风格指数业绩和市场基准指数业绩, 我们发现多数 ETF 基金跟踪的指数在不同风格的上涨年度和牛市中跑赢主要股指的比例大幅增加 2006 年 2007 年 2009 年和 2014 年三个上涨年度是周期型行业, 大盘风格为主导的行情, 多数大盘风格 ETF 基金跟踪的指数跑赢沪深 300 指数 2010 年 2013 年和 2015 年是成长股, 小盘风格为主导的行情, 跑赢越创业板指数的小盘风格指数亦明显增加 在 2006 年以来的三段牛市行情中, 多数大盘风格指数在 2005 年 前和 2009 年两个周期型行业推动的牛市中跑赢沪深 300 指数 ;2004 年 年成长型行业推动的牛市中, 跑赢创业板指数的小盘风格指数亦明显增加 长城证券 5

6 图 6:ETF 基金跟踪大盘风格指数年度业绩 图 7:ETF 基金跟踪大盘风格指数牛市业绩 超越上证综指超越上证 50 超越沪深 300 上证综指上证 50 沪深 300 创业板指 超越创业板指上证综指上证 50 超越上证综指超越上证 50 超越沪深 300 超越创业板指 % 80.00% 60.00% 40.00% 20.00% 0.00% 沪深 300 创业板指 % 86.49% 56.76% 57.78% 91.11% 82.22% 82.61% 45.65% 39.13% % 90.00% 80.00% 70.00% 60.00% 50.00% 40.00% 30.00% 20.00% 10.00% 0.00% 0.00% 2005 年 年 2009 年 2014 年 年 资料来源 :wind 长城证券研究所 资料来源 : wind 长城证券研究所 图 8:ETF 基金跟踪小盘风格指数年度业绩 图 9:ETF 基金跟踪小盘风格指数牛市业绩 超越上证综指超越上证 50 超越沪深 300 上证综指上证 50 沪深 300 创业板指 超越创业板指上证综指上证 50 超越上证综指超越上证 50 超越沪深 300 超越创业板指 % 80.00% 60.00% 40.00% 20.00% 0.00% 沪深 300 创业板指 % 68.97% 62.07% 56.00% 58.62% 52.00% 45.45% 27.27% 22.73% 17.24% 2005 年 年 2009 年 2014 年 年 90.00% 80.00% 70.00% 60.00% 50.00% 40.00% 30.00% 20.00% 10.00% 0.00% 资料来源 :wind 长城证券研究所 资料来源 : wind 长城证券研究所 长城证券 6

7 2. ETF 基金的优势 指数化投资, 具有投资组合透明和长期业绩优势 ETF 基金具有管理费用低 交易便利 资金效率高 交易成本低 参与资金门槛低等优点 无论是长期投资还是阶段性投资, 都是较好的投资工具 2.1 指数化投资的优势 指数型基金投资策略的核心思想是相信市场的有效性, 从而通过复制与市场指数结构相同的投资组合, 排除非系统性风险的干扰而获得与所跟踪指数相近, 相当于市场平均水平的收益 指数化投资的优势投资组合透明 : 更能实现投资者的投资目标 ; 长期业绩优势 : 避免择时误差 ; 更低廉的管理费率 ; 主题指数的优势与综合类 ETF 经济相比, 主题类 ETF 基金投资范围更为集中, 能够更为有效的实现投资者既定目标 跟随经济周期 : 经济景气的时候, 享受周期型行业高增长 ; 在经济萧条时, 享受高增长, 防御经济风险 同时规避个股风险 跟随风格轮动 : 无论成熟市场还是新兴市场的上涨行情中, 均存在市场风格与行业轮动效应, 投资者可根据这一特性来选择不同的主题型 ETF 基金 各类型基金费率管理费 : 主动管理权益类 : %;ETF: %; 一般指数型 0.6%-1% 托管费 : 主动管理权益类 :0.25%;ETF:0.1%; 一般指数型 :0.1%-0.2% 交易费率 : 一级市场申购与赎回 : 主动管理权益类 : 申购 :1%-1.5%; 赎回 :0.5%-0.75%: 指数型 : 申购 :0.8%-1.2%; 赎回 :0.25%-0. 5%; 二级市场交易 : 交易佣金 :0.03% 0.05%, 无印花税 2.2 ETF 基金的优势 ETF 基金 (Exchange Traded Fund) 即 交易型开放式指数证券投资基金, 是一种上市交易的指数型基金 与其他类型的开放式指数型基金相比,ETF 是一种混合型的特殊基金, 克服开放式基金的缺点 具体而言, 它具有组合透明度高 管理费用低 交易便利 资金效率高 交易成本低 参与资金门槛低等优点 长城证券 7

8 与一般的指数型基金比较交易效率高 : 一般的开放式指数型基金只能在一级市场上申购和赎回, 交易仅仅涉及现金与基金份额 ;ETF 基金在一 二级市场的交易涉及现金 股票和基金份额等 其申购赎回必须以一篮子股票 ( 或有少量现金 ) 换取基金份额或者以基金份额换回一篮子股票 ( 或有少量现金 ) 由于存在这种特殊的实物申购赎回机制, 投资者可以在 ETF 二级市场的交易价格与基金单位净值之间存在差价时进行套利交易 费率更低 :ETF 由于采取实物申赎, 费率低 一般的指数型基金现金申赎增加基金经理的操作, 费率高于 ETF 信息披露 : 一般的开放式基金每季度或半年公布组合, 每日公布上一日净值 ETF 基金每日公布组合, 日间实时公布拟合净值 与 LOF 基金比较 ETF 基金与 LOF 基金 (Listed Open-Ended Fund) 同为上市交易指数型基金即可以在一级市场上申购赎回基金份额, 又可以在二级市场交易 ; 主要的区别在于 : 交易方式 :LOF 基金仅仅涉及现金与基金份额的交易 ; 而 ETF 基金在一 二级市场的交易涉及现金 股票和基金份额等内容, 投资者即可以在二级市场赚取交易差价, 也可以用一篮子股票换取基金份额 ( 或有少量现金 ) 或者以基金份额换回一篮子股票 ( 或有少量现金 ) 进行套利 基金类型 : 从基金类型来看,ETF 为指数型基金 ;LOF 即可以是指数型基金又可以是主动配臵型基金 套利机制 :ETF 实时套利, 全日折溢价率低 ;LOF 不可以实时套利, 日间折溢价率高 流动性 :ETF 基金由于其套利机制, 其流动性相当于成份股流动性加总 ;LOF 基金取决于基金的规模, 和买卖双方投资者的数量以及交易活跃性 信息披露 :LOF 基金每季度或半年公布组合, 每日公布上一日净值 ;ETF 基金每日公布组合, 日间实时公布拟合净值 长城证券 8

9 3. ETF 基金跟踪指数的筛选 3.1 指数分析流程 目前国内已上市交易的 ETF 基金为 101 只, 跟踪 79 个指数 本文通过对 ETF 基金跟踪指数进行分析的基础上, 筛选出风险调整后业绩与择股能力均明显超越市场基准指数的 ETF 基金, 为投资者提供阶段性投资工具 筛选过程如下 : 图 10:ETF 基金跟踪指数筛选过程 风格划分 绩效分析 指数筛选 事前分析 事后分析 六宫格 SHARP JENSEN 多周期 综合筛选 资料来源 : 长城证券研究所未包含申万菱信深成进取和瑞和远见 3.2 指数风格 风格分类方法目前国际上对股票型基金投资风格的分类主要采用美国的方法, 主要有两类研究方向 : 事前分类法和事后分类法事前分类法 : 也就是按照基金招募说明书中标明的投资目标和投资策略进行划分 (Based On Prospectus Language) 这种分类方法一般将自己所属的基金类别体现在基金的名称中, 根据基金的招募书 上市公告书以及年报等资料, 我们可以得到基金声称的投资目标和投资风格 事后分类法 : 主要集中讨论的是基金的事后分析方法, 主要有两种方法 : 基于投资组合的分类分析 (Portfolio-based Style Analysis) 和基于收益率分析的分类方法 (Return-based Style Analysis) 第一种方法为 Portfolio-based style analysis, 基于投资组合成份股的特征来划分 该分类方法是将目标基金的组合成分特征同基准的成分特征相比较而进行分类的一种方法 只要能了解基金所持有的组合特征, 就可知道该基金的风格 此方法相对容易理解, 可以将基金投资组合中的股票按不同的特征进行分类, 然后将所有股票的特征加权平均, 即可得到基金的总体特征, 判断基金的投资风格 第二种方法为 Return-based style analysis, 即根据基金收益率的波动特征来分类 该方法主要采用二次规划作为分析工具来进行分析, 该分析工具是以金融学中的多因素模型为基础的 该方法不直接分析基金持有的组合特征, 而是用一系列风格标准来解释基金的业绩, 根据回归系数来确定基金所属的风格 我们在 ETF 跟踪指数风格划分中, 兼顾事前分析与事后分析两种方法 在风格的划分上, 我们分成两个维度 : 投资范围与规模 用事前分析法, 依照指数编制方法, 长城证券 9

10 投资范围进行划分为 : 综合与主题两类 用事后分析, 采用经典的 Sharpe 有约束的回归法, 确认基金的投资风格, 将规模划分为 : 超大盘 大盘和小盘 事前分析 投资范围指数型基金投资策略的核心思想是相信市场的有效性, 从而通过复制与市场指数结构相同的投资组合, 排除非系统性风险的干扰而获得与所跟踪指数相近, 相当于市场平均水平的收益 指数是按照一定的编制方法构建的投资组合 由于其编制方法透明, 使得其投资组合的投资范围明确 我们根据指数筛选范围, 对指数进行划分 综合型指数 : 投资范围未限定某一具体行业或少数特定行业构成的主题, 主要以一定范围内的流通市值或交易量为筛选标准的指数 共 45 只 主题型指数 : 投资范围限定在某一具体行业或少数特定行业构成的主题 共 34 只 划分结果, 详见表 : 风格划分 指数风格六宫格 事后分析 规模我们采用基于收益率分析的事后分析法, 用经典的 Sharp(1988,1992) 二因素模型, 一种有限制的二次型优化方法?? 来划分指数的规模风格 既通过在预先确定的一组基准指数上对非基准指数收益进行回归, 来确定非基准指数的实际行为近似的基准指数, 从而确认指数的投资风格 该风格分析方法被广泛认可, 是一种简单 客观 有效的风格确认方法 本文沿用此方法, 对 ETF 基金进行规模分类 基于 A 股市场历史数据分析, 我们发现大中小盘这种分类方法中对中盘的划分并不是很稳定, 因而我们将中盘这一分类从方案中去除 由于 A 股过往的行业占比及运行特点, 我们将大盘基金再细分为超大盘和大盘两类 最终将 ETF 基金跟踪的 79 个指数的规模风格划分成超大盘 大盘和小盘三种 大盘与小盘基准指数 : 沪深 300 为大盘风格基准 ; 中小板指数为小盘风格基准 ETF 基金跟踪的 79 个指数划分为 49 个大盘风格指数 ;30 个小盘风格指数 ( 注 : 创业板指数对小盘风格具有更好的代表性, 但由于其创立时间较晚有较数据不多, 我们转而采用中小板指数 ) 超大盘与大盘在对指数进行了划分了大盘与小盘风格划分的基础上, 我们进一步将大盘风格指数划分为超大盘与大盘风格 基准指数 : 上证 50 指数为超大盘风格基准 ; 沪深 300 为大盘风格基准 ETF 基金跟踪的 49 个指数划分为 10 个超大盘风格指数 ;39 个大盘风格指数 划分结果, 详见表 : 风格划分 指数风格六宫格 有效性检验有了验证回归结果的有效性, 我们进行了拟合优度检验,R2 约接近 1, 模型的拟合优度越高 无论是区分大盘与小盘风格的回归, 还是区分超大盘与大盘风格的回归 ; 长城证券 10

11 无论 R2 在 10 年期间, 还是在 3-5 年的区间内的数据, 均显示模型具有较高的有效性 这说明二因素模型回归的结果是说明了指数运行规律的 ( 检验结果区间详见下表 ; 单只基金的检验结果附表 ) 表 1: 风格回归结果检验 -R2 数据范围起始日期 基金风格终止日期 最大值 大盘与小盘最小值 最大值 超大盘与大盘最小值 资料来源 : 长城证券研究所 wind 风格划分 指数风格六宫格通过上述对投资范围和规模的划分, 对 ETF 基金跟踪的 79 个指数分类结果如下 : 表 2:ETF 跟踪指数风格六宫格基金风格综合 (46) 主题 (33) 超大盘中证 100 超大盘 上证市值百强 上证周期 (10) 上证 50 大盘深证 100 深证成指 深证红利 深证 F200 (39) 深证 F120 深证价值 深证 F 等权 180 治理 180 价值 上证央企 责任指数 小康指数 上证 180 上证龙头 上证国企 180 成长 180 等权 50 等权 上证 180 高贝塔 上证红利 MSCI 中国 A 股指数 成长 40 深证 300 上证民企 上证中盘 上证中小 沪深 300 上证综指 小盘 (30) 中小板指 中小 300 深证民营 中创 400 中小板 EW 中证 深市 中创 100 上证新兴 上证 沪市 创业板指 中证金融 沪深 300 金融 全指金融 180 金融 300 非银 全指能源 上证商品 上证资源 上证能源 上证金融 细分地产 中证能源 全指材料 非周期 上证材料 TMT50 中证消费 中证医药 全指可选 全指医药 全指信息 全指消费 消费 80 上证消费 上证医药 沪深 300 医药 细分医药 中证 800 食品 TMT150 中证 500 医药 中证 500 工业 中证 500 信息 中证 500 原料 资料来源 : 长城证券研究所 3.3 指数绩效分析 由于指数的编制不同, 完全复制指数的 ETF 基金也表现出不同的风险收益水平 通 过对于 ETF 跟踪指数的绩效分析, 筛选出历史行情中, 风险收益水平上超越市场基 准指数的指数, 为投资者提供阶段性行情的可选工具 长城证券 11

12 指数型基金完全复制指数, 不存在择时的需要, 在构建指数筛选指标时, 我们仅考虑风险调整后收益和择股能力两个方面 采用经典的 Sharp 指标作为考察风险调整后收益的指标 ; 采用用经典的 Jensen 指标作为考察择股能力的指标 采用多周期的方式对 ETF 跟踪指数进行筛选 具体筛选情况如下 : 筛选范围 :ETF 基金跟踪指数 79 只指数分类 : 投资范围 : 综合 主题 ; 规模 : 超大盘 大盘 小盘筛选指标 :Sharp 指数, 无风险收益率 -1 年期定期存款 ;Jesens 指数 : 基准指数 : 超大盘 - 上证 50, 大盘 - 沪深 300, 小盘 - 中小板指 筛选周期 :2006/01/ /08/31 期间 ;2006/01/ /08/31 各年度期间 ; 综合类指数筛选原则 : 1,2006/01/ /08/31 期间,Sharp 指数超越基准指数 ;Jesens 指数为正 2,2006/01/ /08/31 各年度期间,Sharp 超越基准指数的年度数超过 60% ;Jesens 指数为正年度数超过 60% 注 : 小盘风格指数, 因数据长度不够, 不要求全部期间的 Sharp 指数超越基准指数 筛选结果见下表 : 表 3:ETF 跟踪的综合指数筛选结果 综合类指数池 指数风格指数代码指数名称参与期数 全部期间 sharp sharp 占比 全部期间 Jensen Jensen 占 比 超大盘 大盘 小盘 SH 中证 是 72.73% 是 81.82% SH 上证周期 11 是 81.82% 是 81.82% SZ 深证 是 45.45% 是 63.64% SZ 深证 F 是 72.73% 是 72.73% SZ 深证 F 是 72.73% 是 72.73% SH 180 等权 11 是 63.64% 是 63.64% SH 上证中盘 11 是 63.64% 是 63.64% SZ 创业板指 6 否 % 是 83.33% SH 中证 否 72.73% 是 63.64% SZ 中小 否 83.33% 是 83.33% SZ 中创 是 83.33% 是 83.33% SZ 中小板 EW 9 否 77.78% 是 88.89% SZ 500 深市 4 是 % 是 75.00% SZ 中创 否 66.67% 是 77.78% SH 500 沪市 11 否 63.64% 是 72.73% SZ 创业板指 6 否 % 是 83.33% SH 中证 否 72.73% 是 63.64% SZ 中小 否 83.33% 是 83.33% 资料来源 : 长城证券研究所 wind 长城证券 12

13 主题类指数, 由于发布时间晚, 品种不全, 品种间可比性差, 业绩比较基准难以选择等原因, 我们放宽筛选条件 在 ETF 基金筛选中用流动性指标予以弥补 : 主题类指数筛选原则 : 1,2006/01/ /08/31 期间,Jesens 指数为正 ( 商品 资源类主题除外 ) 2,2006/01/ /08/31 各年度期间,Sharp 超越基准指数的年度数超过 50%, 或 Jesens 指数为正年度数超过 50% 3, 保留唯一主题指数 筛选结果见下表 : 表 4:ETF 跟踪的主题指数筛选结果 主题类指数池 指数风格指数代码指数名称参与期数 全部期间 sharp sharp 占比 全部期间 Jensen Jensen 占比 超大盘 大盘 小盘 SH 沪深 300 金融 11 是 72.73% 是 72.73% SH 全指金融 11 是 72.73% 是 72.73% SH 180 金融 11 是 72.73% 是 72.73% SH 中证金融 11 是 72.73% 是 72.73% h30035.csi 300 非银 11 是 54.55% 是 72.73% SH 上证金融 7 是 57.14% 是 57.14% SH 上证商品 11 否 45.45% 否 45.45% SH 上证资源 11 否 45.45% 否 45.45% SH 全指能源 11 否 54.55% 否 54.55% SZ 中证能源 11 否 54.55% 否 63.64% SH 上证能源 7 否 28.57% 否 57.14% SH 上证材料 7 否 42.86% 否 71.43% SH 细分地产 11 是 54.55% 是 63.64% SH 上证新兴 11 否 54.55% 是 72.73% SH 全指可选 11 否 54.55% 是 63.64% SZ 中证消费 11 否 36.36% 是 54.55% SH 全指消费 11 是 36.36% 是 54.55% SH 消费 否 45.45% 是 54.55% SH 上证消费 7 否 42.86% 是 57.14% SZ 中证医药 11 是 72.73% 是 81.82% SH 全指医药 11 是 81.82% 是 90.91% SH 上证医药 7 是 57.14% 是 71.43% SH 沪深 300 医药 11 否 54.55% 是 72.73% SH 细分医药 11 否 72.73% 是 72.73% h30255.csi 中证 500 医药 11 是 81.82% 是 90.91% SH 全指信息 11 否 45.45% 是 72.73% h30257.csi 中证 500 信息 11 否 72.73% 是 81.82% h30318.csi TMT150 5 是 80.00% 是 80.00% 长城证券 13

14 资料来源 : 长城证券研究所 wind SZ TMT50 11 否 63.64% 是 81.82% h30021.csi 中证 800 食品 11 否 36.36% 是 45.45% h30252.csi 中证 500 工业 11 否 54.55% 是 54.55% ETF 跟踪指数筛选 指数筛选六宫格通过上述对 ETF 跟踪指数的分析, 筛选出 46 个各类型指数, 如下 : 表 5:ETF 基金跟踪指数筛选结果六宫格基金风格综合 (15) 主题 (31) 超大盘 (8) 大盘 (12) 小盘 (26) 中证 100 上证周期 深证 100 深证 F200 深证 F 等权 上证中盘 创业板指 中证 500 中小 300 中创 400 中小板 EW 500 深市 中创 沪市 沪深 300 金融 全指金融 180 金融 中证金融 300 非银 上证金融 上证商品 上证资源 全指能源 中证能源 上证能源 上证材料 细分地产 上证新兴 全指可选 中证消费 全指消费 消费 80 上证消费 中证医药 全指医药 上证医药 沪深 300 医药 细分医药 中证 500 医药 全指信息 中证 500 信息 TMT150 TMT50 中证 800 食品 中证 500 工业 资料来源 : 长城证券研究所 长城证券 14

15 4. ETF 基金筛选结果及简介 4.1 ETF 基金筛选 依据指数风格的分类 : 在对 ETF 基金跟踪指数进行了分类和筛选基础上, 叠加流动性指标, 进行 ETF 基金的分类筛选 流动性指标 成交额 时间区间 :2014/01/ /08/31 图 11:ETF 基金跟踪指数筛选过程 Sharp Jensen 交易额 基金池 资料来源 : 长城证券研究所 综合类 ETF 基金筛选原则 1, ETF 基金跟踪指数进入综合类指数池 2, 流动性指标, 居于同类前 50% 3, 跟踪同一指数的 ETF, 选择区间成交额最大 通过叠加流动性指标, 并限定上述条件后, 筛选出综合类 ETF 基金 10 只, 筛选结 果见下表 : 表 6: 综合类 ETF 基金筛选结果 综合 ETF 基金池 基金风格 基金代码 基金名称 指数代码 指数名称 成交额 ( 亿元 ) 超大盘 SZ 大成中证 100ETF SH 中证 SH 海富通上证周期 ETF SH 上证周期 SZ 易方达深证 100ETF SZ 深证 大盘 SZ 嘉实深证基本面 120ETF SZ 深证 F SH 景顺长城 180 等权 ETF SH 180 等权 SH 易方达上证中盘 ETF SH 上证中盘 SZ 易方达创业板 ETF SZ 创业板指 小盘 SH 南方中证 500ETF SH 中证 SZ 广发中小板 300ETF SZ 中小 SZ 诺安中小板等权 ETF SZ 中小板 EW 5.84 资料来源 : 长城证券研究所 wind 长城证券 15

16 主题型 ETF 基金筛选原则 1, ETF 基金跟踪指数进入主题类指数池 ; 2, 跟踪同一指数的 ETF, 选择成交额最大 ; 3, 同类指数筛选指标居前或同类主题成交额最大 ; 4, 跟踪主题指数唯一 ; 5, 特殊因素 通过叠加流动性指标, 并限定上述条件后, 筛选出主题类 ETF 基金 20 只, 筛选结果见下表 : 表 7: 主题类 ETF 基金筛选结果 主题 ETF 基金池 基金风格 基金代码 基金名称 指数代码 指数名称 成交额 ( 亿元 ) SH 国泰上证 180 金融 ETF SH 180 金融 超大盘 SZ 汇添富中证金融地产 ETF SH 中证金融 SH 华夏上证金融地产 ETF SH 上证金融 SH 易方达沪深 300 非银 ETF h30035.csi 300 非银 SH 国联安上证商品 ETF SH 上证商品 SH 博时自然资源 ETF SH 上证资源 大盘 SZ 汇添富中证能源 ETF SZ 中证能源 SH 华夏上证能源 ETF SH 上证能源 SH 华夏上证原材料 ETF SH 上证材料 SH 华安中证细分地产 ETF SH 细分地产 SH 诺安上证新兴产业 ETF SH 上证新兴 SZ 广发中证全指可选消费 ETF SH 全指可选 SH 华夏上证主要消费 ETF SH 上证消费 SH 嘉实中证医药卫生 ETF SZ 中证医药 小盘 SH 华夏上证医药卫生 ETF SH 上证医药 SH 南方中证 500 医药卫生 ETF h30255.csi 中证 500 医药 SZ 广发中证全指信息技术 ETF SH 全指信息 SH 景顺长城中证 TMT150ETF h30318.csi TMT SH 景顺长城中证 800 食品饮料 ETF h30021.csi 中证 800 食品 SH 南方中证 500 工业 ETF h30252.csi 中证 500 工业 资料来源 : 长城证券研究所 wind ETF 基金筛选 六宫格 在对 ETF 跟踪指数筛选结果的基础上, 叠加流动性因素, 筛选出 30 个各类型 ETF 基金, 如下 : 长城证券 16

17 表 8:ETF 基金六宫格综合 (10) 基金风格基准指数超大盘大成中证 100ETF 海富通上证 (6) 周期 ETF 大盘易方达深证 100ETF 嘉实深证 (10) 基本面 120ETF 景顺长城 180 等权 ETF 易方达上证中盘 ETF 小盘 (14) 易方达创业板 ETF 南方中证 500ETF 广发中小板 300ETF 诺安中小板等权 ETF 主题 (20) 国泰上证 180 金融 ETF 汇添富中证金融地产 ETF 华夏上证金融地产 ET 易方达沪深 300 非银 ETF 国联安上证商品 ETF 博时自然资源 ETF 汇添富中证能源 ETF 华夏上证能源 ETF 华夏上证原材料 ETF 华安中证细分地产 ETF 诺安上证新兴产业 ETF 广发中证全指可选消费 ETF 华夏上证主要消费 ETF 嘉实中证医药卫生 ETF 华夏上证医药卫生 ETF 南方中证 500 医药卫生 ETF 广发中证全指信息技术 ETF 景顺长城中证 TMT150ETF 景顺长城中证 800 食品饮料 ETF 南方中证 500 工业 ETF 资料来源 : 长城证券研究所 4.2 推荐 ETF 基金简介 ETF 基金以跟踪指数为投资目标, 由于国内 ETF 基金起步晚, 数据长度参次不齐 为了让更多的基金具有可比性, 我们用其跟踪指数的历史业绩来考核其历史业绩 超大盘风格 ETF 超大盘 ETF 跟踪指数的编制 : 表 9: 超大盘风格 ETF 基金跟踪指数编制方法指数名称选股标准样本空间编制方法成分股调整成份股数 中证 100 沪深 300 按照总市值排名, 选取前 100 名沪深 300 跟随沪深 300,1 月初和 7 月初 100 上证周期 上证全指为样本空间, 先按行业分类筛选, 再按最近一年的 A 股日均成交金额与日均总市值之和排名筛选 上证全指 跟随上证 180,6 月,12 月 金融 以上证 180 指数样本股作为样本空间 从样本空间中选择银行 保险 证券以及信托等行业股票构成样本股 上证 180 跟随上证 180,6 月,12 月 33 中证金融 将中证 800 指数 800 只样本股按行业分类标准分为 10 个行业, 再以各行业全部股票作为样本编制指数, 形成 10 条中证行业指数 中证 800 跟随沪深 300,1 月初和 7 月初 92 上证金融 上证全指为样本空间, 先按行业分类筛选, 再按最近一年的 A 股日均成交金额与日均总市值之和排名筛选 上证全指 跟随上证 180,6 月,12 月 非银 以沪深 300 指数成份股为样本空间, 选择综合金融 保险行业的股票作为样本 沪深 300 跟随沪深 300,1 月初和 7 月初 27 资料来源 : 长城证券研究所 wind 长城证券 17

18 历史业绩 : 筛选出的超大盘综合类 ETF 基金跟踪的指数在 2006/01/ /08/31 间的累计业绩 年度业绩多数超过基准指数 超大盘主题类 ETF 基金跟踪的金融类指数, 在 2006/01/ /08/31 间的累计业绩和年度业绩多数超越比较基准, 同时超越筛选出的综合类指数, 其中以 300 非银表现最为突出 表 10: 超大盘风格 ETF 基金 2006 年 年度收益率 % 指数名称 上证 中证 上证周期 金融 中证金融 上证金融 非银 资料来源 : 长城证券研究所 wind 图 12: 超大盘风格 - 综合类 ETF 基金业绩 图 13: 超大盘风格 - 主题类 ETF 基金业绩 上证 50 中证 100 上证周期 上证 金融中证金融 上证金融 300 非银 资料来源 :wind 长城证券研究所 资料来源 : wind 长城证券研究所 大盘风格 ETF 大盘 ETF 跟踪指数的编制 : 长城证券 18

19 表 11: 大盘风格 ETF 基金跟踪指数编制方法 指数名称选股标准样本空间编制方法成分股调整成份股数 深证 100 按照一段时期平均流通市值占市场比重 成交金额占市场比重 ( 权重为 2:1) 综合排序 ; 中小企业板股票数量不足 10 只时补足 深市 A 股 5 月 11 月深证 100 深证 F200 以深市 A 股为样本空间, 分别挑选基本面价值最大的 200 家深市 A 股上市公司作为样本, 且样本股的权重配臵与其基本面价值相适应 深市 A 股 6 月深证 F 等权 上证 180 等权重指数设臵等权重因子以使所有样本股权重相等 上证 180 跟随上证 180,6 月,12 月 180 等权 上证中盘 上证中盘指数由上证 180 指数成份股中剔除 50 只上证 50 指数成份股后剩余的 130 家成份股构成, 以综合反映沪市中盘公司的整体状况 上证 180 跟随上证 180,6 月,12 月 上证中盘 以上证全指为样本空间, 先按行业分类筛选, 上证商品 再按最近一年的 A 股日均成交金额与日均总市值之和排名筛选 上证全指中归属于周期性行 上证全指 跟随上证 180,6 月,12 月 上证商品 业的样本股构成 以上证全指为样本空间, 先按行业分类筛选, 上证资源 再按最近一年的 A 股日均成交金额与日均总市值之和排名筛选 上证全指中归属于周期性行 上证全指 跟随上证 180,6 月,12 月 上证资源 业的样本股构成 中证能源 将中证 800 指数 800 只样本股按行业分类标准分为 10 个行业, 再以各行业全部股票作为样本编制指数, 形成 10 条中证行业指数 中证 800 跟随沪深 300,1 月和 7 月 中证能源 上证能源 上证全指为样本空间, 先按行业分类筛选, 再按最近一年的 A 股日均成交金额与日均总市值之和排名筛选 上证全指 跟随上证 180,6 月,12 月 上证能源 上证材料 上证全指为样本空间, 先按行业分类筛选, 再按最近一年的 A 股日均成交金额与日均总市值之和排名筛选 上证全指 跟随上证 180,6 月,12 月 上证材料 细分地产 中证全指房地产细分行业中规模较大和流动性较好的 50 只股票组成样本股 中证全指 1 月和 7 月细分地产 资料来源 : 长城证券研究所 wind 历史业绩 : 筛选出的大盘综合类 ETF 基金跟踪的指数在 2006/01/ /08/31 间的累计业绩 年度业绩多数超过基准指数 大盘主题类 ETF 基金跟踪的商品 能源和资源类指数, 在 2006/01/ /08/31 间的累计业绩并未超越比较基准和年度业绩中, 年多数超越比较基准, 此后未超越比较基准, 原因是受到经济转型影响, 周期型行业整体表现低迷 细分地产指数在表现较为突出 长城证券 19

20 表 12: 大盘风格 ETF 基金 2006 年 年度收益率 % 指数名称 沪深 深证 深证 F 等权 上证中盘 上证商品 上证资源 中证能源 上证能源 上证材料 细分地产 资料来源 : 长城证券研究所 wind 图 14: 大盘风格 - 综合类 ETF 基金业绩 8.00 沪深 300 深证 100 深证 F200 图 15: 大盘风格 - 主题类 ETF 基金业绩 沪深 300 上证商品上证资源中证能源 等权上证中盘 上证能源上证材料细分地产 资料来源 :wind 长城证券研究所 资料来源 : wind 长城证券研究所 小盘风格 ETF 小盘 ETF 跟踪指数的编制 : 表 13: 小盘风格 ETF 基金跟踪指数编制方法 指数名称选股标准样本空间编制方法成分股调整成份股数 创业板指 按照一段时期平均流通市值占市场比重 成交 金额占市场比重 ( 权重为 2:1) 综合排序 ; 创 创业板 季度调整 :1 月 4 月 长城证券 20

21 业板股票中选取 100 只组成样本股 月 10 月 扣除沪深 300 指数样本股, 剩余股票按照最近 中证 500 一年 ( 新股为上市以来 ) 的日均成交金额由高到低排名, 剔除排名后 20% 的股票 ; 剩余股票按照日均总市值由高到低进行排名, 选取排名 中证全指 1 月初和 7 月初 500 在前 500 名的股票作为中证 500 指数样本股 先计算入围个股平均流通市值占市场比重和 中小 300 平均成交金额占市场比重, 再将上述指标按 2: 1 的权重加权平均, 计算结果从高到低排序, 在参考公司治理结构 经营状况 发展潜力 行业代表性等因素后, 按照缓冲区技术选取中 中小板综指 派许加权 跟随深证 100,5 月 11 月 300 小板 300 指数成份股 先计算入围个股在考察期的平均流通市值及 中小板 EW 平均成交金额所占市场比重, 将上述指标按 2:1 的权重加权计算, 再将结果从高到低排序, 中小板指 派许加权 1 月初和 7 月初 100 选取排名前 100 名股票构成指数成份股 上证新兴产业指数是选择沪市中规模大 流动 跟随上证 上证新兴 性好的 50 家新兴产业公司组成, 以综合反映 上证全指 等权重 180,6 月, 50 沪市新兴产业公司的整体表现 12 月 全指可选 中证全指分为能源 原材料 工业 可选消费 主要消费 医药卫生 金融地产 信息技术 电信业务 公用事业共 10 个行业 中证全指 跟随沪深 300,1 月初和 7 月初 344 上证消费 上证全指为样本空间, 先按行业分类筛选, 再按最近一年的 A 股日均成交金额与日均总市值之和排名筛选 上证全指 跟随上证 180,6 月, 12 月 30 中证医药 将中证 800 指数 800 只样本股按行业分类标准分为 10 个行业, 再以各行业全部股票作为样本编制指数, 形成 10 条中证行业指数 中证 800 跟随沪深 300,1 月初和 7 月初 70 上证医药 上证全指为样本空间, 先按行业分类筛选, 再按最近一年的 A 股日均成交金额与日均总市值之和排名筛选 上证全指 跟随上证 180,6 月, 12 月 30 反映中证 500 指数成份中不同行业公司股票的 中证 500 医药 整体表现, 为投资者提供分析工具, 将中证 500 指数样本股按行业分类标准分为 10 个一级行业, 再以各行业全部股票作为样本编制相应一 中证 500 跟随中证 500,1 月初和 7 月初 49 级行业指数 全指信息 中证全指分为能源 原材料 工业 可选消费 主要消费 医药卫生 金融地产 信息技术 电信业务 公用事 中证全指 跟随沪深 300,1 月初和 7 月初 269 TMT150 中证全指中信息技术 电业务以及消费子产品媒体中与 TMT 产业相关,1 年内日均总市值前 150 只个股 中证全指 6 月,12 月 150 中证 800 食品 在全部 25 个中证二级行业中选择食品饮料 制药与生物科技 资本品等股票数量较多的 22 个行业编制指数 中证 800 跟随沪深 300,1 月初和 7 月初 46 长城证券 21

22 深度报告 资料来源 : 长城证券研究所 wind 历史业绩 : 筛选出的小盘综合类 ETF 基金跟踪的指数在 2010/06/ /08/31 间 的累计业绩 年度业绩多数超过基准指数 创业板指数表现最为突出 小盘主题类 ETF 基金跟踪的新兴 消费 医药和信息类指数, 在 2010/06/ /08/31 间的 累计业绩和年度业绩均超越比较基准 表 14: 小盘风格 ETF 基金 2006 年 年度收益率 % 指数名称 中小板指 创业板指 中证 中小 中小板 EW 上证新兴 全指可选 上证消费 中证医药 上证医药 中证 500 医药 全指信息 TMT 中证 800 食品 中证 500 工业 资料来源 : 长城证券研究所 wind 图 16: 小盘风格 - 综合类 ETF 基金业绩 4.00 中小板指 创业板指 中证 中小 300 中小板 EW 图 17: 小盘风格 - 主题类 ETF 基金业绩之一 2.50 中小板指 上证新兴 2.00 全指可选 上证消费 资料来源 :wind 长城证券研究所 资料来源 : wind 长城证券研究所 长城证券 22

23 深度报告 图 18: 小盘风格 - 主题类 ETF 基金业绩之二 3.50 中小板指 上证医药 3.00 中证医药 中证 500 医药 资料来源 :wind 长城证券研究所 图 19: 小盘风格 - 主题类 ETF 基金业绩之三 4.50 中小板指 全指信息 4.00 TMT150 中证 800 食品 3.50 中证 500 工业 资料来源 : wind 长城证券研究所 表 15: 风格划分 R2 检验结果 : 大盘 / 小盘 基金代码 基金名称 SZ 深证 SH 上证综指 SH 上证 SZ 深证成指 SH 上证 SH 中证 SZ 深证红利 SH 上证红利 SH 上证市值百强 SZ 深证 F SZ 深证 F SZ 深证价值 SZ 深证 F SH 300 等权 SH 180 治理 SH 超大盘 SH 180 价值 SH 上证央企 SH 责任指数 SH 上证周期 SH 小康指数 CSI MSCI 中国 A 股指数 SZ 成长 SH 上证民企 长城证券 23

24 SH 非周期 SH 上证龙头 SH 上证国企 SH 180 成长 SH 180 等权 SH 50 等权 SH 上证 180 高贝塔 SZ 深证 SH 上证中盘 SH 上证中小 SH 沪深 300 金融 SH 全指金融 SH 上证金融 SH 180 金融 SH 中证金融 h30035.csi 300 非银 SH 上证商品 SH 上证资源 SH 全指能源 SZ 中证能源 SH 上证能源 SH 全指材料 SH 上证材料 SH 细分地产 SZ 创业板指 SH 中证 SZ 中小 SZ 深证民营 SZ 中创 SZ 中小板 EW SZ 500 深市 SZ 中创 SH 上证 SH 500 沪市 SH 全指可选 SZ 中证消费 SH 全指消费 SH 消费 SH 上证消费 SZ 中证医药 SH 全指医药 SH 上证医药 SH 沪深 300 医药 SH 细分医药 长城证券 24

25 h30255.csi 中证 500 医药 SH 全指信息 h30257.csi 中证 500 信息 h30318.csi TMT SZ TMT h30021.csi 中证 800 食品 h30251.csi 中证 500 原料 h30252.csi 中证 500 工业 SH 上证新兴 资料来源 : 长城证券研究所 wind 表 16: 风格划分 R2 检验结果 : 超大盘 / 大盘 基金代码 基金名称 SZ 深证 SH 上证综指 SZ 深证成指 SH 中证 SH 上证 SZ 深证红利 SH 上证红利 SH 上证市值百强 SZ 深证 F SZ 深证 F SZ 深证价值 SZ 深证 F SH 300 等权 SH 180 治理 SH 超大盘 SH 180 价值 SH 上证央企 SH 责任指数 SH 上证周期 SH 小康指数 CSI MSCI 中国 A 股指数 SZ 成长 SH 上证民企 SH 非周期 SH 上证龙头 SH 上证国企 SH 180 成长 SH 180 等权 长城证券 25

26 SH 50 等权 SH 上证 180 高贝塔 SZ 深证 SH 上证中盘 SH 上证中小 SH 沪深 300 金融 SH 全指金融 SH 上证金融 SH 180 金融 SH 中证金融 h30035.csi 300 非银 SH 上证商品 SH 上证资源 SH 全指能源 SZ 中证能源 SH 上证能源 SH 全指材料 SH 上证材料 SH 细分地产 资料来源 : 长城证券研究所 wind 长城证券 26

27 研究员介绍及承诺 阎红 : 财政部财政科学研究所经济学硕士,2006 年加入长城证券, 任基金研究中心主任 刘轩 :1999 年至 2006 年就读于清华大学电机系, 获工学学士 硕士学位 2010 年加入长城证券研究所从事金融工程相关研究 本人具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格或相当的专业胜任能力, 在执业过程中恪守独立诚信 勤勉尽职 谨慎客观 公平公正的原 则, 独立 客观地出具本报告 本报告反映了本人的研究观点, 不曾因, 不因, 也将不会因本报告中的具体推荐意见或观点而直接或间接接收到任 何形式的报酬 免责声明 长城证券有限责任公司 ( 以下简称长城证券 ) 具备中国证监会批准的证券投资咨询业务资格 本报告由长城证券向其机构或个人客户 ( 以下简称客户 ) 提供, 除非另有说明, 所有本报告的版权属于长城证券 未经长城证券事先书面授权许 可, 任何机构和个人不得以任何形式翻版 复制和发布, 亦不得作为诉讼 仲裁 传媒及任何单位或个人引用的证明或依据, 不得用于未经允许 的其它任何用途 如引用 刊发, 需注明出处为长城证券研究所, 且不得对本报告进行有悖原意的引用 删节和修改 本报告是基于本公司认为可靠的已公开信息, 但本公司不保证信息的准确性或完整性 本报告所载的资料 工具 意见及推测只提供给客户作参 考之用, 并非作为或被视为出售或购买证券或其他投资标的的邀请或向他人作出邀请 在任何情况下, 本报告中的信息或所表述的意见并不构成 对任何人的投资建议 在任何情况下, 本公司不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失负任何责任 长城证券在法律允许的情况下可参与 投资或持有本报告涉及的证券或进行证券交易, 或向本报告涉及的公司提供或争取提供包括投资银行业务 在内的服务或业务支持 长城证券可能与本报告涉及的公司之间存在业务关系, 并无需事先或在获得业务关系后通知客户 长城证券版权所有并保留一切权利 长城证券投资评级说明 公司评级 : 强烈推荐 预期未来 6 个月内股价相对行业指数涨幅 15% 以上 ; 推荐 预期未来 6 个月内股价相对行业指数涨幅介于 5%~15% 之间 ; 中性 预期未来 6 个月内股价相对行业指数涨幅介于 -5%~5% 之间 ; 回避 预期未来 6 个月内股价相对行业指数跌幅 5% 以上. 行业评级 : 推荐 预期未来 6 个月内行业整体表现战胜市场 ; 长城证券销售交易部深圳联系人 中性 预期未来 6 个月内行业整体表现与市场同步 ; 回避 预期未来 6 个月内行业整体表现弱于市场. 刘璇 : , , liux@cgws.com 李丹 : , , ldan@cgws.com 李嘉禾 : , , lijiah@cgws.com 李小音 : , , lixiaoyin@cgws.com 吴林蔓 : , , wulinman@cgws.com 北京联系人 赵东 : , , zhaodong@cgws.com 王媛 : , , wyuan@cgws.com 李珊珊 : , , liss@cgws.com 申涛 : , , shentao@cgws.com 王涛 : , , wangt@cgws.com 上海联系人 谢彦蔚 : , , xieyw@cgws.com 徐佳琳 : , , xujl@cgws.com 凌云 : , ,, lingyun@cgws.com 王一 : , , wangy@cgws.com 长城证券研究所 深圳办公地址 : 深圳市福田区深南大道 6008 号特区报业大厦 17 层 邮编 : 传真 : 北京办公地址 : 北京市西城区西直门外大街 112 号阳光大厦 8 层 邮编 : 传真 : 上海办公地址 : 上海市民生路 1399 号太平大厦 3 楼 邮编 : 传真 : 网址 :

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