量化研究——投资决策的起点

证券研究报告 量化研究 投资决策的起点 冯佳睿 ( 金融工程首席分析师 ) SAC 号码 : S0850512080006 2018 年 7 月 16 日

怎样进行金融工程研究? 金融工程研究的三个步骤 1. 从市场中提出问题 2. 将问题转化为数学语言 3. 用量化工具解决问题 1

概述 1. 宏观经济指标能预测股债的涨跌吗? 2. 大小盘风格可以预判吗? 3. A 股市场的投资者关注盈利能力吗? 4. 油价上涨可以指导 A 股投资吗? 5. 美股的估值到底高不高? 2

1. 宏观经济指标能预测股债的涨跌吗? 参考宏观对冲策略的研究框架, 定义四种影响资产价格的宏观变量 : 经济周期 ( 经济增长 + 通货膨胀 ) 国际贸易 货币政策和风险情绪 每个资产的价格和宏观变量之间都存在着基本的相关关系 表 : 宏观动量信号汇总 经济增长 : 一年期实际 GDP 预期 经济周期国际贸易货币政策风险情绪 通胀上升 : 一年期 CPI 预期 国际贸易竞争力 : 一年期汇率变动 ( 出口权重货币篮子 ) 货币政策收紧 : 一年期利率 ( 两年 ) 预期 风险情绪上升 : 一年期股票市场超额回报 股票指数 + - - - + 货币 + + + + + 政府债券 ( 长期 ) 利率期货 ( 短期 ) - - + - - - - + - - 资料来源 :A Half Century of Macro Momentum, 海通证券研究所整理 3

1. 宏观经济指标能预测股债的涨跌吗? 在五个维度下, 选择 26 6 5 10 2 个宏观变量 使用当期变量变化幅度对下期资产收益率做回归预测, 对比回归系数 t 值 图 : 宏观变量回归系数 t 值 (2006.1-2018.1) OECD 综合领先指标 : 幅度调节型 OECD 综合领先指标 : 趋势恢复型 :12 个月变化率 PMI PMI: 新订单城镇居民人均可支配收入 : 实际累计同比城镇登记失业率 PMI: 采购量宏观经济景气指数 : 先行指数 OECD 综合领先指标 : 趋势恢复型 : 中国日均产量 : 粗钢 : 重点企业 ( 旬 ) 社会融资规模 : 当月值波罗的海干货指数城镇领取失业保险金人数社消总额 : 实际当月同比 GDP: 不变价当季同比工业增加值 : 当月同比投资者信心指数 ( 月 ) 消费者信心指数 ( 月 ) 工业 : 发电量同比增速限额以上零售 : 当月同比房地产开发投资完成额 : 累计同比宏观经济景气指数 : 预警指数固定资产投资当月同比增速 - 季调宏观经济景气指数 : 滞后指数日均耗煤量 :6 大发电集团 : 合计宏观经济景气指数 : 一致指数 -4-2 0 2 4 资料来源 :Wind,Bloomberg, 海通证券研究所 4 CPI 当月同比 RPI 当月同比 ( 商品零售价格指数 ) 核心 CPI 当月同比 CGPI 当月同比 ( 企业商品价格指 农业生产资料价格指数当月同比 PPI 当月同比 CFETS 人民币汇率指数 BIS 人民币有效汇率指数贸易差额 : 当月同比出口金额 : 季调 : 当月同比出口金额 : 当月同比 10Y-2Y 国债到期收益率 10Y-3M 国债到期收益率 10Y 国债到期收益率 M1 同比 M0 同比 M2 同比 2Y 国债到期收益率 3M 国债到期收益率 M2-M1 同比 3 个月 SHIBOR 过去 1 个月 wind 全 A 年化超额收益 3M 企业债 - 国开债 -3-2.5-2 -1.5-1 -0.5 0 0.5-1.5-1 -0.5 0 0.5 1 1.5-0.8-0.6-0.4-0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1-0.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3

1. 宏观经济指标能预测股债的涨跌吗? 在股票市场上, 选取 OECD 领先指标 PPI 同比 人民币汇率指数 前一期 Wind 全 A 超额收益四个宏观变量 每期将变量变化方向乘以影响方向作为信号 (±1 0), 并相加得到总信号, 大于 0 买入, 等于 0 空仓, 小于 0 做空 ( 空仓 ) 图 :A 股宏观动量择时策略累计净值 (2006.1-2018.1) 30 25 20 15 10 5 0 净值曲线 ( 多头 ) 净值曲线 ( 多空 ) wind 全 A 表 :A 股宏观动量择时策略收益风险特征 (2006.1-2018.1) 买入持有多头多空 年化收益 16.28% 25.40% 28.49% 夏普比率 0.50 1.19 1.04 最大回撤 68.61% 29.74% 30.09% 胜率 60.42% 76.36% 67.71% 盈亏比 1.31 3.44 1.74 收益回撤比 0.24 0.85 0.95 资料来源 :Wind,Bloomberg, 海通证券研究所 5

2006/11/1 2007/5/1 2007/11/1 2008/5/1 2008/11/1 2009/5/1 2009/11/1 2010/5/1 2010/11/1 2011/5/1 2011/11/1 2012/5/1 2012/11/1 2013/5/1 2013/11/1 2014/5/1 2014/11/1 2015/5/1 2015/11/1 2016/5/1 2016/11/1 2017/5/1 2017/11/1 1. 宏观经济指标能预测股债的涨跌吗? 将每个维度的各个子变量的信号相加, 得到这个维度的总信号 (±1 0) 再将五个维度的信号相加得到最终信号, 大于 0 买入, 等于 0 空仓, 小于 0 做空 ( 空仓 ) 表 : 宏观变量集合 经济增长通货膨胀国际贸易货币政策风险偏好 工业增加值当月同比 PMI 宏观经济景气行指数 OECD 综合领先指标 发电量同比增速 CPI 当月同比 PPI 当月同比 CGPI 当月同比 CFETS 人民币汇率指数 出口金额当月同比 贸易差额当月同比 3 个月国债收益率 2 年期国债收益率 10 年期国债收益率 3 个月 Shibor 利率 wind 全 A 年化收益 - 一年期定存 3 个月企业债 - 国开债 图 : 五个维度的择时表现 (2006.1-2018.1) 1.6 1.5 1.4 1.3 1.2 1.1 1.0 0.9 0.8 经济增长 通货膨胀 国际贸易 货币政策 风险偏好 中债国债总净价指数 资料来源 :Wind, 海通证券研究所 6

2006/11/1 2007/5/1 2007/11/1 2008/5/1 2008/11/1 2009/5/1 2009/11/1 2010/5/1 2010/11/1 2011/5/1 2011/11/1 2012/5/1 2012/11/1 2013/5/1 2013/11/1 2014/5/1 2014/11/1 2015/5/1 2015/11/1 2016/5/1 2016/11/1 2017/5/1 2017/11/1 1. 宏观经济指标能预测股债的涨跌吗? 以中债国债总净价指数为基准, 宏观动量择时策略多空年化收益为 4.48% 信息比率为 1.46, 最大回撤为 2%, 胜率为 70.8%, 收益回撤比为 2.24 图 : 国债宏观动量择时策略累计净值 (2006.1-2018.1) 1.6 1.5 1.4 1.3 1.2 1.1 1.0 0.9 表 : 国债宏观动量择时策略收益风险特征 (2006.1-2018.1) 持有多头多空 年化收益 -0.14% 2.10% 4.48% 夏普比率 -0.04 0.82 1.46 最大回撤 11.65% 2.15% 2.00% 胜率 52.59% 73.68% 70.80% 盈亏比 1.0 2.1 2.2 中债国债总净价指数择时策略 ( 多头 ) 择时策略 ( 多空 ) 收益回撤比 -0.01 0.98 2.24 资料来源 :Wind, 海通证券研究所 7

1. 宏观经济指标能预测股债的涨跌吗? 表 :2018 年择时信号一览 Wind 全 A 指数多头择时 宏观动量信号预期误差信号月收益率 2018/1/1 0 0 1.80% 2018/2/1 1 0-4.85% 2018/3/1 0 0-0.10% 2018/4/1 0 0-3.72% 2018/5/1 1 1-0.06% 2018/6/1 0 0-8.33% 中债国债总净价指数多头择时 宏观动量信号预期误差信号月收益率 2018/1/1 1 1 0.10% 2018/2/1 1 1 0.68% 2018/3/1 1 1 0.40% 2018/4/1 1 1 1.17% 2018/5/1 1 1-0.05% 2018/6/1 0 0 0.58% 资料来源 :Wind,Bloomberg, 海通证券研究所 表 :7 月择时信号明细 8 指标 信号 OECD 综合领先指标 1 CFETS 人民币汇率指数 -1 ppi 同比 -1 Wind 全 A 超额收益 -1 总信号 -1( 看空 ) 指标 信号 子指标 信号 工业增加值当月同比 1 PMI -1 经济增长 0 宏观经济景气行指数 1 OECD 综合领先指标 0 发电量同比增速 -1 CPI 同比 0 通货膨胀 -1 PPI 当月同比 -1 CGPI 同比 -1 CFETS 人民币汇率指数 -1 国际贸易 1 出口金额当月同比 1 贸易差额当月同比 1 3 个月国债收益率 -1 货币政策 1 2 年期国债收益率 1 10 年期国债收益率 1 3 个月 Shibor 利率 1 风险情绪 0 Wind 全 A 超额收益 1 3 个月企业债 - 国开债 -1 总信号 1( 看多 )

概述 1. 宏观经济指标能预测股债的涨跌吗? 2. 大小盘风格可以预判吗? 3. A 股市场的投资者关注盈利能力吗? 4. 油价上涨可以来指导 A 股投资吗? 5. 美股的估值到底高不高? 9

2. 大小盘风格可以预判吗? 跨期相关性衡量择时指标的有效性 指标风格收益差指标风格收益差 指标 风格收益差 将大小盘风格收益差定义为上证 50 指数与中证 1000 指数的月度收益差 短期限利率水平变化以及宽基指数波动率差值具有较好的择时效果 表 : 债券到期收益率变动与大小盘风格的相关性 (2008-2018.6) 到期收益率变动 跨期相关性 国债 :1 个月 0.11 国开债 :1 个月 0.19 表 : 波动率差值与大小盘风格的相关性 (2008-2018.6) 波动率差值 跨期相关性 前 3 个月 -0.23 前 6 个月 -0.26 资料来源 :Wind, 海通证券研究所 10

20071228 20080430 20080829 20081231 20090430 20090831 20091231 20100430 20100831 20101231 20110429 20110831 20111230 20120427 20120831 20121231 20130426 20130830 20131231 20140430 20140829 20141231 20150430 20150831 20151231 20160429 20160831 20161230 20170428 20170831 20171229 20180427 2. 大小盘风格可以预判吗? 现象 : 利率上行幅度越大, 未来风格越偏向大盘 ; 反之, 未来风格越偏向小盘 图 : 利率变动与大小盘风格 (2008.1-2018.5) 0.15 0.10 0.05 0.00-0.05-0.10-0.15 4% 3% 2% 1% 0% -1% -2% -3% -4% 资料来源 :Wind, 海通证券研究所 国债到期收益率 (1 个月 ) 月度变动 ( 左轴 ) 上证 50- 中证 1000( 右轴 ) 11

20071228 20080430 20080829 20081231 20090430 20090831 20091231 20100430 20100831 20101231 20110429 20110831 20111230 20120427 20120831 20121231 20130426 20130830 20131231 20140430 20140829 20141231 20150430 20150831 20151231 20160429 20160831 20161230 20170428 20170831 20171229 20180427 2. 大小盘风格可以预判吗? 现象 : 上证 50 与中证 1000 波动率之差越大, 未来 1 个月小盘风格越强 ; 反之大盘风格越强 图 : 波动率之差与大小盘风格 (2008.1-2018.5) 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0-0.1-0.2-0.3-0.4-0.5 4% 3% 2% 1% 0% -1% -2% -3% -4% 资料来源 :Wind, 海通证券研究所 前 6 个月波动率差值 : 上证 50- 中证 1000( 左轴 ) 上证 50- 中证 1000( 右轴 ) 12

2. 大小盘风格可以预判吗? 使用 LOGISTIC 模型滚动预测未来 1 个月市场为大盘风格的概率 ( 即, 未来 1 个 月上证 50 战胜中证 1000 的概率 ) 13

2. 大小盘风格可以预判吗? 每月月末计算未来 1 个月的大盘风格概率 高于 50%, 买入上证 50; 否则, 买入中证 1000 图 : 风格轮动模型的累计净值 (2009.1-2018.5) 8 轮动模型 7 上证 50 全收益 6 中证 1000 全收益 5 4 3 2 1 资料来源 :Wind, 海通证券研究所 14

2. 大小盘风格可以预判吗? 表 : 轮动模型的收益展示 (2009.1-2018.6) 轮动模型 上证 50 中证 1000 2009 140.4% 86.6% 140.4% 2010 19.8% -21.5% 17.6% 2011-29.7% -16.8% -32.8% 2012-4.4% 18.1% -0.8% 2013 19.3% -12.3% 32.5% 2014 50.2% 69.7% 35.3% 2015 45.0% -4.2% 76.6% 2016-18.1% -2.7% -19.7% 2017 11.7% 28.3% -16.9% 2018.6-8.0% -12.1% -19.5% 轮动模型年化收益为 16.35% 上证 50 年化收益为 8.88% 中证 1000 年化收益为 13.00% 轮动模型月度胜率约为 57% 大盘风格概率 上证 50 中证 1000 上证 50- 中证 1000 2018.1 78.2% 9.0% -3.2% 12.2% 2018.2 13.8% -7.6% -3.3% -4.3% 2018.3 55.9% -5.4% 3.6% -9.0% 2018.4 76.9% -2.5% -4.1% 1.6% 2018.5 78.8% 0.3% -2.9% 3.2% 2018.6 50.9% -5.6% -10.9% 5.3% 15 资料来源 :Wind, 海通证券研究所

概述 1. 宏观经济指标能预测股债的涨跌吗? 2. 大小盘风格可以预判吗? 3. A 股市场的投资者关注盈利能力吗? 4. 油价上涨可以指导 A 股投资吗? 5. 美股的估值到底高不高? 16

20081231 20090527 20091030 20100331 20100831 20110131 20110630 20111130 20120427 20120928 20130228 20130731 20131231 20140530 20141031 20150331 20150831 20160129 20160630 20161130 20170428 3. A 股市场的投资者关注盈利能力吗? 盈利水平 ROA: 单季度扣非后归母公司净利润 / 期初总资产 使用 ROA 指标, 将全市场股票由高到低分为 10 组, 组合之间并无显著差异 图 :ROA 组合分组收益与多空相对强弱 ( 按 10% 分组,2009-2017.6) 3.0% 2.5% 月均收益 2.0 1.5 多空组合相对强弱 2.0% 1.5% 1.0% 0.5% 1.0 0.5 0.0 0.0% D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 D9 D10 资料来源 : Wind, 海通证券研究所 17

20081231 20090527 20091030 20100331 20100831 20110131 20110630 20111130 20120427 20120928 20130228 20130731 20131231 20140530 20141031 20150331 20150831 20160129 20160630 20161130 20170428 3. A 股市场的投资者关注盈利能力吗? 盈利水平变化 droa:roa 同比变化 盈利水平上升幅度较大的公司具有超额收益 图 :droa 组合分组收益与多空相对强弱 ( 按 10% 分组,2009-2017.6) 3.0% 2.5% 2.0% 1.5% 1.0% 0.5% 月均收益 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 0.0 多空组合相对强弱 0.0% D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 D9 D10 资料来源 : Wind, 海通证券研究所 18

概述 1. 宏观经济指标能预测股债的涨跌吗? 2. 大小盘风格可以预判吗? 3. A 股市场的投资者关注盈利能力吗? 4. 油价上涨可以指导 A 股投资吗? 5. 美股的估值到底高不高? 19

4. 油价上涨可以指导 A 股投资吗? 20

石油石化 ( 中信 ) 煤炭 ( 中信 ) 钢铁 ( 中信 ) 有色金属 ( 中信 ) 基础化工 ( 中信 ) 交通运输 ( 中信 ) 综合 ( 中信 ) 轻工制造 ( 中信 ) 食品饮料 ( 中信 ) 商贸零售 ( 中信 ) 纺织服装 ( 中信 ) 汽车 ( 中信 ) 通信 ( 中信 ) 电力及公用事业 ( 中信 ) 家电 ( 中信 ) 农林牧渔 ( 中信 ) 电力设备 ( 中信 ) 医药 ( 中信 ) 机械 ( 中信 ) 餐饮旅游 ( 中信 ) 传媒 ( 中信 ) 国防军工 ( 中信 ) 银行 ( 中信 ) 建材 ( 中信 ) 电子元器件 ( 中信 ) 计算机 ( 中信 ) 建筑 ( 中信 ) 房地产 ( 中信 ) 非银行金融 ( 中信 ) 石油石化 ( 中信 ) 煤炭 ( 中信 ) 钢铁 ( 中信 ) 有色金属 ( 中信 ) 综合 ( 中信 ) 交通运输 ( 中信 ) 基础化工 ( 中信 ) 轻工制造 ( 中信 ) 电力及公用事业 ( 中信 ) 通信 ( 中信 ) 商贸零售 ( 中信 ) 传媒 ( 中信 ) 食品饮料 ( 中信 ) 电力设备 ( 中信 ) 纺织服装 ( 中信 ) 国防军工 ( 中信 ) 餐饮旅游 ( 中信 ) 家电 ( 中信 ) 医药 ( 中信 ) 汽车 ( 中信 ) 银行 ( 中信 ) 农林牧渔 ( 中信 ) 计算机 ( 中信 ) 机械 ( 中信 ) 建材 ( 中信 ) 电子元器件 ( 中信 ) 建筑 ( 中信 ) 非银行金融 ( 中信 ) 房地产 ( 中信 ) 4. 油价上涨可以指导 A 股投资吗? 与油价正相关性最强的中信一级行业为石油石化 煤炭 钢铁 ; 与油价负相关性最强的中信一级行业为非银行金融 房地产 建筑 ; 全区间和滚动回归结果一致 图 : 全区间回归结果 (2006.3-2018.6) 图 : 滚动回归结果 (2006.3-2018.6) 4 0.25 100% 1.50 3 0.20 80% 1.00 2 1 0.15 0.10 60% 40% 0.50 0.00-0.50 0 0.05 0.00 20% 0% -1.00-1.50-1 -0.05-2 -0.10-3 -0.15 t 值 ( 左轴 ) beta( 右轴 ) t 值大于 0 占比 ( 左轴 ) t 值均值 ( 右轴 ) 资料来源 :Wind, 海通证券研究所 21

20060331 20060731 20061130 20070330 20070731 20071130 20080331 20080731 20081128 20090331 20090731 20091130 20100331 20100730 20101130 20110331 20110729 20111130 20120330 20120731 20121130 20130329 20130731 20131129 20140331 20140731 20141128 20150331 20150731 20151130 20160331 20160729 20161130 20170331 20170731 20171130 20180330 20060331 20060731 20061130 20070330 20070731 20071130 20080331 20080731 20081128 20090331 20090731 20091130 20100331 20100730 20101130 20110331 20110729 20111130 20120330 20120731 20121130 20130329 20130731 20131129 20140331 20140731 20141128 20150331 20150731 20151130 20160331 20160729 20161130 20170331 20170731 20171130 20180330 4. 油价上涨可以指导 A 股投资吗? 图 : 中信一级行业轮动策略多空净值 (2006.3-2018.6) 3.0 2.5 按各行业关于油价的滚动回归 t 值的平均值 油价预期涨跌方向排序, 多空各 N 个行业 图 : 中信二级行业轮动策略多空净值 (2006.3-2018.6) 7 6 2.0 1.5 1.0 0.5 0.0 5 4 3 2 1 0 多空净值 (3 个行业 ) 多空净值 (5 个行业 ) 表 : 行业轮动策略表现 (2006.3-2018.6) 多空净值 (3 个行业 ) 多空净值 (5 个行业 ) 多空净值 (10 个行业 ) 一级行业 一级行业 二级行业 二级行业 二级行业 ( 多空各 3 个 ) ( 多空各 5 个 )( 多空各 10 个 )( 多空各 5 个 ) ( 多空各 3 个 ) 年化收益率 8.11% 7.70% 14.59% 14.77% 13.00% 夏普比率 0.47 0.62 0.62 0.80 0.81 胜率 57.53% 57.53% 57.53% 55.48% 59.59% 资料来源 :Wind, 海通证券研究所 22

20100129 20100430 20100730 20101029 20110131 20110429 20110729 20111031 20120131 20120427 20120731 20121031 20130131 20130426 20130731 20131031 20140130 20140430 20140731 20141031 20150130 20150430 20150731 20151030 20160129 20160429 20160729 20161031 20170126 20170428 20170731 20171031 20180131 20180427 20100129 20100430 20100730 20101029 20110131 20110429 20110729 20111031 20120131 20120427 20120731 20121031 20130131 20130426 20130731 20131031 20140130 20140430 20140731 20141031 20150130 20150430 20150731 20151030 20160129 20160429 20160729 20161031 20170126 20170428 20170731 20171031 20180131 20180427 4. 油价上涨可以指导 A 股投资吗? 按各股票关于油价的全样本回归 t 值 ( 或滚动回归 t 值的平均值 ) 油价预期涨跌方向排序, 多空各 N 只股票 图 : 股票多空净值 ( 全样本回归, 2006.3-2018.6) 40 35 30 25 20 15 10 5 0 图 : 股票多空净值 ( 滚动回归, 2006.3-2018.6) 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0 多空净值 (100 只股票 ) 多空净值 (50 只股票 ) 多空净值 (t 值均值的绝对值大于 1.5) 多空净值 (t 值 >0 比例为 100% 或 0%) 表 : 策略表现 (2006.3-2018.6) 全样本回归 ( 多空各 50 只 ) 全样本回归 ( 多空各 100 只 ) 滚动回归 (t 值均值的绝对值大于 1.5) 滚动回归 (t 值 >0 比例为 100% 或 0%) 年化收益率 51.69% 45.18% 43.07% 51.93% 夏普比率 2.36 2.35 2.40 2.06 胜率 74% 77% 73% 72% 资料来源 :Wind, 海通证券研究所 23

概述 1. 宏观经济指标能预测股债的涨跌吗? 2. 大小盘风格可以预判吗? 3. A 股市场的投资者关注盈利能力吗? 4. 油价上涨可以指导 A 股投资吗? 5. 美股的估值到底高不高? 24

5. 美股的估值到底高不高? 估值理论 : P t 为当前股票或者投资组合的价格,D t 为预期的现金流, 如分红 折现率 r t t+τ 为预期通胀, 实际利率以及股票风险溢价的总和 股票价格和通胀或者实际利率之间都呈负相关关系 同时, 如果假设上市公司的盈利能力不发生重大变化资金面 :, 估值和通胀或者 实际利率呈负相关 市场流动性 25

CAPE 中位数 5. 美股的估值到底高不高? 图 : 实际利率与 CAPE 的散点分布与线性拟合 (1880-2018.6) 50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0-20% -15% -10% -5% 0% 5% 10% 15% 实际利率 资金面 : 市场流动性 (91.301) (8.412) 资料来源 :Wind,Bloomberg, 海通证券研究所 26

5. 美股的估值到底高不高? 图 : 不同实际利率区间内 CAPE 中值 (1880-2018.6) 目前, 扣除三年通胀的实际利率为 1.274%, 对应较高的估值区域 如果预期实际利率继续上行, 则美股将可能进入最高估值区域 资料来源 :Wind,Bloomberg, 海通证券研究所 27

CAPE 中位数 5. 美股的估值到底高不高? 图 : 实际利率与 CAPE 中位数非线性拟合 (1880-2018.6) 50 40 30 20 10 0-20% -15% -10% -5% 0% 5% 10% 15% -10 实际利率 (89.727) (6.955) (-12.727) 资料来源 :Wind,Bloomberg, 海通证券研究所 28

5. 美股的估值到底高不高? 历史数据结论 : 根据 1880-2018 年历史大数据样本, 美股估值最高点出现在实际利率水平为 1%-2% 区域 现状评价 : 目前扣除 3 年通货膨胀年化值, 美国实际利率为 1.274%, 正处于 1880-2018 年大历史数据规律下美股估值次高区间 29

CAPE 中位数 5. 美股的估值到底高不高? 图 : 通货膨胀与 CAPE 的散点分布与线性拟合 (1880-2018.6) 50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0-20% -15% -10% -5% 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 资金面 : 市场流动性 通货膨胀 (23.113) (-5.838) 资料来源 :Wind,Bloomberg, 海通证券研究所 30

5. 美股的估值到底高不高? 图 : 不同通货膨胀区间内 CAPE 中值 (1880-2018.6) CAPE 中位数高点落在通货膨胀水平 2%-3% 的区间 资料来源 :Wind,Bloomberg, 海通证券研究所 31

CAPE 中位数 5. 美股的估值到底高不高? 图 : 通货膨胀与 CAPE 中位数非线性拟合 (1880-2018.6) 50 40 30 20 10 0-20% -15% -10% -5% 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% -10 通货膨胀 (103.030) (1.671) (-16.068) 资料来源 :Wind,Bloomberg, 海通证券研究所 32

5. 美股的估值到底高不高? 历史数据结论 : 根据对 1880-2018 年历史大数据进行分析, 通货膨胀与美股估值 ( CAPE) 呈非线性 倒 U 型 分布, 其估值的极大值点出现在 2%- 3% 的通货膨胀区间 现状评价 : 美国 CPI 水平为 2.14%, 正处于美股估值高点区域, 市场应警惕风险 33

5. 美股的估值到底高不高? 表 : 不同利率和通胀组合下估值水平 (1880-2018.6) 通货膨胀 实际利率小于 -1% -1% 到 1% 1% 到 3% 3% 到 5% 大于 5% 小于 -1% 9.87 15.25 14.61 16.19 16.18-1% 到 1% 12.51 15.28 17.82 19.12 12.43 1% 到 3% 11.74 21.21 21.04 21.32 11.55 3% 到 5% 11.60 17.43 19.50 17.75 11.72 大于 5% 10.72 11.88 13.80 15.74 13.39 图 : 不同利率和通胀组合下估值水平 (1880-2018.6) 最高值为 21.32 对应真实利率为 3% 到 5%, 而通货膨胀为 1% 到 3% 的区间 资金面 : 当前美国实际利率为市场流动性 1.274%, 通货膨胀为 2.14%, 对应 CAPE 估值为 21.04, 也处于高位区域 资料来源 :Wind,Bloomberg, 海通证券研究所 34

5. 美股的估值到底高不高? 表 : 预测两种情境下的国债收益率与通胀水平 情景 1: 正常化货币政策 十年国债收益率温和上涨 CPI 通胀保持不变 CPI 出现下降 2018 3.00% 2.80% 2.54% 2019 3.30% 3.00% 2.44% 2020 3.60% 3.00% 2.13% 情景 2: 加快收紧的货币政策 十年国债收率快速上涨 CPI 快速上涨 2018 3.50% 3.50% 2019 4.00% 5.00% 2020 4.50% 4.00% 表 : 不同实际利率 +CPI 组合下 CAPE 估值预测 货币政策正常化 +CPI 不变 货币政策正常化 +CPI 下降 收紧货币政策 +CPI 通胀高 2018 18.27 18.29 18.26 2019 18.24 18.28 18.08 2020 18.19 18.29 17.92 资料来源 :Wind,Bloomberg, 海通证券研究所 35

6. 风险提示 风险提示 : 有效因子失效 ; 错误的模型假设 ; 历史规律不一定能代表未来 ; 海内外市场结构差异 36

分析师声明和研究团队 分析师声明 冯佳睿本人具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格, 以勤勉的职业态度, 独立 客观地出具本报告 本报告所采用的数据和信息均来自市场公开信息, 本人不保证该等信息的准确性或完整性 分析逻辑基于作者的职业理解, 清晰准确地反映了作者的研究观点, 结论不受任何第三方的授意或影响, 特此声明 金融工程研究团队 : 金融工程首席分析师冯佳睿 SAC 执业证书编号 : S0850512080006 电话 :021-23219732 Email:fengjr@htsec.com 37

信息披露和法律声明 投资评级说明 1. 投资评级的比较和评级标准 : 以报告发布后的 6 个月内的市场表现为比较标准, 报告发布日后 6 个月内的公司股价 ( 或行业指数 ) 的涨跌幅相对同期市场基准指数的涨跌幅 ; 2. 市场基准指数的比较标准 : A 股市场以海通综指为基准 ; 香港市场以恒生指数为基准 ; 美国市场以标普 500 或纳斯达克综合指数为基准 类别 评级 说明 优于大市 预期个股相对基准指数涨幅在 10% 以上 ; 中性 预期个股相对基准指数涨幅介于 -10% 与 10% 之间 ; 股票投资评级 弱于大市 预期个股相对基准指数涨幅低于 -10% 及以下 ; 无评级 对于个股未来 6 个月市场表现与基准指数相比无明确观点 优于大市 预期行业整体回报高于基准指数整体水平 10% 以上 ; 行业投资评级 中性 预期行业整体回报介于基准指数整体水平 -10% 与 10% 之间 ; 法律声明 弱于大市 预期行业整体回报低于基准指数整体水平 -10% 以下 本报告仅供海通证券股份有限公司 ( 以下简称 本公司 ) 的客户使用 本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户 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 本报告所载的资料 意见及推测仅反映本公司于发布本报告当日的判断, 本报告所指的证券或投资标的的价格 价值及投资收入可能会波动 在不同时期, 本公司可发出与本报告所载资料 意见及推测不一致的报告 市场有风险, 投资需谨慎 本报告所载的信息 材料及结论只提供特定客户作参考, 不构成投资建议, 也没有考虑到个别客户特殊的投资目标 财务状况或需要 客户应考虑本报告中的任何意见或建议是否符合其特定状况 在法律许可的情况下, 海通证券及其所属关联机构可能会持有报告中提到的公司所发行的证券并进行交易, 还可能为这些公司提供投资银行服务或其他服务 本报告仅向特定客户传送, 未经海通证券研究所书面授权, 本研究报告的任何部分均不得以任何方式制作任何形式的拷贝 复印件或复制品, 或再次分发给任何其他人, 或以任何侵犯本公司版权的其他方式使用 所有本报告中使用的商标 服务标记及标记均为本公司的商标 服务标记及标记 如欲引用或转载本文内容, 务必联络海通证券研究所并获得许可, 并需注明出处为海通证券研究所, 且不得对本文进行有悖原意的引用和删改 根据中国证监会核发的经营证券业务许可, 海通证券股份有限公司的经营范围包括证券投资咨询业务 38