估值体系：动态与静态-2022“授人以渔”培新框架

证券研究报告 ——“授人以渔”系列报告（八） 估值体系：动态与静态 报告摘要： A股估值“极端化”，传统静态估值失真。传统静态的估值方法面临2 大问题：（1）中报和年报的商誉减值和疫情反复导致的“一次性减记”，使得估值出现极端高估（利润极低）or“极端低估”（利润为负）；（2）A股交易结构集中化，前10%公司占全部A股成交额比重接近50%，传统基于整体视角的估值方法论，也会受到尾部公司的扰动，导致行业整体的估值失真。 解决方法：构建重点公司全动态估值。我们基于分析师重点跟踪公司 的盈利预期，构建全动态估值体系，具有3点优势：（1）基于分析师对当年盈利的动态一致盈利预期，而非静态的TTM净利润，动态估值实现了真正意义上的“远期定价”，不受业绩“一次性减记”的扰动。同时，重点跟踪公司的盈利预期也能够实现逐步自我“修正”；（2）基于分析师重点跟踪公司，而非全部公司，动态估值能够规避尾部公司的“估值噪音”；（3）分析师重点跟踪公司的行业市值结构均衡且稳定，不仅能够避免低估值金融/地产对于A股整体估值的拖累，也使得全动态估值的纵向（历史）可比性更强。 动静结合：如何发挥“互补”优势？动静态估值结合，可以判断行业 估值的“拐点”：（1）动态估值是基于重点跟踪公司的盈利预期计算的，能够更精准捕捉市场对行业的景气预期，相对于静态估值会更灵敏。当动态估值分位数显著高于静态估值分位数时，行业较大概率估值已经处于比较高的位置了，而动态估值分位数显著低于静态估值分位数时，行业有望迎来估值的向上“拐点”。（2）估值有望迎来向上“拐点”的行业：建筑装饰、环保、有色金属等行业静态估值水平较低，同时历史动态PE分位数明显低于静态PE分位数，相对赔率较优。（3）估值位置相对较高的行业：美容护理、食品饮料等行业静态估值水平较高，同时历史动态PE分位数高于静态PE分位数，估值所处位置相对较高。 动态、静态估值数据库的综合利用。我们同时构建了动态和静态两个 估值数据库进行对比分析。动态估值下的PE-预期利润增速差模型，相对于静态估值下的PB-ROE模型，不仅能够提示行业的性价比，还能更敏锐捕捉行业景气预期的变化。当前经济修复阶段，行业动态估值整体低于静态估值。结合动态-静态估值：（1）资源（煤炭、有色）和部分新兴产业（智能汽车）估值有望迎来向上“拐点”；（2）部分消费（食品、美容护理）制造业（航海装备、粮油加工）的估值所处位置相对较高。 核心假设风险：疫情反复、经济下行超预期、中美关系不确定性等。 分析师：戴康 SAC执证号：S0260517120004SFCCENo.BOA313 021-38003560 daikang@gf.com.cn 分析师：曹柳龙 SAC执证号：S0260516080003 021-38003558 caoliulong@gf.com.cn 请注意，曹柳龙并非香港证券及期货事务监察委员会的注册持牌人，不可在香港从事受监管活动。 相关研究：大势研判：因子与驱动:——“授人以渔”系列报告（🖂） 2022-09-05 A股“投产”阶段，如何“再加杠杆”？:——A股22年中报深度分析 2022-09-05 行业比较：景气与预期:——“授人以渔”策略方法论系列 2022-09-02 （四） 目录索引 一、A股估值“极端化”，传统静态估值失真4 （一）问题1：盈利“一次性减记”带来A股被动高估4 （二）问题2：尾部公司带来“估值噪音”5 二、解决方法：构建重点公司全动态估值6 （一）基于市值/盈利预期/样本三重动态，构建动态估值体系6 （二）样本动态的优势：把握市场焦点、样本结构稳定7 （三）盈利动态的优势：远期定价，预期逐步逼近实际利润8 三、动静结合：如何发挥“互补”优势？10 （一）动态、静态估值结合，能更有效判断估值“拐点”10 （二）基于动、静态估值相对位置，计算机、公用事业、轻工制造等行业赔率较优 .................................................................................................................................11 四、动态、静态估值数据库的综合利用13 （一）构建静态、动态估值数据库，多视角覆盖估值的行业比较13 （二）静态、动态估值结合盈利能力，综合判断行业性价比14 （三）经济修复预期：行业动态估值整体低于静态估值15 （四）动静结合比较估值：关注上游周期行业，新兴产业关注智能汽车16 �、风险提示18 图表索引 图1：A股整体剔除金融服务/创业板商誉占净资产比4 图2：创业板PE（TTM）4 图3：公用事业PE（TTM）4 图4：商贸零售PE（TTM）4 图5：机构投资者规模加速扩长5 图6：龙头公司持续超额收益5 图7：市值排名成交额比重5 图8：动态估值体系结合三重动态6 图9：分析师重点跟踪公司数（单位：家）7 图10：分析师重点跟踪与基金重仓个股重合比例7 图11：全部A股的市值结构（2005）8 图12：全部A股的市值结构（2020）8 图13：分析师重点跟踪公司行业分布（2005）8 图14：分析师重点跟踪公司行业分布（2020）8 图15：电力设备盈利预期增速&绝对走势9 图16：有色金属盈利预期增速&绝对走势9 图17：传媒盈利预期增速&绝对走势9 图18：汽车盈利预期增速&绝对走势9 图19：A股非金融实际&预测净利润9 图20：周期剔除房地产实际&预测净利润9 图21：电力设备行业静动态估值分位数10 图22：汽车行业静动态估值分位数10 图23：轻工制造行业静动态估值分位数10 图24：建筑材料行业静动态估值分位数10 图25：一级行业静态&动态估值分位数分布（2010年以来的分位数）11 图26：二级行业静态&动态估值分位数分布（2010年以来的分位数）12 图27：TTM静态估值数据库13 图28：动态估值数据库13 图29：一级行业相对PB-ROE分布（2010年以来的分位数）14 图30：分析师重点跟踪公司：22预测及21实际的净利润增速差&动态估值历史分位（2010年以来的分位数）15 表1：主要板块及大类行业动/静态估值对比15 表2：估值低位且动态估值低于静态估值的行业16 表3：估值高位且动态估值高于静态估值的行业17 一、A股估值“极端化”，传统静态估值失真 （一）问题1：盈利“一次性减记”带来A股被动高估 商誉减值和业绩一次性减记使得A股估值过度高估。中报、年报一次性商誉减值扰动导致科技股估值“阶梯式波动”。19年来A股商誉持续减值，在大类板块中， 创业板受商誉减值影响较大。由于商誉减值主要集中于年报或中报，因此导致受减值影响较大的科技股估值呈“阶梯式波动”。同时，受年初以来疫情影响，部分下游行业盈利受到显著冲击。商誉减值和疫情对企业盈利的扰动都是“一次性减记”，对企业的未来盈利预期并不影响。因此，传统静态估值并不能真实反映企业远期的价值，易受到业绩“一次性减记”从而估值过高或过低。 图1：A股整体剔除金融服务/创业板商誉占净资产比图2：创业板PE（TTM） 数据来源：Wind，广发证券发展研究中心数据来源：Wind，广发证券发展研究中心 图3：公用事业PE（TTM）图4：商贸零售PE（TTM） 数据来源：Wind，广发证券发展研究中心数据来源：Wind，广发证券发展研究中心 （二）问题2：尾部公司带来“估值噪音” 随着投资者机构化以及注册制改革的推进，A股龙头效应越发显著。16年以来，机构投资者的规模不断加速扩张，以公募基金、保险和北上资金为代表的长期投资者占比持续抬升，机构投资者偏好龙头公司，且A股龙头公司持续获得超额收益，并反过来加重交易结构的集中化程度。 传统基于整体视角的估值方法论，将会受到尾部公司的扰动影响，造成行业估值的失真。目前为止，前10%公司的成交额占全部A股的比重已经达到48%；前30%公司的成交额占全部A股的比重已经达到64%；前50%公司的成交额占全部A股的比 重已经达到88%。这表明：A股交易结构“二八分化”，投资者高频交易头部公司，而尾部公司的扰动将造成估值的偏差。 图5：机构投资者规模加速扩长 数据来源：Wind，RESSET，CSMAR，中国银行保险监督委员会，中国信托业协会等，广发证券发展研究中心 图6：龙头公司持续超额收益图7：市值排名成交额比重 数据来源：Wind，广发证券发展研究中心 备注：龙头公司是一级行业市值排名前3的公司 数据来源：Wind，广发证券发展研究中心 二、解决方法：构建重点公司全动态估值 （一）基于市值/盈利预期/样本三重动态，构建动态估值体系 为了应对业绩“一次性减记”A股被动高估&尾部公司“估值噪音”的问题，我们构建基于分析师重点跟踪公司的全动态估值体系。全动态估值具备三重动态，A 股的估值同时受到市值、净利润预期和分析师重点跟踪样本的驱动，在较短周期中显现优势。 样本动态：基于分析师重点跟踪公司，而非全部公司，动态估值能够同时规避“预期偏差”和“估值噪音”。在分析师的盈利预期中，我们仅挑选有5家（及以上）机构出具年度盈利预期的重点公司，作为动态估值的样本，既能有效规避个别公司 盈利预期畸高/畸低对行业估值的扰动，也能过滤掉尾部公司对行业估值形成的“噪音”。 盈利动态：基于动态的盈利预期，而非静态的TTM净利润，动态估值实现了真正意义上的“远期定价”。我们使用分析师的对当年的年度归母净利润一致预期（中位数），作为公司（行业）的估值基准，既能有效规避业绩“一次性减记”对估值 的扰动，也能使得估值真正“动起来”：为企业的预期利润进行定价！图8：动态估值体系结合三重动态 数据来源：Wind，广发证券发展研究中心 （二）样本动态的优势：把握市场焦点、样本结构稳定 在全动态估值视角下，通过样本公司的实时动态更新，有利于始终聚焦市场主要关注的公司。我们构建的全动态估值体系，并不是年度/季度调整样本的，而是实现了实时调整样本，只要分析师重点跟踪公司出现变化，我们使用的样本也会即时响应这种变化，不仅仅实现了计算方法的“全动态”，也进一步实现了估值样本的 “全动态”。随着A股上市公司的增加，分析师重点跟踪公司数也有所抬升，不过，从20年以来，分析师重点跟踪的公司数基本维持在1000家左右（约占全部A股的1/3）。 分析师重点跟踪的公司，也多是公募基金的重仓持股。我们测算了2010年以来公募基金的前10大重仓持股，其中，分析师重点跟踪公司的占比一直维持在80%以上，截止22年中报，在公募基金的前10大重仓股中，分析师重点跟踪公司的占比达 84.44%。 图9：分析师重点跟踪公司数（单位：家）图10：分析师重点跟踪与基金重仓个股重合比例 数据来源：Wind，广发证券发展研究中心数据来源：Wind，广发证券发展研究中心 分析师重点跟踪公司的行业分布比较均衡，一定程度上，能够对冲金融等低估值板块对A股估值的拖累。全部A股的市值结构越来越受金融等低估值行业的拖累，使得当前A股估值和历史“不可比”——2005年全部A股的市值结构相对健康，金融 /周期/消费/科技的分布比较均衡，但是2020年全部A股的市值结构受金融地产的扰动较大：银行/非银/地产等低估值板块的A股市值占比高达25%，拖累全部A股估值下台阶。而分析师重点跟踪公司的市值结构相对稳定/健康，和历史的“可比性”也较高——2005年分析师重点跟踪公司，市值结构均匀分布在制造/消费/服务业等领域，低估值的金融/地产占比较低，同时，分析师重点跟踪公司的市值结构也维持相对均衡，低估值的金融/地产的占比也较低。因此，我们认为：分析师重点跟踪公司的全 动态估值，不仅能够避免低估值金融/地产对于A股整体估值的拖累，较为稳定的市值结构，也使得全动态估值的纵向（历史）可比性更强。 图11：全部A股的市值结构（2005）图12：全部A股的市值结构（2020） 数