2023年A股投资策略：敏感度参数的偏移与非对称性回归

2022年12月08日 证券研究报告•策略报告 敏感度参数的偏移与非对称性回归 ——2023年A股投资策略 摘要 敏感度参数的偏移：在2022年极端通胀和劳动力市场紧张的影响下，联储祭出了有史以来最快的加息速度——多次50bp的跃迁式加息，货币政策的极致收紧极大地冲击了08年金融危机后资产间运行的规律，各种基于历史样本归纳的模型在22年集体失效，背后是市场参与主体对宏观信息的敏感度发生了 极致偏离。 落入一致预期的宏观拐点：最近一段时间市场集中交易宏观拐点的出现，如美国通胀拐点、货币政策鹰转鸽拐点、国内经济拐点等等。我们认为此类基于拐 点的定价可能很难形成持续的交易合力，这主要源于联储内部本身对于紧缩货币政策的终点存在明显分歧，进而很难有效引导市场预期。而在此混沌期，参与者更多是基于惯性预期进行博弈，进而导致超调的出现。 国内经济，被压制的短周期上行：国内本轮短周期底部拐点本落于22Q3，但疫情干扰下经济在22Q4进行了二次探底；所以基于此框架下明年中国经济动能应是23年上半年向上修复的状态，上行顶部落于23Q3。当前全社会产成品库存尚未出清完毕，整体库存分位数仍在50%以上，因此23年经济反弹幅 度有所限制。与以往历轮周期不同的是，本轮周期下行掺杂了疫情影响，因此微观主体普遍信心不足，国内消费远远偏离历史趋势线。然而通过计量模型分析其它国家或地区疫情管控放松后的消费复苏经验，我们发现疫情管控放松后其它样本国家或地区普遍有10%的消费增长，23年国内消费或许存在超出市场预期的可能。 市场有支撑，风格趋均衡：我们从五因子角度指示A股周期，模型结果显示 22年Q4市场周期持续上行；赔率和情绪指标同样发出见底信号，上证指数估值正处在13%分位数，未来市场表现有支撑。风格上，由于23年存在着海外利率下行和国内利率抬升的可能性，因此很难站在当前给出明显的结论。我们认为在国内弱复苏的背景下，价值板块整体来看并没有很强的合力，只会阶段性的受经济复苏乐观预期推动，导致整体风格偏向均衡。 行业配置上推荐两条主线，低库存的顺周期行业，和受益于线下消费复苏的板块。结合各行业对于宏观经济上行的敏感度，以及当前行业自身的库存，我们认为当前库存分位数处在30%以下的家具制造业、通用设备业和钢铁行业 或许将会有机会。受益于线下消费复苏板块我们主要推荐食品饮料行业、餐饮行业、保险行业、广告行业。同时考虑到23年美债利率大概率进入下行趋势，黄金板块会有不错的表现。 风险提示：联储后续货币政策超预期紧缩的风险；国内库存去化不及预期的风险。 西南证券研究发展中心 分析师：常潇雅 执业证号：S1250517050002电话：021-58351932 邮箱：cxya@swsc.com.cn 联系人：程睿智 电话：17512071816 邮箱：chengzuoz@swsc.com.cn 相关研究 1.2022Q3公募基金持仓分析：加仓军工、交运、地产，减配电力设备、医药(2022-11-01) 2.海外精译：不同场景下美元升值对非美国家的外溢性(2022-10-13) 3.经济筑底磨底，风格边际切换——2022年四季度A股投资策略(2022-10-11) 4.策略专题：非美国家处于经常账户恶化正反馈之中(2022-10-09) 5.全球视角下的港美股中期业绩总结及展望(2022-09-22) 6.海外精译：美国劳动参与率的周期性运行规律(2022-09-16) 请务必阅读正文后的重要声明部分 目录 1敏感度参数的偏移与非对称性回归1 1.1敏感度参数的偏移1 1.2落入一致预期的宏观拐点6 1.3宏观变量的非对称回归——超调15 2国内经济：被压制的短周期上行19 3市场有支撑，风格趋均衡25 3.1宏观因子对市场整体有支撑25 3.2风格轮动走向均衡29 3.3行业上两条主线——顺周期低库存+线下消费复苏29 4结论37 图目录 图1：2022年大类资产收益率（YTD，%）1 图2：大于4%的通胀分项占比2 图3：核心通胀对拟合值的偏离（%）2 图4：紧张的劳动力市场和极高的薪资增速2 图5：疫情冲击后贝弗利曲线显著外移（%）3 图6：FFR对拟合值的偏离（%）3 图7：股债汇隐含波动率（对数）4 图8：10年美债收益率与拟合值的偏离（%）4 图9：美元指数PPP公允价值4 图10：SP500与拟合值的偏离（%）5 图11：沪深300对基于海外变量的拟合模型的偏离（%）5 图12：黄金对两个拟合模型的偏离（美元）5 图13：人民币汇率对基于购买力平价的公允价值的偏离6 图14：中国国债10yvs铜6 图15：非美国家经常账户恶化正反馈6 图16：领先指标vs全球制造业PMI（%）7 图17：综合领先指标vs美国综合PMI（%）7 图18：OECD扩散指标vsISMPMI（%）7 图19：Philfed领先指标vsISMPMI（%）8 图20：利率综合指标vsISMPMI（%）8 图21：FCIvsISMPMI（%）8 图22：德国IFO预期vs现状指数8 图23：ZEW领先指标vs欧元区制造业PMI（%）8 图24：实际M1增速vs欧元区制造业PMI（%）9 图25：欧洲消费信心指数vs失业率同比（%）9 图26：市场定价的终点利率（%）9 图27：联储已经关注到的开始回落的各项房租指标10 图28：1年期实际政策利率（%）11 图29：FFR代理变量相对FFR的偏离（%）11 图30：布拉德计算的理论政策利率11 图31：历次加息周期中最后一次加息前后美元指数表现12 图32：历次加息周期中最后一次加息前后美债10y表现12 图33：历次加息周期中最后一次加息前后标普500表现12 图34：历次加息周期中最后一次加息前后CRB指数表现12 图35：历次加息周期中最后一次加息前后MSCI新兴市场表现13 图36：历次加息周期中最后一次加息前后黄金表现13 图37：美元BEER公允价值13 图38：USOIS1y1mvsUSD（左轴%）13 图39：中美周期相位差对美元的指引14 图40：耐用品订单vs名义美元指数（左轴%）14 图41：加权相对核心通胀vs美元指数（左轴%）14 图42：美债10yvs领先指标（%）15 图43：供应链压力指数vsCCFI16 图44：CarGurus二手车价格指数16 图45：2016年以来每个月末时点政策利率预期轨迹（%）16 图46：美债10y-2y倒挂vsConferenceBoard消费信心领先指标（%）17 图47：美国住房购买力指数vs30年抵押贷款利率（右轴%）17 图48：美国预期资本开支vs私人固定资产投资（%）17 图49：TemporaryHelpService指向GDP将显著下行18 图50：SPF美国远期GDP下行概率18 图51：经济收缩程度分组与其对应的伤痕效应幅度18 图52：引发经济收缩的不同原因带来的伤痕效应幅度19 图53：中国经济短周期领先-同步指标19 图54：国内信贷脉冲及其领先指标19 图55：同步指标vs产成品库存（%）20 图56：16类商品加权开工率21 图57：居民储蓄意愿vs居民新增存款（左轴%）21 图58：更多消费占比vs消费信心指数（左轴%）21 图59：中国实际消费vs15-19年实际消费趋势22 图60：日本实际消费vs15-19年实际消费趋势22 图61：韩国实际消费vs15-19年实际消费趋势22 图62：越南实际消费vs15-19年实际消费趋势22 图63：新加坡实际消费vs15-19年实际消费趋势22 图64：中国香港实际消费vs15-19年实际消费趋势22 图65：双重差分模型结果23 图66：平行趋势检验23 图67：国内服务业生产指数vs服务业需求（%）24 图68：上证指数五因子拆解模型25 图69：A股业绩vs经济周期（%）26 图70：A股主要指数PE(TTM)估值对比情况26 图71：风险溢价26 图72：上证指数PB-ROE轨迹图27 图73：配对滚动相关性均值27 图74：市场宽度27 图75：加权离散度28 图76：2022年行业聚类分析28 图77：成长/价值相对表现四因子拟合模型29 图78：各行业最新库存分位数30 图79：过去三轮国内经济底部，按照行业产成品库存分位数进行排序分组，对应未来一段时间的涨跌31 图80：2012Q4当期各行业产成品库存分位数31 图81：2012Q4经济磨底后各组未来一年涨跌幅（根据行业产成品库存分位数分组）32 图82：2016Q1当期各行业产成品库存分位数32 图83：2016Q1经济磨底后各组未来一年涨跌幅（根据行业产成品库存分位数分组）33 图84：2019Q4当期各行业产成品库存分位数33 图85：2019Q4经济磨底后各组未来一年涨跌幅（根据行业产成品库存分位数分组）34 图86：日本防疫指数和新增病例数34 图87：谷歌日本活动指数和新增病例数34 图88：日本22年8月份疫情高峰过后，餐饮行业客流量快速修复35 图89：对15个泛消费行业股价进行聚类分析36 表目录 表1：A股主要指数PE估值情况26 表2：各行业对五因子的敏感度30 表3：15个泛消费行业业绩与估值36 1敏感度参数的偏移与非对称性回归 1.1敏感度参数的偏移 我们所讨论的参数是指所有经济数据和资产价格对于关键变量的反应函数中的参数，参数的偏移发生在多个部门、多个领域、多个市场。当然，经济数据和资产价格的反应函数的异变反应的是参与经济活动的微观主体，包括投资者的决策函数发生的异变。参数的偏移来源于外生冲击，当关键变量的波动由于外生因素冲击导致其波动脱离正常阈值范围时，按照以往变量的运行方式归纳而得的变量之间的关系可能发生异化，导致敏感度参数形成显著偏移,这是贯穿20年以来的宏观、市场运行的重要影响因素。 显而易见，我们当前面临的参数偏移主要来源于通胀这一关键变量，而导致通胀波动突破正常的阈值范围的外生冲击来源于新冠疫情和地缘冲突造成的供应链扰动。通胀的飙升导致全球央行以极端的鹰派的金融紧缩做应对，不仅大幅削弱经济预期，波动率也随之在全球股债商汇各类资产中扩散开来，2022年以来，表现最好的资产是天然气，其次是美元，对应了两大宏观核心驱动变量：商品通胀与美联储紧缩。 图1：2022年大类资产收益率（YTD，%） 数据来源：Wind，西南证券整理 通胀的失控：当供应链扰动因素逐渐式微时，叠加全球需求疲弱，商品通胀已经显著回落，然而伴随着劳动力市场的极度紧张，通胀已经扩散为全局性通胀，当前美国通胀各分项中大于4%的占比已经飙升至72%的高位，接近70年代的高点。而且基于近20年来JOLTS职位空缺数据和NFIB企业调查数据构建的CPI拟合模型给出的拟合值，真实的通胀水平相对拟合值呈现出显著偏离。 图2：大于4%的通胀分项占比图3：核心通胀对拟合值的偏离（%） 数据来源：wind、西南证券整理数据来源：wind、西南证券整理 这一显著偏离也揭示了，在疫情前广为论道的菲利普斯曲线失灵的问题在表象上得以修正，体现在从前期无论失业率怎么变动，通胀一直锚定在相对较低水平，转移到当前的极低的失业对应极高的通胀状态。之所以是表象上的修正，是源于造成通胀和失业率相对变动的因素，很大程度上来源于外生冲击对于两个市场供需的扭曲。劳动力市场的紧张并不能完全体现经济动能因素，很大程度上源于劳动力供应的收缩，使用Barnichon（2010）中的HWI数据修正后的职位空缺/失业人数（V/U）达到1951年以来的最高值，这也对应了强劲的名义工资增速。而且贝弗里奇曲线呈现出向外平移的状态，两者在更高水平实现均衡，均体现了劳动力市场供给端的冲击。 图4：紧张的劳动力市场和极高的薪资增速 数据来源：Wind，西南证券整理 图5：疫情冲击后贝弗利曲线显著外移（%） 数据来源：Wind，西南证券整理 所以进一步的，可以观察到我们基于通胀、劳动力和产出缺口构建的联邦基金利率拟合值，也大幅高于