“PE-G”系列（二）：核心资产修复到了什么水位？

投资策略 证券研究报告|市场策略研究 2023年02月17日 核心资产修复到了什么水位？——“PE-G”系列（二） 我们在《长赢法则：“PE-G”如何应用于行业比较？》中建立起“PE-G”行业比较框架，结论指向“估值与业绩匹配”在中长期视角下的有效性。 相应地，考虑估值与业绩匹配，我们就能够基于行业景气倒推行业合理估值并测算其估值溢价。在此基础上，本文对以下问题进行了探讨：熊牛转换后估值溢价如何演绎？当前核心资产修复到了什么水位？ 一、“PE-G”如何应用于行业比较？ ——周期性与高波动行业不适用于“PE-G”框架，周期性行业主要指向上游资源（石油石化、煤炭、有色金属、钢铁、基础化工）以及猪周期主导下的农林牧渔行业，2010年至今的数据分析指向的高波动行业包括机械 设备、通信、传媒和交通运输。 ——我们将PE（TTM）与g（FY1）、g（FY2）分别结合得到PE/(1+g)指标，分析显示基于上述指标构建的PE-G匹配行业组合表现优秀：FY1与FY2维度下组合超额收益率分别为4.57%与4.85%，超额最大回撤分别为 -11.87%与-11.23%。 二、从熊到牛，行业估值溢价如何演绎？ ——考虑行业估值与业绩的匹配，我们能够基于行业当前景气倒推其对应合理估值水平。以FY1维度为例： 合理𝑃�=̅𝑃̅𝐸̅̅/̅̅(̅1̅̅̅+̅̅̅𝑔̅̅)̅̅̅̅×(1+�) 作者 分析师张峻晓 执业证书编号：S0680518110001邮箱：zhangjunxiao@gszq.com 研究助理�昱涵 执业证书编号：S0680121070009邮箱：wangyuhan3665@gszq.com 相关研究 1、《投资策略：鹰派信号再起，配置盘入场依旧——外资周报第150期》2023-02-15 2、《投资策略：极致化交易结构再现——交易情绪跟踪第179期》2023-02-15 3、《投资策略：大类资产价格推演——紧缩到衰退》 2023-02-14 4、《投资策略：躁动结束的信号是什么？——策略周报 （20230212）》2023-02-12 5、《投资策略：市场回顾（2月2周）——复苏验证期，盘整仍继续》2023-02-11 𝐹𝑌1𝐹𝑌1 进一步地，我们将测算出的合理估值与行业当前的实际估值水平PE（TTM）进行对比，从而在“PE-G”视角下对行业当前的估值状态进行判断。 2、我们从高低估行业分布视角回顾熊转牛后第一波行情：低估行业占比在大底时点上处于高位，并在熊转牛后第一波行情期间快速回落，对应低估行业在这一阶段快速修复至合理甚至高估水平。 3、当前低估行业占比仍然较高、边际回落较少，反映低估行业的修复程度仍然较弱，2022年熊牛转换至今第一波行情可能尚未结束，医药生物、银行、国防军工、非银金融以及建筑材料或有较大修复空间。 三、当前核心资产修复到了什么水位？ ——对一级行业估值状态进行分析：“PE-G”视角下汽车、食品饮料较为高估；商贸零售、房地产以及计算机估值合理、略有溢价；其他行业普遍处于合理或低估状态，其中又以医药生物行业低估程度最为显著。 ——消费核心资产中，“PE-G”视角下估值较低的行业包括医疗器械、生物制品、中药、白色家电、小家电、医药商业、化学制药；估值合理的行业包括家电零部件、厨卫电器、食品加工、饮料乳品；相对高估的行业包括白酒、非白酒、调味发酵品、化妆品。 ——科技与制造业中，估值较低的行业包括电池、广告营销、出版、航天装备、消费电子、光伏设备、航空装备、计算机设备、电网设备、元件、电机、影视院线、通用设备、数字媒体、轨交设备、装修建材，估值合理的行业包括其他电源、自动化设备、游戏，相对高估的行业包括乘用车、汽车零部件、IT服务、软件开发。 风险提示：宏观经济政策超预期；外围波动加剧；历史统计规律失效风险。 请仔细阅读本报告末页声明 内容目录 一、“PE-G”如何应用于行业比较？3 1.1周期性与高波动行业不适用于“PE-G”框架3 1.2“PE-G”如何应用于行业比较？4 二、从熊到牛，行业估值溢价如何演绎？6 2.1从“PE-G”看行业合理估值6 2.2熊转牛第一波行情中，估值溢价如何演绎？7 2.3当前时点，如何看待估值溢价上行空间？8 三、当前核心资产修复到了什么水位？9 3.1大消费各行业当前估值状态如何？9 3.2科技与制造业当前估值状态如何？10 3.3其他行业当前估值状态如何？11 四、总结：核心资产修复到了什么水位？12 4.1“PE-G”如何应用于行业比较？12 4.2从熊到牛，行业估值溢价如何演绎？12 4.3当前核心资产修复到了什么水位？12 风险提示13 图表目录 图表1：申万一级行业盈利增速波动性特征（%，异常值修正后）3 图表2：PE-G（FY1）匹配行业组合净值（09.12.31=1）4 图表3：PE-G（FY2）匹配行业组合净值（09.12.31=1）4 图表4：PE-G（FY1）匹配行业组合净值（低频换仓，09.12.31=1）4 图表5：PE-G（FY2）匹配行业组合净值（低频换仓，09.12.31=1）4 图表6：换仓频率调整前后PE-G匹配行业组合表现对比5 图表7：PE-G匹配行业组合5 图表8：“PE-G”视角下各行业估值溢价测算（%）6 图表9：“PE-G”视角下高估、合理与低估行业占比（%）6 图表10：A股在2012、2014、2016、2019年4次见见底7 图表11：熊转牛第一波行情期间一级行业估值状态占比变化（%）7 图表12：熊转牛第一波行情期末低估行业占比与期间变动（%）8 图表13：各行业当前估值溢价与熊转牛第一波行情期末估值溢价对比（%）8 图表14：“PE-G”视角下一级行业估值溢价测算（%）9 图表15：“PE-G”视角下消费核心资产估值溢价测算（%）9 图表16：“PE-G”视角下其他消费行业估值溢价测算（%）10 图表17：“PE-G”视角下科技与制造业估值溢价测算（%）10 图表18：“PE-G”视角下其他行业估值溢价测算（%）11 我们在《长赢法则：“PE-G”如何应用于行业比较？》中建立起“PE-G”行业比较框架，结论指向“估值与业绩匹配”在中长期视角下的有效性。 相应地，考虑估值与业绩匹配，我们就能够基于行业景气倒推行业合理估值并测算其估值溢价。在此基础上，本文对以下问题进行了探讨：熊牛转换后估值溢价如何演绎？当前核心资产修复到了什么水位？ 一、“PE-G”如何应用于行业比较？ 1.1周期性与高波动行业不适用于“PE-G”框架 首先，需要明确“PE-G”框架的应用边界，周期性与高波动行业难以适用。周期性行业显然无法纳入“PE-G”的范畴：当行业处于高景气时，PE反而处于低位，叠加高盈利增速g，PEG显然更低，进而误导投资者得出行业低估的错误结论。类似的问题还出现在 业绩增速波动较大的行业，因此周期性、高波动行业应予以剔除。 30个申万一级行业中有10个行业表现出较明显的周期性或高波动特征，我们选择余下 的20个行业进行后续分析。一般而言，周期性行业主要指向上游资源（石油石化、煤 炭、有色金属、钢铁、基础化工）以及猪周期主导下的农林牧渔行业；对高波动行业的 筛选则是考虑行业盈利增速的波动性如何，2010年至今的数据分析指向的高波动行业包括机械设备、通信、传媒和交通运输。 150% 120% 90% 60% 30% 0% 石煤有钢基建机电国汽家轻商社美食纺医农电计传通银非房建公交环油炭色铁础筑械力防车用工贸会容品织药林子算媒信行银地筑用通保石金化材设设军电制零服护饮服生牧机金产装事运化属工料备备工器造售务理料饰物渔融饰业输 上游资源中游制造可选消费必需消费科技大金融其他服务 图表1：申万一级行业盈利增速波动性特征（%，异常值修正后） 业绩增速标准差四分位间距IQR 资料来源：wind，国盛证券研究所 1.2“PE-G”如何应用于行业比较？ 我们将估值PE（TTM）与未来一年以及两年复合预测增速g（FY1）、g（FY2）分别结合，得到FY1与FY2维度下的PE/(1+g)指标，分析显示基于上述指标构建的PE-G匹配行业组合表现优秀： FY1与FY2维度下组合年化收益率分别为9.92%与10.26%，超额收益率分别为4.57%与4.85%，超额最大回撤分别为-11.87%与-11.23%，月度胜率分别为59.2%与58.0%，收益显著跑赢基准的同时能较好地控制超额回撤。 图表2：PE-G（FY1）匹配行业组合净值（09.12.31=1）图表3：PE-G（FY2）匹配行业组合净值（09.12.31=1） PE/(1+g)(FY1)匹配行业组合PE/(1+g)(FY2)匹配行业组合 基准净值组合净值超额净值基准净值组合净值超额净值 5.0 4.0 3.0 2.0 1.0 0.0 2009201120132015201720192021 2.2 2.0 1.8 1.6 1.4 1.2 1.0 0.8 0.6 4.5 4.0 3.5 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 0.0 2009201120132015201720192021 2.0 1.8 1.6 1.4 1.2 1.0 0.8 0.6 资料来源：wind，国盛证券研究所资料来源：wind，国盛证券研究所 将基于PE/(1+g)（FY）构建的PE-G匹配行业组合换仓频率降低至与业绩披露期一致，组合仍保有超额收益较高、最大回撤较小的特征。实际应用中月度换仓相对高频、 难度较大，也会产生较高的交易成本。因此我们选择将换仓频率降低至与业绩披露期保持一致（每年4月、8月与10月底换仓）后对组合表现再行分析，结果显示： FY1与FY2维度下组合年化收益率分别为10.88%与11.00%，超额收益率分别为5.38%与5.50%，超额最大回撤分别为-8.93%与-11.98%，月度胜率分别为58.0%与59.9%，相比月度换仓组合取得了更高的超额收益。 图表4：PE-G（FY1）匹配行业组合净值（低频换仓，09.12.31=1）图表5：PE-G（FY2）匹配行业组合净值（低频换仓，09.12.31=1） PE/(1+g)(FY1)匹配行业组合PE/(1+g)(FY2)匹配行业组合 基准净值组合净值超额净值基准净值组合净值超额净值 5.0 4.0 3.0 2.0 1.0 0.0 2009201120132015201720192021 2.2 2.0 1.8 1.6 1.4 1.2 1.0 0.8 0.6 6.0 5.0 4.0 3.0 2.0 1.0 0.0 2009201120132015201720192021 2.4 2.2 2.0 1.8 1.6 1.4 1.2 1.0 0.8 0.6 资料来源：wind，国盛证券研究所资料来源：wind，国盛证券研究所 超额最大回撤 超额收益率 年化收益率 PE-G匹配行业组合 月度胜 月度换仓 图表6：换仓频率调整前后PE-G匹配行业组合表现对比 FY1行业组合 9.92% 4.57% FY2行业组合 10.26% 4 FY1行业组合 FY 资料来源：wind，国盛证券研究所 图表7：PE-G匹配行业组合 估值业绩匹配行业（23.02） 估值业绩匹配行业（22.11~23.03） 序号 PE/(1+g)（FY1）估值匹配组合 PE/(1+g)（FY2）估值匹配组合 PE/(1+g)（FY1）估值匹配组合 PE/(1+g)（FY2） 估值匹配组合 1 计算机 计算机 公用事业 社会服务 2 美容护理 美容护理 商贸零售 公用事业 3 房地产 房地产 社会服务 商贸零售 4 公用事业 轻工制造 国防军工 房地产 5 轻工制造 家用电器 食品饮料 食品饮料 资料来源：wind，国盛证券研究所 二、从熊到牛，行业估值溢价如何演绎？ 2.1从“PE-G”看行业合理估值 考虑行业估值与业绩的匹配，我们能够基于行业当前景气倒