策略专题研究：PB-ROE再审视：好价格、好行业、好公司

证券研究报告|2024年06月07日 策略专题研究 PB-ROE再审视：好价格、好行业、好公司 核心观点策略研究·策略专题 经典PB-ROE框架的有效性验证：从纵向历史维度ROE拐点总是滞后于估值拐点。理想状态下，估值隐含的预期应当与盈利预期相匹配，即估值所反映的股价上涨动力源自企业业绩增长的内生动力。DDM模型下，ROE解释未来的估值，前提假设即价格终将回归价值。在经济增速换挡背景下，A股市场成熟化发展，企业高EPS增速的难度系数上升，资本市场更注重企业资产质量与盈利能力，估值回归盈利。 历史复盘：当前市场PB-ROE的可比位置为2019年一季度。当前国内市场个股破净比例约8.85%，较4月底有所好转，股债收益差向-1X标准差反弹，低估值+基本面有望支撑行业回弹。考虑4月可比区间的后续6个月一级行业修复情况，涨跌幅回弹较大的行业较早出现ROE趋势性向上信号，且PB分位数的变化较大，估值修复较好的行业本身PB分位数较低，即低PB策略的有效性可见。 行业层面：把握第三象限反转行业（航空装备Ⅱ、消费电子零部件及组装、纺织制造）。1）第一、三象限基准策略：根据历史分位数将细分行业PB-ROE坐标分为四个象限，以ROE同比增速和一致预测ROE在财报披露前后的变动作为板块的评分标准，分别在第一和第三象限选择评分最高的三个细分行业，构建PBROE行业轮动基准组合。两个基准策略具有明显的风格轮动属性，成长/价值风格占优时第一/三象限基准策略更优。2）第三象限增强策略：+ΔROE是第三象限行业价值的决定性变量。在第三象限基准策略的基础上进行增强，定位存在盈利反转机遇的优质行业；增强策略的收益情况显著好于基准策略，胜率也有所提高，在下跌行情中更具备防御属性。最新一期的三个反转细分行业为航空装备Ⅱ、消费电子零部件及组装、纺织制造。 个股层面：从“不可能三角”中把握稳定龙头股和周期龙头股两类机会。ROE高且稳定性较强的公司，即具备稳固护城河的行业龙头，往往享受其作为行业龙头的市占率、商业模式、管理水平溢价，估值高于行业一般水平。ROE较高但长期波动性却较大的公司，往往由于其盈利的不稳定性而被市场给予一定的估值折价。选取一级行业市值前5名的股票作为待选股票池，构建两个龙头股票组合，对于周期龙头股票组合，关键在于ROE拐点和公司经营周期的判断，以近季报期ROE增速由负转正为关键入选标准；对于稳定龙头股票组合，关键在于以更便宜的价格买入，以PB分位数低于30%为关键入选标准。 风险提示：海外货币政策节奏和幅度的不确定性，海外局部地缘冲突风险。 证券分析师：王开证券分析师：陈凯畅021-60933132021-60375429 wangkai8@guosen.com.cnchenkaichang@guosen.com.cn S0980521030001S0980523090002 基础数据 中小板/月涨跌幅(%) 5848.18/-2.25 创业板/月涨跌幅(%) 1820.45/-3.94 AH股价差指数 138.59 A股总/流通市值(万亿元) 70.50/64.25 市场走势 资料来源：Wind、国信证券经济研究所整理 相关研究报告 《资金跟踪与市场结构周观察(第二十一期)-市场成交下降，行业成交集中度上行》——2024-06-06 《ESG月度观察——关注企业“第二张报表”》——2024-06-06 《6月A股策略观点汇报-把握轮动，重视“类GARP”策略》— —2024-06-03 《策略周思考-迎接GARP策略的春天》——2024-05-26 《资金跟踪与市场结构周观察(第二十期)-市场成交有所回升，股市资金净流出》——2024-05-22 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 内容目录 经典PB-ROE框架的有效性验证4 估值反映ROE市场预期，ROE解释未来估值4 历史复盘：当前市场PB-ROE的可比位置5 ERP走高的市场PB分布全貌5 价值和成长分别占优时的PB-ROE6 行业层面：把握第三象限反转行业6 风格轮动下第一、第三象限孰优6 第三象限增强策略：正ΔROE的第三象限行业存在反转机遇8 个股层面：从不可能三角把握两类机会9 高ROE、低ROE波动、低PB的“不可能三角”9 基于不可能三角的龙头选股思路10 风险提示12 图表目录 图1：估值拐点先行于ROE拐点4 图2：基于DDM模型的盈利和估值推导4 图3：PE对ROE的敏感性测算（假定股利支付率为30%）5 图4：PB对ROE的敏感性测算（假定股利支付率为30%）5 图5：全A股债收益差接近-2X标准差的历史复盘5 图6：ERP走高时的全A个股的PB分布5 图7：2024年4月可比区间的估值修复情况6 图8：全A股债收益差接近-2X标准差的历史复盘6 图9：ERP走高时的全APB分布6 图10：PB-ROE分位的四个象限（2024年一季报披露后，滚动三个月）7 图11：PB-ROE行业轮动基准组合8 图12：PB-ROE行业轮动基准组合回测结果8 图13：2018年末，证券行业估值挤压至地位8 图14：证券行业销售净利率拐点先于ROE拐点8 图15：2016年水泥板块拐点出现9 图16：水泥板块资本开支增速、盈利增速和ROE9 图17：第三象限行业轮动增强策略9 图18：第三象限增强策略回测结果9 图19：亿纬锂能的历史PB-ROE散点图10 图20：亿纬锂能ROE长期高于10%10 图21：万华化学的历史PB-ROE散点图10 图22：万华化学ROE呈现周期性特征10 图23：基于“不可能三角”的龙头选股思路11 图24：改良版PB+ROE策略反馈出最新一期选股组合11 经典PB-ROE框架的有效性验证 估值反映ROE市场预期，ROE解释未来估值 价值投资回归，国信策略PB-ROE体系的研究之路回溯：（1）在2022年的报告 《PB-ROE策略在中观的应用》中，分别从个股和行业层面构建PB-ROE策略并探寻PB-ROE策略的中观适用场景；（2）2023年的报告《蓄力向上系列（四）：岁末年初，精细化布局高性价比标的》中，我们基于申万行业分类的成分股个数和行业市值，在一/二/三级行业中优选构建“5+39+40”行业观察池，从绝对量、分位数、预期变化等角度归纳基于“PB-ROE”的行业配置线索。；（3）在2024年报告《攻守兼备的投资利器》中，结合相关指数探讨了PB-ROE增强型策略的有效性，实操中获得较好的绝对回报。本文进一步构建基于PB-ROE的行业比较和个股选股思路新视角 估值先行，合理的估值反映ROE市场预期。剔除估值较低金融板块和规模较大的石油石化板块，从纵向历史维度考察市场PE、PB变化与ROE变化，可以观测到两个估值指标的走向基本一致，而ROE拐点总是滞后于估值拐点。理想状态下，估值隐含的预期应当与盈利预期相匹配，即估值所反映的股价上涨动力源自企业的业绩增长内生动力。 DDM模型下，ROE解释未来的估值，即理论假设是价格终将回归价值。根据戈登稳定增长模型求解PB和PE，在股息支付率d和必要回报率r一定的前提下，PB和PE的最终来源为公司的盈利能力ROE。DDM模型下的股票价值评估实质为“公司现有资产预期创造的收益的现值”和“增长机会净现值”两者之和，估值反映股价上涨的动力，即股价对资产（BV）或业绩（EPS)的溢价，溢价来源于增长机会，即企业业绩增长的内生动力，ROE便映射了这种增长动力。 图1：估值拐点先行于ROE拐点图2：基于DDM模型的盈利和估值推导 资料来源：Wind，国信证券经济研究所整理资料来源：Wind，国信证券经济研究所绘制 估值因素为什么用PB而不是PE？PB-ROE体系更适合当下及未来中国经济所处的阶段。经济增速换挡背景下，A股市场成熟化发展，企业获取高EPS增速的难度系数上升，资本市场更注重企业资产质量与盈利能力，估值回归盈利。一方面，PE作为PB与ROE的斜率在PB-ROE匹配度上升背景下波动率下降；另一方面，低增长低通胀下股市盈利中枢转向资产驱动，资本市场核心驱动因素转向风险偏好，PE与盈利的匹配度下降。 保持ROE的稳定性至关重要。假定股利支付率为减持新规下的30%，考虑不同必要回报率下的估值与盈利敏感性测算，ROE滑落对PB影响显著大于PE。以10%的必要回报率为例，当ROE高于13.5%时，PB对ROE的敏感性显显著上台阶，因此，保持ROE的稳定性至关重要。 图3：PE对ROE的敏感性测算（假定股利支付率为30%）图4：PB对ROE的敏感性测算（假定股利支付率为30%） 资料来源：Wind，国信证券经济研究所整理资料来源：Wind，国信证券经济研究所整理 历史复盘：当前市场PB-ROE的可比位置 ERP走高的市场PB分布全貌 考虑了利率水平和分红能力的估值具有均值回归特性，构建10年期国债收益率-全A股息率（TTM）的股债收益差指标，复盘历次全A股债收益差触及-2X标准差时刻的市场估值位置。当前全市场破净比例8.85%，较4月底有所好转，股债收益差向-1X标准差反弹。今年四月PB全貌上与2019年1月十分接近，逻辑也相似，都是固收类资产收益率曲线下移的同时市场整体流动性宽裕，ERP走高。 图5：全A股债收益差接近-2X标准差的历史复盘图6：ERP走高时的全A个股的PB分布 资料来源：Wind，国信证券经济研究所整理资料来源：Wind，国信证券经济研究所整理 低估值+基本面支撑特定行业回弹。考虑4月可比区间的后续6个月一级行业修复情况，涨跌幅回弹较大的行业较早出现ROE趋势性向上信号，且PB分位数的变化较大，估值修复较好的行业本身PB分位数较低，即低PB策略的有效性可见。ROE拐点的判断是区分低估行业与低估值陷阱的突破之处，本文将基于寻找盈利改善的先行指标构建PB-ROE行业轮动框架。 图7：2024年4月可比区间的估值修复情况 资料来源：Wind，国信证券经济研究所整理 价值和成长分别占优时的PB-ROE 根据每月PB变动，将31个一级行分为正ΔPB行业和负ΔPB行业，2017-2018的典型价值风格占优区间内，负ΔPB组估值下行过程较早结束，且风格过渡期两者PB分位数中枢差距拉大，市场杀估值和拔估值逐渐分化，整体来讲负ΔPB组分位数中枢波动更小。负ΔPB行业的换手情绪在价值风格和成长占优时期均更高，两组估值中枢差距拉大即市场杀估值和拔估值分化时，资金更偏向PB上修行业。整体来说负ΔPB组ROE分位数中枢更高，基本面支撑更强。 图8：全A股债收益差接近-2X标准差的历史复盘图9：ERP走高时的全APB分布 资料来源：Wind，国信证券经济研究所整理资料来源：Wind，国信证券经济研究所整理 行业层面：把握第三象限反转行业 风格轮动下第一、第三象限孰优 根据历史分位数将细分行业PB-ROE坐标分为四个象限：1）第一象限行业位于景气度高点，PB、ROE双高，第一象限内行业的区分度在于盈利能力的持续性；2）第二象限行业PB较低、ROE较高，低PB反映市场对ROE稳定性持怀疑态度，典例是周期顶部的资源股；3）第三象限行业PB、ROE双低，行业的估值和盈利均处于底部，周期视角下随着行业景气度回升，这类行业或存在反转机遇；4）第四象 限在ROE较低的情况下给出了较高的估值，表明市场对未来预期较为正面，但如果公司后续不能证明自身盈利能力，估值的回落不可避免，存在较大的不确定性。随着资本市场有效性增强，寻找第四象限内低估行业较为困难，且或更适合自下而上的个股挖掘。因此，本文考虑分别在一、三象限构建基准组合。 图10：PB-ROE分位的四个象限（2024年一季报披露后，滚动三个月） 资料来源：万得，国信证券经济研究所整理 对“5+39+40”复合行业观测口径进行更新，构建“5+40+40”的复合行业观测框架，构建逻辑如下：1）在31个一级行业中，保留成分股数量少于50的5个一级 行业；2）将成分股数量处于50-200区间的一级行业下沉至二级行业，筛选满足 成