景氣研究：邏輯、數(shù)據(jù)和模型

1.中觀景氣研究中觀包括行業(yè)風(fēng)格兩類劃分方式，我們想要研究的是如何對其景氣度進(jìn)行刻畫和預(yù)測，最終著眼于構(gòu)建具有超額收益的投資組合。圖1給出的是某股票盈利、估值和股價走勢圖該標(biāo)的盈利具有較為明顯的周期性，估值則波動較大2016-2017年，股價的抬升主由盈利能力提高引致估值貢獻(xiàn)較小2021年以來股價走勢趨平盈利和估值走勢背離在傳統(tǒng)的行業(yè)輪動框架中，一般使用公司基本面（包括分析師預(yù)測數(shù)據(jù)）價量交易數(shù)據(jù)，構(gòu)建打分指標(biāo)得到綜合信號，具有一定的效果。收盤價對數(shù)) B對數(shù)) ROETT收盤價對數(shù)) B對數(shù)) ROETT，右0.0%0.00005.0%1.0000110.0%2.000025.0%20.0%3.000030.0%4.000040.0%35.0%5.000050.0%45.0%6.00002100121001210042100721010211012110421107211102120121204212072121021301213042130721310214012140421407214102150121504215072151021601216042160721610217012170421707217102180121804218072181021901219042190721910220012200422007220102210122104221072211022201上做法具有較強(qiáng)的直觀性：股價由盈利和估值共同驅(qū)動，從這兩個維度分別選取代表性指進(jìn)行預(yù)測具有一定的合理性。不過我們認(rèn)為應(yīng)該分別進(jìn)行研究，即中觀景氣研究由基本面景氣和交易景氣兩個獨(dú)立維度構(gòu)成我們想要研究，或者預(yù)期能夠獲取的收益，是由基本面驅(qū)動的，而非僅由情緒引致因此在考慮輸入數(shù)據(jù)時，將其區(qū)分為原始數(shù)據(jù)和交易數(shù)，這里是相對股而言的。例如鋼鐵企業(yè)，螺紋鋼、冷軋等產(chǎn)品價格也是交易形成的，但獨(dú)立于股；股票自身的價格或成交量則是投資者基于所有能獲取的信息，形成觀點(diǎn)，通過買賣形成的我們預(yù)期能夠?qū)崿F(xiàn)的是，通過基本面景氣確定持有時點(diǎn)和區(qū)間，通過交易景氣確定基本面已釋放完畢。為搭建相關(guān)定量模型，需明確如下幾點(diǎn)：一，如何界定行業(yè)和風(fēng)格，即構(gòu)建具有代表性的、可投資的標(biāo)的組合；二，什么是景氣度，如何對其進(jìn)行定量刻畫；三，不論是行業(yè)還是風(fēng)格，如何對其投資邏輯鏈進(jìn)行分析；四，信息驅(qū)動走勢，對景氣度進(jìn)行預(yù)測時需使用到哪些數(shù)據(jù)；五，如何將數(shù)據(jù)有效映射到景氣度；六，如何基于預(yù)測所得的景氣度構(gòu)建實(shí)際的投資組合。邏輯數(shù)據(jù)和模型是中觀景氣研究的關(guān)鍵環(huán)節(jié)作為開篇在本報告中，我們著重研究了如下問題：原始數(shù)據(jù)端宏觀和行業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)具有哪些特征使用過程中應(yīng)注意哪些問題；經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)與公司經(jīng)營之間有哪些關(guān)聯(lián)；如何將宏觀行等不同頻率的數(shù)據(jù)納入統(tǒng)一的分析框架映射到目標(biāo)變量的預(yù)測中；基本面景氣和交易景氣的分析框架應(yīng)如何搭建。宏觀行業(yè)經(jīng)數(shù)據(jù)：型和特征對于中觀景氣研究，我們認(rèn)為核心包括如下幾點(diǎn)：一，經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)邏輯；二基礎(chǔ)數(shù)據(jù)三模型框架此部分我們所涉及的基礎(chǔ)宏/行業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行梳理：包含哪些類型的數(shù)據(jù)，其發(fā)布頻率是什，具有哪些特我們認(rèn)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)具有關(guān)鍵的作將數(shù)據(jù)部署于邏輯分析鏈條，借助相關(guān)模型，將其應(yīng)用于中觀景氣預(yù)測。數(shù)據(jù)發(fā)布結(jié)構(gòu)：混頻經(jīng)濟(jì)指標(biāo)預(yù)測中，常用的方法之一是領(lǐng)先滯后關(guān)系判斷和預(yù)測。比如，PI等景氣指數(shù)對進(jìn)出口和生成等具有一定領(lǐng)先關(guān)系據(jù)此可對關(guān)鍵指標(biāo)走勢進(jìn)行預(yù)測判斷。在我們所構(gòu)建的中觀景研究框架中，我們使用的是另一種方法混頻預(yù)測，其邏輯是部分?jǐn)?shù)據(jù)發(fā)布越完整，則整體的擬合精度越高以經(jīng)濟(jì)增長預(yù)測為例，其發(fā)布為季頻；假設(shè)能夠獲取月度或更高頻的與經(jīng)濟(jì)增長高度相關(guān)的指標(biāo)則可對其進(jìn)行實(shí)時預(yù)測。在前期ocstng和PW模型框架中，我們從實(shí)體經(jīng)濟(jì)、情緒、財政貨幣和價格等維度選取了多個月頻指標(biāo)分別使用整體預(yù)測，以及自下而上拆分合成的方法對經(jīng)濟(jì)增速進(jìn)行預(yù)測，具有較好的效果。下圖給出了常見的數(shù)據(jù)發(fā)布模。我們所關(guān)注的一般是季度或月度指標(biāo)，其頻率較低，且一般有一定的發(fā)布時滯從實(shí)際據(jù)發(fā)布來看，每天可得到日度數(shù)據(jù)值，周中發(fā)布值領(lǐng)先于當(dāng)周數(shù)；周度數(shù)據(jù)的發(fā)布領(lǐng)先于當(dāng)月數(shù)據(jù)的發(fā)布。因從更為高頻數(shù)據(jù)的發(fā)布中，可更及時和領(lǐng)先的獲取目標(biāo)變量的最新信息。當(dāng)然，為處理這些不同頻率的數(shù)據(jù)，需要特定的模型框架以盡可能利用到每一條數(shù)據(jù)的發(fā)布在中觀景氣研究中，雖然邏輯和模型非常重要，但是數(shù)據(jù)同樣關(guān)。一方面需要盡可能的豐富指標(biāo)維度，另外還需要結(jié)合數(shù)據(jù)特點(diǎn)對其進(jìn)行清洗以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。我們構(gòu)建了宏/行業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫，其結(jié)構(gòu)見表1。除指標(biāo)代碼和名稱字段外，我們還記錄了指標(biāo)報告期，以及其實(shí)際披露日，后文部分我們會對各類指標(biāo)的時天分布進(jìn)行統(tǒng)計(jì)除此之外，指標(biāo)頻率、分類和單位字段也進(jìn)行了記錄?；谠摂?shù)據(jù)表可在較大程度避免使用到未來數(shù)據(jù)的問題在構(gòu)建該數(shù)據(jù)庫時，因?yàn)閿?shù)據(jù)源未提供披露日字段，因此我們是在某個時間點(diǎn)后開始樣本數(shù)據(jù)，即逐日進(jìn)行指標(biāo)提取，確定其實(shí)際披露日，以及是否進(jìn)行了數(shù)據(jù)修正；對于該時間點(diǎn)前的數(shù)據(jù)，各指標(biāo)按其特定固定滯后期進(jìn)行處理。通過上述處理，可以在較大程度上提高數(shù)據(jù)使用質(zhì)量。圖2混頻數(shù)據(jù)發(fā)布結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)來源：；灰色表示數(shù)據(jù)未發(fā)布表1:宏觀/中觀數(shù)據(jù)庫存儲結(jié)構(gòu)代碼名稱報告期披露日值頻率類型單位imoeimnameen_ateann_tialuefeqityeiunitM0039354GDP不變價當(dāng)季同比20211231202201174q國內(nèi)生產(chǎn)總值%M0000545工業(yè)增加值當(dāng)月同比20211231202201174.3m工業(yè)%5616571臺股營收D當(dāng)月值202201312022022382.7472m電子電器-產(chǎn)品億新臺幣5708249庫存鋼材重點(diǎn)企業(yè)(旬)20220228202203041610.07x鋼鐵-庫存萬噸5914465市場價硫酸(98%)全國2022022820220304551.4x石油化工-價格元噸0113291開工率乙二醇202201272022012856.97w石油化工-產(chǎn)能%5914515水泥價格指數(shù)全國2022030420220304170.22d建材家具-價格點(diǎn)5151369場存量煤炭黃驊港2022030320220304171.8d能源-煤炭-庫存萬噸nd，；q，季度；，月度；，旬；w，周度；d，日度數(shù)據(jù)類型：行業(yè)和數(shù)據(jù)鏈高頻宏/產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)類型豐富表2給出的主要指標(biāo)構(gòu)成對于宏觀經(jīng)濟(jì)在octng框架下將其劃分為四此處將匯率利率指標(biāo)納入；此類指標(biāo)多數(shù)是月頻。對于行業(yè)經(jīng)濟(jì)從行業(yè)看包電子電、機(jī)械設(shè)、農(nóng)林牧、石油化、食品飲和有色金主要行業(yè)。此處我們從數(shù)據(jù)屬性進(jìn)行劃分：原材料或產(chǎn)品價格，產(chǎn)品產(chǎn)量和需求量，庫存，開工率等庫存指標(biāo)，中途運(yùn)輸費(fèi)用；行業(yè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)包含日、周、旬和月等多種頻率類型從指標(biāo)占比看，日、周、旬和月頻指標(biāo)分別為24.5%、1.3%、0.2%和63.9%。下圖給出了按行業(yè)和指標(biāo)類型進(jìn)行分類的占比情況可以看出，石油化工、鋼鐵和有色金屬等周行業(yè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)較多，相關(guān)行業(yè)可追蹤和預(yù)測程度較高；批發(fā)零售、公用事業(yè)和金融等行業(yè)高頻指標(biāo)相對較少從指標(biāo)類型看，價格類指標(biāo)占比最高，其次是產(chǎn)量類；其他指標(biāo)數(shù)量相對較少。表2:宏觀/中觀經(jīng)數(shù)分類和指標(biāo)類型類型指標(biāo)細(xì)分舉例頻率實(shí)體經(jīng)濟(jì)GDP、工業(yè)增加值、進(jìn)出口、社零等月季財政貨幣社會融資規(guī)模、M2、全國政府性基金收入等月宏觀經(jīng)濟(jì)景氣度PMI、中國企業(yè)經(jīng)營狀況指數(shù)等月價格指數(shù)CPI、PPI、PPIRM、RPI等月匯率利率UDCN、HIBOR等日價格普鋼指數(shù)相對價格、庫提價鎢精礦(O365%)等日周旬月產(chǎn)量氨綸產(chǎn)量、鋅產(chǎn)量累計(jì)值等日周旬月行業(yè)經(jīng)濟(jì)需求客車銷量整車當(dāng)月值、銷量壓路機(jī)當(dāng)月值等日周旬月庫存沿海八省供煤量合計(jì)、庫存滌綸短纖最新值等日周旬月產(chǎn)能純堿開工率、唐山型材軋線開工率等日周旬月運(yùn)費(fèi)波羅的海運(yùn)費(fèi)指數(shù)干散貨(BDI)、CICFI綜合指數(shù)等日周旬月產(chǎn)量42%價格43%需求4%運(yùn)費(fèi)1%產(chǎn)能3%庫存7%nd， 泰君安證券研究下面我們以鋼鐵行業(yè)為例，對上述指標(biāo)在產(chǎn)業(yè)鏈中的位置，以及使用方法進(jìn)行說明。對于各行業(yè)，我們希望對其營收或盈利情況進(jìn)行預(yù)測。收入由其產(chǎn)品銷量和價格決定，成本上游價格和原材料數(shù)量決定。對應(yīng)到鋼鐵行業(yè)，產(chǎn)品需求包括螺紋鋼、熱卷等，需求來源包括房地產(chǎn)、機(jī)械和汽車等行，而宏觀經(jīng)濟(jì)狀態(tài)對這些行業(yè)也會產(chǎn)生影響；需求端變化與庫存存在密切的關(guān)聯(lián)對于上游，焦煤和鐵礦石為原材料同還需要電力等作為冶能源；對鋼鐵行業(yè)本身，需要追蹤各類產(chǎn)品的產(chǎn)量和價格。其中涉及的可追蹤指標(biāo)包價1/3焦煤中國鐵礦石價格指(IPI)、現(xiàn)貨廢鋼蘭格鋼鐵生鐵成本指數(shù)粗鋼:產(chǎn)量累計(jì)同比鋼材社會庫存、重點(diǎn)鋼鐵企業(yè):鋼鐵庫存、房地產(chǎn)開發(fā)投資累計(jì)值、汽車:產(chǎn)量:當(dāng)月等。因此，對于鋼鐵行業(yè)景氣度而言，需要做的便是獲各環(huán)節(jié)關(guān)鍵指標(biāo)，同時將其納入統(tǒng)一的分析框架。電力水/溶劑鐵礦石焦煤房地機(jī)械船舶電力水/溶劑鐵礦石焦煤房地機(jī)械船舶重卡汽車家電生鐵粗鋼螺紋鋼冷軋熱卷鋼鐵鋼鐵產(chǎn)量鋼出價終出鋼出價終出價期貨價格中厚板冷軋熱卷螺紋鋼鋼鐵價格下游需求鋼鐵中游上游價格鋼廠庫存社會庫存終端庫存庫存數(shù)據(jù)來源：庫存數(shù)據(jù)特征：聚類和噪聲前文對數(shù)據(jù)分占比進(jìn)行了梳理，此部分給出進(jìn)一步的分析。以煤炭價格指標(biāo)為例從用途看可劃分為動力煤、煉焦煤和化工煤等；從所屬能源基地劃分，包括蒙東、陜北、晉北、云貴等根據(jù)運(yùn)輸方式和銷售交割地點(diǎn)的不同，可劃分為坑口價、出廠價、車板價、平倉、到岸價、到庫價和庫提價等?？偨Y(jié)來說，對于煤炭價格，需要考慮煤炭品種、質(zhì)量、運(yùn)輸方式、運(yùn)輸距離交割地等因素交叉起來對應(yīng)了多個可追蹤的價格指。從圖可以看出，雖均為表征動力煤價格的指標(biāo)，但考慮多種因素差異時，其價格走勢或存在一定的差別。因此在刻畫行業(yè)景氣時，選用哪個指標(biāo)，需要結(jié)合標(biāo)的具體情況進(jìn)行分析?？涌趦r含稅動力煤(Q5500)坑口價含稅動力煤(Q5500)大同坑口價含稅動力煤(Q5000)陜西黃陵庫提價含稅動力煤山西優(yōu)混(550)廣州港平倉含稅價動力煤(Q5500秦皇平倉價動力煤(Q5500廣州港車板價含稅動力煤(Q5000忻州到岸價含稅動力煤澳洲寧波港0nd，對于上，還可以觀察到一些現(xiàn)象：有些指標(biāo)僅在工作日披露價格，有些則各日期均有價格；部分指標(biāo)某些區(qū)間或存在數(shù)據(jù)不披露的現(xiàn)象，比到岸價(含)動力煤澳洲寧波港，其在2021/5/31-2021/7/8區(qū)間存在數(shù)據(jù)缺失現(xiàn)象因此，在使用這些行業(yè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)時，需對發(fā)布完整性進(jìn)行清洗，以確保數(shù)據(jù)的有效性。數(shù)據(jù)發(fā)布值：滯后期和修正不論是宏觀經(jīng)濟(jì)還是行業(yè)經(jīng)濟(jì)，指標(biāo)的披露一般均有一定的滯后，直接使用的話面臨未來數(shù)據(jù)問題。因此我們在搭建經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫時，同時存儲了指標(biāo)實(shí)際披露日字段下圖給出的是宏觀季度、月度數(shù)據(jù)，行業(yè)周度和日度數(shù)據(jù)發(fā)布滯后天數(shù)的分布情況。對于宏觀季數(shù)據(jù)，多數(shù)會滯后16-20天，即次月中下旬發(fā)布；宏觀月度數(shù)據(jù)滯后期相對更分散一些，集中在10-20天。對于此類數(shù)據(jù)，常用的做法是統(tǒng)一滯后1個月使用，雖然可以規(guī)避使用到未來數(shù)據(jù)但或損指標(biāo)的時效性。常規(guī)量化組合構(gòu)建中，一般是月末定期調(diào)倉；對于行業(yè)景氣，其變化并非是固定窗口，及時將有價值的信息納入信號的調(diào)整中，對于組合整體表現(xiàn)提升是有益的。圖7宏觀季度數(shù)據(jù)發(fā)布滯后天數(shù)分布 圖8宏觀月度數(shù)據(jù)發(fā)布滯后天數(shù)分布nd， 泰君安證券研究圖9行業(yè)周度數(shù)據(jù)發(fā)布滯后天數(shù)分布 圖10行業(yè)日度數(shù)據(jù)發(fā)布滯后天數(shù)分布nd， 泰君安證券研究對于宏/經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，除披露滯后期外，還需關(guān)注存在的數(shù)據(jù)修正問題。下表給出的是出口金當(dāng)月同在4個報告期，不同披露日的指標(biāo)值。021年9月進(jìn)行了3次修正2021年12月進(jìn)行了1次修正整體來看，不同披露日的指標(biāo)值差異較，但仍需加以關(guān)注。以指+報告期作為一個數(shù)據(jù)時點(diǎn)宏觀/行業(yè)數(shù)據(jù)庫中未進(jìn)行過修正的時點(diǎn)占比為96.507%、進(jìn)過1和2次修正的占比分別為.06%和.159%宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫中未修正修正1次和修正2次的時點(diǎn)占比分別為90.8195.738和1.21%總結(jié)來說行業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行修正的概率較；宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行修正的比例相對較高在使用時應(yīng)特別關(guān)注其披露時點(diǎn)。表3:宏觀濟(jì)數(shù)據(jù)修正示-出口金:當(dāng)月同比報告期 披露日/指標(biāo)值202109302021101320211118202201182022031828.128.22827.942021103120211107202201182022031827.126.926.8320211302021120720220118202203182221.721.6920211231202201142022031820.920.84nd，小結(jié)此部分我們宏觀和行業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了較為全面的分析，其在景氣預(yù)測中具有關(guān)鍵的作用對于此類數(shù)據(jù)需重點(diǎn)關(guān)注如下幾點(diǎn)：一，盡可能搭建豐富的指標(biāo)庫，覆蓋各行業(yè)，以及產(chǎn)業(yè)鏈的各環(huán)節(jié)；二，對于這些數(shù)據(jù)，應(yīng)關(guān)注其數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)清洗；三，應(yīng)關(guān)注數(shù)據(jù)實(shí)際披露時點(diǎn)，避免使用到未來數(shù)。數(shù)據(jù)是模型預(yù)測的基礎(chǔ)，后續(xù)我們還會繼續(xù)其進(jìn)行完善。宏觀行經(jīng)數(shù)據(jù)與司基本面前文我們對宏觀行業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)基本特征和存儲方法進(jìn)行了較為詳細(xì)的梳理。此部分對如下問題進(jìn)行分析：經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)與公司基本面是否有較為緊密的聯(lián)系，即是否能對后者進(jìn)行有效的預(yù)測對于價格、產(chǎn)量、庫存等各數(shù)據(jù)，如何較好地將其納入對目標(biāo)變量的預(yù)測中？邏輯：經(jīng)濟(jì)數(shù)與公司經(jīng)營傳統(tǒng)的量化選股模式下，將公司已實(shí)現(xiàn)分析師預(yù)測財務(wù)指標(biāo)作為信號輸入，以股價表現(xiàn)進(jìn)行預(yù)測信息和傳導(dǎo)共同影響了投資決策和價格的形成，已披露財務(wù)信息時效性相對較差但如果能夠?qū)ζ溥M(jìn)行獨(dú)特的邏輯分析，得到有異于市場的判斷或也能獲取超額收益。即要么是獨(dú)特的或領(lǐng)先的信息，或者是獨(dú)特的邏輯，二者有其一便可能帶來超額收益?zhèn)鹘y(tǒng)的量化分析中，邏輯端一般較少有異于市場，這也不是優(yōu)勢所。既然依靠人力去想邏輯，然后進(jìn)行指標(biāo)構(gòu)建，往往會局限于有限的知識范所以可以在無規(guī)則范式下構(gòu)建原始數(shù)據(jù)到標(biāo)的收益的映射。此種方法論下，輸入端可以是基本面也可以是量價數(shù)據(jù)，但邏輯持續(xù)期一般較短，需要較強(qiáng)的算力和持續(xù)的更迭另一種則是從獨(dú)特的信息來源視角，即使用另類數(shù)據(jù)然而從數(shù)據(jù)獲取難度和成本角來看，會受到一定的限制。我們認(rèn)為可以借鑒行業(yè)分析師個股的研究范式，從中抽取出可以批量、定量處理的模式圖1和圖2中給出的公司X按行業(yè)劃分營業(yè)收入和營業(yè)成本的占比構(gòu)成行業(yè)分析師基于這些行業(yè)，分別進(jìn)行拆分，構(gòu)建其盈利預(yù)測模型。具體來說對于公司X，將其收入來源劃分為銅、金、銀鉛鋅、鐵精礦等品種，分別構(gòu)建業(yè)務(wù)拆分模型。表4中給出的是該公司礦產(chǎn)的盈利拆分模型。其中較為關(guān)鍵的指標(biāo)為：礦產(chǎn)銅的銷量，細(xì)分類價格，以及冶煉和運(yùn)輸費(fèi)用等對于產(chǎn)銷量，數(shù)據(jù)來源是對所銅礦（按權(quán)益占比計(jì)算）產(chǎn)銷進(jìn)行預(yù)測，以及對應(yīng)的生產(chǎn)成本進(jìn)行預(yù)；結(jié)合冶煉費(fèi)用和運(yùn)輸費(fèi)用等指標(biāo)，可以得到礦產(chǎn)銅一項(xiàng)能夠?yàn)楣編淼臓I業(yè)收入和營業(yè)成本。基于財務(wù)模型獲取盈利預(yù)測這一框架，對大多數(shù)公司均是適用的，差異是業(yè)務(wù)拆分方法以及業(yè)務(wù)預(yù)測模式以公司X為例如何定量的更為高頻的對進(jìn)行追蹤呢？對于銅產(chǎn)量，可追產(chǎn)量:銅精礦含量累計(jì)、產(chǎn)量精煉銅(銅):當(dāng)月等指標(biāo)對于銅價可追蹤長江有色市場平均銅1、現(xiàn)貨結(jié)算價LE銅等；對于粗煉費(fèi)T，可追現(xiàn)中國銅冶煉粗煉費(fèi)對于需求量可追銅銅板帶銅和銅等產(chǎn)量，以及房地產(chǎn)等行業(yè)指標(biāo)，以及部分宏觀指標(biāo)。總結(jié)來說，宏觀行業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)與公司經(jīng)存在密切的關(guān)聯(lián)。公司的經(jīng)營與其具體業(yè)務(wù)有關(guān)，行業(yè)分析師通過調(diào)研或分析，對各業(yè)務(wù)條線盈利進(jìn)行拆分預(yù)測，進(jìn)而得公司營收和成本預(yù)測。從定量和批量視角，我們希望做的，或者說是能夠做的，便是從財務(wù)拆分預(yù)測模型獲取關(guān)鍵變量，然后對比宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫，尋找與之最直接相關(guān)的指標(biāo)，然后從數(shù)據(jù)的更新中，得到對公司業(yè)務(wù)經(jīng)營的預(yù)測。在此基礎(chǔ)上，得到基本面景氣預(yù)測結(jié)果。礦山產(chǎn)銀礦山產(chǎn)銅陰極銅礦山產(chǎn)鋅冶煉產(chǎn)鋅精礦礦山產(chǎn)金礦山產(chǎn)銀礦山產(chǎn)銅陰極銅礦山產(chǎn)鋅冶煉產(chǎn)鋅精礦礦山產(chǎn)金冶煉銅加工、冶煉及貿(mào)易金礦山產(chǎn)銀礦山產(chǎn)銅陰極銅礦山產(chǎn)鋅冶煉產(chǎn)鋅礦山產(chǎn)金冶煉銅加工、冶煉及貿(mào)易金nd， 泰君安證券研究表4:公司X盈利拆分示-礦產(chǎn)銅項(xiàng)目記號單位2021預(yù)測指標(biāo)計(jì)算方法礦產(chǎn)銅產(chǎn)銷量A萬噸53.6A1+A2銅精礦A1萬噸40.1根據(jù)公司擁有的銅礦，對其產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測電解電積銅A2萬噸13.5根據(jù)公司擁有的銅礦，對其產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測E銅價P1美元噸9000現(xiàn)貨結(jié)算價ME銅粗煉費(fèi)（C）1美元噸50歷史數(shù)據(jù)設(shè)定精煉費(fèi)（C）2美分磅5.0110加工費(fèi)3元噸2329C121%96%+2*2204.62100)*6.5運(yùn)輸費(fèi)4元噸15485021%*6.5，設(shè)銅精礦運(yùn)輸費(fèi)用為50美元噸銅精礦價格P2元噸54624P1*6.5-3-4礦產(chǎn)銅綜合價格P3元噸55600P1*6.5*(A2A)+P2*(A1A)單位生產(chǎn)成本5元噸18194所屬公司礦石按產(chǎn)量計(jì)算加權(quán)成本單噸毛利1元噸37406P3-單噸費(fèi)用6元噸13092R1*0.35單噸完全成本7元噸31286C5+C6單噸凈利2元噸23338P2-7營業(yè)收入3億元301.9P3*A110000+A2*P*6.510000營業(yè)成本8億元102.8A*C510000+A2*(3+C4)10000毛利4億元199.2R3-8毛利率5%66.0%R4/3nd，模型：基本面景氣預(yù)測框架景氣度預(yù)測的三個關(guān)環(huán)：邏輯、數(shù)據(jù)和模型前我們對公司產(chǎn)業(yè)邏輯有了較為清晰的認(rèn)識，數(shù)據(jù)部分也已進(jìn)行了詳細(xì)的分析假設(shè)我們已經(jīng)有了較為豐的指標(biāo)，同也確定了哪些指標(biāo)應(yīng)納邏輯分析鏈（例如表5中的有色金屬行業(yè)如將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，定量映射到目標(biāo)變量的預(yù)測值？表5:有色金屬行產(chǎn)業(yè)指標(biāo)指標(biāo)類型指標(biāo)名稱更新頻率指標(biāo)處理方法價格銅、鋁、鉛、鋅、錫、鈷、銻等價格日頻環(huán)比上游成本采掘等相關(guān)行業(yè)PPI價格指數(shù)月頻同比產(chǎn)量銅、鋁、鉛、鋅等月頻同比庫存ME和上期所庫存指標(biāo)日頻環(huán)比下游需求機(jī)械設(shè)備、汽車、電力設(shè)備等月頻同比經(jīng)濟(jì)環(huán)境貨幣、社融指標(biāo)月頻同比nd，在前期報告中我們對混頻數(shù)據(jù)抽樣模IS進(jìn)行了較為詳細(xì)的介1。IS的基本原理，低頻變量作為被解釋變，高頻數(shù)據(jù)與之同期對應(yīng)作為解釋變單變量模的一般形式：t 0 1 myW(L1/m;)xmt 0 1 mt其，y是低頻被解釋變；x(m)是高頻解釋變；m是高頻和低頻數(shù)t tt 據(jù)之間的倍若y是季度數(shù)據(jù)x是月度數(shù)則m=3W(L1/m;t 1模型細(xì)節(jié)可見《MIDA：混頻數(shù)據(jù)預(yù)測通用框架。權(quán)重滯后多項(xiàng)W(L1/m;)= Kk0

w(k;)Lk/m，L1/m為高頻滯后算。Lk/mx(m)=x(m。t tk/m用于預(yù)測的模型結(jié)構(gòu)（假設(shè)為季度和月度數(shù)據(jù)：1/m my y W(L ;)1/m mth

th0 1

tw thqm 其中t3t，h為預(yù)測步；w為預(yù)測季度已發(fā)布的月度數(shù)據(jù)個qm 估計(jì)得到模型參數(shù)后，可得預(yù)測值為：y ??W(L1/m;?)xmTh|Tw 0 1 tw若被解釋變量存在序列自相關(guān)性，則模型可表述為：1/m 31/m 3/m m

W(L ;)(1L )x th

t1

tw th基于相似方法可估計(jì)得到所需參得到目標(biāo)變量預(yù)測。在實(shí)際使用中，還會面臨如下問題：同一類指標(biāo)或有多個數(shù)據(jù)可對應(yīng)，如果將其全部納入模型，對參數(shù)估計(jì)和預(yù)測準(zhǔn)確度產(chǎn)生影響如表5中，每一個維度均有多個具體指標(biāo)與之對應(yīng)，處理多個同類指標(biāo)在ocstng框架下使用因子化來解決這一問題將與IS結(jié)，可得Fctr-IS模型框，其一般形式（設(shè)為季度和月度數(shù)據(jù)：my W(L ;)? m1/m m向前預(yù)測值為：

th0 1

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twt與一般模型形式的差別，需要首先對解釋變量?t

進(jìn)行估。實(shí)際應(yīng)用中，我們使用動態(tài)因子模型框架對潛在因子進(jìn)行估?？偨Y(jié)來說IS框架處理的關(guān)鍵是如下兩點(diǎn)一數(shù)據(jù)的重新排列，使其與目標(biāo)變量具有相同的時間維。重新排的基礎(chǔ)是，高頻數(shù)據(jù)從邏輯上構(gòu)成了目標(biāo)變量這一整體；二，參數(shù)結(jié)構(gòu)化約束，使得在時間維度受限的情況下，能夠獲取更為穩(wěn)健的參數(shù)估計(jì)值。小結(jié)邏輯、數(shù)據(jù)和模型，是我們搭建中觀景氣框架的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。對于邏，基于公司經(jīng)營業(yè)務(wù)盈利預(yù)測拆框架，從宏觀行業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)尋找與之有直接關(guān)聯(lián)的指標(biāo)，進(jìn)而可以直接計(jì)算得到企業(yè)盈利預(yù)測結(jié)果然而在實(shí)際使用中，這些關(guān)聯(lián)指標(biāo)頻率可能存在差異，發(fā)布時點(diǎn)也存在不，因此需要特定的模型框架進(jìn)行數(shù)據(jù)處理那么與行業(yè)分析師做的工作相比，批量、定量分析存在哪些不同或優(yōu)勢呢？首先，我們無法做到這么細(xì)致，且無法進(jìn)行大量調(diào)研獲取非標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)并進(jìn)行處理其次，在分析的時候，需要選取其核心業(yè)務(wù)模塊進(jìn)行分析，而非面面俱到。畢竟，我們需要的是其變化趨勢，而非對其經(jīng)營進(jìn)行完全準(zhǔn)確的預(yù)測。在后面的系列報告中，我們也會對這一問題進(jìn)行更為深入的研究。優(yōu)勢的話，當(dāng)進(jìn)行主要邏輯抽取，并有對應(yīng)的數(shù)據(jù)時，相關(guān)工作可以程式化運(yùn)行，得到更為及時的定期追蹤結(jié)果，這也是我們想要的最終模式。中觀景氣研框架前文我們對數(shù)據(jù)、邏輯和模型分別進(jìn)行了梳理和分析，對其在中觀景氣構(gòu)建中的作用有了一定的認(rèn)，此部分對中觀景氣研究框架或者模式進(jìn)行概述。具體來說，從基本面景氣度和交易景氣度兩個度進(jìn)行分開研究并以基本面為主。基本面景氣度此部分我們首先以鋼鐵行業(yè)為例，對基本面景氣度追蹤的框架進(jìn)行實(shí)例分；在基礎(chǔ)上對整體的基本面景氣度分析模式進(jìn)行梳理。行業(yè)盈利高頻追示例基于圖5中鋼鐵行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈邏輯，以及數(shù)據(jù)庫中可獲取的高頻數(shù)據(jù)，可對熱軋板、冷軋板、螺紋鋼和中厚板等主要鋼鐵產(chǎn)品的盈利進(jìn)行追蹤。表6中給出了這幾類鋼鐵產(chǎn)品的盈利追蹤指標(biāo)及計(jì)算方法。鐵礦石及運(yùn)費(fèi)是基礎(chǔ)的成本來源，冶金焦和煤是中間成本，廢鋼和硅錳作為額外的原料計(jì)入成本基于實(shí)際冶煉流程和原料比例可計(jì)算得到鋼坯成本，在此基礎(chǔ)上加溢價得到四類產(chǎn)品的最終成本。與產(chǎn)品時點(diǎn)報價結(jié)合，可得到產(chǎn)品噸毛利?；诒?指標(biāo)對應(yīng)的周度數(shù)據(jù)，計(jì)算得到四類產(chǎn)品的時點(diǎn)噸毛利。因?yàn)橐c鋼鐵行業(yè)（申萬一級）的-TTM進(jìn)行對比，我們對噸毛利進(jìn)行了過去1年的移動平均處理。走勢對比見圖1，時間區(qū)間為201-2022年3月（周度-TTM在各時點(diǎn)使用最新報告期。熱軋板噸毛利、冷軋板噸毛利、螺紋鋼噸毛利和中厚板噸毛利，與-TTM的相關(guān)系數(shù)分別為77.46%、6.88%、7.90%和8.80%，即與行業(yè)財報實(shí)際盈利具有很強(qiáng)的相關(guān)性從圖中走勢看，模擬毛利與實(shí)際盈利走勢較為一致，即可通過高頻數(shù)據(jù)對行業(yè)盈利情況進(jìn)行較好地追蹤。同時，圖中財報時點(diǎn)是報告期，實(shí)際披具有一定的時滯。因此，可較為領(lǐng)先的對行業(yè)基本面情況進(jìn)行追蹤。表6:主要鋼鐵產(chǎn)品盈利高頻追蹤指標(biāo)記號單位指標(biāo)計(jì)算方法鐵礦普氏指數(shù)P1--指數(shù)點(diǎn)位人民幣美元H--時點(diǎn)美元兌人民幣內(nèi)河運(yùn)費(fèi)J1元噸時點(diǎn)值礦石到廠成本1元噸P1*H+J1唐山二級冶金焦-報價P2元噸時點(diǎn)值優(yōu)混大同(平倉價)P3元噸時點(diǎn)值生鐵成本P4元噸1*1.6+P21.17*0.5+P3*0.11.17+220張家港廢鋼（不含稅）:6-8mmP5元噸時點(diǎn)值硅錳（n65S17）P6元噸時點(diǎn)值鋼坯成本元噸P4*1+P5*0.1+P6*0.021.17+220全現(xiàn)貨熱軋成本元噸2+300全現(xiàn)貨冷軋成本元噸3+700全現(xiàn)貨螺紋鋼成本元噸2+120全現(xiàn)貨中厚板成本元噸2+450上海市場3M熱軋報價P7元噸時點(diǎn)值冷軋:1.0M上海報價P8元噸時點(diǎn)值螺紋鋼:20M上海-報價P9元噸時點(diǎn)值中板:20M上海-報價P10元噸時點(diǎn)值熱軋板噸毛利-即時成本1元噸P7-冷軋板噸毛利-即時成本2元噸P8-螺紋鋼噸毛利-即時成本3元噸P9-中厚板噸毛利-即時成本4元噸P10-nd，中板噸毛利 鋼鐵O，右螺中板噸毛利 鋼鐵O，右螺鋼噸毛利冷板噸毛利熱板噸毛利-15.0%-20.0-40.0-10.0%0.0 -5.00%200.00.00%400.05.00%600.010.00%800.015.00%1000.020.00%1200.0基本面景氣分析模式中層面的基本面景氣度分析，需要明確如下幾關(guān)點(diǎn)：一，分析標(biāo)的是什。無是風(fēng)格還是行業(yè)，均具可追蹤、可投資的組合與之對應(yīng)。，所構(gòu)建的組標(biāo)內(nèi)部邏輯一致，且與其他組合存較的差。這一也基礎(chǔ)，后的各環(huán)節(jié)均基于此；二，什么是基本面景氣度。前我以行業(yè)盈/-TTM作為鋼景氣度代理指，是否適用于所有行；三，正對鋼鐵行業(yè)分析的示例原材料和產(chǎn)品價角度，計(jì)算得到噸產(chǎn)品毛利以此來進(jìn)行分析，建立在所產(chǎn)即所的基礎(chǔ)并未考慮庫存的影響同時下游需求的變化也未納入模。所如我們在圖13中看到的模盈利與實(shí)際財報在部分時間存在一定偏離。上述方法也是行業(yè)分析師常用的財務(wù)盈利拆分模型，使用關(guān)鍵數(shù)據(jù)對盈利進(jìn)行高頻追蹤。不過正如我們在宏觀即時預(yù)測研究中所討論的，單個變量的影響方向較容易判斷但若同時發(fā)布了多項(xiàng)且影響方向不一的指標(biāo)，如何判斷綜合的影響？可以使用信號打分，也可以使用擴(kuò)散指數(shù)，但是這種使用先驗(yàn)權(quán)重的方法，并不能最優(yōu)地追蹤特定目標(biāo)變量，因此或出現(xiàn)偏離。表5中，我從6個維度給出了會對有色金屬行業(yè)產(chǎn)生影響的指標(biāo)。使擬合得的因子序列，可構(gòu)建了如下Fcto-IS模型，以對有色金屬行業(yè)景氣度進(jìn)預(yù)測2：ROETTM

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tw W(Lm;)(?macro( tw th基于上述模，基于每日可得數(shù)對最近一期未發(fā)布-TTM進(jìn)行預(yù)，使用對應(yīng)時點(diǎn)的高頻指標(biāo)序列作為解釋變。據(jù)，可得每日有色金屬行業(yè)景氣度追蹤結(jié)果和同期指數(shù)價格走見圖14從結(jié)果來看，所得基本面景氣預(yù)測值與實(shí)際盈利水平走勢一致，且具有較強(qiáng)的領(lǐng)先性。因此，在后續(xù)實(shí)際應(yīng)用中，一方面會參考表6中的拆分模，獲取關(guān)鍵影響變量；另一方面，篩選出對價格、產(chǎn)量和需求直接或間接相關(guān)的變量，將其同時納入模型中。O-TT(報告期，右有色金屬價格 景O-TT(報告期，右有色金屬價格 景氣度預(yù)測滾動均值，右-4.00%%2.00%0.00%6.00%4.00%8.00%12.00%10.00%114.00%交易景氣度從前文給出的應(yīng)用來看，使用宏觀行業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，可較好地對行業(yè)基本面景氣進(jìn)行較好地追蹤，且具有較強(qiáng)的領(lǐng)先性。那是否能夠直接使用基本面景氣預(yù)測結(jié)果對行業(yè)進(jìn)行擇時判斷呢？圖15給