分析师：王震

执业证书编号：S0890517100001

分析师：贾依廷

执业证书编号：S0890520010004

1.本期专题讨论：食品饮料行业的一个简单择时方法——基于估值和盈利预期

今年以来，市场面临的不确定性因素明显增多——美联储加息、俄乌冲突冲、国内疫情情况恶化等多重利空因素纷至沓来，经济的下行压力增大，股票市场出现大幅调整，市场的的风险偏好明显回落。在这种背景下，消费行业以其优越的商业模式，在单边下行的市场行情中表现出了明显的抗跌性，市场对于消费行业的关注在明显提升。当前的情况来看，受疫情的影响，居民的收入预期和消费支出预期继续回落，消费场景约束对于消费的负面影响依然存在，代表居民实际消费情况的社会消费品零售总额增速依然处于下行通道。

但是，市场的预期总是走在前面，尽管整体消费数据依然处于偏弱状态，由于以下原因市场目前对于布局消费的兴趣正在提升。具体原因包括：

第一，消费板块经过2021年2月份以来的持续下行后，估值已很大程度上兑现当下的风险，继续下行空间不大。

第二，消费端稳增长的举措是确定的，不确定的是举措的具体实现路径和节奏，所以政策支持的确定性会带来向好的催化。

第三，国内疫情虽然冲击了短期收入，但同时也被动增加了储蓄，消费潜力尚在，这也是消费板块能够在下半年迎来盈利触底回升的基础。

在偏弱的消费数据的现实与预期改善的矛盾下，当前对于消费行业的布局，可以回归到行业本身的基本面信息与估值情况。我们选择以食品饮料行业为例，从一致预期基本面信息与估值两方面来入手，构建一个简单的食品饮料行业的择时方法。

1.1. 基本逻辑

从股价的基本定价逻辑来看，可以对股价变动的贡献进行拆分：认为股价驱动由两部分构成，一部分来自基本面的盈利驱动，即净利润增速；另一部分受市场估值波动的影响。如下：

同时，净利润增速又与估值变化之间又有一定的联系。对于食品饮料行业而言，净利润增速会影响行业相对估值的走势。计算食品饮料行业相对中证800的净利润增速和PE走势，可以发现相对净利润增速走势和相对PE 走势高度正相关。而且，相对估值走势具备领先性，领先期大概半年左右。

考虑到估值变化领先盈利增速变化，我们对于食品饮料行业的盈利数据可以直接采用分析师一致预期的盈利数据。核心思想是食品饮料行业比较成熟且市场关注度高，分析师对前改行业覆盖无论是从广度还是深度上来看都很强，预期盈利增速和真实值差异一般不大，因此分析师预期数据参考价值很大。如下图所示，可以发现食品饮料行业的预期盈利增速从走势上来讲和真实盈利增速非常接近，再加上盈利预期数据发布更为高频、更为及时，因此采用这个数据的实际操作意义更大。

两个代理变量的选择完成后，后面我们将从估值和基本面两个维度来构建择时模型。

1.2. 模型构建

构建估值中枢模型的主要有三种思路：1）PE & 净利润增速的匹配关系，本质上是PEG 的思路；2）PB & ROE 的匹配关系；3）估值+盈利的分步预判法。考虑到食品饮料行业的行业属性，我们在这里选择第三种思路。

首先，来考虑估值的情况。通常对于行业估值高低的判断方法是看当前的估值在历史所有估值序列中的分位数。但是考虑到食品饮料行业从高速成长逐渐走向稳定，整个行业的估值中枢会发生系统性的变化。同时，随着2015年之后国内资本市场开放步伐加快，外资大规模的流入也对食品饮料行业的估值中枢带来系统性的影响。因此简单的采用历史估值分位数的方法对于某一时点估值高低的判断效果并不好。

为了缓解上面提到的问题，我们这里采用估值偏离度的方法：拿当前PB和过去36个月PB序列比较（这里采用PB，而不是PE，主要是为了减少业绩波动带来的扰动，事实上食品饮料行业的PB与PE的走势基本上一致），构建了一个PB 偏离度指标：

PB_detrend = PB – PB_MA36

PB_detrend 越大，就意味着当前估值偏离过去36个月的均值程度越大，也就意味着估值高估的可能性越大。如下图所示，可以看出来该指标的中枢区间大概是[0.4,2], 超过2就意味着估值已经进入一个高估的区间，反之亦然。

我们统计了历史pb_detrend 在不同区间段时，未来食品饮料涨幅的分布情况。可以看出两者存在一定的单调性，pb_detrend 越大，估值高估程度也越大，未来行业股价表现也相对越差。2022年4月29日，食品饮料的pb_detrend 约为-1.53，已经处于历史上比较低的位置了。

其次，再将盈利因素纳入到模型中。正常情况下，如果行业处于盈利上行周期的话，那市场给予一定的高估值也可以理解。因此接下来我们来分析盈利因素。

如下图所示，这里依然用分析师一致预期的盈利增速来刻画食品饮料行业盈利状态。这里需要说明的是：分析师一致预期的盈利增速采用的是万得一致预期（滚动），在这里一致预测净利润同比=(一致预测净利润_FY1-净利润_FY0〕/净利润_FY0*100，其中，净利润_FY0为距指定交易日最近已披露年报中净利润，净利润指归属母公司股东净利润。因此，在当年的1-3月份，即上一年的年报完全出来之前，该指标对应的盈利预测是上一年的盈利增速，因此要在当年1-3月份预测当年的盈利增速，需要采用一致预测净利润同比（FY2比FY1）（注：该指标对应的一致预测净利润同比=[一致预测净利润（FY2）-一致预测净利润（FY1）]/一致预测净利润（FY1）*100%）这个指标对应的1-3月份的数据。而在当年4月份预测当年盈利预期，则情况相对复杂，这个时候有些上一年度的年报已经出来了，一致预测净利润同比（FY1比FY0）有些个股已经切换至当年，有些还是上年的数据，一致预测净利润同比（FY2比FY1）有些个股是当年的预测数据，有些则已经切换至预测下一年的数据。因此对于4月份的一致预测数据，我们选取一致预测净利润同比（FY2比FY1）和一致预测净利润同比（FY1比FY0）的均值。

我们基于这个指标12期移动平均值的环比变动方向划分了两种盈利状态：盈利上升（状态为1） & 盈利下降（状态为-1）。从划分结果可以看出，当前食品饮料处于盈利边际改善的状态。

最后，我们把盈利和估值两个因素结合起来讨论。如下表所示，我们统计了在历史上盈利和估值处于不同状态下股价的表现，可以发现解释效果要比只用估值好很多。例如，第一行是代表“盈利上行，估值偏低”的状态，这个时候买入很有可能未来会迎来戴维斯双击，实际的股价表现也确实验证了这一点。在估值偏高，但盈利上行的阶段，食品饮料行业的表现仍然可观，说明在盈利上行阶段，市场对于偏高的估值仍可以接受。此外，我们也发现当前的估值状态对后续食品饮料行业的股价表现的影响更为突出。

因此，结合盈利和估值因素，我们可以构建一个简答的食品饮料行业择时模型。

1.3. 择时模型回测

在上文构建的模型的基础上，我们对择时模型进行回测：

1）食品饮料行业的择时策略月频调仓，在每个月的最后一日测算估值信号和业绩信号；

2）比较基准是行业指数；

3）生成择时信号：若pb_detrend>2，择时信号为-1；若pb_detrend<0.4, 择时信号为1(若同时处于盈利上行期信号为2)；

4）生成仓位建议：对过去5 期的信号求和得到信号综合指标，该指标落在[-5, 5]的区间（超过5的调整为5），最后等比例对应到[80%, 120%]的仓位建议上。

择时策略的净值表现如下图所示，择时组合年化收益率26.87%，指数年化收益率25.15%，择时年化超额收益1.72%。当前的信号是估值信号是1，且处于盈利上行期，整体仓位信号是2，仓位建议120%。

分析上述回测结果，我们可以发现：

第一，对于食品饮料行业而言，结合行业自身的估值和基本面信息对行业进行择时，是有效的，能够获取一定的超额收益。

第二，择时带来的超额收益在某些阶段不稳定。典型的两个择时策略落后与行业指数的阶段：一个是2020年9月份至2021年1月份，核心的原因是择时信号发出减仓信号后，食品饮料行业在火热的市场情绪下继续大幅上涨了将近个月的时间；另一个时间段是今年以来的情况，原因是择时信号从12月份开始不断发出加仓信号，但是年初以来受大盘整体大幅调整的影响，食品饮料行业也有所调整，尽管调整幅度要远小于大盘。从这两个阶段的情况来看，当前的择时方法发出的信号相对偏左侧。后续改进的方法是可以将市场情绪、投资者行为等因素纳入到择时模型中。

第三，今年一季度，盈利信号转正并一直维持，这得到了今年一季度的公司财报数据的印证。2022年一季度，食品饮料行业收入增长8.4%，利润增长19%，这要好于2021年全年水平。2021年，食品饮料行业整体收入增长10.94%，利润增长10.61%。这与2022年春节疫情控制良好息息相关，春节走亲访友需求增加，白酒实现开门红，乳制品龙头企业伊利也实现良好开局。但是3月份以来，上海等多地的疫情形势出现恶化，对食品饮料行业带来一定的冲击，市场盈利预期将会受到后续疫情情况的发展的影响。不过从估值层面来看，经过1年多的调整，食品饮料行业的泡沫大大压缩，配置价值逐渐凸显。加上市场预期走在前面，如果后续疫情能够得到很好控制，消费板块能够在下半年迎来盈利触底回升，那么可能食品饮料板块会提前反应。

2.中观行业跟踪

2.1. 核心结论：重点关注“疫后修复”主线

我们通过行业景气度、行业估值水平、行业资金交易结构三个维度来对30个中信一级行业做比较分析。

行业景气度方面，重点关注在二三季度有明显改善的行业，具体包括三条主线：一是稳增长链条的新老基建；二是生产受疫情影响的中游制造行业；三是需求受疫情冲击的大消费板块。具体行业包括：石油石化、通信、电力设备及新能源、商贸零售、汽车、国防军工、纺织服装、家电、建筑、食品饮料、建材等。

从估值维度看，大多数行业的估值处于低位，包括传媒、医药、纺织服装、通信、电子、国防军工、家电、电力设备与新能源、农林牧渔、非银金融、轻工制造、银行、建材、机械、交通运输、石油石化等。高成长行业中估值性价比较高的行业有：电力设备及新能源、轻工制造、通信、汽车、传媒等行业

从交易结构上看，过去一个月北向资金净流入占所属行业市值较大的行业包括：电力设备与新能源、基础化工、家电、建材和纺织服装等。公募此前低配但在2022年一季度有明显增持的行业包括：农林牧渔、煤炭、基础化工、房地产、轻工制造、通信等板。公募此前超配但在2022年一季度有明显减持的行业包括：消费者服务、计算机、电子、食品饮料、国防军工等。4月份数据显示，煤炭、房地产、建筑、医药几个行业存在一定的交易拥挤情况。

综合以上三个维度，可以布局三个主线：一是继续布局估值较低且有“稳增长”属性的银行、建筑、建材等行业；二是提前布局受益于复工复产的中游制造板块，重点看好行业景气度延续且经过调整后估值和交易拥挤度均有明显消化的电力设备与新能源、国防军工、电子行业等；三是提前布局估值合适且有需求修复预期的大消费板块，包括食品饮料、家电等。

2.2. 行业景气度跟踪

我们首先分析中短期的景气度情况，通过季度环比的方式，我们测算了各行业2022年前三个季度的利润同比增速的情况。具体来看：

测算的2022年季度利润同比增速的趋势上重点关注在二三季度有明显改善的行业，具体包括：石油石化、通信、电力设备及新能源、商贸零售、汽车、国防军工、纺织服装、家电、建筑、食品饮料、建材。整体上看，主要是三条主线：一是稳增长链条的新老基建；二是生产受疫情影响的中游制造行业；三是需求受疫情冲击的大消费板块。

拉长一年的视角来看，我们通过观测预期盈利增速的调整来把握行业景气度的变化。最近一个月（3月31日到4月29日），中信一级行业中，盈利增速预期上调的行业有8个，盈利增速预期下调的则有22个，显示疫情冲击下，市场对于大多数行业的盈利预期都在下调。相对盈利增速预期变化来看，盈利增速预期上调幅度较大的行业包括：消费者服务、电力及公用事业、计算机、轻工制造、非银金融，主线一是疫情损失板块的困境反转，二是受损于上游涨价的中下游的成本压力边际改善。盈利增速预期下调幅度较大的行业包括：农林牧渔、传媒、商贸零售、房地产等，反映4月份疫情的恶化对相关行业盈利预期的负面影响。

从预期盈利增速的绝对数值上看，关注两个方向的机会。一是景气度延续的方向，即在2021年和2022年预期盈利增速均保持靠前的行业，包括：电力设备与新能源、电子、计算机、交通运输等行业；二是困境反转的行业，即2021年的预期盈利增速比较靠后但2022年的预期盈利增速比较靠前的行业，包括：农林牧渔、消费者服务、商贸零售、电力及公用事业、轻工制造、通信、军工等行业。

2.3. 行业估值跟踪

从PE估值的角度来看，适用于PE估值的行业中，估值处于历史低位的行业包括：传媒、医药、纺织服装、通信、电子、国防军工、家电、电力设备与新能源。这些行业无论是3年期、5年期，还是10年期的PE历史分位数均在30%以下，甚至有的还在10%分位数以下。

从PB估值的角度来看，适用于PB估值的行业中，估值处于历史低位的行业包括：农林牧渔、非银金融、轻工制造、通信、银行、家电、建材、电子、机械、交通运输、石油石化；煤炭行业则处于估值较贵的位置；建筑行业处于5年期和10年期偏低的位置，但在3年期中处于中枢以上。

从预测PEG 角度来看，高成长行业中估值性价比较高的行业有：电力设备及新能源、轻工制造、通信、汽车、传媒等行业。

2.4. 交易结构与资金流动分析

2.4.1. 北向资金净流入情况

从北向资金净流入的角度来看，过去一个月北向资金净流入占所属行业市值较大的行业包括：电力设备与新能源、基础化工、家电、建材和纺织服装等；过去一个月北向资金净流出占所属行业市值较大的行业包括：消费者服务、钢铁、农林牧渔、轻工制造、计算机等。由于疫情的恶化以及前期市场博弈困境反转的程度加深，外资相应地减持了疫情后困境反转逻辑下的行业，而增持了调整幅度较大但保持高景气的新能源和基础化工行业。

2.4.2. 公募持仓变化情况

公募基金作为主要的机构投资者，其持仓变动体现了机构投资者的偏好。我们可以通过分析基金每季度披露的前十大重仓股，统计公募基金行业持仓变化，来跟踪公募基金持仓行业偏好变化。我们选择规模大于十亿的基金作为样本，考察样本基金持仓处于“低配增持”以及“高配减持”状态的行业。对于低配增持的状态组合，低配则意味着板块未来存在大幅加仓空间，而增持则意味着机构已经开始关注，有资金开始入场，故两种状态结合之下，未来行业跑赢基准的概率较大；对于高配减持的状态组合，高配意味着未来该行业板块继续加仓空间收窄，且由于交易拥挤甚至存在减持可能，而减持则意味着已有机构资金开始流出，故两种状态结合下，未来行业跑输基准的概率较大。

从公募持仓变化的角度来看，公募此前低配但在2022年一季度有明显增持的行业包括：农林牧渔、煤炭、基础化工、房地产、轻工制造、通信等板块，一定程度上反应了公募机构参与博弈行业困境反转的行为在变多，对困境行业的反转赔率而不是胜率给予更重要的定价权重，同时也一定程度上反映了当下公募机构对于部门周期行业的偏好在提升，尤其开始关注部分周期行业的长期稳定性能否实现。公募此前超配但在2022年一季度有明显减持的行业包括：消费者服务、计算机、电子、食品饮料、国防军工等。

2.4.3. 行业拥挤度情况

对于拥挤度的衡量，我们主要从两方面考虑：

一方面是用“集中度”衡量的拥挤水平，主要考虑集中度和相对价值。通常认为，当一个行业集中度较高的时候，波动率会有所增加，资金大量涌入该行业同时也使该行业与其他行业的关联度有所提升，因此可以用集中度来衡量市场是否有拥挤现象，但是出现拥挤，或者说出现泡沫并不意味着泡沫会立马破裂，还需要根据相对价值指标来衡量泡沫是处于上升期还是破裂期。

另一方面，从市场的交易数据出发，考虑换手率、成交量和成交额，换个角度度量板块的拥挤程度。成交数据反应了市场的热度，通常我们可以通过成交数据抓住市场热点，然而市场过热同时反映了过于拥挤的行情，可能会出现规避风险的行为。

4月份的数据显示：从“集中度”的维度来看，当前没有行业出现“拥挤”的情况；但是从交易数据的维度来看，煤炭、房地产、建筑、医药几个行业存在一定的交易拥挤情况。