02.28 溫故知新:辨析利潤增速、毛利率及盈利預測調整與股指的關係

本文節選自申萬策略《行業比較》系列報告,作者凌鵬,報告發佈於2012年。

核心觀點:

1、分析利潤同比、環比增速、毛利率環比與股指的相關度,發現毛利率最高,準確率達到72.2%。季調後的單季利潤環比次之,準確率為69.4%。單季利潤同比增速最低,準確率僅為66.7%。

2、盈利預測調整和股指變動似乎相關,但對投資決策缺乏實際的指導意義。盈利預測調整是個同步甚至滯後指標,不能代表市場一致預期。基本上從當年4 月份開始調整,之前較平穩。

3、利潤同比增速可借鑑,但要注意基數影響。03年來,有兩次較大背離:第一次是06年4Q--07 年4Q,同比增速大幅下滑,但股指一路飆升;第二次是09年4Q—10 年4Q,同比增速大幅下滑,但股指平緩波動。這兩個階段,利潤同比增速變動不反映實際業績情況,受基數影響很大。

4、毛利率是最好指標,但要關注經濟波動幅度。經濟大起大落時,毛利率變化方向明確,對股指的影響較大,如03—09 年大部分時間和2011年;一旦經濟波動放緩,毛利率整體走平,市場無趨勢,其波動節奏和毛利率會有較大差異,比如2009年4 季度到2010 年上半年。

5、毛利率其實只是“宏觀環境”的最終體現。用工業增加值、FAI 、PPI 和CRB來預測毛利率,解釋能力達到60%。其實,這四個變量已經代表宏觀經濟的各個層面,毛利率也就成了宏觀環境的最終體現。前幾年,經濟大起大落,經濟波動是決定股指的最重要變量,毛利率與股指的變動當然很相關;而一旦經濟陷入平緩波動,宏觀經濟對市場的解釋作用弱化,毛利率的變動和股指變動會多有背離。因此,陷入“邏輯悖論”。毛利率對指數的有效解釋基於兩大前提:經濟大起大落、經濟變量能預測對。可一旦預測對了這兩大前提,已經能下結論了,又何必預測“毛利率”呢?

6、2012 年,如果經濟四個季度呈現“底部波動”,毛利率又會陷入“平緩波動”,解釋力下降。由於去年基數,今年四個季度的單季盈利增速可能一路向上,但這並不代表股指可以一路向上。需要從其他維度去預判指數、篩選行業,“市場特徵”是我們今年提示的新視角。

在《打開盈利預測的黑匣子》中,我們提出:由於毛利率的變動,業績增速和GDP增速的拐點可能不一致,策略更應該把握盈利能力(主要是剔除金融、石油石化後製造業毛利率)的變動。在一季報業績分析報告《5.6%不變,增速或已企穩》中,我們認為:如果四個季度GDP走平,毛利率不發生大波動,基於去年基數,四個季度單季盈利增速可能一路攀升,但這並不代表股指會一路上行,因為兩者在歷史上多有背離。本文分析2003年來36個季度,單季利潤同比環比增速、盈利預期調整、單季毛利率環比與股指的相關度,看看哪個因素更重要?實際操作如何把握?

毛利率最重要,正確率為72.2%

本文分析的時間段為2003年一季度至2012年一季度共36個樣本,股指為滬深300指數季度的中位數,以全市場剔除金融服務和石油石化的上市公司為分析對象,分別分析單季利潤同比、環比、剔除季節因素後的環比、毛利率環比和股指變動的關係。比如說,2010年二季度單季利潤同比增速比一季度利潤同比增速高,而二季度滬深300指數中位數比一季度高,則得1分,否則為0分,最終看哪個指標和股指變動最相關。

溫故知新:辨析利潤增速、毛利率及盈利預測調整與股指的關係

結果看,毛利率是最值得關注的指標。如果本季毛利率上升,那麼有72.2%的概率股指也上升。從季度分析看,二季度這種相關性最明顯。

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盈利預測調整和股指變動很相關,誰決定了誰?

06年來,當年盈利一致預期的變動和股指方向大致相同。

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但是,在實際操作過程中,盈利預測調整是個同步甚至滯後指標,並不能代表市場一致預期。一般而言,每年的盈利預測的調整基本上從當年4月份開始,之前調整比較平穩。

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從歷史情況來看,市場的預測往往是靜態的,只基於當前的信息,對後面考慮較少,前瞻性較差,基本上隨著後續經濟狀況的變化而調整。而且,即便到了全年結束,市場一致預期和最終公佈的實際值也會有較大偏差。眾所周知,由於經濟收縮、政策壓制、國進民退,創業板的2011年的盈利增速會很差,但從朝陽永續的一致預期看,直到2011年12月30日,該數據仍有33.02%。因此,從圖形上看,這個指標和股指的變動似乎很相關,但是對投資決策缺乏實際的指導意義。

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利潤同比增速有借鑑意義,但要注意基數影響

市場普遍認為:利潤同比增速的走勢和市場走勢息息相關。而從我們實證的角度看,這種判斷的正確率僅有66.7%。雖然,有一定的借鑑意義,但是更要注意背離的情況。

03年來共發生兩次較大背離:第一次是06年4Q--07年4Q,單季利潤同比增速大幅下滑,但股指一路飆升;第二次是09年4Q—10年4Q,單季利潤同比增速大幅下滑,但股指平緩波動。其實這兩個階段,利潤增速變動並不反映經濟景氣和業績情況,受基數影響很大(上一年利潤逐季大幅上升、當年利潤走平或上升幅度減緩,導致同比增速大幅下滑)。2007年,利潤增速大幅下滑,但利潤環比依然正增長,毛利率也呈上升趨勢。09年四季度到2010年四季度也是同樣道理,08年四季度由於去庫存和大幅計提減值準備,基數很低,09年四季度利潤增速大幅提升,此後一路走低。

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利潤環比變化,對經濟景氣的反映比同比增速的變化相對要好。2007年利潤環比基本上都處於正增長區間,反映經濟景氣依然向好,股市也一路向上。2010年,前2個季度利潤環比下滑,後兩個季度利潤環比增長,和實際經濟景氣基本一致,從股市的走勢來看也基本反映了經濟的大致走勢。

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正是由於這個因素,我們在《5.6%不變,增速或已企穩》中得出的結論“2012年,單季利潤同比增速可能一路向上”並不能支持股市一路向上。因為假設未來四個季度經濟底部波動,毛利率將整體企穩。由於去年下半年的低基數,單季利潤增速將不斷上行,毛利率和單季度業績增速再次發生背離。

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毛利率是最好的指標,但要關注經濟波動幅度

從計算的概率看,毛利率和股指的解釋程度達到72.2%,這已經是個很高的概率了,值得深入剖析。

經濟大起大落時,毛利率變化方向明確,對股指的影響比較大。04年、05年、08年和11年,毛利率一路下滑,股市也以下跌為主。其中,04年和05年,GDP已經企穩,但是由於03年大量投放的產能陸續投產,供應過剩導致毛利率仍在下滑,而08年和2011年是由於需求不斷下降導致毛利率不斷下滑。06年、07年和09年,經濟一路上行,毛利率有所改善,股指也以上升為主基調。

經濟波動放緩,毛利率整體走平,市場無趨勢,其波動節奏和毛利率會有較大差異。比如2009年4季度到2010年上半年,市場的拐點和毛利率變化基本不一致。此時,流動性、政策和轉型預期等其他“市場特徵”對股指的影響更大。

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週期品更重毛利率、成長股更重盈利增速

如上所述,一旦利潤單季同比增速受基數影響,和股指的走勢會發生背離,此時結合毛利率變動更加準確。比如說,2007年利潤同比增速和毛利率發生背離時,毛利率更能反映基本面的變化,因此股市由毛利率驅動,呈上升趨勢。2009年4季度到2010年,利潤同比增速大幅下滑,但實際經濟下滑並不大,毛利率整體走平更能反映實際景氣的變化。

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週期品更看重毛利率變動,成長股更關注盈利增速的變化。成長型行業和週期型行業的盈利特徵不一樣,衡量景氣和驅動股價的指標也不一樣。一般而言,成長行業的盈利能力趨向上升,因此其盈利增速的變動更能反映其景氣程度(以飲料製造為代表,過去十年ROE和毛利率不斷上升,但利潤增速有所變動,更能反映景氣、驅動股價);而週期型行業的盈利能力難以持續上升,呈現週期波動,盈利增速受基數影響較大,因此盈利能力而非盈利增速是衡量景氣的關鍵指標(以化學纖維為代表,其ROE和毛利率整體走平、週期波動、難以連續三年持續上升或下降)。A股以週期股為主,所以盈利能力(毛利率)比盈利增速(利潤同比增速)更重要。

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毛利率是宏觀環境的最終體現

用毛利率來判斷股指的正確率達到72%,但預測毛利率的正確率又有多少呢?如《揭開盈利預測的黑匣子》一文所述:以工業增加值、固定資產投資代表宏觀需求,PPI代表價格,CRB代表成本因素,03年以來四個因素對毛利率變動的解釋能力達到0.6。

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但是這樣其實是把問題更加複雜化了,將一個變量的預測變成了四個變量的預測,而且工業增加值、FAI、PPI和CRB的預測也不容易。其實,這四個變量基本代表了宏觀經濟的各個層面,毛利率也成了宏觀環境的最終體現。

前幾年,宏觀經濟大起大落,經濟的波動無疑是決定股指變動的最重要的特徵,宏觀決定了策略、主導了市場,而毛利率是宏觀環境的最終體現,其變動當然和股指息息相關。而一旦經濟陷入平緩波動,宏觀經濟對市場的解釋作用弱化,毛利率的變動和股指變動會多有背離。這就是為什麼諸如03—09年、2011年股指和毛利率如此相關,而2010年兩者多有背離的原因。

說白了,毛利率只是一個“表徵變量”,似乎和股指非常相關,但是背後真正的驅動因素是“宏觀環境”。就比如說,表述一個偉大的公司,可以用“業績連續超預期”、“毛利率和ROE不斷上升”等詞彙,但須知這些詞彙都只是“表徵變量”和“會計語言”,偉大公司的背後是“競爭力”、“護城河”和“人的因素”。

行文至此,突感“邏輯悖論”。從前提條件上看,毛利率對指數的有效解釋基於兩個前提:經濟大起大落、經濟變量能預測對。可一旦預測對了這兩個前提,已經能下結論了,又何必預測“毛利率”呢?

除非,毛利率的變動不是來自常規宏觀變量的波動。正如《打開盈利預測的黑匣子》一文所述:要注意供給端的變化,一旦供給發生突變,供給將成為毛利率變動方向的主導因素,比如04、05年的很多製造業。此時,GDP拐點和業績拐點可能不一致,因為GDP只代表需求部分,不能體現供應的變化。

此外,從結構性上,可以做進一步的篩選,各個子行業的供應變化和需求敏感度不一樣,可以深入篩選行業,關於這部分的研究,我們在接下來的報告中會陸續展現。


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