2022年A股历史大底如何探明 核心是寻找预期边际向好，政策受益、行业景气整体更安全

1.寻底期划分：A股历史大底如何探明

若影响市场下跌的核心矛盾为经济周期下行，那么在 2000 年以来可以分为 以下的几个阶段（以 wind 全 A 为基准指数），并且我们按照突破年线之前的半年 来定义探底期，划分出以下的几个阶段：2005H2、2008Q4-2009Q1、2012H2、 2018M9-2019M2，具体而言： 1）2005 年不断寻底，2006Q1 开始反弹。从 2004 年 4 月开始下跌期间没有 明显的反弹，一直下跌至 2005 年 7 月见底，市场展开反弹至 9 月，从最低点计 算的最大涨幅达到 29.59%，此后又重回调整。2006 年开始反弹突破年线，此后 开始了一轮大牛市。因此，在 2005H2 市场都处于寻底阶段。 2）2009 年深 V 反转。从 2008 年开始漫长下跌，但由于逆周期政策支持力 度大，2008 年 11 月开始市场展开 V 型反弹，至 2009 年 8 月最大涨幅达到 145.74%，期间涨势连续，没有二次探底，此后超过 1 年市场维持在高位震荡。 因此 2008Q4-2009Q1 属于寻底期。

3）2012 年 12 月见底，2013 年二次探底。2010 年高位震荡，2011 年 4 月 开始下跌，2012 年年初曾有反弹，但 5 月开始又继续下跌，直到 11 月底“建国 底”。此后开始大幅反弹至 2013 年 2 月，从最低点开始计算，wind 全 A 涨幅达 到 27.89%。但此后 2013 年市场都处于底部震荡期，并在 2013 年 6 月二次探底， 直至 2014 年下半年市场才展开新一轮的上涨。2012 年全 A 指数始终处于年线以 下，属于寻底期，2013-2014 年 M7 市场围绕年线震荡，年线也逐步走平。 4）2018 年 Q4 筑底。2015 年大牛市过后，2016-2017 年随着经济复苏，市 场上涨。此后万得全 A 指数 2018 年 10 月见底，2018 年 12 月二次探底，并且这 一阶段跌破 2016 年 1 月的低点，此后在 2019 年 2 月下旬上涨突破年线。寻底期 为 2018M9-2019M2。

2.宏观驱动：寻底期的普林格与盈利周期

2.1.市场寻底阶段往往是业绩下行期

前述寻底期对应的业绩情况： 1）2004Q3 业绩增速开始下行，2005Q3 业绩增速转负。2004 年 Q3 开始， 业绩增速不断下行，2005Q1-2006Q1 业绩增速分别为 6.29、2.91、-4.20、-8.02、 -16.74（%）。 2）2007Q2 业绩增速开始下行，2008Q1 负增长。2008Q1-2009Q3 业绩增 速分别为-1.78、-3.55、-6.23、-33.83、-41.24、-25.02、-11.20（%），即 2008Q4 环比相减的下行幅度最大。 3）2010Q2 业绩增速开始下行，2012Q1 负增长。2011Q2-2012Q4 业绩增 速分别为 14.73、11.74、2.45、-16.44、-17.97、-18.12、-13.51（%）。 4）2017Q2 业绩增速开始下行，2018Q4 负增长。2017Q4-2018Q4 业绩增 速分别为 31.54、21.15、21.82、16.37、-6.03（%）。

我们将业绩与指数走势列在表中可以直观的看到，指数寻底期往往对应业绩 走弱的阶段。但底部通常出现在业绩拐点之前，领先 1-2 个季度出现。因此判断 业绩拐点是市场能否突破寻底期的核心矛盾。

2.2.判断业绩拐点通过先行指标辅助提高前瞻性

2.2.1.判断市场走出寻底期的核心在于把握宏观经济的景气变化

上市公司的业绩周期受到宏观经济景气的影响。上市公司的业绩增速与 PMI 呈现出直观的正相关关系，PMI 是宏观经济的景气指标。而由于 PMI 为环比指标， 其随着经济复苏，会回到荣枯线（50%）以上，并且在经济高点处于高位震荡，业 绩增速为同比指标，受基数影响大，因此业绩增速的下行通常会早于 PMI。但这 两者周期波动的特征是相似的。

解决寻底期的问题就来到了判断宏观经济的景气上来。根据普林格周期框架： 当经济周期处于普林格阶段 2-4 时，股票均有不错的表现，即同步指标上行阶段。 因此明确同步指标出现上行趋势成为判断走出寻底期的关键。根据普林格周期， 我们将可跟踪的经济指标分为先行指标（信贷周期，典型指标为 M1/M2）、同步指 标（生产周期，典型的有 GDP）以及滞后指标（价格指标，制造国为 PPI，消费 国为 CPI），于是经济周期出现六个阶段：阶段 1、先行指标上行，同步指标及滞 后指标下行（经济失速，政府开始逆周期调节）；阶段 2、先行指标与同步指标上 行，滞后指标下行（复苏阶段）；阶段 3、共振上行（复苏与过热的中间阶段）；阶 段 4、先行指标下行，同步指标及滞后指标上行（经济过热）；阶段 5、先行指标 下行，同步指标下行，滞后指标上行（滞胀）；阶段 6、共振下行（萧条）。需要注 意的是，在实践中，经济由于各种原因可能出现重启。

2.2.2.同步指标落后市场，需要先行指标辅助判断增强前瞻性

同步指标的拐点落后于指数底部。PMI 企稳回升可以作为同步判断指标。PMI 是通过对企业的调查结果形成的指数，是国际上通用的监测宏观经济走势的先行 性指数之一，具有较强的预测、预警作用。从下图来看，PMI 的底部往往出现在 指数底部附近，并且会较指数滞后一些（且其在月底发布，数据时间上较市场更 加滞后），2012 年则是个例外（PMI 低点出现在 2012 年 8 月，但指数仍然维持 弱势），2015 年主要受到股灾影响，与经济内生变动无关，也非本文研究的重点。

仅依靠同步指标，需要更长的时间来验证（至少还需要 1-2 个月的回升才能 确认低点），对市场判断会出现偏误。而解决这一问题主要有两个方法，一是通过 中观行业的高频指标判断（5 月 23 日德邦策略团队报告《普林格周期：同步指标 的再刻画》），二是结合先行指标来判断，对于经济底部的判断会提高前瞻性。 根据先行指标的变化来判断同步指标是否出现起色。在此前的普林格周期中， 我们先行指标的设计包含 M1 与 M2，货币信用先行，进而传导至实体经济与上市 公司业绩。

从货币-信用的传导关系上，M2 领先 M1，M1 领先于股市底部。M2 表示全 社会流动性情况，包括实体与虚拟，M1 中主要为单位活期存款情况，不包含居民 存款，企业层面其反映了生产和投资意愿，全社会层面则反映了货币活跃程度， 是观察微观预期与经济景气的指标。下图中红线表示 M2 开始回升前的低点与 M1 开始回升前的低点连线，蓝线表示 M1 开始回升前的低点与 Wind 全 A 起涨前的 低点连线。通过连线主要是为了更加直观的判断出领先/滞后关系。M2 低点领先 M1 在 3-5 个月不等，而 M1 对于股指的领先规律不明显，2008 年是落后，2018 年同步，2005 年、2012 年是大幅领先。但去除掉 2008 年，M1 应该至少是同步的。

先行指标的更新。本轮 M2 触底回升时间是在 2021 年 8 月，M1 在 2022 年 1 月，同样也是贴合前文所述的 3-5 月领先规律。但 M1 领先市场的时间过长，市 场到目前尚不能轻言突破寻底期。为什么这一轮 M1 的指示意义似乎在失效？由 于 M1 包括 M0、企业活期存款以及机关团体活期存款，过去 M1 与商品房销售周 期波动接近，但在 2017 年以后由于政府债的影响，M1 与商品房销售的波动开始 不完全同步。

突破寻底期的关键在于 M1 回升的持续性，居民中长贷才是更加核心的指标。 居民中长贷与商品房销售周期关系紧密，居民中长贷的回升往往表明商品房销售 回暖，由于商品房销售好转，房企现金流改善，后续再传导至拍地、新开工，整体 房地产投资进而出现回升，期间具有时滞。因此从顶部特征看，居民中长贷往往 领先企业中长贷，而居民中长贷和企业中长贷的底部通常比较接近（可能是由于 逆周期政策的作用），并且市场寻底期间（下图底色为上述寻底期阶段），这两项 指标在同比意义上均出现回升，并且居民中长贷往往在绝对量上已经开始回升。 当然由于社融、M2 是一体两面，见底的时期更早于这两个分项指标，社融/M2、 居民中长贷、企业中长贷之间顶底的时滞关系。

2.2.3.更高频的先行指标要落到资金价格

利率是资金的价格，其能够直观的体现市场流动性松紧情况。当经济周期下 行时，央行投放基础货币，狭义流动性环境改善，供给增加，商业银行借贷成本下 降，进而传导至实体经济，降成本刺激需求，在需求回暖时逐步回收基础货币。利 率反映目前资金供需情况，再侧面体现出实体经济的融资需求，并且也能够体现 出央行的意图。 由于银行间质押式回购利率为交易价格，其频繁会有跨季、跨月以及日历效 应影响，Shibor 为剔除最高价与最低价然后经算术平均计算得出的报价利率，相 对更加平稳，其在 2007 年正式推出，因此 2006 年及以前我们以 7 天银行间质押 式回购利率作为代理变量，2007 年开始将 3 个月的 SHIBOR 利率作为代理变量 进行分析。

狭义流动性资金价格触底企稳是熊市出现底部的充分不必要条件。如前述， 宽松货币往往出现在普林格周期 1——逆周期调节阶段，由于利率宽松，需求出现回暖，再观察到需求回暖以后，央行控制流动性闸门，引导利率上行，同时实体借 贷需求增加，同样也会拉动利率上行。但利率下行至需求回暖期间存在时滞，利 率下行至企稳阶段往往出现在普林格阶段 1、阶段 2。从结果来看，除了 2008 年 经济危机以外，利率价格触底时间往往会同步或早于经济复苏期（用 PMI 来表征）， 并且资金价格对于股市也有领先性，换而言之，资金价格触底企稳是熊市出现底 部的充分不必要条件。

亦可通过 DR007 辅助判断。在目前的流动性管理框架下，央行盯住市场利率 开展操作。在 2021Q4 货币政策执行报告中，央行也指出，从市场角度来说，观 察流动性松紧程度最直观、最准确、最及时的指标是市场利率，判断货币政策姿 态也应重点关注公开市场操作利率、MLF 利率等政策利率，以及市场利率在一段 时间内的总体运行情况，而不宜过度关注流动性数量以及公开市场操作规模等数 量指标。短期货币市场方面，银行间市场存款类金融机构 7 天期回购加权平均利 率（DR007）围绕央行公开市场操作 7 天期逆回购利率波动运行。因此 DR007 的资金价格变化，能够体现银行间的流动性松紧程度，也能够一定程度上反应央 行的态度。

2.3.普林格动态指标看当前市场：突破寻底期需要更多条件

如前，我们提出多个指标可以作为指数见底的前提条件，包括：货币资金利 率企稳——SHIBOR3M、DR007，以及居民中长贷回升。 资金价格 9 月以来企稳，但海外形成明显冲击。从 2022 年 2 月开始 SHIBOR3M 下行，3 月企稳，4 月份国内疫情冲击下，经济下行，流动性环境又 重新进入宽松格局，6 月又企稳，7 月断供事件影响又重现 4 月的宽松节奏，9 月 以后再度企稳。但 9 月的问题主要是在海外，美国核心 CPI 继续上行，俄乌冲突 继续，英国减税政策评价负面，欧洲、日本深陷泥潭，美元指数强势上涨，拖累国 内市场。而国内经济在基建持续发力下有所恢复。DR007 在 9 月下旬一度大幅提 升，10 月又再度回落，但底部出现抬升，SHIBOR3M 也从 9 月下旬开始提升。

但居民中长贷同比仍为负增量，居民预期偏弱。而同步指标也并没有出现持 续回升迹象，9 月、10 月财新 PMI 与中采 PMI 连续两个月出现分化，并且均处于 50 下方。因此国内基本面仍然需要等待进一步明确的信号，正如央行在 Q3 货币 政策执行报告所提到的，国内经济仍面临需求收缩、供给冲击、预期转弱三重压 力，这与 2021 年中央经济工作会议的提法一致。另外海外经济衰退则成为渐行渐 近的灰犀牛，国内经济承压也成为必然性事件，对于 A 股市场而言，在分化的需 求结构中探索到出路似乎难度颇大。A 股突破寻底期需要更多条件。

3.静态指标：4大类指标监测A股状态

下文我们将 4 个大类指标展开多个细分项进行分析：资产联动指标中两个股债相关指标均显示目 前股票相对债券的配置价值已较高。其余指标方面：1）市场配置指标（包括 PE\PEG）显示目前配置价值仍有提升空间，而估值分化程度（衡量全市场股票分 布的离散情况）由于 11 月低位股的补涨出现大幅收窄，也表明性价比一般。2） 市场交易/情绪指标方面，目前换手率与成交额占前高比例仍然较高，以及个股趋 势指标均不及几个历史底部，但行业趋势指标显示全行业同时继续下行的空间不 大；3）投资者行为方面，回购体量距离 2018 年底差距尚大，产业资本先行，10 月净减持收窄至百亿以内有部分解禁规模较低的因素，侧面或显示底部特征，但 仍需观察验证。

3.1.大类资产联动指标

3.1.1.股债相对收益率

股债相对收益率衡量当前股票资产内含收益率与国债收益率相比性价比如何。 一般有“相除”、“相减”两种形式的计算方法，两者趋势变化相同，但“相除”的 计算结果波动更大，更加方便与历史情形作对比。截至 11 月 9 日，两种形式的股 债相对收益率均处于历史极高水平，以 2004 年以来分位数衡量，均在 98%分位 以上，代表股票资产当前相比于债券资产的性价比之高在历史上少有。 对比绝对水平，当前两种指标形式分别为 0.75、-0.69%，而 2019 年初最高 点为 0.71、-0.92%，当前股债性价比更高，但未达 05、08 极端状态。

3.1.2.持有股债收益差

上述股债相对收益率虽然能够衡量股债性价比，但无法反应持有股票资产与 持有债券资产的真实收益率情况。 为此我们计算指标“持有股债收益差”，计算方式具体为：某时点的过去十年 所有时点持有股票资产一年以上至该时点的年化收益率，减去同时间区间下债券 资产的年化收益率，再对所有时点的年化收益率差取平均，得到该时点“持有股 债收益差”的取值。 我们对于股票资产的选取采用万得全 A 指数，债券资产的选取采用中债-国开 行债券总全价(7-10 年)指数，时点采用周频分割。

当前持有股债收益差为-0.15%已转负，即代表过去十年任意时点做多万得全 A 指数一年以上，至今相比于做多长期国债指数的收益率平均下来更少-0.15%， 这一水平的历史分位数也仅为 2.8%。 相比于历史低点，2012 年 12 月曾达到-0.25%，2019 年初曾达到-2.01%， 当前虽然未到极端悲观情况，但整体下行空间已不大。

3.2.市场配置指标

3.2.1.PE

从目前估值水平来看，当前尚不及几个历史大底的水平。比如今年的低点 Wind 全 A 的动态市盈率均超过 15X，而 2012、2013 年的两个低点不超过 12X， 2008 年、2018 年的低点也在 13X 左右。

3.2.2.PEG

另外，按照低点时的 PEG 来看，g 我们采用 Wind 一致预期的两年复合净利 润增速，由于过去数据无法获取的原因，我们主要与 2018/10/18、2022/4/26 进 行对比，可以看到目前 PEG 仅有中小 100 的估值低于 2018 年的时候，而创业板 指估值较为接近。

3.2.3.估值分化程度

估值分化程度性价比一般。另外，在此前报告中，我们曾经用估值变异系数 来提示全面牛市的顶部风险，同样其也可用来提示底部的情况。过去几个低点为 2005 年 7 月（0.922）、2008 年 10 月（1.002）、2012 年 7 月与 11 月（0.863、 0.864）、2018 年 10 月（0.889）、2022 年 4 月（0.884）。截至 11/4，全 A 估值 变异系数为 0.82，由于市场修复，全 A 的估值差异度有所下降。

3.3.市场交易/情绪指标

3.3.1.换手率

换手率代表了一定时间内市场中股票转手买卖的频率，可以很好的衡量市场 的交易活跃程度。我们采用万得全 A 日频换手率的 20 日平均来衡量观察全市场 的交易情况。由历史走势可以看出，牛市交易往往更为活跃，体现为大部分时间 换手率水平都位于 1%以上；而熊市则伴随着换手率的持续走低，交易萎靡。

对比历史市场走弱时期换手率水平：2011-2012 年换手率不断走低，市场交 易持续萎缩，换手率最低点在 2012 年初下至 0.4%以下，而此后大部分时间在 0.5%-1%区间内震荡两年有余；2018 年初换手率水平由接近 1%持续走低，最低 点出现在 9 月的 0.5%水平。2022 年以来，全市场换手率水平大多时间位于 1.2%- 1.4%区间内震荡，9 月中旬打破区间下沿，紧接着 9 月底再次下破 1%。当前市 场换手率水平整体位于 0.9%-1%区间，11 月以来市场反弹交易阶段性再次活跃， 虽然绝对水平上升至 1%以上并不高，但从截至 11 月 9 日的 48%的历史分位数 来看，距离市场大底的交易低迷仍有一定距离。

3.3.2.成交额占前高比例

我们采用万得全 A 月频日均成交额占前高比例，来从时间纵向维度更好的对 比当前与历史的市场活跃程度。 可以看出历史上市场低点时的月频日均成交额往往对应着前期高点时的 20% 水平。尽管 2015 年的杠杆牛市有着月频 30 万亿的天量成交额，但 2018 年低点 时的成交额占前高比例依然在 15%水平，说明 20%的阈值具备一定的稳定性。 10 月的日均成交额占前高比例依然维持在 40%以上，11 月截至 9 日的该指 标值在市场反弹中进一步回升至 54%，尚未达底部交易情况。

3.3.3.行业趋势指标

通常可以将市场划分为：牛市、熊市、结构市三种类型。区别的关键在于其中 是否存在结构性机会，即熊市往往是所有行业的趋势都会走弱。 我们采用 MACD 这一较为通用的技术指标来度量。篇幅有限，不详细展开介 绍指标，简而言之，MACD 是一个趋势指标，由该指数的收盘价计算所得的快线 （DIF）减去慢线（DEA）而来，因此 MACD 走高，代表趋势走好。我们通过低 频的参数判别更长期的趋势（如月）。行业为 2021 年申万行业分类，一共有 31 个 行业分组。 进一步，我们处理得到两类指标。一方面，我们对各行业的 MACD 值进行加 总，另外则通过衡量 MACD 为负的数量占比（月度 MACD 趋势性较强），这两个 指标为一体两面，区别是第二个指标属于区间值。

从历史上来看，典型的熊市触底前往往会出现所有的行业 MACD<0 这一现 象，比如 2008 年 7 月 vs2018 年 10 月；2011 年 9 月 vs2012 年 11 月；2016 年 1 月 vs2016 年 2 月；2018 年 8 月 vs2018 年 12 月。2022 年在 9 月达到最低值 3.23%，即只有 1 个行业月 MACD 值大于 0，已经处于较为悲观的境地，但相比 前几轮历史大底——有数月所有行业均是下行趋势，目前本轮情况还更加积极一 些。 由于所有行业的 MACD 值均为负以后，还有些行业会处于继续恶化，因此所 有行业的 MACD 值的加总值还会下降。MACD 值的最低值分别出现在 2008 年 10 月、2012 年 1 月、2016 年 1 月、2018 年 12 月，除了 2012 年以外，与整体指 数触底的时间是一致的。2008、2012、2016、2018 年的最低值分别为-17069、 -6592、-7155、-7873。2022 年在 4 月达到最低的 8575 点，从这一角度看，行 业大幅度下跌的空间可能也有限。

3.3.4.个股趋势指标

前文我们描述了整体市场、行业情况，顺着前文思路，接续我们开始描述个 股情况。在交易上，年线对于市场的意义重大，因此我们观察处于年线以上的个 股比例。图中，我们采用周度指标，因此用 50 周来替代年线（250 日）。 当市场逐步进入牛市时，处于年线上方的个股比例也会逐渐增加，反之当市 场进入熊市时，个股均会逐渐落入年线下方。2004 年至今，在每一轮熊市中，50 周均线上方最少的低点分别出现在 2005 年 6 月 3 日（3.26%）、2008 年 11 月 7 日（1.93%）、2012 年 1 月 6 日（3.35%）、2016 年 3 月 11 日（10.32%）、2018 年 10 月 19 日（3.81%）。但需要注意的是这与指数的低点并不是一一对应，比如 2012 年（领先接近 11 个月）、2016 年（滞后 1 个月有余），但从自下而上的投资 上来看，这个指标也具有一定的参考意义。

目前低点出现在 2022 年 4 月 29 日（13.58%），与几个历史的低点相比目前 尚未及。截至 11 月 4 日，该值为 33.35%，较之前低点有明显修复。

4.寻底期的行业选择：核心是寻找预期边际向好，“政策受益&行业景气”整体更安全

根据以上寻底期的研究，我们进一步研究行业结构性机会。在 2005、2008、2012、2018 年这四个阶段，各行业在触底前的跌幅与触底以后的 上涨有负相关关系，即之前跌幅越大的公司往往之后涨幅越高，具有反转效应。 而这与市场反转的逻辑也是一致的：市场下跌是由于衰退/衰退预期影响，市场反 弹主要原因是由于此前压制市场的负面因素缓解，症结发生改变。

2005 年探底期中最低点之后，涨幅较大的行业主要有：电力设备、传媒、社 会服务、房地产、石油化工、有色金属等，都是此前跌幅较大的行业。2008 年最 低点以后涨幅较大的行业主要有有色、建材、军工等；2012 年最低点以后涨幅较 大的行业主要有电子、计算机、传媒、通信、电力设备，2018 年最低点以后涨幅 较大的行业主要有电子、计算机、电力设备等。另外，按照中信风格分类来看，成 长风格往往是探底期最低点以前跌幅最大的，在以下 4 个阶段中有 3 个阶段是涨 幅最大的（除了 2005 年）。

4.1.05H2寻底阶段：前期热门行业并非绝对避风港，基本面超预期行业与“股改概念”超额收益明显

2003 年价值投资理念兴起，“五朵金花”（钢铁、汽车、石油石化、能源电力、银行）作为典型的价值发现行业经历了一轮上涨行情，而在 05H2 的探底阶段， 前期热门的“五朵金花”中，仅银行、石油石化行业指数小幅跑赢万得全 A 指数， 前期占优行业在市场探底期并非绝对的“避风港”。基本面超预期行业与“股改概念”超额收益明显。05H2 探底阶段，涨幅居前 的前五行业为国防军工、电力设备、社会服务、银行、石油石化。

其中，银行业主要系基本面情况好于预期。一方面，05H2 银行资产质量明显 改善，随着不良资产的集中剥离，商业银行不良贷款率从 05Q1 的 12.4%下降至 05Q2 的 8.71%，另一方面，基于 05 年初的“紧信贷”宏观调控背景，市场此前 降低了对银行业盈利的预期，但随着信贷增速在 05 年 6 月逐步回升，上市银行资 产规模加速扩张，同时主要公司 05Q3 的归母净利润同比增速较 Q2 明显提升， 银行实际的盈利表现好于预期。此外，05 年 6 月至年底，外资战投加速入局，例 如，建行引入美洲银行与淡马锡作为战略投资伙伴，中行则引入苏格兰皇家银行 集团（RBS）等，外资战投入场同样加强了银行内部治理能力提升的预期。

石油石化行业在 05H2 的超额收益主要来自中国石化，股改预期是其股价的 主要催化。中国石化在当时的石油石化行业的市值占比超过 80%（以 05 年 7 月 1 日市值计算），因此 05H2 的石油石化行业指数趋势主要受中国石化股价走势的 影响。从盈利能力看，石油石化行业在 05 年前三季度的归母净利润增速连续下 滑，较全部 A 股未有明显亮点，因此盈利因素并非其超额收益的来源。股改预期 是中国石化 05H2 股价的主要催化：2005 年 10 月，中国石化出售壳公司中国凤 凰给长航集团，11 月，公司公告拟以 76.72 亿港元吸收合并镇海炼化，各类股权 剥离及整合事件给予市场股权分置改革临近的预期，市场普遍将中国石化视作前 一阶段股改“标杆”个股——长江电力的接棒者以及指数的“稳定器”。

此外，国防军工行业同样受股改红利驱动，同时行业的资产证券化预期强烈。 一方面，改革历来是推动军工板块基本面向好的重要因素，另一方面，早在 2004 年，国防科工委和国家发改委就联合发布了《国防科技工业产业政策纲要》，针对 国防工业企业改制，提出要 “推进国防科技工业投资主体多元化，鼓励社会资金 参与国防科技工业建设，鼓励符合条件的军民两用产品生产企业改制上市”，叠加 大部分军工资产都在上市公司以外，因此行业本身存在资产证券化预期，而股改 过程中，航空航天类上市公司的股改方案再次充分体现了国防资产证券化的思想， 进一步催化行业的资产证券化预期。05 年 9 月 28 日，航天电器公布了股权分置 改革预案，05H2 航天电器股价实现翻倍。

4.2.08Q4-09Q1寻底阶段：困境反转行业与新兴成长产业超额收益领跑

困境反转行业与新兴成长产业超额收益领跑。08Q4-09Q1 涨幅前五的行业 （统计区间为 20081001-20090331）为电力设备、建筑材料、有色金属、房地产、 国防军工。其中，困境反转的房地产和高成长的电力设备行业在寻底阶段始终相 对万得全 A 具备超额收益，而有色金属、国防军工相对全部 A 股的超额收益到 08 年年底才较为明显。

房地产方面，08Q4 地产政策积极转向，寻底阶段市场博弈地产链困境反转。 虽然全国商品房销售情况从 09Q1 才开始出现改善，但由于悲观预期已充分体现 在股价内、叠加 08Q4 一系列刺激政策的出台，困境反转预期先于实际基本面进 行演绎。

2008 年 10 月，税收方面，财政部与国税总局通知提出，首次购买 90 平 米以下普通住房的，契税税率下调至 1%，对个人销售或购买住房暂免征收印花税，对个人销售住房暂免征收土地增值税，信贷方面，央行将房贷利率下限降至 基准利率的 0.7 倍，最低首付款比例下调至 20%，同时，下调个人住房公积金贷 款利率 0.27 个百分点。11 月，国常会抛出“四万亿”投资计划，进一步提升地产 链的困境反转预期。08 年的外部冲击仅延缓了房地产需求释放、而并非导致需求 消失，故政策的明确托底下的基本面改善能见度较高，这也是房地产行业在寻底 阶段获得超额收益的主要驱动因素。

电力设备方面，盈利下行期风电产业的高成长性带来溢价。2005 年，我国风 电产业正式进入大规模应用阶段，2007 年 9 月，国家发改委发布《可再生能源中 长期发展规划》，提出“到 2010 年，全国风电总装机容量达到 500 万千瓦；建成 1-2 个 10 万千瓦级海上风电试点项目”，政策扶持之下，2006-2009 年，我国每 年新增风电装机容量同比增速均接近或超过 100%，06-10 年也被称为风电行业的 “黄金五年”。以风机领域龙头上市公司金风科技为例，公司在 08 年全 A 盈利下 行期仍然保持了单季度营收与利润的高速增长，而高成长在盈利下行阶段也更显 稀缺。市场为稀缺的高成长买单，金风科技在 08Q4-09Q1 寻底阶段（统计 20081001-20090331）股价涨幅达 94%，而其他风电类上市公司也普遍有较高涨 幅。

4.3.2012H2寻底阶段：前期抗跌的食品饮料与电子补跌，年末经济环境企稳后金融地产再度占优

2012H2 寻底阶段，前期凭借基本面相对优势表现抗跌的食品饮料与电子在 Q4 补跌，12 月，经济实质性回暖叠加低估值优势使得金融、房地产行业的超额 收益较为明显。经济走弱背景下，业绩韧性较强的食品饮料在 12 年前三季度较为抗跌，但 11 月的“塑化剂”事件冲击使得行业指数快速下行。12Q2 和 Q3 国内 GDP 同比 增速边际下行，市场情绪低迷、整体风险偏好下行，万得全 A 归母净利润同比负 增长，在此背景下，消费基本面相对较好，食品饮料、美容护理、家用电器行业业 绩保持中高双位数增长，因此，较强的基本面支撑使得包括食品饮料在内的部分 消费行业在 12 年前三季度表现更为抗跌。然而，12 年 11 月 19 日，酒鬼酒被报 道检测出塑化剂超标，随后该个别事件迅速发酵至全行业，受此影响，食品饮料 指数快速大幅下跌。

智能手机渗透率迅速提升使得消费电子在 12 年前三季度同样表现抗跌，但 受成长风格 Q4 业绩不及预期拖累，行业第四季度补跌。随着苹果接连推出 iphone4、4S、5，2011-2013 年我国智能手机产品渗透率迅速提升，产业高景气 使得消费电子产业链、特别是果链上市公司在 2012 年盈利表现亮眼，例如歌尔股 份 12 年单季度归母净利润同比增速均超过 50%，欧菲光盈利翻倍增长，在消费电子的支撑下，12 年前三季度电子行业指数相对抗跌。然而，由于 12Q3 创业板 归母净利润增速回落至-14.4%，低于此前预期，叠加 12Q4 创业板迎来解禁高峰， 成长风格下跌，受此影响，电子行业在 12Q4 补跌。

年底经济环境转暖后，顺周期属性且低估值的金融地产在 12 月再度占优。 12 年 3 月开始，地方金融综合改革逐步扩展，2012 年 3 月，国务院批准温州成 立金融改革实验区，6 月，国务院通过深圳前海金融改革创新先行先试政策，7 月， 《广东省建设珠江三角洲金融改革创新综合试验区总体方案》获得国务院批准。

在金融创新改革政策的催化下，12Q2 非银金融行业表现亮眼。此外，12Q2 基建 投资增速不断回升，房地产行业涨幅同样靠前。然而，后续部分经济数据的走弱 使得 A 股整体单边下行，金融地产亦在 12Q3 有所回调。进入第四季度后，一方 面，国内经济实质性企稳回暖，10 月制造业 PMI 重回荣枯线以上，11 月继续上 行，商品房销售面积累计同比增速由负转正，同时信贷环境回暖，金融、地产景气 度上行，另一方面，2012 年 11 月初，房地产、银行行业近 10 年估值分位均位于 5%以下，配置性价比突出，故 12 月金融地产收获一轮陡峭上行。

4.4.18M9-19M2寻底阶段：独立于贸易摩擦的金融及农林牧渔相对抗跌，19年初科技类行业开始反弹

18M9-19M2 寻底阶段，行业间轮动较为明显。 9-12 月，受中美贸易摩擦影响较小的金融、农林牧渔表现相对较好。2018 年 9 月 18 日，美方宣布自 9 月 24 日起对 2000 亿美元中国输美产品加征 10%的关 税，进而还要采取其他关税升级措施，这也标志着中美贸易摩擦再度升级。受此 影响，2018 年 10 月开始我国对美出口金额同比增速明显下行，同时，A 股整体 盈利增速在 Q3 和 Q4 也大幅下滑，在此背景下，科技类行业、受影响小的金融行 业以及开启大级别猪周期的农林牧渔行业相对更为抗跌。

金融方面，7 月出台的资管新规的配套细则相较此前预期有所放宽，银行此后 基本止跌。2018 年 4 月 27 日，央行、银保监会、证监会、外汇管理局联合发布 《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》，资管新规正式落地，2018 年 7 月 20 日，银保监会发布《商业银行理财业务监督管理办法（征求意见稿）》，此为 资管新规配套细则，细则针对估值方法以及非标监管的表述较此前有所放宽，银 行利空落地后基本止跌。 农林牧渔方面，生猪供给下降使得大级别猪周期开启，猪价高企使行业在寻 底阶段仍有一定涨幅。非洲猪瘟对生猪产能造成了较大冲击，能繁母猪存栏下降使得供给紧张，从而推动猪价攀升，10 月生猪均价相比 5 月上涨超 30%，猪价的 迅速攀升带动猪企盈利预期回暖，故在寻底阶段行业指数仍有涨幅。

另外，稳增长压力下，政策对房地产态度的微调使得前期跌幅较大的房地产 在 10-11 月有一定反弹。2018 年 7 月底的政治局会议针对房地产的表述从遏制 “过快上涨”到强调“坚决遏制房价上涨”，对此房地产市场负反馈强烈， 9 月商 品房销售面积同比增速转负。而在 10 月底的政治局会议中并未提及房地产，仅提 出“经济下行压力有所加大”，同时，年底中央经济工作会议提出“宏观政策要强 化逆周期调节”，随后 12 月的全国住房和城乡建设工作会议再次强调“以稳地价、 稳房价、稳预期为目标，促进房地产市场平稳健康发展”。由于市场普遍将此理解 为地产调控政策边际放松的信号，故房地产行业在 10-11 月有一定反弹。

4.5.当前探底期：建议基于超跌，沿政策受益+行业景气线索挖掘行业机会

根据上文对寻底期行业表现的研究，我们发现，在以上四个探底阶段，行业 在触底前的跌幅与触底以后的上涨有负相关关系，即之前跌幅越大的行业往往之 后涨幅越高，具有反转效应。从当前探底期的情况来看，今年以来跌幅较大的行 业主要包括三类：1）受制于房地产需求疲软的地产链（家电、轻工、建材、钢铁、 房地产）；2）前期估值较高且行业景气度边际下滑的食品饮料、医药生物、电子； 3）受制于互联网景气度下滑且受疫情影响较大的传媒、计算机。当然，跌幅较大 的行业并非 100%涨幅越高，行业反转的内在本质是此前压制行业的核心症结得 到改善，也就是说，寻底期跑赢行业的核心是寻找预期边际向好，根据上文对四 个探底期行业表现的分析，我们认为“政策受益&行业景气”整体更安全。

4.5.1.超跌+政策边际受益可关注：信创、房地产

房地产方面，政策逐步加码稳地产，基本面磨底，销售将迎弱复苏。8 月以 来，一系列稳地产政策措施陆续出台：（1）中央层面：住房和城乡建设 部、财政部、人民银行等有关部门出台措施，完善政策工具箱，通过政策性银行专 项借款方式支持已售逾期难交付住宅项目建设交付。10 月 24 日，央行党委、外 汇局党组，证监会党委，银保监会党委分别召开扩大会议，传达学习党的二十大、 二十届一中全会精神，会议内容涉及股市、债市、楼市、汇率等方面。央行、外汇 局会议提出加强部门协作，维护股市、债市、楼市健康发展，要求更好满足居民的 刚性和改善性住房需求，加大力度助推“保交楼、稳民生”工作。

（2）需求侧：8 月 5 年期 LPR 降低 15BP，降低居民购房按揭贷款成本，促进居民中长期贷款恢 复。9 月 29 日，人民银行、银保监会发布通知，决定阶段性调整差别化住房信贷 政策。符合条件的城市政府，可自主决定在 2022 年底前阶段性维持、下调或取消 当地新发放首套住房贷款利率下限。9 月 30 日，财政部发布支持居民换购住房有 关个人所得税政策的公告，自 2022 年 10 月 1 日至 2023 年 12 月 31 日，对出售 自有住房并在现住房出售后 1 年内在市场重新购买住房的纳税人，对其出售现住 房已缴纳的个人所得税予以退税优惠。同日，央行决定从 10 月 1 日起下调首套个 人住房公积金贷款利率 0.15 个百分点，5 年以下（含 5 年）和 5 年以上利率分别调整为 2.6%和 3.1%。地方层面，广州、苏州、无锡、福州等城市放松限贷，宁 波、青岛、济南和天津等城市放松限购，同时多地在公积金贷款、购房补贴等方面 出台支持政策。

（3）供给侧：央行召开 2022 年下半年工作会议，会议要求，因城 施策实施好差别化住房信贷政策。保持房地产信贷、债券等融资渠道稳定，加快 探索房地产新发展模式。银保监会有关负责人在通气会上表示，将进一步落实好 房地产金融审慎管理制度，有效满足房地产企业合理融资要求。交易商协会再次 召集多家民营房企召开座谈会，探讨通过中债增进公司增信支持的方式支持民营 房企发债融资，后续碧桂园、美的置业和新城控股成功发行中期票据，利率分别 为 3.20%/3.33%/3.28%。 从估值与盈利预期、主动偏股型基金持仓比例来看，房地产行业 23 年盈利增 速跌幅有望收窄、23 年预期估值分位 8%，当前主动偏股基金持仓分位 25.9%， 均处于较低水平。

4.5.2.行业景气延续或改善可关注：国防军工、生猪养殖

国防军工方面，疫情影响相对有限，当前在手订单饱满，盈利增速具有稀缺 的稳健性。供给端，军工企业受疫情的影响较为有限；需求端，基于行业的特殊 性，疫情并未造成行业长期需求下滑，并且，自 90 年代起，中国军事费用持续稳 步上行，2021 年国防支出预算已提高至 1.35 万亿元水平，考虑到《“十四五”纲 要》中提出的“科技强军”和“加快机械化信息化智能化融合发展”等要求，2022 年军费支出有望延续增长，成为军工企业需求端的重要支点。从在手订单的情况 来看，军工行业 2015-2022H1 年合同负债和预收账款规模出现大幅提升，验证军 费端支出强劲。估值与盈利预期方面，22、23 年军工行业盈利增速预期分别为 21.85%、20.41%，是剔除基数效应后，唯一 一个的连续两年归母净利润增速均在 20%以上的行业，23 年行业预期估值分位仅 为 11%。

此外，国内方面，二十大提出开创国防和军队现代化新局面，国防部称美《国 家安全战略》报告背离和平发展的时代主题，国际方面，地缘政治不确定性上升， 国防军工有望提速发展。10 月 16 日，中国共产党第二十次全国人民代表大会在 人民大会堂开幕。研究掌握信息化智能化战争特点规律，创新军事战略指导， 发展人民战争战略战术。打造强大战略威慑力量体系，增加新域新质作战力量比 重，加快无人智能作战力量发展，统筹网络信息体系建设运用。深入推进实战化军事训练，深化联合训练、对抗训练、科技练兵。加强军事力量常态化多样化运 用，坚定灵活开展军事斗争，塑造安全态势，遏控危机冲突，打赢局部战争。

生猪养殖方面，供给偏紧支撑猪价震荡走强，第四季度猪企利润有望明显增 厚，明年行业表观盈利有望高增。7 月份以来，由于 2022 年 1 月以来仔猪出生量 明显下移，下半年生猪供给偏紧，带动猪价偏强运行，22 省市生猪平均价突破 20 元/KG。截至 11 月 4 日，22 省市生猪平均价为 26.27 元/KG，相较于 3 月末猪价 低点同比增长 116.7%。

展望后市，供给侧，由于 2021 年 6 月到 2022 年 4 月能 繁母猪存栏量持续降低，生猪产能去化，四季度生猪供给将继续维持收缩趋势， 同时相较于生猪价格回升，母猪价格整体平稳，反映行业补栏需求较弱；需求侧， 四季度为传统生猪消费旺季，餐饮消费有望继续回暖，支撑猪肉消费需求。利润 端，猪粮比价从 3-4 月底部开始持续上行，11 月 4 日猪粮比价达到 8.97，预计生 猪养殖企业利润将明显增厚，第四季度业绩有望催化板块行情走强。估值与盈利 预期方面，23 年农林牧渔行业表观盈利增速预期达 103.07%，基本面有望明显改 善，23 年行业预期估值分位基本处于历史最低水平。

编辑：JACK