国盛证券-量化专题报告：中观行业配置系列一，分析师行业景气指数构建与应用-211215

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本报告主要解决以下三个问题：行业配置主要关注的指标有哪些，需要解决的核心问题是什么？如何基于分析师-个股盈利预测数据构建行业景气指数？如何利用分析师行业景气指数构建可落地的行业配置策略？问题讨论：行业配置需要解决的核心问题是什么？复盘过去A股十多年的历史，我们发现A股长期以来的收益主要是盈利驱动，行业景气度的刻画是行业配置的核心问题。

通过行业层面的收益分解，A股主要风格/行业的收益主要是盈利贡献，占比超过80%；估值层面贡献较少，甚至某些行业估值中枢长期下移。

指数编制：参考PMI指数的思路编制分析师景气FAPI指数。

我们参考PMI指数的编制思路，定期统计上调盈利预测的机构占比，通过扩散指数的方法编制了分析师景气指数FAPI（FinancialAnalystProsIndex），用于及时跟踪宽基指数、风格和行业的景气度。

分析师景气指数可以作为行业基本面研判的跟踪指标，对中证800未来净利润增速方向的预判胜率达到89%，对周期、消费、成长和稳定板块未来ROE变动方向的预判胜率分别为75%、70%、71%和61%。

应用效果：利用分析师景气指数构建行业景气配置模型效果不错。

1)行业轮动测试：简单根据ROE选行业近些年逐渐失效，考虑分析师景气度后效果提升明显。

我们发现，简单根据历史ROE趋势选行业容易买在行业ROE的高点，考虑分析师景气度后行业轮动模型超额年化11%，信息比率1.4，今年以来收益率21%，超额收益率15%。

通过收益分解模型，我们发现策略偏右侧，主要赚深度盈利的钱。

2)行业配置落地：采用组合优化方法可以有效控制跟踪误差和最大回撤。

为了解决行业轮动模型落地难的问题，我们采用组合优化方法控制组合跟踪误差和行业偏离后，行业配置模型多头年化21.7%，超额年化11.3%，信息比率1.55，超额最大回撤4.40%，换手单边年化3.3倍。

3)景气度投资：行业配置Beta+选股Alpha。

我们学习主动投资者景气度投资的思维模式，将行业景气配置模型和PB-ROE选股模型进行有效结合，用PB-ROE选股代替行业指数。

策略多头年化24.1%，超额年化14.9%，信息比率1.84，相比于行业层面有年化3%-4%的增强效果。

风险提示：模型根据历史数据规律总结，未来存在失效的风险。