2023年全球投资日历（2023年度策略报告先Beta）

（报告出品方/作者：信达证券，樊继拓）

一、基本假设：经济慢恢复

1.1 无需过度担心 ROE 下降

当前投资者对盈利有较大担忧，但即使用最悲观的预期来看（假设盈利下降的时 间还要持续很久），我们认为股市的估值也已经达到底部区域了。在中美股市上，我们 均能找到股市提前盈利见底的案例。 美国股市方面，美股最长时间的 ROE 下降期是 3-4 年，发生在 20 世纪 70-80 年 代。如 1979Q4-1983Q2 盈利下降持续了 3.5 年、1989Q2-1992Q2 盈利下降持续了 3 年。

当美股估值不高的时候，即使盈利下降比较久，股市也只会出现阶段性熊市。在 1979Q4-1983Q2 为期三年半的盈利下行期，股市走熊的时间是 1980 年 11 月-1982 年 8 月，为期不足两年，最大跌幅-27%。在 1989Q2-1992Q2 为其三年的盈利下行期，股市 熊市的时间是 1990 年 7 月-10 月，只持续了不到 2 个季度。

A 股方面，有两个案例值得关注。1）2011-2015 年 A 股 ROE 中枢大幅下降，但估 值的下降仅发生在 2011-2012 年。进入 2013-2015 年，在盈利下降的背景下，股市估 值中枢反而抬升了。2）2018-2019 年 A 股 ROE 下滑了 2 年，但股市底部出现在 2018 年 Q4，即 2019 年股市估值步入上行。

当前大概率处于 A 股盈利下降的后期。按照 A 股的历史经验,全 A ROE 下降时长 的最大值是一年零三个季度。而本轮 ROE 的下降始于 2021Q2，我们推断 A 股正常的 ROE 底部会出现在 2023Q1-2023Q2。当前大概率处于 A 股盈利下降的后期。

从结构上来看，多数行业的盈利下行也在步入尾声。

1.2 地产销售可能会企稳

从海外经验来看，地产增速下行不必然对应股市大幅调整。具体来看有如下三种 情况：

1）地产销售面积增速下行，但房价稳定或跌幅不大。如 1979 年-1982 年美国楼 市，2011 年-2012 年香港楼市。这些时期虽然当地股市出现调整，但调整幅度较小。

2）地产销售面积增速下行，同时房价也出现调整。如 2006 年-2009 年美国楼市， 1997 年-1998年香港楼市。这些时期对股市的冲击较大，当时股市调整幅度均超过 50%。

3）地产销售面积增速长期下行，如日本楼市。日本房地产景气度在 1990 年后的 下降可以分成 3 个阶段：1990 年-1992 年，房地产量价齐跌，股市同期暴跌；1993 年 -1996 年，房地产量升价稳，股市宽幅震荡；1997 年以后，房地产量价阴跌，股市再次下跌。日本楼市与股市表现给我们的重要启示是，即使地产景气度长期下行，也只 有前 2-3 年对股市的伤害较大。在 1993-1996 年期间，日本房地产销售企稳回升，期 间股市窄幅震荡了 3 年。

总结来说，从海外经验来看，地产销售下行并不必然对应股市的调整。 即使各国地产长期景气度不同（美国楼市长期景气度向上，香港楼市走平，日本 楼市下行），股市的表现却存在不小的共性，即地产市场景气下滑的前 2-3 年对股市的 影响最大。一方面，地产市场存在短周期波动，一般下行 2-3 年之后短周期会出现边 际企稳。另一方面，股市在地产景气下行初期会快速杀估值，这也为股市未来的企稳 反弹提供了足够的安全垫。 回到中国市场上，我们认为有两点信息值得关注。 第一，结合海外经验来看，房地产景气下行的前 2-3 年是影响最大的。在此之后， 即使房地产长周期依然受到人口收入等因素的影响，房地产销售也有可能出现企稳。 当前国内的房地产市场有可能正在度过第一个影响最大的阶段。 第二，2021 年 Q3 以来，房价的下滑比 2014 年更平稳。2021 年 Q3 以来，非一线 城市的房价均有不同程度的下降，但从下滑的速度和幅度来看，较 2014 年更平稳。本 轮房价的下行幅度也好于 2006 年-2009 年美国和 1990 年-1992 年的日本。房价下滑 速度较慢，意味着对资本市场的冲击较小。

地产销售增速和 A 股 ROE 在运行方向上一致，但幅度常有差异。 部分投资者认为，支撑 A 股走牛需要地产销售的大幅改善。从历史情况来看，2012 年、2016 年确实符合此规律。但如果对比地产销售面积增速和全 A ROE，我们会看到 二者只是在运行方向上一致，幅度却常有差异。如 2012-2013 年，房地产销售面积创 新高，但全 A 非金融 ROE 只是小幅反弹。再如 2018-2019 房地产销售面积走平，但 ROE 却大幅下行。我们认为产生这种差异的原因在于制造业产能的影响。 考虑到人口长周期的变化、房住不炒的政策框架，房地产销售增速的波动确实和 以往不同了，但地产短周期在年度层面上依然会有向上的可能性。叠加当前 A 股大部 分行业产能格局较好，我们认为，未来房地产景气度即使是走平或小反弹，A 股的 ROE也有可能会出现较大的上行，并推动股市出现牛熊转变。

1.3 消费回升是经济强度的来源

参照海外国家疫情管控政策调整后的经验，1）消费复苏程度存在差异,不过除美 国外的多数国家服务性消费总量尚未回到疫情前水平。2）消费复苏节奏存在共性，即 管控调整之后消费先承压后修复，主要源于管控调整初期感染率的上升对消费构成了 短期冲击。3）消费复苏结构也存在共性，如服务消费的复苏慢于商品消费，线下消费 的复苏慢于线上消费。 从历史情况来看，GDP 三驾马车中的消费分项增速平稳、波动较小。而 2020 年、 2022 年消费对 GDP 的拉动程度均降至历史极低水平，历史上类似情况只有 1990 年。 今年消费分项增速的下降，主要源于疫情冲击，后续修复空间较大。

1.4 盈利增速测算

截至 11 月 30 日，1）宏观分析师对 2023 年全年实际 GDP 累计增速的一致预期为 4.98%，较 2022 年 3.34%的预期增速有所回升。逐季来看，2023Q1-Q4 GDP 当季增速分 别为 3.80%/7.57%/4.62%/4.58%，其中 2023Q2 的高增主要受基数效应影响。2023 年经 济增速回升的推动力量或源于疫情冲击的减弱、地产短周期企稳带来的内需潜力释放。 2）宏观分析师对 2023 年 PPI 同比增速的一致预期为-0.23%，较 2022 年 4.6%的预期 增速下降。逐月来看，PPI 同比增速的全年低点或出现在二季度。影响 2023 年 PPI 增 速的关键因素是，海外发达经济体增速下行拖累大宗商品价格，但原油、煤炭、天然 气等的供给短缺使得商品价格下行较为克制。

我们构建的全 A 盈利增速预测模型显示，全 A 净利润增速低点或出现在 2023Q1。 1）从历史情况来看，全 A（非金融）板块的营收增速与名义 GDP 增速密切相关，全 A （非金融）板块的利润率与 PPI 同比密切相关。2）结合宏观分析师对 GDP、PPI 增速 的预测，我们的自上而下盈利预测模型显示全 A（非金融）板块的净利润单季同比增 速分别为-18.64%/-14.18%/8.93%/13.77%,全 A（非金融）板块的净利润累计同比增速 分别为-18.64%/-16.14%/-8.41%/-6.85%，全年低点出现在 2023Q1。

二、上行风险：流动性超预期

2.1 通胀是下行风险也是上行风险

理论上来说，经济下行、通胀高企的滞涨环境是对股市最为不利的宏观环境，但 两次典型的高通胀环境中，美股呈现出来的是宽幅震荡而非单边熊市。 1）1965 年-1980 年，全球大宗商品价格中枢不断抬升，期间美股出现了三次熊市。 但从全区间来看，1980 年美股的点位和 1965 年接近，指数并未大幅下挫。 2）2002 年-2011 年，商品价格中枢持续抬升。期间美股受 2007 年次贷危机的影 响出现过暴跌，但在 2002 年-2011 年全区间，美股的跌幅也较为有限。

进一步地，我们复盘 1965 年-1980 年美股上涨与下跌的原因。 这段时期，美股三轮下跌的时间区间和跌幅分别是，1966 年 1 月-1966 年 10 月 （跌幅 22%）、1968 年 12 月-1970 年 5 月（跌幅 36%）、1973 年 1 月-1974 年 10 月（跌 幅 47%）。对应的情况是，在通胀中枢上移的大背景中，经济短周期依然是有波动的， 经济复苏→通胀→滞胀→衰退的循环出现了多次。 每一次经济短周期步入衰退与复苏、通胀问题的边际缓和、利率的阶段性下降， 都会带来指数的止跌反弹，如 1966 年 10 月-1968 年 11 月、1970 年 5 月-1973 年 1 月、1974 年 10 月-1977 年 1 月。 而当高通胀问题彻底解决之后，美国经济迎来高增长、低利率的美好环境，美股 开启了长达十年的牛市。

美股在 1973 年至 1974 年的调整与反弹： 美股在 1973 年 1 月至 1974 年 10 月出现持续的调整，累计收跌 48.20%，创过 去 40 年来的最大跌幅。这段时期美股面临着多重利空，经济下行、通胀高企、货币政 策收紧。 一是，经济陷入滞涨。美国经济一方面面临内生性增长动能的回落，另一方面食 品供应不足、第一次石油危机爆发（1973 年 10 月）又给经济带来了巨大的通胀压力。 美国 GDP 增速在 1973Q1 到 1975Q1 连续下行。NBER 将 1973 年 11 月至 1975 年 3 月定义为经济衰退期，这距离上一次经济衰退已经过去整整三年。此外，这一轮经 济衰退期的长度（16 个月）也达到过去 40 年以来之最。EPS 增速出现大幅负增长， 从 1973Q4 的 32%下降至 1975Q4 的-20%。 二是，滞涨期的货币政策面临两难，这段时期货币政策以加息为主。美联储先是在 1973 年 1 月开启加息以应对通胀问题，至 1974 年 4 月累计加息 8 次，加息 3.5bp。 在 1974 年底，高企的通胀终于开始回落，美联储在当年 12 月开启降息，以促进经济 的回暖。

从指数下跌和企稳的时点来看，指数的下跌几乎同步于经济的见顶，但领先于经 济回暖（1975 年 3 月）。指数企稳的直接影响因素是美联储在 9 月释放了边际宽松的 信号，短端利率出现了下行。 值得关注的是，在本轮美股下跌之始，标普 500 指数的静态市盈率处于 1950 年 之后的历史高位（18.36x）。在美股下跌末期，静态估值已经创出 1950 年之后的历史 新低（7.33x）。静态估值创出历史新低可能也与通胀走高、无风险收益率提升的大背 景有关。事后来看，1974 年大幅下挫后的估值构成了美股未来八年的的估值底。

美股在 1976 年至 1978 年的调整与反弹： 美股在 1976 年 9 月至 1978 年 3 月出现持续的调整，累计收跌 19.41%。从基本面上来看，这段时期并没有特别大的利空。这段时期经济仍处于 1975 年 开启的经济上行期，GDP 增速维持了正增长，在 3%-6%之间震荡。NBER 未有将这 段时期定义为经济衰退期。此外，美股 EPS 增速在 1977Q1 至 1978Q3 小幅下降， 但依然维持了正增长。美股 ROE 维持了较大的韧性，仅在 1977Q4 出现单季度的回 落，且回落幅度仅有 0.04pct。

从时点上来看，美股的调整领先于货币政策收紧，对经济修复的担忧可能是导致 调整的主要因素。触发美股调整的原因主要有二。一是，经济增速出现高位下降，市 场对“滞涨”的担忧重启。1971Q1 GDP 曾一度下降到 3%，主要是因为严寒气候导 致能源价格尤其是天然气价格上涨、工厂停工、经济活动放缓等，一度导致市场担忧 “滞涨”问题回归。但是事后来看，这一轮经济回升是持续到了 1978 年底的。二是，货 币政策面临多重目标。美联储自 1977 年 8 月重启了加息，此前的通胀不再是货币政 策的主要目标，美元危机再次爆发（1977 年 10 月）、美元指数下跌、美国国际收支恶 化等制约了美联储的降息行为。 美股回升的时点既领先于上市公司盈利增速的回升，也领先于美元指数企稳，可 以算作是一个“估值底”行情。美股在回升时的估值接近 1974 年的水平。

美股在 1979 年至 1982 年的调整与反弹：美股在 1980 年 11 月至 1982 年 8 月出现了 27.27%的调整。 这段时期宏观背景上的主线是第二次石油危机导致美国经济再次陷入滞涨和衰退。 1979Q1 之后美国 GDP 增速在高位开始快速回落，由年初的 6.5%大幅下降至 1982Q3 的-2.56%。NBER 将 1980 年 1 月至 1980 年 7 月、1981 年 7 月至 1982 年 11 月定 义为经济衰退期。货币政策方面，整体上的政策思路是加息控制通胀，但期间也曾出 现过加息节奏的暂缓，主要源于通胀压力在 1980 年上半年有过缓解。

这段时期美股的下跌滞后于经济增速的下行，但指数的企稳同步于经济的企稳。 第二次石油危机冲击之后，美国 GDP 增速、美股 EPS 增速、美股 ROE 先后在 1979 年见顶回落。但美股直到 1980 年 11 月才开始调整。事后来看，美股的滞后调 整可能源于当时的估值已经处于低位。20 世纪 70 年代，美股共经历了两次幅度 15% 以上的回调。在 1981 年调整之初，美股的估值为 9.03x，已经处于 1970 年以来的估 值低位。 美股在 1982 年 7 月企稳回升，与美联储降息时点接近（1982 年 7 月 19 日），略 领先于经济企稳的时点（1982Q3），同年 8 月爆发的拉美债务危机未有影响到美股的 反弹。这段时期美股估值持续下降，期初的估值为 9.03x，期末估值为 8.33x。也就是 说下跌之初的估值并不高，下跌结束时的估值也处于 1970 年以来的估值底部了。这 段时期股市的跌幅主要由盈利的下降所贡献。可以说，估值低位为美股提供了足够的 安全垫。

往前看，我们认为海外发达经济体的衰退对 2023 年上半年全球风险资产还有负 面影响，但到 2023 年下半年，随着衰退风险逐步被定价，通胀下行和利率下行的利多 将逐步显现，全球流动性存在改善的可能，全球股市有望在下半年明显回暖。

2.2 居民存款高增长是股市的潜在利多

居民资金入市的长逻辑尚未被证伪，这有望成为明年 A 股微观流动性上的潜在利 多。 最近几年疫情反复拖累居民消费倾向，居民储蓄率持续走高。而地产投资回报预 期下降、理财产品收益率下行又导致居民投资渠道匮乏。以上两个因素共同推动居民 资金向股票市场流入。

证券客户交易结算资金的走势能很好的验证上述逻辑。2022 年 A 股经历一定幅度 的回撤，多数宽基指数都出现了技术性熊市，但个人投资者放在证券账户上的资金余 额只有小幅减少，好于历史上多次熊市，显示居民资金入市意愿的韧性较强。 往前看，我们认为一旦指数企稳，股市赚钱效应的负面压制因素缓解，叠加较高 的居民存款，居民资金回流的速度有望比历史上更快。

2.3 股市微观资金测算

预计 2023 年 A 股资金净流入额占自由流通市值的比例将达到 0.7%，较 2022 年 的资金格局由负转正。

我们做出这一判断的关键假设有， 1）银证转账、融资余额、公募基金份额、北上资金等项目均会有净流入。 2）居民资金入市的长期逻辑并没有被证伪，2023 年还将有更大幅度的净流入。 一方面，银证转账在 2022 年的下降幅度小于历次熊市，显示居民资金入市的长期逻辑 并未被证伪。随着 2023 年下半年股市的企稳回升，银证转账有望回归正增长。另一方 面，截至 11 月底，偏股型公募基金份额在 2022 年实现 4000 亿份以上的正增长，也好 于历史上多次熊市。我们预计 2023 年偏股型公募基金份额有望实现 6000 亿额的正增 长。 3）私募基金仓位降至低点，未来加仓空间大。 4）截至 11 月底，北上资金净流入 550 亿元，创 2016 年以来历史新低。外资在今 年的净流出主要受强美元、中国经济增速下行等的影响，随着美联储加息步长放缓、 中国经济增速企稳回升，外资在 2023 年有望重回净流入。此外，考虑到南下资金的分 流效应，我们预计 2023 年互联互通渠道对 A 股的净流入为 0 元，较今年的-2700 亿元 大幅回升。 5）股权融资、上市公司减持等项目的净流出金额可能会在股市回暖的背景下增加， 但对整体资金格局的影响有限。

新发基金份额降温，但赎回压力不大。 截至今年 11 月 15 日，偏股型公募基金份额较去年末增加 4117 亿份。公募基金份 额虽然相较过去两年降温，但仍保持了正增长，显示负债端的赎回压力不大。公募基 金份额维持正增长的重要原因在于个人投资者入市热情不减。如 2.2 章节所述，居民 资金入市热情不减，而 2018 年以来公募基金也成为了居民资金入市的重要渠道。我们 将 ETF 基金按投资者结构划分为个人型 ETF 基金、机构型 ETF 基金，明显看到 2022 年 ETF 基金份额增量主要由个人型 ETF 基金所贡献。

私募基金、保险资金仓位均有加仓空间。 1）从华润信托的统计数据来看，4 月底-6 月，私募仓位快速回补，8 月底已经重 新回到低位，9 月大概率还在快速下降的过程中，所以现在的仓位大概率已经达到或 者低于 4 月底的水平。从历史数据能够看到，当私募仓位接近或低于 55%时，大概率 是底部，往下继续下跌的空间非常有限。 2）保险仓位在今年窄幅震荡。截至今年 10 月底，保险公司股票和基金占资金运 用余额比例达到 11.84%，处于 2018 年以来较低水平。

北上资金流入速度比前两年放慢很多，但也没有出现持续的净流出。 截至 2022 年 11 月中旬，北上资金净流入 291 亿元，南下资金净流入港股 3148 亿 元，互联互通渠道资金整体净流出 A 股 2758 亿元。年初至 10 月北上资金的净流出主 要受美联储加息、美元走强、中美经济周期错位的影响。而进入 11 月之后，美联储加 息步长放缓、美元指数调整、人民币汇率走高，北上资金净流入明显转好。往前看， 预计 2023 年北上资金有望实现净流入。

三、股市整体节奏&情形假设

3.1 悲观和乐观情形

悲观情形假设： （1）海外经济衰退幅度较大，并且通胀下降速度较慢；（2）房地产销售环比依然 负增长；（3）疫情对消费的影响全年都没有结束。由此导致，整体经济不只是下降， 而且由于库存的下降，导致表观的利润下滑速度超预期。则 A 股当下可能是类似 2011 年底。 乐观情形假设： （1）海外经济虽然衰退，但通胀下降的速度也很快；（2）房地产销售企稳或小幅 回升；（3）疫情对消费的影响逐渐减弱，消费出现复苏。由此导致，整体经济下行速 率放缓，甚至出现边际企稳。则 A 股当下可能是类似 2018 年底。

我们认为 2022 年 A 股的走势非常类似 2018-2019 年的压缩版。 2018-2019 年，经济和盈利一直持续下降，但股市下跌最快的阶段主要是 2018年。 2019 年 Q1，伴随着信贷改善、利率下降和中美贸易谈判的预期，股市 V 型反转。随后 2019 年 Q2 开始，投资者发现，信贷的改善不持续，中美贸易冲突还在反复，股市出 现了二次回撤。 而当下与 2018Q4 最重要的相似点是，最强的经济指标开始补跌，经济下行正步入 后半程。去年以来，国内经济不断下行，但如果观察出口数据和工业产成品库存，一 直维持高位，直到最近 1 个季度，才看到这两个数据明显的下行。这一情况和 2018 年 Q4 非常类似，2018 年前三个季度，工业产成品库存和出口同比均较强，但 Q4 均大幅 走弱。

3.2 股市整体节奏

核心假设：（1）美国经济还会衰退；（2）中国经济短期内继续下行，但不加速下 滑;(3)2023 年中左右经济可能会企稳； 第一个阶段，2022 年底到 2023 年初，季度级别的 V 型反转：业绩空窗期，疫情 政策、房地产政策改善、海外通胀压力缓和，均有利于股市整体性的估值修复。 第二个阶段，2023 年 Q2-Q3，回撤后震荡：估值修复已经完成，但业绩改善还未 出现。 第三个阶段，2023 年 Q4 以后，进入持续抬升的牛市。此时宏观部分指标大概率 已经企稳回升，盈利层面改善的证据逐渐清晰。股市进入戴维斯双击阶段。

四、风格判断：风格更偏价值，大小盘差别不大

4.1 年度风格可能更偏价值

2000 年至今成长和价值风格主要经历了五轮大级别的切换，一轮切换时间在 2-3 年左右。2000 年-2007 年 10 月，价值风格长期占优。而 2008 年之后，成长和价值基本 上每 2-3 年会出现一次风格切换。最近的一次切换是，2019-2021 年，在降准降息周期 开启以及半导体、新能源周期持续上行的背景下，成长风格持续 3 年占优。2022 年以 来，指数波动较大，市场风格由单边成长占优转变为成长、价值拉锯，总体来看，价值 风格小幅占优。

从美股的经验来看，成长价值风格 2-3 年切换一次，或者某种风格占优 2-3 年后 休整 1 年。从美股的经验来看，在一轮长期风格演绎过程中，每隔 2-3 年也会出现阶 段性的风格切换，或者由前期某种风格较极致的演绎变得相对均衡。比如，从长期的 视角来看，1994-1999 年伴随着计算机和电子行业快速发展，市场风格偏成长，但是 1996-1998 年，市场风格是比较均衡的。2000-2006 年科网泡沫破裂后，市场风格偏价 值，但是 2002 年下半年-2003 年，市场风格阶段性的偏向成长。2007 年之后，市场长 期风格再次转向成长。但在 2008 年、2012-2013 年上半年、2016 年，市场风格阶段性 的偏向价值或者说变得均衡。

成长价值风格的变化，与盈利基本面关系较为密切。

（1）大级别的成长/价值风格切换，往往在 ROE 拐点附近出现，最长提前或者滞后 于 ROE 拐点半年。2007 年底、2011 年、2013 年、2015 年和 2018 年这几轮风格切换， 基本上都是在 ROE 拐点附近。最近一次的情况来看，2021 年 Q2ROE 见顶，2022 年以来 的风格切换，也出现在 ROE 拐点后半年。

（2）ROE 上行期，市场更加关注价值和成长风格盈利的相对变化趋势。成长风格盈 利比较优势扩大的时期（2009 年 Q3-2010 年、2013 年 Q3-Q4、2020Q2-2021Q3），均为 成长风格占优。价值风格盈利比较优势扩大的时期（2006 年 Q2-2008 年 Q1、2016 年

Q3-2018 年 Q2），均为价值风格占优。2006 年 Q2-2008 年 Q1 的特殊之处在于，高低市 盈率指数成份的区别主要体现在公司层面而非行业层面，高市盈率指数成份仍以交通运 输、房地产、采掘、公用事业等价值风格为主，因此即使高市盈率指数 ROE 增长更快， 实际上反映的是部分价值风格公司基本面较好。

（3）ROE 下行期，市场更注重估值与安全边际，表现为前期风格的反转。

成长和价值风格大级别切换，往往出现在牛熊转折点。2008 年、2011 年和 2015 年 中，风格切换均伴随着牛市转向熊市。2013 年和 2019 年，风格切换均伴随着熊市转向 牛市。2022 年以来的风格切换，背后也有牛熊转折的影响。

我们认为，考虑到成长风格持续 3 年偏强后大概率出现 1-2 年的风格转变，ROE 拐 点附近往往会出现较大级别的风格切换，以及市场牛熊的转变、半导体销售周期的变化 等因素，未来 1-2 年内，主流风格会偏向价值。 金融、地产、建筑等为代表的价值股，虽然长期基本面受到人口周期、地产周期长 期下行的影响偏弱，但年度视角来看有估值修复带来的超额收益机会。

（1）影响风格切换持续时间的主要因素有：估值、景气度和长期产业趋势。如果 只有估值因素，那么只会持续 1-2 个季度，如果能出现景气周期（经济短周期）的变 化，则会持续 1 年以上，如果还有长期产业趋势的变化，则持续的时间可能长达 3-5 年。2022 年 8 月以来价值风格的走强，只有估值方面的优势，还没有业绩方面的优势。 但是从历史来看，2015 年下半年的成长转价值、2018 年底的价值转成长，一般在景气 度改善之前就已经有超额收益了。2023 年随着稳增长政策的推进，可能会见到经济的企 稳回升，届时价值股会进入第二阶段，即景气周期向上支撑价值风格年度级别的走强。

（2）如果当前是熊转牛第一波上涨，价值股的超额收益从熊市中后期开始产生， 一直会到牛市第一波上涨，而且会随着熊转牛超额收益进一步加强。2012 年底或 2014 年下半年，金融地产建筑是熊转牛第一波的重要领涨板块。当下的环境和 2012 年、 2014 年有很多相似的地方，第一，由于投资者对经济前瞻性的担心，2010-2011、2013- 2014、2021 年以来，金融类板块的估值均下了一个台阶。第二，2012 年、2014 年和 2022 年的稳增长，见效均较慢，且稳增长之后 A 股整体盈利还在加速下降。但随着稳增 长和货币宽松的持续发力，虽然经济下台阶的情况未能扭转，但至少下滑速度放缓了。 期间最乐观的情况是带来了 2012 年 Q3-2013 年短暂的经济小反弹，最差的情况是 2014 年 Q3-2015 年经济持续下降，但都带来了金融稳定类板块的估值的大幅修复。

成长股出现年度行情的条件是产业趋势带动 ROE 回升，半导体、新能源为代表的 老赛道 ROE 趋势回升受到产能扩张的影响，可能很难超预期，新的赛道还需要时间验 证。2007 年至今成长板块年度级别超额收益行情最大的共性在于科技周期的上行（智 能手机、移动互联网、电动车渗透率提升） 产能尚未过剩，带来成长股 ROE 回升且相 较大盘产生盈利优势。半导体、新能源为代表的老赛道过去 2 年利润抬升很快，对应 着 2020 年-2021 年资本开支快速提升，2022 年供需错配情况已经较 2021 年明显缓 解。从 2022 年 Q1-Q3 的固定资产 在建工程增速上行趋势来看，我们预计 2023 年半导体、新能源行业仍将面临产能增加给毛利率和 ROE 带来的压力。成长板块中，计算 机、机械设备行业，前期调整较多，估值处于历史低位，可能成长为新的赛道，但是 在第一波估值修复完成后，最早也要到 2023 年 Q1 才能够看到业绩验证。

4.2 长期风格向小盘切换，但年度大小盘差异可能不大

2000 年以来，大小盘风格经历过 3 次大级别的切换，每轮切换时间在 5-8 年不 等:(1）2001-2007 年，经济增速上行势头强劲，机构投资者规模不断扩大，传统周期 和价值板块 ROE 大幅上行，大盘风格占优，持续时间 7 年。（2）2008-2015 年，经济 增速整体开始放缓，经济增长动能新旧切换，智能手机、移动互联网等新兴产业趋势 不断产生并壮大，小盘风格占优，持续时间 8 年。（3）2016-2020 年，经济增速继续 放缓，但传统产业在供给侧改革后竞争格局优化，出现了“龙头集中”的现象，龙头 公司业绩优势扩张，大盘风格重新占优，持续时间 5 年。2021 年初以来的小盘风格占 优，仅持续了不到 2 年的时间。如果是大级别的大小盘风格切换，未来 3-5 年的市场 风格可能均偏向小盘。

基本面的变化对大小盘风格影响较小，大小盘风格更多的是一种资金行为。这一 次小盘风格可能是（1）从牛熊市的视角看，A 股历史上大级别的大小盘风格转换全部 出现在牛熊转折点附近。2021 年 2 月中旬的风格切换，虽然市场并未从牛市直接切换 到熊市，但本质上市场方向已经发生了转变，只是这一次牛熊波动的模式与从前不 同。2021 年由于板块业绩分化较大，指数先高位震荡，2022 年才开始走弱。（2）从 资金视角来看，居民资金转弱，机构资金快速流入的情况发生变化，市场风格容易出 现小盘占优的大级别行情。2007 年 10 月、2015 年 6 月和 2021 年 3 月 3 次以上证所开 户数和新成立基金份额回落为标志的居民资金流入结束，均出现了大的风格转变。 2006-2007 年、2016-2020 年机构增量资金流入提速时期大盘风格占优，2008 年-2015 年、2021 年以来机构增量资金流入放缓时期小盘风格占优。（3）大小盘风格大级别 切换一般发生在大小盘估值极端分化时期。2021 年 2 月中旬开始，市场风格切换到小 盘的一个重要背景是白马股估值见顶陷入阶段性调整，大盘与小盘估值差已经达到过 去五年最高，大盘配置性价比再次下降到历史绝对低位，从这个角度看，这一次小盘 风格占优也可能是大级别行情。

从 1-2 年的角度看，大盘价值和小盘成长是匹配的。但是从长期来看，大小盘风 格切换的时间比成长价值风格切换的时间更长，长期大盘叠加年度价值或长期小盘叠 加年度成长，会使风格演绎比较鲜明，而长期大盘叠加年度成长或长期小盘叠加年度 价值，会使风格演绎趋于均衡。如果在长期的大盘风格中叠加价值风格占优，或者长 期的小盘风格中，叠加成长风格占优，那么风格演绎会比较极致，大小盘比价差会拉 的比较大。如果在长期的大盘风格中成长风格占优，比如 2019-2020 年，或者长期的 小盘风格中价值风格占优，比如 2005 年下半年，那么风格的演绎会趋于均衡，大小盘 比价差也不会太大。

4.3 熊市结束第一波上涨的特点:弹性&轮涨

熊市见底第一波上涨，持续时间大多 2-3 个月。从风格来看，一般在此期间股市 的风格偏向小盘、成长。从板块超额收益整体来看，整体来看：成长>消费&周期>金 融。仅 2012 年 12 月-2013 年 2 月比较特殊，大盘、金融板块表现更强。背后的主要原 因是，2011-2012 年金融类板块表现偏弱，估值持续下台阶，在熊市末期，此前一直表 现偏强的 TMT 也出现了补跌，市场缺乏方向，而这一阶段驱动股市上涨的动力在于稳 增长推进，货币政策宽松 基本面数据回暖，有利于大盘（金融）估值修复。

从行业来看，熊转牛的第一波上涨中，领涨的行业有两个特征：第一，前一轮熊 市里面超跌的板块更容易有比较强的表现。二是上涨弹性大的板块更容易表现。历史 上熊转牛第一波上涨中大概率领涨的行业：军工、电子、非银金融、装修建材和基础 化工。分别来看，军工行业在牛市中 beta 属性强，估值提升弹性大；电子行业由于具 备制造业属性，盈利受经济周期影响波动较大，在经济下行、熊市中表现偏弱，而在 经济企稳、牛市前期弹性更大；非银金融同样受益于牛市中强 Beta 属性，是金融类板 块中弹性最大的。装修建材、基础化工需求端较分散，在经济衰退前期，周期股中上 游资源品可能还比较坚挺，而盈利与下游需求关系更密切的装修建材、基础化工往往 先开始下跌，等到经济下行后期或经济边际企稳，前期超跌的装修建材、基础化工在 稳增长催化下估值修复空间更大。 在熊转牛第一波上涨中大概率领跌的行业：银行、公用事业、交通运输。共同特 征是熊市中抗跌，弹性小。

市场企稳或反弹的初期，由于受板块波动性的影响，大多是成长（2013 年之后） 或周期（2012 年之前）等弹性较大的板块开始领涨。而大级别反弹或者反转期间的领 涨风格是否会发生变化？如果是熊市中单纯的大反弹，那么整个反弹的过程中，风格 不会明显偏移，表现为强者恒强。但如果是熊市尾声，牛市初期的上涨，那么板块风 格后续往往会发生变化，从全程涨幅看，轮涨过程中，后涨的板块涨幅可能超过先涨 的板块。

第一个例子是 2016 年 Q1，成长周期领涨，之后 2 年成长完全没有表现。市场企 稳的催化剂是春季躁动窗口期、年初企稳的经济数据。2016 年 1 月底-4 月中，成长股 先涨，周期后涨，从全程涨幅来看，周期>成长。有色、纺服、汽车、化工等均列涨幅 榜前五，TMT 板块中，只有通信还在前五。在 2016-2017 年的慢牛中，成长板块均偏 弱。

第二个例子是 2019 年 Q1，市场反弹的板块轮动中成长先涨，消费后涨，二次调整 后，开启了成长股长期牛市。2019 年 Q1 指数反转的催化剂主要是信贷社融数据超预 期。1 月金融股领涨，2 月成长股领涨，3 月之后消费股领涨，最终从全程涨幅来看， 消费>成长>金融，后涨的反超了先涨的。事后来看，2019 年 Q1 是一波非常全面的几乎 所有板块都有估值修复的行情。2019 年 Q2 二次调整后，开启了成长股的长期牛市。

可以看出，熊市结束第一波上涨与牛市整体的风格没有必然关系。历史上 5 次熊 转牛的第一波上涨中，2005 年、2012 年、2016 年，三次反转初期风格和牛市真正的风 格完全不同。2008、2018 年底的熊转牛，反转初期和牛市期间都是成长风格。

4.4 新的赛道 2023 年 Q2 才能确定

我们复盘了 2009 年以来每轮牛市赛道股的启动时点。从历史经验来看，赛道股 超额收益快速抬升通常需要两个条件，股市走牛（信用见底或经济回升）与赛道股相 较大盘产生盈利优势，这两个条件缺一不可。 2009 年-2010 年电子行业超额收益发生在经济回升期，且电子行业 ROE 回升弹 性高于大盘。 1）电子行业在 2009 年 6 月底至 2010 年 12 月底，产生了 93.69%的绝对收益， 相对万得全 A 指数产生 84.22pct 的超额收益。电子行业超额收益维持的时间长达一 年半。 2）全 A 非金融与电子行业的 ROE 分别在 2009Q2、2009Q3 见底。而电子行业 ROE 触底后的回升速度快于全 A，进而导致电子行业的 ROE 优势在 2009Q3-2010Q3 持续回升。对应的背景是，我国经济在货币与财政的强力刺激之下实现 V 型回升，并 成为金融危机之后率先复苏的经济体。而电子行业兼具周期与成长的属性，周期属性 来自于下游个人电脑、手机出货量均受到宏观经济的影响，成长属性来自于下游应用 的升级（如 iPhone 热销、智能手机渗透率提升带动触摸屏需求）。电子行业盈利拐点 较全 A 略有滞后的原因在于，上市公司营收中出口占比较高，而全球经济危机之后海 外经济恢复节奏略慢于中国。 3）总结来说，电子行业超额收益拐点略领先于 ROE 优势的拐点，领先时长约一 个季度。

2013 年至 2015 年游戏行业超额收益持续抬升，基本发生在牛市期。 1）游戏行业在 2012 年 12 月底至 2014 年 1 月底，产生了 147.19%的绝对收益， 相对万得全 A 指数产生 141.47pct 的超额收益。传媒行业超额收益维持了长达一年。 2）全 A 非金融的 ROE 分别在 2013Q2 见底。直观上来看，游戏行业 ROE 见底 的时点远远领先于全 A 非金融，游戏行业 ROE 早在 2009Q3 至 2011Q3 就经历了快 速上行，2011Q4 小幅调整后又缓步走高至 2014Q1。如果看游戏行业 2011 年之后的 盈利情况，其 ROE、净利润增速的上行拐点均发生在 2012Q3，此后虽然上行过程中 有颠簸，但依然上行至 2016Q1。对应的背景是，2012 年 5 月国务院出台“十二五” 新兴产业振兴计划，此后一系列针对移动互联网、文化产业的支持政策出台。 3）总结来说，游戏行业盈利优势对超额收益的解释力不够好。游戏行业盈利优势 维持的时间较长，行业 ROE 自 2012Q3 之后超过全 A，二者的差距直到 2016Q2 持 续扩大（持续了接近四年）。但游戏行业超额收益持续的时间偏短，仅有一年。游戏行 业超额收益启动的时点滞后于盈利优势启动的时点，超额收益结束的时点也领先于盈 利优势结束的时点。甚至游戏行业的超额收益发生于盈利优势出现颠簸的时期。4）从经济周期视角来看，游戏行业超额收益抬升最快的阶段发生在经济回升期。 在这次赛道股上涨的案例中，经济回升期对新兴产业超额收益的影响体现的比较显著。

2016 年至 2018 年，食品饮料行业超额收益抬升最快的阶段发生在经济回升期。 1）食品饮料行业在 2015 年 6 月至 2018 年 6 月底产生了 53.31%的绝对收益， 相对大盘产生了 80pct 的超额收益。 2）全 A 非金融的 ROE 在 2016Q2 见底，食品饮料行业的 ROE 在 2015Q3 见 底，食品饮料行业盈利优势在 2015Q2-2018Q2 震荡回升。值得关注的是，食品饮料 行业的 ROE 拐点、净利润增速拐点均领先于全部 A 股，一方面源于行业景气低迷后 的低基数效应；另一方面也源于下游消费结构中高净值人群占比提升，带动白酒需求 逐步从政商需求转为个人需求，而这一变化较少受宏观经济增速的影响。 3）食品饮料行业第一波超额收益与盈利优势的拐点基本匹配。不过，食品饮料行 业盈利优势曾在 2016Q2-2017Q1 小幅下行，主要源于这段时期全 A 的 ROE 快速回 升，导致食品饮料行业的盈利优势被动下降。但这并未影响到食品饮料行业的超额收益走势。 4）结合经济周期情况来看，食品饮料行业超额收益在 2015 年下半年处于窄幅震 荡的状态，在 2016 年初至 2018 年初超额收益快速抬升，在 2018 年全年宽幅震荡。 换言之，食品饮料行业超额收益抬升最稳健的时候发生在经济回升期。

2019 年-2020 年电子行业超额收益发生在牛市期，伴随着盈利优势的走高。 1）电子行业在 2019 年 6 月底至 2020 年 2 月底，产生了 63.10%的绝对收益， 相对万得全 A 指数产生超过 55pct 的超额收益。 2）全 A 非金融与电子行业的 ROE 分别在 2020Q2、2019Q3 见底，电子行业 ROE 的回升明显早于全 A。而电子行业较全 AROE 差异则早在 2018Q3 就出现回升。 对应的背景是，半导体周期与国内宏观经济周期的错位，电子行业景气度早在 2017 年 下半年就开启了下行。3）总结来说，电子行业ROE 优势的回升先后由不同的因素驱动。2018Q3-2019Q3 电子行业 ROE 优势的回升主要源于电子行业景气度处于底部状态，而全 AROE 仍在 下行，电子行业 ROE 优势被动抬升。而 2019Q3-2020Q2 电子行业 ROE 优势的回升 则源于电子行业景气度回升的幅度大于全 A。2020Q2-2021Q1，电子行业相较全 A 的 盈利优势还曾出现短暂回落，主要源于经济回升后段，全 A ROE 加速回升，电子行业 盈利优势出现被动下降。 4）电子行业超额收益抬升最快的时期发生于信用见底后、股市走牛期间。

2020 年至 2021 年，新能源产业链超额收益的起点与 ROE 产生优势的起点一致， 而行业超额收益则终止于股市走熊。 1）新能源车产业链指数在 2020 年 4 月底至 2021 年 10 月底，产生了 194%的 绝对收益，相对万得全 A 指数产生了接近 160pct 的超额收益。 2）全 A 非金融与新能源车产业链的 ROE 分别在 2020Q3、2020Q2 见底，新能 源车产业链的 ROE 略早于全 AROE 见底。新能源车相较全 A 的盈利优势在 2020Q2见底。 3）总结来说，新能源车指数的超额收益领先于盈利优势的回升，也领先于产业自 身景气度的回升，领先时长约为一个季度。 4）值得关注的是，新能源产业链的盈利优势持续到 2022 年三季度，但其超额收 益在 2022 年全年转为震荡。对应的背景是，宏观经济下行、股市大幅调整。

总结来说，历次赛道股的启动存在以下几点共性： 1）赛道股启动之前超额收益回撤幅度通常在 30%以上，超额收益走低的时间达到 1 年以上，行业相对大盘的估值达到过去 5 年来的低位。 2）赛道股超额收益快速抬升之前，其超额收益通常会宽幅震荡一段时间。这个宽 幅震荡的时间会持续半年左右，且伴随着行业相对盈利优势的止跌。 3）赛道股超额收益快速抬升通常需要两个条件，股市走牛（信用见底或经济回升） 与赛道股景气弹性高，这两项缺一不可。4）经济回落或股市调整都会带来赛道股超额收益的回落。此时赛道股盈利优势不 再重要。

往前看，结合我们对上市公司盈利、股市走势的判断，预计 2023 年二季度至三季度新赛道将会确立。下一轮牛市中的新赛道可能出现在计算机、机械设备行业中。原 因有二： 第一，从超额收益调整幅度、调整时间、相对估值来看，这两个行业存在企稳回 升的可能性。 第二，从行业长期基本面来看，其具备国产替代的属性，具备长期成长性。在经 济回升的背景下，这两个行业盈利优势回升的弹性可能会更大。

五、配置分析：关注成长新赛道 年度经济修复下的机会

2023 年的行业配置，主要沿着一种思路和和三条主线展开。一种思路是，熊转牛 第一波上涨，与盈利或经济变化比，指数往往会超预期的强。此时估值比业绩重要， 新逻辑比旧逻辑好，低位的比高位的好。三条主线是：第一，成长股中，老赛道过去 3 年的强利润带来产能释放压力，市场风格会偏向新赛道。从 2023 年 Q2 开始，可能会 有业绩验证的新赛道出现，如计算机、机械设备。第二，疫情的担心是短期的，政策 拐点附近情况复杂是正常的，从年度来看还是可以解读为利多。前期受疫情压制最多 的板块，如酒店、航空、旅游，后期反转的方向较为确定。第三，稳增长推进下，未 来 3-4 个季度，可能会见到经济的回升，有利于经济相关板块的表现。如消费中食品 饮料、医药、家电、轻工，以及金融地产链。

5.1 成长：指数反转初期超跌反弹，关注新赛道机会

指数反转初期，部分成长超跌反弹。按照历史经验，熊转牛初期，领涨的风格通 常是小盘、成长。主要原因是熊转牛第一波股市整体估值修复、盈利回升还不是很确 定，所以高弹性、长期成长性占优的板块会有不错的表现。熊转牛初期领涨板块的另 一个特点是前期超跌的板块更容易有比较强的表现,比如医药、计算机这些成长板块都 属于这一类型。但是这一次熊转牛的上涨，背后隐含着对于 2023 年整体经济预期的修 复，市场的风格就不会只局限在相对偏成长的板块。可能会呈现之前是成长股强，随 后价值股将会接力上涨。 对于半导体、新能源等老赛道来说，历史经验是涨 2 年—>休整 1 年多—>再涨 2 年。背后的原因主要是连续几年的利润抬升带来产能扩张压力，会使赛道出现年度休 整。一个例子是，2010 年电子行业由于新需求的出现（智能手机渗透率提升）带来行 业景气度提升，行业的固定资产周转率开始回升，企业的投资决策变为扩张产能。表 现为电子行业的资本开支增速在 2010 年快速提升，到 2010 年 Q3 达到高点。电子行业 的固定资产 在建工程增速也在 2010 年 Q3 超过了营收增速。随着投产产能的陆续释 放，行业供需缺口逐步缩小。电子行业毛利率从 2010 年 Q4-2012 年 Q1 持续下行， ROE2011-2012 年并未再继续提升，导致行业超额收益休整了近 2 年。

5.2 金融地产：低估值板块年度配置价值高，第一波上涨中后期会变强

从长期的角度，我们认为市场风格已经偏向价值，金融地产等低估值板块已经进 入年度配置区间。银行地产的超额收益大多出现在经济下降后期到经济回升早期，在 经济确定改善之前，反而更容易产生超额收益，当下到明年上半年均处在这一阶段。 证券板块的主要业务与资本市场密切相关，其超额收益行情也与市场牛熊市有密切关 系。从历史来看，在熊转牛的第一波上涨中，非银（证券）这一类板块往往是比较容 易有非常强的表现的，但银行地产一般弹性较差。不过，考虑到市场对于经济的担 心，再加上房地产政策变化比较快，我们认为在这一次的熊转牛的第一波上涨里面， 有可能地产也会有不错的表现。 熊转牛的第一波上涨中，估值的重要性更高。过去 2 年来，金融类板块相比其他 所有板块的估值差距进一步扩大。截至 2022 年 11 月 29 日，房地产的 PB 估值处于 2010 年以来 1.2%的水平，非银金融的 PB 估值处于 2010 年以来 0.0%的水平，基本都位 于历史低位，当前金融地产的估值性价比仍有较大优势。 总体来说，我们认为证券、保险、地产在这一次熊转牛上涨中整体会表现较好， 可以超配到明年年中。节奏上，第一波上涨中后期到 2023 年上半年可能会逐渐走强。 幅度上，非银（证券）的弹性会比较大。

5.3 消费：疫情缓解 经济修复，反转方向较为确定适合年度配置

受经济下行、疫情和房地产景气度下降的影响，消费板块的长期逻辑有尚待验证 的部分，也影响到板块从去年 2 月中旬以来整体的持续调整。由于本轮经济下行期大 部分消费板块并没有显现出盈利的韧性，在此影响下前期受疫情压制较多的家电、旅 游、酒店等板块始终表现偏弱。经过 1 年半的估值消化之后，大部分消费板块的估值 已经下降了很多，虽然长期估值仍有消化空间，但年度层面上整体风险已经释放得相 对充分。 熊转牛第一波，估值、超跌、政策变化比长期逻辑更重要，前期超跌的消费板块 至少会有季度行情。主要关注前期表现弱，受益于房地产政策变化的地产链相关板 块：家电、轻工等。

年度层面上，疫情缓解、经济修复的时间虽然不确定，但带来消费板块反转方向 较为确定。消费 ROE 出现类似银行股 2010-2021 年持续下行的概率很低。如果消费 ROE 出现类似 2010-2014 年的小幅下降后高位震荡，那么也将会带来投资模式的变化。比 如 2018 年之前，白酒估值抬升、超额收益增长主要出现在 ROE 上行期，2019 年之后估 值的抬升开始脱离 ROE，只要 ROE 稳定，估值就能回升。未来 3-4 个季度，疫情管控政 策可能边际调整，稳增长政策持续推进，均有利于消费板块年度盈利预期的修复。虽 然经济实际回升的时间不确定，不过一旦前期压制板块的最重要的两个因素疫情和经 济均向好的方向变化，受疫情和经济走弱影响最大的消费板块估值修复的弹性可能会 很大。关注疫后产能格局优化的酒店、航空。 从美股的经验来看，1970 年代美股漂亮 50 泡沫破裂之后，也曾在经济企稳的拐 点附近出现过漂亮 50 超额收益的回归。1960-1990 年，美股中以“漂亮 50”为代表的 消费股经历了超额收益的快速上行（1965.1-1973.8)→超额收益回撤（1973.9- 1977.4）→超额收益震荡上行（1977.5-1990）。这一阶段漂亮 50 组合的盈利显现出 足够的韧性，ROE 始终在 10%-20%之间波动，宏观经济环境的变化引起估值的波动，是 漂亮 50 超额收益波动的主导。

1974 年 10 月-1975 年 5 月漂亮 50 超额收益出现过一次反弹，期间超额收益涨幅 13%。这一时期的经济背景是经济复苏初期 高通胀高利率环境缓解，消费板块的基本 面率先回暖，同时压制消费板块估值的因素有所好转。这一阶段漂亮 50 的盈利略有 下滑，但绝对水平仍然较高，在 GDP 见底到企稳回升的拐点，消费股出现估值修复。

5.4 周期：年初关注地产链，整体机会在下半年

年初关注地产链，边际变化更大。2022 年的周期股分化很大，上游资源股煤炭、石 油石化涨幅较大，但和国内房地产链相关的周期跌幅较大。指数反转期间，资源股弹性 可能会减弱，受益于可能存在的年底稳增长，可以关注之前跌幅较大的建材、机械、有 色等周期股。

参考美股 1970-1980 年长期高通胀的环境，采掘板块的超额收益从长期来看很高， 但是在商品价格进入年度休整、美股熊市结束的时候，采掘板块超额收益会有一定的回 撤。1970 年 7 月、1974 年 10 月，美股熊市刚结束的前 1-2 个季度，采掘板块有超额收 益，但随后指数企稳的大幅上涨阶段，采掘板块均持续的跑输。

我们认为，海外经济的下滑还没有完全结束，海外的需求下滑大概率会成为成长和 周期股后续的主要利空因素。但是鉴于较好的产能格局，大部分周期股已经消化过了国 内的需求下降，海外需求下降影响大概率不算很严重。到明年下半年，如果海外经济衰 退风险逐渐消化，商品价格能够企稳，周期股可能会迎来比较全面性的行情。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）

精选报告来源：【未来智库】。「链接」

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