天风证券_20180702_金工风格轮动策略之三：溢价追本溯源现金流与折现率.pdf

金融工程金融工程|金工专题报告金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 1 金融工程金融工程 证券证券研究报告研究报告 2018 年年 07 月月 02 日日 作者作者 陈奕陈奕 分析师 SAC 执业证书编号：S1110517080005 相关报告相关报告 1 金融工程：天风金工风格轮动策略之一-风格的重新定义 2018-02-05 2018-02-05 2 金融工程：天风金工风格轮动策略之 二-资 金 流 向 与 流 动 强 度2018-04-16 2018-04-16 天风金工风格轮动策略之三天风金工风格轮动策略之三溢价追本溯源：现金溢价追本溯源：现金流与折现率流与折现率 小市值与低估值的溢价现象长期存在，但小市值与低估值的溢价现象长期存在，但短期内短期内溢价效应存在强弱变化溢价效应存在强弱变化 长期来看小盘溢价与价值溢价在 A 股是存在的，历史上的小盘溢价与价值溢价也为量化策略贡献了许多收益。但在短期内溢价效应存在强弱变化，强弱变化会给我们风格投资带来风险。估值理论认为，股票价格受到未来现金流与折现率两方面的影响估值理论认为，股票价格受到未来现金流与折现率两方面的影响 估值理论认为，资产的价值源自于持有它的投资者能够获得的现金流，通过对资产未来现金流的折现来对资产进行估值，是资产定价领域最常使用的方式。因此，股票价格受到未来现金流与折现率两方面的影响。市场收益率可以拆解成为市场收益率可以拆解成为现金流现金流影响部分与折现率影响部分与折现率影响影响部分，个股的现金部分，个股的现金流流 beta 与折现率与折现率 beta 反映了个股收益率受到反映了个股收益率受到现金流现金流与折现率与折现率影响影响大小大小 通过 two-beta 模型能够将市场收益率拆解成为现金流影响部分与折现率影响部分。对应的传统 CAPM 的 beta 应该拆解成两个 beta，现金流 beta与折现率 beta。不同股票两种 beta 的大小决定了股票受现金流的冲击和折现率的冲击影响的大小。小盘溢价、价值溢价波动的根源在于，小盘溢价、价值溢价波动的根源在于，大小盘大小盘、价值成长收益率对于价值成长收益率对于现金现金流和折现率变化的敏感度不同流和折现率变化的敏感度不同 小盘溢价、价值溢价波动的根源在于，大小盘、价值成长收益率对于现金流变化和折现率变化的敏感度不同，从而导致现金流预期和折现率预期变化时，小盘股和大盘股、价值股与成长股收益率的波动幅度不同，带来了小盘溢价、价值溢价的波动。利用利用 ROE 与利率的趋势与利率的趋势变化对变化对小盘溢价、价值溢价小盘溢价、价值溢价的影响过程，构建小盘的影响过程，构建小盘风格与价值风格的轮动策略风格与价值风格的轮动策略 风格轮动策略获得了年化 26.15%的收益，收益回撤比为 1.0591，剥离微小波动后策略取得年化 28.24%收益率，收益回撤比达到了 1.1439。今年以来取得了 19.01%的收益，回撤仅为-1.84%，表现极为出色。历史上来看，除了 2011、2014 年表现相对欠佳外，其他年份均表现出了稳定的收益。风险风险提示提示：市场风格受到模型外因素影响，造成模型失效 金融工程金融工程|金工专题报告金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 2 内容目录内容目录 小盘溢价与价值溢价小盘溢价与价值溢价.4 从估值理论出发从估值理论出发.5 Two-Beta 模型模型.5 收益率分解.5 收益率估计.8 A 股收益率拆解股收益率拆解.9 变量筛选.9 回归结果.10 收益拆解.10 风险溢价波动根源风险溢价波动根源.11 beta 的计算.12 对风险溢价的影响.12 小盘溢价与价值溢价轮动小盘溢价与价值溢价轮动.13 代理指标.13 风格收益.13 现金流、折现率与风格收益.14 小盘溢价与价值溢价轮动.16 总结总结.20 图表目录图表目录 图 1：小盘溢价.4 图 2：价值溢价.4 图 3：NCF 与 NDR 移动平均.11 图 4：小盘 VS 大盘（小盘溢价）.14 图 5：价值 VS 成长（价值溢价）.14 图 6：ROE 趋势与小盘溢价.15 图 7：利率趋势与小盘溢价.15 图 8：ROE 趋势与价值溢价.16 图 9：利率趋势与价值溢价.16 图 10：ROE 与 ROE 趋势强弱指标.17 图 11：轮动策略结果.18 图 12：轮动策略结果（阈值为 0.1）.19 表 1：VAR 模型备选因素.9 表 2：平稳性检验.9 表 3：格兰杰因果检验检验.10 表 4：VAR 模型拟合结果.10 金融工程金融工程|金工专题报告金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 3 表 5：大小盘和成长价值 beta.12 表 6：小盘溢价与价值溢价影响因素.13 表 7：现金流与折现率代理指标.13 表 8：ROE、利率趋势与小盘溢价、价值溢价.15 表 9：策略分年净值.18 表 10：策略分年净值（阈值为 0.1）.19 表 11：阈值敏感度.20 金融工程金融工程|金工专题报告金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 4 小盘溢价与价值溢价小盘溢价与价值溢价 Fama-French 三因子模型在 CAPM 模型的基础上，提出了市值和账面市值比都可以解释股票的收益率变动。小盘溢价与价值溢价也被许多研究所证实。从国内的研究也可以发现，在长期来看，小盘溢价与价值溢价在 A 股是存在的，历史上的小盘溢价与价值溢价也为量化策略贡献了许多收益。但是，小盘溢价与价值溢价并不是稳定持久的。从图 1 和图 2 可以看到，在 2005 年到 2007年、2012 年、2017 年，小盘溢价效应失效，市场并没有为小市值股票提供风险溢价；2010年-2011 年、2013 年、2015 年、2018 年，价值溢价效应也并不明显。我们可以知道，对于长期而言，小盘溢价与价值溢价是客观存在的，但是在短期内溢价效应会存在强弱变化，强弱变化会给我们风格投资带来风险。因此，在本篇报告中，我们对这种强弱变化的产生的根源进行了研究，并提出了小盘溢价与价值溢价的轮动策略。图图 1：小盘溢价小盘溢价 资料来源：Wind,天风证券研究所 图图 2：价值溢价价值溢价 资料来源：Wind，天风证券研究所 -0.25-0.2-0.15-0.1-0.0500.050.10.150.20.250510152025小盘溢价小盘VS大盘-0.2-0.15-0.1-0.0500.050.10.150.20.2500.511.522.533.544.55价值溢价价值VS成长 金融工程金融工程|金工专题报告金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 5 从估值从估值理论理论出发出发 对于任意的可交易的资产而言，我们都需要对它进行定价，即估值。估值理论的核心假设是，资产的价值源自于持有它的投资者能够获得的现金流，通过对资产未来现金流的折现来对资产进行估值，是资产定价领域最常使用的方式。对于股票而言，Gordon（1963）提出的 DDM 模型（股息贴现模型），是一种最基本的股票内在价值评价模型。P=(1+)（1）其中，P 为股票当前价格，为 t 时刻股票股利，r 为股票的期望收益率或贴现率。因此，从 DDM 模型我们可以看到，股票的价格由两部分构成，未来现金流与贴现率。未来现金流越高，贴现率越低，当前股票估值应当越高。回归到上文所提及的大小盘与价值成长股票收益分化的问题，直观而言，大市值、价值类的股票企业规模较大，企业处于经营成熟期，已经能够为投资者带来现金流的回报。而小市值、成长类股票的企业规模较小，往往处于公司成长期，短期内为投资者带来现金流回报相对较少。因此对应于 DDM 模型中，相对小市值、成长类股票而言，大市值、价值类的股票的估值可能与未来现金流的敏感度更高，而相对于折现率的敏感度更低。但是不同的股票对未来现金流和折现率的敏感度，如何区分计量，这是 DDM 不能解决的问题。因此本文采用 Campbell（2004）中的 two-beta 模型，来计量未来现金流和折现率对股票价格的影响，从而解释小盘溢价与价值溢价的原因。Two-Beta 模型模型 Campbell（2004）认为传统的 CAPM 模型无法对小盘溢价与价值溢价做出合理的解释，他认为，作为一个投资者，持有股票将面临两方面的风险，一方面来自于公司未来现金流的风险，另一方面来自于折现率的风险，而不同的股票的收益率对于这两种风险的敏感程度是不同的。因此传统的 CAPM 的 beta 应该拆解成两个 beta，现金流 beta 与折现率 beta。不同股票两种 beta 的大小决定了股票受现金流的冲击和折现率的冲击影响的大小。收益率收益率分解分解 为了将 CAPM 的 beta 拆解成现金流 beta 与折现率 beta，我们首先需要对市场的收益率进行分解，将其分解为现金流带来的收益和折现率带来的收益。同样的，我们从估值模型出发，将（1）改写成指数形式：=(+1=0)+1=0 (2)其中为 t 时刻股价，代表着以 t 时刻信息得到的条件期望，代表 t 时刻的折现率，同时满足(+1)=,(+1+1)/-，+1为 t+1 时刻的每股分红。对（2）两边除以，并取对数使之线性化：=ln 1,(+1=0)+1=0-等式的左边：金融工程金融工程|金工专题报告金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 6 =等式的右边：ln1,(+1=0)+1=0-=(+1=0)+1=exp(+1)+1+exp(+1+2)+2+=exp(ln(+1)+1)+exp(ln(+2)+1+2)+=*,exp(+1+1)-+,exp(+1+2+1+2)-+以下均采用代表，代表，+1代表+1。定义：exp(+1+1)+exp(+1+2+1+2)+因此=()在+1+=，+1=处泰勒展开：(+1+1+)=0+其中：exp()ln(exp()1)(1 exp()因此=,(+1+1+)=0+-在此，定义 t+1 时刻股票收益率为+1=(+1+1)/因此 ln(1+1)=ln(+1+1)=+1+1=lnexp(+1)+exp(+1)=,exp(+1)+exp(+1)-=,exp(+1)+exp(+1)-金融工程金融工程|金工专题报告金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 7 =exp(+1+1)()+exp(+1)在+1+=，=+1=ln(exp()1)处泰勒展开：+1 ln(1+1)+1+1(1 )其中+1+1=+1+1 因此，我们可以计算 t+1 时刻市场的超额收益率的来源：+1+1=+1+1+1=+1,+1+1(1 )-,+1+1(1 )-=(+1)(+1+1)=(+1)*(+1+1+)=0+)+1+=(+1)*+1+=0+1=1+=(+1)+1+=0(+1)+1=1=，+1，+1 因此，通过上述的推导，我们将市场的超额收益分解成了现金流带来的收益，+1和折现率带来的收益，+1。，+1=(+1)+1+=0，+1=(+1)+1=1 进而，对于每个股票 i 而言，计算各自的现金流 beta 与折现率 beta 如下（其中折现率 beta的计算中，将负号内化到了 beta 计算中，因此折现率 beta 代表着收益率与折现率下降之间的相关性）：,=(,，)(,1,),=(,，)(,1,)因此,=,+,金融工程金融工程|金工专题报告金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 8 收益率估计收益率估计 在上一部分中，我们对市场的超额收益率进行了拆解，得到了如下的结果：+1+1=(+1)+1+=0(+1)+1=1 参照 Campbell（2004），建立 VAR 模型来对收益率进行估计。（采用何种模型进行估计区别并不大，采用 VAR 模型的目的是提高拟合的调整 R 方）建立市场收益率预测 VAR 模型：+1=A+1 其中，+1为 N*1 的列向量，且首个元素为+1，其他 N-1 个为预测自变量。A 为估计得到的参数矩阵。定义e，=,1,0,0-为 1*N 的向量。因此，+1=e，+1+1+=e，+1+=e，A+1+1+1+=e，A+1+e，A+1 因此，+1=(+1)+1=1=e，A+1=1=e，A（A）1+1，+1=+1+1+，+1=e，+1+e，A（A）1+1 令 A（A）1，因此：，+1=.e，+e，/+1，+1=e，+1 其中为未知变量，在 Campbell（2004）中将其定义为分红比率或消费占总资产比例，取0.95，本文中采用同样的取值。因此，我们只需要建立 VAR 模型，拟合得到模型参数与残差值，即可计算得到对应的，+1与，+1。通过这种方式我们能够将市场的超额收益率进行量化的拆分，拆解成为现金流带来的收益率与折现率带来的收益率。从而计算。,=(,，)(,1,),=(,，)(,1,)金融工程金融工程|金工专题报告金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 9 A 股股收益率拆解收益率拆解 第三部分中，我们对 Campbell（2004）的 two-beta 模型进行了推导，在这一部分中，我们利用 A 股数据，建立 VAR 模型，尝试将 A 股的市场超额收益拆解成为现金流与折现率带来的收益。变量筛选变量筛选 我们采用 2005 年 2 月-2018 年 5 月的 Wind 全 A 作为市场收益率的代表。此外，为了建立VAR 模型，我们需要确定影响因素。表表 1：VAR 模型备选因素模型备选因素 指标类别指标类别 指标名称指标名称 计算方法计算方法 滞后期数滞后期数 市场收益率 Wind 全 A Wind 全 A 月度收益率 0 宏观经济 PMI PMI 1 CPI CPI 1 工业增加值 工业增加值（当月同比）1 流动性 国债利率 10 年期国债利率 0 期限利差 10 年期国债利率-1 年期国债利率 0 信用利差 中债中短期票据到期收益率(AA+):5 年-中债国债到期收益率:5 年 0 M2 M2:同比 1 市场指标 波动率 全市场股票收益率截面波动率 0 成交量 全市场成交量自然对数 0 估值 Wind 全 A 市净率处过去 12 个月分位点 0 资料来源：Wind,天风证券研究所 由于时间序列数据往往会呈现一定的时间趋势性，即出现非平稳的特征。而当时间序列数据呈现非平稳时，直接进行回归容易出现伪回归现象，因此需要对变量进行平稳性检验。从结果中可以看到，Wind 全 A、PMI、CPI、工业增加值、国债利率、估值均呈现平稳特征。而其他因素均不平稳，为避免差分引起经济意义的改变，此处将非平稳因素做剔除处理。表表 2：平稳性检验平稳性检验 指标名称指标名称 统计值统计值 P 值值 平稳性平稳性 Wind 全 A-4.3404 0.01 平稳 PMI-3.877 0.0170 平稳 CPI-3.8792 0.0168 平稳 工业增加值-3.7942 0.0210 平稳 国债利率-3.2929 0.0748 平稳 期限利差-2.7818 0.2502 不平稳 信用利差-2.9014 0.2021 不平稳 M2-3.0590 0.1346 不平稳 波动率-2.9452 0.1820 不平稳 成交量-3.1127 0.1122 不平稳 估值-3.1930 0.0914 平稳 资料来源：Wind,天风证券研究所 影响因素中 PMI、CPI、工业增加值、国债利率、估值均通过了平稳性检验的变量，为了证明这些因素对 Wind 全 A 有预测的效果，我们对这些影响因素进行了格兰杰因果检验。检验发现，CPI、国债利率、估值是 Wind 全 A 的格兰杰原因，而 PMI、工业增加值并不是Wind 全 A 的格兰杰原因。金融工程金融工程|金工专题报告金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 10 表表 3：格兰杰因果检验格兰杰因果检验检验检验 指标名称指标名称 统计值统计值 P 值值 是否为是否为 Wind 全全 A 格兰杰原因格兰杰原因 PMI 0.9509 0.3310 否 CPI 10.4681 0.0014 是 工业增加值 0.0953 0.7578 否 国债利率 8.3879 0.0043 是 估值 4.6249 0.0330 是 资料来源：Wind,天风证券研究所 此外，时间序列数据往往还可能存在较强的共线性问题。因此我们对CPI、国债利率、估值三个指标的共线性运用条件数进行了检验，条件数为 4.2255 0时，做多价值溢价；当,+,0时，做多小盘溢价。据此，我们建立小盘与价值的轮动策略。00.010.020.030.040.050.060.070.080.090.1-15-10-5051015159 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89 93 97 101105109113117121125129133137141145149153ROE趋势强弱ROE 金融工程金融工程|金工专题报告金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 18 图图 11：轮动策略结果轮动策略结果 资料来源：Wind，天风证券研究所 表表 9：策略分年净值策略分年净值 年化收益率年化收益率 最大回撤最大回撤 收益回撤比收益回撤比 策略 小盘 价值 策略 小盘 价值 策略 小盘 价值 2005.7 15.75%15.75%0.11%-6.54%-6.54%-6.41%2.4089 2.4089 0.0169 2006-9.75%-19.54%6.47%-19.42%-23.13%-4.72%-0.5021-0.8449 1.3705 2007 36.64%31.36%36.64%-5.69%-18.74%-5.69%6.4457 1.6729 6.4457 2008 67.83%42.45%24.46%-5.47%-10.96%-6.35%12.4028 3.8715 3.8550 2009 35.14%48.41%32.17%-0.88%-4.71%-0.88%40.0229 10.2836 36.6421 2010-9.42%31.02%-16.84%-14.56%-7.18%-17.41%-0.6470 4.3193-0.9677 2011 6.58%13.94%13.73%-8.31%-8.31%-6.05%0.7921 1.6780 2.2692 2012 13.58%13.58%4.44%-5.06%-5.06%-6.64%2.6818 2.6818 0.6682 2013 31.50%35.80%-13.53%-3.19%-1.48%-19.43%9.8853 24.1678-0.6965 2014 7.21%22.11%32.78%-21.27%-21.27%-8.75%0.3392 1.0393 3.7451 2015 102.09%129.21%-18.09%-14.34%-2.36%-25.02%7.1201 54.7201-0.7229 2016 27.38%38.42%18.75%-7.84%-4.18%-8.71%3.4901 9.1813 2.1525 2017 31.02%-27.43%31.02%-6.36%-27.43%-6.36%4.8755-1.0000 4.8755 2018 19.01%2.90%-5.31%-1.84%-8.91%-11.78%10.3548 0.3251-0.4510 总体 26.15%24.65%9.63%-24.69%-33.90%-25.02%1.0591 0.7274 0.3848 资料来源：Wind，天风证券研究所 从策略的表现中，我们看到，我们的轮动策略在年化收益，最大回撤，收益回撤比三个指标上均超越了单纯做多小盘溢价与价值溢价的结果。获得了年化 26.15%的收益，收益回撤比为 1.0591。今年以来取得了 19.01%的收益，回撤仅为-1.84%，表现极为出色。历史上来看，除了 2011、2014 年表现相对欠佳外，其他年份均表现出了稳定的收益。从策略中也可以看到，由于我们设定的指标,+,在 ROE 与利率趋势相悖时，有可能会出现两者趋势强弱相近，即该指标极小，从而在轮动策略中引起不必要的信号波动。因此，通过设定,+,的阈值来规避小幅波动的影响。当,+,0.1时，延续前一期信号，不进行方向性调整。-1.5-1-0.500.511.505101520252005/7/292007/7/292009/7/292011/7/292013/7/292015/7/292017/7/29信号策略净值小盘VS大盘价值VS成长 金融工程金融工程|金工专题报告金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 19 图图 12：轮动策略结果（轮动策略结果（阈值为阈值为 0.1）资料来源：Wind,天风证券研究所 表表 10：策略分年净值（策略分年净值（阈值为阈值为 0.1）年化收益率年化收益率 最大回撤最大回撤 收益回撤比收益回撤比 策略 小盘 价值 策略 小盘 价值 策略 小盘 价值 2005.7 15.75%15.75%0.11%-6.54%-6.54%-6.41%2.4089 2.4089 0.0169 2006-9.75%-19.54%6.47%-19.42%-23.13%-4.72%-0.5021-0.8449 1.3705 2007 36.64%31.36%36.64%-5.69%-18.74%-5.69%6.4457 1.6729 6.4457 2008 67.83%42.45%24.46%-5.47%-10.96%-6.35%12.4028 3.8715 3.8550 2009 35.14%48.41%32.17%-0.88%-4.71%-0.88%40.0229 10.2836 36.6421 2010 2.89%31.02%-16.84%-9.59%-7.18%-17.41%0.3019 4.3193-0.9677 2011 6.58%13.94%13.73%-8.31%-8.31%-6.05%0.7921 1.6780 2.2692 2012 13.58%13.58%4.44%-5.06%-5.06%-6.64%2.6818 2.6818 0.6682 2013 31.50%35.80%-13.53%-3.19%-1.48%-19.43%9.8853 24.1678-0.6965 2014 7.21%22.11%32.78%-21.27%-21.27%-8.75%0.3392 1.0393 3.7451 2015 102.09%129.21%-18.09%-14.34%-2.36%-25.02%7.1201 54.7201-0.7229 2016 38.68%38.42%18.75%-4.18%-4.18%-8.71%9.2439 9.1813 2.1525 2017 31.02%-27.43%31.02%-6.36%-27.43%-6.36%4.8755-1.0000 4.8755 2018 19.01%2.90%-5.31%-1.84%-8.91%-11.78%10.3548 0.3251-0.4510 总体 28.24%24.65%9.63%-24.69%-33.90%-25.02%1.1439 0.7274 0.3848 资料来源：Wind，天风证券研究所 从策略的表现中，我们可以看到，剔除了微小波动后策略的年化收益达到了 28.24%，收益回撤比达到了 1.1439。同样今年以来取得了 19.01%的收益，回撤仅为-1.84%，表现极为出色。而在不同的阈值水平下我们同样进行了测试。-1.5-1-0.500.511.50510152025302005/8/312007/8/312009/8/312011/8/312013/8/312015/8/312017/8/31信号策略净值小盘VS大盘价值VS成长 金融工程金融工程|金工专题报告金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 20 表表 11：阈值阈值敏感度敏感度 阈值阈值 年化收益率年化收益率 0.1 28.24%0.2 27.88%0.3 25.39%0.4 25.17%0.5 24.20%资料来源：Wind,天风证券研究所 总结总结 长期来看小盘溢价与价值溢价在 A 股是存在的，历史上的小盘溢价与价值溢价也为量化策略贡献了许多收益。但在短期内溢价效应会存在强弱变化，强弱变化会给我们风格投资带来风险。本文从估值理论出发，运用 two-beta 模型，将股票收益率拆解为受现金流和折现率影响两部分，而股票的现金流 beta 与折现率 beta 正是刻画个股收益率受到两部分影响大小的指标。通过分析大小盘、价值成长不同分档股票的现金流 beta 与折现率 beta，我们发现小盘股小盘股对于对于现金流变化的敏感度低于大盘股，而对折现率变化的敏感度高于大盘股现金流变化的敏感度低于大盘股，而对折现率变化的敏感度高于大盘股。价值股。价值股对于对于现金流变化的敏感度现金流变化的敏感度大大于于成长成长股，而对折现率变化的敏感度股，而对折现率变化的敏感度低低于于成长成长股。股。因此因此，小盘溢价、价值溢价波动的根源小盘溢价、价值溢价波动的根源在于，在于，大小盘大小盘、价值成长价值成长收益率收益率对于对于现金流现金流和折现和折现率变化的敏感度不同，从而导致率变化的敏感度不同，从而导致现金流预期和折现率预期变化时，小盘股和大盘股、价值现金流预期和折现率预期变化时，小盘股和大盘股、价值股与成长股收益率的波动幅度不同，带来了小盘溢价、价值溢价的波动。股与成长股收益率的波动幅度不同，带来了小盘溢价、价值溢价的波动。在此基础之上，本文运用 ROE 变化趋势与利率变化趋势作为现金流预期与折现率预期的代理指标。并据此构建了，小盘溢价与价值溢价的轮动模型，获得了年化 26.15%的收益，收益回撤比为1.0591，剥离微小波动后策略取得年化28.24%收益率，收益回撤比达到了1.1439。今年以来取得了 19.01%的收益，回撤仅为-1.84%，表现极为出色。历史上来看，除了 2011、2014 年表现相对欠佳外，其他年份均表现出了稳定的收益。金融工程金融工程|金工专题报告金工专题报告 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 21 分析师声明分析师声明 本报告署名分析师在此声明：我们具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格或相当的专业胜任能力，本报告所表述的所有观点均准确地反映了我们对标的证券和发行人的个人看法。我们所得报酬的任何部分不曾与，不与，也将不会与本报告中的具体投资建议或观点有直接或间接联系。一般声明一般声明 除非另有规定，本报告中的所有材料版权均属天风证券股份有限公司（已获中国证监会许可的证券投资咨询业务资格）及其附属机构（以下统称“天风证券”）。未经天风证券事先书面授权，不得以任何方式修改、发送或者复制本报告及其所包含的材料、内容。所有本报告中使用的商标、服务标识及标记均为天风证券的商标、服务标识及标记。本报告是机密的，仅供我们的客户使用，天风证券不因收件人收到本报告而视其为天风证券的客户。本报告中的信息均来源于我们认为可靠的已公开资料，但天风证券对这些信息的准确性及完整性不作任何保证。本报告中的信息、意见等均仅供客户参考，不构成所述证券买卖的出价或征价邀请或要约。该等信息、意见并未考虑到获取本报告人员的具体投资目的、财务状况以及特定需求，在任何时候均不构成对任何人的个人推荐。客户应当对本报告中的信息和意见进行独立评估，并应同时考量各自的投资目的、财务状况和特定需求，必要时就法律、商业、财务、税收等方面咨询专家的意见。对依据或者使用本报告所造成的一切后果，天风证券及/或其关联人员均不承担任何法律责任。本报告所载的意见、评估及预测仅为本报告出具日的观点和判断。该等意见、评估及预测无需通知即可随时更改。过往的表现亦不应作为日后表现的预示和担保。在不同时期，天风证券可能会发出与本报告所载意见、评估及预测不一致的研究报告。天风证券的销售人员、交易人员以及其他专业人士可能会依据不同假设和标准、采用不同的分析方法而口头或书面发表与本报告意见及建议不一致的市场评论和/或交易观点。天风证券没有将此意见及建议向报告所有接收者进行更新的义务。天风证券的资产管理部门、自营部门以及其他投资业务部门可能独立做出与本报告中的意见或建议不一致的投资决策。特别声明特别声明 在法律许可的情况下，天风证券可能会持有本报告中提及公司所发行的证券并进行交易，也可能为这些公司提供或争取提供投资银行、财务顾问和金融产品等各种金融服务。因此，投资者应当考虑到天风证券及/或其相关人员可能存在影响本报告观点客观性的潜在利益冲突，投资者请勿将本报告视为投资或其他决定的唯一参考依据。投资评级声明投资评级声明 类别类别 说明说明 评级评级 体系体系 股票投资评级 自报告日后的 6 个月内，相对同期沪 深 300 指数的涨跌幅 行业投资评级 自报告日后的 6 个月内，相对同期沪 深 300 指数的涨跌幅 买入 预期股价相对收益 20%以上 增持 预期股价相对收益 10%-20%持有 预期股价相对收益-10%-10%卖出 预期股价相对收益-10%以下 强于大市 预期行业指数涨幅 5%以上 中性 预期行业指数涨幅-5%-5%弱于大市 预期行业指数涨幅-5%以下 天风天风证券研究证券研究 北京北京 武汉武汉 上海上海 深圳深圳 北京市西城区佟麟阁路 36 号 邮编：100031 邮箱： 湖北武汉市武昌区中南路 99 号保利广场 A 座 37 楼 邮编：430071 电话：(8627)-87618889 传真：(8627)-87618863 邮箱： 上海市浦东新区兰花路 333 号 333 世纪大厦 20 楼 邮编：201204 电话：(8621)-68815388 传真：(8621)-68812910 邮箱： 深圳市福田区益田路 5033 号 平安金融中心 71 楼 邮编：518000 电话：(86755)-23915663 传真：(86755)-82571995 邮箱：