1、 2022.03.09 变化无常，变化无常，守望盈利确定性守望盈利确定性 风格研究框架系列一风格研究框架系列一 本报告导读：本报告导读： 如何让策略研究更加的落地如何让策略研究更加的落地引入新的风格研究框架。引入新的风格研究框架。 本篇文章， 我们本篇文章， 我们构建基于盈构建基于盈利视角的三维分析框架利视角的三维分析框架GCD框架框架，着重讨论“盈利确定性”这一特征。着重讨论“盈利确定性”这一特征。 摘要：摘要： 如何让策略研究更加的落地： 引入新的风格研究框架。如何让策略研究更加的落地： 引入新的风格研究框架。 随着市场研究水平的提升以及研究视角的深度化与微观化， 过去几年宏观策略研究在大

2、势研判和行业比较的落地上面临新的挑战。 同样的， 随着上市公司业务的多元化与跨产业链条， 传统的价值、 成长以及周期、 消费、 科技的划分方式也越来越难以准确描述股票特征。 如何让策略研究更好的落地， 我们认为需要在传统策略框架的大势研判与行业比较之中引入风格研究的框架。 股票风格， 本质上它是股票资产的一种共性特征或共性的状态。 本篇文章， 我们将聚焦 “盈利确定性” 这一特征， 来讨论盈利确定性的刻画、 所对应的大类风格与行业以及其超额收益的空间，包括当下我们的投资看法。 构建构建基于盈利视角的三维分析框架基于盈利视角的三维分析框架GCD框架。框架。 我们在2022年度策略报告中提到， 2

3、022年的结构配置需更重视确定性。 如何在原有的盈利分析视角中融入确定性？我们基于分析师盈利预测数据， 构建了GrowthCertainty-Divergence三维分析框架， 从盈利预期增速、 盈利确定性与盈利分歧度三个维度层层递进分析。 本文首先聚焦于盈利确定性维度的分析。 盈利确定性的盈利确定性的本源本源： 预期的准确性： 预期的准确性， 采用乐观误差指标进行刻画， 采用乐观误差指标进行刻画。 我们认为盈利确定性的本源即预期的准确性， 期初市场对未来各期的盈利期望越准确盈利预期随着新信息发生变化的幅度越小股价表现越稳定低风险偏好的投资者避免了较大损失的可能。 更通俗的解释是： 期初市场的

4、预期很准， 即使新信息出现后市场的盈利预期也没发生什么变化。 如此来看， 沿着盈利确定性的内涵， 如何度量某投资标的的盈利确定性就有了可行的方法。 通过观察投资标的在期初的盈利预期与期末实际值的差值以及差值的变化幅度， 可以较好的衡量其历史上盈利确定性的高低与变化。 由于盈利预期往往较实际表现更为乐观， 我们将这一差值命名为乐观误差。 盈利确定性的侧面指引： 盈利分歧度。盈利确定性的侧面指引： 盈利分歧度。 在知晓乐观误差历史表现的基础上， 我们又如何观察其未来的边际变化呢， 哪些投资方向有可能乐观误差边际下降， 确定性进一步抬升？站在期初面对未来， 我们并不知晓未来盈利的实际值， 未来的乐观

5、误差事实上是未知的。 幸运的是盈利分歧度对乐观误差的变化方向带来了良好指引。 在 GCD框架中， 盈利分歧度起到了双重作用， 一方面用于衡量盈利增速预期的边际变化是否已反应至股价，另一方面则用于对乐观误差的边际变化进行指引。 我们发现分析师的内生特质使得盈利分歧度与乐观误差存在负向关系， 若年初分歧度较上年同期分歧度抬升，则其当年的盈利乐观误差更有下降的可能。 展望展望 2022， 寻找兼具增速与确定性的方向， 寻找兼具增速与确定性的方向。 我们利用GCD框架， 发现历史上当基本面向下、 不确定指数高企的环境中， 确定性风格确实有较好表现。 那么立足当下， 我们基于 GCD 框架， 着重围绕盈

6、利预期增速与盈利确定性两个维度， 根据确定性满足的程度， 划分 A/B/C三类资产。 1） 当我们对确定性具有较高要求时， 2022年我们应重点关注 A 类资产。 风格风格维度落脚至价值风格， 大类行业维度重视必选消费， 一级行业维度维度落脚至价值风格， 大类行业维度重视必选消费， 一级行业维度关注关注建建材、 电力及公用事业、 食品饮料、 商贸零售和银行材、 电力及公用事业、 食品饮料、 商贸零售和银行等行业等行业。 2） 若随着市场风险偏好的变化， 适当放松对确定性的要求时， 在A类资产的基础上，逐步关注 B类与 C类资产。 其中 B类资产中， 重点关注历史确定性表现一般，但 2022年具

7、有边际改善的农林牧渔与交运。农林牧渔与交运。 报告作者报告作者 相关报告相关报告 阳春三月，暖意渐浓 2022.03.05 以史为鉴，辨析稳增长的行情与节奏 2022.03.02 估值盾，业绩矛 2022.02.28 乍暖还寒时 2022.02.26 低估值板块的理解与复盘 2022.02.25 A股策略专题股策略专题 策略研究策略研究 策略研究策略研究 证券研究报告证券研究报告 A股策略专题股策略专题 2 of 45 目录目录 1. 风格研究框架的建立风格研究框架的建立 . 3 2. 基于盈利视角的三维分析框架基于盈利视角的三维分析框架GCD 框架框架 . 5 3. GCD 框架之盈框架之盈

8、利确定性的本源利确定性的本源 . 10 4. 盈利确定性的本源计算：乐观误差盈利确定性的本源计算：乐观误差 . 16 4.1. 从盈利预测数据中抓取线索 . 16 4.2. 乐观误差指标有效性的验证 . 18 4.3. 盈利确定性的结构特征 . 19 4.3.1. 大小风格：大盘股盈利预测准确性较高 . 19 4.3.2. 价值成长：大盘价值与小盘成长展现两个极端. 20 4.3.3. 大类行业：必选消费盈利确定性表现亮眼. 22 4.3.4. 一级行业：医药/银行/商贸/家电/食品饮料等盈利确定性高. 24 5. 盈利确定性的侧面指引：盈利分歧度盈利确定性的侧面指引：盈利分歧度 . 26 5

9、.1. 纵向对比：盈利分歧度与乐观误差的年度变化为何负相关？ . 27 5.2. 横向对比：分歧度对乐观误差形成良好指引. 31 5.2.1. 大小风格：分歧度对乐观误差形成完备印证，大盘优势明显. 31 5.2.2. 价值成长：分歧度与乐观误差长期特征相符，但短期指引有限 . 32 5.2.3. 大类行业：对金融与必选确定性优势的再次验证 . 33 5.2.4. 一级行业：银行/医药/家电/食品饮料等行业历史分歧度较低 . 35 6. GCD 框架下确定性风格超额收益的验证框架下确定性风格超额收益的验证 . 37 7. 展望展望 2022，寻找兼具增速与确定性的方向，寻找兼具增速与确定性的方

10、向 . 41 tZsYPB9XiZwV9PbP6MmOoOoMnPfQnNnOkPnMnNbRpPuNuOnNxOMYsPrQ A股策略专题股策略专题 3 of 45 1. 风格风格研究研究框架的建立框架的建立 不执着于不执着于 “投资现象”“投资现象” ， 投资需要回归本质， 投资需要回归本质。 过去两年， A 股市场在经济转型、利率市场化以及新经济的过程当中，产生了诸多的新理念与新概念，诸如“核心资产” 、 “终局思维”以及“投资赛道化”等等新式的投资策略，但市场行情的剧烈波动，却揭示了以上的投资风格均是特殊时期与特定环境下的“投资现象” ，更多的是市场风格下的具象产物， 执着于这些投资现

11、象反而会深受其痛。 股票价格的本质是预期， 预期在哪里？预期在人们的心里。股票价格是客观世界的反应吗？不是，股票价格是人们内心世界的反应。所以才有“兵无常势，水无常势”这样朴素的道理，投资领域没有什么现象是永恒不变的，更没有什么资产与赛道可以成为常胜将军。把握预期思维、边际思维与交易思维仍然是策略投资的核心。 图图 1：股票价格的本质是预期，是对：股票价格的本质是预期，是对盈利、无风险利率与风险溢价盈利、无风险利率与风险溢价的立体的立体认知认知 数据来源：国泰君安证券研究 连接连接自上而下与自下而上投资之间的桥梁自上而下与自下而上投资之间的桥梁， 需要引入新的风格研究框架。需要引入新的风格研究

12、框架。不可否认的是随着市场研究水平的提升以及研究视角的深度化与微观化，自下而上投资范式的兴起，过去几年宏观策略研究在大势研判和行业比较的落地上面临新的挑战。同样的，随着上市公司业务的多元化与跨产业链条，传统的价值、成长以及周期、消费、科技的划分方式也越来越难以准确描述股票特征， 而过去的划分更多的是单一的和有限维度，我们需要更立体的方式来理解风格。因此如何解决上述的矛盾？如何寻找链接自上而下的大势研判、行业比较以及自下而上的研究新范式？如何更准确的描述股票特征，捕捉真正的市场主线？我们认为核心是需要在传统策略框架的大势研判与行业比较之中引入风格研究的框架。 我们我们所所理解理解的风格， 本质上

13、它是股票资产的一种共性特征或共性的状态，的风格， 本质上它是股票资产的一种共性特征或共性的状态，一种共性的驱动力一种共性的驱动力。 传统的、 非此即彼的风格划分已经难以描述在 2020年出现的科技与消费并行以及 2021 年出现的周期与科技同涨的过程。随着市场研究的演进，我们需要更高的视野和更具有可操作性的研究去 A股策略专题股策略专题 4 of 45 看待投资风格。从股票定价的基本出发，在分子端我们可以通过盈利周期、盈利确定性、盈利弹性的预期来描述股票的特征，在分母端我们可以通过风险特征来描述股票的逻辑特征。那么通过构建新的逻辑风格形式，我们可以向不同的行业分析师、向具有不同理念的投资经理更

14、加有效也更加准确的描述股票市场的投资机会。而不是像过去非此即彼的机械划分，更容易出现误判。但为什么需要更具有可操作性的研判工具，是因为当我们研判“盈利确定性”是当下市场的核心风格的时候，这一风格特征所对应的行业、股票它并非是一成不变的，随着宏观政策环境以及行业公司格局的变化，我们需要构建一个动态的框架来刻画“盈利确定性”为代表的投资机会在何处。 图图 2：如何让投资策略更加的落地：引入新的风格研判框架如何让投资策略更加的落地：引入新的风格研判框架 数据来源：国泰君安证券研究 本篇文章， 我们将聚焦 “盈利确定性” ， 来讨论盈利确定性的刻画、 所对本篇文章， 我们将聚焦 “盈利确定性” ， 来

15、讨论盈利确定性的刻画、 所对应的大类风格与行业以及其超额收益的空间， 包括当下我们的投资看法。应的大类风格与行业以及其超额收益的空间， 包括当下我们的投资看法。 A股策略专题股策略专题 5 of 45 2. 基于基于盈利盈利视角视角的的三维三维分析分析框架框架GCD 框架框架 我们在我们在 2022年度策略报告中提到，年度策略报告中提到， 2022年的结构配置需更重视确定性。年的结构配置需更重视确定性。如何在原有的盈利分析视角中融入确定性？如何在原有的盈利分析视角中融入确定性？我们我们基于分析师基于分析师盈利预测盈利预测数据，数据， 构建了构建了 Growth - Certainty - Di

16、vergence 的的三维分析框架，三维分析框架， 从盈利从盈利预期增速、盈利预期增速、盈利确定性确定性与盈利与盈利分歧度分歧度三个维度三个维度层层递进层层递进。 图图 3：Growth- Certainty - Divergence 三维分析框架三维分析框架 数据来源：国泰君安证券研究 注：蓝点代表某投资标的，X1、Y1 与 Z1 分别为盈利预期增速、盈利乐观误差与盈利分歧度，其中盈利预期增速与盈利分歧度为最新交易日的当年数据，盈利乐观误差为历史均值。 图图 4：从盈利预期增速、盈利从盈利预期增速、盈利确定性确定性与盈利与盈利分歧度分歧度三个维度三个维度层层递进层层递进 数据来源：国泰君安证

17、券研究 A股策略专题股策略专题 6 of 45 维度维度 1Growth：毫无疑问， 具有高盈利预期增速的方向总是吸引人的。在我们的三维框架中，盈利预期增速是所有分析的基石。若我们在结构选择中，仅考虑盈利预期增速，则我们应沿 Z 轴进行选择，处于 Z轴较高位置的投资标的即是投资者偏好的方向。但是高盈利预期究竟是否能实现？Z 轴的结果事实上存在不确定性，故我们需要进一步引入盈利确定性这一分析维度。 图图 5：仅考虑盈利预期增速，则我们应沿仅考虑盈利预期增速，则我们应沿 Z轴轴，选择选择 Z轴轴较高位置的投资方向较高位置的投资方向 数据来源：国泰君安证券研究 维度维度 2Certainty：盈利的

18、预期增速能否实现，即盈利确定性的高低问题。当市场风险偏好较低时，市场对于盈利预期增速较高、但盈利确定性较低的方向的热衷程度下降，相应更偏好盈利预期增速或许并没有那么高、但盈利确定性较高的方向。故此时，我们在 Z 轴的基础上，还需要进一步兼顾 X 轴。 进一步聚焦 X 轴， 我们认为盈利确定性的内涵本质上是盈利实际表现与盈利预期增速之间的偏离程度，故采用盈利乐观误差进行表征是极为合适的。即市场对于某投资标的的盈利预期增速越准确，盈利乐观误差越小，则盈利确定性越高。故当风险偏好较低时，应倾向于选择 X 轴值靠近原点的投资方向，即盈利乐观误差较小的投资方向。 A股策略专题股策略专题 7 of 45

19、图图 6：当风险偏好较低时，应倾向于选择当风险偏好较低时，应倾向于选择 X 轴值靠近原点的投资方向轴值靠近原点的投资方向 数据来源：国泰君安证券研究 但是在实际分析中，由于在投资初期我们并不知道下一阶段的盈利实际表现，也就并不知道下一阶段的盈利乐观误差。故对于 X 轴，我们首先采用不同结构各自的历史盈利乐观误差均值，来衡量其长期的乐观误差特征。那么进一步，如何把握盈利确定性的边际变化呢？我们发现盈利分歧度的变化能为盈利确定性的变化带来指引，年初盈利分歧度较上年年初盈利分歧度进一步抬升的投资方向，其当年的盈利乐观误差更有下降的可能。故此时，盈利确定性的特征从单纯的 X 轴扩散至 X-Y 轴组成的

20、面，当风险偏好较低时，我们一方面应该选择从长期视角来看具有盈利确定性优势的投资方向，即 X 轴值靠近原点，另一方面应选择盈利确定性边际上具有抬升的方向， 即对应 Y值盈利分歧度边际抬升的方向。 图图 7：在实际分析中在实际分析中，盈利确定性的特征从单纯的盈利确定性的特征从单纯的 X 轴扩散至轴扩散至 X-Y 轴组成的面轴组成的面 A股策略专题股策略专题 8 of 45 图图 8：满足以下三个条件：满足以下三个条件：Z值大值大+X 值小值小+Y 值较上年年初边际抬升值较上年年初边际抬升 数据来源：国泰君安证券研究 维度维度 3Divergence： 除了盈利预期增速能否实现， 盈利增速预期的边际

21、变化是否已反应至股价之中是另一个需要关心的问题。当市场环境或公司基本面出现变化，最先发现机会的分析师将率先上调盈利预期。此时分析师盈利预测分歧度将面临两种走势： 1） 分析师的观点未得到市场充分认可，没有其他跟随报告，分析师盈利预测分歧度仍没有趋势性变化。2）分析师的观点获得市场认可，新信息逐渐开始扩散，跟随报告将集中出现，对盈利预测数据进行调整，此时分析师盈利预测分歧度开始进入上升通道。随着市场形成共识，最终分析师盈利预测分歧度会出现了一个上升下降的动态过程。在这一过程中，最先发布报告时往往能获得超额收益，而当其他分析师跟风上调盈利预期时股价很可能已经有所反应。 图图 9：随着市场形成共识，

22、盈利预测分歧度会出现了一个上升下降的动态过程随着市场形成共识，盈利预测分歧度会出现了一个上升下降的动态过程 A股策略专题股策略专题 9 of 45 故此时我们需要在兼顾 Z 轴盈利增速、X-Y 轴盈利确定性的基础上，进一步关注 Y -Z 轴盈利分歧度的变化。我们应该倾向于选择近期 Z 轴与 Y轴均有上升趋势的投资方向。 总结：总结： 在风险偏好较低， 追求确定性的环境中，在风险偏好较低， 追求确定性的环境中， 一个具有以下一个具有以下 4个个特征特征的投资方向值得我们关注的投资方向值得我们关注。 若市场风险偏好逐步抬升， 对确定性的要求若市场风险偏好逐步抬升， 对确定性的要求下降，则我们可以适

23、当放宽条件下降，则我们可以适当放宽条件 2 与条件与条件 3。 1）条件条件 1：盈利预期增速高（Z 值高） ； 2）条件条件 2：长期来看盈利确定性具有优势（X 值低） ； 3）条件条件 3： 2022 年盈利确定性有进一步抬升可能 （Y 值较去年年初同期更高） ； 4）条件条件 4：新的利好出现，且未完全反应 （Z 值与 Y 值在近期均边际抬升） 。 图图 10：兼具以下四个兼具以下四个特征的投资方向值得我们特征的投资方向值得我们重点重点关注关注 数据来源：国泰君安证券研究 注：Y0 代表上年年初盈利分歧度，Y1.1 代表当前盈利分歧度，Y1.0 代表前一阶段的盈利分歧度；Z1.1 代表当

24、前时点对当年的盈利增速预期，Z1.0 代表前一阶段对当年的盈利增速预期。 维度维度 1关于盈利预测增速的计算， 我们在报告 犹疑估值， 不如决胜盈关于盈利预测增速的计算， 我们在报告 犹疑估值， 不如决胜盈利利 20210408 中 中已已详细详细论述论述了分析过程， 本文着重分析维度了分析过程， 本文着重分析维度2盈利盈利确定性。确定性。 A股策略专题股策略专题 10 of 45 3. GCD 框架之框架之盈利确定性盈利确定性的本的本源源 中期中期年度视角下，年度视角下， 盈利盈利的重要性的重要性。 1 年期维度来看， 各大类板块的盈利增速排名与行情排名较为匹配。 可以观察到， 2010-2

25、014 年上游周期板块连续 5 年盈利排名与行情排名完全一致。科技成长板块近 10 年的盈利排名与行情排名亦高度一致，其余板块亦有类似表现。这意味着对以年度为期限的投资而言，盈利具有较高的重要性。 图图 11：上游周期在上游周期在 2010-2014 年盈利与行情排名一致年盈利与行情排名一致 图图 12：科技成长盈利排名与行情排名高度一致科技成长盈利排名与行情排名高度一致 数据来源：Wind，国泰君安证券研究 数据来源：Wind，国泰君安证券研究 但但客观世界的多变性客观世界的多变性加大了加大了年度年度盈利预测的难度盈利预测的难度。 客观世界的多变性给上市公司盈利预测带来了困难，宏观经济的扰动

26、、行业自身周期的变化以及公司微观层面的经营情况均会使盈利预测与实际值发生偏差，使得单一投资者的盈利预期其实是众多宏微观自变量经过该投资者特定函数处理后的结果。在投资者进行预测时，由于对宏微观变量的把握存在困难，这使得在投资者心中对于上市公司的盈利预期表现为不同宏微观情景下的概率分布。 图图 13：单个单个投资者心中对投资者心中对某投资对象某投资对象的盈利预期的盈利预期表现表现为不同为不同变量变量情景下的概率分布情景下的概率分布 数据来源：国泰君安证券研究 -4-20246820000192020行情排名-盈利排名行情排名盈利排名

27、上游周期上游周期-4-20246820000192020行情排名-盈利排名行情排名盈利排名科技成长科技成长 A股策略专题股策略专题 11 of 45 不同不同投资者投资者的盈利预期形成的盈利预期形成市场市场一致一致预期预期。 由于投资者心中对于上市公司的盈利预期表现为不同宏微观情景下的概率分布，进一步可以将投资者 N 的盈利预期提炼为盈利期望()和盈利区间(,)。全部投资者的盈利期望和盈利区间最终形成市场的一致预期，表现为市场对该投资对象的盈利期望()和市场对该投资对象的盈利区间(,)。 图图 14：全部投资者的盈利期望和盈利区

28、间最终形成市场的一致预期全部投资者的盈利期望和盈利区间最终形成市场的一致预期 数据来源：国泰君安证券研究 图图 15：市场一致预期市场一致预期的的形成形成 数据来源：国泰君安证券研究 对对未来连续未来连续的盈利预期贴现， 最终形成股价。的盈利预期贴现， 最终形成股价。 以上过程为投资者群体对其中一期的盈利预期，若投资者群体对上市公司形成未来连续的盈利预期，并对连续的盈利预期进行贴现，则最终形成当前预期下的股价。 图图 16：对若干期对若干期的盈利预期贴现，最终形成股价的盈利预期贴现，最终形成股价 数据来源：国泰君安证券研究 A股策略专题股策略专题 12 of 45 假设贴现率保持稳定，假设贴现

29、率保持稳定， 投资者投资者首先首先面临的是盈利期望与盈利区间的选择。面临的是盈利期望与盈利区间的选择。对于理性人来说，相同盈利期望的投资对象没有区别。但是若进一步考虑投资者风险偏好的变化， 投资者将在盈利期望的基础上兼顾盈利区间。 1）情景情景 1：对于理性人而言，应该选择盈利期望更高的样本 B，但当投资者风险偏好极高时，存在去博取样本 A 的盈利预期上沿的动机，存在选择样本 A 的可能； 2）情景情景 2： 对于理性人而言， 样本 A 与样本 B没有区别。 但与情景 1 相同，当投资者风险偏好较高时，存在去博取样本 A 的盈利预期上沿的动机，存在选择样本 A 的可能； 3）情景）情景 3：对

30、于理性人而言，应该选择盈利期望更高的样本 A。但当投资者风险偏好较低时，存在规避样本 A 的盈利预期下沿的动机，存在选择样本 B的可能。 图图 17：投资者投资者首先首先会面临盈利期望与盈利区间的选择会面临盈利期望与盈利区间的选择 数据来源：国泰君安证券研究 A股策略专题股策略专题 13 of 45 但但上述环节上述环节仍停留在仍停留在期初期初的的静态预期， 股价的变动取决于盈利预期的后静态预期， 股价的变动取决于盈利预期的后续变动方向， 当市场的盈利期望发生变化时， 股价将发生相应变动。续变动方向， 当市场的盈利期望发生变化时， 股价将发生相应变动。 由于期初静态预期已经完全包含了所有已知信

31、息，所以后续预期的变动方向（反应新信息） ， 事实上是完全独立于期初静态预期（反应原有已知信息） ，即盈利预期的后续变动方向完全取决于新信息。整体来看， 通常情况下随着新信息的逐渐出现，盈利预期将逐渐向最终的实际值靠拢，至期末跳至实际值。在这一过程中，受新信息影响，不仅是当期的盈利预期，未来各期的盈利预期均会发生调整，使得该投资对象的各期盈利预期贴现值也将随着新信息的逐步发生而发生变化。这意味着，投资者真正应该关心的是，自己在上述环节中选择的投资标的的盈利预期随着新信息的出现会发生怎么样的变化？针对不同风险偏好的投资者，从本质上来看，会倾向于两种不同的选择： 1） 风险偏好高的投资者：风险偏好

32、高的投资者： 投资者乐于见到盈利预期随新信息的出现发生投资者乐于见到盈利预期随新信息的出现发生大幅变化大幅变化，有博取极高回报的可能有博取极高回报的可能； 2） 风险偏好低的投资者：风险偏好低的投资者： 投资者希望即使出现了新信息，投资者希望即使出现了新信息， 盈利预期也保盈利预期也保持基本稳定持基本稳定，避免了，避免了较大损失的可能较大损失的可能。 未来盈利实际值的披露是新信息的重要部分，若在0时对1的实际盈利值预期越准，那么未来各期的盈利预期整体变化就越小，未来各期盈利的贴现值变化也就越小，股价波动较小。所以“盈利预期随着新信息发生变化的幅度”事实上取决于期初0市场对未来各期的盈利期望是否

33、准确，我们认为这是盈利确定性的本质内涵。 盈利确定性盈利确定性的内涵的内涵： 期初0市场对未来各期的盈利期望越准确盈利预期随着新信息发生变化的幅度越小股价表现越稳定低风险偏好的投资者避免了较大损失的可能。 更通俗的解释是： 期初市场的预期很准，即使新信息出现后市场的盈利预期也没发生什么变化。 沿着盈利确定性的内涵， 如何度量沿着盈利确定性的内涵， 如何度量某投资标的的盈利确定性就有了可行某投资标的的盈利确定性就有了可行的方法。的方法。 通过观察投资标的在期初的盈利预期与期末实际值的差值以及差值的变化幅度，可以较好的衡量其历史上盈利确定性的高低与变化。 图图 18：通常情况下随着新信息的逐渐出现

34、，盈利预期将逐渐向最终的实际值靠拢通常情况下随着新信息的逐渐出现，盈利预期将逐渐向最终的实际值靠拢 数据来源：国泰君安证券研究 A股策略专题股策略专题 14 of 45 但但上述上述指标指标是已是已知知其历史实际值， 对投资标的的历史盈利确定性其历史实际值， 对投资标的的历史盈利确定性特征与特征与变化变化的衡量。的衡量。 站在期初站在期初面对未来面对未来， 我们并我们并不知晓未来实际值， 那么不知晓未来实际值， 那么又又如如何何辨别投资标的在辨别投资标的在时刻的预测时刻的预测比其他标的更为比其他标的更为准确准确， 即使新信息出现， 即使新信息出现后市场的盈利预期也能保持稳定？后市场的盈利预期也

35、能保持稳定？ 期初盈利期初盈利预期分布预期分布的离散程度的离散程度 （盈利分歧度）（盈利分歧度） 成为成为重要重要指引指引： 未来投资标的的实际盈利值是某一真实发生的宏微观变量组合下的函数结果，站在期初时点， 则是一个不同宏微观组合变量经过相同函数后的概率分布，未来的实际值是这一概率分布的其中一类情况。期初市场的盈利预期与最终实际值发生的偏差则来源于上述过程中的两个环节： 1） 真实发生的宏微观变量组合可能与之前投资者预期的各类组合都不同； 2） 投资者的函数存在缺陷，与真实的函数不同（即使投资者对宏微观变量的预期是正确的，但是解读过程也会存在偏误） 。这意味这，在期初，盈利预期分布和实际盈利

36、分布大概率存在差异。 但是尽管存在上述两个环节的干扰，但是在期初这一时点上，市场的盈利预期确实包含了最多的信息，是最接近真实值的概率分布。即最终的盈利实际值确实更有可能落在市场的盈利区间内，若投资标的的盈利预期区间范围较大、分歧较大，则盈利实际值似乎与盈利期望偏差较大的可能性也就越大， 这也就重新回到了这也就重新回到了投资者期初面对静态预期的选择。投资者期初面对静态预期的选择。 但期初盈利但期初盈利预期预期分布的离散程度与未分布的离散程度与未来盈利确定性的实际关系还需来盈利确定性的实际关系还需下文下文数据进一步验证。数据进一步验证。 图图 19：尽管在期初无人知道真实的盈利分布，但市场盈利预期

37、是最接近真实情况的概率分布尽管在期初无人知道真实的盈利分布，但市场盈利预期是最接近真实情况的概率分布 数据来源：国泰君安证券研究 需要需要额外补充额外补充的是的是： 1） 盈利盈利确定性并非确定性并非盈利盈利稳定性稳定性， 盈利稳定性是盈利确定性内涵的一部， 盈利稳定性是盈利确定性内涵的一部分分。若某一标的的历史盈利表现极其稳定，那么确实对于其盈利的预期将更为精准，其具备盈利确定性的特征。但盈利不稳定的标的亦有可能具有盈利确定性特征。 2） 盈利的确定性的第一层次是对盈利的确定性的第一层次是对盈利数值的盈利数值的预测， 第二层次是对盈利方预测， 第二层次是对盈利方向的预测。向的预测。第一层次的

38、盈利确定性表现在具体数值的预测精度上， 若市场对投资标的的具体数据预期精准，则确定性最高。但若市场对具体数值的预测存在困难，但对方向确定，则是一种退而求其次的确定性。 A股策略专题股策略专题 15 of 45 图图 20：总结：总结：为何需要讨论为何需要讨论盈利确定性盈利确定性？ 数据来源：国泰君安证券研究 A股策略专题股策略专题 16 of 45 4. 盈利盈利确定性确定性的的本源本源计算计算：乐观误差乐观误差 4.1. 从盈利预测数据中抓取线索从盈利预测数据中抓取线索 我们在上文中提到，沿着盈利确定性的内涵，如何度量某投资标的的盈利确定性就有了可行的方法。通过观察投资标的在期初的盈利预期与

39、期末实际值的差值以及盈利预期的变化幅度，可以较好的衡量其历史上盈利确定性的高低与变化。在具体指标上，我们用盈利预测的乐观误差来衡量盈利确定性。当该年样本的乐观误差绝对值较大，且年内变动幅度较大，则我们可以认为当年该样本的盈利确定性是较低的。 以全 A 为例，在利用个股分析师一致预期数据预测增速时，面临两种类型的误差。1）样本误差：）样本误差：当前具有分析师覆盖的个股未至全 A 总上市公司总数的 50%， 由于样本的有限性将造成一定误差； 2） 乐观误差：） 乐观误差： 相同样本的实际增速与预测增速之差， 完全代表了分析师的预测误差程度，由于从历年的结果来看，分析师普遍具有过度乐观的特征，故将这

40、一误差命名为乐观误差。具体计算如下： 全 A 样本预测增速：在历年每一交易日，以当日存在当年归母净利润一致预期数据的个股为样本， 整体法计算当年全 A 归母净利润同比增速； 全 A 样本实际增速：在历年每一交易日，以当日存在当年归母净利润一致预期数据的个股为样本， 整体法计算该样本当年的实际增速； 全 A 整体实际增速：全 A 在该年的实际增速； 样本误差=全 A 整体实际增速-全 A 样本实际增速； 乐观误差乐观误差=全全 A 样本预测增速样本预测增速-全全 A 样本实际增速；样本实际增速； 整体误差=乐观误差+样本误差=全 A 整体实际增速-全 A 样本预测增速。 我们从两个维度观察乐观误

41、差：1）乐观误差的绝对值）乐观误差的绝对值（指标（指标 1） ：乐观误差的绝对值代表了盈利预期的准确性。从历史数据来看，乐观误差年初、年中与年末的年度趋势基本保持一致，我们选用年中的乐观误差值来衡量盈利预期的准确性以及变化。 2） 乐观误差的年内变化） 乐观误差的年内变化 （指标（指标 2） ：乐观误差在年内的变动代表了盈利预期的变动幅度，我们计算乐观误差年末与年初的差值来衡量。从指标 1 与指标 2 的结果来看，两者相关性极高，意味着当盈利预测准确性下降时，盈利预期的变化也较为剧烈。 A股策略专题股策略专题 17 of 45 图图 21：从盈利预测数据中抓取线索从盈利预测数据中抓取线索 数据

42、来源： Wind，国泰君安证券研究 -10%-5%0%5%10%15%20%25%30%35%-----012020-01全A乐观误差年初值年中值年末值指标一指标一-10%-5%0%5%10%15%20%25%30%35%-----012020-01全A乐观误差年初值年末值指标二指标二-9.66%1.20%28.53%4.29%4.52%15.7

43、2%15.84%-1.88%8.91%15.64%17.90%-10%-5%0%5%10%15%20%25%30%35%-----012020-01全A乐观误差指标2（年末值-年初值）指标1（年中值）两者相关度高两者相关度高 A股策略专题股策略专题 18 of 45 4.2. 乐观误差乐观误差指标有效性指标有效性的的验证验证 上述指标是否有效？上述指标是否有效？我们发现指标我们发现指标 1与指标与指标 2具有两个以下明显特征：具有两个以下明显特征： 1） 经济周期向上，

44、 盈利确定性抬升。经济周期向上， 盈利确定性抬升。 当经济周期向上时， 可以观察到指标 1 与指标 2 快速向下，意味着盈利预测更为准确且盈利预期变化幅度较小，盈利具有较高确定性。但当经济周期向下时，盈利预测准确性下降且变化幅度较大，反应盈利确定性较低。 2） 经济政策不确定性抬升， 盈利确定性下降经济政策不确定性抬升， 盈利确定性下降。 当经济政策不确定性抬升时，可以观察到指标 1 与指标 2 抬升，意味着盈利预测准确性下降且变化幅度较大，反应盈利确定性较低。当经济政策不确定性下降时，可以观察到指标 1 与指标 2 快速向下，意味着盈利预测更为准确且盈利预期变化幅度较小，盈利具有较高确定性。

45、 图图 22：经济周期向上，盈利确定性抬升经济周期向上，盈利确定性抬升 数据来源： Wind，国泰君安证券研究 -300-3-----012020-01经济政策不确定性（周期项）经济政策不确定性（周期项移动5M平均）-10%-5%0%5%10%15%20%25%30%35%-----012020-01全A乐观误差指

46、标2（年末值-年初值）指标1（年中值）-10-50554098999911021-----012020-01OECD综合领先指标:中国全A盈利增速（右） A股策略专题股策略专题 19 of 45 4.3. 盈利确定性的结构特征盈利确定性的结构特征 4.3.1. 大小风格大小风格：大盘股盈利预测准确性较高大盘股盈利预测准确性较高 我们以我们以大盘股指数、 中盘股指数与小盘股指数来衡量大盘股指数、 中盘股指数与小盘股指数来衡量

47、大小风格。大小风格。 可以从指标 1 与指标 2 的均值与变异系数两个维度来看观察各指数的盈利确定性表现。一方面，若指标 1 与指标 2 的均值越小，则说明历史平均来看样本的盈利预期准确性越高，且在年内的变动越小，样本盈利确定性较高。同时考虑到即使指标均值较小，但若各年间的离散程度较大（指标变异系数较大） ， 则样本的盈利预测准确性事实上并不能持续保持， 则其盈利确定性的成色稍显不足。故故我们我们在在优先考虑指标均值的优先考虑指标均值的基础上基础上，辅以观察指标变异系数的表现：辅以观察指标变异系数的表现： 1） 从从指标指标 1 与指标与指标 2 的均值来看的均值来看： 均可以观察到大盘中盘小

48、盘的结论。这意味着大盘股盈利预测准确性相对较高，且年内变动幅度较小，盈利确定性较高。而小盘股盈利预期的准确性较差，且年内变动幅度较大，盈利确定性较差。 2）从指标）从指标 1 与指标与指标 2 的变异系数来看的变异系数来看：与均值结果有所不同， 表现为小盘中盘大盘的特征。这意味着虽然小盘从历史均值来看较大盘盈利预测较差且年内预期波动较大。但小盘的盈利误差各年之间比较稳定，即小盘每年的盈利预测准确性差的程度较为接近。而大盘的准确性在历年间的离散程度要大于小盘。 综合来看，综合来看， 虽然大盘的盈利准确性的离散程度较中小盘稍大， 但虽然大盘的盈利准确性的离散程度较中小盘稍大， 但大盘盈大盘盈利预期

49、准确性利预期准确性的绝对水平的绝对水平要明显好于中盘和小盘， 盈利确定性要明显好于中盘和小盘， 盈利确定性整体呈现整体呈现较高较高水平水平。 表表 1：大小风格指数指标：大小风格指数指标 1 与指标与指标 2 近十年均值与变异系数近十年均值与变异系数 数据来源：Wind，国泰君安证券研究 大盘大盘中盘中盘小盘小盘大盘大盘中盘中盘小盘小盘20105.0%22.7%44.4%7.4%5.4%8.4%20119.5%37.8%59.4%0.9%15.3%33.1%201212.9%47.7%52.1%20.4%61.9%71.6%20132.2%31.5%32.2%1.0%26.3%40.4%201

50、46.7%30.9%44.9%2.0%22.3%28.6%20158.8%52.5%73.6%11.0%29.4%54.0%20164.3%24.5%43.5%11.9%20.3%33.4%20170.9%18.5%21.4%2.5%2.7%5.5%20188.7%23.8%64.5%1.3%7.1%50.2%20193.2%23.7%44.6%4.0%28.6%65.8%20205.5%11.1%30.9%16.5%15.2%26.0%均值均值6.1%29.5%46.5%7.2%21.3%37.9%标准差标准差3.6%12.4%15.4%6.9%16.3%21.3%变异系数变异系数58.2%