再论绝佳战略配置期：盈利与估值的韧劲有多强

1、投资要点01012 /020304回顾4X4配置体系的新变化经济的核心是客观周期，定价的核心是主观贴现。基于经济周期、政策周期和资产定价周期，我们建立了4x4配置体系。回顾 4X4配置体系的新变化，面对复杂的外部因素冲击，对盈利和ERP进行弹性分析显得十分有必要。盈利及敏感性分析结合PPI、GDP、基建、地产等因素的弹性变化，我们对盈利进行了弹性分析，整体而言未来四个季度上行趋势未变，盈利增长具备韧性。ERP测算及市场展望由于盈利周期领先ERP周期，后续风险偏好的修复有望至2010年以来均值4.80%附近，当前为5.40%。中性预计，至2020年年 中，市场有望迎来上行机会。G2博弈视角下审视

2、外部风险全球层面，协同复苏转向协同走弱，经济/政策不确定性攀升。G2博弈，已经对全球制造业与风险资产表现造成了重创。我们认 为，美国加税将引发自身通胀问题，我国对冲政策充分但弹性略显不足，关注收益率倒挂带来的衰退警示信号。01 回顾4X4配置体系的新变化3 /4X4配置体系：资产配置4周期体系与风格选择4象轮动体系货币/信用周期4 /订单周期库存周期经济周期ERP周期盈利周期EPSPE股票利率周期债券基本面周期驱动力周期资产比价周期股债性价比金融周期晚阶段 早阶段后阶段中阶段成长消费资产风格周期014X4配置体系：进入绝佳战略配置阶段2019年中期投资策略5 /尝试分析纷繁芜杂的眼前，莫如把握

3、一成不变的规律。经济的核心是客观周期，定价的核心是主观贴现。基于经济周 期、政策周期和资产定价周期，我们建立了4x4配置体系。战术上规避近期风险，战略上进入绝佳配置阶段。战术规避必要，战略配置绝佳。基于四大周期轮动（基本面周期、驱动力周期、资产比价周期和资产风格周期），四 大风格的配置机会（金融、消费、周期、成长）轮动也将渐次展开。一季度风险偏好周期见底，信用周期抬头，经济 周期项见底，二季度库存周期见底、盈利周期见底有望证真，下半年资产比价周期延续。虽然短期证真仍需时日、风 险冲击不停，但四大周期的方向在下半年已经明确。基本面周期抬头，驱动力周期上修，资产比价周期延续，风格周期看消费和成长轮

4、动。1）基本面周期：2019年下半 年，我们仍将处于信用扩张周期之中，较去年同期不同的是方向，及方向的确定性。同时，信贷周期领先于订单周期， 订单周期带动库存周期修复，经济温和触底。2）驱动力周期：信贷周期平稳扩张下无风险利率上行趋势难快速出现， 且信贷周期领先于盈利周期，盈利修复将直接带动ERP修复。综合而言，盈利、ERP因子均向上修正。3）资产比价周期：一方面，股债的性价比受盈利周期驱动明显，盈利修正下股牛债熊；另一方面，当前股/债仍在性价比周期的低位， 修复概率较大。4）资产风格周期：在库存和需求修复的不同阶段，四大风格存在明显的轮动效应，其背后是EPS的收 益贡献。伴随需求和库存修复预

5、期泛起，未来风格将轮动向消费和成长。4X4配置体系：进入绝佳战略配置阶段。具体而言，下半年基本面演绎为信用扩张订单修复库存周期触底；驱动 力演绎为盈利修复ERP回落。过程可能缓慢，趋势已经形成。国君策略盈利预测模型显示，Q2-Q4全A非金融石油石 化的归母净利润增速分别为：13.67%、8.12%、16.35%，盈利复苏证真望在Q3确认。基于4X4配置体系，推荐两条 主线：1）优选进攻风格。风格向消费和成长轮动过程之中，消费看好盈利-估值性价比高的家电/食品饮料、中观景气度高的猪、鸡、白糖，成长看好政策扶持、自主可控的通信、计算机。2）兼顾稳健防御。看好低估值、稳盈利的银行、 保险。此外，主题

6、层面，推荐政策方向确定、节奏上有可能超预期的燃料电池、车联网和国企改革。016 /估值与ERP密切相关02数据来源：Wind，国泰君安证券研究EP与ERP的关系无论是从算法上，还是从图像上，都非常直观。01020304050607080-1%0%1%2%3%4%5%6%7%8%2002-062002-122003-062003-122004-062004-122005-062005-122006-062006-122007-062007-122008-062008-122009-062009-122010-062010-122011-062011-122012-062012-122013-06

7、2013-122014-062014-122015-062015-122016-062016-122017-062017-122018-062018-122019-062019-12全A ERP全A PE预 测 区7 /盈利周期ERP周期全A视角02数据来源：Wind，国泰君安证券研究盈利周期于市场周期的重要性，除了其自身外，更重要的是其对于估值的主要驱动因素ERP也具有信息含义。全A的ERP见顶往往是先于盈 利见底。8 /02数据来源：Wind，国泰君安证券研究盈利周期ERP周期全A非金融两油视角如果他们剔除掉具有后周期性的金融，以及两油，这一关系似乎更加明显。-60-40-20020406

8、0801001201400%1%2%3%4%5%6%7%8%2002-062002-122003-062003-122004-062004-122005-062005-122006-062006-122007-062007-122008-062008-122009-062009-122010-062010-122011-062011-122012-062012-122013-062013-122014-062014-122015-062015-122016-062016-122017-062017-122018-062018-122019-062019-12全A ERP全A非金融两油归母净利增

9、速（%，右）预 测 区为什么研究ERP而非风险事件（贸易战/汇率等）？03外部事件不断发展变化外部冲击持续性的 不可预测性外部冲击结果的 不可预测性ERP边际的时变性Fatter Tail， Volatility Clustering 带来线性预测的失效140001200010000800060004000200001000005000009 /250000200000150000300000风险 偏好风险 事件风险 溢价次贷危机期间走出明显的深V反转三轮QE阶段处于震荡行情英国脱欧当日V型反转中美贸易摩擦比预期更多变-1%0%1%2%3%4%5%6%7%8%02000100040003000

10、6000500070002004-01-022004-07-022005-01-022005-07-022006-01-022006-07-022007-01-022007-07-022008-01-022008-07-022009-01-022009-07-022010-01-022010-07-022011-01-022011-07-022012-01-022012-07-022013-01-022013-07-022014-01-022014-07-022015-01-022015-07-022016-01-022016-07-022017-01-022017-07-022018-01-

11、022018-07-022019-01-02全A ERP（右）上证综指次贷危机美国三轮QE英国退欧中美贸易摩擦英国脱欧中美贸易战由百度指数可知，外部 事件影响未持续发酵， 风险小于预期资产估值总有某种（相对）估值的置信底部，即使是在危机期间04数据来源：Wind，国泰君安证券研究。备注：以上证综指为基础，时间区间为2000年1月4日至今，日度频次数据，虚线分别为七年滚动平均估值，和七年滚动加减一倍标差。2010010 /40305070602000/052000/112001/052001/112002/052002/112003/052003/112004/052004/112005/052

12、005/112006/052006/112007/052007/112008/052008/112009/052009/112010/052010/112011/052011/112012/052012/112013/052013/112014/052014/112015/052015/112016/052016/112017/052017/112018/052018/112019/05上证综指估值的置信底部在10X左右，而当前只有12.88X。上证综指市盈率+1 STD.-1 STD.7Y AVER.其原因在于，剔除增长趋势，全A ERP:恐惧总有某种（绝对）极限，即使是在危机期间04足够恐

13、惧（超过1倍标准差）后，总是会有报复性修复至均值之下的过程。数据来源：Wind，国泰君安证券研究。注：以wind全A为基础。根据永续增长形式的DDM模型，股价可表示为以下形式：P=D1/(Rf+ERP-g)，将公式变型为，ERP=1/PE-Rf+g。在本次变换中，由于 “g/P0”项接近于0，对我们结果影响甚少，我们进行了计算上的省略。我们用中债10年国债收益率替代无风险利率，定义永续增长率为2.5%。该定义会影响绝对 值，但不会影响风险溢价趋势。现值为2019年5月27日数据。11 /7%6%5%4%3%2%0%-1%8%2002/112003/052003/112004/052004/11

14、2005/052005/112006/052006/112007/052007/112008/052008/112009/052009/112010/052010/112011/052011/112012/052012/112013/052013/112014/052014/112015/052015/112016/052016/112017/052017/112018/052018/112019/05全A ERP+1Std.dev 5.61%平均值 3.68%-1Std.dev 1.74%5.16%10%12 /1990199119921993199419951996199719981999

15、20002001200220032004200520062007200820092010201120122013201420152016201720188%7.38%6%4%2%0%-2%-4%8.89%数据来源：WIND，国泰君安证券研究A股ERP最高为7.38 ，出现在2013年年中；美股ERP最高8.89 ，出现在2011年年底A股和美股ERP高点出现比较同步，低点不同步，这在一定程度上解释了中美资产风险的传染，和收益的分离。标普500 ERPA股ERP05和美国相比，中国特殊吗？ 1990年以来的数据告诉我们，恐惧总有某种（绝对）极限，即使是在危机期间，无论中美。考察90年以来的月度回

16、报与估值：低估值易促成未来的高回报，将投资期限拉长，这种指示作用将更加凸显。05估值和收益：便宜的，总不会错，历久弥“真”标普500视角数据来源：Bloomberg，Wind，国泰君安证券研究。R= 9.9%13 /R= 34.8%动态PE（纵轴）与未来一年回报动态PE（纵轴）与未来五年CAGR回报2828262624242222202018181616141412121010-60%-40%-20%0%20%40%60%-10%-5%0%5%10%15%20%25%30%考察2000年以来的A股状况，与海外出奇的一致，便宜的总是产生收益。05估值和收益：便宜的，总不会错，只争朝夕A股视角R=

17、 0.221214 /-80%-40%0%40%80%120%160%200%515253545556575随后5年收益率PE当前值 12.88xR= 0.0602-80%-40%0%40%80%120%160%200%240%515253545556575随后1年收益率PE当前值 12.88x数据来源：Wind，国泰君安证券研究。注：收益率选取上证综指收益率，PE选取各个时点的动态PE。时间区间为2000Q1至2019Q1。随后5年的收益率图中剔除前期牛市和熊市的冲击下产生的极端值：2008年1-2季度，2002年3-4季度时点。信用周期盈利周期06数据来源：Wind，国泰君安证券研究 注：

18、信用周期取自信贷/GDP缺口。当然，如果以信用周期来作为对盈利周期的领先指标，这一关系就更容易理解。2.521.510.50-0.5-1-1.5-2-2.515 /140120100806040200-20-40-6002-0602-1203-0603-1204-0604-1205-0605-1206-0606-1207-0607-1208-0608-1209-0609-1210-0610-1211-0611-1212-0612-1213-0613-1214-0614-1215-0615-1216-0616-1217-0617-1218-0618-1219-0619-12盈利周期信用扩张周期预

19、 测 区当前盈利弹性测算显得十分必要07数据来源：Wind，国泰君安证券研究。注：此为五月底预测结果。预测口径为全A非金融石油石化，模型涉及的宏观数据预测主观输入采用国泰君安宏观预测数据。相较5月，当前内外部环境波动风险更大，国泰君安盈利预测模型进行下修和弹性分析显得十分必要。13.6716 /8.1216.352.33140120100806040200-20-40-60预测归母净利润同比增速实际归母净利润同比增速19Q2-Q4预测值02 盈利及敏感性分析17 /盈利全貌：金融半壁江山01全A非金融石油石化15384 亿元18金融17300亿元两油1157亿元全A非金融石油石化16352亿元

20、金融18975亿元两油1321亿元2018全A33841亿元2019全A36920亿元9.1%8.1%14.2%9.7%2019年，全A预测归母净利润合计达36920亿元，同比增速9.1 ，其中全A两非同比增速为8.1 。数据来源：Wind，国泰君安证券研究。注：全A非金融石油石化盈利增速来自国泰君安宏观预测数据（GDP 6.1%情况下），金融和两油来自wind一致预期。盘点市场对盈利的忧虑点：PPI/GDP/基建/地产02数据来源：Wind，国泰君安证券研究。PPI/GDP/基建/地产有下行风险，现值均处于历史低位，市场存在担忧。PPI-同比7.431312111098 AVE. 7.727

21、6GDP-同比NOW 6.208642AVE. 1.010NOW 0.50-2-4-6-5.90基建-同比3024.40252015 AVE. 15.51105 NOW 2.840-0.27-50.914037.50地产投资-同比35302520 AVE. 16.5215 NOW 11.3310501.43192.1三种情况CPI（%）PPI（%）工业增加值（%）社融投放规模（万亿）社融当期总额（万亿）去年同期社融（万亿）GDP盈利增速（%）Case 1中性假设 下19Q32.30.205.04.821.519.36.14.019Q42.20.105.03.56.114.120Q12.10.1

22、05.59.014.013.26.110.420Q22.00.005.05.16.016.6Case 2 PPI 下修 0.319Q32.3-0.15.04.821.519.36.13.619Q42.2-0.25.03.56.114.120Q12.1-0.25.59.014.013.26.110.120Q22.0-0.35.05.16.016.4Case 3 PPI 下修 0.519Q32.3-0.35.04.821.519.36.13.419Q42.2-0.45.03.56.114.020Q12.1-0.45.59.014.013.26.010.020Q22.0-0.55.05.16.016

23、.3数据来源：Wind，国泰君安证券研究。注：预测口径为全A非金融石油石化。20PPI-盈利弹性分析PPI的0.1的变化对应归母净利润增速0.1-0.2 的变化，弹性较小。2.1PPI-盈利弹性分析PPI的0.1的变化对应归母净利润增速0.1-0.2 的变化，弹性较小。19Q319Q420Q120Q2case14.014.110.416.6case23.614.110.116.4case33.414.010.016.3数据来源：Wind，国泰君安证券研究。注：预测口径为全A非金融石油石化。21454035302520151050Case_中性假设Case_PPI下修0.3Case_PPI 下修

24、0.52.2三种情况CPI（%）PPI（%）工业增加值（%）社融投放规 模（万亿）社融当期总 额（万亿）去年同期社 融（万亿）GDP盈利增速（%）Case 1GDP 6.1中性情形19Q32.30.25.04.821.519.36.14.019Q42.20.15.03.56.114.120Q12.10.15.59.014.013.26.110.420Q22.00.05.05.16.016.6Case 2GDP 6.2乐观情形19Q32.30.25.04.921.819.36.24.219Q42.20.15.33.76.214.620Q12.10.15.69.414.713.26.211.320

25、Q22.00.05.35.36.117.6Case 3GDP 6.0悲观情形19Q32.30.25.04.721.219.36.03.819Q42.20.15.03.36.013.520Q12.10.15.58.613.413.26.09.620Q22.00.05.04.85.915.7数据来源：Wind，国泰君安证券研究。注：预测口径为全A非金融石油石化。22GDP-盈利弹性分析GDP的0.1的变化大约对应归母净利润增速1的变化，弹性较大。2.2GDP-盈利弹性分析GDP的0.1的变化大约对应归母净利润增速1的变化，弹性较大。19Q319Q420Q120Q2case14.014.110.41

26、6.6case24.214.611.317.6case33.813.59.615.7数据来源：Wind，国泰君安证券研究。注：预测口径为全A非金融石油石化。23454035302520151050Case中性_GDP 6.1Case乐观_GDP 6.2Case悲观_GDP 6.0特殊情形假设下的盈利弹性基建投资的情形假设2.3三种情况社融投放规模（万亿）工业增加值（%）PPI（%）CPI（%）GDP社融当期总额（万亿）去年同期社融（万亿）盈利增速（%）Case 1基建 5%中性情形19Q34.85.00.22.36.121.519.34.019Q43.55.00.12.26.114.120Q1

27、9.05.50.12.16.114.013.210.420Q25.15.00.02.06.016.6Case 2基建 7%乐观情形19Q34.95.10.32.36.221.719.34.319Q43.55.10.22.26.214.420Q19.25.60.22.16.214.313.210.920Q25.25.10.12.06.117.1Case 3基建 3%悲观情形19Q34.74.90.12.36.021.319.33.619Q43.44.90.02.26.013.820Q18.85.40.02.16.013.813.29.920Q25.04.9-0.12.05.916.2数据来源：W

28、ind，国泰君安证券研究。注：预测口径为全A非金融石油石化。24基建2的变化大约对应归母净利润增速0.3-0.5 的变化，弹性较小。特殊情形假设下的盈利弹性基建投资的情形假设2.3基建2的变化大约对应归母净利润增速0.3-0.5 的变化，弹性较小。19Q319Q420Q120Q2case14.014.110.416.6case24.314.410.917.1case33.613.89.916.2数据来源：Wind，国泰君安证券研究。注：预测口径为全A非金融石油石化。25454035302520151050Case中性_基建 5%Case乐观_基建 7%Case悲观_基建 3%特殊情形假设下的盈

29、利弹性地产投资的情形假设2.3三种情况社融投放规模（万亿）工业增加值（%）PPI（%）CPI（%）GDP社融当期总额（万亿）去年同期社融（万亿）盈利增速（%）Case 1 地产6% 中性情形19Q34.85.00.22.36.121.519.34.019Q43.55.00.12.26.114.120Q19.05.50.12.16.114.013.210.420Q25.15.00.02.06.016.6Case 2 地产7% 乐观情形19Q34.95.20.42.36.221.719.34.519Q43.55.20.32.26.214.420Q19.25.70.32.16.214.313.211

30、.020Q25.25.20.22.06.117.2Case 3 地产5% 悲观情形19Q34.74.80.02.36.021.319.33.519Q43.44.8-0.12.26.013.720Q18.85.3-0.12.16.013.813.29.720Q25.04.8-0.22.05.916.1数据来源：Wind，国泰君安证券研究。注：预测口径为全A非金融石油石化。26地产投资1的变化大约对应归母净利润增速0.5的变化，弹性较大。特殊情形假设下的盈利弹性地产投资的情形假设2.3地产投资1的变化大约对应归母净利润增速0.5的变化，弹性较大。19Q319Q420Q120Q2case14.014

31、.110.416.6case24.514.411.017.2case33.513.79.716.1数据来源：Wind，国泰君安证券研究。注：预测口径为全A非金融石油石化。27454035302520151050Case中性_地产增速6%Case乐观_地产增速7%Case悲观_地产增速5%盈利结构：有业绩的行业都不贵03行业当前PE分位数归母增速EForward PE分位数E行业当前PE分位数归母增速EForward PE分位数E消费食品饮料3247%19%2725%防御银行723%7%614%家电1524%10%1415%非银1929%26%157%汽车1628%-1%1629%地产103%-

32、7%105%医药3323%11%3014%建筑2214%95%110%农业5256%216%160.2%公用事业2121%13%187%科技电子3621%74%200.2%周期化工189%-2%1810%计算机5260%141%221%采掘1310%-7%1414%通信4051%193%142%有色3432%82%198%传媒317%309%80%机械3119%98%160%电力设备3119%98%160%交运3119%98%160%数据来源：Wind，国泰君安证券研究。注：分位数计算取2000年以来。28整体而言，科技和金融，其实不贵。盈利结构：头部公司享有较高估值溢价0320大行业平均PE

33、分位数为26，行业龙头为45。市场整体估值偏低，行业龙头估值不低。数据来源：Wind，国泰君安证券研究。注：分位数计算取2000年以来。29风格行业市盈率分位数龙头股市盈率分位数风格行业市盈率分位数龙头股市盈率分位数消费食品3248贵州茅台3475防御银行723招商银行1046家电1524格力电器1238非银1929中国平安1118汽车1627上汽集团822地产102万科A913医药3323恒瑞医药7494建筑101中国建筑617农业5256海大集团3154公用2020长江电力1857科技电子3621海康威视2634周期化工189万华化学1421计算机5260用友网络8074采掘1310中国神

34、华816通信4051中国联通4160有色3431山东黄金13097传媒317东方财富7946机械2833三一重工1534电新3119国电南瑞205交运1827上海机场3588库存周期图谱：09年行业库存周期的运行情况0411-082-095-098-0911-092-105-108-1011-102-113-114-115-116-117-118-119-1110-1111-1112-112-123-124-125-126-127-128-129-1210-1211-1212-122-133-134-135-136-137-138-1334441244323311114434344443334

35、134324244432121434312242333344333244111241342333441111342433114323334414443411121434334122213413221112134343444311134314334344121132133433132434343444443121444434444444444444444444422234341334423441321312423121133431434412311222311334331341112334334421333334143434441323314434411223443331423444442334

36、443121434122244112234323442223344443434411212141244441222344233131133444143434111213112334444444444444444444422344444423244244434411134321212333343434444441242443443444122243234413233444134434412123444114412123443142122343343441341111241434444422124222421243444413343344144334344441111342233334443444

37、1444412212141333344111143223242242343343444444131342443441112223324413431433241343131423344323444113322221242424431443132322143433434111243323324334344324444144112122344341111233243234444344444414141112224424411224333344442114141421313442232214344122234323432342443414444421212121334数据来源：Wind 注：1代表被动

38、去库（深蓝）、2代表主动补库（深红）、3代表被动补库（浅红色）、4代表主动去库（浅蓝）30主动去库被动去库主动补库分行业库存周期煤炭开采和洗选业 石油和天然气开采业 黑色金属矿采选业上游 有色金属矿采选业 非金属矿采选业开采专业及辅助性活动 其他采矿业造纸及纸制品业石油、煤炭及其他燃料加工业 化学原料及化学制品制造业中游 化学纤维制造业 橡胶和塑料制品业 非金属矿物制品业黑色金属冶炼及压延加工业 有色金属冶炼及压延加工业 农副食品加工业纺织业木材加工及木、竹、藤、棕、草制品业 家具制造业下游 医药制造业通用设备制造业 专用设备制造业 汽车制造电气机械及器材制造业宏观经济的库存周期被动补库主动去

39、库库存周期图谱： 13年8月-15年12月行业库存周期的运行情况04宏观经济的库存周期主动去库被动补库主动去库分行业库存周期6-137-138-139-1310-1311-1312-132-143-144-145-146-147-148-149-1410-1411-1412-142-153-154-155-156-157-158-159-1510-1511-1512-15煤炭开采和洗选业24413333213422444344431443434石油和天然气开采业23342321422124344434112124442黑色金属矿采选业34321443213244433344411214433上

40、游有色金属矿采选业33443244442113344333341211333非金属矿采选业44314124433423334323441422433开采专业及辅助性活动41333433313122112341433424442其他采矿业33114311343242312324131422314造纸及纸制品业44314223224144334334441223124石油、煤炭及其他燃料加工业22212433411123444441122244321化学原料及化学制品制造业24434123433123443444242114434化学纤维制造业233243341331244143432234433

41、21橡胶和塑料制品业44421423324223433444421314444非金属矿物制品业44332323323314434444341314434黑色金属冶炼及压延加工业41122233121333444242434344324有色金属冶炼及压延加工业34442443124123341341223312443农副食品加工业34411433323243344144442224333纺织业33333413324424444444422114332木材加工及木、竹、藤、棕、草制品业44331323424123433443443422444家具制造业43211424222211344423431

42、111224下游医药制造业33444143233123333234443114141通用设备制造业34422112323324444344431424344专用设备制造业44222122443324443444442223244汽车制造14311222334323334443343444111电气机械及器材制造业33442243133123134443431123142数据来源：Wind 注：1代表被动去库（深蓝）、2代表主动补库（深红）、3代表被动补库（浅红色）、4代表主动去库（浅蓝）31中游04数据来源：Wind 注：1代表被动去库（深蓝）、2代表主动补库（深红）、3代表被动补库（浅红色）

43、、4代表主动去库（浅蓝）11-1512-152-163-164-165-166-167-168-169-1610-1611-1612-162-173-174-175-176-177-178-179-1710-1711-1712-172-183-184-185-186-187-188-189-1810-1811-1812-182-193-194-195-193441111121121212444433334314223441441314222121112221243443444334412222214432133311221244221223443334444443212334321313311

44、123123312134433413342133244413334313314313443444223414444441213234432411314222134343434241211213414221224212412321424124413122412111314344414443344131122411424443412233323112334113333341441342121331312222234444312443331221223441333411424132112233444412334213222333441332141311124111233413123324112232

45、334441344442414423423233313423444113322443441313441113343212222124313342314132314231342442221212222233444312443313224411441324342131411222223343242443112333341241313324424134322223413433434214314434421313242414433124233223444443414122333331234441424414113231314344441233232414321312441414434211211224

46、3443443331341414314441314243443142322143114213444143333312444114234231222331134423324133334314313444114241444222232134333222233334324314411114112221221334344133441124344444313442111143433242221222314234134444344413132被动补库主动去库主动去库被动去库主动补库分行业库存周期煤炭开采和洗选业 石油和天然气开采业 黑色金属矿采选业上游 有色金属矿采选业 非金属矿采选业开采专业及辅助性活动

47、 其他采矿业造纸及纸制品业石油、煤炭及其他燃料加工业 化学原料及化学制品制造业中游 化学纤维制造业 橡胶和塑料制品业 非金属矿物制品业黑色金属冶炼及压延加工业 有色金属冶炼及压延加工业 农副食品加工业纺织业木材加工及木、竹、藤、棕、草制品业 家具制造业下游 医药制造业通用设备制造业 专用设备制造业 汽车制造电气机械及器材制造业宏观经济的库存周期库存周期图谱： 当前行业库存周期情况05宏观重要变量社融的研判数据来源：Wind，国泰君安证券研究社融的争论：快还是慢？社融的争论：松还是紧？100%35%30%25%20%15%10%5%0%1月平均(2003-2018) 上轨 下轨2019年9.76

48、%8.34%4.70% 5.42%2月3月4月5月11.18%6月13.49%7月14.52%8月9月10月11月12月平均(2003-90%2018) 上轨80% 下轨70%2019年64.95%60%60.33%50%50.02%40%43.64%37.32%30%24.26%20%21.02%10%0%1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月3303 ERP测算及市场展望34 /盈利周期ERP周期全A非金融两油视角01盈利领先ERP，2020年盈利修复将带动ERP修复。6080数据来源：Wind，国泰君安证券研究35 /1001201400%1%2%8%全A ERP全A非金融两油

49、归母净利增速（%，右）-607%-40-206%05%204%40预3%测区ERP的修复中性预计恢复至4.801中性预计，ERP将会伴随盈利修复至2010年以来均值附近（4.8 ），当前5.46 。-80数据来源：Wind，国泰君安证券研究36 /-3020701201701%0%2%3%4%6%5%7%8%全A ERP 2010年以来ERP均值2002以来ERP均值全A非金融两油归母净利增速（%，右）4.8%3.9%结合盈利和ERP的市场展望02数据来源：Wind，国泰君安证券研究。注：盈利增速为全A两非归母净利润增速。37 /三种情况GDP盈利增速ERPRfCase 1中性情形19Q36.

50、14.05.4%3.019Q46.114.15.2%3.020Q16.110.45%3.020Q26.016.64.8%3.0Case 2乐观情形19Q36.24.25.2%3.019Q46.214.64.7%3.020Q16.211.34.3%3.020Q26.117.63.9%3.0Case 3悲观情形19Q36.03.85.4%3.019Q46.013.55.2%3.020Q16.09.65.1%3.020Q25.915.75.1%3.0中性预计，至2020年年中，市场有望迎来上行机会。03一点澄清：GDP下行不影响企业盈利上行数据来源：Wind，国泰君安证券研究。注：ROE基于上证综指

51、，为整体法计算的平均收益率。为平抑周期性影响，处理过程中计算向前滚动4个季度算术平均值为当期值。R= 0.004938 /R= 0.0939-60%-40%-20%0%40%20%60%80%100%9%8%7%6%5%4%3%2%1%0%-1%-2%-3%-4%-5%EPS YOY（右）GDP YOY 对数(EPS YOY（右）) 线性(GDP YOY)2003339%2008-397%194318%1946-12%从美股视角看，GDP虽然趋势性下行，但企业盈利较稳定。核心逻辑在于：相较GDP，上市企业优质加杠杆实现超额收益。04 G2博弈视角下审视外部风险39 /全球层面，协同复苏转向协同

52、走弱01据Markit综合PMI指数，自2018年中，全球复苏转向协同走弱。全球前四大主要经济体，美/中/日/德，经济活动悉数回落，其中美国相对偏强，日/德相对偏弱。60585654525040482016-082018-022018-082019-02世界发达市场2017-022017-08新兴市场 中国 美国 日本德国数据来源：Wind，国泰君安证券研究全球层面，经济/政策层面的不确定性攀升01除经济周期性因素外，经济与政策层面的高度不确定性造成了严重的负面影响。包括，中美贸易摩擦/英国脱欧/新的政治与贸易摩擦（如日韩）/地缘政治, 美-伊问题/亚太地区稳定性/新兴市场国家尾部风险。数据来

53、源：Bloomberg，国泰君安证券研究41G2博弈，已经对全球制造业与风险资产表现造成了重创01出现上述局面，G2博弈带来的影响极为重大。加剧贸易摩擦，直接拖累全球制造业表现；带来的政治经济层面的不确定性增加推升了全球风险资产溢价。数据来源：Bloomberg，国泰君安证券研究42G2博弈分析演绎框架若干要点02双方都做好了面对“修昔底德”陷阱的长期准备，幻想短期结束博弈并不现实；美国选举进程决定短期博弈节奏、烈度；时间在中国一边，但挑战在于尽快有效地处置内部风险、为长期改革创新发展创造条 件。数据来源：国泰君安证券研究43美国经济景气联储政策选择资本市场表现政治选举进程处置内部风险社会/经

54、济稳定主权独立/领土完整改革/创新发展G2博弈演绎短期的进程与烈度 受到美国政治选举 进程的强烈影响。长期的“修昔底 德”陷阱难以避免。对于中国而言，长 期博弈获胜的关键 在于改革创新以获得持续发展而短期关键点反 而是要尽可能有效 地处置内部风险美国决策要点中国决策要点G2博弈分析演绎框架若干要点数据来源：国泰君安证券研究4402G2摩擦的长期性对于双方均无可避免短期走向主要受美国政治选举进程及需要所左右未来一年，不确定性仍高，烈度仍可能较大但是，“特朗普可能正在输掉贸易战”，因为：1）新增关税对美国内部经济的挫伤程度快速提升；2）经济、股市都会因此受损；3）这二者恰恰是Trump谋求连任的重

55、要“政绩”同时，时间站在中国一方，只要能够保持社会经济稳定、政治层面团结当务之急反而是解决内部隐患（如稳定楼市、处理债务、平息不安定因素），为改革/创新的发展之路解除后顾之忧。这种G2博弈格局之下，对于博弈要点要重新认识与看待：1）不论是美国经济、还是美股表现，反而与强硬的贸易政策主张形成“掣肘”；2）对于中国经济与风险资产，虽然面临复杂的局面，但是极端的情况（美国经济衰退、美股崩溃、G2博弈激化同时出现）的概 率可能并不大；3）中性的情景为：美国经济适度承压，美股适度承压，联储政策适度支持，G2博弈短期实质上趋于妥协；而中国需求托底政策 保持足够的定力，政策重心仍在解决内部隐患、为改革创新铺

56、路的路线上。G2博弈要点（1）：贸易战的“绩效”03实际上，关税政策无法有效改变美国经常项目赤字。从总量上看，贸易摩擦恶化总体福利；当新增的关税更多地涉及生活必需品，关税对本国居民福利的负效应将更为明显。数据来源：Bloomberg，国泰君安证券研究45G2博弈要点（2）：美国经济的基本盘03美国经济的基本盘就业、薪资、消费信心表现依然良好；若无外生冲击，很难出现短期快速恶化。经济基本盘，对于G2博弈的影响十分微妙：一方面是支撑，另一方面是掣肘。数据来源：Bloomberg，国泰君安证券研究46G2博弈要点（2）：美国经济的基本盘03虽然很大程度上受到外部影响，但美国近于倒挂的收益率曲线已经发

57、出了“衰退”的信号。考虑到强劲的劳动力-消费市场，导致近期倒挂的原因一定程度上被归结为当局“不切实际”的进一步升级贸易战的举措上。数据来源：Bloomberg，国泰君安证券研究47G2博弈要点（3）：面对加剧的风险，美股处境如何03预计未来12个月标普500盈利同比增速已回落至4.0%；同时，对应FWD-Pe为16.3，处于历史均值以上（但仍低于1std）。考虑盈利展望、估值匹配、利率水平，美股尚属正常数据来源：Bloomberg，国泰君安证券研究48G2博弈要点（3）：面对加剧的风险，美股处境如何03然而考虑到全球股票风险溢价的大幅抬升究竟是美股更加安全因而能够独善其身，还是面临的调整不足？

58、数据来源：Bloomberg，国泰君安证券研究49G2博弈要点（3）：到底谁为关税买单？03由于不含税的价格变动与关税相关性不大，我们看到，各个清单的含税价变动随着关税落地有明显上升。不含税ln(Price_t)-ln(Price_t-12)含税ln(Price_tax_t)-ln(Price_taxt- % )120.5不含税ln(Price_t)-ln(Price_t-12)%含税ln(Price_tax_t)-ln(Price_taxt-12)250.5测算税率(右)250.4测算税率(右)200.4200.30.3150.2150.20.1100.1100505-0.10-0.10数据

59、来源： USITC，USTR ，国泰君安证券研究50340亿清单商品关税落地前后，不含税价格变动趋势不变， 含税价格增速明显上升160亿清单商品关税落地前后，不含税价格变动趋势不变， 含税价格增速明显上升G2博弈要点（3）：美国加关税，影响自身通胀03由于不含税的价格变动与关税相关性不大，我们看到，各个清单的含税价变动随着关税落地有明显上升。2000亿清单商品关税落地前后，不含税价格变动趋 势不变，含税价格增速明显上升12111098765432数据来源： USITC，USTR ，国泰君安证券研究510.20.150.10.050-0.05-0.1不含税ln(Price_t)-ln(Price

60、_t-12)含税ln(Price_tax_t)-ln(Price_taxt-12)%测算税率(右)计量分析结果：关税税率每变化1个点，对不含税价格有0.18个正向影响，但统计上并不显著。关税税率每变化1个点，对含税价格的影 响是1.1个点，且统计上显著，再次证明 关税加征完全传导到最终消费品。关税税率每变化1个点，进口数量将下降2.4个点，进口金额约下降2.2个点。G2博弈要点（4）：联储的选择预防而非点火03联储降息为“预防性”。强调经济基本面数据，并保持“独立性”。过度的宽松预期并不恰当；更难以成为支撑当局极端政策与竞选诉求的“工具”。这意味着仅对重要的经济金融风险联储会予以 救助数据来源