A股市场策略：研究框架和在当前的应用

告|投资策略专题【天风策略丨A股市场策略】研究框架和在当前的应用2023年07月02日SACS10516090006SACS10518030001SACS10518070006SACS10520090003请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明122总量经济强相关的板块的研究框架和后续展望： (1)基本面决定趋势，流动性和利率是扰动。 (2)股债收益差择时模型介绍，以及触及-2X之后的走势复盘。 (3)总量经济强相关板块的β依赖于中长期贷款的回升力度。总量经济弱相关板块的研究框架和后续展望： 1)A股景气度高低决定相对收益高低。 (3)全球半导体周期决定了美股科技板块、国内半导体、科创板的β。 (4)全球半导体销售周期很大程度上取决于美国消费和制造业。 X标准差，。 (1)上市公司属性如何影响估值。 (3)长期维持高ROE需要很高的成长性，但分红可降低ROE对成长性的要求。 (4)低估值资产获得重估的两条路径：景气度提升、分红率提高。推荐4个相对高胜率的定量模型险提示：经济修复进度不及预期、国外流动性收紧超预期、海外其他不确定性风险、模型有效性风险后的信息披露和免责申明文之后的信息披露和免责申明31、总量经济强相关的板块的研究框架和后续展望2、总量经济弱相关的板块的研究框架和后续展望3、如何理解中国特色估值体系4、推荐4个相对高胜率的定量模型请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明4总量经济强相关的板块的研究框架和后续展望资料来源：Wind，天风证券研究所5股票市场是经济的晴雨表 中长期贷款余额:同比(左轴)万得全A：PETTM(右轴)除标，中长贷增加没有带来估值中枢大幅提升以外，其他时候，中长贷基本决定了A股整体的估值中枢向52002-062003-092004-122006-032007-062008-092009-122011-032012-062013-092014-122016-032017-062018-092019-122021-032022-0650资料来源：Wind，天风证券研究所6，也不一定能进股票市场资料来源：Wind，天风证券研究所7，与创业板也没有直接关系0收盘价：创业板指DR007：月均02016-012017-012018-012019-012020-012021-012022-01资料来源：Wind，天风证券研究所8多，也不一定能进股票市场资料来源：Wind，天风证券研究所9多，与创业板也没有直接关系0收盘价：创业板指M2:同比:-社会融资规模存量:同比2016-012017-012018-012019-012020-012021-012022-01资料来源：Wind，天风证券研究所10008产量：移动通信基站设备：累计同比(%)成长/Wind全A(右轴)76543210 (1)科技股的业绩波动 (或者说产业周期的波动)要远大于宏观因子的波动，因此，产业周期的起落是科技板块超额收益变化的更核心因素。 (2)利率上行或流动性收缩对没有业绩的高估值公司不利，但不影响产业向上趋势的科技股，比如典型案例包括：99-00年的纳斯达克(PC周期)、10年的中小板(智能手机周期)、13年的创业板 (移动互联周期)。资料来源：Wind，天风证券研究所11益差触及-2X标准差，市场逐步企稳。Wind12什么情况下股债收益差会大幅跌破-2X标准差——美股的经验dstd01990/011991/011992/011993/011994/011995/011996/011997/011998/011999/012000/012001/012002/012003/012004/012005/012006/012007/012008/011990/011991/011992/011993/011994/011995/011996/011997/011998/011999/012000/012001/012002/012003/012004/012005/012006/012007/012008/012009/012010/012011/012012/012013/012014/012015/012016/012017/012018/012019/012020/012021/012022/012023/01Wind131975/121976/121977/121978/121979/121980/121981/121982/121983/121984/121985/121986/121987/121988/121989/121975/121976/121977/121978/121979/121980/121981/121982/121983/121984/121985/121986/121987/121988/121989/121990/121991/121992/121993/121994/121995/121996/121997/121998/121999/122000/122001/122002/122003/122004/122005/122006/122007/122008/122009/122010/122012/122013/122014/122015/122016/122017/122018/122019/122020/122021/122022/1260030010008008.50%900700td500400200CEICwind14战期间，远离中心战场的美国进一步奠定了全球经济和产业技术领先地位。战后，为了形成对苏联的遏制，美国开始有计划地扶持日本进行经济重建，并将劳动密集型的纺织、钢铁等产业向外迁移。由此日本迅速完成战后重建，经济飞速增长，成为继英国、美国后的第三个“世界机等产业仍然具备全球竞争力。时间1945-1960年1961-1973年1974-1990年1991-2021年发展阶段战后恢复阶段高速增长阶段中速增长阶段低速增长阶段上升产业基础工业、能源重化工业技术密集型产业技术密集型产业和服务业代表行业煤炭、钢铁、电力钢铁、石化、汽车、家电汽车、精密机械、电子制造汽车、精密机械、消费服务业等金融环境政策性金融为主以间接融资为主以直接融资为主“金融大爆炸”与金融市场化改革平均GDP增速9.05%4.05%0.78%期末/期初人均GDP8.36倍6.38倍1.55倍平均出口/GDP8.9%11.0%13.5%平均通胀率6.06%5.22%0.35%期末城市化率27.8%75.9%77.4%91.8%期末汽车保有量135.4万2499.9万5769.8万7846.2万区间房价指数涨幅374.2%28.6%-28.6%期末M2/GDP65.7%81.1%118.7%265.1%期末东交所市值/GDP33.8%34.3%85.6%138.9%低速增长阶段(1990年以后)型的精密电子与材料等欲望社会、扩展性货币政策货币政策转向、房地产泡沫破灭：国内货币政策(87-90年连续加息)、产业政策(高增长阶段全球化战略带来的产业空心化问题)、日美贸易摩擦(广场协议)等因素叠加，随后进入漫长的泡沫杆，加剧了国内产业空心化的问题(但同时境外直接投资还在快速上升)；居和结构性改革措施。wind15萎缩CEICwind16萎缩•日本出口对GDP贡献•90年代以来东京都房价走势•日本股市市值与GDP••90年代以来日本政府部门大幅度加杠杆•日本直接境外投资•90年代以来日本私人部门融资需求Wind17股债收益差触及-2X标准差后，关键是板块和结构的选择：A股ROE正逐步探底，但今年很难开启一轮新的向上周期中长期贷款余额同比ROETTM：全部A股(剔除金融石油石化)33%28%28%23%18%13%8%20092010201120122013201420152016201720182019202020212022202313.0%12.0%11.0%10.0%9.0%8.0%7.0%6.0%Wind证券研究所19在没有全面刺激的情况下，ROE的上行周期需要全球经济出清后的共振比(%,MA3,右轴)美国零美国零售增速零售增速越南零越南零售增速Wind20全球共振去库存的背景下的2023年Wind21港股互联网港股互联网总量经济强相关板块的β仍然一般，需要找到行业格局变化的α股份行周期和制造Wind22总量经济强相关VS中长期贷款中长期贷款余额:同比(%)宝钢股份：PB2220201420152016201720182019202020212022202310.90.80.70.60.50.4Wind23中长期贷款余额:同比(%)江西铜业：PB中长期贷款余额:同比(%)江西铜业：PB总量经济强相关VS中长期贷款222020142015201620172018201920202021202220230.90.70.5Wind242014201520162014201520162017201820192020202120222023总量经济强相关VS中长期贷款中长期贷款余额:同比(左轴)东方雨虹：PE222045402520Wind25中长期贷款余额:同比(左轴)海螺水泥：PE20142015中长期贷款余额:同比(左轴)海螺水泥：PE2014201520162017201820192020202120222023总量经济强相关VS中长期贷款2220864Wind26中长期贷款余额:同比(左轴)万华化学：PE20142015201620172018中长期贷款余额:同比(左轴)万华化学：PE2014201520162017201820192020202120222023总量经济强相关VS中长期贷款00Wind27201420152016201720182019202020212014201520162017201820192020202120222023总量经济强相关VS中长期贷款中长期贷款余额:同比(%)荣盛石化：PB22206543210Wind2820142015201620172018201920202021202220232014201520162017201820192020202120222023总量经济强相关VS中长期贷款中长期贷款余额:同比(%)恒力石化：PB22206543210Wind29中长期贷款余额:同比(左轴)恒立液压：PE中长期贷款余额:同比(左轴)恒立液压：PE总量经济强相关VS中长期贷款002014201520162017201820192020202120222023Wind30中长期贷款余额:同比(左轴)欧派家居：PE2014201520162017201820192020202120222023中长期贷款余额:同比(左轴)欧派家居：PE2014201520162017201820192020202120222023总量经济强相关VS中长期贷款50Wind31201420152014201520162017201820192020202120222023总量经济强相关VS中长期贷款中长期贷款余额:同比(左轴)老板电器：PE0Wind32中长期贷款余额:同比(左轴)贵州茅台：PE中长期贷款余额:同比(左轴)贵州茅台：PE总量经济强相关VS中长期贷款222020142015201620172018201920202021202220237004020Wind33总量经济强相关VS中长期贷款中长期贷款余额:同比(左轴)美的集团：PE22202520552014201520162017201820192020202120222023Wind34总量经济强相关VS中长期贷款中长期贷款余额:同比(左轴)伊利股份：PE22202014201520162017201820192020202120222023402520Wind35总量经济强相关VS中长期贷款中长期贷款余额:同比(左轴)青岛啤酒：PE22202014201520162017201820192020202120222023705045402520免责申明36总量经济弱相关板块的研究框架和后续展望A股：景气度高低决定相对收益高低年份1992199319941995199619971998199920002001第1组(增速最高)-第2组-第3组-7第4组-8第5组-第6组-第7组-16第8组-第9组-78第10组(增速最低)-年份2002200320042005200620072008200920102011第1组(增速最高)第2组第3组第4组第5组第6组第7组第8组第9组6第10组(增速最低)年份2012201320142015201620172018201920202021第1组(增速最高)78第2组3第3组9第4组0第5组第6组2第7组9第8组7第9组8第10组(增速最低)Wind37Wind384月决断：中间看“现实”，两头看“预期”低PB分位数策略景气度投资策略低PB分位数策略Wind证券研究所394月决断：中间定价“现实”，两头定价“预期”面”，反应的是市场驱动力的变化。从指标与涨幅的相关系数结果来看：①【增速】的季度有效性(较强)：二季度>三季度>四季度>>一季度②【ROE】的季度有效性(较弱)：二季度>四季度>三季度>>一季度③【股息率】的季度有效性(较弱)：四季度>>三季度>一季度>>二季度④【PB估值】的季度有效性(较弱)：一季度>四季度>>三季度>>二季度指标与涨幅相关系数ROE扣非增速收增速利率股息率期初PE期初PB期初PE分位期初PB分位2005-2022年0.114度度0.1080.1500.121度0.134数据处理方法：①将全市场所有标的的季度财务指标与季度涨跌幅作相关系数统计(统一剔除各个财务指标前10%和后10%的标的)，Q1指标对应Q1涨幅，以此类推。ROETTM代表指标越高时涨幅越大，指标越有效。PEPBTTMLF，表格中，估值的相关系数均为原始值，没有取相反数，即负相关系数越大代表低估值越有效、正相关系数越大代表高估值越有效。00.250.220.2000.250.220.200.170.150.120.100.070.050.020.0004月决断：中间定价“现实”，两头定价“预期”Q1Q1均值0均值0.0712500755025007550250025扣非增与季均值0.150速扣非增与季均值0.150速Q22000200520102015202020Q30Q35050均值0.13450505涨幅的相关系数020002005201020155050均值0.13450505涨幅的相关系数00.250.220.200.170.150.120.100.070.05度0.02度0.0005050505050Q4Q4均值0.098200020052010201520202200020052010201520202025一季度“最不基本面”，二三季度“最基本面”分组05Q106Q107Q108Q109Q110Q111Q112Q113Q114Q115Q116Q117Q118Q119Q120Q121Q122Q1第1组2第2组03第3组794第4组2第5组02第6组第7组第8组第9组第10组分组05Q206Q207Q208Q209Q210Q211Q212Q213Q214Q215Q216Q217Q218Q219Q220Q221Q222Q2第1组第2组9第3组08第4组6第5组第6组0第7组2第8组第9组第10组分组05Q306Q307Q308Q309Q310Q311Q312Q313Q314Q315Q316Q317Q318Q319Q320Q321Q322Q3第1组9第2组0第3组11第4组第5组4第6组第7组第8组6第9组2第10组【Q1/Q2/Q3扣非增速】分组与每组季度涨幅(第1组到第10组，增速由高到低，表中数值为每组季度涨幅中位数，%)资料来源：Wind，天风证券研究所1Wind42TMT决断：13和19年的经验从13和19年TMT内部板块的表现来看，同样存在4月决断的特征：以申万一级行业来看，两个年份1-4月均实现了TMT板子以外，其他三个行业都明显跑赢大盘。Wind43TMT决断：13和19年的经验Wind44电子电子通信计算计算机传媒Wind45TMT细分行业表现情况Wind46AI龙头业绩情况Wind47每一轮全球半导体上行周期，都可能有TMT的机会 全球半导体:销售额:当月同比半导体:销售额:全球:三个月移动平均值:同比(%)新一轮科技产业周期的催化来自——人工智能、智能汽车、数字经济等全球半导体周期平均时长为45个月-3039M36M53M38M4639M36M53M38M46M47M44M77M设备PE全球半导体:销售同比(%，右轴)趋势行情取决于全球半导体产业周期美股科技行业长期的估美股科技行业长期的估值走势与半导体周期同步.000-60全球全球半导体:销售同比(%，右轴)140从美股过去50年历史看，科技行业的估值变化，跟随的是科技产业周期(半导体周期)——产业增速向上，则提估值；产业增速向下，则杀估值。60.0040.0200硬件与设备PE资料来源：Wind，天风证券研究所48但随着产业成熟度提升，利率对估值定价作用得到强化 (类似70年代的“漂亮50”)行情的决定因素，但会影响短期波动.0 PE美国:国债收益率:10年(%,右轴)美美股科技行业估值波动与利率走势关系不显著0.0 PE美国:国债收益率:10年(%,右轴)0资料来源：Wind，天风证券研究所49全球半导体周期VS科创50Wind全球半导体周期VS科创50全球半导体周期决定了国内半导体板块的β半导体:销售额:全球:MA3:同比(%)中国半导体:销售同比(%，左轴)申万半导体指数(对数坐标，右轴)000500-30申万半导体指数的周期波动也跟随半导体销，但指数拐点要更早一些Wind51全球半导体周期决定了科创板的β全球半导体周期VS科创50Wind52周期很大程度上取决于美国消费和制造业半导体:销售额:合计:当月同比(%)美国:零售和食品服务销售额:总计:季调:同比(%,MA3,右轴)全球半导体周期VS美国消费数据(7.0)全球半导体周期VS美国消费数据Wind全球半导体周期VS美国消费数据产品和家电的零售增速已经率先大幅回落Wind54产品和家电的零售增速已经率先大幅回落美国:零售和食品服务销售额:总计:季调:同比美国:零售和食品服务销售额:电子和家用电器店:季调:同比8000 2019-022019-062019-102020-022020-062020-102021-022021-062021-102022-022022-062022-102023-02Wind5550-5库存:家具、家用装饰、电子和家用电器店:季调:同比8.21993-011995-071998-012000-072003-012005-072008-012010-072013-012015-072018-012020-072023-01Wind56售周期很大程度上取决于美国消费和制造业半导体:销售额:合计:当月同比(%)美国:制造业PMI(MA3，右轴)全球半导体周期全球半导体周期VS美国制造业PMI.0.0Wind57美国消费如果能尽快出清就更好，目前美国的超额储蓄还能坚持到Q350红皮书商业零售销售:周同比美国:零售和食品服务销售额:总计:同比全球半导体周期VS美国消费数据Wind全球半导体周期VS美国消费数据美国消费如果能尽快出清就更好，目前美国的超额储蓄或还能坚持到Q3Wind593,2008002001.费半指数周期波动跟随半导体销售周期2.指数周期拐点领先半导体周期1-2个季度003,2008002001.费半指数周期波动跟随半导体销售周期2.指数周期拐点领先半导体周期1-2个季度00费城半导体指数领先全球半导体销售周期1-2个季度-10-50半导体:销售额:全球:MA3:同比(%)费城半导体指数(对数坐标，右轴)Wind60费城半导体指数领先全球半导体销售周期1-2个季度周期低点周期高点->周期高点]涨幅/%半导体销售费半指数指数领先/月半导体销售费半指数指数领先/月费半指数轮107轮00-0800-03555轮01-0901-09004-0604-015轮05-0705-04306-0706-025轮09-022008-12210-03轮12-01114-0215-06-16轮16-0516-02317-0818-06-10轮19-062018-12621-082021-12轮23-032022-105-----Wind61趋势性上行区间最多2013年以来、医疗服务、军工电子、新能源车、光伏、半导体为2019年以来)出现单日涨跌幅<-5%(万得全A涨跌幅>-3%，剔除大盘下跌导致行业的大幅下跌)的情况。•从历史回顾来看，成长板块的历史单日大跌往往容易发生在股价上行区间中。我们按照股价的区间高点划分上行区间、拐点附近(股价拐点+-14天)、下行区间，通过统计结果可以看出，上行区间发生单日大跌的占比在50%附近，远高于拐点附近和下行区间。而从行业来看，除了医疗服务、军工电子以外，其他行业发生大跌出现在上行区间的情况都远远高于其他区间。跌超过5%的次数发生在股价上行区间发生在股价拐点区间发生在股价下行区间费电子624戏Ⅱ8512IT服务Ⅱ506PCB53111115子30124211能源车2200100%47.38%15.79%36.84%Wind62从拐点区间大跌点可以看出，基本面/产业趋势是决定大跌后走势的决定因素•而进一步观察股价拐点区间的大跌点可以发现，基本都对应着产业周期或者基本面的拐点，这也表明基本面/产业周期是决定后续股价走势的重要因素。因此，在产业趋势/基本面趋势良好的时候，大跌并不影响超额收益的获得，比如在股价上行区间出现的大跌点是最多的。而随着基本面拐点来临或者产业周期的结束，大跌之后可能就很难继续获得超额收益了。拐点区间出现大跌时间基本面情况消费电子23全球半导体销售周期见顶，商誉减值下消费电子业绩18年转负消费电子28游戏1520年下半年版号发放再度放缓15业绩增速从Q2的20%以上回落至个位数导体3全球半导体销售见顶18药品集采常态化下，价格下滑业绩预期有所下调22244815/1保谈判引发价格下跌恐慌，以海外市场为主的CXO公司被部分列入美国实体清单，引发业绩下滑进一步担忧15204电子26流动性收紧，叠加美国对华态度缓和，一季报低于市场预期8光伏指数31光伏产能充分释放，短期产能相对需求过剩，行业成长性走弱；同时美国启动对以色列光伏公司调查，引发市场担忧，光伏产品出海进度趋缓新能源车16新能源车销量迅速回落，叠加上游矿产资源价格上行挤压利润空间，新能源车销量和营收增速迅速回落Wind63从大跌原因来看，事件、情绪冲击最多，占比接近70%块大跌当日大跌原因5个交易日20个交易日60个交易日基本面预期流动性环境情绪冲击超额收益超额收益超额收益消费电子-5.81-3.51√3.031.11-7.50-4.5317.436.75-7.06-6.67√0.71-0.230.67-0.120.00-0.14-6.12-4.09√-1.18-1.6411.936.4842.0413.11-5.16-2.38√4.22-4.3616.643.1710.3216.55-5.77-3.92√-6.01-8.53-21.29-12.82-18.64-13.35-5.39-5.27√-3.95-3.097.445.2538.2317.69IT务2014/12/22-7.42-5.39√-1.51-1.9720.2514.8077.4948.56-5.38-2.60√6.27-2.3031.1517.68-2.433.802019/3/13-5.79-4.24√-1.27-4.030.10-6.05-14.73-9.842023/4/10-5.69-4.89√-0.83-1.75-8.48-5.072.026.542023/4/21-6.57-4.24√-2.89-2.72-8.54-5.276.638.94游戏2013/10/22-5.05-3.95√-5.51-1.64-2.520.014.9912.422019/3/14-5.20-3.44√5.560.770.82-7.09-17.28-14.312023/4/10-6.76-5.96√2.371.4514.0517.4519.4623.982023/4/27-6.95-7.28√6.746.426.107.6710.4511.282023/5/12-5.46-4.25√-0.46-1.1811.7612.4910.8010.73半导体2019/3/14-5.18-3.42√3.52-1.270.64-7.27-2.750.22-5.23-3.70√-4.92-1.146.3612.0013.7316.052019/5/24-5.28-5.01√5.934.055.22-0.9720.1715.83-5.43-4.17√-7.03-6.67-5.57-4.6616.9214.56-5.26-3.55√-0.37-2.37-1.13-1.4022.0817.082020/2/26-8.38-6.54√-11.45-13.96-23.43-14.96-13.74-8.44-5.06-3.54√6.384.7417.2812.2956.6329.362020/7/15-5.69-3.80√-7.09-6.52-8.80-7.35-16.27-16.062020/11/11-5.85-4.57√0.46-0.212.101.792.541.722021/3/9-5.28-2.91√-3.07-5.7011.437.6625.0615.542021/5/7-5.58-4.37√2.690.4612.896.4155.2647.832021/7/13-5.83-6.24√√0.730.463.973.89-8.85-7.03PCB2020/2/26-8.93-7.09√-4.83-7.34-17.86-9.40-15.57-10.272020/5/18-5.59-5.46√-6.02-5.16-2.86-5.051.01-19.522023/4/21-5.60-3.26√-7.96-7.79-11.89-8.61-3.27-0.95医疗服务2020/11/18-5.51-5.50√-2.49-2.6712.3212.3247.6038.47光伏指数2020/12/29-6.46-5.91√5.61-0.443.93-2.47-8.87-8.58-5.39-3.56√1.72-0.555.044.944.032.92新能源车2020/12/29-4.89-4.35√12.386.3414.648.25-7.66-7.37-4.12-2.30√-2.48-1.304.644.55-3.12-4.23Wind64大跌后阶段性见底的时间在7-30个交易日左右从调整的时间来看，除了医疗服务以外，大部分板块的阶段性调整见底的交易日都在7-30个左右。本面下跌平均天数情绪面下跌平均天数费电子11.50IT服务11.75-6.4013.59.56PCB24.00-子--能源车8114.0710.60Wind65，短期内基本面预期带来的冲击可能会更大一些从后续走势来看在由基本面担忧冲击导致的大跌情况，往往在短期内(5个交易日后)跑输的幅度，要比流动性、情绪冲击的幅度要更大一些；但在中期层面(60个交易日后)，基本面担忧冲击后的平均超额收益，要高于流动性、情绪冲击的情况。这主要是源于，在面临基本面担忧冲击时，市场可能会担心产业周期的结束，但在中期层面一旦基本面担忧被证伪，产业周期继续展开，这时候超额收益会表现的更强。在股价和产业的上行趋势中，诱发单日暴跌5%以上的原因后平均0个交易日后平均60个交易日后平均收益收益额收益短期基本面因素-2.95-2.521.771.9111.257.000.79-1.603.371.489.126.62Wind66的情况核心结论：1、成长赛道单日大跌超过5%，大多发生在股价上行周期。2、如果单日大跌后，股价马上见顶，往往是伴随有产业周期结束的信号。3、短期基本面预期波动导致的单日大跌超过5%以后，股价调整的时间和幅度较大。4、流动性、情绪、事件冲击导致的单日大跌超过5%以后，股价很快会反弹。5、2023.6.21的大跌，触发因素更多是减持、传统业务较差等情绪和事件性冲击，但是没有基本面短期证伪或者产业周期结束的信号，因此大概率不是见顶的信号，也很可能不会有太长时间和太大幅度的调整。请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明67如何理解中国特色估值体系•2018年之后，按企业属性分，全样本估值水平中位数排序稳定为：外资＞民营企业＞央企＞国企＞公众企业＞地方国企。早年上市公司数量不多、结构偏向传统行业，国企的估值水平曾高于非国企(如2005年)。图表：各类型上市公司历年市盈率(PETTM)资料来源：Wind，天风证券研究所68新增上市公司数量(忽略退市)2005年2006年2007新增上市公司数量(忽略退市)2005年2006年2007年2008年2009年2010年-2011年2012年2013年2014年2015年2016年22017年2018年2019年2020年2021年2022年截止10月74•2009年末的34.1%大幅上升至2022年的63.2%；且上市公司在行业分布上更多由传统行业向消费、科技行业等相对高图表：各类型上市公司数量占比(22年截止10月末)100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%2005年2006年2007年2008年2009年2010年2011年2012年2013年2014年2015年2016年2017年2018年2019年2020年2021年2022年地方国有企业中央国有企业公众企业集体企业民营企业外资企业其他企业资料来源：Wind，天风证券研究所69资料来源：Wind，天风证券研究所70资料来源：Wind，天风证券研究所7112.0%各国各行业年化收益率 (1973-2022年)各国各行业ROE平均值y12.0%各国各行业年化收益率 (1973-2022年)各国各行业ROE平均值y=0.3339x+0.0187R²=0.3111.0%10.0%9.0%8.0%7.0%6.0%5.0%4.0%3.0%长期高收益来自稳定且高的ROEOE续增长假设下：长期收益率=利润涨幅+股息率=ROE*(1-分红比例)+分红比例/PE德:科技法:基本材料法:工业美:卫生保健法:科技法:卫生保健法:可选英:工业法:能源英:能源英:可选美:金融德:卫生保健日:卫生保健英:电信日:必选日:可选英:公用事业美:电信美:公用事业日:电信 法:金融英:金融美:可选德:可选英:科技德:基本材料美:能源英:基本材料法:必选德:金融日:工业英:必选美:工业德:公用事业美:基本材料德:工业德:必选美:科技美:必选日:科技日:基本材料 (1973-2022年)2.0%5.0%7.0%9.0%11.0%13.0%15.0%17.0%19.0%21.0%23.0%资料来源：Wind，天风证券研究所7215.0%13.0%11.0%9.0%7.0%5.0%房地产电子元件15.0%13.0%11.0%