全球大类资产配置策略分析报告：看好黄金和AI应用

证

券研究报告

策略动态报告看好黄金和AI应用——全球大类资产配置策略发布日期：2025年03月06日摘要•核心观点：2月A股和港股表现较好，美股表现不佳，债券平平，黄金、有色和豆粕表现较好，石油表现不佳。预测2024Q4万得全A和万得全A非金融的ROE为7.16%和6.23%（预测2025Q1分别为7.06%和6.18%），分析师预期相比上月下调；2024Q3的ROETTM为7.77%和6.94%。基于三周期（库存周期+产能周期+人口周期）对万得全A指数2025Q1的内在价值估计为5,289点区间(2025Q2为5,343点)；预测美国GDP同比高点在2025Q1，预测日本GDP同比的高点在2025Q2，预测欧元区GDP同比高点在2025Q2，预测日元相对美元的弱势将好转，预测欧元未来或相对美元强势；预测美元计价的黄金将继续走强。Deep

seek开源周启示人工智能由堆算力向优化算法演进，看好AI应用。••全球大类资产表现与康波视角下的周期定位：2月A股和港股表现较好，美股表现不佳，债券平平，黄金、有色和豆粕表现较好，石油表现不佳。当前处于康波萧条期，下一轮康波周期的复苏大概率由人工智能引领；人口因素对股市的负面影响从2015年开始变得比较显著，且作用逐渐增强；中国产能利用率从2021年下降；库存周期从2023Q2见底回升，但受制于康波、人口和产能周期的下行压制，PPI回升较弱，当前已经接近上行周期的尾声。基本面和资产价格展望：按照自下而上的分析师预期加总，预测2024Q4万得全A和万得全A非金融的ROE为7.16%和6.23%（预测2025Q1分别为7.06%和6.18%），分析师预期相比上月下调；2024Q3的ROETTM为7.77%和6.94%。基于三周期（库存周期+产能周期+人口周期）对万得全A指数2025Q1的内在价值估计为5,289点区间(2025Q2为5,343点)；预测A股价值于2025Q3进入下行阶段。中国十年期国债利率偏离了历史周期规律。预测美国GDP同比高点在2025Q1，预测日本GDP同比的高点在2025Q2，预测欧元区GDP同比高点在2025Q2，预测日元相对美元的弱势将好转，预测欧元未来或相对美元强势；预测美元计价的黄金将继续走强。•全球多资产配置策略组合跟踪：全球多资产配置绝对收益@低风险组合，本周回报0.16%，本月回报0.16%，今年以来相对中债（总财富）指数超额收益0.39%；全球多资产配置绝对收益@中高风险组合，本周回报0.29%，本月回报0.29%，今年以来相对万得FOF指数超额收益0.87%。•

A股行业和风格轮动@相对收益：基于财务报表、分析师预期和行业中观数据构建行业景气度指标，农林牧渔、有色金属、通信和银行的景气度比较高。消费者服务和综合的关注度从高位下降；最近一周“有色金属”、“建材”、“商贸零售”、“房地产”和“通信”行业的机构关注度在提升。通信、传媒、计算机、家电、汽车、商贸零售、机械行业处于触发拥挤指标阈值的状态（流动性、成分股一致性），并处于持续拥挤状态；近期整体拥挤信号和拥挤行业数量低位抬升。2提纲

全球大类资产表现与周期定位•

全球大类资产配置策略组合表现•

A股行业和风格轮动组合表现•

风险提示3全球大类资产表现与周期定位•

全球大类资产表现与周期定位

全球大类资产表现•

康波视角下的周期定位•

基本面和资产价格展望4全球大类资产表现图表：全球大类资产近期表现资料：Wind，中信建投

2月A股和港股表现较好，美股表现不佳，债券平平，黄金、有色和豆粕表现较好，石油表现不佳。5全球大类资产表现与周期定位•

全球大类资产表现与周期定位•

全球大类资产表现

康波视角下的周期定位•

基本面和资产价格展望6康波视角下的周期定位图表：历史上的五轮康波周期衰退期1815-1825（10年）衰退期1866-1873（7年）衰退期1920-1929（9年）衰退期1966-1973（7年）衰退期2008-2020（12年）回升期1883-1892

1892-19139年）

（21年）繁荣期繁荣期1948-1966（18年）回升期1982-1991

1991-2008（9年）

（17年）萧条期

萧条期繁荣期繁荣期1782-1802（20年）回升期

繁荣期1836-1845

1845-1866（9年）

（21年）萧条期1825-1836回升期1937-1948（11年）回升期？（萧条期1929-19378年）萧条期1873-1883（10年）1973-1982（9年）2020-？（11年）（注：1913-1920为一战1931-1945为二战注：1802-1815为拿破仑战争C

hatGPTAGI钢铁和铁路（47年）汽车和电子计算机信息技术电气和重化工业纺织和蒸汽机技术（56年）（43年）？（63年）资料：荷兰经济学家雅各布·范·杜因，中信建投

生产力决定生产关系。过去两百年历史进步的主要动力靠科技-生产力突破，周期繁荣阶段一般经历13至20年，衰退阶段经历8至11年，萧条阶段经历7至10年，回升阶段经历10至20年，一个完整的康波周期在40年至60年之间。

人工智能或引领下一轮智能化的康波周期。7康波视角下的周期定位•

Deep

seek开源周的启示：人工智能由堆算力向优化算法演进•2025年2月24日，Deepseek以一场别开生面的活动拉开了其开源周的序幕，每天都为开发者和研究者带来新的惊喜。从第一天优化

GPU内核以处理可变长度序列的FlashMLA，到第二天解决混合专家（MoE）模型通信问题的

DeepEP；从第三天引入

FP8矩阵乘法的

DeepGEMM，到第四天探索的并行策略，再到第五天简化数据访问的

3FSThruster，这些工具和技术的发布为

AI领域注入了新的活力。••FlashMLA：FlashMLA的独特之处在于其对BF16（Brain

Float

16）格式的支持以及采用64块大小的分页KV缓存。这些特性极大地降低了延迟，提高了吞吐量，使其非常适用于实时AI应用。对于开发者而言，这意味着在处理复杂、动态数据集时，可以获得更快的训练和推理速度。DeepEP：MoE

模型是

AI架构中的佼佼者，它通过将任务分配给专门的

“专家”

模型，有效提升了效率和性能。但在训练和运行过程中，该模型需要节点之间进行无缝通信，这既包括单台机器内部（节点内）的通信，也涵盖多台机器之间（节点间）的通信。DeepEP采用优化的全对全通信方式，成功解决了这一难题，确保数据能够流畅、快速地传输。DeepEP还利用NVLink和RDMA等前沿技术，支持节点内和节点间的连接。NVLink是

NVIDIA的高速互连技术，RDMA则能降低数据传输延迟，对于大规模

AI系统而言，它们是提升性能的关键。DeepEP不仅实现了节点连接，还对数据在节点间的传输进行了优化。它包含用于训练和推理预填充的高吞吐量内核，以及用于推理解码的低延迟内核。简单来说，在训练过程中，高吞吐量内核能够快速处理大批量数据，加速模型的学习进程；在实时推理阶段，低延迟内核则能确保系统迅速响应。DeepEP的原生

FP8（FloatingPoint8）调度支持是一大亮点。FP8是一种新型数据格式，它能够减少内存使用并加快计算速度，非常适合大规模

AI模型。DeepSeek

将这一特性融入

DeepEP，为该库在未来

AI硬件和算法发展中奠定了坚实基础。DeepEP还提供灵活的

GPU资源控制功能，允许开发者重叠计算和通信任务。这意味着

GPU在进行计算的同时，可以同步进行数据的发送或接收，减少了设备的空闲时间，提高了整体性能。•DeepGEMM：在

AI

模型不断追求更大规模、更高性能的今天，矩阵乘法运算的优化至关重要。GEMM作为深度学习计算的核心操作，其效率直接影响模型的训练速度和推理效果。而

DeepGEMM的设计独具匠心，它不仅适用于密集型矩阵乘法，还能完美适配混合专家（MoE）架构下的

GEMM运算。FP8作为一种前沿的数据格式，在降低内存使用和提升计算速度方面具有显著优势。随着

AI模型规模呈指数级增长，对计算资源的需求也越来越高，传统的数据格式在处理大规模数据时显得力不从心。而

FP8的出现，为解决这一难题提供了新的思路。DeepGEMM借助

FP8数据格式，在存储数据时占用更少的内存空间，这意味着在相同的硬件条件下，可以处理更大规模的数据。同时，FP8格式的计算速度更快，能够有效缩短模型的训练时间和推理延迟。8康波视角下的周期定位•

Deep

seek开源周的启示：人工智能由堆算力向优化算法演进•DualPipe和EPLB：在训练大规模模型时，我们通常会将模型拆分成多个部分，并分配到不同的GPU上进行处理。然而，传统的管道并行性方式往往存在“气泡”问题，即某些GPU在等待其他GPU完成任务时会处于空闲状态。这不仅造成了时间的浪费，还降低了整体训练效率。而DualPipe则巧妙地解决了这一问题。它采用了双向管道并行性算法，实现了计算与通信阶段的重叠。当一个GPU在进行计算时，另一个GPU可以同时发送数据。这种设计使得所有GPU都能保持忙碌状态，从而大大减少了空闲时间，提升了整体训练速度。更为令人惊叹的是，DualPipe在跨节点通信方面同样表现出色。在训练过程中，当多个机器（节点）需要相互通信时，通信延迟往往会成为一大瓶颈。而DualPipe则通过并行执行通信与计算，有效地解决了这一问题。这使得在训练像DeepSeek-V3或R1这样的复杂模型时，能够显著减少通信延迟，提升训练效率。EPLB（Expert-Parallel

Load

Balancer）工具专为Mixture-of-Experts（MoE）模型设计，旨在解决MoE模型在训练过程中的负载均衡问题。MoE模型是一种由多个“专家”组成的模型架构，每个专家都擅长处理特定的任务。在训练过程中，一个门控机制会根据输入数据选择最合适的专家进行处理。这种架构虽然灵活且高效，但在扩展到多个设备时却面临着巨大的挑战。由于不同专家之间的计算量差异巨大，这往往导致某些GPU过载，而另一些则处于空闲状态。EPLB的出现正好解决了这一问题。它能够动态地调整专家在设备上的分配，确保每个设备都能承载适量的计算任务。这不仅避免了GPU的过载和空闲问题，还显著提升了训练吞吐量，降低了瓶颈。对于训练大规模MoE模型的开发者来说，EPLB无疑是一款不可或缺的利器。它不仅简化了训练过程，还提升了训练效率，使得开发者能够更加专注于模型的优化和算法的改进。•3FS：3FS，简单来说，是

DeepSeek

开发的一款高性能并行文件系统，旨在大幅提升数据访问速度。在大规模

AI项目或处理海量大数据时，数据读取与运用的速度往往决定了项目的命运。3FS就像是给数据操作安装了火箭助推器，让数据能够快速流转。无论是为数据需求量巨大的

AI模型提供数据，还是处理庞大的数据集，3FS都能确保用户无需漫长等待文件加载。它的适用范围极为广泛，AI研究人员可以借助它缩短模型训练时间，大数据工程师能迅速预处理海量信息，甚至游戏开发者在处理大量游戏资源时也能从中受益。只要是受困于缓慢数据访问的用户，3FS都有可能成为解决问题的关键。9康波视角下的周期定位•

Deep

seek开源周的启示：人工智能由堆算力向优化算法演进••DeepSeek-V3/R1

推理系统核心策略解析：（一）跨节点专家并行（Cross-Node

Expert

Parallelism，EP）：实现高效扩展跨节点专家并行（EP）是

DeepSeek-V3/R1推理系统的重要策略之一，尤其适用于像

DeepSeek-V3这种拥有庞大参数的混合专家（MoE）模型。以

DeepSeek-V3为例，它拥有

6710亿参数，每个

token会激活

370亿参数。在处理大规模任务时，EP将工作负载分散到多个节点上，这些节点通常由

H800GPU

组成集群。每个

GPU负责处理模型中一部分

“专家”

的计算任务，这样一来，系统就能够在不超出硬件负载的情况下处理更大的批次任务。这种并行方式极大地提高了系统的吞吐量。由于

GPU擅长矩阵计算，EP让它们能够更高效地发挥这一优势。同时，EP还通过分散负载降低了每个

GPU的内存需求，从而有效减少了延迟。根据

DeepSeek在

GitHub仓库中的数据，该系统每个

H800节点每秒能够处理73,700个输入

token和

14,800个输出

token，这一速度在生产级大语言模型中堪称顶尖水平。••（二）计算

-通信重叠（Computation-Communication

Overlap）：实现高效多任务处理尽管

EP带来了诸多优势，但它也带来了跨节点通信的挑战。当多个GPU之间需要相互传输数据时，如果处理不当，就会导致系统运行速度下降。DeepSeek

通过计算

-通信重叠的策略来解决这一问题。简单来说，就是让系统在进行计算的同时进行数据传输，如同在做饭的同时打电话，充分利用时间资源，减少系统的空闲时间。DeepSeek的团队对这一工作流程进行了精细优化，使其接近完美状态。他们在

profile-data仓库中分享了更多关于这一技术的详细信息。通过计算

-通信重叠，系统能够确保

GPU始终处于忙碌状态，提高了整体效率，使得吞吐量保持在较高水平。（三）负载均衡（Load

Balancing）：确保系统公平高效运行负载均衡是

DeepSeek-V3/R1推理系统中不可或缺的一部分。在使用数据并行（DP）和

EP在多个节点上运行系统时，很容易出现负载不均衡的情况。例如，某些

GPU可能会收到大量请求，而其他

GPU则处于闲置状态，这会严重影响系统的整体性能，形成瓶颈。为了解决这一问题，DeepSeek通过平衡计算和通信负载来确保所有

GPU都能合理分担工作。他们主要解决了两个关键问题：请求数量不均衡和序列长度差异。对于与

KVCache使用相关的核心注意力计算，DeepSeek

确保每个

GPU都能得到公平的工作量分配；对于调度发送负载，他们使每个

GPU处理的输入token数量相等。通过这些措施，系统能够实现资源的最大化利用，避免任何一个

GPU过度负载，从而保证整个系统稳定、高效地运行。10康波视角下的周期定位图表：中国人口（百万人）人

口

数

:年

龄

:0-14（

真

实

）人

口

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:年

龄

:15-64（

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测

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劳

动

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(25-55，

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，

右

轴

)人

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:年

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:0-14（

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:65及

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）核

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动

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(25-55，

预

测

，

右

轴

)1,200.001,000.00800.00600.00400.00200.000.002013,

1,010.412014,

763.492017,

699.53资料：wind，中信建投

我国劳动年龄人口（15-59岁，含不满60周岁）人数的高点在2013年，为1,010.41百万人，预测劳动年龄人口先上行到2026年，然后再持续下降到2050年；就业人员的高点在2014年，为763.49百万人；核心劳动力（25-55岁）人数的高点在2017年，699.53百万人，预测核心劳动力人数持续下降到2050年。

人口因素对股市的负面影响从2015年开始变得比较显著，且作用逐渐增强。11康波视角下的周期定位图表：中国产能利用率与产能周期中国:工业产能利用率:当季值中国:产能利用率:制造业:当季值中国:产能利用率:采矿业:当季值产能周期80.0078.0076.0074.0072.0070.0068.0066.0064.0062.0060.000.00060.00040.00020-0.0002-0.0004-0.0006资料：wind，中信建投

中国产能利用率从2021年下降。12康波视角下的周期定位图表：中国PPI与库存周期中国:PPI:全部工业品:当月同比库存周期15.0010.005.000.00080.00060.00040.000200.00-0.0002-0.0004-0.0006-0.0008-5.00-10.00资料：wind，中信建投

本轮库存周期从2023Q2见底回升，但受制于康波、人口和产能周期的下行压制，本轮PPI回升较弱，当前已经接近上行周期的尾声。13全球大类资产表现与周期定位•

全球大类资产表现与周期定位•

全球大类资产表现•

康波视角下的周期定位

基本面和资产价格展望14全部A股ROE实时预测图表：预测万得全A和万得全A非金融指数的未来ROE万得全A（绝对预测偏差）万得全A（真实）万得全A非金融（绝对预测偏差）万得全A非金融（真实）万得全A（预测）万得全A非金融（预测）新信息率（全部A股，右轴）12.00%10.00%8.00%6.00%4.00%2.00%0.00%100.00%90.00%80.00%70.00%60.00%50.00%40.00%30.00%20.00%10.00%0.00%资料：wind，中信建投

按照自下而上的分析师预期加总，预测2024Q4万得全A和万得全A非金融的ROE为7.16%和6.23%（预测2025Q1分别为7.06%和6.18%），分析师预期相比上月下调；2024Q3的ROETTM为7.77%和6.94%。15万得全A内在价值图表：基于剩余收益模型估算万得全A的内在价值万

得

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(右

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)价

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)7,000.006,000.005,000.004,000.003,000.002,000.001,000.000.00资料：wind，中信建投

从历史来看，一轮完整的市场牛熊分为四个阶段：第一阶段（估值修复），股票整体估值处于历史低位，无风险利率和风险溢价下行推升股票估值，带来估值修复行情；第二阶段（戴维斯双击），盈利数据逐渐好转，无风险利率上行且风险溢价下行，估值与盈利齐升带来戴维斯双击的大幅上涨；第三阶段（增量资金入市），随着股价上涨、赚钱效应提升，越来越多的趋势追涨资金进入股市，推升股票价格到远高于内在价值的状态；第四阶段（戴维斯双杀），随着企业盈利下行，处于估值高位的股票逐渐被警觉的投资者抛售带来市场下跌，趋势投资者进一步跟随趋势卖出，股票估值逐渐修复到合理水平。

基于三周期（库存周期+产能周期+人口周期）对万得全A指数2025Q1的内在价值估计为5,289点区间(2025Q2为5,343点)；2025Q2后A股价值进入下行阶段。16十年期国债利率图表：十年期国债利率预测十年期国债利率十年期国债利率-拟合及预测6.00%5.00%4.00%3.00%2.00%1.00%0.00%资料：wind，中信建投

十年期国债利率偏离了历史周期规律。17基本面和资产价格展望图表：美国GDP预测（单位：%）美国:GDP:不变价:季调:同比美国:GDP:预测15.0010.005.000.00-5.00-10.00资料：wind，中信建投

预测美国GDP同比高点在2025Q1。18基本面和资产价格展望图表：日本GDP预测（单位：%）日本:GDP:不变价:当季同比日本:GDP:预测10.008.006.004.002.000.00-2.00-4.00-6.00-8.00-10.00-12.00资料：wind，中信建投

预测日本GDP同比的高点在2025Q2。19基本面和资产价格展望图表：欧元区GDP预测（单位：%）欧元区:GDP:不变价:同比欧元区:GDP:预测20.0015.0010.005.000.00-5.00-10.00-15.00-20.00资料：wind，中信建投

预测欧元区GDP同比高点在2025Q2。20基本面和资产价格展望图表：美元兑日元预测美元兑日元:月:平均值:同比美元兑日元:月:平均值:同比:预测0.15000.10000.05000.0000-0.0500-0.1000-0.1500资料：wind，中信建投

预测日元相对美元的弱势将好转。21基本面和资产价格展望图表：欧元兑美元预测欧元兑美元:月:平均值:同比欧元兑美元:月:平均值:同比:预测0.15000.10000.05000.0000(0.0500)(0.1000)(0.1500)资料：wind，中信建投

预测欧元未来或相对美元强势。22基本面和资产价格展望图表：美元指数与黄金价格走势（左）

&美国10年期国债实际利率与伦敦现货黄金价格走势（右）名义美元指数:广义伦敦现货黄金:以美元计价（右轴）美国:国债收益率:通胀指数国债(TIPS):10年:月:平均值伦敦现货黄金:以美元计价（右轴）140120100803,5003,0002,5002,0001,5001,0005003.503.002.502.001.501.000.500.00-0.50-1.00-1.503,5003,0002,5002,0001,5001,000500604020000资料：

wind、中信建投

伦敦现货黄金单位为美元/盎司，名义美元指数以2006年1月为基期（100），国债收益率单位为%。

历史上黄金与美元指数负相关，黄金与美国实际利率负相关，2022年以来黄金走出独立上涨行情。23基本面和资产价格展望图表：地缘政治威胁指数与黄金价格走势（左）

&央行购金量与黄金价格走势（右）地缘政治威胁指数伦敦现货黄金:以美元计价（右轴）黄金需求量:央行净买入伦敦现货黄金:以美元计价（右轴）3,000300250200150100503,5003,0002,5002,0001,5001,00050050040030020010002,5002,0001,5001,00050000-1000资料：

wind、中信建投

伦敦现货黄金单位为美元/盎司，地缘政治威胁指数以1985-2019年为基期（100），黄金需求量：央行净买入单位为吨。

2021年以来，地缘政治威胁指数持续高位，助推黄金上涨。央行购金从2022年开始快速增加，中国央行近期持续购金。

综合各维度，中长期继续看多黄金。24提纲•

全球大类资产表现与周期定位

全球大类资产配置策略组合表现•

A股行业和风格轮动组合表现•

风险提示25全球大类资产策略组合表现•

全球大类资产策略组合表现

全球多资产配置绝对收益@低风险•

全球多资产配置绝对收益@中高风险26全球多资产配置绝对收益@低风险图表：全球多资产配置绝对收益@低风险

组合净值资料：Wind，中信建投

业绩基准为中债总财富（总值）指数

全球多资产配置绝对收益@低风险组合：本周回报0.06%，本月回报0.22%，本年回报0.22%，年化收益率4.93%，Alpha3.02%，Sharpe1.3964，

最

大回撤-2.20%27全球多资产配置绝对收益@低风险图表：全球多资产配置绝对收益@低风险

持有1年年化收益（左）

&中债总财富(总值)

持有1年年化收益（右）资料：Wind，中信建投

业绩基准为中债总财富（总值）指数；全球多资产配置绝对收益@低风险组合

持有1年统计指标:

产品组合：中位数

4.91%,

最小值

1.66%,

最大值

7.98%,

正收益占比

100.00%

基准组合：中位数

5.12%,

最小值

-0.42%,

最大值

9.92%,

正收益占比

98.57%28大类资产策略组合表现•

大类资产策略组合表现•

全球多资产配置绝对收益@低风险

全球多资产配置绝对收益@中高风险29全球多资产配置绝对收益@中高风险图表：全球多资产配置绝对收益@中高风险

组合净值资料：Wind，中信建投

业绩基准为万得FOF指数

全球多资产配置绝对收益@中高风险：本周回报0.00%，本月回报0.39%，本年回报0.39%，年化收益率13.19%，Alpha11.99%，Sharpe1.8330，

最

大回撤-8.25%30大类资产配置ETF股票@绝对收益中高风险图表：全球多资产配置绝对收益@中高风险

持有1年年化收益（左）

&万得FOF指数

持有1年年化收益（右）资料：Wind，中信建投

业绩基准为万得FOF指数；全球多资产配置绝对收益@中高风险

持有1年统计指标:

产品组合：中位数

13.30%,

最小值

-0.66%,

最大值

29.41%,

正收益占比

99.58%

基准组合：中位数

-1.49%,

最小值

-14.78%,

最大值

30.26%,

正收益占比

46.69%31提纲•

全球大类资产表现与周期定位•

全球大类资产配置策略组合表现

A股行业和风格轮动组合表现•

风险提示32中信一级行业产业链梳理图表：基于中信一级行业投入产出表（2018年）构建的各类系数感

应

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业参

数

值0.050.030.030.080.030.060.030.020.020.040.010.010.100.030.000.010.010.030.080.060.010.100.060.020.010.010.06参

数

值0.010.000.010.000.020.070.010.010.060.160.070.020.050.000.020.120.010.020.000.000.000.020.040.070.110.070.01参

数

值4.293.964.323.163.883.423.163.083.123.023.213.792.722.893.353.593.603.353.832.913.202.952.843.853.053.122.73参

数

值4.013.143.852.823.523.433.053.253.333.263.493.533.173.013.433.863.213.433.303.143.352.983.073.703.593.622.85石

油

石

化煤

炭有

色

金

属电

力

及

公

用

事

业钢

铁2.251.531.940.821.191.420.360.841.000.880.910.790.920.820.530.900.860.810.981.100.720.921.071.590.620.680.5414291.010.811.180.831.041.131.101.041.121.171.251.220.640.881.281.220.990.970.700.700.780.760.851.311.171.050.836.674.545.742.443.534.211.082.502.962.602.682.332.722.421.572.682.542.392.913.252.132.713.164.711.842.011.611422.832.263.302.332.913.163.092.913.153.283.503.421.792.463.583.412.772.731.951.972.182.122.403.693.272.952.341522621139111410734271822311641015191721137272412915.364.415.232.413.504.301.082.523.172.642.812.332.792.451.713.362.512.383.023.292.152.813.234.691.972.061.621421961512413722621139111410734271822618231342116821327810231714169186186527179151321111926141620107基

础

化

工建

筑建

材轻

工

制

造机

械5527179141718102522211272126163271610151321141825717201182212915132111192614162010717电

力

设

备

及

新

能

源汽

车129241121914222725151067商

贸

零

售消

费

者

服

务家

电纺

织

服

装医

药食

品

饮

料农

林

牧

渔银

行非

银

行

金

融房

地

产交

通

运

输电

子通

信计

算

机传

媒19241221811152013252245516172625232419116172625232419181166241231422255201826221282212853192320833242325812203520242325812206524232626资料：国家统计局，中信建投

根据投入产出表，可以计算各类系数来反映行业在产业链中的地位和前后联系：1、感应度系数，反应该行业增加一单位最初投入对国民经济各部门的推动程度；2、产业感应度系数，综合考虑投入占比和单位产值对国民经济的推动；3、影响力系数，反映该行业增加一单位最终需求对国民经济各部门的需求波及程度；4、产业影响力系数，综合考虑需求占比和单位需求对国民经济的拉动；5、前向联系，当国民经济各部门都增加单位最终产品时完全需要的此行业产品；6、后向联系，此行业增加单位最终产品对整个国民经济的拉动作用；7、平均前向APL，该行业成本变化后对其他行业的产出造成影响要经过的平均轮次；8、平均后向APL，该行业需求变化后对其他行业的产出造成影响要经过的平均轮次；9、上游度系数，该行业产品在达到最终需求之前还需要经历的生产阶段数目。33中信一级行业产业链梳理图表：基于投入产出表（2018年）的产业链梳理上游中游石油石化有色金属煤炭电子交通运输电力及公用事业电力设备及新能源机械农林牧渔基础化工建材银行钢铁商贸零售食品饮料纺织服装非银行金融医药轻工制造建筑汽车家电下游房地产消费者服务TMT传媒计算机通信资料：国家统计局，中信建投

基于投入产出表构建的各类系数和行业基本面逻辑，可以梳理出中信一级行业的产业链。34行业生命周期图表：战略投资净额增速战略投资净额增速全部股票非金融石油石化煤炭有色金属电力及公用事业钢铁20072008200920109.44%

12.25%

10.41%9.20%

11.70%

9.59%6.44%

11.27%

11.59%4.47%

15.02%

13.75%2011201220138.06%20147.14%20156.68%5.59%1.77%

-2.16%

-0.58%20167.03%5.87%20176.26%5.28%20187.01%20196.44%20205.89%20215.85%2022

2023-06

2023-12

2024-06

战略投资净额增速13.13%

15.43%

12.52%12.89%

14.67%

11.67%15.95%

17.58%

15.04%16.27%

18.93%

17.66%15.05%

22.73%

10.51%

12.55%

12.88%

11.88%14.17%

16.68%

14.04%

10.05%5.73%5.94%4.97%2.32%7.68%3.61%6.33%6.44%5.39%3.13%8.26%6.27%5.37%5.34%5.54%2.44%7.80%5.92%4.64%4.58%4.59%2.40%6.09%全部股票非金融石油石化煤炭7.13%7.14%8.18%7.95%5.27%3.43%5.98%6.11%4.58%4.70%4.30%1.38%6.28%6.52%4.59%0.25%5.55%3.28%6.10%7.95%0.47%6.21%2.97%0.07%5.05%5.61%1.68%1.26%4.76%4.91%1.17%5.69%4.41%0.29%2.93%3.67%0.18%1.82%2.66%5.79%3.53%3.09%0.64%5.50%5.75%1.86%2.75%4.45%有色金属7.36%3.94%5.68%1.12%4.40%

电力及公用事业13.67%

11.00%11.64%

12.97%4.03%9.02%1.51%0.00%

-3.06%

-0.48%6.93%

5.63%

5.73%0.16%

-0.09%

-0.28%

-0.16%钢铁基础化工建筑建材轻工制造机械基础化工建筑建材轻工制造机械9.53%

18.39%

14.22%

10.18%6.29%

10.10%

14.60%

14.87%

11.80%8.47%6.91%1.33%4.90%5.75%22.05%

23.59%

22.66%

29.54%

12.99%

10.57%

11.36%

16.37%

17.65%14.17%

20.69%

19.52%

19.82%

14.16%6.96%

7.11%

11.04%

18.58%

13.80%21.56%

27.73%

13.60%

16.43%

22.03%

13.04%7.96%

23.62%

24.90%

30.33%

23.90%

16.58%

10.79%8.72%

22.64%

10.21%

11.01%

10.82%7.63%

9.30%

2.47%

4.45%

17.09%

14.68%9.31%

18.88%

7.96%

19.02%

13.86%

11.65%14.05%

9.90%0.84%

13.99%14.21%

17.36%2.55%4.29%5.00%

12.01%9.00%

13.90%

13.50%

13.01%

16.46%8.95%6.67%5.60%6.70%6.43%7.13%2.24%5.27%6.77%7.76%1.48%5.04%7.02%9.74%8.67%5.80%5.87%6.42%2.15%5.64%7.45%1.60%5.08%8.07%0.24%

-0.05%7.16%

10.95%

15.09%8.80%

4.05%

8.14%2.99%7.94%8.58%6.07%7.72%3.07%4.76%

11.99%6.73%4.46%9.43%8.09%电力设备及新能源7.11%

12.67%

14.51%

14.87%

10.50%8.33%

12.93%

15.87%

15.79%

14.45%

12.37%

电力设备及新能源2.85%7.81%7.66%9.11%9.23%7.46%7.36%9.37%3.53%6.52%

11.59%4.89%

1.68%4.03%2.69%7.08%6.54%4.11%4.99%9.33%4.87%4.17%3.20%5.50%9.38%

11.80%5.94%5.98%9.07%4.93%5.33%0.79%0.09%3.29%1.63%7.39%4.28%0.67%汽车商贸零售消费者服务家电纺织服装医药食品饮料农林牧渔银行非银行金融房地产交通运输电子6.19%

-0.06%9.47%汽车商贸零售消费者服务家电纺织服装医药食品饮料农林牧渔银行3.94%6.07%8.04%

12.79%5.53%1.73%

-1.52%

-2.57%

-0.58%4.15%5.14%

11.16%

17.40%

12.13%

13.04%6.08%

33.13%

40.64%2.74%

6.92%

14.01%6.60%

12.85%

43.53%4.95%

19.88%

34.49%

18.51%

21.10%

12.60%9.58%

12.03%

6.85%

13.32%

9.15%

4.08%

-0.23%3.79%

10.40%1.55%8.76%3.93%4.33%7.16%2.57%4.44%4.78%1.80%8.61%6.20%2.46%8.85%6.69%3.04%5.44%3.54%5.63%

12.42%

10.33%

24.42%

18.88%

12.49%

10.35%7.39%

8.79%

12.03%

13.24%

11.83%

8.37%6.00%

12.25%

20.17%

18.64%

16.18%

13.85%

17.40%

19.07%

16.54%

17.56%

12.88%

11.38%

15.86%

11.78%

10.58%5.02%2.34%4.79%9.59%

12.43%6.98%

11.36%9.92%4.18%8.76%3.27%6.14%

16.94%

13.97%

11.28%

19.09%

38.44%

14.35%23.38%

126.21%

124.76%

-264.93%

67.43%

104.53%

124.15%

142.64%

115.32%

126.19%

80.86%

94.33%

82.24%

46.95%

37.26%

12.03%

11.00%

16.53%

11.54%57.47%

46.43%

12.95%

29.70%

9.51%

9.87%

10.26%

25.61%

44.94%

46.15%

30.37%

4.25%

0.21%

1.64%

0.91%

-1.86%

-1.81%

-0.66%

0.16%24.31%

15.71%

16.34%

15.16%

13.86%

6.59%

14.90%

12.93%

18.66%

31.84%

36.23%

20.03%

11.18%

11.65%

1.30%

-1.35%4.00%

2.63%

3.54%

3.47%

7.49%

4.27%

5.08%

2.14%

2.23%非银行金融房地产交通运输电子6.24%3.65%1.53%1.15%1.92%1.68%9.39%11.28%6.93%-0.21%9.13%8.58%0.94%

10.24%7.61%9.87%6.67%1.54%6.82%1.75%5.33%4.14%6.74%

37.05%

33.56%

11.70%

19.55%

18.00%

20.80%

28.30%

25.61%

20.86%

12.18%

17.53%

12.14%

11.00%通信6.35%

7.49%

10.26%

2.37%

0.34%

5.49%

5.65%

-1.36%

0.39%

2.61%

-0.99%

0.35%

9.22%8.72%

-0.30%通信计算机传媒综合6.88%

23.86%

16.22%

22.10%

24.33%

19.17%

17.62%

17.08%

30.38%

50.14%

45.36%

48.53%

19.95%

15.44%

17.93%

14.33%

15.12%

11.10%

10.51%12.06%

16.58%

5.36%

14.25%

16.48%

9.62%

14.99%

20.53%

37.97%

42.98%

20.24%

33.80%

5.87%

2.57%

-1.58%

-3.79%

-2.30%

-1.21%

-2.42%-1.99%

3.88%

-1.75%

7.53%

24.66%

24.59%

21.96%

4.13%

2.95%

4.17%

0.42%

5.15%

1.49%

-2.31%

1.02%

4.17%

2.53%

1.21%

2.06%27.25%

10.79%

20.38%

12.50%

13.60%

17.09%

15.70%计算机传媒综合综合金融综合金融资料：wind，中信建投

每个行业有自己的生命周期，我们通过现金流量表中企业的长期资产和并购相关现金流能够观察一家企业的产能是处于扩张状态还是收缩状态；定义：“战略投资净额=长期资产投资净额+并购活动净合并额”。2023年整体战略投资净额增速有所回升，电力设备及新能源和计算机的战略投资净额平均增速高于10%，是产能扩张较为显著的行业。35景气度图表：景气度的三个层次（左）

&最新一期中信一级行业景气度（右）景气度数据

财务复合+分析师修正+基本面修正+景新信息率预期ROE预期个股ROE上行比率成本费用利润率资产负债率

归母净利润同比增长率净利润同比增长率利润总额同比增长率

净资产收益率行业基本面量化日期石油石化煤炭2024/12/31

2025/1/27

2025/2/28

2024/12/31

2025/1/27

2025/2/28

2024/12/31

2025/1/27

2025/2/28

2024/12/31

2025/1/27

2025/2/28

2024/6/30

2024/9/30

2024/6/30

2024/9/30

2024/6/30

2024/9/30

2024/6/30

2024/9/30

2024/6/30

2024/9/30

2024/6/30

2024/9/30

2024/12/31

2025/1/27-5.33

-5.00-4.50

-4.17-5.33-4.504.1755.77%

86.54%

84.62%

10.16%9.99%9.57%9.46%6.94%9.31%

-0.13%

-0.30%

-0.99%6.09%5.92%

49.28%

47.12%2.95%

-4.45%2.86%

-4.96%2.93%

-4.60%

10.83%

10.30%-1-11-1-1166.67%

88.89%

88.89%64.00%

89.60%

88.00%45.22%

72.17%

72.17%60.38%

90.57%

86.79%51.38%

83.86%

84.84%40.49%

85.89%

85.28%51.72%

87.36%

88.51%47.90%

82.04%

81.44%48.98%

76.24%

80.76%56.27%

83.28%

85.21%73.33%

98.33%

97.48%52.24%

75.10%

75.51%42.86%

80.00%

80.00%64.29%

96.43%

94.64%9.69%9.68%7.33%8.82%

-2.61%

-2.74%

-3.49%

18.25%

17.89%

44.55%

44.60%

-4.12%

-3.07%

-3.65%

-2.99%

-4.10%

-3.10%

13.03%

12.29%有色金属3.834.179.86%

-1.68%

-1.89%

-1.50%5.84%5.84%

50.47%

47.87%7.30%2.58%2.12%0.04%5.76%0.83%5.55%2.67%0.51%

11.44%

11.26%电力及公用事业

-5.00

-2.67-4.00-5.33-2.00-1.330.176.28%

-1.10%

-1.49%

-2.14%

11.39%

11.42%

64.81%

63.75%2.67%

-0.04%0.62%8.59%2.66%6.09%6.62%2.87%6.14%6.92%6.96%3.43%8.20%2.82%6.20%8.30%0.77%5.79%6.32%2.47%5.43%6.61%5.84%2.99%7.68%3.48%6.24%钢铁基础化工建筑-5.33

-5.670.89%

-0.15%

-0.19%

-0.08%

-1.11%

-1.15%1.19%6.06%2.82%3.32%5.25%7.30%6.04%5.57%4.35%0.80%6.42%9.15%8.14%7.64%0.35%

55.97%

56.39%

-3.60%

-80.67%

-3.32%

-71.34%

-2.66%

-66.59%2.81%

78.46%

77.16%

-5.54%

-3.78%

-4.83%

-3.23%

-4.27%

-3.42%-11-11微观分析师预期1.000.004.65%

-1.01%

-1.06%

-1.65%-4.67

-3.336.20%5.30%3.34%5.98%6.73%6.10%4.84%8.24%3.66%6.85%5.66%5.25%2.47%4.20%6.02%4.56%3.23%7.68%3.84%5.81%5.81%0.46%

-0.09%0.07%5.84%

49.11%

47.96%0.72%

-5.02%0.55%

-5.84%2.10%

-5.48%建材-0.17

-0.50-6.00

-6.00-6.00

-3.330.67

-2.000.67

-0.67-3.33

-3.333.35%4.09%5.91%5.05%3.40%7.89%3.34%5.33%0.79%

-0.08%0.80%2.95%

50.59%

49.79%

-25.63%

-14.29%

-28.62%

-13.86%

-23.06%

-11.14%4.69%

50.24%

49.88%

-1.27%

-10.73%

-1.01%

-11.17%

-0.90%

-10.31%7.04%

54.82%

53.06%

-2.26%

-3.27%

-1.87%

-3.11%

-2.06%

-2.77%5.34%

65.46%

62.48%

-19.71%

-15.90%

-18.78%

-15.11%

-17.89%

-13.42%5.06%

48.55%

47.85%

-12.33%

-11.54%

-12.49%

-11.81%

-13.00%

-12.22%00财务分析轻工制造-4.67-3.330.670.43%

-1.35%

-1.46%0.36%

-0.35%

-0.47%0.69%

-0.84%

-0.35%1.36%

-0.26%

-0.07%机械电力设备及新能源0.67汽车-2.000.670.69%0.41%0.12%0.59%0.33%0.10%4.17%

66.36%

64.65%5.95%

-3.89%5.78%

-4.79%5.30%

-4.22%0101商贸零售4.003.331.04%

60.87%

58.27%

-8.20%

34.68%

-7.96%

21.05%

-6.39%

13.63%6.66%

42.65%

41.94%

-4.90%

-9.10%

-3.31%

-8.81%

-0.89%

-7.02%消费者服务

-1.33

-2.67-2.67-4.00-6.00-0.67-3.334.670.25%

-0.80%

-1.28%家电纺织服装医药-2.67

-2.67-6.00

-6.000.67

-0.67-2.00

-0.6758.33%

82.14%

84.52%

15.02%

14.97%

14.73%

-0.37%

-0.41%

-0.66%9.09%

60.62%

59.72%2.37%0.26%2.31%

-0.31%2.66%0.04%

16.82%

15.44%中观44.44%

78.79%

78.79%58.59%

83.84%

85.45%7.07%7.66%5.78%6.87%5.49%6.60%0.67%

-0.62%

-0.90%0.85%

0.07%

-0.21%7.52%

40.34%

39.68%

-5.25%

-11.56%

-5.41%

-11.35%

-4.52%

-10.42%7.84%

39.05%

39.24%

-1.66%

-2.96%

-1.27%

-2.97%

-1.51%

-2.91%6.99%6.94%6.37%7.08%食品饮料农林牧渔房地产交通运输电子71.76%

91.60%

90.84%

20.04%

19.92%

17.79%

-1.03%

-1.15%

-3.28%

31.55%

32.36%

36.51%

33.24%49.53%

85.98%

86.92%

8.50%

8.32%

10.57%

1.69%

1.51%

3.77%

1.29%

3.27%

56.12%

54.26%

1233.98%

117.70%

532.99%

128.46%

######

105.49%32.71%

88.79%

88.79%

-1.13%

-5.83%

-6.75%

0.93%

-3.77%

-4.69%

-2.09%

-2.56%

68.71%

69.68%

-228.10%

-31.99%

#######

-49.30%

-92.87%

-146.69%

-1.78%

-2.03%2.11%0.41%2.13%0.43%2.00%0.32%

21.83%

21.04%行业基本面4.000.00

-2.000.67

3.33-3.33

-2.000.00

2.004.672.88%

6.90%11-2.000.67-1-157.72%

72.36%

74.80%63.06%

87.55%

89.59%45.60%

89.60%

85.60%49.30%

89.36%

91.32%49.30%

84.51%

81.69%7.29%5.18%8.29%5.03%4.53%6.92%5.07%8.10%3.27%3.20%6.74%5.41%0.10%

-0.27%

-0.45%1.10%

0.99%

1.33%6.10%4.27%6.22%

55.08%

54.50%4.16%

48.64%

48.04%0.52%5.36%2.45%1.13%4.63%2.40%0.50%3.50%2.63%1.04%0.10%2.43%1.22%4.07%

-0.26%2.17%

1.81%2.25%7.41%4.11%8.17%3.45%4.68%7.24%4.36%8.45%3.43%4.14%-2.002.00通信8.13%

-0.17%

-0.36%

-0.34%9.86%

10.10%

41.77%

41.67%计算机传媒-1.00

-1.330.00

-2.000.004.02%3.38%1.61%

-0.15%0.60%2.54%6.34%2.39%

47.87%

48.96%

-1.32%

-0.43%

-1.88%

-2.65%

-0.70%

-3.05%5.64%

37.15%

37.01%

-12.65%

-11.38%

-13.41%

-12.08%

-11.34%

-9.50%-0.670.33%

-1.00%

-0.81%资料：wind，中信建投

对于中信一级行业，以财务数据为基础构造景气度，对于信息率大于50%的行业采用分析师预期数据修正景气度，对于有行业基本面量化观点的行业进一步修正景气度，得到“财务复合+分析师修正+基本面修正”景气度指标；当前景气度最高的行业：有色金属、农林牧渔和通信。36景气度图表：最近一年中信一级行业景气度日期石油石化煤炭2024年2月

2024年3月

2024年4月

2024年5月

2024年6月

2024年7月

2024年8月

2024年9月

2024年10月

2024年11月

2024年12月

2025年1月

2025年2月5.674.674.330.67-3.670.67-5.330.173.33-3.33-4.67-4.670.67-4.00-0.67-0.676.005.675.004.673.33-4.330.67-4.00-0.170.67-2.00-2.00-4.670.67-4.00-0.67-0.674.67-0.670.675.503.674.670.00-5.330.67-3.00-1.000.00-1.00-2.001.335.503.675.000.003.675.174.004.670.00-5.672.00-3.00-5.670.00-1.00-0.671.335.173.674.670.67-6.002.00-2.67-1.17-0.671.33-2.001.335.174.335.67-4.174.335.33-5.674.503.83-5.000.33-5.33-4.503.83-5.00-5.33-4.671.00-0.17-6.00-6.000.670.67-3.334.00-1.33-2.67-6.000.67-2.004.00-5.00-4.174.17-2.67-5.67-3.330.00-5.33-4.504.17-4.00-5.33-2.00-1.330.17-4.67-3.330.670.67-2.000.67-2.67-4