PPI上行如何影响AH权益

免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。华泰研究华泰研究考虑到PPI中石油化工相关商品价格、CPI中运输和与能源相关性较高的分项或表现强于此前预期。此外，随着AI投资相关需求以及外需走强，叠加国内“反内卷”政策的稳步推进，对PPI波动率贡献较为显著的黑色系、有色系上游商品价格有望延续温和回升态势，中下游（光伏设备、汽车等）价格亦有望企稳，共同推动PPI指标同比降幅收窄。华泰宏观团队预测中国PPI或将在今年5-6月转正，为2022年10月来首次；2026全年平均PPI或将从去年的-2.6回升至+0.1%，而今年年底PPI可能达到1%左右（《PPI何时转正?》2026年3月1日）。SACNo.S0570523040001SACNo.S0570520080004SFCNo.BRB318研究员wangweiguang@+(86)2128972228研究员hekang@+(86)21289722022000年以来A股存在2000年以来A股存在7次PPI上行区间（其中一轮最终并未回正），回顾PPI上行区间内AH市场表现，港股相关性略高于A股，但两者弹性相当，风格上，大市值弹性高于小市值、价值弹性高于科技成长。此外，通常认为中国作为制造国，PPI上行过高往往会从企业盈利侵蚀、流动性预期边际收紧两个角度影响市场，实证数据检测证实上述结论，当PPI同比增速上行至5%-6%以上后（与PPI环比高点基本对应），两者相关系数将显著回落，甚至变为负值。从时序上来看，市场往往会提前两个季度开始交易PPI同比的回升，往往与PPI环比筑底的时点对应。行业上，PPI同比上行期间，AH周期品、A股中游制造、港股部分必需消费往往受益于PPI同比回升。我们将推动PPI上行的驱动因素分为五类：输入型通胀、需求拉动型通胀、我们将推动PPI上行的驱动因素分为五类：输入型通胀、需求拉动型通胀、成本推动型、货币驱动型和混合型通胀，并根据宏观因子打分模型确定历史上7次PPI上行的主要驱动力。结果来看，2012年之前PPI上行以需求拉动因子驱动为主、之后则以成本推动因子驱动为主，2006H2-2008H1、2020H2-2021H1两轮PPI上行存在明显输入型通胀因子驱动。输入型通胀：国际大宗商品涨价相当于对中国制造业征收了一笔额外的“原材料成本”，往往带动上游资源品利润扩张、中下游成本挤压、走阔，回测上看，能源金属、非金属材料、冶钢原料、焦炭、农化制品等板块主要受益，消费电子、食品加工、医疗器械、文娱用品等板块可能受损。需求拉动型通胀：由于内生需求回暖推动价格上行，全产业链利润扩张，风险偏好提升，行业轮动呈现明显的上游->大金融->消费的顺序，回测上看，非金属材料、能源金属、乘用车、光伏设备、其他电源设备、玻璃玻纤等板块主要受益，消费电子、专业服务、一般零售、厨卫电器、通信服务等板块可能受损。成本拉动型通胀：主要源于国内政策性或事件性供给收缩（如供给侧改革、环保限产、能耗双控），核心特征是“量缩价升”和受益行业极度集中。历史来看，四轮成本拉动型通胀受益行业与产能周期行业筛选相关性强，建议关注光伏设备、建材、黑色家电、农化制品、玻璃玻纤等处于主动扩产或被货币驱动型通胀：对市场更多是风格影响，货币驱动型PPI上行具有鲜明的“前半场vs后半场”的特征，前半场（宽松初期→PPI见底回升）内关注成长、小盘风格，后半场（PPI加速上行→政策预期收紧）向价值防御切换。免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。仅以趋势来看，2000年以来A股存在7次PPI上行区间，但需要注意2012H2-2014H1、2023H2-2024H1两轮PPI上行区间内，最终PPI同比增速并未回正，或与彼时制造业产能周期处于下行期有关，工业品价格修复的弹性受到了企业产能利用率回落的拖累。实证来1）港股对PPI上行相关性强于A股。2000年以来，万得全A指数与PPI同比相关性为-0.21、恒生综合指数与PPI同比相关性为0.08，两者β值均约等于0；若仅将样本缩小至上述筛选出的上行区间，万得全A与PPI同比的相关性转正至0.04、恒生综合指数与PPI同比的相关性上升至0.22；2）上述相关性变化反映出，AH市场对于PPI同比上行和PPI同比下行的反映程度不一样，我们进一步对PPI同比上行和下行期间，AH市场走势进行回顾，结果显示当PPI同比增速上行至5%-6%以上后（与PPI环比高点基本对应，图6两者相关系数值将显著回落，甚至变为负值（代表PPI同比上行将有损于AH市场表现）。市场通常认为，PPI同比变动主要反映上游资源品（煤炭、钢铁、化工、石油等）的价格变动，当PPI同比涨幅过高，一方面意味着资源品价格过高，可能侵蚀下游利润，另一方面也往往意味着经济有过热迹象，往往会出现流动性收紧的预期，从实证数据来看，这一判断是成立的；3）在PPI同比回升阶段，港股相比于A股跟PPI同比的相关性更高（图2但弹性类似（图3风格上，大市值弹性高于小市值（图3此外，科技成长风格与PPI同比回升的相关性较低且表现弱于价值风格；4）进一步从影响时滞来看，市场往往会提前两个季度开始交易PPI同比的回升（往往与PPI环比筑底的时点对应，图6）。我们将AH市场涨跌幅进行不同期限的错位，并计算与PPI同比的相关系数，可以看到提前两期的市场涨跌幅与PPI同比的相关系数最强。5）行业层面，PPI同比上行期间，AH周期品、A股中游制造、港股部分必需消费往往受益于PPI同比回升。以2005以来的月度数据计算各申万二级行业、Wind港股三级行业领先两个季度的相对收益与PPI同比的β系数及p-value，具体方法为：1）在样本内进行100次有放回抽样的一元线性回归；2）每次抽样为随机挑选一段连续48-60个月的样本序列（与经济短周期时长类似对各个细分行业进行一元线性回归，并记录回归得到的beta值与p-value；3）统计100次抽样各行业的β系数均值及p-value均值，用以表征PPI同比对行业收益影响状况。50-5-10PPI同比PPI累计同比2000-012000-102000-012000-102001-072002-042003-012003-102004-072005-042006-012006-102007-072008-042009-012009-102010-072011-042012-012012-102013-072014-042015-012015-102016-072017-042018-012018-102019-072020-042021-012021-102022-072023-042024-012024-102025-07资料来源：Wind，华泰研究免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。沪深300创业板指恒生科技中证500科创50PPI同比（右轴）0.8万得全A中证1000恒生指数沪深300创业板指恒生科技中证500科创50PPI同比（右轴）50.250.00(0.2)0(0.4)(5)(0.6)(10)(0.8)(10)2002-032002-032002-122003-092004-062005-032005-122006-092007-062008-032008-122009-092010-062011-032012-092013-062014-032014-122015-092016-062017-032017-122018-092019-062020-032020-122021-092022-062023-032023-122024-092025-06资料来源：Wind，华泰研究上行的阈值检测创业板指科创50恒生指数恒生科技0123456785资料来源：Wind，华泰研究测算543210---------资料来源：Wind，华泰研究测算免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。50(5)(10)PPI同比PPI环比（12周期中心移动平均），右轴2000-022002000-022001-022002-022003-022004-022005-022006-022007-022008-022009-022010-022011-022012-022013-022014-022015-022016-022017-022018-022019-022020-022021-022022-022023-022024-022025-020.50.0(0.5)(1.0)(1.5)资料来源：Wind，华泰研究 PPI上行期PPI下行期全部时期50(5)(10)(15)(20)T-6T-5T-4T-3T-2T-1TT+1T+2T+3注：横轴代表万得全A点位移动不同期限，纵轴代表移动期限后的序列与PPI同比的β系数资料来源：Wind，华泰研究50(5)(10)(15)PPI上行期PPI下行期全部时期T-6T-5T-4T-3T-2T-1TT+1T+2T+3注：横轴代表恒生综合指数点位移动不同期限，纵轴代表移动期限后的序列与PPI同比的β系数资料来源：Wind，华泰研究前前十五大相关行业行业名称β系数P-value行业名称β系数P-valu能源金属 0.410.00后十五大相关行业电机Ⅱ -0.240.0非金属材料Ⅱ0.410.01养殖业-0.240.0冶钢原料90.02教育-0.250.0农化制品80.00-0.250.0普钢0.380.380.01消费电子-0.250.0厨卫电器 370.04动物保健Ⅱ-0.260.00.01数字媒体-0.260.0煤炭开采0.330.01游戏Ⅱ -0.280.0小金属0.310.00风电设备-0.280.1焦炭Ⅱ0.290.01广告营销 -0.280.0国有大型银行0.280.05影视院线 -0.290.0化学制品0.280.00电子化学品Ⅱ-0.340.0化学原料0.280.01文娱用品 -0.350.0玻璃玻纤0.270.00饲料-0.360.0光伏设备0.270.00专业服务-0.42-0.420.0资料来源：Wind，华泰研究免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。44 前十五大相关行业后十五大相关行业22..22.. 资料来源：Wind，华泰研究免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。前文我们从数据统计视角分析了PPI上行期间AH受益的行业，但具体看每一轮PPI上行期间的行业表现，会发现不同轮次之间存在较大差异，比如2020H1-2021H1期间上游资源品表现相对较优、2009H1-2011H1期间虽然周期品前期较优但整体来看消费板块表现领先，这说明研究PPI上行对行业的影响不能整体一概而论，理解驱动PPI上行的因素是什么至关重要。我们进一步将推动PPI上行的驱动因素分为五类：输入型通胀（由外部因素通过国际贸易和资本流动渠道传导至国内，推动工业品生产成本和出厂价格上升的通胀类型，核心特征是“外生冲击、被动承受”）、需求拉动型通胀（指由于固定资产投资增速上升、工业产出增长、消费升级或出口景气等内生需求因素推动，工业品出现供不应求局面，价格普遍上涨）、成本推动型（成本冲击来源是国内的环保政策、限产计划、行政性去产能等）、货币驱动型（广义货币供应量和信贷的大规模扩张推动总需求超过总供给，导致工业品价格出现广泛而持续的上涨）和混合型通胀（前述多类混合并逐一分析各类别的传导机制、识别方法及影响行业。首先，如何区分这几类不同的驱动因素？实践中，PPI上行往往由多种因素叠加驱动，纯粹单一驱动因素较少，因此我们构建了一套打分体系来识别各轮PPI上行的驱动因素（图表10）。具体来看，1）对于输入型通胀因子我们选取CRB指数同比、布伦特原油价格同比、进口价格指数同比、人民币贬值幅度四个指标；2）对于需求拉动型通胀因子，我们选取制造业PMI、固定资产投资同比、工业增加值同比和出口同比四个指标；3）对于成本推动型通胀因子，我们选取粗钢产量同比、黑色开采业用电量同比、PMI生产和新订单差值、高低品质铁粉价差、高耗能产业固定投资差（有色、钢铁、煤炭等行业固定投资完成额与制造业整体固定资产投资完成额的差值）五个指标；4）对于货币政策驱动型通胀因子，我们选取M2同比、社融存量同比、DR007偏离度三个指标。对于每个指标，我们计算其在各轮PPI上行周期内的均值，并除以七轮整体来看该指标的最大值与最小值之差，作为衡量该指标在各轮PPI上行期活跃度的指标，并将各指标活跃度加权打分形成综合得分，结果见图表10。活跃度得分成因指标输入型通胀CRB工业原料指数同比58.18%43.31%51.80%26.46%21.81%61.58%33.67%布伦特原油同比44.00%100.00%56.48%26.10%30.50%65.35%26.30%进口价格指数同比60.14%67.44%65.94%18.78%39.66%46.13%25.75%人民币贬值幅度42.97%79.84%55.51%53.68%12.87%81.11%21.98%需求拉动型制造业PMI-75.84%63.73%21.69%24.57%25.24%5.74%固定资产投资同比90.12%79.38%80.46%55.62%19.52%19.23%2.11%工业增加值同比70.03%86.85%72.90%37.57%14.90%48.98%19.39%82.33%79.38%65.06%41.93%17.75%71.08%23.07%成本推动型粗钢产量同比9.56%22.90%28.76%45.42%93.94%46.54%65.94%黑色开采业用电量同比-80.38%82.21%39.69%27.15%57.45%6.59%PMI生产-新订单-36.00%58.40%63.64%59.65%54.09%65.23%不同品质铁粉价差---3.65%3.95%13.43%4.49%高耗能产业固定投资41.41%70.41%91.76%74.32%82.66%54.23%-9.55%货币政策驱动型M2同比67.86%68.82%95.29%44.55%19.24%9.12%3.52%社融存量同比51.55%35.05%80.68%36.58%19.38%12.18%-0.51%DR007偏离度33.11%58.11%58.10%35.92%34.18%25.47%31.33%注：标黄代表该因素在对应轮次占据主导；指标高耗能产业固定投资指有色、钢铁、煤炭等行业固定投资完成额与制造业整体固定资产投资完成额的差值资料来源：Wind，华泰研究免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。50(5)(10)PPI同比PPI累计同比2000-012000-2000-012000-102001-072002-042003-012003-102004-072005-042006-012006-102007-072008-042009-012009-102010-072011-042012-012012-102013-072014-042015-012015-102016-072017-042018-012018-102019-072020-042021-012021-102022-072023-042024-012024-102025-07PPI周期划分第一轮第二轮第三轮第四轮第五轮第六轮第七轮开始2002-02-282006-05-312009-08-312012-10-312016-01-312020-06-302023-07-31顶峰2004-10-312008-08-312011-07-312014-07-312017-10-312021-10-312024-07-31需求拉动型需求拉动+输入型需求拉动+货币型需求拉动+成本推动型成本推动型输入+成本型成本推动型资料来源：Wind，华泰研究其次，如何根据不同的驱动因素，挖掘对应受益的行业？纯逻辑推演容易陷入“合理但不一定对”的陷阱，比如直觉上认为化工应该在PPI上行中受益（因为产品也在涨价），但数据可能证明了化工的成本涨得更快，所以并非最受益的品种。因此，本文构建多维度的打分模型来对不同驱动因素下的受益行业进行筛选，需要说明的是，打分模型主要侧重于输入型通胀及需求拉动型通胀，成本驱动型和货币驱动型更偏结构性，因此不做全局打分，仅展示行业筛选。我们从三个维度进行打分：1）成本暴露度，用以衡量该行业对特定通胀类型相关原材料的成本依赖程度，得分越高，意味着该行业在对应通胀环境下的成本冲击越大；2）传导能力，衡量该行业将成本上升转嫁给下游客户的能力，得分越高，表示成本传导越顺畅，利润被挤压的风险越小；3）历史超额，衡量该行业在历史上同类型PPI上行周期中相对万得全A的累计超额收益率，直接用历史数据验证逻辑推演是否成立。下面展示打分结果：对于输入型通胀：国际大宗商品涨价相当于对中国制造业征收了一笔额外的“原材料成本”，往往带动上游资源品利润扩张、中下游成本挤压、PPI-CPI剪刀差走阔，我们以各板块毛利率变动与CRB指数（汇率调整）的β值衡量成本暴露度，以对应品种PPI（统计局口径）与对应板块毛利率变动的β值衡量传导能力（用存货周转天数来调整滞后性）、历史上两轮输入型通胀因子权重较高区间的行业涨跌幅衡量历史超额，可以看到能源金属、非金属材料、冶钢原料、焦炭、农化制品等板块主要受益于输入型通胀，消费电子、食品加工、医疗器械、文娱用品等板块主要受损于输入型通胀；对于需求拉动型通胀：由于内生需求回暖推动价格上行，全产业链利润扩张，风险偏好提升，行业轮动呈现明显的上游->大金融->消费的顺序，我们以各板块营收同比与名义GDP增速的β值（控制出口变量）、以PPI与PPIRM剪刀差（针对中游制造）及PPI与CPI剪刀差（针对下游消费）与对应板块毛利率变动β值衡量传导能力、历史上四轮需求拉动型通胀因子权重较高区间的行业涨跌幅衡量历史超额，可以看到非金属材料、能源金属、乘用车、光伏设备、其他电源设备、玻璃玻纤等板块主要受益于需求拉动型通胀，消费电子、专业服务、一般零售、厨卫电器、通信服务等板块主要受损于需求拉动型通胀。免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。输入性通胀：二级行业综合得分综合=0.30×成本暴露度(反转)+0.30×传导能力+0.40×历史α1285.8384.2434.3548.748.0840.636.245.744.335.748.945.534.941.248.544.581.941.648.243.9…………48.641.633.740.547.435.437.339.839.147.037.932.838.631.330.437.834.637.841.844.537.3航天装备Ⅱ42.037.234.548.141.931.636.244.431.444.840.4注：仅展示前15及后15资料来源：Wind，华泰研究需求拉动型通胀：二级行业综合得分综合=0.30×需求弹性+0.30×传导能力+0.40×历史α一级行业二级行业需求弹性传导能力历史α综合得分综合得分排名统计检验通过配置建议基础化工非金属材料Ⅱ38.555.6100.068.2100.01弱通过超配有色金属能源金属66.956.057.760.080.82弱通过超配汽车乘用车68.044.463.058.978.44弱通过标配偏多电力设备光伏设备78.834.762.158.978.45弱通过标配偏多电力设备其他电源设备Ⅱ62.548.056.855.971.46通过标配偏多建筑材料玻璃玻纤78.741.745.554.367.87弱通过标配偏多电力设备风电设备100.041.229.754.267.68弱通过标配偏多电力设备电池63.732.961.353.565.99弱通过标配偏多交通运输航空机场61.771.027.550.859.711弱通过标配煤炭焦炭Ⅱ57.451.136.947.351.512弱通过标配石油石化炼化及贸易56.147.635.945.547.314通过标配汽车摩托车及其他68.746.016通过标配电力设备电机Ⅱ55.639.036.843.141.818通过标配有色金属小金属32.044.250.443.041.619弱通过标配煤炭煤炭开采52.542.835.342.740.920弱通过标配…………商贸零售专业连锁Ⅱ32.918.169弱通过低配交通运输航运港口38.923.235.532.818.070弱通过低配商贸零售互联网电商43.942.516.932.717.671弱通过低配纺织服饰纺织制造57.234.712.032.416.973弱通过低配基础化工塑料57.633.912.132.316.774弱通过低配食品饮料食品加工33.744.420.931.815.578弱通过低配纺织服饰服装家纺52.637.211.331.414.779弱通过低配机械设备轨交设备Ⅱ20.650.525.331.414.780通过低配美容护理化妆品31.113.982弱通过低配家用电器小家电51.038.38.030.011.386弱通过低配通信通信服务32.147.015.329.911.187弱通过低配家用电器厨卫电器47.847.51.329.19.391弱通过低配商贸零售一般零售28.57.993弱通过低配商贸零售专业服务36.442.410.627.96.596弱通过低配电子消费电子33.540.47.325.10.0103弱通过低配注：仅展示前15及后15资料来源：Wind，华泰研究免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。对于成本拉动型通胀：主要源于国内政策性或事件性供给收缩（如供给侧改革、环保限产、能耗双控核心特征是“量缩价升”和受益行业极度集中。历史来看，四轮成本拉动型通胀受益行业与产能周期行业筛选相关性强，建议关注光伏设备、建材、黑色家电、农化制品、玻璃玻纤等处于主动扩产或被动去产尾声的行业（《财报深读：盈利周期渐入佳境》2025对于货币驱动型：更多是风格影响，货币驱动型PPI上行具有鲜明的“前半场vs后半场”的特征。前半场（宽松初期→PPI见底回升）内，此阶段宏观环境以长端无风险利率下行、剩余流动性充沛为标志。在宽裕的流动性溢价下，市场交易的核心是贴现率的下行。因此，对利率更敏感、长久期的成长股以及具备高弹性的小盘股往往率先迎来“拔估值”行情；后半场（PPI加速上行→政策转向收紧预期）内，分子端逻辑回归，风格向价值防御切换。随着工业品价格加速上行引发通胀预期升温，长端利率企稳反弹，市场开始提前定价央行货币政策的边际收紧。此时，估值驱动让位于盈利驱动，市场风格将发生明显的“高低切”，资金从成长板块流出，向具备抗通胀属性、低估值防御特征的顺周期与价值板块聚拢。5045403530255000户工业企业设备能力利用水平（MA4）A股广义制造业固定资产周转率（放大10倍） 工业企业产能利用率（右轴）1998H2-2009H12016H2-?2009H2-2016H1产能周期持续8-10年，通常上3年、平3年、1998H2-2009H12016H2-?2009H2-2016H11993-031994-031995-031993-031994-031995-031996-031997-031998-031999-032000-032001-032002-032003-032004-032005-032006-032007-032008-032009-032010-032011-032012-032013-032014-032015-032016-032017-032018-032019-032020-032021-032022-032023-032024-032025-0380787674727068666462资料来源：Wind，华泰研究全A非金融资本开支同比固定资产同比（右轴）30%35%30%30%25%25%20%20%20%15%15%10%10%5%10%0%5%-5%2005-122005-122006-122007-122008-122009-122010-122012-122013-122014-122015-122016-122017-122018-122019-122020-122021-122022-122023-122024-120%40%30%20%10%0%-10%-20%2005-122005-122006-122007-122008-122009-122010-122012-122013-122014-122015-122016-122017-122018-122019-122020-122021-122022-122023-122024-12资本开支同比固定资产同比（右轴）35%30%25%20%15%10%5%0%资料来源：Wind，华泰研究资料来源：Wind，华泰研究免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。资料来源：Wind，华泰研究模型误差：本文所有的β系数基于线性回归模型得出，可能存在异方差、自回归等问题；统计出现偏误：成本暴露、价格传导等测算可能存在偏误；历史回测数据较短：历史上PPI上行期仅有7轮，回测所用数据较少。分析师声明本人，王伟光、何康，兹证明本报告所表达的观点准确地反映了分析师对标的证券或发行人的个人意见；彼以往、现在或未来并无就其研究报告所提供的具体建议或所表迖的意见直接或间接收取任何报酬。请注意，标*的人员并非香港证券及期货事务监察委员会的注册持牌人，不可在香港从事受监管活动。一般声明及披露本报告由华泰证券股份有限公司或其关联机构制作，华泰证券股份有限公司和其关联机构统称为“华泰证券”(华泰证券股份有限公司已具备中国证监会批准的证券投资咨询业务资格)。本报告所载资料是仅供接收人的严格保密资料。本报告仅供华泰证券及其客户和其关联机构使用。华泰证券不因接收人收到本报告而视其为客户。本报告基于华泰证券认为可靠的、已公开的信息编制，但华泰证券对该等信息的准确性及完整性不作任何保证。本报告所载的意见、评估及预测仅反映报告发布当日的观点和判断。在不同时期，华泰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。同时，本报告所指的证券或投资标的的价格、价值及投资收入可能会波动。以往表现并不能指引未来，未来回报并不能得到保证，并存在损失本金的可能。华泰证券不保证本报告所含信息保持在最新状态。华泰证券对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改，投资者应当自行关注相应的更新或修改。华泰证券（华泰证券（美国）有限公司除外）不是FINRA的注册会员，其研究分析师亦没有注册为FINRA的研究分析师/不具有FINRA分析师的注册资格。华泰证券力求报告内容客观、公正，但本报告所载的观点、结论和建议仅供参考，不构成购买或出售所述证券的要约或招揽。该等观点、建议并未考虑到个别投资者的具体投资目的、财务状况以及特定需求，在任何时候均不构成对客户私人投资建议。投资者应当充分考虑自身特定状况，并完整理解和使用本报告内容，不应视本报告为做出投资决策的唯一因素。对依据或者使用本报告所造成的一切后果，华泰证券及作者均不承担任何法律责任。任何形式的分享证券投资收益或者分担证券投资损失的书面或口头承诺均为无效。除非另行说明，本报告中所引用的关于业绩的数据代表过往表现，过往的业绩表现不应作为日后回报的预示。华泰证券不承诺也不保证任何预示的回报会得以实现，分析中所做的预测可能是基于相应的假设，任何假设的变化可能会显著影响所预测的回报。华泰证券及作者在自身所知情的范围内，与本报告所指的证券或投资标的不存在法律禁止的利害关系。在法律许可的情况下，华泰证券可能会持有报告中提到的公司所发行的证券头寸并进行交易，为该公司提供投资银行、财务顾问或者金融产品等相关服务或向该公司招揽业务。华泰证券的销售人员、交易人员或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。华泰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。华泰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。投资者应当考虑到华泰证券及/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信赖依据。有关该方面的具体披露请参照本报告尾部。本报告并非意图发送、发布给在当地法律或监管规则下不允许向其发送、发布的机构或人员，也并非意图发送、发布给因可得到、使用本报告的行为而使华泰证券违反或受制于当地法律或监管规则的机构或人员。本报告版权仅为华泰证券所有。未经华泰证券书面许可，任何机构或个人不得以翻版、复制、发表、引用或再次分发他人(无论整份或部分)等任何形式侵犯华泰证券版权。如征得华泰证券同意进行引用、刊发的，需在允许的范围内使用，并需在使用前获取独立的法律意见，以确定该引用、刊发符合当地适用法规的要求，同时注明出处为“华泰证券研究所”，且不得对本报告进行任何有悖原意的引用、删节和修改。华泰证券保留追究相关责任的权利。所有本报告中使用的商标、服务标记及标记均为华泰证券的商标、服务标记及标记。中国香港本报告由华泰证券股份有限公司或其关联机构制作,在香港由华泰金融控股（香港）有限公司向符合《证券及期货条例》及其附属法律规定的机构投资者和专业投资者的客户进行分发。华泰金融控股（香港）有限公司受香港证券及期货事务监察委员会监管，是华泰国际金融控股有限公司的全资子公司，后者为华泰证券股份有限公司的全资子公司。在香港获得本报告的人员若有任何有关本报告的问题,请与华泰金融控股（香港）有限公司联系。免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。香港-重要监管披露•华泰金融控股（香港）有限公司的雇员或其关联人士没有担任本报告中提及的公司或发行人的高级人员。•有关重要的披露信息，请参华泰金融控股（香港）有限公司的网页.hk/stock_disclosure其他信息请参见下方“美国-重要监管披露”。在美国本报告由华泰证券（美国）有限公司向符合美国监管规定的机构投资者进行发表与分发。华泰证券（美国）有限公司是美国注册经纪商和美国金融业监管局（FINRA）的注册会员。对于其在美国分发的研究报告，华泰证券（美国）有限公司根据《1934年证券交易法》（修订版）第15a-6条规定以及美国证券交易委员会人员解释，对本研究报告内容负责。华泰证券（美国）有限公司联营公司的分析师不具有美国金融监管（FINRA）分析师的注册资格，可能不属于华泰证券（美国）有限公司的关联人员，因此可能不受FINRA关于分析师与标的公司沟通、公开露面和所持交易证券的限制。华泰证券（