【华泰食饮+金工】景气上行,三维度看食饮投资机会——兼评招商国证食品饮料ETF投资价值

论坛 期权论坛 期权     
华泰金融工程   2021-1-8 23:26   12194   0
龚源月    S0570520100001    研究员              
               SFC No. BQL737
林晓明    S0570516010001    研究员

             SFC No.BPY421
何   康    S0570520080004   研究员
张   墨    S0570119030032    联系人
             SFC No.BQM965


报告发布时间:2021年01月06日


摘要
全文摘要
本文梳理食品饮料行业投资机会,分析招商国证食品饮料ETF投资价值。从需求复苏、消费升级和竞争格局优化的维度来看,食品饮料行业短期-长期均具备较高的投资价值。国证食品饮料行业指数(指数代码:399396)覆盖国证行业分类标准下食品和饮料两个三级行业,在白酒行业权重占比过半,其余细分行业亦有覆盖。招商国证食品饮料ETF(基金代码:159843)跟踪该指数,拟于2021年1月6日至1月19日发行,是投资食品饮料行业的重要工具化产品。


把握景气周期,三维度看食品饮料行业投资机会
食品饮料行业短期-长期均具备较高的投资价值:1)需求景气度:餐饮宴席等消费场景恢复有望带动酒类消费快速复苏,同时满足人们健康/方便及美味需求的部分大众品需求景气度有望延续。2)消费升级:白酒加速向名酒集中;乳制品/调味品的产品升级和结构高端化也在进程中;啤酒行业厂商利润诉求强化及消费升级从供需两端带动高端化逻辑演化。3)格局优化:白酒行业马太效应凸显;乳业双雄在原奶成本上涨、费用投放效益边际下降背景下竞争趋缓;调味品龙头凭借品牌价值/渠道壁垒及规模优势有望实现市占率持续提升;啤酒则进入市场空间与竞争格局双“稳”的动态均衡。


国证食品饮料行业指数在白酒行业权重占比过半,其余细分行业亦有覆盖
国证食品饮料行业指数(指数代码:399396)于2012年10月29日由国证指数发布,选取国证行业分类标准下食品和饮料两个三级行业的沪深A股作为样本,采用自由流通市值加权,并对个股设置15%的权重上限。从申万行业分类看,国证食品饮料行业指数成分股集中在食品饮料一级行业;下沉至三级行业,该指数在白酒行业权重占比过半,在调味发酵品、乳品行业亦有一定侧重,在其余食品饮料细分行业均有覆盖。


大市值风格,具备显著Alpha特征,盈利能力稳步提升,疫情后快速修复
国证食品饮料行业指数大市值风格鲜明,市值大于1000亿元成分股权重占比超过70%。从统计区间内(2010年12月31日至2020年12月31日)收益风险指标看,该指数年化收益率、夏普比率均高于主要宽基指数,具备显著Alpha特征。食品饮料行业优质赛道估值不便宜,但高估值有盈利能力和成长性支撑,指数ROE和毛利率自2015年以来稳步提升,归母净利润和营业收入同比增速自2020Q2以来快速修复。招商国证食品饮料ETF(基金代码:159843)跟踪国证食品饮料行业指数,是投资食品饮料行业的重要工具化产品,拟于2021年1月6日至1月19日发行。

风险提示:冬季疫情反复影响需求复苏;行业竞争超预期;食品安全问题。本报告对历史数据进行梳理总结,历史结果不能简单预测未来,规律存在失效风险。报告中涉及到的具体基金产品不代表任何投资意见,请投资者谨慎、理性地看待。


报告正文

食品饮料:景气向上,需求复苏,消费升级,格局优化
对于食品饮料行业而言,20年的疫情是考验更是机遇,疫情使得部分消费场景缺失或受损(餐饮、送礼等),这个过程中我们也可以看到,部分龙头企业凭借更强的抗风险能力实现了业绩的稳健增长,获得了市占率的提升,行业集中度在疫情之下呈现出加速提升的态势。从需求复苏、消费升级和竞争格局优化的维度来看,食品饮料行业短期-长期均具备较高的投资价值。


1)从需求复苏的角度看,白酒主要受益于商务宴请及个人消费等需求的反弹,乳制品受益于疫情催化的白奶需求提升(健康意识增加),调味品和啤酒则受益于餐饮渠道消费的复苏。
2)从消费升级的角度看,消费升级是过去几年一直贯穿食品饮料的主线,而食品饮料行业未来预计仍然将充分受益于消费升级进程的加速,白酒板块加速向名酒、高端酒集中,价位带也有望上移,此外,渠道利润与库存循环愈加良性,淡化了白酒的周期属性;乳制品行业加速步入消费升级驱动的品质化时代,未来产品结构有望更加多元均衡化;调味品行业的产品升级和结构高端化也在进程中,高端品类占比持续提升;啤酒行业厂商利润诉求强化及消费升级从供需两端带动高端化逻辑演化。
3)从竞争格局优化的角度看,白酒行业高速扩张后进入存量竞争阶段,马太效应凸显,高端享存量红利,次高端竞争激烈,中低端挤压式增长;乳制品行业中乳业双雄伊利蒙牛在原奶成本上涨、费用投放效益边际减弱背景下双方竞争趋缓;调味品行业龙头市占率预计也将稳步提升,主要由于其长期积累的品牌价值、深度覆盖全国的渠道以及规模优势和管理效率带来的费用控制优势,使得龙头受益调味品行业增长而享有超于行业的净利增速;啤酒行业则进入市场空间与竞争格局双“稳”的动态均衡。


白酒:短看需求复苏,批价上行,旺季可期;长看消费升级引领行业扩容和价位带上移,白酒行业迎周期弱化和格局优化。短期来看,旺季来临,白酒批价步入上行通道,我们看好白酒春节旺季表现,预计在21Q1(假定疫情不反弹)春节旺季有望延续中秋国庆旺季的表现(出国不畅通、假期集中、国内刺激消费),叠加低基数效应,21H1白酒业绩弹性较高,看好白酒板块净利润逐季改善,有望对当前板块估值形成支撑。中长期来看,白酒行业的周期性有望不断淡化(控货稳价意愿及能力显著提升,白酒产品提价预期愈演愈烈,渠道利润增厚,经销商备货和打款积极性提高,消费者对高端白酒囤货意愿也逐渐提升,在可控范围内渠道主动吸收库存,库存周期性得到平滑),消费升级和需求端的向好将是驱动业绩稳健增长、行业格局更为集中(高端白酒引领行业发展)的主要因素。


乳制品:1)疫情催生公众健康意识,白奶需求向好:疫情影响下公众对均衡营养、提升免疫力的产品关注度提升,白奶凭借乳铁蛋白等营养成分和提升免疫力的功能得到了社会大众的广泛认可;2)常温奶引领行业发展的同时低温奶、奶酪也有望进入快速发展期:常温奶高端化发展趋势确定,高端常温奶的营养成分已经能够满足人们健康需求,预计仍将是乳业市场的主流,低温奶处于发展初期,优化供应链效率、突破区域限制是未来的发展关键;3)乳制品迈入消费升级品质化时代,结构有望持续优化:近年来我国牛奶和酸奶的零售均价明显攀升,消费结构也有望更加均衡,酸奶、奶酪等其他品类市场规模有望持续实现较快增长。4)原奶价格上行,竞争趋缓:行业龙头的竞争策略、上游原奶成本、产品结构变动将对乳企盈利能力产生显著影响,原奶价格上涨背景下,双寡头伊利蒙牛竞争趋缓,费用投放缩减;另一方面在奶源有限背景下,产品结构高端化有望加速。


调味品:此轮疫情加速了行业集中度的提升以及消费习惯的改变、餐饮连锁化加速,龙头市占率提升:调味品20H1营收出现波动,20Q3恢复常态,龙头在此轮疫情中展现出更强抗风险能力,疫情加速了线上消费和社区团购的普及,线上消费习惯逐渐培育以及餐饮连锁化的进程。展望未来,从需求恢复层面来看,餐饮渠道作为调味品消费的主要渠道正处于恢复过程中,我们认为,21年(假定疫情不反弹)餐饮端有望逐步恢复至正常状态,预计将对调味品餐饮渠道消费贡献增量。从价格维度来看,2020年原材料价格上行,大豆、包装物成本上涨压力较大,调味品或将逐步进入提价窗口,而产品升级、结构高端化是均价上行另一主要驱动因素。从更长期的维度看,对于调味品行业,我们持续看好:1)传统品类:酱油、食醋等相对成熟的大品类子行业在消费升级、渠道下沉与精耕方面更具备潜力,看好稳健增长的可持续性,且龙头市占率将稳步提升。2)新兴品类:具备较大渗透率提升空间的复合调味料品类成长性较好,高端化和复合化将继续推动调味品行业增长。

啤酒:啤酒行业进入市场空间与竞争格局双“稳”的动态均衡,依靠行业销售增长的β逻辑、收购整合及低价竞争扩大市场份额的α逻辑基本失效,价格战下龙头盈利能力触底,利润诉求强化,我们看好开源+节流双线逻辑下啤酒行业盈利能力的向上弹性:1)成本上涨带来提价预期:2020年5月-10月大麦/瓦楞纸/玻璃等主要原材料价格上涨,龙头盈利能力有望通过高端产品推广及提价改善;2)高端化进程持续推进:厂商利润诉求强化及消费升级从供需两端带动高端化逻辑演化,啤酒厂商经过多年“产品+品牌+渠道”布局,疫情后消费能力恢复后有望迎来收获期;3)产能优化带来规模化效应:生产效率低下拖累盈利能力,15年后行业掀“关厂潮”,未来产能布局走向规模化与高端化,待职工安置、资产减值等费用计提完成后,厂家盈利能力将进一步释放;4)罐装化改善盈利:疫情推动啤酒线上销售、加速罐装化进程,罐装化具备更低成本、低运输费用、高开单价,罐装利润率高于普通瓶装。


白酒:时间孕育价值,格局优行致远
周期复盘:三起三落著白酒春秋,周期淡化促价值凸显
建国以来白酒行业经历了三起三落,第一轮(1949-1992):从管控到放开定价权,禁酒令促使首轮调整;第二轮(1993-2002):经济高增刺激名酒需求,多因素触发二次调整;第三轮(2003-2015):黄金十年“渠道为王”,政策利空迫使行业跌入寒冬。







2016年至今,白酒行业处于建国以来的第四轮周期:渠道利润与库存循环良性,行业周期性弱化。2016年至今,居民收入快速增长带动消费能力的提升,白酒消费向头部集中的趋势愈加明显,龙头企业议价能力提高,产品价格护城河不断加强,产品价格也逐渐提升。根据京东平台显示的产品价格,五粮液(普五)、洋河梦之蓝(M3)、剑南春(水晶剑)、水井坊(井台)、习酒窖藏1988、30年青花汾酒、泸州老窖等产品每年都有不同程度的上涨。我们认为,厂家在经历以上几轮周期并吸取经验之后,控货稳价意愿及能力显著提升,走出前三轮价格上涨-消费挤出、厂家放量-量价崩塌的恶性循环。另外白酒产品提价预期愈演越烈,渠道利润增厚、经销商备货和打款积极性提高,消费者对高端白酒囤货意愿也逐渐提升,在可控范围内渠道主动吸收库存,相较于前三轮周期中供增需减-库存高企-价格崩塌导致行业下行,此轮周期波动性得到平滑。











格局演化:马太效应强者恒强,龙头坐享存量红利

高端白酒:护城河俱坚实,马太效应显现。2016年,贵州茅台、五粮液、泸州老窖收入占全国规模以上白酒营业收入的11.7%,2019年三者收入占比提升至26.9%。从发展前景看,目前虽然集中度不断提升,但是高端白酒在行业中产量占比依然较小。2019年茅台、五粮液、泸州老窖的产量分别占全国规模以上白酒产量的1.0%、2.2%和1.8%。随着居民收入的不断提升和消费结构的升级,高端白酒未来发展空间较大。高端白酒利润高且规模持续扩容,部分白酒企业推出了高价产品以期进驻高端市场,但品牌力、产品力、渠道力等多重因素组成的高壁垒使得新进者很难短期内改变消费者认知,竞争格局较为稳定。










次高端:竞争比较激烈,格局尚未清晰,近年来受益于高端白酒的提价预期强化和我国居民的消费升级,白酒次高端产品300 -600元的价格带逐渐形成。1)一线名酒持续以提价战略塑造高端品牌形象,形成一个介于高端和中端的空白市场——“次高端”市场的雏形;2)在经济发展带动社会财富迅速积累的时代背景下,白酒消费在价位上表现为趋高倾向,在品牌消费上存在棘轮效应,白酒消费价位持续升级;3)面对高端白酒的提价,资源有限的众多二线酒企也纷纷改变战略——通过“以原有主力品牌抢占中低端市场,以新品牌抢占高端市场”的双品牌战略抢夺市场份额,从供给端推动“次高端”市场形成和扩容;4)地产名酒通过品牌升级塑造符合本地市场需要的高端形象以应对日益增强的竞争压力。


中低端白酒:挤压式竞争,全国性品牌较少,当地品牌竞争者众多。目标人群定位为大众消费者,终端价格表现在300元以下,主要用于自饮、家宴等消费场景,消费频率较高且消费者对价格较为敏感。受高端白酒和次高端白酒挤压式发展的影响,中低端白酒市场占比有所下降,2011年中低端白酒占行业主营业务收入的比重为79.4%,2019年占比下降至62.0%。但值得注意的是,全国性酒企在品牌和产品端的优势逐渐显现,中低端白酒也呈现出向龙头集中的趋势。从产量看,顺鑫农业2019年产量占比9%,较2011年提高8pct。


行业预判:短看业绩逐季环比改善,长看格局优化行致远
业绩维度:终端需求强劲,看好业绩逐季趋势
短期业绩展望:20年三季报确认需求加速恢复,从恢复节奏看,20Q3-21Q2四个季度逐季改善的前景是比较明朗的,白酒板块步入业绩驱动期。20Q2终端动销虽有复苏,部分白酒企业控货稳价以帮助经销商消化库存,营收并未出现较高增长,但轻装上阵为后续增长打好基础,Q3以来宴席/餐饮/送礼复苏推动中秋国庆前白酒消费需求增长较快,动销和渠道库存良性,CS白酒板块20Q3营业收入/归母净利润617.5/212.4亿元,同比增长11.5%/13.4%,增速环比20Q2分别大幅提升7.8/7.2pct,我们预计在21Q1(假定疫情不反弹)春节旺季有望延续中秋国庆旺季的表现(出国不畅通、假期集中、国内刺激消费),叠加低基数效应,21H1白酒业绩弹性较高,看好白酒板块业绩逐季改善,有望对当前板块估值形成支撑。










从预收款维度,20Q3末预收款(合同负债)环比转增,经销商打款意愿恢复,为未来收入增长奠定信心。2020Q3末白酒行业预收账款为327.6亿元,较2019年末下降33.7%,系20年春节提前,春节打款集中在19年末使得基数较大所致;预收款环比20Q2末增长11.1%,由于Q2期间大部分厂家为减轻经销商资金压力放缓打款节奏,Q3下游动销恢复,打款恢复。总体来看,大部分白酒企业20Q3预收账款环比20Q2末均有所回升。










结构维度:消费升级引领行业扩容,结构性景气预计将维持
中长期看,我们维持对白酒行业结构性景气判断。自上而下角度,白酒需求(无论是投资性还是消费性)与经济活动成正相关(商务活动、宴请会抬升白酒需求),目前来看,基建及制造业投资的企稳及流动性、宏观经济的环比边际改善、居民消费信心的恢复(餐饮宴席等消费场景的恢复)对白酒特别是高端白酒的消费支撑效应开始显现。中长期来看, 我们维持对白酒行业结构性景气判断。


高端白酒:具备定价权的龙头企业仍有望延续快速成长,集中度进一步提升。我们认为,未来行业整体产销量在现有基础上不会出现大的变化,行业仍然是存量竞争,“喝好酒、少喝酒”的消费者认知将继续强化。高端白酒凭借产品力和品牌力优势使得消费者粘性不断增强,龙头优势越发明显,业绩有望持续快速增长,市场份额或将继续提升。


次高端白酒:具有根据地市场的品牌进可攻退可守,期待外部拓展。我们认为,中低端白酒和本土品牌为了提升品牌力持续进行产品升级,高端品牌或也推出次高端价格带产品以拓宽产品线,次高端市场未来竞争更加激烈。我们看好有大本营市场的次高端白酒品牌全国化拓展,市场份额提升对于竞争初期尤为重要,具有根基的市场为外部拓展打下了夯实的基础,进可攻退可守,试错容忍度高。


中低端白酒:中小企业或将加快出清,全国化品牌优势明显。我们认为,中低端白酒市场份额或将进一步萎缩,但整体仍然将是向具有品牌力的企业集中,今年疫情亦加快了中小企业特别是家庭作坊式企业的退出速度,中低端白酒此前无序化的竞争格局将有所改善,全国化品牌在挤压式竞争中产品、品牌以及渠道力优势明显,有望进一步抢占市场份额。










乳制品:结构优化,竞争改善,盈利向好
消费升级趋势明显,乳业结构优化向好
近年来我国乳制品行业加速步入消费升级驱动的品质化时代,我们认为主要体现在两点:
1)子类产品均价稳步提升。根据商务部数据,我国牛奶和酸奶的零售均价明显攀升,其中牛奶从2009年5月初的7.63元/升提高至2020年底的12.39元/升,酸奶则从2009年5月初的9.80元/千克稳步提升至2020年底的15.56元/千克;
2)乳制品品类结构持续优化。液态乳主要包括饮用奶和酸奶,其中饮用奶含鲜奶和UHT奶等,酸奶为酸奶和酸奶饮料。近年来易吸收、助消化的酸奶消费步入快速上升通道,根据Euromonitor统计数据显示,2017-2019年期间我国酸奶零售额复合增速达12.5%,表现明显优于饮用奶(CAGR仅1.4%),至19年酸奶在液态奶中的零售额份额提升至36.2%,且预计凭借健康属性与丰富的产品可拓空间,其占比仍将持续提升。











对标日本市场:未来我国乳制品结构有望更加均衡。根据Euromonitor数据,我国乳制品(不含婴幼儿奶粉)品类结构相对集中,主要以饮用奶(62.1%)为主导;但日本市场品类分布更为均衡,酸奶(39.6%),饮用奶(31.3%)、奶酪(17.8%)品类均占据重要市场。我国消费者的饮食习惯与口味偏好与日本较为相似,因此我们认为后续我国乳制品市场的消费结构有望向日本倾斜,未来我国乳制品的消费结构有望更加均衡,酸奶、奶酪等其他品类收入贡献或继续提升。












疫情催生白奶需求向好,常温奶高端化发展趋势确定

疫情催生公众健康意识,白奶消费需求提升。疫情影响下公众对均衡营养、提升免疫力的产品关注度提升,白奶凭借乳铁蛋白等营养成分和提升免疫力的功能得到了社会大众的广泛认可。国家卫健委等部门3月发布《新型冠状病毒感染的肺炎防治营养膳食指导》,提出“尽量每天饮用300g牛奶或奶制品”并说明摄入乳品是提高免疫力较为便捷、有效的方法。据《2020中国奶商指数报告》,超过96%的消费者认为乳制品对提升免疫力作用很大,过半的消费者增加了乳品摄入的种类,并坚持每天足量喝奶。


短期来看,常温奶仍是乳业市场主流,将引领行业整体发展,我们认为主要体现在两点:
1)低温奶突破区域限制仍需时间。通常低温奶的保质期在7-15天内,相较保质期6个月左右的常温奶,保质期短、渠道可操作性小,对上游奶源品质、冷链配送及终端存放的依赖程度更大。我们认为,低温奶突破区域限制仍需时间,主要参与者仍将以地方性乳企为主;而常温奶受益于长保质期及渠道可操作性,预计依旧将是乳业市场主流,有望继续引领行业发展。
2)常温奶高端化发展趋势确定,满足人们健康需求。伴随着超高温灭菌工艺的不断进步,高端常温奶也能保留大量优质乳蛋白、原生钙等营养成分,充分满足消费者对于健康的需求。乳制品迈入消费升级品质时代,常温高端化仍将引领行业发展,产品结构优化有望带动提价增利。


低温奶迎来发展窗口期,奶酪具备高增长潜力
中长期看,低温奶迎来发展窗口期,巴氏奶在白奶中占比有提升空间较大。受奶源分布不均衡、冷链技术受限、环境承载力等因素影响,目前常温奶占据了我国乳业市场的绝大部分份额。伴随国内外乳企消费者教育的不断普及,消费者健康化意识逐步增强,叠加冷链物流系统的不断完善,我国巴氏鲜奶近年来呈现较快增长态势,2019年市场规模达343亿元。根据Euromonitor,我国巴氏奶市场规模增速高于常温白奶,预计2020-2024年有望保持6%左右的复合增速。目前我国巴氏奶的发展仍处于初级阶段,2019年其在液态奶中的产业占比仅为14%,相较于加拿大(99.9%)、美国(99.7%)、日本(98.0%)等发达国家仍有较大提升空间。










酸奶满足健康化、休闲化消费趋势,契合多元化消费场景。随着居民消费水平的不断提高,消费者对健康越来越重视,酸奶作为富含膳食纤维促进肠道蠕动的功能性乳饮,受到了广大消费者的欢迎,成功晋升我国乳液增长较快的品类。由于乳企在酸奶品类上不断创新,大力开拓消费场景提升消费频率,休闲化趋势将成为酸奶未来持续高增长的另一核心驱动力。根据中国产业信息网统计,我国低温酸奶近年成长迅速,低温酸奶2019年市场规模达441亿元,预计20年有望达508亿,16-20年复合增速达15%。目前我国酸奶品类占液体乳比例仅有28%,相较于美国(34%)、英国(36%)、中国香港(46%)、日本(59%)仍有较大提升空间,未来伴随着下沉市场的不断深耕,低温酸奶的需求将进一步被挖掘。










奶酪位于乳业消费金字塔的顶端,营养价值高,伴随着物流仓储等基础条件提升和消费习惯培育,在消费升级中迎来快速发展阶段。根据《2019-2028年中国奶制品市场展望报告》,95后成为新的消费群体,此类人群对于干奶制品需求量增长较快,同时家庭烘焙也逐渐兴起,奶酪、黄油等消费量将迎来持续较高增长的契机,且儿童奶酪应用场景逐步清晰。根据Euromonitor的数据,2019年我国零售奶酪终端市场规模约65.5亿元,2010-2019年复合增速达到22%,预计2024年将达到112亿元,预计2020-2024年年均复合增速12%。2019年我国零售奶酪终端销量4.15万吨,2010-2019年复合增速达到17%,预计2024将达到5.92万吨,预计2020-2024年年均复合增速7%,销售额增速高于销量增速,即表明在销量快速增长的同时保持价格的同步提升。










我国奶酪市场仍处于快速培育阶段,对标海外人均奶酪消费量仍存在较大提升空间。但从人均消费量看,根据Euromonitor数据,2018年我国年人均奶酪消费量约0.28千克,与欧美国家人均消费量相比仍有很大差距(美国达 16.39 千克/人、欧洲 19.01 千克/人),对标同为亚洲国家的日本及韩国,也仅为日韩的八至十分之一(日本 2.32 千克/人、韩国 2.91 千克/人)。










原奶价格上行,竞争趋缓,盈利能力预期改善
产品售价变动主要受公司竞争策略、上游原奶成本、产品结构变动影响,双寡头竞争态势下规模诉求使公司仅具有相对定价权,产品高端化成为公司盈利能力提升的关键,其进程长期受益于消费升级,短期受上游原奶成本上涨驱动。18年中以来,国内外产能去化使得国内生鲜乳价格震荡上行,根据国家统计局数据,17年底奶牛存栏量同比大幅下滑24%,18年存栏量继续下滑创新低,考虑奶牛1.5-2年生长期,短期供给仍偏紧,一方面龙头可凭借其奶源掌控能力加速提升市占率,另一方面在奶源有限背景下,产品结构高端化加速。










双寡头格局稳定。伊利和蒙牛作为全国性乳制品龙头19年分别实现收入900/790亿元,在乳制品大行业中市占率分别达25.1%/20.7%,同第三名光明拉开数倍差距。乳业双雄竞争趋缓,销售费用率呈下行趋势,费用投放的边际效益将逐步递减。伊利蒙牛近年来稳步增长的销售费用投放奠定了其稳固的市场地位。但随着未来行业步入稳定发展期,费用投放的边际效益将逐步递减。19Q2伴随着渠道库存清理的逐步完成,伊利及蒙牛的促销力度明显减弱,2019年伊利和蒙牛销售费用率分别同比下降1.5pct和0.1pct。2020H1蒙牛为尽快降低渠道库存投入额外营销费用,销售费用率为30.6%(同比+2.2pct),伊利20H1销售费用率为23.8%(同比-0.8pct),其中主要因为广告营销费用率降至13%(同比-0.5pct)。我们预计在费用投放效益边际递减、原奶价格上涨压力的大背景下,未来乳企间的竞争将进一步趋缓。










竞争趋缓下行业龙头伊利的毛销差显著提升,伊利略领先于蒙牛。毛销差(毛利率-销售费用率)体现了在权衡行业竞争及产品结构升级后公司的真实盈利水平,过去十年中伊利毛销差波动向上,伊利自2010年的7.3%提升至2019年的14.1%,蒙牛则自2010年的7.8%提升至2019年的10.3%,19年伊利的毛销差略高于蒙牛。历史中伊利两次毛销差显著提升主要系原奶价格上升:2011年公司毛利率受成本影响下降,但销售费用率变化幅度高于毛利率(11年毛利率/销售费用率yoy-0.99/-3.48pct),从而带领毛销差提升;13年公司提价后14毛利率同比大幅提升3.8pct,但销售费用率提升幅度(同比+0.62pct)小于毛利率,故14年后毛销差再次上行。站在当前时点,在原奶价格上涨压力的背景下,乳企有望缩减费用投放,行业竞争有望趋缓,带动毛销差提升。






调味品:消费升级下高端化和复合化是核心驱动力

后疫情时代:关注B端餐饮渠道恢复和餐饮连锁化的加速
调味品20H1营收出现波动,20Q3恢复常态,龙头在此轮疫情中展现出更强抗风险能力。疫情对调味品B端餐饮带来冲击,20Q1调味品板块营收同比增速仅1.6%,疫情之下行业龙头和面向C端为主的调味品企业表现更优,龙头凭借较快的复工速度、健全的销售网络凸显优势,领先优势扩大;经历Q1疫情负面冲击及Q2行业龙头给予经销商资金支持、下游补库存强势反弹后,Q3调味品板块营收同比增速环比Q2有所放缓,主要系Q2有补库存等因素影响以及商超、流通、线上等渠道在经历Q2快速增长后需求有所回落,20Q3行业恢复常态,高端产品、具备较大渗透率提升空间的复合调味料及新兴品类增长较快。












疫情加速了线上消费和社区团购的普及,线上消费习惯逐渐培育。调味品零售端的传统销售渠道为超市和农贸市场,近年来线上销售占比逐步提升,但提升速度较缓慢。年轻消费者更容易接受线上渠道,更注重调味品的差异化和便利化,而对价格不太敏感,同时高附加值的产品本身就更适合线上销售。因此,线上渠道产品定位高端化、复合化的企业提供了差异化增长的抓手。以千禾味业为例,根据其2019年年报,19年线上收入占比9.1%,其在2020年半年报中提出,疫情加速部分消费由线下转向线上,疫情之后,消费习惯的改变得以延续,“云端”生活将作为习惯被保留下来,吃、用等消费场景将加速转移线上。

疫情后餐饮渠道需求逐步恢复。根据调味品行业协会,调味品渠道结构按照服务终端主要分为餐饮渠道、零售渠道和食品工业渠道,19年收入占比分别为45%、30%、25%,餐饮渠道已经成为调味品消费的主要渠道。19年中国人均外食的消费额占人均可支配收入的4.3%,外出就餐消费额的增加使得我国餐饮行业保持快速增长态势(根据国家统计局,15-19年我国餐饮行业收入CAGR为11%)。疫情对调味品B端餐饮带来冲击,随着疫情好转,餐饮行业处于恢复过程中,限额以上企业餐饮收入同比增速自20年10月开始转正,我们预计21年餐饮行业有望逐步恢复至正常状态,将为调味品餐饮渠道消费贡献增量。












疫情加速了餐饮连锁化的进程,下游餐饮连锁化率提升有望驱动B端餐饮发展加速。根据Euromonitor数据,中国连锁和加盟餐饮收入17-19年复合增速保持在10%以上,连锁餐饮企业总店数由2005年的300家增长65%至2019年的495家,行业整体呈现稳健态势。2019年,中国餐饮连锁化率为10%,远低于美国的54%和日本的49%。疫情期间大量中小餐饮企业倒闭,而拥有更强资金实力和管理能力的连锁餐饮企业实现逆势发展,餐饮连锁化进程的加快将有利于调味品特别是复合调味品消费需求的加速增长。











价格驱动力:成本上涨有望驱动提价,结构高端化

2020年原材料价格上行,大豆、包装物成本上涨压力较大,调味品或将步入涨价窗口期。从原材料价格走势来看,2020年下半年以来大豆价格始终处于高位上行趋势。从包装物价格走势来看,2020年3季度以来PVC及玻璃制品价格指数呈现上行趋势。调味品提价周期约为2-3年,2019年恒顺醋业、天味食品对部分产品进行提价,2020年榨菜缩减包装变相提价。综上,成本压力或将推动产调味品步入提价周期。












产品升级、结构高端化是传统品类增长主要驱动力。参考海外成熟市场美国和日本市场的经验,随着消费人群的年轻化、餐饮业的较快增长,调味品市场未来将呈现高端化发展态势。调味品的价格增长主要通过产品结构优化以及成本上涨驱动直接提价。以酱油为例,高鲜酱油、花色酱油、薄盐、零添加酱油等价格高于普通酱油,这类差异化高端产品增长快于酱油整体增长,我国高端酱油市场2018年行业市场规模突破200亿元,同比增长10%,16-18年高端酱油行业同比增速均高于整体酱油行业同比增速。











疫情进一步催化高端健康产品需求,龙头争相布局。我们认为,消费升级和健康需求将推动高端品类持续发展,中高端酱油、食醋、料酒、蚝油、复合调味品将保持高景气。为迎合高端品类发展趋势,海天味业、中炬高新等龙头亦陆续推出相关高端产品,并衍生出淡盐、有机等细分需求的高端产品,打造品牌效应,并保持结构提升。以海天味业为例,公司高、中、低产品的占比由2013年的1:6:3改善至2019年的4:5:1。











长期逻辑:传统品类看格局优化,新兴品类享高景气度
对于调味品行业,传统品类看格局优化,新兴品类享高景气度:
1) 传统品类:酱油、食醋等相对成熟的大品类子行业在消费升级、渠道下沉与精耕方面更具备潜力,我们看好稳健增长的可持续性,且龙头市占率将稳步提升。
2)新兴品类:具备较大渗透率提升空间的复合调味料品类成长性较好,高端化和复合化将继续推动调味品行业增长。

调味品偏刚需属性,进入量价齐升阶段。根据中国调味品协会的统计数据,2019年调味品百强企业的总产量达到1428.9万吨,同比增长8.1%;百强企业销售收入达到1051.1亿元,同比增长12.0%;销售收入增长高于产品产量增长,量价齐升,说明调味品产业进入高质量增长新阶段。2019年国内百强调味品企业的收入在整个调味品发酵制品制造行业收入占比仅为29.2%,调味品行业的集中度仍然处于相对较低的状态。我们预计龙头市占率将稳步提升,主要由于其长期积累的品牌价值、深度覆盖全国的渠道以及规模优势和管理效率带来的费用控制优势。











(一)传统品类:1)酱油行业市场规模预计维持稳健增长,根据Frost& Sullivan预测,酱油行业市场规模2020-2025年复合增速有望达7%,疫情加速行业洗牌,出清以小B客户为主的中小酱油企业,我们预期未来延续高端化趋势, 2)食醋行业规模小于酱油,高端化、功能化和消费场景多元化打开增长空间,龙头企业在产品品类创新和区域拓展上更具优势,据Frost& Sullivan预测,酱油行业市场规模2020-2025年复合增速有望达10%。3)酱类行业延续复合化趋势,我们预计未来有望维持稳健增长,根据Frost& Sullivan预测,酱类产品市场规模2020-2025年复合增速有望达7%。
(二)泛全国化传统品类:我们认为料酒与蚝油处于全国化普及阶段,两者无显著的口味区域特征,在龙头企业的培育下享有高成长红利,预期未来渠道渗透率提升,根据Frost& Sullivan预测,料酒/耗油行业市场规模2020-2025年复合增速有望达15%/12%。
(三)新兴品类:B端+C端共同驱动,复合调味品处于快速成长期。复合调料包含火锅料、中式复合调味品等,其增长动力来自:1)C端消费者生活习惯的改变,生活节奏加快带动C端家庭消费者寻求烹饪简易化,方便食品需求的增长;2)B端餐饮连锁化提升中央厨房对复合调料的需求。根据Frost& Sullivan预测,2025年复合调味品行业规模将达到1878亿,20-25年复合增速达16%。











啤酒:高端化势如破竹,开源节流共蓄盈利势能
空间与格局趋稳,龙头共享存量蛋糕
人口老龄化平滑量增曲线,14年啤酒行业踏入存量期。作为啤酒消费主力,我国15-64岁人口占比于2010年达到峰值74.5%,随后持续下行,至19年占比近70.6%,对标美日,其啤酒产量分别在80/90年代人口拐点附近出现,我国主力消费人群占比下滑亦将驱动啤酒量增逻辑弱化,2013年我国啤酒产量见顶下行,正式踏入存量期,此外,以下因素亦限制了啤酒行业空间:1)新世代啤酒消费习惯变迁:90后消费者较父辈更加注重健康、品质、适度,饮酒量下降;2)啤酒替代品多元:除传统消费较多的白酒及啤酒,近年来国外传入的红酒、预调鸡尾酒等成为新时尚,选择多元化分流啤酒消费。站在当前时点,我国啤酒行业已迈入存量时代,并对行业竞争、公司战略带来重要影响。










整合并购潮后头部格局基本稳定,短期疫情助推集中度提升。在行业扩产期,小企业由于环保、税收、成本弱势等因素退出行业或被龙头归并,目前头部企业通过收购基本完成产能及市场布局,寡头垄断格局形成,华润/青岛/百威稳居行业前三,19年市占率分别为25.2%/17.6% /16.3%,较2010年分别提升4.8/3.8/5.3pct,13年以来CR10基本稳定在80%,行业格局基本稳定;从区域市场看,龙头跑马圈地已近尾声,局部均衡基本形成。头部企业在全国跑马圈地,搭建起各自的优势市场,华润啤酒(辽/川/贵/皖/苏)、青岛啤酒(鲁/沪/琼/冀/晋/陕)、燕京啤酒(京/桂)及百威、嘉士伯立足优势市场,发挥产能、品牌、渠道等独有优势,主导区域啤酒消费,黑/吉/内/青等虽无绝对龙头,但亦形成双寡头或三寡头格局,局部基本实现均衡。新冠疫情下中小企业生产恢复较慢,啤酒龙头产能布局全国且渠道较为完善,疫情期间韧性凸显,收入及利润表现均优于行业整体,预计市场份额将继续扩大,行业竞争进一步内化为龙头间的较量。










开源:成本上行强化涨价预期,高端化势不可挡
提价预期:成本上涨,行业提价可期
5月起主要原材料价格上涨,行业涨价潮可期。据青岛啤酒19年年报,在啤酒生产成本中包材/酿酒原材料占比达51%/25%,在酿酒原材料中,麦芽占比高达83%,原材料价格对厂商定价及利润影响大。17-18年由于环保限产导致玻璃、纸装等包材价格上涨,主要啤酒厂家纷纷提价,时隔十年行业再迎涨价潮,而在行业增量有限、龙头市占率基本稳定的背景下,价格战意义不再,龙头定价权提升,4个主要啤酒产商(华润/青岛/燕京/珠江)2018-2019年吨成本同比+5.9%/-0.4%,吨价同比+6.3%/+3.6%,盈利能力改善。20年5月,由于澳麦“双反”,商务部决定自5月19日起对澳麦征税,反倾销税率73.6%,反补贴税率6.9%,根据Wind数据,5-10月份,国内大麦价格上涨7%,瓦楞纸价格及中国玻璃价格指数由于下游需求恢复价格呈V型反转,分别上涨15%/42%,成本上涨有望带动行业再迎涨价潮。














高端化:消费升级强劲,高端布局进入收获期
需求端:消费升级成强劲拉力,啤酒行业高端化加速演化。需求端看,2001-2019年中/美/日三国人均GDP复合增速为12%/3%/1%,我国收入的高速增长为行业高端化提供强大需求支撑。销售端,08年起高档啤酒代替中档啤酒成为增长主力并持续领涨,销量占比由08年的2%提升至19年的11%,Euromonitor预测,考虑疫情影响,20-24年高/中/低档啤酒销量CAGR分别+4%/+3%/-6%,至2024年,销量占比达14%/21%/67%,高端化进程持续推进。

厂商端:多年价格战拖拽利润触底,高端化战略动能充足。啤酒厂家为抢占份额多年来深陷价格战泥潭,从主要啤酒厂商(华润啤酒、青岛啤酒、燕京啤酒、重庆啤酒、珠江啤酒)利润情况看,2014年之前毛利率中枢30%,净利率在2010年后持续下滑,至15年触底录得负利润率,降价增量边际效应减弱,厂家利润诉求增强,净利率回升。











“产品+品牌+渠道”全方位蓄力高端,龙头有望步入收获期。1)产品+品牌:龙头内生+外延并举,通过自研及以获取品牌为目的的收购,搭建高端产品矩阵,通过多元营销手段打造高端品牌形象;2)渠道:据globaldata的数据,13-18年高端啤酒在餐饮渠道销量CAGR为8.2%,远高于零售渠道(0.4%),预计19-23年此趋势仍将持续(餐饮5.3% vs零售3.2%),进入相关销售点的能力成为高端啤酒酿造商成功的关键因素,疫情期间高端餐饮、夜店等渠道受到较大冲击,国产啤酒有望借此时机在恢复期通过适当让利,在百威等国外龙头占据优势的餐饮端实现弯道超车。经过数年积累,疫情后消费复苏背景下,啤酒高端化进程有望加速,龙头多年布局进入收获期,有望带动产品价格及利润结构性上行。















降本:产能优化+罐装化带动成本下行


需求见顶下产能利用率下滑,龙头加速产能优化,“关、建”并举。根据Wind,05-15年啤酒行业共新增年产能达4338万吨,而年消费量仅新增1729万吨,产能利用率低下严重拖累啤酒厂商的盈利能力,14年啤酒销量见顶进入存量时代后,行业掀“关厂潮”,关停辐射能力弱、可替代性强、运行效率低的工厂;高端化进程扩大运输半径,继续推动生产集约化。华润啤酒CEO侯孝海2020年11月26日在《坚持去产能提质增效,推动高质量发展》中表示,随着消费升级带来啤酒吨价上升及物流持续发展,运输费用率将持续下降,啤酒瓶的运输半径由150公里扩展至300-400公里,一个省的消费量只需要一个啤酒厂产能即可覆盖。当工厂覆盖区域随运输半径增加而重叠时,厂商会对重叠区域的工厂进行整合,规模化带动生产效率提升。

重啤率先开启产能优化进程,龙头相继进入利润释期。产能优化尤其是关厂涉及职工安置等民生问题,在经济下行期间国内啤酒厂家关厂阻力较大,重啤由外资控股,体制机制较为灵活,15年率先关闭4家分子公司开启产能优化进程,16年吨折旧/资产减值损失率同比-10%/-3.3pct),EBITDA率同比+7pct且在随后年份维持高位。借鉴重啤经验,华润、青岛、珠江等啤酒厂家于17-18年开启产能优化进程,产能利用率处于稳健的上升通道, 19年华润/青岛啤酒EBITDA率同比+1.8/0.6pct,随着职工安置、存货等资产处置进程结束,20H1华润/青岛啤酒EBITDA率同比+2.8/+2.6pct,预计21年将继续释放盈利弹性。














较瓶装啤酒,罐装啤酒具有更优的保质期、运输便利性及成本,近年来罐装啤酒加速推广,主要系:

1)罐装啤酒成本低、利润率高:罐装酒的开单价格较瓶装啤酒更高,且由于其生产成本、运输费用、市场费用更低,利润率高于普通瓶装。
2)对标发达国家罐化率提升空间大:据Euromonitor,18年我国啤酒罐化率仅25%,较日/美/英的罐化率90%/73%/67%有数倍差距,替代空间大且动力足。
3)疫情加速线上销售,罐装具有优势:据国家统计局发布的《啤酒线上市场分析》,2019Q1罐(听)装啤酒占线上销量70%,疫情冲击下,现饮渠道受损,KA及电商渠道崛起,铝罐轻便易携的优势突出。随着罐装化加速推进,啤酒成本有望持续下行并带动价格结构性上涨,促进利润释放。


国证食品饮料行业指数简介及投资价值分析
指数情况概览:反映食品和饮料行业股票表现
国证食品饮料行业指数(指数代码:399396;指数简称:国证食品)于2012年10月29日由国证指数发布,基日为2004年12月31日,基点为1000点,币种为人民币。该指数选取国证行业分类标准下食品和饮料两个三级行业的沪深A股作为样本,采用自由流通市值加权,并对个股设置15%的权重上限,反映A股市场食品和饮料行业股票整体表现。

国证食品饮料行业指数选样空间为:
1.     非ST、*ST股票;
2.     有一定上市交易日期,一般为六个月;
3.     公司最近一年无重大违规、财务报告无重大问题;
4.     公司最近一年经营无异常、无重大亏损;
5.     考察期内股价无异常波动;
6.     公司属于国证行业分类标准下食品和饮料两个三级行业。

选样方法包括以下三个步骤:
1.     计算入围选样空间股票在最近半年的A股日均总市值和A股日均成交金额;
2.     对入围股票在最近半年的A股日均成交金额按从高到低排序,剔除排名后10%的股票;
3.     对选样空间剩余股票按照最近半年的A股日均总市值从高到低排序,选取归属于食品饮料行业前50只作为样本股,数量不足则按实际数量选入。

国证食品饮料行业指数采用派氏加权法,依据下列公式逐日连锁实时计算:




其中样本股权数为样本的自由流通量,分子和分母分别为样本股经过权重调整后的实时和上一交易日收市自由流通市值。设置权重调整因子,使单只样本股权重不超过15%。权重调整因子每年调整2次,调整时间为样本股定期调整实施日,以权重调整前倒数第5个交易日的收盘调整市值来计算权重调整因子。



指数的调整方法分为定期调整和临时调整两种方式:
1.     定期调整:样本股定期调整于每年6月和12月的第二个星期五的下一个交易日实施。样本股调整方案通常在实施前两周公布。每次样本调整不设缓冲区,调整数量不设限制。在确定新入选成份股后,在剩余股票中按日均总市值从高到低排序选取样本数量5%的股票作为备选样本股,用于指数样本股定期调整之间的临时调整。
2.     临时调整:样本股暂停上市的,从暂停上市日起剔除;终止上市的,从进入退市整理期的第一个交易日起剔除;公司因重大违规行为而可能被暂停或者终止交易的,依据指数专家委员会的决定及时剔除;被交易所实施风险警示的,从风险警示次月的第二个星期五的下一个交易日起剔除;发生收购、合并、分拆情形的处理,同国证1000指数。

国证食品饮料行业指数于2020年12月14日进行成分股定期调整。截至2020年12月31日的成分股、对应申万一级行业、总市值及权重如下表所示。由于单只成份股权重上限15%的限制,贵州茅台和五粮液这两只市值超万亿股票的权重占比和伊利股份接近,避免权重过度集中在少数个股。






行业特征分析:白酒权重过半,其它细分行业亦有覆盖
行业分布是指数的重要特征,反映指数受不同行业风险因素的影响程度。统计国证食品饮料行业产业指数申万一级和三级行业成分股的权重分布,如下图所示。

由基于申万一级行业分类的权重分布可知,国证食品饮料行业指数权重集中在食品饮料行业,占比达97.4%,在农林牧渔和医药生物这两个一级行业亦有少量占比。下沉至三级行业,国证食品饮料行业指数在白酒行业的权重超过50%,权重排名其次为乳品(12.2%)和调味发酵品(11.5%),其它食品饮料细分行业如食品综合、啤酒、肉制品等亦有覆盖。分布集中却不单一,可为投资者更专注准确地反映食品饮料行业的股票表现。











对比国证食品饮料行业指数与其它食品饮料相关主题指数及重要市场指数申万三级行业权重分布。其它相关主题指数包含:中证细分食品饮料产业主题指数(指数代码:000815;指数简称:细分食品),中证食品饮料指数(指数代码:930653;指数简称:CS食品饮)和中证白酒指数(指数代码:399997;指数简称:中证白酒)。

如下表所示,国证食品、细分食品、CS食品饮的行业权重分布整体较为接近。国证食品和细分食品相对于CS食品饮更高配白酒。国证食品和细分食品分别在11个和12个申万三级行业上有权重分布,而CS食品饮在19个申万三级行业上有权重分布,国证食品和细分食品的行业集中度相对更高。






市值特征分析:大市值风格鲜明

下面从成分股的权重分布分析指数市值特征,将个股总市值划分为小于100亿、100~200亿、200~500亿、500~1000亿以及大于1000亿这五个区间,各市值区间下成分股权重分布如下表所示。国证食品饮料行业指数具有鲜明的大市值风格,市值大于1000亿股票权重占比73.1%,市值大于200亿股票权重累计占比达96.9%。其余食品饮料相关主题指数同样具有大市值风格。






历史表现分析:具显著Alpha特征
考察国证食品饮料行业指数与其它相关主题指数及重要市场指数历史表现。如下面两张图所示,净值绘制起始日期为2010年12月31日,以该日为基准进行归一化处理。









统计区间内(2010年12月31日至2020年12月31日)国证食品饮料行业指数表现和其它相关主题指数表现接近,整体优于沪深300、中证500、创业板指等主要宽基指数。计算指数收益风险指标,国证食品饮料行业指数的年化收益率、年化波动率和最大回撤均低于中证白酒,与细分食品和CS食品饮接近;夏普比率和其它相关主题指数接近,优于主要宽基指数。食品饮料行业这一优质赛道在过去十年具备显著的Alpha特征,我们认为拥有长期配置价值。






估值水平分析:优质赛道估值不便宜
纵向考察国证食品饮料行业指数历史估值水平。截至2020年12月31日,该指数市盈率PE(ttm)为56.3倍,处于指数发布日(2012年10月29日)以来的100.0%分位数水平。该指数市净率PB(lf)为12.3倍,处于100.0%分位数水平。










横向考察2020年12月31日食品饮料相关主题指数和重要市场指数的估值指标以及各指数发布以来分位数,如下表所示。国证食品饮料行业指数市盈率低于创业板指,略低于细分食品、CS食品饮和中证白酒,高于沪深300和中证500指数。国证食品饮料行业指数市净率低于细分食品和中证白酒,高于其余可比指数。







盈利能力和成长性:盈利能力稳步提升,2020Q2以来快速修复
考察国证食品饮料行业指数盈利能力和成长性。指数ROE和毛利率如左下图所示,归母净利润同比增速和营业收入同比增速如右下图所示。










指数2020年三季度(基于三季报数据计算,非年化)ROE为18.4%,毛利率49.2%,自2015年起盈利能力稳步提升,2020年初受疫情冲击相较于2019年略有降低,但仍高于2018年水平。同样受疫情影响,指数2020年一季度归母净利润同比增速和营业收入同比增速相比于2017~2019年有所下滑,但2020年二季度以来快速修复,2020年三季度归母净利润同比增速为10.1%,营业收入同比增速为7.9%。


对比食品饮料相关主题指数和重要市场指数的盈利能力和成长性指标,如下表所示。国证食品在ROE、毛利率这两项盈利能力指标上和细分食品、CS食品饮接近,低于中证白酒,高于沪深300、中证500和创业板指。国证食品在归母净利润同比增速指标上和细分食品、CS食品饮、白酒接近,低于创业板指,高于沪深300和中证500。国证食品在营业收入同比增速指标上和CS食品饮接近,高于细分食品、中证白酒和其余市场指数。






无论是纵向还是横向对比,国证食品饮料行业指数在上述各项财务指标上均有良好表现。食品饮料行业优质赛道估值不便宜,但高估值有盈利能力和成长性支撑。


招商国证食品饮料ETF产品简介

招商国证食品饮料行业交易型开放式指数证券投资基金(基金代码:159843),场外简称招商国证食品饮料ETF,场内简称食品饮料,标的指数为国证食品饮料行业指数(指数代码:399396)。该基金的投资目标为紧密跟踪标的指数,追求跟踪偏离度和跟踪误差的最小化。基金主要投资于标的指数成份股、备选成份股,投资于标的指数成份股和备选成份股的资产比例不低于基金资产净值的90%,且不低于非现金基金资产的80%。招商国证食品饮料ETF募集期自2021年1月6日至1月19日。










风险提示
1)冬季疫情反复影响经济复苏。如果冬季疫情出现反复,宏观经济复苏的情况无法持续,将影响消费者的消费意愿和 消费能力,对食品饮料行业需求产生负面影响。

2)行业竞争激烈程度高于预期的风险。在行业需求疲软的背景下,企业间为了争夺市场份额可能加大费用投放和产品促销的力度,这对公司的盈利能力会产生负面影响。

3)食品安全问题。以非洲猪瘟为代表的事件会引起消费者对食品安全问题的担忧,这也将对行业的需求增长产生负面影响。

4)本报告对历史数据进行梳理总结,历史结果不能简单预测未来,规律存在失效风险。报告中涉及到的具体基金产品不代表任何投资意见,请投资者谨慎、理性地看待。


免责声明与评级说明







公众平台免责申明
本公众平台不是华泰证券研究所官方订阅平台。相关观点或信息请以华泰证券官方公众平台为准。根据《证券期货投资者适当性管理办法》的相关要求,本公众号内容仅面向华泰证券客户中的专业投资者,请勿对本公众号内容进行任何形式的转发。若您并非华泰证券客户中的专业投资者,请取消关注本公众号,不再订阅、接收或使用本公众号中的内容。因本公众号难以设置访问权限,若给您造成不便,烦请谅解!本公众号旨在沟通研究信息,交流研究经验,华泰证券不因任何订阅本公众号的行为而将订阅者视为华泰证券的客户。



本公众号研究报告有关内容摘编自已经发布的研究报告的,若因对报告的摘编而产生歧义,应以报告发布当日的完整内容为准。如需了解详细内容,请具体参见华泰证券所发布的完整版报告。


本公众号内容基于作者认为可靠的、已公开的信息编制,但作者对该等信息的准确性及完整性不作任何保证,也不对证券价格的涨跌或市场走势作确定性判断。本公众号所载的意见、评估及预测仅反映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公众号所载意见、评估及预测不一致的研究报告。


在任何情况下,本公众号中的信息或所表述的意见均不构成对客户私人投资建议。订阅人不应单独依靠本订阅号中的信息而取代自身独立的判断,应自主做出投资决策并自行承担投资风险。普通投资者若使用本资料,有可能会因缺乏解读服务而对内容产生理解上的歧义,进而造成投资损失。对依据或者使用本公众号内容所造成的一切后果,华泰证券及作者均不承担任何法律责任。


本公众号版权仅为华泰证券股份有限公司所有,未经公司书面许可,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等任何形式侵犯本公众号发布的所有内容的版权。如因侵权行为给华泰证券造成任何直接或间接的损失,华泰证券保留追究一切法律责任的权利。本公司具有中国证监会核准的“证券投资咨询”业务资格,经营许可证编号为:91320000704041011J。


华泰金工深度报告一览


金融周期系列研究(资产配置)

【华泰金工林晓明团队】2020年中国市场量化资产配置年度观点——周期归来、机会重生,顾短也兼长20200121

【华泰金工林晓明团队】量化资产配置2020年度观点——小周期争明日,大周期赢未来20200116

【华泰金工林晓明团队】风险预算模型如何度量风险更有效-改进风险度量方式稳定提升风险模型表现的方法

【华泰金工林晓明团队】周期双底存不确定性宜防守待趋势——短周期底部拐头机会渐增,待趋势明朗把握或更大20191022

【华泰金工林晓明团队】二十年一轮回的黄金投资大周期——黄金的三周期定价逻辑与组合配置、投资机会分析20190826
【华泰金工林晓明团队】如何有效判断真正的周期拐点?——定量测度实际周期长度提升市场拐点判准概率
【华泰金工林晓明团队】基钦周期的长度会缩短吗?——20190506
【华泰金工林晓明团队】二十载昔日重现,三四年周期轮回——2019年中国与全球市场量化资产配置年度观点(下
【华泰金工林晓明团队】二十载昔日重现,三四年周期轮回——2019年中国与全球市场量化资产配置年度观点(上)
【华泰金工林晓明团队】周期轮动下的BL资产配置策略
【华泰金工林晓明团队】周期理论与机器学习资产收益预测——华泰金工市场周期与资产配置研究
【华泰金工林晓明团队】市场拐点的判断方法

【华泰金工林晓明团队】2018中国与全球市场的机会、风险 · 年度策略报告(上)
【华泰金工林晓明团队】基钦周期的量化测度与历史规律 · 华泰金工周期系列研究
【华泰金工林晓明团队】周期三因子定价与资产配置模型(四)——华泰金工周期系列研究

【华泰金工林晓明团队】周期三因子定价与资产配置模型(三)——华泰金工周期系列研究

【华泰金工林晓明团队】周期三因子定价与资产配置模型(二)——华泰金工周期系列研究

【华泰金工林晓明团队】周期三因子定价与资产配置模型(一)——华泰金工周期系列研究

【华泰金工林晓明团队】华泰金工周期研究系列 · 基于DDM模型的板块轮动探索

【华泰金工林晓明团队】市场周期的量化分解

【华泰金工林晓明团队】周期研究对大类资产的预测观点

【华泰金工林晓明团队】金融经济系统周期的确定(下)——华泰金工周期系列研究

【华泰金工林晓明团队】金融经济系统周期的确定(上)——华泰金工周期系列研究

【华泰金工林晓明团队】全球多市场择时配置初探——华泰周期择时研究系列

行业指数频谱分析及配置模型:市场的周期分析系列之三

【华泰金工林晓明团队】市场的频率——市场轮回,周期重生

【华泰金工林晓明团队】市场的轮回——金融市场周期与经济周期关系初探



周期起源
[h1]【华泰金工林晓明团队】企业间力的产生、传播和作用效果——华泰周期起源系列研究之八[/h1][h1]【华泰金工林晓明团队】耦合振子同步的藏本模型——华泰周期起源系列研究之七[/h1]【华泰金工林晓明团队】周期在供应链管理模型的实证——华泰周期起源系列研究之六
[h1]【华泰金工林晓明团队】不确定性与缓冲机制——华泰周期起源系列研究报告之五[/h1]华泰金工林晓明团队】周期是矛盾双方稳定共存的结果——华泰周期起源系列研究之四
【华泰金工林晓明团队】周期是不确定性条件下的稳态——华泰周期起源系列研究之三
【华泰金工林晓明团队】周期趋同现象的动力学系统模型——华泰周期起源系列研究之二
【华泰金工林晓明团队】从微观同步到宏观周期——华泰周期起源系列研究报告之一


FOF与金融创新产品
【华泰金工林晓明团队】养老目标基金的中国市场开发流程--目标日期基金与目标风险基金产品设计研究
【华泰金工】生命周期基金Glide Path开发实例——华泰FOF与金融创新产品系列研究报告之一


因子周期(因子择时)
【华泰金工林晓明团队】市值因子收益与经济结构的关系——华泰因子周期研究系列之三
【华泰金工林晓明团队】周期视角下的因子投资时钟--华泰因子周期研究系列之二
【华泰金工林晓明团队】因子收益率的周期性研究初探



择时
【华泰金工林晓明团队】波动率与换手率构造牛熊指标——华泰金工量化择时系列

【华泰金工林晓明团队】A股市场低开现象研究
【华泰金工林晓明团队】华泰风险收益一致性择时模型
【华泰金工林晓明团队】技术指标与周期量价择时模型的结合
【华泰金工林晓明团队】华泰价量择时模型——市场周期在择时领域的应用


中观基本面轮动
【华泰金工林晓明团队】行业配置落地:指数增强篇——华泰中观基本面轮动系列之十
[h1]【华泰金工林晓明团队】行业配置策略:拥挤度视角——华泰中观基本面轮动系列之九[/h1][h1]【华泰金工林晓明团队】行业配置策略:景气度视角——华泰中观基本面轮动系列之八
[/h1][h1]【华泰金工林晓明团队】行业配置策略:趋势追踪视角——华泰中观基本面轮动系列之七[/h1][h1]【华泰金工林晓明团队】行业配置策略:宏观因子视角——华泰中观基本面轮动系列之六[/h1]【华泰金工林晓明团队】行业全景画像:投入产出表视角——华泰中观基本面轮动系列之五
【华泰金工林晓明团队】行业全景画像:改进杜邦拆解视角——华泰中观基本面轮动系列之四
[h1]【华泰金工林晓明团队】行业全景画像:风格因子视角 ——华泰中观基本面轮动系列之三[/h1][h1]【华泰金工林晓明团队】行业全景画像:宏观因子视角 ——华泰中观基本面轮动系列之二[/h1][h1]【华泰金工林晓明团队】确立研究对象:行业拆分与聚类——华泰中观基本面轮动系列之一[/h1]

行业轮动
[h1]【华泰金工林晓明团队】不同协方差估计方法对比分析(二)——华泰行业轮动系列报告之十三[/h1]【华泰金工林晓明团队】拥挤度指标在行业配置中的应用——华泰行业轮动系列报告之十二
【华泰金工林晓明团队】基于投入产出表的产业链分析 ——华泰行业轮动系列报告之十一
【华泰金工林晓明团队】不同协方差估计方法对比分析——华泰行业轮动系列报告之十

【华泰金工林晓明团队】景气度指标在行业配置中的应用——华泰行业轮动系列报告之九
【华泰金工林晓明团队】再探周期视角下的资产轮动——华泰行业轮动系列报告之八

【华泰金工林晓明团队】“华泰周期轮动”基金组合改进版——华泰行业轮动系列报告之七
【华泰金工林晓明团队】“华泰周期轮动”基金组合构建——华泰行业轮动系列之六
【华泰金工林晓明团队】估值因子在行业配置中的应用——华泰行业轮动系列报告之五
【华泰金工林晓明团队】动量增强因子在行业配置中的应用——华泰行业轮动系列报告之四
【华泰金工林晓明团队】财务质量因子在行业配置中的应用——华泰行业轮动系列报告之三
【华泰金工林晓明团队】周期视角下的行业轮动实证分析——华泰行业轮动系列之二
【华泰金工林晓明团队】基于通用回归模型的行业轮动策略——华泰行业轮动系列之一


Smartbeta
【华泰金工林晓明团队】重剑无锋:低波动 Smart Beta——华泰 Smart Beta 系列之四
【华泰金工林晓明团队】投资优质股票:红利类Smart Beta——华泰Smart Beta系列之三
【华泰金工林晓明团队】博观约取:价值和成长Smart Beta——华泰Smart Beta系列之二

【华泰金工林晓明团队】Smart Beta:乘风破浪趁此时——华泰Smart Beta系列之一
【华泰金工林晓明团队】Smartbeta在资产配置中的优势——华泰金工Smartbeta专题研究之一


多因子选股
【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之历史分位数因子——华泰多因子系列之十三

【华泰金工林晓明团队】桑土之防:结构化多因子风险模型——华泰多因子系列之十二

【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之海量技术因子——华泰多因子系列之十一
【华泰金工林晓明团队】因子合成方法实证分析 ——华泰多因子系列之十
【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之一致预期因子 ——华泰多因子系列之九
【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之财务质量因子——华泰多因子系列之八

【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之资金流向因子——华泰多因子系列之七
【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之波动率类因子——华泰多因子系列之六

【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之换手率类因子——华泰多因子系列之五
【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之动量类因子——华泰多因子系列之四
【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之成长类因子——华泰多因子系列之三
【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之估值类因子——华泰多因子系列之二

【华泰金工林晓明团队】华泰多因子模型体系初探——华泰多因子系列之一
【华泰金工林晓明团队】五因子模型A股实证研究
【华泰金工林晓明团队】红利因子的有效性研究——华泰红利指数与红利因子系列研究报告之二


人工智能
【华泰金工林晓明团队】WGAN生成:从单资产到多资产——华泰人工智能系列之三十八

【华泰金工林晓明团队】舆情因子和BERT情感分类模型——华泰人工智能系列之三十七
【华泰金工林晓明团队】相对生成对抗网络RGAN实证——华泰人工智能系列之三十六
【华泰金工林晓明团队】WGAN应用于金融时间序列生成——华泰人工智能系列之三十五
【华泰金工林晓明团队】再探AlphaNet:结构和特征优化——华泰人工智能系列之三十四
【华泰金工林晓明团队】数据模式探索:无监督学习案例——华泰人工智能系列之三十三
【华泰金工林晓明团队】AlphaNet:因子挖掘神经网络——华泰人工智能系列之三十二
【华泰金工林晓明团队】生成对抗网络GAN初探——华泰人工智能系列之三十一
【华泰金工林晓明团队】从关联到逻辑:因果推断初探——华泰人工智能系列之三十
【华泰金工林晓明团队】另类标签和集成学习——华泰人工智能系列之二十九
【华泰金工林晓明团队】基于量价的人工智能选股体系概览——华泰人工智能系列之二十八
【华泰金工林晓明团队】揭开机器学习模型的“黑箱” ——华泰人工智能系列之二十七
【华泰金工林晓明团队】遗传规划在CTA信号挖掘中的应用——华泰人工智能系列之二十六
【华泰金工林晓明团队】市场弱有效性检验与择时战场选择——华泰人工智能系列之二十五

【华泰金工林晓明团队】投石问路:技术分析可靠否?——华泰人工智能系列之二十四
【华泰金工林晓明团队】再探基于遗传规划的选股因子挖掘——华泰人工智能系列之二十三
【华泰金工林晓明团队】基于CSCV框架的回测过拟合概率——华泰人工智能系列之二十二
【华泰金工林晓明团队】基于遗传规划的选股因子挖掘——华泰人工智能系列之二十一
【华泰金工林晓明团队】必然中的偶然:机器学习中的随机数——华泰人工智能系列之二十
【华泰金工林晓明团队】偶然中的必然:重采样技术检验过拟合——华泰人工智能系列之十九

【华泰金工林晓明团队】机器学习选股模型的调仓频率实证——华泰人工智能系列之十八

【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之数据标注方法实证——华泰人工智能系列之十七
【华泰金工林晓明团队】再论时序交叉验证对抗过拟合——华泰人工智能系列之十六
【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之卷积神经网络——华泰人工智能系列之十五

【华泰金工林晓明团队】对抗过拟合:从时序交叉验证谈起

【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之损失函数的改进——华泰人工智能系列之十三

【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之特征选择——华泰人工智能系列之十二
【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之Stacking集成学习——华泰人工智能系列之十一

【华泰金工林晓明团队】宏观周期指标应用于随机森林选股——华泰人工智能系列之十
【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之循环神经网络——华泰人工智能系列之九

【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之全连接神经网络——华泰人工智能系列之八
【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之Python实战——华泰人工智能系列之七

【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之Boosting模型——华泰人工智能系列之六

【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之随机森林模型——华泰人工智能系列之五
【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之朴素贝叶斯模型——华泰人工智能系列之四
【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之支持向量机模型— —华泰人工智能系列之三

【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之广义线性模型——华泰人工智能系列之二


指数增强基金分析
【华泰金工林晓明团队】再探回归法测算基金持股仓位——华泰基金仓位分析专题报告
【华泰金工林晓明团队】酌古御今:指数增强基金收益分析
【华泰金工林晓明团队】基于回归法的基金持股仓位测算
【华泰金工林晓明团队】指数增强方法汇总及实例——量化多因子指数增强策略实证


基本面选股
【华泰金工林晓明团队】华泰价值选股之相对市盈率港股模型——相对市盈率港股通模型实证研究
【华泰金工林晓明团队】华泰价值选股之FFScore模型

【华泰金工林晓明团队】相对市盈率选股模型A股市场实证研究
【华泰金工林晓明团队】华泰价值选股之现金流因子研究——现金流因子选股策略实证研究
【华泰金工林晓明团队】华泰基本面选股之低市收率模型——小费雪选股法 A 股实证研究
【华泰金工林晓明团队】华泰基本面选股之高股息率模型之奥轩尼斯选股法A股实证研究



基金定投
【华泰金工林晓明团队】大成旗下基金2018定投策略研究
【华泰金工林晓明团队】布林带与股息率择时定投模型——基金定投系列专题研究报告之四
【华泰金工林晓明团队】基金定投3—马科维茨有效性检验

【华泰金工林晓明团队】基金定投2—投资标的与时机的选择方法

【华泰金工林晓明团队】基金定投1—分析方法与理论基础


基金评价
【华泰金工林晓明团队】基金评价及筛选全流程研究框架——股票型与债券型基金多种维度定量与定性评价法
【华泰金工林晓明团队】基金选股择时能力的定量分析法——我国公募基金大多具有较强选股能力
【华泰金工林晓明团队】基金业绩持续性的规律与策略构建——采用有效影响因子筛选出持续性较好的绩优基金



其它
【华泰金工林晓明团队】A股市场及行业的农历月份效应——月份效应之二
A股市场及行业的月份效应——详解历史数据中的隐藏法则









分享到 :
0 人收藏
您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

积分:1745
帖子:350
精华:0
期权论坛 期权论坛
发布
内容

下载期权论坛手机APP