巧用景气时钟投资汽车行业，汽车指数产品或有可为——汽车行业基本面量化系列报告之一

分析师：奕丽萍（执业证书编号：S0890515090001）
分析师：王合绪（执业证书编号：S0890510120008）
研究助理：田钟泽

研究助理：张锦

汽车行业属于可选消费行业, 对国民经济的发展意义重大，是关系国计民生的重要行业。我国的汽车行业自加入WTO以来获得了长足的发展，但相比于国外的汽车巨头在研发创新上仍有不小差距。近年以来随着新能源车的兴起，以及智能驾驶、无人驾驶和车联网等技术逐步发展成熟，传统的汽车行业将发生重大变化，而行业变革的同时也孕育着新的投资机会。
本系列文章拟从汽车产业链、汽车景气时钟、汽车景气度和行业内选股等角度出发对汽车行业进行深入研究。本文重点回答以下几个问题：1、汽车的产业链现状？2、汽车行业景气时钟怎么构建？3、汽车行业景气时钟怎么应用于投资？

1. 汽车行业产业链梳理
1.1. 汽车产业链
汽车产业链涉及生产生活的方方面面，在汽车行业中占据十分重要的地位。汽车产业链包括上中下游，中游即是核心的整车制造行业，包括制造乘用车（轿车、SUV和MPV等）和商用车（客车和货车）等，这是汽车产业链的核心环节，是连接上游和下游的关键步骤。汽车行业上游承载了钢铁、橡胶等原材料行业和零部件（发动机、变速箱和座椅等）设备制造行业，下游则衔接了交通运输等重要行业，起到服务国民经济发展的作用。
一般而言，汽车产业链的传导链条从下游传导至上游，也就是说下游需求决定汽车的产量和销量，再通过汽车的制造逐步传导至上游的原材料和零部件需求。汽车的需求一般由宏观经济的发展（例如GDP的增长），以及居民消费能力（人均收入水平增加等）、消费环境（汽车购置税减免和补贴政策）和基础设施水平（人均公路里程等）等因素影响。整体经济环境改善有助于提高下游的需求，从而提升整个汽车产业链条的景气度。
由于国民经济的迅速发展，国内的汽车消费量呈逐年上升的走势，汽车整车的进口和出口自2000年以来也稳步上升，二者之间保持一定的差额。从2009年开始进口汽车整车数量稳步高于出口数量，不过近年来出口汽车增长势头稍强，二者有进一步缩小的趋势。

1.2. 汽车行业上市公司
主营业务是划分不同行业的基准，而在行业内部又可以依据细分主营业务或者产业链条划分出二级子行业。对于汽车板块而言，可以分为汽车零部件、整车（乘用车、商用车）、汽车销售服务三大类子行业，这三大类子行业分别对应着汽车的上、中、下游产业链。上游行业的汽车零部件制造商数量众多，相比于汽车整车制造稳定在20多家上市公司而言，汽车零部件上市公司数量增加尤其明显，2019年已经达到汽车行业上市公司总数的75%以上。其它的交运设备公司以及汽车服务公司数量较少，明显少于汽车零部件和整车制造上市公司数量。
虽然汽车整车上市公司数量较少，但是其股票市值占比则相对较高，一度占到整个汽车行业总市值的65%左右，不过近年以来随着零部件公司上市数量增多，市值也随之增长后汽车整车的市值占比下降到47%左右，而零部件公司的市值则从30%多上升到45%左右，和汽车整车总市值基本相当。其它交运设备和汽车服务市值占比则少于10%。

汽车上市公司的数量变化有些是因为申万二级行业划分发生了变化，比如金杯汽车从2018年的属于汽车整车，但到2019年则被划分为汽车零部件企业，因此使得汽车整车上市公司数量发生变化。

汽车行业的盈利水平和估值高低关系到整个板块的配置价值。估值法有绝对估值法与相对估值法。绝对估值法涉及主观假设且模型计算所需数据较多，计算过程复杂且有较强的主观性。相对估值法则简单易懂，因此汽车行业的估值我们一般采用相对估值法。
汽车行业属于可选消费行业，汽车的景气程度受宏观经济的景气程度、居民消费能力和市场消费环境等因素影响。当经济走下坡路的时候，汽车行业往往先于经济提前反应，可以作为观测经济状况的先行指标之一。行业研究中一般采用PE（Price Earnings Ratio）而不是PB（Price/Book value）作为汽车行业的估值指标。
从下图可以看出，汽车行业的净资产收益率自2016年以来下行明显，到2018年已经低于全部A股的ROE水平，说明汽车行业需求大幅下滑，净资产收益率深度探底，不过汽车行业的PE和净资产收益率均处于阶段底部，跟踪汽车行业高频数据变化趋势可知行业净利润和估值水平有望在未来逐步抬升，尤其是行业内头部企业。

2. 汽车行业景气时钟
2.1. 构建汽车行业景气时钟
汽车行业属于可选消费行业，其景气程度伴随经济周期的起伏而周期变动，因此汽车行业具有明显的周期特征。从汽车行业的景气度代理变量入手，我们尝试刻画景气度高低起伏的周期性特征，并将其细分成不同阶段。
汽车的景气度的核心决定因素是需求，需求改善意味着景气度提升。景气度的刻画可以从量的维度再逐步扩展到利润的维度，量的维度代表有汽车的产量和销量，二者几乎是同阶变化的，但汽车销量由于是去库销售后的最终数据，因此更具有代表性。利润的维度有销售毛利率、销售净利率或者净利润增速。

由于汽车生产到库存再到出库销售需要一定的过程，而需求传导到汽车生产也需要一定过程，这就使得汽车的产能调整需要花费一定的时间，而需求的变化也不会很快反应到库存水平上。但销量和库存的相对变化关系却能反应景气度的变化过程，因此本文我们使用景气度代理变量来刻画景气度处于何种阶段。
具体来看，需求转好，景气度改善，销量数据同比增加，而累积的库存则同比下降，销售毛利率转盈、增加，这个阶段厂商处于被动去库存的阶段；需求继续向好，景气度继续提升，销量继续上升，厂商开始主动生产补库，库存同比增加，销售毛利率稳定，这个阶段处于主动补库存阶段；持续一段时间后需求由好变差，汽车销量同比下降，但产能来不及下降，因此库存仍同比增加，销售毛利率开始下降，这个阶段处于被动补库存阶段；需求一直下滑，汽车销量同比下降，产能大幅下降，带动库存同比减少，销售毛利率转亏，这个阶段处于主动去库存阶段。

以汽车销售同比和库存同比作为坐标，划分出汽车景气周期或者库存周期的四个象限，在景气度转好时配置行业，景气度变差时不再配置行业。具体划分情况如下所示：
1) 景气度好转：汽车销售同比增加、库存同比下降，销售毛利率转盈——被动去库存。
2) 景气度过热：汽车销售同比增加、库存同比增加，销售毛利率稳定——主动补库存。
3) 景气度衰退：汽车销售同比下降、库存同比增加，销售毛利率下降——被动补库存。
4) 景气度萧条：汽车销售同比下降、库存同比下降，销售毛利率转亏——主动去库存。

2.2. 景气时钟视角下的汽车行业
上文已经详述了汽车景气时钟划分的依据，本文中我们用量化的方法对汽车景气时钟进行划分，划分的依据是连续两个季度数据变化趋势，观测汽车销售同比和库存同比的变化是正还是为负，正的情况即上升，负的情况即下降，根据两个指标的不同状态组合具体划定属于哪个子周期。根据两个季度数据划分主要是因为短期数据不够平滑，且数值正负方向可能频繁切换，因此在实际划分过程中我们拟用两个季度的数据变化来划分结果。通过这种方式剔除了短期噪音扰动，使得模型更为稳健。后文中我们将进一步验证景气时钟是否对汽车行业的配置具有指导意义。
从上图的景气时钟划分可以看出，2016年底之后汽车行业景气度开始出现反转，逐渐由过热转向衰退，而进入2017年下半年之后景气度进一步下行，进入萧条期。2018年国际贸易保护主义抬头，中美贸易摩擦加剧，人们对未来全球经济增长的前景趋于谨慎，汽车行业整体需求和消费均持续下行，汽车行业进入深度探底阶段，而到2018年下半年后，中美贸易摩擦有缓和的迹象，汽车行业也逐渐出现好转的兆头，行业景气度出现好转迹象，且逐步从底部开始回升，不过探底回升过程中仍存在一定的反复。

3. 巧用景气时钟投资汽车行业
汽车行业投资有两个思路：一是相对投资思路，即依据景气时钟，观测汽车行业在景气度向好时相对市场的超额收益获取能力，构建多空组合获取带择时的超额收益。二是绝对投资思路，即依据景气时钟，观测汽车行业在景气度向好时的绝对投资回报，构建纯多头组合获取择时收益。
由于销售毛利率数据是从2017年3月才可以获得，数据过短，所以以下回测基于不考虑销售毛利率印证的情况下进行。另外季度数据变化相对缓慢，而最新公布的数据包含的信息更有效，从实用的角度出发，在瞬息万变的市场环境中使用高频数据构建策略将更为合理。在下文的测试中均使用月度数据，包括短期景气周期划分（月频）以及据此构建的策略，不过为了提升模型的稳健性，我们参考之前两期的划分结果综合决定当前的多空方向。

3.1. 构建多空投资组合
本节我们构建多空投资组合来测试景气时钟是否有效。为了测试不同景气时钟下汽车超额收益是否有显著差异，我们分别统计景气时钟中每个子周期对应的月度平均收益，统计结果如下表所示。统计结果显示景气好转和过热阶段能获得超越基准的超额收益，而衰退和萧条阶段则跑输基准，说明景气时钟划分后的周期轮动对汽车超额收益具有明显的区分效果。另外据收益上限和下限的范围对比来看，景气好转和景气过热期的收益波动中枢明显大于衰退和萧条期，尤其是收益下限，前两个时期也高于后两个时期，数据的统计特征验证了景气上行阶段指数收益好于景气下行阶段的结论。

根据上述统计结论，可知我们划分的景气时钟对于汽车的超额收益具有良好的区分度，也就是说在景气好转期和过热期汽车行业能跑赢沪深300指数，而在衰退期和萧条期则无法获得超越沪深300的收益，据此我们拟在下节中构建具体交易策略来测试配置汽车指数能否获得显著的超额收益。
经过测试我们发现在汽车景气好转和过热阶段汽车指数能获得超越沪深300的收益，而在衰退和萧条期则无法获得超越基准的收益。因此我们构建具体交易策略来测试配置汽车指数能否获得显著的超额收益。策略具体的设置条件为：为了防止短期噪音数据干扰，我们拟采用滚动三期的结果来综合判定当前时候开仓或者继续保持仓位，具体规则为包括当期的三期中有两期处于好转或者过热期则开仓或者保持多头持仓，也就是说这种情况下当期如果是萧条期或者衰退期也不平仓，认为衰退或者萧条是短期数据波动造成的，其它情况下则不开仓或者将多头平仓。策略比较的基准为沪深300指数。

由于景气时钟不同子周期下汽车超额收益存在显著差异，因此我们可以据此构建汽车行业的景气时钟轮动策略。策略的具体配置规则为：在景气度好转和过热期配置行业，景气度衰退和萧条期不配置行业。不考虑开平仓手续费的情况下策略年化超额收益为3.75%，夏普率 0.07，最大回撤 -26.93%，月度胜率为63.64%，calmar 比例达到0.14。因为2017年以后汽车行业景气度整体下行，因此汽车行业很难跑出大幅超越沪深300的业绩。
汽车行业指数是单一行业指数，在行业上有过多暴露，因此在某些阶段很难跑赢沪深300指数，例如2014年12月，新一轮牛市开启，而汽车指数在当月的收益是-1.11%，而沪深300指数收益却高达25.8%，导致超额收益产生巨大回撤。正是因为行业单一暴露以及汽车行业的强周期性，汽车指数在某些阶段很难跑出超额收益。因此后续我们将根据景气时钟划分结果来测试配置汽车指数是否能取得不错的绝对收益。

上文中汽车景气时钟的划分和策略的构建均依据汽车销量和库存已知这样一个前提，而且我们根据实际值的获取滞后时间进行了测试。在无滞后的情况下相当于当月初就可以获得当月的数据，这种情况下配置策略的表现最好，随着滞后期数的增加，策略的表现也越来越差。这就说明汽车销量和库存数据中蕴含的有效信息逐渐递减，因而根据滞后的信息进行配置的策略也就逐渐失效。未来我们将讨论根据预测的销量和库存数据来划分景气时钟进行配置，并将策略效果与实际值的策略效果进行比较。

3.2. 构建纯多头组合
本节我们构建纯多头组合来测试景气时钟是否有效。策略构建方式与多空策略类似，不过采用的是汽车行业指数的绝对收益。下图为用汽车行业指数绝对收益测试得到的景气时钟策略的表现情况，策略绝对收益净值曲线是往上走的，可以发现景气时钟可以捕获汽车指数多数上行阶段，并且有效规避了下行期。鉴于汽车指数长期向上的趋势以及策略的良好表现，我们认为可推出相应的汽车指数ETF或者类似基金类产品，根据汽车景气时钟进行择时配置，投资者有望获得良好的收益。
总体而言，根据景气时钟得到的配置策略相对于沪深300指数虽大部分时段能跑出超额收益，但是某些阶段却大幅跑输，造成超额收益的大幅回撤。其中的原因我们之前也说过，主要是汽车指数的行业暴露较为单一且行业周期性特征明显，在某些阶段很难跑赢沪深300指数。而根据景气时钟得到的汽车行业绝对收益策略则表现较好，策略年化收益高达15.06%，最大回撤为-17.19%，夏普率为0.53，calmar为0.88，且策略长期保持有效，体现出良好的赚钱效应。这也说明根据景气时钟配置汽车指数的策略是有效的，而发行相关的汽车行业指数基金或者ETF也显得尤为必要