来源：华宝财富魔方
分析师 /张青（执业证书编号：S0890516100001）
研究助理 / 贾依廷
上期报告《行业景气度的量化前瞻：基于财务指标的视角》中，我们基于财务指标的视角，构建了上中下游6个行业的景气度前瞻性打分预测模型。模型具备一定预测功能，但效果还需改进。本期报告中，我们基于宏观经济的视角，构建行业景气的预测模型。因为行业是宏观经济的中观组成，宏观层面的变化必然对中观产生影响，这在那些强周期性行业上，如煤炭、有色、钢铁、化工等尤为明显。
1. 指标说明
延续上期报告，我们主要构建上游行业有色金属、煤炭开采；中游行业钢铁、化工以及下游行业汽车和房地产这6个行业的景气度预测模型。我们从常用的宏观经济指标入手，研究这些指标是否对行业景气有一定领先意义。
1.1. 测试指标说明
对于宏观经济指标，我们主要考虑经济增长、通胀、实体经济流动性、工业企业盈利以及工业企业景气扩散指数等指标。
经济增长具体选用GDP同比、投资、消费、出口数据以及具有先行意义的发电量，铁路货运量等，另外我们将投资细分项拆解出来，因为房地产、制造业与基建投资趋势可能会有较大差异，衡量了固定资产投资的不同维度。流动性方面我们重点考察与实体经济盈利关联度较高的指标，具体为M1、 M2、社融，此外，我们还考察了产业债利差和信用利差这两个利差指标，因为其也能表征实体经济的融资状况、融资预期。通胀方面包括生产与生活通胀两个维度。另外我们还选择了工业企业利润、产能利用率、贷款需求来衡量企业的经营情况，以及从生产经营等多方面衡量的企业景气扩散指数。
1.2. 测评方法与指标说明
测试我们分为两部分进行，第一步为挑选指标，第二步为指标合成与景气预测。并以上市公司合成的行业净利润增速作为衡量该行业景气的指标。
挑选指标时，我们从两方面来看指标与测试行业景气是否有领先关系，一方面是被测宏观指标与行业景气之间的相关性，这个测试的目的主要是确定两个指标的方向是否一致，是否在统计上是显著的，以及相关性的高低可以作为之后确定指标权重的依据；另一方面是拐点匹配度的检验，如果在大的拐点预测上具有领先意义，更能说明宏观指标的有效性，而不仅仅是景气的延续。
对于表格中两个方面的测评指标，如何筛选呢？我们首先考察的是相关性指标，选择相关性通过检验的滞后区间；再观察拐点匹配度，如果匹配度与领先度均在50%以上，认为该宏观指标对行业景气是有拐点预测意义的。最后确定宏观指标的滞后期，要结合滞后相关性检验确定的区间与拐点领先期数，综合考量。
筛选完指标后，我们根据每一类指标的相关系数确定该类别的权重，在大类指标内部如果相关系数没有太大的差别，则内部采用等权配置。合成行业的景气度时，我们只利用宏观指标的趋势性，上升趋势记作10，下降趋势记作0，按照各自指标的领先期与权重合成行业的景气度。
景气度合成后，我们需要构建测评指标，以验证该景气度的预测方法是否可行，此时将我们构建的景气度预测打分划分为两挡，高于5分认为该行业景气度较高，否则认为该行业景气度低。而行业的真实景气度（行业的净利润增速）则通过事前视角进行趋势划分，如果预测的景气度与行业的真实景气度一致，则认为预测正确，最终统计样本内预测正确的比率（即胜率），以此作为模型评估依据。
2. 分行业测试
2.1. 有色金属
将1.1中的宏观指标逐一与有色金属行业真实景气度进行相关性测试。首先排除p值未通过的指标，这一类指标与有色金属行业景气度的整体相关性不匹配；然后在通过的指标中，排除峰谷匹配度不足50%以及峰谷领先度不足50%的指标，这一类指标虽然与行业景气度有一定相关性，但是对于波峰波谷的预测性不足。
最后我们留下了经济、流动性与通胀三大类指标。其中流动性指标中，社融增速指标在整个历史回测期间相关性检验通过，但是峰谷匹配度未通过，且领先期数很长，主要考虑到由于金融和技术创新导致衡量流动性的指标在不同历史阶段发生过一些变动，而近年来社融增速指标能更好的衡量流动性，另从测试结果来看，有色金属行业景气与流动性是有一定关系的，因此我们将社融增速指标也考虑在内。
最后，将通过测试的指标进行合并，生成了景气度打分，按照前文所述预测效果评价方法，有色金属行业景气度预测的准确率在66.7%。
2.2. 煤炭开采
煤炭开采行业，经过测试后留下了经济、通胀与企业景气扩散指数三方面的指标，三者的权重设定分别为40%,30%和30%。煤炭开采行业景气预测的胜率达到72%。
2.3. 钢铁
钢铁行业，经过测试后留下了经济、通胀、流动性与产能和企业盈利几类指标。由于工业产能利用率指标的起始时间在2013年，因此回测从2013年开始进行。行业景气预测的胜率达到70%。
2.4. 化工
化工行业，经过测试后留下了通胀与流动性两类指标，其中通胀所占比例为50%，流动性占比50%。由于核心CPI指标从2013年开始披露，故行业景气度预测从2013年开始计算。行业景气预测的胜率为62.5%。
2.5. 汽车
经过测试，我们认为汽车景气度主要与经济增长、流动性、投资等指标相关，其中流动性、投资指标与汽车景气度的相关性更高，因此赋予这两类指标各30%的权重，内部细分指标如果相关性没有较大差别则根据等权配置。模型显示汽车行业景气预测的胜率61%。
2.6. 房地产
测试结果显示房地产行业的景气度主要与经济增长、流动性相关，我们分别赋予这两类指标各50%的权重，内部细分指标如果相关性没有较大差别则根据等权配置。房地产行业景气预测的胜率为62%。
