結(jié)構(gòu)之光宏微觀預(yù)期的裂口

1、目錄 HYPERLINK l _TOC_250011 1、 從微觀視角找尋另一個(gè)經(jīng)濟(jì)的“一致預(yù)期” 4 HYPERLINK l _TOC_250010 2、 對經(jīng)濟(jì)總量增長的預(yù)期，自下而上的視角更悲觀 5 HYPERLINK l _TOC_250009 、 方法一：由全部 A 股營收直接推導(dǎo) GDP 5 HYPERLINK l _TOC_250008 、 預(yù)測方法 5 HYPERLINK l _TOC_250007 、 自下而上預(yù)測經(jīng)濟(jì)的較差、較好、中性情形 7 HYPERLINK l _TOC_250006 、 方法二：通過行業(yè)營收預(yù)測行業(yè)增加值，進(jìn)而預(yù)測 GDP 9 HYPERLINK l

2、 _TOC_250005 、 預(yù)測方法 9 HYPERLINK l _TOC_250004 、 預(yù)測結(jié)果較方法一更為樂觀 11 HYPERLINK l _TOC_250003 、 自下而上的經(jīng)濟(jì)總量增長，低于宏觀預(yù)測 12 HYPERLINK l _TOC_250002 3、 市場預(yù)期疫情是一次性沖擊，因此短期、長期的分化不同 12 HYPERLINK l _TOC_250001 4、 預(yù)期裂口下，隱藏著結(jié)構(gòu)性低估所帶來的機(jī)會(huì) 13 HYPERLINK l _TOC_250000 5、 風(fēng)險(xiǎn)提示 17圖表目錄圖 1： 上市公司營收增速與 GDP 增速走勢基本一致 4圖 2： 由全部 A 股營收

3、直接推導(dǎo) GDP 的流程圖 5圖 3： 分析師對于當(dāng)年?duì)I收一致預(yù)期與實(shí)際差異較小，預(yù)測誤差隨預(yù)測區(qū)間拉長而增大 5圖 4： 上市公司分析師覆蓋率波動(dòng)較小 6圖 5： 近十年分析師所覆蓋的上市公司的營收占整個(gè) A 股的營收比例中樞上移 6圖 6： 分析師預(yù)期偏樂觀下的名義 GDP 預(yù)測（經(jīng)濟(jì)較差） 8圖 7： 分析師預(yù)期偏悲觀下的名義 GDP 預(yù)測（經(jīng)濟(jì)較好） 8圖 8： 中性假設(shè)下的名義 GDP 預(yù)期（經(jīng)濟(jì)中性） 9圖 9： 通過行業(yè)營收預(yù)測行業(yè)增加值，進(jìn)而預(yù)測 GDP 的流程圖 9圖 10： 覆蓋公司營收占比 2016 年后出現(xiàn)較大抬升 10圖 11： 各行業(yè)分析師覆蓋個(gè)股營收占行業(yè)比例的估

4、計(jì)值 10圖 12： 上市公司各行業(yè)營收占行業(yè)增加值比重（估計(jì)值） 10圖 13： 不同行業(yè)的分析師預(yù)測營收與實(shí)際營收偏差區(qū)別較大 11圖 14： 行業(yè)增加值同比增速及未來三年變動(dòng)（估計(jì)值） 13圖 15： 行業(yè)增加值占 GDP 比重變化及未來三年預(yù)測（%） 13圖 16： 2006 年至 2022 年（E）各行業(yè)營收增速變化 14圖 17： 2006 年至 2022 年（E）各行業(yè)營收占全部 A 股營收比重變化 14圖 18： 2011 年至 2022 年（E）“其他”中細(xì)分行業(yè)營收增速變化 15圖 19： 2010 年至 2022 年（E）“其他”中細(xì)分行業(yè)營收占比變化 16圖 20： 2

5、011 年至 2022 年（E）制造業(yè)細(xì)分對應(yīng)上市公司行業(yè)營收增速變化 16圖 21： 2010 年至 2022 年（E）制造業(yè)細(xì)分對應(yīng)上市公司行業(yè)營收占比變化 17圖 22： 家用電器行業(yè)預(yù)期營收增速反彈力度有限，預(yù)期營收占比下滑 17圖 23： 建筑材料行業(yè)預(yù)期營收增速處于歷史低位，預(yù)期營收占比下滑 17圖 24： 鋼鐵行業(yè)預(yù)期營收增速反彈力度有限，預(yù)期營收占比下滑至歷史底部 17表 1： 各行業(yè)營收增速與行業(yè)增加值的相關(guān)性普遍較高 4表 1： 集中度提升發(fā)生在眾多行業(yè)，這可能是導(dǎo)致覆蓋公司營收占比提升的原因 6表 2： 上市公司的營收占名義 GDP 比重與時(shí)間的回歸統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果 7表 3

6、： 行業(yè)營收占增加值比重與時(shí)間變量的回歸統(tǒng)計(jì)結(jié)果 10表 4： 各行業(yè)的修正系數(shù)（過往十年預(yù)期偏差的中位數(shù)） 11表 5： 兩種自下而上方法的參數(shù)估算方式的差異 12表 6： 兩種自下而上方法預(yù)測 GDP 增速均低于宏觀預(yù)期 12表 7： 制造業(yè)成分股對應(yīng)上市公司行業(yè)匯總 161、 從微觀視角找尋另一個(gè)經(jīng)濟(jì)的“一致預(yù)期”當(dāng)提到經(jīng)濟(jì)增長預(yù)期時(shí)，通常關(guān)注的是宏觀分析師給予的預(yù)測，然而對于權(quán)益市場而言，從宏觀經(jīng)濟(jì)增長到公司業(yè)績之間并不直觀，因此想要利用好這個(gè)指標(biāo)似乎顯得“無從下手”，在本文中我們將嘗試從微觀行業(yè)和公司視角出發(fā)，提供自下而上的測算未來三年預(yù)期 GDP 的框架，將基本面預(yù)測與市場預(yù)期聯(lián)系

7、起來，捕捉兩者差異中蘊(yùn)含的增量信息。相較于宏觀分析師對于總量的直接預(yù)期，本框架可以細(xì)致地看到各行業(yè)的預(yù)期增加值變化，并借此推斷當(dāng)前行業(yè)分析師對未來 GDP 構(gòu)成的預(yù)期變化。上市公司作為經(jīng)濟(jì)實(shí)體中最優(yōu)秀的代表，其營收的變化很大程度上代表了我國宏觀經(jīng)濟(jì)的景氣程度。從歷史數(shù)據(jù)看，上市公司營收增速與 GDP 增速走勢基本一致，相關(guān)系數(shù)高達(dá) 0.91。在 2018 年，上市公司的整體營收占名義 GDP 總值第一次超過了 50%，在 2019 年繼續(xù)上升到 51.11%，相較 2006 年的 37.99%提升了 13.12%。圖1：上市公司營收增速與 GDP 增速走勢基本一致60.00%50.00%40.

8、00%30.00%20.00%10.00%0.00%20062007200820092010201120122013201420152016201720182019上市公司營收相較GDP占比上市公司營收同比名義GDP同比數(shù)據(jù)來源：Wind、開源證券研究所同時(shí)，名義 GDP 可以由各個(gè)行業(yè)的增加值加總得到，而行業(yè)增加值與上市公司行業(yè)總營收具備較高相關(guān)性。我們對上市公司各行業(yè)營收增速與行業(yè)增加值增速進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)除住宿與餐飲業(yè)由于上市公司個(gè)數(shù)較少，樣本代表性較為有限以外，其余的行業(yè)中這兩者的相關(guān)性均較高。所屬 交通運(yùn)輸、倉 住宿和 信息傳輸、計(jì)算批發(fā)和 租賃和商務(wù)其他 農(nóng)林牧漁業(yè)制造業(yè)建筑業(yè)

9、 房地產(chǎn)業(yè)金融業(yè)行業(yè)儲(chǔ)及郵政業(yè)餐飲業(yè) 機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)零售業(yè)服務(wù)業(yè)表1：各行業(yè)營收增速與行業(yè)增加值的相關(guān)性普遍較高相關(guān)0.7950.0910.3590.7610.6990.8280.7100.5460.4140.6060.911系數(shù)數(shù)據(jù)來源：Wind、開源證券研究所因此，本文利用上市公司關(guān)于未來三年的營收一致預(yù)期數(shù)據(jù)，采取自下而上的方式，用兩種方法從上市公司營收出發(fā)推導(dǎo) GDP：（1）通過全部 A 股營收推導(dǎo)名義 GDP；（2）通過上市公司各行業(yè)營收推導(dǎo)行業(yè)增加值，再匯總成為名義 GDP?；诖?，我們能夠?qū)⑸鲜鼋Y(jié)果與宏觀預(yù)期 GDP 增速進(jìn)行對比，判斷宏觀分析師與行業(yè)分析師對經(jīng)濟(jì)的預(yù)期是否有差異

10、。2、 對經(jīng)濟(jì)總量增長的預(yù)期，自下而上的視角更悲觀、 方法一：由全部 A 股營收直接推導(dǎo) GDP、 預(yù)測方法圖2：由全部 A 股營收直接推導(dǎo)GDP 的流程圖資料來源：開源證券研究所分析師對營收的預(yù)測準(zhǔn)確度較高，分析師覆蓋公司占上市公司的比例或可預(yù)測，上市公司的營收占名義 GDP 比重穩(wěn)定或可預(yù)測，這三點(diǎn)是由上市公司推導(dǎo) GDP 的重要前提。從歷史上看，第一點(diǎn)的確成立，我們對從 2010 年以來，有分析師覆蓋的公司營收與當(dāng)年和未來兩年的實(shí)際營收進(jìn)行比較，能夠發(fā)現(xiàn)，總體上分析師的一致預(yù)期誤差（預(yù)期值-實(shí)際值）/實(shí)際值）隨著預(yù)測區(qū)間的加長而增大，但對當(dāng)年的預(yù)測偏差最大時(shí)也僅僅高估了 5%，對第三年的

11、預(yù)期偏差最大時(shí)不超過 20%，這還是在 2015 年- 2016 年的特殊歷史背景下，分析師并不能預(yù)測到供給側(cè)改革帶來的效果以及其對 GDP 的影響，因此對于 2016 年的盈利預(yù)測產(chǎn)生了較大的誤差。圖3：分析師對于當(dāng)年?duì)I收一致預(yù)期與實(shí)際差異較小，預(yù)測誤差隨預(yù)測區(qū)間拉長而增大20102011201220132014201520162017201820190.250.200.150.100.050.00(0.05)(0.10)(0.15)預(yù)測誤差-當(dāng)年預(yù)測誤差-第二年預(yù)測誤差-第三年數(shù)據(jù)來源：Wind、開源證券研究所就第二點(diǎn)而言，我們發(fā)現(xiàn)A 股的分析師覆蓋率較為穩(wěn)定，但覆蓋公司的營收占A 股總營

12、收比例在 2016 年后，中樞較過往明顯上升。這可能有兩方面的原因：一是分析師對重點(diǎn)公司的覆蓋數(shù)逐漸增加，公司覆蓋占比增加帶來的營收占比增加；二是重點(diǎn)公司憑借著各種方式如利用規(guī)模效應(yīng)逐漸擴(kuò)大市占率，進(jìn)而使得營收占比增加。我們認(rèn)為，盡管未來分析師覆蓋的公司個(gè)數(shù)越來越多，并且行業(yè)集中度的提升是一個(gè)長期過程，這兩點(diǎn)將提升覆蓋公司營收占 A 股總營收的比例，但是自創(chuàng)業(yè)板注冊制改革以后，新上市公司的審批速度也明顯加快，這又將產(chǎn)生反向的作用，綜合兩種作用，我們選用近四年來的均值作為未來三年的分析師覆蓋公司占全部 A 股的營收占比。圖4：上市公司分析師覆蓋率波動(dòng)較小450040003500300025002

13、000150010005000日期20102011201220132014201520162017201820190.80.70.60.50.40.30.20.10A股上市公司數(shù)目分析師覆蓋公司數(shù)目分析師覆蓋率(右軸)數(shù)據(jù)來源：Wind、開源證券研究所圖5：近十年分析師所覆蓋的上市公司的營收占整個(gè) A 股的營收比例中樞上移605040302010020102011201220132014201520162017201820190.880.860.840.820.800.78全部公司營收總和（萬億）重點(diǎn)公司營收總和（萬億）重點(diǎn)公司營收占比數(shù)據(jù)來源：Wind、開源證券研究所近三年行業(yè) CR3 營收

14、占比持續(xù)上升的行業(yè)表1：集中度提升發(fā)生在眾多行業(yè)，這可能是導(dǎo)致覆蓋公司營收占比提升的原因所屬一級行業(yè)所屬二級行業(yè)201720182019交通運(yùn)輸物流0.57940.59450.6279交通運(yùn)輸機(jī)場0.91620.92080.9269傳媒互聯(lián)網(wǎng)傳媒0.48850.50960.5545公用事業(yè)環(huán)保工程及服務(wù)0.26490.30110.3046化工化學(xué)原料0.38470.44800.4848近三年行業(yè) CR3 營收占比持續(xù)上升的行業(yè)家用電器視聽器材0.79580.80780.8484家用電器白色家電0.73170.74430.7512機(jī)械設(shè)備專用設(shè)備0.20860.24420.2826電子元件0.4

15、9290.51770.5489紡織服裝紡織制造0.31900.32110.3320輕工制造造紙0.51400.52540.5327非銀金融保險(xiǎn)0.78770.79050.7980食品飲料飲料制造0.47040.48560.5032數(shù)據(jù)來源：Wind、開源證券研究所接下來我們嘗試著尋找上市公司的營收與名義 GDP 之間的映射，發(fā)現(xiàn)上市公司的營收占名義 GDP 比重與時(shí)間存在較為明顯的線性關(guān)系，擬合優(yōu)度達(dá)到了 0.88，時(shí)間變量系數(shù)與截距項(xiàng)也均為顯著。其中時(shí)間變量系數(shù)為正，這符合我們前文的判斷，即隨著資本市場上集結(jié)越來越多的優(yōu)秀公司，其營收占 GDP 的比重將會(huì)越來越大?；谝辉€性回歸的結(jié)果，我

16、們得到 2020、2021、2022 年，上市公司營收占 GDP 比重分別為 53.1%, 54.1%, 55.2%。回歸統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果表2：上市公司的營收占名義 GDP 比重與時(shí)間的回歸統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果Multiple R 0.88R Square 0.78Adjusted R Square 0.76系數(shù)Coefficientst StatP-valueIntercept-19.9682-6.59710.0000時(shí)間0.01016.74580.0000數(shù)據(jù)來源：Wind、開源證券研究所、 自下而上預(yù)測經(jīng)濟(jì)的較差、較好、中性情形在過去的十年中，分析師對營收的預(yù)期相較實(shí)際值既有過于樂觀，也有過分悲觀，

17、為了使當(dāng)前分析師一致預(yù)期數(shù)據(jù)能更好地體現(xiàn)未來三年可能的實(shí)際營收情況，我們需要對其進(jìn)行一定的修正，分為分析師預(yù)期偏樂觀、偏悲觀、合理三種情形，對應(yīng)的是經(jīng)濟(jì)較差、較好、中性三種情況。假設(shè)分析師目前對于上市公司的盈利偏樂觀，實(shí)際營收將低于預(yù)期，我們選擇歷史上所有預(yù)測誤差大于 0 的年份的誤差值求均值，作為未來三年的盈利預(yù)期誤差修正系數(shù)。經(jīng)過調(diào)整后，我們可以推算出未來三年的名義 GDP，分別為 97.7 萬億， 105.2 萬億，110.3 萬億，同比增長-1.4%，7.7%，4.9%。圖6：分析師預(yù)期偏樂觀下的名義 GDP 預(yù)測（經(jīng)濟(jì)較差） 23.1% 18.2% 18.2% 18.4% 17.1%

18、 10.5%8.5%8.4%7.0%7.8%7.7%-1.4%4.9%10.1%10.4%11.5%9.2%1,200,0000.251,000,0000.20800,0000.15600,0000.10400,0000.05200,0000.000(0.05)名義GDP（億元）GDP名義增長率數(shù)據(jù)來源：Wind、開源證券研究所如果當(dāng)前分析師對于營收的一致預(yù)期偏悲觀，我們同樣可以計(jì)算預(yù)期誤差小于 0的年份的預(yù)期誤差均值作為悲觀預(yù)期下的修正系數(shù)，修正后推導(dǎo)出的 2020 年，2021年，2022 年名義 GDP 預(yù)期值分別為 100.9 萬億，110.9 萬億，113.9 億，同比增長率分別為

19、1.8%，9.9%，2.7%。圖7：分析師預(yù)期偏悲觀下的名義 GDP 預(yù)測（經(jīng)濟(jì)較好） 23.1% 18.2% 18.4% 17.1% 18.2% 10.4%11.5%10.5%10.1%8.5%8.4%7.8%7.0%1.8%2.7%9.2%9.9%1,200,0000.251,000,000800,000600,000400,000200,0000.200.150.100.0500.00名義GDP（億元）GDP名義增長率數(shù)據(jù)來源：Wind、開源證券研究所如果分析師當(dāng)前對未來三年的營收預(yù)期較為合理，我們采用過往十年的預(yù)期偏差的均值來作為中性預(yù)期下的預(yù)期修正系數(shù)，在進(jìn)行同樣的計(jì)算后，我們可以得

20、到在這種情況下，未來三年的預(yù)期名義 GDP 分別為 98.9 萬億，107.0 萬億，111.6 萬億元，同比增長率分別為 0%，8.2%，4.3%。 23.1% 18.2% 17.1% 18.2% 10.1% 10.5% 9.2% 10.4%11.5%8.2%8.5%7.8%8.4% 7.0% 4.3%-0.1%18.4%1,200,0000.251,000,0000.20800,000600,000400,0000.150.100.05200,0000.000(0.05) 數(shù)據(jù)來源：Wind、開源證券研究所、 方法二：通過行業(yè)營收預(yù)測行業(yè)增加值，進(jìn)而預(yù)測 GDP、 預(yù)測方法圖9：通過行業(yè)營

21、收預(yù)測行業(yè)增加值，進(jìn)而預(yù)測 GDP 的流程圖資料來源：開源證券研究所該預(yù)測方法要求兩個(gè)關(guān)鍵變量：覆蓋公司占上市公司行業(yè)營收比例、上市公司營收占增加值比重。對于前者，在上文中已提到2016 年之后這一占比出現(xiàn)較大抬升，背后的原因是多樣的，我們假設(shè)分析師一旦對公司進(jìn)行覆蓋，除非公司發(fā)生極端負(fù)面事件致其不再具備投資價(jià)值，分析師才會(huì)放棄對該公司的覆蓋。因此，我們計(jì)算 2020 年最新有預(yù)測數(shù)據(jù)的重點(diǎn)公司的 2019 年實(shí)際營收按行業(yè)匯總后占整個(gè)行業(yè)營收的比重，作為有關(guān)各個(gè)行業(yè)的分析師覆蓋個(gè)股營收占行業(yè)比重的估計(jì)。對于后者，我們同樣采用線性回歸的方式來嘗試尋找行業(yè)營收占比與時(shí)間變量之間的關(guān)系，對于擬合優(yōu)

22、度大于 0.7 且系數(shù)顯著的行業(yè)，可線性外推這一比重，對于擬合不理想的行業(yè)，我們將過去四年的營收占行業(yè)增加值比重均值作為估計(jì)值。0.950.850.750.650.550.4520102011201220132014201520162017201820191.000.900.800.700.600.500.400.300.200.100.000.8226交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)及郵政業(yè)住宿和餐飲業(yè)信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)其他農(nóng)林牧漁業(yè)制造業(yè) 建筑業(yè)房地產(chǎn)業(yè) 批發(fā)和零售業(yè)租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)金融業(yè)各個(gè)行業(yè)的分析師覆蓋個(gè)股營收占行業(yè)比重的估計(jì)所屬行業(yè)0.70830.78450.93620.73270.802

23、10.91550.8684交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)及郵政業(yè)住宿和餐飲業(yè)信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)制造業(yè)建筑業(yè)房地產(chǎn)業(yè)租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)農(nóng)林牧漁業(yè)數(shù)據(jù)來源：Wind、開源證券研究所數(shù)據(jù)來源：Wind、開源證券研究所0.66890.68230.9838注：部分行業(yè)在 2017 年后不再公布數(shù)據(jù)，因此我們將相關(guān)行業(yè)統(tǒng)一歸類于“其他”：包括采礦業(yè)與電力、燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)，科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)、水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)、居民服務(wù)和其他服務(wù)業(yè)、教育、衛(wèi)生、社會(huì)保障和社會(huì)福利業(yè)、文化、體育和娛樂業(yè)、公共管理和社會(huì)組織。表3：行業(yè)營收占增加值比重與時(shí)間變量的回歸統(tǒng)計(jì)結(jié)果行業(yè)年份系數(shù)P 值-系數(shù)解釋項(xiàng)P

24、 值-解釋項(xiàng)R2交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)及郵政業(yè)0.0050.006-10.4050.0080.447住宿和餐飲業(yè)0.0010.000-1.6460.0000.644信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)0.0080.000-16.1640.0010.622其他-0.0030.5186.4980.4830.033農(nóng)林牧漁業(yè)0.0010.000-1.9120.0000.905制造業(yè)0.0190.000-38.0320.0000.942建筑業(yè)0.0130.005-26.2060.0060.463房地產(chǎn)業(yè)0.0170.000-33.1270.0000.910批發(fā)和零售業(yè)0.0110.000-21.7290.0000.7

25、51租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)0.0120.000-23.3320.0000.847金融業(yè)-0.0170.00034.4500.0000.680數(shù)據(jù)來源：Wind、開源證券研究所圖12：上市公司各行業(yè)營收占行業(yè)增加值比重（估計(jì)值）年份交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)及郵政業(yè)住宿和餐飲業(yè)信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)其他農(nóng)林牧漁業(yè)制造業(yè)建筑業(yè)房地產(chǎn)業(yè)批發(fā)和零售業(yè)租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)金融業(yè)20050.2600.0100.2570.4510.0110.3400.4700.1340.2770.0761.32320060.2730.0100.2760.4910.0120.3830.6180.1410.2910.0901.35320070

26、.3160.0110.2610.4950.0130.4180.6470.1420.2920.0991.33920080.3380.0100.3100.5180.0140.4210.6610.1430.2790.0841.25220090.2780.0100.3200.4830.0150.4060.7420.1480.2950.0851.12020100.3590.0120.3370.5550.0170.4760.8250.1600.3210.0751.13220110.3570.0130.3670.6260.0200.4990.7560.1610.3520.1241.21220120.3570

27、.0130.3790.6390.0210.4810.7420.1910.3470.1271.20020130.3400.0120.4010.6030.0190.5040.7690.2120.3430.1361.15820140.3340.0110.3620.5850.0180.5010.7640.2250.3040.1411.19020150.3090.0110.3710.4420.0190.5130.7680.2840.3260.1671.16520160.3240.0170.3800.4080.0220.5530.7560.3140.3530.2041.10420170.3440.0230

28、.3850.4520.0220.6070.7480.2960.4330.2401.10720180.3670.0220.3630.4890.0230.6270.7280.3170.4400.2261.07920190.3770.0210.3470.4390.0270.6310.7900.3530.4380.2021.1192020(E)0.3530.0210.3690.4470.0260.6440.7560.3470.4270.2321.1022021(E)0.3530.0210.3690.4470.0270.6630.7560.3640.4380.2431.1022022(E)0.3530.

29、0210.3690.4470.0280.6820.7560.3800.4490.2551.102數(shù)據(jù)來源：Wind、開源證券研究所、 預(yù)測結(jié)果較方法一更為樂觀根據(jù)上述的假設(shè)，我們通過分行業(yè)預(yù)測增加值匯總得到的未來三年（2020-2022）名義 GDP 分別為 103.1 萬億，111.7 萬億，117.7 萬億，同比增長 4.1%，8.3%，5.4%。在進(jìn)行分行業(yè)預(yù)測和匯總時(shí)，與之前相同，我們也要對分析師預(yù)期進(jìn)行修正，從行業(yè)層面來看，由于預(yù)測偏差忽高忽低，且在部分行業(yè)存在明顯的極端偏差值，因此我們采用近十年預(yù)期偏差的中位數(shù)作為修正系數(shù)。圖13：不同行業(yè)的分析師預(yù)測營收與實(shí)際營收偏差區(qū)別較大第一

30、年預(yù)測偏差所屬行業(yè)201020112012201320142015201620172018交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)及郵政業(yè)-0.063-0.0080.0250.0250.0230.066-0.043-0.005-0.025住宿和餐飲業(yè)0.0010.0120.0720.1070.0990.145-0.031-0.0050.025信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)-0.015-0.0190.012-0.0070.1170.1050.0460.0320.061其他-0.086-0.067-0.0330.0060.0490.099-0.022-0.036-0.024農(nóng)林牧漁業(yè)0.0600.0430.0580.0960

31、.0790.2010.0550.0010.017制造業(yè)-0.0350.0090.0310.0120.0360.089-0.0020.0070.026建筑業(yè)-0.0600.0840.001-0.0100.0150.0360.0320.0100.013房地產(chǎn)業(yè)-0.0350.054-0.037-0.0300.0380.112-0.0160.1200.045批發(fā)和零售業(yè)-0.053-0.0280.0340.0380.0640.083-0.041-0.0260.027租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)-0.0380.051-0.060-0.2040.032-0.044-0.058-0.0100.099金融業(yè)-0.007

32、0.005-0.017-0.016-0.036-0.0330.0260.0010.011第二年預(yù)測偏差所屬行業(yè)201020112012201320142015201620172018交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)及郵政業(yè)-0.04560.03970.13100.08540.16750.1307-0.0705-0.0556住宿和餐飲業(yè)-0.01140.10970.31490.29980.1254-0.3341-0.17460.0327信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)-0.04660.01280.01590.13420.17240.16230.04970.0899其他-0.2220-0.05700.01680.074

33、00.43070.1937-0.1215-0.1162農(nóng)林牧漁業(yè)0.10350.20190.38830.32830.32800.21040.17790.0694制造業(yè)-0.06290.17700.06250.09270.17100.1032-0.06240.0347建筑業(yè)0.03150.1743-0.01270.00600.07150.07390.02150.0244房地產(chǎn)業(yè)0.08480.0901-0.05650.05290.12000.03050.10700.1223批發(fā)和零售業(yè)-0.12330.06080.08320.13880.08810.0882-0.1027-0.0268租賃和商務(wù)

34、服務(wù)業(yè)-0.00220.0633-0.1289-0.1730-0.0662-0.2029-0.19870.0343金融業(yè)-0.01900.0483-0.0371-0.0510-0.06910.05490.04370.0356第三年預(yù)測偏差所屬行業(yè)201020112012201320142015201620172018交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)及郵政業(yè)-0.02210.13210.21380.18720.18510.0554-0.1210住宿和餐飲業(yè)0.03610.35570.61900.2385-0.3383-0.5085-0.1644信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)-0.05500.01670.16740.

35、19530.20770.18920.1286其他-0.2196-0.04130.10920.47080.54230.0553-0.1567農(nóng)林牧漁業(yè)0.18880.49070.84180.66650.29790.25000.2680制造業(yè)0.05830.22830.15210.24590.17440.0255-0.0468建筑業(yè)0.09160.1966-0.01210.04460.13190.06440.0194房地產(chǎn)業(yè)0.05650.12110.03120.14060.04960.17180.0943批發(fā)和零售業(yè)-0.08820.12740.29770.14430.09070.0074-0.

36、1156租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)0.0316-0.0048-0.1067-0.2681-0.2552-0.3038-0.1682金融業(yè)0.03790.0774-0.0632-0.08640.02830.10140.0928數(shù)據(jù)來源：Wind、開源證券研究所各行業(yè)的修正系數(shù)（過往十年預(yù)期偏差的中位數(shù)）表4：各行業(yè)的修正系數(shù)（過往十年預(yù)期偏差的中位數(shù)）所屬行業(yè)第一年第二年第三年交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)及郵政業(yè)0.00880.03970.0937住宿和餐飲業(yè)0.02560.07370.0654信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)0.03860.08990.1777其他-0.0230-0.02230.0070農(nóng)林牧漁業(yè)0.05

37、630.20190.2830制造業(yè)0.01630.09270.1345建筑業(yè)0.01160.02440.0545房地產(chǎn)業(yè)0.03980.09010.1077批發(fā)和零售業(yè)0.01830.07750.0490租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)-0.0273-0.0662-0.1374金融業(yè)-0.0076-0.00310.0331數(shù)據(jù)來源：Wind、開源證券研究所、 自下而上的經(jīng)濟(jì)總量增長，低于宏觀預(yù)測自下而上的兩種方法推導(dǎo)出的 GDP 增速均低于宏觀一致預(yù)期。在 2020 年兩會(huì)上的政府工作報(bào)告中，并沒有提出具體的實(shí)際 GDP 增速目標(biāo)，然而從財(cái)政赤字率反推出增速應(yīng)當(dāng)在 3%左右。基于此，未來三年宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)期中，實(shí)

38、際 GDP 同比增速分別為 2.25%，8.8%，5.8%。而自下而上的第一種方法（以全部 A 股營收推導(dǎo)名義 GDP），悲觀/樂觀/中性假設(shè)下，未來三年名義 GDP 增速分別為-1.4%，7.7%，4.9%、1.8%，9.9%，2.7%、0%，8.2%，4.3%，考慮到名義GDP 與實(shí)際GDP 之間還存在通貨膨脹率（未來三年 CPI 同比增速的一致預(yù)期分別為2.54%，2.20%，2.60%），以 A 股營收推導(dǎo)的 GDP 增速明顯低于宏觀分析師預(yù)測。第二個(gè)方法下未來三年名義 GDP 同比增長 4.1%，8.3%，5.4%，雖然比第一種方法更樂觀，但相較宏觀分析師的預(yù)期仍存在低估。通過全部

39、A 股營收直接預(yù)測名義 GDP通過行業(yè)營收估算增加值后加總得到名義 GDP表5：兩種自下而上方法的參數(shù)估算方式的差異預(yù)期修正系數(shù)分析師覆蓋個(gè)股估算方法估算方法根據(jù)不同的假設(shè)采取不同年份預(yù)預(yù)期修正系數(shù)近十年預(yù)期偏差的中位數(shù)期偏差的均值2020 年最新有預(yù)測數(shù)據(jù)的重點(diǎn)公司的 2019營收占全部 A 股參數(shù)營收比例上市公司營收占GDP 比例近四年的分析師覆蓋個(gè)股營收占全部 A 股營收比例均值2020 年，2021 年，2022 年代入擬合的線性函數(shù)外推值。分析師覆蓋個(gè)股營收占各行業(yè)營收比例上市公司營收占行業(yè)增加值比例年實(shí)際營收按行業(yè)匯總后占整個(gè)行業(yè)營收的比重不滿足線性外推條件的行業(yè)采用過去四年的營收

40、占行業(yè)增加值比重均值；滿足線性外推條件的行業(yè)的采用將 2020 年，2021 年， 2022 年代入擬合的線性函數(shù)外推值。資料來源：開源證券研究所通過全部 A 股營收直接預(yù)測名義通過行業(yè)營收估算增加值后加總宏觀一致預(yù)期估計(jì)的名義 GDP 增速年份GDP 同比增速（樂觀假設(shè)下，%）得到名義 GDP 同比增速（%）(預(yù)期實(shí)際 GDP 同比增速+預(yù)期 CPI 同比增速， %)表6：兩種自下而上方法預(yù)測 GDP 增速均低于宏觀預(yù)期20201.84.14.82021108.31120222.75.48.4數(shù)據(jù)來源：Wind、開源證券研究所3、 市場預(yù)期疫情是一次性沖擊，因此短期、長期的分化不同接下來，我

41、們對總量預(yù)期進(jìn)行拆分。利用同樣的思路對各個(gè)行業(yè)的增加值同樣進(jìn)行測算，將得到一些有意思的結(jié)論：從 2021 年，2022 年的預(yù)測結(jié)果看，在 2020 年行業(yè)增加值增速抬升的行業(yè)均出現(xiàn)了不同程度的下跌；與此相反的是，其余在 2020 年遭受重大打擊的行業(yè)，2021 年行業(yè)增加值增速均出現(xiàn)可觀的反彈（除金融業(yè)，批發(fā)和零售業(yè)外）。可以認(rèn)為，市場傾向于預(yù)期疫情沖擊是一次性，因此預(yù)期增加值會(huì)逐漸回到原本的增長軌道。短期來看，僅有農(nóng)林牧漁業(yè)，制造業(yè)，建筑業(yè)與房地產(chǎn)業(yè)行業(yè)增加值 2020 年同比增速較 2019 年上升，其中農(nóng)林牧漁業(yè) 2020 年預(yù)計(jì)行業(yè)增加值增速為28.9%，相較 2019 年上升 20

42、.0%，遙遙領(lǐng)先其他行業(yè)；制造業(yè)，建筑業(yè)與房地產(chǎn)業(yè) 2020 年行業(yè)增加值同比增速分別為 5.8%，15.1%，19.6%，相較 2019 年分別上升 0.6%，6.8%，12.1%。而其余行業(yè)或出現(xiàn)了增速大幅減緩，甚至出現(xiàn)了負(fù)增長：住宿和餐飲業(yè)行業(yè)增加值同比增速從 2019 年的 9.2%下降到-28%，下跌 37.2%，位列首位；信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)從 2019 年的 13.8%下降至-12.3%，降幅達(dá)-23.7%；降幅較大的行業(yè)還有交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)及郵政業(yè)（-10.5%），租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)（-10.1%）等。拉長時(shí)間期限（從 2005 年至 2022 年），從長期的視角來看，各行

43、業(yè)增加值占 GDP 的比重出現(xiàn)趨勢性變化，市場預(yù)期住宿和餐飲業(yè)、農(nóng)林牧漁業(yè)、制造業(yè)占 GDP 比重將趨勢性下滑，建筑業(yè)，房地產(chǎn)業(yè)，批發(fā)和零售業(yè)，租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)，信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)則趨勢性上升。圖14：行業(yè)增加值同比增速及未來三年變動(dòng)（估計(jì)值）所屬行業(yè)交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)及郵政業(yè)住宿和餐飲業(yè)信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)其他農(nóng)林牧漁業(yè)制造業(yè)建筑業(yè)房地產(chǎn)業(yè)批發(fā)和零售業(yè)租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)金融業(yè)匯總20060.14220.14230.15890.16810.07230.18460.19710.21670.18360.21140.33210.171920070.19850.15760.17980.17

44、650.18500.22820.23280.32880.26660.23850.52420.229520080.12070.19250.17210.19650.17360.17230.22540.06460.25050.19450.20690.181020090.00950.05150.03870.05980.03680.07390.20600.28490.10760.10400.19030.090020100.13690.10850.09640.21920.14310.18310.20180.24340.23800.20740.17840.189920110.16280.11070.1513

45、0.17540.16420.20090.20790.19090.21800.26460.19490.189720120.08800.11340.15760.09190.09670.08530.12060.10700.13950.18990.14720.104320130.09590.07250.15100.09580.08130.07100.10840.14920.12950.18550.17070.101320140.09570.09780.16100.03900.05080.07560.11020.07770.12230.14560.13460.081820150.06960.09600.

46、09890.05580.04140.01950.05200.11780.07200.18420.20160.064520160.08220.10580.14880.08130.04340.05050.07830.17370.08870.19010.06510.079020170.12390.10640.18310.11410.03540.11630.12440.14240.10080.17390.08140.110620180.08660.09730.20680.08930.04480.09430.13100.13200.09550.16600.08890.099520190.06110.09

47、200.13770.20150.08890.05170.08260.07750.07810.11760.09160.09922020（E）-0.0441-0.2800-0.0998-0.12280.28910.05730.15100.19850.05320.01660.08150.03772021（E）0.22860.30990.11250.1217-0.00590.03530.10480.09900.04880.21520.08130.08182022（E）0.05200.05230.06490.0113-0.00430.04270.07450.08970.09170.20730.06020

48、.0527數(shù)據(jù)來源：Wind、開源證券研究所圖15：行業(yè)增加值占 GDP 比重變化及未來三年預(yù)測（%）年份交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)及郵政業(yè)住宿和餐飲業(yè)信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)其他農(nóng)林牧漁業(yè)制造業(yè)建筑業(yè)房地產(chǎn)業(yè)批發(fā)和零售業(yè)租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)金融業(yè)20055.702.242.7021.6511.9732.505.554.537.461.704.0020065.552.182.6021.5810.9532.905.674.707.531.804.5420075.412.052.5020.6510.5532.905.685.087.751.805.6320085.132.072.5020.9210.4732.

49、705.894.578.201.805.7520094.742.002.4020.349.9432.306.515.388.321.806.2720104.561.872.2020.849.6131.906.615.668.711.806.2420114.481.762.1120.599.4531.986.755.698.961.936.3020124.411.772.2120.369.3931.426.855.719.252.086.5520134.391.722.3120.269.2230.556.905.969.492.246.9620144.431.742.4919.468.9330.

50、507.055.929.822.387.2820154.431.792.5419.308.6929.516.936.189.832.638.1720164.431.822.7019.348.3728.966.906.699.882.888.0320174.461.812.8619.407.7729.306.966.869.753.047.7920184.391.803.1319.227.3529.407.127.039.673.217.6820194.321.823.3021.017.4227.177.167.039.673.327.782020（E）3.971.243.1517.719.20

51、27.607.928.099.793.258.092021（E）4.501.563.3018.348.4426.388.078.219.483.648.072022（E）4.491.623.4017.607.9726.108.238.499.824.178.12數(shù)據(jù)來源：Wind、開源證券研究所4、 預(yù)期裂口下，隱藏著結(jié)構(gòu)性低估所帶來的機(jī)會(huì)我們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，通過行業(yè)分析師一致預(yù)期自下而上得到的名義 GDP 預(yù)期增速要低于宏觀分析師的一致預(yù)期。如果宏觀預(yù)測GDP 同比增速被高估，則未來存在經(jīng)濟(jì)修復(fù)不及預(yù)期、市場估值中樞下修的可能；而如果是行業(yè)分析師對經(jīng)濟(jì)的隱含預(yù)期過于悲觀，那么存在部分行業(yè)被結(jié)構(gòu)性低

52、估的機(jī)會(huì)，隨著行業(yè)景氣不斷上行，市場也將有望逐漸對其完成定價(jià)。我們通過分析師預(yù)期未來三年行業(yè)營收增速與行業(yè)營收占全 A 營收比例這兩個(gè)指標(biāo)，來挖掘可能存在結(jié)構(gòu)性低估機(jī)會(huì)的行業(yè)，如果兩個(gè)指標(biāo)均位于歷史低位，且在未來三年無明顯改善，則出現(xiàn)低估的可能性更大，通過這一標(biāo)準(zhǔn)，我們發(fā)現(xiàn)市場對交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)及郵政業(yè)，“其他”行業(yè)，制造業(yè)的增長可能存在低估。細(xì)分行業(yè)上，是可能對交通運(yùn)輸，家用電器，建筑材料，鋼鐵，采掘和公用事業(yè)產(chǎn)生低估。圖16：2006 年至 2022 年（E）各行業(yè)營收增速變化行業(yè)交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)及郵政業(yè)住宿和餐飲業(yè)信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)其他農(nóng)林牧漁業(yè)制造業(yè)建筑業(yè)房地產(chǎn)業(yè)批發(fā)和零售業(yè)租賃

53、和商務(wù)服務(wù)業(yè)金融業(yè)全部A股200618.21%7.04%20.44%26.84%11.81%29.48%35.03%25.61%20.71%13.57%26.12%27.19%200737.87%21.43%9.41%17.42%21.08%29.46%21.70%33.71%16.63%11.24%50.60%28.01%200811.03%8.80%35.39%24.31%23.13%13.74%24.46%7.28%18.80%-0.45%12.58%17.51%2009-18.23%6.49%5.52%-1.36%9.32%2.03%33.92%30.46%15.62%3.02%6.4

54、3%5.38%201046.14%37.32%15.61%38.93%30.75%39.16%33.11%34.42%34.56%35.03%23.71%35.15%201114.18%15.82%20.04%31.49%35.41%22.14%10.10%19.43%31.63%95.77%20.06%23.21%20127.84%8.94%18.56%11.23%10.28%3.24%9.59%25.57%11.41%16.93%13.59%9.11%20133.43%-3.01%20.78%3.24%-0.63%10.91%14.75%27.02%11.80%26.76%12.97%9.

55、96%20145.26%-1.79%3.52%0.31%1.66%6.18%10.24%14.68%-0.65%18.55%16.60%6.62%2015-0.95%6.56%12.83%-20.38%7.97%1.17%5.74%40.83%14.48%40.05%17.65%1.93%201613.41%76.74%16.65%-0.28%20.17%12.26%6.14%29.66%17.93%45.28%0.87%8.44%201719.28%48.89%20.01%23.52%5.69%22.50%11.31%7.95%35.20%38.00%8.51%19.02%201815.86

56、%5.46%13.79%17.76%6.82%12.99%10.00%21.16%11.09%10.04%6.09%12.51%20198.97%3.17%8.70%7.83%27.33%5.88%17.51%19.97%7.31%-0.23%13.18%9.53%2020（E）-10.44%-29.61%5.54%-10.64%24.49%7.82%10.08%17.84%2.79%16.65%6.55%4.12%2021（E）22.86%36.33%13.49%12.17%3.10%6.61%10.48%15.15%7.57%27.64%8.13%9.64%2022（E）5.20%9.35

57、%8.59%1.13%3.13%7.28%7.45%13.94% 11.90%26.52%6.02%7.15%數(shù)據(jù)來源：Wind、開源證券研究所圖17：2006 年至 2022 年（E）各行業(yè)營收占全部 A 股營收比重變化年份交通運(yùn)輸、倉 住宿和餐飲業(yè) 信息傳輸、計(jì)算儲(chǔ)及郵政業(yè)機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)其他農(nóng)林牧漁業(yè)制造業(yè)建筑業(yè)房地產(chǎn)業(yè)批發(fā)和零售業(yè)租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)金融業(yè)20063.98%0.06%1.88%27.70%0.35%32.70%9.23%1.74%5.77%0.41%16.18%20074.21%0.05%1.60%25.00%0.33%33.36%9.07%1.77%5.58%0.43%18

58、.59%20084.22%0.05%1.85%26.14%0.35%32.89%9.48%1.59%5.57%0.36%17.50%20093.29%0.05%1.87%24.32%0.37%32.02%12.07%1.98%6.13%0.38%17.53%20103.60%0.05%1.61%25.34%0.36%33.07%12.00%1.99%6.14%0.30%15.55%20113.29%0.05%1.60%26.59%0.39%32.98%10.51%1.89%6.50%0.49%15.73%20123.26%0.05%1.74%26.96%0.40%31.37%10.52%2.2

59、6%6.63%0.55%16.26%20133.08%0.04%1.92%25.24%0.36%31.85%10.93%2.60%6.72%0.63%16.63%20143.09%0.04%1.87%23.75%0.34%31.82%11.26%2.79%6.24%0.70%18.10%20152.97%0.04%2.05%18.39%0.36%32.23%11.56%3.81%6.95%0.95%20.68%20163.10%0.07%2.21%16.86%0.40%33.58%11.27%4.54%7.53%1.27%19.16%20173.11%0.08%2.23%17.50%0.35%

60、34.56%10.54%4.12%8.56%1.47%17.47%20183.20%0.08%2.26%18.32%0.33%34.71%10.31%4.43%8.45%1.44%16.47%20193.18%0.07%2.24%18.03%0.39%33.55%11.06%4.85%8.28%1.31%17.02%2020（E）2.74%0.05%2.27%15.48%0.47%34.75%11.69%5.49%8.17%1.47%17.42%2021（E）3.07%0.06%2.35%15.83%0.44%33.78%11.78%5.77%8.02%1.71%17.18%2022（E）3.