核心結論：①我們將估值、基金持倉佔比的歷史分位均低於20％的行業定義為“雙低”行業。②歷史數據顯示，消費和製造類行業特徵最明顯，雙低後半年上漲概率近七成。③市場處在大的底部區域，目前雙低行業中，TMT相關的數字經濟潛力大；另外，重視高景氣的新能源。
以史為鑑：行業“雙低”後的表現
回顧10月以來（截至22/10/28）的行業表現，可以發現估值低、基金配置低的計算機、醫藥漲幅居前，計算機漲幅為11％、醫藥為6％，而同期滬深300下跌7％。行業進入估值、配置“雙低”後是否意味着否極泰來？本篇報告通過回顧各行業“雙低”之後的行情表現，探尋“雙低”特徵藴含的投資機會。
1.行業“雙低”之後有何表現？
“雙低”行業：估值、基金持倉歷史分位均低於20％。要回顧估值、配置“雙低”行業的表現，我們首先要確定“雙低”行業的標準。估值方面，我們在前期報告《A股估值體系的多元化-20220719》中提出，不同行業業績成長空間和發展前景存在差異，所適用的估值方法也不盡相同。因此，對於成長類行業，我們使用PE估值，具體包括醫藥、建材、電新、軍工、白酒、TMT等20個行業；價值類行業使用PB估值，具體包括農林牧漁、鋼鐵、有色、地產、銀行等12個行業。對於行業估值所處的位置，我們通過計算該行業PE/PB估值在近兩輪牛熊週期中所處的歷史分位來衡量（鑑於數據可得性，08-12年分位數數據僅包括05-08年1輪牛熊週期，下同），將PE/PB估值分位數低於20％的行業定義為低估值行業。公募基金持倉方面，我們計算基金重倉股中該行業的持倉市值佔比在近兩輪牛熊週期中所處的歷史分位來衡量基金配置水平的高低，若分位數低於20％，則定義為低配置行業。由於基金持倉是季頻數據，我們僅計算季末交易日行業的PE/PB估值分位數，若行業估值分位數、基金持倉佔比分位數均低於20％，則定義為“雙低”行業。
消費、製造類行業“雙低”後勝率和漲幅較高，金融地產類行業不明顯。回顧歷史，08年以來（截至22/06/30）有29個行業、共計200次陷入過“雙低”狀態。我們計算這些行業樣本出現“雙低”之後的漲跌幅，可以發現：行業出現“雙低”之後3個月內上漲的概率為52％、漲跌幅均值為2％，6個月上漲概率為58％、漲跌幅均值為7％，12個月上漲概率為63％、漲跌幅均值為21％。可見行業出現“雙低”特徵後，上漲概率、漲幅均值隨時間拉長而提升。從不同大類行業“雙低”後的表現來看，消費、製造類行業“雙低”後勝率和漲幅更高，而金融地產類行業“雙低”之後漲幅和勝率並不明顯，具體數據詳見圖1。
消費類行業出現“雙低”後3、6、12個月中上漲的概率都超過六成，3、6、12個月的漲幅均值分別為5％、9％、25％。其中，家電、食品加工行業出現“雙低”特徵後上漲概率超過八成，且超額收益較高，例如食品加工“雙低”後3、6、12個月的漲幅均值分別為7％、12％、22％，相對滬深300超額收益均值為1.3、4、10個百分點。
製造類行業出現“雙低”後6、12個月中上漲的概率較高、均為68％，漲幅均值為14％、28％。其中，汽車漲幅和超額收益較大，汽車出現“雙低”後3、6、12個月中上漲概率為67％、100％、100％，漲幅均值分別為25％、58％、121％，相對滬深300超額收益均值分別為10、22、65個百分點。
能源材料類行業“雙低”後3、6、12個月上漲的概率為54％、55％、63％，漲幅均值為3％、8％、22％，但相對滬深300取得超額收益的概率不高，且超額收益均值為負。其中，交運行業“雙低”後上漲或有超額收益的概率較大，3、6、12個月上漲的概率均值為55％、55％、82％，漲幅均值為5％、14％、44％。
科技類、金融地產類行業出現“雙低”後3、6、12個月上漲概率不足五成，但有超額收益的概率較高。其中，科技類行業中電子“雙低”後的漲幅和超額收益較大，3、6、12個月的漲幅為54％、75％、141％，相對滬深300超額收益為17、1、46個百分點。金融地產類行業中銀行“雙低”後3、6、12個月上漲的概率超過六成，漲幅均值分別為2％、8％、17％。
2.“雙低”後催化劑也必不可少
借鑑歷史，行業進入“雙低”狀態後，催化劑的出現也必不可少。回顧08年以來行業表現，可以發現具備“雙低”特徵的行業本身已處在歷史底部區域，而催化劑的出現帶來行業基本面改善或情緒提振的跡象，因而推動行業開啓一輪上漲行情。典型代表的有，09年汽車、16年家電以及17年食品。
08年底汽車處雙低後，政策刺激下開啓上漲行情。08年下半年市場整體處在熊市下行期間，汽車行業估值和配置均處在歷史底部區域。從估值看，08/12/31汽車行業PE（TTM，下同）為9.8倍、處最近兩輪牛熊週期以來從低到高3％分位。從基金配置看，08Q4基金對汽車行業配置比例0.4％，處最近兩輪牛熊週期以來6.6％分位。在估值和基金配置雙低下，09年的汽車下鄉政策成為行情的催化劑。09年1月14日，國務院公佈《汽車行業調整振興計劃》，此後多項汽車消費刺激政策陸續推出，在政策拉動下汽車消費逐步回暖，汽車行業歸母淨利累計同比由08Q4的-49％上升至09Q4的154％。對應行業表現看，08年底雙低之後汽車行業漲幅明顯，3、6、12個月區間漲幅分別為70％、121％、239％，相對於滬深300超額收益分別為33、48、143個百分點，具有明顯的超額收益。
A股國際化進程下，15年家電在雙低後迎來機會。15年由於清查配資等去槓桿因素，疊加宏觀經濟面臨壓力，A股市場快速下行，15年9月家電行業處在估值和基金配置雙低。從估值看，15/9/30家電行業PE為13.9倍、處最近兩輪牛熊週期以來從低到高20％分位；從基金配置看，15Q3基金重倉股中家電行業市值佔比為1.1％，處19％分位。從行情催化劑看，16年以後A股國際化進程加速是本輪家電行情的催化劑。16年A股制度改革加快推進，為海外投資者提供更加豐富和便利的途徑，吸引全球資金大幅流入。17年QFII持有A股市值由16年初的886億攀升至1277億，北向資金持股由907億升至3475億，且16-17年北向資金月均淨買入較14-15年大幅提升74.4％。在雙低的契機下，外資湧入為家電行業帶來一波行情，在雙低後（2015/9/30）家電行業3、6、12個月區間漲跌幅分別為36％、13％、29％，相對於滬深300超額收益為18、13、27個百分點。
17年食品加工具備雙低特徵後，受行業集中度提升催化行情。17年6月食品加工行業估值和基金持倉處在明顯的歷史低位。從估值看，截至2017/6/30食品加工行業PE為27.6倍，處最近兩輪牛熊週期以來10％分位；從基金持倉看，17Q2基金對食品加工持倉比例為0.4％、處11％分位。供給側改革促進行業集中度提升是食品加工行業本輪行情的重要驅動力，15年12月中央經濟局工作會議提出16年以供給側改革為主，推動行業集中度不斷提升，行業資源配置能力得到優化，食品製造行業產能利用率由16年底的73.3％上升至18/03的76.1％，同期食品加工歸母淨利同比增速由3.5％上升至22.7％。行業基本面改善下食品加工板塊行情展開，在雙低後（2017/6/30）食品加工行業3、6、12個月區間漲跌幅分別為11％、21％、17％，相對滬深300超額收益為7、12、21個百分點，具有明顯的超額收益。
3.當前雙低行業“否極”能否“泰來”？
我們在前文提出，行業出現“雙低”特徵後，上漲概率、漲幅隨時間拉長而提升，其中消費、科技類行業“雙低”後勝率和漲幅更高。那麼當前哪些行業已經處於“雙低”狀態？當前醫藥、紡服、家電、計算機、傳媒、銀行、保險、證券、建材估值和基金持倉分位數都低於20％。產業鏈方面，數字經濟也基本處於“雙低”狀態。從基金配置看，22Q3基金重倉股中數字經濟產業鏈市值佔比下降至11.1％、處13年以來從低到高5％分位，相對自由流通市值低配2.1個百分點、處13年以來5％分位。從估值看，數字經濟相關行業估值處在歷史底部：當前電子PE為25倍，處13年以來5％分位；計算機PE為44.4倍，處13年以來16％分位；通信PE為26倍，處13年以來0.4％分位。以上行業和產業鏈都處於“雙低”狀態，但這並不代表一定能上漲，“雙低”行業是否有行情將取決於行業的催化因素。
數字經濟方面，政策支持下智慧城市加速落地或成行情催化劑。當前發展數字經濟已是國家戰略，根據中國移動的預測，2025年數字經濟佔GDP比重將超50％。細分領域中數據中心、雲計算、5G等新基建是政策發力的主要方向。隨着數字基礎設施建設加速，涵蓋大數據、工業互聯網以及人工智能應用的下游領域有望成為新基建未來重要的切入點。智慧城市有望成為新老基建的橋樑，在城市管理的各環節中對大數據、雲計算、人工智能等高新技術進行集合應用，通過各要素之間的實時信息交互協同，增加城市之間以及內部的聯動，大幅提升城市治理的效率。近期智慧城市政策正在加速落地中，9月5日上海市提出到2025年智能網聯汽車產業規模力爭達到5000億元。9月28日，重慶提出計劃到25年建設車路協同道路超過1000公里。隨着各地智慧交通項目正在加速佈局實施，預計到2030年我國智慧交通市場規模或超10萬億。10月28日，國務院印發《全國一體化政務大數據體系建設指南》，要求加強數字政府建設，營造良好數字生態，不斷提高政府管理水平和服務效能。與此同時，汽車智能化正助力數字經濟高質量發展。隨着新能源汽車向智能化轉型，新能源車產業有望從硬件製造逐漸向軟件和生態演變，智能座艙和自動駕駛是汽車智能化的兩大主要領域：智能座艙在AI、生物識別等技術支持下可以進行人與汽車的智能交互，根據HIS、中商產業研究院的數據，22年中國智能座艙市場規模將達740億元，同比增長14％；自動駕駛方面，中國互聯網企業自動駕駛技術領先，未來中國自動駕駛的滲透率有望快速提升，中商情報網預計2022年中國無人駕駛產業規模將達到2894億元。
此外，以醫藥為代表的部分消費行業也處於估值、配置“雙低”狀態。但目前來看，國內疫情對消費基本面仍有擾動，9月社會消費品零售總額同比增長2.5％，較8月回落2.9個百分點。消費基本面復甦可能要等疫情影響逐漸減退，消費股行情的催化劑也需要等待逐步驗證。
估值和基本面指標指向市場處在歷史大底，穩增長落地見效或是行情的催化劑。截至22/10/28，A股主要寬基指數與4月末時低點已經很接近了，滬深300、上證50指數更創下年內新低。對比過去5輪牛熊週期的大底，當前和4月末時A股的估值、風險溢價、股債收益比、破淨率等指標均已處於大的底部區域，詳見表2。從基本面指標看，根據05、08、12、16、19年5次市場見底的經驗總結，底部反轉均伴隨着五大類領先指標中三項及以上企穩，當前4個指標（貨幣政策、財政政策和製造業景氣度、汽車銷量累計同比）已經回升。綜合以上，估值和基本面指標指向市場處在歷史大底，穩增長落地見效或是行情上漲的催化劑。10月26日國常會要求持續落實穩經濟一攬子政策和接續措施，推動經濟回穩向上。目前三季度大部分經濟數據已經恢復到合理區間，22Q3實際GDP同比為3.9％，較22Q2回升3.5個百分點。生產和投資繼續修復，9月工業增加值同比增速為6.3％，較8月回升2.1個百分點；固定資產投資當月同比增速為6.6％，連續第2個月回升。隨着穩增長政策推動經濟持續回暖，有望成為股市行情的催化劑。
結構上，關注新能源及前文提到的數字經濟。二十大報告明確指出要建設現代化產業體系，我們認為低碳、數字化、安全是產業發展的焦點。就四季度的行業配置而言，我們判斷四季度成長>；；銀行地產>；；=消費>；；資源，其中消費和地產銀行都低估低配，有可能修復，但若考慮到彈性，四季度高景氣的成長更值得關注，如新能源和數字經濟板塊。
新能源關注高景氣的新能源車和光伏。當前調整後的新能源產業鏈估值已經不高，基金配置熱度也有所降低。相較22Q2,22Q3基金重倉股中新能源市值佔比下降3.1個百分點至22.2％，相對全A自由流通市值的超配比例下降1.5個百分點至9.4個百分點。估值方面，截至2022/10/28，新能源車PE（TTM）為22倍，低於4月底時的27倍，也低於19年至今均值的35倍；光伏風電板塊PE為27倍，略高於4月底時的26倍，但低於19年至今均值的35倍。而當前新能源景氣度仍在，乘聯會預計10月新能源汽車零售銷量將達55.0萬輛，同比增長73.5％，滲透率為28.8％；根據國家能源局，9月光伏裝機量當月同比增速達131％，較8月的63％大幅提升。隨着光伏風電裝機量的增長，儲能也將配套發展，中關村儲能產業技術聯盟預計21-25年中國電化學儲能累計裝機量CAGR將達64％。
風險提示：國內疫情惡化影響國內經濟；美國經濟硬着陸影響全球經濟。
本文源自券商研報精選