九鞅行业景气指数系列白皮书

摘要

    九鞅行业景气指数系列，为九鞅宏观-中观-微观分析框架下的中观指数体系。该系列覆盖6大板块及24个行业的景气指数。

    指数构建过程中，注重数据的高频性，行业间的横向可比性，且与九鞅宏观指数系列 保持体系一致和联动。因此，九鞅行业景气指数系列 可及时、客观、准确的反映行业的实时景气程度。

    应用方面，该系列指数不仅可以独立运用于行业轮动、行业择时的投资决策过程，也可与九鞅宏观指数系列协同，共同构建完备的由上至下资产配置决策体系。通过回测可以验证，经济增长指数和行业/板块景气指数提供的双重信号，既能捕捉大宏观下的经济增长状况，又能获取行业景气因子的风险溢价，依此对板块进行择时可以达到1+1>2的效果。

01

九鞅行业景气指数系列介绍

1.1 简介

    九鞅行业景气指数系列包含6大板块，24个行业的完整景气指数矩阵。

    该指数旨在通过对各行业以及共性行业类聚板块进行景气程度的及时、准确描述，反映在同一宏观环境下，不同行业（或不同板块）的商业周期差异。

图1：九鞅行业景气指数系列覆盖情况

    九鞅行业景气指数，与九鞅宏观指数系列一起，共同构建由上至下的九鞅宏观-中观-微观分析框架，可以直接纳入股票、债券、和/或广泛资产类别的主观或系统性投资流程。

1.2 更新时间

    每日更新，23:00完成，在九鞅投资-宽中科技网页展示。

1.3 优势

    对行业景气程度的描述，是理解行业轮动的基础，也是观察宏观周期下，经济不同组成部分（上下游板块，具体行业）运行差异的重要依据。

    传统行业指标呈现数据零散、行业独有、质量参差不齐等特征，无法直接用于行业景气程度的度量。现有的行业景气分析大体有两类，一类是针对特定行业，例如房地产、石化、零售等，行业协会或三方机构发布的行业景气指数，这类指数的编制方法论没有系统可比性，无法提供一个整体的中观状态及趋势认知；另一类是证券研究机构基于上市公司财务信息，结合相关行业指标，编制的行业景气指数，这类指数在编制方法上具有较好的一致性，但由于聚焦于上市公司，在行业分类以及数据采集上与国民统计口径下的行业分类和数据统计存在明显差异，与依赖国民统计数据的宏观分析框架存在匹配困难。

    九鞅行业景气指数系列 沿用九鞅宏观指数系列 的分析框架，注重宏观-中观-微观由上而下研究体系的一致性，强调行业界定与统计口径的协调、行业指标选取的行业代表性。

图2：九鞅宏观-中观研究体系

    为保证九鞅宏观指数系列与中观指数系列的系统性、联动性，我们的行业景气指数系列具有以下特点：

1.     九鞅行业景气指数系列在行业的划分、定义上，对照国民统计行业划分定义，兼顾申万上市公司行业划分方法，重新梳理的行业的覆盖范围，确定行业指标的界定。

    同时，根据国民经济占比估算办法，对各行业中子行业的权重进行了估算。在行业梳理的基础上，根据行业上下游特征，将行业聚合为六个板块，便于构建宏观对经济板块的联动分析。

2.     九鞅行业景气指数系列延续九鞅宏观指数实时预测（nowcasting）的构建方法，借鉴学术研究近年来新总结的数据处理方法，将所选指标的公布时间作为标记时点对其进行处理，另外采用动态因子模型（DFM）将不同公布频率的数据处理成可分析的高频数据，增加九鞅指数的高频性。

    通过上述技术工具，九鞅行业景气指数系列既使用了传统的低频公开统计数据，又包括了各类高频的行业经济活动数据。由于包括高频数据更具时效性的经济信息，九鞅行业景气指数系列 因而能够更加及时、准确的反映行业的景气变化。

1.4 指数构建标准

    对于每一个行业，构建一个独立的数据池。

    在早期的“候选”阶段，依据数据质量（数据可信度、数据长度、数据连续性等等）和初始信号来确定一个行业指标是否进入数据池，数据池根据最新的数据可得不断更新。

    随后，对数据池中的所有行业相关指标进行标准化处理，并依据不同行业特征，从上下游产业链、投入-产出-盈利的经营过程、以及经营环境、价格影响等多维度进行梳理，通过相关性检验等多种统计方法，最终确定构成九鞅行业景气指数的选用指标及其权重。

    所选经济指标具有如下特性：

1.    重要性：能够体现行业经营特征，对行业商业周期，经营过程评价有明确的经济逻辑；

2.    可统计性：多个备选指标存在的情况下，选择数据历史长，可进行计算处理的指标。

1.5 九鞅行业景气指数系列的应用

   学术研究与实证研究均表明，基于行业景气分析的行业轮动、行业择时，以及由上至下的宏观-中观-微观分析体系，可以为投资带来相应的超额收益。

    对行业的系统化分析体系构建是其中的关键一环。九鞅行业景气指数系列对行业进行了系统化梳理，并充分利用统计口径数据，避免上市公司财报数据的幸存偏差，及时、客观、准确的反映了行业的实时景气程度。九鞅行业景气系列不仅可以独立运用于行业轮动、行业择时的投资决策过程，还能与九鞅宏观指数系列一起，共同构建完备的由上至下资产配置决策体系。

    投资者可以将九鞅行业景气指数当作输入变量纳入相关投资决策过程中，获取行业景气因子的风险溢价。

02

各指数介绍

九鞅行业景气指数系列包含：

24个具体行业景气指数、6个经济板块景气指数，以及1个主题板块景气指数。

2.1 九鞅行业景气指数系列

    九鞅行业景气指数 涵盖了24个行业，提供每个行业自2000年以来的日频景气指数，行业景气指数直观的反映了各行业的历史商业周期变化，以及当下所处的景气状态，同时，也可以引入宏观增长指数，获得行业的相对景气程度。

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图3：九鞅行业景气指数（24个行业）

    该指数系列的编制方法：

    计算底层指标在过去一段时间内的相对值，根据权重加总，得到加权指数值，并通过平滑得到最后的指数。该指数采用0-1指数制度,1为景气最高,0为景气最差（设定周期内相对高低）。

    得益于九鞅行业景气指数编制方法的内在统一，我们也可以针对某一时点，对行业景气程度进行横向比较，直观的获取行业短期景气程度以及变化趋势。

图4：九鞅行业景气指数 横向比较

（2023-2-16数据）

2.2 九鞅板块景气指数系列（经济板块）

    九鞅板块景气指数 覆盖大金融、周期上游、周期中游、TMT、必需消费、可选消费等六个板块，通过对板块包含的相关行业景气指数进行加权计算，获得板块景气指数。各板块所含行业如下图。

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图5：九鞅板块景气指数（6大板块）

各板块的行业构成：

大金融：银行、非银金融、房地产

周期上游：煤炭、石油石化、化工、钢铁、有色

周期中游：建材、建筑、机械设备、交通运输、轻工制造、电气设备、公用事业

TMT：通讯科技、传媒

必选消费：商贸零售、食品饮料、农林牧渔

可选消费：汽车、家电、医药生物、纺织服饰

    该指数系列的编制方法：

    获取板块包含的各行业指数，根据权重加总，得到加权指数值，得到板块的景气指数；指数采用0-1指数制度,1为景气最高,0为景气最低（设定周期内相对高低）。

    为方便进行行业板块间的比较，我们的板块景气指数也可以以下表形式呈现，一目了然的展示的当期各板块间景气程度的强弱情况，以及在过去一段时间的变化趋势。其中日频最新值相较上月末数据的变化，灵敏度高，对趋势跟踪以及预判均是很好的工具。

表6：九鞅板块景气指数横向比较

（2023-2-17数据）

2.3 九鞅地产景气指数（主题板块）

    鉴于地产行业在中国经济中的重要性，以及投资中的关注程度，我们构建了地产板块景气指数，将地产相关的行业进行聚类，拟合为单一地产景气指数。

图7：九鞅地产板块行业构成

图8：九鞅地产景气指数

    该指数系列的编制方法：

    获取板块包含的具体行业指数，根据权重加总，得到加权指数值，得到板块的景气指数；指数采用0-1指数制度，1为景气最高，0为景气最低（设定周期内相对高低）。

03

九鞅板块景气指数配置应用

配置策略是连接宏观/行业研究与具体投资之间的桥梁。 

基于 九鞅行业景气指数的构建特点，我们以A股市场中的不同板块作为投资标的，介绍该套指数系列在A股板块轮动策略中的可能使用角度、方法及历史回测效果。希望籍此为指数的使用者提供抛砖引玉的例证。

九鞅行业景气指数系列 对景气度的描述视角与方法类似于九鞅经济增长指数，但同时又具备板块自有特性。我们发现，通过叠加经济增长指数和行业/板块景气指数提供的双重信号，既能捕捉大宏观下的经济增长状况又能获取行业景气因子的风险溢价，依此对板块进行择时可以达到1+1>2的效果。

3.1 对指数的因子化处理

   考虑到行业景气与宏观指数都是以刻画3-5年的“中周期”为目标，其对应的配置策略周期也应相匹配。因此，下文策略我们以日度观测、平均持仓周期1年左右为目标。在这样的窗口长度框架下，先对指数作离散化处理，由连续数字转化为离散的状态(State)因子，模糊微小波动及噪音，剥离出在中周期频率上最关键的信息。

    一方面,从经济运行逻辑出发，我们认为在中周期频度对权益市场最核心的冲击来自于两个维度：1. 增长/景气度“水平”；2. 增长/景气度“趋势”。另一方面，通过纯统计方法（如聚类模型），我们获得了类似结论的佐证：水平（level）和趋势（direction）是划分不同状态的关键维度。

    因此，结合经济逻辑及统计模型的结果，我们将历史样本区间内的每一天依据经济增长和行业景气度各自的（水平，趋势）打上状态标签——低位下行、低位上行、高位上行、高位下行：这四个状态是对每一天经济/行业周期的浓缩性概括，也是用于板块策略的因子形态。

3.2 宏观/行业景气度与板块收益的普适关系

    我们以覆盖A股市场大部分市值的中证800指数及在中证800指数中的六个板块为投资标的，明确宏观增长因子/板块内部景气度因子与对应标的股价变化的内生与统计关联性，并依此在每一个投资决策期依据当期状态（因子值）对各板块在整体权益中的配置仓位进行择时。

    以下是适用于大部分板块的配置关系：

景气度上行时积极持仓：

    在景气度指数显示上行趋势（包含低位上行及高位上行）时，通常意味着对应行业内公司所处经营环境积极向上，未来盈利能力向好。

    在这些状态下，板块股票的未来中短期持有收益大概率表现出色。

宏观与行业均低迷时积极持仓：

    当经济增长和行业景气同时处于低位下行的压力之下，来自于（货币、财政、行业等）逆周期政策推出的概率提升。同时，行业自身的供需调节机制亦会提高“逆境反转”的可能。

    从历史数据看，这些状态下，相应的权益市场表现正向，建议选择持仓。

规避景气度高位下行状态：

    高位下行状态是每个运行周期里，由趋势向上转变为趋势性向下的拐点。该状态通常意味着整体经济或具体行业未来较长时间的经营环境将持续弱化，继而负面影响行业内公司的盈利状况。

    因此建议在经济增长和板块景气指数这两个状态中任一个为高位下行时，即规避持仓。

3.1 “特质”板块的配置关系

   在以上普适大部分板块的规则下，基于其在宏观经济中特殊地位及作用，我们梳理了三个“特质”板块的择时配置逻辑与规则：

大金融 – 提防经济过热带来的政策收紧

    经济增长高位上行、经济出现过热迹象的时候，市场对于货币政策收紧的预期随之提高。大金融板块对货币政策最为敏感：如果货币当局采取提高存款准备金率、抬升公开市场操作利率等政策工具，则银行资金面紧缩，房地产及金融属性的投资减少，大金融板块所处行业环境转弱。

    从历史数据看，在经济增长高位上行时，对应板块平均表现为负，故建议不持仓。

周期上游 – “滞涨”时规避配置

    经济增长处于低迷状态且下行趋势不改，而周期上游景气度高位上行时，可以理解为“滞涨”。该情境下周期上游公司景气度随商品价格推升，同时中下游需求的羸弱终将向上游负向反馈并拖累未来价格。

    历史数据亦应证了以上逻辑分析，在周期上游板块景气度高位上行而宏观增长低位下行时，建议规避该板块。

必选消费 – “由奢入俭难”的逆势选择

    如前文所述，经济增长高位下行时大部分板块表现较弱，但其中的例外来自必选消费板块。其背后的经济逻辑在于，必选消费主要包含日常吃穿用度，具有典型的粘性和滞后性。即便宏观环境恶化，落实到个体消费，必选类通常是受冲击小且冲击滞后的类别。同时，对权益资产有绝对配置要求的资金来说，必选消费板块亦会成为“逆周期”的配置选择。

    历史数据也显示，在宏观触顶拐头，而该板块景气度仍处于高位上行时，相应公司股价往往较为坚挺。基于此，我们建议在宏观增长高位下行而板块景气度仍保持高位上行的情境下，选择持仓。

3.4 九鞅景气度配置策略的历史表现

   将上述基于板块/经济增长景气度状态因子值的规则应用于A股市场历史数据，以验证这样的方式捕捉行业与宏观信息蕴含的风险溢价在中国市场是否有效。

    我们选择覆盖到A股65%以上市值且行业分布较为均衡的宽基指数中证800为策略基准，以中证800内各板块上市公司股票按其在800指数权重被动构建板块投资标的。暂且忽略个股选择可能带来的额外超额，而关注板块轮动能够实现的超额收益。

    设定每月底为调仓期，根据当日增长指数及板块景气度指数的状态因子值对下个月每个板块是否持仓做出判断。若决定持仓，则相应板块权益占比1/6,若不持仓则以1/6现金替代。样本范围自2008年底至2022年底共14年。

    回测结果如下：

表9：板块景气度择时策略表现总结

图10：板块景气度择时策略净值曲线

   以上图表展示了几种策略结果：

Case1：“中证800指数”

    该基准策略在2008~2022全样本区间年化收益6.1%，年化波动24.2%，最大回撤-44.2%；

Case2：“800择时 – 增长因子”

    该策略代表仅以九鞅经济增长因子对中证800进行整体（而不区分板块）仓位择时；其在全样本区间年化收益10.5%（即年化超额4.4%），年化波动率21.9%，收益波动比从基准的0.25提升至0.48接近翻倍，最大回撤亦有所减小。

    比较近10年（2013~2022）及近5年（2018~2022）的结果，我们看到该策略的表现均稳定战胜基准。这表明 九鞅经济增长指数 能有效帮助捕捉A股市场的经济增长风险溢价，提高A股投资收益。

Case3：“板块择时 – 增长因子”

    该策略代表以 九鞅经济增长因子 对中证800内的6大板块分别择时；其在全样本区间年化收益12.2%（年化超额6.1%）并在近年能持续超越指数。其波动与最大回撤比Case2均略降低。

    该结果表明，发掘经济增长因子在不同板块的差异性择时效果有增量价值。

Case4：“板块择时 – 行业景气度&增长因子”

    该策略代表我们同时使用经济增长及板块景气度双重信号，依据前文的三大普适关系和特殊板块处理对800指数的6大板块分别择时；其在全样本区间年化收益15.1%（年化超额9.0%），年化波动降低至17.2%，区间最大回撤-29.9%。在近10年及近5年的区间内，该策略超额收益保持在10%左右。

    这一结果显著优于仅使用增长因子信号的Case3。这表明九鞅板块/行业景气度因子在宏观经济增长维度之上，能为板块择时提供进一步的风险回报。

    以上系列策略提供了宏观层面的经济增长和中观层面的行业/板块景气度在A股投资中的可能用法。其结果展示了本次推出的 九鞅行业景气度指数 在宏观增长之上能为A股投资带来额外超额收益，对投研具有显著价值。

    这些策略亦是如何利用将九鞅景气度指数将其转化为有效风险溢价收益的举例。我们相信，九鞅行业景气度指数系列 及 九鞅宏观指数系列 在与时俱进的信息处理方法及模型搭建方法下，还有更丰厚的风险溢价可待各位读者与用户挖掘。

END

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