鸿运国际:當前哪些行業估值超跌?

最新资讯 2019年08月26日 2:02

當前哪些行業估值超跌?

當前哪些行業估值超跌?

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因此我們將企業性質風險納入我們的考量範圍⊙,賦予其50%的權重♂┊,考慮到當下「緊信用」的實際⊿⊙△,對企業來說融資仍存在一定壓力π⌒☆,因此我們對經營風險與財務風險佔比做輕微調整↑⌒,更側重於財務風險的防範⊙♂。從後文可知□,調整后我們的行業投資價值體系模型的解釋力明顯增強◇,進一步印證了當前市場普遍對於「民企債」一刀切的情況♂。

由上表可發現在上述行業中不同信用等級之間的分化較為顯著♂,除建築裝飾行業外∟?,其他行業高等級產業債利差已基本處於中低區位?∟?,而中低等級產業債利差當前仍處於高位⌒。綜合來看♀,利差顯著較高的行業包括房地產業、化工、建築裝飾和交通運輸∟∵∵。

從發行利率來看♂♂?,利率整體下行◇∟⌒,各等級變動幅度在1-5BP◇。具體來看?,1年期高等級下行0-1 BP〇♂♀,低等級下行0-1 BP;3年期高等級變動在-4-1BP∴,低等級下行3-4BP;5年期高等級下行1-3BP□♀▽,低等級下行2-4BP;7年期高等級下行2-3BP↑,低等級下行1BP□▽☆。

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證券研究報告 《當前哪些行業估值超跌□♀?》對外發佈時間     2019年08月25日報告發佈機構     天風證券股份有限公司(已獲中國證監會許可的證券投資諮詢業務資格)本報告分析師孫彬彬 SAC 執業證書編號:S1110516090003于    瑤 SAC 執業證書編號:S1110517030005本文首發於微信公眾號:固收彬法♀☆。文章內容屬作者個人觀點♀,不代表和訊網立場∵⊿。投資者據此操作∟﹡,風險請自擔⊿。

具體來看△,一般短融和超短融發行1027.1億元♂,償還1367.8億元◇□,凈融資額-340.7億元;中票發行424.2億元⊿π△,償還213.6億元☆π,凈融資額210.6億元∵。上周企業債合計發行119.9億元┊,償還132.167億元♂□▽,凈融資額-12.26億元;公司債合計發行673.25億元▽⌒,償還270.31億元□☆,凈融資額402.94億元〇△。

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銀行間和交易所信用債合計成交3,653.33億元△♂,總成交量相比前期小幅上升↑☆。分類別看▽♀,銀行間短融、中票和企業債分別成交1186.7億元、2154.48億元、203.84億元△∵□,交易所公司債和企業債分別成交102.98億元和5.33億元﹡◇□。

5.小結我們結合19年一季報數據♀⌒,在完善此前搭建的綜合風險打分系統后┊△⌒,對比了不同行業間的利差水平和綜合風險水平?♀↑,試圖挖掘存在超跌估值的行業□。從行業利差數據和行業風險綜合得分形成的散點圖來看♂☆,有個別行業偏離了帶狀區域△,例如輕工製造﹡,紡織服裝與電子行業的利差也較高?↑⊿,在考慮了企業性質后π◇,這些企業的風險水平相對較高π♂∴,但利差或一定程度上存在過度反應♀☆♀,可能存在超額收益機會▽﹡☆,建議對行業內主體進行仔細甄別♂△△。房地產業、化工、建築裝飾和交通運輸目前處於自身利差相對較高分位∴⌒,其中建築裝飾、化工和房地產業在利差水平相近的情況下∟♂♂,綜合風險有所不同♂。受業務模式影響⊙,建築裝飾主體易被上下游拖欠款項⌒﹡,造成財務風險較高∴,建議關注篩選行業內部分國企∴♂◇。化工行業內民企聚集♂,主要受制於當下市場對民企較緊的偏好♀,但總體來看財務風險與經營水平尚可♂┊,建議重點甄別企業財務報表質量π,尋找相對穩健的主體〇⊙。房地產方面⊙,業務模式導致房企財務風險較高▽,疊加近期對房企融資的限制政策π∵∴,AAA級主體利差水平已回歸中游△,而中低等級房企利差仍在高位徘徊π∟□,建議對中等級房企中在一二線布局較多、槓桿水平和負債來源結構較為合理的企業進行進一步挖掘☆。

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償債能力方面▽△☆,我們選用速動比率以及現金債務比∴。前者的計算中僅包括變現能力較強的貨幣資金、應收票據、應收賬款等∟∵⊙,能夠較好衡量短期償債能力♂⊙∴。後者則為「經營活動產生的現金流量凈額/負債合計」﹡π⊿,衡量主體長期償債風險☆〇。綜合來看┊,到19年1季度末基本全部行業的償債能力均處於歷史低位□,相對來說傳媒、休閑服務、國防軍工償債水平較高┊△,而鋼鐵、房地產、有色金屬、公用事業具有一定償債壓力♂↑,但鋼鐵行業較其本身償債能力已保持平均水平∵♀♀。

信用債的單周發行量和凈融資額均小幅上升↑。短融發行量較上周小幅上升∟∟π,總償還量較上周大幅上升∵∟┊,凈融資額大幅下降⊙⌒◇,中票發行量較上周小幅下降△⌒⌒,總償還量較上周變化不大∟∟?,凈融資額較上周大幅下降π,公司債發行量發行量、總償還量和凈融資額較上周大幅上升﹡∵,企業債發行量較上周變化不大♀∴,總償還量較上周大幅下降♀〇?,凈融資額大幅上升⊙┊♀。

行業集中度是指在某個市場中參与競爭的企業數量、規模和分佈情況π。行業集中度是決定市場結構最基本、最重要的因素之一↑△◇,集中體現了市場的競爭和壟斷程度⊙。一般而言∵﹡,行業的集中度越低∵π,企業的競爭越激烈◇∴,利潤率越低π□。我們選用「HHI指數(赫芬達爾—赫希曼指數)」作為衡量行業集中度的指標⊿。具體而言∟⊙♀,HHI指數計算的是特定市場上所有競爭主體所佔市場份額的平方和♂☆。HHI指數越大∟π,表明市場集中度越高⌒♀,壟斷程度越高⌒⊿□,相應行業的經營性風險越小♂♀?。需要注意的是⊿﹡∴,由於部分行業進入債券市場的企業數有限π↑,而這些企業往往是行業龍頭▽☆〇,導致在發債企業中所佔市場份額極大♀□◇,HHI指數很高▽┊☆,為避免這一情況♂,我們以上市公司為樣本∴。橫向比較來看〇♀⌒, 採掘、綜合、化工的HHI指數最高♀☆,表明相應市場的集中度高☆?,而以民企居多的紡織服裝、輕工製造、醫藥生物、電氣設備、電子等行業的集中度較低π△▽,企業競爭較為激烈﹡⌒﹡,行業積聚的風險較大?π?。

根據上述分析與此前完善的模型▽△△,我們對各行業的風險水平進行綜合打分▽◇π,結果如下:我們將行業利差數據和行業風險綜合得分進行比對♂∴↑,得到如下散點圖∵┊,橫軸為各行業的風險綜合得分∟,縱軸為行業對應的利差水平∴。從下圖可以看出↑?♀,大分部行業都分佈在從左下到右上的帶狀區域內⌒♀,表明行業的風險綜合得分越高□☆,行業面臨的風險越大〇◇π,相應的行業利差水平也越高♂。對比未增加企業性質細項之前所得結果﹡,說明考慮企業性質后∟↑,打分模型的解釋力有了明顯上升﹡↑↑。

長期償債能力方面┊♂,從現金債務比來看⊿□,採掘、鋼鐵、輕工製造相對較高〇﹡∟,但由於經營活動現金流易受到季節性因素影響﹡﹡,會導致與歷史水平間存在較大出入∵♀∵,在當下時點參考性較弱↑◇⌒,因此在運用18年年報數據再進行對比☆⌒,可以發現次序雖有所調整▽☆┊,但各行業水平較為固定↑,建築材料、鋼鐵、輕工、採掘依然是長期償債能力相對不佳的行業◇﹡∵。

各類信用等級利差整體擴大∴┊,部分縮小⊿。具體來看∟,中短期票據收益率曲線1年期AA+、AA和AA-較AAA等級利差縮小1-2BP↑,3年期等級利差擴大1-3BPπ┊,5年期等級利差擴大0-2BP;企業債收益率曲線3年期AA+、AA和AA-較AAA等級利差變動-1-1BP∵∴,5年期等級利差擴大0-2BP⌒♂,7年期等級利差擴大1BP;城投債收益率曲線3年期AA+、AA和AA-較AAA等級利差變動-3-4BP⊙﹡♂,5年期等級利差擴大1-4BP◇↑△,7年期等級利差不變∴。

信用利差整體上行□﹡☆,部分下行♀。具體來看♂π,中短期票據收益率曲線1年期各等級信用利差變動-1-1BP?,3年期各等級信用利差擴大0-3BP?,5年期各等級信用利差變動-1-1BP;企業債收益率曲線3年期各等級信用利差擴大1-3BP⊿⌒,5年期各等級信用利差變動-1-1BPπ,7年期各等級信用利差縮小-1-0BP;城投債收益率曲線3年期各等級信用利差變動-5-2BP□,5年期各等級信用利差縮小1-5BP▽,7年期各等級信用利差不變⊿△。

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財務槓桿方面♂⌒,資產負債率是最常用的衡量行業財務槓桿率的指標◇。橫向比較來看﹡,房地產、家用電器、建築裝飾、商業貿易、公用事業都屬於高槓桿行業↑□,2019年一季度的資產負債率均超過50%π,尤其是房地產行業的資產負債率已達到72.14%↑⊙∟。

3.1 經營類風險指標「固定資產比率」是固定資產與資產總額之比﹡,用以反映企業的資產結構特徵↑┊⊿。由於經營模式的不同◇π□,不同行業的固定資產比率往往存在較大的差異⊿∴。一般而言π⊙,固定資產比率越低□┊,企業的營運能力越強〇⌒﹡。橫向比較來看π♂∵,公用事業、鋼鐵、採掘、化工、採掘、建築材料等行業固定資產在總資產中佔比較高?π,這些重資產行業中多數行業的信用風險也相對較高;房地產、建築裝飾、計算機、綜合、通信等行業固定資產在總資產中佔比則較低?△。需要特別說明的是↑⌒⊙,房地產企業開發的房子計入存貨⊿⊙,並屬於固定資產的範疇△♀△,因此房地產行業的固定資產比率並不高△〇∴。縱向比較來看﹡,我們注意到∟□♂,2019年一季度各行業的固定資產比率大多低於2010年至今的均值⊙□,可見受經濟壓力影響□♀,各行各業都在壓低固定資產的比率♀⊿,提高企業的營運能力∟♀⊙。

附錄信用風險事件頻發π↑?,宏觀經濟失速下滑┊,外部環境變化⌒△∟。市場有風險☆☆〇,投資需謹慎⊙。在任何情況下▽♂,本微信平台所載信息或所表達的意見並不構成對任何人的投資建議∟☆。

Z=(x-μ)/σ其中?∵,x 為某一指標在某一時點的觀察值∴,μ 為該指標從2010年至今的均值♀∵,σ 為該指標從2010年至今的標準差⊿〇,我們用Z代表該觀察值x距離均值μ的偏離程度□⌒,用來衡量指標的縱向變動情況△π?。具體各指標的詳細打分原則與報告《如何利用行業利差挖掘行業》所列示的一致⊙△▽,在此不進行贅述♂。

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當前市場風險偏好收縮□♀□,內生性「緊信用」愈發明確▽,如何在風險控制中鎖定存在估值超跌的行業◇,把握產業債的投資機會↑?我們在本篇報告中通過對比行業利差水平和風險水平來進行分析與挖掘♀。

1. 行業利差水平與綜合風險水平的二元分析體系行業估值超跌是指某些行業個券收益率過高∵↑,形成了較高行業利差﹡,而與實際風險不匹配的現象◇┊□。通過對行業利差水平和基於基本面的行業風險水平進行對比□π,可以較有效地發現行業估值超跌的現象∵,提前把握投資機會?。有關如何確立行業利差和風險水平框架來挖掘行業投資機會的詳細內容◇△♂,我們在前期的報告《如何利用行業利差挖掘行業》中進行過討論♂,在此不加贅述π。行業利差我們依然使用如下公式:個券行業利差= 個券中債估價收益率– 基準收益率行業利差= Σ個券行業利差/ 樣本數同時我們採用線性插值法近似測算出不同代償年限對應的標準券收益率作為不同個券的基準利率♂♂┊。綜合風險水平方面∴,站在當下時點反思⌒⌒⊙,我們認為我們此前搭建的模型中對企業性質缺乏考慮∴π。從違約情況、實控人風險、財務造假等問題來看♀↑,民企無疑具有更高的風險♂⌒π,市場顯然在關注行業之前□,已從企業性質出發♀♂∵,對國企與民企進行了區別對待﹡↑。數據證實了我們的猜想□∵,結合我們此前搭建的模型☆♀,使用2019年3月末發債主體的相關數據♂┊◇,如果僅考慮經營風險和財務風險π,已經無法解釋為何部分經營風險與財務風險尚可的行業利差極高♀,比如輕工製造、紡織服裝⊿∵☆,而事實上這些行業的發債主體中國企數量佔比很低∵,同時各行業間呈水平的帶狀分佈也說明對該模型對市場所關注的風險解釋存在問題∴〇⊿。

獲現能力方面⌒△,「銷售現金比率」是經營活動產生的現金流量凈額占營業收入的比值?⊙,反映每元銷售得到的凈現金♂☆?,是評價企業獲取現金能力的指標⊙。一般而言∵↑⊙,銷售現金比率越高┊,企業的獲現能力越強∵。由於理論上營收與現金流匹配的能力受季節性因素影響相對較小↑,所以橫向比較並不受影響┊?┊,交通運輸、公用事業、食品飲料等行業的獲現能力最好♂π,休閑服務、國防軍工、建築裝飾、傳媒等行業的獲現能力墊底⊙,這也與不同行業間的業務模式有關♂┊△。縱向比較方面↑,我們依然關注18年年報數據□π,發現商業貿易、鋼鐵、採掘行業的獲現能力改善最為顯著⊿↑♂,而建築裝飾、休閑服務的獲現能力下滑幅度最大▽⊙。

1. 銀行間市場利率品現券收益率整體上行;信用利差整體上行♂〇,部分下行;各類信用等級利差整體擴大▽♂,部分縮小〇∵。利率品現券收益率整體上行〇。具體來看∟∵〇,國債收益率曲線1年期上行2BP至2.62%水平△┊,3年期上行1BP至2.78%水平∵,5年期上行3BP至2.96%水平♀,7年期上行3BP至3.09%水平┊,10年期上行3BP至3.06%水平π⌒。國開債收益率曲線1年期上行3BP至2.74%水平☆⊙〇,3年期上行1BP至3.08%水平∴♀⊿,5年期上行3BP至3.31%水平∴,7年期上行4BP至3.53%水平┊,10年期上行2BP至3.43%水平↑〇。信用債收益率整體上行□,部分下行△┊。具體來看∴♂,中短期票據收益率曲線1年期各等級收益率上行1-3BP♀⊿,3年期各等級收益率上行1-4BP∟,5年期各等級收益率上行2-4BP;企業債收益率曲線3年期各等級收益率上行2-4BP□▽π,5年期各等級收益率上行2-4BP⊙,7年期各等級收益率上行2-3BP;城投債收益率曲線3年期各等級收益率下行3-4BP∴⊿↑,5年期各等級收益率變動-2-2BP〇,7年期各等級收益率上行3bp∟。

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當前市場風險偏好收縮﹡♀,內生性「緊信用」愈發明確?,如何鎖定存在估值超跌的行業◇┊?,把握產業債的投資機會♀∟﹡?我們在本篇報告中通過對比行業利差水平和風險水平來進行分析與挖掘□∵∴。

本周非金融企業短融、中票、企業債和公司債合計發行約2,244.5億元π♂,總發行量較上周小幅上升∟,償還規模約1,983.9億元♂△◇,凈融資額約260.6億元;其中⌒,城投債(中債標準)發行171.50億元□〇▽,償還規模約480.56 億元♂,凈融資額約-309.06 億元.

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盈利能力方面﹡□,考察ROA指標◇∴□,橫向比較來看△,醫藥生物、食品飲料、建築材料、汽車、輕工製造等行業的ROA較高;而計算機、休閑服務、通信、國防軍工、傳媒等行業的ROA墊底∟。縱向比較來看〇⌒♂,除鋼鐵外┊◇,全部行業截止19年3月末的ROA低於2010-2019年一季度的平均水平◇♂,說明工業企業經營水平的確不容樂觀♂。

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