1、目錄 HYPERLINK l _TOC_250024 一、本次危機的特點及主要矛盾 4 HYPERLINK l _TOC_250023 （一）歷次經濟危機中出現(xiàn)過的重大風險都已明顯回落 4 HYPERLINK l _TOC_250022 1、本次危機有銀行業(yè)危機的跡象，但風險整體可控 4 HYPERLINK l _TOC_250021 2、經濟陷入長期蕭條的信號并未出現(xiàn) 5 HYPERLINK l _TOC_250020 3、股市下跌對經濟的影響被政策有效對沖 6 HYPERLINK l _TOC_250019 （二）目前的主要矛盾是復工與疫情二次爆發(fā) 7 HYPERLINK l _TOC_2

2、50018 1、市場風險偏好隨著經濟復蘇預期和疫苗進展不斷抬升 7 HYPERLINK l _TOC_250017 2、目前來看歐美復工暫未有引起疫情二次爆發(fā)的跡象 7 HYPERLINK l _TOC_250016 二、危機后經濟反彈的節(jié)奏和增速 9 HYPERLINK l _TOC_250015 （一）從歷史經驗看本次危機后經濟復蘇的節(jié)奏 9 HYPERLINK l _TOC_250014 （二）中國經濟預計快速反彈然后回歸潛在增速 10 HYPERLINK l _TOC_250013 （三）影響經濟的重要變量：兩會可能存在哪些預期差 12 HYPERLINK l _TOC_250012

3、三、大類資產配置建議 14 HYPERLINK l _TOC_250011 （一）歷次危機后影響大類資產的一些經驗性規(guī)律 14 HYPERLINK l _TOC_250010 1、經濟危機后股市主升浪平均時長在一年左右 14 HYPERLINK l _TOC_250009 2、外資會持續(xù)流入新興市場 15 HYPERLINK l _TOC_250008 （二）股市將迎來趨勢性上漲機會 16 HYPERLINK l _TOC_250007 1、從 VIX 遠期曲線來看，11 月美國大選之前風險偏好將持續(xù)回升 16 HYPERLINK l _TOC_250006 2、低估值、盈利穩(wěn)定的銀行、家電、

4、非銀對外資較有吸引力 17 HYPERLINK l _TOC_250005 3、強科技周期和技術升級背景下，持續(xù)關注電子和電新 18 HYPERLINK l _TOC_250004 4、疫情對資產質量沖擊已過，低估值銀行價值凸顯 20 HYPERLINK l _TOC_250003 5、資本市場改革加速，疫情后業(yè)務回暖，非銀行業(yè)值得加配 20 HYPERLINK l _TOC_250002 6、經濟復蘇地產竣工景氣，家電確定性較強 21 HYPERLINK l _TOC_250001 （三）債券在經濟復蘇后，配置價值繼續(xù)下降 22 HYPERLINK l _TOC_250000 （四）黃金繼續(xù)

5、受益于通脹復蘇，且能對沖國際政治風險 22隨著歐美主要國家疫情曲線逐漸下行，復工復產漸序開展，基本面重新成為市場的核心變量，本篇報告著重回答以下幾個問題，并在此基礎上給出新一期的大類資產配置建議：（1）本次危機具有哪些特殊性，政策能否有效對沖風險？（2）疫情后經濟恢復的增速和節(jié)奏如何？（3）經濟見底之后大類資產該怎么配置？我們在 3 月 15 日第一次以筆記形式推出了大類資產模擬組合，并在 4 月 10 日發(fā)表了第二篇配置筆記并進行了調倉：表1: 3 月 15 日和 4 月 10 日兩次筆記中的組合配置方案3.15 組合4.10 組合調倉原因中證全債6030利率雖然仍有下行空間，但市場已經出現(xiàn)

6、畏高情緒，潛在的刺激政策出臺使得債市行情波動較大。滬深 3003050A 股處于絕對歷史底部，目前風險偏好回暖開始推動市場反彈，經濟周期性復蘇將接棒風險偏好支撐股價繼續(xù)上漲，形成迷你型 09 年行情。黃金1020通脹預期復蘇和美元指數(shù)周期性下行將繼續(xù)推動金價上漲。資料來源：WIND， 從本篇報告開始，我們對權益資產進行了細化，投資標的拓展到了行業(yè)指數(shù)和主題指數(shù)，目的是在經濟結構性調整的大趨勢中更好的獲得超額收益。相比上一期，歐美主要國家開始復工復產，經濟周期上行越發(fā)確定，但中美摩擦又再次出現(xiàn)，并且很可能變成常態(tài)化現(xiàn)象。基于這些變化我們在本篇報告中進行了相應的調倉：表2: 本次組合配置方案組合配

7、置方案配置原因股票家電15經濟復蘇疊加地產竣工周期，基本面拐點確定性較高，且受外資青睞電子25科技強周期、國產可控，產業(yè)景氣中長期上行銀行10疫情對資產質量沖擊最大的時候已過，低估值且受外資青睞非銀10資本市場改革疊加疫情對業(yè)務沖擊影響減弱，且受外資青睞電新20產業(yè)鏈景氣度中長期向上，國內公司有望成長為國際級別黃金20通脹持續(xù)復蘇和對沖國際政治風險資料來源：WIND， 大類資產模擬組合從 3 月 16 日開始，截止 5 月 15 日，取得了 3%的累計收益，年化收益 16%，在絕大部分時間段能夠跑贏全市場平衡混合型基金：圖 1：模擬組合累計收益與平衡混合型 FOF 基金表現(xiàn)比較1.051.04

8、1.031.021.011.000.990.980.972020-03-162020-03-242020-04-012020-04-102020-04-202020-04-282020-05-11組合累計收益平衡混合型基金表現(xiàn)資料來源：WIND， 一、本次危機的特點及主要矛盾本次危機整體上不同于以往任何一次經濟危機，只有先明確了危機的異同點，才能知道具體風險在哪，當前的政策是否足夠遏制風險的蔓延。（一）歷次經濟危機中出現(xiàn)過的重大風險都已明顯回落1、本次危機有銀行業(yè)危機的跡象，但風險整體可控銀行業(yè)危機的特征之一是流動性風險和銀行兌付風險上升，本次危機中這兩項風險都被觸發(fā)，但被政策有效遏制。典型的

9、銀行業(yè)危機有 1990 年“儲貸危機”和 2007 年“金融危機”，兩次危機都是因為銀行業(yè)過度暴露風險，最終引發(fā)信貸緊縮，波及整體經濟。 2020 年 3 月，以美國金融市場為代表，短時間內出現(xiàn)了大規(guī)模資產拋售，流動性風險上升到了僅次于金融危機的水平，但在美聯(lián)儲兜底之下目前風險已經明顯下降，更重要的是，銀行的兌付風險并未出現(xiàn)明顯上升，這意味著流動性風險沒有進一步向信用風險蔓延。圖 2：本輪危機期間流動性風險快速上升但被迅速遏制圖 3：美國銀行兌付風險在本輪危機里并未明顯上升4.07003.56003.02.52.01.51.00.50.02001-12-042005-12-042009-12-

10、042013-12-042017-12-04Libor/OIS利差()50040030020010002002-11-06 2005-11-06 2008-11-06 2011-11-06 2014-11-06 2017-11-06美國銀行(BP)美國摩根大通(BP) 美國富國銀行(BP)美國花旗銀行(BP)資料來源：WIND， 資料來源：WIND， 銀行業(yè)危機的特征之二是宏觀杠桿率快速攀升，本次危機前，不論是美國企業(yè)部門還是居民部門杠桿率都沒有出現(xiàn)泡沫化跡象。由于杠桿率受經濟增長和利率水平影響，因此將本次危機和 1990 年儲貸危機、2007 年金融危機期間美國兩部門杠桿率做可比處理之后放在

11、一起進行比較，將經濟底計為 T，最早回溯至 T-20，即 20 個季度以前。和 2015年二季度相比，美國企業(yè)部門杠桿率僅上升了 0.08，而兩次危機同時期最高分別上升了0.09 和 0.18，美國居民部門杠桿率下降了 0.04，兩次危機同時期最高均上升了 0.14。經濟底圖 4：本輪危機前美國企業(yè)部門杠桿率并沒有泡沫化圖 5：本輪危機前美國居民部門杠桿率是在持續(xù)下行的1.201.151.101.051.000.95T-20 T-18 T-16 T-14 T-12 T-10 T-8T-6T-4T-2 T T+2 T+4 T+6 T+8 T+10 T+12 T+14 T+16 T+18T+200

12、.901.25經濟底1.201.151.101.051.000.95T-20 T-18 T-16 T-14 T-12 T-10 T-8T-6T-4T-2 T T+2 T+4 T+6 T+8 T+10 T+12 T+14 T+16 T+18T+200.901990年美國儲貸危機杠桿率(可比處理)2007年美國金融危機(可比處理)2020年新冠疫情(可比處理)1990年美國儲貸危機(可比處理)2007年美國金融危機(可比處理)2020年新冠疫情(,可比處理)資料來源：WIND， 資料來源：WIND， 銀行業(yè)危機的特征之三是房地產市場泡沫化，這一點在本次危機中更沒有出現(xiàn)。2007年房地產泡沫破滅后，

13、美國居民部門長期處于資產負債表修復階段，對加杠桿行為非常謹慎，這使得目前美國的房地產市場處于比較健康的狀態(tài)，要明顯好于金融危機時期。地產需求也比較強勁，不僅住房自有率 65.1%處于歷史低位，相當于金融危機前 1996 年的水平，而且根據(jù)房地美在 2020 年 3 月發(fā)布的住房報告，全美住房供應缺口已經達到 330 萬套，新房供應持續(xù)跟不上需求的增長。圖 6：本輪危機前美國房地產市場并沒有泡沫化的跡象圖 7：美國住房自有率處于歷史低位0.150.1070.069.00.050.00-0.05-0.1068.067.066.065.064.0地產泡沫化地產泡沫化 溫和上漲-0.15Jan-70

14、May-75 Sep-80 Jan-86 May-91 Sep-96 Jan-02 May-07 Sep-12 Jan-1863.01970-03 1976-09 1983-03 1989-09 1996-03 2002-09 2009-03 2015-09美國房價指數(shù)同比( )美國:住房自有率( )資料來源：WIND， 資料來源：WIND， 2、經濟陷入長期蕭條的信號并未出現(xiàn)“資產負債表衰退式”危機往往會導致經濟陷入長期衰退，其特征之一是資產價格暴跌，包括權益和地產，但目前歐美主要國家股市已經明顯反彈，房地產市場也未見風險爆發(fā)。典型的經濟陷入長期衰退的案例有 1939 年美國和 1990 年

15、的日本。1990 年日本泡沫經濟破滅后，日元資產價格大幅下跌，極大地破壞了日本企業(yè)的資產負債表，其中股票下跌 54%，六大主要城市商業(yè)地產價格下跌 87%。1939 年大蕭條時期，美國道瓊斯指數(shù)下跌逾 90%。相比之下，截止 5 月初，美國納斯達克指數(shù)距離前高僅 7.6%，和房地產市場直接掛鉤的 MBS 利差甚至比危機前還低。“資產負債表衰退”式危機的特征之二是企業(yè)部門和居民部門借貸需求長期疲軟，但目前企業(yè)融資需求仍然很旺盛。1990 年后，日本企業(yè)集體轉向負債最小化的經營目標，甚至無視幾乎為零的短期利率，1929 年美國大蕭條期間也有相似的規(guī)律出現(xiàn)，根據(jù)全美工業(yè)會議于 1932 年代表美國聯(lián)

16、邦政府針對 3438 家制造企業(yè)進行的一項調查表明，86.4%的企業(yè)沒有借貸需求，同時期，美國貨幣供應量減少了 33%，表明企業(yè)正在自發(fā)地削減債務。但從 3 月份美國企業(yè)債發(fā)行額以及美國企業(yè)貸款增速來看，美國企業(yè)融資的需求仍然很旺盛。圖 8：美國 2020 年 3 月份企業(yè)債發(fā)行額遠超歷史水平圖 9：美國企業(yè)貸款增速明顯提高，顯著異于以往危機情況2502001501005002011-012013-012015-012017-012019-0125.0020.0015.0010.005.000.00-5.00-10.00-15.00-20.00-25.001974-011982-051990-

17、091999-012007-052015-09美國企業(yè)債發(fā)行額(十億美元)美國工商業(yè)貸款同比()資料來源：WIND， 資料來源：WIND， 3、股市下跌對經濟的影響被政策有效對沖歷史經驗表明，只要整個實體經部門涉及程度不深或者及時得到救助，股市下跌對經濟的影響就會明顯縮小。1987 年股災和 2002 年互聯(lián)網(wǎng)泡沫和金融危機以及大蕭條都表現(xiàn)為股價暴跌，但前兩者的影響就要遠小于后兩者。1987 年股災發(fā)生后，美聯(lián)儲立即出手，采用多種手段向市場注入流動性，最終經濟沒有受到明顯沖擊。2002 年互聯(lián)網(wǎng)泡沫，得益于納斯達克仍然是相對小眾的市場（直到 2006 年納斯達克才從美國證券交易委員會拿到了全國

18、性交易所的牌照），股市泡沫破裂當年 GDP 增速下滑幅度要要明顯小于其它幾次經濟危機。本次危機中雖然資產價格大幅下跌，但企業(yè)破產和違約情況尚好，正體現(xiàn)了政策救助的重要作用。截至目前美國企業(yè)債違約量和商業(yè)破產申請案件數(shù)量都處于較低位置，其中企業(yè)債違約數(shù)量大致相當于互聯(lián)網(wǎng)泡沫時期，截止 3 月份的破產申請案件數(shù)量仍處于歷史低位，這表明危機向實體經濟的傳導被有效阻隔。圖 10：1987 年股災和 2000 年互聯(lián)網(wǎng)泡沫對經濟的影響有限圖 11：本次危機美國企業(yè)破產和債務違約數(shù)量較少1987年股災互聯(lián)網(wǎng)泡沫6.54.52.50.5-1.5-3.5-5.51985-03 1988-03 1991-03

19、1994-03 1997-03 2000-03 2003-03 2006-03 2009-0360.040.020.00.0-20.0-40.0-60.0800,000.00700,000.00600,000.00500,000.00400,000.00300,000.00200,000.00100,000.000.001995-10 1998-10 2001-10 2004-10 2007-10 2010-10 2013-10 2016-10 2019-10180160140120100806040200美國GDP同比( )標準普爾500同比( ,右)美國企業(yè)債違約數(shù)量(個,右)美國:破產申

20、請案件(件)資料來源：WIND， 資料來源：WIND， （二）目前的主要矛盾是復工與疫情二次爆發(fā)1、市場風險偏好隨著經濟復蘇預期和疫苗進展不斷抬升流動性危機解除后，經濟復蘇預期和疫情利好消息階梯式抬升市場風險偏好。4 月份以來，市場的注意力從全球政策對沖疫情影響轉向了基本面復蘇，經濟邊際好轉預期決定了股市上漲的中樞趨勢，除股市之外，最受基本面影響的大宗商品也走出了相同的趨勢。每次新冠疫苗研發(fā)出現(xiàn)新的進展都會刺激股價階段性上漲，但由于很快進展被證偽，價格又會重新回落，從而最終形成了一個階梯式上漲的局面。圖 12：疫苗研發(fā)進展和經濟預期推動股市階梯式上漲3,2003,100吉利德臨床表現(xiàn)很好Mor

21、derna疫苗有所突破Morderna疫 3,100苗可產生抗 3,0503,0002,9002,8002,7002,6002,5002,4002,3002,200美國2.2萬億經濟刺激法案美聯(lián)儲不限量QE體3,0002,9502,9002,8502,8002,7502,7002,6502020-03-022020-03-162020-03-302020-04-132020-04-272020-05-11標準普爾500指數(shù)上證綜合指數(shù)資料來源：WIND， 2、目前來看歐美復工暫未有引起疫情二次爆發(fā)的跡象從餐廳就餐人數(shù)同比來看，歐美經濟活動重新開放并未引起疫情反彈。以 OpenTable發(fā)布的美

22、國和德國餐廳就餐人數(shù)同比增速作為經濟活動重新開放程度的觀察指標，美國截止 5 月 17 日已經恢復至-93.6%，德國已復蘇至 73.6%，同時期兩國的新增病例人數(shù)并未出現(xiàn)明顯反彈，仍然處于下行趨勢或觸底階段中。圖 13：美國消費活動恢復并未引起新增疫情病例數(shù)反彈圖 14：德國消費活動恢復并未引起新增疫情病例數(shù)反彈200-20-40-60-8040,00035,00030,00025,00020,00015,00010,0005,0000200-20-40-60-809,0008,0007,0006,0005,0004,0003,0002,0001,0000-1002月18日 3月1日 3月1

23、3日 3月25日 4月6日 4月18日 4月30日 5月12日-5,000-1002月18日3月5日3月21日4月6日4月22日5月8日-1,000美國就餐人數(shù)同比()美國新增病例數(shù)(人,右)德國就餐人數(shù)同比()德國新增病例數(shù)(人,右)資料來源：WIND， 資料來源：WIND， 二、危機后經濟反彈的節(jié)奏和增速經濟復蘇的節(jié)奏和絕對增速決定了風險資產的彈性，歷史上經濟危機發(fā)生后，經濟增速的反彈具有一些一致性的規(guī)律，在借鑒這些規(guī)律的基礎上，我們預計經濟將快速反彈然后回歸它的潛在增速：圖 15：危機后實際 GDP 增速預測14.0%12.0%10.0%8.0%6.0%4.0%2.0%0.0%-2.0%

24、-4.0%-6.0%-8.0%6.00%-6.80%預測值3%6%7%11%6.8%2018/3/12018/9/12019/3/12019/9/12020/3/12020/9/12021/3/1實際GDP當季同比()資料來源：WIND， （一）從歷史經驗看本次危機后經濟復蘇的節(jié)奏歷次危機后經濟增速的反彈存在一些季節(jié)性規(guī)律，不論是哪種類型經濟危機，往往次年同季度會出現(xiàn)階段性增速高點。將 GDP 增速最低點的時間點記為 T，以美國 2007年金融危機時期經濟增速節(jié)奏為例，2009 年 6 月為T 日，GDP 增速達到危機時期最低點-0.95%，隨后開始逐季復蘇，并在次年同期的 2010 年 6

25、月達到 2.8%的增速，甚至要超過危機前的水平。圖 16：幾次主要經濟危機時期，美國 GDP 增速反彈的節(jié)奏增速最低點低點第二年同期86420-2-4-6T-7T-6T-5T-4T-3T-2T-1TT+1 T+2 T+3 T+4 T+5 T+6 T+7 T+8 T+9 T+101990年美國儲貸危機2007年美國金融危機1980年美國經濟滯漲1990年日本泡沫破裂2000年美國互聯(lián)網(wǎng)泡沫資料來源：WIND， 從復蘇時間上來看，本次危機后經濟增速預計會迅速回升。一般危機后生產擴張會滯后于需求復蘇，然后產能利用率擴張，經濟重新開始新一輪周期性擴張，以 2007 年金融危機時期為例，PMI 新訂單（

26、需求）率先在 2008 年 12 月觸底，銷售額同比增速于 2009年 4 月觸底，制造業(yè)出貨量同比增速（生產）于 2009 年 5 月觸底，產能利用率于 2009年 6 月觸底，最終經濟走出危機。但本次疫情只是同時凍結了需求和生產，企業(yè)并沒有大規(guī)模破產，生產力沒有受到破壞，因此生產恢復的時滯明顯減少，這一點從 2020 年 3 至4 月份的中國PMI 數(shù)據(jù)中就能看出。圖 17：經濟危機后生產恢復一般都會存在時滯圖 18：本次危機中生產恢復明顯快于金融危機時期2.01.00.0-1.0-2.0-3.0-4.0-5.070656055504540353025T-8T-7T-6T-5T-4T-3T

27、-2T-1 T T+1 T+2 T+3 T+4 T+5 T+6 T+7 T+8 T+9 T+10 T+11 T+12 T+13 T+142008-012008-072009-012009-07美國:全部制造業(yè)出貨量同比( )美國:全部工業(yè)部門產能利用率( )美國:ISM:制造業(yè)PMI:新訂單美國:銷售總額同比( )PMI:生產(金融危機期間)PMI:生產(本次疫情期間)資料來源：WIND， 資料來源：WIND， 從反彈的幅度上來看，由于疫情本身對生產力破壞程度較小，危機后生產力擴張的力度會就相應較弱。以美國歷輪危機期間工業(yè)總產出增速為例，1980 年至今一共五次經濟危機，其中對實體經濟破壞力最

28、強的是金融危機，危機后美國工業(yè)總產出增速從最低點-15.33%最高達到 8.46%，幅度達 23.79%。影響最小的是美國互聯(lián)網(wǎng)泡沫，危機后美國工業(yè)總產出同比增幅達 8.9%。從數(shù)據(jù)來看基本上工業(yè)總產出的跌幅與后期的漲幅是對稱的，本次疫情中，得益于寬松的貨幣和財政政策以及針對性的救助法案，企業(yè)破產數(shù)較小，因此整體上對生產力的破壞程度較小，對應的危機后生產力的擴張幅度也會比較弱。圖 19：歷次危機期間美國工業(yè)總產出增速比較，生產破壞程度與危機后生產擴張力度呈正比9.04.0-1.0-6.0-11.0-16.0T-21 T-19 T-17 T-15 T-13 T-11 T-9 T-7 T-5 T-

29、3 T-1 T+1 T+3 T+5 T+7 T+9 T+11 T+13 T+15 T+17 T+19 T+21 T+23 T+25 T+27 T+291980年美國經濟滯漲()1990年美國儲貸危機()2000年美國互聯(lián)網(wǎng)泡沫()2007年美國金融危機()2020年新冠疫情()資料來源：WIND， （二）中國經濟預計快速反彈然后回歸潛在增速今年的新增就業(yè)人數(shù)可以作為 2020 年全年 GDP 增速判斷的錨。今年即使最樂觀的情況下也很難達到“翻兩番”的目標，克強總理在國務院常務會議上也提出“只要今年就業(yè)穩(wěn)住了，經濟增速高一點低一點都沒什么了不起的”。2015 至 2019 年政府工作報告中提到的

30、城鎮(zhèn)新增就業(yè)人數(shù)目標穩(wěn)定在 1100 萬左右，因此假設今年的新增就業(yè)人數(shù)目標也在 1100 萬，歷史上每年一個百分點 GDP 增速對應的新增就業(yè)人數(shù)是不一樣的，這跟經濟結構的變化有關，第三產業(yè)吸納的就業(yè)人數(shù)要高于一、二產業(yè)，當?shù)谌a業(yè)在經濟中的比重上升，自然經濟增長所能吸納的就業(yè)人數(shù)也會增長。圖 20：一個百分點 GDP 增速對應的新增就業(yè)人數(shù)2301931962031791871601682502001501005002012年2013年2014年2015年2016年2017年2018年2019年1GDP同比增速貢獻的就業(yè)人數(shù)(萬)資料來源：WIND， 接下來三個季度經濟增長需要至少達到年化

31、 4%的水平才能完成保就業(yè)的底線。 今年一季度，雖然 GDP 達到創(chuàng)紀錄的-6.8%，但城鎮(zhèn)新增就業(yè)人數(shù)仍然達到 229 萬人，一來體現(xiàn)了就業(yè)的韌性要高于經濟，二是主要靠今年促進就業(yè)政策加碼，比如臨時性、彈性工作的推動，高校畢業(yè)生擴招等。2020 年剩余三個季度需要完成的新增就業(yè)人數(shù)任務是 871萬人，參照 2019 年一個百分點 GDP 增速對應 230 萬人新增就業(yè)人數(shù)的水平，考慮到二季度之后經濟將逐漸正常化，因此接下來三個季度經濟增長需要至少達到年化 4%的水平才能完成政策目標。二季度受制于外需壓制和消費回升慢，預計 GDP 同比增速僅會反彈至 3%。根據(jù)國家統(tǒng)計局發(fā)布的2019 年統(tǒng)計

32、公報顯示，2019 年內需對經濟增長貢獻率為 89%，即拉動實際GDP 增速5.4%，由于二季度消費復蘇可能在依舊嚴厲的防疫措施下仍然較為緩慢，且制造業(yè)投資順周期性較強，難以寬松政策拉動，因此假設二季度，內需對 GDP 的拉動為 4%。外需方面，隨著經濟結構的變化，外需對實際 GDP 的拉動作用相比 2003 年非典期間，和 2009 年金融危機期間已經大幅下降，因此采用過去 5 年凈出口對 GDP 當季同比增速拉動的最低值作為參考，即 2018 年 3 月時的-1.2%。綜合外需和內需兩方面判斷，二季度的 GDP 增速可能在 2.8%。圖 21：凈出口對 GDP 當季同比的拉動作用1.50

33、1.201.311.231.000.89 0.850.500.04 0.100.130.00-0.20-0.13-0.34-0.320.50-0.50 -0.60-0.72-0.59 -0.51-0.981.00-1.12-1.00-1.171.50-2015-032015-052015-072015-092015-112016-012016-032016-052016-072016-092016-112017-012017-032017-052017-072017-092017-112018-012018-032018-052018-072018-092018-112019-012019-0

34、32019-052019-072019-092019-112020-012020-03-對GDP當季同比的拉動:貨物和服務凈出口()資料來源：WIND， 三、四季度受益于海外需求回暖和國內制造業(yè)投資回升，增速會繼續(xù)上行，預計分別達到 6%和 7%。從長期視角來看，兩個季度平均 6.5%這個增速并不高，根據(jù)中國人民銀行研究局于 2019 年發(fā)表的中國潛在產出的綜合測算及其政策含義一文中對中國潛在增速的測算，2020 年我國經濟季度潛在增速為 6%左右，未來十年會緩慢下降并穩(wěn)定在 5%。從全球視角來看，二季度已經明確是歐美主要國家的經濟底，部分國家已經率先展開有序的復工，那么三四季度不論是從全球產

35、業(yè)鏈還是中國凈出口，都會開始逐漸恢復至正常水平。明年一季度 GDP 增速由于 2020 年低基數(shù)影響，預計會達到階段性歷史高點 11%，然后在明年二季度達到 6.8%后逐漸回落至正常水平。對于明年一、二季度同比增速，可以參考歷史上 GDP 環(huán)比增速均值來估計。2008 年以來一季度實際季度 GDP 增速環(huán)比穩(wěn)定在-11%至-16%之間，唯一的兩個偏離值是 2011 年和 2016 年一季度，兩者主要受季節(jié)性因素影響，二季度增速環(huán)比穩(wěn)定在 10%至 12%之間。我們分別取 08 年至今的均值（去掉最高和最低兩個極值）-12%和 11%作為 2021 年一、二季度的環(huán)比增長率，最終得到對應的同比增

36、長率為 11%和 6.8%。那這個兩個增速是否符合實際情況呢？將 2021 年前兩個季度的實際 GDP 和 2019 年經濟正常狀態(tài)下前兩個季度的實際 GDP 作比較，對應的增長率分別為 3.5%和 3.7%，因此從絕對值規(guī)模上來講，這樣的增速并不高，如果全球經濟復蘇超預期，甚至有可能超過。（三）影響經濟的重要變量：兩會可能存在哪些預期差最大的預期差仍然是經濟增速目標的設定，但是綜合當前的經濟環(huán)境和政策空間，可能不會提及。歷年政府工作報告給出的經濟增速目標基本都能夠實現(xiàn)，因此如果今年兩會給出了具體的增速目標，尤其是高于保就業(yè)底線所需的 2.5%左右經濟增速，不僅會提高風險資產的上漲斜率，也會影

37、響經濟刺激政策所涉及的具體行業(yè)。但一方面，由于一季度-6.8%增速的存在，今年的經濟增長壓力已經變得很大，而且海外疫情的不確定性使得海外經濟的不確定性也很大，難以量化其對國內經濟的影響，因此今年兩會可能不會設定具體的經濟增速目標，對基本面的判斷仍然需要以保就業(yè)為錨。預期差之一是就業(yè)和脫貧的政策目標，這直接決定今年經濟增速的底線。往年政府工作報告中提到的城鎮(zhèn)新增就業(yè)人數(shù)目標基本在 1100 萬人左右，如果今年依然按此目標設定，全年的經濟底線理論上就在 2.5%左右。根據(jù)“六保”和“六穩(wěn)”的提法，穩(wěn)就業(yè)和決勝脫貧攻堅在今年兩會中預計將進一步強調，觀察該目標是否會發(fā)生大范圍波動。預期差之二是財政政策

38、發(fā)力情況，如果力度超預期會影響通脹的復蘇強度，導致相應資產配置的調整。中央經濟工作會議中明確提到“積極的財政政策要大力提質增效”， “更加積極有為”，這個基本定調會在兩會中進一步延續(xù)和細化，明確具體如何執(zhí)行。根據(jù)現(xiàn)有的信息來看，預計全面的減稅降費政策力度不會很強，2020 年一季度，全國一般公共預算收入同比大幅下降 12%，而且疫情導致部分行業(yè)處于虧損狀態(tài)，很難惠及這些企業(yè)。因此財政赤字、地方政府專項債和特別國債的規(guī)模就需要重點關注，根據(jù)國務院安排，剩余提前批專項債將在 5 月底之前全部發(fā)完，這體現(xiàn)政策目的關注的短期盡快落地，形成有效投資，以有效對沖海外經濟疲軟的二季度的目的。如果規(guī)模明顯超預

39、期，預計將進一步促使資金從債市轉向股市，并強化基建產業(yè)鏈的上漲邏輯。三、大類資產配置建議（一）歷次危機后影響大類資產的一些經驗性規(guī)律1、經濟危機后股市主升浪平均時長在一年左右經濟危機后股市的主升浪平均時長在一年左右，前半年斜率最大，這主要得益于經濟的持續(xù)改善。1990 年至今，美國共經歷了三輪經濟危機，中國經歷了一次經濟危機，這四個案例均表明股市會領先于經濟底開始反彈，隨后一年左右是股市的主升浪，其中前半年的上漲斜率最大，這主要得益于危機后一年是經濟同比增速明顯改善的階段，也是經濟明確復蘇前貨幣政策最寬松的階段。2000 年互聯(lián)網(wǎng)泡沫后由于“911”事件和伊拉克戰(zhàn)爭等不利國際環(huán)境影響，美國經濟

40、直到 2003 年戰(zhàn)爭結束后才明顯復蘇，因此本案例較為不同。圖 22：1990 年儲貸危機期間美股走勢圖 23：2000 年互聯(lián)網(wǎng)泡沫期間美股走勢5.504.503.502.501.500.50-0.5035.0011個月25.0015.005.00-5.006.005.004.003.002.001.0040.0012個月30.0020.0010.000.00-10.00-20.00-30.00-1.501989/6/11991/6/11993/6/11995/6/1-15.000.002000/3/12001/7/12002/11/12004/3/12005/7/1-40.00美國GDP同

41、比( )標普500同比( ,右)美國GDP同比( )標普500同比( ,右)資料來源：WIND， 資料來源：WIND， 圖 24：2007 年金融危機期間美股走勢圖 25：2007 年金融危機期間上證綜指走勢4.003.002.001.000.00-1.00-2.00-3.00-4.0060.0012個月40.0020.000.00-20.00-40.0015.0014.0013.0012.0011.0010.009.008.007.00250.0010個月200.00150.00100.0050.000.00-50.00-5.002007/9/12009/1/12010/5/12011/9/

42、12013/1/1-60.006.002007-092009-012010-052011-092013-01-100.00美國GDP同比()標普500同比(,右)中國GDP同比()上證綜合指數(shù)同比(,右)資料來源：WIND， 資料來源：WIND， 2、外資會持續(xù)流入新興市場歷史上發(fā)達國家量化寬松后，外資均會顯著流入新興市場。金融危機后共有兩個重要的 QE 政策推出和資金大規(guī)模流入新興市場的時點，第一個時點是 2008 年底美、日、歐同步開啟第一輪量化寬松，至 2010 年 10 月，新興市場（股票和債券市場）共計凈流入1718 億美元資金。第二個時點是 2012 年 6 月至 2013 年 1

43、 月，對應美國 QE3 和歐盟第三、四階段 QE，新興市場（股票和債券市場）共計凈流入 931 億美元資金。圖 26：發(fā)達國家 QE 后，資金往往持續(xù)凈流入新興市場3000020000100000-10000-20000-30000-40000-50000-600002000/11/1 2002/11/1 2004/11/1 2006/11/1 2008/11/1 2010/11/1 2012/11/1 2014/11/1 2016/11/1 2018/11/1股票型基金(百萬美元)債券型基金(百萬美元)資料來源：EPFR, WIND， 這次危機中發(fā)達國家擴表力度比金融危機時期更大，這意味著更

44、多的增量資金需要尋找高收益資產。以美聯(lián)儲擴表情況為例，金融危機期間美聯(lián)儲總資產在三個月內增加了1.33 萬億美元，而本次危機期間兩個月時間已經增加了 2.41 萬億美元。這還不包括美國額外的 2 萬億美元財政刺激計劃，金融危機爆發(fā)一年后，美國政府才出臺了 7000 億美元的2008 年經濟緊急穩(wěn)定法案和 7870 億美元的2009 年美國復蘇與再投資法案。市場普遍預計今年年底美聯(lián)儲總資產可能飆升至 10 萬億美元。圖 27：發(fā)達國家本輪擴表力度要超過金融危機時期（央行總資產占 GDP 比例，歸一化）6.005.004.003.002.001.000.002008-012009-092011-0

45、52013-012014-092016-052018-012019-09美聯(lián)儲總資產占GDP()歐央行總資產占GDP()日本央行總資產占GDP()資料來源：EPFR, WIND， 中國會成為新興市場中最具吸引力的地方。人民幣資產最具吸引力的一點是中國在經濟增速和增長穩(wěn)定性方面要遠好于其它新興市場。中國的經濟增速不僅高于其它新興市場國家，穩(wěn)定性也更好，其中只有印度能夠在經濟增速方面接近中國，但印度的 GDP 增速波動性卻遠高于中國。從匯率風險的角度來看，危機后人民幣匯率波動性也遠小于其它新興市場，差距最小的韓元在 2020 年 3 月份左右危機最嚴重的時候也比人民幣多升值了近 6 個百分點。另外

46、從股市估值上看，A 股也要低于主要新興市場國家，上證綜指的 PE 水平 13.12，要遠低于印度SENSEX 指數(shù)的 19.76 和韓國綜合指數(shù)的 19.35。圖 28：危機后人民幣匯率穩(wěn)定性遠好于其他新興市場國家圖 29：A 股估值水平目前低于主要新興市場國家1.32331.27281.221.17231.12181.071.02130.972020-02-032020-02-262020-03-202020-04-142020-05-08韓元兌美元印尼盧比兌美元泰銖兌美元印度盧比兌美元俄羅斯盧布兌美元人民幣盧布兌美元82015-09-302016-09-302017-09-302018-0

47、9-302019-09-30韓國綜合指數(shù)PE印度SENSEX30PE上證指數(shù)PE資料來源：WIND， 資料來源：WIND， （二）股市將迎來趨勢性上漲機會1、從 VIX 遠期曲線來看，11 月美國大選之前風險偏好將持續(xù)回升VIX 價格遠期曲線顯示市場風險直到 11 月美國大選后才會明顯上升。VIX 期貨價格與 VIX 指數(shù)是反相關的，在正常狀況下一般顯示為遠期升水，代表當前 VIX 指數(shù)越低，遠期上升的概率越大，看漲的力量越強，相反如果市場預判到要有風險要發(fā)生，VIX 期貨會呈現(xiàn)遠期貼水，代表繼續(xù)看漲的力量衰減。截止 5 月 17 日，VIX 遠期曲線顯示 11 月美國大選前，VIX 指數(shù)會趨

48、勢性下行，這意味著這段窗口期股市會有較好的做多機會。圖 30：VIX 價格遠期曲線顯示 11 月美國大選之前市場風險會趨勢性下行美國大選32.031.531.030.530.029.529.028.52020年5月2020年7月2020年9月2020年11月2020年1月CBOE VIX FUTURE 5月18日結算價(美元)CBOE VIX FUTURE 5月19日買價(美元)資料來源：WIND， 2、低估值、盈利穩(wěn)定的銀行、家電、非銀對外資較有吸引力外資的持股一直偏好于高ROE 和高收入現(xiàn)金比的標的，相較于成長能力更重視盈利穩(wěn)定性。在 QFII 和陸股通重倉的前 50 大個股中，普遍具有高

49、 ROE 和高盈利質量的特點。 ROE 和美股經營性現(xiàn)金流凈額的中位數(shù)顯著高于 A 股全體，扣非凈利潤同比增速標準差明顯低于A 股全體。圖 31：外資重倉個股 ROE 顯著高于市場整體（%）圖 32：相較于成長能力，外資更重視盈利穩(wěn)定性（%） 2562015410252017-032017-092018-032018-092019-032019-092020-030全部A股陸股通重倉TOP50QFII重倉TOP500全部A股陸股通重倉TOP50QFII重倉TOP50扣非凈利潤增速-標準差資料來源：WIND， 資料來源：WIND， 疫情期間外資減持、估值處于歷史低位的個股集中于銀行、汽車、家電、

50、非銀，后 續(xù)外資持續(xù)流入后，此類行業(yè)最可能獲得增配。當前滿足三類條件的行業(yè)會對外資構成更 大的吸引力：1、外資傳統(tǒng)重倉行業(yè)，但處于避險和流動性偏好原因減持的，目前就有了 更充足的加倉空間；2、疫情期間估值回落，處于較低水平的；3、行業(yè)景氣度預計改善的。 通過對外資再一季度末重倉的 100 只個股按條件進行篩選，篩選后的個股普遍集中于銀行、汽車、家電和非銀。圖 33：疫情期間行業(yè) PB 估值變化0090807060504030201003020100-10-20-3012020/5/8估值分位數(shù)估值分位數(shù)變動（2020/5/8-2020/2/20）（右）資料來源：Wind， 注：部分行業(yè)近期 P

51、E(TTM)因一季報業(yè)績下滑較大而被動抬升，因此我們采用 PB(LF)來刻畫疫情期間行業(yè)估值變動情況3、強科技周期和技術升級背景下，持續(xù)關注電子和電新電子行業(yè)正處于 5G 驅動下的科技強周期和產業(yè)鏈技術升級的過程當中，疫情只是對行業(yè)景氣的短期擾動。每輪科技周期都有對應代表性的技術從成熟到普及，2018 年后，全球正式進入 5G 時代，與云計算等一起成為新一輪科技周期的主要推動力量。從半導體短周期和 5G 大周期的嵌套關系來觀察，本輪科技周期是一輪多周期共振下的強周期，景氣度確定性較強。另外國產替代引導下的產業(yè)鏈技術升級也給國內廠商打開了巨大的市場空間。圖 34：本輪科技周期是 5G 驅動下的科

52、技強周期706050403020100-10-2025.00%20.00%15.00%10.00%5.00%0.00%-5.00%-10.00%-15.00%-30Dec-09Dec-10Dec-11Dec-12Dec-13Dec-14Dec-15Dec-16Dec-17Dec-18Dec-19-20.00%全球半導體銷售增速()三大運營商資本開支(含5G）增速(,右)資料來源：Wind， 邊際上看，下游消費電子供需正在好轉，疫情對電子基本面的影響正在減弱。以手機產業(yè)鏈為例，4 月份智能手機出貨量同比增長增速達 17.2%，明顯高于 3 月份的-21.9%。其中 5G 手機出貨量不僅占比提升至

53、 40%，更是連續(xù)兩個月環(huán)比增速高于 160%，這體現(xiàn)了當前 5G 為代表的強科技周期對電子行業(yè)的推動和重塑作用。圖 35：4 月份智能手機出貨量明顯回升圖 36：4 月份 5G 手機出貨量大幅放量190.07,0001,800500140.090.040.0-10.0-60.02013-032014-072015-112017-032018-072019-11出貨量:智能手機:當月值(萬部, )6,0005,0004,0003,0002,0001,00001,6001,4001,2001,00080060040020002019-08 2019-09 2019-10 2019-11 2019

54、-12 2020-01 2020-02 2020-03 2020-044003002001000-100出貨量:智能手機:當月同比出貨量:手機:5G:當月值(萬部)出貨量:手機:5G環(huán)比(,右)資料來源：WIND， 資料來源：WIND， 新能源汽車產業(yè)鏈目前正在進入海外市場快速發(fā)展，中國本土產業(yè)鏈國際化升級的新階段。新能源車產業(yè)鏈的發(fā)展分為三個階段，2018 年以前在政策補貼推動下行業(yè)從無到有，以降低成本，提升產能為主。2018 至 2020 年，新能源車繼續(xù)向民用普及，對質量要求明顯提升，在此趨勢中發(fā)展起來的部分優(yōu)質企業(yè)開始進入海外車廠供應鏈。2020 年后歐洲開始實行全球最嚴的碳排放標準，

55、海外市場擴張和產業(yè)鏈全球競爭成為主旋律，中國本土產業(yè)鏈將迎來新的發(fā)展機遇。圖 37：新能源車行業(yè)進入全球化競爭的新階段120000001000000070.00政策驅動海外元年60.00800000060000004000000200000050.0040.0030.0020.0010.0002013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020E 2021E 2022E 2023E 2024E0.00海外新能源車銷量(輛)中國新能源車銷量(輛)中國占比(,右)資料來源：Marklines， 邊際上看，疫情對新能源車行業(yè)的負面影響也正在減退，4 月份新能源車銷量環(huán)比和動

56、力電池裝機量環(huán)比連續(xù)正增長。根據(jù) 5 月 11 日中汽協(xié)發(fā)布的最新產銷數(shù)據(jù)，4 月份新能源車銷量繼續(xù)回暖，環(huán)比回升 36.2%，達到 7.2 萬輛。根據(jù)高工鋰電（GGII）統(tǒng)計顯示， 4 月份動力電池裝機量約 2.6GWh，環(huán)比增長 30%。從行業(yè)龍頭公司近況來看，生產正在逐步恢復，特斯拉加州工廠 5 月 18 日將正式重啟。圖 38：4 月份新能源車銷量環(huán)比繼續(xù)回升圖 39：4 月份動力電池裝機量環(huán)比繼續(xù)回升250,000.00200,000.00350.00300.00250.0012.0010.00400.00300.00150,000.00200.00150.008.00200.001

57、00.006.00100.00100,000.0050,000.000.002014-122015-122016-122017-122018-122019-1250.000.00-50.00-100.00-150.004.002.000.002017-072018-042018-112019-052019-102020-030.00-100.00-200.00新能源汽車銷量(輛)新能源汽車銷量環(huán)比( ,右)動力電池裝機量(吉瓦時)動力電池裝機量環(huán)比( ,右)資料來源：WIND， 資料來源：WIND， 中美爭端最近再度出現(xiàn)，但要認識到它從來不是影響市場的主線，基本面和流動性才是根本。以貝萊德中美

58、競爭指數(shù)作為中美關系可視化的判斷指標，不論還是奧巴馬宣布重返亞太還是特朗普發(fā)動貿易戰(zhàn)，都不是決定 A 股超額收益回落的主因。以貿易戰(zhàn)期間為例，A 股于 2018 年 2 月開始回落，而中美關系趨冷早在 2017 年 7 月就已經開始了，2018年 A 股趨勢性回落是在當時流動性緊縮和基本面回落雙重制約的背景下出現(xiàn)的，而貿易戰(zhàn)僅能影響基本面和市場風險偏好下落的幅度。圖 40：中美關系并非主導 A 股相對超額收益的主因圖 41：國內的流動性和基本面才是 A 股的主導因素奧巴馬宣布重返亞太特朗普發(fā)動貿易戰(zhàn)0.100.090.080.070.060.050.040.03Jan-05 Jan-07 Ja

59、n-09 Jan-11Jan-13 Jan-15 Jan-17-2-10123456Jan-190.800.700.600.500.400.300.200.102017-02-042018-02-042019-02-042020-02-045,0004,8004,6004,4004,2004,0003,8003,6003,4003,2003,000MSCI中國(美元):月:/MSCI發(fā)達市場:月貝萊德中美競爭指數(shù)(右, 逆)九鞅經濟增長指數(shù)九鞅貨幣條件指數(shù)萬得全A(右)資料來源：WIND， 資料來源：WIND， 4、疫情對資產質量沖擊已過，低估值銀行價值凸顯疫情期間銀行的資產質量保持相對穩(wěn)定。

60、疫情期間企業(yè)現(xiàn)金流緊張，債務違約率上行，但從銀行業(yè)一季報來看，上市銀行不良率環(huán)比僅小幅上行 1bp，撥備覆蓋率環(huán)比增加了 5個百分點，銀行資產質量整體比較穩(wěn)健，好于市場此前的預期。隨著經濟進入復蘇階段，銀行凈息差壓力也有望緩解。從銀行業(yè)一季報來看，資產端收益率下行是拖累凈息差的主要原因，趨勢上政策會在降成本上繼續(xù)發(fā)力，但也要注意到，隨著貸款量隨經濟增長而增加，資產端收益可以實現(xiàn)以量補價，負債端的成本也在不斷下行，近期貨幣市場基金、結構性存款等一些市場化的類存款產品利率已出現(xiàn)明顯降低。圖 42：2002 年一季報顯示銀行的資產質量基本保持穩(wěn)定 圖 43：2020 年一季報顯示銀行的凈息差有所收窄