1、目錄 HYPERLINK l _TOC_250024 2019：擁擠的一致預(yù)期4 HYPERLINK l _TOC_250023 回顧2018：內(nèi)外擊風(fēng)險(xiǎn)持釋放4 HYPERLINK l _TOC_250022 展望2019：擁擠市一致預(yù)期5 HYPERLINK l _TOC_250021 預(yù)期的歧：期與的辨析5 HYPERLINK l _TOC_250020 敬畏趨勢(shì)變化：要素、增長(zhǎng)與市場(chǎng)6 HYPERLINK l _TOC_250019 從高速增長(zhǎng)高質(zhì)量6 HYPERLINK l _TOC_250018 從要素獻(xiàn)來(lái)，難揮別曾的增奇跡6 HYPERLINK l _TOC_250017 他山經(jīng)

2、：增換擋發(fā)生，成功趕恐事9 HYPERLINK l _TOC_250016 轉(zhuǎn)向高量發(fā)：挑機(jī)遇、動(dòng)10 HYPERLINK l _TOC_250015 資本市的新局，象12 HYPERLINK l _TOC_250014 連通性升，外影大12 HYPERLINK l _TOC_250013 定價(jià)機(jī)趨向熟12 HYPERLINK l _TOC_250012 把握周期收益：來(lái)源、比較及路標(biāo)13 HYPERLINK l _TOC_250011 經(jīng)濟(jì)周、金周期險(xiǎn)周期13美國(guó)經(jīng)放緩加劇市場(chǎng)的長(zhǎng)壓力13 HYPERLINK l _TOC_250010 全球風(fēng)資產(chǎn)動(dòng)率著上升13 HYPERLINK l _T

3、OC_250009 基欽周：2019 尾，或是2017 年的影14 HYPERLINK l _TOC_250008 貨幣信：松緊15 HYPERLINK l _TOC_250007 摩擦：期還波動(dòng)16 HYPERLINK l _TOC_250006 預(yù)期收：周中回來(lái)源16 HYPERLINK l _TOC_250005 歷史鏡：盈與估誰(shuí)是主？17 HYPERLINK l _TOC_250004 相對(duì)國(guó)：目權(quán)益較高但非極值17盈利波：權(quán)資產(chǎn)的來(lái)源18 HYPERLINK l _TOC_250003 高風(fēng)險(xiǎn)價(jià)：益資期收益的最彈性19 HYPERLINK l _TOC_250002 如何把周期的收益

4、21強(qiáng)勢(shì)美結(jié)束雙周配的曙光22需求與利回的見(jiàn)底24 HYPERLINK l _TOC_250001 貨幣向用傳導(dǎo)25 HYPERLINK l _TOC_250000 路標(biāo)指下，年可節(jié)奏29周期之后，靜觀波動(dòng)29波動(dòng)來(lái)之一美聯(lián)息進(jìn)程美股動(dòng)率大29波動(dòng)來(lái)之二中美沖突談的反復(fù)30波動(dòng)來(lái)之三穩(wěn)增策的節(jié)：基、地減稅等31下行的風(fēng)險(xiǎn)：硬幣的反面32地產(chǎn)政放松有效地產(chǎn)投正邁低彈性33消費(fèi)恢的速度35過(guò)度金的周性回歸37新興市的風(fēng)擾動(dòng)39行業(yè)配置：順勢(shì)而為，謀而后動(dòng)41第一階：以為進(jìn)守左側(cè)41盈利角：把逆周周期獨(dú)性41分母驅(qū)：寬幣下握波動(dòng)43第二階：伺而動(dòng)待右側(cè)45盈利角：周信號(hào)后，布盈利早周”45配置趨，迎

5、“估修復(fù)”472019 年主題展望：政策確定下的趨勢(shì)延續(xù)49制度調(diào)下的策紅利51穩(wěn)經(jīng)濟(jì)建設(shè)結(jié)構(gòu)52新動(dòng)能育聚產(chǎn)業(yè)用532019：擁擠的一致預(yù)期2018 年市場(chǎng)在盈利和估值的雙重交織影響下，處于持續(xù)風(fēng)險(xiǎn)釋放狀態(tài)。A 2018 14 91.53%。2019 中美貿(mào)易摩擦緩和、市場(chǎng)估值偏低等因素上，形成了 2019 年上半年市場(chǎng)仍以消化風(fēng)險(xiǎn)為主，下半年市場(chǎng)相對(duì)更有機(jī)會(huì)高度一致的預(yù)期。2018：內(nèi)外沖擊，風(fēng)險(xiǎn)持續(xù)釋放2018 圖1A股總市值2018年縮水超過(guò)14萬(wàn)億元（單：億元）數(shù)據(jù)來(lái)源：wind，圖2全部A 股2018年下跌個(gè)股數(shù)占比達(dá)到91.53%，在下跌年份中處次位數(shù)據(jù)來(lái)源：wind，2019：

6、擁擠的市場(chǎng)一致預(yù)期展望 2019 年市場(chǎng)，市場(chǎng)一致預(yù)期呈現(xiàn)出擁擠狀態(tài)，主要表現(xiàn)為以下幾點(diǎn)基本判斷：1）2018 年經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)相對(duì)韌勁的領(lǐng)域主要有出口、地產(chǎn)、制造業(yè)，后續(xù)演化來(lái)看，外貿(mào)影響逐漸顯現(xiàn)，地產(chǎn)商加速資金回籠驅(qū)動(dòng)地產(chǎn)新開(kāi)工強(qiáng)勢(shì)延續(xù)性存疑，地產(chǎn)鏈景氣趨弱下，制造業(yè)投資也存在著下行風(fēng)險(xiǎn)；經(jīng)濟(jì)內(nèi)生性融資緊縮趨勢(shì)值得擔(dān)憂，但政策已開(kāi)始關(guān)注并采取糾偏A 2019 2019 預(yù)期的分歧：周期與波動(dòng)的辨析在市場(chǎng)一致預(yù)期高度擁擠的狀態(tài)下，可能的超預(yù)期將會(huì)是投資者更為關(guān)注的方面。周期是長(zhǎng)期因素，波動(dòng)則是周期在短期偏離中心的階段，帶有偶然性和隨機(jī)性。把握周期，配置周期收益，是我們的核心建議。此外，不宜過(guò)度關(guān)注

7、波動(dòng)，因?yàn)椴▌?dòng)只是短期對(duì)周期的偏離。周期的波動(dòng)，主要有三：一是國(guó)際摩擦的短期變化；二是政策對(duì)沖的節(jié)奏；三是貨幣向信用傳導(dǎo)的有效性。預(yù)期的分歧在于方向，在于周期，更在于對(duì)周期與波動(dòng)投資意義的不同理解。敬畏趨勢(shì)變化：要素、增長(zhǎng)與市場(chǎng)0 2010， 從高速度增長(zhǎng)到高質(zhì)量12020 0 近十年來(lái)，勞動(dòng)資本/TFP 30 10 /居民長(zhǎng)期收入改善的。表 1：近十年來(lái)，勞動(dòng)/資本/TFP 對(duì)中國(guó)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)已經(jīng)截然改變數(shù)據(jù)來(lái)源：楊志云，陳再齊（01，同時(shí) 2010 2010 圖 3：人口紅利和資本紅利已過(guò)去，技術(shù)創(chuàng)新是當(dāng)下核心要素驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)來(lái)源：Wind，注：勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)中，我們以 15-59 歲人口為勞動(dòng)力人

8、口參考，以高新技術(shù)市場(chǎng)成交額同比增速為技術(shù)進(jìn)步替代指標(biāo)。經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)上，還體現(xiàn)為一系列相互關(guān)聯(lián)的印證：其一，過(guò)度的資本深化客觀帶來(lái)資本回報(bào)率的惡化。圖 4：過(guò)度的資本深化客觀帶來(lái)資本回報(bào)率的惡化數(shù)據(jù)來(lái)源：wind，其二，沒(méi)有 TFP 支撐的資本深化往往帶來(lái)債務(wù)的過(guò)度積累。5 TFP 非金融企業(yè)部門債務(wù)占GDP非金融企業(yè)部門債務(wù)占GDP比重(企業(yè)部門杠桿率)居民部門債務(wù)占GDP比重(居民部門杠桿率) 政府部門債務(wù)占GDP比重(政府部門杠桿率)128 123 131 158 157124 11399 101102109 103 95 100 979893849399 100 943436 402828

9、3018 1817192445 49183323 254285733 331035141858 5738 39 40 41 40 434149 49 51 535537 3625020015010050199619971996199719981999200020012002200320042005200620072008200920102011201220132014201520162017數(shù)據(jù)來(lái)源：wind，6 數(shù)據(jù)來(lái)源：wind，成功的換擋轉(zhuǎn)型，按照日/韓/臺(tái)經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，會(huì)帶來(lái)權(quán)益市場(chǎng)較為長(zhǎng)期的良好表現(xiàn)。從歷史事實(shí)層面來(lái)看，自上世紀(jì)中葉以來(lái)，成功邁入高收入國(guó)家之列的追趕經(jīng)濟(jì)體并非多數(shù)，其中日

10、本/韓國(guó)/德國(guó)/中國(guó)臺(tái)灣是為數(shù)不多的“優(yōu)等生”。圖 7：日/韓/臺(tái)的經(jīng)濟(jì)增速中樞降低為 4-5%，開(kāi)啟了長(zhǎng)達(dá)近 20 年的收入水平持續(xù)提升35%30%25%20%15%10%-10%-15%12%中國(guó)臺(tái)灣換擋成功8%中高速發(fā)展延續(xù)6%4%2%0500010000換擋成功8%中高速發(fā)展延續(xù)6%4%2%14%換擋成功中高速發(fā)展延續(xù)0014000換擋成功中高速發(fā)展延續(xù)00140001900024000290003400039000440004900054010%0%-2%-4%-6%90-8%16%14%12%韓國(guó)換擋成功韓國(guó)換擋成功中高速發(fā)展延續(xù)日本00中國(guó)需要經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型，轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展的深刻變革8

11、%6%4%2%-8%05000100001500020000250000%5002500450065008500 10500 12500 14500數(shù)據(jù)來(lái)源：CEIC，World Bank，而以南/北美洲作為對(duì)照，南美較之于北美的人均 GNI 差距不斷地?cái)U(kuò)大；新興追趕國(guó)家聚集的南亞、中亞、東歐等區(qū)域總體上呈現(xiàn)相似的特征。2019-2020 其一在于降風(fēng)險(xiǎn)/擠泡沫，其二在于增動(dòng)能/穩(wěn)效益。能否有效地付事實(shí)上看，眼前面臨嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)：工業(yè)化城市化的后半段。從國(guó)家長(zhǎng)周期發(fā)展進(jìn)程來(lái)看，中國(guó)工業(yè)化與城市化帶來(lái)的增長(zhǎng)動(dòng)能快速弱化。工業(yè)化進(jìn)程接近尾聲，城市化進(jìn)程面臨減速；作為重要的外部驅(qū)動(dòng)力，全球化進(jìn)程在未來(lái)

12、數(shù)年也存在較大的不確定性。圖 8 工業(yè)增加值占 GDP 比重來(lái)看，中國(guó)工業(yè)化進(jìn)程更像是處于峰值，長(zhǎng)期趨勢(shì)將趨于回落圖 9 參考美國(guó)/日本/韓國(guó)經(jīng)驗(yàn)，當(dāng)城市化率進(jìn)入60%-70%區(qū)間后，雖仍有提升空間，但將明顯減速德國(guó)美國(guó)日本與各發(fā)達(dá)國(guó)家工業(yè)增加值占GDP比重相比：中國(guó)工業(yè)化進(jìn)程更像是處于峰值，長(zhǎng)期趨勢(shì)來(lái)看將趨于回落中國(guó)韓國(guó)德國(guó)美國(guó)日本與各發(fā)達(dá)國(guó)家工業(yè)增加值占GDP比重相比：中國(guó)工業(yè)化進(jìn)程更像是處于峰值，長(zhǎng)期趨勢(shì)來(lái)看將趨于回落50454035302520151970198019902000201090807050403020100城市化率:美國(guó)城市化率:韓國(guó)城市化率:日本城市化率:中國(guó)參考美國(guó)/

13、日本/韓國(guó)經(jīng)驗(yàn)，當(dāng)城市化率進(jìn)入60%- 70%區(qū)間后，雖仍有提升空間，但將明顯減速1950196019701980199020002010數(shù)據(jù)來(lái)源：CEIC，WorldBank，數(shù)據(jù)來(lái)源：CEIC，World Bank，經(jīng)濟(jì)要素增量轉(zhuǎn)存量。從參與經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)的要素層面來(lái)看，適齡勞動(dòng)方面，暫難找到短期就能形成大規(guī)模產(chǎn)業(yè)應(yīng)用擴(kuò)散的變革。圖 10 2000 年后，勞動(dòng)力增速減緩甚至見(jiàn)頂，勞動(dòng)參與率出現(xiàn)了加速的下滑中國(guó)：勞動(dòng)力 萬(wàn)人勞動(dòng)人口參與率% (RHS)圖 11 相比上世紀(jì)末的勞動(dòng)要素配置改善帶來(lái)的薪資增長(zhǎng)，本輪“產(chǎn)出-薪資”負(fù)缺口更多來(lái)自成本推升人均GDP-工資增速人均名義平均每年工資指數(shù)-100

14、80000780007600074000720007000068000660006400062000600008040783076207410725070-1068-15勞動(dòng)要素配置改善帶來(lái)的薪資增長(zhǎng)更像是成本推升導(dǎo)致的“產(chǎn)出-薪資”負(fù)缺口199019952000200520102015199219972002200720122017數(shù)據(jù)來(lái)源Bank，數(shù)據(jù)來(lái)源Bank，3-4 來(lái)看，2016 年以來(lái)的補(bǔ)庫(kù)、信用刺激等動(dòng)力已近消失，中國(guó)經(jīng)濟(jì) 2019 年存在較大的下行可能。短周期下行期作用到中長(zhǎng)期的轉(zhuǎn)型期，往往構(gòu)成較大壓力并容易暴露經(jīng)濟(jì)金融風(fēng)險(xiǎn)。在01020降風(fēng)險(xiǎn)擠泡沫增動(dòng)能/穩(wěn)效益圖 12 以

15、企業(yè)部門為核心，中國(guó)的研發(fā)支出快速增長(zhǎng)基礎(chǔ)研究應(yīng)用研究圖 13 從研發(fā)支出的投向上來(lái)看，實(shí)驗(yàn)與開(kāi)發(fā)經(jīng)費(fèi)體量最大、增速最快R&D：科研機(jī)構(gòu)企業(yè)R&D：高校其他R&D 同比右軸R&D 同比右軸15001000500040%35%30%25%20%15%10%5%0%實(shí)驗(yàn)開(kāi)發(fā)R&D45%2000150010005000R&DR&D同比右軸 40%35%30%25%20%15%10%5%0%數(shù)據(jù)來(lái)源：CEIC，數(shù)據(jù)來(lái)源：CEIC，圖 14 中國(guó)研發(fā)投入強(qiáng)度近年來(lái)持續(xù)快速攀升， 2017 年達(dá)到2.13%圖 15 中國(guó)申請(qǐng)專利數(shù)的絕對(duì)量與全球占比近年來(lái) 均大幅度提升，2017 年占全球比重已逾45% 歐

16、盟中國(guó)中國(guó)美國(guó) 日本 美國(guó)日本 韓國(guó) 歐盟英國(guó) 韓國(guó)中國(guó)占全球比重（右）4.54.03.53.02.52.00.01.70研發(fā)投入強(qiáng)度：研發(fā)2017, 2.13支出占GDP比重1991199620012006201120161600000140000012000001000000800000600000400000200000019851990199520002005201050%45%40%35%30%25%20%15%10%5%0%數(shù)據(jù)來(lái)源Bank，數(shù)據(jù)來(lái)源Bank，從行動(dòng)層面來(lái)看，我們認(rèn)為有效且值得期待的舉措主要包括：其中，1）與 2）對(duì)短期穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)與企業(yè)效益同樣有效。資本市場(chǎng)的新格局，

17、新氣象自 2016 年以來(lái)，中外市場(chǎng)連通性提升，我們可以清晰地感受到海外影響不斷地加大。其中的三組例證：1）總體交易持倉(cāng)規(guī)模提高；2）對(duì)其重點(diǎn)配置標(biāo)的股價(jià)影響力提升；3）中外權(quán)益市場(chǎng)的相關(guān)性增大。定價(jià)機(jī)制趨向成熟互聯(lián)互通對(duì)A 股定價(jià)已經(jīng)產(chǎn)生了深刻的影響：PB/ROE 定價(jià)有效性提升，中國(guó)/發(fā)達(dá)聯(lián)動(dòng)特征顯著。下圖中我們可以清晰地發(fā)現(xiàn)，MSCI 中國(guó)與MSCI ROE PB （PB ROE）時(shí)間序列數(shù)據(jù)自 2016 A 2017 16 PB/ROE MSCI MSCI MSCI全球PB/ROEMSCI發(fā)達(dá)PB/ROE MSCI新興PB/ROE MSCI中國(guó)PB/ROE0.30.250.20.15自

18、2016年下半年以來(lái)，MSCI中國(guó)與MSCI發(fā)達(dá)的PB/ROE趨于一致；其背后是市場(chǎng)定價(jià)方式的轉(zhuǎn)變2012-01 2012-11 2013-08 2014-05 2015-02 2015-11 2016-09 2017-06 2018-03 2018-12數(shù)據(jù)來(lái)源：Bloomberg，把握周期收益：來(lái)源、比較及路標(biāo)經(jīng)濟(jì)周期、金融周期與風(fēng)險(xiǎn)周期2019 2019 2）3）在+圖17 從歷史上看，當(dāng)國(guó)放緩，新興也難樹(shù)幟圖18 強(qiáng)美元周期中新市場(chǎng)回報(bào)均表現(xiàn)不佳新興市場(chǎng)GDP實(shí)際增速（%）10 美國(guó)實(shí)際增速（%） 86420-2-4130美元指數(shù)MSCI美元指數(shù)MSCI新興市場(chǎng)（右）110100908

19、07016001400120010008006004002000數(shù)據(jù)來(lái)源：CEIC，Bloomberg，數(shù)據(jù)來(lái)源：CEIC，Bloomberg，為了更好的考察美國(guó)經(jīng)濟(jì)下行周期中大類資產(chǎn)的表現(xiàn)，我們將美國(guó)經(jīng)濟(jì)下行周期劃分為經(jīng)濟(jì)放緩期以及經(jīng)濟(jì)衰退期，并統(tǒng)計(jì)了 70 年代以來(lái)六輪美國(guó)經(jīng)濟(jì)下行周期中權(quán)益、大宗、美元、美債、高收益?zhèn)约包S金的回報(bào)，有如下的特征：1）在美國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入放緩期，美國(guó)通縮預(yù)期走強(qiáng)，權(quán)益風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)上升， 債券配置優(yōu)于權(quán)益。 2）3）當(dāng)美國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入衰退期，全球則進(jìn)入避險(xiǎn)模式，避險(xiǎn)資產(chǎn)顯著優(yōu)于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)。2019 表 2：1970 年以來(lái)美國(guó)經(jīng)濟(jì)六輪下行周期中大類資產(chǎn)的平均收益表現(xiàn)（%）權(quán)

20、益大宗債券貨幣亞洲四小龍新興市場(chǎng)發(fā)達(dá)市場(chǎng)標(biāo)普 500大宗綜合黃金高收益?zhèn)绹?guó)國(guó)債美元放緩期14.0530.67-3.853.5111.7229.345.667.911.01衰退期-17.55-17.17-12.19-5.76-7.7617.06-0.2012.731.94數(shù)據(jù)來(lái)源：Bloomberg，圖19 美國(guó)經(jīng)濟(jì)放緩期類資產(chǎn)的回報(bào)圖202007.12-2009.06亞洲四小龍股指2007.12-2009.06亞洲四小龍股指2001.03-2001.111990.07-1991.03MSCI新興市場(chǎng)1981.07-1982.111980.01-1980.07MSCI發(fā)達(dá)市場(chǎng)1973.11-1

21、975.03標(biāo)普500指數(shù)大宗商品美國(guó)高收益?zhèn)蚋呤找鎮(zhèn)S金美元指數(shù)美國(guó)國(guó)債標(biāo)普500指數(shù)大宗商品美國(guó)高收益?zhèn)蚋呤找鎮(zhèn)S金美元指數(shù)-50%0%50%100%-70%-50%-30%-10%10%30%50%70%數(shù)據(jù)來(lái)源：Bloomberg，數(shù)據(jù)來(lái)源：Bloomberg，注：美國(guó)經(jīng)濟(jì)周期的劃分采用美國(guó)國(guó)家經(jīng)濟(jì)研究局（NBER）的界定標(biāo)準(zhǔn)。亞洲四小龍股指回報(bào)為新加坡、韓國(guó)、中國(guó)香港、中國(guó)臺(tái)灣股票指數(shù)回報(bào)的平均值。基欽周期：201920172019 2017 年的倒影。2017 來(lái)國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的核心驅(qū)動(dòng)力在于基欽周期的補(bǔ)庫(kù)階段帶動(dòng)的需求推2016 PPI 2019 PPI 0 圖 21 20

22、19 年的基欽周期或是 2017 年的倒影2017_PMI產(chǎn)成品庫(kù)存2018_PMI產(chǎn)成品庫(kù)存 2017_PPI（右） 2018_PPI（右）98987651月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月432148.548.047.547.046.546.045.545.044.544.00數(shù)據(jù)來(lái)源：Wind，貨幣信用：松與緊2017 217 年5 A 考核）2018 5 月緊信用問(wèn)題。伴隨貨幣政策的階段性寬松和民企紓困的推進(jìn)，緊信用能否突圍成功成為下一階段的重要問(wèn)題。2017 2018 存款的大幅增加和SHIBOR （M2 12%（2000 -1000 億元2018 -2000 摩擦

23、：周期還是波動(dòng)通過(guò)回顧中美關(guān)系歷史，我們發(fā)現(xiàn)中美兩國(guó)的競(jìng)爭(zhēng)與沖突或是一個(gè)周期性的問(wèn)題。未來(lái)中長(zhǎng)期來(lái)看，中美貿(mào)易摩擦貿(mào)易沖突仍在，但周期性位置的變化，會(huì)讓情況出現(xiàn)一些改善。我們判斷：中美經(jīng)貿(mào)關(guān)系，短期不悲觀，中長(zhǎng)期不樂(lè)觀。預(yù)期收益：周期中回報(bào)的來(lái)源周期的運(yùn)行總是折射或者映射到市場(chǎng)預(yù)期之中，從而驅(qū)動(dòng)了資產(chǎn)價(jià)格的運(yùn)行。對(duì)于市場(chǎng)運(yùn)行而言，預(yù)期的變化是背后的驅(qū)動(dòng)，而周期的位置， 其實(shí)是提供了很多風(fēng)險(xiǎn)收益比較佳的時(shí)點(diǎn)，為我們資產(chǎn)的配置提供了更高的勝率。周期之中，其實(shí)定價(jià)的因素?zé)o非來(lái)自于，分子盈利的波動(dòng)，無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益率的變動(dòng)，以及風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的變動(dòng)。我們可以看到，無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率，風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)以及盈利的增長(zhǎng)總存在周期性的同

24、步。即使存在均值回歸，我們理論上并不存在投資權(quán)益的完美時(shí)點(diǎn)，即無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率、風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)和盈利增速都能向有利方向變動(dòng)。但是，在部分因素達(dá)到極端的時(shí)候，可以去尋找風(fēng)險(xiǎn)和收益比較高的時(shí)點(diǎn)。而從現(xiàn)階段來(lái)看，市場(chǎng)三大因素似乎還未到極端值的時(shí)點(diǎn)。22 ERP中債國(guó)債到期收益:10年g656543210-1-2-3806040200數(shù)據(jù)來(lái)源：wind，24 5 19 年16 A 23 估值貢獻(xiàn)漲跌幅（%，右）盈利貢獻(xiàn)漲跌幅（%）漲跌幅（%）1.510.60.50.200-0.519941995199619941995199619971998199920002001200220032004200520062007

25、20082009201020112012201320142015201620172018數(shù)據(jù)來(lái)源：wind，PE 利的增長(zhǎng)與風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的變化。對(duì)于股票而言，其本身是一種風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)， 而風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)總存在著周期性的波動(dòng)，高風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)其實(shí)是回報(bào)率的來(lái)源； 對(duì)于盈利增長(zhǎng)，其本身具有周期性波動(dòng)，而這種波動(dòng)也影響了市場(chǎng)的認(rèn)知，造成了對(duì)于長(zhǎng)期增長(zhǎng)定價(jià)的偏離。300 PE 2 圖24上證綜指PE 倒數(shù)國(guó)債收益率仍然未接極值25 滬深300PE倒數(shù)國(guó)債收益率仍然未接近值上證綜指PE倒數(shù)/國(guó)債收益率-3 -2 滬深300PE倒數(shù)/國(guó)債收益率 -3 +2 +23.5 +3 +24 +32.531.520.52013-012

26、014-012015-012016-012017-012018-0112013-012014-012015-012016-012017-012018-01數(shù)據(jù)來(lái)源：wind，數(shù)據(jù)來(lái)源：wind，6 CAPM 平均溢價(jià)率在 2%我們看到盈利總存在周期性的波動(dòng)，而這種波動(dòng)的位置構(gòu)成了我們收益的來(lái)源之一。我們嘗試在盈利的相對(duì)高點(diǎn)和相對(duì)低點(diǎn)買入，發(fā)現(xiàn)盈利的低點(diǎn)總對(duì)應(yīng)更高的收益。3 6 得全A 3 圖 26 A 期波動(dòng)圖 27 市場(chǎng)估值和盈利增長(zhǎng)率的 HP 濾波周期項(xiàng)底部往往不一致500-50-150A股非金融盈利同比（%）20151050-10PE周期項(xiàng)G周期項(xiàng)150100500-50-1002005

27、Q12005Q42005Q12005Q42006Q32007Q22008Q12008Q42009Q32010Q22011Q12011Q42012Q32013Q22014Q12014Q42015Q32016Q22017Q12017Q42018Q32005Q1 2006Q4 2008Q3 2010Q2 2012Q1 2013Q4 2015Q3 2017Q2-200-15-200數(shù)據(jù)來(lái)源：wind，數(shù)據(jù)來(lái)源：wind，表 3 盈利的低點(diǎn)的買入總對(duì)應(yīng)更高的收益收益率估值3M6M3M6M相對(duì)高點(diǎn)2010Q43.37-1.84-3.70-14.222013Q3-1.74-4.81-5.73-10.1220

28、15Q4-17.92-17.04-14.86-11.672017Q3-2.14-5.31-5.47-10.50高點(diǎn)平均-4.61-7.25-7.44-11.63相對(duì)低點(diǎn)2012Q40.72-7.96-0.87-12.702015Q331.017.5328.379.302016Q23.454.985.854.61低點(diǎn)平均11.731.5211.120.40數(shù)據(jù)來(lái)源：wind，業(yè)績(jī)底部的相對(duì)收益和絕對(duì)收益特征都更為明顯。唯一的例外是4 V 4 估值底部3M6MG 底部3M6M2005Q1-8.96-2.022006Q330.4991.292008Q441.6374.772009Q2-3.7617.

29、562011Q42.963.472012Q37.207.972014Q3-3.120.572015Q331.017.532016Q11.074.562016Q23.454.98數(shù)據(jù)來(lái)源：wind，從現(xiàn)階段來(lái)看，盈利剛進(jìn)入下行周期，似乎并不具備獲得周期回報(bào)率的能力。3.5.4.隱含ERP 反應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)呈現(xiàn)比較明顯的周期性波動(dòng)，構(gòu)成了回報(bào)的來(lái)源。目前ERP 尚在上行過(guò)程中，離最佳時(shí)點(diǎn)的距離尚需進(jìn)一步確認(rèn)。28 ERP 風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)（左）風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)均值+10% -2市盈率（右）60市盈率（右）8%506%404%302%200%10-2%02003-122005-122007-122009-122011

30、-122013-122015-122017-12wind， 5 持有期收益率三個(gè)月六個(gè)月十二個(gè)月相對(duì)高點(diǎn) 2005/11/2918.1749.3190.97絕對(duì)高點(diǎn) 2009/1/630.3462.5379.98相對(duì)高點(diǎn) 2014/3/140.7416.2684.33相對(duì)高點(diǎn) 2016/3/29-2.470.037.28絕對(duì)低點(diǎn) 2008/1/3-34.00-48.00-65.39相對(duì)低點(diǎn) 2010/1/5-5.13-26.82-14.31相對(duì)低點(diǎn) 2015/6/12-28.63-17.26-31.51數(shù)據(jù)來(lái)源：wind，如果我們對(duì)上述市場(chǎng)收益情況進(jìn)行后驗(yàn)視角的權(quán)益溢價(jià)測(cè)算，發(fā)現(xiàn)權(quán)益溢價(jià)的作用

31、遠(yuǎn)高于了無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率的變動(dòng)。權(quán)益溢價(jià)確實(shí)構(gòu)成了回報(bào)率的重要來(lái)源。表 6 風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)高點(diǎn)往往對(duì)應(yīng)可觀的權(quán)益風(fēng)險(xiǎn)回報(bào)持有期已實(shí)現(xiàn)收益率國(guó)債收益率權(quán)益風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)2005/11/29三個(gè)月18.174.5413.63相對(duì)高點(diǎn)六個(gè)月49.317.8341.48十二個(gè)月90.978.5182.462009/1/6三個(gè)月30.34-0.5030.84絕對(duì)高點(diǎn)六個(gè)月62.530.3562.18十二個(gè)月79.98-1.9581.942014/3/14三個(gè)月0.740.96-0.22相對(duì)高點(diǎn)六個(gè)月16.265.5010.76十二個(gè)月84.3311.7972.542016/3/29三個(gè)月-2.472.84-5.32相對(duì)高

32、點(diǎn)六個(gè)月0.032.87-2.84十二個(gè)月7.284.952.332008/1/3三個(gè)月-34.004.74-38.73絕對(duì)低點(diǎn)六個(gè)月-48.005.73-53.73十二個(gè)月-65.3916.47-81.862010/1/5三個(gè)月-5.131.31-6.44相對(duì)低點(diǎn)六個(gè)月-26.824.00-30.81十二個(gè)月-14.315.66-19.982015/6/12三個(gè)月-28.63-1.01-27.62相對(duì)低點(diǎn)六個(gè)月-17.260.93-18.18十二個(gè)月-31.517.22-38.72數(shù)據(jù)來(lái)源：wind，如何把握周期中的收益2018 年以來(lái)，A 股市場(chǎng)的下行，我們認(rèn)為是三大周期共振的結(jié)果，如果說(shuō)

33、 2019 年權(quán)益資產(chǎn)真正意義上的配置機(jī)會(huì)，應(yīng)該需要等到三大周期因素的信號(hào)圖 29 尋找周期的指路牌數(shù)據(jù)來(lái)源：強(qiáng)美元+加息周期的組合往往是新興市場(chǎng)大幅波動(dòng)的原因，其走向終結(jié)的路徑，需要一步步進(jìn)行驗(yàn)證。圖 30 美國(guó)經(jīng)濟(jì)見(jiàn)頂大概率出現(xiàn)在二季度后，但美元可能仍然維持強(qiáng)勢(shì)，強(qiáng)美元周期結(jié)束至少在 2019Q3 后強(qiáng)勢(shì)美元終結(jié)預(yù)測(cè)概率累積分布信用周期見(jiàn)頂期限利差預(yù)示美元階段性信用周期見(jiàn)頂期限利差預(yù)示美元階段性見(jiàn)底，但回落仍需等待美國(guó)-新興增速差扭轉(zhuǎn)，美元回流放緩60%50%40%30%20%10%0%2019-012019-032019-052019-072019-092019-11數(shù)據(jù)來(lái)源：wind，

34、第一個(gè)信號(hào)：信用周期逐步見(jiàn)頂，等待資本開(kāi)支回落10 第二個(gè)信號(hào)：期限利差持續(xù)收窄，暗示美元走弱從國(guó)債收益率來(lái)看，期限利差往往和美元指數(shù)負(fù)相關(guān)，目前期限利差的平坦化已經(jīng)開(kāi)始暗示美元指數(shù)的走弱。我們認(rèn)為，如果期限利差收窄趨勢(shì)繼續(xù)，美元見(jiàn)頂?shù)目赡苄栽诓粩嘣黾樱遣⒉灰馕吨鴱?qiáng)勢(shì)美元一定結(jié)束。31 BB BBB級(jí)企業(yè)債利差%高收益企業(yè)債利差%（右）927872261754123271022003-01 2005-01 2007-01 2009-01 2011-01 2013-01 2015-01 2017-01數(shù)據(jù)來(lái)源：wind，圖 32 美 5 年和 3 年國(guó)債收益率倒掛，歷史上預(yù)示強(qiáng)美元在半年左右

35、可能結(jié)束圖 33 美債 10 年和 2 年期限利差不斷縮小，歷史上預(yù)示強(qiáng)美元在半年左右可能結(jié)束5Y-3Y年利差美元指數(shù)（右）10Y-2Y期限利差%美元指數(shù)（右）1.01001.01000.8950.6900.4850.2800.075-0.2701053.53.02.010510095901.5851.0800.5752010-012010-072011-012011-072010-012010-072011-012011-072012-012012-072013-012013-072014-012014-072015-012015-072016-012016-072017-012017-07

36、2018-012018-072010-012010-072011-012011-072012-012012-072013-012013-072014-012014-072015-012015-072016-012016-072017-012017-072018-012018-07數(shù)據(jù)來(lái)源：wind，數(shù)據(jù)來(lái)源：wind，緩2019 （即裂口的收窄）。因此我們認(rèn)為美元回流的趨勢(shì)在一定程度上有望放緩，美元周期將在 2019 年進(jìn)入震蕩，但最終下行尚需觀察。我們前文已提到，本來(lái)總需求的回落由于出口、地產(chǎn)和制造業(yè)回落速度的錯(cuò)配，目前三大動(dòng)能中，出口和制造業(yè)投資均出現(xiàn)下滑。目前來(lái)看， 開(kāi)工面積和竣工面積的

37、長(zhǎng)期背離，歷史上也指示房地產(chǎn)投資的回落。34 2 季度見(jiàn)底盈利周期見(jiàn)底預(yù)測(cè)概率累積分布盈利同比增速見(jiàn)底上市公司盈利占比回落盈利同比增速見(jiàn)底上市公司盈利占比回落90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%2019-012019-032019-052019-072019-092019-11信號(hào)一：根據(jù)先行放緩趨勢(shì)，我們通過(guò)行業(yè)盈利預(yù)測(cè)加總，發(fā)現(xiàn) 2019年上半年度可能是同比增速的低點(diǎn)。A 股/-1.8%/-4.7%2.3%/1.4%圖35 全部A 股盈利同預(yù)計(jì)2019H1見(jiàn)底圖36 非金融全部A股利同比預(yù)計(jì)2019H1見(jiàn)底25%20%15%10%0%2012-032012-08201

38、2-032012-082013-012013-062013-112014-042014-092015-022015-072015-122016-052016-102017-032017-082018-012018-062018-112019-042019-09全部A股盈利同比及預(yù)測(cè)70%60%50%40%30%20%10%0%-10%2012-032012-082012-032012-082013-012013-062013-112014-042014-092015-022015-072015-122016-052016-102017-032017-082018-012018-062018-1

39、12019-042019-09非金融全A凈利潤(rùn)同比及預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)源：wind，數(shù)據(jù)來(lái)源：wind，信號(hào)二：上市公司盈利占比的回落2017 GDP 2019 開(kāi)始向經(jīng)濟(jì)體非龍頭企業(yè)再分配，上市公司盈利占比還面對(duì)占比下行的壓力。目前上市盈利占比正處于上升過(guò)程中，歷史上看，上市公司盈利/名義 GDP 回落后，盈利增速才會(huì)接近見(jiàn)底，這可能是從利潤(rùn)再分配角度對(duì)上市公司的第二次沖擊。因此盈利占比出現(xiàn)回落，是盈利見(jiàn)底的第二個(gè)層級(jí)的信號(hào)。圖 37 A 股所有企業(yè)盈利/名義 GDP 占比處于歷史高位圖38 歷史上非金融企業(yè)盈利/名義GDP 比例回落后， 盈利增速才開(kāi)始見(jiàn)底54.543.532.521.510.5股

40、E/GDP%全部股%100806040200-202003Q12003Q42003Q12003Q42004Q32005Q22006Q12006Q42007Q32008Q22009Q12009Q42010Q32011Q22012Q12012Q42013Q32014Q22015Q12015Q42016Q32017Q22018Q12.552.051.551.050.550.05E/GDP（非金融）%全部股(非金融)120100806040200-20-402003Q12003Q42003Q12003Q42004Q32005Q22006Q12006Q42007Q32008Q22009Q12009Q42

41、010Q32011Q22012Q12012Q42013Q32014Q22015Q12015Q42016Q32017Q22018Q1數(shù)據(jù)來(lái)源：wind，數(shù)據(jù)來(lái)源：wind，信號(hào)三：盈利回升仍需信用回歸2019H1 2 12 都伴隨著信用見(jiàn)底，信用見(jiàn)底后，盈利轉(zhuǎn)正的時(shí)間周期一般為 10 個(gè)月左右。因此，后續(xù)社融增速仍是我們需要觀測(cè)的重要指標(biāo)。圖 39 信用回升領(lǐng)先盈利轉(zhuǎn)正 10 個(gè)月左右，而盈利同比由負(fù)轉(zhuǎn)正需要平均 12 個(gè)月時(shí)間社融存量同比%股非金融歸母凈利潤(rùn)同比%（右9m18m9m18m12m15m11m11m10m9m35302520152004-012004-072004-012004-0

42、72005-012005-072006-012006-072007-012007-072008-012008-072009-012009-072010-012010-072011-012011-072012-012012-072013-012013-072014-012014-072015-012015-072016-012016-072017-012017-072018-012018-07盈利增速由負(fù)轉(zhuǎn)正120100806040200-20-40-60數(shù)據(jù)來(lái)源：wind，3.6.3.貨幣向信用傳導(dǎo)40 2019H1 之后貨幣向信用傳導(dǎo)預(yù)測(cè)概率累積分布產(chǎn)業(yè)債信用利差回落貨幣向信用傳導(dǎo)預(yù)測(cè)概率累

43、積分布產(chǎn)業(yè)債信用利差回落信貸需求端的限制政策放松銀行貸款預(yù)期凈收益率回升90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%2019-012019-032019-052019-072019-092019-11數(shù)據(jù)來(lái)源：wind，DR007 DR007 的下行也傳導(dǎo)到了SHIBOR SHIBOR SHIBOR 圖 41 2018Q3 后 DROO7 的下降傳導(dǎo)已經(jīng)傳到至SHIBOR 的下降圖 42 DR007 下降與央行向商業(yè)銀行投放債權(quán)占比上升共同指示寬貨幣的逐步開(kāi)啟5.55.04.54.03.53.02.52.0SHIBOR:3個(gè)月DR007MA14 %（右3.83.6313.4303

44、.23.0292.82.6282.4272.22.026貨幣當(dāng)局:對(duì)其他存款性公司債權(quán)/總資產(chǎn)% DR007（MA14）%（右）3.02.92.82.72.62.52.42016-012016-102017-072018-042017-10 2017-12 2018-02 2018-04 2018-06 2018-08 2018-10數(shù)據(jù)來(lái)源：wind，數(shù)據(jù)來(lái)源：wind，圖 43 但SHIBOR 的下行并未傳導(dǎo)到貸款加權(quán)平均利率圖 44 從商業(yè)銀行總資產(chǎn)/央行總資產(chǎn)來(lái)看，現(xiàn)階段仍在 2017 年中開(kāi)始的信用下行周期中金融機(jī)構(gòu)人民幣貸款加平均率%shibor：3個(gè)月%9258720615541

45、03522008-092009-032009-092008-092009-032009-092010-032010-092011-032011-092012-032012-092013-032013-092014-032014-092015-032015-092016-032016-092017-032017-092018-032018-09商業(yè)銀行及其他總資產(chǎn)占比 同比 %2011-032011-072011-112012-032012-072012-112013-032011-032011-072011-112012-032012-072012-112013-032013-072013-1

46、12014-032014-072014-112015-032015-072015-112016-032016-072016-112017-032017-072017-112018-03信號(hào)一：產(chǎn)業(yè)債信用利差回落，暗示信用風(fēng)險(xiǎn)降低DR007 2018 2018 圖45 城投債信用利差始回落，但產(chǎn)業(yè)債處位圖46 產(chǎn)業(yè)債信用利差和DR007的關(guān)系24022020018016014012010040信用利差(中位數(shù)):城投債BP信用利差(中位數(shù)):產(chǎn)業(yè)債BP270220170120信用利差(中位數(shù)):產(chǎn)業(yè)債AA+DR007MA14%3.12.92.82.72.62.52.42016-012016-03

47、2016-012016-032016-052016-072016-092016-112017-012017-032017-052017-072017-092017-112018-012018-032018-052018-072018-092018-112014-052015-052016-052017-052018-05數(shù)據(jù)來(lái)源：wind，數(shù)據(jù)來(lái)源：wind，信號(hào)二：信貸需求端的限制政策放松2、再次放松房地產(chǎn)，刺激居民加杠桿。我們認(rèn)為，采用第二種路徑的風(fēng)險(xiǎn)高，可能性小，只可能在經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)極端情況時(shí)采用。從信貸需求出發(fā)，地產(chǎn)的區(qū)域性政策松動(dòng)，可能是信用回升的重要信號(hào)。47 主要金融機(jī)構(gòu):人民幣:新

48、增貸款:房地產(chǎn)貸款新增占當(dāng)年%個(gè)人住房貸款年度新增占當(dāng)年 %90807060504030201002011-012012-012013-012014-012015-012016-012017-01數(shù)據(jù)來(lái)源：wind，信號(hào)三：銀行貸款預(yù)期凈收益率回升帶來(lái)社融和信貸回升我們通過(guò)銀行隱含壞賬率和金融機(jī)構(gòu)加權(quán)平均貸款利率水平測(cè)算銀行貸款的凈回報(bào)率，作為銀行投資于實(shí)體的收益衡量；以 10 年期國(guó)債收益率作為在銀行間進(jìn)行配置的收益衡量，我們發(fā)現(xiàn)，由于信用風(fēng)險(xiǎn)的提升，銀行貸款凈預(yù)期收益率達(dá)到了歷史低位，這意味著貸款的相對(duì)優(yōu)勢(shì)處于極端位置，貨幣向信用的傳導(dǎo)在銀行環(huán)節(jié)就出現(xiàn)了不暢。48 7銀行貸款凈利率%10年

49、國(guó)債收益率：月度%6543210-12013-012013-042013-012013-042013-072013-102014-012014-042014-072014-102015-012015-042015-072015-102016-012016-042016-072016-102017-012017-042017-072017-102018-012018-042018-07-3數(shù)據(jù)來(lái)源：wind，我們將有望看到社融和信貸增速的回升。圖 49（貸款預(yù)期凈收益率-國(guó)債收益率）和社融同比相關(guān)圖 50 （貸款預(yù)期凈收益率-國(guó)債收益率）和信貸較為相關(guān)利差%社融增速%（右） 利差%金融機(jī)構(gòu):新增

50、人民幣貸款:累計(jì)比%（右）7185167143121101-186-34-522013-012013-052013-092014-012014-052013-012013-052013-092014-012014-052014-092015-012015-052015-092016-012016-052016-092017-012017-052017-092018-012018-052018-0980706050403020100-10-202013-012013-052013-012013-052013-092014-012014-052014-092015-012015-052015-09

51、2016-012016-052016-092017-012017-052017-092018-012018-052018-09數(shù)據(jù)來(lái)源：wind，數(shù)據(jù)來(lái)源：wind，3.7. 路標(biāo)指引下，全年可能的節(jié)奏2019 周期之后，靜觀波動(dòng)波動(dòng)來(lái)源之一：美聯(lián)儲(chǔ)加息進(jìn)程與美股波動(dòng)率加大2019圖5110 月以來(lái)期貨市美聯(lián)儲(chǔ)加息預(yù)期劇震蕩圖522018年，美股VIX 指數(shù)與標(biāo)普500數(shù)據(jù)來(lái)源：FOMC，數(shù)據(jù)來(lái)源： Bloomberg，波動(dòng)來(lái)源之二：中美貿(mào)易沖突談判的反復(fù)中美貿(mào)易談判過(guò)程的不確定性，令市場(chǎng)困惑、充滿疑慮。正如此前，我們的論述，中美競(jìng)爭(zhēng)與沖突是周期性的問(wèn)題。雙方處在經(jīng)濟(jì)金融周期的不同階段，可能是

52、決定雙方強(qiáng)弱關(guān)系和市場(chǎng)表現(xiàn)的主要原因。中美兩國(guó)周期性位置的變化，會(huì)讓情況出現(xiàn)一些改善。那么，在此之間，中美貿(mào)易談判的山重水復(fù)、一波三折，可以看作是周期之下的波動(dòng)扭轉(zhuǎn)。201851912G20，10-25關(guān)稅稅率的問(wèn)題，中興談判等， AA20186-7美股波動(dòng)最大的月份發(fā)生在 9-10 月之間，也就是貿(mào)易摩擦升級(jí)、美聯(lián)儲(chǔ)加息提速預(yù)期升溫之際。圖 53 A 股似乎比美股更提早、充分反映了貿(mào)易摩擦的影響資料來(lái)源：Bloomberg，。的事件波動(dòng)。對(duì)于投資者而言，可以采取“杠鈴策略（Barbll（50應(yīng)同時(shí)增加低波動(dòng)資產(chǎn)（對(duì)貿(mào)易談判不敏感）的投資（例如，上證 50 波動(dòng)來(lái)源之三：穩(wěn)增長(zhǎng)政策的節(jié)奏：基建

53、、地產(chǎn)、減稅等基建投資減稅寬貨幣2019201820181-10）3.3開(kāi)呈企態(tài)勢(shì)展望2019，逐步彈對(duì)地維持韌性200617 年并未奏效，在是時(shí)間問(wèn)題。圖542018 年10月，基建投資增速呈現(xiàn)企態(tài)勢(shì)圖552006年以來(lái)，地三年小周期規(guī)律明顯數(shù)據(jù)來(lái)源：wind，數(shù)據(jù)來(lái)源：wind，表 7 2006 年以來(lái)，房地產(chǎn) 3 年小周期時(shí)間房?jī)r(jià)與貨幣政策的演進(jìn)2006年-200942006 年至 2008 年 7 月上漲，2007 年 1 月至 2008 年 6 月上調(diào)存準(zhǔn) 14 次并加息 6次，2008 年 7 月至 2009 年 3 月下跌，2008 年 9 月至 12 月連續(xù)降息 4 次。200

54、94月-2012620126月-201542015 年 4 月-？2009 年 4 月至 2010 年 4 月上漲，2010 年 4 月至 2011 年 9 月限購(gòu)并上調(diào)存準(zhǔn)，2011 年 9 月至 2012 年 6 月下跌，2012 年 6 月降息。2012 年 6 月至 2013 年 2 月上漲，2013 年 2 月至 2014 年 5 月限購(gòu)，2014 年 5 月至 2015 年 4 月下跌，2014 年 6 月至 2015 年 1 月放松限購(gòu)。2015 4 2016 3 月上漲3 2018 10 月國(guó)房景氣指數(shù)較為穩(wěn)定，處于緩慢上漲階段。數(shù)據(jù)來(lái)源：。2019年中國(guó)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實(shí)情況，以及中美

55、貿(mào)易談判的前景。下行的風(fēng)險(xiǎn)：硬幣的反面地產(chǎn)政策放松的有效性：地產(chǎn)投資正邁入低彈性（70-80 2100（208 為9.1520%10%相反， 圖56 在高城市化階段美國(guó)地產(chǎn)投資降速圖57 60年代后日本經(jīng)了三輪地產(chǎn)投資降速美國(guó):新建住房銷售增速（%）日本住宅建筑投資增速（%）美國(guó)房地產(chǎn)投資增速（%） 日本城市化率（%，右）美國(guó):(OFHEO)房屋價(jià)格增速（%）80 美國(guó)城市化率（%，右）6040200-205085807570010090807060-40-601948-1987美1988-2017美6519471957196719771987199720072017-10-20-301950

56、 1957 1964 1971 1978 1985 1992 1999 2006 2013數(shù)據(jù)來(lái)源：Wind，數(shù)據(jù)來(lái)源：Wind，圖58 韓國(guó)地產(chǎn)投資城鎮(zhèn)化也有與美日相同征圖59 2010年后，中國(guó)產(chǎn)投資也出現(xiàn)了明的移韓國(guó)房?jī)r(jià)增速（%）韓國(guó)樓房建筑固定資本形成總額增速（%）韓國(guó)城市化率（%，右）1950 1957 1964 1971 1978 1985 1992 1999 2006 20131008060402000房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資增速（%）70個(gè)大中城市新建住宅價(jià)格增速（%）中國(guó)城市化率（%，右）70019811986199119962001200620112016數(shù)據(jù)來(lái)源：Wind，數(shù)據(jù)來(lái)源

57、：Wind，地產(chǎn)投資高基數(shù)及人口結(jié)構(gòu)的存量再分配下，即使存在潛在地產(chǎn)政策放2）一線城市房?jī)r(jià)變動(dòng)節(jié)奏以及幅度均領(lǐng)先于二線、三線城市。但我們2016 （盤回籠資金，地產(chǎn)投資并未出現(xiàn)明顯走弱。第二，北京、上海、天津產(chǎn)投資，主要有兩個(gè)核心邏輯：1）從趨勢(shì)來(lái)看，城市化進(jìn)程中地產(chǎn)投資的趨勢(shì)中樞下移，難回高增長(zhǎng)水平；2）由于較高的地產(chǎn)投資基數(shù)以銷售房?jī)r(jià)圖60 近年來(lái)人口結(jié)構(gòu)二線城市流動(dòng)圖61 但二線城市的地投資同樣在降速2012-2014年均變動(dòng)（萬(wàn)人） 2015-2017年均變動(dòng)（萬(wàn)人）702012-2014年均地產(chǎn)投資增速 2015-2017年均地產(chǎn)投資增速400北京上海廣州深圳天津重慶杭州南京成都西安

58、昆明合肥武漢北京上海廣州深圳天津重慶杭州南京成都西安昆明合肥武漢北京上海廣州深圳天津重慶杭州南京成都西安昆明合肥武漢北京上海廣州深圳天津重慶杭州南京成都西安昆明合肥武漢6.4-2.447.358.313.427.919.24.053.933.09.05.23530252018.5 15 10 5 0數(shù)據(jù)來(lái)源：Wind，數(shù)據(jù)來(lái)源：Wind，圖 62 從過(guò)去兩輪地產(chǎn)周期中我們可以看到兩個(gè)鏈條：1）房?jī)r(jià)變動(dòng)領(lǐng)先投資；2）一線房?jī)r(jià)向二三線傳導(dǎo)4035302520151050-1070個(gè)大中城市新建商品住宅價(jià)格指數(shù):一線城市:當(dāng)月同比70個(gè)大中城市新建商品住宅價(jià)格指數(shù):三線城市:當(dāng)月同比房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資完

59、成額:累計(jì)同比7070個(gè)大中城市新建商品住宅價(jià)格指數(shù):三線城市:當(dāng)月同比房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資完成額:累計(jì)同比2011-02 2011-10 2012-06 2013-02 2013-10 2014-06 2015-02 2015-10 2016-06 2017-02 2017-10 2018-06數(shù)據(jù)來(lái)源：Wind，消費(fèi)恢復(fù)的速度市場(chǎng)普遍認(rèn)為的 2016 年開(kāi)始的房地產(chǎn)繁榮的動(dòng)力部分來(lái)自于居民住房貸款的增加。對(duì)于消費(fèi)而言，經(jīng)濟(jì)周期下行后，前期還本付息壓力對(duì)于消費(fèi)的擠出效應(yīng)可能已經(jīng)體現(xiàn)。市場(chǎng)可能忽視的是，住房貸款以外，消費(fèi)貸款可能也會(huì)對(duì)居民部門形成還本付息壓力，甚至對(duì)于信用資質(zhì)較好的居民部門來(lái)說(shuō)，存在

60、尾部風(fēng)險(xiǎn)。2015 年開(kāi)始住房貸款余額同比伴隨房?jī)r(jià)上升，但是從 2017 年后房?jī)r(jià)繼續(xù)上漲，然而住房貸款卻停止增加，相反消費(fèi)貸呈現(xiàn)出和房?jī)r(jià)同向變動(dòng)的趨勢(shì)。同時(shí)我們發(fā)現(xiàn)，消費(fèi)信貸和可選消費(fèi)的來(lái)看歷史上存在較好的同步關(guān)系，最新一輪消費(fèi)信貸的擴(kuò)張這一次并不伴隨可選消費(fèi)的增加， 反而伴隨了房?jī)r(jià)的新一輪上升。我們猜想其中可能是 2017 年各地進(jìn)入地產(chǎn)調(diào)控，限購(gòu)限貸政策頒布，同時(shí)部分高風(fēng)險(xiǎn)偏好的居民，最大化加杠桿進(jìn)入了地產(chǎn)市場(chǎng)。消費(fèi)信貸相較于住房貸款還本付息周期較短，因此短期還本付息的沖擊會(huì)更大。圖632017 年后房?jī)r(jià)和貸變動(dòng)趨勢(shì)背離圖642017年后房?jī)r(jià)和費(fèi)貸同向增長(zhǎng)9000850080007500