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广发宏观 | 什么曾阻挡了科技资产定价：历史案例复盘

核心内容概述

本报告通过历史案例分析，探讨科技资产定价周期中断的条件组合，并评估当前AI科技周期是否面临类似风险。报告指出，科技资产定价周期的中断往往由多个关键变量的同步恶化所引发，而非单一因素。四个关键变量包括：供需时序错配、过度杠杆、利率冲击、收入证伪。报告强调，需综合评估这些变量的相互作用，而非单独归因。

主要观点

• 科技资产定价周期中断需多变量共振：单一变量（如利率上行）不足以导致科技资产周期中断，需至少两个变量同时恶化。
• 历史案例分析：
  • 1973年石油危机：变量D（收入证伪）和变量C（利率冲击）共振，叠加变量B（高估值）导致科技资产价格大幅调整。
  • 2000年互联网周期：变量D（收入缺失）和变量A（供需错配）为核心变量，叠加变量B（高杠杆）和变量C（利率冲击）形成四变量共振，导致纳斯达克指数暴跌78%。
  • 1994年反例：变量C（利率冲击）单独出现，但由于变量A、B、D均处于健康状态，科技资产未受显著冲击。
  • 2022年科技资产调整：变量D（收入预期下修）和变量C（利率冲击）共振，但变量A和B未恶化，调整幅度相对可控。
• 当前AI周期评估：
  • 变量A：供需平衡相对健康，需求增速快于供给增速。
  • 变量B：杠杆水平正在变化，云计算平台开始依赖外部债务融资，需持续跟踪。
  • 变量C：利率环境当前中性偏友好，处于降息通道，加息为小概率事件。
  • 变量D：收入真实且增长强劲，与2000年互联网周期存在根本区别。

关键信息总结

四个关键变量及其作用

历史案例对比

当前AI周期变量状态

风险提示

• 通胀回落不及预期：若通胀未明显回落，可能迫使美联储维持高利率，影响科技资产估值。
• 地缘政治不确定性：可能对供应链造成冲击，影响科技企业盈利预期。
• 宏观数据偏离软着陆路径：若经济未如预期软着陆，科技资产可能面临剧烈的估值修正风险。
• AI对就业的影响：若AI导致大规模失业，可能影响广告收入等科技公司核心收入来源，形成新的变量D风险。

结论

当前AI科技周期处于第一阶段，变量B（杠杆）缓慢恶化，其他变量基本健康。若未来变量A与B共振或变量C（利率）意外上行，可能引发科技资产调整。但鉴于当前收入真实且增长强劲，AI周期的中断风险较历史案例显著降低。投资决策应关注多变量组合状态，而非单一变量变动。