钢铁行业金工看行业之大宗篇二：钢铁金工一相逢-20190219-长江证券-26页_2mb

金工看行业之大宗篇（二）总结

核心内容

本报告通过与金融工程组的联合研究，采用量化分析的视角，从行业层面、基本面和个股选择三个维度，系统地评估了钢铁行业及其个股的表现，旨在提高行业择时与选股的胜率。

1. 行业层面认知规范化

• 钢铁行业指数变化中，约 62% 来自盈利，约 38% 来自估值。
• 与其他大宗行业相比，钢铁行业在季度统计口径下以盈利为主导，且盈利驱动效应最强。

2. 基本面分析

• 钢价 是影响钢铁盈利的核心变量，其在同步与领先两个维度中相关度最高，且为正向促进盈利。
• 成本 与盈利同步正相关，主要由于钢厂需备货1-2个月，存货增值可改善盈利。
• 库存 在基本面中也具有较高的权重，对盈利有显著影响。
• 产量、需求、投资 与盈利在同步和领先维度上为负相关，表明供需变化滞后于盈利变动。
• 毛利 对盈利的影响较小，且其变化主要由钢价、成本和库存决定。

3. 股性特性分析

• 季节性特征：钢铁行业在1-2月份表现较好，具备显著的日历效应。
• 周期性强：钢铁行业的表现与经济周期高度相关，其在经济上行初期通常有超额收益。
• 弹性较大：钢铁行业在复苏阶段表现突出，具备较高的阶段性收益能力。
• 风格因子：钢铁行业在风格因子上，反转、规模 和 成长 三大因子表现突出，表明钢铁行业重反弹、重市值和重盈利增速。

主要观点

• 钢铁行业是典型的强周期行业，其股价变化主要由盈利驱动，其次是估值变化。
• 钢价 是行业研究的核心，其变化对行业指数影响最大。
• 供给侧改革 后，行业基本面变化显著，盈利高、估值低成为行业特征。
• 风格因子 的变化反映了行业发展的不同阶段，从早期盈利驱动，到小盘风格，再到企业质量驱动。
• 钢铁行业具备显著的季节性和周期性特征，特别是在经济复苏阶段表现突出。

关键信息

1. 钢铁行业指数变化来源

• 盈利：约 62%
• 估值：约 38%

2. 基本面变量影响权重排序

1. 钢价
2. 成本
3. 库存
4. 需求
5. 产量
6. 投资
7. 毛利

3. 股性角度特性

• 收益低回撤大：过去表现不佳，但近年配置价值凸显。
• 日历效应：1-2月份表现较好。
• 经济周期敏感：在经济上行初期有超额收益。
• 高弹性：在复苏阶段具备良好的反弹能力。
• 风格因子：反转、规模、成长因子表现突出。

4. 指标库构建

• 中观指标：包括钢铁PMI、PPI分项、工业增加值、固定资产投资等。
• 宏观指标：涵盖利率、货币供应、社融、海外因素等。
• 衍生品指标：如螺纹钢、热轧、焦炭等期货价格及价差。

5. 模型构建与评估

• 使用 偏最小二乘法 构建预测模型，以克服共线性和非线性问题。
• 模型预测钢价波动方向准确率在 60% 以上，尤其在 ±5% 波动时胜率高达 73.47%。
• 核心指标：SHIBOR利率、PPI采掘工业、汽车产量累计同比、电冰箱产量同比增长、美元指数等。

6. 配置建议

• 择时：关注钢价变动，结合宏观和中观指标进行预测。
• 选股：配置 低估值、高分红 的优质个股，以获取超额收益。
• 风格：根据行业不同阶段选择不同风格，如供给侧改革后选择龙头股。

模型输出与结论

• 每月输出基于基本面和指标的预测结果，辅助择时与选股。
• 钢铁行业具备较强的周期性和阶段性表现，适合在复苏阶段进行配置。
• 钢铁行业在历史回测中表现优异，尤其在 2005-2018 年间有多次超额收益表现。

分析师信息

• 王鹤涛、覃川桃、叶如祯、陈洁敏
• 联系人：郑起

图表与数据

• 图1：钢铁相对收益
• 图2：多头策略与基准钢价的比较
• 图3：预测钢价与实际钢价走势比较
• 表1-表27：包含盈利与估值驱动、基本面变量、指标相关性、风格因子表现等关键数据。

总结

本报告通过量化分析，揭示了钢铁行业的基本面驱动和股性特征，构建了预测模型，提出了基于行业周期和风格因子的配置建议。整体结论表明，钢铁行业具备显著的盈利驱动效应和阶段性表现能力，适合在复苏周期中进行配置，且优选低估值、高分红的优质个股。