20211015-开源证券-投资策略专题_红利策略_价值修复与历史机遇_20页_1mb

红利策略分析总结

核心内容

本文主要围绕红利投资策略展开，探讨了高股息股票的估值修复动力、投资价值及转型机会。核心观点包括：

• 股息率的改良写法：通过预测股息率而非仅使用TTM（过去12个月）方法，更准确地反映未来收益，预测股息率在2021年10月15日超过2%的行业包括银行、房地产、非银金融、煤炭、钢铁、石油石化、建材、电力等。
• 股债联动与均值回复：中证红利股息率利差与国债收益率、信用利差呈负相关，随着利率环境的稳定，股息率利差有望修复，带来较高的预期收益率。
• 高股息投资的两大历史拐点：分红稳定性提升与高股息抗通胀能力增强，使得红利投资在大类资产配置中价值提升。
• 碳中和对周期企业的影响：传统高耗能行业在产能受限的情况下，剩余现金流可能用于新业务转型，带来估值弹性。

主要观点

• 预测股息率优于TTM法：通过预测现金分红比例和盈利，可以更准确地反映未来收益。预测法在2011年以来的回测中表现优于TTM法。
• 股息率利差与国债收益率、信用利差负相关：在2015年后，中证红利股息率利差与国债收益率、企业债信用利差反向波动，显示其修复动力。
• 高股息行业分红稳定性提升：银行和非银金融分红连续性较强，周期行业及房地产企业分红稳定性有所修复，为红利投资提供了基础。
• 碳中和下的转型机会：周期企业剩余现金流可能用于新业务投资，带来估值提升和转型期权价值。

关键信息

预测股息率方法

• 预测方法：结合现金分红比例和盈利预测，以提高股息率预测的准确性。
• 结果：截至2021年10月15日，预测股息率超过2%的行业包括银行、房地产、非银金融、煤炭、钢铁、石油石化、建材、电力等。
• 组合表现：预测法得到的高估息组合年化收益高于TTM法，低股息组合年化收益低于TTM法。

股息率利差修复预期

• 利率视角：股息率利差与国债收益率负相关，假设回归中枢，中证红利指数有约27%的预期收益率。
• 信用视角：股息率利差与信用利差负相关，信用利差处于历史低位，股息率利差有望修复。
• 行业预期收益率：预测股息率大于2%的行业中，预期收益率接近或超过10%的行业包括钢铁、采掘（煤炭）、房地产、纺织服装、非银金融、建筑材料、家用电器、银行。

高股息投资价值

• 分红稳定性：2016年以来，大部分周期行业及房地产企业分红稳定性提升。
• 行业改善：钢铁、建材、煤炭、石油石化等周期行业及房地产企业的带息债务/权益比下降，经营活动现金流覆盖度提高。
• 投资组合：推荐“高股息30”组合，平均预测股息率为8.3%，PB平均值为1.2，具有高分红、低估值的特点。

碳中和与转型价值

• 剩余现金流：在碳中和背景下，周期企业长期资本增长缓慢，剩余现金流可用于新业务投资，提升估值。
• 转型弹性：新业务带来的估值弹性较高，失败风险较低，PE和PB的最高可达40和2.8，最低为13和0.9。
• 推荐组合：筛选出“高股息+高转型期权价值”的30只股票，主要集中在周期板块，平均PB为1.2，兼具高分红和转型潜力。

风险提示

• 历史规律失效：预测模型可能无法准确反映未来市场变化。
• 利率大幅下行：可能导致股息率利差修复动力减弱。
• 信用需求收缩：可能影响企业融资能力，进而影响分红稳定性。

图表与数据

• 图1：股东预期的最新一期股利变化。
• 图2：预测法与TTM法在高估息组合中的表现。
• 图3：预测股息率较高的行业集中在金融和周期行业。
• 图4：股票市值波动大于股息波动，是股息率均值回复的动力之一。
• 图5：中证红利中与经济强相关的行业权重较高。
• 图6：2011-2015年国债收益率、股息率和净利润同步波动，2015年后反向波动。
• 图7：中证红利股息率利差与国债收益率负相关。
• 图8：企业盈利下滑伴随信用利差收缩。
• 图9：非流动性因素中枢随企业盈利下滑而下移。
• 图10：盈利下滑导致融资需求减弱，信用利差缩小。
• 图11：融资需求减弱导致信用利差缩小。
• 图12：中证红利（剔除银行）股息率利差与企业债信用利差负相关。
• 图13：银行股息率利差与商业银行债利差负相关。
• 图14：中证红利（剔除银行）股息率利差与企业债信用利差负相关。
• 图15：银行股息率利差与商业银行债利差负相关。
• 图16：煤炭行业信用利差处于历史最低，对应预期收益率17%。
• 图17：股息率2%的行业中预期收益率接近或超过10%。
• 图18：银行和非银金融分红连续性较强，周期行业分红稳定性提升。
• 图19：钢铁、建材、煤炭、石油石化等周期行业带息债务/权益比小于1。
• 图20：周期行业及房地产经营活动现金流覆盖度改善。
• 图21：房地产行业2021-2023年净利润增速预期改善。
• 图22：假想周期企业在碳中和下的财务报表。
• 图23：假想周期企业投入新业务后的财务报表。
• 图24：2019年A股上市公司ROE平均数为9.9%，中位数为8.7%。
• 图25：剩余现金投资新业务带来的估值弹性较高，PB平均值为1.28。
• 图26：PE平均值为18.3，中位数为16.6。
• 图27：传统周期行业ROE较低，但可通过转型提升ROE中枢。

表格数据

表1：“高股息30”组合（20211015）

表2：“高股息+高转型期权价值”30只股票