家用电器行业深度报告_理论-实战-远期_地产家电模型三部曲_31页_4mb
报告摘要
家电行业与房地产联动关系分析总结
核心内容
本报告构建了“地产家电模型三部曲”,旨在通过房地产指标准确预测家电销量变化。模型从理论构建、指数优化到中长期趋势预测,逐步深入地探讨了地产与家电之间的定量关系。该模型为资本市场提供了更准确和前瞻的家电销量预测指引。
主要观点
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理论模型构建:
- 家电位于地产产业链的后周期环节,其销量变化受地产交房量、装修滞后期及二手房交易等多因素影响。
- 构建了“交房家电指数”,由现房、期房及二手房三部分组成,初步拟合了家电内销量增速。
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实用预测优化:
- 针对统计数据质量问题,优化了模型,构建了“竣工一待售增量”简化指数,该指数具有更高的预测实用性。
- 通过分摊年底数据、减少统计项误差,提高了预测的稳定性与准确性,可预测随后两季度的家电销量变化。
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中长期趋势预测:
- 上溯地产产业链至期房预售及新开工环节,拉长了预测周期,可预测6Q至14Q的家电销量趋势。
- 通过期房销售和新开工数据,分析出滞后期变化趋势,为中长期家电销量变化提供了趋势性指引。
关键信息
第一部:建立交房家电理论模型
- 交房量确定:期房占比达84.3%,通过拆分竣工期房组分和现房销售面积,得出实际交房量。
- 装修滞后期:交房后3个月左右产生家电销量,不同家电品类消费支付期略有差异。
- 二手房影响:全国二手房/新房比例为24.9%,考虑翻新转化率50%,推算其对家电销量的驱动。
第二部:实用简化预测指数
- 数据质量问题:年底异常高增、竣工与销售统计项背离,影响预测实用性。
- 简化模型:以“竣工一待售增量”为核心,剔除二手房影响,拉长预测周期至7个月。
- 预测验证:简化指数与空调、冰箱、洗衣机内销量趋势高度吻合,证明其预测意义。
第三部:中长期趋势预测
- 期房预售滞后:期房销售到家电销量的滞后期由4Q拉长至6Q,可预测6Q后的家电增速变化。
- 新开工滞后:新开工到家电销量的滞后期为12Q-14Q,可预测2020/2022年前后家电销量趋势。
- 预测周期与准确性:为获得更长的预测周期,需牺牲一定的准确性,所得结果为趋势性指引。
投资策略
- 基于“竣工一待售增量”简化指数,可预测随后两个季度家电销量变化。
- 期房预售及新开工环节可进一步拉长预测周期,为中长期家电销量变化提供指引。
- 投资建议以“买入”和“增持”为主,重点关注海尔智家、美的集团、格力电器等公司。
风险提示
- 地产政策变化与预期不符。
- 家电消费政策变化与预期不符。
- 国际环境恶化可能影响市场表现。
评级
- 评级:增持(维持)
行业表现
- 行业平均市盈率为15.52,市场平均市盈率为17.51。
- 行业表现走势图显示家电行业整体趋势与地产驱动高度相关。
行业重点公司跟踪
| 公司名称 | 投资评级 | 2018A EPS(元) | 2019E EPS(元) | 2020E EPS(元) | 2021E EPS(元) | 2018A PE | 2019E PE | 2020E PE | 2021E PE |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 海尔智家 | 买入 | 1.21 | 1.27 | 1.42 | 1.64 | 13.08 | 12.46 | 11.15 | 9.50 |
| 美的集团 | 买入 | 3.08 | 3.32 | 3.94 | 4.54 | 17.11 | 15.87 | 13.38 | 11.62 |
| 格力电器 | 买入 | 4.36 | 4.70 | 5.57 | 6.34 | 13.31 | 12.35 | 10.42 | 8.76 |
| 九阳股份 | 买入 | 0.99 | 1.09 | 1.25 | 1.45 | 23.65 | 21.48 | 18.73 | 14.59 |
| 老板电器 | 买入 | 1.55 | 1.67 | 1.94 | 2.19 | 18.65 | 17.31 | 14.90 | 10.69 |
| 浙江美大 | 增持 | 0.59 | 0.71 | 0.85 | 0.99 | 23.32 | 19.38 | 16.19 | 12.68 |
| 三花智控 | 增持 | 0.61 | 0.52 | 0.58 | 0.67 | 21.72 | 25.48 | 22.84 | 16.02 |
图表目录
- 图1:住宅地产产业链梳理
- 图2:期房与现房增速分岭
- 图3:待售面积持续下降
- 图4:竣工面积增速与家电营收增速高度联动
- 图5:新房交房面积公式推演
- 图6:装修过程中家电消费决定期与支付期
- 图7:全国二手房出售挂牌量指数增长
- 图8:北京市二手房成交面积及占比
- 图9:上海市二手房成交面积及占比
- 图10:深圳市二手房成交面积及占比
- 图11:广州市二手房成交面积及占比
- 图12:各地城市二手房成交面积占比
- 图13:交房-家电指数公式推演
- 图14:交房-家电指数与空调内销量增速重合度高
- 图15:交房-家电指数与冰箱内销量增速对比
- 图16:交房-家电指数与洗衣机内销量增速对比
- 图17:销售与竣工缺口持续扩大
- 图18:原交房家电指数中中期房驱动占比过半
- 图19:简化指数趋势不受二手房影响
- 图20:交房家电指数公式简化过程
- 图21:简化指标的实际意义
- 图22:原交房指数与空调内销量增速拟合
- 图23:简化指数与空调内销量增速拟合
- 图24:原交房指数与冰箱内销量增速拟合
- 图25:简化指数与冰箱内销量增速拟合
- 图26:原交房指数与洗衣机内销量增速拟合
- 图27:简化指数与洗衣机内销量增速拟合
- 图28:19Q2空调内销增速与简化指数拟合
- 图29:19Q2冰箱内销增速与简化指数拟合
- 图30:19Q2洗衣机内销增速与简化指数拟合
- 图31:拉长预测周期的基本逻辑
- 图32:空调内销增速与期房销售滞后期拟合
- 图33:冰箱内销增速与期房销售滞后期拟合
- 图34:洗衣机内销增速与期房销售滞后期拟合
- 图35:期房销售单因子占整体指数比例
- 图36:新开工与竣工增速对比
- 图37:洗衣机增速与新开工指数拟合
- 图38:冰箱增速与新开工指数拟合
- 图39:新开工延期12Q-14Q对家电增速的指引
内容目录
- 第一部:建立交房家电理论模型
- 第二部:实用简化预测指数
- 第三部:中长期趋势预测
- 三部曲总结:准确性与前瞻性的博弈
总结
本报告通过构建“交房家电指数”、“竣工一待售增量”简化指数及上溯至期房预售和新开工环节的预测模型,系统性地分析了地产对家电销量的影响。模型从理论到实践逐步优化,为资本市场提供了从短期到中长期的家电销量预测工具。虽然在准确性上有所牺牲,但通过提升预测周期和趋势指引,为投资决策提供了更全面的参考依据。
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