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来源|李迅雷金融与投资（ID：lixunlei0722）
编辑|独角兽智库
本文要点：
1.四个有用的数学方法/思想
2.研究的高度、角度、深度和细节
3.常用研究方法：归纳、演绎和辩证
4.使用数据发现投资机
证券研究分析人士，应该尽量用大家听得懂的语言来表达观点——其实，讲得越专业就越没水平，别以为讲得专业就是有学问。花了那么长时间表达观点，别人却听不懂，这岂不是既浪费了自己的口舌，又耽误了别人的时间？所以，我尽力让自己讲的东西，能被大家听懂。
求异存同：研究最好要与众不同
我做研究近三十年，今年六月底，把近十年来的部分文章汇集成书——《经济数据背后的财富密码》。十年前的文章现在还可以拿出来，说明还没有过时。我觉得做研究需要有一种独到的方法，一种独到的思维，我经常对年轻人讲，你们写的研究报告最好要与众不同，这样才值得写，观点如果和别人一样，那就没有太多意义。所以，我们做研究要求异存同。
我个人的经历是先做研究，再做管理，然后再做研究和管理。我的职业生涯最大特点就是没有进步，我到现在还是研究所所长，早在2000年的时候，我已经是当时中国最大证券公司研究所的所长了，目前则是一个中等偏大券商的研究所所长。二十年前和我一起写文章的人，不少已经做董事长了，而我还在写文章。更有不少年轻的董事长对我说，我是读你的文章长大的。他们在进步，而我没有进步，但我并不遗憾。让我感到欣慰的是，我的观点依然会引起社会的反响，而且读者数量在不断增加，这正是我写作的动力所在，也是我不舍得转型的原因。
经济学其实并不难学，只要把最基础的数学、或者说算术学好就可以了，重要的是领会最基本的逻辑规律、基本常识，我认为这是最应该把握的。
今天，我就介绍一下我在研究中使用的一些数学方法或者数学思想——它们都非常简单，但也管用。
数学方法之一：多因素分析问题
我要说的第一个数学方法，是多元方程式。它告诉我们，分析问题要考虑到多个因素。因此，决定明天股市涨跌的，不可能只有一个因素，不会因为移动平均线产生黄金交叉，就是牛市，产生死叉就是熊市，如果这么简单的关系都能成立，股市就可以关门了。研究事物的发展，就像我们解方程式一样，它往往是受多因素影响的，是多元方程式。
所以，我们应该养成多方面分析问题的习惯。但现实工作、生活中，可能不少人会觉得影响因素越简单越好。记得曾参加的某大型会议，举办方邀请了很多知名专家，大家能猜到哪个专家最受欢迎吗？不是李开复，不是经济学家，也不是军事专家，而是能运用《易经》推算股市走势的易经学家。大家都想知道何时会出现牛市，所以，那个会场挤得满满一堂，大家都挤满了，以至于那位专家都没法进去。由此可见，大家内心深处还是喜欢单因素分析和预测，如星座或血型对人生的影响。
台湾有个研究诠释学的学者叫傅伟勋，他对“道”的诠释很到位，提出“道”有六义：道体、道原、道理、道用、道术、道德。我在他理论的基础上进行了创新，提出股市的六义：第一，“股市是经济的晴雨表”，对应“道体”。大家都认为，股市是经济的晴雨表，股市好时，经济比较强劲；股市不好时，经济也不景气。我们用股市的表现来对经济趋势进行判断，这没错，但需要了解 “中国特色”；第二，股市发现价值，对应“道原”，券商分析师们要分析股票到底值不值这个钱，要用估值模型来判断；第三，股市作为社会心态的反应，对应“道理”，比如，不少人认为中国马上要召开“十九大”了，故应该去买些股票，因为预期“十九大”结束之前股市不会跌；第四，股市体现功能，对应“道用”。对于监管层也好，对于上市公司也好，股市要为社会发展所用，所以，要发展股市直接融资功能；第五，“股市作为博弈工具”，对应“道术”。吴敬琏先生说，股市就是赌场。中国股市作为博弈工具的功能被发挥得淋漓尽致，2015年A股交易量占到全球的1/3；从第六个角度看股市，它是“道德”，股市会促进公司治理结构的完善。交易所专门设了一个公司治理指数，把公司治理较好的股票做了一个组合，看它能不能跑赢市场。
总之，我们看待任何一个事物的时候都要多元分析，这样会更加客观。一个立方体有六面，六面看全了，脑子里就有立体感。比如，我们在分析股市的时候，不能说股市就是由技术面决定，或者就是由经济周期决定的，而且在不同阶段，各因素的影响权重也不一样，你会发现不少新的因素也是很重要的。
大家常会聊到，券商研究员推荐的十大金股，实际检验很多表现很差。为什么他们荐股总是不准呢？因为很多情况下，股市的表现受交易者心理层面的影响很大，这个很难去把握，如果分析师能够精准预测股价走势，为何还要继续从事如此辛苦的工作呢？
还有个社会心理因素，就是国人喜欢追求一种至善至美的意境。在计划经济时代，曾经有个口号是“多快好省地建设社会主义”，这能不能做到呢？多、快、好、省四个目标之间的方程式应该怎样去求解呢？如果有的是分子，有的是分母，既要分子做大，又要分母做大，还要等式数值做大，这没法同时实现。后来，发展口号去掉了两个目标，变为又好又快发展经济，实现难度就比以前小很多。国人大多辩证思维比较发达，既要、又要、还要……希望方方面面的目标都能够实现，而实际结果往往不理想。所以，用数学的基本逻辑来面对现实，就会少些幻想，“鱼和熊掌不可兼得”，庄子早就说了。
我在今年年初写了篇文章，用六个维度来分析中国金融经济，六个维度分别是：国内政策维度、国际环境维度、人口维度、投资维度、货币维度和收入分配维度。这就是用多元方程式来分析中国经济。
数学方法之二：二八定律
第二个数学方法是“二八定律”。“二八定律”其实在很多方面都有应用，比如，20%的人创造了80%价值。在社会上，二八现象非常普遍，故“二八定律”也是我们可以运用的分析方法。
提一个问题，中国能否跨越中等收入陷阱？也就是中国能不能步入高收入国家的行列？我用“二八定律”来分析：高收入国家（地区）的人口总量占全球的20%，中国的人口在全球的占比也是20%。中国现在是中高收入国家，如果中国也成为了高收入国家，意味着高收入国家人口将至少占到全球人口的20%以上（除非其他国家都不属于高收入），这显然不符合高收入国家的标准。高收入国家人口只能占到全球人口的20%，否则就不叫高收入国家。世界银行把国民收入分成五档，高收入、中高收入、中等收入、中低收入、低收入，如果中国要成为高收入国家，那么，美国、日本、欧洲就要退而成为中高或中等收入国家，从目前来看还不大现实。有人可能会说，人均国民收入超过12616美元，便可进入高收入国家的门槛了。可是，当你要跨入这个门槛的时候，这个门槛又提高了，要知道上世纪80年代的时候，人均国民收入超过7千就算高收入国家了。 “二八定律”始终在发生作用。
最近，很多人在讨论林毅夫提出的东北振兴建议，其实，东北能否振兴也受制于“二八定律”。东北振兴了，西北会怎么样？全国都振兴了，印度经济、欧美经济呢？那肯定还是要受制于“二八定律”。有人说，中国就六省一市的财政收入在为全中国做贡献，其他省市都是靠国家的转移支付（来自六省一市）养着的。这也是符合“二八定律”，尤其进入存量经济的时代。很多省市都希望自己能够成为中国的金融中心，北京人一直在笑话，说其他省市怎么能够成为国际金融中心呢？只有北京才会是名正言顺的国际金融中心，因为很多金融机构的总部都在北京。重庆也提出来要成为西部金融中心，其实，中国不可能有那么多的金融中心，这也要符合“二八定律”。
数学方法之三：中位数等的应用
第三个数学方法，就是中位数、平均数和方差如何来应用。最容易引发误导的就是平均数，所以，每当统计部门公布数据的时候，老百姓常会抱怨“被平均了”，原因在于方差过大了。
若按中位数来统计，结论可能更加准确、清晰。比如，根据中报的统计结果，A股的加权平均市盈率，在扣除非经常性损益后为21倍，但是中位数竟然有65倍，可见估值水平并不便宜。今年上证指数在上涨，但大部分股票没涨或者下跌，上证50涨得很好，涨了15%，但所有A股的中位数下跌了15%。
所以，估值结构、价格分布特别扭曲的时候，我们应该看中位数、看方差，这有利于更准确地把握市场特征、看清形势。若研究美国股市，可以发现中位数和平均数是很接近的，也就是说，美国的市场结构相对合理一些。
数学方法之四：合理运用时间序列
第四种数学方法，就是如何合理运用时间序列预测未来。要理性看待经济发展的阶段，不宜给当期过大的权重。
大多数人倾向于自我为中心、当下意义很大，故我们可以频繁地听到伟大的时刻和具有里程碑意义的事情。这也难怪，毕竟人类个体的寿命非常短暂，长寿之人也不过百年左右，而人类历史据说已有600万年了。摆正自己所处时代的位置很重要，这就是时间序列分析法。
我在十年多前去西藏林芝，为了去看雅鲁藏布江大拐弯，徒步了三天，那个时候去算探险，当看到雅鲁藏布江180度大拐弯的时候，很容易认为这条伟大的河流就就此改变了方向，但是，当爬到山顶远眺它，会发现水的流向还是没有改变，大方向一直是东南，只是在此地出现了一个对大势而言微不足道、形态美丽的回调。由于视野的局限，人们的眼光往往很短浅，看到问题也很局部。所以，我的建议就是在做时间序列分析时，看的时间一定要够长，一定不能把当期因素看得过重，并给予过高权重。目光短浅的话，往往会把浪花看成浪潮，新经济、新金融、新周期，凡事都有新的，都是处在一个历史转折点上。再过十年回头来看，会发现如今我们所处的阶段还是较为平淡的。
记得2002-2003年非典爆发的时候，大家都觉得非典太恐怖了，但实际上非典造成的全球死亡人数不到1000人，危害不及其他的很多传染病。但就在那个时候，“非典经济学”的书都出来了，我们现在应该不会把“非典经济学”当成经典的经济学来读了吧。然而那时，“非典经济学”是畅销书，可见人类是很容易给予当下过高的权重，以至于集体误判。李白说，“欲穷千里目，更上一层楼”。
研究的“三度一节”
我认为，做研究要有“三度”：高度、角度、深度，以及“一节”，就是细节。
先说高度。我们看当前经济，我认为经济仍处在一个长期下行过程中。有人说，经济已经见底，新周期崛起，但我看到的是中国重工业化已经进入后期，中国的第三产业比重在上升。所有的经济体，当它的第三产业比重超过第二产业的时候，就进入经济转型阶段、GDP增速下台阶，因为第三产业的劳动生产率比第二产业要低，所以GDP表现为减速，而且减速过程远未完成。为什么中国历史上很长阶段GDP都是全球第一呢？因为中国是农耕经济，欧洲很多地方是游牧经济，农耕经济的劳动生产力比游牧社会劳动生产率要高。为何后来中国经济衰落了呢？因为欧洲开始工业革命，工业的劳动生产率大大超过农业。所以，我们看问题，只有站得高才可以看得远，格局要大。
第二点，分析角度很重要，你要寻找别人没有分析过的角度去分析。
第三点，就是深度，看问题要入木三分。就像冰山，冰山的水下部分占到7/8，我们看到露在水面上的只是它的1/8。只有不断深入研究，才能看到更多的问题，看得更透彻，我一直强调做研究要入木三分也是这个道理。
最后，我认为细节决定成败。以特朗普新政为例，年初很多人说他会拉动美国的基建投资，但基建投资要靠政府的投入，仔细研究美国政府支出构成，可以发现原来美国政府的基建投资基本上没什么钱，因为美国的固定资产占GDP的比重才20%，美国政府投资占固定资产投资比重也是20%，政府投资当中又分为州政府投资和联邦政府投资 ，联邦政府的投资又有一半的钱用于国防投资，真正用于国内经济建设投资的比重非常少，这样算下来，美国政府的公共投资能力大概只有中国政府的1/8，所以，把一个问题细化了，才会看得更加清楚，不会人云亦云，不会被误导。
三种常用分析方法
我们经常用到的研究分析方法主要有三种：演绎法、归纳法和辩证法。
关于演绎法，就是从一般到个别。请看两张采茶图，左边是妙龄少女采茶图，右边是老年妇女采茶图，哪张是假的呢？答案是左边。从人力成本的角度来讲，妙龄少女的劳动力成本太高了，而老年妇女的劳动成本相对低。我实地调研过，采茶的老年妇女也都不是本地人，而是外乡来的，本乡山清水秀、老年妇女收入来源还挺多的，不愿意干这么苦的活。采茶的老年妇女都来自贫困地区，每天的工钱大概是80-150元且包吃包住。
用演绎法去分析，就是先要明确一个一般规律，如青壮年劳动力的合理薪酬水平是多少，并假设当劳动者从事某职业的薪酬远低于其合理薪酬时，他就会从这个岗位离开。由此，我怀疑中国从事第一产业的劳动力数量被高估了，于是就写了篇文章，从多个角度去印证2009年农业劳动人口数量大概被高估了9000万人左右，即中国真实的农业劳动人口大概只有1.8亿人左右，而我们国家统计局公布的数字是2.7亿人左右，严重高估。农业劳动生产率只有城市里工业劳动生产率的1/6，务农收入远低于进城务工，那年轻力壮的人怎么可能去做全职农民？逻辑不成立。
归纳法就是从特殊到一般，我们可以用大数据归纳来分析出共性的东西。归纳法的运用很广泛，比如，茅台酒价格上涨和澳门博彩业收入上涨是否存在相关性？与挖掘机的销量增加是否有相关性？这种相关性背后的逻辑关系是什么？这个背后的原因可以根据更长期的历史来做相关性分析，可能与房地产的销售额上升相关性更高，这也属于归纳法的应用案例。
辩证法是国人最擅长的思维方法，如物极必反、分久必合、合久必分等。股市从短期波动来看，也符合辩证法，涨多了要跌、跌多了要涨，我们非要寻找涨了是什么原因，跌了是什么原因，跌的原因就是因为涨多了嘛，涨的原因就是因为跌多了嘛，其实很简单。我认为对股市的长期分析要用形式逻辑，即成长性决定股价，所以要用演绎法，短期波动用辩证法。
运用数据发现投资机会
以上就是三大主要分析方法的应用介绍。在最后几分钟的时间里，讲一下如何合理运用数据寻找投资机会。
我的新书写的是如何根据经济数据来发现经济的问题、未来趋势和投资机会。结合市场来说，如果想知道当前配置哪些行业更好，就可以用统计方法来寻找答案。过去十年，表现最好的是医药生物行业，表现较差的是钢铁行业，券商行业表现也比较差，这是我们通过数据统计得到的结果。长期来看，投资不同的行业，业绩有天壤之别。
但是，短期（如一年）配置行业的效果如何呢？大家都说选行业很重要，其实短期来讲选行业不重要，因为各行业的股价表现总是风水轮流转，这也是我们的统计结果。
在田径的百米冠军中，博尔特、盖伊、鲍威尔、刘易斯等明星的名字耳熟能详，不是因为他们曾经得了金牌，而是他们得了太多的金牌。然而，你能记得住公募基金中哪位投资经理在年度投资收益率排名中总得第一或前三呢？没有吧。这说明，股市里拿年度投资冠军存在偶然性，连续拿冠军则缺乏必然性。
原因何在呢？中泰金融工程团队研究发现，在2006-2016这十年里，把39个行业按月度涨跌幅均分为五档，当月涨幅最大（或相对跌幅最小）的前8个行业为一档，得5分；涨幅第9-16为二档，得4分，以此类推 ，最后相对涨幅最小（或跌幅最大）的7个行业得1分。因此，从理论上讲，如果某个行业在12个月里每个月都表现最佳（进入前8），年度最高可以得到60分，同理，最低分为12分。统计结果如何呢？十年平均下来，得分最高的是医药生物行业，也不过仅得了37.6分，得分最低的是新能源行业，但也有32分，最高与最低分相差居然如此之小，说明就年度而言，行业之间呈现风水轮流转特征。这也说明，基金经理很难通过集中持有某个行业的股票来战胜别人。
所以，股市很难出现年度投资收益率一直居前的常胜将军，也就是说，股市短跑很难拉开差距。如果是十年的长跑呢？医药生物行业的涨幅是市场平均涨幅的1.8倍，而钢铁只有市场平均涨幅的一半不到，说明长期不同行业的涨幅差距很大。鉴于此，2015年之前，不少券商研究所都不设钢铁行业这个表现太烂的研究岗了。
另外，炒概念、炒题材到底有没有意义？我们的统计结果是，有技术含量的概念题材是有意义的，比如技术革新类，如网络安全、互联网金融、网络游戏、在线教育、智慧医疗、智能电视、文化传媒、大数据、第三方支付、云计算等。表现较差的是什么概念呢？是页岩气、生物育种、稀土永磁、高端装备制造、燃料电池、丝绸之路、核能核电、新疆振兴、广东国资改革，这些题材的股价表现不佳，因此，还是要区分哪些题材和概念有意义，不要瞎炒。
此外，统计表明选择时间、时点很重要，因为这些概念股波动比较大，时点没选好就会赔钱，介入时间还是要尽早。
上市公司高增长的奇迹究竟有多少可信度？国人爱讲故事，不爱算估值，这个现象比较普遍。经常有人在群里吹，说某某公司将连续5年实现每年超过20%的利润高增长，似乎高增长的公司比比皆是。事实又是如何呢？中泰证券研究所金融工程团队近期做了一个统计，发现从2006-2016这十年间，所选取的上市公司扣除非经常性损益后，连续五年盈利增速超过20%的，只占样本数的1.2%，真可谓百里挑一。连续5年里，利润有四年增长超过20%、另外一年增长不超过20%同时也不低于-20%的样本占比是2.9%；连续5年里，利润有三年增长超过20%、另外二年增长不低于-20%的；或者——利润有四年增长超过20%、另外一年增长低于-20%的，占比为6.4%。由此可见，连续三年利润增长超过20%的公司，或四年维持20%高增长一年盈利大幅下滑的“好公司”仅占样本比重的10%。在连续观察的五年中，居然有三分之二以上的上市公司没有一年盈利增速能够超过20%！所以，相信逻辑，不要相信奇迹。应该去寻找的，是那些能够持续增长的行业龙头。统计显示，大多数公司是平庸的，而这类龙头公司过去十年的持有回报率远不止十倍。
应该买大市值股票还是小市值股票？从统计结果看，还是要买小市值股票。现在，又号称进入新价值投资时代了，这个新价值投资到底能持续多久我不清楚，但从历史数据来看，大市值股票表现很一般。比如，2007年初投资100万元，到2016年末，大市值股票组合的市值是111万元，小市值组合的是4700万元。就过去的情况来看，买小股票是赚大钱，买大股票赚小钱的，这和我们教科书里讲的不一样，这就是统计数据的实证力量。
那么，盈利好的公司是否收益高呢？其实也不一定，就既往数据来看， 2007年初投资100万元，至2016年末，绩优股组合的市值是280万元，绩差股组合是730万元，所以，买绩差股反而更赚钱。当然，目前监管严厉、市场规范之后，今后的配置结果可能会不一样，最终还是要用数据检验。现在，大家比较担心M2增速回落的影响，其实，当存量已经足够大的时候，M2增速变化对市场没有太大影响。所以，统计数据无论对于我们分析宏观经济、资本市场，还是寻找投资机会都非常有意义。
对于上市公司的盈利变化，我们要客观、理性地去评估。如有些上市公司短期盈利增速惊人，而长期仍会回归常态，但投资者往往会把短期趋势误认为长期趋势。比如，今年上半年，大部分上市公司的盈利很好，不少人认为整个上市公司进入效益提高、盈利增长的上行通道之中，但事实未必如此。
假设一家上市公司去年利润为40亿元，今年第一季度比去年第一季度盈利增加200%（去年第一季度盈利1亿元，今年第一季度盈利3亿元），但第一季度通常是生产淡季，在生产淡季利润增长200%，到生产旺季未必也有同比例增长。假设今年每季度的利润都比上一年对应季度增加2亿元，那么，每季度得到的盈利增速就不一样，实际结果是今年利润只比去年增加20%。因此，做研究的时候，一定要避免把短期数据看得过重，如果通过季节调整，采用季节累加折年率的方式进行处理，会更加客观些。
按照上述方法，我们得到的结论是：今年第二季度主板上市公司的盈利增速是下降的。而大多数人的观点是，今年第一、二季度主板走势非常强，创业板不看好。尽管创业板在第一季度盈利增速是下降的，但第二季度盈利增速回升。
为何我们的这一结论与大多数研究机构或者媒体推送的结论不一样呢？首先，我们扣除了非经常性损益，因为这部分变化较大，不具可比性，也会影响对上市公司盈利能力的客观判断；其次，我们用中位数的数据代表上市公司的整体盈利水平、效益好坏和估值水平，因为中国上市公司差异太大，例如，银行业利润占到整个上市公司总利润的50%左右，所以，不应把银行业的数据加权到所有其他上市公司的数据中，从而影响了整体判断的客观性。
也有不少研究机构在发布上市公司总体业绩报告时，会声明“剔除银行板块、剔除两桶油”，但是，还有一些企业如中国平安、茅台等，他们的市值和盈利占比也非常大，如何排除掉这类公司对整体盈利水平的影响呢？所以，剔除谁或者不剔除谁，很难制定出一个具有说服力的衡量标准。而只取中位数，就可以避免个别公司对所有上市公司整体业绩的影响。因此，通过季度累积折年率、剔除非经常性损益再取中位数的统计方法，所得到的数据就比较客观。我们据此分析中报得到的结论是，创业板盈利增速回升了。
以上，就是我在研究时经常使用的方法及思想，包括四个数学方法、“三度一节”的研究观和三种常用研究方法，以及通过数据寻找投资机会的实践，希望对大家的研究和投资工作有所帮助。
当前经济格局下的资产配置策略
第一部分：当前中国经济特征：存量主导
存量主导的逻辑很简单：中国经济虽然增速下降了，但存量却是越来越大，增量相对存量而言就显得小了，如果经济零增长或负增长，就完全变成存量经济。之所以说当前是“存量主导”，是因为增量还在、还有影响，只是在不断缩小。
除了国内经济之外，大家还比较关注欧美经济，认为欧美处于复苏之中，对中国经济将产生正面的影响。此外，大家比较担忧美国加息和美联储缩表的问题。或者，与其说大家很关心欧美国家的金融收紧，不如说大家更在意潜在政策或措施将会对资产价格产生什么样的影响，人民币是否会有贬值压力？中国股市的走势将如何？
美国货币政策影响力被高估，存量经济下各国间此消彼长
本人认为，这些潜在举措对中国经济和资本市场的影响并不大。首先，美国经济虽然正在复苏，但只是弱复苏，通胀回落或不达预期会放缓加息的步伐。现在是9月份了，大家已经较少讨论美联储加息，从侧面说明加息概率不大；其次，大家讨论美联储缩表，认为它的杀伤力可能比加息更大。关于美联储缩表的影响，我们不妨反过来看，在其扩表时期正面影响是否很大呢？如果影响很大，美国就没必要搞三次QE（量化宽松政策）了。
此外，中美之间的金融体制和机制也不一样，美联储与美国商业银行间的关系，跟中国央行与中国商业银行的关系不同。我国的商业银行是风险偏好型的，因为我们的金融企业基本都有政府的信用背书，可以实现刚性兑付。
而美国的商业银行没有刚兑，其风险偏好相对较弱。因此，当美联储扩表时，美国的商业银行往往不太响应，美联储缩表时也一样，商业银行或许认为美国经济还处在上升通道，不会因美联储的缩表动作而立刻收缩负债。因此，对于美联储缩表一事，也不用太担心。全球经济形势对中国来说，总体上还是有利的。今年，我国出口贸易摆脱了两年的负增长，便是全球经济回暖的一个较好信号。
我再提一个与“存量经济主导”相呼应的观点，就是全球经济是此消彼长的。大家常说要 “双赢”，但这实在是可遇不可求的，只有在彼此谈得拢的时候才可能实现，而实际中大多数时候谈不拢。中国的崛起是在上世纪80年代初期开始，彼时日本也好，四小龙也好，对美贸易顺差都很大。中国崛起后对美贸易顺差不断扩大，日本和四小龙（对美贸易顺差）就回落了。中国在全球排名提升，另一些国家的排名必然要相对下降。
中国、日本、四小龙、东南亚各国对美出口份额的变化
数据来源：WIND, 中泰证券研究所
如果印度或东南亚其他国家拥有更大的劳动力成本优势，也会对中国经济造成负面影响。在判断中国经济下一步能否走强时，我们还要研究这些国家的经济是否会走强，以及对中国经济增长造成的压力。
时下，“新周期”这个话题很火爆。在我看来，中国经济还处在中长期的下行通道当中，根本谈不上新旧周期和经济开始上行的问题，而是经济何时见底的问题。也许有人会说，中国经济在今年不是已经见底了吗？那么，请问这一判断是依据多长时间的数据呢？爬过山的人都会有这样的经验，上山途中可能要经历数段下行，下山途中也会偶有上行。我们不能因为在下行过程中经历了一小段上行，就判断我们又在上山的途中了。
今后五年、十年或者更长期的经济走势会如何呢？中国经济高速增长了三十年，2007年走出了第一个头部，那是最高点；2010年走出了第二个头部，因为有“两年4万亿”的公共投资拉动。
经济增速变化主要归因人口结构，未富先老导致投资拉动模式难改
那么，为什么中国经济增速下行了呢？其中一个较为主要的影响因素是人口：人口老龄化、流动性下降、劳动年龄人口数量减少，这是根本原因。人口变化恰好和我国GDP增速下行时间一致，都发生在2011年。这一年，中国新增外出农民工数量首次出现下降，之后持续下降，至2016年只有50余万人。
2015年起，中国流动人口数量也开始减少。除了还有一些其他因素之外，我认为用简单的数学也能做出很好的解释：即便增量不减少，只要不变或增加的量不够大，增速必然下降，因为存量越来越大了。
如果看得更长远些，可以发现中国经济增速和出生人口是相关的。历史上，出生人口较多的年份， 20年后迎来了经济较高速的增长：劳动年龄人口数量增加了，抚养比例下降了，经济增速就上来了。从这个意义来讲，经济增长就是一个人口现象。如今我们面临的问题是人口老龄化、劳动年龄人口减少，伴随着城市化进程放缓，这几个问题重叠在了一起。
人口结构问题不是通过经济政策可以解决的，因为是长期形成的，并非短期问题。
日本为什么会有失去的20年？其中一个重要原因就是日本早已成为发达经济体，早就步入存量经济，其劳动人口平均年龄已经达到了46岁。印度经济增速为什么能超过中国？原因之一就是印度劳动者的平均年龄很低，只有26岁，而中国是36岁。我们处在中间位置，GDP总量一定能超过美国，但人均就很难。再说美国不断有新移民涌入，而中国计划生育政策导致劳动人口断档，今后劳动力年龄优势甚至不如美国。
中国在1949年之后经历了三年自然灾害，又经历了十年文革，这就使得人口老龄化与经济发展之间出现了错位，即所谓的未富先老：原本二战之后，我们和东亚其他国家和地区都在一个起跑线上，但人家没有被耽误，我们则被耽误了，好比人家上中学的时候，我们留级了，仍在小学；人家上大学的时候，我们才读了中学。等到可以上大学了，岁数太大了，已经力不从心了。
此外，我们人口结构还受到计划生育政策的严重影响，计划生育政策是一把双刃剑，前期带来人口红利（主要集中在1990-2010年，劳动年龄人口增加，抚养比例下降），后期则将受到人口抚养比例上升的困扰。
要把耽误的时间补回来，要实现2020年翻番，要实现中华民族的伟大复兴，在未富先老的现实下，如何来实现这一宏大目标呢？在劳动力优势已不明显的情况下，只有靠投资来拉动经济增长。
资本投入的边际效应递减，货币超发导致杠杆率上升
这就是为什么我们一直倡导经济增长模式要从投资拉动转变为消费拉动，但目前仍靠投资拉动的原因所在。投资拉动是比较有效的经济拉动模式，如果想要通过消费来拉动经济增长，那么，服务业的比重就要进一步提高，中国服务业的劳动生产率是低于第二产业的，要保持中高速增长只有靠资本投入的增加。
中泰证券研究所首席顾问王晓东供图
也许有人会说，可以通过提高劳动力素质来提高生产要素的效率。但问题是过去二十年来，中国劳动力素质已得到大幅提高，再次大幅提高恐不现实。随着2000年后中国出生人口的减少，今后考大学的人数会减少，大学生人数也会减少。
还有人可能会说，可以用机器人替代劳动力。但机器人是生产要素，不具有消费能力。如果机器人也能消费，日本经济就不存在失去20年的问题——日本是机器人应用比例最高的国家。因此，很多东西不是想替代就能够替代的。
另一方面，经济增长减速其实是好事，虽然很多人并不认可。从德国、日本和韩国的情况来看，它们都是二战后成功转型的国家，都成功跨越了中等收入陷阱，都是通过经济减速的方式实现跨越，而不是维持经济的中高速增长，因为中高速或高速增长就难以转型，只有经济增速下降才能转型。因此，我们看到日本、德国和韩国的城市化率增速下降，工业增加值占GDP的比重下降，自然而然实现了转型。我认为这是我们应该思考的问题，经济转型和经济增长之间到底是什么样的关系？
不过，中国在资本投入的过程中，资本投入技术含量也在提升，推动产业升级。如ICT投资（指信息设备、通讯设备、软件投资等）的比重明显上升。这说明尽管拉动经济增长的模式还是靠基建和房地产投资这一传统套路，但产业升级也确实在推进，这是随着收入水平的提高而出现的自然升级和转型过程。2011年之后，中国第三产业比重超过第二产业，这也是一个自然的过程。中国经济转型一定要靠产业政策引导吗？有政策的正确引导当然更好，但不靠政策也能转型，这本身就是生产要素之间的自由选择，有需求就怎样匹配。
投资拉动模式存在投资边际效应递减的问题，即资本形成占固定资产投资的比重在不断下降。从这几张图表可以看出，2005年之前，我国的资本形成高于固定资产投资总额，2006年以后，情况发生了改变。当然，这一情况的发生有诸多原因，但总体反映了投资效应的下降，或是本身进入存量主导阶段。
中泰证券研究所宏观团队盛旭供图
如何理解存量主导的经济呢？我们不妨看一下汽车销量或房地产销量。汽车销售量分为一手车销量和二手车销量，房地产销售量分为新房销售量和二手房销售量。
总体来看，中国目前二手车的销量增速正在上升，一手车的销量增速逐步下降。在美国这样一个比较典型的存量经济体系中，二手车销量是一手车的3倍。2000-2010年，中国新车销量一年增长1倍，十年增长了10倍。但在2011年以后，新车销量增速总体下降，而二手车销量如今已占新车销量的一半左右，相信未来几年占比还会不断增加直至超过新车销量。
今后，中国存量经济的特征会越来越明显，如北京、上海的二手房交易量占比很高就是一例。去年，北京二手房的成交额占北京整个房地产交易市场的近90%，这也是存量经济主导带来的变化。
也许有人会有疑问，既然说到中国经济已经步入存量经济主导时代，那么，为什么钢材、水泥、有色金属等价格大涨，似乎新周期的特征非常明显？
我认为主要有三点原因：一是供给侧收缩，二是基建投资拉动，三是今年房地产投资主要集中在三四线城市。大家可以看到，整个房地产行业开发投资的增速（红线部分）并不高，但（三四线城市的）新开工面积增速很高，这是因为同样的投资金额，在三四线城市可以购买更多土地，建造更多的房子，对应着需要消费更多的钢铁和水泥。
资料来源：Wind，中泰证券研究所王晓东供图
存量经济主要带来结构性机会，增量经济主要带来整体性机会
存量经济带来更多的是结构性变化，而非趋势性变化。在增量经济下，则更多的是整体性的机会，是趋势性变化。因此，2010年之前，我们看到的是全国房价普涨；2010年以后，则是结构性的上涨，去年主要是一二线城市上涨，今年主要是三四线城市上涨。从股市看也呈现结构性特征，2012-2015年是创业板、中小板表现较好，2016年以后则是主板、蓝筹股表现较好，中小创出现下跌，所以，存量经济下结构性机会更多一些。
在存量经济主导下，虽然不排除经济增速在中速水平下有回升机会，但总体下行趋势很难改变。今年以来，不难发现，原有的投资拉动增长模式还是没有发生根本变化，依然主要靠房地产投资和基建投资来拉动。制造业投资主要代表着民间投资，其增长速度非常缓慢。
我不认可新周期，因为没有发现新的拉动经济增长的力量，或者新兴产业占经济总量的比重很小。如果考察所有非金融企业的总资产周转率，发现还是在持续下降。企业的经营效益有好转，但没有更多的扭转。如果再仔细研究一下刚刚公布完毕的2017年上市公司中报，可以发现上市公司的ROE水平并没有得到明显的提升，这也是我们所看到的中国经济面临的长期问题。
数据来源：Wind，中泰证券研究所盛旭供图
不过，2020年之前中国经济实现稳增长目标应该没有太多悬念。国内迄今为止毕竟有那么多的正在不断投资和建设中的项目，除了雄安新区之外，中国先后推出过18个国家级新区、11个自贸区、147个高新技术开发区，这些都是国家级的。很多开发区、新区、自贸区目前还处于建设和投入阶段，因此，今后几年中国的固定资产投资增速应该还会维持在较高水平，但同时也带来了债务问题。
债务率快速上升，主要是由于前期有投入、当前没产出，或者投入多、产出少等客观原因，表现为全社会杠杆率大幅上升。比如，居民杠杆率快速上升，尤其2013年以来，居民的杠杆水平上升很快，政府杠杆率也还在上升过程之中。不过，我不认为政府的杠杆率绝对水平偏高，中国政府的杠杆率大概只有美国政府的一半。此外，如果考虑政府所拥有的资产因素，我国政府比美国更具优势，毕竟拥有这么多的土地、国有企业、矿产、水等资源。当然，前提是土地价格不要出现大幅波动，如果土地价格出现暴跌，资产端还是会有很大问题。
从全社会杠杆率的结构看，难治之症还是企业问题，即非金融企业杠杆率水平过高，所有非金融企业的杠杆率大概是150%左右，而且主要是国有企业，美国非金融企业的杠杆率水平约为75%，日本约为90%。企业杠杆水平偏高是这轮供给侧结构性改革必须面对的问题。
从金融行业来看，去杠杆也是当务之急，因为中国过去两年金融业创造的GDP要占到中国GDP总量的8.4%，美国只有7.3%，英国为8.1%，日本为5.2%。中国不知不觉间已经成为一个金融大国，金融比重过高导致经济脱实向虚。很多大学生把金融业作为职业选择的主要方向，也和金融业体量大、收入水平高有关。
金融去杠杆不会一蹴而就，防控系统性风险并非利空
五年一次的全国金融工作会议提出的主要任务还是去杠杆，但去杠杆不是一蹴而就的，因为金融的体量已经非常大了，去杠杆要考虑金融风险的问题，要保证稳增长和不发生系统性风险。因此，我相信这个过程是比较缓慢的。从经济健康发展的角度看，我们要认识到杠杆率过高问题所带来的危害；而从资产配置角度看，则要考虑所配置资产的风险有多大,这个风险是会马上爆发、还是以后会爆发？
作为券商分析师，应该从不同角度思考问题：从政府的角度，思考政策的效果如何；从投资者的角度，分析政策带来的风险和机会。如对于“去杠杆”的政策，从投资角度来看不用过多担忧，这将是一个长期的过程，因为我国要守住两条底线：一是保住经济增长，二是防止发生系统性金融风险。
在这样的底线思维下，投资的风险就显得不大了。从美国和日本经济政策去杠杆的事例看，也没有实现全面去杠杆。发生金融危机之后，两国政府杠杆率均出现上升，居民杠杆率则明显回落，但非金融企业部门的杠杆率则没有出现明显的回落。因此，从全球来看去杠杆都是国际性难题，不要认为想去就能去得掉，从而把金融监管的加强视作股市或楼市的利空因素。
资料来源：Wind，中泰证券研究所高瑞东供图
不过，既然我国已步入存量经济主导的时代，既然金融监管的目标之一是防止资产价格出现大起大落，就意味着市场整体向上的趋势性机会大大减少了。投资应更为注重资产配置结构的合理性。存量经济主导对应的是结构性投资机会，增量经济对应的是趋势性投资机会，因此，目前应该多去寻找结构性机会。
举个例子，在我国房地产市场上，虽然政府的调控政策频频出台，但房价依然维持在较高位置，房价收入比也很高，这意味着房地产市场整体估值水平偏高。对于高房价现象，大家应该没有太大异议。但关键还是在于，房价究竟是涨还是跌。我认为，既然中央提出了防止发生系统性金融风险的底线思维，提出了“稳中求进”的总原则，就要维持房价的相对稳定。
严防资产价格出现大起大落，管制加强股市楼市稳中有机
去年初，中央经济工作会议提到两句话，一句是“房子是用来住的，不是用来炒的”，肯定希望房价能够稳定；二是防止房价大起大落，大涨肯定不好，大跌也不好。大跌对金融体系的冲击、对财政收入的影响都非常大。2016年，土地财政占到整个税收收入的30%以上，假如房价大幅下跌，财政将首当其冲，出现严重的财政赤字；银行的坏账率也将大幅上升，对全社会都会带来巨大冲击，并可能引发金融危机。鉴于此，我认为今后两年，政策上一定要力保利率和汇率的稳定，以防止楼市、股市出现大起大落。
在维持房价稳定底线思维下，房地产投资机会将是结构性的。比如，结构性机会之一源于人口逆流现象。大家都认为，大城市化是社会发展的必然趋势。我现在也依然这样认为，人口集聚的大城市化趋势不会发生根本变化。
但与此同时，人口出现了逆流现象，这个逆流现象可能是短暂的，如持续5-6年，直至中国人口的流动性大幅下降。人口的逆流，引发了流入地房价的大幅上涨，例如合肥。安徽省过去是劳动力净输出的地方，2011年以后，出现了人口的正增长。其他人口净流入的地方还有不少，例如，四川、湖北、广东和浙江等。其中，广东省人口净流入的现象长期持续，广州人口的大幅增加也很明显。去年，广州的常住人口增加了近50万人，这就带来了房地产的投资机会。
人口流向和货币流向影响房价，高铁地铁改变中国的经济地理
房地产投资的区域选择无非看两点，一是人口流向，二是货币流向。人口流向是投资基本面，货币流向反映了产业发展前景和吸引力、就业机会等。但我们也应该看到，有些地方的房价可能缺乏持续上涨的基础。例如，江苏省人口增速非常低，而去年房价涨幅非常大，属于补涨的性质，但与人口的流向相背离了。大部分省份及城市房价的涨幅，与人口流入量还是比较一致的。所以，做房地产投资，还是应该研究人口流和货币流的变化趋势。
此外，还要考虑高铁、地铁等基础设施建设对房价的影响。根据中泰证券房地产团队的研究，高铁、地铁的布局与房地产价格正相关。高铁、地铁经过的城市或停靠的站点，其附近的房价上涨就非常明显。高铁和地铁改变了人们的经济地理感受，原先地理位置不好的，有了高铁或地铁经过，土地就得到了增值。
我认为，中国未来出现房地产过剩是必然的：房子越建越多，而人口老龄化早已出现了，购房主力人口数量在不断减少。那么，未来中国哪些地方的房价会继续涨呢？由于人口不断集中、大都市化是大趋势，而核心区域的土地资源具有稀缺性，故这些地方的房地产值得配置。用简单的数学公式可以来解释稀缺程度：圆的面积=πr²，假如半径（距离）增加一倍，从10km变为20km，则面积扩大至四倍，从100π变为400π。所以，离核心地段或区越近的地方，稀缺性越高；越远则供给成倍增加。
综上所述，如果我们投资房地产，就一定要关注人口流量和货币流向，还要注重稀缺性。做资产配置的时候，应考虑在存量经济主导下，资本市场更多的是结构性机会，而非趋势性机会。作为大类资产，房地产已占到中国居民资产配置的64%左右，明显偏高了，建议加大金融资产的配置比例，如股票、债券或各类基金，还有就是外汇、黄金等。
第二部分：资产配置策略——债券与股票
先介绍一下我们做资产配置研究的“中泰时钟”。大家都知道“美林时钟”，它是根据经济周期配置资产，经济周期的不同阶段配置不同的资产。例如，复苏阶段配股票，经济过热时配债券，滞胀配大宗商品，衰退配现金。有人戏称，美林时钟像电风扇，转得太快，以至于参照它配置资产时无所适从。
美林时钟两个维度，中泰时钟四个维度
由此可见，“美林时钟”虽然简洁易懂，但操作性较差，其分析维度只有两个：一个是产出，一个是通胀。正是看到“美林时钟”的不足，同时又看到政府逆周期经济政策的平滑作用，故我们中泰研究所年初推出了“中泰时钟”，比“美林时钟”增加了两个维度：一是政策，政策总是用来平滑周期的；二是其他资产变化情况，因为存在此消彼涨的关系。
中泰证券研究所金融工程首席唐军供图
对于某个维度的判断，“美林时钟”就显得很简单，它只有两个区间，一个上升、一个下降。“中泰时钟”不仅维度比它多两个，而且每一个维度又用多个指标来刻画。
例如，产出用上游、中游和下游三个指标；通胀又分为生活资料的通胀、生产资料的通胀；政策维度分为货币政策和财政政策；同时还要考核政策所处的不同阶段以及变化趋势。当然，对政策的评估打分还是略显粗放，但通过这种分类和打分方法，可以帮助我们开展资产配置研究。我们分别做了权益资产配置的“中泰时钟”，也做了债券增减仓位的“中泰时钟”。
债市处在风的阶段，收益率见顶并磨顶
债券的“中泰时钟”的表述更为形象，就是把债券收益率变化分为四个阶段，即风、花、月、雪。，债券收益率处在较高位的时候，我们定义为“风”，可以分步建仓；收益率下降的过程，我们定义为“花”，可以大幅增持；收益率处在低位时，我们定义为“月”，需要谨慎，不再增持；收益率再抬升的时候，我们称为“雪”，应该大幅减仓。所以，债券的资产配置依据，就是风、花、月、雪四个阶段。我们认为，现在处于“风”的阶段，也就是收益率相对高位的时候，债券收益率很难进一步上行，可以分步建仓。
中泰证券研究所固收首席齐晟供图
为什么我们认为债券收益率很难再显著上行呢？这和政策导向及今后经济走势有关——中央经济工作会议要求降低融资成本，因此，也不希望利率进一步上行。所以，央行采取了多种手段来抑制利率上行，比如调控流动性、去杠杆等手段。当然，利率还是有上行的压力，因为此轮经济增长好于预期。年初时，大家认为经济可能是前高后低，现在确实前高，但是后面并不低。不低的原因是基建和地产投资对经济的拉动。当然，经济结构的调整并不理想。前面提到，经济拉动还是靠传统的模式，没有进入一个所谓创新驱动或消费拉动的阶段。
另一方面，我们确实面临一定的通胀压力，通胀更多地体现在生产资料价格上，也就是PPI的上涨。这与供给侧收缩有关系。由于对一些产能过剩的行业通过提高环保要求等方式从严限制，而需求端又确实有投资带来的需求，这成为PPI上涨的主要原因。整体来说，我们认为收益率处在高位，且还有一定的上行压力。
那么，下半年有没有经济下行的可能？我们对财政政策和货币政策的作用进行打分，得分较低，得分低收益率就会低，因为下半年的财政支出增速会下滑，主要是上半年财政收入增长较快，财政支出也过多，因此，下半年经济增速可能会略微回落。
做债券研究，更多是从流动性、资金面等宏观方面来分析，框架包括三个层面：第一，海外资金的流入，决定央行投放多少基础货币；第二，公开市场操作，调控市场利率；第三，银行信用扩张，影响信贷利率。
总体来说，现阶段主流银行去杠杆比较明显，中小银行去杠杆不明显，非银体系金融机构有略微加杠杆的趋势。这个阶段资金链有所紧张，也有前面讲到的众多原因，大致印证了我的想法，即去杠杆过程不会那么简单和轻松。总会有较多的因素促使加杠杆，市场化手段的效果肯定有限，但若通过行政化手段来实现目标，又会导致价格扭曲，而价格扭曲会引发市场参与者进行套利，套利又导致加杠杆。
因此，在去杠杆的过程中，可能又会出现加杠杆，加杠杆中又去杠杆。大致判断，今后管制的领域会越来越广，因为金融工作会议提出的目标还是要实现的。综合评估，我认为未来整体利率水平还是往下走，有利于债券价格走强。
从风格轮动到行业轮动，中泰时钟组合跑赢市场
讲到权益类资产的配置，前文讲到 “中泰时钟”资产配置策略首先提供的是风格轮动策略，即判断市场风格的变化。我们把权益类资产分成五大类：周期性上游板块、周期性中游板块、周期性下游板块、成长性板块和大消费板块。
通过四个维度的分析，判断投资应偏向周期类、大消费还是成长类。通过对历史数据所构建组合收益率的回测，可获得当前组合超额收益的大致水平。这是我们今年3月份做的风格切换预测，3月份的时候，我们认为消费板块的走势会更强一些。
中泰证券研究所金融工程首席唐军供图
今年5月份之后，我们把资产配置策略做得更加细致，提供基于行业层面的资产配置建议的报告。如把行业进行标准化分类，如房地产行业、家电行业、社会服务行业等。做行业配置判断的难度大于风格切换的预测，因为中观数据对股价波动的领先性要差于宏观数据，这也是我们运用中泰时钟提供行业配置建议时遇到的挑战。
不过，我认为我们还有可能获得更有价值数据，如类似BAT的数据。他们所拥有的数据就像原油，特别是大样本数据很有开采价值，如果这些数据能够被充分利用起来，将对提高中泰时钟资产配置策略的操作性有很大帮助。例如，通过汇总和归类消费者用百度地图来检索到哪些饭店、商场或休闲场所的大数据，可以据此分析消费者偏好和商品及服务的消费规模。此外，也可以分析京东、淘宝等平台上的交易数据，以便更好地把握社会资金流向。
今年7月，中泰研究所推荐了保险、交通运营、石油石化、钢铁、银行五大行业组合，该组合涨幅超越了指数涨幅。8月，我们又推荐了基础化工、券商、建材、传媒、轻工制造，更是明显跑赢指数。因此，我们当前所做的中泰时钟分析方法确实能够提供有效的资产配置方案，当然，中泰时钟的开发及应用时间还较短，需要进一步细化和完善。如接下来我们开始进一步细化资产配置方案，做基于股市二级子行业的资产配置的中泰时钟。
中泰证券研究所首席顾问王晓东供图
做资产配置离不开数据，我们需要透过数据，寻找到行业板块的投资机会。数据很重要，如何把握数据同样重要。我们研究的特点是，将宏观、金融工程、固定收益和股票策略四位一体，即在中泰研究所，四个研究团队变成一个团队，彼此之间进行紧密的研究合作。
加权平均容易误导，中位数方法更客观
对于上市公司的盈利变化，我们要客观、理性地去评估。如有些上市公司短期盈利增速惊人，而长期仍会回归常态，但投资者往往会把短期趋势视为长期趋势。比如，今年上半年，大部分上市公司的盈利很好，不少人认为整个上市公司进入效益提高、盈利增长的上行通道之中，但事实却未必如此。
假设一家上市公司去年利润为40亿元，今年第一季度比去年第一季度盈利增加200%（去年第一季度盈利1亿元，今年第一季度盈利3亿元），但第一季度通常是生产淡季，在生产淡季利润增长200%，到生产旺季未必也有同比例增长。假设今年每季度的利润都比上一年对应季度增加2亿元，那么，每季度得到的盈利增速就不一样，实际结果是今年利润只比去年增加20%。因此，做研究的时候，一定要避免把短期数据看得过重，如果通过季节调整，采用季节累加折年率的方式进行处理，会更加客观些。
按照上述方法，我们得到的结论是：今年第二季度主板的盈利增速是下降的。而大多数人认为，今年第一、二季度主板走势非常强，创业板不看好。不过，尽管创业板在第一季度盈利增速是下降的，但第二季度盈利增速回升。
为何我们这一结论与大多数研究机构或者媒体推送的结论不一样呢？首先，我们扣除了非经常性损益，因为这部分变化较大，不具可比性，也会影响对上市公司盈利能力的客观判断；其次，我们用中位数的数据代表上市公司的整体盈利水平、效益好坏和估值水平，因为中国上市公司差异太大，例如，银行业利润占到整个上市公司总利润的50%左右，所以，不应把银行业的数据加权到所有其他上市公司的数据中，从而影响了整体判断的客观性。
也有不少研究机构在发布上市公司总体业绩报告时，会声明“剔除银行板块、剔除两桶油”，但是，还有一些企业如中国平安、茅台等，他们的市值和盈利占比也非常大，如何排除掉这类公司对整体盈利水平的影响呢？所以，剔除谁或者不剔除谁，很难制定出一个具有说服力的衡量标准。只取中位数，就可以避免个别公司对所有上市公司整体业绩的影响。因此，通过季度累积折年率、剔除非经常性损益再取中位数的统计方法，所得到的数据就比较客观。我们据此分析中报得到的结论是，创业板盈利增速回升了。
如根据我们“中位数法”全部上市公司增速第二季度为6.6%，较第一季度的6.3%大致持平，但结构显著分化，主板公司利润增速第一季度大幅攀升至6.2%，但第二季度下滑至2.7%；创业板公司第一季度的增速仅为5.2%，较之去年第四季度的20%大幅下滑，但第二季度显著弹升至12.7%，中小板公司的增速波动相对较小，从第一季度的7.6%略有反弹至第二季度的8.8%。
统计上半年上市公司净资产收益率（ROE）水平时也会出现结论不一的情况，如按Wind统计数据，今年上半年家电行业净资产收益率最高。通常而言，银行ROE肯定超过其他行业，但有些行业数据通过加权平均计算后，就让人很难理解。实际上，整个家电行业今年上半年总利润才300多亿元，而是格力和美的两家公司的利润就有200亿元，由于这两家利润占比过大，其他九十几家家电企业“ROE就被平均了”。如果采取我前面所说的中位数方法，则银行业的ROE水平还是所有行业中最高的。
行业配置长期效果好于短期，持续高成长的公司凤毛麟角
对权益资产配置而言，很多人注重行业配置。无论是选行业也好，还是选主题投资也好，投资收益率最有说服力。从长期来看，资产配置侧重行业的不同，对收益率的影响非常大。我们总共分了39个行业，研究发现在过去十年中，净值增加最多的是医药生物行业，最差是钢铁行业。这是过去十年的数据，你会发现这十年不同行业的净值差异非常大。所以，选行业资产配置策略非常有意义。
如果以一年为一个周期看，配置且持有你所看好的行业却很难获得超额收益。例如，我们把每月各行业在股市中的表现都分为五档，某个行业在某月涨幅最高（或跌幅最少）得5分，涨幅最低或下跌最多的，就得1分。假如有色金属行业每月涨幅都是第一，就应该得60分。假如公用事业得分每月垫底，则应该是12分。
过去十年中，是否出现过这样的获取高分或低分典型案例？其实是没有的。过去十年里，表现最好的生物医药行业，平均一年得分最高也只有37.6分，离60分非常遥远，而表现最差的是新能源，平均得分是32分。也就是说，表现最好的行业和表现最差的行业，在这一年之中的差异其实很小。那么，结论是什么呢？你无法通过选出年内表现最好的行业来大幅跑赢市场。一年之内行业轮动特点非常明显，守着一个行业跑赢市场难度较大。
数据来源：Wind，中泰证券研究所策略王仕进供图
很多人喜欢炒题材股、概念股，流行什么就炒什么，但究竟炒什么类型的概念股、题材股才能获得高收益呢？我们也做了这方面的统计，发现有技术含量的概念和题材股价格上涨幅度比较大，没有技术含量的行业概念表现较差。例如，网络安全、互联网金融、网络游戏、在线教育、智慧医疗、智能电视、文化传媒、大数据、第三方支付、云计算，都还是有技术含量的，代表着社会发展的大趋势，就是互联网技术的广泛应用。
中泰证券研究所策略付鐍方供图
表现较差的题材概念往往是“讲故事”成分比较多、实质内容比较少，例如，页岩气、国企改革、新疆振兴、丝绸之路等，都是概念讲得比较多，没有实质性盈利提升。因此，投资者要提高对题材、概念的甄别能力，不能只看个表面，更要看背后深层的东西。此外，时机的选择很重要，投资题材和概念股要趁早，后知后觉的风险就比较大了。从这类股票的表现来看，震荡非常大，越到后面，负收益的概率就会越大。
我常说， “要相信逻辑，不要相信奇迹”，但发现A股市场的众多个人投资者特别盼望奇迹出现。我们也做了相关统计，发现A股盈利高增长的奇迹其实很少——连续五年盈利增长超过20%的公司，只占1.2%，可以说是百里挑一。很多分析师去路演，说某公司可以连续五年盈利增长20%以上，这些绝大多数是不可信的故事。即便5年中有4年增长超过20%，也是很少见的，仅占所有上市公司的2.9%，大多数公司5年内没有一年增速曾超过20%。
中泰证券研究所首席顾问王晓东供图
因此，要选出一只好股票非常不容易，能选到相对较好的就已经很不错了，不要听那些“每年增长50%”的故事，即便今年增长了100%，明年的增长可能只有20%，等到后年可能就零增长甚至负增长了。
A股市场还有一个与成熟市场不同的特点，即过去一直是小市值股票战胜大市值股票，随便买一只小市值股票，只要放上十年、二十年，都是赚大钱的。这也反映了一个很不正常的现象。为什么小市股票这么具有投资价值呢？
我们做过统计，根据股票市值排序，等权购买市值前5%的股票（大市值）及后5%的股票（小市值），每年初更新组合。结果是，十年前同样投入100万元，到2016年末的时候，投资大市值的变为111万元，投资小市值变为4700万元。
买小市值股票获得高收益，和其行业属性没有关系，因为它可以不断变换行业：当企业经营不下去的时候，会有新的资产注入，然后又借壳上市。只要市值小且退市风险极小，就会一直有资产注入、借壳的机会。
这也是我前面讲到的，改革越到后面难度越大，比如说打破刚兑的问题，至少已经提了五年，但刚兑还是未被普遍打破。A股很早就实施了退市制度，但真正退市的却非常少。原本应该退市的公司又换了一个主营，又推出了迎合市场偏好的概念，又可以讲新的故事了。很多讲故事的小公司市盈率长期可以维持在几百倍的水平，这就是A股市场过去的特点。
中泰证券研究所金融工程首席唐军供图
今后，A股市场这些“怪癖”会不会发生变化？应该是会变化的。不要因为我今天讲了小市值的高收益表现，大家就去买小股票，市场永远存在不确定性。从2016年以来，小市值股票走势并不好，今年尤为明显，小市值股票出现负收益。但反过来讲，小市值股票从此将一蹶不振吗？我想未必。我们怎么会那么巧，恰好处在从偏爱小市值转变为偏爱大市值的历史转折点上呢？
将资产配置的研究建立在大样本数据的统计之上，还是很有意义的。比如，我们发现了和一般价值观不一样的统计结果：盈利好收益就高吗？2007年，同样投入100万元，到了2016年末，绩优股组合收益280万元，绩差股组合收益730万元，投资绩差股的收益远超绩优股。此外，低估值未必取得高收益，高估值未必取得低收益。这些数据统计的结果，和大家惯常的想法差异很大。总体来说，A股估值并不便宜，但不等于就不能获得高收益。
2016年之后，市场逐步回归理性。我们同样用中位数计算了目前A股市场的市盈率，将3300多家上市公司按市盈率高低排序取中位数（即自上而下的第1650只股票），发现该股票的市盈率为65倍（剔除非经常性损益）。也就是说，目前A股市场市盈率的中位数是65倍，而通过加权平均数计算的市盈率只有21倍。尽管从加权平均数看，A股颇有投资价值，但毕竟低估值的股票少，且今年以来也已经涨了不少，能否持续上涨呢？从历史来看，低估值股票之所以涨不起来，是因为有不被市场认可的原因，难道今后就会被认可了？
中泰证券研究所金融工程首席唐军供图
另一方面，投资者很担忧M2增速回落对股市产生负面影响。我认为，这倒未必值得担忧。从过去M2增速与A股市盈率水平的相关性看，M2增速回落确实会导致A股估值水平回落（股价下跌），上升时也确实能够带动股价上涨，说明A股估值水平和M2增速的相关性比较明显。但是近年来，这种相关性已经明显弱化，说明当M2的存量足够大的时候，增量对存量的影响度就会减小。
房地产销量上升带动奢侈品消费，居民收入提升才能带动大众消费
通过一些例子，我们可能会更清楚为何存量经济主导下多见结构性机会，而缺乏趋势性机会。举消费为例，今年全国的消费增速明显乏力，但不乏消费热点，其中网络消费增速依然可观，家具、家电消费的增速回升，可能与住房销量大幅上升有关。此外，奢侈品消费增速明显高于普通商品消费，这是否也与房地产投资增速回升有关？
从历史数据对比来看，澳门博彩业毛收入涨幅和国内地产销售收入增长有明显相关性，即销售收入的增长领先于博彩业毛收入的增长。就拿7月份来讲，澳门博彩业毛收入增长了29%，从挖掘机销量增速上升和茅台酒价格上涨，到澳门博彩业毛收入增速见底回升，都发生在去年6月。这张图是博彩业毛收入增速和茅台终端价格涨幅的走势图，可以看到两者也存在明显的相关性。
中泰证券食品饮料行业首席范劲松供图
如何解释这一现象呢？因为基建投资和房地产投资的火爆，更有利于高收入群体收入的增长，而GDP增速与中低收入群体的收入增速更具有相关性。我又做了一张图，发现这一轮投资拉动经济增长的模式和上一轮不同之处在于，2009年推出的四万亿投资拉动了全民收入的大幅增长，导致2010年白酒销量增长了近39%，其中茅台销量增加26%，同时猪肉价格也出现大幅上涨（白酒与猪肉销量代表普通民众消费水平的变化情况）；而这一轮经济拉动中，白酒销量几乎零增长，猪肉价格回落，但茅台的销量奇迹般增长了17%。尽管八项规定会影响到茅台销量的增速，但实际上并没有有效遏制住茅台的涨势。
中泰证券食品饮料行业首席范劲松供图
不过，八项规定却有效抑制了奥迪销量的增速，这张是奥迪销量增速大幅回落的图。两者增速差异的背后是什么原因呢？大家可以去思考一下。我们选择消费股的时候要有深层考虑：茅台酒除了有消费功能，还有储藏升值的投资功能；奥迪车在八项规定出来之前，具有身份象征功能，而现在，既无投资功能，又失去了“官车”的代表意义。
资料来源：Wind，中泰证券研究所汽车行业文姬供图
估值方法随市场热点变化而调整，价值投资理念受投资者结构制约
回顾1990年至今A股估值历史，可以发现A股市场估值方法也在不断演进。1990-1995年，投资者只搞技术分析，大家都没有分析师从业资格，也不去上市公司调研；1996-2002年，基本面分析较多，研究员会去上市公司调研，但A股已经进入资产重组时代；2003年，进入价值投资时代。价值投资理念为何在这个时候被广泛接受呢？
这或许和重化工业化进入高增长阶段有关，大市值的周期性板块主要靠业绩提升获得上涨，大家都以价值投资的名义买股票，骨子里却未必接受了价值投资理念，只是周期类上市公司的业绩表现与投资者的炒作套路一致了而已。现在，大家说2016年开始进入新价值投资时代。所谓新价值投资，与2003-2007年的阶段相比，投资理念是否发生了根本变化？其实并没有，还是周期股的业绩表现又与投资者的通俗套路一致了而已。
随着这一轮周期回落，大家可能又会回到旧有习惯，可能还是炒概念、炒题材。我们现在的股市至今走过了27载春秋，和美国股市200多年的历史比，A股市场的里程确实还非常短暂，当前还处于典型的散户时代。我们这一代证券市场参与者，将是中国证券史上的先驱者。
第三部分：资产配置——外汇与黄金
外汇也是我们需要考虑配置的资产。我们暂且不对人民币汇率作任何评价，只是考察两种美元指数的走势：一个是对欧元、日元、英镑等7个主要国际货币的美元指数（Major）；另一个是对中国、俄罗斯、印度、巴西、南非、墨西哥等约20个新兴市场国家货币的美元指数（OITP）。发现在1973-2016年这43年的时间里，美元对7个发达国家货币仅贬值15%，分摊到每年几乎没有多少波动；但另一个指数（OITP），即美元对新兴市场国家货币从1973年至今升幅80倍。这说明从长期来看，新兴市场货币的稳定性还是大有问题。
货币扩张规模过大既成事实，应该增大海外资产配置比例
就国内来讲，货币规模过大是非常突出的问题。2004年，人民币M2的规模不到美国的一半，到了2009年M2则超过了美国，美国的M2超过了日本。到了去年，中国M2规模超过了美国与日本之和。有人可能会说，美元是国际货币，很大一部分流到美国本土以外的国家，故美国本土的M2规模并不大。但是，中国拿着那么多美元，最后不是大部分都流到美国去买美国的国债了？所以，全球的大部分美元还是流向美国以获得投资回报，我们不能想当然地去看中美M2差异的问题。
上图表明，中国目前海外资产配置还是偏低，海外资产在居民总资产的占比是1.6%，剔除房地产以后金融资产占比是4.6%。不管将来人民币表现如何，我们海外资产配置比例过低都是一个很扭曲的问题，因为我们已经是货币超级大国，而配置的资产几乎都是本土资产，都是本币资产，这有很大的风险。因此，扩大海外资产配置肯定是必要的。
短期美元弱于欧元长期未必 ，增加国际定价资产配置比例
去年年末大家普遍预期人民币对美元会贬值至1:7以上，同时大家都不看好欧元，结果却都看反了。年初至今，人民币对美元升值了6.3%左右，而欧元对人民币反而升值了6.7%。
因此，这轮汇率的大波动，主要不是因为人民币走强的原因，而是美元走弱了。如今，不少人认为美元还要再跌，因为特朗普不靠谱，加上美国经济走势弱于预期、中国经济强于预期。不过，根据相反理论，凡是大家的观点趋于一致的时候，多数都是错的。如前所述，美元与其他发达经济体的货币之间的汇率关系从长期看都非常稳定，故配置任何一种货币从长期看差异不大，故从短期看，跌多了可以买，涨多了可以卖的逻辑应该成立。
在比特币疯涨的时候，很多人认为黄金没有用了，将来会是数字货币的时代。我认为，未来数字货币替代纸质货币是大势所趋，但这将经历一个很长时间，不会那么快。黄金几千年以来就是货币，到目前为止，还是最具有货币属性的贵金属，所以，我觉得黄金的货币属性还会长期存在。全球货币都在超发，在过去100年中，美国的货币增速是美国GDP增速的2倍;2001-2008年,美国货币增速是GDP增速的3倍;2009-2015年，达到4倍。
中泰证券研究所首席顾问王晓东供图
2000-2016年，黄金上涨了300%，跑赢了美国房价，但跑输了中国房价。不过，这并不代表未来也将跑输中国房价。此外，黄金量很有限，它不像石油那样埋在地下深层可以抽上来，据2014年世界黄金协会公布数据，地下总共存有黄金37.2亿盎司(11.57万吨)。在开采技术达到最高水平、金价足以覆盖高成本开采的情况下，估计只有18.2亿盎司(56608吨)黄金最终可被开采出并且进入供应流中。也就是说，按2015年黄金的开采量，最多只能开采17年就开采完毕。目前发现的新矿实际上是很难开采的，因为成本太高。
中泰证券宏观团队高瑞东供图
去年3-5月，我前后写了三篇有关黄金的文章，核心观点是“换美元不如买黄金”。那时，很多人给我留言说应该换美元，因为从历史上看，黄金只能和CPI走势差不多，甚至还跑输CPI。但问题的关键是，黄金在当前阶段是否已经大幅跑输了长期CPI呢？若如此，它可能有补涨的需求，就像当前钢铁和有色金属价格大幅反弹那样。中国作为全球原油最大消费国，有望在年底推出与黄金挂钩的人民币计价原油期货。这样一来，中国将逐步增强对原油期货的国际定价权，人民币的国际地位也将得到进一步提升，这是否也会增大中国乃至全球对黄金的需求呢？
此外，从资产定价的角度看，中国高净值家庭所配置的资产，很大部分都是国内资产或国内定价的资产，这些资产估值不便宜，多多少少存在泡沫，而港股、黄金等属于在国内就可以投资的国际定价的资产，估值水平相对合理。
