当前估值隐含了怎么样的增长预期
——A股盈利趋势展望
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当前沪深300的估值隐含了怎样的增长预期？
2020年A股市场盈利趋势如何？对市场整体估值和结构有何影响？
在本篇报告中，我们将详述三种盈利预测方法、当前市场对2020年盈利预测的分歧以及我们对2020年盈利估值驱动与业绩相对趋势的判断。有四部分内容：
盈利预测结果：2020年盈利增速小幅回升但整体波动不大；增速低点可能出现在Q2。全部A股、非金融A股、沪深300、中小板指和创业板指的净利润增速分别为：6.6%、7.0%、7.2%、13.5%和24.6%。
1、宏观角度：
经济数据的拟合方法
从宏观角度出发的预测方法，顾名思义是从宏观经济的核心变量入手，如GDP、PPI等，通过变量回归预测企业营业收入和盈利能力，关键在于宏观核心因子的预测以及预测模型的建立。这种方法对于与宏观经济相关性较大的板块或指数的适用性较强。一般来说，可用来预测全A、全A非金融、沪深300等板块或指数的盈利。
1.1. 全A非金融盈利预测
第一步，核心解释变量的预测：
实际GDP单季同比、PPI同比。
2019-2020年GDP同比的中性预期采用WIND一致预期，乐观和悲观预期分别在此基础上调0.1%和下调0.1%。PPI同比通过布油期货同比、CRB综合指数同比测算，模型回归解释程度达73%；其中，布油的乐观、中性、悲观预期分别在美国EIA预测结果上+5、+0和-5美元/桶；CRB综合指数的乐观、中性、悲观预期（当月同比）分别在历史季节性基础上+5%、+0%和-5%。
第二步，全A非金融单季营收增速预测。
收入增速反应的是需求的变化，PPI同比和GDP同比分别代表了价和量的变化，通过PPI同比、GDP同比测算营收增速，模型的历史回归解释程度达80%。
第三步，全A非金融单季净利率预测。
通过PPI价格指数的走势来预测净利率变动。每年第四季度的净利率变动比较大，需进行微调，特别是近两年。2005年至今，Q1/Q2/Q3/Q4的平均净利率分别为4.99%、5.38%、5.04%和3.57%，Q4的净利率平均要比其他季度低1.40%，见图表8。18Q4由于大量资产减值损失的存在，当季净利率比18Q1净利率低4.33%。往前看，19年和20年的减值风险依然存在，但大概率会好于18年，因此，我们在模型结果的基础上将Q4的净利率进行微调。
第四步，全A非金融净利润增速预测。
通过单季营收增速与净利率增速预测单季净利润增速，进一步测算累计营收增速与累计净利润增速。
第五步，全A营收增速与净利润增速预测。
按非金融A股与金融业的市值占比，加权计算全A的营收增速与净利润增速。其中，金融主要考虑银行股。
预测结果（中性假设）：
2019年非金融A股的营收增速+8.7%，净利润增速+6.9%。
基数作用下，使得四季度的增速有明显的提升。
2020年非金融A股的营收增速+11.0%，净利润增速+7.0%。
其中，由于明年上半年GDP回落以及PPI处于低位，使得营收增速和净利润增速继续下滑；随着下半年PPI可能企稳（基数作用以及库存周期带来的需求企稳），营收增速和净利润增速可能会有小幅的回升。
全年看，增速处于低位徘徊，波动不大；
增速低点可能出现在Q2之间。
非金融A股的盈利由量（GDP）和价（PPI）驱动，而金融业的盈利主要考虑银行业，银行盈利受存贷规模、净息差、资产质量等影响。
银行业的营收增速占全A营收的比重约10%；
净利润占全A净利润的比重约为41%。
假设2019年银行业的营收增速和净利润增速分别为12%和7%；2020年银行业的营收增速和净利润增速分别为10%和6%。由此推算，在中性假设下：
2019年，全部A股的营收增速和净利润增速分别为+9.0%和+6.9%；
2020年，全部A股的营收增速和净利润增速分别为+10.9%和+6.6%；
增速的低点可能出现在Q2-Q3。
沪深300盈利预测过程与全A非金融基本类似，不同之处在于，沪深300的净利率对PPI回归的解释力较弱（由于300指数中金融业占比过半）。因此，我们用净利率的季节性平均值作为中性假设，沪深300指数历史上单季度的净利率表现都较稳定，Q1、Q2、Q3、Q4净利率（单季）平均值分别为11.1%、11.0%、10.4%和7.9%。另外，在一季报公布后，则可按照Q2、Q3、Q4与Q1净利率的差异进行微调。预测结果：
2019年，沪深300的营收增速和净利润增速分别为+10.3%和+12.9%；
2020年，沪深300的营收增速和净利润增速分别为+6.6%和+7.2%；
增速的低点可能出现在Q2-Q3。
1.4. 预测的准确性分析：
实际值与预测值
最后，我们做样本外预测的准确性分析。
通过GDP和PPI（单季同比）前十年的数据回归，并预测下一年的营收增速，来观察预测值、实际值以及预测偏差。
有几点结论：
（1）增速的实际值与预测值方向上基本一致，但幅度会有-5%~7%之间的偏差。
另外，近几年实际值大部分情况会比预测值好一点，宏观经济增速下台阶，但上市公司的盈利质量相对更好。
（2）底部拐点，非金融A股通常比基于宏观数据的预测结果提前一个季度；
而顶部拐点基本一致。
可能原因是：经济企稳时，作为行业中较优质的上市公司，订单、盈利率先得到复苏，而其他中小企业反应较慢。
（3）因此，用宏观数据来预测盈利方向是可行的，但具体的盈利数值，可结合其他预期方法进一步分析。
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、中观角度：通过行业分布预测总体
中观预测方法，简单来说是通过全部A股或非金融A股中各行业的营收分布和净利润分布比例，以及各行业的营收增速和净利润增速，来预测总体的情况。
指数的预测则是通过指数中行业的权重来预测。
中观出发的预测方法对所有的板块和指数均适用。
比如，创业板综、中小板综、中证500、中证1000，无法用自上而下的经济数据拟合，但可用中观方法或微观方法（第三部分介绍）预测。
因为这类指数在行业上没有区分度，指数成份在周期、消费、科技的分布较均衡，既有通信、计算机、电子、传媒等成长的逆周期属性，又有机械、化工的顺周期属性，因此在宏观逻辑上具有不可预测性，但可用中观或微观的方法预测。
事实上，中观方法得到的结论最为精确，但缺点在于依赖各行业的盈利判断，最终带来的误差可能也较大。这里我们没有采用这种方法，具体过程略过。
微观角度，可以有两种方法：
一是基于市场一致预期以及预测偏差的预测方法，二是基于板块或行业的季度间的盈利分布的预测方法。
这两种方法针对各个板块及指数均适用，特别是对于与宏观经济相关性较弱的科技板块或指数，是较好的预测方法。
但也有各自的局限性。前者的局限性在于无法准确预测波动较大的年份，且无法预测季度间盈利；后者的局限性在于需在已知一季度利润的情况下进行预测。
近两年有盈利预测的公司数量占比持续下滑，特别是2019年，占比仅一半。
全部A股近半年有盈利预测（2020年）的公司数量仅占一半，创业板和中小板比例不到一半，但指数的预测数量比例均在90%以上。这也侧面反应了尾部个股的关注程度逐步下滑，市场投资偏好快速集中于以指数为代表的头部公司。
市场的一致预期的预测方法是基于有效期在180天内的个股的预测值。
具体来说：
（1）一致预期增速：
通过整体法加总计算2010-2018年每年底，个股次年的净利润预测，得到当时板块或指数的预测增速。
（2）折扣（实际值/预测值）：
计算板块的实际增速以及当年的预测增速的比例，即实际增速的折扣值。并计算2010-2018年的平均折扣，作为中性假设，而乐观和悲观假设分别在此基础上加一折和减一折。
（3）2020年增速=2020年一致预期*平均折扣。
中性假设下，各板块和行业2020年净利润增速分别为：
全A（5.4%）、全A非金融（10.8%）、主板（3.7%）、中小板（13.7%）、创业板（22.5%）；
创业板指（24.6%）、中小板指（13.5%）、沪深300（5.1%）。
一致预期方法还可进一步推算风格板块和行业板块的净利润增速。
如下方两张图所示。图中显示净利润增速未经折扣调整（行业的预测准确度波动较大）。
规模指数的盈利分布都较稳定，比如上证50、沪深300、中小板指和创业板指。
在一季报已披露的情况下，可通过一季报的盈利水平以及历史的季度净利润分布，推算后续三个季度的增速。
中报或三季报披露后可进一步更新。详见我们中报、三季报的盈利分析报告。
以创业板指为例：
盈利增速采用季度分布法及不同资产减值情形测算。
由于创业板指12-17年的利润分布较稳定，而18年受商誉减值等影响较大。我们根据前三季度的净利润水平以及历史的季度净利润分布，推算全年的盈利增速。考虑到资产减值的影响，具体分为三种情形来讨论。
情形一：
不考虑18年资产减值损失的影响，创业板指（剔除温氏光线宁德）19年的增速（累计同比）36.5%。
情形二：
加回18年商誉减值损失，创业板指19年增速为14.8%。
情形三：
加回18年资产减值损失，创业板指19年增速为2.1%。
但如前文所说，季度分布的盈利预测方法，最大的局限性在于至少需在已知一季度利润的情况下进行预测。但预测结果的误差也较小。
综合以上的内容，我们认为，2020年盈利增速小幅回升但整体波动不大；
增速低点可能出现在Q2。
具体盈利预测结果：
全部A股：
营收增速+10.9%，净利润增速+6.6%。
非金融A股：
营收增速+11.0%，净利润增速+7.0%。
沪深300：
营收增速+6.6%，净利润增速+7.2%。
创业板指：
净利润增速+24.6%。
4、市场的分歧、当前的盈利趋势以及最优策略
4.1. 市场的分歧
展望2020年，市场对盈利增速的判断，有着较多分歧。
1）宏观经济增速将再下台阶，总需求能否回升不确定。
2）筹资现金流持续流出，企业偿债压力大，投资意愿弱。
3）今年大量减值冲回，可能带来明年基数压力或减值压力。
6）国内外的摩擦等不可预测因素。
4.2. 盈利和估值的宏观驱动逻辑
2020年，GDP代表的量小幅回落以及PPI代表的价企稳回升，这个趋势相对明确。
相应地，工业企业的盈利可能表现为：营收增速仍有下滑，但净利润增速有所企稳。而在第一部分我们分析到，底部拐点非金融A股通常比基于宏观数据的预测结果提前一个季度。
因此，上市公司盈利增速在明年企稳的概率也较高，对此，市场的预期较为一致。
而市场主要的分歧点在于盈利回升的幅度，这将进一步决定了明年A股是提估值还是杀估值：
回升幅度小，则市场继续表现为结构性机会甚至面临估值的回落；
回升幅度超预期，则存在进一步提估值的可能。
对于这一点，可从历年的盈利和估值对市场涨跌的驱动来验证。
提估值的年份，均出现在经济大幅回升（06年和09年）或流动性较宽松（12、15和19年）的年份。而随后估值能否继续得到提升，取决于盈利是否大幅回升（超预期，如07年）。但事实上，更多的时候，紧接着的阶段表现为：盈利升、杀估值（如10、13和16年），对应的市场流动性表现为边际变弱（M2增速向下）。
往前看2020年，GDP和投资增速都小幅向下或震荡，上市公司盈利震荡或小幅回升（在第一部分预测非金融A股净利润增速7%，增速低点在二季度）。而流动性方面，国债收益率随通胀先上后下，货币增速有制约，流动性大幅宽松的可能性较小。因此，
在盈利有小幅回升但流动性没有大幅宽松的情况下，市场可以赚盈利小幅提升的钱，但很难继续提估值，指数可能表现为震荡中枢小幅提升，仍是结构性行情。
