1、目錄 HYPERLINK l _TOC_250024 2019：擁擠的一致預期4 HYPERLINK l _TOC_250023 回顧2018：內(nèi)外擊風險持釋放4 HYPERLINK l _TOC_250022 展望2019：擁擠市一致預期5 HYPERLINK l _TOC_250021 預期的歧：期與的辨析5 HYPERLINK l _TOC_250020 敬畏趨勢變化：要素、增長與市場6 HYPERLINK l _TOC_250019 從高速增長高質(zhì)量6 HYPERLINK l _TOC_250018 從要素獻來，難揮別曾的增奇跡6 HYPERLINK l _TOC_250017 他山經(jīng)

2、：增換擋發(fā)生，成功趕恐事9 HYPERLINK l _TOC_250016 轉(zhuǎn)向高量發(fā)：挑機遇、動10 HYPERLINK l _TOC_250015 資本市的新局，象12 HYPERLINK l _TOC_250014 連通性升，外影大12 HYPERLINK l _TOC_250013 定價機趨向熟12 HYPERLINK l _TOC_250012 把握周期收益：來源、比較及路標13 HYPERLINK l _TOC_250011 經(jīng)濟周、金周期險周期13美國經(jīng)放緩加劇市場的長壓力13 HYPERLINK l _TOC_250010 全球風資產(chǎn)動率著上升13 HYPERLINK l _T

3、OC_250009 基欽周：2019 尾，或是2017 年的影14 HYPERLINK l _TOC_250008 貨幣信：松緊15 HYPERLINK l _TOC_250007 摩擦：期還波動16 HYPERLINK l _TOC_250006 預期收：周中回來源16 HYPERLINK l _TOC_250005 歷史鏡：盈與估誰是主？17 HYPERLINK l _TOC_250004 相對國：目權益較高但非極值17盈利波：權資產(chǎn)的來源18 HYPERLINK l _TOC_250003 高風險價：益資期收益的最彈性19 HYPERLINK l _TOC_250002 如何把周期的收益

4、21強勢美結(jié)束雙周配的曙光22需求與利回的見底24 HYPERLINK l _TOC_250001 貨幣向用傳導25 HYPERLINK l _TOC_250000 路標指下，年可節(jié)奏29周期之后，靜觀波動29波動來之一美聯(lián)息進程美股動率大29波動來之二中美沖突談的反復30波動來之三穩(wěn)增策的節(jié)：基、地減稅等31下行的風險：硬幣的反面32地產(chǎn)政放松有效地產(chǎn)投正邁低彈性33消費恢的速度35過度金的周性回歸37新興市的風擾動39行業(yè)配置：順勢而為，謀而后動41第一階：以為進守左側(cè)41盈利角：把逆周周期獨性41分母驅(qū)：寬幣下握波動43第二階：伺而動待右側(cè)45盈利角：周信號后，布盈利早周”45配置趨，迎

5、“估修復”472019 年主題展望：政策確定下的趨勢延續(xù)49制度調(diào)下的策紅利51穩(wěn)經(jīng)濟建設結(jié)構52新動能育聚產(chǎn)業(yè)用532019：擁擠的一致預期2018 年市場在盈利和估值的雙重交織影響下，處于持續(xù)風險釋放狀態(tài)。A 2018 14 91.53%。2019 中美貿(mào)易摩擦緩和、市場估值偏低等因素上，形成了 2019 年上半年市場仍以消化風險為主，下半年市場相對更有機會高度一致的預期。2018：內(nèi)外沖擊，風險持續(xù)釋放2018 圖1A股總市值2018年縮水超過14萬億元（單：億元）數(shù)據(jù)來源：wind，圖2全部A 股2018年下跌個股數(shù)占比達到91.53%，在下跌年份中處次位數(shù)據(jù)來源：wind，2019：

6、擁擠的市場一致預期展望 2019 年市場，市場一致預期呈現(xiàn)出擁擠狀態(tài)，主要表現(xiàn)為以下幾點基本判斷：1）2018 年經(jīng)濟表現(xiàn)相對韌勁的領域主要有出口、地產(chǎn)、制造業(yè)，后續(xù)演化來看，外貿(mào)影響逐漸顯現(xiàn)，地產(chǎn)商加速資金回籠驅(qū)動地產(chǎn)新開工強勢延續(xù)性存疑，地產(chǎn)鏈景氣趨弱下，制造業(yè)投資也存在著下行風險；經(jīng)濟內(nèi)生性融資緊縮趨勢值得擔憂，但政策已開始關注并采取糾偏A 2019 2019 預期的分歧：周期與波動的辨析在市場一致預期高度擁擠的狀態(tài)下，可能的超預期將會是投資者更為關注的方面。周期是長期因素，波動則是周期在短期偏離中心的階段，帶有偶然性和隨機性。把握周期，配置周期收益，是我們的核心建議。此外，不宜過度關注

7、波動，因為波動只是短期對周期的偏離。周期的波動，主要有三：一是國際摩擦的短期變化；二是政策對沖的節(jié)奏；三是貨幣向信用傳導的有效性。預期的分歧在于方向，在于周期，更在于對周期與波動投資意義的不同理解。敬畏趨勢變化：要素、增長與市場0 2010， 從高速度增長到高質(zhì)量12020 0 近十年來，勞動資本/TFP 30 10 /居民長期收入改善的。表 1：近十年來，勞動/資本/TFP 對中國增長的貢獻已經(jīng)截然改變數(shù)據(jù)來源：楊志云，陳再齊（01，同時 2010 2010 圖 3：人口紅利和資本紅利已過去，技術創(chuàng)新是當下核心要素驅(qū)動數(shù)據(jù)來源：Wind，注：勞動力結(jié)構中，我們以 15-59 歲人口為勞動力人

8、口參考，以高新技術市場成交額同比增速為技術進步替代指標。經(jīng)濟數(shù)據(jù)上，還體現(xiàn)為一系列相互關聯(lián)的印證：其一，過度的資本深化客觀帶來資本回報率的惡化。圖 4：過度的資本深化客觀帶來資本回報率的惡化數(shù)據(jù)來源：wind，其二，沒有 TFP 支撐的資本深化往往帶來債務的過度積累。5 TFP 非金融企業(yè)部門債務占GDP非金融企業(yè)部門債務占GDP比重(企業(yè)部門杠桿率)居民部門債務占GDP比重(居民部門杠桿率) 政府部門債務占GDP比重(政府部門杠桿率)128 123 131 158 157124 11399 101102109 103 95 100 979893849399 100 943436 402828

9、3018 1817192445 49183323 254285733 331035141858 5738 39 40 41 40 434149 49 51 535537 3625020015010050199619971996199719981999200020012002200320042005200620072008200920102011201220132014201520162017數(shù)據(jù)來源：wind，6 數(shù)據(jù)來源：wind，成功的換擋轉(zhuǎn)型，按照日/韓/臺經(jīng)驗來看，會帶來權益市場較為長期的良好表現(xiàn)。從歷史事實層面來看，自上世紀中葉以來，成功邁入高收入國家之列的追趕經(jīng)濟體并非多數(shù)，其中日

10、本/韓國/德國/中國臺灣是為數(shù)不多的“優(yōu)等生”。圖 7：日/韓/臺的經(jīng)濟增速中樞降低為 4-5%，開啟了長達近 20 年的收入水平持續(xù)提升35%30%25%20%15%10%-10%-15%12%中國臺灣換擋成功8%中高速發(fā)展延續(xù)6%4%2%0500010000換擋成功8%中高速發(fā)展延續(xù)6%4%2%14%換擋成功中高速發(fā)展延續(xù)0014000換擋成功中高速發(fā)展延續(xù)00140001900024000290003400039000440004900054010%0%-2%-4%-6%90-8%16%14%12%韓國換擋成功韓國換擋成功中高速發(fā)展延續(xù)日本00中國需要經(jīng)濟轉(zhuǎn)型，轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展的深刻變革8

11、%6%4%2%-8%05000100001500020000250000%5002500450065008500 10500 12500 14500數(shù)據(jù)來源：CEIC，World Bank，而以南/北美洲作為對照，南美較之于北美的人均 GNI 差距不斷地擴大；新興追趕國家聚集的南亞、中亞、東歐等區(qū)域總體上呈現(xiàn)相似的特征。2019-2020 其一在于降風險/擠泡沫，其二在于增動能/穩(wěn)效益。能否有效地付事實上看，眼前面臨嚴峻的挑戰(zhàn)：工業(yè)化城市化的后半段。從國家長周期發(fā)展進程來看，中國工業(yè)化與城市化帶來的增長動能快速弱化。工業(yè)化進程接近尾聲，城市化進程面臨減速；作為重要的外部驅(qū)動力，全球化進程在未來

12、數(shù)年也存在較大的不確定性。圖 8 工業(yè)增加值占 GDP 比重來看，中國工業(yè)化進程更像是處于峰值，長期趨勢將趨于回落圖 9 參考美國/日本/韓國經(jīng)驗，當城市化率進入60%-70%區(qū)間后，雖仍有提升空間，但將明顯減速德國美國日本與各發(fā)達國家工業(yè)增加值占GDP比重相比：中國工業(yè)化進程更像是處于峰值，長期趨勢來看將趨于回落中國韓國德國美國日本與各發(fā)達國家工業(yè)增加值占GDP比重相比：中國工業(yè)化進程更像是處于峰值，長期趨勢來看將趨于回落50454035302520151970198019902000201090807050403020100城市化率:美國城市化率:韓國城市化率:日本城市化率:中國參考美國/

13、日本/韓國經(jīng)驗，當城市化率進入60%- 70%區(qū)間后，雖仍有提升空間，但將明顯減速1950196019701980199020002010數(shù)據(jù)來源：CEIC，WorldBank，數(shù)據(jù)來源：CEIC，World Bank，經(jīng)濟要素增量轉(zhuǎn)存量。從參與經(jīng)濟生產(chǎn)的要素層面來看，適齡勞動方面，暫難找到短期就能形成大規(guī)模產(chǎn)業(yè)應用擴散的變革。圖 10 2000 年后，勞動力增速減緩甚至見頂，勞動參與率出現(xiàn)了加速的下滑中國：勞動力 萬人勞動人口參與率% (RHS)圖 11 相比上世紀末的勞動要素配置改善帶來的薪資增長，本輪“產(chǎn)出-薪資”負缺口更多來自成本推升人均GDP-工資增速人均名義平均每年工資指數(shù)-100

14、80000780007600074000720007000068000660006400062000600008040783076207410725070-1068-15勞動要素配置改善帶來的薪資增長更像是成本推升導致的“產(chǎn)出-薪資”負缺口199019952000200520102015199219972002200720122017數(shù)據(jù)來源Bank，數(shù)據(jù)來源Bank，3-4 來看，2016 年以來的補庫、信用刺激等動力已近消失，中國經(jīng)濟 2019 年存在較大的下行可能。短周期下行期作用到中長期的轉(zhuǎn)型期，往往構成較大壓力并容易暴露經(jīng)濟金融風險。在01020降風險擠泡沫增動能/穩(wěn)效益圖 12 以

15、企業(yè)部門為核心，中國的研發(fā)支出快速增長基礎研究應用研究圖 13 從研發(fā)支出的投向上來看，實驗與開發(fā)經(jīng)費體量最大、增速最快R&D：科研機構企業(yè)R&D：高校其他R&D 同比右軸R&D 同比右軸15001000500040%35%30%25%20%15%10%5%0%實驗開發(fā)R&D45%2000150010005000R&DR&D同比右軸 40%35%30%25%20%15%10%5%0%數(shù)據(jù)來源：CEIC，數(shù)據(jù)來源：CEIC，圖 14 中國研發(fā)投入強度近年來持續(xù)快速攀升， 2017 年達到2.13%圖 15 中國申請專利數(shù)的絕對量與全球占比近年來 均大幅度提升，2017 年占全球比重已逾45% 歐

16、盟中國中國美國 日本 美國日本 韓國 歐盟英國 韓國中國占全球比重（右）4.54.03.53.02.52.00.01.70研發(fā)投入強度：研發(fā)2017, 2.13支出占GDP比重1991199620012006201120161600000140000012000001000000800000600000400000200000019851990199520002005201050%45%40%35%30%25%20%15%10%5%0%數(shù)據(jù)來源Bank，數(shù)據(jù)來源Bank，從行動層面來看，我們認為有效且值得期待的舉措主要包括：其中，1）與 2）對短期穩(wěn)定經(jīng)濟與企業(yè)效益同樣有效。資本市場的新格局，

17、新氣象自 2016 年以來，中外市場連通性提升，我們可以清晰地感受到海外影響不斷地加大。其中的三組例證：1）總體交易持倉規(guī)模提高；2）對其重點配置標的股價影響力提升；3）中外權益市場的相關性增大。定價機制趨向成熟互聯(lián)互通對A 股定價已經(jīng)產(chǎn)生了深刻的影響：PB/ROE 定價有效性提升，中國/發(fā)達聯(lián)動特征顯著。下圖中我們可以清晰地發(fā)現(xiàn)，MSCI 中國與MSCI ROE PB （PB ROE）時間序列數(shù)據(jù)自 2016 A 2017 16 PB/ROE MSCI MSCI MSCI全球PB/ROEMSCI發(fā)達PB/ROE MSCI新興PB/ROE MSCI中國PB/ROE0.30.250.20.15自

18、2016年下半年以來，MSCI中國與MSCI發(fā)達的PB/ROE趨于一致；其背后是市場定價方式的轉(zhuǎn)變2012-01 2012-11 2013-08 2014-05 2015-02 2015-11 2016-09 2017-06 2018-03 2018-12數(shù)據(jù)來源：Bloomberg，把握周期收益：來源、比較及路標經(jīng)濟周期、金融周期與風險周期2019 2019 2）3）在+圖17 從歷史上看，當國放緩，新興也難樹幟圖18 強美元周期中新市場回報均表現(xiàn)不佳新興市場GDP實際增速（%）10 美國實際增速（%） 86420-2-4130美元指數(shù)MSCI美元指數(shù)MSCI新興市場（右）110100908

19、07016001400120010008006004002000數(shù)據(jù)來源：CEIC，Bloomberg，數(shù)據(jù)來源：CEIC，Bloomberg，為了更好的考察美國經(jīng)濟下行周期中大類資產(chǎn)的表現(xiàn)，我們將美國經(jīng)濟下行周期劃分為經(jīng)濟放緩期以及經(jīng)濟衰退期，并統(tǒng)計了 70 年代以來六輪美國經(jīng)濟下行周期中權益、大宗、美元、美債、高收益?zhèn)约包S金的回報，有如下的特征：1）在美國經(jīng)濟進入放緩期，美國通縮預期走強，權益風險溢價上升， 債券配置優(yōu)于權益。 2）3）當美國經(jīng)濟進入衰退期，全球則進入避險模式，避險資產(chǎn)顯著優(yōu)于風險資產(chǎn)。2019 表 2：1970 年以來美國經(jīng)濟六輪下行周期中大類資產(chǎn)的平均收益表現(xiàn)（%）權

20、益大宗債券貨幣亞洲四小龍新興市場發(fā)達市場標普 500大宗綜合黃金高收益?zhèn)绹鴩鴤涝啪徠?4.0530.67-3.853.5111.7229.345.667.911.01衰退期-17.55-17.17-12.19-5.76-7.7617.06-0.2012.731.94數(shù)據(jù)來源：Bloomberg，圖19 美國經(jīng)濟放緩期類資產(chǎn)的回報圖202007.12-2009.06亞洲四小龍股指2007.12-2009.06亞洲四小龍股指2001.03-2001.111990.07-1991.03MSCI新興市場1981.07-1982.111980.01-1980.07MSCI發(fā)達市場1973.11-1

21、975.03標普500指數(shù)大宗商品美國高收益?zhèn)蚋呤找鎮(zhèn)S金美元指數(shù)美國國債標普500指數(shù)大宗商品美國高收益?zhèn)蚋呤找鎮(zhèn)S金美元指數(shù)-50%0%50%100%-70%-50%-30%-10%10%30%50%70%數(shù)據(jù)來源：Bloomberg，數(shù)據(jù)來源：Bloomberg，注：美國經(jīng)濟周期的劃分采用美國國家經(jīng)濟研究局（NBER）的界定標準。亞洲四小龍股指回報為新加坡、韓國、中國香港、中國臺灣股票指數(shù)回報的平均值?；鶜J周期：201920172019 2017 年的倒影。2017 來國內(nèi)經(jīng)濟增長的核心驅(qū)動力在于基欽周期的補庫階段帶動的需求推2016 PPI 2019 PPI 0 圖 21 20

22、19 年的基欽周期或是 2017 年的倒影2017_PMI產(chǎn)成品庫存2018_PMI產(chǎn)成品庫存 2017_PPI（右） 2018_PPI（右）98987651月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月432148.548.047.547.046.546.045.545.044.544.00數(shù)據(jù)來源：Wind，貨幣信用：松與緊2017 217 年5 A 考核）2018 5 月緊信用問題。伴隨貨幣政策的階段性寬松和民企紓困的推進，緊信用能否突圍成功成為下一階段的重要問題。2017 2018 存款的大幅增加和SHIBOR （M2 12%（2000 -1000 億元2018 -2000 摩擦

23、：周期還是波動通過回顧中美關系歷史，我們發(fā)現(xiàn)中美兩國的競爭與沖突或是一個周期性的問題。未來中長期來看，中美貿(mào)易摩擦貿(mào)易沖突仍在，但周期性位置的變化，會讓情況出現(xiàn)一些改善。我們判斷：中美經(jīng)貿(mào)關系，短期不悲觀，中長期不樂觀。預期收益：周期中回報的來源周期的運行總是折射或者映射到市場預期之中，從而驅(qū)動了資產(chǎn)價格的運行。對于市場運行而言，預期的變化是背后的驅(qū)動，而周期的位置， 其實是提供了很多風險收益比較佳的時點，為我們資產(chǎn)的配置提供了更高的勝率。周期之中，其實定價的因素無非來自于，分子盈利的波動，無風險收益率的變動，以及風險溢價的變動。我們可以看到，無風險利率，風險溢價以及盈利的增長總存在周期性的同

24、步。即使存在均值回歸，我們理論上并不存在投資權益的完美時點，即無風險利率、風險溢價和盈利增速都能向有利方向變動。但是，在部分因素達到極端的時候，可以去尋找風險和收益比較高的時點。而從現(xiàn)階段來看，市場三大因素似乎還未到極端值的時點。22 ERP中債國債到期收益:10年g656543210-1-2-3806040200數(shù)據(jù)來源：wind，24 5 19 年16 A 23 估值貢獻漲跌幅（%，右）盈利貢獻漲跌幅（%）漲跌幅（%）1.510.60.50.200-0.519941995199619941995199619971998199920002001200220032004200520062007

25、20082009201020112012201320142015201620172018數(shù)據(jù)來源：wind，PE 利的增長與風險溢價的變化。對于股票而言，其本身是一種風險資產(chǎn)， 而風險溢價總存在著周期性的波動，高風險溢價其實是回報率的來源； 對于盈利增長，其本身具有周期性波動，而這種波動也影響了市場的認知，造成了對于長期增長定價的偏離。300 PE 2 圖24上證綜指PE 倒數(shù)國債收益率仍然未接極值25 滬深300PE倒數(shù)國債收益率仍然未接近值上證綜指PE倒數(shù)/國債收益率-3 -2 滬深300PE倒數(shù)/國債收益率 -3 +2 +23.5 +3 +24 +32.531.520.52013-012

26、014-012015-012016-012017-012018-0112013-012014-012015-012016-012017-012018-01數(shù)據(jù)來源：wind，數(shù)據(jù)來源：wind，6 CAPM 平均溢價率在 2%我們看到盈利總存在周期性的波動，而這種波動的位置構成了我們收益的來源之一。我們嘗試在盈利的相對高點和相對低點買入，發(fā)現(xiàn)盈利的低點總對應更高的收益。3 6 得全A 3 圖 26 A 期波動圖 27 市場估值和盈利增長率的 HP 濾波周期項底部往往不一致500-50-150A股非金融盈利同比（%）20151050-10PE周期項G周期項150100500-50-1002005

27、Q12005Q42005Q12005Q42006Q32007Q22008Q12008Q42009Q32010Q22011Q12011Q42012Q32013Q22014Q12014Q42015Q32016Q22017Q12017Q42018Q32005Q1 2006Q4 2008Q3 2010Q2 2012Q1 2013Q4 2015Q3 2017Q2-200-15-200數(shù)據(jù)來源：wind，數(shù)據(jù)來源：wind，表 3 盈利的低點的買入總對應更高的收益收益率估值3M6M3M6M相對高點2010Q43.37-1.84-3.70-14.222013Q3-1.74-4.81-5.73-10.1220

28、15Q4-17.92-17.04-14.86-11.672017Q3-2.14-5.31-5.47-10.50高點平均-4.61-7.25-7.44-11.63相對低點2012Q40.72-7.96-0.87-12.702015Q331.017.5328.379.302016Q23.454.985.854.61低點平均11.731.5211.120.40數(shù)據(jù)來源：wind，業(yè)績底部的相對收益和絕對收益特征都更為明顯。唯一的例外是4 V 4 估值底部3M6MG 底部3M6M2005Q1-8.96-2.022006Q330.4991.292008Q441.6374.772009Q2-3.7617.

29、562011Q42.963.472012Q37.207.972014Q3-3.120.572015Q331.017.532016Q11.074.562016Q23.454.98數(shù)據(jù)來源：wind，從現(xiàn)階段來看，盈利剛進入下行周期，似乎并不具備獲得周期回報率的能力。3.5.4.隱含ERP 反應的風險溢價呈現(xiàn)比較明顯的周期性波動，構成了回報的來源。目前ERP 尚在上行過程中，離最佳時點的距離尚需進一步確認。28 ERP 風險溢價（左）風險溢價均值+10% -2市盈率（右）60市盈率（右）8%506%404%302%200%10-2%02003-122005-122007-122009-122011

30、-122013-122015-122017-12wind， 5 持有期收益率三個月六個月十二個月相對高點 2005/11/2918.1749.3190.97絕對高點 2009/1/630.3462.5379.98相對高點 2014/3/140.7416.2684.33相對高點 2016/3/29-2.470.037.28絕對低點 2008/1/3-34.00-48.00-65.39相對低點 2010/1/5-5.13-26.82-14.31相對低點 2015/6/12-28.63-17.26-31.51數(shù)據(jù)來源：wind，如果我們對上述市場收益情況進行后驗視角的權益溢價測算，發(fā)現(xiàn)權益溢價的作用

31、遠高于了無風險利率的變動。權益溢價確實構成了回報率的重要來源。表 6 風險溢價高點往往對應可觀的權益風險回報持有期已實現(xiàn)收益率國債收益率權益風險溢價2005/11/29三個月18.174.5413.63相對高點六個月49.317.8341.48十二個月90.978.5182.462009/1/6三個月30.34-0.5030.84絕對高點六個月62.530.3562.18十二個月79.98-1.9581.942014/3/14三個月0.740.96-0.22相對高點六個月16.265.5010.76十二個月84.3311.7972.542016/3/29三個月-2.472.84-5.32相對高

32、點六個月0.032.87-2.84十二個月7.284.952.332008/1/3三個月-34.004.74-38.73絕對低點六個月-48.005.73-53.73十二個月-65.3916.47-81.862010/1/5三個月-5.131.31-6.44相對低點六個月-26.824.00-30.81十二個月-14.315.66-19.982015/6/12三個月-28.63-1.01-27.62相對低點六個月-17.260.93-18.18十二個月-31.517.22-38.72數(shù)據(jù)來源：wind，如何把握周期中的收益2018 年以來，A 股市場的下行，我們認為是三大周期共振的結(jié)果，如果說

33、 2019 年權益資產(chǎn)真正意義上的配置機會，應該需要等到三大周期因素的信號圖 29 尋找周期的指路牌數(shù)據(jù)來源：強美元+加息周期的組合往往是新興市場大幅波動的原因，其走向終結(jié)的路徑，需要一步步進行驗證。圖 30 美國經(jīng)濟見頂大概率出現(xiàn)在二季度后，但美元可能仍然維持強勢，強美元周期結(jié)束至少在 2019Q3 后強勢美元終結(jié)預測概率累積分布信用周期見頂期限利差預示美元階段性信用周期見頂期限利差預示美元階段性見底，但回落仍需等待美國-新興增速差扭轉(zhuǎn)，美元回流放緩60%50%40%30%20%10%0%2019-012019-032019-052019-072019-092019-11數(shù)據(jù)來源：wind，

34、第一個信號：信用周期逐步見頂，等待資本開支回落10 第二個信號：期限利差持續(xù)收窄，暗示美元走弱從國債收益率來看，期限利差往往和美元指數(shù)負相關，目前期限利差的平坦化已經(jīng)開始暗示美元指數(shù)的走弱。我們認為，如果期限利差收窄趨勢繼續(xù)，美元見頂?shù)目赡苄栽诓粩嘣黾?，但是并不意味著強勢美元一定結(jié)束。31 BB BBB級企業(yè)債利差%高收益企業(yè)債利差%（右）927872261754123271022003-01 2005-01 2007-01 2009-01 2011-01 2013-01 2015-01 2017-01數(shù)據(jù)來源：wind，圖 32 美 5 年和 3 年國債收益率倒掛，歷史上預示強美元在半年左右

35、可能結(jié)束圖 33 美債 10 年和 2 年期限利差不斷縮小，歷史上預示強美元在半年左右可能結(jié)束5Y-3Y年利差美元指數(shù)（右）10Y-2Y期限利差%美元指數(shù)（右）1.01001.01000.8950.6900.4850.2800.075-0.2701053.53.02.010510095901.5851.0800.5752010-012010-072011-012011-072010-012010-072011-012011-072012-012012-072013-012013-072014-012014-072015-012015-072016-012016-072017-012017-07

36、2018-012018-072010-012010-072011-012011-072012-012012-072013-012013-072014-012014-072015-012015-072016-012016-072017-012017-072018-012018-07數(shù)據(jù)來源：wind，數(shù)據(jù)來源：wind，緩2019 （即裂口的收窄）。因此我們認為美元回流的趨勢在一定程度上有望放緩，美元周期將在 2019 年進入震蕩，但最終下行尚需觀察。我們前文已提到，本來總需求的回落由于出口、地產(chǎn)和制造業(yè)回落速度的錯配，目前三大動能中，出口和制造業(yè)投資均出現(xiàn)下滑。目前來看， 開工面積和竣工面積的

37、長期背離，歷史上也指示房地產(chǎn)投資的回落。34 2 季度見底盈利周期見底預測概率累積分布盈利同比增速見底上市公司盈利占比回落盈利同比增速見底上市公司盈利占比回落90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%2019-012019-032019-052019-072019-092019-11信號一：根據(jù)先行放緩趨勢，我們通過行業(yè)盈利預測加總，發(fā)現(xiàn) 2019年上半年度可能是同比增速的低點。A 股/-1.8%/-4.7%2.3%/1.4%圖35 全部A 股盈利同預計2019H1見底圖36 非金融全部A股利同比預計2019H1見底25%20%15%10%0%2012-032012-08201

38、2-032012-082013-012013-062013-112014-042014-092015-022015-072015-122016-052016-102017-032017-082018-012018-062018-112019-042019-09全部A股盈利同比及預測70%60%50%40%30%20%10%0%-10%2012-032012-082012-032012-082013-012013-062013-112014-042014-092015-022015-072015-122016-052016-102017-032017-082018-012018-062018-1

39、12019-042019-09非金融全A凈利潤同比及預測數(shù)據(jù)來源：wind，數(shù)據(jù)來源：wind，信號二：上市公司盈利占比的回落2017 GDP 2019 開始向經(jīng)濟體非龍頭企業(yè)再分配，上市公司盈利占比還面對占比下行的壓力。目前上市盈利占比正處于上升過程中，歷史上看，上市公司盈利/名義 GDP 回落后，盈利增速才會接近見底，這可能是從利潤再分配角度對上市公司的第二次沖擊。因此盈利占比出現(xiàn)回落，是盈利見底的第二個層級的信號。圖 37 A 股所有企業(yè)盈利/名義 GDP 占比處于歷史高位圖38 歷史上非金融企業(yè)盈利/名義GDP 比例回落后， 盈利增速才開始見底54.543.532.521.510.5股

40、E/GDP%全部股%100806040200-202003Q12003Q42003Q12003Q42004Q32005Q22006Q12006Q42007Q32008Q22009Q12009Q42010Q32011Q22012Q12012Q42013Q32014Q22015Q12015Q42016Q32017Q22018Q12.552.051.551.050.550.05E/GDP（非金融）%全部股(非金融)120100806040200-20-402003Q12003Q42003Q12003Q42004Q32005Q22006Q12006Q42007Q32008Q22009Q12009Q42

41、010Q32011Q22012Q12012Q42013Q32014Q22015Q12015Q42016Q32017Q22018Q1數(shù)據(jù)來源：wind，數(shù)據(jù)來源：wind，信號三：盈利回升仍需信用回歸2019H1 2 12 都伴隨著信用見底，信用見底后，盈利轉(zhuǎn)正的時間周期一般為 10 個月左右。因此，后續(xù)社融增速仍是我們需要觀測的重要指標。圖 39 信用回升領先盈利轉(zhuǎn)正 10 個月左右，而盈利同比由負轉(zhuǎn)正需要平均 12 個月時間社融存量同比%股非金融歸母凈利潤同比%（右9m18m9m18m12m15m11m11m10m9m35302520152004-012004-072004-012004-0

42、72005-012005-072006-012006-072007-012007-072008-012008-072009-012009-072010-012010-072011-012011-072012-012012-072013-012013-072014-012014-072015-012015-072016-012016-072017-012017-072018-012018-07盈利增速由負轉(zhuǎn)正120100806040200-20-40-60數(shù)據(jù)來源：wind，3.6.3.貨幣向信用傳導40 2019H1 之后貨幣向信用傳導預測概率累積分布產(chǎn)業(yè)債信用利差回落貨幣向信用傳導預測概率累

43、積分布產(chǎn)業(yè)債信用利差回落信貸需求端的限制政策放松銀行貸款預期凈收益率回升90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%2019-012019-032019-052019-072019-092019-11數(shù)據(jù)來源：wind，DR007 DR007 的下行也傳導到了SHIBOR SHIBOR SHIBOR 圖 41 2018Q3 后 DROO7 的下降傳導已經(jīng)傳到至SHIBOR 的下降圖 42 DR007 下降與央行向商業(yè)銀行投放債權占比上升共同指示寬貨幣的逐步開啟5.55.04.54.03.53.02.52.0SHIBOR:3個月DR007MA14 %（右3.83.6313.4303

44、.23.0292.82.6282.4272.22.026貨幣當局:對其他存款性公司債權/總資產(chǎn)% DR007（MA14）%（右）3.02.92.82.72.62.52.42016-012016-102017-072018-042017-10 2017-12 2018-02 2018-04 2018-06 2018-08 2018-10數(shù)據(jù)來源：wind，數(shù)據(jù)來源：wind，圖 43 但SHIBOR 的下行并未傳導到貸款加權平均利率圖 44 從商業(yè)銀行總資產(chǎn)/央行總資產(chǎn)來看，現(xiàn)階段仍在 2017 年中開始的信用下行周期中金融機構人民幣貸款加平均率%shibor：3個月%9258720615541

45、03522008-092009-032009-092008-092009-032009-092010-032010-092011-032011-092012-032012-092013-032013-092014-032014-092015-032015-092016-032016-092017-032017-092018-032018-09商業(yè)銀行及其他總資產(chǎn)占比 同比 %2011-032011-072011-112012-032012-072012-112013-032011-032011-072011-112012-032012-072012-112013-032013-072013-1

46、12014-032014-072014-112015-032015-072015-112016-032016-072016-112017-032017-072017-112018-03信號一：產(chǎn)業(yè)債信用利差回落，暗示信用風險降低DR007 2018 2018 圖45 城投債信用利差始回落，但產(chǎn)業(yè)債處位圖46 產(chǎn)業(yè)債信用利差和DR007的關系24022020018016014012010040信用利差(中位數(shù)):城投債BP信用利差(中位數(shù)):產(chǎn)業(yè)債BP270220170120信用利差(中位數(shù)):產(chǎn)業(yè)債AA+DR007MA14%3.12.92.82.72.62.52.42016-012016-03

47、2016-012016-032016-052016-072016-092016-112017-012017-032017-052017-072017-092017-112018-012018-032018-052018-072018-092018-112014-052015-052016-052017-052018-05數(shù)據(jù)來源：wind，數(shù)據(jù)來源：wind，信號二：信貸需求端的限制政策放松2、再次放松房地產(chǎn)，刺激居民加杠桿。我們認為，采用第二種路徑的風險高，可能性小，只可能在經(jīng)濟出現(xiàn)極端情況時采用。從信貸需求出發(fā)，地產(chǎn)的區(qū)域性政策松動，可能是信用回升的重要信號。47 主要金融機構:人民幣:新

48、增貸款:房地產(chǎn)貸款新增占當年%個人住房貸款年度新增占當年 %90807060504030201002011-012012-012013-012014-012015-012016-012017-01數(shù)據(jù)來源：wind，信號三：銀行貸款預期凈收益率回升帶來社融和信貸回升我們通過銀行隱含壞賬率和金融機構加權平均貸款利率水平測算銀行貸款的凈回報率，作為銀行投資于實體的收益衡量；以 10 年期國債收益率作為在銀行間進行配置的收益衡量，我們發(fā)現(xiàn)，由于信用風險的提升，銀行貸款凈預期收益率達到了歷史低位，這意味著貸款的相對優(yōu)勢處于極端位置，貨幣向信用的傳導在銀行環(huán)節(jié)就出現(xiàn)了不暢。48 7銀行貸款凈利率%10年

49、國債收益率：月度%6543210-12013-012013-042013-012013-042013-072013-102014-012014-042014-072014-102015-012015-042015-072015-102016-012016-042016-072016-102017-012017-042017-072017-102018-012018-042018-07-3數(shù)據(jù)來源：wind，我們將有望看到社融和信貸增速的回升。圖 49（貸款預期凈收益率-國債收益率）和社融同比相關圖 50 （貸款預期凈收益率-國債收益率）和信貸較為相關利差%社融增速%（右） 利差%金融機構:新增

50、人民幣貸款:累計比%（右）7185167143121101-186-34-522013-012013-052013-092014-012014-052013-012013-052013-092014-012014-052014-092015-012015-052015-092016-012016-052016-092017-012017-052017-092018-012018-052018-0980706050403020100-10-202013-012013-052013-012013-052013-092014-012014-052014-092015-012015-052015-09

51、2016-012016-052016-092017-012017-052017-092018-012018-052018-09數(shù)據(jù)來源：wind，數(shù)據(jù)來源：wind，3.7. 路標指引下，全年可能的節(jié)奏2019 周期之后，靜觀波動波動來源之一：美聯(lián)儲加息進程與美股波動率加大2019圖5110 月以來期貨市美聯(lián)儲加息預期劇震蕩圖522018年，美股VIX 指數(shù)與標普500數(shù)據(jù)來源：FOMC，數(shù)據(jù)來源： Bloomberg，波動來源之二：中美貿(mào)易沖突談判的反復中美貿(mào)易談判過程的不確定性，令市場困惑、充滿疑慮。正如此前，我們的論述，中美競爭與沖突是周期性的問題。雙方處在經(jīng)濟金融周期的不同階段，可能是

52、決定雙方強弱關系和市場表現(xiàn)的主要原因。中美兩國周期性位置的變化，會讓情況出現(xiàn)一些改善。那么，在此之間，中美貿(mào)易談判的山重水復、一波三折，可以看作是周期之下的波動扭轉(zhuǎn)。201851912G20，10-25關稅稅率的問題，中興談判等， AA20186-7美股波動最大的月份發(fā)生在 9-10 月之間，也就是貿(mào)易摩擦升級、美聯(lián)儲加息提速預期升溫之際。圖 53 A 股似乎比美股更提早、充分反映了貿(mào)易摩擦的影響資料來源：Bloomberg，。的事件波動。對于投資者而言，可以采取“杠鈴策略（Barbll（50應同時增加低波動資產(chǎn)（對貿(mào)易談判不敏感）的投資（例如，上證 50 波動來源之三：穩(wěn)增長政策的節(jié)奏：基建

53、、地產(chǎn)、減稅等基建投資減稅寬貨幣2019201820181-10）3.3開呈企態(tài)勢展望2019，逐步彈對地維持韌性200617 年并未奏效，在是時間問題。圖542018 年10月，基建投資增速呈現(xiàn)企態(tài)勢圖552006年以來，地三年小周期規(guī)律明顯數(shù)據(jù)來源：wind，數(shù)據(jù)來源：wind，表 7 2006 年以來，房地產(chǎn) 3 年小周期時間房價與貨幣政策的演進2006年-200942006 年至 2008 年 7 月上漲，2007 年 1 月至 2008 年 6 月上調(diào)存準 14 次并加息 6次，2008 年 7 月至 2009 年 3 月下跌，2008 年 9 月至 12 月連續(xù)降息 4 次。200

54、94月-2012620126月-201542015 年 4 月-？2009 年 4 月至 2010 年 4 月上漲，2010 年 4 月至 2011 年 9 月限購并上調(diào)存準，2011 年 9 月至 2012 年 6 月下跌，2012 年 6 月降息。2012 年 6 月至 2013 年 2 月上漲，2013 年 2 月至 2014 年 5 月限購，2014 年 5 月至 2015 年 4 月下跌，2014 年 6 月至 2015 年 1 月放松限購。2015 4 2016 3 月上漲3 2018 10 月國房景氣指數(shù)較為穩(wěn)定，處于緩慢上漲階段。數(shù)據(jù)來源：。2019年中國經(jīng)濟現(xiàn)實情況，以及中美

55、貿(mào)易談判的前景。下行的風險：硬幣的反面地產(chǎn)政策放松的有效性：地產(chǎn)投資正邁入低彈性（70-80 2100（208 為9.1520%10%相反， 圖56 在高城市化階段美國地產(chǎn)投資降速圖57 60年代后日本經(jīng)了三輪地產(chǎn)投資降速美國:新建住房銷售增速（%）日本住宅建筑投資增速（%）美國房地產(chǎn)投資增速（%） 日本城市化率（%，右）美國:(OFHEO)房屋價格增速（%）80 美國城市化率（%，右）6040200-205085807570010090807060-40-601948-1987美1988-2017美6519471957196719771987199720072017-10-20-301950

56、 1957 1964 1971 1978 1985 1992 1999 2006 2013數(shù)據(jù)來源：Wind，數(shù)據(jù)來源：Wind，圖58 韓國地產(chǎn)投資城鎮(zhèn)化也有與美日相同征圖59 2010年后，中國產(chǎn)投資也出現(xiàn)了明的移韓國房價增速（%）韓國樓房建筑固定資本形成總額增速（%）韓國城市化率（%，右）1950 1957 1964 1971 1978 1985 1992 1999 2006 20131008060402000房地產(chǎn)開發(fā)投資增速（%）70個大中城市新建住宅價格增速（%）中國城市化率（%，右）70019811986199119962001200620112016數(shù)據(jù)來源：Wind，數(shù)據(jù)來源

57、：Wind，地產(chǎn)投資高基數(shù)及人口結(jié)構的存量再分配下，即使存在潛在地產(chǎn)政策放2）一線城市房價變動節(jié)奏以及幅度均領先于二線、三線城市。但我們2016 （盤回籠資金，地產(chǎn)投資并未出現(xiàn)明顯走弱。第二，北京、上海、天津產(chǎn)投資，主要有兩個核心邏輯：1）從趨勢來看，城市化進程中地產(chǎn)投資的趨勢中樞下移，難回高增長水平；2）由于較高的地產(chǎn)投資基數(shù)以銷售房價圖60 近年來人口結(jié)構二線城市流動圖61 但二線城市的地投資同樣在降速2012-2014年均變動（萬人） 2015-2017年均變動（萬人）702012-2014年均地產(chǎn)投資增速 2015-2017年均地產(chǎn)投資增速400北京上海廣州深圳天津重慶杭州南京成都西安

58、昆明合肥武漢北京上海廣州深圳天津重慶杭州南京成都西安昆明合肥武漢北京上海廣州深圳天津重慶杭州南京成都西安昆明合肥武漢北京上海廣州深圳天津重慶杭州南京成都西安昆明合肥武漢6.4-2.447.358.313.427.919.24.053.933.09.05.23530252018.5 15 10 5 0數(shù)據(jù)來源：Wind，數(shù)據(jù)來源：Wind，圖 62 從過去兩輪地產(chǎn)周期中我們可以看到兩個鏈條：1）房價變動領先投資；2）一線房價向二三線傳導4035302520151050-1070個大中城市新建商品住宅價格指數(shù):一線城市:當月同比70個大中城市新建商品住宅價格指數(shù):三線城市:當月同比房地產(chǎn)開發(fā)投資完

59、成額:累計同比7070個大中城市新建商品住宅價格指數(shù):三線城市:當月同比房地產(chǎn)開發(fā)投資完成額:累計同比2011-02 2011-10 2012-06 2013-02 2013-10 2014-06 2015-02 2015-10 2016-06 2017-02 2017-10 2018-06數(shù)據(jù)來源：Wind，消費恢復的速度市場普遍認為的 2016 年開始的房地產(chǎn)繁榮的動力部分來自于居民住房貸款的增加。對于消費而言，經(jīng)濟周期下行后，前期還本付息壓力對于消費的擠出效應可能已經(jīng)體現(xiàn)。市場可能忽視的是，住房貸款以外，消費貸款可能也會對居民部門形成還本付息壓力，甚至對于信用資質(zhì)較好的居民部門來說，存在

60、尾部風險。2015 年開始住房貸款余額同比伴隨房價上升，但是從 2017 年后房價繼續(xù)上漲，然而住房貸款卻停止增加，相反消費貸呈現(xiàn)出和房價同向變動的趨勢。同時我們發(fā)現(xiàn)，消費信貸和可選消費的來看歷史上存在較好的同步關系，最新一輪消費信貸的擴張這一次并不伴隨可選消費的增加， 反而伴隨了房價的新一輪上升。我們猜想其中可能是 2017 年各地進入地產(chǎn)調(diào)控，限購限貸政策頒布，同時部分高風險偏好的居民，最大化加杠桿進入了地產(chǎn)市場。消費信貸相較于住房貸款還本付息周期較短，因此短期還本付息的沖擊會更大。圖632017 年后房價和貸變動趨勢背離圖642017年后房價和費貸同向增長9000850080007500