盈利的周期性是周期股PE无法发挥价值锚作用的重要原因，而CAPE可以很好的剔除利润周期的影响。当前，周期板块CAPE低于历史均值，中期具有超配价值，推荐顺序是建材、煤炭和钢铁。这三个行业的CAPE分别为12.6，30.9和7.9，均低于各自的历史均值31.6，37和65.1，中期具备估值向上修复的空间。
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摘要
熨平利润周期波动的CAPE是周期股投资的价值锚。
周期股投资传统逻辑是低PE卖出、高PE买入，但现在PE很低，市场却在看多，周期股投资逻辑改变了吗？由于利润与经济周期密切相关，对于周期股投资，市场存在这样的共识：PE在底部时，对应经济周期和利润高点，应该卖出；PE在顶部时，对应经济周期和利润低点，应该买入。过去很多时候市场也确实这样运行，比如2016年初。如今，周期股PE处在底部，一部分投资者按传统逻辑在卖出，另外很多投资者却要买入。那么，到底是该买入、还是卖出？该怎么看周期股估值？
传统PE更多反应未来利润增速预期，均值回归无法预测股价收益。传统PE更多反应未来利润增速预期，均值回归无法预测股价收益。回顾钢铁、煤炭、建材三个代表性周期行业的PE和指数收益历史走势，二者的确存在趋势相悖的情况。进一步考察历年PE对未来1-3年利润增速与投资收益的关系，我们发现，当前PE对未来利润增速的正相关性较强，对投资收益的负相关性则较弱。这意味着低PE预示未来利润下降，PE向均值靠近主要通过利润下降实现，投资收益的变化则不明显。
而CAPE对股价收益预测显著加强，可以作为周期股投资的价值锚。盈利的周期性是周期股PE无法发挥价值锚作用的重要原因。为了剔除这个影响，我们对过去十年的利润进行移动平均，计算周期调整的市盈率（CAPE）。结果发现，与PE（TTM）相比，CAPE对未来收益的负相关性大大增加，而利润增速的正相关性显著降低，一定程度上免疫了利润周期波动带来的干扰。二者走势在若干年份出现了显著的分化，在走势分化的区间，板块收益的变化完全被CAPE所主导。因此，依靠CAPE，投资周期股时均值回归定律发挥作用，CAPE具有价值锚的作用。
当前，周期板块CAPE低于历史均值，中期具有超配价值，推荐顺序是建材、煤炭和钢铁。我们计算了煤炭、钢铁和建材等行业的CAPE，这三个行业的CAPE分别为12.6，30.9和7.9，均低于各自的历史均值31.6，37和65.1，中期具备估值向上修复的空间。此外，我们按照市值大小计算了各自行业代表性龙头个股，大多数也低于历史均值。根据CAPE的价值锚，周期被严重低估，中期估值将向上修复，我们推荐整体板块。从当前CAPE与历史均值比较来看，周期推荐顺序是建材、煤炭和钢铁。
主要结论通过价格因素、加权方法、时间跨度等稳健性检验。为了保证结果的稳定，在计算时我们尝试了若干修正，一是剔除利润和市值的价格因素，二是加总利润时使用市值作为权重，三是移动平均跨度减少至五年，四是采用增速估算可比口径下的利润。主要结论均不受影响。
风险提示：经济下行超预期，中美贸易冲突失控。
正文
关于周期股PE，市场的共识是：PE在底部时，应该卖出周期；PE在顶部，应该买入周期。关于估值，由于均值回归的原理，一般在PE较低的时候买入，在PE较高的时候卖出。但对于周期股而言，由于业绩与经济周期正相关，市场的共识却是这样：当PE在底部时，通常对应经济周期与利润的高点，此时应该卖出周期股，因为未来业绩将会下降；当PE在顶部时，通常对应经济周期与利润的低点，此时应该买入周期股，因为未来业绩将会回升。从过去来看，确实如此，比如在2016年初时，由于2015年全行业亏损，周期股的估值都高高在上，但后来的两年周期却迎来了上涨。
目前，周期股PE处在底部，但市场热度却开始上升。我们应该看好还是看空目前的周期股？上半年，周期板块表现不尽如人意，整体跌幅达到12.4%（中信周期风格指数），全面落后于消费、成长、以及金融板块。大幅调整之后，目前周期股PE再度进入底部区域，按照上面的观点，目前应该是看空周期股才对。但是近一周，周期股出现上涨，人气爆棚，很多投资者在关心要不要继续买入。那么，我们到底是应该买入，还是应该卖出？如果按照传统逻辑，是要卖出，但是现在PE估值如此之低；如果是买入，那么预期下半年经济下滑，PE估值会上升。
买入还是卖出的困惑，背后是如何衡量周期股的估值。周期股的PE，分母受经济周期影响并与之保持一致。所以我们看到周期股PE通常有大幅波动。既然周期股PE跟随经济周期而大幅波动，经济周期顶部时PE低，经济周期谷底时PE高；那么，传统PE可能就不再是衡量周期股估值的锚，没办法通过估值的均值回归判断收益的方向。那么，我们如何衡量它的合理估值水平，从而判断投资价值呢？
一、传统PE是预测周期板块收益的好指标吗？
首先，我们来考察PE（TTM）和周期板块收益的关系。
中期来看，估值指标一般遵循均值回归的良好性质。人们之所以关心股票的估值，核心的原因在于，如果股票处于低估或高估，特别是严重偏离正确价值的时候，市场一定会在中期恢复到正确的估值水平上。也就是说，类似PE这样的估值指标，在历史的区间内，会遵循均值回归这一良好的特性。我们挑选煤炭、钢铁、建材三个代表性的行业指数进行考察，在过去二十年中，基本都在固定的区间内波动，均值分别为29.47,32.96和54.23。但估值的均值回归，一般有两个途径：或者是通过价格的涨跌实现，或者是通过利润的上升或下降实现。一般所讲的估值回归，是通过价格的涨跌实现，即估值处在底部时，价格上涨带动估值向均值靠近；当估值处在顶部时，价格下跌带动高估值向均值回归。
如果PE的均值回归主要由价格推动，那么就可以用PE来预测未来的收益走势，但周期板块的PE与收益的走势经常背离。PE指标的计算中，分子的价格直接关系到投资的收益，如果估值遵循均值回归，而价格是均值回归过程中的主导力量，那么就可以通过对PE走势的判断来预测收益的变化。遗憾的是，我们考察钢铁、煤炭、建材指数的年度收益与板块PE（TTM）的走势，发现他们在很多时候出现分化的情况，估值的向上（下）回归并没有带来收益的上升（下降）。例如：煤炭板块在2014-2016年，PE（TTM）上升，收益率下降；2016-2017年间，PE（TTM）下降，收益率上升；2017-2018年间，PE（TTM）上升，收益率下降。钢铁板块在2012-2013年间，PE（TTM）上升，收益率下降；2013-2014年间，PE（TTM）下降，收益率上升；2016-2017年间，PE（TTM）下降，收益率上升。建材板块在2013-2014年间，PE（TTM）持平微降，收益率上升；2014-2015年间，PE（TTM）上升，收益率下降；2016-2017年间，PE（TTM）下降，收益率上升。背后的原因是什么呢？
在1-3年的区间内，PE更多的反应未来周期利润增速的变化，而不是对股价涨跌收益的预期。PE由价格与利润两方面决定，我们分别考察当前时点的PE对未来的价格和利润走势的预测能力。在图5-10中，我们分别刻画了三个周期板块每一年的PE与未来1年和3年的股价和利润的变化，二者走势的相关性能够体现目前的估值对未来价格和利润的预测能力。以煤炭行业为例。PE与未来一年的股价变化呈现负相关，即低估值意味着未来的高收益，但是系数只有-0.15，并不是很大。相反，PE与未来一年利润增速的相关系数达到0.53，低估值意味着未来增速大概率下行，并且相关性较强。放宽到三年的维度，PE与股价的相关性增强，而与利润的相关性减弱，即在长期来看，当前估值对股价的预测更好，对利润的预测趋弱。建材板块的结论相似，PE对未来一年价格变化的相关性只有-0.29，但是对于利润增速的相关性高达0.81，放宽到三年，对股价相关性提升至-0.71，对利润增速相关性下降至0.03。钢铁板块有差别的地方，一年维度上看，对股价和利润的预测效果均不理想，股价和利润的符号甚至是相反的，三年来看，对利润的领先性仍较强，对于价格变化仍不敏感，与煤炭建材的结论基本一致。上述分析在一定程度上解释了我们在开篇所提出的市场共识：当前低估值，未来业绩增速大概率下降，股价同样大概率下降，也就是说，低估值时反而是卖点，高估值时反而是买点，这一现象在钢铁板块上体现的最为明显。
究其原因，周期板块盈利的周期性是主要问题所在，使得PE预测收益时夹杂大量利润波动的杂音。上面的分析说明，当前的PE水平，更多的可以预测未来几年的利润增速的变化情况，可以理解为，PE的均值回归，在3年以下左右的区间内主要是依靠利润的反向变动来推进的，如果目前的PE较高（低），那么未来一年至三年的时间，利润增速大概率是向上（下）的，使得PE回落（回升）。之所以会是这样，一个很大的原因是周期股盈利的周期性比较强，而且一个周期的区间会长达数年，当某年的PE较低（高），往往意味着当时的利润较高（低），周期性意味着下一年利润大概率走低。而PE（TTM）只考虑了最近一年的利润情况，因此在使用PE对收益进行预测时，会夹杂大量的利润波动的杂音，准确率被大大削弱。
既然周期股估值的均值回归更多是通过利润来实现，对股价波动预期不强。那么，估值的均值回归就难以在周期股身上实现。但估值是我们投资的锚，是衡量企业内在合理价值的指标。如果PE无法合理衡量周期股的内在价值并且不能以之来判断均值回归。我们该如何衡量周期股的内在价值呢？
二、周期调整后的市盈率（CAPE）预测周期股收益更加准确
如何改进PE的计算方法，克服利润周期波动的影响呢？我们发现周期调整后的PE（CAPE）在预测收益时更加有效。
（一）周期调整后的市盈率（CAPE）的基本思想
CAPE在一定程度上能够剔除行业的周期性因素，从而更好的反应估值情况。诺贝尔经济学奖得主席勒（2001）在考察美股估值时，借鉴格雷厄姆与多德（1934）的思想，采用了周期调整的市盈率（CyclicallyAdjusted Price Earnings Ratio），以下简称CAPE。在具体计算中，总利润修正为过去10年的移动平均值，从而消除利润的周期性，这样得到的CAPE可以更好的从价格端反应股票是否高估或者低估。席勒对美股的研究发现，CAPE可以预测股票的实际收益率，在CAPE处于较低（高）位置时，未来收益倾向于为正（负）。这样，均值回归的万有引力作用就实现了。
借鉴席勒的CAPE公式，我们计算煤炭、钢铁、建材三个代表性周期板块及个股的CAPE。三个板块采用的指数为Wind中国行业指数中的煤炭、钢铁与建材。具体方法上，总市值采用成分股市值加总，总利润采用成分股过去十年归母净利润总和的均值，由于数据可得性，计算的CAPE时间跨度为2008年到2018年。其中，2018年的总市值取2018年7月6日数据，归母净利润采用18年一季度增速线性外推得到，其他年份均采用年末数据。为了保证数据的可比性，在计算归母净利润均值与总市值过程中，我们选取十年间始终存在的成分股。此外，我们也对各个板块内的龙头个股的CAPE进行了计算，方法类似。
（二）周期股CAPE与未来收益的相关性更强，目前均低于历史均值水平
我们的计算结果显示，CAPE对未来1年至3年的板块收益预测性显著加强，对利润的敏感性则减弱，目前钢铁、煤炭、建材的CAPE都低于历史均值，处在较低水平，中期获得正收益的概率很大。
CAPE对未来收益的解释力增强，而对利润增速的解释力下降。相比于传统的PE（TTM），CAPE是否对于未来1-3年的价格预测能力显著加强呢？同样的，在图12-17中，我们考察CAPE对未来1年和3年的价格变化和利润增速的相关性。煤炭板块，CAPE对未来一年收益相关性从-0.15上升至-0.29，未来三年的相关性从-0.5上升至-0.58，对价格的预测力明显上升，同时，未来一年利润的相关性从0.53大幅下滑至-0.2（符号方向也出现了变化，即低的CAPE也预示着来年稳定或更高的利润增速，更加保证了正收益的概率）。钢铁板块，未来一年价格变化的相关性从0.28改善至-0.17，三年的相关系从0.02大幅改善至-0.73，利润来看，一年的相关性仍较强，但三年相关性较PE来说也从0.68下降至0.47。建材板块，CAPE对价格变化的解释力提升帮助不大，但是对于利润的干扰还是起到了一定排除作用，一年的相关性从0.81大幅下降至0.47，其中的原因，我们猜测是，图11中显示，建材板块的利润波动在08年之后明显较小，周期性不大，PE在预测未来收益时所受的利润波动干扰比较小，因此CAPE的作用体现不明显。整体来看，CAPE通过对利润进行移动平均，一定程度上免疫了利润周期性波动带来的干扰，对未来收益的预测能力更强，能够更加客观反应当前的估值水平。
CAPE不仅仅是减小了估值的波动，而且在某些区间与PE（TTM）走势出现分化。与PE TTM相比，CAPE主要有两个方面的不同，首先，CAPE波动性更小，由于采用了十年的移动平均，出现尖峰的情况更少。其次，CAPE的走势有时也与PE（TTM）不同。例如：煤炭行业在2015年-2016年，PE（TTM）显著上升，并且处在高位，但是同期CAPE却是在下降，处于均值附近；钢铁行业在2011-2013年间，PE（TTM）上升，CAPE持平微降，2013-2017年间，PE（TTM）下降，CAPE上升；建材行业2014-2015年间，CAPE持平微降，PE（TTM）上升；2016-2017年，CAPE上升，PE（TTM）下降。因此，在同一时间点，用CAPE与PE（TTM）进行估值，得到的结果可能是完全不同的。
在CAPE与PE（TTM）走势分化的区间，板块收益的变化被CAPE完全主导。下一个问题，即出现二者估值结果的分化时，板块的收益走势取决于哪一项呢？上面的分析我们曾指出，CAPE对于预测未来1-3年收益的能力显著强于PE（TTM），这里的情况也是如此，在二者分化区间，板块指数的收益走势基本与CAPE的走势一致。也就是说，在使用估值判断买入还是卖出时，CAPE的作用更大。
煤炭、钢铁、建材的CAPE均低于历史均值，板块在中期具备超配价值。目前煤炭、钢铁和建材板块的CAPE分别为12.59，30.86和7.92，均低于各自的历史均值31.57，36.97和65.15。从分位数来看，煤炭为0%，钢铁为56%，建材为0%，也都处于较低的位置。中期来看，CAPE大概率要向上进行修正，周期板块未来取得正收益的概率较大。目前来看，周期股除了短期的政策催化效应外，在中期也具备一定的超配价值，从CAPE与历史均值的比较来看，推荐顺序为建材、煤炭和钢铁。
（三）周期板块内龙头个股的CAPE也大多处于低位
整体板块之外，我们也对龙头个股进行分析。我们选取三个行业中总市值排名靠前、潜力较大的个股进行分析。根据选取标准，我们选择煤炭行业中的中国神华、兖州煤业以及陕西煤业，钢铁行业中的宝钢股份、太钢不锈和鞍钢股份，以及建材行业中的海螺水泥、中国巨石和北新建材。结果显示，与历史均值相比，龙头股的CAPE值总体处于较低水平。在我们选取的个股中，除钢铁行业的宝钢和鞍钢CAPE值略高于各自CAPE历史均值外，其余股票均低于各自的历史均值。
三、关于指标计算的几个稳健性检验
在计算板块的市盈率时，加总方法、利润的调整、成分股选取以及时间跨度选择等因素，都可能影响最终的计算结果。这一部分，我们对指标计算在若干扩展下进行稳健性检验，结果发现，在考虑更多因素后，我们的结论仍然得到支持。
首先，我们对利润和市值的价格因素进行剔除。在进行CAPE计算时，我们使用的价格数据都是名义值，忽略了物价水平的变化对其的影响。为了剔除价格因素，我们利用通胀数据进行调整，计算实际值的CAPE，结果如下图所示。从走势来看，价格调整后的CAPE与原始CAPE基本一致。目前的水平来看，煤炭行业为11.33，低于历史均值28.95，历史分位数为0%；钢铁行业为29.66，低于历史均值31.10，历史分位数为66.7%；建材行业为7.73，低于历史均值60.41，历史分位数为0%。
其次，在加总行业利润时，我们使用市值进行加权。计算行业指数整体的估值时，涉及到各公司利润的加总，一般而言采用直接加总的办法，但由于周期股的利润波动较大，如果出现某个公司极端利润的情况，但其所占市值比重又较小，那么直接加总会放大这家公司对行业利润的影响，即“归并误差”。为了避免类似的问题出现，我们在加总利润时采用市值进行加权。结果显示，三个行业的权重调整后的CAPE走势与初始的CAPE大致相同，当前水平来看，煤炭行业为41.31，低于历史均值174.93，历史分位数为0.2%；钢铁行业为320.88，高于历史均值217.50，历史分位数为79.9%；建材行业为114.77，低于历史均值439.11，历史分位数为0%。
第三，对于移动平均计算利润的时间跨度，减少至五年。之前的计算中，对利润进行移动平均时，选取的时间跨度为十年，这里我们按照五年的跨度进行计算。结果显示，除了钢铁行业在2014-2016年之外，其余CAPE（五年）走势与初始CAPE均相同，这一差异可能主要来自15年的盈利极端值，由于2015年钢铁行业总利润小于-500亿元，导致2015和2016年的利润移动平均结果为负，因此钢铁CAPE（五年）两年间结果为负，出现大幅度的减小。当前水平来看，煤炭行业为16.72，低于历史均值21.83，历史分位数为41%；钢铁行业为18.34，高于历史均值8.49，历史分位数为37%；建材行业为5.95，低于历史均值37.05，历史分位数为0%。
最后，我们不采用十年间相同成分股的口径计算市值，转而使用增速估算可比口径下的总利润。在之前的讨论中，为了保证市值和利润代表的个股口径一致，我们选择的是十年间相同的成分股。这就带来一个问题，如果十年间新上市或者退市的公司特别多，可比口径下的成分股是否足以代表当前的行业整体情况？为了讨论这个问题，我们做两个检验。第一，我们考察各年计算CAPE时所用的成分股的数量和市值，在当年全部个股中的占比是多大，结果如下表所示。煤炭行业个数占比与市值占比均在50%左右， 钢铁行业和建材行业个数占比主要位于50%-80%区间，市值占比主要位于50%-90%，总体来看，CAPE的成分股具有一定的代表性。第二，我们在计算CAPE的当年总市值时，不采用可比成分股加总，转而使用当年的归母净利润与利润同比前推的方式得到历年可比口径下的归母净利润，再使用移动平均的方法计算总利润。走势来看，可比利润口径下的CAPE走势与原始CAPE基本一致，当前水平来看，煤炭行业为21.38，低于历史均值28.86，历史分位数为30.5%；钢铁行业为29.30，高于历史均值28.79，历史分位数为61.5%；建材行业为23.83，低于历史均值66.26，历史分位数为0%。
四、目前周期板块估值与近四次历史底部基本一致
最后，我们通过PB估值指标，对目前周期行业的估值与近四次历史大底进行对比。包括绝对估值水平以及个股结构。结果表明，目前周期板块与历史底部基本一致。
煤炭、钢铁、水泥三个行业（中信行业）当前PB值历史分位数分别为7%、36%和44%，均处于较低水平。目前煤炭、钢铁、水泥三个行业的目前PB值分别为1.16、1.24和1.95，我们选取从2005年开始的月度PB数据进行分析，得到三个行业的当前PB值历史分位数分别为7%、36%和44%，均处于较低水平。与历史上的四个底部水平相比，煤炭、钢铁和水泥行业PB值均低于历史四个底部水平的中位数。
煤炭：低估值个股占比超过四次历史底部。当前PB结构与历史四次底部情况对比，总体分布于较低的数值区间，四次历史底部PB数据结构中，PB值小于1.5的百分比分别为10%、24%、54%和54%，当前为69%。当前煤炭PB主要分布集中在0.5-1.5之间，与历史底部PB数据相比，处于较低水平。
钢铁：低估值个股占比基本与四次历史底部持平。钢铁当前PB结构分布总体位于0.5-1.5之间，四次历史底部PB数据结构中，PB值小于1.5的百分比分别为68%、77%、52%和40%，当前为52%。当前煤炭PB分布于低值的占比与历史底部数据相比，较为平均。
水泥：低估值个股占比约30%，分布结构与2016年1月27日近似。水泥当前PB数据与历史四次底部对比，总体上分布于较高的数值区间，水泥四次历史底部PB数据结构中，小于1.5的百分比分别为70%、54%、44%和35%，当前为29%，水泥PB估值结构与2016年1月27日近似。
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评级体系说明：
公司投资评级：
买入：预计该公司股价在未来12个月内上涨20%以上；
谨慎买入：预计该公司股价在未来12个月内上涨10%-20%；
持有：预计该公司股价在未来12个月内在上下10%区间内波动；
卖出：预计该公司股价在未来12个月内下降10%以上；
未有评级（NR）。
行业投资评级：
增持：预计该行业指数在未来12个月内表现强于有关基准指数；
中立：预计该行业指数在未来12个月内表现基本与有关基准指数持平；
减持：预计该行业指数在未来12个月内表现弱于有关基准指数。
有关基准指数包括：恒生指数、恒生中国企业指数、以及沪深300指数等。
中银国际策略团队成员介绍
陈乐天（首席策略分析师）
2016年底加入中银国际证券，担任首席策略分析师。曾在中信证券任职。在加入中信证券前，他还在国家信息中心、湘财证券、日信证券等单位从事宏观研究。
徐沛东（市场研判）
中国人民大学西方经济学硕士，经济学学士。此前在光大证券从事A股策略研究工作，专注于市场研究，曾获2016第一财经最佳分析师策略第五名。2017年加入中银国际策略团队。
钱 伟（宏观专题）
复旦大学西方经济学博士，擅长宏观周期的理论与现实研究，2017年加入中银国际策略团队。
李彦姝（量化策略）香港中文大学金融硕士，南京大学经济学学士，此前在天弘基金从事量化投资，2018年加入中银国际策略团队。
许蔚然 ( 财务研究 )
复旦大学金融工程硕士，会计学学士，曾从事社服，医药的一二级行业研究，2017年加入中银国际策略团队。
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