（原標題：機構「抱團」方向必然賺錢嗎？）
摘要
從歷史上看，機構「扎堆」推薦的行業並不意味著必然的高勝率或高收益率
2021年，機構行業配置觀點出現「扎堆現象」，「再通脹」與產業升級成為一致的推薦主線：(1)「再通脹」主線，有色金屬，機械設備等；(2)產業升級主線，電氣設備，汽車，電子等。然而從歷史情況來看，「扎堆」推薦的行業並不意味著必然的高勝率或高收益率，那麼投資者應該如何看待和利用機構的行業配置觀點呢？我們嘗試通過結合業績預測的準確度與次年的期望收益率表現來給出2021年機構集中推薦的組合中置信度更高的行業，供投資者參考。
業績預測：「真理」既不在少數人手中，也不會被所有人認同
從第二年業績表現看，集中推薦組合的業績增長確定性相對較高，而一致推薦組合的業績並不能穩定兌現。我們按照機構推薦的集中度將行業分為：「一致推薦」、「集中推薦」、「離散推薦」三檔，從2015-2020年年度展望來看，集中推薦組合的年淨利潤增速往往大於離散推薦組合與全部A股；一致推薦組合集中於科技、醫藥等成長性板塊，它們所具備的「長期邏輯」恰恰要求投資者要求放眼未來而不是關注當下，因為長期趨勢不一定能夠在短期內業績中兌現，這也是一致預期組合淨利潤增速無法穩定高於離散推薦組合和全部A股的根本原因。
市場表現：集中推薦也未必有穩定收益
從推薦年度股價表現來看，機構一致推薦或集中推薦的行業組合併沒有顯著戰勝離散推薦的行業組合與指數。我們計算了上述三類推薦組合在來年第一季度，上半年度以及全年度三個時間區間的平均收益率，發現在絕大部分年份裡，三個行業組合的平均收益率均沒有出現穩定差異，也無法戰勝當年表現強勢的市場指數。推薦組合無法穩定跑贏當年強勢組合背後有兩大因素：一方面是突發事件的幹擾；另一方面，組合風格均衡，表現穩健，但難以超越強勢指數。我們發現各年集中推薦組合往往呈現「成長+」的風格，如2015年成長風格主導市場，而集中推薦組合的風格為「成長+金融」，儘管錄得較高的正向收益，然而卻遜於創業板指；而在2017年周期價值風格佔優時，「成長+周期」的組合表現差於滬深300。此外，投資者對景氣行業「搶跑」後的「還帳」會對集中推薦組合的收益率產生制約。
在機構2021年終展望行業配置觀點中，非銀金融與汽車置信度更高
從業績可預測性視角看，整體而言，各個行業業績預測的難度普遍偏大，但是相對而言，在2021年機構推薦度較高的行業中，銀行、非銀金融、家電與汽車的預期業績偏差較小；而從股價期望收益率視角看，在過往機構集中推薦程度較高的行業中，能夠在一季度，上半年，全年均錄得正向期望收益的行業為非銀金融、計算機、汽車、電子與電氣設備。綜合上述兩個視角，在2021年機構集中推薦的行業配置組合中，非銀金融與汽車的置信度更高。
風險提示：資料收集不全面，測算誤差。
報告正文
主流機構投資者對於A股年度的配置展望往往反應了市場投資者對於第二年的預期。這種「預期」的意義遠勝過「靠譜」和「不靠譜」兩種簡單的判斷。其實面對未來的不確定性，投資者往往只能在有限信息下給出抉擇。這些抉擇的過程往往能夠為我們認知未來提供更多參考，但前提是我們能夠正確「使用」它們。
通過收集近些年來多家機構有關來年的年度展望報告，梳理其每一年的行業配置(2013年前收集到的報告過少，因此統計梳理的區間定為2014年至2021年)，可以發現近兩年來，出現了眾多機構觀點「扎堆」，一致看好某些行業或板塊的現象，如2020年市場普遍看好以電子為代表的科技板塊，緊隨其後的是同樣屬於科技板塊的計算機、通信；而在稍早些年份，各機構間觀點分歧較大，並沒有明顯的一致預期主線，如2017年，排名靠前的行業中既有有色金屬、化工、機械設備為代表的周期板塊，也有醫藥生物、計算機這樣的成長性行業。
當前，根據對已公開發表的2021年度展望報告中行業配置觀點的梳理，「觀點扎堆」現象依然得以延續：電氣設備與汽車基於光伏與新能源汽車板塊的高景氣分別獲得了20家與19家機構的行業配置推薦(共27家樣本機構)。有一個值得思考的問題是，在機構觀點「扎堆」下，這些一致看好的行業來年能否取得高收益或者高勝率？在剛剛過去的2020年，曾在2019年底被主流機構投資者一致看好的：電子，計算機和通信行業的漲跌幅分別為36.05%/9.75%/-8.33%，排名第7/16/27名，可見機構觀點「扎堆」看好的行業來年表現並不一定出色。而上述行業的特徵其實又很難以「黑天鵝事件」(疫情)為股價表現作完全解釋。
我們在本文中，將嘗試分析並得出一種並不簡單基於結果評判，也不一味強求「第一性」的結論，尋找行業推薦的置信度。
1、2021年的機構年終展望中的行業配置觀點梳理
疫情下半場，全球經濟復甦與產業升級成為2021年行業配置的共識，機構「扎堆」推薦相關高景氣行業。隨著2020年底疫苗的問世，交易全球經濟復甦成為了2021年終展望中機構行業配置觀點的一致預期，包括景氣度有望持續的出口產業鏈與受益於「再通脹」的工業品(美元流動性泛濫是「再通脹」預期的貨幣基礎)，機構推薦配置數目較高的相關行業有有色金屬、家用電器、電子、機械設備、交通運輸、輕工製造；而隨著製造業投資的「強勢回歸」，國家產業政策的不斷出臺，以新能源汽車、高端製造為代表的產業升級成為另一個共識，機構推薦配數目較高的相關行業有電氣設備、汽車、機械設備、電子、計算機。
預期「內循環」政策支持下的消費升級與線下消費的持續復甦是消費板塊獲得多家機構推薦配置的主要理由。我們發現食品飲料與休閒服務均獲得了12家機構的2021年行業配置推薦，佔樣本數的四成。與直覺相悖的是，在過往除汽車，醫藥以外的消費板塊似乎並不受機構青睞，而以食品飲料，家用電器為代表的部分消費行業在過去幾年表現卻極為優異。我們認為，這與機構固有的對消費板塊防禦屬性的認知有關，往往在對第二年經濟前景預期悲觀或偏中性的情況下，才會大幅推薦配置業績確定性強，防禦屬性強的消費板塊，如2015年與2018年。然而2021年機構大幅推薦配置消費板塊的邏輯與以往不同，本次集中推薦的主要邏輯為：(1)在發展「內循環」的背景下，消費板塊得到政策的大力支持，預期2021年將會有更多刺激政策出臺，助力消費升級；(2)疫情過後，相較於供給端與出口的恢復，消費相對落後，2021年有望持續復甦，業績確定性較強。
2、歷史上機構推薦行業組合的來年表現
行業推薦整體呈現分散格局，「觀點扎堆」現象主要集中於TMT、醫藥生物、機械設備與非銀金融。我們將當年有機構給予推薦的行業作為目標行業池，按推薦家數進行降序排序，依次劃分機構一致推薦行業組合、機構集中推薦行業組合和機構離散推薦行業組合。我們發現從平均推薦家數看，集中推薦組合與離散推薦組合的平均推薦家數之差有擴大趨勢，反應的是每年某些行業「觀點扎堆」現象的愈發明顯。2021年以前，TMT、醫藥生物、機械設備與非銀金融是機構觀點中較為集中推薦配置的行業，這背後主要原因為國家政策對醫藥科技行業的支持不斷，產業升級與資本市場制度的不斷完善，機構對行業長期維持高景氣的判斷。
2.1、業績預測：「真理」既不在少數人手中，也不會被所有人認同
從第二年業績表現看，集中推薦組合的業績增長確定性相對較高，而一致推薦組合的業績並不能穩定兌現。除2016年外，集中推薦組合的年淨利潤增速往往大於離散推薦組合與全部A股，行業景氣能夠得到兌現。而一致推薦組合的業績表現往往波動較大，在2015年與2019年業績表現遠高於市場(84.86%/-9.22%，51.46%/-3.83%)，機構的一致預期正確；而在2016年，2018年表現卻是遠遜於市場(-22.23%/25.70%，-19.18%/-8.79%)，一致預期並沒有得到兌現。
長期景氣在短期內業績上兌現的不確定是一致預期組合淨利潤增速無法穩定高於離散推薦組合和全部A股的根本原因。我們認為，一致推薦組合包含的行業較少，且集中於科技與醫藥等成長性板塊，業績本身波動性就相對較高；其次，我們梳理機構觀點過程中發現，科技與醫藥板塊在經濟增速整體下臺階，人口老齡化與產業結構升級的大背景下具備長期的高景氣，是機構願意長期在年終展望中予以推薦的邏輯來源，從而使得科技與醫藥能在大多數年份裡被納入到一致推薦組合中。然而長期的高景氣在業績上的兌現時間卻是不確定的，外部環境的變化，產業政策的出臺和退出等多方面因素均會影響整個過程的進展速度，這是一致預期組合淨利潤增速無法穩定高於離散推薦組合和全部A股的根本原因。
相較之下，集中推薦組合中的行業推薦觀點中除景氣因素外機構還考慮了大量當時的供需格局、貨幣環境等基本面信息，因此往往判斷相對準確。
2.2、市場表現：集中推薦也未必有穩定收益
從第二年股價表現來看，機構一致推薦或集中推薦的行業組合併沒有顯著戰勝離散推薦的行業組合與指數。我們分別計算了三個行業組合在來年第一季度，上半年度以及全年度三個時間區間的平均收益率，發現在絕大部分年份裡，三個行業組合的平均收益率均沒有出現穩定差異，也無法戰勝當年表現強勢的市場指數。
突發事件的幹擾、組合風格均衡是集中推薦行業組合表現無法穩定跑贏當年強勢寬基指數的主要原因。2018年的「中美貿易戰」，2020年的「新冠疫情」等黑天鵝事件極大幹擾了經濟的正常運行，如果市場預期集中推薦組合中的相關行業景氣兌現期延後，那麼股價也將進行調整。除此以外，我們發現各年集中推薦組合往往呈現「成長+」的風格，這使得其市場表現往往會遜於當年強勢風格的代表指數，如2015年成長風格主導市場，而集中推薦組合的風格為「成長+金融」，儘管錄得較高的正向收益，然而遜於創業板指；而在2017年周期價值風格佔優時，「成長+周期」的組合表現差於滬深300。
投資者對景氣行業往往存在「搶跑」行為，「還帳」因素往往會對集中推薦組合的收益率產生制約。我們在年度報告《回歸ROE》中提到，A股市場上除少量行業外，絕大部分行業均無法連續三年收益率大於ROE，而對於高景氣行業的「搶跑」現象是普遍的，集中推薦組合中往往存在大量來年高景氣的行業，「搶跑」過後，來年景氣的兌現能否超預期成了來年收益率高低的關鍵，也對集中推薦組合的收益率產生了制約。
3、從兩種視角判斷行業推薦置信度
接下來嘗試解決第二個問題，即投資者應該如何看待和利用機構的行業配置觀點。我們從推薦行業的業績可預測性與股價期望收益率兩個視角進行分析：(1)如果推薦行業的業績可預測性相對越高，確定性越強，那麼其景氣得到兌現的可能性也就越大，行業推薦置信度越大；(2)既然短期內無法得出整個集中推薦組合收益率穩定戰勝離散推薦組合與強勢指數，那麼通過比較長區間內集中推薦組合中的行業期望收益率來得到部分推薦置信度相對較高的行業。如果推薦行業的業績可預測性較強，同時期望收益率也較高，那麼我們判斷其行業推薦的置信度也相對較高。
3.1、消費與金融業績預期相對偏差較小且穩定
2013年至2016年各行業分析師對未來營收預期偏差傾向於高估，2017年至今預期偏差則走向分化。我們統計了2010年至2019年每年末行業分析師對於下一年的一致預期營收的高低估情況，在2010年至2012年絕大部分行業的分析師一致預期偏悲觀，而2013年至2016年卻過於樂觀，2017年至今則行業預期偏差走向分化。通過計算近十年每個行業營收預期與實際值偏差的均值後發現，以TMT、國防軍工為代表的科技行業普遍存在高估現象(計算機行業偏差均值為正的主要原因為2010年預期值低估過多，在隨後的九年內僅有12年為低估，其餘年份均為高估)；而以汽車、家用電器、食品飲料為代表的消費類行業與金融類行業預測偏差均值相對較小。我們接著統計每個行業營收預期與實際值偏差的波動情況，整體而言，行業偏差均值與行業波動均較為分化，且相關性並不大。預期偏差波動率較高，即行業的預測結果偏差穩定性較差。金融與建築的營收一致預期相對較為準確，且預測準確度相對穩定。我們通過設定營收偏差波動不大於8%，營收偏差均值絕對值不大於4%兩個篩選條件，得出銀行、非銀金融、建築裝飾三個行業，可以認為有關行業的營業收入，分析師的一致預期較為準確，且預測準確度相對穩定。我們接著設置營收偏差均值大於4%，波動大於10%兩個篩選條件，作為判斷行業營收預測難度較大的依據，篩選出的行業為計算機、採掘、有色金屬、交通運輸、紡織服裝、國防軍工、農林牧漁和綜合。
我們同樣對預測淨利潤與次年實際淨利潤數據進行分析，發現行業分析師對於未來淨利潤預期偏差高於營收，且長期傾向於高估。除2013年外，其餘年份絕大部分行業分析師對於淨利潤預期均偏向樂觀，2011年，2012年與2014年這三年內甚至全部行業均樂觀，這與營收預期大不相同。從具體預期準確度與穩定性看，淨利潤的預期偏差較營收更大，且穩定性也更低。相對而言，金融與消費是偏差較小與更穩定的板塊。
3.2、期望收益率視角下，TMT、電氣設備、汽車與非銀錄得期望收益較大，置信度更高
在機構集中推薦組合中，TMT、電氣設備、汽車與非銀金融錄得期望收益較大，置信度較高。通過前文統計已經發現，機構一致推薦或集中推薦的行業組合併沒有顯著戰勝離散推薦的行業組合與當年的強勢指數，主要原因為突發事件的幹擾與集中推薦組合風格的過度均衡。然而拉長區間看，篩選出近6年來曾經兩次以上入選機構集中推薦組合的行業，計算其期望收益率，能夠在一季度，上半年，全年均錄得正向收益的行業為非銀金融、計算機、汽車、電子與電氣設備；而在短期內(第一季度)能夠取得較為較高期望收益的行業還有通信、建築裝飾。
4、展望2021，非銀與汽車推薦置信度高
將行業分析師對於來年的業績預期偏差均值大小作為衡量行業業績預測的難易指標，同時將2021年機構年度展望中行業配置觀點的推薦次數作為行業推薦程度指標，劃分「高偏離度，低推薦度」、「高偏離度，高推薦度」、「低偏離度，低推薦度」、「低偏離度，高推薦度」四個象限。可以發現，在「低偏離度，高推薦度」象限中，除交運外，其餘均屬於消費與金融板塊。整體而言，儘管各個行業業績預測的難度普遍偏大，但是相對而言，在2021年度展望裡，機構推薦程度較高的行業組合中，銀行、非銀金融、家電與汽車的預期業績偏差較小。而通過前文計算，非銀金融與汽車能夠在一季度，上半年，全年均錄得正向期望收益，因此可以認為，以上兩個行業的推薦置信度相對較高。
5、風險提示
資料收集不全面，測算誤差。
（文章來源：開源證券）