本文節選自申萬策略《行業比較》系列報告，作者凌鵬，報告發佈於2012年。
核心觀點：
1、盈利分析是價值投資的核心，但像黑匣子，有諸多主觀臆斷成分，首先需辨析概念：
1）利潤增速（如淨利潤同比增速）、盈利水平（如毛利率和ROE）和利潤本身（如每股收益）各有內涵，相互關聯；
2）業績預測有“自上而下”和“自下而上”之分，不同行業使用不同的業績預測思路；
3)我們的業績分析以申萬重點公司為主體。
4)判斷是起點，修正更重要，修正主要為兩方面：業績趨勢和拐點、具體的增速。
2、盈利預測需注意三點：
1）根據行業特性，把上市公司分為金融服務、石油石化、剔除石油石化的製造業和非金融服務業四大類，分類預測，再合成；
2）銀行以自上而下為主，目前利潤主要來自息差收入，貸款規模、息差變動是核心變量；3）剔除石油石化後的製造業是預測的重點，其收入增速看工業增加值和PPI，毛利率以需求為核心，關注FAI、工業生產和CRB 指數，根據中觀行業數據、工業企業利潤數據來調整，再結合行業分析師自下而上補充和調研反饋的信息。
3、策略重在把握盈利能力的變化。因為供應和毛利率的因素，業績增速有時會和經濟波動相背離。而從股市投資角度看，盈利增速而非經濟增速才是關鍵。05年上半年經濟不差，但是毛利未穩，業績拐點尚未出現，所以股市也不好；08年12 月，經濟尚未企穩，但是盈利能力和業績增速已率先企穩，所以股市反彈。
4、後續研究值得關注。未來，中國經濟增長面臨下臺階的風險，GDP 的增速大概率還要下降，但是上市公司整體的業績增速未必下滑，因為盈利能力可能提升，所以估值未必會持續下滑。1999年以後，中國上市公司的盈利能力就在提升，美國和海外的案例或許也有啟發，這些是我們後續的研究方向。
業績分析是黑匣子
一直以來，盈利分析是價值投資的核心，但事實上，盈利預測和業績分析是個黑匣子，有諸多主觀臆斷成分。諸多概念也糾結不清，例如業績到底指增速還是盈利水平？自上而下和自下而上的區別何在？預測的標的和範圍是什麼？初始的判斷和後續的調整如何？文章第一部分先分析這四個問題。
業績涉及量、價、“利”
投資者談及業績，概念多有模糊，有時指利潤增速（如淨利潤同比增速）、有時指盈利水平（如毛利率和ROE）、有時甚至指利潤本身（如每股收益）。三者相關關聯，卻隸屬不同層面。企業的利潤由收入和盈利能力決定，收入又由銷量和價格決定，因此利潤是量、價和“利”的綜合，其增速也由量、價和“利”三者的增速決定。 這是一個簡單的數據和會計問題。
衡量企業盈利能力的指標有毛利率、銷售利潤率和ROE，與收入相對應的是銷售利潤率。銷售利潤是毛利率和費用率的綜合，由於費用率的變化相對較小，因此銷售利潤率和毛利率的相關性很強，因此一般通過把握毛利率來把握企業盈利能力的變化。
利潤由收入和毛利率構成，所以上市公司利潤增速拐點和GDP增速拐點未必完全一致。GDP只反映了收入的部分，如果毛利率的變動成為主導因素，兩者是有可能背離的。而這種背離是造成股指波動和GDP波動不一致的一個原因。
“自上而下”和“自下而上”相結合
業績預測有“自上而下”和“自下而上”之分，所謂“自上而下”是從宏觀判斷出發，根據歷史上業績和宏觀變量的迴歸關係來預測業績走勢，“自下而上”是指在個股盈利預測基礎上，彙總得到總體盈利預測。通常大家談論的一致預期指“自下而上”彙總的數據，主要有朝陽永續和WIND的一致預期。一般而言，“自上而下”只是一個大類行業整體、模糊的判斷，精細化意義並不大。
不同行業使用不同的業績預測思路。不同類型的公司，由於其業績走勢和宏觀經濟走勢的相關性強弱不一，自上而下和自下而上的效果也不一樣。一般而言，傳統週期類行業如鋼鐵、石化、建材、工程機械等受FAI影響巨大，傾向於自上而下，而消費品、TMT等行業公司特徵顯著，自下而上更加靠譜。
抓大放小、分類預測，“自上而下”結合“自下而上”。對於一些利潤佔比非常大的行業，需要單獨分析，而對於一些利潤佔比小的行業，可以放棄，否則業績預測是個無法完成的工作。結合行業重要性和各行業所適用的預測思路，對行業進行重新分類，不同類行業採用不同的預測思路，先預測各類的增速，再彙總總體的盈利預測，是為“自上而下”結合“自下而上”。
以“申萬重點公司”為預測標的，有微觀基礎
投資者談及的業績主體也多有不同，有人說滬深300，有人指上證綜指，也有人講全市場，我們以申萬重點公司為基礎。
之所以如此，基於三方面考慮：首先，使盈利預測具備微觀基礎。策略主要是自上而下預測，但缺乏自下而上配合，最終疏誤太大。只有，不斷和分析師交流、藉助分析員的調研、獲取微觀信息，才能做到自上而下和自下而上的結合。其次，目前一致預期數據只有年度，沒有季度。從投資節奏上看，季度的判斷更加重要，可以以重點公司為模板，在季報公佈前建立季報的盈利預期，進行季報分析。最後，可以明晰盈利預測變動的結構和原因，為行業比較分析打基礎。以申萬重點公司為樣本，可以持續跟蹤業績預測變動的原因，為自上而下盈利預測提供信息。
申萬重點公司有很強的代表性。申萬重點公司有480家，利潤佔到全市場的85%，剔除金融之後佔比達到75%，剔除金融服務和石油石化的利潤佔比也可以達到68%。
接受“不可能”、修正更重要
經濟週期決定業績週期，因此經濟趨勢是業績判斷的根本，但經濟波動本身就極難預測，所以修正是必須的。此外，從經濟到業績還有毛利率一環，更加增大了預測的難度。
判斷經濟的趨勢是為了站在中長期角度把握業績方向，具體數值並不重要，後期的跟蹤和修正則側重於具體業績增速的數值和方向趨勢的調整。中長期趨勢的判斷是起點，正確與否關係到投資成功率的高低；但任何情況、任何人都不能保證趨勢判斷的正確性，所以做出判斷後要密切跟蹤、修正。
修正體現為兩方面：業績趨勢和拐點、具體的增速。趨勢和拐點是最關鍵的，要時刻考慮三方面：之前的判斷邏輯、跟蹤的實際情況、是否出現新的變化。 比如2011年8月，跟蹤的信息反應我們之前提出的“三季度小復甦下毛利率上升”這一判斷是錯誤的，因此在8月末及時修正4、下調盈利預測。再比如2011年11月份，我們認為2012年上半年業績增速下降幅度減緩甚至走平，大邏輯是一季度盈利能力企穩。從目前跟蹤的各行業主要產品的價差、工業企業1-2月份的毛利率情況來看，盈利能力確實不會有明顯下滑。因此，我們維持業績增速下滑減緩這一趨勢判斷。趨勢判斷的目的是追求方向正確、模糊有效，數值是否精確居次。邏輯判斷只能掌握趨勢，實際增速會因會計計提等非趨勢原因而有所出入，因此先要有趨勢判斷、模糊判斷，後才有增速的修正、追求精確。
業績增速的具體修正可以藉助行業分析師的力量。業績增速具體是多少，除受趨勢因素影響外，還受到業務結算時點、計提標準變化等微觀因素制約。微觀層面的變化更多借助行業分析師，具體增速的預測也需要藉助行業分析師的力量。通常，我們會在每個季度結束後、季報集中公佈前，組織行業分析師做季報前瞻，在“自下而上”的基礎上“自上而下”分析得出預判。
哪些行業分析師自下而上反饋的業績信息相對重要呢？這主要和行業屬性有關。如果把業績增速的變動分為週期來源（趨勢項）和非週期來源，兩類行業應該更多借助分析師的力量：首先是化學制品、醫藥生物、信息設備、食品飲料和房地產5等業績增速受非週期因素影響較大的行業；其次是餐飲旅遊、證券、服裝、化學原料、電力、化學纖維和農林牧漁等非週期性波動非常大的行業。
分部預測、自上而下結合自下而上
根據行業特性，把上市公司分為金融服務、石油石化、剔除石油石化的製造業和非金融服務業四大類，分別考察各類的盈利增速，再合成整體的盈利預測。
首先，製造業和宏觀經濟關係緊密，宏觀對工業增加值、PPI等數據的分析較多，為自上而下的盈利預測提供素材，月度公佈的工業企業利潤數據也是很好的校正指標。製造業中，石油石化雖也與宏觀相關，但會受到壟斷、特別收益金和國家補貼等影響，業績需單獨考慮，自上而下和自下而上結合。
其次，決定銀行業績的指標，如貸款增速、利率也是宏觀變量，因此也採取自上而下的預測方法。非金融的服務業，業績和宏觀經濟相關性較弱，有較強的公司特性（比如餐飲旅遊行業的公司其業績就和區域有很大關係，房地產的業績和結算時點有很大關係），主要採用自下而上的方法。
銀行的預測以自上而下為主
金融服務中，保險、證券的利潤佔比較少，容易受到“投資收益”的影響，難以自上而下把握，主要採用分析員的跟蹤和預測。銀行利潤佔比大，需要重點把握，以自上而下為主。目前，銀行的利潤主要來自息差收入，因此貸款規模、息差變動是影響銀行利潤的核心因素。從實證結果來，業績增速和息差變動更相關。
而淨息差與利率週期、存款活期化、銀行儀價能力相關。由於央行通常進行對稱式加息或者降息，並且活期存款利率不變，所以加息通常導致銀行淨息差上升，反之亦然。同理，當銀行定期存款活期化時，淨息差上升，反之下降。影響銀行淨息差的三個主要因素基本都和經濟週期及利率週期一致，因此可以重點觀察市場利率的變化來判斷淨息差走勢。
剔除石油石化的製造業是重點
首先，這部分公司眾多，佔全市場的77%。
其次，製造業對宏觀經濟的變動最敏感，服務業依附於製造業，對經濟的變動有一定滯後性，所以尋求盈利拐點，最重要的是把握剔除石油石化後的製造業盈利拐點。
最後，大量宏觀、中觀數據使製造業的盈利預期有很強的自上而下屬性。
收入增速看工業增加值和PPI
製造業的範圍和工業企業的範圍基本一致，因此製造業的需求等同工業增加值、價格參考PPI。根據PPI和工業增加值的簡單模擬可以把握製造業收入增速的變動趨勢。剔除石油石化後製造業的收入增速仍然和工業企業和PPI的關係密切，模型顯示，兩者相關度達到0.9以上。
毛利率以需求為核心，關注FAI、工業生產和CRB指數
毛利率是預測製造業業績增速變動的核心，一般而言，供應、需求和成本都會影響毛利率的變動。通常供應端的變化不大，所以我們著重考慮需求和成本。更關注需求還是更關注成本，關鍵看價格的變化主要是需求所致還是成本推動。如果需求端平穩、輸入性通脹導致價格上升，則成本對毛利率的擠壓會非常嚴重，03年以來這種情況很少，僅在08年上半年發生。
以工業增加值、固定資產投資代表宏觀需求，PPI代表價格，CRB代表成本因素，03年以來四個因素對毛利率變動的解釋能力達到0.6。
同時，要注意供給端的變化，一旦供給發生突變，供給將成為毛利率變動方向的主導因素，比如04、05年的很多製造業。此時，GDP拐點和業績拐點可能不一致，因為GDP只代表需求部分，不能體現供應的變化。
業績的跟蹤和修正
預測只是起點，修正才是重點。根據中觀行業數據、工業企業利潤數據來調整，再結合行業分析師自下而上補充和調研反饋的信息。
中觀行業數據本身是死的，數據背後的信息和邏輯是活的，因此對信息的解讀才是重要的。而對信息的解讀，需要對數據的歷史熟悉，還需要行業的背景經驗，需要和相關領域分析師仔細勾兌，對經濟各層面的變化有協調一致、符合邏輯的解讀。
工業企業數據和製造業有較好的匹配性，可以用來進行業績修正。工業企業數據每月公佈，相比上市公司的季報更高頻。03年以來，根據剔除石油石化以後的工業企業季度數據來判斷A股非石油石化製造業的季度數據，正確的概率可達66%。
業績增速拐點和GDP拐點會發生背離
由上分析，業績增速和GDP增速是兩個概念，從會計和數學上講，業績增速為收入增速和毛利率變化之和。但由於A股市場，週期品比重較大，業績增速拐點和GDP拐點比較吻合。
但由於業績增速涉及到毛利率變動，所以不能單純用收入（GDP）增速來解釋，當供應環節不出現重大變化時，兩者基本一致，一旦供應環節出現變化，兩者就可能背離。下面著重分析03年來的兩次背離情況。
05年的供給集中釋放導致業績和經濟背離。2000年到2004年，我國經歷了一波投資高速增長，固定資產投資增速逐年上升，一直到2004年，中央才嚴令調控，05年投資增速開始下滑，但產能集中釋放持續到2005年，導致2005年在需求企穩的狀況下，企業盈利能力及業績增速繼續下滑。
08年四季度—09年一季度，大規模去庫存導致的背離。2008年4季度經濟加速下滑，此時企業亦出現比較嚴重的去庫存，導致企業需求極度惡化、盈利能力大幅下滑。2009年1季度，經濟下滑減緩，此時產品價格開始企穩甚至反彈，帶動毛利率反彈，從而支撐業績反彈。經濟從迅速下滑到走緩的過程中，毛利率可能率先企穩，進而支撐業績增速先於經濟見底，2008年到2009年，GDP在09年1季度下滑到6.61%，是底部，但是業績底部在08年4季度。2011年到2012年的情形可能有些類似,只是幅度沒那麼大。
如果這個邏輯成立，那麼2012年GDP下滑最厲害的時候已經過去了，企業盈利增速可能已經企穩，如果股市是反應企業盈利的，股市最低點可能也已經過去了。
策略更看重“利”
策略應該著重把握盈利能力（毛利率）的變化。
首先，從研究分工看，量的增長取決於諸如工業增加值、GDP等宏觀變量，價則看PPT、CPI等變量。這些指標都是宏觀指標，主要由宏觀分析員來把握更為合適。而盈利增長的另一部分為毛利率的變化，由策略分析員把握更合適。
其次，上述兩個案例說明，因為供應和毛利率的因素，業績增速有時會和經濟波動相背離。而從股市投資角度看，盈利增速而非經濟增速才是最關鍵的。05年上半年經濟不差，但是毛利未穩，業績拐點尚未出現，所以股市也不好；08年12月，經濟尚未企穩，但是盈利能力和業績增速已率先企穩，所以股市反彈。
最後，從實際預測效果來看，把握“利”對於業績分析預測更重要。業績是盈利能力和收入的綜合，盈利能力的波動明顯大於收入增長的波動，說明盈利能力才是業績變化的核心因素。而且，銷售利潤率增長和利潤增長的相關係數達到0.99，顯著高於收入增速和利潤增長的相關性，因此把握“利”相對更重要。
未來，中國經濟增長面臨下臺階的風險，GDP的增速大概率還要下降，但是上市公司整體的業績增速未必下滑，因為盈利能力可能提升，所以估值未必會持續下滑。1999年以後，中國上市公司的盈利能力就在提升，美國和海外的案例或許也有啟發，這些是我們後續的研究方向。
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