今天，绝地反击的一天。
美盘那边，昨天跌到熔断，见证奇迹的时刻被朋友圈刷屏。昨晚和朋友小范围讨论，说心里话，当时还是比较恐惧的，不过，短暂的恐惧过后，很快也恢复了理智：一是，内地和中国香港市场，昨天已经释放过原油大跌带来的风险，今天很难跟着大跌；二是，只要手头拿着的是便宜货，就不用担心被砸穿；三是，投资这件事永远都是看长远，如果三年以后回看美股熔断，那点波动必然会被时间之手熨平。
暴跌之下，如何安抚内心？其实，无论原油怎么样，国际局势如何变化，千万不能在市场重大波动的时刻，自己的心态先炸了。越是这样的时候，越是考验投资修为的时刻。永远要记住一点：经营质量好的、合理估值和低估值的公司，自有穿越周期的力量。
美盘这次熔断，我们两方面的准备：一是按照之前宏观模型的信号，维持一半的对冲额度，一是等待市场砸出黄金坑，捡便宜货。今天看到美股那么多之前让人垂涎三尺、没机会研究的好公司，如今都开始回调，内心涌上来的其实并不是恐惧，而是振奋。这意味着，一点一点开始收集好货的时间窗口来了。
这几天我们团队重点在琢磨的案例，一是健康保险巨头CNC，一是数字房地产信托DLR。
内地市场，今天的反击在意料之内，行业轮动层面，也没有被这次意外冲击打乱。我们研究的重心仍然放在基建、汽车、保险方面。值得一提的是，化工方面最近看得较多，尤其大炼化领域，会是我们在基建之后的研究重点。
中国香港市场，重点依然是通信、保险、汽车，以及一部分教育公司。
行业逻辑一句话总结，基建研究的逻辑，是估值极度压缩；汽车研究的逻辑，是等下一步消费政策刺激；大炼化领域的研究逻辑，是2020年行业拐点、新项目释放业绩。
整体总结：这次美盘暴跌、原油下跌，虽然波动巨大，但对内地、中国香港市场的行业轮动，并未造成什么影响。它们已经走出了自己的逻辑。
好，市场的情况就总结到这里，接下来继续我们更为硬核的部分：建模。
今天我们财务建模的这家公司，投资建设了我国90%以上的摩天大楼（300米以上）、3/4重点机场、3/4卫星发射基地、1/3城市综合管廊、1/2核电站，每25个中国人中就有一人使用它建造的房子。
上海环球金融中心、北京中国尊、深圳平安金融中心、北京大兴机场、深圳国际机场、文昌卫星发射中心等国内标志性建筑背后都有它的身影。
不仅如此，近期应特殊情况要求，它在10天之内拔地而起一座1000张床位的医院，并容纳能2000 名医护人员的住宿，这就是著名的“火神山”。
这是什么速度？什么执行力？据美国网友说，如果要在肯塔基州Louisville 市建设一座医院，他们可能需要先用10年时间讨论通过，然后投资9.25亿美元建立一座104个床位的医院。
看到这里，想必你已经猜到，它，就是国内建筑施工领域的巨无：中国建筑。
不过，虽是巨无霸，走势表现并不怎么性感，上市以来，它的画风如下：一度从低位1.6元涨至2015年高位的7.81元，涨幅超388.13%，之后基本横盘。
图：股价图
但是，从投入资本回报来看，以2018年为例，其不剔除现金的ROIC为33.4%，秒杀水泥巨头海螺水泥（23.87%）、玻纤龙头中国巨石（10.39%），以及同行业的中铁铁建（6.37%）、中国中铁（4%）。
同时，它也获得众多机构投资者的青睐，截至2019年三季度，中金、中国香港中央结算、新加坡政府投资、易方达、博时基金等都在他的股东名单中。
看到这里，有几个值得深思的问题接踵而来：
1）作为国内建筑翘楚，它的收入都由什么驱动？该如何对其未来进行预测？
2）房建、基建两大块固定资产投资，关键的增长逻辑是什么，距离天花板还有多远？
3）从基本面来思考，其目前的估值区间到底应该在什么范围？究竟是贵了，还是便宜了？
对产业链上的相关公司，之前我们还研究过中国中铁、海螺水泥、万科A、格力电器、美的集团，购买优塾团队的“核心产品一：专业版报告库”，查询相关报告，以及部分重点案例Excel财务建模模型，深度思考产业逻辑。
另外，本案研究过程中，我们查阅了大量资料、财报、研报、新闻，整个研究过程历时很长、极为辛苦，如果大家看完后有收获，记得将本文翻到右下角，给我们点一个“在看”。送人玫瑰，手有余香；举手之劳，感激不尽。
本文坚决不做任何建议，
仅服务于产业研究需求、学术讨论需求
如为股市相关人士，或非财务专业人士
请务必自行取消对本号的关注
数据由以下机构提供支持，特此鸣谢
国内：Wind数据、东方财富Choice数据、理杏仁、企查查
海外：Capital IQ、Bloomberg、路透
如果大家有购买以上机构数据终端的需求，可和我们联系
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巨头，模式
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中国建筑，成立于2007年，2009年上市，控股股东是中国建筑集团，截至2019年三季报，其持股比例为56.29%。实控人是国资委。从机构持仓来看，易方达、博时基金、富国基金等机构在列。
图：机构持股
本案的业务主要包括三部分，房屋建筑工程、基础设施建设与投资、房地产开发与投资。2018年，这三项业务占收入的比重分别为60.39%、23.07%、15.35%，合计占比98.8%。
图：收入构成（单位：%）
和收入结构相对应，上述三项业务贡献了本案绝大部分毛利，2018年，房屋建筑工程、基础设施建设与投资、房地产开发与投资占毛利比重分别33.92%、16.34%、45.18%。注意，虽然建筑工程占收入比重超过50%，但贡献的毛利仅在1/3左右（毛利率6%左右），不及房地产开发与投资业务（毛利率30%左右）。
图：毛利构成（单位：%）
来看这门生意的赚钱能力：
2016年至2019年三季度，其营业收入分别为9597.65亿元、10541.07亿元、11993.25亿元、9735.99亿元；净利润分别为411.72亿元、466.49亿元、553.50亿元、440.54亿元；经营活动现金流净额分别为1070.48亿元、-434.57亿元、
103.11亿元、-1066.75亿元；毛利率分别为10.10%、10.49%、11.89%、10.43%；销售净利率分别为4.29%、4.43%、4.62%、4.52%。
近三年，收入复合增速为11.79%，净利润复合增速为15.95%，毛利率、净利率比较稳定，经营活动现金流波动较大，主要是因为应收款款、应付账款、存货等占用的营运资金存在波动。
从建筑行业产业链来看：
上游，主要是各类建材公司，包括钢材、水泥、玻璃等，比如宝钢股份、中国建材、海螺水泥等，毛利率分别在15%、30%、37%左右；
中游：主要是建筑施工企业，比如本案中国建筑、中国中铁等，毛利率分别在12%、10%左右；
下游：包括政府、房地产开发商等，比如万科、碧桂园等，毛利率分别在37%、27%左右。
由于建筑行业市场规模较大，本案上下游均比较分散，2018年，其前五大客户销售额占比1.9%，其中关联方销售额占全年销售额的比重为0.35%，前五大供应商采购额占比小于1%，无关联方采购。
以上的产业链情况和商业模式，形成了如下的报表结构：
从资产负债表上看——2018年，其总资产为18,618.40亿元，其中，占比较大的科目为存货（34%）、货币资金（17%）；负债总额为14,325.76亿元，主要有应付账款（34%）、长期借款（15%）、预收账款（12%）。
从利润表上看——2018年，其营业收入为11,993.25亿元，其中88.11%花在了成本上，1.95%花在了管理费用上，0.30%花在了销售费用上、研发费用占比0.6%、财务费用占比1.28%，剩下净利率4.62%。
再来看一组《并购优塾》整理的基础数据：
图：净利润现金流对比（单位：亿元）
图：现金流量表结构（单位：亿元）
图：ROE、ROIC（单位：%）
图：毛利率及净利率（单位：%）
图：年度营业收入、利润增速（单位：%）
图：季度营业收入、利润增速（单位：%）
图：存货、应收账款、固定资产周转率（单位：次）
图：capex对现金流拉动效应（单位：亿元（左））
图：带息债务对现金流拉动效应（单位：亿元（左））
图：营运资本拉动现金流（单位：亿元（左））
图：存货拉动现金流（单位：亿元（左））
图：资产结构
图：PB-股价 （单位：倍）
梳理到这里，如果对本案进行建模，一个核心的问题在于——收入预测该从哪里入手？
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历史，驱动
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从各项业务的历史增速来看，房建业务收入（占比超过60%）增速，与整体收入增速走势基本一致，是收入变动的主要驱动因素。
图：收入增速（单位：%）
其中:1）2010年总收入增速达到42.26%，房建业务收入为45.24%；2）2011年总收入增速达到30.35%，房建业务收入为38.63%；主要金融危机之后政策刺激房地产建设出现快速增长。
注意，考虑目前本案正在调整产业结构，目标为“532”即，房建、基建以及房地产开发占收入的比重分别为50%、30%、20%。因此，在收入预测中，这里按照三块业务，房建、基建、以及房地产开发，分别预测收入。
这三项业务的收入预测公式为：
房建新签合同额=上一年房建新签合同额*（1+房地产施工面积增速）*（1+房建市占率增速）*（1+工程造价增速）
基建新签合同额=上一年基建新签合同额*（1+基建投资增速）
房地产收入=上一年房地产营业收入*（1+销售面积增速）*（1+价格增速）
注意，上述房建、基建业务，从预测新签合同额开始，需要再根据合同期限（考虑基础设施、房屋建造的建设时间，假设为3年左右），将合同额分摊转化为预测期的收入。
先来看房建业务，应该如何预测？
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房建，长周期需求
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根据房建新签合同额公式：
房建新签合同额=上一年房建新签合同额*（1+房地产施工面积增速）*（1+房建市占率增速）*（1+工程造价增速）
其驱动，主要有三个——市占率、房地产施工面积以及工程造价。
先看房地产施工面积。
注意，短期来看房地产施工面积主要受下游新开工面积影响，根据测算，二者的相关系数为0.68，但由于新开工面积受房地产销售、企业土地储备、拿地速度以及管理层决策等因素的影响，较难准确预测，而从长周期来看，房地产施工面积一定等于房地产销售面积，因此这里我们从长周期来考虑，进入白银时代的房地产，销售面积空间有多大？
下游房地产的需求主要来自三方面：1）城镇化率提升带来的新增需求；2）收入水平提升带来的住房改善需求；3）住宅寿命到期带来的更新需求。我们分别来看。
首先是城镇化率提升需求，可以用以下公式来表示：
城镇化率提升需求=新增城镇人口*人均居住面积，
其中，新增城镇人口=全国总人口*城镇化率提升幅度。
根据公式，比较重要的因素共有两个：
1）城镇化率增速：
截至2019年底，以城镇常住人口计算的我国城镇化率为60.6%，距发达国家70%-80%的水平仍有一定差距，考虑我国人口密度和日本较为相似，这里对标日本同阶段情况——1955年日本城镇化率接近58.5%，1975年达到75%，复合增速为1.31%，即，假设预测期内我国城镇化率复合增速为1.31%。
我们用另一数据来判断该增速的合理性，根据联合国《世界人口展望2019》，预计到2030年中国常住人口城镇化率将达到70.6%。而按照上文假设增速测算出的2030年国内的城镇化率为69.93%，和联合国预测非常接近。
2）人均居住面积
该指标与国家统计局的“城镇人均住房建筑面积”接近，但是，统计局一般选择当地有房和有户籍的家庭，而对其他样本（包括流动性较大、居住空间较小的常住外来人口、无房户）缺少覆盖，这种抽样方法，高估了人均实际居住面积。因此，如果直接使用城镇人均住房建筑面积的话，可能会放大新增城镇常住人口首次置业的购房面积。
因此，这里我们参照中国社科院专家张延群的论文《24个大中城市人均住房面积及房价相对泡沫估算》中的结论，2005年/2012年实际人均居住面积占披露值的63%/68%，假定后期实际人均居住面积为统计值的70%。
另外，我们按2019年人口增速（0.33%）来计算预测期内每年的全国总人口，日本城镇化率和国内类似阶段的人口增速在1%左右。
说完城镇化率提升需求，再来看看改善性需求、更新需求等，应该如何预测？
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房建，改善性需求
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改善性需求，就是生活水平提高后，要住到面积更大的房子。预测公式为：改善性需求=新增人均居住面积*城镇常住人口。
对比国外情况来看，我国的改善性需求，空间还很大：
图：各国人均住房使用面积
注意，上图为人均住房使用面积，和上文的人均住房建筑面积统计口径不同，建筑面积一般要高于居民可以使用的住宅面积，考虑统计局披露口径为建筑面积，为了方便后续数据更新，我们在预测中使用上面经过调整的人均住房建筑面积。
通过对比可以发现，未来我国的改善性需求还很大——截至2018年我国人均使用面积在23.3平左右，远低于主要发达国家——美国（66.9）、德国（38.6）、法国（39.5）、以及日本（33.1）、韩国（28.2）。
这里我们假设后期改善性需求匀速发生，即，每年人均住房面积按一定增速增加。而在增速的假设上，我们谨慎假设到2028年国内人均住宅使用面积能够达到韩国水平，复合增速为1.99%。
再来看看更新替换需求， 该需求是考虑住宅寿命（70年左右）有限，寿命到期后，需要拆迁重建，预测公式为：拆迁需求=住房存量*房屋折旧率，折旧率为1/房屋住宅寿命（70年）
注意，该公式的隐含假设是假定房屋的替换，均匀发生在房屋寿命内。另外，考虑预测期内的住房为新建住房，并不存在更新需求，因此住房存量仅考虑2018年底的住房存量（276亿平）。
根据计算，各类购房需求预测值如下：
图：各类购房需求（单位：亿平方米）
注意，上面的预测，仅考虑住宅面积，而住宅占新开工面积的比例，一般在70%以上，我们假设预测期内住宅占新开工面积的比例为近十年平均值72.84%，根据此得出预测期内房地产销售面积如下：
图：房地产销售面积（单位：亿平方米）
从上图可以看出，白银时代的我国房地产，仍存在一定增长空间，但空间不及前期。
好，说完未来房建市场的长期空间，再来看看，本案的市占率应该如何预测？
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房建，市占率
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注意，我们以“每年新签合同额/全行业新签合同总额”来反映其市场占有率，本案的市占率有提升趋势，从2008年的6.6%上升到2018年的9.6%。
图：中建新签合同额占新签合同总额比例（单位：%）
那么，未来的市占率会如何变化？我们先从国内外历史数据来看。
从国外发展规律看，由于数据缺失，我们从1997年至2006年的集中度看，日本CR4从7.25%上升至16.48%，美国从4.24%上升至6.83%，英国2006年CR4为21.95%，整体集中度也在上升。原因主要是随着住房、建筑需求逐渐饱和，行业增速放缓，运营能力差的企业逐步被淘汰或者被兼并。1997～2002年，美国建筑承包商的数量从65.6万家减少到了44.8万家，但营业额从8585.60增加到12087.32亿美元。
回到国内，2011年至2019年一季度，六大建筑企业（中国中铁、中国铁建、中国建筑、中国交建、中国中冶、中国电建）的市场份额，从25%上升至35%，集中度提升态势明显。2019年前三季度，央企新签订单增速在10%左右，而民企新签订单增速下滑10%至15%。份额提升的逻辑主要是主要是建筑施工从投标、建设需要大量资金（单项目投资额在10亿元以上），而央企的融资能力（融资规模大、融资成本低）一般强于地方国企、民营企业。
未来，本案作为建筑行业中的央企，市占率还会上升，原因有：
1）人力成本上升加剧资金压力，建筑业属于劳动密集型，人力成本占总成本的比例在50%左右。但2015年，建筑业农民工数量已经开始减少——2018年较2014年下降约14%，劳动力减少导致人力成本上升，进而加大企业资金压力。
2）资质管理模式 ——我国对建筑资质实行分级分类别管理，对每一级别资质的承包范围（建筑高度、建筑面积）进行了限制，高级别资质可以覆盖低级别资质的范围，而本案拥有特级资质，可以承包的业务范围更广。
综上，我们认为在地产需求增速放缓的背景下，建筑行业竞争加剧，龙头的市占率会继续提升，其市占率提升幅度，我们分保守、乐观两个情景进行预测：
1）保守假设：未来本案市占率保持不变；
2）乐观假设，对标法国建筑龙头2007年至2016年的市占率提升幅度4.82%（从6%提升至10.82%），万喜集中度提升主要是金融危机之后优化战略，同时外延并购。
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造价，增长空间
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在房建销售面积预测结束，再看工程造价增速。工程造价主要由直接工程费（材料、人工、机械费）、间接费、计划利润和税金四部分。
图：工程造价增速（单位：%）
从上图可以看出，工程造价增速在2011年、2017年经历了两个高点，而这两个高点，均和原材料、人工成本有关：
1）2011年，造价增速达到13%，主要是前期在下游房地产、基建刺激下，水泥、钢材等主要原材料价格上升，以北京普通水泥42.5级袋装来看，2011年上涨幅度为10.5%，同时人工成本（以建筑业农民工平均工资来看）同比增长22%；
2）2017年，上游水泥、钢铁等行业受供给侧改革影响，产能被迫出清，导致原材料价格上涨，拉升工程造价。
考虑供给侧改革已步入后半段、房地产小周期弱化的影响，后期原材料、人工大幅变动的可能性不大。因此这里我们假设后期工程造价增速为2012年-2016年（没有周期、供给侧改革的大幅影响）同比增速平均值——2%。
到这里，房建新签合同额的驱动因素已经全部预测完毕，而从签订合同，到收入确认仍有一段时间，考虑其房建主要订单类型为楼宇商厦、住宅，工期一般在2-3年左右，这里谨慎假设本案新签合同额平均3年内转为收入，结转比例分别为25%、50%、25%，考虑部分订单年中产生，当年结转比例较低以及一般工期短于三年，期初、期末结转比例较低。
接下来，我们来看基建业务的收入情况，未来会如何？
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基建，投资增速
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基建的新签合同额预测公式为：基建新签合同额=上一年基建新签合同额*（1+基建投资增速）。
注意，在基建部分，我们保守选择剔除市占率提升带来的影响，原因是基建市场的主要参与者为央企（中铁、铁建、交建等），融资成本接近，本案的成本优势缺少数据支撑。
先来看基建投资增速。 基建投资，受需求（基建存量）以及供给(资金)两个方面的影响，需求影响长周期，供给决定短周期。这里我们先来看从长周期考虑，基建的空间到底还有多大？
我们曾在研究中国中铁时通过对比国内外现有基建水平，得出我国基建还未到顶的结论——国内人均铁路、人均公路数较美国、日本仍有差距，以人均铁路里程数为例，我国人均铁路里程数为0.05公里/千人，美国、日本分别为0.46公里/千人、0.13公里/千人，如果假设20年后达到日本水平（人口密度相似），那么年复合增速接近5%。
这里我们再从基建密度角度来看，上面结论是否成立：
1）基建密度（总量与国土面积的比值）低于世界平均——2017年我国公路密度为0.51公里/平方公里，世界平均水平为0.76公里/平方公里，2017年我国铁路密度为13.5米/平方公里，而世界平均水平为22.3米/平方公里。[1]
2）国内地区基础设施水平不均衡——东部地区铁公路密度要高于中西部地区，山东、河南等地公路密度超过1.5公里/平方公里，而新疆、青海等地不到0.3公里/平方公里；东部地区基建质量（高速公路占比，高铁及轨道交通覆盖率）也同样高于其余地区，比如高铁主要覆盖东部地区。
图：高铁途径班次
出于环保考虑，相较于公路，国内优先发展铁路，这里假设20年铁路密度能够达到美国水平（国土面积相似，40米/平方公里），而公路密度能够达到世界平均水平（0.76公里/平方公里）则年复合增速分别为5.58%、2.01%。
可以看出，即便是不从人均角度考虑，国内的基建仍能保持一定增速。从国外发展规律看，建筑业随GDP增长，2010年至2018年美国建筑业增加值占GDP的比重从3.4%上升至4.1%，欧盟占比约为5%，国内在6.5%左右。考虑基建对经济的拉动作用，长周期来看基建投资增速会与GDP增速保持同步。
注意，上述长周期的结论，建立在基建投资不受资金影响的前提下，而从短周期考虑，资金投放水平的高低可能导致基建增速高于或低于中枢（GDP增速）。在众多因素交织下，2020年基建投资增速提高的预期不断升温，但有一个问题，值得我们思考：
以现有资金来源来看，基建增速究竟能达到什么水平？
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基建，短周期
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我们从两个角度来判断短周期基建投资水平，一是为了达到国内GDP增速目标，所需要的基建投资，二是资金水平所能够支撑的基建投资。
首先是所需基建投资。主要的计算步骤如下：
1） 假定固定资产投资占GDP的比例和2019年保持一致（55.66%）、2020年实际GDP增速为5%，计算出2020年固定资产投资完成额；
2） 假定2020年固定资产投资完成额中，房地产开发投资增速为实际GDP增速5%（考虑在前期拿地放缓下后期投资速度会有所减慢），而制造业投资、其他投资的增速保持2019年水平不变，根据增速计算出相应投资额，使用步骤一中的固定资产投资完成额减去上述三项投资，得出实际GDP增速为5%的假设下，
所需新增基建投资为14,406.74亿元，基建投资增速为7.91%。
再来看资金水平能够支撑的新增基建投资。
基建投资的资金来源主要包括以下几类：1）国内预算资金；2）国内贷款；3）自筹资金；4）其他资金；5）利用外资（占比0.26%），其中，自筹资金占比较高，在60%左右，远高于预算内资金（18%左右）、国内贷款（15%左右）等其他资金来源，因此，这里重点从自筹资金来看后期基建资金的投放水平。
图：基建资金来源分布
自筹资金主要包括：政府性基金支出（专项债、土地出让金）、城投债、PPP、非标等资金等；根据我们的判断，自筹资金中，专项债是撬动基建的主要杠杆，原因主要是其他资金来源增量有限：
1）隐性负债——自2017年金融去杠杆以来，对非标、城投债等的限制加大，从目前政策导向看，仍未有放松迹象；
2）土地财政收入——地产政策难以放松，导致地方政府土地财政收入难有大幅提高。
而对比上述两类资金的缩减，近年来专项债的新增额度每年均在增加，2017年-2019年新增专项债额度分别为0.8亿元、1.35亿元、2.15亿元。
考虑2020年的重要性（十三五规划收官之年、需全面建设小康社会），加之新冠对经济影响较大，这里假设2020年新增专项债额度增至3万亿元
，通过我们的计算，专项债能够撬动的新增基建投资额为15705亿元，略高于为达到5%的GDP目标所需的基建投资额14406.74亿元。
但注意，在计算专项债能够撬动的基建投资额中，我们的假设偏乐观，因为专项债的使用有限制（比如用作资本金的部分占专项债的比例仅可为20%左右），这样就导致我们计算的撬动的基建投资额偏大；而在计算所需投资额时，由于仅假设GDP增速为5%，导致计算结果偏小。也就是说，受资金限制，我们不应对基建投资的拉动作用过分乐观。
具体到预测上，这里谨慎假设2020年基建投资增速为，根据GDP增速目标测算出的增速——7.91%，而考虑基建周期一般在4年左右、新一轮周期从2019年开始，因此这里假设到2022年基建增速降至GDP水平。
和房建业务一致，这里谨慎假设本案新签合同额平均3年内转为收入，结转比例分别为30%、40%、30%，注意结转比例相较于房建业务较为平均，原因是基建工期一般长于房建，结转比例越平均，隐含的工期就越长。
到这里，房建、基建业务已经全部预测完毕，还剩一块房地产开发业务，应该如何预测？
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房地产开发
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房地产开发业务的收入预测公式为：
房地产收入=上一年营业收入*（1+销售面积增速）*（1+价格增速）。
本案的房地产开发业务主要通过中海地产、中海宏洋、中建地产三个子公司运营，其中中海地产为主要房地产开发平台，业务主覆盖一二线城市。考虑该业务在整体业务中占比较低（20%），并非收入主要驱动力，这里简单预测收入增速：
1）销售面积增速：根据参考上文房建业务的逻辑，城镇化、改善性需求等会拉动销售面积的持续增长，因此面积增速假设与房建业务面积增速一致；
2）价格增速，考虑目前房地产政策（控制房价）依旧未松动、中建存货集中在一二线城市，这里谨慎假设预测期内价格增速为CPI增速3%。
注意，短期来看，2016年-2017年本案的拿地速度、土地储备增速较快，在土储支撑下，营业收入增速大概率会高于上述预测。但考虑其地产业务的策略为“慎拿地、高周转、保资金”、2019年拿地放缓，预计长期收入增速仍会回归行业增速。
图：新增土地储备、土地储备面积增速（单位：%）
此外，根据我们的测算，本案的营业收入增速滞后其销售面积（额）增速1-2年，2018年、2019年销售额增速分别为31%、28%，按照滞后时间，2019年-2021年本案的营业收入大概率同样可以保持较高增速。
但由于营业收入的确认时点存在较大调节空间，我们难以准确预测，这里谨慎假设2019年-2021年，营业收入为2019年上半年房地产开发业务收入增速——17.2%，2022年开始逐渐下降，2024年回归至上文房建行业施工面积预测增速。
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交叉，印证
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研究到这里，本案的主要几大业务收入预测已经完毕，其2019年至2021年的收入预测增速分别为
12.68%、8.24%、5.92%。不过，仅仅用一种方法来预判增速，可参考性较差。这里，我们再结合其他方法交叉验证：
1）季报反推法——上市以来，中国建筑三季报收入占全年收入的比重较为稳定，均值为69.77%。2019年三季度，其收入为9735.99亿元，倒推出其全年的收入为：2019年收入=9735.99÷69.77%=13955.34亿元，同比增长16.36%。
图：季报/年报（单位：左：亿元、右：%）
2）内生增速——其公式为：内生增速=ROE×（1-分红率），其历史平均分红率约为13.05%， ROE为17.02%，得到其内生增速为14.8%；
3）历史增速——近三年，中国建筑的年复合增速为11.79%；
4）机构预测——根据wind 180天内13家机构给出一致性预测，2019年至2021年收入增速分别为13.45%、10.68%、8.99%。
华创证券观点——预测三年增速分别为11%、10%、9.5%，前期订单基数较低，加上现在房地产和基建均有复苏趋势，订单将强势增长；
天风证券观点——预测三年增速分别为15%、8.91%、9.99%，2020年上半年专项债对于基建支持力度加大、逆周期调节需求依然存在的情况下，其基建订单增速有望提升，地产行业集中度提升趋势或在中期内持续存在，地产销售业务同样有望维持稳健增长。
国盛证券观点——预测三年增速分别为13.6%、9.4%、8.2%，房建发力，基建回暖，驱动订单加速；2019年地产销售持续强劲，中海地产超额完成目标。
大家的预期，整体差异不大。
至此，收入测算逻辑已经完成，不过，还有其他更重要的事需要解决——本案每年需要往外花多少钱？钱都花在哪里？
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成本，费用
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先看成本项。本案历史毛利率在8%至10%之间，波动不大。
与同行相比，本案与上海建工、中国铁建处于中等水平，低于中国交建（13%左右），主要是因为交建的疏浚业务、基建设计等业务毛利率较高，约为15%、20%。国内建筑企业普遍高于国外建筑企业，一部分源于中美会计准则对于成本、费用的归纳方式存在一定差异；一部分是国外人力成本较高。
图：毛利率对比（单位：%）
但注意，本案中国建筑的各业务之间的毛利率差异较大，因此我们分别预测：
图：各业务毛利率（单位：%）
从上图来看，我们可以发现几点：
1）基建建设与投资、房屋建筑工程业务的毛利率分别在10%、8%左右，整体较为稳定；
2）房地产开发整体呈现下滑趋势（40%→25%），但近三年有所上升（25%→35%），主要是营业成本下降；
3）设计勘探毛利率逐年下滑（30%→10%），主要由于人工成本增加所致。
2019年前三季度，房建业务实现毛利率5.5%，基础设施业务实现毛利率7.9%，房地产业务实现毛利率32%，勘探设计业务实现毛利率17.3%。波动均在合理范围内，差异不大。
综上，《并购优塾》合理假设：
1）房屋建筑工程的毛利率保持近五年平均值，6.78%；
2）基建业务毛利率为近三年平均值，7.9%；
3）房地产开发业务的毛利率为近三年平均值，30.27%；
4）鉴于勘探业务收入、其他业务收入占比较小，我们假设预测期内按其两者综合毛利率五年平均值，21.55%。
接下来，我们再看本案的销售费用和管理费用情况。
1）销售费用率——中国建筑的销售费用率极小，主要为广告费及业务宣传费、业务费等。近五年的比例在0.26%至0.33%之间。2019年三季度，其销售费用率为0.3%。相较同行的销售费用率，其销售费用率处于较低水平。
综上，《并购优塾》假设销售费用（剔除折旧摊销）/收入的比例保持2018年水平不变，为0.3%。
图：销售费用率对比（单位：%）
2）管理费用率——管理费用中主要为职工薪酬。近五年以来，本案的管理费用率保持在1.85%至1.95%之间。2019年三季度，其管理费用率为1.92%，与同行相比，也处于较低水平。上海建工2018年大幅下降，主要是因为研发费用重分类，并且车辆使用费、修理费、保险费下降所致。
因此，我们预测其管理费用率（剔除折旧摊销）按保持2018年水平不变，为1.86%。
图：管理费用率对比（单位：%）
到这里，利润表已经基本构建完毕，但还有一个重要科目未能预测，就是折旧摊销。而要预判折旧摊销，必须现弄清楚一件事——本案的资本支出，情况到底如何？
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资本支出，花钱
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本案的资本支出主要为房屋建筑物以及机器设备。其中，房屋建筑物的预计使用寿命为8年至35年，机器设备的预计使用寿命为5年至14年，预计净残值率为0%至5%。
历史上，其资本性支出占收入的比例在1.5%至2%左右，其中2010年、2011年较高，达到4%，主要是因为BT、BOT项目投资支出增加。
资本支出对现金流的拉动效应呈上升趋势，2017年由于房地产开发成本（存货）增加，导致经营活动现金流为负，拉动效应大幅下挫。
图：CAPEX情况
本案固定资产占总资产的比例在1%至3%之间，在建工程也在1%以下，并不是重资产型公司。因此，固定资产涵盖在建工程，我们简化预测：
1）资本支出/主营业务收入按历史五年水平均值，为1.17%；
2）折旧分为已存固定资产折旧和新增固定资产折旧，新增固定资产折旧按直线法折旧，折旧年限为35年，折旧率2.71%，残值率为5%；已存固定资产折旧每年按折旧率2.71%递减。
3）无形资产购建/营业收入的比例，保持历史五年平均值，为0.1%，无形资产摊销/期初无形资产保持历史五年均值，为4.09%；
4）新增长期待摊费用/营业收入为近五年均值，0.02%；长期待摊费用摊销/期初长期待摊费用为近五年均值，46.7%。
研究至此，资本支出、折旧摊销预测完毕。我们再来看自由现金流的另一大变量——本案的营运资本，以及在产业链上的话语权，到底是怎么样的？
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营运资本，话语权
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营运资本情况，我们分别来看：
1）对下游话语权——主要看应收款项、预收账款。
本案下游主要是为政府、房地产开发商等，上市以来，本案的应收账款占收入的比重在12%至16%之间。
与同行相比，其应收账款周转率处于较高水平，仅次于福路公司（客户分散在石油、天然气业，化工、石化业等多个行业，且提供个性化服务，话语权较强），与上海建工不相上下。
图：应收账款周转率对比
综上，《并购优塾》假设应收款项水平维持近五年水平均值15.03%；本案预收款项包括已结算未完工工程项目、预收工程款、预售房产款等，占比近三年有所增长（18.78%至22.25%），因此按历史三年均值19.6%。
2）对上游话语权——主要看应付账款、预付账款。其中，应付账款包括应付工程及房地产开发款、购货款、劳务款等。
上市以来，它的应付账款占成本的比例从30%左右上升至45%左右，说明其对上游的话语权不断增强。同行中，除上海建工应付账款周转率较高之外，其他几家差异不大。
因此，我们预测应付账款占成本的比例为历史较高水平49.2%。
图：应付账款周转率对比
3）营运效率——主要看存货。中国建筑的存货主要为在建工程项目，其中以房地产开发成本、已完工未结算工程项目为主。
上市以来，由于房地产开发成本的增长，导致存货逐年增长，占成本的比例从25.6%上升至60%左右。
对比同行来看，存货周转率水平也处于较低水平，而中国交建较高是因为原包含在存货科目中的已完工未结算作为合同资产单项列报，存货减少，导致存货周转率提升。
因此，我们假设存货占成本的比例取历史较高水平60.53%。
图：存货周转率对比
以上，关于建模的大多数假设都已完成，我们进入报告极为重要的部分——建模，到底如何测算？
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基本面，总结
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在进行建模之前，我们先总结一下本案的基本面：
1）未来增长空间——长期来看，房建方面，对标国外，城镇化率、消费升级带来的需求空间仍较大；基建方面， 从铁路、公路密度等数据看，尚未达到天花板，未来20年预计能维持年化5%的增长。
2） 增长驱动——房建方面，主要看市占率的提升；基建方面受政策影响较大，近期重点看专项债撬动。
3） 回报——2016年至2018年，本案剔除现金的ROIC分别为31.2%、31.7%、33.4%。在基建产业链，维持在第一梯队的数据。
4） 护城河——房建、基建一般都是大型工程，对资金、技术、管理、资质等都要求很高，一般建筑企业难以承担大规模基建项目。
5） 竞争格局——建筑行业集中度不断提高，主要建筑企业均为央企，比如本案、中铁等，截至2019年三季度，八大央企新签订单占建筑行业新签订单总额比例达32.61%。
6） 风险点——受政策影响较大；下游地方监管层话语权较强，经营活动现金流波动较大；订单合约减少等风险。
研究到这里，建模的几个主要变量已经明确。在假设搞定之后，其实建模计算就是水到渠成的过程。以上所有的一切，都是为了进行建模的表格测算………………
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请查阅：科技版建模案例库
以及：专业版建模案例库，
建模部分，样图如下
以XX电力为例，经配平后的BS表预测样图：
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在专业版、科技版建模案例库中，我们将沿着上述思路，解决几个重大问题。只有这些问题思考清楚，才能彻底看懂上述行业，形成逻辑闭环。很多人以为仅仅依靠产业逻辑分析，就能在市场横行——但其实，如果不把财务建模、财务风险两大因素搞清楚，仍将可能面临巨大灾难：
1）在本案建模过程中，我们对比了大量的可比案例，得出的数据区间大家有何不同，其中是否有值得思考的点？国内巨头和国外巨头之间，是否有差异？
2）综合相对法、绝对法，得出的数据区间，是否符合逻辑？其中的差异因素，又在什么地方？如果进行敏感性分析，WACC和增速对数据的影响有多大？
3）本案，是产业链上极为重要的一家——在本案建模测算过程中，不同方法的选择之下有何差别？到底应该怎样将所有数据因子串联起来，形成逻辑的闭环？
4）经过前期的变动之后，很多人可能心里都很慌张，夜不能寐——那么，本案的建模数据，到底在什么样的区间，到底是贵了，还是便宜了？
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除了这个案例，
你还必须学习这些......
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这个案例的研究已经告一段落，然而——市场风险变幻莫测，唯有稳健的人才能夜夜安枕。
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