市场上关于股市的分析框架可谓汗牛充栋，但万变不离其宗，往往都离不开对盈利和流动性的分析。一方面企业盈利是股价长期走势的“锚”，另一方面流动性则是A股中短期行情的催化剂。因此，本文也将从这两大因素入手，分别先对盈利周期和流动性周期进行刻画，观察不同时期的A股表现。本文是该系列的上篇，我们在下篇会将货币和盈利周期结合，构建“货币—盈利”周期二维分析框架，并以此为基础对2023年A股走势做出研判。
一、盈利周期
盈利是股价走势的核心驱动因素，只有把握住了企业盈利周期的位置和方向，才能为正确预测A股大势运行方向打下成功的奠基石。根据大家比较熟悉的DDM三因素模型，影响股市的变量有企业盈利、无风险利率和风险溢价，其中无风险利率和风险溢价作为分母端的组成部分，主要是从估值的角度来影响股价。因此，简单来看，对股价变动的分析可以拆分为对盈利变动和估值变动的分析。在此，我们将2005年-2022年期间上证指数的收益率根据盈利（EPS）和估值（PE）做了一个拆分，可以看出，这18年来上证指数累计上涨了143.9%，其中主要来自盈利的贡献，上证指数每股收益累计上涨192.9%。而市盈率反而下降了42.5%，从2005年初的21.5倍下降到了2022年末的12.3倍，对股价形成了显著拖累。与此同时，若我们将万得全A指数与其净利润增速走势进行对比，也可以发现，长期来看，两者走势相关性很高。以上证据均表明，企业盈利是决定股价长期走势的核心变量。
图1：2005-2022年上证指数收益率拆分（%）
（资料来源：Wind）
图2：万得全A指数与其净利润增速走势大致相同（%）
（资料来源：Wind）
毫无疑问的是，上市公司的盈利能力与宏观经济息息相关，当经济周期上行时，需求端相对旺盛，企业营业收入也相应提升，并进一步扩大生产；当经济下行时，需求回落带动企业盈利下降。历史来看，A股上市公司的盈利增速和我国名义GDP增速的拐点基本一致。但问题在于，无论是A股财报的净利润数据还是名义GDP数据都是每季度公布，时效性较差，对投资的指引作用也被削弱。因此，我们选择用既能够反映A股上市企业盈利走势，时效性又相对更高的工业企业利润增速来作为替代指标。
图3：A股净利润增速与名义GDP增速走势一致（%）
（资料来源：Wind）
从行业分类来看，工业企业行业和A股企业高度重合。根据统计局公布，目前工业企业利润行业分类标准执行国民经济行业分类标准（GB/T4754-2017）。而证监会对A股上市公司分类执行的是国民经济行业分类标准（GB/T4754-2011），仅仅是版本年份上的不同。可以看到，统计局公布的月度工业企业利润同比增速和全部A股净利润同比增速走势拟合度极高。根据回归方程结果，2010年以来的工业企业利润增速与万得全A净利润同比增速的相关系数高达82%，与万得全A剔除金融行业的净利润同比增速相关系数更是高达87%。
图4：工业企业利润增速和A股净利润增速走势拟合较好（%）
（资料来源：Wind）
即便有了相对高频的月度盈利数据，我们也无法直接利用它来判断接下来市场的走势，因为企业盈利数据的公布仍有1个月左右的时滞，当数据公布之时，该数据包含的信息就已经被市场预期到，并反映在了价格之中。因此，我们需要对工业企业利润数据进行预测，掌握未来一段时间企业盈利的变动趋势，从而对我们前瞻性地研判A股走势形成一定帮助。对于工业企业利润的预测，与A股DDM模型类似，同样可以拆分成三大因素。即工业企业利润=工业企业营业收入*利润率=产量*售价*利润率，其中我们用工业增加值来代表产量，工业生产者价格指数（PPI）来表示价格，从而得到工业企业利润=工业增加值*PPI*利润率，最终通过数学运算可以得出工业企业利润同比增速=工业增加值同比+PPI同比+利润率同比。
图5：工业企业利润增速三因素拆分（%）
（资料来源：Wind）
并且根据历史来看，工业企业利润率同比和PPI同比的变动趋势较为一致，这背后的逻辑是当PPI处于上行周期时，上游采矿业和中游原材料相关行业的产品价格得以提升，从而增厚相关企业的利润率。而我们的最终目的是想要通过预测企业盈利周期来预判A股的运行方向，绝对数值的偏差并不会对此造成影响，因此，我们在此可以暂时忽略掉利润率的影响，最终将企业盈利增速简化为工业增加值同比+PPI同比。
图6：PPI同比和工业企业利润率走势相似（%）
（资料来源：Wind）
为了验证该合成指标的有效性，一方面可以直接观察其与万得全A净利润同比的走势，历史来看两者走势拟合度较好。另一方面我们还可以做一个简单的测算，将2008年以来的工业增加值+PPI同比数据划分成上行周期和下行周期。理论上当该指标上行时，意味着企业盈利处于扩张周期，A股表现较佳；当该指标下行时，意味着企业盈利回落，A股承压。根据测算结果，发现实际结果与理论预期一致，当该盈利指标处于上行周期时，万得全A月均收益率为2.77%，下行周期时，万得全A平均收益率为-0.1%，若剔除掉2015年的极端上涨行情，下行周期的月均跌幅则扩大到了1.06%。
图7：工业增加值同比+PPI同比与A股净利润走势一致（%）
（资料来源：Wind）
图8：盈利指标历史测算（%）
（资料来源：Wind）
在该指标的未来预测上，由于工业增加值和PPI这两个子成分都在宏观分析师的重点预测范围内，我们可以直接利用其万得一致预测值来进行预测。并且考虑到PPI的波动显著大于工业增加值，因此PPI的走势是影响A股盈利节奏的最重要因素。从宏观分析师的一致预期来看，2023年PPI同比增速的低点将出现在二季度，后续虽呈现回升态势，但在国内地产周期偏弱运行以及海外库存去化的压制下，PPI全年上涨空间有限，中枢或在0%左右。
图9：全年A股盈利弱复苏（%）
（资料来源：Wind）
对应到今年A股盈利周期走势上，一季度在PPI下行的拖累下企业盈利依旧承压，二季度开始随着PPI拐点出现，企业盈利也将有所改善，但考虑到PPI全年回升幅度有限，今年A股盈利也大概率是小幅修复。叠加我国基本面复苏不确定性仍存，我们认为全年来看很难见到指数层面的大牛市，2023年A股或仍以结构性牛市为主。
二、货币周期
虽然盈利是股价长期走势的核心驱动因素，但我们也不能忽视流动性对中短期行情的扰动，因为流动性对股票估值的影响十分显著。在此，我们所说的流动性特指宏观流动性，表示货币供应量的多寡。通常来说，宏观流动性对资产价格的传导路径有两种，一是通过货币政策传导，从资金量的角度来影响资产价格。我国的货币市场流动性可以划分为三个层次，最顶层是直接受益于央行基础货币投放的银行体系，即银行间流动性，又称狭义流动性。第二个层级是商业银行可以通过贷款、一级市场购买企业债券等方式来进行信用派生，将金融体系内的流动性输送至居民、企业等实体部门，转变成实体经济流动性，也称广义流动性。最后，若实体经济的资金需求无法消耗掉资金供给，那么剩余的资金可能就会外溢至金融市场，并形成第三层级的金融市场流动性。因此，当市场处于流动性宽松时期，可用资金量大幅上升时，流入权益市场的资金将会推升股票价格。
图10：宏观流动性三大维度
（资料来源：Wind，Beta研究院整理）
二是通过盈利预期传导，当央行实施宽松的货币政策，其最终目的是增加实体部门的有效融资需求，从而刺激经济增长。在此阶段，市场也会预期未来企业盈利和经济基本面好转，从预期改善的角度推升股票价格。因此，宏观流动性的变化也是企业盈利增速的领先指标。然而，若是实体贷款需求低迷，类似2022年的情况，即使央行实施了宽松的货币政策，但流动性都淤积在银行和非银金融机构内部，那么企业盈利预期也不会得到提振，此时流动性宽松对权益市场的利好也就相对有限。综上所述，在三大流动性层级中，我们最应该关注的是广义流动性，只有资金真正地流向实体经济，才能切实改善企业的经营状况以及未来的盈利预期。
在此，我们选择M1同比增速来作为广义流动性的观察指标。不仅因为其与市场走势相关度较高，M1相较社融、M2等指标也更能体现实体经济的真实活力。一方面，社会融资规模中包含了政府债券、票据融资这类受政策和考核影响容易逆周期上行的分项，往往体现不出实体经济真实的融资需求。另一方面，从指标本身的定义来看，M1比M2能更好地衡量企业的经营预期。
在剔除掉量级比较小的分项后， M1（狭义货币）=M0+企业活期存款，M2（广义货币）=M1+居民储蓄存款+企业定期存款。当企业对经济前景悲观时，生产和投资的意愿较弱，通常会选择将存款定期化，定期存款的增速会大于活期存款，M1-M2剪刀差收敛。只有当企业对未来信心回暖，扩产意愿上升时，企业才会将定期存款和理财等资金转化为活期存款，此时M1增速会大于M2，两者剪刀差走扩。历史来看，M1-M2剪刀差的走势和A股估值相关性极佳。
图11：M1同比的拐点领先企业盈利周期
（资料来源：Wind）
图12：M1-M2剪刀差与A股估值正相关（%）
（资料来源：Wind）
为了更全面地衡量货币周期，我们在M1同比增速走势的基础上还考虑了央行降准、降息等具有信号意义的货币政策操作，并形成了最终的货币周期划分。相比之下，货币周期上行时A股的月均收益率为1.46%，明显胜于货币下行周期的-0.93%。
图13：流动性宽松时A股表现较好
（资料来源：Wind）
接下来，我们需要对未来一段时间货币周期的运行方向进行预测，基于前述对货币周期的定义，我们也需分成货币政策趋势和M1同比走势两部分来进行预测。货币政策方面，今年上层的定调依然十分积极，在去年12月召开的中央经济工作会议上，货币政策“精准有力”的表述比去年的“松紧适度”更能体现稳增长的决心。此后人民银行副行长刘国强将中央经济工作会议提出的货币政策要求概括为“总量要够、结构要准”。其中总量要够，指的是明年（2023年）货币政策的力度不能小于今年。“需要的话，还要进一步加力，除非经济增长和通货膨胀超出预期”。因此，2023年的货币政策大概率仍将延续稳健偏宽松的态势，在此背景下降准降息的操作预计也不会缺席。
在对M1走势的预测上，重点关注三个方面。一是货币政策总基调，通常来说银行间流动性传导至实体经济并最终转化为M1存在一定时滞，若我们用1年期Shibor利率作为观测银行间流动性的指标，可以看到2017年以来Shibor利率大约领先M1同比增速三个季度左右。考虑到2022年货币政策一直处于宽松态势，资金利率也长时间在低位运行，资金供给层面不构成M1同比增速回升的制约。
图14：银行间流动性领先实体流动性（%）
（资料来源：Wind）
二是要考虑居民的消费意愿，当居民消费意愿较强时，会将其储蓄转化为商品或服务消费，从而变成企业的活期存款并推动M1增速上行。目前来看，我国仍处于疫情防控措施优化的初期，虽然消费场景缺失和居民出行半径受限对消费的压制已经逐步消退，但居民收入和就业的稳定性仍未得到根本改善，居民消费意愿指数也处于历史较低水平，因此，短期内消费端难以对M1形成有力支撑。不过当下扩内需是我国最重要的战略目标，1月28日的国常会提出，要针对需求不足的突出矛盾，推动消费加快恢复成为经济主拉动力。随着各项扩内需、稳就业的政策不断出台，居民消费意愿和信心有望得到修复，叠加疫情期间居民也积累了天量的超额储蓄，我们预计2023年居民消费或将温和回升，节奏上预计前低后高。
图15：居民消费意愿与M1同比正相关（%）
（资料来源：Wind）
三是要考虑地产销售，当居民购房意愿上升，地产销售向好时，居民通过自有资金或贷款支付购房款，房地产企业活期存款增加。与此同时，居民的购房行为也会拉动家电、家具等地产后周期的消费，形成相关企业的活期存款，对M1增速形成支撑。从政策端来看，近期稳地产相关政策密集出台，1月13日央行召开2022年金融统计数据新闻发布会，涉及多项地产政策，包括央行在研究推出另外几项结构性工具、有关部门已起草《改善优质房企资产负债表计划行动方案》、完善“三线四档”部分参数设置等，预计未来会有更多积极政策陆续出台。不过考虑到政策见效需要一定时间，居民的预期一时间也难以扭转，我们预计地产销售最早可能也要在二季度触底回升，并且全年来看地产销售的反弹强度也十分有限。
图16：地产销售周期和M1周期高度重合（%）
（资料来源：Wind）
综上所述，2023年的货币周期面临货币政策延续宽松，但在居民消费和购房意愿的制约下短期内向上动能有限的局面。后续随着各项稳增长政策陆续落地，居民预期若能得以扭转，下半年实体流动性或显著改善。
通过对企业盈利周期和货币周期的整体分析，可以发现两者与A股市场表现均呈现正相关，也就是企业盈利上行或货币宽松时，A股往往表现较好。考虑到在盈利周期和流动性周期交叉的不同阶段，市场表现的差异也很大，我们将在下篇进一步构建“货币—盈利”周期分析框架并根据实证数据分析，探讨在不同阶段时A股的表现。