中观景气研究：多维增强的盈利预测框架——以周期行业为例

摘要

中信建投金融工程团队基于“产业景气—盈利预测—行业配置”的传导逻辑，以煤炭、钢铁、石油石化、基础化工、建材、有色金属6个周期行业为研究对象，用ROE、营收、净利、毛利的TTM同比作为景气度代理，构建行业景气分析框架。 指标经产业链定性梳理与R²、t检验定量动态筛选（每年4月、8月、10月末更新），对比DFM、Factor-Bridge、Factor-MIDAS三类即时预测模型，DFM表现最优，R²达76.53%、绝对方向准确率85.74%。 针对净利润预测偏弱引入分析师一致预期（有色金属行业增强模型较一致预期R²差值+49.08%、标准化MSE差值-110.16%），针对样本后期结构偏离引入滚动窗口短期模型（石油石化ROE预测R²提升18%）。 报告进一步尝试DeepSeek-V4-Flash大模型增强：特征工程衍生指标带来小幅增益，独立预测整体弱于线性模型，校正预测优于独立预测但仍未超越线性模型。 应用层面，16个景气因子中12个在超额指数择时取得正超额；选取6个因子等权合成、每月配置前两名行业的轮动策略，截至2026年5月年化收益15.12%、夏普0.67，较六行业等权基准年化超额7.12%。 2026年5月末煤炭4项景气指数呈“绝对水平偏低、边际趋势向上”特征，行业可能正处于筑底修复阶段。

主要观点

• 研究框架：不直接以市场收益为预测目标，而将盈利预测作为连接中观产业与行业指数的中间环节，覆盖煤炭、钢铁、石油石化、基础化工、建材、有色金属6个周期行业，以ROE、净利润、营收、毛利的TTM同比增速四类财务变量为景气度代理。

• 煤炭产业链梳理：动力煤在我国产量及需求占比超75%（下游需求中电力占56.08%、钢铁14.02%、建材9.52%、化工8.47%），炼焦煤占比超10%；自给率长期维持90%以上、煤价由国内供需决定；黄骅港2025年吞吐量占北方港口煤炭下水量约30%；据此构建123个行业中观及宏观指标的煤炭指标库。

• 指标定性定量协同筛选：以R²和t检验评价解释性，叠加数据频率、发布时效与序列长度惩罚项，每年4月、8月、10月末（一季报、中报、三季报披露截止后）重新评分筛选并更新模型，其余月份沿用最近一期结果。

• 三类模型对比DFM全面占优：DFM的R²为76.53%、标准化MSE 28.60%、绝对准确率85.74%、边际准确率69.03%，均优于Factor-Bridge（R² 57.31%）和Factor-MIDAS（R² 50.05%）；分行业看煤炭、建材、钢铁拟合较好，分指标看营收同比和毛利同比拟合较好、净利同比最弱。

• 净利预测偏弱主因非经常性损益、费用、税收、资产减值、投资收益及基数效应扰动；引入一致预期后净利预测改善，预期净利同比在钢铁和基础化工行业表现尤为优异，但增强模型在其余行业整体更佳（有色金属R²差值+49.08%、标准化MSE差值-110.16%，石油石化标准化MSE差值-33.35%）。

• 针对结构变化引入滚动窗口短期模型：当连续3个季度长期模型MSE均高于短期模型时引入短期模型并按历史MSE加权组合；以石油石化ROE为例，长期模型2023年后频繁偏离，引入短期模型后R²提升18%、边际方向准确率提升2%。

• 大模型特征工程带来小幅增益：煤炭行业构造46个衍生指标（如“秦皇岛港库存/30日日均吞吐”），各行业生成约30-60个；R²排名前10指标中衍生指标平均占2.26个、t统计前10平均占2.42个；加入后建材、煤炭、钢铁平均R²达88%-90%左右，石油石化85.12%，有色金属、基础化工分别为74.11%和77.98%，其中有色金属拟合优度提升2.36%。

• 大模型独立预测（DeepSeek-V4-Flash、温度参数设为0、时间匿名化防止未来信息泄露）整体弱于线性模型：R² 74.00%、标准化MSE 38.02%，较线性模型R²差值-9.91%、标准化MSE差值+20.40%；仅少数实验更优（有色金属营收预测R²较线性模型提高6.4%、基础化工ROE绝对/边际准确率分别提高4.4%和4.5%）。

• 大模型校正预测（将大模型定位为线性模型的纠偏模块，识别供给、库存、宏观等维度的背离信号）优于独立预测但仍劣于线性模型：R² 82.74%、标准化MSE 21.33%、绝对准确率90.46%，较线性模型仅绝对准确率小幅提升（差值+0.93%）；局部案例中化工毛利R²提升2.52%、钢铁营收绝对/边际准确率提升2.22%和6.82%。

• 景气指数构建与煤炭当前状态：营收、ROE、毛利景气指数用DFM模型，钢铁、基础化工净利景气指数直接取一致预期净利同比，其他行业净利指数为结合预期数据后的最佳模型；模型还可通过News分解解释预测调整，2026年5月末煤炭营收预测值为-6.76%、较4月末的-7.14%调整+0.38%；煤炭4项景气指数呈“绝对水平偏低、边际趋势向上”，可能处于筑底修复阶段但各指数仍在0以下。

• 单行业择时验证：围绕4类景气指数与绝对水平、季度变化（qoq）、月度变化（diff3）、稳健水平（mtv9）4类算子构建16个因子，其中6个因子在行业指数择时、12个因子在超额指数择时取得平均正超额；ROE_qoq因子行业指数择时平均超额年化收益2.91%（6个行业中4个正超额）、超额指数择时为2.36%。

论述逻辑

• 股价受估值、流动性与情绪多重扰动 → 引入盈利预测（ROE/营收/净利/毛利TTM同比）作为景气度与股价之间的中间变量 → 产业链定性梳理+R²/t检验定量筛选中观指标 → 构建DFM、Factor-Bridge、Factor-MIDAS三类即时预测模型对比，DFM在R²、MSE和方向准确率上全面占优 → 针对净利润预测偏弱引入分析师一致预期、针对样本后期结构偏离引入滚动窗口短期模型 → 进一步以大模型做特征工程、独立预测与校正预测增强（增量有限，未超越线性模型） → 基于盈利预测构建景气指数并衍生16个择时因子 → 绝对水平类因子截面区分能力较强 → 6因子等权合成、每月配置前两名行业，轮动策略实现年化15.12%收益与7.12%超额

关键展望

• 大模型作为线性模型的校正模块是更具应用潜力的方向，报告提出后续可在此基础上开展进一步优化校正机制的研究；特征工程与独立预测路径的增量提升较为有限。

• 截至2026年5月末截面，煤炭行业4项景气指数呈“绝对水平偏低、边际趋势向上”特征，可能正处于筑底修复阶段、未来具备进一步回升潜力，但各指数仍处0以下，后续修复的持续性和强度有待观察。

• 风险提示：所有数据结果基于历史统计，未来可能发生风格切换导致因子失效；模型运行存在随机性，历史区间选择、模型参数与计算资源均会影响结果；模型存在统计误差，不保证未来有效性，对投资不构成任何建议。报告未给出目标价、评级或明确的未来时间窗口预测。

推荐标的

• 报告为金融工程量化框架研究，未给出个股评级或目标价；策略层面覆盖煤炭、钢铁、石油石化、基础化工、建材、有色金属6个周期行业，每月等权配置综合景气因子排名前两位的行业，该组合截至2026年5月年化收益15.12%、夏普0.67、年化超额7.12%（基准为六行业等权，年化7.47%）。