宏观及策略研究：2025年12月PMI数据点评 - **核心观点：2025年12月制造业景气时隔8个月重返扩张区间，主要得益于外贸环境缓和带来的不确定性降低，同时非制造业受建筑业拉动也重回扩张，预计2026年1月制造业景气有望延续扩张态势** [2][3][4] - **制造业PMI回升至50.1%，产需两端双双改善**：12月制造业采购经理指数回升至50.1%，重回扩张区间[2]；生产指数回升1.7个百分点至51.7%，新订单指数回升1.6个百分点至50.8%，为下半年首次重返扩张区间[3] - **外贸环境趋稳，进出口收缩步伐放缓**：新出口订单指数回升1.4个百分点至49.0%，收缩步伐显著放缓；进口指数延续收缩，外贸环境趋稳的积极影响持续显现[3] - **价格指数显示企业经营压力尚存**：出厂价格指数收缩步伐继续放缓，但原材料购进价格指数继续扩张[3] - **企业库存延续去化，景气回升由大型企业开启**：原材料和产成品整体延续去库态势；大型、中型企业制造业PMI分别回升1.5和0.9个百分点至50.8%和49.8%，小型企业则回落0.5个百分点至48.6%，显示新一轮需求扩张或从大型企业端开启[3] - **非制造业商务活动指数回升至50.2%**：12月非制造业商务活动指数回升0.7个百分点至50.2%，重回扩张区间[4]；其中建筑业商务活动指数受南方气温偏高和节前赶工影响，显著回升3.2个百分点至52.8%；服务业商务活动指数小幅回升0.2个百分点至49.7%，仍位于收缩区间[4] - **综合PMI产出指数回升至50.7%**：12月综合PMI产出指数较前月回升1.0个百分点至50.7%，重归扩张区间[4] 宏观及策略研究：美联储资产负债表专题 - **核心观点：美联储资产负债表是理解美元流动性的基础，其历史变动可分为四个阶段，2008年后的量化宽松使其结构发生巨变，资产配置含义显示缩表对美债影响更为确定，而对美股影响不明确** [6][7][8] - **美联储资产负债表通过三种操作影响流动性**：主要通过常规公开市场操作、非常规性量化宽松、准备金管理购买三类操作向金融市场或实体经济注入流动性[6]；公开市场操作和准备金管理购买针对短期国债以补充银行准备金，量化宽松则通过购买长期资产压低长期利率[7] - **资产负债表历史变动分为四个阶段**：第一阶段（1914-1940年）受金本位制影响；第二阶段（1941-2007年）经历二战融资、获得政策独立性及“大缓和”时期的精细调控；第三阶段（2008-2019年）全球金融危机后开启量化宽松，资产负债表结构巨变；第四阶段（2020年至今）疫情后扩张加速，资产购买被赋予多重目标[7] - **资产配置含义：缩表对美债影响更确定**：统计发现，缩表对美债收益率的影响比扩表更为确定和显著；扩表对美债收益率下降的影响集中在政策宣布后的30个交易日内；缩表对于美元指数的影响偏向短期；不论是扩表还是缩表对于美股涨跌的指向均不明确[8] 金融工程研究：公司治理对股价影响专题 - **核心观点：公司治理是企业核心竞争力的重要组成部分，通过股东行为、债务管理、营运资金管理、诉讼与合规、ESG得分及披露透明度六大维度影响股价，治理完善的企业更易获得估值溢价** [9][10][11] - **公司治理通过正向与负向传导链条影响股价**：治理完善赋能企业运营质量提升、优化市场盈利预期，最终推动股价提升；治理缺陷会引发企业风险升高，加剧股价承压[9]；披露透明度的提高有助于缓解信息不对称，提振投资信心，从而赋能估值与资金[9] - **构建六大维度分析框架影响股价定价**：股东行为与债务管理决定企业资本运作的合理性与风险水平；营运资金管理彰显资金配置效能；诉讼与合规反映治理合规底线；ESG得分与披露透明度则聚焦信息对称与可持续发展价值；六大维度通过信号传递、风险定价、价值赋能机制，共同决定股价的稳定性与长期增长潜力[10][11] - **未来研究将围绕四个方向深化探索**：聚焦多指标协同效应检验；开展基于企业产权、行业、板块的异质性场景研究；深化通过盈利质量、现金流稳定性等中介变量影响股价的传导机制研究；优化量化研究设计，结合机器学习构建治理指标评价体系[11]

量化因子与构建方式 1. **因子名称**：大股东增减持行为[16] * **因子构建思路**：大股东的增减持行为被视为传递企业内在价值信号的重要方式，通过信号传递机制影响股价[16] * **因子具体构建过程**：通过监测上市公司大股东（通常指持股5%以上的股东）的股份变动情况来构建。具体为计算特定时间窗口内（如月度、季度）大股东净增持或净减持的股份数量或金额。净增持通常被视为积极信号，净减持被视为消极信号[16] 2. **因子名称**：股票质押行为[16] * **因子构建思路**：高比例的股票质押可能传递大股东资金链紧张、控制权稳定性不足的负面信号，并通过风险传导机制压制股价[16] * **因子具体构建过程**：通常构建两个指标：1) 公司整体质押比例，即公司累计质押股份总数占总股本的比例；2) 控股股东质押比例，即控股股东累计质押股份数占其持股总数的比例。报告指出，当第一大股东质押率超过50%或公司整体质押比例过高时，风险显著[16] 3. **因子名称**：管理层薪酬对利润的敏感度[20] * **因子构建思路**：该指标衡量管理层薪酬与企业盈利的挂钩程度，反映激励约束机制的有效性，通过利益绑定机制影响股价[20] * **因子具体构建过程**：通常计算管理层薪酬（如高管团队总薪酬或CEO薪酬）的年度变化率与公司净利润年度变化率之间的相关性或弹性系数。一个合理的敏感度区间表明激励有效，过高或过低都可能带来负面影响[20] 4. **因子名称**：资产负债率[22] * **因子构建思路**：衡量企业整体债务负担与长期偿债风险的核心指标，通过杠杆效应与风险信号传递影响股价，存在显著的区间效应[22] * **因子具体构建过程**：计算公式为： $$资产负债率 = \frac{负债总额}{资产总额} \times 100\%$$ 负债总额和资产总额均取自企业资产负债表。适度的资产负债率可能发挥财务杠杆正向作用，过高或过低均可能对股价产生负面影响[22][23] 5. **因子名称**：有息负债率[26] * **因子构建思路**：聚焦衡量需支付固定利息的债务占比，反映债务结构合理性，是债务治理结构优化的关键指标[26] * **因子具体构建过程**：计算公式为： $$有息负债率 = \frac{有息负债总额}{负债总额} \times 100\%$$ 有息负债通常包括短期借款、长期借款、应付债券、一年内到期的非流动负债（有息部分）等。较低的有息负债率表明债务结构健康，过高则可能带来现金流压力[26] 6. **因子名称**：流动比率[28] * **因子构建思路**：反映企业短期偿债能力，是衡量债务治理中短期流动性管控水平的关键指标[28] * **因子具体构建过程**：计算公式为： $$流动比率 = \frac{流动资产}{流动负债}$$ 流动资产和流动负债均取自企业资产负债表。该比率维持在合理区间表明短期偿债能力充足，过低则预示流动性风险，过高可能反映资金运用效率低下[28] 7. **因子名称**：现金流量利息保障倍数[31] * **因子构建思路**：反映企业经营现金流对利息支出的覆盖能力，是衡量债务治理中盈利与偿债匹配度的核心量化指标，比传统利息保障倍数更能真实反映偿债能力[31] * **因子具体构建过程**：计算公式为： $$现金流量利息保障倍数 = \frac{经营活动产生的现金流量净额}{利息支出}$$ 经营活动产生的现金流量净额取自现金流量表，利息支出通常取自利润表中的财务费用明细或附注。倍数较高表明偿债安全性高，倍数小于1则违约风险极高[31] 8. **因子名称**：应收账款周转率[33] * **因子构建思路**：反映企业应收账款的回收效率与管理水平，是衡量营运资金流动性的关键指标，通过现金流稳定性与坏账风险传导影响股价[33] * **因子具体构建过程**：计算公式为： $$应收账款周转率 = \frac{营业收入}{应收账款平均余额}$$ 营业收入取自利润表，应收账款平均余额通常为期初与期末应收账款余额的平均值。处于行业合理区间表明回款管理高效，过低则表明资金占用严重、坏账风险高[33] 9. **因子名称**：存货周转率[34] * **因子构建思路**：反映企业存货的变现效率与库存管理水平，直接关系到企业资金占用与盈利质量，通过盈利稳定性与流动性风险影响股价[34] * **因子具体构建过程**：计算公式为： $$存货周转率 = \frac{营业成本}{存货平均余额}$$ 营业成本取自利润表，存货平均余额通常为期初与期末存货余额的平均值。合理的周转率表明供应链管理高效，过低则表明存货积压、资金沉淀[34] 10. **因子名称**：营运资金周转率[35] * **因子构建思路**：反映企业营运资金的整体使用效率，是衡量营运资金管理综合水平的核心指标，通过整体资金效能传导影响股价[35] * **因子具体构建过程**：计算公式为： $$营运资金周转率 = \frac{营业收入}{营运资金平均余额}$$ 其中，营运资金 = 流动资产 - 流动负债。该比率较高且稳定表明营运资金使用效率高，过低则表明资金循环不畅、使用效率低下[35] 11. **因子名称**：现金周转率[36] * **因子构建思路**：反映企业现金及现金等价物的使用效率，聚焦衡量现金资产的流动性与增值能力，直接影响企业现金流安全与资金增值水平[36] * **因子具体构建过程**：计算公式为： $$现金周转率 = \frac{营业收入}{现金及现金等价物平均余额}$$ 现金及现金等价物平均余额通常取自资产负债表相关项目的期初与期末平均值。处于合理区间表明现金配置高效，过高可能流动性安全边际不足，过低则资金闲置[36][37] 12. **因子名称**：区间违规处罚次数[39] * **因子构建思路**：反映企业合规治理水平，直接体现公司治理中内控机制、信息披露机制的执行有效性，通过负面信号传递与风险溢价调整影响股价[39] * **因子具体构建过程**：在特定时间区间内（如过去一年），统计上市公司受到监管机构（如证监会、交易所）公开处罚的次数。次数为0表明合规水平高，次数较多则传递强烈的治理负面信号[39] 13. **因子名称**：区间诉讼次数[40] * **因子构建思路**：反映企业经营活动的法律风险与不确定性，间接体现公司治理中风险防控机制的完善程度，通过经营不确定性传导、现金流压力预警影响股价[40] * **因子具体构建过程**：在特定时间区间内，统计上市公司涉及的重大诉讼、仲裁案件次数（通常可通过公司公告、年报或数据库获取）。次数较少表明经营稳定性高，次数较多则显著提升经营不确定性和风险[40] 14. **因子名称**：ESG环境管理得分[42] * **因子构建思路**：衡量企业在生产经营过程中对生态环境的影响与保护力度，是ESG表现的基础维度，良好的表现能规避政策风险、获取资源支持并增强股价抗风险能力[42] * **因子具体构建过程**：采用第三方ESG评级机构（如同花顺、华证等）提供的环境维度评分。得分越高，表明企业在绿色生产、污染控制、清洁能源使用、碳中和等方面的实践越好[42] 15. **因子名称**：ESG社会管理得分[46] * **因子构建思路**：聚焦企业对员工、客户、供应商、社区等利益相关者的责任履行，良好的表现能够构建“声誉资本”，减少负面冲击，增强投资者信心[46] * **因子具体构建过程**：采用第三方ESG评级机构提供的社会维度评分。得分越高，表明企业在员工权益、产品安全、供应链管理、社区关系等方面的表现越佳[46] 16. **因子名称**：ESG治理管理得分[47] * **因子构建思路**：ESG框架下的公司治理维度，强调治理的全面性与可持续性，核心目标是降低代理成本、提升治理效率，并保障环境与社会责任的有效履行[47] * **因子具体构建过程**：采用第三方ESG评级机构提供的治理维度评分。得分越高，表明企业在股权结构、董事会独立性、信息披露、反舞弊与合规体系等方面越完善[47] 17. **因子名称**：上市公司信息披露评价[50] * **因子构建思路**：是对企业年度信息披露真实性、准确性、完整性、及时性与合规性的综合评级，是衡量披露质量的核心量化指标，通过信号传递与风险定价机制显著影响股价[50] * **因子具体构建过程**：直接采用证券交易所（如沪深交易所）每年对上市公司信息披露工作进行的考核评级结果，通常分为A（优秀）、B（良好）、C（合格）、D（不合格）等等级。评级为A是积极的信号[50][52] 18. **因子名称**：公司是否披露ESG报告[54] * **因子构建思路**：是衡量企业可持续发展信息披露水平的关键指标，披露行为通过降噪、信心赋能与长期价值绑定机制影响股票价格[54] * **因子具体构建过程**：构建一个二元虚拟变量，如果公司在特定报告期内（如上一个会计年度）发布了独立的ESG报告或社会责任报告，则取值为1，否则为0。披露ESG报告被视为传递可持续发展积极信号的行为[54] 因子的回测效果 *注：本报告主要进行理论框架构建和传导逻辑分析，未提供各因子的具体回测指标（如IC值、IR、多空收益等）的数值结果。报告仅在个别处提及了部分现象的统计或示例性数据，列举如下：* 1. **信息披露评价因子**：报告引用数据指出，2023-2024年度信息披露评价为A的沪市公司，在评价区间内股价上涨超15%[52] 2. **ESG报告披露因子**：报告指出，2024年度披露ESG报告的公司数量为2700家，未披露的有2655家[54] 3. **股票质押因子**：报告通过图表展示了累计质押数量占总股本比例、控股股东累计质押数量占持股比例的公司数量分布情况，但未给出与股价相关的具体测试数值[19] 4. **债务与营运资金类因子**：报告通过图表展示了资产负债率、有息负债率、流动比率等指标的区间分布情况，但未给出其与股价关系的具体测试数值[25][27][30]

美联储资产负债表结构与历史 - 美联储资产负债表通过“双边记账”影响金融体系，扩表操作分为常规公开市场操作、量化宽松和准备金管理购买三类[1] - 截至2025年12月24日，美联储总资产为6.63万亿美元，其中证券持有占比94.70%，美国国债（4.23万亿美元）和抵押贷款支持证券（2.05万亿美元）是核心资产[12] - 负债端主要由银行准备金（2.98万亿美元，占44.94%）、流通中货币（2.44万亿美元，占36.77%）和美国财政部一般账户（8015.37亿美元，占12.09%）构成[12][13] - 美联储资产负债表历史可分为四个阶段：模式探索（1914-1940）、制度确立（1941-2007）、突破常规（2008-2019）和灵活应对（2020至今）[2][18] 近期政策操作与规模变动 - 2025年10月，美联储宣布结束量化紧缩（QT），12月启动准备金管理购买（RMP）以管理银行准备金水平[10][36] - 为应对新冠疫情，美联储在2020年启动“无限QE”，资产负债表规模从约4万亿美元迅速扩张至近9万亿美元[34][35] - 为应对高通胀，美联储于2022年6月启动量化紧缩，初期每月缩减950亿美元资产，资产负债表规模从8.4万亿美元降至约6.1万亿美元[36] 资产配置影响与市场含义 - 统计显示，缩表对美债收益率的影响比扩表更确定显著，两次缩表周期开始后120个交易日，10年期和2年期美债收益率平均分别上行66个基点和133个基点[3][38] - 扩表对美债收益率下降的影响集中在政策宣布后的30个交易日，随后减弱[3][38] - 缩表对美元指数的影响偏向短期，政策公布后30个交易日内平均升值幅度为3.9%[3][38] - 无论是扩表还是缩表，对美股（标普500指数）涨跌的指向均不明确，需结合宏观经济基本面分析[3][38]

总体PMI数据 - 2025年12月制造业采购经理指数(PMI)为50.1%，时隔8个月重回扩张区间[2] - 2025年12月非制造业商务活动指数为50.2%，重回扩张区间[2] - 2025年12月综合PMI产出指数为50.7%，较前月回升1.0个百分点[2][3] 制造业PMI细分数据 - 制造业生产指数回升1.7个百分点至51.7%[2] - 制造业新订单指数回升1.6个百分点至50.8%，为下半年首次重返扩张区间[2] - 新出口订单指数回升1.4个百分点至49.0%，收缩步伐显著放缓[2] - 大型企业制造业PMI回升1.5个百分点至50.8%，中型企业回升0.9个百分点至49.8%，小型企业回落0.5个百分点至48.6%[2] 非制造业PMI细分数据 - 建筑业商务活动指数回升3.2个百分点至52.8%[3] - 服务业商务活动指数小幅回升0.2个百分点至49.7%，仍位于收缩区间[3] 核心观点与驱动因素 - 制造业景气回升主要源于外贸环境缓和窗口期带来的不确定性降低[2] - 非制造业景气回升主要受建筑业拉动，与南方气温偏高和两节临近赶工有关[3] - 新一轮需求扩张或已从大型制造业企业开启，未来将向中、小型企业传导[2] 风险提示 - 存在增量政策部署不及预期的风险[3] - 全球贸易保护主义升温下，外部环境仍面临不确定性风险[3]

宏观及策略研究 - 报告核心观点：2026年A股行情的业绩支撑将主要来自价格端的有效支撑而非量的超预期增长[3] - 2025年10月、11月PPI价格已连续两月环比转正，若此态势持续，2026年PPI同比降幅将逐步收窄并有望转正，从而支撑工业企业效益和上市公司总体盈利水平[3] - 2025年对价格产生最大支持的政策是“反内卷”政策，自2025年7月1日中央财经委会议后，伴随重点行业产能治理，部分上游品种价格逐步企稳上涨，政策基调在“十五五”规划建议和2025年12月中央经济工作会议中得到延续，预示政策效果将在2026年持续显现[4] - 外部环境对2026年PPI回升总体积极，2026年是美国中期选举关键年，特朗普政府可能通过影响美联储人事来推动降息步伐，其降息幅度可能高于现有市场预期，成为全球定价大宗商品（如有色金属）价格上行的动力[5] - 2025年中央经济工作会议首次提出“把促进经济稳定增长、物价合理回升作为货币政策的重要考量”，标志着相关工作升级为以中央定调、央行落实的更高层级统筹部署[5] 固定收益研究 - **债券ETF专题核心观点**：债券ETF的升水/贴水（价格与净值偏离）会影响其成分券的“量价”，影响机制与市场环境、ETF类型及成分券特性相关[6][7] - 债券ETF升贴水影响机制：以贴水为例，债市调整时，投资者一级市场赎回（实物申赎需变现债券，现金申赎迫使管理人卖券）和二级市场卖出ETF会加剧净值下跌和价格贴水，但同时套利行为（低价买入ETF、赎回份额、卖出债券）会在一定程度上修复贴水[7] - 债券ETF升贴水特征：地方债ETF在2022-2023年持续深度贴水；信用类ETF在2022年9月至2023年4月深度贴水，2025年下半年小幅贴水，2024年和2025年二季度小幅升水；深度贴水阶段底层资产流动性受限，导致贴水持续且无法快速收敛[8] - 2025年以来，债券ETF升贴水率与换手率、份额及净值变动的相关性减弱，主因2025年债券ETF大幅扩容，市场认可度提升，换手率和份额显著增加，在二季度债市走强和ETF升水阶段尤为明显[8] - 升贴水对成分券量价影响：城投指数成分券出现反直觉现象——升水时成分券更活跃，贴水时非成分券更活跃且信用利差走扩；而沪、深做市指数成分券表现符合理论，ETF推出及价格偏离有效激活了其成分券交易活跃度并强化价格发现功能[8] - 投资启示：贴水阶段择券需先判断是全局性持续贴水还是局部性贴水，前者建议待贴水连续收窄后再参与，后者可关注一二级市场套利机会及成分券与非成分券定价偏离带来的超跌个券机会[9] - 当前信用债市场流动性不足是主要制约，机构大规模调仓冲击成本高，价格发现功能不足，市场调整时债券ETF集中赎回易放大流动性压力，因此债券ETF发展方向应致力于提升市场效率并在市场调整时提供一定保护[9] - **信用债周报核心观点**：本期（12月22日至12月28日）信用债成交规模继续增长，信用利差出现分化，绝对收益角度供给不足和旺盛配置需求将推动信用债延续修复行情，长远看收益率仍在下行通道[10][12] - 一级市场：本期交易商协会发行指导利率分化，高等级多数下行，中低等级多数上行，整体变化幅度为-3 BP至2 BP；信用债发行规模环比下降，净融资额环比减少[10][12] - 二级市场：本期信用债成交金额环比增长；收益率多数下行；信用利差方面，中短期票据、企业债、城投债信用利差有所分化，1年期、7年期多数走阔，3年期、5年期多数收窄[12] - 多数品种利差处于历史低位，但短端分位数略有上升；全面走熊的条件不充分，逢调整增配思路可行，但目前多数品种配置性价比不高，追高需谨慎[12] - 配置策略：票息策略可适度乐观，交易思路保持乐观，择券重点为盯住利率债变化趋势并关注个券票息价值；相对收益角度，各期限信用利差压缩空间不足但单边回调概率不大，7Y-3Y期限利差升至历史中位后长债价值提升，可结合资金特性通过信用下沉及拉长久期实现票息策略[12] - 房地产债：中央和地方持续优化房地产政策，推动市场止跌回稳，随着企稳信号出现，风险偏好较高资金可考虑提前布局，重点发掘新增融资和销售回暖表现突出的企业；配置重点为历史估值稳定的业绩优异央企、国企及含强力担保的优质民企债券[13][14] - 城投债：在统筹发展和安全原则下违约可能性很低，仍可作为信用债重点配置品种；在融资平台改革转型背景下，可关注“实体类”平台转型机会；配置策略可优先考虑中短端信用下沉，交易策略可选择中高等级拉久期[15] 金融工程研究 - 报告核心观点：使用滤波技术（HP滤波和傅里叶变换）从宏观因子中提取周期波动成分，可更清晰观察经济周期阶段，从而预测市场走向并指导资产配置，验证了美林时钟和货币信用等周期模型的有效性[16] - 研究方法：选取代表经济增速（PMI同比增速、工业增加值同比、企业利润同比）、利率（1年期国债收益率同比差值）、通胀（PPI同比）和货币供给量（M1同比、M2同比、社会融资规模同比）的宏观因子，使用HP滤波和傅里叶变换进行滤波分析[16] - 方法比较：HP滤波可直观分解趋势与周期，但存在端点偏差且无法识别不同频率周期；傅里叶变换适合分析历史数据整体周期结构，但假设周期结构恒定，短期拟合度可能受影响；实践中结合使用，以傅里叶变换挖掘历史规律，以HP滤波观察短期趋势变化[17] - 周期发现：傅里叶变换结果显示，所考察的宏观因子均存在38-44个月之间的核心周期，初步验证了市场中可能存在3–4年的中周期规律[17] - 择时效果：提取HP滤波处理后的宏观因子上升和下降周期进行指数择时和股债轮动择时，2006年以来，M1同比、国债收益率同比差值、社会融资规模同比、PMI同比增速、PPI同比等因子择时效果显著，股指择时年化超额收益在1.43%-3.16%之间，股债择时年化超额收益在4.84%-9.91%之间[17] - 模型验证：使用HP滤波处理后的宏观因子验证常见周期模型，美林时钟模型年化收益11.71%，年化超额收益5.82%，夏普比率1.037，月度胜率56.49%；货币信用模型年化收益9.93%，年化超额收益4.04%，夏普比率0.589，月度胜率56.90%；货币信用模型2006年以来年化收益略逊于美林时钟，但2020年以来超额收益稳定性更优[18] 行业研究（金属） - **行业情况与价格走势判断**： - 钢铁：淡季深入，需求改善空间不大，库存压力或累积，宏观氛围偏暖下短期钢价或震荡运行[19] - 铜：高铜价下需求一般，年末供应收缩，基本面对铜价驱动弱，短期继续上行动力不足[21] - 铝：氧化铝供应过剩局面未改，进口矿供给充足；电解铝供给平稳、需求偏淡，短期价格或震荡偏弱[21] - 黄金：地缘政治风险频发叠加资金博弈，短期金价波动或加大[21] - 锂：锂盐供应偏紧，但需关注正极环节龙头企业2026年1月停产检修对短期需求的干扰，短期碳酸锂价格上涨或受阻[21] - 稀土：年末下游备货需求将释放，需关注金属磁材厂实际订单，若需求释放顺利，短期价格或得到支撑[21] - **投资策略与标的**： - 钢铁：行业稳增长政策实施及竞争格局改善预期下，未来盈利水平或提升，船舶用钢、建筑用钢、“设备更新”和“低碳转型”领域需求有望提振，建议关注工厂设备先进、在高附加值领域（如船舶钢）产品领先、环保水平领先的相关标的[21] - 铜：供给端，受自由港印尼Grasberg矿和刚果（金）卡莫阿-卡库拉铜矿事故影响，全球2026年铜矿供应预期进一步收紧，为铜价提供底部支撑；国内铜冶炼加工端“反内卷”预期有望改善行业格局；需求端，铜是电力电网、新能源汽车、AI服务器重要原材料，全球主要经济体进入降息周期背景下需求有望提振；看好行业景气度，建议关注铜矿资源保障强、环保水平领先、生产规模优势的相关标的[22] - 铝：电解铝企业因氧化铝价格低位利润表现较好；国内电解铝产能限制严格，供给刚性较强，需求有望受新能源汽车和高压电网带动；氧化铝行业“反内卷”政策有望改善供给格局，提升盈利水平；看好行业景气度，建议关注资源保障强、环保水平领先、生产规模优势的相关标的[22] - 黄金：短期受美国经济数据、美联储降息预期和地缘政治局势影响；长期看，央行购金、美元地位弱化、“逆全球化”趋势将持续提升黄金吸引力，建议关注相关板块[22] - 稀土：我国稀土出口管制升级，战略地位提升，行业上市公司估值或重估；我国在资源、冶炼、磁材环节领先，人形机器人和新能源等领域发展提供新需求动能；持续看好稀土资源战略价值和行业未来发展，建议关注相关板块[23] - 钴：中长期看，刚果（金）占全球钴原料产量比例大，其2026-2027年钴出口配额未增长，未来全球钴供给将受约束；需求受新能源汽车和消费电子带动，钴供需有望维持偏紧状态，建议关注相关板块[23] - 报告维持对钢铁行业的“看好”评级、对有色金属行业的“看好”评级，维持对洛阳钼业、中金黄金、华友钴业、紫金矿业、中国铝业的“增持”评级[23]

量化模型与构建方式 1. 滤波方法（数据处理模型） 1. **模型名称**：HP滤波 (Hodrick-Prescott Filter)[10] * **模型构建思路**：将宏观经济时间序列分解为长期趋势成分和中期周期成分，以剔除长期趋势和短期噪声，提取周期波动[3][9]。 * **模型具体构建过程**：通过求解一个最小化问题来得到趋势成分。具体公式为： $$\operatorname*{min}\left\{\sum_{t=1}^{T}(y_{t}-g_{t})^{2}+\lambda\sum_{t=2}^{T-1}[(g_{t+1}-g_{t})-(g_{t}-g_{t-1})]^{2}\right\}$$ 其中，\(y_{t}\)为原始序列数据，\(g_{t}\)为待求解的趋势成分，\(\lambda\)为平滑参数，\(\lambda\)越大，趋势线越平滑[10]。在应用中，首先使用较大的\(\lambda\)去除长期趋势得到周期成分，再使用较小的\(\lambda\)过滤噪声，得到用于分析的中周期序列[10]。 * **模型评价**：可以直观地将时间序列分解为趋势和周期成分，符合经典宏观经济分析框架，但存在较严重的端点偏差问题，且无法识别不同频率的周期[3][42]。 2. **模型名称**：傅里叶变换[25] * **模型构建思路**：将时间序列数据分解为一系列不同频率、振幅和相位的正弦函数的叠加，以识别数据中存在的主要周期性规律[25][26]。 * **模型具体构建过程**：对时间序列进行傅里叶变换，公式为： $$F(f)=\int_{-\infty}^{\infty}f(x)e^{-i2\pi f(x)}\,\mathrm{d}x$$ 由于宏观经济数据通常非平稳，在应用傅里叶变换前，先使用HP滤波去除长周期趋势项，得到平稳序列，再进行变换以提取主要周期并拟合周期序列[26]。 * **模型评价**：适合分析历史数据的整体周期结构，尤其适用于探究经济周期的历史规律，但其假设周期结构在时间上恒定，短期内拟合度可能受到影响[3][42]。 3. **模型名称**：混合滤波[42] * **模型构建思路**：结合HP滤波和傅里叶变换两种方法的优点，以挖掘数据的周期性规律并观察短期趋势变化[3][42]。 * **模型具体构建过程**：将HP滤波与傅里叶变换叠加使用。实践中，使用傅里叶变换挖掘宏观数据的周期性规律，同时使用HP滤波观察因子短期上升或下降的趋势变化[42]。叠加使用后得到的序列既具有一定外推性，又保留了HP滤波在周期拟合上的灵活性[42]。 * **模型评价**：结合了两种方法的优势，所得序列兼具周期规律性和趋势观察的灵活性[42]。 2. 资产配置模型 1. **模型名称**：美林时钟模型[68] * **模型构建思路**：依据经济增长（以PMI同比增速代表）和通货膨胀（以PPI同比代表）两个核心指标的高低变化，将经济周期划分为四个阶段，并为每个阶段配置不同类别的大类资产[68][72]。 * **模型具体构建过程**：使用HP滤波处理后的PMI同比增速和PPI同比数据判断经济周期阶段，具体配置方案如下[68][72]： * 复苏期：PMI同比增速上行，PPI同比下行，配置60%股票、40%债券。 * 扩张期：PMI同比增速上行，PPI同比上行，配置60%商品、40%股票。 * 滞胀期：PMI同比增速下行，PPI同比上行，配置60%现金、40%商品。 * 衰退期：PMI同比增速下行，PPI同比下行，配置60%债券、40%现金。 * **模型评价**：是最著名的经济周期模型之一[68]。 2. **模型名称**：货币信用模型[76] * **模型构建思路**：作为美林时钟理论在中国市场的适应性改进，通过观察“货币”（以M2同比增速代表）和“信用”（以社会融资规模同比增速代表）两个核心驱动因素来指导大类资产配置[76]。 * **模型具体构建过程**：使用HP滤波处理后的M2同比和社会融资规模同比数据判断货币信用状态，具体配置方案如下[76]： * 宽货币宽信用：M2同比上行，社会融资规模同比上行，配置60%股票、40%商品。 * 紧货币宽信用：M2同比下行，社会融资规模同比上行，配置60%商品、40%股票。 * 紧货币紧信用：M2同比下行，社会融资规模同比下行，配置60%现金、40%债券。 * 宽货币紧信用：M2同比上行，社会融资规模同比下行，配置60%债券、40%股票。 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：M1同比[3][9] * **因子构建思路**：作为代表货币供给量的宏观经济因子[3][9]。 * **因子具体构建过程**：报告直接采用了M1的同比增速数据作为原始因子，并主要使用HP滤波进行处理以得到周期成分[3][9][10]。 2. **因子名称**：M2同比[3][9] * **因子构建思路**：作为代表货币供给量的宏观经济因子[3][9]。 * **因子具体构建过程**：报告直接采用了M2的同比增速数据作为原始因子，并主要使用HP滤波进行处理以得到周期成分[3][9][10]。 3. **因子名称**：社会融资规模同比[3][9] * **因子构建思路**：作为代表货币供给量的宏观经济因子[3][9]。 * **因子具体构建过程**：报告直接采用了社会融资规模的同比增速数据作为原始因子，并主要使用HP滤波进行处理以得到周期成分[3][9][10]。 4. **因子名称**：1年期国债收益率同比差值[3][9] * **因子构建思路**：作为代表利率的宏观经济因子[3][9]。 * **因子具体构建过程**：报告采用了1年期国债收益率的同比差值数据作为原始因子，并主要使用HP滤波进行处理以得到周期成分[3][9][10]。 5. **因子名称**：PMI同比增速[3][9] * **因子构建思路**：作为代表经济增速的宏观经济因子[3][9]。 * **因子具体构建过程**：报告采用了PMI的同比增速数据作为原始因子，并主要使用HP滤波进行处理以得到周期成分[3][9][10]。 6. **因子名称**：PPI同比[3][9] * **因子构建思路**：作为代表通胀的宏观经济因子[3][9]。 * **因子具体构建过程**：报告直接采用了PPI的同比数据作为原始因子，并主要使用HP滤波进行处理以得到周期成分[3][9][10]。 7. **因子名称**：工业增加值同比[3][9] * **因子构建思路**：作为代表经济增速的宏观经济因子[3][9]。 * **因子具体构建过程**：报告直接采用了工业增加值的同比数据作为原始因子，并主要使用HP滤波进行处理以得到周期成分[3][9][10]。 8. **因子名称**：企业利润同比[3][9] * **因子构建思路**：作为代表经济增速的宏观经济因子[3][9]。 * **因子具体构建过程**：报告直接采用了企业利润的同比数据作为原始因子，并主要使用HP滤波进行处理以得到周期成分[3][9][10]。 模型的回测效果 （以下回测结果均基于2006年以来的数据） 1. **美林时钟模型**，累计收益807.28%，年化收益11.71%，波动率11.30%，最大回撤17.10%，夏普比率1.037，信息比率0.681，胜率56.49%[70]。 2. **货币信用模型**，累计收益558.45%，年化收益9.93%，波动率16.84%，最大回撤56.02%，夏普比率0.589，信息比率0.362，胜率56.90%[79]。 因子的回测效果 （以下回测结果均基于2006年以来的数据，使用HP滤波处理后因子进行择时） 1. 单因子股指择时表现 （策略：因子上升周期持有中证全指，下降周期空仓） 1. **M1同比因子**，累计收益971.09%，年化收益12.64%，波动率24.85%，最大回撤69.42%，夏普比率0.509，信息比率0.339，胜率57.74%[58]。 2. **M2同比因子**，累计收益100.26%，年化收益3.55%，波动率22.51%，最大回撤69.42%，夏普比率0.158，信息比率-0.237，胜率48.95%[58]。 3. **国债收益率同比差值因子**，累计收益685.90%，年化收益10.91%，波动率18.43%，最大回撤27.47%，夏普比率0.592，信息比率0.265，胜率49.79%[58]。 4. **社会融资规模同比因子**，累计收益731.39%，年化收益11.22%，波动率24.77%，最大回撤69.42%，夏普比率0.453，信息比率0.249，胜率53.56%[58]。 5. **PMI同比增速因子**，累计收益1436.01%，年化收益14.70%，波动率21.07%，最大回撤42.44%，夏普比率0.698，信息比率0.513，胜率54.39%[58]。 6. **PPI同比因子**，累计收益919.17%，年化收益12.36%，波动率20.58%，最大回撤42.44%，夏普比率0.601，信息比率0.355，胜率52.72%[58]。 7. **工业增加值同比因子**，累计收益124.56%，年化收益4.15%，波动率16.52%，最大回撤39.35%，夏普比率0.251，信息比率-0.226，胜率46.86%[58]。 8. **企业利润同比因子**，累计收益522.94%，年化收益9.62%，波动率18.37%，最大回撤42.44%，夏普比率0.524，信息比率0.172，胜率51.46%[58]。 2. 单因子股债择时表现 （策略：因子上升周期持有中证全指，下降周期持有国债指数；对照组为60%债券+40%股票的固定比例组合） 1. **M1同比因子**，累计收益1297.47%，年化收益14.16%，波动率24.84%，最大回撤69.42%，夏普比率0.570，信息比率0.432，胜率60.25%[61]。 2. **M2同比因子**，累计收益174.96%，年化收益5.21%，波动率22.56%，最大回撤69.42%，夏普比率0.231，信息比率-0.129，胜率53.14%[61]。 3. **国债收益率同比差值因子**，累计收益1358.04%，年化收益14.40%，波动率18.43%，最大回撤27.47%，夏普比率0.781，信息比率0.508，胜率56.07%[61]。 4. **社会融资规模同比因子**，累计收益1110.38%，年化收益13.34%，波动率24.76%，最大回撤69.42%，夏普比率0.539，信息比率0.381，胜率59.00%[61]。 5. **PMI同比增速因子**，累计收益2226.26%，年化收益17.12%，波动率21.07%，最大回撤42.44%，夏普比率0.813，信息比率0.669，胜率57.74%[61]。 6. **PPI同比因子**，累计收益1637.78%，年化收益15.41%，波动率20.59%，最大回撤42.44%，夏普比率0.749，信息比率0.558，胜率58.58%[61]。 7. **工业增加值同比因子**，累计收益274.27%，年化收益6.85%，波动率16.65%，最大回撤36.37%，夏普比率0.411，信息比率-0.026，胜率51.05%[61]。 8. **企业利润同比因子**，累计收益864.21%，年化收益12.05%，波动率18.39%，最大回撤42.44%，夏普比率0.655，信息比率0.340，胜率53.56%[61]。

行业投资评级 - 维持对钢铁行业的“看好”评级 [5][73] - 维持对有色金属行业的“看好”评级 [5][73] - 维持对洛阳钼业（603993）、中金黄金（600489）、华友钴业（603799）、紫金矿业（601899）、中国铝业（601600）的“增持”评级 [2][5][75] 核心观点 - 情绪扰动叠加资金博弈，部分金属品种价格短期波动或加大 [2] - 钢铁行业稳增长政策逐步实施，行业竞争格局改善预期下后续盈利水平或得到提升 [3][72] - 有色金属行业整体景气度看好，各子行业供需格局与政策导向提供结构性机会 [5][72] 行业要闻总结 - 2025年1-11月，全国规模以上工业企业实现利润总额66268.6亿元，同比增长0.1% [14] - 乘联会表示，2026年年初的国内新能源锂电池需求将环比四季度大幅下降，电池生产企业预计将减产 [14] - 2026年1月家用空调、冰箱、洗衣机排产合计3453万台，较去年同期生产实绩增长6% [14] - 五矿资源博茨瓦纳Khoemacau铜矿扩建项目获批，计划将年产能提升至13万吨铜，总资本支出预计约9亿美元 [14] - 国务院国资委及国家发改委发文，强调国有企业要带头抵制“内卷式”竞争，并鼓励大型氧化铝、铜冶炼骨干企业实施兼并重组 [14][15] - 商务部回应稀土磁体出口限制，表示中方始终致力于维护全球产供链安全稳定，积极促进、便利合规贸易 [15] 行业数据总结 钢铁 - **需求**：12月26日上海终端线螺采购量1.79万吨，环比下降7.25%，同比增长23.45% [17] - **供给**：12月26日五大品种钢产量为796.82万吨，环比下降0.14%，同比下降5.54% [20] - **产能利用率**：12月26日全国样本钢厂高炉产能利用率为84.94%，环比增加0.01个百分点；电炉产能利用率为52.92%，环比减少0.33个百分点 [22] - **库存**：12月26日钢材社库+厂库合计为1257.60万吨，环比下降2.73%，同比增长12.07% [24][25] - **原料价格**：12月26日青岛港61.5%PB粉矿价797.00元/湿吨，环比增长0.25%；京唐港山西主焦煤含税价1700.00元/吨，环比持平 [27][29] - **钢材价格**：12月26日普钢综合价格指数3439.15元/吨，环比下降0.28% [31][32] 铜 - **加工费**：12月26日中国铜冶炼厂粗炼费/精炼费分别为-44.70美元/干吨、-4.47美分/磅 [37] - **价格与库存**：12月26日长江有色铜现货价9.80万元/吨，环比增长5.79%；SHFE铜库存5.86万吨，环比增长28.22% [38] 铝 - **价格与库存**：12月26日长江有色铝现货价2.20万元/吨，环比增长0.92%；SHFE铝库存7.71万吨，环比增长1.14% [42] - **原料价格**：12月26日氧化铝全国均价2697.00元/吨，环比下降2.21%；预焙阳极华东平均价7016.50元/吨，环比持平 [42] 贵金属 - **价格**：12月26日COMEX黄金收盘价4562.00美元/盎司，环比增长4.42%；SHFE黄金收盘价1016.30元/克，环比增长3.71% [47] - **白银价格**：12月26日COMEX白银收盘价79.68美元/盎司，环比增长18.22%；SHFE白银收盘价18308.00元/千克，环比增长19.07% [47] 新能源金属 - **锂**：12月26日国产电池级碳酸锂价格12.10万元/吨，环比增长19.21%；电池级氢氧化锂价格9.60万元/吨，环比增长11.89%；锂精矿进口均价1410.00美元/吨，环比增长6.82% [51] - **钴**：12月26日上海金属网1钴价格43.50万元/吨，环比增长3.94%；硫酸钴均价9.40万元/吨，环比增长2.06% [53] - **镍**：12月26日长江现货硫酸镍均价2.96万元/吨，环比增长0.68%；镍铁均价905.00元/镍点，环比增长1.69% [57] 稀土及小金属 - **稀土价格**：12月26日轻稀土氧化镨钕价格59.30万元/吨，环比增长3.31%；重稀土氧化镝、氧化铽价格分别为133.00万元/吨、602.00万元/吨，环比分别下降1.48%、0.91% [60][61] - **小金属价格**：12月26日钨精矿价46.00万元/吨，环比增长7.23%；APT价67.50万元/吨，环比增长6.30%；1镁锭价1.59万元/吨，环比增长0.32% [63][64] 公司重要公告总结 - **藏格矿业**：公布2026年度生产经营计划，子公司藏格钾肥计划生产氯化钾100万吨，藏格锂业计划生产碳酸锂11000吨；参股公司西藏巨龙铜业预计铜精矿产量30-31万吨，公司享有权益产量约9.23-9.54万吨 [65] - **西藏矿业**：公开挂牌转让控股子公司白银扎布耶锂业100%股权项目，因未征集到意向受让方已撤牌 [65] - **南山铝业**：以自有资金500万元出资设立全资子公司海南南山铝业有限公司 [65] 行情回顾总结 - **板块表现**：12月22日至12月29日，申万钢铁指数增长2.31%，申万有色金属指数增长3.95%，同期上证综指增长1.22%，沪深300指数增长0.60% [68] - **个股表现**：钢铁板块中，抚顺特钢受商业航天概念催化涨幅居前；有色金属板块中，有研粉材受3D打印概念催化涨幅居前 [69][70] - **估值水平**：截至12月29日，钢铁行业市盈率为64.33倍，相对沪深300估值溢价率为378.24%；有色金属行业市盈率为29.29倍，相对沪深300估值溢价率为117.77% [71] 本周策略总结 钢铁 - 未来船舶用钢和建筑用钢等领域需求有望得到提振，“设备更新”和“低碳转型”是行业发展热点 [3][72] - 建议关注工厂设备先进、在船舶钢等高附加值领域产品领先、环保水平领先的相关标的 [3][72] 铜 - **供给端**：受自由港印尼Grasberg矿和刚果（金）卡莫阿-卡库拉铜矿事故影响，全球2026年铜矿供应预期进一步收紧，为铜价提供底部支撑 [3][72] - **需求端**：铜是电力电网、新能源汽车、AI服务器等领域重要原材料，在全球主要经济体进入降息周期背景下需求有望得到提振 [3][72] - 国内铜冶炼加工端的“反内卷”预期有望进一步改善行业竞争格局 [3][72] - 建议关注铜矿资源保障强、环保水平领先、生产规模优势的相关标的 [3][72] 铝 - **电解铝**：氧化铝供应充足导致其价格持续低位，电解铝企业利润表现较好；国内电解铝产能限制严格，供给端刚性较强，需求端有望受新能源汽车和高压电网等领域带动 [3][5][72] - **氧化铝**：“反内卷”政策有望逐步改善氧化铝行业的供给格局，后续行业盈利水平或得到提升 [5][72] - 建议关注资源保障强、环保水平领先、生产规模优势的相关标的 [5][72] 黄金 - 短期美国经济数据、美联储降息预期变化和地缘政治局势是影响金价的重要因素 [5][72] - 长期看，央行购金、美元全球货币地位弱化、“逆全球化”趋势将持续提升黄金的吸引力 [5][72] 稀土 - 我国稀土出口管制升级，战略地位提升，行业相关上市公司估值或得到重估 [5][72] - 我国在资源、冶炼和下游磁材等环节处于领先地位，人形机器人和新能源等领域的发展将为需求提供新动能 [5][72] 钴 - 刚果（金）占全球钴原料总产量比例较大，而其2026-2027年的钴出口配额没有增长，未来全球钴供给将受约束 [5][72] - 钴需求将受新能源汽车和消费电子领域带动，供需有望维持偏紧状态 [5][72]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 本期（12月22日至12月28日）交易商协会发行指导利率分化，高等级多数下行、中低等级多数上行，整体变化-3 BP至2 BP；信用债发行规模环比降，净融资额环比减；二级市场成交金额环比增，收益率多数下行，信用利差分化，1、7年期多数走阔，3、5年期多数收窄；多数品种利差分位数处历史低位，短端略有上升；绝对收益看，信用债延续修复行情，未来收益率在下行通道，逢调整增配可行，票息策略配置适度乐观、交易乐观，择券关注利率债和票息价值；相对收益看，各期限信用利差压缩空间不足，短时间单方面回调概率不大，7Y - 3Y期限利差升至历史中位后长债价值提升，可信用下沉及拉长久期实现票息策略，配置注意节奏；后续关注稳增长政策、权益市场、资金面及供需格局对债市影响 [1][63] 根据相关目录分别进行总结 一级市场情况 发行与到期规模 本期（12月22日至12月28日），企业债、公司债等共发211只、2544.32亿元，环比降2.51%，净融资额424.33亿元，环比减183.43亿元；企业债零发行，净融资额-62.52亿元，环比增4.98亿元；公司债发74只、493.63亿元，环比降46.55%，净融资额157.57亿元，环比减295.11亿元；中期票据发66只、1094.69亿元，环比增30.15%，净融资额785.32亿元，环比增371.69亿元；短期融资券发60只、901.17亿元，环比增23.36%，净融资额-441.52亿元，环比减251.87亿元；定向工具发11只、54.83亿元，环比降52.24%，净融资额-14.52亿元，环比减13.12亿元 [13] 发行利率 交易商协会公布的发行指导利率分化，高等级多数下行、中低等级多数上行，整体变化-3 BP至2 BP；1年期品种利率变化-2 BP至0 BP，3年期-3 BP至2 BP，5年期-3 BP至2 BP，7年期-2 BP至1 BP；重点AAA级及AAA级品种利率变化-3 BP至-1 BP，AA +级-1 BP至2 BP，AA级0 BP至2 BP，AA -级0 BP至1 BP [15] 二级市场情况 市场成交量 本期（12月22日至12月28日），信用债成交10306.17亿元，成交金额环比增7.72%；企业债、公司债等成交金额有增有减，短期融资券成交金额减少 [19] 信用利差 中短期票据、企业债、城投债各品种信用利差分化，1、7年期多数走阔，3、5年期多数收窄 [22][27][37] 期限利差与评级利差 中短期票据、企业债、城投债AA +期限利差和3年期评级利差有收窄有走阔，各利差所处历史分位不同 [47][52][54] 信用评级调整及违约债券统计 信用评级调整统计 本期（12月22至12月28日），2家公司评级（含展望）上调，分别为温州市交通发展集团有限公司、广西能源集团有限公司 [60] 违约及展期债券统计 本期（12月22日至12月28日）暂无信用债违约；1家发行人（渤海租赁股份有限公司）名下信用债展期，展期债券为“18渤金03”、“18渤租05”，展期时债券余额合计8.23亿元 [62] 投资观点 与报告核心观点一致 [1][63]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 聚焦债券ETF升贴水主要特征及其对成分券的影响 分析升贴水机制、特征、影响因素及成分券量价变化 给出择券建议和发展方向启示 [8][61] 根据相关目录分别进行总结 1. 债券ETF升贴水对成分券的影响机制 - 升贴水率衡量债券ETF价格与净值偏离度 计算公式为（收盘价 / 前一日单位净值 - 1）×100% [9] - 贴水阶段 债市调整 ETF净值下跌 投资者一级市场赎回、二级市场卖出致ETF贴水 套利行为可修复贴水 [9] - 升水阶段 债市上涨 ETF净值上涨 投资者一级市场申购、二级市场买入致ETF升水 套利行为可修复升水 [10][12] - 实物申赎模式套利成本高、贴水难修复 大规模赎回不冲击净值 现金申赎模式相反 [14] 2. 债券ETF升贴水的特征与影响因素 2.1 升贴水发生的时间 - 地方债ETF 2022 - 2023年持续深度贴水 源于自身成交活跃度低 2024年后微幅溢价 因资产荒和地方债置换隐债 [17] - 信用类ETF 2022年9月至2023年4月和2025年下半年贴水 2024年和2025年二季度小幅升水 贴水因债市调整 升水因债市上涨 [20][21] - 实物申赎模式贴水程度更深 现金申赎模式贴水易修复 [25] 2.2 升贴水阶段的换手率、份额、净值变化 - 换手率 深度贴水阶段易现波峰 2025年以来相关性减弱 不同类型ETF表现有差异 [28][40] - 份额 短暂深度贴水和份额赎回同步 升贴水率与份额增减大致正相关 2025年以来相关性减弱 [33][40] - 净值 深度贴水阶段ETF净值先于价格修复 基准做市ETF升贴水和净值大致正相关 需继续观察 [38] - 总结 深度贴水阶段底层资产流动性受限 贴水难收敛 换手率现波峰 不一定对应大规模赎回 2025年以来相关性减弱 [40] 3. 升贴水阶段ETF成分券的量价变化特征 3.1 量：交易活跃度 - 用“有成交债券数量与零成交债券数量之比”衡量 观察城投、沪做市、深做市三个指数成分券与非成分券 [43] - 城投指数 升水时成分券活跃 贴水时非成分券活跃 沪、深做市指数符合理论 升贴水激活成分券交易活跃度 [44][46] - 差异根源 沪、深做市指数成分券有完善做市商支持 城投指数成分券缺乏高质量做市机制 [46] 3.2 价：信用利差 - 用“债券到期收益率与同期限国开债利差”衡量 [53] - 城投指数 成分券信用利差多数高于非成分券 深度贴水阶段均走扩 非成分券更明显 沪、深做市指数 升贴水阶段成分券信用利差波动大 与交易活跃度一致 [54] 4. 主要结论与启示 - 深度贴水阶段底层资产流动性受限 贴水难收敛 深度贴水阶段换手率现波峰 大规模赎回在“持续升水阶段中的短暂贴水”时期 [62] - ETF升贴水影响跟踪指数量价 城投指数反直觉 沪、深做市指数符合理论 差异源于做市机制不同 [62] - 贴水阶段择券 全市场普遍调整贴水连续收窄后参与 结构性或阶段性定价偏离可套利并关注定价偏离找超跌个券 [63] - 信用债市场流动性不足 债券ETF发展应提升市场效率 市场调整时提供保护 [63]

核心观点 报告认为，2026年A股市场的业绩支撑将主要来自于价格端的有效支撑，而非量的超预期增长[14] 报告的核心逻辑是，在政策呵护下，生产者价格指数（PPI）有望企稳回升，从而驱动企业盈利改善，成为A股行情发展的关键线索[13][33] 由PPI回升驱动的业绩回升 - 2026年A股行情的业绩支撑将主要来自于价格端的有效支撑，而非量的超预期增长[14] - 从2025年10月、11月的情况来看，PPI已经连续两月出现环比转正，这种态势如能持续，将意味着2026年PPI同比降幅将逐步收窄，并有望实现转正[14][15] - PPI的环比转正主要受生产资料价格支撑，其中采掘业的环比回升幅度最大，加工业也呈现小幅环比转正[15][17] - 价格的上升不仅与企业收入有关，也与利润率水平存在较大关联，其持续改善将有利于工业企业效益和上市公司总体盈利水平的上涨[14][15] “反内卷”政策对价格的支撑 - 2025年对价格产生最大支持的政策来自于“反内卷”政策，资本市场真正定价该政策变化始于2025年7月1日中央财经委第六次会议后[19] - 会议后，中央强调“依法依规”治理企业低价无序竞争，并推动重点行业产能治理，促使部分上游品种价格逐步企稳上涨[19] - 进入四季度，“十五五”规划建议延续了“综合整治‘内卷式’竞争”的政策基调，预示着“反内卷”政策有望在下一个五年持续发力[22] - 2025年12月召开的中央经济工作会议进一步将整治“内卷式”竞争列为2026年改革攻坚的重点任务，表明政策效果将在明年持续显现[22] - 对于国内主导定价的部分商品，基于当前价格水平，因政策效力减弱而导致价格再次下行的风险已显著降低，这不仅降低了明年PPI环比转负的风险，也提升了PPI实现温和上涨的可能性[22] - 以多晶硅料和碳酸锂为例，在2025年7月中央财经委第六次会议后，其价格均呈现企稳或上涨态势[24] 美联储政策对全球定价商品的影响 - 外部因素对2026年PPI的回升总体相对积极，美联储2026年是否会推动大幅降息，将是包括有色金属在内的海外定价大宗商品价格上涨的关键[25] - 对特朗普政府和共和党而言，2026年是中期选举的关键年份，其有动力在选举前加快降息步伐以保障经济繁荣[25] - 报告指出，特朗普政府可能通过以下手段影响美联储利率决策：联储主席的更迭、对现有理事（如丽萨·库克）的罢免、以及对地方联储票委人选资格的规范[25][26] - 2025年，在美联储大部分官员是民主党倾向背景下，美联储已实现了3次降息[25] - 总体来看，虽然2026年美联储票委人选仍存在变数，但特朗普政府所期望推动的降息，其幅度仍有一定概率高于现有市场预期，这将成为2026年全球定价大宗商品价格上行的动力[29] 货币政策对物价目标的呵护 - 2025年中央经济工作会议在货币政策表述上出现重要变化，首次明确提出“把促进经济稳定增长、物价合理回升作为货币政策的重要考量”[32] - 这标志着相关工作已从以央行为主导的政策安排，升级为以中央定调、央行落实的更高层级的统筹部署[32] - 在中央集中统一的谋篇布局下，实现物价回升目标的总量政策条件正逐步具备，内需的扩大将依靠居民消费端的推动（如制定实施城乡居民增收计划）和投资端的助力（如适当增加中央预算内投资规模）[32] - 以中央为顶层谋划的货币政策目标调整，意味着增量流动性有望更有效地经由消费与投资转化为实际需求，这是未来价格走势能否延续向好态势的核心所在[33]