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誉衡药业(002437):双核心业务筑牢基本盘,多矩阵产品贡献增量
江海证券· 2025-12-11 10:30
投资评级与核心观点 - 投资评级:增持(首次)[1] - 当前价格:3.22元,目标价格:3.64元,目标期限:6个月,潜在上涨空间约13% [1][6] - 核心观点:誉衡药业已完成战略转型,构建了“营养类+心脑血管类”双核心产品格局,并通过集采产品筑牢基本盘、独家品种驱动放量、新品与并购拓展管线的发展模式,业绩逐渐修复,形成“低负债、高盈利韧性”的良性经营格局,未来业绩有望实现稳健增长 [3][6] 公司概况与业务布局 - 公司成立于2000年,2010年于深交所上市,历经“二次创业”从单一骨科领域拓展至心脑血管、营养补充等多治疗领域 [6][14] - 2025年上半年实现营收10.995亿元,其中营养类药物占比43.88%为第一大收入来源,心脑血管药物贡献27.99%营收,骨科、电解质类药物为重要补充 [6] - 公司持有300余个药品注册证书,覆盖多个治疗领域,213个产品纳入2024版国家医保目录,64个产品纳入基药目录 [64] - 核心产品包括:注射用多种维生素(12)(国内首仿、集采中选)、安脑丸/片(中药独家基药)、氯化钾缓释片(零售份额超60%)、鹿瓜多肽注射液(医院份额约56%)等,在细分市场处于领先地位 [32][34][64] 行业环境与发展趋势 - 医药行业处于“集采常态化+创新药政策支持”的双轨发展阶段,集采对仿制药的价格冲击已基本消化,创新药、独家品种持续获得政策保护 [6] - 据IQVIA预测,全球医药市场规模预计2027年将达1.9万亿美元,中国市场五年支出增长预计约为20% [6][43][46] - 全球人口增长与老龄化趋势凸显,到2080年代中期全球人口预计达约103亿,中国65岁及以上人口2024年为22,203万人,银发经济为医药行业带来新机遇 [49][50] - 创新药行业进入黄金发展期,2024年中国批准1类创新药达48个品种创历史新高,ADC、双抗、CGT等成为核心增长引擎 [56][57][61] 核心竞争力与运营优势 - 产品集群壁垒:已形成“营养类+心脑血管类”双核心产品格局,收入占比超60%的核心产品均已纳入集采,提供业绩保障 [6] - 运营效率优势:通过强化费用管控,销售费用率从2021年的57.78%显著降至2025年上半年的26.76%,同时保持低负债财务结构 [6] - 管线拓展韧性:积极通过“自研+合作”模式拓展管线,与日本第一三共等跨国药企保持近十年合作,累计推广10款日本药企产品(9款为原研),2025年新签约推广佩玛贝特片、甲钴胺注射液 [6][36] - 生产与销售网络:拥有6家生产子公司,50余条生产线,构建了覆盖研发、生产、销售的全链条生态与高效专业的销售网络 [14][65] 财务表现与盈利修复 - 业绩逐渐修复:2025年三季度归母净利润达2.44亿元,同比增长32.85% [6] - 盈利质量提升:毛利率受集采影响从2021年的73.62%回落至2025Q3的46.42%,但净利率从1.71%逆势升至14.89% [69] - 费用控制有效:销售、管理费用率持续下降,财务费用率因2024年提前还贷转负,研发费用率稳定在3%左右 [69] - 财务结构健康:资产负债率由2021年的57.85%下降至2025Q3的28.13% [69] 未来增长驱动与盈利预测 - 增长驱动逻辑:集采产品(如注射用多种维生素(12))托底提供稳定现金流;独家品种(如安脑丸/片)驱动放量;新签产品(佩玛贝特片、甲钴胺注射液)贡献增量;持续与MNC合作及并购拓展管线 [6][78] - 营收预测:预计2025-2027年营业收入分别为2,252.80/2,392.24/2,637.93百万元,同比增长-7.70%/6.19%/10.27% [6][79] - 净利润预测:预计2025-2027年归母净利润分别为254.40/288.74/348.65百万元,同比增长9.30%/13.50%/20.75% [6][79] - 估值水平:当前市值对应2025-2027年PE分别为28.25/24.89/20.61倍,低于可比公司2025年平均PE 34.27倍,具备估值提升空间 [6][81][82]
股票多因子系列(五):Barra CNE6纯因子风险模型搭建与应用
江海证券· 2025-12-10 19:09
证券研究报告·金融工程深度报告 2025 年 12 月 10 日 江海证券研究发展部 金融工程研究报告 金融工程研究组 分析师:梁俊炜 执业证书编号:S1410524090001 联系人:朱威 执业证书编号:S1410124010022 相关研究报告 1.金融工程深度报告:股票多因子 系列四:神经网络多因子模型初探 -2025.04.17 2.金融工程深度报告:股票多因子 系列三:机器学习在多因子模型中 的应用-2024.08.19 3.金融工程深度报告:股票多因子 系列二:基本面类因子实测——基 于 Barra CNE6-2024.05.22 4. 金融工程深度报告:股票多因子 系列一:量价类因子实测——基于 Barra CNE6-2024.03.11 股票多因子系列(五):Barra CNE6 纯因子风险模型搭建与应用 核心内容: 本报告可能存在数据缺失、数据错误、数据不及时、模型处理错误等风险。本报告仅从 金融工程角度,对权益市场数据进行统计、分析,不构成对市场指数、行业或个股进行 预测或推荐。本报告涉及的策略搭建方法仅供参考,不构成任何投资建议。本报告回测 结果仅依赖于过去公开数据,不代表未来收益,随 ...
A股市场快照:宽基指数每日投资动态-20251210
江海证券· 2025-12-10 18:05
金融工程定期报告 证券研究报告·金融工程报告 2025 年 12 月 10 日 江海证券研究发展部 分析师:梁俊炜 执业证书编号:S1410524090001 A 股市场快照:宽基指数每日投资动 部下跌,其中中证 500(-0.71%)和上证 50(-0.71%)跌幅最大。当年涨跌情况, 创业板指(49.87%)涨幅最大,其次是中证 2000(33.25%)和中证 500(24.37%), 中证 1000(23.88%)和中证全指(22.15%)涨幅缩小,而上证 50(11.67%)涨幅 最小。另外,创业板指连续四日连阳。 ◆均线比较:所有跟踪指数仍在 5、10 及 20 日均线之上。中证 1000 重新跌回 60 ◆资金占比与换手:2025 年 12 月 9 日, 中证 2000(25.43%)交易金额占比最高, 相关研究报告 日均线。市场持续震荡。 态 2025.12.09 A 股市场快照:宽基指数每日投资动 态 2025.12.08 A 股市场快照:宽基指数每日投资动 态 2025.12.05 其次是沪深 300(24.33%)和中证 1000(21.11%)。各宽基指数当前换手率分别为 中证 2000 ...
传媒行业:游戏板块估值低,投资机会凸显
江海证券· 2025-12-10 16:13
证券研究报告·行业点评报告 2025 年 12 月 10 日 江海证券研究发展部 传媒行业 执业证书编号:S1410525010001 联系人:吴雁宇 执业证书编号:S1410124010015 行业评级:增持(维持) 近十二个月行业表现 % 1 个月 3 个月 12 个月 相对收益 0.02 -7.03 -3.47 绝对收益 -1.7 -4.11 12.26 数据来源:聚源 注:相对收益与沪深 300 相比 1. 江海证券-行业点评报告-传媒行业:AI 应用板块调整到位,建议配置 – 2025.10.29 2. 江海证券-行业点评报告-传媒行业:《政 务领域人工智能大模型部署应用指引》发 布,加速 AI 应用落地 – 2025.10.14 3. 江海证券-行业点评报告-传媒行业:游 戏板块调整到位,建议买入 – 2025.10.14 4. 江海证券-行业点评报告-传媒行业:游 戏行业关注度高,持续推荐 – 2025.09.08 投资要点: 2025 年 11 月共 33 个中国厂商入围全球手游发行商收入榜 TOP100,腾讯、世 纪华通旗下点点互动分别位列冠亚军。 据 Sensor Tower 数据,202 ...
A股市场快照:宽基指数每日投资动态-20251209
江海证券· 2025-12-09 18:38
量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 本报告为市场数据跟踪报告,未涉及具体的量化投资模型或选股模型的构建与测试。 量化因子与构建方式 报告中对多个市场指标(可视为观测因子)进行了计算和跟踪,具体如下: 1. **因子名称**:风险溢价因子[27] * **因子构建思路**:以十年期国债即期收益率为无风险利率参考,计算各宽基指数相对于无风险利率的风险溢价,用于衡量其相对投资价值和偏离情况[27]。 * **因子具体构建过程**:风险溢价 = 指数收益率 - 无风险利率。报告中具体计算了各宽基指数相对于十年期国债即期收益率的风险溢价及其历史分位值[27][29]。 2. **因子名称**:市盈率(PE-TTM)因子[39] * **因子构建思路**:观察各指数的滚动市盈率作为估值参考,衡量各指数在当前时点的投资价值[39]。 * **因子具体构建过程**:计算指数成分股的总市值除以归属于母公司股东的净利润(TTM)之和,得到指数的PE-TTM[39]。报告跟踪了该因子的当前值及其在不同历史窗口(近1年、近5年、全历史)的分位值[43][44]。 3. **因子名称**:股债性价比因子[46] * **因子构建思路**:以股票市场收益率(用PE-TTM的倒数近似)与债券市场收益率(十年期国债即期收益率)之差来衡量股票相对于债券的吸引力[46]。 * **因子具体构建过程**:股债性价比 = (1 / 指数PE-TTM) - 十年期国债即期收益率[46]。报告通过对比该因子当前值与历史分位值(如80%分位的机会值和20%分位的危险值)来判断市场状态[46]。 4. **因子名称**:股息率因子[48] * **因子构建思路**:股息率反映现金分红回报率,是红利投资风格的核心指标,跟踪其走势以观察市场风格和估值变化[48]。 * **因子具体构建过程**:计算指数成分股的现金分红总额除以指数总市值,得到指数的股息率[48]。报告跟踪了该因子的当前值及其历史分位值[53]。 5. **因子名称**:破净率因子[54] * **因子构建思路**:破净率表示市净率小于1的个股占比,反映市场整体的估值态度和悲观/乐观程度[54][56]。 * **因子具体构建过程**:破净率 = (指数成分股中市净率小于1的个股数量) / (指数成分股总数量)[54]。报告计算并展示了各宽基指数的当前破净率[57]。 6. **因子名称**:价格与均线相对位置因子[14] * **因子构建思路**:通过比较指数收盘价与不同周期移动平均线(MA)的位置,判断市场短期趋势和强度[14]。 * **因子具体构建过程**:计算指数收盘价相对于5日、10日、20日、60日、120日、250日移动平均线的偏离百分比,公式为:$$偏离百分比 = (收盘价 / MA_n - 1) \times 100\%$$[15]。报告通过表格展示了各指数相对于各条均线的具体偏离值[15]。 7. **因子名称**:收益分布形态因子(偏度与峰度)[23] * **因子构建思路**:通过计算指数日收益率分布的偏度和峰度,描述收益分布的不对称性和尖峰肥尾特征,以评估市场风险结构[23]。 * **因子具体构建过程**:计算指数日收益率序列的偏度(衡量分布不对称性)和超额峰度(计算中减去了3,即相对于正态分布的偏离)[23][25]。报告对比了当前值与近5年历史值的差异[25]。 8. **因子名称**:换手率因子[17] * **因子构建思路**:换手率衡量市场交易活跃度,是反映市场情绪和流动性的重要指标[17]。 * **因子具体构建过程**:指数换手率计算方式为:$$\text{指数换手率} = \frac{\sum(\text{成分股流通股本} \times \text{成分股换手率})}{\sum(\text{成分股流通股本})}$$[17]。报告计算并列出了各宽基指数的当前换手率[17]。 9. **因子名称**:交易金额占比因子[17] * **因子构建思路**:计算各宽基指数交易金额占全市场(以中证全指为代表)的比例,用于观察资金在不同板块间的流向和集中度[17]。 * **因子具体构建过程**:交易金额占比 = 该指数当天交易金额 / 中证全指当天交易金额[17]。报告计算并展示了各指数的交易金额占比[17]。 因子的回测效果 本报告为市场状态跟踪报告,未提供基于历史数据的因子分层测试、多空组合收益、信息比率(IR)等量化回测绩效指标。报告主要展示了各因子在特定截止日(2025年12月8日)的截面取值或时间序列上的当前状态,具体数值如下: 1. **风险溢价因子**:当前风险溢价:上证50 (0.57%), 沪深300 (0.80%), 中证500 (1.04%), 中证1000 (1.09%), 中证2000 (1.46%), 中证全指 (1.01%), 创业板指 (2.60%)[31]。近5年分位值:创业板指 (93.41%), 中证2000 (85.79%), 中证500 (83.41%), 中证全指 (83.73%), 中证1000 (81.19%), 沪深300 (80.56%), 上证50 (76.11%)[30][31]。 2. **市盈率(PE-TTM)因子**:当前值:上证50 (11.88), 沪深300 (14.09), 中证500 (32.74), 中证1000 (47.48), 中证2000 (157.16), 中证全指 (21.20), 创业板指 (41.38)[44]。近5年历史分位值:中证1000 (97.52%), 中证500 (95.54%), 中证全指 (92.98%), 上证50 (85.62%), 沪深300 (84.30%), 中证2000 (84.30%), 创业板指 (57.69%)[41][43][44]。 3. **股债性价比因子**:报告指出,在2025年12月8日,没有指数高于其近5年80%分位(机会值),中证500低于其近5年20%分位(危险值)[46]。 4. **股息率因子**:当前值:上证50 (3.30%), 沪深300 (2.71%), 中证500 (1.37%), 中证1000 (1.12%), 中证2000 (0.75%), 中证全指 (2.01%), 创业板指 (1.00%)[53]。近5年历史分位值:创业板指 (66.69%), 中证1000 (44.55%), 沪深300 (36.28%), 上证50 (35.12%), 中证全指 (34.96%), 中证500 (15.54%), 中证2000 (8.84%)[51][53][55]。 5. **破净率因子**:当前值:上证50 (22.0%), 沪深300 (16.33%), 中证500 (11.6%), 中证1000 (7.9%), 中证全指 (6.08%), 中证2000 (2.95%), 创业板指 (1.0%)[57]。 6. **价格与均线相对位置因子**:以 vsMA5(收盘价相对于5日均线偏离百分比)为例,取值如下:创业板指 (3.1%), 中证2000 (1.8%), 中证500 (1.5%), 中证1000 (1.5%), 中证全指 (1.4%), 沪深300 (1.2%), 上证50 (1.1%)[15]。 7. **收益分布形态因子**:当前峰度(超额):中证1000 (1.43), 创业板指 (1.27), 中证2000 (1.17), 中证全指 (1.00), 中证500 (0.87), 沪深300 (0.65), 上证50 (0.03)[25]。当前偏度:上证50 (1.33), 沪深300 (1.54), 中证500 (1.56), 中证全指 (1.62), 创业板指 (1.62), 中证2000 (1.64), 中证1000 (1.65)[25]。 8. **换手率因子**:当前值:中证2000 (4.34), 创业板指 (2.78), 中证1000 (2.47), 中证全指 (1.77), 中证500 (1.69), 沪深300 (0.61), 上证50 (0.26)[17]。 9. **交易金额占比因子**:当前值:沪深300 (24.95%), 中证2000 (24.75%), 中证1000 (21.02%)[17]。
通信行业:太空算力兴起,长期空间巨大
江海证券· 2025-12-09 16:31
行业投资评级 - 行业评级:增持(维持)[1] 报告核心观点 - 核心观点:太空算力兴起,长期空间巨大,北京加速布局太空数据中心建设,海外科技巨头亦加速布局,行业正从概念迈向落地竞争[4][5][6] 行业表现总结 - 近十二个月行业表现优异:相对沪深300指数的相对收益为67.07%,绝对收益为83.4%[2] - 近期表现持续强劲:近1个月相对收益为10.88%,绝对收益为9.66%;近3个月相对收益为9.42%,绝对收益为13.04%[2] 事件与背景分析 - 事件:北京举行“太空数据中心建设工作推进会”,加速布局太空数据中心建设[4][5] - 背景:2024年全球数据中心耗电已占全球用电总量的1.5%,人工智能爆发导致算力需求指数级增长,地面数据中心受能耗和散热制约瓶颈凸显[5] - 太空数据中心核心优势:宇宙空间是天然的超级散热器,太空近乎无限的太阳能提供清洁能源;是商业航天与人工智能的战略交叉方向,有望牵引形成“可重复使用火箭+算力星座+数据应用场景”的新型产业链和商业闭环[5] 北京布局太空数据中心的具体规划 - 明确“三步走”战略[5] - 第一步“天数天算”(2025-2027年):突破能源与散热等关键技术,迭代研制试验星,建设一期算力星座,计划总功率达200KW、算力规模达1000 POPS(每秒千万亿次操作)[5] - 第二步“地数天算”(2028-2030年):突破在轨组装建造等关键技术,降低建设与运营成本,建设二期算力星座[5] - 第三步“天基主算”(2031-2035年):卫星大规模批量生产并组网发射,在轨对接建成大规模太空数据中心[5] - 第一块“积木”:名为“辰光一号”的试验星已完成产品研制,正在开展总装试验,拟于2025年底或2026年初择机发射[5] - 北京具备独特优势:是人工智能产业高地,汇聚了从火箭、卫星研制到数据应用的完整商业航天产业链[5] 海外科技巨头动态 - 亚马逊创始人杰夫·贝佐斯表示“太空数据中心将成为太空事业的下一步”[6] - 马斯克旗下SpaceX于今年11月将英伟达H100 GPU送入太空[6] - 初创企业Starcloud构想部署一个由4平方公里太阳能阵列供电的5GW数据中心卫星[6] - 报告认为海外科技巨头有望持续加码布局太空数据中心建设[6] 投资建议 - 提示重点关注迈为股份、上海港湾、上海瀚讯、星图测控等[6]
黑龙江省资本市场跟踪双周报-20251208
江海证券· 2025-12-08 19:39
报告行业投资评级 * 报告未明确给出对黑龙江省资本市场的整体投资评级 [4][5][8] 报告的核心观点 * 黑龙江省工业经济,特别是装备制造业,展现出强劲的增长势头和转型升级潜力,省内上市公司市场表现有望随宏观环境改善而持续向好 [5][41] * 省内关键产业项目取得重大技术突破,如大庆石化的特种长丝项目和哈电集团的超超临界循环流化床机组,填补了国内乃至全球空白,彰显了产业升级实力 [11][12] * 区域经济亮点突出,哈尔滨平房区、哈经开区通过科技创新和营商环境优化实现了领先的GDP增长,对外开放通道(如满洲里口岸)运量创历史新高,为区域发展注入活力 [13][14][15] 根据相关目录分别进行总结 1 黑龙江本期要闻跟踪 * **重大产业项目投产**:中国石油大庆石化**1000吨/年**超细旦腈纶特种长丝项目于12月1日投产,总投资**1.1亿元**,填补国内产业化空白,产品达国际领先水平 [5][11] * **核心技术突破**:哈电集团供货的世界首台**660兆瓦**超超临界循环流化床机组通过鉴定,技术达国际领先,实现**100%国产化**,锅炉效率高达**93.68%**,具备优秀调峰能力 [12] * **区域经济领跑**:2025年前三季度,哈尔滨市平房区、哈经开区GDP同比增长**6.3%**,领跑九区,得益于低空经济、手术机器人等科技成果转化,以及**133个**在库工业项目投资**31.4亿元**(同比增长**104.1%**) [13] * **对外开放通道高效运行**:截至11月27日,满洲里铁路口岸2025年过货量突破**2000万吨**,同比增长**0.3%**,创历史新高,1-11月通行中欧班列**4945列**,发送货物**512,396标箱**,其中化肥进口量同比增长**125.7%**,通关效率较年初提升**10%** [5][14][15] 2 金融市场数据跟踪 * **大类资产表现**:12月以来,大宗商品表现突出,白银涨幅**18.53%**,黄金涨**6.50%**,权益市场中仅胡志明指数涨**3.13%**,韩国综指、创业板指等跌幅超**4%** [16] * **行业板块表现**:截至12月5日,12月以来有色金属、通信、国防军工、机械设备涨幅居前,分别为**5.35%**、**3.69%**、**2.82%**、**2.77%** [18] * **黑龙江板块及上市公司表现**: * 12月以来黑龙江板块指数上涨**1.20%**,呈现企稳反弹 [5][21] * 11月份黑龙江板块指数下跌**1.33%** [24] * 近期(2025.11.24-12.5)省内上市公司涨多跌少,广联航空涨幅最大达**26.77%**,航天科技涨**20.63%**,仅8家公司收益为负,其中大鹏工业跌幅**57.63%** [5][25][26] * 报告认为随着外围不确定因素减少及国内经济修复,省内上市公司,特别是具有新兴产业业务的公司,市场表现有望保持较好 [5][26] 3 国内宏观数据运行情况 * **制造业PMI**:11月制造业PMI为**49.2%**,较上月上升**0.2**个百分点,景气水平有所改善但仍处荣枯线以下 [28] * **分企业规模**:大型企业PMI为**49.3%**,较上月下降**0.6**个百分点;中型企业PMI为**48.9%**,上升**0.2**个百分点;小型企业PMI为**49.1%**,显著上升**2.0**个百分点 [31] * **分类指数**:生产指数回升至临界点**50.0%**;新订单指数为**49.2%**,提升**0.4**个百分点;从业人员指数为**48.4%**,上升**0.1**个百分点 [34][35] * **综合PMI**:11月综合PMI产出指数为**49.7%**,较上月下降**0.3**个百分点,回落至临界点以下 [37] 4 黑龙江省经济运行数据 * **装备工业高速增长**:1-10月,全省规模以上装备工业增加值同比增长**16.8%**,增速较1-9月(**15.80%**)提升,并高于全国**7**个百分点 [5][40] * **投资结构优化**:1-10月,全省制造业投资增速**5.9%**,高于全国**3.2**个百分点;高技术制造业投资同比增长**33.3%**;工业技术改造投资同比增长**25.5%**,高于全国**25**个百分点 [5][40][41] * **报告观点**:省内工业经济保持稳步向好,制造业转型升级决心坚定,随着投资成果显现,工业经济有望持续增长,为区域高质量发展注入动力 [5][41]
转债随权益小幅回暖,但有所缩量
江海证券· 2025-12-08 19:00
量化模型与构建方式 1. **模型名称**:双低策略转债指数[23][24] **模型构建思路**:基于可转债的“价格”和“转股溢价率”两个核心估值指标,构建一个综合评分(即“双低值”)较低的转债组合,以寻求兼具防守性和进攻性的投资机会[23]。 **模型具体构建过程**:该模型通过构建“万得可转债双低指数”来体现。其核心是计算每只可转债的双低值,该值通常为转债价格与转股溢价率之和(或经过标准化处理后的值)。指数成分券为双低值排名靠前的可转债,并定期调仓。公式中,转债价格即市场交易价格,转股溢价率计算公式为: $$转股溢价率 = \frac{可转债收盘价 - 转股价值}{转股价值}$$ 其中, $$转股价值 = \frac{100}{转股价格} \times 正股收盘价$$ 通过计算双低值并筛选,构建出低估值转债组合[15][23]。 2. **模型名称**:高价低溢价率策略转债指数[23][24] **模型构建思路**:专注于价格较高但转股溢价率较低的可转债,这类转债股性较强,与正股联动更紧密,旨在捕捉正股上涨带来的弹性收益[23]。 **模型具体构建过程**:该模型通过构建“万得可转债高价低溢价率指数”来体现。其构建逻辑是,在价格较高的可转债池中(例如价格大于130元),进一步筛选出转股溢价率最低的一批个券构成组合。该策略认为高价转债的债性保护较弱,其价值主要来源于转换期权,因此低溢价率意味着转债上涨能更充分地跟随正股上涨[23]。 3. **模型名称**:基于信用评级的转债分类指数[19][20] **模型构建思路**:根据可转债的信用评级(如AAA、AA+、AA、AA-及以下)对市场进行划分,构建不同信用等级的转债指数,以观察和分析不同信用资质转债的市场表现差异[19]。 **模型具体构建过程**:直接采用市场现有的分类指数,如“万得可转债AAA指数”、“万得可转债AA指数”等。这些指数由对应信用评级的可转债作为成分券编制而成,反映了特定信用等级群体的整体走势[19]。 4. **模型名称**:基于价格的转债分类指数[20][21] **模型构建思路**:根据可转债的绝对价格水平将其划分为不同区间(如高价、中价、低价),并构建相应指数,以分析不同价格区间转债的风险收益特征[20][21]。 **模型具体构建过程**:直接采用市场现有的分类指数,如“万得可转债高价指数”、“万得可转债中价指数”、“万得可转债低价指数”。这些指数依据转债价格进行分组,分别代表不同股性和债性特征的转债群体[20][21]。 5. **模型名称**:基于规模的转债分类指数[23][24] **模型构建思路**:根据可转债的发行或剩余规模大小,将其划分为大盘、中盘、小盘等类别,并构建相应指数,以观察不同规模转债的市场表现[23]。 **模型具体构建过程**:直接采用市场现有的分类指数,如“万得可转债大盘指数”、“万得可转债中盘指数”、“万得可转债小盘指数”。这些指数依据转债规模进行分组,反映了不同流动性及市场关注度转债的走势[23]。 模型的回测效果 1. 双低策略转债指数,近一年累计涨跌幅约25%-30%[23] 2. 高价低溢价率策略转债指数,近一年累计涨跌幅约30%-35%[23] 3. 万得可转债AAA指数,近一年累计涨跌幅约5%[19] 4. 万得可转债AA+指数,近一年累计涨跌幅约10%[19] 5. 万得可转债AA指数,近一年累计涨跌幅约20%-25%[19] 6. 万得可转债AA-及以下指数,近一年累计涨跌幅约25%-30%[19] 7. 万得可转债高价指数,近一年累计涨跌幅约25%-30%[21] 8. 万得可转债中价指数,近一年累计涨跌幅约15%-20%[21] 9. 万得可转债低价指数,近一年累计涨跌幅约-5%-0%[21] 10. 万得可转债大盘指数,近一年累计涨跌幅约15%-20%[23] 11. 万得可转债中盘指数,近一年累计涨跌幅约20%-25%[23] 12. 万得可转债小盘指数,近一年累计涨跌幅约25%-30%[23] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**:转股溢价率[11][15] **因子构建思路**:衡量可转债价格相对于其转换价值的溢价程度,是判断转债估值高低和股性强弱的核心指标[11][15]。 **因子具体构建过程**:对于单只可转债,在特定时点(如收盘)计算其转股溢价率。计算公式为: $$转股溢价率 = \frac{可转债收盘价 - 转股价值}{转股价值}$$ 其中,转股价值计算公式为: $$转股价值 = \frac{100}{转股价格} \times 正股收盘价$$ 该因子值越高,表明转债价格相对于其转换价值越贵,股性越弱、债性越强;反之则股性越强[15]。 2. **因子名称**:转债价格[31][33] **因子构建思路**:可转债的市场交易价格,是反映其绝对价位和风险水平的直接指标[31]。 **因子具体构建过程**:直接取用可转债在二级市场的收盘价。报告中将其作为分类标准,将个券划分为小于100元、100-110元、110-120元、120-130元、130-140元、大于140元等不同区间进行分析[31][33]。 3. **因子名称**:双低值(复合因子)[23] **因子构建思路**:综合转债价格和转股溢价率两个单一因子,构建一个复合因子,用以同时衡量转债的绝对价格风险和相对估值风险,数值越低通常认为投资价值越高[23]。 **因子具体构建过程**:双低值是“转债价格”与“转股溢价率”的简单加总。对于每只可转债,计算: $$双低值 = 转债价格 + 转股溢价率$$ 通过该值对全市场可转债进行排序,值越小排名越靠前,构成双低策略的选股基础[23]。 因子的回测效果 *注:本报告未提供单个因子的独立回测指标(如IC、IR等),而是展示了基于因子构建的分类指数或策略指数的表现。因子效果间接体现在对应策略指数的收益走势中。*
A股市场快照:宽基指数每日投资动态-20251208
江海证券· 2025-12-08 19:00
量化模型与构建方式 1. **模型名称**:连阴连阳模型[12] * **模型构建思路**:通过计算指数K线连续为阴线或阳线的天数,来跟踪市场的短期趋势和情绪[12]。 * **模型具体构建过程**:从指定日期开始,逐日比较指数收盘价与前一日收盘价。若当日收盘价高于前一日收盘价,则连阳计数加1,连阴计数清零;若当日收盘价低于前一日收盘价,则连阴计数加1(以负数表示),连阳计数清零;若相等,则计数保持不变。最终输出一个数值,正数表示连阳天数,负数表示连阴天数[12]。 2. **模型名称**:指数与均线比较模型[15] * **模型构建思路**:通过比较指数当前价格与不同周期的移动平均线(MA)的位置关系,判断市场的中短期趋势强度[15]。 * **模型具体构建过程**:首先,计算指数收盘价的移动平均线,常用周期包括5日(MA5)、10日(MA10)、20日(MA20)、60日(MA60)、120日(MA120)和250日(MA250)[15]。然后,计算当前收盘价相对于各条均线的百分比偏离度,公式为: $$ vsMA = (收盘价 / MA_n - 1) \times 100\% $$ 其中,$MA_n$ 代表第n日的移动平均线[15]。根据收盘价是位于均线上方还是下方,可以判断市场是否站上或突破该均线[15]。 3. **模型名称**:风险溢价模型[27] * **模型构建思路**:以十年期国债即期收益率作为无风险利率的参考,计算股票指数收益率与之的差值,作为投资者承担市场风险所要求的额外回报,用于衡量市场的相对投资价值和风险水平[27]。 * **模型具体构建过程**:风险溢价的计算公式为: $$ 风险溢价 = 指数收益率 - 十年期国债即期收益率 $$ 报告中使用的指数收益率是市盈率倒数(1/PE-TTM),即盈利收益率[27][46]。因此,具体构建过程是:首先获取指数的PE-TTM,计算其倒数得到盈利收益率;然后获取十年期国债即期收益率;最后将两者相减得到风险溢价[27][31]。此外,还会计算该风险溢价在近1年、近5年历史数据中的分位值,以及其均值和波动率[31]。 4. **模型名称**:股债性价比模型[46] * **模型构建思路**:在风险溢价模型的基础上,通过观察风险溢价(即盈利收益率与国债收益率之差)的历史分位数,来判断股票资产相对于债券资产的吸引力[46]。 * **模型具体构建过程**:首先,如风险溢价模型所述,计算每日的股债性价比(即风险溢价)[27][46]。然后,计算该指标在近5年历史窗口内的80%分位值(机会值)和20%分位值(危险值)[46]。通过比较当前股债性价比与这两个阈值,来定性判断市场状态:若当前值高于80%分位,则认为股票资产具备较高吸引力;若低于20%分位,则认为吸引力较低[46]。 5. **模型名称**:破净率监控模型[54] * **模型构建思路**:通过统计指数成分股中市净率(PB)小于1的个股数量及其占比,来反映市场整体的估值水平和悲观情绪[54]。 * **模型具体构建过程**:对于每一个宽基指数,遍历其所有成分股。计算每只成分股的市净率(PB),公式为: $$ PB = 股价 / 每股净资产 $$ 统计满足 $PB < 1$ 的个股数量,即为破净个股数[54]。破净率(破净占比)的计算公式为: $$ 破净率 = (破净个股数 / 指数总成分股数) \times 100\% $$ 通过跟踪破净率的变化,可以观察市场估值态度的转变[54][56]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称**:交易金额占比因子[18] * **因子构建思路**:衡量特定宽基指数成交额在全市场总成交额中的比重,反映资金对该板块的关注度和活跃度[18]。 * **因子具体构建过程**:计算因子分为两步。首先,获取目标指数(如中证2000)当日所有成分股的成交金额之和,作为该指数的交易金额。同时,获取基准指数(报告中为中证全指)当日的交易金额[18]。然后,计算占比: $$ 交易金额占比 = (目标指数交易金额 / 中证全指交易金额) \times 100\% $$ [18] 2. **因子名称**:换手率因子[18] * **因子构建思路**:衡量指数成分股的整体交易活跃程度,是反映市场流动性和情绪的重要指标[18]。 * **因子具体构建过程**:采用流通股本加权的方式计算指数整体换手率。公式为: $$ 指数换手率 = \frac{\sum (成分股流通股本 \times 成分股换手率)}{\sum (成分股流通股本)} $$ 其中,成分股换手率通常由该股当日成交股数与其流通股本计算得出[18]。 3. **因子名称**:收益分布峰度因子[24][25] * **因子构建思路**:通过计算指数日收益率分布的峰度,衡量收益率分布的尖峭或扁平程度,反映收益的集中情况和尾部风险[24][25]。 * **因子具体构建过程**:首先,选取一定时间窗口(报告中为近一年和近五年)的指数日收益率序列[19][25]。然后,计算该序列的峰度(Kurtosis)。报告中采用的峰度是超额峰度,即计算出的峰度值减去正态分布的峰度3[25]。公式为: $$ 超额峰度 = \frac{E[(R-\mu)^4]}{\sigma^4} - 3 $$ 其中,$R$为日收益率序列,$\mu$为序列均值,$\sigma$为标准差,$E$为期望算子[25]。当前峰度与历史平均峰度的差值(负偏离)用于衡量分布形态的变化[24]。 4. **因子名称**:收益分布偏度因子[24][25] * **因子构建思路**:通过计算指数日收益率分布的偏度,衡量分布的不对称性,反映正负极端收益发生的相对概率[24][25]。 * **因子具体构建过程**:与峰度因子类似,选取特定时间窗口的日收益率序列[19][25]。计算该序列的偏度(Skewness)。公式为: $$ 偏度 = \frac{E[(R-\mu)^3]}{\sigma^3} $$ 其中,$R$为日收益率序列,$\mu$为序列均值,$\sigma$为标准差,$E$为期望算子[25]。正偏态表示右尾较长,极端正收益情形更多;负偏态则表示左尾较长,极端负收益情形更多[24]。当前偏度与历史平均偏度的差值用于观察偏态变化[25]。 5. **因子名称**:PE-TTM分位值因子[39][43] * **因子构建思路**:将指数当前的滚动市盈率(PE-TTM)置于其历史时间序列中,计算其所处的百分位位置,用于判断当前估值在历史中的相对高低水平[39][43]。 * **因子具体构建过程**:首先,获取指数在指定历史窗口(如近5年)内每一个交易日的PE-TTM,形成一个时间序列[43]。然后,将当前交易日的PE-TTM值与这个历史序列进行比较,计算其分位值。例如,近5年历史分位值表示当前PE-TTM值在近5年所有历史数据中由低到高排序后所处的百分比位置[43][44]。分位值越高,说明当前估值处于历史较高水平。 6. **因子名称**:股息率因子[48][53] * **因子构建思路**:衡量指数成分股的整体现金分红回报率,是价值投资和红利策略关注的核心指标,尤其在市场波动时作为防御性参考[48]。 * **因子具体构建过程**:指数的股息率通常通过其成分股的股息率加权平均得到。具体为:计算每只成分股近12个月的现金分红总额,除以当前股价,得到个股股息率。然后,以成分股的权重(通常是自由流通市值权重)进行加权求和,得到指数的整体股息率[53]。公式可表示为: $$ 指数股息率 \approx \sum (个股股息率 \times 个股在指数中的权重) $$ 同样,可以计算该股息率在历史序列中的分位值,以判断其相对水平[53]。 模型的回测效果 *本报告为市场数据跟踪报告,未提供基于历史数据的模型策略回测效果指标(如年化收益率、夏普比率、最大回撤等)。报告主要展示了各模型/因子在特定截止日(2025年12月5日)的截面数据或状态描述[11][12][15][31][44][53][56]。* 因子的回测效果 *本报告为市场数据跟踪报告,未提供因子的历史有效性检验结果(如IC值、IR、多空收益等)。报告主要呈现了各因子在特定截止日(2025年12月5日)的截面数据、历史分位值及统计特征[18][25][31][44][53]。*
康农种业(920403):优质品种助力公司从区域龙头向全国扩张
江海证券· 2025-12-08 18:46
投资评级与核心观点 - 报告首次覆盖康农种业,给予“买入”评级 [1] - 报告核心观点:公司作为区域性玉米种子龙头企业,正凭借优质品种从西南地区向全国市场扩张,核心品种康农玉8009在黄淮海市场表现亮眼,驱动业绩增长,当前估值显著低于可比公司,具备投资价值 [3][5] 公司概况与业务模式 - 公司是一家以杂交玉米种子为主的“育繁推一体化”种子企业,被认定为国家玉米种子补短板阵型企业 [5][11] - 公司实际控制人为方燕丽、彭绪冰夫妇,合计持股51.56%,其中彭绪冰为公司首席专家,科研实力雄厚 [5][17] - 公司主营杂交玉米种子的生产、研发和销售,2024年玉米杂交种子收入占营业总收入比重为97% [5][15] - 公司业务模式为自主创新为主,合作研发和引进吸收为辅,销售以经销商模式为主 [21][22] - 公司2020-2024年营业总收入从1.12亿元增长至3.37亿元,复合增速达31.6%,归母净利润从0.40亿元增长至0.83亿元,复合增速为20.3% [5][23][31] - 公司销售区域已从西南拓展至全国,2024年华中地区已成为公司第一大收入来源 [5][23] 行业分析 - 玉米种子是我国市场规模最大的农作物种子,商品化率接近100% [5][47] - 全球种业市场集中度高,2021年前五大公司市占率(CR5)达52%,而中国种业市场格局相对分散,2021年CR5为17% [5][43] - 我国玉米种子市场供大于求,同质化严重,2024/2025年度供需比高达175%,但优质、突破性品种稀缺 [5][50] - 我国玉米单产仅为美国的60%,提升空间大 [5][42] - 政策方面,国家自2021年起提高品种审定标准,并开展全链条管理专项行动,旨在加速行业洗牌,解决同质化问题 [5][55] 公司核心看点与扩张战略 - **西南地区(传统优势市场)**:公司在该区域深耕多年,2022年市占率达5.97% [5][67]。2024年销量因品种处于更新迭代期而有所下滑,2025年计划通过推出美谷999、高康2号等新品种实现增长 [5][71] - **黄淮海市场(主要增长市场)**:核心品种康农玉8009表现亮眼,于2023年通过国家审定,2024年推广面积达260万亩,预计2025年推广近千万亩 [5][72]。2024年公司在黄淮海夏播区种子销量达1098.99万公斤,同比增长165.62% [5][72]。公司后续有新品种在审,计划构建品种组合以扩大市占率 [5][78] - **东北地区**:公司与吉林省农科院、黑龙江省农科院合作强化研发,现有品种如吉农玉198抗病性突出,有望在2025-2026年贡献业绩 [5][79] - **转基因布局**:公司已获得转基因生产经营许可证,转基因品种康农20065KK示范推广效果良好,计划2026年有序扩大生产,并在西南、黄淮海、东华北区域同步推进相关试验 [5][80] 财务预测与估值 - **盈利预测**:报告预计公司2025-2027年营业总收入分别为4.37亿元、5.55亿元、6.60亿元,同比增长29.9%、26.9%、19.0% [4][5]。预计同期归母净利润分别为1.00亿元、1.27亿元、1.56亿元,同比增长20.8%、26.8%、23.3% [4][5] - **核心驱动**:增长主要来自玉米杂交种子业务,预计其2025-2027年收入分别为4.30亿元、5.46亿元、6.50亿元,销量增长与价格稳中有升是主要动力,高毛利品种占比提升有望推动毛利率从2024年的36.7%提升至2027年的39.5% [82][83] - **估值比较**:公司当前市值约21亿元,对应2025-2027年预测市盈率(P/E)分别为21.1倍、16.6倍、13.5倍 [4][85]。报告选取的可比公司(隆平高科、登海种业、秋乐种业)2026年平均预测市盈率为41倍,公司估值显著低于行业平均水平 [85] - **投资建议**:基于公司成长性,报告给予公司2026年25倍市盈率估值,对应目标市值31.75亿元,首次覆盖给予“买入”评级 [5][85]