投资评级 - 维持“买入”评级 [3][6] 核心观点 - 报告认为小鹏汽车1月销量承压主要由于补贴政策退坡及新老产品切换，但看好其通过“一车双能”战略升级及AI应用场景落地，打开汽车业务全新增长空间并强化技术商业兑现能力 [1][2] - 报告判断2026年汽车行业面临销量与利润双重考验，但基于对小鹏业绩爬坡、与大众合作推进及AI长期前景的看好，维持买入评级 [3] 近期运营与战略 - **2026年1月交付量**：交付20,011辆，同比下滑34.1%，环比下滑46.6% [1] - **2026年战略发布**：1月8日召开全球新品发布会，核心为“AI驱动全球化出行革新” [2] - **新车发布**：推出四款2026年新车型，包括2026款P7+（纯电+超级增程）、G7超级增程、2026款G6、2026款G9，其中P7+与G7首次引入超级增程版本 [2] - **AI产品规划**：宣布2026年四大物理AI产品量产落地计划，包括第二代VLA（预计2026年第一季度上车）、Robotaxi（2026年开启运营）、人形机器人（2026年规模量产）、飞行汽车（2026年规模量产） [2] 行业环境与公司展望 - **2026年行业展望**：预计国内乘用车零售销量同比微降，新能源乘用车出口维持高速增长，带动全年批发销量同比表现稳定 [3] - **行业挑战**：市场从价格战转向配置战，以旧换新需求边际减弱，叠加新能源车购置税退坡及上游原材料（铝/铜/碳酸锂等）涨价，整车企业面临销量与利润双重考验 [3] 财务预测与估值 - **盈利预测调整**：因行业竞争加剧及政策风险，下调盈利预测 [3] - **2025年预测**：Non-GAAP归母净亏损约8.9亿元（原预测约4.8亿元） [3] - **2026年预测**：Non-GAAP归母净利润约0.3亿元（原预测约49.6亿元） [3] - **2027年预测**：Non-GAAP归母净利润约54.0亿元（原预测约104.8亿元） [3] - **营业收入预测**（单位：百万元人民币） [5][9] - 2025E：75,015，同比增长83.6% - 2026E：89,959，同比增长19.9% - 2027E：123,121，同比增长36.9% - **毛利率改善**：预测毛利润从2024年的5,846百万元，增长至2027年的20,295百万元 [9] - **估值指标** [5] - **市销率(P/S)**：预测从2025E的1.6倍下降至2027E的0.9倍 - **市净率(P/B)**：预测从2025E的3.0倍下降至2027E的2.0倍 - **现金流预测**：预计2027年经营活动现金流将显著改善至31,051百万元人民币 [11] - **市场数据**（截至2026年2月3日） [6] - 当前股价：17.16美元 - 总市值：163.24亿美元 - 总股本：19.12亿股普通股

投资评级 - 维持“买入”评级 [3] 核心观点 - 广告业务以企稳为主 AI云业务支撑中长期逻辑 [1] - 25Q4业绩前瞻：广告承压延续 云业务短期放缓 Non-GAAP利润修复成为主要边际变量 [1] - AI原生广告提升传统搜索广告变现能力 自研大模型+计算平台+自研芯片形成软硬协同 共同构建AI生态壁垒 萝卜快跑商业模式得到验证 出海拓展顺利 [3] 业绩前瞻与预测 - 预计25Q4百度核心业务收入同比下降约8.7% [1] - 预计2025年百度广告收入约622亿元 同比下降14.7% [1] - 预计2025年百度AI云收入达约272亿元 [2] - 小幅下修2025-2027年Non-GAAP归母净利润预测至179亿元、198亿元、224亿元 较上次预测分别下调-2.1%、-3.6%、-2.7% [3] - 预测2025-2027年营业收入分别为1283.09亿元、1337.49亿元、1407.92亿元 [4] - 预测2025-2027年Non-GAAP归母净利润增长率分别为-33.88%、10.62%、13.47% [4] 在线营销业务 - 广告业务并非公司资源投入重点 [1] - 在AI搜索与AI应用持续分流用户注意力的背景下 传统搜索广告在收入结构中的占比预计延续下行趋势 [1] - 后续业务目标聚焦阶段性企稳 [1] 非在线营销业务 - 云业务全年高增逻辑不变 [2] - 25Q4云业务增速环比放缓 主要受季节性因素及高基数影响 并非需求趋势性走弱 [2] - AI训练与推理需求仍是云业务增长的核心驱动力 [2] 利润端 - 25Q3已完成一次性资产减值 后续不再计提对应折旧摊销 [2] - 预计自25Q4起将对Non-GAAP经营利润形成持续的正向贡献 [2] - 利润端改善更多体现为会计层面的边际修复 经营基本面仍需等待收入端企稳 [2] 业务进展 - 自25Q3起公司开始单独披露AI应用进展 涵盖文库、网盘、企业级AI工具及出海产品等 [3] - 对AI应用商业化前景持偏积极态度 强调其与AI云、昆仑芯的协同效应 [3] - 自动驾驶方面 Robotaxi订单量保持加速增长 [3] - 公司已公告与Uber、Lyft达成合作 并明确将于英国推进无人驾驶出租车试运行 [3] - 相关业务仍处于投入与规模扩张阶段 对短期业绩贡献有限 [3] 昆仑芯 - 昆仑芯作为百度自研AI芯片与算力平台的重要组成部分 市场关注度持续提升 [3] - 昆仑芯深度参与百度智能云的整体交付 同时开始面向通信、金融、能源、制造等行业 成为“云+算力”解决方案的一部分 [3] - 26年初公司公告建议分拆昆仑芯独立上市 旨在提升其形象及在业务谈判中的地位 使公司可通过持有的股份受益于昆仑芯的增长 [3] 市场与估值数据 - 当前股价为141.4港元 [5] - 总股本为2750.17百万股 总市值为3888.74亿港元 [5] - 一年股价最低/最高分别为73.25港元、161.20港元 [5] - 近3月换手率为65.1% [5] - 预测2025-2027年Non-GAAP EPS分别为6.49元、7.18元、8.15元 [4] - 预测2025-2027年P/E分别为19倍、18倍、15倍 [4]

行业投资评级 - 房地产（地产开发）行业评级为“增持”，且评级维持不变 [6] 报告核心观点 - 2026年1月，TOP10房企销售表现相对优于行业整体，各梯队房企销售表现分化 [1] - 随着前期政策持续落地及供给侧出清，部分高能级城市及信用优势明显的龙头央国企有望受益于竞争结构优化，实现经营业绩企稳回升 [5][64] - 投资建议关注三条主线：稳健央国企地产、存量资源丰富的运营型房企、以及物业服务板块 [5][65] 百强房企2026年1月销售情况总结 - **TOP10房企**：2026年1月全口径销售金额894亿元，同比-11.9%；权益销售金额630亿元，同比-16.2%；全口径销售面积421万平，同比-18.8% [1][9] - **TOP20房企**：2026年1月全口径销售金额1,214亿元，同比-18.8%；权益销售金额845亿元，同比-20.8%；全口径销售面积569万平，同比-22.6% [18] - **TOP50房企**：2026年1月全口径销售金额1,580亿元，同比-22.4%；权益销售金额1,105亿元，同比-25.8%；全口径销售面积746万平，同比-26.8% [27] - **TOP100房企**：2026年1月全口径销售金额1,822亿元，同比-24.7%；权益销售金额1,286亿元，同比-28.5%；全口径销售面积860万平，同比-29.5% [1][36] - **梯队表现对比**：TOP10房企销售同比降幅（-11.9%）显著小于TOP100房企（-24.7%），且较2025年全年累计同比变化为+4.6个百分点，而TOP100房企为-4.9个百分点，显示头部房企表现相对较好且改善 [1] TOP50房企销售明细与分布 - **2026年1月同比分布**：在纳入统计的44家TOP50房企中，全口径销售金额同比中位数为-17.0% [2][44] - 其中，同比增幅高于30%的公司有6家，占比13.6%；增幅在0%至30%的公司有9家，占比20.5%；降幅在-10%至0%的公司有3家，占比6.8%；降幅在-30%至-10%的公司有9家，占比20.5%；降幅低于-30%的公司有17家，占比38.6% [2][44] - **与2025年全年对比**：2025年全年，47家TOP50房企全口径销售金额同比中位数为-16.9%，其中降幅低于-30%的公司占比为25.5%，而2026年1月该比例扩大至38.6%，显示单月内部分房企销售压力加剧 [44] 房地产行业销售权益与操盘情况 - **权益比例**：2026年1月，TOP10/20/50/100房企的销售金额权益比例分别为70.5%、69.6%、70.0%、70.6%，同比普遍下降3.2至3.8个百分点，环比也下降2.2至3.7个百分点 [3][47] - **操盘比例**：2026年1月，TOP10/20/50/100房企的累计销售金额操盘比例分别为91.3%、90.9%、91.6%、90.9%，同比及环比均有所下降 [47] 房地产行业销售集中度 - **2025年全年集中度**：以权益销售金额口径计算，TOP10/20/50/100房企的市场集中度分别为14.4%、19.2%、25.2%、29.4%，同比分别下降0.8、0.9、1.7、2.5个百分点 [3][51] - **集中度计算公式**：各梯队房企累计权益口径销售金额除以全国商品房累计销售金额 [3][51] 20家主流重点房企销售变化 - **整体表现**：2026年1月，20家主流房企全口径销售金额合计1,145.2亿元，同比-19.6%；权益销售金额合计831.1亿元，同比-17.9% [58] - **表现突出公司**： - 中建壹品：全口径销售金额单月同比+320.3%，权益销售金额单月同比+377.6% [4][57] - 中海地产：全口径销售金额单月同比+20.5%，权益销售金额单月同比+20.4% [4][57][58] - 中国金茂：全口径销售金额单月同比+13.3%，权益销售金额单月同比+13.4% [4][57][58] - **其他公司表现**：保利发展、华润置地、绿城中国、万科地产、建发房产等公司当月销售金额同比均为负增长 [58] 投资建议主线 - **主线一：稳健龙头央国企地产**：推荐关注具备片区综合开发能力、信用优势明显、产品美誉度高、在核心城市销售排名靠前的房企，如招商蛇口、中国金茂、保利发展、越秀地产、中国海外发展 [5][65] - **主线二：存量资源与运营型房企**：随着公募REITs推进，推荐关注存量资源丰富、具备运营品牌核心竞争力的房企，如华润置地、上海临港 [5][65] - **主线三：物业服务行业**：看好其长期发展空间，推荐招商积余、华润万象生活、绿城服务 [5][65]

投资评级与核心观点 - **投资评级**：首次覆盖，给予“买入”评级，目标价29.87元 [5][7][15] - **核心观点**：海信视像作为全球领先的显示解决方案提供商，凭借“技术立企、稳健经营”的发展战略，在LCD、激光显示和LED三大技术路线全面布局，并通过“多场景大显示”战略构建了从家庭、商业到车载的立体化业务矩阵[1] 公司在中国市场通过线上Vidda品牌与线下高端化战略持续扩大竞争优势，在全球市场通过“大头在海外”战略、研产销本地化及体育营销强势冲击全球第一，市场份额快速提升[2][3] 混合所有制改革和股权激励计划进一步激发了公司活力与效率，为长期发展注入动力[4] 公司概况与战略布局 - **公司定位**：世界一流的显示解决方案提供商，以“多场景大显示”为核心，横向覆盖家庭、商业、车载场景，纵向深耕显示技术、芯片、云服务、AI[1] - **技术布局**：国内唯一在LCD、激光显示和LED三大互补性技术全方面布局的显示企业[1] - **产业结构**：推进“1+（4+N）”产业结构升级，“1”为智慧显示终端业务，“4”为激光显示、商用显示、云服务、芯片四大核心新显示业务，“N”为其他前沿新型显示业务[25][33] - **财务表现**：2024年实现营业总收入585亿元，归母净利润22亿元[1] 2025年上半年营业收入272亿元，同比增长7%，归母净利润10.6亿元，同比增长26.6%[43] 中国市场表现与竞争优势 - **整体市占率**：2025年上半年，海信系电视中国内地零售额市占率达30.0%，位居第一[1] 2025H1线上/线下零售量市占率分别为24.1%/29.6%，较2019年提升11.9/10.1个百分点[2] - **线上策略**：2019年推出Vidda品牌，主打年轻化和“高质价比”，2024年线上零售量市占率达11%，有效牵制了竞争对手并为主品牌创造了定价空间[2][78][84] - **线下高端化**：在大屏和高端市场优势显著，在≥12000元的高端价格区间，2025年1-7月海信线下渠道销售量在其总销量的比例维持在73%左右[2][84] 2024年海信系Mini LED产品线上/线下零售量市占率分别为34.6%/36.1%，领跑行业[2] - **行业趋势**：2021-2024年，中国市场Mini LED电视销量年复合增长率高达310%，大屏化和MiniLED技术引领产业升级[2] 全球化进展与市场地位 - **国际化战略**：2006年提出“大头在海外”战略，海外营业收入从2013年的58亿元增长至2024年的280亿元，2024年海外收入占比达48%[3][106] - **全球市场份额**：海信电视全球出货量市占率从2020年的8.0%大幅上升至2025年上半年的14.9%，同期第一名三星的市占率为17.9%[1][3] - **全球化举措**：在北美、欧洲、东南亚、中东、日本等地区前置研发能力，优化海外供应链，通过本地化布局提升市场响应速度[3] 通过收购东芝电视（TVS）获取技术并提升品牌，借助赞助欧洲杯、世界杯等顶级体育赛事进行整合营销，大幅提升全球品牌知名度[106][115][118] 公司治理与激励机制 - **混合所有制改革**：2020年混改落地，青岛新丰增资后，“海丰系”持有海信电子控股27%股份，公司由青岛市国资委实际控制变为无实际控制人，引入了灵活的市场机制[4] - **股权激励**：2021年及2024年相继推出股权激励和员工持股计划，其中2024年计划覆盖400余人，通过深度绑定股东、企业与员工利益，为提升全球竞争力注入长效动力[4] 盈利预测与估值 - **盈利预测**：预计公司2025-2027年归母净利润分别为24.4亿元、26.7亿元、29.6亿元，同比增速分别为+8.8%、+9.1%、+10.9%[5][15] 预计同期营业收入分别为632.04亿元、685.04亿元、742.77亿元[6] - **估值基础**：相对估值方面，给予公司2026年14.6倍市盈率，对应目标市值约389.82亿元，每股股价29.87元[15] 绝对估值敏感性分析显示每股价值区间为25.34-43.72元[15] - **分红记录**：2021-2024年公司现金分红比例均稳定达到归母净利润的50%，累计现金分红30.4亿元[5] 关键业务假设 - **智慧终端显示业务**：预计2025-2027年显示产品销量分别为3069万台、3161万台、3256万台，产品均价分别为1643元、1726元、1812元，主要受益于全球化推进及产品大屏化、高端化趋势[11] - **新显示业务**：预计2025-2027年新显示业务收入分别为73.9亿元、83.1亿元、93.5亿元，同比增速分别为9.1%、12.5%、12.6%[12] 2025年上半年该业务收入34.3亿元，占总收入12.6%[12] 行业趋势与公司机遇 - **中国彩电行业**：行业正从价格竞争转向价值竞争，大屏化和Mini LED技术是引领均价提升的核心驱动力[58][60][65] 2025年第三季度，Mini LED电视线上/线下零售量市占率已分别达27%/35%[67] - **全球彩电行业**：中国品牌凭借在Mini LED等技术的突破以及成本优势，正在全球市场持续抢占韩系品牌份额，海信与TCL的份额提升尤为明显[92][102] - **公司创新与催化**：长期专注显示产业并坚持“大头在海外”战略是公司核心竞争力[13] 短期股价催化剂为2026年彩电行业国内外景气度超预期，长期催化剂为全球化战略深入推进及产业协同突破[14]

总量研究 - 截至2026年1月30日，沪深300指数上涨家数占比指标高于60%，市场情绪较高，但该指标最近一个月环比上月小幅下降[2] - 从动量情绪指标看，近一月快线慢线同步向上且快线处于慢线上方，预计未来一段时间内维持看多观点[2] - 从均线情绪指标看，短期内沪深300指数处于情绪景气区间[2] - 根据2026年1月行业经营数据，预测煤炭、普钢、浮法玻璃、水泥、燃料型炼化行业利润景气度同比下降[3] - 上月能繁母猪存栏去化明显，预测2026年第二季度供给稍紧，生猪价格有望修复[3] - PMI景气度持稳，总体监控的周期性行业尚未呈现景气信号[3] 行业研究：汽车 - 2026年1月新能源车表现疲软，各车企购车优惠加码[4] - 报告建议关注车企AI转型以及上游原材料涨价压力消化[4] - 整车领域推荐吉利汽车[4] - 零部件领域推荐：1）大白马龙头+海外扩张+业绩兑现/高分红：福耀玻璃；2）人形机器人：拓普集团、双林股份[4] 行业研究：房地产 - 多地启动旧房收购，“以旧换新”明显提速[5] - 2026年1月22日上海奉贤发展“以旧换新”已完成首批50组家庭正式登记；1月25日杭州富阳乐居推出商品房“以旧换新”；2月2日上海浦东、静安、徐汇三区和建设银行上海分行签约收购二手住房用于保障性租赁住房[5] - 政府直接收购二手旧房，促进以旧换新加快销售去化，利于楼市止跌回稳[5] - 近期地产情绪迎曙光，推荐品牌龙头房企招商蛇口、中国金茂等[5] 行业研究：基础化工 - 七彩化学携手幻量科技成立AI实验室，利用AI大幅缩短产品研发周期，推动行业从“经验驱动”向“模型驱动”加速转型[6] - 在国家政策与反内卷的双重驱动下，“AI+”落地已成化工企业必修课[6] - 建议关注凭借海量数据优势实现全链条降本增效的三桶油、万华化学等白马龙头，以及利用AI加速研发的七彩化学[6] - 建议关注AI对于半导体材料、OLED材料等领域的研发赋能[6] 市场数据摘要 - A股市场主要指数普遍上涨：上证综指收于4067.74点，涨1.29%；沪深300收于4660.11点，涨1.18%；深证成指收于14127.11点，涨2.19%；中小板指收于8524.43点，涨2.16%；创业板指收于3324.89点，涨1.86%[7] - 商品市场多数上涨：SHFE黄金收于1093.78，涨8.45%；SHFE铜收于104500，涨6.01%；SHFE镍收于134830，涨4.00%；SHFE铝收于23810，涨3.36%；SHFE锌收于24960，涨1.82%；SHFE燃油收于2701，涨0.82%[7] - 海外市场涨跌互现：日经225指数收于54720.66点，涨3.92%；韩国综合指数收于5288.08点，涨6.84%；法国CAC指数收于8181.17点，涨0.67%；恒生指数收于26834.77点，涨0.22%；德国DAX指数收于24781.38点，跌0.07%；国企指数收于9053.11点，跌0.30%；道琼斯指数收于49240.99点，跌0.34%；标普500指数收于6917.81点，跌0.84%；纳斯达克指数收于23255.19点，跌1.43%[7] - 外汇市场：美元兑人民币中间价6.9608，跌0.12；欧元兑人民币中间价8.2174，跌0.58；日元兑人民币中间价0.0448，跌0.28；港币兑人民币中间价0.8912，跌0.14[7] - 利率市场：DR001加权平均利率1.3166%，跌4.76个基点；DR007加权平均利率1.4972%，涨0.66个基点；DR014加权平均利率1.5626%，涨5.64个基点[7]

量化模型与构建方式 1. 市场情绪追踪模型 1. **模型名称：上涨家数占比情绪指标**[11][12] * **模型构建思路**：通过计算指数成分股中近期获得正收益的股票数量占比来判断市场情绪。当正收益股票增多时，可能处于行情底部；当大部分股票都为正收益时，情绪可能过热，存在下跌风险[12]。 * **模型具体构建过程**： 1. 计算沪深300指数成分股在过去N日（报告中N=230）的收益率[12]。 2. 统计收益率大于0的个股数量。 3. 计算上涨家数占比：上涨家数占比 = (过去N日收益大于0的个股数) / (沪深300指数成分股总数)[12]。 * **模型评价**：该指标可以较快地捕捉上涨机会，但在市场过热阶段提前止盈会错失后续上涨收益，且对下跌市场的判断存在缺陷，难以有效规避下跌风险[12]。 2. **模型名称：动量情绪指标择时策略**[13][15][16] * **模型构建思路**：对“上涨家数占比情绪指标”进行不同窗口期的平滑处理，通过比较快慢线的相对位置来捕捉市场情绪的变动趋势，从而生成看多或看空的择时信号[13][15]。 * **模型具体构建过程**： 1. 计算沪深300指数N日（N=230）上涨家数占比[13]。 2. 分别对该指标序列进行窗口期为N1（N1=50）和N2（N2=35）的移动平均，得到慢线和快线，其中N1 > N2[13][15]。 3. 生成交易信号：当快线 > 慢线时，看多沪深300指数；当快线 ≤ 慢线时，对市场持谨慎观点[15]。 3. **模型名称：均线情绪指标择时策略**[21][25] * **模型构建思路**：利用八条不同周期的均线构成一个技术分析体系，通过统计当前价格位于这八条均线之上的数量来判断市场的趋势状态和情绪景气度[21][25]。 * **模型具体构建过程**： 1. 计算沪深300指数收盘价的八条均线，参数分别为：8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233[21]。 2. 在每一个交易日，比较当日收盘价与这八条均线值的大小[25]。 3. 统计当日收盘价大于均线值的数量[25]。 4. 生成交易信号：当收盘价大于均线值的数量超过5时，看多沪深300指数[25]。 2. 基金抱团分离度指标 1. **因子名称：基金抱团分离度**[26] * **因子构建思路**：将抱团基金组合截面收益率的标准差作为衡量基金抱团程度的代理变量。标准差小说明基金表现趋同，抱团程度高；标准差大说明抱团正在瓦解[26]。 * **因子具体构建过程**： 1. 构造一个“抱团基金组合”[26]。 2. 在特定时点（如每日或每周），计算该组合内所有基金在同一时期的收益率[26]。 3. 计算这些收益率的截面标准差，该值即为“基金抱团分离度”[26]。 3. 量化选股策略模型 1. **模型名称：PB-ROE-50策略**[30] * **模型构建思路**：以PB-ROE定价模型为基础，寻找市场中的预期差（即实际估值与理论估值的差异），并叠加超预期因子（如SUE、ROE同比增长）来增强组合收益，最终精选50只股票构建投资组合[30]。 * **模型具体构建过程**： 1. **基础模型**：基于Wilcox（1984）推导的PB-ROE定价模型，筛选出存在预期差的股票池[30]。 2. **因子增强**：在预期差股票池中，使用SUE（标准化未预期收益）、ROE同比增长等超预期因子进行进一步筛选和排序[30]。 3. **组合构建**：根据因子综合得分，选取排名靠前的50只股票，等权构建PB-ROE-50投资组合[30]。 2. **模型名称：机构调研策略**[37] * **模型构建思路**：通过分析公募基金和知名私募基金的调研行为数据，挖掘其中蕴含的超额收益（Alpha）。核心是利用上市公司被调研的次数以及被调研前股票的相对表现进行选股[37]。 * **模型具体构建过程**：报告指出具体构建方法详见其系列报告之八[37]。根据描述，主要步骤应包括： 1. 收集并处理公募和私募的机构调研数据。 2. 计算上市公司在一定时期内被调研的总次数或频率。 3. 可能结合股票在被调研前相对于基准指数（如中证800）的涨跌幅表现。 4. 根据上述指标（如调研次数、前期表现）构建选股规则，形成公募调研选股组合和私募调研跟踪组合。 4. 负面清单因子 1. **因子名称：有息负债率**[41] * **因子构建思路**：有息负债是企业需要支付利息的负债，该比率越高，企业面临的偿债压力和流动性风险越大。该因子用于识别高财务风险的公司[41]。 * **因子具体构建过程**：报告提出了三种计算口径[41]。 * **传统有息负债率**： $$传统有息负债率 = \frac{短期借款 + 长期借款 + 应付债券}{总资产}$$ * **严苛有息负债率**： $$严苛有息负债率 = \frac{短期借款 + 应付利息 + 交易性金融负债 + 应付短期债券 + 租赁负债 + 长期借款 + 应付债券 + 长期应付款}{总资产}$$ * **宽松有息负债率**： $$宽松有息负债率 = \frac{短期借款 + 应付利息 + 交易性金融负债 + 应付短期债券 + 租赁负债 + 长期借款 + 应付债券 + 长期应付款 + 其他流动负债 + 划分为持有待售的负债 + 一年内到期的非流动负债}{总资产}$$ 2. **因子名称：财务成本负担率**[45] * **因子构建思路**：从利润表流量数据角度衡量企业实际面临的利息偿还压力，比基于资产负债表的存量指标更能反映企业当期负担[45]。 * **因子具体构建过程**： $$财务成本负担率 = \frac{财务费用：利息费用}{息税前利润}$$ 公式说明：分子为利润表中的“利息费用”科目（2018年后从“财务费用”中拆分），分母为息税前利润（EBIT）[45]。 模型的回测效果 1. **PB-ROE-50模型**，2026年1月超额收益率（相对基准）：基于中证500为 **-0.44%**，基于中证800为 **5.47%**，基于全市场为 **5.48%**[30][34]。2026年1月绝对收益率：基于中证500为 **11.63%**，基于中证800为 **10.20%**，基于全市场为 **11.54%**[34]。 2. **机构调研策略模型（公募调研选股）**，2026年1月超额收益率（相对中证800）为 **-0.82%**，2026年1月绝对收益率为 **3.63%**[38]。 3. **机构调研策略模型（私募调研跟踪）**，2026年1月超额收益率（相对中证800）为 **6.52%**，2026年1月绝对收益率为 **11.30%**[38]。 因子的回测效果 *注：报告中未提供负面清单因子（有息负债率、财务成本负担率）在历史回测中的具体指标值（如IC、IR、多空收益等），仅提供了截至报告日的截面排序结果。因此，此处不列出因子回测效果。*

量化模型与构建方式 1. **模型名称：煤炭行业利润预测模型**[9][10] * **模型构建思路**：基于动力煤长协定价机制，利用价格因子和产能因子的同比变化，逐月估计煤炭行业的营收增速和利润增速[10]。 * **模型具体构建过程**：模型的核心是利用已确定的月度动力煤销售价格（由长协机制决定）以及产能数据。通过计算价格因子（如煤价指数）和产能因子（如产量）的同比变化，将这些变化映射到行业整体的营收和利润增速预测上。具体公式未在报告中明确给出，但逻辑是：营收增速 ≈ f(价格同比变化， 销量同比变化)；利润增速 ≈ g(营收增速， 成本变化)。报告根据此模型预测了2026年2月煤炭行业利润同比微负增长[10][14]。 2. **模型名称：生猪供需缺口测算模型（出栏系数法）**[15][16] * **模型构建思路**：利用生猪从出生到出栏约6个月的生长周期，建立当前能繁母猪存栏量与未来6个月后生猪潜在供给量之间的关系，并与历史同期需求进行对比，以测算未来供需缺口[15]。 * **模型具体构建过程**： 1. 首先计算历史“出栏系数”，即单季度生猪出栏量与6个月前的能繁母猪存栏量之比。公式为： $$出栏系数 = \frac{单季度生猪出栏}{能繁母猪存栏_{滞后6个月}}}$$ 2. 利用当前（t月）的能繁母猪存栏量和上年同期（t+6月）的出栏系数，预测6个月后的潜在单季度生猪供给能力。公式为： $$6个月后单季潜在产能 = t月能繁母猪存栏 \times (t+6月上年同期出栏系数)$$ 3. 将预测的潜在供给与上年同期（t+6月）的实际单季度生猪出栏量（作为需求预测值）进行比较，判断供需缺口[15][16][17]。 3. **模型名称：普钢行业利润预测模型**[18] * **模型构建思路**：综合考虑普通钢材的综合售价以及铁矿石、焦炭、喷吹煤、废钢等主要成本指标，构建模型以预测普钢行业的月度利润增速和单吨盈利[18]。 * **模型具体构建过程**：模型通过跟踪普钢综合售价和一系列关键原材料成本价格，计算单吨毛利或利润。具体公式未在报告中明确给出，但逻辑可表示为：单吨利润 ≈ 普钢综合售价 - (铁矿石成本 + 焦炭成本 + 喷吹煤成本 + 废钢成本 + 其他)。基于此模型，报告预测了2026年1月普钢行业利润同比微负增长[18][22]。 4. **模型名称：结构材料（玻璃、水泥）盈利跟踪模型**[24] * **模型构建思路**：根据浮法玻璃、水泥等产品的价格指标和相应的成本指标（如纯碱、煤炭等），跟踪计算行业的毛利或利润变化[24]。 * **模型具体构建过程**：对于玻璃行业，通过浮法玻璃市场价格减去主要成本（如纯碱、燃料等）计算单吨毛利。对于水泥行业，通过水泥价格减去煤炭等成本估算利润。报告根据2026年1月数据，测算浮法玻璃毛利同比延续负增长，并预测水泥行业利润同比延续负增长[24][26]。 5. **模型名称：燃料型炼化行业利润预测模型**[27] * **模型构建思路**：利用成品油（燃料）价格变化和原油价格变化之间的差异（裂解价差）来测算行业利润增速[27]。 * **模型具体构建过程**：模型核心是跟踪裂解价差，即成品油价格与原油成本价之差。利润增速与裂解价差的变动密切相关。报告基于此模型预测2026年1月燃料型炼化行业利润同比小幅下降[27][28]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：价格因子（煤炭）**[10] * **因子构建思路**：反映煤炭产品价格变动对行业营收的影响，是煤炭行业利润预测模型的关键输入之一[10]。 * **因子具体构建过程**：采用动力煤价格指数，具体为根据长协机制确定的月度销售价格。通过计算该价格的同比变化，作为驱动营收预测的因子[10]。 2. **因子名称：产能因子（煤炭）**[10] * **因子构建思路**：反映煤炭产量或供给能力变动对行业营收的影响，是煤炭行业利润预测模型的另一关键输入[10]。 * **因子具体构建过程**：采用煤炭产量或相关产能指标，计算其同比变化，与价格因子一同用于营收和利润预测[10]。 3. **因子名称：出栏系数**[15] * **因子构建思路**：衡量能繁母猪存栏转化为生猪出栏的效率，是连接当前存栏与未来供给的核心中间变量[15]。 * **因子具体构建过程**：计算历史各季度“生猪出栏量”与“6个月前的能繁母猪存栏量”的比值。该系数用于预测未来的潜在产能[15]。 4. **因子名称：PMI滚动均值（普钢、建筑装饰）**[22][26] * **因子构建思路**：用于判断制造业景气周期，作为普钢和建筑装饰行业配置信号的依据之一[22][26]。 * **因子具体构建过程**：计算制造业采购经理指数（PMI）过去12个月的滚动平均值，并观察其环比变化。报告指出，当该滚动均值环比变化未超过特定阈值时，维持中性观点[22][26]。 5. **因子名称：裂解价差（燃料型炼化）**[27] * **因子构建思路**：直接反映炼化企业将原油加工为成品油的盈利空间，是行业利润的核心驱动因子[27]。 * **因子具体构建过程**：跟踪成品油（如汽油、柴油）价格与原油采购成本之间的价差。价差扩大通常意味着行业利润改善，反之则利润承压[27]。 6. **因子名称：油价同比变化（炼化、油服）**[27][34][35] * **因子构建思路**：油价变动直接影响炼化行业的成本和油服行业的收入预期，是这两个行业配置信号的关键观察因子[27][34][35]。 * **因子具体构建过程**：计算原油价格的同比变化。报告指出，当油价保持同比下降时，对炼化和油服行业维持中性观点[34][35]。 7. **因子名称：新钻井数同比变化（油服）**[35] * **因子构建思路**：反映油气勘探开发活动的活跃度，是油服行业需求的前瞻性指标[35]。 * **因子具体构建过程**：跟踪美国新钻井数量等指标，观察其同比变化。报告指出，当新钻井数同比变化不大时，对油服行业维持中性观点[35]。 模型的回测效果 *报告未提供具体量化模型的回测绩效指标（如年化收益率、夏普比率、最大回撤等）。报告中的图表（如图2、图5、图9、图10）展示了基于模型产生的配置信号与行业指数历史超额收益的走势对比，但未给出统一的绩效汇总表或具体数值[11][20][28][37]。* 因子的回测效果 *报告未提供单个因子的独立测试结果（如IC、IR、多空收益等）。因子效果的评价融合在行业景气判断和配置观点中，例如指出“出栏系数法测算供需缺口能够有效识别生猪价格上行周期”[16]，但未给出该因子的具体量化指标。*

报告行业投资评级 - 增持（维持）[7] 报告的核心观点 - 2026年开年，多地启动旧房收购，“以旧换新”明显提速，政府主导的举措精准有力，有助于打通置换环节、加快新房去化、提供保障性租赁住房[1][3] - 公募基金对房地产板块持仓处于低配状态，截至2025年底占股票投资市值比例为0.43%，相对于标准行业配置比例低配0.67个百分点[4] - 随着政策持续落地和供给侧出清，部分高能级城市及信用优势明显的龙头央国企地产有望受益，投资建议关注稳健央国企、存量资源运营商及物业服务三条主线[5] 根据相关目录分别进行总结 一、2026开年，多地启动旧房收购，“以旧换新”明显提速 - **政策利率支持**：2026年1月15日，央行宣布将各类再贷款一年期利率从1.5%下调至1.25%，2024年5月设立的3000亿元保障性住房再贷款利率同步降至1.25%[1] - **地方实践案例**： - 2026年1月22日，上海奉贤发展（集团）已完成首批50组家庭的“以旧换新”正式登记，并建立动态轮候机制，目前有14组家庭进入轮候[1] - 2026年1月25日，杭州富阳乐居推出商品住房“以旧换新”，由该公司收购旧房并向换房人发放“抵价券”及“购房券”用于购置新房[1] - 2026年2月2日，上海浦东、静安、徐汇三区与建设银行上海分行签约，收购二手住房用于保障性租赁住房[2] - **收购标准细化**：浦东新区优先聚焦内环内、2000年以前建成、单套建筑面积低于70平方米、总价不超过400万元的产权清晰个人二手房源，并要求换房人同步购买浦东新区全区范围内的市场化商品住宅[2] - **举措效果与意义**：政府直接收购旧房能打通置换关键环节、缩短周期、简化流程、加快新房销售去化；通过正规评估规避不良中介信息；通过对收购旧房更新装修，在市中心提供更多保障性租赁住房，促进“职住平衡”[3] 二、公募基金持仓情况 - 截至2025年底，公募基金持有房地产业股票总市值为388亿元（2025年三季度末为558亿元），占净值比例为0.10%（2025年三季度末为0.15%），占股票投资市值比例为0.43%（2025年三季度末为0.62%）[4] - 持仓比例相对于标准行业配置比例低配0.67个百分点（2025年三季度末为0.64个百分点）[4] 三、投资建议 - **宏观背景**：2026开年《求是》集中刊文明确改善和稳定房地产预期，前期一揽子政策持续落地，地方政府调控自主性提升，区域与城市分化加深[5] - **行业展望**：部分高能级城市有望获益于城市更新，实现结构优化和内涵式发展，加快政府收购和“以旧换新”，逐步实现“止跌回稳”；随着供给侧出清，信用优势明显的龙头央国企将持续受益于竞争结构优化，建立“品牌优势护城河”，实现经营业绩企稳回升[5] - **关注主线**： 1. 具备片区综合开发能力、信用优势明显、产品美誉度高、在核心城市销售排名靠前的稳健央国企地产，推荐招商蛇口、中国金茂等[5] 2. 公募REITs积极推进，存量资源丰富、具备运营品牌核心竞争力的公司，推荐华润置地、上海临港等[5] 3. 看好物业服务长期发展空间，推荐招商积余、华润万象生活、绿城服务等[5]

行业投资评级 - 增持（维持） [7] 报告核心观点 - 2026年开年多地启动旧房收购，“以旧换新”明显提速，政府主导的举措精准有力，有助于打通置换环节、加快新房去化、提供保障性租赁住房 [1][3] - 公募基金对房地产板块持仓处于低配状态，截至2025年底，公募基金持有房地产业股票总市值388亿元，占股票投资市值比例0.43%，相对于标准行业配置比例低配0.67个百分点 [4] - 随着前期政策持续落地，部分高能级城市有望通过城市更新和“以旧换新”实现“止跌回稳”，信用优势明显的龙头央国企将持续受益于竞争结构优化 [5] - 投资建议关注三条主线：稳健央国企地产、存量资源丰富的运营品牌、以及物业服务长期发展空间 [5] 行业动态与政策分析 - 2026年1月15日，央行宣布将各类再贷款一年期利率从1.5%下调至1.25%，其中包括2024年5月设立的3000亿元保障性住房再贷款 [1] - 2026年1月22日，上海奉贤发展（集团）宣布其“以旧换新”服务已完成首批50组家庭的正式登记，并建立动态轮候机制，目前有14组家庭进入轮候 [1] - 2026年1月25日，杭州富阳乐居推出商品住房“以旧换新”，由该公司收购旧房并向换房人发放“抵价券”和“购房券”用于购置新房 [1] - 2026年2月2日，上海浦东、静安、徐汇三区与建设银行上海分行签约，收购二手住房用于保障性租赁住房 [2] - 浦东新区的收购方案优先聚焦内环内、2000年以前建成、单套建筑面积低于70平方米、总价不超过400万元的个人二手房源 [2] - 静安区的方案聚焦总价适中、产权清晰的成套小户型二手房，由两家区属保障性住房公司全流程主导 [2] - 开年以来，得益于央行下调结构性货币政策工具利率，商业银行积极性提升，地方政府通过多元化方式筹集资金，“以旧换新”明显提速 [3] 市场数据与持仓分析 - 截至2025年底，公募基金持有房地产业股票组合总市值为388亿元，较2025年三季度末的558亿元下降 [4] - 该持仓占基金净值比例为0.10%，较2025年三季度末的0.15%下降 [4] - 该持仓占股票投资市值比例为0.43%，较2025年三季度末的0.62%下降 [4] - 相对于标准行业配置比例低配0.67个百分点，低配幅度较2025年三季度末的0.64个百分点有所扩大 [4] 投资主线与公司推荐 - 主线一：具备片区综合开发能力，信用优势明显，产品美誉度高，在核心城市销售排名靠前的稳健央国企地产 [5] - 推荐公司：招商蛇口、中国金茂 [5] - 主线二：公募REITs积极推进，存量资源丰富，具备运营品牌核心竞争力的公司 [5] - 推荐公司：华润置地、上海临港 [5] - 主线三：看好物业服务长期发展空间 [5] - 推荐公司：招商积余、华润万象生活、绿城服务 [5]

报告行业投资评级 - 增持（维持）[5] 报告的核心观点 - 国家顶层设计密集出台，推动化工企业“AI+”落地，智能化转型已成为构建新质生产力、实现高质量发展的基石[3] - 在“稳增长”与“反内卷”背景下，化工企业通过“AI+”落地修炼“内功”，有望在行业低迷时保持经营韧性，并实现从行业Beta向个体Alpha的跨越[4] - 七彩化学与幻量科技共建AI智能化实验室，旨在建立长期研发协同机制，将传统“经验试错”模式转变为数据驱动的“预测-验证”模式，以缩短高壁垒产品研发周期并提升效率[1][2] 根据相关目录分别进行总结 事件与合作分析 - 2月2日，七彩化学与幻量科技签署协议，共建AI智能化实验室[1] - 合作旨在建立一套可长期运行的研发协同机制，而非单点技术攻关[2] - 合作结合幻量科技的AI算法、高通量计算及材料数据库技术，与七彩化学的产业数据与生产场景，共同探索AI在效率提升、迭代加速、质量提升、能力共育等方面的系统性价值[2] 行业政策背景 - 2025年8月，国务院发布《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，确立2027年新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%及2030年全面赋能的发展蓝图[3] - 2025年12月，工信部等八部门发布《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，为石化化工及新材料行业人工智能赋能提供具体行动指南[3] - 政策要求石化领域通过大模型、数字孪生等技术聚焦“提质增效”，新材料领域则强调“研发深度融合”，提升“成分－结构－性能”的反向设计能力[3] 行业现状与“AI+”意义 - 当前化工行业处于“稳增长”与“反内卷”持续推进期，宏观需求疲弱压力依然存在[4] - 在供给侧结构性改革深化阶段，化工企业亟需通过“AI+”在产品研发端缩短周期、在生产运营端优化工艺路径，以对冲成本波动并提升经营质量[4] - 率先完成智能化改造、实现降本增效的企业，将在行业景气度低迷时保持更强经营韧性，并在未来复苏周期中获取个体Alpha[4] 投资建议主线 - 关注龙头企业“数据制胜”：化工行业龙头企业积累海量生产及工艺数据，通过“AI+”落地能更快实现全链条降本增效，建议关注中国石油、中国石化、中国海油、万华化学、华鲁恒升、扬农化工等龙头白马[5] - 关注AI赋能研发革新：建议关注已有AI领域相关投资的七彩化学，同时关注AI对于半导体材料、OLED材料等新材料领域和农药、颜料等精细化工品领域企业的持续赋能[5]