核心观点 - 宏观叙事真空期，资产定价缺乏有效抓手，股债市场均呈现震荡格局 [1] - 权益市场存量资金博弈，增量资金入场意愿不强，短期行情更可能以震荡为主 [1] - 市场板块轮动快速，尚未形成合力，宽基指数呈现哑铃结构 [3] - 债市收益率小幅下行，后续方向选择取决于降息预期和债基赎回费率新规的落地 [4][6] - 商品市场情绪降温，贵金属连涨但涨幅收窄，“反内卷”品种普遍偏弱 [8] 权益市场表现 - 万得全A下跌0.38%，成交额1.96万亿元，较昨日缩量491亿元 [1] - 恒生指数和恒生科技分别上涨0.85%和0.16%，南向资金净流入42.86亿港元 [1] - 市场筹码呈双峰结构：上方6385点附近筹码峰形成于11月，下方6220点附近筹码峰形成于9-10月，指向后续行情或偏震荡 [2] - 宽基指数哑铃结构清晰：自10月10日以来，上证50和万得微盘股指数分别累计上涨0.78%和11.35%，而沪深300、中证500、中证1000则分别下跌1.35%、4.05%和2.11% [3] 板块与资金动向 - 市场线索杂乱，红利、消费、医药及科技品种均有表现但均停留在局部行情 [3] - 港股领涨方向为红利、消费和地产，资金暂避科技品种，南向资金净流出阿里巴巴34.34亿港元 [4] - 港股通非银ETF、恒生消费ETF和恒生红利低波ETF净流入幅度排名前三 [4] 债券市场分析 - 央行三季度货政报告重提“稳增长”并追加“跨周期调节”，释放四季度货币需发力但力度谨慎的信号 [4] - 10年和30年国债收益率较前一日分别下行0.3bp和0.8bp至1.80%和2.15% [4] - 债市展现“利差挖掘”苗头，二永债、3-5年城投债、10年国开及30年国债老券表现相对占优 [5] - 中长久期普信债和长久期国债等具备逻辑支撑的品种更值得博弈 [5] 资金面分析 - 11月资金提前收敛与“双十一”备付金有关，大行净融出能力由月初的4.8万亿元降至3.8万亿元 [8] - 后续随着税期结束或央行加力投放，资金压力或自发缓和 [8] 商品市场表现 - 商品指数单日净流入32亿元，较前一日5亿元显著放量 [9] - 有色金属板块以27亿元净流入跃居首位，沪铝、沪锡分别获22亿元与13亿元资金 [9] - 贵金属板块连续第三个交易日净流入，今日再获16亿元资金，黑色产业链单日净流出10亿元 [9] - 贵金属涨幅收窄，沪金、沪银分别上涨0.16%和2.02% [8] - “反内卷”品种普遍下跌，焦炭、焦煤、玻璃跌幅在1%-2%区间，多晶硅和铁矿石逆市上涨0.43%和1.38% [8][10] - 多晶硅受政策预期博弈影响上演“过山车”行情，早盘一度跌近4%，午后辟谣后收涨 [10]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 经济增长方面钢材去库较季节性偏慢，生产端开工率普遍回升但需求端表现不一；通货膨胀方面猪价底部弱反弹，PPI 中油价跌后反弹[1][2][4] 各部分总结 经济增长：钢材去库较季节性偏慢 生产：开工率普遍回升 - 电厂日耗季节性反弹，11 月 10 日 6 大发电集团平均日耗 79.6 万吨较 11 月 3 日上升 4.3%，11 月 6 日南方八省电厂日耗 187.9 万吨较 10 月 30 日上升 4.1%[4][12] - 高炉开工率回升至限产前，11 月 7 日全国高炉开工率 83.2%较 10 月 31 日上升 1.4 个百分点，产能利用率 87.8%较 10 月 31 日下降 0.8 个百分点，唐山钢厂高炉开工率 91.9%较 10 月 31 日上升 23.5 个百分点[4][16] - 轮胎开工率温和回升，11 月 6 日汽车全钢胎开工率 65.5%较 10 月 30 日上升 0.1 个百分点，半钢胎开工率 73.7%较 10 月 30 日上升 0.3 个百分点，江浙地区织机开工率延续强势[4][19] 需求：钢材去库较季节性偏慢 - 30 城新房销量环比改善，11 月 1 - 11 日 30 大中城市商品房日均销售面积 19.7 万平方米较 10 月同期上升 65.7%，但较去年 11 月同期等均有下降[4][24] - 车市零售开局不强，11 月零售同比下降 19%，批发同比下降 22%[4][28] - 钢价弱震荡，11 月 11 日螺纹、线材、热卷、冷轧价格较 11 月 4 日有不同涨跌，近期焦煤供需紧平衡，焦炭提涨支撑钢价但需求疲软压制[4][33] - 水泥价格区域分化，11 月 11 日全国水泥价格指数较 11 月 4 日上涨 0.1%，华东和长江地区表现与全国平均相当，全国市场“区域分化、稳中承压”[4][34] - 玻璃价格弱势下跌，11 月 11 日玻璃活跃期货合约价报 1062 元/吨较 11 月 4 日下跌 3.7%[4][39] - 集运运价指数结束四连涨转跌，11 月 7 日 CCFI 指数较 10 月 31 日上涨 3.6%，SCFI 指数下跌 3.6%，目前处于淡季，美国取消关税或带来补货潮[4][41] 通货膨胀：猪价底部弱反弹 CPI：猪价底部弱反弹 - 猪价底部弱反弹，11 月 11 日猪肉平均批发价 18.1 元/公斤较 11 月 4 日上涨 0.5%，后期供应压力将释放但消费环境仍疲软[4][47] - 农产品价格指数温和上涨，11 月 11 日较 11 月 4 日上涨 0.5%，分品种看鸡肉、鸡蛋等有不同涨跌[4][52] PPI：油价跌后反弹 - 油价跌后反弹，11 月 11 日布伦特和 WTI 原油现货价报 64.4 和 61.0 美元/桶较 11 月 4 日分别下跌 1.7%和上涨 0.8%，供应过剩压力存在且需求季节性减弱[4][55] - 铜铝温和上涨，11 月 11 日 LME3 月铜价和铝价较 11 月 4 日分别上涨 1.7%和上涨 0.2%，国内商品指数环比跌幅收窄[4][59] - 工业品价格环比涨跌不一，11 月以来焦煤等部分价格环比上涨，玻璃等下跌，同比跌幅多数收敛但水泥、玻璃走阔[61]

行业投资评级 - 买入（维持评级）[1] 核心观点 - 零售变革带来的机会是未来中国消费行业进攻性最强的行业性机会，有望孕育一波长牛公司 [1] - 日本超市行业在市场规模未扩大的背景下，供给端呈现明显进攻性，中部玩家强势成长，为理解中国零售业发展提供启示 [1] - Life超市通过聚焦食品品类、差异化加工食品定位、区域密集开店等策略，在老龄化时代实现逆势成长，其模式对中国商超具有借鉴意义 [2][3][4] 日本超市行业需求端变化 - 人口总量长期下降趋势压制整体超市市场规模增长，日本人口总量于2010年到顶，2011年至今持续负增长 [16] - 老龄化率从1990年的17.6%提升至2022年的35.7%，老年人成为消费主力人群，对超市品类结构产生长期影响 [16] - 工资水平上涨有限但出现结构性分化，最高收入群体数量从1990年至2021年增长276%，中产阶级财富增长受到明显冲击，加剧消费者性价比需求 [20] - 超市行业规模在1997年后陷入长期停滞，2012年后随经济恢复由价格端驱动增长 [23] - 内部品类发生明显结构性变化，仅有食品饮料销售额迎来长期增长，家具品类销售额下跌87%，衣料品类下跌75%，家用电器品类下跌70% [28] - 食品饮料品类增长主要由超市角色转变为“第二厨房”推动，加工食品和预制食品扮演核心角色，生鲜&加工食品占比达60%，预制食品占比达15% [30] 日本超市行业供给端变化 - 超市数量从1997年的2569家增长至2024年的5917家，总销售面积从1.51万平方米增长至2.30万平方米，店均销售面积从5874平方米减少到3882平方米，呈现小型化趋势 [36] - 传统综合超市（大卖场）减少，食品超市增加，1990年前十大企业均为综合超市，2015年前十大企业中食品超市占据4个位置 [37] - 行业呈现中部玩家崛起趋势，1998年前十大企业份额为33%，2017年降至23%，排名11到50的企业份额从21%提升至31% [41] - 不同规模企业毛利率差异较小，但营业利润率随规模扩大而提升，销售额超过1000亿日元的超市营业利润率保持在>2%水平 [46] - 盈利企业在正式员工成本率（人效）方面优势明显，是造成盈利差距的核心原因 [52] Life超市的崛起策略 - 产品定位严格集中于食品类，占比从2005年的78.13%提升至2024年的88.74%，重点发展熟食烘焙和深加工肉类等差异化加工食品 [2][56] - 熟食烘焙品类兼具高频和高毛利特性，日本接近40%消费者每周至少购买一次熟食，熟食品类毛利率达到40%以上 [2][70] - 熟食烘焙具备“非标+烟火气”属性，更具差异化和情绪价值，提价能力更强，超市经营该品类具备获客端和成本端天然优势 [2] - 深加工肉类可提升利润率并捕捉高支付能力顾客，适应老龄化和少子化背景下消费者处理原始肉类技能下降的需求 [2] - 通过不同价格带自有品牌（如Star Select、Smile Life、LIFE PREMIUM、BIO-RAL）实现向上向下兼容，覆盖更多消费客群 [85] - 区位策略集中在东京都和大阪等核心地区加密门店，布局日本人口规模前五个地区中的4个，且这些地区在2015-2020年仍维持人口正增长 [2][90] - 门店面积在2500平方米左右，实现20-25亿日元年收入，正式员工在职年数达14年，平均年龄40岁，非正式员工人数为正式员工的3.42倍 [2] Life超市增长动力与收益率 - 增长主要来源于开店而非同店增长，门店数从90年代末150家增长至2024年314家，单店收入从90年代末到2012年之前稳定在20亿日元，2012年后随CPI上涨提升 [3] - 毛利率保持26%左右，营业利润率在1990年前达2.78%，之后随经济环境变差和竞争加剧下滑，1994年加速扩张导致营业利润率降至0.5%历史最低水平，此后随扩张放缓持续恢复，2023年达3.13%历史最高水平 [3] - 快速开店期创造最佳投资时点，2000-2010年营业利润复合增速达18%，股价从1998年底至2015年底复合收益率达15% [3] 对中国市场的投资建议与启示 - 相同点：老龄化是推动食品超市快速增长核心原因，中国食品超市崛起确定性很高；蔬菜肉类、熟食等高频消费习惯为中国食品超市崛起提供机遇 [4] - 不同点：中国发达线上业态会加剧高收入、高人口密度、休闲时间较少地区竞争，推动利润率下行；受线上影响更小的广大下沉市场是线下商超发展沃土 [4] - 中国市场规模幅员辽阔、下沉市场纵深明显、人口呈现多中心集聚，可能为行业玩家提供“人口数量够多、经营成本不高、竞争环境适中”的发展区域，从而在下沉市场实现高于日本高度竞争市场状态下的行业利润率水平 [4]

根据提供的研报内容，以下是关于量化模型和因子的总结。 量化模型与构建方式 1. **模型名称：股指分红点位测算模型**[12][42] * **模型构建思路**：为准确计算跟踪价格指数的股指期货合约的升贴水情况，必须精细估计指数成分股分红除息导致的指数点位自然滑落，该模型旨在预测从当前时刻到期货合约到期日期间，指数因分红而产生的点数损失[12][42] * **模型具体构建过程**：模型的核心是计算在特定时间窗口（当前日期t至期货到期日T）内，所有成分股分红对指数点位的总影响[42]。具体流程如下[43][46]： * **步骤1**：获取指数成分股及其精确的日度权重。采用中证指数公司每日披露的收盘权重数据，以确保准确性，避免使用历史权重估算带来的偏差[48][49] * **步骤2**：对每只成分股，预测其在时间窗口（t < 除息日 ≤ T）内的分红金额和除息日[45]。具体预测方法如下： * **分红金额预测**：若公司已公布分红金额，则直接采用；若未公布，则需估计。分红金额由净利润乘以股息支付率得到，即 `分红金额 = 净利润 × 股息支付率`[50] * **净利润预测**：若公司已公布年报、快报或业绩预告，则直接采用（业绩预告取上下限均值）；若未披露，则采用基于历史净利润分布的动态预测法，将公司分为盈利稳定型和不稳定型，分别按历史规律或上年同期利润进行预测[51][53][55] * **股息支付率预测**：若公司去年分红，则采用去年股息支付率；若去年不分红，则采用最近3年平均股息支付率；若从未分红，则默认今年不分红；对预期股息支付率大于100%的情况进行截尾处理[54][56] * **除息日预测**：若公司已公布除息日，则直接采用；若未公布，则根据公司所处分红阶段（预案或决案），结合历史间隔天数（如从预案公告日到除息日的天数）的稳定性进行线性外推预测；若无可靠历史数据，则根据大多数公司分红集中在7月底前的规律，设置默认预测日期（如7月31日、8月31日等）[54][58][59] * **步骤3**：汇总计算指数总分红点数。公式如下[42]： $$分红点数 = \sum_{n=1}^{N} \left( \frac{成分股分红金额}{成分股总市值} \times 成分股权重 \times 指数收盘价 \right)$$ 其中，`N` 为指数成分股数量，求和条件为个股除息日落在时间窗口 (t, T] 内[42] * **模型评价**：该模型对上证50和沪深300指数全年的预测准确度较高，对中证500指数的预测误差稍大但基本稳定；对于股指期货合约的股息点预测也具有较好的准确性[64] 模型的回测效果 1. **股指分红点位测算模型**[64] * **预测误差（2023年）**：上证50指数和沪深300指数误差基本在5个点左右，中证500指数误差基本在10个点左右[64] * **预测误差（2024年）**：上证50指数和沪深300指数误差基本在5个点左右，中证500指数误差基本在10个点左右[64] * **股指期货预测准确性（2023年 & 2024年）**：对上证50、沪深300及中证500股指期货当月主力合约的预测股息点与实际股息点相比，具有较好的预测准确性，其中上证50和沪深300股指期货的预测效果最好[64] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：已实现股息率**[3][18] * **因子构建思路**：衡量指数成分股中，在当年已经完成现金分红的公司，其分红总额相对于指数总市值的比率[3][18] * **因子具体构建过程**：计算公式如下[18]： $$已实现股息率 = \sum_{i=1}^{N1} \left( \frac{个股已分红金额}{个股总市值} \times 个股权重 \right)$$ 其中，`N1` 表示指数成分股中今年已现金分红的公司数量[18] 2. **因子名称：剩余股息率**[3][18] * **因子构建思路**：衡量指数成分股中，在当年尚未进行现金分红但预计将会分红的公司，其待分红总额相对于指数总市值的比率[3][18] * **因子具体构建过程**：计算公式如下[18]： $$剩余股息率 = \sum_{j=1}^{N2} \left( \frac{个股待分红金额}{个股总市值} \times 个股权重 \right)$$ 其中，`N2` 表示指数成分股中今年尚未现金分红的公司数量[18] 3. **因子名称：年化升贴水**[4][14] * **因子构建思路**：将股指期货合约价格与经分红调整后的现货指数价格之间的价差，进行年化处理，以标准化比较不同期限合约的升贴水程度[4][14] * **因子具体构建过程**：首先计算含分红价差：`含分红价差 = 期货合约收盘价 - (指数收盘价 - 分红点数)` 或等价于 `当前价差 + 分红点数`[14]。然后计算年化升贴水[14]： $$年化升贴水 = \left( \frac{含分红价差}{指数收盘价} \right) \times \left( \frac{365}{到期天数} \right) \times 100\%$$ [14] 因子的回测效果 1. **已实现股息率（截至2025年11月12日）**[3] * **上证50指数**：2.50%[3] * **沪深300指数**：1.99%[3] * **中证500指数**：1.22%[3] * **中证1000指数**：0.93%[3] 2. **剩余股息率（截至2025年11月12日）**[3] * **上证50指数**：0.36%[3] * **沪深300指数**：0.24%[3] * **中证500指数**：0.06%[3] * **中证1000指数**：0.04%[3] 3. **年化升贴水（主力合约，截至2025年11月12日）**[4][14] * **IH主力合约**：3.92%（年化升水）[4][14] * **IF主力合约**：0.38%（年化升水）[4][14] * **IC主力合约**：-10.12%（年化贴水）[4][14] * **IM主力合约**：-14.93%（年化贴水）[4][14]

证券研究报告 | 2025年11月12日 全球资产配置 周期洞察与战略布局 策略研究 · 深度报告 证券分析师：王开 021-60933132 wangkai8@guosen.com.cn S0980521030001 证券分析师：陈凯畅 021-60375429 chenkaichang@guosen.com.cn S0980523090002 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 核心观点 • 全球资产配置启航： 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 • 时代之变，居民资产配置需要新范式。全球宏观新常态下，传统安全资产的根基正在动摇。当作为"安全垫"的债券 资产本身面临信用风险和波动时，其与股票的风险对冲功能大打折扣。全球安全资产供给增速与避险需求的扩张已形 成显著背离，安全资产不足成为黄金长期上涨的关键。站在当下，居民资产配置突围之路在于重塑配置的广度与深度， 以全球视野突破本土市场局限。 • 长期视角下，拥抱权益资产与产业浪潮。进行有效的资产配置，需要多周期嵌套体系，长周期依赖时代主线赚beta的 钱，短周期则利用库存、信贷和政策变化进行战术资产配置。股市长期收益高，仅需要在滞胀后期和 ...

投资评级 - 维持“增持”评级 [3][6] 核心观点 - 报告公司财务数据继续呈现压力，25Q1-3营业收入同比下降26.23%至9.85亿元，但新签订单呈现边际改善趋势，25Q1-3累计新签订单同比增长17%至约16.4亿元 [1][2] - 主业实验室服务业务承压，25Q3该业务净利率为-18.9%，主要受竞争激烈导致毛利率下降影响 [2] - 尽管短期业绩承压，但考虑到国内持续出台鼓励创新政策、A+H创新药股价活跃以及IPO呈现恢复趋势，国内需求有望在未来几年迎来边际改善，报告公司作为国内临床前CRO核心参与者将显著受益 [2] 财务表现 - 2025年第三季度单季实现营业收入3.16亿元，同比下降34.87%，对应毛利率为16.32% [2] - 2025年第三季度实现归母净利润0.20亿元，其中实验室业务贡献-0.60亿元，资产管理收益贡献0.13亿元，生物资产公允价值变动贡献0.52亿元 [2] - 2025年第三季度新签订单为6.2亿元，同比增长24%，环比25Q2增长5% [2] - 调整后盈利预测显示，2025-2027年预计营业收入分别为15.77亿元、16.04亿元、16.84亿元，对应每股收益（EPS）分别为0.14元、0.15元、0.14元 [3][5][9][10] 估值指标 - 以2025年11月12日收盘价33.07元/股计算，2025-2027年预测市盈率（PE）分别为230倍、223倍、236倍 [3][9] - 报告公司总市值为247.85亿元，自由流通市值亦为247.85亿元 [6]

投资评级 - 维持“增持”评级，对应2025年11月11日收盘价31.03元/股，市盈率分别为35倍（2025年）、28倍（2026年）、23倍（2027年）[4] 核心观点 - 公司2025年三季报业绩符合市场预期，新签订单呈现加速趋势，并略微上修2025年收入指引[1][2] - 作为全球化布局的一体化CXO服务供应商，公司未来有望伴随全球景气度改善，业绩增速趋势向上[4] 业绩表现与预期 - 2025年前三季度实现营业收入100.86亿元，同比增长14.38%；实现归母净利润11.41亿元，同比下降19.76%；实现扣非净利润10.34亿元，同比增长32.04%[1] - 2025年第三季度单季度收入36.45亿元，同比增长13.4%；经调整利润为4.71亿元，同比增长12.9%[2] - 公司维持2025年收入指引为同比增长12%至16%[2] - 调整盈利预测：2025-2027年收入预测从140.12/161.79/188.48亿元调整为139.95/161.83/188.77亿元；每股收益预测从0.91/1.13/1.41元调整为0.88/1.10/1.38元[4] 新签订单情况 - 2025年前三季度新签订单同比增长13%+，环比2025年上半年的10%+呈现加速趋势[2] - 分业务看，2025年前三季度实验室服务新签订单同比增长12%+，环比上半年呈现加快；CMC业务新签订单同比增长接近20%，环比上半年相对稳定[2] 核心业务分析 - 实验室服务：2025年第三季度实现收入21.1亿元，同比增长14.3%，其中实验室化学和生物科学服务均呈现快速增长[3] - CMC业务：2025年第三季度实现收入9.0亿元，同比增长12.7%，预期第四季度收入和毛利率将环比提高[3] - 临床研究业务：2025年第三季度实现收入5.0亿元，同比增长8.2%，呈现稳健增长[3] - 大分子和细胞与基因治疗服务：2025年第三季度实现收入1.25亿元，同比增长25.1%[3] 客户结构分析 - 全球前20大制药客户：2025年第三季度贡献收入6.16亿元，同比增长22.19%，延续贡献业绩弹性[3] - 其他客户：2025年第三季度实现收入30.29亿元，同比增长11.81%，呈现相对稳健增长[3] 财务预测摘要 - 营业收入：预计2025-2027年分别为139.95亿元、161.83亿元、188.77亿元，同比增长14.0%、15.6%、16.6%[10] - 归母净利润：预计2025-2027年分别为15.73亿元、19.64亿元、24.45亿元，同比增长-12.3%、24.8%、24.5%[10] - 毛利率：预计2025-2027年分别为34.2%、35.0%、35.8%[10] - 净资产收益率：预计2025-2027年分别为10.4%、11.8%、13.1%[10]

报告行业投资评级 - 保险Ⅱ行业评级为推荐 [1] 报告核心观点 - 公募基金2025年三季度末对非银金融板块配置比例为1.20%，环比下降0.06个百分点，相比沪深300行业总市值占比低配8.48个百分点 [1] - 当前主动基金对非银板块配置仍处于显著低配状态，但随着资本市场活跃与改革深化、中长期资金入市及居民增配权益，继续看好具备贝塔属性的非银金融板块的配置价值 [5] 证券板块持仓分析 - 三季度末证券板块配置比例为0.41%，环比增加0.04个百分点，相较于沪深300证券行业总市值占比低配4.28个百分点 [2] - 机构持仓明显向龙头与财富管理、信息服务倾斜：华泰证券持股数量1.60亿股（环比+20.8%）、持仓市值34.90亿元（环比+54.3%）；中信证券持股数量0.90亿股（环比+18.2%）、持仓市值26.94亿元（环比+32.3%）；东方财富持股数量0.75亿股（环比+2.2%）、持仓市值20.23亿元（环比+19.8%）；广发证券持股数量0.65亿股（环比+59.1%）、持仓市值14.44亿元（环比+223.8%）；同花顺持股数量0.035亿股（环比+7.1%）、持仓市值13.15亿元（环比+46.6%） [2] 保险板块持仓分析 - 保险板块持仓比例由二季度末0.75%降至三季度0.61%，相对沪深300保险行业总市值占比低配4.19个百分点 [3] - 持仓市值前五大股票为：中国平安持股数量1.59亿股（环比+6.0%）、持仓市值87.85亿元（环比+5.6%）；中国太保持股数量1.07亿股（环比-14.2%）、持仓市值37.63亿元（环比-18.0%）；中国人寿H持股1.03亿股（环比+34.0%）、持仓市值20.72亿元（环比+77.9%）；新华保险持股数量0.30亿股（环比-3.6%）、持仓市值18.43亿元（环比+0.9%）；中国太保H持股数量0.58亿股（环比-7.8%）、持仓市值16.28亿元（环比+7.1%） [3] 多元金融持仓分析 - 三季度末多元金融持仓为0.18%，环比增加0.04个百分点 [4] - 主要个股持仓：香港交易所持股数量0.068亿股（环比+4.0%）、持仓市值27.56亿元（环比+10.1%）；九方智投控股持股数量0.36亿股（环比+88.6%）、持仓市值24.47亿元（环比增加22.69亿元）；渤海租赁持股数量1.96亿股（环比+99.1%）、持仓市值6.96亿元（环比增加6.81亿元）；江苏金租持股数量1.04亿股（环比-64.7%）、持仓市值5.91亿元（环比-43.2%）；中油资本为新增持仓，持股数量0.22亿股、持仓市值2.29亿元 [4]

根据研报内容，总结如下： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：行业拥挤度监测模型**[3] * **模型构建思路**：通过构建模型，对申万一级行业指数的拥挤度进行每日监测，以识别拥挤度较高或较低的行业[3] * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型的具体构建过程和公式 2. **模型名称：溢价率 Z-score 模型**[4] * **模型构建思路**：通过滚动测算ETF的溢价率Z-score，搭建ETF产品筛选信号模型，以发现存在潜在套利机会的标的[4] * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型的具体构建过程和公式 量化因子与构建方式 1. **因子名称：行业拥挤度**[3] * **因子构建思路**：用于衡量申万一级行业的交易拥挤程度[3] * **因子具体构建过程**：报告未提供该因子的具体构建过程和公式 * **因子评价**：拥挤度较高的行业可能提示风险，拥挤度较低的行业可能值得关注[3] 2. **因子名称：溢价率 Z-score**[4] * **因子构建思路**：用于识别ETF价格相对于其净值（IOPV）的异常偏离程度，以捕捉套利机会[4] * **因子具体构建过程**：报告未提供该因子的具体构建过程和公式 * **因子评价**：该因子有助于发现潜在的套利机会，但需警惕标的回调风险[4] 模型的回测效果 （报告未提供量化模型的回测效果指标取值） 因子的回测效果 （报告未提供量化因子的回测效果指标取值） 模型/因子应用结果 1. **行业拥挤度监测模型应用结果**[3] * 监测日期：前一交易日 * 拥挤度较高行业：电力设备、基础化工、环保[3] * 拥挤度较低行业：计算机、汽车、非银金融[3] * 拥挤度变动较大行业：石化、房地产[3] 2. **溢价率 Z-score 模型应用结果**[13] * 生成建议关注的ETF产品信号，涉及标的包括：中药ETF华泰柏瑞(561510 SH)、食品ETF(515710 SH)、建材ETF(516750 SH)、中药50ETF(562390 SH)、国开债券ETF(159651 SZ)[13]

核心观点 - AI算力需求高涨与国产替代加速是驱动电子行业发展的两大核心主线，半导体、AI算力基础设施、存储和消费电子等领域均存在显著的结构性机遇 [1][2][3][9] - AI需求打破了传统存储周期模型，驱动行业进入“超级周期”，价格进入上升通道，技术向3D架构演进 [3] - AI向端侧渗透加速，智能眼镜等消费电子产品销量激增，与半导体行业主动补库周期形成共振，为产业链带来增长动力 [9] 半导体 - AI高算力需求推动先进制程产能高速扩张，预计到2028年全球晶圆产能将达到1110万片/月，2024-2028年CAGR为7%，其中≤7nm先进工艺产能CAGR预计达14% [16] - 下游晶圆厂产能扩张为上游设备、零部件、材料领域带来确定性增长机遇，设备投资应聚焦高价值量、低国产化率环节，如大束流离子注入、高深宽比刻蚀等 [1][28] - 半导体设备在晶圆厂建设成本中占比70%-80%，25Q2全球设备市场规模环比增长3.2%，同比增长23.5% [25] - 零部件环节建议关注静电卡盘、真空泵、真空阀等低国产化率核心部件，2025年全球半导体零部件市场规模预计达613亿美元 [32][33][34][36] - 材料环节兼具“扩产拉动”与“耗材属性”，光刻胶、空白掩模版等高壁垒材料市场规模有望快速扩张，2025年全球半导体材料市场规模预计达759.8亿美元 [39][43][45] AI算力 - 云服务厂商资本开支持续高企且不断上修，3Q25微软/亚马逊/谷歌/Meta资本开支分别同比增75%/61%/83%/111%，直接拉动AI算力基础设施需求 [48][52][53] - PCB环节向高端化迭代，AI服务器推动5阶20层以上HDI板及CoWoP等先进技术需求旺盛，全球HDI市场规模预计2029年达170.37亿美元，2024-2029年CAGR为6.4% [56][58][61][62] - 液冷技术因智算中心机柜功率密度高增成为刚需，2024年全球数据中心液冷设备市场规模约26.57亿美元，预计2031年达92.31亿美元，2025-2031年CAGR为19.8% [68][74][75] - 光模块需求受AI集群驱动，CPO与OCS等低功耗、低延迟技术前景可期，全球光模块市场规模2024-2029年CAGR预计为22% [75][76][80][82] - 高压直流供电架构在效率与可靠性上优势显著，是数据中心供电升级明确方向，2031年全球AI数据中心HVDC市场规模预计达27.4亿元，2025-2031年CAGR为10.5% [85][87][88] - 国产算力芯片替代势在必行，1H25中国加速芯片本土品牌市场份额占比约35%，超节点架构通过集群化实现算力线性扩展，成为国产算力突围可行路径 [94][96][98][99] 存储 - AI需求打破传统3-4年存储周期，驱动行业进入“超级周期”，2025年上半年价格意外反弹，自2025年4月以来Flash Wafer与DRAM现货价大幅攀升 [3][103][106][107] - 截至2025年10月28日，1Tb QLC/1Tb TLC/512Gb TLC/256Gb TLC自4月以来分别涨价36%/32%/67%/75%，DDR4 16Gb eTT/DDR5 16Gb eTT/DDR4 16Gb 3200分别涨价220%/116%/567% [107][108] - 4Q25 DRAM合约价预计涨幅18%-23%，纳入HBM后整体涨幅预计为23%-28%，NAND Flash合约价预计全面上涨5-10% [112][113] - 存储技术从平面转向立体堆叠，3D DRAM成为重要发展方向，4F²结合CBA技术预计能将比特密度提升约30% [3][114][118][119] 消费电子 - AI端侧破局时刻降至，3Q25全球AI智能眼镜销量同比激增370%，Meta Ray-Ban Display供不应求，行业进入高增通道 [9][125][137][138] - 半导体行业从被动去库转向主动补库，与AI创新周期形成历史性共振，为产业上行提供宏观动力 [9][126][127] - AIoT凭借无缝体验和刚性场景需求，有望完成从“功能孤岛”到“场景智能”的跃迁，国产SoC厂商业绩兑现有望驱动估值系统性上行 [9][130][133] - 智能眼镜市场持续升温，Birdbath与Micro OLED仍是主流技术，字节跳动、Meta等巨头2026年计划发布新品，推高市场热度 [9][139][145][148] - 全球Micro OLED微显示屏出货量预计从2024年的636.5万块增长至2030年的39956.6万块，CAGR达99.36% [144][147]