根据提供的行业景气度月报，以下是其中涉及的量化模型和因子的总结： 量化因子与构建方式 1.煤炭行业利润增速预测因子 **因子构建思路**：通过价格因子和产能因子的同比变化来逐月估计煤炭行业的营收增速和利润增速[10] **因子具体构建过程**：由于动力煤长协机制约定根据每个月最后一期价格指数决定下一个月的销售价格，因此可以提前确定下个月的动力煤销售价格，结合产能因子同比变化进行利润预测[10] 2.生猪供需缺口预测因子 **因子构建思路**：利用生猪从出生到育肥出栏的6个月周期关系，通过能繁母猪存栏数据预测未来6个月的生猪供需情况[15] **因子具体构建过程**： - 出栏系数计算公式：$$出栏系数=单季度生猪出栏/能繁母猪存栏 lag6m$$[15] - 6个月后单季潜在产能计算公式：$$6个月后单季潜在产能= t月能繁母猪存栏*（t+6月上年同期出栏系数）$$[16] - 6个月后生猪潜在需求：$$6个月后生猪潜在需求=t+6月上年同期单季度生猪出栏$$[16] 3.普钢行业利润预测因子 **因子构建思路**：利用普通钢材综合售价和成本指标（铁矿石、焦炭、喷吹煤、废钢等）实现对普钢行业月度利润增速的预测和单吨盈利测算[18] 4.玻璃行业盈利跟踪因子 **因子构建思路**：根据价格指标和成本指标跟踪玻璃制造行业的盈利变化，并基于盈利变化设计配置信号[25] 5.水泥行业利润预测因子 **因子构建思路**：根据价格指标和成本指标跟踪水泥制造行业的盈利变化[25] 6.燃料型炼化利润预测因子 **因子构建思路**：利用成品油燃料价格变化和原油价格变化测算行业利润增速和裂解价差[27] 7.建筑装饰行业景气判断因子 **因子构建思路**：基于制造业PMI景气度和商品房销售情况，分析经济数据引发投资者对于基建托底发力的预期的可能性[25] 因子的回测效果 1.出栏系数法供需缺口因子 **测试结果**：历史经验来看，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] 2.行业配置信号因子 **测试结果**：各行业配置信号的历史回测结果显示，基于利润景气度预测的配置信号在不同行业均有相应的超额收益表现[11][14][20][23][28][32][33][35][37]

根据提供的行业景气度月报，以下是其中涉及的量化模型和因子的总结： 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**：基于动力煤价格的长协定价机制，结合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**：模型利用已确定的25年10月动力煤销售价格（根据9月底价格指数确定），并对比上年同期的价格和产能因子，通过回归或拟合方法预测行业利润增速[10][14] 2. **模型名称：生猪供需预测模型**[15] - **模型构建思路**：利用生猪从出生到出栏约6个月的周期规律，通过能繁母猪存栏量预测未来6个月的生猪潜在供给，并与历史需求对比以判断供需缺口[15] - **模型具体构建过程**： 1. 计算历史出栏系数：$$出栏系数 = \frac{单季度生猪出栏}{6个月前的能繁母猪存栏}$$[15] 2. 预测未来单季潜在产能：$$6个月后单季潜在产能 = 当前(t月)能繁母猪存栏 \times 上年同期(t+6月)的出栏系数$$[15][16] 3. 预测未来单季潜在需求：使用上年同期(t+6月)的单季度生猪出栏量作为需求预测值[16] 4. 通过比较潜在产能和潜在需求来判断供需关系 3. **模型名称：普钢行业利润预测模型**[18] - **模型构建思路**：通过跟踪普通钢材的综合售价，并综合考虑铁矿石、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**：模型将钢材售价与各项主要原材料成本进行差值计算或回归分析，从而估算出行业利润水平[18][23] 4. **模型名称：结构材料行业盈利跟踪模型**[25] - **模型构建思路**：针对玻璃和水泥制造行业，根据其产品的价格指标和主要成本指标来跟踪行业的盈利变化[25] - **模型具体构建过程**：模型通过对比浮法玻璃等产品的市场价格与生产成本（如原材料、能源等），计算毛利水平，并观察其同比变化[25][28][30] 5. **模型名称：燃料型炼化行业利润预测模型**[31] - **模型构建思路**：利用成品油（燃料）价格与原油价格之间的变化关系（裂解价差）来测算行业利润增速，并结合油价和库存成本进行分析[31] - **模型具体构建过程**：模型关注成品油与原油的价差（裂解价差），并考虑原材料库存成本（例如，利用3个月前的油价低位带来的成本优势）来预测短期利润变化[31][34] 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**：反映煤炭销售价格同比变化的指标，是预测煤炭行业利润的核心驱动因素之一[10] - **因子具体构建过程**：直接使用或计算动力煤等煤炭品种的月度销售价格，并与上年同期进行比较 2. **因子名称：产能因子（煤炭）**[10] - **因子构建思路**：反映煤炭行业产能利用情况或供给能力同比变化的指标，与价格因子共同影响利润预测[10] - **因子具体构建过程**：基于行业产量、产能利用率等数据构建同比指标 3. **因子名称：能繁母猪存栏量**[15][17] - **因子构建思路**：作为生猪供给的领先指标（领先约6个月），用于预测未来生猪出栏量和市场供需[15][17] - **因子具体构建过程**：直接采用农业农村部等官方机构公布的月度能繁母猪存栏数据 4. **因子名称：出栏系数**[15][16] - **因子构建思路**：衡量单位能繁母猪在特定周期内所能提供的生猪出栏量的效率指标，用于连接存栏量与未来供给[15][16] - **因子具体构建过程**：$$出栏系数 = \frac{单季度生猪出栏}{6个月前的能繁母猪存栏}$$，通常使用历史平均值或移动平均值进行计算和预测[15] 5. **因子名称：PMI滚动均值**[23][30] - **因子构建思路**：使用制造业采购经理指数（PMI）的滚动平均值（如12个月均值）作为宏观经济景气的平滑指标，用于判断工业材料需求前景[23][30] - **因子具体构建过程**：计算PMI指标的12个月移动平均值，并观察其环比变化是否超过设定的阈值 6. **因子名称：裂解价差（炼化）**[31] - **因子构建思路**：反映炼化企业将原油加工成成品油的盈利空间，是炼化行业利润的核心驱动因子[31] - **因子具体构建过程**：计算成品油价格与原油价格的差值或比值 7. **因子名称：新钻井数（油服）**[38] - **因子构建思路**：反映油气勘探开发活动热度，是油服行业需求的领先指标[38] - **因子具体构建过程**：跟踪美国或全球活跃石油钻井平台数量等数据的同比变化 模型的回测效果 *（注：报告未提供具体模型的量化回测指标数值，如年化收益率、夏普比率、最大回撤等，此部分内容缺失）* 因子的回测效果 *（注：报告未提供具体因子的量化回测指标数值，如IC值、IR值、因子收益率等，此部分内容缺失）* **要特别注意**：本报告主要侧重于行业景气度的定性判断和配置观点的阐述，并未详细展示底层量化模型和因子的具体构建公式（除出栏系数等少数例子外）以及严格的量化回测绩效指标。

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：煤炭行业利润预测模型**[10][15] * **模型构建思路**：基于动力煤长协价格机制，利用价格因子和产能因子的同比变化来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**：模型的核心是跟踪价格因子（如动力煤销售价格）和产能因子的同比变化。具体地，根据每个月最后一期的价格指数确定下个月的销售价格，然后将此价格与上年同期进行比较。同时，结合产能因子的同比变化，综合估算出行业的月度营收增速和利润增速[10][15] 2. **模型名称：生猪供需预测模型**[16][17][18] * **模型构建思路**：利用生猪从出生到出栏约6个月的周期特性，通过当前能繁母猪存栏量来预测未来6个月后的生猪供需缺口，进而判断价格趋势[16][17] * **模型具体构建过程**： 1. 计算历史出栏系数：$$出栏系数 = \frac{单季度生猪出栏}{6个月前能繁母猪存栏量}$$[16] 2. 预测未来潜在产能：$$6个月后单季潜在产能 = 当前(t月)能繁母猪存栏量 \times (t+6月上年同期出栏系数)$$[17] 3. 预测未来潜在需求：以预测目标季度（如26Q1）的上年同期单季度生猪出栏量作为需求预测值[17] 4. 比较潜在产能与潜在需求，判断供需缺口及价格走势[18] 3. **模型名称：普钢行业利润预测模型**[19][23] * **模型构建思路**：通过跟踪普通钢材的综合售价以及主要原材料（铁矿石、焦炭、喷吹煤、废钢）的成本价格，来测算普钢行业的月度利润增速和单吨盈利[19][23] * **模型具体构建过程**：模型通过监测普钢价格指数和一系列成本价格指数，计算价格与成本的差值或比值，从而估算出行业单吨利润及其同比变化[19][23] 4. **模型名称：结构材料（玻璃、水泥）盈利跟踪模型**[25][26] * **模型构建思路**：根据浮法玻璃、水泥的产品价格指标和相应的成本指标，跟踪计算其毛利变化，并基于盈利变化设计行业配置信号[25][26] * **模型具体构建过程**：模型持续跟踪玻璃和水泥的现货价格，并同步跟踪其生产成本（如原材料、能源等），通过（价格 - 成本）计算单吨毛利，并观察其同比变化[25][26] 5. **模型名称：燃料型炼化利润预测模型**[27][33] * **模型构建思路**：利用成品油燃料价格与原油价格的变化来测算行业利润增速和裂解价差（Crack Spread）[27][33] * **模型具体构建过程**：模型通过监测成品油（如汽油、柴油）价格和原油价格的变动，计算其价差（裂解价差）。价差的扩大通常意味着炼化利润的改善。同时，也会考虑库存成本（如近期油价低位带来的成本下降）对利润的影响[27][33] 模型的回测效果 *（注：研报中展示了部分模型的历史回测图表（如图2、图5、图9、图10），但未提供具体的、可总结的量化指标数值（如年化收益率、夏普比率、信息比率IR等），因此此部分跳过）* 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**：反映动力煤销售价格的变动情况，是预测煤炭行业利润的核心驱动因素之一[10] * **因子具体构建过程**：直接采用或根据动力煤长协价格指数确定月度销售价格，并计算其同比变化率[10] 2. **因子名称：产能因子（煤炭）**[10] * **因子构建思路**：反映煤炭行业生产能力的变动情况，是预测营收和利润的另一核心因素[10] * **因子具体构建过程**：具体构建方式未在提供片段中详细说明，但提及会跟踪其同比变化[10] 3. **因子名称：能繁母猪存栏量**[16][18] * **因子构建思路**：作为生猪供给的领先指标，能繁母猪的数量直接决定了约6个月后的生猪出栏潜力[16][18] * **因子具体构建过程**：直接采用农业农村部或相关统计部门公布的月度能繁母猪存栏数据[16][18] 4. **因子名称：出栏系数**[16][17] * **因子构建思路**：衡量能繁母猪到生猪出栏的转换效率，受养殖技术、疫情等因素影响[16][17] * **因子具体构建过程**：$$出栏系数 = \frac{单季度生猪出栏总量}{6个月前能繁母猪存栏量}$$[16] 5. **因子名称：PMI（采购经理指数）**[23][26] * **因子构建思路**：作为宏观经济景气度的衡量指标，尤其用于判断普钢、建筑等与宏观经济周期密切相关的行业的景气状况和投资预期[23][26] * **因子具体构建过程**：采用官方发布的制造业PMI数据。在模型中，会使用其滚动均值（如12个月滚动均值）并与设定的阈值进行比较，以产生配置信号[23][26] 6. **因子名称：裂解价差（Crack Spread）**[27] * **因子构建思路**：反映炼油厂将原油炼制成成品油的加工利润，是燃料型炼化行业盈利能力的核心观测指标[27] * **因子具体构建过程**：通常计算为一组成品油（如汽油和柴油）的价格与原油价格的加权差值[27] 7. **因子名称：油价同比变化**[34][35] * **因子构建思路**：油价的同比变化直接影响油服行业的收入预期和炼化行业的成本，是相关行业配置信号的重要依据[34][35] * **因子具体构建过程**：计算当前油价与上年同期油价的变化率[34][35] 8. **因子名称：新钻井数**[35] * **因子构建思路**：反映油服行业的活动水平和未来收入潜力，新钻井数的增加通常意味着行业景气的提升[35] * **因子具体构建过程**：采用诸如美国贝克休斯石油钻井数等市场常用指标，并观察其同比变化[35] 9. **因子名称：商品房销售面积**[26] * **因子构建思路**：作为房地产行业景气的同步或滞后指标，影响对水泥、玻璃、建筑装饰等下游行业的需求预期[26] * **因子具体构建过程**：采用国家统计局或行业机构发布的月度商品房销售面积数据，并计算其同比增速[26] 因子的回测效果 *（注：研报中未提供各个因子独立测试的量化绩效指标（如IC、IR、多空收益等），仅展示了基于这些因子构建的行业配置观点的历史回测图表。因此此部分跳过）*