南宫28官网,南宫28官方网站,南宫28APP下载：自下而上的分析师一致预期存在系统性乐观偏差，而自上而下方法若仅依赖中国GDP，则会因宏观≠微观的结构性错配而失效，其根本原因在于忽视了港股盈利实则由中国内地、中国香港与海外经济共同驱动的复杂来源结构。

　　为突破此局限，我们从根本上超越单一宏观视角，通过为三大营收来源地分别匹配专属高频宏观代理指标，并对“宏观增长—分区盈利—指数盈利”的传导路径直接建模，从而系统还原盈利的真实驱动机制。我们采用“分源预测-加权整合-回归校准”的三阶段框架：首先，针对三大营收来源地分别构建盈利预测子模型，选取周度经济活动指数作为“量”的代理变量、PPI-CPI剪刀差作为“价”的代理变量；其次，引入经指数市值权重调整的营收贡献度进行加权整合；最后，通过回归分析确保预测准确性。这一设计实现了从宏观指标到指数盈利的直接映射。

　　从结果来看，模型展现出较强的稳健性与基本面追踪能力，历史回测显示，其预测结果与恒指实际盈利增速显著相关，并能有效过滤短期情绪干扰(避免2024年9月因政策预期导致的盈利预期过度波动)。最重要的是，模型能够生成月度频率的盈利预测，相较于传统财报数据1-3个月的披露滞后，为投资提供了显著的前瞻性指引。

　　展望2025年第三季度，在“盈利预期改善”与“流动性环境支撑”的双重共振下，港股盈利修复进程有望加快。从经济“量”的维度看，周度经济活动指数显示中国内地与中国香港经济均已呈现企稳回升态势；从经济“价”的维度分析，中国内地PPI-CPI剪刀差显著收窄，直接体现“反内卷”政策成效，意味着中下游企业利润空间得到改善。与此同时，美联储降息为市场提供了宽松的流动性环境，不仅有助于估值修复，也通过降低融资成本等渠道间接支持企业盈利。在量价改善与流动性支撑的共同作用下，港股有望迎来更具韧性的盈利与估值修复。

　　企业盈利是股价长期增长的价值基石，其预测准确性直接关系到资产定价与资源配置的有效性。然而，在港股这一高度国际化的离岸金融市场中，盈利预测长期陷于一个两难局面：一方面，市场主流依赖的自下而上分析师汇总预测，存在系统性乐观偏见（Malmendier and Shanthikumar，2014和Darrough and Russell，2002）。具体到港股市场，过去十年间，分析师对恒生指数约80%的时间维持“买入”评级，净利润的一致预期也普遍持续高于同期实际值，反映出明显的预测高估倾向。另一方面，分析师一致预期在宏观前瞻性上也存在明显不足，分析师的预测视角多局限于日历年度（一般为当年FY1、明年FY2、后年FY3），缺乏对中短期经济波动的判断，因而难以匹配大类资产配置所依赖的季度或半年度高频决策节奏。

　　自上而下的宏观模型虽有助于把握盈利中枢、节奏与周期方向（Chen，Roll， & Ross，1986），却因难以解决“GDP增长≠企业盈利增长≠指数盈利增长”的结构性错配而失效。这一困境主要源于以下四个因素：

　　1）指数行业代表性不足：成分股行业分布与宏观经济行业结构存在差异，难以全面体现经济构成；

　　2）指数营收来源地与归属主体存在权重偏差：例如恒生指数中资股作为“归属主体”占据88%的市值权重，但其营收仅有71%来自中国内地，另有20%源于海外，这意味着仅聚焦中国内地经济基本面并不足以准确预判指数盈利，因为中资企业的海外业务可能成为超预期的关键动力；

　　3）上市企业特征局限：规模大、运营成功、融资便利的上市公司不能完全代表所有企业整体面貌；

　　4）指数市值加权与成分股调整：流通市值加权放大个别高权重公司盈利波动，同时成分股调整增加盈利结构与宏观增长之间关系的复杂性。

　　尽管如此，这并不意味着自上而下的宏观预测方法对于港股盈利判断就失去价值——它仍然有助于把握盈利中枢和周期拐点。问题的关键在于需要突破传统的简化认知框架：不应将港股简单视为“中国内地宏观经济的代理变量”，而应认识到其盈利实际上是由“中国内地经济”、“中国香港本地经济”和“海外经济”三股相对独立、节奏各异的驱动力共同构成的体系。每一动力都遵循独特的宏观逻辑与周期轨迹，任何试图以单一宏观变量(如中国GDP)直接诠释或预测港股盈利的努力，无异于刻舟求剑。

　　基于这一认识，我们提出一个超越单一宏观视角，基于多维营收来源视角的预测模型，系统性地刻画“宏观经济增长 → 企业盈利 → 指数盈利”的复杂传导关系。该模型旨在捕捉恒生指数盈利动能的真实变化，并在数据发布时效上具备显著优势。我们的宏观盈利预测指数可对当月整体盈利趋势作出量化判断，能够更早捕捉盈利趋势的拐点。

　　第一阶段：分源预测。依据营收的地理来源，将港股整体盈利解构为“中国内地”、“中国香港”和“海外”三个相对独立的组成部分。在此基础上，我们为每一组成部分分别建立盈利预测子模型，从而得到三个基于不同营收来源地的宏观盈利增长预测（gcn，ghk，gos）,从而精准捕捉不同来源盈利的独特周期与节奏，解决“GDP增长≠企业盈利增长”的映射失效问题。

　　第二阶段：加权整合。为实现从宏观盈利向指数盈利的传导，我们引入“经指数市值权重调整的营收贡献度”（wcn，whk，wos）这一核心桥梁，对分源预测值进行加权整合，以中国内地为例，其“指数市值权重调整后的营收贡献度”计算公式为：

　　区别于单纯的“营业贡献权重”（只反映营收分布）和“指数市值权重”（只反映市场重要性），这一指标衡量了不同地理来源的营收最终对指数整体盈利的实际影响效率。最终整合后的盈利预测值为：

　　第三阶段：回归预测，将第二阶段得到的预测值（Iindex）与历史指数盈利增速（Yindex）进行回归分析以确保其预测准确性与稳健性。

　　由此系统搭建起一座从“宏观→分营收来源地盈利→指数盈利”的完整、可量化且可持续迭代的传导桥梁。

　　在构建不同营收来源地的盈利预测子模型时，我们从企业盈利的核心驱动因子——“量”与“价”两个维度分别选取代理变量。

　　目前海外已发展出成熟的周度经济活动指数（如美国Weekly Economic Index, WEI），用于实时灵敏地捕捉经济景气变化。鉴于中国内地与中国香港缺乏同类权威指标，我们借鉴Lewis et al. (2022)构建美国周度经济指数(WEI)的方法论框架，参考兴业研究宏观市场部构建的高频经济综合指数[1]，构建适用于中国内地与中国香港的周度经济活动指数(分别命名为CNWEI与HKWEI)，如图9所示，由于恒生指数海外营收占比最大地区为美国，我们直接采纳美国周度经济活动指数(命名为OSWEI)作为海外经济活动的代理变量[2]，以此作为观测短期增长动能的“量”的测度。

　　WEI的核心构造理念在于：从消费、就业、生产等实体经济活动中选取一组具有代表性的周度及日度高频时间序列，假设这些序列背后存在一个驱动其共同变动的、未被直接观测到的“共同因子”，即真实的经济活动状态。具体构建过程如下：

　　1.指标选取：鉴于内地与香港在经济结构和数据可得性上的不同，我们分别为两地选取了代表性指标。对于中国内地，重点关注消费（如电影票房）、劳动力市场（如搜索指数）、工业生产（如开工率）及贸易等领域21个指标；对于中国香港，则结合其自由港、本地经济和贸易经济特征，选取地产、访港旅客、贸易数据及金融市场活动（如港股换手率）等27个指标。

　　2.数据处理：1)频率对齐：将原始数据统一对齐至周度频率。2)缺失值处理：用历史数据均值填充缺失值。3)构建同比与消除基数效应[3]：计算其52周对数差分转化同比指标，然后采用时间序列分解(Seasonal-Trend decomposition using Loess)[4]进行季节调整，并针对春节效应进行了回归调整，以提取线)噪声平滑：应用卡尔曼滤波，进一步提升数据的平稳性与可靠性。

　　3.共同因子提取：为规避因底层指标起始日期不同而可能引入的前瞻性偏差，我们采用滚动窗口主成分分析（Rolling PCA）[5]。该方法的核心在于窗口形式的选择，主要分为滚动窗口与扩张窗口[6]两种，二者在灵敏度与稳健性上各有侧重：

　　1）固定长度的滚动窗口：优势在于对经济的近期变化反应灵敏，能快速捕捉结构性转变。然而其估计结果易随窗口切换而产生波动，不利于构建一个稳健的预测基准。如图11所示，窗口长度越短，主成分估计结果（如第一主成分解释度）的波动性越大。

　　在图12中，我们展示了基于第一主成分的分析结果，就CNWEI而言，其第一主成分对所有变量的解释度为47%，石油沥青装置开工率、房地产销售面积与汽车消费是其主要驱动力，这表明内地宏观经济波动在一定程度上由基建投资等同步性较强的内生因素主导。相比之下，HKWEI的第一主成分解释度仅为28%，主要由港口贸易数据和港股表现驱动；其解释度较低，反映出香港作为高度开放的小型经济体，受时常不同步的外部因素（如全球需求、金融市场情绪、贸易流动）影响，经济波动来源更为多元。进一步地，我们分析了CNWEI和HKWEI与实际宏观经济“量”之间的关系，其中以不变价GDP同比作为代理变量。CNWEI和HKWEI与不变价GDP同比分别呈现0.7和0.5的相关性，说明两者均能有效捕捉宏观经济的“量”的变化。此外，由于GDP数据通常于季度末发布，我们所构建的周度指标可以实现对宏观经济量的高频跟踪，从而更早地揭示拐点信号。这一点在2022第二季度与2024第三季度得到了验证，当时周度指数CNWEI和HKWEI已提前反映出宏观经济趋势的转变。

　　我们摒弃了直接使用大宗商品价格指数或单一CPI、PPI的思路，转而选取生产者价格指数（PPI）与消费者价格指数（CPI）的增速差作为企业利润率的核心代理变量，这一选择基于以下两个核心逻辑：

　　一是其解释企业议价能力的强弱。PPI-CPI剪刀差本质上是刻画“出厂端”与“消费端”价格传导效率的关键指标，直接映射企业利润率的扩张与收缩。当PPI增速高于CPI增速时，预示企业定价能力增强，利润率趋于改善；反之，则意味着成本压力难以向终端消费者转嫁，利润率空间受到挤压。

　　需要说明的是，尽管本模型在代理变量的频率选择上遵循“尽可能高频”的原则，但实际采用的代理变量在数据频率上仍存在差异：“量”的维度采用周度指标，以极致地捕捉经济的短期波动；而“价”的维度采用月度指标（PPI、CPI），因其更能代表中期的成本-价格传导与利润率周期。这种频率差异源于经济现象本身固有的节奏——经济活动的“量”往往对冲击反应迅速，而“价”的调整则相对粘滞，其变化通常跨越数周乃至数月才能充分显现。

　　我们将前瞻性的“量”指标（周度经济活动指数）作为营收增速的代理变量，将“价”指标（PPI-CPI剪刀差）作为利润率增速的代理变量, 最终来自于中国内地、中国香港及海外的盈利增速预测。此后，将三地来源的盈利增速预测按其“指数市值权重调整后的营收贡献度”[7]进行加权整合。

　　从模型回溯结果来看，我们的盈利预测指标与实际恒生指数盈利同比增速之间存在显著正相关关系，单因子解释力度（R²）达到0.75，显示出模型具备较强的预测参考价值。由于实际指数盈利数据通常在季度结束后1-3个月才逐步披露，信息的滞后性往往会影响判断的时效性。相比之下，我们构建的自上而下宏观模型基于月度高频指标，能够更早捕捉盈利趋势的拐点，为投资提供具备领先意义的参考。

　　在方法论层面，与自下而上的分析师一致预期相比，我们的模型展现出更好的稳健性，不易因短期事件或情绪冲击而产生过度乐观或悲观的预期摆动。如图22所示：2024年9月期间，受“924”政策预期推动，自下而上的一致预期曾显著上调恒指盈利预测，推动指数阶段性走高，但随后因实际盈利未能同步改善而出现回落。尽管市场在短期内会交易预期，但我们的模型始终基于系统性的宏观经济趋势进行推断，有效过滤噪声，持续跟踪基本面的真实趋势。

　　这一对比不仅印证了“股价的长期定价锚终将回归企业内在盈利能力”这一基本规律——即若预期无法兑现为实质盈利增长，市场终将理性回调；同时也揭示了不同预测方法的适用边界：在宏观环境平稳、行业趋势延续的时期，自下而上的分析师预期能够较好地捕捉企业微观经营状况；而当面临重大政策转向或宏观结构性变化时，自上而下的宏观模型凭借其对系统性变量的持续跟踪，展现出更强的稳健性，能够有效过滤情绪噪声，把握基本面的真实趋势。因此，在预期与现实之间，特别是在当前复杂多变的宏观环境下，自上而下的宏观模型为投资者提供了更具前瞻性和可依赖性的决策支持。

　　基于对盈利同比预测指标的规律分析，我们认为，2025年第三季度起港股盈利修复进程有望显著加快，并逐步与估值修复形成共振。这一趋势的核心支撑来自于，多项关键驱动力正于当前时点形成合力，将从“盈利预期改善”与“流动性环境支撑”两个维度共同加速盈利修复的步伐。

　　首先，从盈利预期维度，一方面，国内“反内卷”政策在多行业深入推进，预计将有效遏制过度竞争，改善企业的盈利预期；另一方面，从周度宏观经济活动指数观察，中国内地与中国香港经济在“量”上已显现回升态势，为盈利修复提供了宏观基础。从“价”的分化走势看，中国内地PPI-CPI剪刀差显著收窄，是当前最积极的信号，它直接体现了“反内卷”等政策的成效，意味着中下游企业的成本压力缓解，利润分配格局正在优化。相比之下，美国及中国香港的PPI-CPI剪刀差变化相对平缓，表明其内部通胀结构和利润环境保持稳定。这种价格环境的稳定性，特别是美国通胀未出现大幅反弹的局面，为美联储持续降息铺平道路，为港股市场提供了关键的外部流动性支持。

　　其次，从流动性环境维度看，美联储降息不仅从估值层面降低贴现率、提振市场情绪，更通过降低企业融资成本、改善汇兑环境等渠道间接助力盈利修复——尤其对拥有人民币业务、报表以港元/美元呈现的港股上市公司，其海外收入折算可能产生汇兑收益，进一步增厚利润。

　　在内生增长与外部流动性的双重支撑下，港股有望迎来盈利与估值共振修复的阶段性窗口。当然，未来进程仍需警惕海外政策不确定性及行业内部结构性分化等潜在风险。但总体而言，在“反内卷”政策持续发力与宏观环境逐步改善的双重支撑下，港股盈利有望自2025年第三季度起实现更具韧性和可持续的修复。

　　[2]美国作为全球最大的最终消费需求国，其经济周期是驱动全球贸易和企业资本开支的核心力量。

　　[3]指在计算同比增长率时，由于作为对比基期的上一年同期数值本身异常偏高或偏低，从而导致当期增长率失线-ARIMA只适用于月度和季度数据。

　　[5]若使用全样本PCA，在计算每个时间点的主成分时都会引入整个样本期的未来信息。

　　[6]扩张窗口的特点是终点逐步向后移动，我们在每次PCA回归的时候都动态确定起始时间。

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