报告摘要
●为何当下需要关注PEG策略？一方面， 21年是盈利大年，但流动性难以变得更宽松，A股呈现“盈利扩张和估值收缩”的组合，因此我们需要寻找盈利扩张盖过估值收缩的选股策略，当前需要从19-20年“胜率为上”思路为主导下的投资，转向“兼顾赔率和胜率”的投资，而攻守兼备的PEG策略是当下优选。另一方面，当前我国已经进入紧信用周期，A股估值受到约束，而在典型的M1增速下行区间，无论是传统PEG策略还是优化后的PEG策略均大概率可获得显著的超额收益，PEG作为衡量“估值+业绩”的优质指标，是当下较为适合的策略。
●传统框架下的PEG选股策略有何缺陷？（1）传统PEG选股方法常常会“高估”如银行、地产等行业的估值与盈利的匹配程度；（2）传统PEG方法容易忽视因存在“确定性溢价”导致估值中枢偏高的稳定现金流品种；（3）由于成长性公司的盈利增速变动较大，且其估值受分母端影响弹性较大，因此传统PEG方法在对成长性公司的判断上较为不稳定；（4）周期性公司的盈利常常大幅的上下波动，这样的大幅波动下往往盈利不具备很好的持续性，因此传统PEG中的“G”不能准确的代表周期性公司的盈利能力和盈利中枢。
●优化的PEG策略如何建立，为何更好？我们运用“过去2+未来2”的方法创立新的盈利增速“G”，使得新的“G”在盈利能力的代表性和稳定性上有显著的提升：对于成长股而言，可以有效剔除掉当前基本面不佳的公司，提升了“G”的代表性；对于周期股而言，平滑了盈利周期，增加了“G”的稳定性，可更好观测周期股的盈利增速中枢；避免了在特殊情况下基数异常的问题。另一方面，我们针对不同的品种设定其对应的PEG筛选阈值，从而克服传统PEG选股策略普适性不足的弊端。
●优化的PEG策略在应用中具备2大特性：信用收缩周期中表现好；整体组合回溯具备超额收益。（1）无论是在M1同比增速下行区间还是社融增速下行区间，优化的PEG策略均大概率能获得较为显著的超额收益；（2）优化的PEG策略自07年8月至今累计净值为3.6，同期万得全A累计净值为1.4，策略相较万得全A获得了显著的超额收益。
●行业特征：从一级行业数量看，策略最新一期调仓后（21年4月末）个股数量前五的行业是医药生物、电子、计算机、机械设备、轻工制造。从更为细分的二级行业看，个股数量前十的行业是计算机应用、化学制药、专用设备、电子制造、家用轻工、房地产开发、化学制品、医疗器械、电源设备、证券。策略最新一期入选个股名单请联系广发策略或对口销售。
●核心假设风险。流动性收紧过快，盈利预测变化较大。本文仅从策略角度提出相关标的，不代表广发证券研发中心相关行业研究团队观点。
正文

1

为何当下需要关注PEG策略？  

（一）PEG策略攻守兼备

微观结构恶化后股市转牛/熊的关键在于流动性是否维持宽松。我们在3.29《微观结构恶化的成因与展望》中指出，从中期来看微观结构恶化是否终结牛市主要取决于后续的流动性环境。即从全年来看，如果21年流动性维持相对宽松，微观结构恶化指向“风格切换”而非牛熊切换；但是如果流动性显著收紧，那么大概率会“牛转熊”。
流动性不确定性提升，当前需要从19-20年“胜率为上”思路为主导下的投资，转向“兼顾赔率和胜率”的投资，而攻守兼备的PEG策略是当下优选。过去2年，在分母端流动性和风险偏好共同改善下，“胜率为上”的投资思路占据主导。放眼当下，虽然当前流动性环境仍处于“健康的信用收缩”背景下的“稳货币，紧信用”阶段，但当前海内外通胀预期波动较大，全球/国内疫苗接种进度参差不齐下供给和需求的不确定性提升，全年来看国内货币信用政策是否进一步“转弯”仍然未知，市场对流动性的预期具有相当的不确定性，中期来看市场是牛是熊尤待观察。面对流动性的不确定性，当下的投资思路需要转向“兼顾赔率和胜率”。21年是盈利大年，在“稳货币，紧信用”的政策基调下，A股面临“盈利扩张和估值收缩”的组合，因此我们需要寻找盈利扩张能够覆盖估值收缩的策略。而PEG策略以PE（TTM）/业绩增速，能够衡量业绩对估值的消化能力。同时，在微观结构修正的后期，PEG处于0-1之间的公司不会大幅跑输，在熊市的超额收益则更为明显。显然在“牛熊不定”的当下，攻守兼备的PEG策略是优选。

（二）紧信用周期下估值约束提升，PEG策略大概率获超额收益

当前我国已经进入紧信用周期。中国人民银行货币政策司司长孙国峰《健全现在货币政策框架》中提到“货币政策中介目标是要保持广义货币供应量和社会融资规模增速同名义经济增速基本匹配。”当前我国经济处于持续的修复当中，在目前的经济环境下，货币供给收缩的方向是确定性较高的。而本轮社融增速自2020年10月高点已下行2个百分点，M2下行2.6个百分点，M1则是下行了3.8个百分点。但需要注意的是，4月社融数据继续表现出需求扩张+供给收紧的信用格局，当前的信用收缩仍处于健康的信用紧缩。
PEG是衡量“估值+业绩”的优质指标，在M1趋势性下行、A股估值受到约束的背景下，当前选股策略中“性价比”的重要性提升。可以看到，M1增速与wind全A估值走势拟合度高，而在紧信用下社融、M2、M1均下行，因此当前紧信用下估值收缩压力增大，“估值+业绩”匹配度即性价比的重要性提升。前期在19-20年依靠流动性宽松和20年疫情不确定性提升下，具备“流动性溢价”和“确定性溢价”而干拔估值的品种，如果相对估值分位已经处于高位，在估值约束愈发显著的当下，其股价进一步上升获得超额收益的空间受到限制，即“性价比”下降。PEG是衡量“估值+业绩”的优质指标，在“性价比”重要性提升的当下，PEG策略是当下较为适合的策略。
在典型的M1增速下行区间，无论是传统PEG策略还是优化后的PEG策略均大概率可获得显著的超额收益。自2005年股权分置改革以来，我国总共经历过4次典型的M1增速下行区间，分别是07年8月-08年11月、10年1月-12年1月、13年1月-14年1月、16年10月-18年2月。在这4个区间内，无论是传统的PEG策略还是本文接下来即将详细阐述的“优化PEG策略”均有3次获得了显著的超额收益，两种策略的期间平均超额收益均超过8%。同时，在4个区间内，优化的PEG策略的收益率3次超过传统PEG策略，也证明了优化的PEG策略的优势，我们将在下文具体阐述其构建逻辑和方法。

2
传统框架下的PEG选股策略有何缺陷？

传统框架下的PEG选股策略有许多局限性。对于多种类型的股票（如稳定现金流型、成长型、周期型等），PEG都有其局限性，导致PEG的应用不具备普适性，投资者常常对PEG指标的投资指示作用有限信赖——

（一）传统PEG方法容易“高估”特定行业

传统PEG选股方法常常会“高估”特定类型的行业的估值与盈利的匹配程度。2010年后，随着中国经济逐渐进入“存量经济”时代、监管方式也从“粗放式监管”转变为“精细化监管”，个别行业如银行、房地产的盈利潜力中枢下行。在此背景下，市场对银行、地产等行业的盈利定价偏低，导致这些行业的市盈率中枢维持在低位，天然PEG较低，往往整个行业PEG低于1的个股占比大幅高于50%。因此当我们用传统方法简单用PEG<1筛选个股时，容易“高估”个别行业的估值与盈利的匹配度，选入较多的此类行业个股。

（二）稳定现金流品种因“确定性溢价”而被忽视

在容易高估银行、地产等行业的估值与盈利匹配度的同时，传统PEG方法还容易忽视因存在“确定性溢价”导致估值中枢偏高的稳定现金流品种。具备稳定现金流的品种往往具有更高的业绩确定性和FCFF的增长性，因此对于相同的盈利增速来说，市场往往会给与稳定现金流品种更高的定价，从而导致这些品种的PEG中枢偏高，典型的是一些消费品种，如医药生物、纺织服装、休闲服务、食品饮料等。在应用传统PEG选股方法时，估值中枢较高的行业和个股容易被忽视，容易“低估”在“确定性溢价”背景之下PEG中枢偏高的稳定现金流品种。

（三）对成长性公司的判断不稳定

由于成长性公司的盈利增速变动较大，且其估值受分母端影响弹性较大，因此传统PEG方法在对成长性公司的判断上较为不稳定。一方面，远端现金流的成长性公司和行业的盈利波动性不确定性大，未来的G的波动性较大、稳定性差。成长性公司虽然往往预期盈利增速较高，但其经营波动的风险更大，导致公司未来的盈利增速（G）波动较大。另一方面，远端现金流公司当下的市盈率估值容易受到流动性和风险偏好波动的影响，从而导致PEG代表性降低。根据DDM模型，远端现金流品种在低贴现率下现值更高，对贴现率变动更为敏感。当流动性和风险偏好显著改善时，远端现金流品种的成长性公司的估值较高，导致PEG偏高。但此时由于市场风险偏好在持续改善，市场对成长性公司的估值接受度也在上行，因此此时PEG的投资效率降低，对投资机会的指示效果下降。因此传统PEG框架下对于成长性公司的判断不够稳定。

（四）周期性公司盈利波动持续性差，PEG代表性下降

对于周期性公司来说，传统PEG中的“G”不能准确的代表周期性公司的盈利能力和盈利中枢。经济周期的波动和原材料价格的波动常常会导致周期性公司的盈利大幅的上下浮动，而这样的大幅波动下往往盈利不具备很好的持续性。2010年以来，化工、采掘、建筑材料、钢铁、有色金属等典型的周期性行业的盈利波动性大幅高于其他行业；而传统PEG框架中的“G”往往使用的是公司过去1年或未来1年的预测盈利增速，在大幅波动的盈利增速下，传统PEG框架中的“G”不能够很好的代表周期性公司的盈利与估值的匹配度。因此，如若需要增加PEG策略的适用范围，增加其普适性，则需要更好的指标来代表周期性公司的盈利能力，判断其盈利中枢。

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优化的PEG策略如何建立，为何更好？

传统PEG框架在稳定性、代表性、普适性上均存在不可忽视的问题，这些问题导致传统的PEG选股策略应用范围严重受限。我们通过对传统PEG策略进行大幅改进，形成“优化的PEG策略”，极大的增加了策略的稳定性、代表性和普适性，更有效地寻找真正的满足“估值+业绩”的公司。

（一）加强稳定性和代表性：选用调整后的盈利增速

我们运用“2+2”的方法创立新的盈利增速“G”，使得新的“G”在盈利能力的代表性和稳定性上有显著的提升。传统的PEG策略通常使用最近1年的历史盈利增速，或者是使用未来1年的动态盈利增速作为“G”进行计算。但由于仅仅1年的盈利增速时间跨度有限，导致该“G”对于成长性公司的判断不稳定，对于周期性公司的代表性减弱。因此，我们对盈利增速“G”进行调整，结合“过去+未来”，即使用过去2年历史盈利增速+未来2年预测盈利增速下的4年复合盈利增速，同时要求过去2年历史盈利均为正且复合盈利增速高于15%，从而大幅提升该指标的稳定性和代表性——
1. 对于成长股而言，提升了“G”的代表性。通过结合历史盈利和未来盈利预测，可以有效剔除掉当前基本面不佳、仅依靠未来“故事”叙事的公司，可以更有效的提升筛选标的的质地。
2. 对于周期股而言，平滑了盈利周期，增加了“G”的稳定性，可更好观测周期股的盈利增速中枢。一定程度上缓解了原材料价格变化带来的盈利暴涨暴跌，可以更好的观测其真正的“盈利增速中枢”，提升PEG的稳定性和代表性。
3. 避免了在特殊情况下基数异常的问题。在20年新冠疫情影响之下，部分公司的财报出现异常，盈利增速大幅偏离企业的潜在增速，从而导致21年的同比增速数据出现异常。“2+2”的盈利增速计算模式可以避免这种不可持续的盈利波动下基数异常的问题。

（二）加强普适性：为不同品种设定特定PEG判定阈值

如上文所述，不同类型行业的PEG中枢往往不同，因此使用恒定的PEG判定阈值容易产生对某些行业的“高估”或者“低估”，因此我们需要针对不同的品种设定其对应的PEG筛选阈值。“PEG≤1”策略是基于美国80-90年代下的的一个经验法则，而非恒定真理。在A股的具体运用当中，传统PEG方法更容易纳入银行、地产等PEG中枢较低的行业，同时更容易剔除掉一些PEG中枢较高的消费行业。因此，为提高PEG选股策略的普适性，我们对于不同类型的行业定不同的PEG中枢，从而筛选出真正的“估值和业绩匹配”的企业。具体方法上，由于我们使用的是动态的盈利和动态的估值测算的PEG，因此在为一级行业设定PEG中枢的时候我们均使用行业的动态估值和动态盈利计算。运用申万一级行业的动态盈利和动态估值计算2010年以来的行业PEG，采用动态PEG非负中位数确定一级行业的PEG判定阈值。与行业的历史PEG往往大于1不同，部分行业的动态估值和动态盈利下计算出来的PEG中枢会出现低于1的情况。
调整后的动态PEG判定阈值更具普适性，能够克服传统PEG选股策略的弊端。一方面，市场盈利定价较低的行业如银行、地产及部分周期性行业，天然PEG较低，简单用PEG<1筛选个股容易陷入“估值陷阱”；另一方面，盈利稳定、波动性较小的行业（如食品饮料、休闲服务等消费行业），以及未来成长性较高行业（如通信、计算机等），往往具有较高的PEG中枢，如用PEG<1的传统策略进行筛选则容易错失优质企业。因此，通过行业的动态估值和动态盈利计算所得的动态PEG中枢，适用不同类型行业均有相当针对性，普适性更强，选股效果更佳。具体的行业调整后的PEG阈值标准如下图：

4
优化PEG策略的应用

（一）优化PEG策略在信用收缩阶段超额收益显著

为在策略调仓时获取最稳定的盈利预期，我们选择在每次财务报表披露截止日进行调仓，即每年于4月30日、8月31日和10月31日进行总共三次策略筛选调仓。上市公司按照规定需要定期披露财务报表，其中年报和一季报披露截止日为4月30日，半年报披露截止日为8月31日，三季报披露截止日为10月30日。由于分析师往往会在财务报表披露截止日前，根据公司最新的财务报表分析更新对公司的最新的盈利预测，因此在财务报表截止日上市公司的盈利预测信息是较为全面的。
优化的PEG策略在应用中具备2大特性：一是信用收缩过程中大概率获得较为显著的超额收益，二是自07年8月以来相较万得全A获得明显的超额收益。自2007年8月以来，优化的PEG策略所筛选出的个股数量开始呈现较为稳定的态势，每期可选入个股数在50-300个之间，均值约在150只左右。因此优化的PEG策略可以构建稳定的组合进行07年8月以来的收益率回溯。通过回溯可以发现：（1）无论是从M1同比增速下行的角度还是社融增速下行的角度来说，在引用收缩期间，优化的PEG策略均大概率能获得较为显著的超额收益；（2）优化的PEG策略自07年8月至今累计净值为3.62，同期万得全A累计净值为1.41，策略相较万得全A获得了显著的超额收益。

（二）优化的PEG策略行业分布

从一级行业入选个股数量看，策略最新一期调仓后（21年4月末）个股数量前五的一级行业是医药生物（30只）、电子（24只）、计算机（21只）、机械设备（19只）、轻工制造（17只）。
从更为细分的二级行业入选个股数量看，策略最新一期调仓后个股数量前十的二级行业是计算机应用（19只）、化学制药（15只）、专用设备（15只）、电子制造（11只）、家用轻工（11只）、房地产开发（9只）、化学制品（9只）、医疗器械（9只）、电源设备（9只）、证券（8只）。从细分行业“盈利+估值”匹配度来看，消费行业中化学制药、家用轻工、医疗器械、汽车零部件、食品加工的入选个股较多；TMT中则是计算机应用、电子制造、互联网传媒、元件、光学光电子等行业的入选个股较多；周期性行业中，专用设备、房地产开发、化学制品、电源设备、环保工程及服务、包装印刷、其他建材、通用机械等细分行业的入选个股较多；金融行业当中则是证券、银行的入选个股数量排名靠前。

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风险提示

通胀超预期，市场流动性收紧过快，经济增长不达预期，评级机构对个股盈利预测变化较大。本文仅从策略角度提出相关标的，不代表广发证券研发中心相关行业研究团队观点。
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本报告信息
对外发布日期：2021年5月26日
分析师：
韦冀星：SAC 执证号：S0260520080004
戴   康：SAC 执证号：S0260517120004，SFC CE No. BOA313
●团队成员介绍●
戴  康  CFA：策略首席分析师，中国人民大学经济学硕士，10年A股策略研究经验。
郑恺：资深分析师，硕士，毕业于华东师范大学。7年策略卖方研究经验。
曹柳龙：资深分析师，硕士，毕业于华东师范大学。6年策略卖方研究经验。
俞一奇：资深分析师，硕士，毕业于上海财经大学、波士顿大学。6年大类资产配置、市场研究和国际比较经验。
韦冀星：资深分析师，硕士，毕业于美国杜兰大学。3年证券行业研究经验。
倪赓：资深分析师，硕士，毕业于中山大学。3年证券行业研究经验。
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