盈利预测市场普遍使用较多的是自下而上的一致预期,国信策略团队尝试构建一个自上而下的上市公司盈利月度高频跟踪模型。基本思路是充分利用丰富多样的宏观经济和行业数据,例如用工业企业利润数据来跟踪工业类上市公司利润情况(工业利润占全部A股32%),用金融机构信贷收支表和利率数据跟踪银行资产规模和净息差变化(银行利润占比42%),我们估计A 股公司利润总量的90%可以通过自上而下的宏观经济数据来跟踪。根据上述模型,我们预计二季度A 股上市公司整体净利润增速约17%,较一季度小幅上行2.0%。其中非金融企业整体净利润增速预测为29.8%,较一季度提升4.6%,受制于资产规模增速下降和净息差收窄,预计二季度金融行业上市公司利润整体增速为5.9%,较一季度下降1.0%。    构建自上而下的上市公司盈利高频跟踪模型盈利分析对股票研究至关重要,企业净利润能直接或通过估值间接影响股票的价格,有效的盈利预测模型将有助于投资者获得相对市场更加领先的信息。当前市场普遍使用较多的是自下而上的一致预期盈利预测,而较少有针对上市公司整体盈利变化的动态跟踪模型。    国信策略团队尝试构建一个自上而下的上市公司盈利高频跟踪模型。我们的基本思路是充分利用丰富多样的宏观经济和行业数据,构建一个能够月度跟踪上市公司整体盈利变动的高频模型,从而得到更加领先的盈利预测信息。举例来说,我们可以使用国家统计局的工业企业利润数据来跟踪工业类上市公司利润情况(工业上市公司利润占全部A 股公司约32%),用M2和金融机构信贷收支表数据跟踪商业银行资产规模变化、用利率数据判断商业银行净息差变化(商业银行利润占全部A股公司约42%)、用商品房销售面积和施工面积来跟踪房地产和建筑业上市公司利润变化(两者占比约10%)等等。如此,我们估计全部A 股上市公司利润总量的90%可以通过自上而下的宏观经济数据来跟踪。    通过利用宏观数据构建的月度上市公司盈利跟踪模型,我们可以更加动态领先地了解整体上市公司利润变化情况。从当前A 股市场上市公司财务报告披露的实践来看,上市公司中期财务报表预计将于8月底披露完毕,部分公司业绩预告和业绩快报一般在7月中旬可以陆续公布完毕。而一般在6月底左右时间5月份的宏观经济数据已经公布完毕,根据4月和5月两个月的宏观数据我们可以大致对上市公司在二季度的整体盈利情况有个较好的了解,历史回溯来看误差没有很大。一季报和三季报的情况也类似,我们基本可以在3月底的时候对上市公司1月和2月的情况有了整体了解,而一季报的实际公布时间要到4月底。而且另外有一点很重要,这样构建的盈利高频跟踪模型可以以月度为频率来分析上市公司整体盈利变化情况。

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