一、2020年盈利預測下調背景

1.1 新冠疫情沖擊超預期，國內經(jīng)濟一季度大概率負增長

一季度國內經(jīng)濟受到新冠疫情沖擊超預期，經(jīng)濟增速將落入負值區(qū)間。新冠疫情從1月中下旬在我國開始快速擴散，為了在春節(jié)這個人口密集流動的時間內最大限度的管控疫情，絕大多數(shù)省份啟動重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件一級響應，全國范圍內除抗疫用品和生活必須品外的其他行業(yè)紛紛停工、停產，人員區(qū)域流動被嚴格限制，導致1月底至3月初我國國內投資、生產、消費處于幾乎凍結的狀態(tài)。隨著國內疫情得到控制，復工復產快速推進，截至3月中旬除湖北等少數(shù)地區(qū)外，其他省份復工率已超過90%，國內經(jīng)濟開始逐漸恢復，但仍然難以彌補前兩月疫情沖擊下的缺口，一季度國內經(jīng)濟增速大概率為負。

從PMI來看，2月PMI由1月的50跌至歷史最低值35.7，反映生產和需求的PMI分別跌至27.8和29.3，低于2008年金融危機期間的最低值。3月PMI大幅回升至52，生產和新訂單PMI回升至54.1、52，但由于PMI是一個環(huán)比指標，反映的是3月環(huán)比2月的變化，2月的低基數(shù)是導致3月PMI大幅改善的重要原因。此外，新訂單回升幅度小于生產指標回升幅度，在2月新出口訂單PMI跌至28.7的基礎上，3月新出口訂單仍未回升至榮枯線以上，表明需求端仍然較為疲軟。反映在工業(yè)生產和企業(yè)盈利上，今年1-2月工業(yè)增加值累計同比下滑至-13.5%，工業(yè)企業(yè)利潤總額累計同比下滑至-38.3%。

1.2 來自一季報預告的線索：創(chuàng)業(yè)板一季報業(yè)績大幅惡化

截至4月13日，創(chuàng)業(yè)板一季報預告已披露完畢。截至4月13日，共有1019家A股公司披露了一季報預告，披露率27%，其中主板62家，披露率3%；中小板154家，披露率16%；創(chuàng)業(yè)板803家，披露率100%；科創(chuàng)板5家，披露率5%。創(chuàng)業(yè)板所有上市公司均已披露一季報預告，可參考性較高。

從已披露的數(shù)據(jù)來看，創(chuàng)業(yè)板一季報預告預喜率僅34%，為歷史最低水平。按照業(yè)績預告已披露數(shù)據(jù)來看，創(chuàng)業(yè)板一季報預告中122家預增、30家扭虧、23家續(xù)盈、98家預增，整體業(yè)績預喜率為34%；另外，127家略減、138預減、175家首虧、90家續(xù)虧，業(yè)績預憂率為66%。從歷史數(shù)據(jù)來看，創(chuàng)業(yè)板一季報預告預喜率均在50%以上，今年一季報預告創(chuàng)業(yè)板預喜率為歷史最低水平，其中首虧公司達175家，占比22%。

創(chuàng)業(yè)板2020年一季報業(yè)績明顯惡化。按照業(yè)績預告中值計算，創(chuàng)業(yè)板2020年一季報歸母凈利潤累計同比為-25.40%，較2019年年報(快報)計算出的43.32%大幅下滑；剔除溫氏股份和樂視網(wǎng)后，創(chuàng)業(yè)板一季報預告歸母凈利潤增速為-33.92%，較2019年年報(快報)的36.02%同樣有大幅惡化。

從創(chuàng)業(yè)板中各個行業(yè)來看，創(chuàng)業(yè)板(剔除溫氏、樂視)一季報業(yè)績大幅下滑主要由計算機、機械設備、化工、建筑裝飾、通信等行業(yè)拉動，創(chuàng)業(yè)板(剔除溫氏、樂視)一季報預告業(yè)績-33.92%中-21.42%是由這五個行業(yè)所貢獻?？傮w來看，僅3個行業(yè)對創(chuàng)業(yè)板一季報業(yè)績增長有正向貢獻，分別是有色金屬、電子、商業(yè)貿易，其他行業(yè)對創(chuàng)業(yè)板一季報業(yè)績增長均為負貢獻。也表明了在疫情之下，絕大多數(shù)行業(yè)均受到了明顯的沖擊。

1.3 二季度外需沖擊將逐步顯現(xiàn)造成拖累

二季度海外疫情持續(xù)蔓延可能導致外需斷崖式下跌。截至4月13日，全球新冠肺炎累計確診病例達192.66萬例，新冠死亡病例達11.99萬例，海外新冠肺炎疫情仍處在爆發(fā)之中，美國成為新的疫情“爆發(fā)中心”，海外拐點可能尚未到來。為了防控新冠肺炎疫情擴散，各國防疫措施先后升級，目前已有數(shù)十個國家進入緊急狀態(tài)，對人口跨區(qū)域流動進行了嚴格的限制，類似于中國2月份的情形，直接結果就是這些發(fā)達國家國內生產和服務業(yè)陷入停滯，國內需求大幅下滑，失業(yè)率飆升，大量工廠裁員、關閉。以美國為例，3月21日當周初次申請失業(yè)金人數(shù)達到了330.7萬人，隨著疫情發(fā)展，3月28日數(shù)據(jù)顯示當周初請失業(yè)金人數(shù)翻倍至686.7萬人，4月4日該數(shù)據(jù)也持續(xù)超市場預期，達到了660.6萬人，遠高于2008年金融危機期間不到70萬人的數(shù)據(jù)，波音、特斯拉等巨頭公司相繼發(fā)布關閉工廠、裁員信息。

隨著疫情蔓延，3月主要發(fā)達國家和地區(qū)制造業(yè)PMI均已滑落至榮枯線以下，但由于海外諸多國家疫情拐點尚未到來，部分國家繼續(xù)延長停工、隔離措施持續(xù)時間，二季度海外經(jīng)濟增長將受到巨大沖擊進入衰退區(qū)間。美國國會預算辦公室4月2日發(fā)布經(jīng)濟預測稱，受新冠疫情影響，二季度美國經(jīng)濟降幅將超過7%，失業(yè)率超過20%，此前美聯(lián)儲前主席耶倫也表示美國目前失業(yè)率可能高達12%以上，二季度美國GDP將收縮30%以上。

由于海外疫情對全球經(jīng)濟增長沖擊目前難以衡量，外需收縮對我國出口影響程度難以量化，但可以預見的是二季度外需的沖擊正在到來，除了部分出口抗疫物資以及受益于“疫情經(jīng)濟”的行業(yè)外，出口業(yè)務占比較高的公司和行業(yè)將會受到明顯沖擊。預計二季度國內刺激政策將會逐步落地，包括對傳統(tǒng)基建、新基建、消費等目前已經(jīng)陸續(xù)有刺激政策出臺，擴大內需政策將一定程度上對二季度外需坍塌形成對沖。

從A股企業(yè)盈利的角度來看，由于新冠疫情對國內經(jīng)濟影響以及疫情國外蔓延情況均超預期，我們下調對2020年A股的盈利預測。預計一季度將是全年業(yè)績增速最低點，后續(xù)將逐季回升，但年報中預計將有大量公司受疫情影響出現(xiàn)資產減值，導致全年業(yè)績增速在四季度可能再次下滑。定性來看，一季度國內經(jīng)濟活動停滯將導致A股業(yè)績增速大幅下行；二季度逆周期政策開始發(fā)力，但外需斷崖式下行對出口造成拖累，由于內需仍是主導，總體上二季度A股業(yè)績增速將好于一季度；三季度海外疫情可能已經(jīng)得到控制，全球性的刺激政策共振下，外需也開始逐步恢復，A股業(yè)績增速進一步回升；但由于疫情影響，包括商譽減值在內的資產減值規(guī)模將明顯增長，并反映在年報當中，導致年報業(yè)績增速再度回落。

二、盈利預測模型及方法

對于A股盈利預測，我們常用的方法有自上而下根據(jù)宏觀指標進行預測、自下而上根據(jù)單個上市公司盈利預測匯總統(tǒng)計、根據(jù)單季度凈利潤以及歷史上單季度凈利潤占比線性外推等方法。

1)根據(jù)宏觀指標預測，基礎是對于宏觀指標如GDP、PPI、工業(yè)增加值等進行預測，而對宏觀指標的預測模型相對成熟，市場預期數(shù)據(jù)充分。缺點在于較為依賴宏觀分析師對宏觀指標的預測。

2)自下而上進行預測，是根據(jù)預測板塊成分股公司盈利預測自下而上匯總統(tǒng)計形成，從歷史情況來看，個股盈利預測通常偏樂觀，導致自下而上匯的預測值通常會高于最終的實際情況，尤其是在利潤增長波動較大的年份，自下而上預測偏差較大。

3)根據(jù)單季度凈利潤以及歷史上單季度凈利潤占全年比重外推的邏輯在于，A股的盈利具有一定的季節(jié)性，單季度凈利潤占比通常在一個范圍內變動，根據(jù)已知的單季度凈利潤結合歷史占比均值可以線性外推出全年的情況，缺點在于歷史不會簡單重復，季節(jié)效應還會受到所處盈利周期的位置的影響。

考慮到當前經(jīng)濟增長前景不明朗，盈利波動可能較大，參考歷史情況自下而上預測誤差可能較大，另外一季度凈利潤也尚未披露，故本文重點采用自上而下的預測模型進行盈利預測。

2.1 模型1:基于工業(yè)增加值、PPI等宏觀變量的盈利預測模型

根據(jù)凈利潤=營收X凈利潤率，可以推導出凈利潤增速=營業(yè)收入增速+凈利潤率變化率+營業(yè)收入增速X凈利潤率變化率，也即可以將對凈利潤增速的預測拆分為對營業(yè)收入增速和凈利潤率的預測。

營收增速預測：營收變動可以分為量的變動和價的變動，對應著工業(yè)增加值增速和PPI增速，對于全部A股(非金融)營收增速，可以使用工業(yè)增加值增速和PPI增速來進行擬合，我們使用2010年以來的數(shù)據(jù)進行擬合，可以得到回歸方程如下：

營收增速= -4.68%+1.68*工業(yè)增加值累計同比+2.06*PPI累計同比

(常數(shù)項和系數(shù)均在95%置信度下顯著，R Square為88%)

按照該式子計算全A(非金融)營收增速擬合值與實際值對比，大部分情況下擬合值與實際值較為接近，近兩年誤差絕對值均小于3%。

將2019年工業(yè)增加值增速和PPI增速代入，計算出2019年全A(非金融)營收增速預計為4.26%。對于2020年而言，工業(yè)增加值增速和PPI增速取Wind一致預期作為中性假設，樂觀和悲觀情形分別選擇最高和最低的預測值，計算得到中性、悲觀、樂觀假設下2020年全A(非金融)營收增速分別為-4.25%、-11.46%、2.12%。

凈利潤率預測：影響凈利潤率的因素主要有銷售價格、固定成本、可變成本、非經(jīng)常性損益等，影響因素較多，難以做到完全擬合，從歷史情況來看，價格是影響凈利潤率最主要的因素，此處我們使用PPI增速來對凈利潤率進行擬合并預測，用近10年數(shù)據(jù)擬合可以得到凈利潤率=4.74%+0.12*PPI增速，R Square為65%。將2019年PPI增速代入得到2019年凈利潤率預計為4.70%。使用Wind一致預期和最高、最低預測值作為中性、悲觀、樂觀假設，可以得到中性、悲觀、樂觀假設下2020年全A(非金融)凈利潤率分別為4.56%、4.30%、4.72%。

根據(jù)凈利潤增速=營業(yè)收入增速+凈利潤率變化率+營業(yè)收入增速X凈利潤率變化率，可以得出2019年全A(非金融)凈利潤增速預測值為13.15%，對于金融行業(yè)，我們使用wind金融行業(yè)指數(shù)盈利一致預期增速，計算出金融行業(yè)2019年預期的凈利潤，在結合全A(非金融)凈利潤預測值，計算得出全部A股2019年凈利潤增速為17.05%。

按照預計的中性、悲觀、樂觀假設下營收增速和凈利潤率的預測值，可以得到2020年全A(非金融)凈利潤增速分別為-7.10%、-19.07%、2.47%。金融行業(yè)凈利潤增速按照Wind一致預期計算，結合全A(非金融)盈利預測，則全部A股在中性、悲觀、樂觀假設下2020年凈利潤增速分別為-7.72%、-2.08%、2.42%。

2.2 模型2:基于上市公司凈利潤占GDP比重的盈利預測模型

我們統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，2012年以來全部A股上市公司凈利潤占名義GDP比重保持在一個相對穩(wěn)定的區(qū)間內。由于存在季節(jié)性因素，我們將同一季度不同年份的全A凈利潤季度累計值占名義GDP累計值的比例放在一起對比，可以發(fā)現(xiàn)一季報、半年報、三季報全A凈利潤占名義GDP的比例在4.1%~4.3%左右，標準差在0.23%~0.25%左右，由于年報中存在資產減值、非經(jīng)常性損益等項目通常在年報中反映，所以年報該比例略低于前三季度，但穩(wěn)定性更強、波動性更小，標準差僅0.15%。

也即我們可以根據(jù)名義GDP的預測數(shù)據(jù)來預測全A凈利潤增速，但該模型缺點在于過于依賴宏觀假設，并且僅在逐年預測的情況下相對更為準確，在此處預測2020年全A凈利潤增速時，我們將2019年全A凈利潤增速設定為17.05%，也即2.1中得到的中性預測結果，使用均值減一倍標準差作為悲觀情況，均值加一倍標準差作為樂觀情況。

根據(jù)宏觀分析師預測，預計2020年名義GDP增速在5%~6%左右，我們取5%作為宏觀假設基準，中性假設下，全A凈利潤占名義GDP比例為3.75%，對應凈利潤為39016億元，凈利潤增速為-0.59%。對于金融行業(yè)，我們使用wind金融行業(yè)指數(shù)盈利一致預期增速，得出中性假設下全A(非金融)2020年凈利潤為17752億元，凈利潤增速為-3.93%。類似地，可以計算悲觀情形下，2020年全部A股凈利潤增速為-4.66%，全A(非金融)凈利潤增速為-12.57%；樂觀情形下，全A凈利潤增速為3.48%，全A(非金融)凈利潤增速為4.71%。

總結：此處我們使用了兩個預測模型來對2020年A股盈利增速進行預測，模型1是使用工業(yè)增加值、PPI來對非金融A股營收增速、凈利潤率進行預測，進而得到凈利潤增速的預測值；模型2是根據(jù)全A凈利潤占名義GDP比例并結合名義GDP預測值來對A股盈利增速進行預測。模型1預測得出2020年中性情況下，全A、全A(非金融)凈利潤增速分別為-2.08%、-7.10%；模型2預測得出2020年中性情況下，全A、全A(非金融)凈利潤增速分別為-0.59%、-3.93%。兩個模型預測結果總體較為接近，可以相互印證，表明模型總體上較為合理。

風險提示：模型假設與實際情況不符；疫情持續(xù)時間超預期；宏觀經(jīng)濟超預期下行等。