2022年汽车行业专题研究.docx

2022年汽车行业专题研究一、汽车行业数据众多，研究框架的搭建既要仰望天空，也要脚踏实地（一）汽车股的走势有规律可循2008年-2021年汽车行业的6段超额收益全部发生在4次景气上行周期内，其中2次是汽车刺激政策导致的：1.2009.09-2010.11：持续时间1年3个月，相对沪深300的涨跌幅为38.49%，期间PE变动为-47.0%，主要是由于刺激政策驱动；2.2012.09-2014.09：持续时间为2年，相对沪深300的涨跌幅为69.65%，期间PE变动为39.01%，核心驱动力为行业触底后反弹，后续随业绩的逐步验证迎来戴维斯双击；3.2015.09-2017.03：持续时间1年7个月，相对沪深300的涨跌幅为25.44%，期间PE变动为10.46%，主要是由于购置税政策刺激下的行业销量快速增长；4.2019.11-2020.02：持续时间4个月，相对沪深300的涨跌幅为7.59%，期间PE变动为2.83%，主要是受预期行业复苏的带动。过去行情的主要驱动因素来自于企业盈利能力的提升，其中刺激政策是行业景气度提升的加速器，同时在估值处于相对较低区间时，行业容易迎来戴维斯双击。2009-2010年、2012-2014年的两次行情中，汽车行业业绩表现良好的个股大多呈现戴维斯双击行情，而在2015-2017年的行情中，出现戴维斯双击的个股多为低估值蓝筹股，三波行情的不同表现主要是因为估值的位置和市场风险偏好程度的不同。其中从政策刺激后的行情复盘来看，两次行情中均有戴维斯双击的投资机会。（二）数据分析是研判趋势的基础当下研究信息流转速度越来越快，信息优势带来的差异化在下降，买方研究对于卖方研究挖掘、解读数据背后逻辑的需求明显提升，卖方研究如果仅局限于平台化、通道化的方式，不能完全站在买方立场来思考和理解问题，效果会明显打折扣。数据是研究的起点，对数据的紧密跟踪和深度挖掘是投资的必修课。汽车行业拥有非常丰富的数据体系，能够为我们的研究和判断提供坚实的基础，而如何从繁杂的数据中抽丝剥茧获取有价值的信息是做基础研究最需要掌握的技能之一。二、抽丝剥茧，从繁杂的数据中寻找最有效的线索（一）乘用车需求底层驱动因素的判断和跟踪从需求驱动因素考虑，乘用车消费增长来自收入的持续增长。2020年后，当时市场普遍认为历史上经济下行期消费需求都更有韧性，可能强势复苏，但20年4月乘用车终端交强险数据并没有强复苏的迹象。我们发现A股上市公司工资支出增速和国统局人均可支配工资都出现了08年以来没有过的增速快速下降。经过广泛的草根调研，再考虑到的复杂性、反复性以及管理学的工资刚性等因素，我们在20年5月份提出“后乘用车需求总体呈弱复苏”的判断，收入增速大幅放缓导致居民收入预期发生变化或是影响汽车消费复苏的主要原因。随着复产复工、工资增长、消费倾向依次修复，我们认为对汽车消费需求的恢复有一定的拉动作用，但斜率未必陡峭，持续的时间反而可能较长，20-21年基本得到了验证。（二）卡车需求增长框架及行业景气拐点的预判2012年我们提出的商用车需求增长框架，卡车保有量增长的宏观逻辑是经济总量的增长而非增速，卡车具有成长性。2015年年底，我们通过对重卡行业保有量和更新需求的分析，对比美国卡车市场销售结构，提出重卡行业销量可能已经是中期的底部，并在16年8月结合对重卡销量结构的分析提出超限新规对重卡销量的影响远超市场预期。三、高频数据固然重要，合理解读是前瞻研究的基础（一）如何评估政策对行业趋势的影响汽车数据从月度到周度不是越高频越好，也不是各种新鲜来源越多越好，高频数据偶然性加大，趋势不会凭空产生也不会轻易结束，月度数据分析基本可以满足趋势研判的需求，而月度数据分析其实也并不简单。1.如何看待今年消费政策刺激下的乘用车终端需求恢复情况根据交强险，22年6月乘用车终端销量188.1万辆，同比+15.8%，环比+46.6%。6月当月增速较高，除了全国汽车刺激政策的拉动，还和部分地区稳汽车消费政策6月底到期有关。从分地级市的乘用车终端销量表现来看，6月暂无稳汽车消费政策到期影响的地区乘用车终端销量同比增速为5%，而有地方稳汽车消费政策退坡的地区同比增速为31%（这一部分地区2021年终端销量占全国比例大约为42%）。我们测算地方稳汽车消费政策退坡刺激的6月销量弹性约为26%（历史上全国性的购置税优惠政策在12月份退坡时的单月销量弹性约为44%）。在刺激政策的拉动下，本次终端销量修复较20年更快（20年冲击后终端销量经过3个月恢复正常）。尽管6月地方稳汽车消费政策到期可能使得7月销量环比小幅减速，但我们依然认为，在芯片供给显著改善和可控的前提假设下，即使考虑地补政策的扰动，预计乘用车22年下半年单月终端销量同比增速还会再创年内新高。芯片供给显著改善和可控的前提假设下，同时不