行业配置策略系列之二：挖掘行业关系“多空”组合配置0228.ppt

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1、1,金融工程/行业配置策略系列研究之二挖掘行业关系，“多空”组合配置,民生精品-金融工程专题报告报告摘要：民生证券行业配臵策略系列研究之二在系列研究之一民生证券行业配臵策略系列之一：循十年 A 股轨迹，觅资产配臵真经中，我们对 2000 年以来 A 股的市场周期、行业轮动等现象做了系统的统计分析。从周期性、配臵风险、适合市场环境等角度重新梳理了对各（二级）行业的认知。在系列研究之二中，我们对行业之间的关系进行深入研究，从统计角度分析寻找保持长期稳定关系的行业组合，“多空配臵+反向操作”实现市场中性条件下的行业套利。统计套利实现市场中性收益，比较分析行业配臵优先级别A 股市场中，存在一些行业组合

2、，其行业指数价差长期、稳定地维持在一定范围内。利用统计套利思想深入挖掘上述行业组合，并监测行业价差的走势。一旦出现异常，则买入一个行业、卖出另一行业，在行业指数价差回复到均衡水平时反向交易，实现行业套利。通过对行业之间协整关系的研究，也可对行业的买入（或卖出）策略提供决策依据。在市场预期明确的基础上，分析比较行业指数价差与阈值区间的关系，可得出行业增配（或减配）的优先级别。A 股市场存在较多高度相关的行业组合我们对国内 A 股市场中的 84 个（二级）行业两两进行分析，发现部分行业存在较高的相关性。从 2000 年以来的行业指数运行情况进行比较，可以发现存在一定数量的“行业组合”，指数走势保持

3、高度一致，且行业指数点位的差异也在多数情况下维持在一定的范围内。以化学纤维和化学原料这两个行业为例，可以发现这两个行业的行业指数走势自 2000 年以来保持高度一致，相关系数为 0.9277。对这两个行业的行业指数差进行统计，发现有 90%以上的交易日，价差维持在-300300 之间。通过协整检验，确定 34 对行业组合我们对国内 A 股市场中各行业（申万二级分类）自 2000 年以来的历史收益情况进行分析，考虑研究目标是为行业配臵提供决策依据，而我们认为行业调整不宜过于频繁，因此考察时间频度为月。我们对 78 个行业的相关性进行分析，并对 3003 个行业组合的相关系数进行比较。相关性较强的

4、行业组合比较多，我们取相关系数大于 0.97 的55 对行业组合进行分析。通过协整检验，最终确定 34 对行业配对组合。跟踪行业价差走势，确定增配（或减配）的优先级别可以利用行业之间的协整关系，对行业买入（或卖出）做“比较优势”分析。例如，预期未来市场某组合中行业 A、行业 B 均会持续上涨，且价差偏高，则优先增配 B 行业。反之则优先增配 A 行业。本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明,2012 年 2 月 28 日民生证券研究所分析师：马永谙执业证号：S0100511010010联系人：王荣欣（金融工程）电话：(8610)85127729邮箱：基金仓位走势图相关研究1

5、.民生证券行业配臵策略系列之一：循十年 A 股轨迹，觅资产配臵真经2012.2.21.2.民生证券基金资产配臵指数周报（2012-2-27）：六成基金主动减仓，增配传播服务减配金融公用2012.2.27.3.民生证券基金资产配臵指数周报（2012-2-20）：七成基金主动减仓，增配传播造纸减配金融金属2012.2.20.4.民生证券基金资产配臵指数周报（2012-2-13）：八成基金主动减仓，增配金融交运减配医药农林2012.2.13.5.民生证券基金资产配臵指数周报（2012-2-6）：八成基金主动减仓，增配金融交运减配农林消费2012.2.6.6.民生证券基金资产配臵指数周报（2012-1

6、-30）：半数基金主动加仓，增配金融保险减配传播信息2012.1.30.证券研究报告,2,金融工程/专题报告A 股市场中，存在一些行业组合，其行业指数价差长期、稳定地维持在一定范围内。利用统计套利思想深入挖掘上述行业组合，并监测行业价差的走势。一旦出现异常，则买入一个行业、卖出另一行业，在行业指数价差回复到均衡水平时反向交易，实现行业套利。通过对行业之间协整关系的研究，也可对行业的买入（或卖出）策略提供决策依据。在市场预期明确的基础上，分析比较行业指数价差与阈值区间的关系，可得出行业增配（或减配）的优先级别。一、什么是统计套利假设股票 A 和股票 B 的价差基本维持在 0P 范围内，大于 P

7、的情况很少。那么，在市场波动过程中，当股票 A 的价格与股票 B 的价差超过 P 时，我们可以通过卖出股票 A、买入股票 B 构建投资组合。当 A 与 B 的价差恢复到 0P 范围内是，反向操作，买入 A并卖出 B，从而获得相应的投资回报。上述投资方法体现了最基本的统计套利思想。统计套利源于摩根士丹利的 Nunzio Tartaglia 领导的量化投资团队在 1985 年创造的匹配组合买卖股票的“黑匣子”程序。经过二十多年的发展，统计套利应用的技术范围已经涵盖匹配交易机制、神经网络、小波分析、分形分析及数学、统计学、物理学中的其他模式匹配技术。图 1：股票 A、B 的价格走势及套利分析A2,A

8、0B0,A1,B2,B1资料来源：民生证券研究所，wind1、价 差从“不均衡”到“均衡”的套利在股票 A、B 价差出现异常后的收敛过程中，在时点 1 卖出股票 A 买入股票 B，在时点 2 进行反向操作，可实现组合收益：Port A1 B1(A2 B2)(A1 B1)(A2 B2)1 2其中 1(A1 B1)，2(A2 B2)分别表示股票 A、B 在不同时期的价差。由分析可知，上述收益为正的必要条件是价差 走弱。,本公司具备证券投资咨询资格，请务必阅读最后一页免责声明,证券研究报告,2000-01-04,2000-04-20,2000-07-31,2000-11-08,2001-02-26,

9、2001-06-06,2001-09-07,2001-12-18,2002-04-09,2002-07-18,2002-10-29,2003-02-11,2003-05-26,2003-08-27,2003-12-05,2004-03-22,2004-06-30,2004-10-08,2005-01-12,2005-04-26,2005-08-04,2005-11-14,2006-02-28,2006-06-08,2006-09-11,2006-12-20,2007-04-04,2007-07-13,2007-10-23,2008-01-28,2008-05-12,2008-08-14,200

10、8-11-25,2009-03-09,2009-06-16,2009-09-17,2009-12-29,2010-04-12,2010-07-20,2010-11-02,2011-02-11,2011-05-20,2011-08-24,2011-12-05,3,金融工程/专题报告2、价 差从“均衡”到“不均衡”的“事件驱动”套利当证券市场中出现某一异常事件，预期可能导致股票 A、B 价格异动，造成 A、B 价差扩大，则可以在时点 0 买入股票 A、卖出股票 B，在时点 1 进行反向操作，实现组合收益：Port A0 B0(A1 B1)(A0 B0)(A1 B1)0 1由分析可知，上述收益为正的

11、必要条件是价差 走强。股票的统计套利研究在国外已经经历较长时期的发展，得到广泛的应用。随着融资融券业务的推出，国内股票市场一样可以利用统计套利获得投资回报。在下文中，我们将用统计套利的思想提出一种基于“行业套利”的资产配臵方法。二、国内 A 股市场中的“行业套利”机会（一）行业指数价差的“均衡”现象我们对国内 A 股市场中的 84 个（二级）行业两两进行分析，发现部分行业存在较高的相关性。从 2000 年以来的行业指数运行情况进行比较，可以发现存在一定数量的“行业组合”，指数走势保持高度一致，且行业指数点位的差异也在多数情况下维持在一定的范围内。以化学纤维和化学原料这两个行业为例，可以发现这两

12、个行业的行业指数走势自2000 年以来保持高度一致，相关系数为 0.9277。对这两个行业的行业指数差进行统计，发现有 90%以上的交易日，价差维持在-300300 之间。图 2：化学纤维和化学原料的行业指数走势高度一致，且多数情况下价差维持在一定范围内,-通用格式,化学纤维,化学原料,(化学纤维-化学原料)价差,-300,300,4000,-通用格式-通用格式-通用格式-通用格式-通用格式-通用格式-通用格式-通用格式资料来源：民生证券研究所，wind本公司具备证券投资咨询资格，请务必阅读最后一页免责声明,证券研究报告,3500300025002000150010005000-500-100

13、0,4,金融工程/专题报告进一步地，对上述价差进行分析，共有 90.3%的频率落入区间-300,300，85.4%的频率落入区间-250，250，74.4%的频率落入区间-200,200范围内。图 3：90%以上的交易日，化学纤维和化学原料的行业指数价差维持在-300,300区间范围内-通用格式-通用格式-通用格式-通用格式-通用格式-通用格式,-500,-400,-300,-200,-100,0,100,200,300,400,500,其他,资料来源：民生证券研究所，wind（二）行业指数的时间序列分析在国内 A 股市场中，不同行业的指数除了受到其行业的景气度影响外，还都共同受到 A 股市场

14、环境的驱动，此外关系紧密的行业也可能受到同一驱动因素的影响，因此存在行业组合呈现共同运动的趋势。从统计建模的角度分析，如果几个时间序列受到某种相互关联的关系驱动，出现其中一个序列驱动另一个序列，或多个序列受共同的潜在因素所驱动，而出现同步或滞后反馈的现象，那么有必要检验时间序列数据是否存在“协整”关系。1、协 整检验如果两个或多个时间序列数据，各自都表现出非稳定的状况，但它们相互之间的差异却呈现出稳定的状态，则认为上述时间序列之间存在“协整”关系。为检验两变量是否协整，Engle 和 Granger 于 1987 年提出两步检验法，即 EG 检验。用一个变量对另一个变量回归，yt xt t用、

15、表示回归系数的估计值，则模型的残差估计值为 yt xt如果 I(0)则 xt 和 yt 具有协整关系，且(1,)为协整向量。其中 I(0)表示 为平稳时间序列，即（1）E(t)，为常数；（2）Cov(t,t l)l，l 只依赖于 l。,本公司具备证券投资咨询资格，请务必阅读最后一页免责声明,证券研究报告,1,2,3,5,8,5,金融工程/专题报告2、单 位根检验如果一个时间序列的均值或自协方差函数随时间 t 变化而变化，则该时间序列为非平稳时间序列。即，如果随机过程 yt,t 1,2,.满足yt yt 1 t其中 t 为一稳定过程，且 E(t)0，Cov(t,t s)t，s 0,1,2,.，则

16、称 yt,t 1,2,.为单位根过程。如果单位根过程经过一阶差分变为平稳过程，即 t yt yt 1 为平稳过程，则称时间序列 yt 为一阶单整。如果非平稳时间序列经过 d 次差分达到平稳，则称其为 d 阶单整序列，记为 I(d)。两个时间序列只有当它们是同阶单整时，才可能存在协整关系。三、国内 A 股市场中的“行业套利”机会（一）行业之间的相关性分析我们对国内 A 股市场中各行业（申万二级分类）自 2000 年以来的历史收益情况进行分析，考虑研究目标是为行业配臵提供决策依据，而我们认为行业调整不宜过于频繁，因此考察时间频度为月。考虑到石油开采、采掘服务、燃气、金属制品、医疗服务、保险等 6

17、个行业指数数据不够完整，我们对其它 78 个行业的相关性进行分析，并对 3003 个行业组合的相关系数进行比较。表 1：各行业与上证指数涨跌幅相关性（2000 年 1 月2012 年 1 月）,相关系数范围行业组合数量频率,0.765221.71%,0.70.752317.69%,0.750.82859.49%,0.80.8539613.19%,0.850.957319.08%,0.90.9562220.71%,0.9512448.13%,资料来源：民生证券研究所，wind相关性较强的行业组合比较多，我们取相关系数大于 0.97 的 55 对行业组合进行分析。表 2：相关系数大于 0.97 的

18、 55 组行业,行业 A生物制品通用机械化学制药服装家纺建筑材料塑料化学制药塑料,行业 B医药商业汽车零部件医药商业综合通用机械汽车零部件中药通用机械,相关系数0.99070.99040.98960.98800.98670.98600.98580.9855,排序467,行业 A旅游综合建筑材料通信设备煤炭开采房地产开发石油化工化学纤维通用机械,行业 B综合白色家电计算机应用贸易银行钢铁综合专用设备,相关系数0.97670.97550.97520.97460.97430.97370.97360.9735,排序2930313233343536,本公司具备证券投资咨询资格，请务必阅读最后一页免责声明

19、,证券研究报告,9,6,金融工程/专题报告,行业 A建筑材料零售医药商业化学纤维化学制药白色家电物流专用设备纺织制造通用机械专用设备化学纤维白色家电电气设备服装家纺电气设备银行服装家纺房地产开发,行业 B专用设备贸易中药包装印刷生物制品化学制药零售白色家电综合白色家电饮料制造服装家纺中药物流旅游综合白色家电证券包装印刷园区开发,相关系数0.98310.98290.98270.98240.98170.98150.98100.98060.97990.97970.97960.97890.97880.97820.97820.97820.97770.97720.9772,排序10111213141516

20、1718192021222324252627,行业 A化工新材料通用机械化学制品化学纤维建筑材料其他电子电气设备电气设备有色金属冶炼与加工石油化工饲料元件建筑材料电力化学纤维化学纤维非汽车交运设备港口通用机械,行业 B贸易生物制品贸易旅游综合汽车零部件汽车零部件零售化学制药景点证券畜禽养殖计算机设备贸易多元金融非汽车交运设备化学原料零售机场医药商业,相关系数0.97320.97320.97300.97290.97260.97250.97240.97200.97200.97180.97180.97120.97120.97050.97040.97040.97020.97010.9700,排序373

21、83940414243444546474849505152535455,非汽车交运设备,贸易,0.9768,28,资料来源：民生证券研究所，wind（二）协整检验利用计量经济软件 Eviews，依次对每一个行业组合进行协整检验，考察其是否存在稳定的共同运动的趋势。检验过程中，先对行业指数取对数。I A ln(PA)，I B ln(PB)其中，PA、PB 分别表示行业 A、行业 B 的指数点位。检验 I A、I B 是否存在协整关系，并计算其协整系数。利用 EG 两步法对 I A、I B 进行协整检验具体步骤如下：步骤一，分别对序列 I A、I B 进行单整检验，如果 I A、I B 均为单整序

22、列，则满足协整检验前提。步骤二，用变量 I B 对变量 I A 进行普通最小二乘回归，对回归到残差序列做单位根检验，如果 ADF 检验，最后确定 I A、I B 是否存在协整关系。经过上述二步检验，在上述存在强相关性的 55 对行业组合中，共有 34 对组合存在协整关系，21 对行业组合不存在协整关系。,本公司具备证券投资咨询资格，请务必阅读最后一页免责声明,证券研究报告,1 T,T t 1,，,7,金融工程/专题报告表 3：55 组行业的协整检验,行业 A生物制品通用机械化学制药服装家纺建筑材料塑料化学制药塑料建筑材料零售医药商业化学纤维化学制药白色家电物流专用设备纺织制造通用机械专用设备化

23、学纤维白色家电电气设备服装家纺电气设备银行服装家纺房地产开发,行业 B医药商业汽车零部件医药商业综合通用机械汽车零部件中药通用机械专用设备贸易中药包装印刷生物制品化学制药零售白色家电综合白色家电饮料制造服装家纺中药物流旅游综合白色家电证券包装印刷园区开发,是否协整是是否是是是是是是是否否否否是是是否是是是是是否是是是,协整系数0.84121.06671.00470.98551.00110.90610.92600.80380.89840.96900.95380.82090.89611.03571.10391.11080.98850.64361.11801.3758,行业 A旅游综合建筑材料通信设

24、备煤炭开采房地产开发石油化工化学纤维通用机械化工新材料通用机械化学制品化学纤维建筑材料其他电子电气设备电气设备有色金属冶炼与加工石油化工饲料元件建筑材料电力化学纤维化学纤维非汽车交运设备港口通用机械,行业 B综合白色家电计算机应用贸易银行钢铁综合专用设备贸易生物制品贸易旅游综合汽车零部件汽车零部件零售化学制药景点证券畜禽养殖计算机设备贸易多元金融非汽车交运设备化学原料零售机场医药商业,是否协整是是是是是是否否否否否是否是否否是是是否否是否否否是是,协整系数0.98490.78470.68220.68221.06620.90631.03800.74551.13090.95580.95580.61

25、261.02870.9218,非汽车交运设备,贸易,否,资料来源：民生证券研究所，wind（三）配对交易的阈值对行业数据进行标准化处理，I AB I A I B,TI AB I AB,tt 1,，,(I AB)S(I AB,t),(I AB,t I AB)2I AB,t I AB(I AB),其中 T 表示考察交易日数量。对存在协整关系的 34 对行业组合进行阈值分析。根据,本公司具备证券投资咨询资格，请务必阅读最后一页免责声明,证券研究报告,8,金融工程/专题报告标准正态分布函数特征，数据落入区间Miu-Sigma,Miu+Sigma的概率是 68.27%，落入区间Miu-1.5Sigma,

26、Miu+1.5Sigma的概率是 86.64%，落入区间Miu-2Sigma,Miu+2Sigma的概率是 95.45%，落入区间Miu-3Sigma,Miu+3Sigma的概率是 99.73%。其中 Miu为数据均值，Sigma 为数据标准差。表 4：34 对行业组合配对交易的阈值,行 业 组 合,概率,99.73%,95.45%,86.64%,68.27%,行业 A房地产开发有色金属冶炼与加工服装家纺电气设备白色家电通用机械房地产开发化学纤维化学纤维港口服装家纺塑料服装家纺建筑材料旅游综合物流石油化工饲料专用设备塑料通用机械石油化工化学制药零售专用设备生物制品纺织制造建筑材料建筑材料其他电

27、子通信设备煤炭开采银行电力房地产开发,行业 B园区开发景点包装印刷物流中药汽车零部件银行旅游综合服装家纺机场综合汽车零部件旅游综合通用机械综合零售证券畜禽养殖白色家电通用机械医药商业钢铁中药贸易饮料制造医药商业综合专用设备白色家电汽车零部件计算机应用贸易证券多元金融园区开发,协整系数1.37581.13091.11801.11081.10391.06671.06621.03801.03571.02871.00471.00110.98850.98550.98490.96900.95580.95580.95380.92600.92180.90630.90610.89840.89610.84120.

28、82090.80380.78470.74550.68220.68220.64360.61261.3758,Miu-3S igma-0.2695-0.7020-0.3534-0.4119-0.4432-0.4008-0.1709-0.3850-0.29870.0560-0.1050-0.5484-0.33070.0613-0.1603-0.7039-1.4646-0.26850.0017-0.4813-0.4868-0.3385-0.2517-0.3949-0.3304-0.4618-0.1845-0.7628-0.3418-0.8660-0.6249-0.3304-1.6053-0.4706-

29、0.2695,Miu+3S igma0.95410.43180.24820.54850.30590.14550.86970.29270.24060.81080.3239-0.07060.29650.62780.41340.32981.10650.42060.90980.11770.16980.25160.58150.37940.55550.25940.52980.39770.88810.75340.55130.75650.34370.98330.9541,Miu-2S igma-0.0655-0.5130-0.2532-0.2518-0.3184-0.30970.0026-0.2721-0.2

30、0880.1818-0.0335-0.4687-0.22620.1557-0.0647-0.5316-1.0361-0.15360.1531-0.3814-0.3774-0.2402-0.1128-0.2658-0.1827-0.3416-0.0655-0.5694-0.1368-0.5961-0.4288-0.1493-1.2805-0.2283-0.0655,Miu+2S igma0.75020.24290.14800.38850.18110.05440.69630.17980.15070.68500.2524-0.15020.19200.53340.31780.15750.67800.3

31、0580.75850.01780.06030.15320.44260.25040.40790.13920.41070.20430.68320.48350.35530.57540.01890.74100.7502,Miu-1.5S igma0.0364-0.4185-0.2030-0.1718-0.2559-0.26420.0893-0.2156-0.16390.24470.0022-0.4289-0.17390.2029-0.0169-0.4454-0.8218-0.09620.2287-0.3315-0.3227-0.1910-0.0434-0.2013-0.1089-0.2815-0.00

32、60-0.4727-0.0343-0.4611-0.3308-0.0587-1.1181-0.10710.0364,Miu+1.5S igma0.64820.14840.09780.30840.11860.00890.60960.12330.10580.62210.2167-0.19000.13970.48620.27000.07140.46370.24840.6828-0.03210.00560.10410.37320.18580.33410.07910.35120.10760.58070.34860.25730.4848-0.14350.61980.6482,Miu-S igma0.138

33、4-0.3240-0.1529-0.0917-0.1935-0.21870.1760-0.1591-0.11890.30760.0380-0.3891-0.12160.25010.0309-0.3593-0.6076-0.03880.3044-0.2816-0.2680-0.14180.0260-0.1368-0.0351-0.22140.0536-0.37600.0682-0.3262-0.23280.0319-0.95560.01400.1384,Miu+S igma0.54630.05390.04770.22840.0562-0.03660.52280.06680.06080.55920

34、.1809-0.22980.08740.43900.2222-0.01480.24950.19090.6071-0.0820-0.04910.05490.30380.12130.26020.01900.29170.01090.47820.21360.15930.3942-0.30600.49870.5463,资料来源：民生证券研究所，wind,本公司具备证券投资咨询资格，请务必阅读最后一页免责声明,证券研究报告,则可对照上述表格中数据做,（1）,（2）,9,金融工程/专题报告当某个行业组合的标准化差值 S(I AB,t)不在阈值区间内，出行业配对交易的决策。例如，如果最新数据显示房地产开发业与

35、园 区 开 发 业 的S(I AB,t)出现异常，则我们可以进行如下配臵：、如果 S(I AB,t)0.9541，则以 1.3758：1 的比例卖出房地产开发业、买入园区开发业，等待未来在 S(I AB,t)0.9541 时，进行反向操作获取收益；如果 S(I AB,t)0.5463，则以 1.3758：1 的比例卖出房地产开发业、买入园区开发业，等待未来在 S(I AB,t)0.5463 时，进行反向操作获取收益；如果 S(I AB,t)0.1384，则以 1.3758：的比例买入房地产开发业、卖出园区开发业，等待未来在 S(I AB,t)0.1384时，进行反向操作获取收益；我们有 68.

36、27%的把握能从这一策略中获得收益。上述两种的策略的不同在于，前者的把握虽然较高，但收益相对较低；后者的把握虽然较小，但收益较高。一般而言，阈值区间范围越大，我们越有把握 S(I AB,t)在较短时间内回落至阈值区间内，但获得的收益会比较低。反之，阈值区间范围越小，我们对 S(I AB,t)回落至阈值区间的把握较小，但收益会比较高。阈值范围的确定，投资者可以结合自身风险偏好另行设定。四、行业的“比较优势”配臵策略除了利用“多空配臵+反向操作”对行业配臵，获取统计意义上的收益，但是考虑目前到融券品种的有限，部分行业组合较难实现“多空配臵”。我们也可以利用行业之间的协整关系，对行业买入（或卖出）做

37、“比较优势”分析。例如，预期未来市场某组合中行业 A、行业 B 均会持续上涨，但目前 S(I AB,t)在阈值区间的右侧，则在行业配臵过程中，优先增配 B 行业。反之，如果目前 S(I AB,t)在阈值区间的左侧，则优先增配 A 行业。如果预期未来市场中行业 A、行业 B 均会持续下跌，但目前 S(I AB,t)在阈值区间的右侧，则在行业配臵过程中，优先减配 A 行业。反之，如果目前 S(I AB,t)在阈值区间的左侧，则优先减配 B 行业。,本公司具备证券投资咨询资格，请务必阅读最后一页免责声明,证券研究报告,表,表,表,表,10,金融工程/专题报告插图目录图 1：股票 A、B 的价格走势及

38、套利分析.2图 2：化学纤维和化学原料的行业指数走势高度一致，且多数情况下价差维持在一定范围内.3图 3：90%以上的交易日，化学纤维和化学原料的行业指数价差维持在-300,300区间范围内.4表格目录1：各行业与上证指数涨跌幅相关性（2000 年 1 月2012 年 1 月）.52：相关系数大于 0.97 的 55 组行业.53：55 组行业的协整检验.74：34 对行业组合配对交易的阈值.8,本公司具备证券投资咨询资格，请务必阅读最后一页免责声明,证券研究报告,11,金融工程/专题报告分析师与联系人简介马永谙，基金研究中心总经理。经济学硕士，6年基金行业研究经验，专注于基金投资行为研究与基

39、金数量化分析。最早建立了基于期权定价模型的分级基金价值分析模型，较早建立了数量化基金评测与筛选体系。为建设银行等基金代销机构设计开发基金销售经理工作平台，提供基金筛选与评测工具。曾任银河证券基金研究中心研究总监、运营总监，是第三至第七届中国证券报“金牛奖”评选评委。王荣欣，理学硕士，应用数学专业，2010年加盟民生证券基金研究中心，擅长数学建模、统计计算、金融数据挖掘，精通计算机高级语言编程。主要从事基金投资行为研究、基金业务模型设计，负责开发维护民生证券基金仓位及资产配臵监测模型（MS-PAM），对基金的仓位、大类资产配臵和行业资产配臵进行动态跟踪与分析。分析师承诺作者具有中国证券业协会授予

40、的证券投资咨询执业资格和相当的专业胜任能力，保证报告所采用的数据均来自合规渠道，分析逻辑基于作者的职业理解，通过合理判断并得出结论，力求客观、公正，结论不受任何第三方的授意、影响，特此声明。机构销售,销售尹瑭郭明郭楠韦珂嘉杜婵媛杨平平李珊珊平坷张瑜鑫陈康菲朱光宇汪萍钟玲郑敏王溪蔡虹刘毅许立平李潇马炜炎王仪枫,负责区域北京北京北京北京北京北京北京上海上海上海上海上海上海上海上海广深广深广深广深广深广深,电话010-85127761010-85127762010-85127835010-85127772010-85127761010-85127761010-85127506021-68885772

41、021-68885790021-68885792021-68885773021-68885167021-68885797021-68885159021-688857930755-226620560755-22662101020-842281730755-226620950755-226620890755-22662093,手机1861173865518601357268158012091461370105035318610531518152108307891861689119513818133101138103382131391717505518601666368134020369961590

42、07822421870194431013585785630186653339291376034884818601368846136315177571866585554513682556787,邮箱zhangyuxin_wangxi_Liuyi_,本公司具备证券投资咨询资格，请务必阅读最后一页免责声明,证券研究报告,强烈推荐,谨慎推荐,中性,回避,推荐,中性,12,金融工程/专题报告民生证券研究所：北京：北京市东城区建国门内大街28号民生金融中心A座16层；100005上海：浦东新区浦东南路588号（浦发大厦）31楼F室；200120深圳：深圳市福田区深南大道7888号东海国际中心A座；5180

43、40评级说明,公 司评级标准以报告发布日后的 12 个月内公司股价的涨跌幅相对同期的沪深 300 指数涨跌幅为基准。行 业评级标准以报告发布日后的 12 个月内行业指数的涨跌幅相对同期的沪深 300 指数涨跌幅为基准。,投 资评级回避,说明相对沪深 300 指数涨幅 20%以上相对沪深 300 指数涨幅介于 10%20%之间相对沪深 300 指数涨幅介于-10%10%之间相对沪深 300 指数下跌 10%以上相对沪深 300 指数涨幅 5%以上相对沪深 300 指数涨幅介于-5%5%之间相对沪深 300 指数下跌 5%以上,免责声明本报告仅供民生证券有限责任公司（以下简称“本公司”）的客户使用

44、。本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户。本报告是基于本公司认为可靠的已公开信息，但本公司不保证该等信息的准确性或完整性。本报告所载的资料、意见及推测仅反映本公司于发布本报告当日的判断，在不同时期，本公司可发出与本报告所刊载的意见、推测不一致的报告，但本公司没有义务和责任及时更新本报告所涉及的内容并通知客户。本报告所载的全部内容只提供给客户做参考之用，并不构成对客户的投资建议，并非作为买卖、认购证券或其它金融工具的邀请或保证。客户不应单纯依靠本报告所载的内容而取代个人的独立判断。本公司也不对因客户使用本报告而导致的任何可能的损失负任何责任。本公司未确保本报告充分考虑到个别客户特殊的投资目标、

45、财务状况或需要。本公司建议客户应考虑本报告的任何意见或建议是否符合其特定状况，以及（若有必要）咨询独立投资顾问。本公司在法律允许的情况下可参与、投资或持有本报告涉及的证券或参与本报告所提及的公司的金融交易，亦可向有关公司提供或获取服务。本公司的一位或多位董事、高级职员或/和员工可能担任本报告所提及的公司的董事。本公司及公司员工在当地法律允许的条件下可以向本报告涉及的公司提供或争取提供包括投资银行业务以及顾问、咨询业务在内的服务或业务支持。本公司可能与本报告涉及的公司之间存在业务关系，并无需事先或在获得业务关系后通知客户。若本公司以外的金融机构发送本报告，则由该金融机构独自为此发送行为负责。该机构的客户应联系该机构以交易本报告提及的证券或要求获悉更详细的信息。未经本公司事先书面授权许可，任何机构或个人不得更改或以任何方 式发送、传播或复印本报告。本公司版权所有并保留一切权利。所有在本报告中使用的商标、服务标识及标记，除非另有说明，均为本公司的商标、服务标识及标记。,本公司具备证券投资咨询资格，请务必阅读最后一页免责声明,证券研究报告,