1、 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 金融工程金融工程研究研究 证券证券研究研究报告报告 金融工程周报金融工程周报 2018 年年 12 月月 18 日日 相关研究相关研究 Table_ReportInfo 股指期货周报（2018.12.10-2018.12.14）2018.12.17 海通金工一周观点和策略回顾（20181210-20181214）2018.12.17 量化择时及因子预警周报（20181216）2018.12.16 Table_AuthorInfo 分析师:冯佳睿 Tel:(021)23219732 Email: 证书:S0850512080006 联系人:周一洋 Tel
2、:(021)23219774 Email: 大类资产配臵及模型研究（九）大类资产配臵及模型研究（九）美股估美股估值的均值值的均值回归回归特征与收益率预测特征与收益率预测 Table_Summary 投资要点：投资要点：周期调整市盈率（周期调整市盈率（CAPE，cyclically adjusted price/earnings ratio）无疑是整）无疑是整个投资领域中，应用范围最广的一个评判股市是否被合理定价的指标。个投资领域中，应用范围最广的一个评判股市是否被合理定价的指标。CAPE 之所以如此流行，一个重要的原因是其具备典型的均值回归特征。从美国股市的历史经验来看，当前的高（低）CAPE
3、 通常对应着未来 10 年低于（高于）平均水平的投资回报率。自自 1980 年代中期起，年代中期起，CAPE 的样本外预测精度便开始大幅减弱的样本外预测精度便开始大幅减弱。从 1990 年代中后期开始，基于 CAPE 的预测收益率长期低于实际值。即使包括了 2000-01年的科技股泡沫破灭时期，也是如此。换句话说，在过去的二三十年间，投资者使用收益率的历史均值反而能更好地指导实际操作。CAPE 从从 1980 年代后期起，年代后期起，中枢中枢大幅抬升大幅抬升。1926 年至 1986 年的 CAPE 均值为14.6，在此期间，CAPE 围绕该中枢上下波动。1997 年至今，CAPE 的均值为2
4、7.3，上升幅度高达 87%。并且，期间只有 1 次，即 2008-2009 年的全球金融危机期间，回归到整个区间（1926-2018.6）的均值18.02 之下，随后又快速上行。在其他条件不变的情况下，较低的实在其他条件不变的情况下，较低的实际债券收益率意味着较低的实际盈利际债券收益率意味着较低的实际盈利收益收益率，导致率，导致 CAPE 中枢的抬升中枢的抬升。盈利收益率和债券收益率一起，共同度量了预期经济增速和货币政策。较低的预期经济增速意味着较低的实际债券收益率，进而意味着股票较低的盈利收益率。美股未来十年的收益率可被分解为当前的股息率、滚动十年的平均盈利增速和当美股未来十年的收益率可被
5、分解为当前的股息率、滚动十年的平均盈利增速和当前估值向中枢回归的幅度前估值向中枢回归的幅度，三者之和，三者之和。第一步，建立包含盈利收益率（1/CAPE）的向量自回归模型。第二步，根据 CAPE 的估计值计算股票收益率。允许估值中枢随宏观环境移动后允许估值中枢随宏观环境移动后得到得到的预测的预测值值，能能够更好地追踪够更好地追踪美股美股滚动滚动的的未来未来十年收益率十年收益率。具体表现为，21 世纪第一个十年的下跌，以及在 2009 年金融危机结束后的迅猛反弹。虽然传统 CAPE 回归的预测收益率也和实际值高度相关，但却存在较大幅度的低估，也与这段时间内投资者实现的回报不符。风险提示。风险提示
6、。模型误设风险、美国经济增速和货币政策出现大幅变化带来的风险。金融工程研究 金融工程周报2 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 目目 录录 1.基于 CAPE 预测股票收益率.5 2.CAPE 的均值回归依赖于宏观经济环境.6 3.两步法改进股票收益率的预测.7 4.总结与讨论.10 5.风险提示.10 金融工程研究 金融工程周报3 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 图目录图目录 图 1 标普 500 和 CAPE（1926-1959）.5 图 2 标普 500 和 CAPE（1960-2018.6）.5 图 3 基于 CAPE 的美股收益率预测.6 图 4 CAPE 的中枢大幅抬升
7、.6 图 5 每股实际收益（1871-2015.1）.7 图 6 Siegel NIPA CAPE.7 图 7 较高的实际债券收益率=较高的股票盈利收益率.8 图 8 基于 VAR 和回归模型的 CAPE 预测.9 图 9 样本外收益率预测的对比：VAR 模型 vs.传统回归模型.10 金融工程研究 金融工程周报4 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 表目录表目录 表 1 CAPE 的样本外预测精度.5 表 2 收益率预测方法的对比.9 表 3 两步法的样本外预测精度.10 金融工程研究 金融工程周报5 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 诺贝尔经济学奖获得者 Robert Shill
8、er 提出的周期调整市盈率（CAPE，cyclically adjusted price/earnings ratio）无疑是整个投资领域中，应用范围最广的一个评判股市是否被合理定价的指标。CAPE 之所以如此流行，一个重要的原因是其具备典型的均值回归特征。从美国股市的历史经验来看，当前的高（低）CAPE 通常对应着未来 10 年低于（高于）平均水平的投资回报率。然而，最近的 30 年间，基于 CAPE 预测美股收益率正变得越来越不可靠，其样本外的预测误差持续高于最简单的滚动均值。与此同时，美股的 CAPE 也从 1985 年起开始不断上升。并且仅有一次2008 年全球金融危机期间，回归到长期
9、均值。那么，CAPE 预测能力的下降是否源于其均值回归特征的消失？本文就将以此为起点，详细探讨均值回归的影响因素，并在这个基础上提出改进后的美股收益率预测模型。1.基于基于 CAPE 预测股票收益率预测股票收益率 假设美股未来 10 年的年化收益可用当前的 CAPE 预测，具体形式如下。其中，由月度收益序列计算得到，CAPE 的计算方法在报告A 股市场特征研究（六）从周期调整市盈率（CPAE）看中美股市当前的估值水平已有详细介绍，此处不再赘述。使用 1926-2018.6 的数据拟合上述模型后发现，CAPE 可以解释美股未来 10 年名义（实际）收益高达 62.41%（41.02%）的波动。而
10、 CAPE 在 1929 年和 1999 年先于股市崩溃前达到峰值（下图），更使该估值比率名声大噪。图图1 标普标普 500 和和 CAPE（1926-1959）资料来源：http:/www.econ.yale.edu/shiller/data.htm，海通证券研究所 图图2 标普标普 500 和和 CAPE（1960-2018.6）资料来源：http:/www.econ.yale.edu/shiller/data.htm，海通证券研究所 不幸的是，自 1980 年代中期起，CAPE 的样本外预测精度便开始大幅减弱（表 1）。尽管美股实际收益率和 CAPE 预测值之间的相关性始终保持在较高的水
11、平上，1960 年以来为 81.42%，1985 年以来为 92.16%，但这并不意味着预测的准确性。一个更可靠的度量预测精度的指标是实际值和预测值之间均方误差的平方根（RMSE），即，美股10 年期滚动收益率的实际值和预测值之差的平方和的平方根。表表 1 CAPE 的样本外预测精度的样本外预测精度 1960 年起的样本外预测年起的样本外预测 1985 年起的样本外预测年起的样本外预测 和实际收益的相关和实际收益的相关系数系数 平均预测误差平均预测误差（RMSE）和实际收益的相和实际收益的相关关系数系数 平均预测误差平均预测误差（RMSE）名义收益率名义收益率 CAPE 81.42%4.38%
12、92.16%6.10%实际收益率实际收益率 CAPE 49.37%5.77%91.53%6.36%资料来源：http:/www.econ.yale.edu/shiller/data.htm，海通证券研究所 金融工程研究 金融工程周报6 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 由上表可见，1985 年以来，基于 CAPE 的预测收益率和实际值的偏差（RMSE）比起之前的 25 年大幅增加。但相关系数却不降反增，足见相关性对 CAPE 的预测能力所产生的误导。下图进一步给出了实际值和预测值的对比。从 1990 年代中后期开始，预测收益率长期低于实际值。即使包括了 2000-01 年的科技股泡沫破灭
13、时期，也是如此。换句话说，在过去的二三十年间，投资者使用收益率的历史均值反而能更好地指导实际操作。图图3 基于基于 CAPE 的美股收益率预测的美股收益率预测 资料来源：http:/www.econ.yale.edu/shiller/data.htm，海通证券研究所 2.CAPE 的均值回归依赖于宏观经济环境的均值回归依赖于宏观经济环境 那么，是不是近三十年美国市场的组成或结构发生变化，才导致CAPE的预测失效？似乎也不尽然，由上文可知，CAPE 与未来收益之间的相关性依然紧密。因此，从统计上讲，造成这一现象的原因只可能是，CAPE 从 1980 年代后期起，已不再向其长期均值回归。下图印证了
14、这一猜测。图图4 CAPE 的中枢的中枢大幅抬升大幅抬升 资料来源：http:/www.econ.yale.edu/shiller/data.htm，海通证券研究所 1926 年至 1986 年的 CAPE 均值为 14.6，在此期间，CAPE 围绕该中枢上下波动。1997 年至今，CAPE 的均值为 27.3，上升幅度高达 87%。并且，期间只有 1 次，即2008-2009 年的全球金融危机期间，回归到整个区间（1926-2018.6）的均值18.02之下，随后又快速上行。Siegel（2016）认为，CAPE 的趋势性上升源于会计准则的变化导致的“E”的下降，应该用国民收入和产品账户（N
15、IPA，National Income and Product Account）的盈利代替一般公认会计原则（GAAP，Generally Accepted Accounting Principle）的盈利来计算 CAPE。CAPE 上升 87%金融工程研究 金融工程周报7 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 下图画出了根据三种不同的数据口径计算得到的每股实际收益：（1）报告收益（reported earnings）；（2）经营收益（operating earnings）；（3）NIPA 税后实际利润。图图5 每股每股实际收益（实际收益（1871-2015.1）资料来源：The Shille
16、r CAPE Ratio:A New Look，海通证券研究所 显然，1991 年以来，标普 500 的报告收益经历了更高的波动。尤其是在 2000-01和 2008-09 的两次衰退期，报告收益的下滑幅度分别高达 55.3%和 92.1%，而 NIPA 则分别下降了 24.3%和 53%。这就使得以报告收益为分母计算的 CAPE 被高估，造成了过去 30 年，美股估值长期高于历史均值的现象。如下图所示，改用 NIPA 作为分母重新计算的估值比率，相比 Shiller CAPE 出现了显著下降。但是，对“E”的重新定义似乎也没能改变 CAPE 不再向长期历史均值回归的现象。1985-1995
17、年间，Siegel CAPE 同样出现了系统性的上升，并且也只在 2008年回到过长期均值下方。图图6 Siegel NIPA CAPE 资料来源：http:/www.econ.yale.edu/shiller/data.htm，海通证券研究所 以上分析表明，CAPE 对股票收益率预测能力的减弱和对盈利的定义并无多大关系，更有可能源于回归模型自身的不稳定性。因为简单的回归预测法忽略了股票预期收益（即，实际盈利收益率，real earning yield）和预期实际折现率或资金成本（即，实际债券到期收益率，real bond yield）之间的关系。如果实际利率在长期内的变化影响了CAPE 的中
18、枢（如，1985 年以来，利率的长期下行），那么再用简单的 CAPE 回归就必然会遭遇模型的不稳定和预测误差的扩大。3.两步法改进股票收益率的预测两步法改进股票收益率的预测 本文的假设很简单：在其他条件不变的情况下，较低的实际债券收益率意味着较低的实际盈利收益率，导致 CAPE 中枢的抬升。下图中，实际的债券和盈利收益率的关系，也说明了这一假设是合理的。金融工程研究 金融工程周报8 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 图图7 较高的较高的实际实际债券收益率债券收益率=较高的股票盈利收益率较高的股票盈利收益率 资料来源：http:/www.econ.yale.edu/shiller/data
19、.htm，海通证券研究所 在此基础上，本文提出一种两步法来改进股票收益率的预测。具体来说，美股未来十年的收益率可被分解为当前的股息率、滚动十年的平均盈利增速和当前估值向中枢回归的幅度，三者之和。第一步，第一步，建立建立包含盈利收益率包含盈利收益率（1/CAPE）的向量自回归模型。的向量自回归模型。和传统的回归方法不同，本文并不直接预测股票的收益率，转而使用如下的 12 阶向量自回归模型，预测 CAPE 的倒数。其中，是一个由 5 个变量组成的向量，具体包括：实际盈利收益率，即，1/CAPE；10 年期国债实际收益率，即，名义收益率减去估计的 10 年预期通胀率；CPI 同比；滚动 12 个月的
20、标普 500 价格指数的波动率；滚动 12 个月的债券实际收益率变化值的波动率。选择这 5 个变量是参考了 Asness（2003）的文献，他认为，盈利收益率会随着债券收益率和股票波动率的上升、债券市场波动率的下降，而升高。第二步，第二步，根据根据 CAPE 的估计值的估计值计计算股票收益算股票收益率。率。为了避免引入更多的估计误差，直接使用上文提到的三个部分预测未来的收益率。即，月度收益可分解为：其中，为 PE 的变化率，为盈利增速，为股息率。第一步中的 VAR 模型得到的 CAPE 的预测值，可用于 PE 变化率的计算。为简化运算过程，本文假定盈利增速为常数，且等于长期均值。股息率等于盈利
21、收益率乘以分红率（payout ratio）。由此可见，两步法实际上是将传统的对股票收益率的直接预测，转化成对盈利收益率（1/CAPE）的预测。下表进一步对比了这两种方法的差异。金融工程研究 金融工程周报9 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 表表 2 收益率预测方法的对比收益率预测方法的对比 股票收益的组成部分股票收益的组成部分 传统传统的回归预测的回归预测 本文的两步法本文的两步法 股息率股息率 融入了 OLS 回归的截距项 预测得到的盈利收益率乘以分红率 盈利增速盈利增速 融入了 OLS 回归的截距项 长期历史平均盈利增速 CAPE 的均值回归过程的均值回归过程 由回归的 beta
22、系数估计得到，不依赖于其他变量 从一个包含了债券实际收益率、通胀、实际债券波动率和股票波动率的五变量 VAR模型中预测盈利收益率 资料来源：海通证券研究所整理 两步法最突出的一个特征是，CAPE 均值回归过程中所朝向的中枢是随时间变化的，它依赖于其他宏观基本面变量的运动轨迹。这条中枢才应该作为预测股票风险溢价的基准，而非 CAPE 的历史均值。因此，可以预见，本文提出的两步法应当能产生比传统的回归模型更加可靠的收益率预测。引入 VAR 模型度量盈利收益率的动态变化也符合经济学常识。因为它和债券收益率一起，共同度量了预期经济增速和货币政策。两者正相关的逻辑也十分简单，在其他条件不变的情况下，较低
23、的预期经济增速意味着较低的实际债券收益率，进而意味着股票较低的盈利收益率。由图 7 可见，整个 1980 年代的债券牛市恰好对应着股票估值的上升期。而当实际利率在 1990 年代和 2000 年代后期降至历史均值以下时，股票的盈利收益率也始终保持在自身的平均水平以下。下图展示了从 VAR 和回归模型中得到的盈利收益率（1/CAPE）的预测值。为便于说明和对比，重新将其转化为 CAPE。选择 1999 年 12 月作为起点，当时的 CAPE 超过了 40 倍。图图8 基于基于 VAR 和和回归回归模型的模型的 CAPE 预测预测 资料来源：http:/www.econ.yale.edu/shil
24、ler/data.htm，海通证券研究所 在 1999 年后的十年中，基于 VAR 的 CAPE 预测值（上图深灰色虚线）很好地反映了真实 CAPE 的变化趋势。这是因为，盈利收益率并非无条件地向其长期均值收敛，而是一系列宏观经济变量当前状态的函数。在此期间，债券实际收益率的上行（图 7）和本身就高于中枢水平的 CAPE，使得 VAR 模型中的盈利收益率得以迅速修正。反观使用传统回归得到的 CAPE 预测值，其下降速度较慢，无法准确地展现出科技股泡沫破灭和全球金融危机给美股估值带来的伤害。下表对比了传统回归和两步法在 1960-2018.6 和 1985-2018.6，这两个时间段内的样本外预
25、测精度。金融工程研究 金融工程周报10 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 表表 3 两步法的样本外预测精度两步法的样本外预测精度 1960 年起的样本外预测年起的样本外预测 1985 年起的样本外预测年起的样本外预测 和实际收益的相关和实际收益的相关系数系数 平均预测误差平均预测误差（RMSE）和实际收益的相关和实际收益的相关系数系数 平均预测误差平均预测误差（RMSE）传统回归传统回归 81.42%4.38%92.16%6.10%两步法两步法 78.70%3.24%89.54%4.20%资料来源：http:/www.econ.yale.edu/shiller/data.htm，海通证券
26、研究所 由上述对比可知，将均值回归和宏观环境联系后，改变了对 CAPE 中枢的预测，从而得到了更加精确的长期收益率预测。尤其是 1985 年之后，两步法得到的美股滚动十年收益率预测值的 RMSE 仅为 4.20%，相比传统回归下降了 30%以上。下图进一步展示了两步法给出的美股收益率的预测结果。允许估值中枢随宏观环境移动后得到的预测值，能够更好地追踪美股滚动的未来十年收益率。具体表现为，21世纪第一个十年的下跌，以及在 2009 年金融危机结束后的迅猛反弹。虽然传统 CAPE回归的预测收益率也和实际值高度相关，但却存在较大幅度的低估，也与这段时间内投资者实现的回报不符。图图9 样样本本外收外收
27、益率益率预测的对比：预测的对比：VAR 模型模型 vs.传统回归模型传统回归模型 资料来源：http:/www.econ.yale.edu/shiller/data.htm，海通证券研究所 4.总结与讨论总结与讨论 诸如 PE 之类的估值指标被广泛应用于投资决策中，因为投资者认为它们能够预测股票的长期收益。其中，最为流行的一个指标便是 Shiller 的 CAPE。当前来看，它远高于长期均值。然而，CAPE 的样本外预测能力在最近的二、三十年间，正变得越来越弱。不同于传统的在 CAPE 的构造方法上做文章，本文将 CAPE 的均值回归特征与宏观环境相结合，建立了包含 5 个变量的向量自回归模型
28、。详细的对比分析后发现，之前业界通用的预测股票长期收益的回归法，由于严格假定了 CAPE 会向其长期均值回归，因而产生了巨大的预测误差。虽谈不上完美，但相比传统方法，本文的模型在 1960 年以来的样本外预测表现还是有了大幅提高。这主要归功于模型的核心假设：较低的债券实际收益率对应着较高的CAPE 中枢，它同时解释了过去二十年 CAPE 的系统性上升和稳定的股票投资回报率。战略和战术资产配臵都离不开对股票收益率的预测，本文基于 VAR 模型的两步法提供了一条新的思路。在这个框架下，可以进一步尝试对其他国家或地区（包括中国）的股票市场收益率进行预测。根据最新数据，当前对美股未来十年的收益率的预测
29、值将显著低于历史平均水平，约为 4.9%。5.风险提示风险提示 模型误设风险、美国经济增速和货币政策出现大幅变化带来的风险。金融工程研究 金融工程周报11 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 信息披露信息披露 分析师声明分析师声明 冯佳睿 金融工程研究团队 本人具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格，以勤勉的职业态度，独立、客观地出具本报告。本报告所采用的数据和信息均来自市场公开信息，本人不保证该等信息的准确性或完整性。分析逻辑基于作者的职业理解，清晰准确地反映了作者的研究观点，结论不受任何第三方的授意或影响，特此声明。法律声明法律声明 本报告仅供海通证券股份有限公司（以下简称“本公
30、司”）的客户使用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户。在任何情况下，本报告中的信息或所表述的意见并不构成对任何人的投资建议。在任何情况下，本公司不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失负任何责任。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，本报告所指的证券或投资标的的价格、价值及投资收入可能会波动。在不同时期，本公司可发出与本报告所载资料、意见及推测不一致的报告。市场有风险，投资需谨慎。本报告所载的信息、材料及结论只提供特定客户作参考，不构成投资建议，也没有考虑到个别客户特殊的投资目标、财务状况或需要。客户应考虑本报告中的任何意见或建议是否符合其特定状况。在
31、法律许可的情况下，海通证券及其所属关联机构可能会持有报告中提到的公司所发行的证券并进行交易，还可能为这些公司提供投资银行服务或其他服务。本报告仅向特定客户传送，未经海通证券研究所书面授权，本研究报告的任何部分均不得以任何方式制作任何形式的拷贝、复印件或复制品，或再次分发给任何其他人，或以任何侵犯本公司版权的其他方式使用。所有本报告中使用的商标、服务标记及标记均为本公司的商标、服务标记及标记。如欲引用或转载本文内容，务必联络海通证券研究所并获得许可，并需注明出处为海通证券研究所，且不得对本文进行有悖原意的引用和删改。根据中国证监会核发的经营证券业务许可，海通证券股份有限公司的经营范围包括证券投资
32、咨询业务。金融工程研究 金融工程周报12 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 Table_PeopleInfo 海通证券股份有限公司研究所海通证券股份有限公司研究所 路 颖 所长(021)23219403 高道德 副所长(021)63411586 姜 超 副所长(021)23212042 邓 勇 副所长(021)23219404 荀玉根 副所长(021)23219658 涂力磊 所长助理(021)23219747 宏观经济研究团队 姜 超(021)23212042 于 博(021)23219820 李金柳(021)23219885 联系人 宋 潇(021)23154483 陈 兴(021)
33、23154504 金融工程研究团队 高道德(021)63411586 冯佳睿(021)23219732 郑雅斌(021)23219395 罗 蕾(021)23219984 沈泽承(021)23212067 余浩淼(021)23219883 袁林青(021)23212230 姚 石(021)23219443 吕丽颖(021)23219745 联系人 周一洋(021)23219774 张振岗(021)23154386 颜 伟(021)23219914 梁 镇(021)23219449 金融产品研究团队 高道德(021)63411586 倪韵婷(021)23219419 陈 瑶(021)232196
34、45 唐洋运(021)23219004 宋家骥(021)23212231 皮 灵(021)23154168 徐燕红(021)23219326 薛 涵(021)23154167 谈 鑫(021)23219686 王 毅(021)23219819 蔡思圆(021)23219433 联系人 庄梓恺(021)23219370 谭实宏(021)23219445 固定收益研究团队 姜 超(021)23212042 朱征星(021)23219981 周 霞(021)23219807 姜珮珊(021)23154121 杜 佳(021)23154149 联系人 李 波(021)23154484 策略研究团队 荀
35、玉根(021)23219658 钟 青(010)56760096 高 上(021)23154132 李 影(021)23154117 姚 佩(021)23154184 周旭辉 联系人 唐一杰(021)23219406 郑子勋(021)23219733 王一潇(021)23219400 中小市值团队 张 宇(021)23219583 钮宇鸣(021)23219420 孔维娜(021)23219223 潘莹练(021)23154122 联系人 王鸣阳(021)23219356 程碧升(021)23154171 相 姜(021)23219945 政策研究团队 李明亮(021)23219434 陈久红
36、(021)23219393 吴一萍(021)23219387 朱 蕾(021)23219946 周洪荣(021)23219953 王 旭(021)23219396 石油化工行业 邓 勇(021)23219404 朱军军(021)23154143 联系人 胡 歆(021)23154505 张 璇(021)23219411 医药行业 余文心(0755)82780398 郑 琴(021)23219808 孙 建(021)23154170 联系人 贺文斌(010)68067998 吴佳栓(010)56760092 范国钦 02123154384 梁广楷 010 56760096 汽车行业 王 猛(02
37、1)23154017 杜 威(0755)82900463 联系人 曹雅倩(021)23154145 公用事业 吴 杰(021)23154113 张 磊(021)23212001 戴元灿(021)23154146 联系人 傅逸帆(021)23154398 批发和零售贸易行业 汪立亭(021)23219399 李宏科(021)23154125 联系人 史 岳 高 瑜(021)23219415 谢茂萱 互联网及传媒 郝艳辉(010)58067906 孙小雯(021)23154120 刘 欣(010)58067933 强超廷(021)23154129 毛云聪(010)58067907 联系人 陈星光(
38、021)23219104 有色金属行业 施 毅(021)23219480 联系人 李姝醒(021)23219401 陈晓航(021)23154392 甘嘉尧(021)23154394 房地产行业 涂力磊(021)23219747 谢 盐(021)23219436 杨 凡(021)23219812 联系人 金 晶(021)23154128 金融工程研究 金融工程周报13 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 电子行业 陈 平(021)23219646 尹 苓(021)23154119 谢 磊(021)23212214 联系人 石 坚(010)58067942 煤炭行业 李 淼(010)5806
39、7998 戴元灿(021)23154146 吴 杰(021)23154113 联系人 王 涛 02123219760 电力设备及新能源行业 张一弛(021)23219402 房 青(021)23219692 曾 彪(021)23154148 徐柏乔(021)23219171 张向伟(021)23154141 联系人 陈佳彬(021)23154513 基础化工行业 刘 威(0755)82764281 刘海荣(021)23154130 张翠翠(021)23214397 孙维容(021)23219431 联系人 李 智(021)23219392 计算机行业 郑宏达(021)23219392 杨 林(
40、021)23154174 鲁 立(021)23154138 于成龙 黄竞晶(021)23154131 联系人 洪 琳(021)23154137 通信行业 朱劲松(010)50949926 余伟民(010)50949926 张 弋 01050949962 张峥青(021)23219383 非银行金融行业 孙 婷(010)50949926 何 婷(021)23219634 联系人 李芳洲(021)23154127 交通运输行业 虞 楠(021)23219382 罗月江（010）56760091 联系人 李 丹(021)23154401 党新龙(0755)82900489 纺织服装行业 梁 希(02
41、1)23219407 联系人 盛 开(021)23154510 刘 溢(021)23219748 建筑建材行业 冯晨阳(021)23212081 联系人 申 浩(021)23154114 机械行业 佘炜超(021)23219816 耿 耘(021)23219814 杨 震(021)23154124 沈伟杰(021)23219963 周 丹 钢铁行业 刘彦奇(021)23219391 刘 璇(0755)82900465 联系人 周慧琳(021)23154399 建筑工程行业 杜市伟(0755)82945368 张欣劼 李富华(021)23154134 农林牧渔行业 丁 频(021)2321940
42、5 陈雪丽(021)23219164 陈 阳(021)23212041 联系人 孟亚琦 食品饮料行业 闻宏伟(010)58067941 成 珊(021)23212207 唐 宇(021)23219389 军工行业 蒋 俊(021)23154170 刘 磊(010)50949922 张恒晅 联系人 张宇轩(021)23154172 银行行业 孙 婷(010)50949926 解巍巍 联系人 林加力(021)23214395 谭敏沂(0755)82900489 社会服务行业 汪立亭(021)23219399 陈扬扬(021)23219671 许樱之 家电行业 陈子仪(021)23219244 李
43、阳(021)23154382 联系人 朱默辰(021)23154383 刘 璐(021)23214390 造纸轻工行业 衣桢永(021)23212208 曾 知(021)23219810 赵 洋(021)23154126 研究所销售团队研究所销售团队 深广地区销售团队 蔡铁清(0755)82775962 伏财勇(0755)23607963 辜丽娟(0755)83253022 刘晶晶(0755)83255933 王雅清(0755)83254133 饶 伟(0755)82775282 欧阳梦楚(0755)23617160 宗 亮 巩柏含 上海地区销售团队 胡雪梅(021)23219385 朱 健(
44、021)23219592 季唯佳(021)23219384 黄 毓(021)23219410 漆冠男(021)23219281 胡宇欣(021)23154192 黄 诚(021)23219397 毛文英(021)23219373 马晓男 杨祎昕(021)23212268 张思宇 慈晓聪(021)23219989 王朝领 李 寅 021-23219691 邵亚杰 23214650 北京地区销售团队 殷怡琦(010)58067988 郭 楠 010-5806 7936 吴 尹 张丽萱(010)58067931 杨羽莎(010)58067977 杜 飞 张 杨(021)23219442 何 嘉(010)58067929 李 婕 欧阳亚群 金融工程研究 金融工程周报14 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 海通证券股份有限公司研究所 地址：上海市黄浦区广东路 689 号海通证券大厦 9 楼 电话：（021）23219000 传真：（021）23219392 网址：
