行业间比较估值总是比较棘手，不同的业务模式对应着不同的贴现率，因此不同行业的估值中枢往往迥异。怎么让行业间可比，并没有统一的调整方法，借鉴2019年一篇JPM论文《CrowedTrades: Implication for sector rotation and factor timing》的行业相对估值的定义方法，我们计算了一季报后申万一二三级行业的相对估值因子，并在后文中做简要展示。2019年的这篇论文主要是做行业择时的研究，文中主要利用自定义的行业拥挤度和行业相对估值因子，在美股市场上验证了交易拥挤度向上但相对估值不高的行业，可以获取超额收益。

该论文对行业相对估值的设计较为简洁，行业本身是可以纵向比较的，那么先纵向比较（行业当前PB除以过去10年均值，得到行业的标准化PB），再横向比较（行业标准化PB除以其他行业的标准化PB的均值），逻辑上这样可以得到一个不同行业间可比较的相对估值因子。遵循这个逻辑，我们对个股估值先做纵向比较，再横向比较，最后合成行业因子，细节上有细微差异但思路一致。

01 相对估值因子包含传统估值因子以外的信息

首先，我们展示了三级行业上相对估值因子和传统估值因子的秩相关系数。其中PE2022，PB2022表示截至今年底的预期估值，”相对估值-PE”利用07年以来估值序列做纵向调整，”相对估值-PE-5Y”利用近5年估值序列做纵向调整。可以看到，基于PE的相对估值因子与PE的秩相关系数在0.49至0.72之间。基于PB的相对估值因子与PB的秩相关系数在0.23至0.55之间。这些相关水平适中，可见先纵向调整的处理方法确实带来了差异，相对估值因子相比传统估值因子会贡献不同信息。

表1：申万三级行业上相对估值因子和常用估值因子之间的秩相关系数

数据来源：Wind，鹏扬基金，截至2022-05-13

02 当前主要行业的相对估值情况

接着，我们对季报更新后的行业相对估值做一个速览。我们测算了全部申万一级行业及部分重要的二三级行业的估值因子，标准化后的因子值多数在正负2间波动，因子数值越高代表越贵。数据附在了文末的表3中。
可以看到，以相对估值-PB升序（以07年以来数据调整），主要行业里最便宜的依次是，保险、银行、地产、环保、消费电子、计算机设备、传媒、贵金属、券商、水泥、物流、炼油化工、工程机械。如果以近5年数据调整，这里面地产、贵金属、炼油化工会变得中性；保险、消费电子、计算机设备、工程机械、物流会更便宜一些；而银行、环保、传媒则会变得不那么便宜。
用相对估值-PE去验证，上述便宜的行业里，地产、传媒、贵金属、计算机会变得不便宜。炼油化工、水泥、券商则比PB上看起来更便宜。
若单纯以相对估值-PE看，便宜的行业还有锂（能源金属）、稀有金属、工业金属、港口、钢铁、半导体、农化制品、煤炭、基础化工、医疗服务（CXO）等，但这些行业从相对估值-PB角度看都不是便宜行业。
如果要求PE和PB上的相对估值（07年以来和近5年两个窗口调整下）都在前50%，这样筛选出来的相对更便宜的行业主要有（见表2）：保险、券商、炼油化工、计算机设备、水泥、银行、工程机械、环保、电子、物流等。它们的便宜程度从PE和PB看会有差异。

表2：相对估值PE、PB上均较便宜的部分行业

数据来源：Wind，鹏扬基金，截至2022-05-13

估值中枢的变化是相对缓慢的，可以用相对近的时间窗口调整和验证。
最后，表3中还可以看到很有意思的一点，即，相对估值-PE和相对估值-PB有显著分化的行业主要是周期性行业，部分周期行业从PE看十分具有吸引力，但PB上则不然。因为外在事件的冲击，对周期的研判变得越来越有挑战。借用董承非老师的观点，制造业的周期或许比资源类的周期风险更高。这个观点的本质是，当供给伸缩性强时，周期会结束得更快，但供给刚性时，对周期持续时间的预测会更难，这时对需求的跟踪更为重要。这个观点，在电解液、煤炭、锂的走势上有验证。

小结

我们借鉴海外文献中相对估值因子的设计思路，先对行业估值做纵向调整，再横向比较。逻辑上，在行业估值中枢较为稳定的情况下，这个做法相比传统估值因子会有信息质量上的提升。首先，我们简要展示了相对估值因子与传统估值因子具有中等水平的相关性。随后对一季报更新后的主要行业的相对估值情况做了测算，并简要描述，感兴趣的读者还可翻阅文末的表格。

表3：申万一级行业及部分二三级行业的部分估值因子

数据来源：WIND，鹏扬基金，截至2022-05-13