景气比较是主导项。当通过行业比较进行行业配置时，并没有一个框架可以同时完整的纵向覆盖业绩、估值和流动性这三个要素，也无法横向消除各行业之间的异质性。在优先级和主导项上，行业比较的侧重点应首先聚焦在业绩景气端分析，其他因素更适宜作为景气框架输出后的修正项。本框架将传统的景气比较进一步更新为基于时间序列的中、短周期景气双维比较，以期更好消弭行业景气比较时的取舍模糊。

　　基于中、短周期景气比较的行业轮动框架。将行业的景气按时间跨度分为两维度，分别基于短周期景气(1 年左右)和中周期景气(1-10 年)的行业配置，并侧重对不同时间维度的主要驱动力，即短周期景气主要驱动力-次年增速g，中周期景气主要驱动力-复合增速g 进行连接和比较。

　　短周期的行业选择，即阶段性的行业配置是试图主动控制回撤，提升组合夏普比率的阶段性选择。中周期的行业选择，是配置层面的主线即底仓品种，是组合中长期复合回报的主要来源。

　　短周期次年g 与中周期复合g 的连接。在分两维度讨论的情况下，行业比较会出现同一时间维度内的割裂，无法比较特定时间范围内，短周期与中周期配置选择的性价比。我们通过纵向和横向两个维度进行连接，横向比较思路为存量景气间的跷跷板效应。纵向比较思路为短周期决定方向，中周期定幅度，本质为估值溢价和业绩溢价背后的贴现因子变化。

　　次年g 增速是短周期阶段性行业轮动配置的核心参考因素。对于业绩不具有稳态特征，较难刻画复合g 或者已经跨过高速增长期的行业，市场无法定价其二阶段以及三阶段的贴现值，此时行业比较的定价基准侧重点为次年g.整体来看高业绩增速行业整体仍可贡献正超额收益，次年g高增速不是取得正相对收益充分必要条件，但次年g 高增速靠前的行业取得正相对收益的概率明显高于低增速行业。同时高增速是一种高胜率而非躺赢，个别年份胜率在超涨、预期、周期波动等因素干扰下会有所下降，但复盘来看这种失效往往是短暂的、阶段性的，在扰动因素消化完后，胜率仍会重新提升。次年g 预期差更加重要，过去五年，从不同行业预期增速排名偏移位数来看，每年年初行业预期增速对应的排名随着时间推移逐渐缩窄，年内行业最大预期差即行业年内业绩增速排名跃迁情况与当年行业涨幅对比可见具有明显正相关性，年内行业g 动态排名与行业指数区间涨跌幅依然存在趋势性的同向关系。

　　复合g 增速是中周期行业底仓配置的核心参考因素。对于业绩具有稳态特征(稳定性)，或高增长性(高成长性)的主导行业，侧重核心点在于对复合g 的判断，过度关注短周期内业绩波动(次年g)反而容易错失中长期超额收益。中周期视角拉长来看，复合增速越高的行业，呈现出越高的复合回报特征，我们建立了筛选隐含高复合g 潜质的配置型赛道行业框架“SCRIPS 要素纸条”以期提高选择有效性。

　　风险提示：逆周期政策不及预期，疫情发展超预期恶化。

（文章来源：中银国际证券）