來源微信公眾號：CITICS策略

　　作者：中信策略團隊

　　原標題為《重磅！【中信策略】互聯互通：AH折溢價的秘密（數據觀天下第7期）》

　　投資要點

　　AH折溢價的秘密：盈利不確定性->極端損失風險->風險補償（H股折價）。盈利波動的大小決定了極端損失的概率，而極端損失發生的可能性越大，相應的風險補償就越高（風險溢價更高）。由于A股存在跌停板保護，短期極端損失發生的可能性被大大降低，而港股不存在這樣的保護機制，勢必需要一個更大的折價（更便宜的價格和更高的預期回報率）來補償所承擔的這種風險。

　　折價的形成：短期極端損失風險的補償。A股因為有漲跌停板限制，收益分布和港股存在一定差異。港股收益率有明顯厚尾特性，盡管只有0.4%的概率跌幅超過-10%，但是最大單日損失達到-37.1%，平均最大單日損失達到-17.2%。反觀A股，雖然有0.6%的概率跌停，但是極端跌幅水平被控制在-10%，所以整體的極端損失條件期望值仍小于H股（萬分之6 VS 萬分之6.88）。我們發現，從個股層面來看，H股相對于A股的折價率與“H股損失超過跌停板的頻率”和“H股超出跌停板后損失最大值”高度相關；從行業層面來看，也符合這個規律，依靠單因素我們能夠解釋行業層面H股折價差異的50%以上。

　　極端損失風險的形成：盈利的不穩定性。極端損失或是厚尾風險是一個后驗的因素，從預期角度來看，未來發生極端損失的風險和投資者對于一家公司或一個行業盈利穩定性的預期有關，盈利越確定，未來發生極端損失的風險也應當更小。我們非常容易對一只強周期機械股股價產生大幅波動的預期，但是幾乎不會認為一只銀行股在短時間內會有極端損失的風險，背后的邏輯其實就是銀行的商業模式決定了其盈利性是相對穩定的。我們通過分析行業內股票EPS的波動率和行業內股票發生極端損失的概率之間的相關性驗證了這一點。

　　以下三條結論構成了我們分析不同行業和公司H股折價變化趨勢的基本框架：

　　1）如果一家公司業務轉型，盈利的穩定性提高，那么AH折價大概率收斂；

　　2）強周期性行業在復蘇階段，港股的厚尾風險明顯降低，折價大概率會收斂，反之亦然，所以強周期性行業港股的彈性會比對應的A股大；

　　3）強周期性行業，港股會比對應的A股更前瞻性地反映基本面趨勢，如果出現港股率先見拐點而A股沒什么反應（折價收斂），那么大概率基本面有拐點出現的可能。

　　“玩轉”AH折溢價。根據本文的框架，我們全面梳理了94只A+H個股未來的折溢價趨勢，并將我們認為對應上述三個結論最典型的例子作為推薦：

　　1）新華保險：轉型驅動H股折價收斂（對應結論一）。轉型保障最終會帶來死差貢獻的提升和利差貢獻的下降，降低新業務價值對宏觀經濟波動的敏感性以及會計利潤的波動性，從而推動H股折價的收斂。我們預計隨著轉型的推進，新華H股的折價在未來2年會趨于收斂。

　　2）煤炭鋼鐵：折價會系統性收斂并保持相對較低水平（對應結論一、二）。煤炭和鋼鐵H股折價收斂靠兩個因素推動，一是周期回暖，二是供給側改革下集中度提升帶來未來盈利波動性的下降。與之相類似的行業包括有色金屬行業、航運、集裝箱制造、煤機、工程機械電力和造紙。

　　3）中船防務：折價剛進入收斂拐點，未來周期復蘇可期（對應結論二、三）。全球液貨船制造龍頭現代尾浦2017Q2訂單已現小幅復蘇，液貨船下游的全球成品油油運行業未來1-2年隨著供需格局加速出清也大概率會出現復蘇，增加液貨船訂單。中船防務的A股還存在國改和軍工的主題催化，所以折價的收斂更可能以H股相對漲幅更大來實現。

　　風險提示：監管階段性趨嚴，市場波動超預期進一步降低。

　　綜述：AH折溢價的秘密

　　互聯互通后，94只A+H股票大多數仍然存在H股的折價，但同時又有一批港股相對A股折價長期維持較低的水平，甚至出現溢價。AH折溢價形成的最根本原因是什么，未來不同股票的折溢價變化趨勢如何，有什么樣的投資和交易機會？本期“數據觀天下”專題會提出一個統一的框架解釋所有這些問題。我們的主要結論如下：

　　AH折溢價的終極秘密：盈利不確定性->極端損失風險->風險補償（H股折價）。盈利波動的大小決定了極端損失的概率，而極端損失發生的可能性越大，投資者要求的風險補償（風險溢價更高）。由于A股存在跌停板保護，短期極端損失發生的可能性被大大降低，而港股不存在這樣的保護機制，勢必需要一個更大的折價（更便宜的價格和更高的預期回報率）來補償所承擔的這種風險。

　　即便兩地完全互聯互通（甚至投資者結構趨同），只要A股仍然存在漲跌停板的限制，港股相對A股就總是存在額外的厚尾風險，就應當給一個折價，而折價的大小取決于一只個股基本面的穩定程度，越是穩定的個股，A、H之間的折價應當越小。

　　在這個結論之上，我們因為互聯互通的因素去自上而下判斷市場整體的折溢價趨勢（通過恒生AH折溢價指數）其實是沒多大意義的（因為我們無法自上而下預判整體的基本面波動趨勢）；相反，通過行業和個股基本面趨勢的研究自下而上地判斷個股AH折價的變化趨勢，對實際的投資決策才是有幫助的。

　　以下三條結論構成了我們分析不同行業和公司H股折價變化趨勢的基本框架：

　　結論一：如果一家公司業務轉型，盈利的穩定性提高，那么AH折價大概率會收斂；

　　結論二：強周期性行業在復蘇階段，港股的厚尾風險明顯降低，折價大概率會收斂，反之亦然，所以強周期性行業港股的彈性會比對應的A股大；

　　結論三：強周期性行業，港股會比對應的A股更前瞻性地反映基本面趨勢，如果出現港股率先見拐點而A股沒什么反應（折價收斂），那么大概率基本面有拐點出現的可能。

　　折價的形成：短期極端損失風險的補償

　　同樣一只股票，兩地同時上市，最大的區別就是A股有跌停板限制，而港股沒有下跌保護。看起來這是一個短期風險，但對于投資者本金的安全性則是質的區別。我們選取2000年1月至2017年7月的所有A+H兩地同時上市股票的日交易數據并繪制了分布圖?？梢钥吹?，港股收益率有明顯厚尾特性，盡管只有0.4%的概率跌幅超過-10%，但是最大單日損失達到-37.1%，平均最大單日損失達到-17.2%。反觀A股，雖然有0.6%的概率跌停，但是極端跌幅水平被控制在-10%，所以整體的極端損失條件期望值仍小于H股（萬分之6 VS 萬分之6.88）。

　　在我們看來，折價實際上就是針對這種尾部風險的補償：更大的折價意味著更高的預期收益率，作為承擔短期潛在損失的風險溢價。

　　我們不詳細討論理論尾部風險和風險補償的理論關系，但背后的邏輯非常直觀：大部分投資者都有資本約束和風險約束（不能像巴菲特那樣做到隨時能補倉），在遭遇極端損失時，很多時候會被動砍倉，來不及去詳細分析下跌的原因。那么這個時候A股實際上就提供了一個保護，觸及跌停板后投資者有足夠的時間去分析和消化利空（股票甚至有可能停牌），遭遇的損失可能是暫時性的浮虧；但是H股遭受的損失則可能是永久性的實虧，一旦斬倉則很難回轉交易。在這樣的情況下，即使A、H股對應的底層資產是完全相同的，那么H股也應該賣的更便宜些。

　　從這個角度來看，H股相對A股的折價其實是一個非常合理的定價機制形成的，而不僅僅是投資者偏好、投資者結構形成的（拿投資者偏好和投資者結構去解釋AH折溢價是很消極的不可知論，難以論證也難以證偽，并且對于指導未來的具體投資沒有實質性的幫助）。H股有很多股票（比如金融股）其實歷史折價并不大，有時甚至還有溢價，核心原因其實就是尾部風險要比一些強周期的股票（比如機械股）要小很多。

　　我們可以從個股和行業兩個層面來驗證我們的猜想。

　　個股層面的驗證

　　要驗證上面的猜想，核心就是論證短期巨額損失的幅度和頻率與折價的大小有強相關性。對于H股巨額損失的幅度，我們用1只股票歷史上“H股超出跌停板后損失最大值”作為代理變量；對于H股巨額損失的頻率，我們用1只股票歷史上“H股損失超過跌停板的頻率”作為代理變量。

　　我們把所有的A+H股票分別按照“H股超出跌停板后損失最大值”和“H股損失超過跌停板的頻率”從小到大分成5個等分，然后分別統計每個等分內H股相對于A股的歷史平均折價率/最新平均折價率。從圖8-圖11可以清楚看到，H股相對于A股的折價率與“H股損失超過跌停板的頻率”和“H股超出跌停板后損失最大值”高度相關。發生極端損失的概率越大，或者極端損失的幅度越大，H股相對于A股的定價就會越便宜，以補償這種短期風險。

　　個股數據的噪音偏多，但大體上“H股單日跌幅超過-10%的概率”與H股折價水平也具有較高的相關性（圖12），線性回歸的R2達到0.36。

　　行業層面的驗證

　　我們根據中信一級行業分類，可以將所有A+H股按行業分組，再分別計算各個行業平均的AH折溢價率、“H股超出跌停板后損失最大值”和“H股損失超過跌停板的頻率”?？梢钥吹剑瑐€股極端損失與折價的相關特性在行業層面仍然成立（圖13-圖14）。簡單來說，發生極端損失概率越大的行業，平均的H股折價程度越大。所以實際上港股的定價是相當有效的。以往我們只能通過模棱兩可的“海外投資者偏好”來解釋部分行業的低折價（比如金融股），無法解釋某些行業為何具備更高的折價水平，但我們的分析框架則很好地解決了這一問題。

　　極端損失風險的形成：盈利的不確定性

　　極端損失的預期來源于對盈利不穩定性的預期。

　　極端損失或是厚尾風險是一個后驗的因素，從預期角度來看，未來發生極端損失的風險和投資者對于一家公司或一個行業盈利穩定性的預期有關，盈利越確定，未來發生極端損失的風險也應當更?。◤念A期的角度出發）。這一點其實非常好理解，我們非常容易產生對一只強周期機械股股價大幅波動的預期，但是幾乎不會認為一只銀行股在短時間內會有極端損失的風險，背后的邏輯其實就是銀行的商業模式決定了其盈利性是相對穩定的。

　　通過分析行業內股票EPS的波動率和行業內股票發生極端損失的概率之間的相關性其實就可以觀察到這一點。我們采用“行業內個股“EPS/歷史平均EPS”的波動率取平均值”作為行業盈利波動性的代理變量，并比對了其與極端損失概率之間的關系（圖15），可以看到EPS波動越大的行業，發生極端損失的概率越高。

　　個股的噪音稍微多一些（主要是因為用于計算EPS波動的報表數據頻率太低，數據量有限），但是按照EPS的波動水平排序并等分成5組后，也基本符合EPS波動越高，發生極端損失概率越大的規律。

　　盈利不確定性->極端損失風險->風險補償（H股折價）

　　AH折溢價的終極秘密

　　經過以上的分析，我們基本可以總結出如下結論：盈利波動的大小決定了極端損失的概率，而極端損失發生的可能性越大，相應的風險補償就越高（風險溢價更高）。由于A股存在跌停板保護，短期極端損失發生的可能性被大大降低，而港股不存在這樣的保護機制，勢必需要一個更大的折價（更便宜的價格和更高的預期回報率）來補償所承擔的這種風險。

　　AH折溢價的終極秘密：盈利不確定性->極端損失風險->風險補償（H股折價）

　　所以最終直觀來看，個股以及行業的盈利不確定性和H股的折價水平應該是相關的（圖17-圖18）。由于盈利不確定性我們只能通過有限的EPS數據去估算，而極端損失可以通過海量的收益率數據估算，盈利的不確定性和H股折價的相關性勢必會弱一些。

　　基于這個邏輯，我們有2個非常簡單直接的推論：

　　1）即使未來A股投資者結構和港股完全趨同，部分盈利不穩定的H股相對A股也一定會有折價；

　　2）如果一只股票過去盈利非常不穩定（比如周期性很強），但是隨著行業競爭格局的變化、基本面改善、政策原因或是商業模式/產品上的革新導致盈利開始變得更加穩定，那么H股相對A股的折價就會收斂！

　　基于這兩個推論，我們就可以根據基本面趨勢的分析，對折價的趨勢做出判斷，從而在兩地上市的股票中選擇彈性更大的，或者直接做套利交易（假設能融到券）。

　　我們接下來結合一些個股案例來說明如何應用我們的AH折溢價分析框架。

　　“玩轉”AH折價

　　1）保險股

　　有壽險業務的保險股非常適合用于解釋我們的理論。一家壽險公司如果主要依賴利差實現內含價值增長（典型的例子如中國人壽和新華保險），那么勢必盈利的波動性就很大（受宏觀經濟環境、市場環境等因素影響）；相反，如果一家壽險公司主要依賴死差（比如友邦保險和平安壽險），那么盈利（新業務價值）的增長就會相對穩定。通常來講，保障型產品占比越高，死差的貢獻也會越高，理財型產品占比越高，利差的貢獻會越高。

　　所以按照我們的理論，同時有A、H股的壽險公司，利差貢獻越大的，H股相對A股的折價會越大。

　　我們取4只A+H的保險股：中國人壽、中國平安、中國太保和新華保險?？紤]到利差貢獻大的壽險公司理財型產品占比普遍偏高，而理財型產品的新業務價值率明顯低于保障型產品，所以我們近似可以用壽險公司的新業務價值率來描述其業務模式。靠保障型業務推動的平安人壽，其新業務價值率遠高于其它幾家壽險公司，而隨著轉型逐步完成，太保人壽的新業務價值率僅今年也持續在上升，與平安壽險差距縮小。新華保險2016年開始大力推進轉型，新業務價值率也有明顯抬升。

　　基于上述定價規律和對行業基本面的了解，我們就可以準確地判斷折溢價的變化方向。以新華保險為例，2016年新華保險確立了轉型發展的戰略，縮減躉交業務，加大期交（尤其是長期期交）業務發展，提高保障型占比，從利差驅動模式轉向死差驅動模式。那么按照我們的理論，只要新華未來持續推進轉型，利差貢獻降低，新業務價值增長的穩定性提升，H股的折價大概率會趨于收斂。如果基本面不斷轉好，那么新華保險H股肯定比A股有彈性；如果轉差，那么H股也應當比A股抗跌。

　　2）資源股

　　作為典型的價格驅動型行業，分析思路都是一致的。我們以煤炭股為例闡述分析框架，有色、鋼鐵和石油也都遵循類似的思路。

　　煤炭股一共有中國神華、中煤能源和兗州煤業3只A+H的個股，其中中國神華的折價率最低，匯率調整后H股/A股的歷史均值有91%（當前為85%），中煤能源其次，歷史均值為67%（當前為54%），折價程度最高的是兗州煤業，歷史均值是46%（當前為49%）。

　　其實從盈利穩定性和極端損失風險的角度就非常好理解這幾只煤炭股折價上的差異。通常煤炭股盈利最大的不確定性來源于煤價的波動，而中國神華一塊業務是煤炭，一塊業務是火電，兩個業務相對于煤炭價格波動的敞口恰好是對沖的，所以神華盈利波動性要遠小于純粹的煤炭股（比如中煤能源），相應的H股折價幅度也很小。但是反觀兗州煤業，67.4%的收入來源于“其他業務”，公司的解釋是貿易業務，但報表披露的并不詳細，這塊業務的不確定性其實比煤炭業務更大，所以極端損失發生的可能性也越高，H股折價幅度也越大。

　　上述是橫向比較，核心結論是業績穩定性決定折價幅度。從時序角度來看，隨著基本面驅動因素的好轉，發生極端損失的預期概率降低，H股相對A股折價收斂，隨著基本面惡化，H股相對A股折價發散。以中煤能源為例（相對比較純的A+H煤炭股），H股相對于A股的折價變化趨勢基本與煤炭價格走勢基本一致，AH折價的變化在拐點處還一定程度領先于煤炭價格走勢。這里面蘊含了兩個重要的結論：

　　1）煤炭基本面轉好后，港股向上的彈性比A股更大（而市場的固有認識是港股投資者偏愛消費不喜周期，所以不怎么參與周期行情），不過如果基本面轉弱，港股會比A股調整的更為徹底；

　　2）港股會比A股更敏銳的提前開始反映周期行情。

　　這兩個結論適用于大部分周期股，分析框架都是類似，篇幅原因，不再贅述。

　　3）券商股

　　券商整體上符合“業績波動更大的個股H股折價率越大的規律”。表觀上看起來似乎港股市值越小的券商股H股折價幅度也越大，而實質是規模越小的券商業務分散度也越差。

　　比如東方證券和光大證券，東方的港股市值還要大一些（79億VS74億），但是東方歷史平均的H股/A股只有46%，而光大達到66%。僅從市值規模角度無法解釋這種長期折價水平上的差別。但如果考察業務構成，可以發現東方證券“證券銷售及交易”和“經紀及證券金融業務”加起來營收占比達到71.1%，而光大證券“經紀和財富管理業務”以及“機構證券業務”加起來營收只占到55%（而且光大把投行業務貢獻的收入也計入“機構證券業務”項下，所以實際和證券市場行情直接相關的業務占比還不到這個水平），所以東方的業務經營波動風險要明顯大于光大。

　　4）交運股

　　A+H交運股我們可以分3個子版塊去討論：公路鐵路、航空、航運和港口。公路鐵路的運營相對穩定，周期性也弱一些，板塊內5只股票（寧滬高速、深高速、廣深鐵路、皖通高速和四川成渝）過去5年“H股股價/A股股價”達到74%，其中寧滬高速長期保持在港股溢價狀態。而受油價、匯率等宏觀因素影響較大的航空以及受宏觀周期因素影響較大的航運和港口，H股的折價率就要大很多。

　　個股層面這種現象也非常明顯。例如同樣是公路股，四川成渝的H股就長期相對A股有大幅折價（歷史平均是56%），折價幅度是所有公路鐵路股票中最大的，原因在于四川成渝業務里還有35%的能源銷售、26%的工程施工，盈利上的波動遠大于其它幾家高速公路公司。

　　5）電力股

　　三家A+H的電力公司（華能國際、華電國際和大唐發電）歷史上都存在較大的折價（H股/A股分別是71%/52%/44%，華能折價最小，華電其次，大唐折價最大），近兩年華能和華電的折價率收斂，但大唐的折價率仍然非常大。

　　火電企業高折價非常好理解，雖然算是公用事業公司，但是盈利受煤價波動影響非常大。歷史上來看除了A股大牛市期間，基本上煤價趨勢性下跌時港股漲的比A股多，趨勢性上漲時跌的比A股多。

　　從ROA穩定性、負債水平、管理層治理、收購和關聯交易等方面來看，市場的一個基本共識就是華能國際>華電國際>大唐發電，華能和華電差距相對較小，而大唐無論從歷史上收購的成功度、關聯交易、管理層治理等定性因素還是回報穩定性和負債水平來看，都遠弱于華能和華電。所以從橫向來看，非常容易理解大唐發電H股大幅度的折價。

　　6）地產股

　　兩家A+H地產公司（萬科和北辰實業），主業都是房地產開發，萬科的H股只折價17%，北辰實業的H股折價58%。如果純粹從主業的周期性來看，二者的折價不應當差距這么大。我們認為核心的差別在于土地儲備的質量和“拿地”水平的高低，正確的拿地時機能夠有效地熨平波動。北辰畢竟是區域性的開發商，土地儲備的分布不均勻，整體質量肯定不如萬科。但更為重要的是二者在“拿地”水平上存在很大差距，導致經營波動要遠大于萬科。

　　以北辰為例，2007年在長沙拿的一塊地總價高達92億元，是在上一輪房地產頂峰處拿下的全國“地王”，拿地樓面價達到2421元/平方米，遠超當時長沙1400元/平方米的平均地價。這個項目貢獻的結算收入直到2017H1還達到北辰全部營收的44%和房地產開發業務的37%。對單一項目暴露程度過高勢必帶來盈利的波動。

　　反觀萬科，錯峰拿地的能力遠優于北辰。過去10年里萬科兩次拿地高峰出現在2010年和2016年，而這兩年當中拿地的高峰均出現在調控政策出臺以后（2010年4月出臺“國十條”，2016年10月樓市調控全面加碼），避免在房地產牛市最旺盛的時候大規模競價拿地不合理地抬高成本。

　　兩只地產股在質地上巨大的差別，不僅僅會反映在絕對估值上（萬科企業的PB是1.9倍，北京北辰實業股份是0.5倍），還會反映在相對估值上：萬科H股的折價水平長期保持較低水平（除了A股因舉牌行情產生的短期擾動），而北辰實業的H股相對A股折價率常年在50%以上。

　　7）銀行股

　　銀行股整體的AH折價在所有行業里是最低的，原因也非常好理解，穩定的ROE、充足的撥備覆蓋以及充足的資本，加上“大而不倒”的政策背書，幾乎不可能發生短期極端風險，所以H股和A股在漲跌停交易制度上的差異實際上并不會對定價產生多大的影響。

　　不過我們的分析框架仍可以解釋不同銀行的AH折價差異：不同銀行在資產質量、負債穩定性、資本充足等方面都存在差異，盈利的穩定性也相應地存在差異，導致AH折價有微妙的差別。

　　我們用“房地產業貸款/總貸款及墊款”作為盈利穩定性的代理指標，本質上反映地產的周期性波動風險向銀行傳導的幅度?？梢钥吹?，基本上貸款對房地產業暴露程度越大，相應的H股折價也越大。其中中信銀行2016年貸款及墊款中19.3%投向房地產相關領域（非按揭貸款），而無論歷史平均還是當下，中信銀行的H股折價幅度均是所有9只A+H銀行股中最大的。

　　AH折溢價展望

　　本文的分析得出了一個最基本的結論：即便兩地完全互聯互通（甚至投資者結構趨同），只要A股仍然存在漲跌停板的限制，港股相對A股就總是存在額外的厚尾風險，就應當給一個折價，而折價的大小取決于一只個股基本面的穩定程度，越是穩定的個股，A、H之間的折價應當越小。

　　在這個結論之上，我們因為互聯互通的因素去自上而下判斷市場整體的折溢價趨勢（通過恒生AH折溢價指數）其實是沒多大意義的（因為我們無法自上而下預判整體的基本面波動趨勢）；相反，通過行業和個股基本面趨勢的研究自下而上地判斷個股AH折價的變化趨勢，對實際的投資決策才是有幫助的。

　　以下的幾個研究結論構成的分析框架將有助于我們做出判斷：

　　結論一：如果一家公司業務轉型，盈利的穩定性提高，那么AH折價大概率會收斂；

　　結論二：強周期性行業在復蘇階段，港股的厚尾風險明顯降低，折價大概率會收斂，反之亦然，所以強周期性行業港股的彈性會比對應的A股大；

　　結論三：強周期性行業，港股會比對應的A股更前瞻性地反映基本面趨勢，如果出現港股率先見拐點而A股沒什么反應（折價收斂），那么大概率基本面有拐點出現的可能。

　　根據這些結論，我們全面梳理了94只A+H個股未來的折溢價趨勢，并將我們認為對應上述三個結論最典型的例子作為推薦：

　　新華保險：轉型驅動H股折價收斂（對應結論一）

　　我們上文以及提到過新華保險轉型會提升新業務價值增長的穩定性，核心邏輯就是保障型產品的新業務價值率遠遠高于傳統理財型的保單產品。傳統躉交的理財型保單的優勢在于銷售容易，沖保費規?？?，缺點在于新業務價值率低，內生增長低，且受宏觀環境（主要是利率）影響大；而保障型保單雖然銷售難度大（需要保險營銷員去推銷），沖規模慢，但是新業務價值率高，續保率高，幾乎不受宏觀波動影響（主要是賺死差的錢）。

　　新業務價值可以簡單地理解成保險公司屬于股東的內含價值的積累，而每年的會計利潤實際上額外增加了利差的貢獻。長期來看累計積累的會計利潤會向累計積累的新業務價值（或者說內含價值的增長）收斂，因為二者的現金流假設是相同的；但短期會計利潤會圍繞新業務價值波動，因為會計利潤的計算要用到可變的投資收益率假設（受利率影響很大）。這兩者的差距簡單可以理解為由利率波動貢獻的盈利或虧損。所以當一家保險公司全部由保障型產品驅動增長時，利差的貢獻就會非常小，因宏觀因素引起的不確定性就消失了。

　　保障型產品的另一個特點是新業務價值率遠高于理財型產品。新華在2015年銀保渠道銷售的產品貢獻的首年保費占全部首年保費的72%，但是新業務價值的貢獻只有5%，保險營銷員渠道銷售的產品雖然保費只貢獻了26%，但是新業務價值貢獻了96%。2016年隨著轉型的推進，保險營銷員渠道銷售的產品新業務價值的貢獻達到98%。

　　所以一家保險公司的新業務價值率近似地就可以反映預期會計利潤潛在波動的大小，新業務價值率越高，會計利潤的不確定性越低。那么按照我們的邏輯H股的折價就應該越低。相應地，隨著新華不斷提高保障型產品占比，新業務價值率提升，未來H股相對A股的折價也應該收斂。

　　煤炭鋼鐵：折價會系統性收斂并保持相對較低水平（對應結論一、二）

　　根據上面框架里的第2個結論（強周期性行業在復蘇階段，港股的厚尾風險明顯降低，折價大概率會收斂），我們判斷煤炭鋼鐵的港股相對A股折價未來大概率是收斂的。以煤炭股里的中煤能源和鋼鐵股里的鞍鋼股份為例，二者折價的走勢與煤價和鋼價的走勢基本一致。歷史上中煤能源和鞍鋼股份在景氣頂點時都出現過H股溢價的情況，目前H股/A股分別是55%和87%。

　　未來我們認為煤炭和鋼鐵股的H股折價會維持在相對較低的水平，甚至有進一步收斂可能。核心邏輯就是鋼鐵和煤炭因供給側改革集中度顯著提高，產能掌握在主要大型國企手中，未來供需格局將更為穩定，周期性相比過去要減弱?！睹禾抗I發展“十三五”規劃》計劃到2020年，煤炭生產開發進一步向大型煤炭基地集中，大型煤炭基地產量占95%以上，產業集中度進一步提高，煤炭企業數量3000家以內，5000萬噸級以上大型企業占60%；2016年工信部發布的《鋼鐵工業調整升級規劃（2016-2020年）》明確提出鋼鐵行業2020年CR10的目標是60%（目前是35%）。

　　按照本文的框架，這種集中度提升、供需環境更加穩定、盈利波動性降低的情況下，H股就應當給更小的折價，具體來看：

　　1）煤炭里3只A+H股票，中煤能源H股的折價收斂空間最大，目前H股/A股為55%，歷史頂點是114%，半年度業績預告顯示二季度歸母凈利潤環比下降46%-72%，大大低于預期（煤價走勢不符），異常因素在半年報落地后有望釋放；中國神華因為有電力業務的原因，歷史盈利相對穩定，折價也非常小；兗州煤業因為有67%的營收來源于高度不確定性“其它業務”，折價很難收斂。

　　2）鋼鐵里馬鋼股份和鞍鋼股份H股折價的收斂趨勢和邏輯相近，沒有明顯差異。鞍鋼股份H股/A股歷史最高值為145%，當前為87%，歷史平均值為59%；馬鋼股份H股/A股歷史最高值為124%，當前為41%，歷史平均為71%。另外一只重慶鋼鐵因為重組的原因，暫不考慮。

　　對于煤炭和鋼鐵的H股折價推演邏輯也同樣適用于：

　　1）受益供給側改革的有色金屬行業（江西銅業、中國鋁業、洛陽鉬業）；

　　2）行業周期性復蘇的航運（集運的中遠?？?/a>、船舶和集裝箱租賃的中遠海發以及油運的中遠海能）、集裝箱制造（中集集團）、煤機（鄭煤機）、工程機械（中聯重科）和電力公司（華能國際、大唐發電和華電國際）；

　　3）供需格局穩定，周期性弱化的造紙行業（晨鳴紙業）。

　　中船防務：折價剛進入收斂拐點，未來周期復蘇可期（對應結論二、三）

　　中船防務在重組前就是原先的廣船國際，是液貨船全球第4大制造商（液貨船由于安全性要求顯著高于其他船舶，全球產能高度集中在韓國、中國和日本的幾家造船廠）；重組置入了軍工資產（黃埔文沖），在A股就被當做軍工概念股（PB達到4倍）。也正因為近兩年軍工業務（軍艦和輔助艦艇）能貢獻一部分利潤，所以在整個民用船市場極度低迷的情況下，港股的PB估值仍然超過1倍（達到1.65倍）。

　　歷史上來看，中船防務H股相對A股的折價基本上隨著基本面改善而收斂，基本面惡化而擴大，景氣高點時折價基本完全消失，業務跌到低谷時H股大約只有A股的25%，而目前H股/A股為44%，沒有深度折價的主要原因是艦船的業務貢獻了正的利潤。

　　我們之所以專門提及中船防務，是因為中船防務的H股折價在底部徘徊了將近2年之后，近期開始有收斂的趨勢。按照結論三，強周期行業（尤其是長期低迷的行業）在復蘇拐點到來時港股往往會比A股反應更靈敏，那么AH折價的收斂意味著這個行業可能出現了一些變化。

　　再往后看液貨船下游的全球成品油油運行業是有復蘇的可能性的（至少不會更差），目前租金價格位于歷史底部，新訂單量和拆船數量也接近歷史底部，進一步惡化的空間也有限。全球最大的液貨船生產商韓國的現代尾浦（市占率42.3%）近期發布了2017Q2的業績，即便整體的營業利潤同比下滑了62.3%，但是靈便型液貨船的新訂單達到15億美元，相比去年同期增長了867%?，F代尾浦預計2017H2靈便型液貨船的訂單會更好，且定價還有上升空間。

　　下游的成品油油運行業未來的供需也有改善的空間。供給端來講，與集運行業類似，新船訂單有限，成品油油輪2019年以后也受壓載水公約制約，而且有著比集裝箱船更加嚴格的年檢（每5年一次，持照運營），所以假如運價繼續維持低位，盈虧平衡點的進一步抬升將逼迫油運企業淘汰船齡更低的液貨船（廢鋼價格大幅上漲也將提高拆船的吸引力），加速供給出清；需求端來講，未來成品油需求主要來源于發展中國家，而主要新增的煉化產能大多分布在中東和中國，勢必增加對運力的需求（運力需求增速大于成品油需求增速）。下游行業的復蘇也將帶動液貨船新訂單的增長。

　　所以我們傾向于認為中船防務液貨船業務會逐步觸底反彈，H股折價未來也有周期性收斂的趨勢。中船防務的A股還存在國改（兩船合并）和軍工的主題催化，所以折價的收斂更可能以H股相對漲幅更大來實現。