中泰证券：开工潮或形成疫情第二峰 不会创新高

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资料来源:李迅雷金融投资公司(身份证号:李迅雷0722)

不断上升的诊断数据和混杂的网络信息可能会让投资者对疫情的趋势不确定。基于传播动力学建立新型冠状病毒传播的数学模型，科学估计模型参数，可以为预测疫情发展提供客观依据。在疫情形势下，哪些行业受到了沉重打击？哪些公司风险更大？被误杀的可能性有多大？2月7日下午4点，中泰金融工程团队与机构投资者召开电话会议。以下是电话会议记录，供您参考。

会上讨论了三个主要议题

[1]病毒传播模型和流行病预测:

建筑潮引发的第二次疫情高峰是新的高潮吗？

[2]疫情如何影响不同的行业

[3]疫情下的个体库存风险和错杀机会

病毒传播模型及流行预测；

由建筑潮引发的疫情第二次高峰会不会创下新高

首先，我想介绍一下我们用数学模型预测疫情发展的思路和方法。许多读者可能认为预测疫情是一个医学问题，我们可能不够专业，不能通过金融工程做到这一点。事实上，当我们查阅国外相关文献时，我们发现流行病传播模型的预测更多的是一个数学问题，而且大多数作者都在数学、物理、网络通信等领域。，而不是医学专业。我记得在2003年，全国大学生数学建模的题目是非典传播的预测，而我们的金融工程团队有数学背景，所以做这个传播动力学模型是相当合适和专业的。

1.seir模型介绍

Seir是一个经典的流行病传播模型，它将整个社区人口分为四类:

易感人群s类:没有针对该病毒的抗体，与感染期接触的人可能被感染；

潜伏期E组:感染后处于潜伏期的人不具有传染性，平均持续时间记录为潜伏期；

传染期第一组:潜伏期后开始传染的人，传染期的平均持续时间为t1；

隔离人群r型:治愈、免疫或有效隔离或死亡，既不能感染他人也不能被感染。

特别说明:

1)1)Seir模型中的潜伏期(E类)指的是已感染但未传染的时期，但通常理解为已感染但无症状的时期。例如，新型冠状病毒的平均无症状期约为10天，无症状期可能会传染。根据呼吸道传染病专家的说法，呼吸道传染病在早期不应传染。因此，我们假设平均无症状潜伏期为10天，平均无传染性潜伏期为6.5天，这类似于非典。最后的3.5天是传染性的，算作传染期。

2)传染期的平均持续时间是指从疾病发作到患者康复的时间，但不是从疾病发作到患者不接触未指明的易感人群的时间，如住院或在家卧床。查阅大量文献发现，当建立各种流行病的seir模型时，感染期的持续时间通常为3-5天，甚至更短，这显然不是患者从发病到康复的时间。例如，许多非典患者需要住院很长时间。根据这种理解，病毒的症状越严重，平均感染期就越短，因为患者会住院或很快失去行动能力，而病毒的症状越不严重，感染期就可能越长。

四种人的数量变化可以用四个微分方程来表示，并可以推导出基本传染数r0的公式。基本感染人数r0的定义是，在没有特殊防疫措施的情况下，每个病人可感染的平均人数。

通过收集和研究国内外相关文献，我们发现基于seir传染病传播模型的基本传染数r0被广泛用于衡量传染性，输入参数难以确定，输出结果对参数非常敏感。

国内外不同文献对同一疫情(如sars)的计算结果可能有很大差异，因此简单地取一组参数得到的输出结果是不可靠的。大多数文献根据观察或经验直接设定潜伏期和感染期。例如，非典的传染期一般定为3至4天。许多估计这种新型冠状病毒的文章也直接引用了非典的这一参数，但我们认为这是不恰当的。在没有特别的防疫和隔离措施之前，每一个新的冠状病毒患者都应该平均接触易感人群3至4天以上。

非典可能有更严重的症状，他平均在3~4天内去医院。新型冠状病毒有许多轻度患者，因此感染期不太可能这么短。设定多少天是合适的？我们没有直接的主观设置，但把感染期作为参数，r0作为参数。它们之间有一个计算关系(方程式)。通过计算机数值模拟找到一组参数不仅满足了它们之间的计算关系，而且使从该参数组推断出的武汉市1月14日至21日的平均潜在感染规模最接近。

患者数量是基于武汉市人口向湖北省外迁移的发病率。模拟结果为r0=5.38，感染期为7天。因此，计算出的结论是新型冠状病毒的传染性(r0)远高于非典，但主要原因是每个病人的平均传染期较长。大多数文献中设定的传染性非典型肺炎的传染期为3-4天，我们最终优化出新型冠状病毒的平均传染期为7天。这也与新型冠状病毒的毒性相对较低相对应，因为症状较轻，许多患者不会很快去看医生，而是会在没有防御措施之前长时间接触易感人群。

如果基本感染系数降到1以下，疫情不会失控，目前的防控措施应该能够做到

感染系数r=kbd，其中k为感染患者与易感人群的平均每日接触次数，b为每次接触成功感染的概率，d为可传播的时间，即感染期的长度。

如果r0是5.38，它比sars高得多。凭直觉，首先，交通管制、取消聚会和其他措施已经大大减少了人流，并且单位时间K的接触次数有可能减少70%或更多。其次，通过宣传和提醒，人们对疫情保持高度警惕，大多数症状轻微的患者会尽快就医，从而缩短感染时间。假设感染期的长度从7天减少到4天，D将减少43%。第三，通过戴口罩、消毒等防护措施，如果单次接触感染的概率可以降低30%。然后感染人数下降到5.38 *(1-70%)(1-43%)(1-30%)= 0.64，明显小于1，疫情可迅速控制。

二、对未来疫情的判断

我们的中性假设:

1)假设自1月23日以来，人们减少了旅行和聚会，单位时间的联系次数减少了50%。由于提高了对疫情的警惕性，症状轻微的患者会及时就医，从而将感染期从7天缩短至4.5天。由于戴口罩和消毒，单次接触感染的概率降低了15%。基本传染系数将从5.38降低到1.47。

2)据推测，自2月15日以来，由于严格执行检疫观察制度，新增病例大部分在检疫观察名单上，基本上失去了再感染的可能，基本感染人数下降到0.5人，略高于非典后期(世卫组织研究认为，在非典后期采取严格控制措施后，r0下降到0.4人)。

预测结果:

预计新诊断患者的数量将在2月中旬出现好转。

目前，新确诊病例数大幅上升(每天新增病例超过3000例)，这可能与检测和诊断效率的提高有关，预计很快会回落(模型中性假设下的预测值约为2100例)。1月26日之前，新确诊病例数明显低于模型预测值，1月31日之后，新确诊病例数明显高于模型预测值，这可能是由于诊断检测试剂盒供应充足，确认了之前患病但尚未确诊的病例。

图表1:基于seir模型的流行病预测

数据来源:国家卫生和健康委员会，模型预测

第三，建设的浪潮或流行病的第二个高峰的形成不会达到新的高度

隔离措施正在发挥作用

虽然采取了如此严格的防控措施，但新诊断病例的数量却每天都在上升，这可能会让人怀疑防控措施是否有效，甚至产生一些悲观情绪。事实上，由于新型冠状病毒的潜伏期较长，从措施的实施到新诊断数量的减少将有很长的时间间隔。此外，由于缺乏检测能力，诊断数据将会更加延迟。

事实上，从医学观察的累积数量和国家卫生和健康委员会公布的确诊病例数量之间的关系可以看出，隔离措施正在发挥作用。如果确诊为病人，防疫部门将隔离和观察那些与病人有密切接触的人。被隔离和观察的人可能仍然会生病，新的确诊病例会在生病后计入会计，因此新确诊的数据不会因为隔离措施而很快下降。然而，由于新诊断的人从一开始就被隔离，他们没有(或很少)与其他易感人群接触，所以他们不会带来需要隔离和观察的新的人。因此，我们可以根据每个新确诊患者带来的新随访观察者的平均数量来评估隔离措施是否有效。

图表2:新诊断和新观察的人数

数据来源:国家卫生和健康委员会，中泰证券研究所

湖北以外的返工压力更大

2月4日，湖北省外新诊断患者数量虽有所减少，但新增随访观察的相应数量并未减少。可以看出，平均每增加一个确诊病例，需要随访观察的人数就会增加，每增加一个确诊病人，平均会带来26.1个需要随访观察的人，这个数字还是比较高的，说明隔离和防疫措施的效果并不明显。这可能与湖北省以外其他地区的人口流动性较大以及公众关注度较低有关。此后不久，将迎来复工季节，人员流动将更大，这将给湖北省外的防疫工作带来更大压力。

考虑到湖北省外病例比例较小，湖北省新确诊病例比例超过80%，即使湖北省外传播在返工季节重复，只要湖北省的防控措施不放松，新增患者总数可能会有第二个高峰，但概率不会达到新高。

图表3:湖北省外新诊断和新观察人数

数据来源:国家卫生和健康委员会，中泰证券研究所

第四，不应高估对资本市场的影响

回顾2009年美国的h1n1流感和2003年中国的sars。2009年，美国覆盖了一大片地区。最终，据估计，美国有数千万人被感染，超过10万人死亡。然而，S&P 500指数仅在两个月内进行了调整，调整幅度约为-6%。非典期间，香港股市调整了三个多月，跌幅约为13%，而4月份，当疫情以最快速度发展时，a股下跌了15%。经过调整后，他们都迎来了反弹，而反弹的时间早于疫情的拐点。

此外，我们不应高估一次性影响对公司价值的影响。1月23日春节前，我们写了一篇文章《关注新肺炎“概念股”的估值偏差》。“类似事件和一次性收益对股票价格的理论影响很小，即使它们对当前业绩有很大影响(双倍利润)。

由于一次性影响不能按照静态估值来看待，而利润的翻倍也不能按照pe来考虑股价的翻倍，我们建议按照贴现现金流法的模型来理解:公司利润翻倍，即当年的现金流只有翻倍(假设利润是现金流)，未来的现金流不变，对公司价值的影响是增加今年的利润。如果公司最初的市盈率是20倍，如果当年的利润翻了一番只是一次性的收益，

事实上，情况正好相反。事件和一次性利润对空公司价值的影响很小，所以股价不应该反应过度。因此，我们可以看到，成熟市场对一次性冲击的反应非常有限。例如，一家公司被罚款，罚款金额高达数十亿美元。如果只是一次性的，股价的调整是非常有限的。如果是长期影响，比如技术突破，即使短期表现没有反映出来，股价也能上涨很多，因为股价的理论价值应该由长期现金流决定。

当然，利润空和利润空的区别在于短期利润(如收入急剧下降和难以提取资金等。)可能造成公司短期周转困难，导致更大的风险。我们需要关注那些受到极大影响的公司。如果他们的现金状况很差，我们需要格外小心。此外，如果股价下跌太多，对于那些不会对长期运营产生影响、只会受到一次性影响的公司来说，这将是一个错误和机遇。

如何判断疫情对不同行业的影响

我们主要从行业层面梳理了疫情的影响。从几年前的最后一个交易日到今天的收盘，中信20多个一级产业中只有医药板块上涨了4%，电脑和媒体板块基本持平，其他板块都出现了不同程度的下跌。当然，涨跌也反映了疫情对行业的影响，但有些行业会被误判，期望不高。

为了定量分析疫情对各行业的影响，我们构建了一套行业景气指标，以掌握行业业绩在财务报告发布前的变化情况。我们跟踪的指标是宏观和行业中期数据。我们不得不等到2月底或3月份数据发布后，才能对2月份疫情的影响进行评估。

我们主要从各行业的业务特点角度定性分析影响程度。我将它们分为三个部分:受影响最大的部分、受影响较小的部分和受益于这一流行病的部分。

一、受疫情严重影响的行业

主要从以下特征来寻找:

1)第一类行业是依赖线下客流的行业，对装配活动的需求因限制而受损:消费者服务(餐饮和旅游、线下教育等)。)、交通(公路、航空空段等。)、媒体(包括影视、网吧等线下娱乐服务)和商业零售(实体店)。

2)还有一类非生活必需品制造业，因为目前除了保证民生以外的企业正常启动，政府要求延迟启动，这主要集中在强循环制造业:钢铁(主要是由于房地产启动延迟，导致需求被抑制)、建材(由于房地产启动延迟，导致需求被抑制)、有色金属、建筑(延迟启动)， 煤炭(采矿的延迟恢复，以及目前几乎中断的汽车运输)和白酒(除了这些传统的循环制造业，还有:通讯(延迟启动)和电子(延迟启动)。

回顾股价表现，发现这些受影响较大的行业股价跌幅相对较大，春节前后两个交易日累计下跌约12-13%。然而，在周二之后的反弹中，钢结构的反弹非常微弱，为2-4%，而tmt在许多媒体中反弹了10%。这种差异的原因是中长期繁荣的差异，因为周期性利润是向下的，而成长股大多是向上的。

二.受疫情影响有限的行业

我们从以下特征中寻找受疫情影响较小的行业:

1)基本消费品的生产行业，在流行期间，政府鼓励和保障这类企业的生产:公用事业(水电保护是最重要的，有些地区的电力调度员甚至被隔离和保护)、食品(有些速冻食品甚至加速脱销，但生产也受到影响)。此外，还有一种关键行业，我们认为它有一些不好的预期。是耐用品。

2)需求暂时被抑制，但可以推迟:房地产(虽然短期内没有购房交易，但在疫情过去后，购房需求将会上升)、汽车(对乘用车的需求与房地产的需求相似)，虽然我们现在看到售楼处都关门了，但买房对家庭来说是一个非常重要的计划，这部分需求今年不会因为售楼处暂时关闭而停止购房。房地产和乘用车行业也下降了12%，而房地产在随后的反弹中上升了不到3%。我们认为，在这场流行病中，房地产业领袖的期望值很低。

3)可以远程工作的行业:计算机软件(可以远程工作)。

三.受益于这一流行病的行业

受益于这一流行病的行业主要包括两类:

1)疫情刺激的需求方增长:医药(尤其是医疗设备等)。)和计算机(医疗it)。

2)在线活动取代了离线活动:媒体(典型游戏)、在线教育和远程办公。

流行病情况下的个体股票风险和错杀机会

首先，存在资本周转压力，公司需要保持警惕

1月23日春节前，我们写了一篇文章《关注新肺炎“概念股”的估值偏差》。如文章所述，“一个事件和一次性收益对企业当前的业绩有很大的影响，但对股票价格的理论影响很小。”根据现金流量折现法的模型，如果公司最初的市盈率是20倍，如果只是一次性收益，即使当年利润翻了一番，股价也上涨了5%，这是一个合理的反应。相反，空的利润是一样的，空不应该反应过度。但是如果公司自身的现金状况很差，你需要格外小心。

根据清华大学最近对995家中小企业的调查，调查结果显示，34%的被调查企业只能维持一个月的生存时间，而33.1%的被调查企业能维持两个月的生存时间。与此同时，29.58%的受访企业估计，疫情将导致2020年营业收入下降50%以上。

因此，从资金周转的角度来看，如果1)公司的营业收入因疫情而明显下降，2)账户上的现金在短期关闭后可以维持一段有限的时间，那么在投资时就要格外警惕。

在量化筛查时，我们首先将范围限制在收入受到疫情严重损害的行业:

场景一:在需求受损的消费服务业、运输业、传媒业和商业零售业，估计公司账面资金在流行期间主要支出项目的覆盖范围，包括员工工资、短期贷款、一年内到期的非流动负债等。如果公司的账面资金覆盖主要支出项目不足一个季度，则认为疫情对公司现金流有很大影响。在案例一中，筛选出86只股票，其中9只为st股票。

场景二:在钢铁、建材、有色金属、建筑、煤炭、白酒、通讯、电子等生产活动延迟的行业中，对后5%行业中预计流动比率的公司进行筛选，认为疫情对公司的资本周转有很大影响。在案例2中，筛选了39只股票，其中9只为st股票。

共有125只股票在两种情况下被筛选，其中107只是非st股票。就市值而言，它们并不都集中在小盘股上。虽然有些企业市值相对较大，但以前的流动性不足。万一出现意外情况，未来可能很难恢复资金链。

我们统计了前两个季度所有a股收入与前几年全年收入的比例。前两个季度的收入中值比率为47%。我们筛选的一些股票在前两个季度占收入的50%-60%。在经历了第一季度和第二季度的现金流困难后，下一年可能难以恢复。我们认为应该谨慎对待这些公司。

第二，基本面是安全的，或者说是被错误杀死的公司

此外，如果疫情对公司的基本面有积极影响，或者如果疫情对公司的长期经营影响有限，在疫情得到有效控制后，公司的基本面将迅速恢复，但如果当前股价下跌太多，那就是一个错误的机会。

误杀公司我们主要筛选受疫情刺激的行业，如需求方的增长、基本消费品的生产、需求被暂时抑制但可以推迟的行业，以及远程办公行业，包括制药、公用事业、食品、农业、房地产、汽车、计算机软件等。

其中，我们筛选出符合以下五个条件的股票:1)子板块市值在前30%；2)本期账面资金较好地覆盖了疫情期间的主要支出项目；3)年初以来，一致预期2020年净利润会上升，且增幅将超过年初以来的股价涨幅；(四)年后三个交易日中至少一个交易日的外资净流入；5)开业一年后，累计下降超过10%。

这五个逻辑的筛选条件比较严格，总共筛选出50只股票。我们认为这50只股票无论从行业逻辑、个股基本面预期还是资本流入和超卖反弹来看都是有利的，之后上升的概率和安全边际都比较高。

图表4:杀死单只股票的机会是错误的

数据来源:风，朝阳可持续发展，中泰证券研究所

风险预警:1)疫情估计模型对输入参数敏感，不同的输入参数导致模型的计算结果差异很大；2)政策执行对疫情控制有很大影响，可能会改变估计模型的输入参数；3)市场系统性风险对股票市场的影响；4)监管的意外变化对股票市场的影响。

来源：人民视窗网