主要观点
　　今年市场关注的焦点之一就是日央行政策走向，主要原因可能在于，对资产价格来说，日央行政策取向的一个重要意义就在于，政策的转向可能触发以日元为融资货币的套息交易大量解除，加剧资产价格波动，当然，影响程度的大小首先要取决于这类交易的规模。那么日元套息交易的规模究竟有多大呢？本期海外双周报我们试图从文献中寻找答案，为观测日元套息交易规模提供一些启发。
　　一、如何观测日元套息交易规模？
　　我们通常所说的套息交易（carry trade）指的是货币套息交易，投资者以低利率货币融资，并投资于高利率货币。根据上述定义，可以发现套息交易一个明显的特征就是杠杆化，套息交易者同时保持低息货币空头和高息货币多头。那么当下日元套息交易规模有多大、近期又发生了什么变化？我们借鉴文献成果，从两个角度观察。
　　 1、交易量角度
　　首先，依据借入融资货币的方式不同可以将套息交易分为两类：一是典型的套息交易，投资者通过向银行贷款或者发债等方式直接借入低息货币，然后投资于高息货币，分别形成其资产负债表上的低息货币负债和高息货币资产；二是衍生品套息交易，投资者利用外汇远期、期货或期权等衍生品工具做空低息货币同时做多高息货币。对于两类套息交易，可以分别通过观察资产负债表情况和衍生品市场头寸情况估计其规模。
　　（1）典型的套息交易：用日元计价的净负债规模（日元计价的负债-日元计价的资产）作为对日元典型的套息交易的粗略估计，当下接近1万亿美元。
　　基本逻辑在于：日元典型的套息交易者首先要借入日元，因此其资负表上会形成日元计价的负债。这些资金可能一部分投入美债等高息货币计价的资产（属于套息交易），另一部分投入日元资产（不属于套息交易）。因此，从日元负债中扣除掉不属于套息交易的部分（日元资产）即可作为对日元套息交易规模的粗略估计。具体的观测指标和数据来源详见正文。
　　（2）衍生品套息交易：缺乏直接观测指标，提供两个参考指标。
　　基本逻辑：日元衍生品套息交易者通过远期或期货做空日元，因此日元期货或者远期的投机性净空头头寸应该可以反映日元的衍生品套息交易规模。不过现实中难以找到良好的观测指标，主要原因有两个：一是汇率衍生品的场外交易规模比较大，目前没有数据能提供关于场外交易具体敞口方向（空头还是多头）的信息；二是即使只看场内交易，芝商所提供的日元投机性空头头寸波动也比较大，数据质量不高。
　　提供两个指标供参考：（1）芝商所日元兑美元期货和期权投机性净空头头寸；（2）日元外汇衍生品场外交易合约价值。两个指标均指向近期日元的衍生品套息交易规模可能有所下降。
　　 2、资产价格角度
　　资产价格的变动能为分析日元套息交易规模的变化方向提供一些指示，基本逻辑在于：套息交易的杠杆性质会给汇率变动提供正反馈，而且这种正反馈效应是不对称的。通俗地讲，当汇率出现不利于套息交易的变动（即日元大幅升值）时，套息交易者会出现被迫平仓的现象，这会推动日元进一步升值；反之，由于不存在类似于被迫平仓的强制效应，因此套息交易对日元贬值无放大效应。体现在数据上应该是：日元汇率大幅升值的频率高于大幅贬值的频率，或者换种说法，日元汇率在大幅升值时的波动率应该高于大幅贬值时的波动率。按此逻辑构建两个观测指标：（1）日元单日升、贬值超过历史均值4倍标准差的天数占比之差；（2）USD/JPY隐含波动率与即期汇率相关系数。两个指标的走势均反映出2021年以来日元套息交易可能在逐步退出，但近期两个指标走势似乎均有逆转趋势，是否指示日元套息交易的回归仍需进一步观察。
　　风险提示：论文理解偏差，估计方法可能存在较大误差，观测指标存在局限性

研究报告全文：宏观研究证券研究报告每周经济观察2023年02月12日每周经济观察如何观测日元套息交易规模海外双周报第3期主要观点华创证券研究所今年市场关注的焦点之一就是日央行政策走向主要原因可能在于对资产价格来证券分析师张瑜说日央行政策取向的一个重要意义就在于政策的转向可能触发以日元为融资货币的套息交易大量解除加剧资产价格波动当然影响程度的大小首先要取决于电话010-66500887这类交易的规模那么日元套息交易的规模究竟有多大呢本期海外双周报我们试邮箱zhangyu3hcyjscom图从文献中寻找答案为观测日元套息交易规模提供一些启发执业编号S0360518090001一如何观测日元套息交易规模证券分析师殷雯卿我们通常所说的套息交易carrytrade指的是货币套息交易投资者以低利电话率货币融资并投资于高利率货币根据上述定义可以发现套息交易一个明010-66500892邮箱显的特征就是杠杆化套息交易者同时保持低息货币空头和高息货币多头那yinwenqinghcyjscom执业编号么当下日元套息交易规模有多大近期又发生了什么变化我们借鉴文献成S0360521040002果从两个角度观察联系人夏雪1交易量角度邮箱xiaxuehcyjscom首先依据借入融资货币的方式不同可以将套息交易分为两类一是典型的套息交易投资者通过向银行贷款或者发债等方式直接借入低息货币然后投资相关研究报告于高息货币分别形成其资产负债表上的低息货币负债和高息货币资产二是衍生品套息交易投资者利用外汇远期期货或期权等衍生品工具做空低息货华创宏观2023年海内外有哪些大事每周经济观察第5期币同时做多高息货币对于两类套息交易可以分别通过观察资产负债表情况2023-02-06和衍生品市场头寸情况估计其规模华创宏观春节海外六大要闻海外双周1典型的套息交易用日元计价的净负债规模日元计价的负债-日元计价报第2期的资产作为对日元典型的套息交易的粗略估计当下接近1万亿美元2023-01-28华创宏观疫情过峰追踪已达峰感染率多基本逻辑在于日元典型的套息交易者首先要借入日元因此其资负表上会形高每周经济观察第3期成日元计价的负债这些资金可能一部分投入美债等高息货币计价的资产属2023-01-15于套息交易另一部分投入日元资产不属于套息交易因此从日元负债华创宏观一个有趣的指标看当下股票中扣除掉不属于套息交易的部分日元资产即可作为对日元套息交易规模的每周经济观察第2期2023-01-08粗略估计具体的观测指标和数据来源详见正文华创宏观元旦假期出行半径扩大消费回2衍生品套息交易缺乏直接观测指标提供两个参考指标暖有待观察每周经济观察第1期基本逻辑日元衍生品套息交易者通过远期或期货做空日元因此日元期货或2023-01-02者远期的投机性净空头头寸应该可以反映日元的衍生品套息交易规模不过现实中难以找到良好的观测指标主要原因有两个一是汇率衍生品的场外交易规模比较大目前没有数据能提供关于场外交易具体敞口方向空头还是多头的信息二是即使只看场内交易芝商所提供的日元投机性空头头寸波动也比较大数据质量不高提供两个指标供参考1芝商所日元兑美元期货和期权投机性净空头头寸2日元外汇衍生品场外交易合约价值两个指标均指向近期日元的衍生品套息交易规模可能有所下降2资产价格角度资产价格的变动能为分析日元套息交易规模的变化方向提供一些指示基本逻辑在于套息交易的杠杆性质会给汇率变动提供正反馈而且这种正反馈效应是不对称的通俗地讲当汇率出现不利于套息交易的变动即日元大幅升值时套息交易者会出现被迫平仓的现象这会推动日元进一步升值反之由于不存在类似于被迫平仓的强制效应因此套息交易对日元贬值无放大效应体现在数据上应该是日元汇率大幅升值的频率高于大幅贬值的频率或者换种说法日元汇率在大幅升值时的波动率应该高于大幅贬值时的波动率按此逻辑构建两个观测指标1日元单日升贬值超过历史均值4倍标准差的天数占比之差2USDJPY隐含波动率与即期汇率相关系数两个指标的走势均反映出2021年以来日元套息交易可能在逐步退出但近期两个指标走势似乎均有逆转趋势是否指示日元套息交易的回归仍需进一步观察风险提示论文理解偏差估计方法可能存在较大误差观测指标存在局限性证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号证监许可20091210号未经许可禁止转载每周经济观察目录一如何观测日元套息交易规模4一什么是套息交易借低买高4二怎么观测套息交易两个角度4二全球经济与复工跟踪8三海外流动性与资产价格跟踪11证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号证监许可20091210号2每周经济观察图表目录图表1日元长期属于低息货币4图表290年代以来至金融危机前日元汇率波动性降低4图表3截至2022Q3日元典型的套息交易规模估计近1万亿美元5图表4近期日元兑美元期货和期权投机性头寸呈现净多头6图表5日元外汇衍生品场外交易合约价值有所下降6图表6示意图套息交易的融资货币升值端存在更高的尾部风险7图表7USDJPY单日大幅升贬值天数占比8图表8USDJPY隐含波动率与即期汇率相关系数120天移动平均8图表9近期美国餐厅就餐活动回落英德有所回升8图表102月4日美国红皮书商业零售同比439图表11美国电影票房收入近期回落9图表12美国1月乘用车销量环比139图表132月4日美国粗钢产量环比139图表14近期美国铁路交通运输量低于历史同期9图表15近期美国用电量处于历史同期偏高位置9图表162月4日当周WEI指数降至09810图表17近期欧美经济意外指数均小幅回落10图表18美国1月新增非农就业人数517万好于彭博预期188万1月失业率34彭博预期3610图表19欧元区1月HICP同比85低于预期912月失业率66高于预期6511图表20美联储准备金降至3万亿美元左右11图表212月11日美联储总资产规模降至849万亿美元11图表22近期美国金融条件指数回升欧元区回落12图表23美国10Y-2Y国债期限利差保持在-80bp左右12图表2410Y美德国债利差回升至138bps左右12图表2510Y德意国债利差维持在185bp左右12图表2610Y中美国债利差降至-84bps左右12图表27美国通胀预期维持在25左右12图表28全球负利率国债占比维持在23左右13图表29近期美元指数多头持仓回升空头持仓小幅下降净多头回升13图表30近期10Y美债多空持仓均回升净空头持平14图表31近期美股美债正相关系数维持在07左右14证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号证监许可20091210号3每周经济观察今年市场关注的焦点之一就是日央行政策走向主要原因可能在于对资产价格来说日央行政策取向的一个重要意义就在于政策的转向可能触发以日元为融资货币的套息交易大量解除加剧资产价格波动当然影响程度的大小首先要取决于这类交易的规模那么日元套息交易的规模究竟有多大呢本期海外双周报我们试图从文献中寻找答案为观测日元套息交易规模提供一些启发一如何观测日元套息交易规模一什么是套息交易借低买高套息交易carrytrade又称利差交易比较宽泛的定义是指赚取资产回报率和负债成本之间利差的交易而我们通常所说的套息交易则是比较狭窄的定义指的是货币套息交易投资者以低利率货币融资并投资于高利率货币收益就等于利差-汇兑损失根据上述定义可以发现套息交易一个明显的特征就是杠杆化套息交易者同时保持低息货币空头和高息货币多头实践中日元因其利率偏低长期是套息交易者偏好的融资货币尤其是90年代以来至金融危机前借入日元投资于新西兰澳大利亚资产的套息交易盛极一时因为当时日本与新西兰澳大利亚10年期国债利差高达4-500bp同时日元汇率波动性又有所下降降低了套息交易者的汇兑损失风险图表290年代以来至金融危机前日元汇率波动性降图表1日元长期属于低息货币低10年期国债收益率200155121801451016013514081251201156100105804609524085020751995199719992001200320052007200920112013201520172019202119961998200020022004200620082010201220142016201820202022-21994日本新西兰美国澳大利亚美元兑日元1个月隐含波动率美元兑日元汇率右轴资料来源windBloomberg华创证券资料来源Bloomberg华创证券二怎么观测套息交易两个角度那么当下日元套息交易规模有多大近期又发生了什么变化我们借鉴文献成果从两个角度观察1交易量角度从可获得的市场交易量数据估算日元套息交易规模首先依据借入融资货币的方式不同可以将套息交易分为两类一是典型的套息交易投资者通过向银行贷款或者发债等方式直接借入低息货币然后投资于高息货币分别证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号证监许可20091210号4每周经济观察形成其资产负债表上的低息货币负债和高息货币资产二是衍生品套息交易投资者利用外汇远期期货或期权等衍生品工具做空低息货币同时做多高息货币对于两类套息交易可以分别通过观察资产负债表情况和衍生品市场头寸情况估计其规模1典型的套息交易用日元计价的净负债规模日元计价的负债-日元计价的资产作为对日元典型的套息交易的粗略估计当下接近1万亿美元基本逻辑日元典型的套息交易者首先要借入日元因此其资负表上会形成日元计价的负债这些资金可能一部分投入美债等高息货币计价的资产属于套息交易另一部分投入日元资产不属于套息交易因此从日元负债中扣除掉不属于套息交易的部分日元资产即可作为对日元套息交易规模的粗略估计观测指标利用BIS公布的银行对外债权和债务存量数据银行与其交易对手的资负表是相对的银行的债权体现为其交易对手的负债银行的债务则体现为其交易对手的资产因此日元典型的套息交易规模日元计价的净负债银行的日元债权-日元债务指标局限性需要注意的是上述估算方法同时存在高估和低估风险一方面如果有个体做日元套息交易的反向交易如做多日元做空外币就会抵消掉部分日元净负债该指标就可能低估了日元套息交易规模另一方面部分个体可能借入日元后出于非套息交易目的购买了部分其他货币计价的资产该指标计入这部分交易就会高估日元套息交易规模当下的情况自2020年底以来典型的套息交易规模有所下降截至2022Q3银行的日元计价净债权约为9878亿美元图表3截至2022Q3日元典型的套息交易规模估计近1万亿美元亿美元140001200010000800060004000200001986-Q11987-Q11988-Q11989-Q11990-Q11991-Q11992-Q11993-Q11994-Q11995-Q11996-Q11997-Q11998-Q11999-Q12000-Q12001-Q12002-Q12003-Q12004-Q12005-Q12006-Q12007-Q12008-Q12009-Q12010-Q12011-Q12012-Q12013-Q12014-Q12015-Q12016-Q12017-Q12018-Q12019-Q12020-Q12021-Q12022-Q1银行的日元计价净债权亿美元银行的交易对手银行部门银行的交易对手非银部门资料来源BIS华创证券注受限于数据可得性BIS仅针对银行跨境头寸银行和交易对手不在同一国家公布不同计价货币的债权和债务情况因此上述数据仅包括银行的跨境头寸2衍生品套息交易缺乏直接观测指标提供两个参考指标基本逻辑日元衍生品套息交易者通过远期或期货做空日元因此日元期货或者远期的投机性净空头头寸应该可以反映日元的衍生品套息交易规模不过现实中难以找到良好的观测指标主要原因有两个一是汇率衍生品的场外交易规模比较大目前没有数据能提供关于场外交易具体敞口方向空头还是多头的信息证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号证监许可20091210号5每周经济观察二是即使只看场内交易芝商所提供的日元投机性空头头寸波动也比较大数据质量不高提供两个指标供参考参考指标1芝商所日元兑美元期货和期权投机性净空头头寸2022年11月以来日元兑美元期货和期权投机性净空头快速收窄近期呈现净多头该走势可能指向以日元作为融资货币投资美元资产的衍生品套息交易规模在快速下降参考指标2日元外汇衍生品场外交易合约价值BIS仅公布外汇衍生品场外交易合约总价值不公布敞口方向因此难以据此估计日元衍生品套息交易规模不过2020下半年以来日元外汇衍生品场外交易合约价值有所下降该走势可能也反映了日元的衍生品套息交易规模有所下降图表4近期日元兑美元期货和期权投机性头寸呈现净图表5日元外汇衍生品场外交易合约价值有所下降多头CME日元兑美元期货和期权投机头寸净多头18亿美元161430000121000010-1000086-300004-500002-7000001998-061999-082000-102001-122003-022004-042005-062006-082007-102008-122010-022011-042012-062013-082014-102015-122017-022018-042019-062020-082021-101995-031997-031999-032001-032003-032005-032007-032009-032011-032013-032015-032017-032019-032021-03日元兑美元净多头日元外汇衍生品场外交易合约价值万亿美元资料来源wind华创证券资料来源BIS华创证券2资产价格角度资产价格的变动能为分析日元套息交易规模的变化方向提供一些指示基本逻辑在于套息交易的杠杆性质会给汇率变动提供正反馈而且这种正反馈效应是不对称的通俗地讲当汇率出现不利于套息交易的变动即日元大幅升值时套息交易者会出现被迫平仓的现象这会推动日元进一步升值反之当汇率出现利于套息交易的变动时由于不存在类似于被迫平仓的强制效应则不存在对日元贬值的放大效应也就是说日元套息交易会使得日元汇率分布右偏汇率升值端存在厚尾MarkusKStefanNagelLasseH2009体现在数据上应该是日元汇率大幅升值的频率高于大幅贬值的频率或者换种说法日元汇率在大幅升值时的波动率应该高于大幅贬值时的波动率证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号证监许可20091210号6每周经济观察图表6示意图套息交易的融资货币升值端存在更高的尾部风险资料来源华创证券根据上述逻辑可以构建两个观测日元套息交易规模变化的指标观测指标1用频率反映概率以日元汇率历史均值的4倍标准差为界比较日元单日升贬值超过历史均值4倍标准差的天数占比若升-贬的差值明显升高反映日元单日大幅升值频率偏高可能表明日元套息交易规模在扩大指标局限性会受到汇率短期波动的影响短时间的指标变动可能无法正确指示套息交易规模的变化方向需要观察一段时间看是否形成了趋势再做判断当下的情况2021年以来至去年10月底日元单日大幅升值的频率明显降低或指向这段时间日元套息交易在逐步退出不过近期该指标有所升高但时间尚短后续仍待观察观测指标2USDJPY隐含波动率与即期汇率相关系数120天移动平均根据基本逻辑若日元套息交易频繁日元升值USDJPY下降时波动率更高二者应偏向负相关指标局限性指标波动比较大一时的数据变化可能难以指示套息交易规模的变化方向需要观察一段时间再做判断当下的情况2021年以来-2022年前三季度USDJPY波动率与即期汇率相关系数转向正相关方向可能表明这段时间以日元做融资货币的套息交易在逐步退出但2022年底以来二者负相关性有所扩大是否指向日元套息交易的复苏仍待观察证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号证监许可20091210号7每周经济观察图表8USDJPY隐含波动率与即期汇率相关系数图表7USDJPY单日大幅升贬值天数占比120天移动平均1120810060804060204002-0200-04-02-0619901992199419961998200020022004200620082010201220142016201820202022-04-08差值升-贬-1过去5年中单日贬值超4倍标准差天数占比过去5年中单日升值超4倍标准差天数占比20051997199920012003200720092011201320152017201920211995资料来源Bloomberg华创证券注阴影部分负相关性比较明资料来源Bloomberg华创证券显恰好对应90年代至金融危机前日元套息交易比较频繁的时段附参考文献1AlainPChaboudJosephEGagnon2007WhatcanthedatatellusaboutcarrytradesinJapaneseyenInternationalFinanceDiscussionPapers899BoardofGovernorsoftheFederalReserveSystemUS2MarkusKBrunnermeierStefanNagelLasseHPedersen2009CarryTradesandCurrencyCrashesNBERChaptersinNBERMacroeconomicsAnnual2008Volume23pages313-347NationalBureauofEconomicResearchInc二全球经济与复工跟踪图表9近期美国餐厅就餐活动回落英德有所回升150100500-50-100-150202011202012202101202102202103202104202105202106202107202108202109202110202111202112202201202202202203202204202205202206202207202208202209202210202211202212202301美国英国德国资料来源Bloomberg华创证券证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号证监许可20091210号8每周经济观察图表102月4日美国红皮书商业零售同比43图表11美国电影票房收入近期回落2570002060001550001040005300002000-51000-10-202011202031202051202071202091202011120211120213120215120217120219120211112022112022312022512022712022912022111202311-15201106201112201206201212201306201312201406201412201506201512201606201612201706201712201806201812201906201912202006202012202106202112202206202212美国红皮书商业零售销售周同比BoxOfficeMojo-北美电影票房MA7万美元资料来源wind华创证券资料来源BoxOfficeMojo华创证券图表12美国1月乘用车销量环比13图表132月4日美国粗钢产量环比13402103020020190101800170-10160-20150-30140-401301201102011-032011-112012-072013-042013-122014-082015-052016-012016-102017-062018-022018-112019-072020-042020-122021-082022-052023-012019912020112020312020512020712020912021112021312021512021712021912022112022312022512022712022912023112019111202011120211112022111美国国内乘用车销量环比增速美国轻型卡车销量环比增速美国粗钢产量当周值资料来源Bloomberg华创证券资料来源wind华创证券图表14近期美国铁路交通运输量低于历史同期图表15近期美国用电量处于历史同期偏高位置105000千兆瓦时100000950009000085000800007500070000650006000014710131619222528313437404346495220232019202020212022资料来源AAR华创证券资料来源Bloomberg华创证券证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号证监许可20091210号9每周经济观察图表162月4日当周WEI指数降至098图表17近期欧美经济意外指数均小幅回落151501010050500-50-100-5-150-102019012019032019052019072019092019112020012020032020052020072020092020112021012021032021052021072021092021112022012022032022052022072022092022112023012022-07-152022-07-292022-08-122022-08-262022-09-092022-09-232022-10-072022-10-212022-11-042022-11-182022-12-022022-12-162022-12-302023-01-132023-01-27纽约联储WEI花旗美国经济意外指数花旗欧洲经济意外指数资料来源纽约联储华创证券资料来源wind华创证券图表18美国1月新增非农就业人数517万好于彭博预期188万1月失业率34彭博预期36202109202110202111202112202201202202202203202204202205202206202207202208202209202210202211202212202301耐用品消费支出同比527881523449-89-59-38-13182919130118非耐用品消费支出同比627076704350-19-12-05-17-15-17-15-15-18-08消费服务消费支出同比70697374647661535041353534313333个人消费支出PCE环比折年率04070-080701030201020050304-02-03制造业新订单核心资本品剔除国防和飞机季调同比115125130114115116106769989888480635552耐用品除国防外新增订单季调当月同比8396121112134110109123107971068111910360112工业耐用品除运输外新增订单季调当月同比117110118101979390757972695948453221工业产值同比2770-16-063229国内非金融企业利润同比18327113598103新屋销售千套732671756839831790707619636571543646550598602616新屋开工千套1559156317061768166617771716180515621575137715081465142614011382房地产营建许可千套1615169817291896184118571879182316951696168515421564151213511337成屋销售万套618619633609649593575560541511482478471443408402新增非农就业人数私人千人583818613551345897423226343382493306344299228269443失业率4845423940383636363635373537363534U5失业率5755514949474446454544454445454242就业平均周工时小时343342342341340342341341341341340340340340339339341平均时薪同比增速6064656468687069676766625957575351平均周薪同比增速6364626052746060586056565051484754CPI当月同比546268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与大宗商品策略研究经验曾在加拿大任职于海外大宗商品基金回国后任财富管理公司研究部负责人长期在新浪财经扑克财经华尔街见闻等多家财经平台担任特约专栏作者2020-2021年新财富最佳分析师团队核心成员分析师付春生中国人民大学金融硕士2020年加入华创证券研究所具有2年宏观研究经验2020-2021年新财富最佳分析师团队核心成员助理研究员李星宇清华大学金融硕士2021年加入华创证券研究所助理研究员袁玲玲南开大学金融硕士2022年加入华创证券研究所助理研究员夏雪中国人民大学金融硕士2022年加入华创证券研究所证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号证监许可20091210号15每周经济观察华创证券机构销售通讯录地区姓名职务办公电话企业邮箱张昱洁副总经理北京机构销售总监010-63214682zhangyujiehcyjscom张菲菲公募机构副总监010-63214682zhangfeifeihcyjscom侯春钰高级销售经理010-63214682houchunyuhcyjscom刘懿高级销售经理010-63214682liuyihcyjscom过云龙高级销售经理010-63214682guoyunlonghcyjscom北京机构销售部侯斌销售经理010-63214682houbinhcyjscom车一哲销售经理cheyizhehcyjscom蔡依林销售经理010-66500808caiyilinhcyjscom刘颖销售经理010-66500821liuying5hcyjscom顾翎蓝销售助理010-63214682gulinglanhcyjscom张娟副总经理广深机构销售总监0755-82828570zhangjuanhcyjscom汪丽燕高级销售经理0755-83715428wangliyanhcyjscom董姝彤销售经理0755-82871425dongshutonghcyjscom深圳机构销售部巢莫雯销售经理0755-83024576chaomowenhcyjscom张嘉慧销售经理0755-82756804zhangjiahui1hcyjscom邓洁销售经理0755-82756803dengjiehcyjscom王春丽销售助理0755-82871425wangchunlihcyjscom许彩霞总经理助理上海机构销售总监021-20572536xucaixiahcyjscom曹静婷销售副总监021-20572551caojingtinghcyjscom官逸超销售副总监021-20572555guanyichaohcyjscom黄畅资深销售经理021-20572257-2552huangchanghcyjscom吴俊资深销售021-20572506wujun1hcyjscom上海机构销售部张佳妮高级销售经理021-20572585zhangjianihcyjscom邵婧高级机构销售021-20572560shaojinghcyjscom蒋瑜销售经理021-20572509jiangyuhcyjscom施嘉玮销售经理021-20572548shijiaweihcyjscom朱涨雨销售助理021-20572573zhuzhangyuhcyjscom李凯月销售助理likaiyuehcyjscom潘亚琪销售总监021-20572559panyaqihcyjscom汪子阳高级销售经理021-20572559wangziyanghcyjscom江赛专高级销售经理0755-82756805jiangsaizhuanhcyjscom私募销售组汪戈销售经理021-20572559wanggehcyjscom宋丹玙销售经理021-25072549songdanyuhcyjscom王卓伟销售助理075582756805wangzhuoweihcyjscom证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号证监许可20091210号16每周经济观察华创行业公司投资评级体系基准指数沪深300公司投资评级说明强推预期未来6个月内超越基准指数20以上推荐预期未来6个月内超越基准指数1020中性预期未来6个月内相对基准指数变动幅度在-1010之间回避预期未来6个月内相对基准指数跌幅在1020之间行业投资评级说明推荐预期未来3-6个月内该行业指数涨幅超过基准指数5以上中性预期未来3-6个月内该行业指数变动幅度相对基准指数-55回避预期未来3-6个月内该行业指数跌幅超过基准指数5以上分析师声明每位负责撰写本研究报告全部或部分内容的分析师在此作以下声明分析师在本报告中对所提及的证券或发行人发表的任何建议和观点均准确地反映了其个人对该证券或发行人的看法和判断分析师对任何其他券商发布的所有可能存在雷同的研究报告不负有任何直接或者间接的可能责任免责声明本报告仅供华创证券有限责任公司以下简称本公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本报告所载资料的来源被认为是可靠的但本公司不保证其准确性或完整性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本公司在知晓范围内履行披露义务报告中的内容和意见仅供参考并不构成本公司对具体证券买卖的出价或询价本报告所载信息不构成对所涉及证券的个人投资建议也未考虑到个别客户特殊的投资目标财务状况或需求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自主作出投资决策并自行承担投资风险任何形式的分享证券投资收益或者分担证券投资损失的书面或口头承诺均为无效本报告中提及的投资价格和价值以及这些投资带来的预期收入可能会波动本报告版权仅为本公司所有本公司对本报告保留一切权利未经本公司事先书面许可任何机构和个人不得以任何形式翻版复制发表转发或引用本报告的任何部分如征得本公司许可进行引用刊发的需在允许的范围内使用并注明出处为华创证券研究且不得对本报告进行任何有悖原意的引用删节和修改证券市场是一个风险无时不在的市场请您务必对盈亏风险有清醒的认识认真考虑是否进行证券交易市场有风险投资需谨慎华创证券研究所北京总部广深分部上海分部地址北京市西城区锦什坊街26号地址深圳市福田区香梅路1061号中投国地址上海市浦东新区花园石桥路33号恒奥中心C座3A际商务中心A座19楼花旗大厦12层邮编100033邮编518034邮编200120传真010-66500801传真0755-82027731传真021-20572500会议室010-66500900会议室0755-82828562会议室021-20572522证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号证监许可20091210号17