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          五大行業績優股扎堆!2600多家公司預告去年業績,四成預喜 當前滾動

          本周A股市場將迎來首份上市公司2022年年報,年報季披露即將拉開帷幕。從目前已披露的2600多份業績預告看,有近1100家公司預計2022年業績預喜(含業績預增、續盈、略增、扭虧),計算機、專用設備制造、電氣、化工、醫藥是業績預喜公司較為扎堆的行業。


          (相關資料圖)

          在A股上市公司2022年業績整體承壓的情況下,中國證券報記者梳理發現,行業景氣度旺盛帶來的產品需求增長、降本增效控制費用支出,是部分行業公司業績保持高增長的重要原因;從基本面出發,后市配置上,機構更加青睞景氣預期或將回升的行業。

          五大行業業績預喜公司扎堆

          景氣度旺盛、降本增效推漲利潤

          根據Wind數據,截至2月7日記者發稿,共有超過2600家上市公司披露2022年年度業績預告,占A股上市公司總數的半數以上。整體上看,共有1073家公司2022年業績預喜,其中業績預增、續盈、略增的公司分別為672家、30家、140家,另有231家業績同比扭虧。

          按證監會行業來看,計算機、專用設備制造、電氣、化工、醫藥是業績預喜公司分布較為密集的五大行業。具體而言,共有140家計算機、通信和其他電子設備制造業公司業績預喜;專用設備制造業有104家公司業績預喜;電氣機械和器材制造業、化學原料和化學制品制造業、醫藥制造業業績預喜公司分別為95家、82家、71家。

          業績預喜公司數量居前的行業

          數據來源:Wind

          計算機行業表現突出。前述140家業績預喜公司中,多達57家2022年預告凈利潤同比增幅區間下限在100%以上,其中銀河電子2022年預計實現凈利潤1.9億元至2.2億元,同比增幅達1223.72%至1432.73%,預告凈利潤同比增幅區間下限在前述1073家業績預喜公司中居第17位。

          從多家公司披露的公告看,2022年計算機行業公司業績增長原因,主要包括推進產品結構轉型及向產業鏈下游延伸、降本增效控制公司費用支出、資產減值金額同比大幅減少等。盡管整體面臨不小經營壓力,但部分業務與新能源相關的公司卻實現了相關產品出貨量的大幅增長。

          與新能源聯系更為緊密的電氣機械和器材制造業,目前有70家公司預計2022年業績預增,另有20家公司預計同比扭虧。從預告凈利潤增長下限看,東方日升、愛旭股份、中天科技、龍源技術4家公司增幅均在1000%以上,其中東方日升預告凈利潤增長下限更是接近2200%。

          從二級市場表現看,新能源相關板塊近期表現并不突出,但行業景氣度仍然旺盛。從多家公司披露的公告看,2022年光伏行業持續快速發展,全球市場對光伏產品需求旺盛;全球儲能市場需求快速增長,儲能行業規模持續擴大;新能源汽車市場保持高增長態勢,帶動了磷酸鹽系正極材料的快速增長;受益于新能源行業快速發展,動力鋰電池市場需求旺盛。這些也是不少行業公司2022年業績預增的重要原因。

          關注景氣預期回升行業

          結合目前已披露的上市公司業績預告,中國銀河證券指出,整體來看,全A盈利面快速下降階段已經收尾,筑底態勢明確,但去年四季度受疫情影響,部分企業開工及居民消費受到較大影響,預計2022年年報業績仍處底部區間。2023年全A盈利增速將逐步回升,尤其是中下游行業利潤的加速回升,將會在一季報表現更加明顯。

          考慮到2022年A股市場的震蕩行情已經充分反映了企業盈利承壓以及盈利預期的下調風險,在光大證券看來,當前盈利預期下調,不會成為市場的顯著壓力;從配置的角度出發,當前消費與科技制造景氣差距已經有所收斂,消費板塊開始具有小幅的業績優勢。隨著疫情影響逐步減弱,國內消費或將持續復蘇,消費板塊業績有望顯著提升。短期內應關注景氣預期或將回升的行業,包括食品飲料、地產鏈以及數字經濟領域相關的計算機、半導體板塊。

          從市場風格出發,國信證券認為,成長板塊超配邏輯依然明朗,季報預告視角下的交易方向包括爆發力和確定性兩條主線,爆發力方面關注汽車零部件、乘用車、通信設備及服務;確定性方面,電子板塊可關注業績拐點更清晰的消費電子與電子化學品,醫藥關注醫療服務龍頭,電力設備關注光伏組件、膠膜、電池等。

          對于計算機板塊,近日爆火的ChatGPT帶動A股及港股相關標的股價迅速沖高。華泰證券認為,ChatGPT的成功是AI大模型路線一次里程碑式的勝利。隨著用戶數量擴張,模型有望加速迭代,產品力持續升級或將帶動AI賽道關注度持續提升。從投資角度出發,在中國或將訓練出國產的GPT模型,而GPT模型算法的開發和訓練具有一定的研發門檻,因此建議關注在模型層面具備產業基礎的相關企業、在應用層持續推出新應用的相關企業以及在底層基礎設施和工具有布局的相關企業三類標的。

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