制家具制造行业专题研究:看过去、观海外
10页1、 行业一般研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分 2 of 12 目 录 1. 核心要点 . 3 2. 国内数据看,地产与家具的相关性并不高 . 3 2.1. 模型搭建:地产对家 具的回归,区分一二三线城市对待 . 4 2.2. 地产对家具行业的增速影响并不大,滞后期在 810 个月 . 4 2.3. 各线城市地产对家具行业影响不同,滞后期在 610 个月 . 5 2.3.1. 一线城市地产对家具行业的影响小,滞后期在 67 个月 . 5 2.3.2. 二线城市对家具行业有所影响,滞后期在 810 个月 . 6 2.3.3. 三线城市地产销售率较低,影响程度不大,滞后期在 8-10个月 7 3. 国外经验:家具与地产的关联性存在差异 . 7 3.1. 美国:地产对家具行业的影响程度更大 . 8 3.1.1. 家具的销售波 动与地产存在一定相关性 . 8 3.1.2. 美国家具指数与地产波动趋势有所相似 . 8 3.2. 日本:国民消费趋于理性,家具行业持续低迷 . 9 3.2.1. 日本房地产对家具行业的销售影响较小 . 9 3.2.2. 日股家具板块与地产趋势有所不同 . 11 行业
2、一般研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分 3 of 12 1. 核心要点 详细数据多维拆分 ,前期研究不断完善。 我们于 2017 年 2 月 23 日发布报告突破惯性思维,寻觅家具行业新逻辑 , 其中对地产 与家具之间的相关性进行数据分析, 得到 的结论是 当 分别选择 房地产投资额 增速 、销售额增速 、销售面积 增速 作为 解释变量时,其 回归结果对家具 行业收入增速 的 解释力度 不强, 其他因素如 宏观 收入增长、消费者偏好改变、家具行业自身情况 也会 对 行业产生影响。 基于 前期研究,我们 对回归 数据进行进一步细致拆分,从不同 等级城市 的地产数据切入, 并考虑其他可能 的 影响 因素 ,分别进行 回归 , 为地产与家具行业 之间 的关系提供更多的数据证明与 深入 思考。 从统计学上看,房地产开发投资完成额 对家具 行业增速影响并不显著 ;而房地产销售面积和销售额对家具行业增速的影响较为显著,但影响程度并不大。 根据 房地产开发投资完成额为自变量的回归 结果 ,回归模型在统计学上并不显著,回归系数为 0.24, 滞后期为 10 个月 ; 根据 房地产销售面积和 销售额
3、为 自变量的回归 结果 ,回归模型 在统计学 均是 显著的,但是影响程度并不大 , 回归系数 分别 为 0.18/0.14, 滞后期均 为 8 个月。 从统计学上看,各线城市地产对家具行业影响程度并不大,一线城市地产相对二三线城市对家具行业整体影响更小,滞后期更短。 在地产开发投资完成额 增速 作为自变量的回归中,一二三线城市的回归系数分别为0.17/0.35/0.05,滞后期为 7/10/10 个月。在地产销售面积作为自变量的回归中,一二三线城市的回归系数分别为 0.07/0.21/0.20,滞后期为 6/8/8个月。在地产销售额作为自变量的回归中,一二三线城市的回归系数分别为 0.02/0.15/0.20,滞后期为 6/8/8 个月。 国外地产对家具行业有所影响,但不同国家间存在差异。 美国地产增速对家具行业影响相对较大,回归系数在 0.20.3 之间;日本地产增速对家具行业影响较小,回归系数在 0.10.17 之间。从资本市场看,美国地产和家具指数趋势相近,地产新开工大幅下滑情况下家具行业指数也不断下跌,而一旦房地产行业出现复苏家具行业指数也会迅速反弹;日本的家具指数也会随着地产
4、新开工大幅下滑而大幅下跌,但只有在地产出现 长期复苏趋势下家具行业指数才会出现明显反弹。同时,在两国家具行业指数恢复到前期高点时,新开工面积却远低于景气度高点的水平。 风险提示:市场竞争 风险,原材料价格波动风险 2. 国内数据看,地产与家具的相关性并不高 地产与家具行业的相关性 较小 ,一二三线城市存在差异。 从统计分析结果看,房地产开发投资完成额对家具行业 收入 增速的影响并不显著 ; 而房地产销售面积和销售额对家具行业的增速的影响较为显著, 回归系数均不足 0.2, 滞后期 均为 8 个月。分城市看, 一、二、三线 城市房地产销售面积增速对家具行业收入增速的影响都比较显著,但滞后月份有所差异,分别滞后 6/8/8 个月。 行业一般研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分 4 of 12 2.1. 模型搭建 : 地产对家具的回归,区分一二三线城市对待 通过简单的多元线性回归模型将家具 行业与地产 之间 的关系进行量化。我们 以家具行业销售 增速 为因变量,以地产行业的相关增速数据为自变量,考虑其他的控制变量搭建回归模型 ; 同时, 在搭建模型时我们考虑了地产对家具行业的滞后影响 并
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