本報記者 周尚伃
見習記者 于宏
作為具備投研優(yōu)勢的專業(yè)機構,券商對上市公司的評級不僅體現了其“慧眼識珠”的能力,更為投資者提供了重要的投資決策依據。近期,多家券商緊密關注上市公司動態(tài),結合相關公司2024年全年業(yè)績、2025年一季度業(yè)績表現以及所處行業(yè)情況等多重因素,及時調整上市公司評級。
Wind資訊數據顯示,近三個月(1月18日至4月18日),券商合計上調77家上市公司評級,下調151家評級。不同券商對同一家公司的研判呈現分化,9家上市公司的評級在近三個月內經歷了“雙向波動”,既被部分券商上調評級,也存在被其他券商下調評級的情形。
比亞迪人氣高
數據顯示,在上調評級方面,券商近三個月共對77家上市公司進行了85次評級上調。其中,62家公司的評級由“增持”調整為“買入”;9家公司的評級由“推薦”調整為“強烈推薦”;5家公司的評級由“增持”調整為“強烈推薦”;3家公司的評級由“中性”調整為“買入”;3家公司的評級由“持有”調整為“買入”。
在上述77家上市公司中,有8家被2家券商上調評級,分別為大金重工、中國中免、華大九天、新城控股、中國人保、金地集團、科銳國際、珠江啤酒。其中,金地集團的評級被招商證券由“增持”調整為“強烈推薦”,其余7家公司的評級均被調整至“買入”。
目標價方面,在上述77家被調高評級的公司中,券商對13家給出了目標價。其中,廣發(fā)證券給予金山辦公的目標價為351.79元/股,其最新收盤價(4月18日收盤價,下同)為307.03元/股;西南證券給予中國中免的目標價為75.64元/股,其最新收盤價為64.87元/股;國元證券給予雙環(huán)傳動的目標價為48.62元/股,其最新收盤價為29.95元/股。
同時,券商正不斷擴大研究覆蓋面。近三個月,券商合計對873家上市公司進行了首次評級,42家上市公司獲得了“強烈推薦”評級。其中,目標價方面,華創(chuàng)證券對合合信息、華測導航、冠盛股份分別給予326元/股、54.16元/股、45.6元/股的目標價。
值得關注的是,在近三個月獲得券商給予“買入”評級的上市公司中,比亞迪高頻出現,累計獲得94次“買入”評級,數量居首,券商共發(fā)布34次研報對其給出目標價,價格從340.2元/股到520.37元/股不等,其最新收盤價為346元/股;其次是東鵬飲料,獲得71次“買入”評級;此外,紫金礦業(yè)、華利集團、寧德時代、石頭科技獲得“買入”評級的次數分別為45次、43次、42次、38次。
華泰證券研究團隊分析稱,考慮到比亞迪2025年智駕平權和閃充戰(zhàn)略的加速推進,公司產品高端化與“出海”機遇可期,看好公司2025年至2027年的營收和利潤表現;中國銀河研究團隊也表示,在“技術實力提升+高端化進度加速+出口景氣度延續(xù)”三輪驅動下,2025年比亞迪有望迎來量、價、利齊升。
9家公司獲差異化評價
在多家公司被券商調高評級的同時,券商共發(fā)布了172份研報,對151家上市公司調低了評級。
具體來看,券商將83家上市公司的評級由“買入”調整為“增持”;將21家公司的評級由“強烈推薦”調整為“推薦”;將11家上市公司的評級由“買入”調整為“持有”;將9家上市公司的評級由“推薦”調整為“謹慎推薦”;將9家公司的評級由“強烈推薦”調整為“增持”。
在近三個月被調低評級的上市公司中,有17家公司被調低評級的次數在2次以上(含2次)。其中,深高速被調低評級5次,華發(fā)股份被調低評級3次,蘇泊爾、中材國際等15家公司均被調低評級2次。
值得注意的是,在波動的市場環(huán)境中,出于多方面因素考慮,不同的券商有時會對同一家上市公司做出差異化的評級判斷。記者注意到,在近三個月券商調高和調低評級重合的上市公司名單中,有中國中免、星環(huán)科技-U等9家。
例如,在中國中免發(fā)布2024年年報后,西南證券和長江證券分別于3月30日和4月10日上調其評級至“買入”。相關分析師認為,2024年,中國中免會員數量實現快速增長,且未來有望進一步受益于海南自由貿易港核心政策落地。而太平洋證券則在3月31日將中國中免的評級由“買入”下調為“增持”,主要因為受市場環(huán)境及行業(yè)周期等多重因素影響,中國中免2024年營業(yè)收入和凈利潤均有所下降。
對于星環(huán)科技-U,3月3日,廣發(fā)證券將其評級由“買入”下調為“增持”。相關分析師表示,該公司發(fā)布的業(yè)績快報顯示,2024年營收同比減少24.31%。同時,公司大數據產品的商業(yè)化落地受到免費開源可替代品的影響。3月8日,招商證券上調星環(huán)科技-U評級至“強烈推薦”。相關分析師認為,該公司作為私有化部署大模型的核心服務商之一,金融及政府客戶基礎好,AI數據工程方面能力較強,將深度受益于大模型私有化部署浪潮。
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