数据仓库系列:打造跨产业汽车数据矩阵 聚焦多场景渗透率前瞻研究

    来源: 中信证券 作者:佚名

    摘要: 新能源车产业链投资热度保持高位。从产业视角与投研视角看,对于新能源车相关的数据分析的专业颗粒度、跨产业融合与定量预测是明确要求。结合另类数据,我们实现了新能源车产业链以整车为核心全产业链的数据分析;同

      新能源车产业链投资热度保持高位。从产业视角与投研视角看,对于新能源车相关的数据分析的专业颗粒度、跨产业融合与定量预测是明确要求。结合另类数据,我们实现了新能源车产业链以整车为核心全产业链的数据分析;同时以渗透率定量预测为核心,覆盖了整车、Pack 厂与智能模块,实现了量化跟踪与多视角数据策略。

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      新能源汽车数智化研究需求不断升温,聚焦颗粒度+跨产业融合+基本面量化前瞻成为新趋势。结合汽车产业及相关研究发展趋势,我们认为汽车行业的研究主要聚焦在三个关键点上。(1)精细化,围绕整车、车型、价格带和技术路径构建精准对应关系。(2)跨产业链上下游链接,打通全产业链+融合多维数据源。

      (3)专业定量前瞻,结合专业化与结构化视角,精细化定量预测。

      以整车为核心,以车型观察为关键颗粒度,打造高频数据底层。我们在本篇报告中选取了易车网及cars 等网站的车型数据,并将该数据与市场上提供的中汽协、GGII 等五个数据库相融合,横向上构建涉及83 个生产厂商,182 个整车厂,39541 个车型,96 个电池厂的数据矩阵,纵向上覆盖了各个品牌在近30年内发售过的车型的数据矩阵。

      数据深度融合应用——基于完备的数据底层,我们对整车智能化、整车电动化及电池厂的渗透率、价格带分布等多维度信息展开高频且精细的追踪。

      (1) 整车智能化:聚焦辅助驾驶及智能座舱相关模块的渗透率及价格带追踪。在辅助驾驶功能侧,自动驾驶稳步渗透,高级别自动驾驶初显雏形。L2 及以上级别的自动驾驶逐年渗透,2022 年1-2 月已达36%。

      智能座舱侧,造车新势力领衔,各模块渗透率提升迅速,同时各传统车厂也开始积极拥抱座舱智能化。

      (2) 整车电动化:实现渗透到具体车型的高颗粒度供给与需求侧双向追踪。

      销量侧电动化持续渗透,传统品牌电动化进程显现分化,电动品牌销量快速提升。供给侧新能源车型占比稳定快速提升,中低端车型占比不断提升。但多数传统车企电动化产品市场认可程度较低,导致其销量端渗透率提升低于供给端。

      (3) 电池厂:关注电池厂商市场占有率及电池路径变迁。市占率端,龙头企业市占率稳步增加。电池路径端,磷酸铁锂市场占有率稳步提升,上游扩产产能远高于三元材料,同时新发车型搭载磷酸铁锂电池占比迎来高增长,磷酸铁锂有望强化其主流地位。

      数据探索——基于完备且高频的数据矩阵打造具有前瞻性的高频量化预测模型。在不考虑疫情及芯片短缺等事件的情况下,我们根据汽车销售的季节因素及销量增长的核心驱动力打造了基于历史外推和机器学习的两个对电动车销量及渗透率的预测模型。

      投资建议:2Q2022,国内新能源车供给侧渗透率继续保持加速上行,建议关注二线自主品牌及德系品牌电动车电池及关键模块产业链涉及的相关公司,建议关注磷酸铁锂技术路线。

      风险因素:新能源车行业政策波动;电动车销售不达预期;疫情对汽车行业生产、销售情况造成负面影响。

    关键词:

    车型,渗透率,整车

    审核:yj115 编辑:yj127

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