请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野 本土智慧
金融工程研究 Page 1
[Table_KeyInfo]
证券研究报告—动态报告
金融工程
GSFMIM 行业配臵月报
数量化投资
[Table_BaseInfo] 相关研究报告：
《基于基本面先行因子和行业微观结构的行
业配臵模型》——2011-2-22
《A股市场行业基本面先行因子及其对行业收
益的预测作用》——2011-2-22
《 行业 微观 结构 对行 业配 臵的影 响》
——2011-4-18
《基于基本面先行因子的行业配臵模型优化
及其应用》——2011-5-30
证券分析师：董艺婷
电话: 021-60933155
E-mail: dongyt@
证券投资咨询执业资格证书编码：S0980510120055
联系人：郑云
电话: 021-60875163
E-mail: zhengyun@
联系人：毛甜
电话: 021-60933154
E-mail: maotian@
联系人：程景佳
电话: 010-88005326
E-mail: chengjjia@
独立性声明：
作者保证报告所采用的数据均来自合规渠道，
分析逻辑基于本人的职业理解，通过合理判断
并得出结论，力求客观、公正，结论不受任何
第三方的授意、影响，特此声明。
金融工程月报
GSFMIM 行业预测 7 月受系统风险冲击多
空持平，本月看好电子、信息设备、有色
GSFMIM 模型介绍
我们构建了一个以基本面先行因子为基础，行业的上市公司内部微观结构为辅助
的行业配臵决策体系，即：高预期收益高差异行业，超配+增强型选股；高预期
收益低差异行业，超配+行业内中性；低预期收益高差异行业，低配+增强型选股；
低预期收益低差异行业，低配+行业内中性。
此篇报告是我们行业配臵模型动态跟踪报告的第四篇，报告中我们将如期公布模
型的最新预测结果及投资建议。再次提醒，我们的 GSFMIM 行业配臵月报全称为
基于基本面先行因子和行业微观结构的行业配臵模型。
行业历史预测回顾
从整体上来看，无论是策略 1（预测时考虑宏观、货币、行业因子）还是策略 2
（（预测时仅考虑宏观、货币因子）），空头和多头组合与基准组合均表现出显著的
差异，且稳定性令人满意。
至 7 月份的预测期结束（2008-1-15 至 2011-08-12），策略 1 多头组合累计收益
为 %，空头组合累计收益为%，而行业等权平均累计收益则为%，
多头组合依然能够显著战胜其他组合。
行业上月预测回顾
七月（2011-07-15 至 2011-08-14）模型给出的多头组合为证券、有色、钢铁、
农林、医药，组合收益为%；空头组合为石化，纺织，银行，组合收益为%。
其中选出的证券及钢铁，在预测期内表现不佳，未能达成预期效果。
七月的行业整体预测与实际相比大相径庭，模型未能精准预测市场整体的向下走
势，出入较大。可见，在七月份的预测期内（2011-7-15 至 2011-08-14），影响市
场的最主要因素来自于基本面及行业本身之外，市场收益的波动受到异常大事件
或其他不可预测的非基本面因素影响，已远离了模型所能涉及到的范围。
单行业收益率最新预测结果
本月，我们更新了最新的预测结果，预测期间为 2011-08-15 至 2011-09-14，根
据策略 1 的预测结果，多头组合为电子（%）、信息设备（%）和有色
（%），空头组合为钢铁（%）、煤炭（%）和银行（%）。
最新投资建议
根据模型最新预测结果，本月（2011-08-15 至 2011-09-14）行业配臵决策体系
所预测的行业预期收益排序为：电子、信息设备、有色居前；从配臵难易程度来
看，建筑建材的分化预期仍然较高，行业内选股的机会成本和边际效应都处于较
高水平，有色和电子本月也表现出较高的配臵难度。其他行业的个股收益分化预
期较为接近。
2011 年 8 月 15 日
请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野 本土智慧
Page 2
在《数量化投资技术系列之三十五-基于基本面先行因子和行业微观结构的行业配
臵模型》、《数量化投资技术系列之三十六-A 股市场行业基本面先行因子及其对
行业收益的预测作用》、《数量化投资技术系列之三十七-行业微观结构对行业配
臵的影响》这三篇报告中，我们构建了基于基本面先行因子及行业微观结构的行业
配臵模型及决策体系，通过对 15 个行业进行回溯和样本外检验，模型的效果多空
收益对比显著分列在行业平均市场收益的两侧，达到了配臵的预期目标。
此篇报告是我们行业配臵模型动态跟踪报告的第四篇，报告中我们将如期公布模型
的最新预测结果及投资建议。再次提醒，我们的 GSFMIM 行业配臵月报全称为基
于基本面先行因子和行业微观结构的行业配臵模型。
GSFMIM 模型介绍
模型背景及意义
国内外的研究成果表明，行业预期收益的变化主要来自几方面原因：基本面因素的
变化、股票价格因素通过各种相关关系形成的推动（估值及投资难易程度涵盖在
内）、上市公司对实体经济覆盖水平的变化。由于历史样本的限制，基于市场数据
的策略挖掘成果显著、数据可信度高，但基于基本面数据的挖掘仍未有令人信服的
成体系的研究成果。基于市场数据挖掘的策略在应用上受到金融产品缺乏的限制，
但容易形成被动式产品的开发策略。基于基本面信息挖掘的策略由于调整较为频
繁，对主动投资或量化投资的应用价值更大。
我们认为 A 股市场行业收益特征可以概括为：中长周期对基本面信息能够有效体
现，但短周期受到资本市场交易特性影响较大。即便基本面信息给予不同行业大致
相似的收益预期，实际投资时实现收益的成本和方法仍然不同，且这一差异有可能
随市场发展动态演变。
由于目前资本市场产品结构仍不完整，行业配臵最后仍需落实到股票组合的构建
上，因此模型不但要考虑时效，还要在后续跟踪应用上留出决策和建仓时间，并评
估配臵方向（行业内结构中性还是增强？）
模型框架及决策体系
我们构建了一个以基本面信息为基础，行业的上市公司内部微观结构为辅助的行业
配臵模型，基本框架如下：
图 1：基于基本面先行因子及行业微观结构的配臵体系
资料来源：国信证券经济研究所整理
渐飞研究报告 -
请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野 本土智慧
Page 3
图 2：最终决策示意图
资料来源：国信证券经济研究所整理
通过图 1 所示的流程，我们构建的行业决策体系，使基本面信息完全体现到符合投
资目标的行业配臵层面的决策中。然后通过行业内微观结构分析，使行业配臵结论
与最终的组合构建联系起来。
此处的基本面信息指的是在海量基本面数据库中找到的，先行于行业月度收益的基
本面因子，先行周期至少 1 个月以上，以此达到决策时所有基本面数据均为已公开
数据的目的。应用的过程中不再依赖于人工对基本面数据的判断。此过程的原理、
流程、论证、应用可参见报告《A 股市场行业基本面先行因子及其对行业收益的预
测作用》。
基本面因子筛选的优化与改进
在后续的研究中我们对基本面因子筛选及单行业收益预测模型进行了一系列优化
与改进，使得模型更加准确可靠，具体的优化措施如下；
1.考虑到宏观数据的公布时间，改变行业月度收益及预测月度收益的起点和终点，
设臵新起点为每月 15 日
2.考虑了先行因子的变化，每年更新先行因子集，在每次先行因子的有效期内，进
行预测
3.增加因子序列的平稳性、协整检验
4.剔除有效数字相差过大的因子时间序列
5.只选取与行业收益率单向因果的因子，剔除双向因果的因子
6.在完成以上 5 个步骤后，再对选出的先行因子及其阶数进行单因子的回归，p 值
符合条件的因子保留下来，最后确定先行因子及阶数。
渐飞研究报告 -
请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野 本土智慧
Page 4
行业微观结构打分规则
在基本面先行因子收益预测模型给出配臵建议后，还需关注配臵难度，行业微观结
构的差异导致并非所有的行业在相同的预期收益率之下都可以实现同样的收益率。
在报告《数量化投资技术系列之三十七-行业微观结构对行业配臵的影响》中，我
们将行业微观结构分成研究难度和投资难度两个层面去分析，并将每个行业的研究
难度和投资难度进行一个标准化打分，然后求和，作为微观结构的总体难度打分。
如表 1 所示，研究难度观测股票数目、数据长度、公司差异、财务稳定性和主营业
务占比五大类因子；而投资难度则考察各行业的流动性、投资者结构、非系统性风
险和其他因素四大类因子。
表 1：行业微观结构影响因素
行业微观结构检测指标
研究难度
股票数量 行业内个股数目
公司差异 所在行业的子行业数目
个股各项指标的差异程度（规模、财务、估值等）
数据长度 公司成立时间、上市时间
财务稳定性 个股财务指标的稳定性与规律性
行业确定性 主营业务占比
投资难
流动性 行业平均换手率
投资者结构 机构投资者占比、持股集中度
非系统性风险 行业平均可决系数、基尼系数
其他因素 停牌频率、融资频率、未来解禁股票数量
资料来源：国信证券经济研究所整理
观察行业的收益排名和微观结构打分排名的秩相关系数，如图 3 所示，注意到秩相
关系数的取值空间为[-1,1]，而在二十四期样本里，两者全部都是正相关！换而言
之，研究难度和投资难度越高的行业（即微观结构越复杂的行业），理想情形下选
股获得的收益越高。
图 3：微观结构打分与收益空间的秩相关系数
0
2005-03-31 2005-12-30 2006-09-29 2007-06-29 2008-03-31 2008-12-31 2009-09-30 2010-06-30
秩相关系数
资料来源：天软科技，国信证券经济研究所整理
微观结构对行业配臵的指导意义在于，它可以辅助决策在某个时点究竟是适合行业
中性配臵还是行业内精选个股配臵。
渐飞研究报告 -
请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野 本土智慧
Page 5
结合行业微观结构打分及基本面先行因子收益预测模型，便形成了如图 2 所示的基
于基本面先行因子和行业微观结构的行业配臵决策体系，即：
高预期收益高差异行业，超配+增强型选股（或舍弃可能产生的超额收益，降低机
会成本）；
高预期收益低差异行业，超配+行业内中性；
低预期收益高差异行业，低配+增强型选股；
低预期收益低差异行业，低配+行业内中性。
行业历史预测回顾
两种策略的多空组合
我们将所有因子分为共同因子和行业因子两部分，其中共同因子包括宏观因子和货
币因子。显然，共同因子为所有行业的共同因子集，而行业因子则为各个行业独自
拥有的独立因子集。所以在行业收益预测过程中，我们分别考察了两种策略，分别
为 1、基于所有因子的收益预测策略；2、只基于共同因子的收益预测策略。每种
策略每月都会根据预测收益排名，将前三名选为多头，后三名选为空头，观察多空
组合的收益表现。
七月份预测期结束后，我们可以回顾一下历史预测结果。
图 4：历史多空组合表现（策略 1）
多头累计收益 空头累计收益
中证800累计收益 实际等权平均行业累计收益
资料来源：wind 资讯，国信证券经济研究所整理
渐飞研究报告 -
请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野 本土智慧
Page 6
图 5：历史多空组合表现（策略 2）
多头累计收益 空头累计收益
中证800累计收益 实际等权平均行业累计收益
资料来源：wind 资讯，国信证券经济研究所整理
从整体上来看，无论是策略 1 还是策略 2，空头和多头组合与基准组合均表现出显
著的差异，且稳定性从图上来看还是令人满意的。
简单计算，至 7 月份的预测期结束（2008-1-15 至 2011-08-12），策略 1 多头组
合累计收益为 %，空头组合累计收益为%，而行业等权平均累计收益则
为%，多头组合能够显著战胜其他组合。特别需要说明的是，由于过去两年
中小市值个股持续贡献超额收益，因此行业收益直接取均值的收益水平大幅高于
自由流通市值加权的中证 800 指数，GSFMIM 并未考虑市值因素，因此采用行业
平均收益作为基准更为合适。
预测行业平均收益与实际行业平均收益比较
同时，为了观察被预测行业所代表的市场整体的预测效果，我们还对行业预测收益
率进行了等权平均，并将之与行业实际等权收益率进行比较。
2010 年 1 月至今，我们可以观察到，单从判断市场方向上来说，共有 12 个月（共
19 个月）在判断方向上完全准确，能够较好地判断出市场的走势；而近期除 4 月
份、5 月份及 7 月份预测有一定出入外，其他月份预测都较为贴近实际情况。
渐飞研究报告 -
请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野 本土智慧
Page 7
图 6：市场平均预测表现回顾
-30
-20
-10
0
10
20
30
预测等权平均行业收益 实际等权平均行业收益
资料来源：wind 资讯，国信证券经济研究所整理
多空组合的百分位比较
为了进一步观察所选择的多空组合在所有可能组合中的位臵，我们采用随机抽取模
型穷举了 16 个行业中选取 3 个的 316C 种可能，计算收益后进行排序，得到多空组
合的百分位数如图 7 所示。
最新结果显示，多头组合在所有可能组合中仍占据领先位臵，策略有效性进一步得
到验证。可惜上月预测效果不尽理想，影响多空的百分位效果。
图 7：多空组合的百分位比较
0
1
多头组合收益 空头组合收益
资料来源：wind 资讯，国信证券经济研究所整理
渐飞研究报告 -
请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野 本土智慧
Page 8
行业上月预测回顾
这里，我们回顾一下上月预测的具体结论及效果。
表 2：市场平均预测表现回顾
组合归属 行业名称 预测收益（七月） 真实收益（七月） 组合收益 预测平均 实际平均
多头
证券 % %
%
% %
有色 % %
钢铁 % %
农林牧渔 % %
医药生物 % %
建筑建材 % %
地产 % %
食品饮料 % %
信息设备 % %
煤炭 % %
零售 % %
家电 % %
电子 % %
空头
石油化工 % %
% 纺织服装 % %
银行 % %
资料来源：wind 资讯，国信证券经济研究所整理
从多头的预测效果来看来看，我们选出的证券及钢铁，在预测期内表现不佳，拖累
多头组合的整体表现，未能延续策略的效果。上期由于钢铁有色与农林牧渔、医药
的预测手机极为接近，我们在多头组合中包括了五个行业，预测期间，多头组合等
权收益为%，空头组合等权收益为%；实现收益未能实现差异。
值得注意的是，七月的行业整体预测与实际相比大相径庭，模型未能精准预测市场
整体的向下走势，出入较大。可见，在七月份的预测期内（2011-7-15 至
2011-08-14），影响市场的最主要因素来自于基本面及行业本身之外，市场收益的
波动受到异常大事件或其他不可预测的非基本面因素影响，已远离了模型所能涉及
到的范围。
行业收益率最新预测结果
本月，我们更新了最新的预测结果，预测期间为 2011-08-15 至 2011-09-14。下表
分别列出了两种策略的策略结论。
根据策略 1 的预测结果，我们筛选出的多头组合为证券、有色和钢铁（由于农林牧
渔和医药生物的预测收益也远远高于其他行业，故也可视为多头行业），空头组合
为石油化工、纺织服装和银行。策略 2 为仅考虑宏观和货币因子的预测结果，不
考虑行业自身的基本面因子，仅供参考用，不作为策略建议。本月由于有色行业的
宏观因子在单因子检验中未能通过检验条件，因此有色数据没有“预测收益 2”数
据。
渐飞研究报告 -
请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野 本土智慧
Page 9
表 3：八月单行业预测结论
行业名称 预测收益（1） 预测排名 组合类别 预测收益（2） 预测排名 组合类别
电子 % 1
多头
% 12
信息设备 % 2 % 2 多头
有色 % 3
家电 % 4
% 6
医药生物 % 5
% 4
食品饮料 % 6
% 8
纺织服装 % 7
% 10
农林牧渔 % 8
% 3 多头
建筑建材 % 9
% 7
地产 % 10
% 13 空头
石油化工 % 11
% 5
证券 % 12
% 11
零售 % 13
% 14 空头
钢铁 % 14
空头
% 15 空头
煤炭 % 15 % 1 多头
银行 % 16 % 9
资料来源：国信证券经济研究所整理
行业微观结构最新结论
我们更新了最新的行业内微观结论情况，下表所示的得分越高，该行业未来可能产
生更大的行业内个股的收益分化。
渐飞研究报告 -
请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野 本土智慧
Page 10
表 4：八月单行业配臵难易度评分
行业类别 规模差异 财务差异 估值差异 非系统性风险 财务稳定性 投资难度 平均分
建筑建材
机械设备（剔除仪表仪器、金属制品）
轻工制造
化工（剔除化工新材料、石油化工、塑料、橡胶）
有色金属
房地产
交运设备（剔除汽车服务）
医药生物（剔除医疗服务）
电子元器件
农林牧渔(剔除林业)
信息服务（剔除通信运营）
石油化工
信息设备
商业贸易
采掘（剔除其他采掘、石油开采）
综合
公用事业（剔除环保、燃气）
纺织服装
橡胶
金属制品
食品加工
食品饮料（剔除食品加工）
塑料
家用电器
黑色金属
化工新材料
餐饮旅游（剔除餐饮）
交通运输（剔除物流）
物流
证券
环保
仪器仪表
信托
银行
资料来源：天软科技，国信证券经济研究所整理
最新投资建议
最后，我们将基于基本面先行因子和行业微观结构的行业配臵模型（即 GSFMIM）
的最终结论更新为下图。根据模型最新预测结果，根据模型最新预测结果，本月
（2011-08-15 至 2011-09-14）行业配臵决策体系所预测的行业预期收益排序为：
电子、信息设备、有色居前；从配臵难易程度来看，建筑建材的分化预期仍然较高，
行业内选股的机会成本和边际效应都处于较高水平，有色和电子本月也表现出较高
的配臵难度。其他行业的个股收益分化预期较为接近。
渐飞研究报告 -
请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野 本土智慧
Page 11
图 8：八月中旬-行业配臵决策图
煤炭 ,
电子 ,
食品饮料,
信息设备,
建筑建材 ,
有色 ,
钢铁 ,
银行 ,
家电 ,
地产 ,
医药生物 ,
纺织服装,
石油化工 ,
零售 ,
农林牧渔 ,
证券 ,
-15
-10
-5
0
5
10
15
预
测
收
益
率
配臵难易度
资料来源：wind 资讯，天软科技，国信证券经济研究所整理
渐飞研究报告 -
请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野 本土智慧
Page 12
国信证券投资评级
类别 级别 定义
股票
投资评级
推荐 预计 6 个月内，股价表现优于市场指数 20%以上
谨慎推荐 预计 6 个月内，股价表现优于市场指数 10%-20%之间
中性 预计 6 个月内，股价表现介于市场指数±10%之间
回避 预计 6 个月内，股价表现弱于市场指数 10%以上
行业
投资评级
推荐 预计 6 个月内，行业指数表现优于市场指数 10%以上
谨慎推荐 预计 6 个月内，行业指数表现优于市场指数 5%-10％之间
中性 预计 6 个月内，行业指数表现介于市场指数±5%之间
回避 预计 6 个月内，行业指数表现弱于市场指数 5%以上
风险提示
本报告信息均来源于公开资料，我公司对这些信息的准确性和完整性不作任何
保证。报告中的内容和意见仅供参考，并不构成对所述证券买卖的出价或询价。
我公司及其雇员对使用本报告及其内容所引发的任何直接或间接损失概不负
责。我公司或关联机构可能会持有报告中所提到的公司所发行的证券头寸并进
行交易，还可能为这些公司提供或争取提供投资银行业务服务。本报告版权归
国信证券所有，未经书面许可任何机构和个人不得以任何形式翻版、复制、刊
登。
证券投资咨询业务的说明
证券投资咨询业务是指取得监管部门颁发的相关资格的机构及其咨询人员为证
券投资者或客户提供证券投资的相关信息、分析、预测或建议，并直接或间接
收取服务费用的活动。
证券研究报告是证券投资咨询业务的一种基本形式，指证券公司、证券投资咨
询机构对证券及证券相关产品的价值、市场走势或者相关影响因素进行分析，
形成证券估值、投资评级等投资分析意见，制作证券研究报告，并向客户发布
的行为。
渐飞研究报告 -
请务必参阅正文之后的免责条款部分 全球视野 本土智慧
国信证券经济研究所团队成员
宏观
周炳林 0755-82130638
林松立 010-66026312
崔 嵘 021-60933159
固定收益
李怀定 021-60933152
侯慧娣 021-60875161
张 旭 010-66026340
策略
黄学军 021-60933142
林丽梅 021-60933157
技术分析
闫 莉 010-88005316
交通运输
郑 武 0755- 82130422
陈建生 0755- 82133766
岳 鑫 0755- 82130432
周 俊 0755-82130833-6215
糜怀清
银行
邱志承 021- 60875167
黄 飙 0755-82133476
谈 煊 010- 66025229
房地产
方 焱 0755-82130648
区瑞明 0755-82130678
黄道立 0755- 82133397
商业贸易
孙菲菲 0755-82130722
祝 彬 021-60933156
常 伟
汽车及零配件
左 涛 021-60933164
钢铁及新材料
郑 东 010- 66025270
秦 波 010-66026317
郭 莹 010-88005303
机械
郑 武 0755- 82130422
陈 玲 0755-82130646
杨 森 0755-82133343
后立尧 010-88005327
基础化工
刘旭明 010-66025272
张栋梁 0755-82130532
罗 洋 0755-82150633
吴琳琳 0755-82130833-1867
梁 丹 0755- 82134323
医药
贺平鸽 0755-82133396
丁 丹 0755- 82139908
杜佐远 0755-82130473
谭权胜 0755-82136019
胡博新 0755-82133263
刘 勍 0755-82130833-1845
电力设备与新能源
杨敬梅 021-60933160
张 弢 010-88005311
传媒
陈财茂 010-88005322
刘 明 010-88005319
有色金属
彭 波 0755-82133909
谢鸿鹤 0755-82130646
龙 飞
电力与公用事业
徐颖真 021-60875162
谢达成 021-60933161
非银行金融
邵子钦 0755- 82130468
田 良 0755-82130513
童成敦 0755-82130513
通信
严 平 021-60875165
唐俊杰 021-60875160
造纸
李世新 0755-82130565
邵 达 0755-82130706
家电
王念春 0755-82130407
黄海培 021-60933150
计算机
段迎晟 0755- 82130761
欧阳仕华 0755-82151833
电子元器件
段迎晟 0755- 82130761
高耀华 0755-82130771
熊 丹
纺织服装
方军平 021-60933158
农业
张 如 021-60933151
建材
郑 东 010- 66025270
马 彦 010-88005304
旅游
曾 光 0755-82150809
食品饮料
黄 茂 0755-82138922
建筑
邱 波 0755-82133390
刘 萍 0755-82130678
新兴产业
陈 健 010-66022025
李筱筠 010-66026326
孙 伟 010- 66026320
研究支持
沈 瑞 0755-82132998
雷 达 0755-82132098
余 辉 0755-82130741
王越明 0755-82130478
数量化投资产品
焦 健 0755-82133928
阳 璀 0755-82133538
周 琦 0755-82133568
邓 岳 0755- 82150533
基金评价与研究
杨 涛 0755-82133339
康 亢 010-66026337
刘舒宇 0755-82133568
李 腾 0755-82130833-6223
刘 洋 0755-82150566
潘小果 0755-82130843
蔡乐祥 0755-82130833-1368
钱 晶 0755-82130833-1367
量化投资策略
葛新元 0755-82133332
董艺婷 021-60933155
程景佳 010-88005326
郑 云 021-60875163
毛 甜 021-60933154
李荣兴 021-60933165
郑亚斌
量化交易策略与技术 数据与系统支持
渐飞研究报告 -
请务必参阅正文之后的免责条款部分 全球视野 本土智慧
戴 军 0755-82133129
黄志文 0755-82133928
彭甘霖 0755-82133259
秦国文 0755-82133528
韦 敏 0755-82130833-3772
张璐楠 0755-82130833- 1379
赵斯尘 021-60875174
徐左乾 0755-82133090
李扬之 0755-82136165
陈爱华 0755-82133397
袁 剑 0755-82139918
国信证券机构销售团队
华北区（机构销售一部） 华东区（机构销售二部） 华南区（机构销售三部）
王立法 010-66026352
13910524551
wanglf@
盛建平 021-60875169
15821778133
shengjp@
魏 宁 0755-82133492
13823515980
weining@
王晓建 010-66026342
13701099132
wangxj@
马小丹 021-60875172
13801832154
maxd@
邵燕芳 0755-82133148
13480668226
shaoyf@
焦 戬 010-66026343
13601094018
jiaojian@
郑 毅 021-60875171
13795229060
zhengyi@
林 莉 0755-82133197
13824397011
linli2@
李文英 010-88005334
13910793700
liwying@
黄胜蓝 021-60875166
13761873797
huangsl@
王昊文 0755-82130818
18925287888
wanghaow@
赵海英 010-66025249
13810917275
zhaohy@
刘 塑 021-60875177
13817906789
liusu@
甘 墨 0755-82133456
15013851021
ganmo@
原 祎 010-88005332
15910551936
yuanyi@
叶琳菲 021-60875178
13817758288
yelf@
段莉娟 0755-82130509
18675575010
duanlj@
孔华强 021-60875170
13681669123
konghq@
徐 冉 0755-82130655
13632580795
xuran1@
颜小燕 0755-82133147
13590436977
yanxy@
赵晓曦 0755-82134356
15999667170
zhaoxxi@
郑 灿 0755-82133043
13421837630
zhengcan@
渐飞研究报告 -
