旺季高峰前，航空仍有超額收益。航空業作為少數中報確定高增長的行業，其旺季前的超額收益仍是大概率事件。近期高頻需求數據略低于預期，我們判斷對全年盈利預測影響不大，但是會加深市場對于航空需求不可預測性的認識，并影響旺季上行空間。結合近期估值變化，我們的推薦次序從6月初的南航、國航和東航，修改為當下的南航、海航和東航，并維持這三家公司的“增持”評級。

　　航空公司數據資產的質量與應用分析。我們采用阿里首席數據運營官車品覺的數據分析框架，從“識別與串聯價值、描述價值、時間價值、產出數據價值和預測價值”五個緯度，判斷航空公司高價值數據資產具有較高的業務品質。同時，我們提出了金融交叉銷售與機票精準營銷兩個情景案例，探索短期大數據應用的可行性。

　　機上互聯技術可行，遠未成熟。從技術經濟角度，局域網WIFI、地面基站和衛星通訊三種技術都各有利弊，且均不成熟。機上互聯最為成熟的北美主要由兩大技術提供商占據市場，Row44模式最早應用于西南航空并占據廉價航空市場，但受制于帶寬而體驗不佳。Gogo模式采用ATG與衛星通訊結合的模式，成為北美主流全服務航空公司的選擇，推廣多年但使用比率僅7%，收入貢獻甚微。

　　國內航空公司數據挖掘與機上互聯應用現狀與前景。國內航空公司數據挖掘目前處起步階段，客戶隱私以及數據交換邊界是探索數據挖掘應用的挑戰。我們看好航空數據挖掘在交叉銷售領域的應用。機上互聯方面，盡管有航空公司已經在試驗機型上獲得了適航證，但是政策、技術以及商業模式的探索仍處于初級階段。我們預計中國機上互聯或將探索與海外不同的盈利模式，但是其對公司價值的影響，或將與海外航空業相似，影響甚微。

　　風險分析。航空需求具有天然的不可預測性，意外波動屬常態。航空公司外幣負債帶來匯兌風險，此外外幣負債隱含利率風險，尤其是美元利率變動期間，利率與匯率往往容易出現同向變動的風險。