指标与工具系列之二:何处是不同板块价值的“锚”

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1、财新智库旗下公司目录经周期和通胀调整的市盈率3CAPE在国内有效吗?6从宽基指数到行业指数8附:部分周期性行业盈利周期划分12图表目录图1:CAPE对标普500指数未来10年实际收益率有实际预测力,未来十年美股收益率或逐渐转负3图2:CAPE相较于传统的PE对标普500未来10年收益率预测力更强4图3:标普500指数(对数价格)、标普500指数剔除通胀的EPS与过去十年剔除通胀的EPS均值.4图4:1900年以来标普指数盈利周期划分、周期上行和下行阶段EPS涨跌幅与各阶段指数涨跌幅5图5:过去十年收益率为负值的区间对应着美国经济的衰退期,GDP增长由正转负5图6:8年平滑周期下的A股盈利数据维

2、持高增速,这与实际经济状况存在差别6图7:A股盈利周期划分(1997年-2018年)6图8:中美两国股票市场盈利周期对比(1997年-2018年)6图9:上证综指市盈率(TTM)、CAPE与指数未来4年涨跌幅的相关性7图10:不同时间段中CAPE与未来指数涨跌幅的配比关系不同7图11:部分周期性行业CAPE与未来指数涨跌幅的配比关系,CAPE值显示当前行业指数存在低估.9图12:化工行业CAPE(6年)与指数未来6年涨跌幅10图13:以CAPE为锚,部分周期性行业未来一年涨跌幅估计值的横向比较11图14:钢铁、有色金属、建筑材料、汽车、化工行业盈利周期划分12经周期和通胀调整的市盈率CAPE是

3、剔除通胀影响的股价与过去十年剔除通胀影响的平均盈利的比值,它几乎完全同诺奖得主罗伯特·席勒(RobertShiller)联系在一起。格雷厄姆(BenGraham)最早在《证券分析》中即提出采用企业过去7至10年每股盈利的平均值较当年每股盈利(ReportedEPS)能更为准确地评价企业在完整经济周期中的盈利能力。席勒更进一步。在他同坎贝尔(JohnCampbell)于1988年发表的论文《StockPrices,Earnings,andExpectedDividends》中,使用过去十年乃至过去三十年盈利均值计算的市盈率被用于解释标普500指数未来收益率(注:市盈率的倒数即是股票的利润率)。他

4、们的研究显示,对于美国市场:1)经过更为长期盈利平滑的市盈率较市盈率(TTM)、股利增长率、股息率(D/P)等“短期”指标对指数未来收益率的解释力更强。例如,采用过去30年盈利均值计算的、经过通胀调整的市盈率(P/E30Ratio)能够解释56%标普指数未来10年收益率的变动,而对于市盈率(TTM),解释力则下降至30%;2)更为长期的收益率比短期收益率更容易预测。例如,同样的估值指标对标普未来10年收益率的预测力强于未来3年收益率的预测力。第一点意味着投资者信奉的价值投资策略——股利折现模型的效果将低于预期。且不论盈利(股利)、盈利增速(股利增长率)等影响股价的重要变量是否已被公允地反映到当

5、前股价中,即使是桎梏弱式有效市场的非公众信息,长期来看,对股价走势的解释力都可能远逊于CAPE。对于CAPE出众的预测力,席勒提供的解释是,经过周期调整后的市盈率是一个非常自然的,能够反映股票内生价值的变量(verynaturalvariable),因此它有效。莫尼塔策略组认为,这样的逻辑可以在上述第二点中得到延申:经过周期调整的市盈率最能够反映市场所预期的,指数或者公司在面对经济波动时最内生的盈利能力。相应地,其对股市未来长周期收益率的预测就会更为准确。图1:CAPE对标普500指数未来10年实际收益率有实际预测力,未来十年美股收益率或逐渐转负标普500指数经过周期和通胀调整的市盈率(CAP

6、E,逆序)未来十年标普500指数对数收益率(rhs)%1921一战后1950二战后1981后高通胀时期2008次贷危机1960s:“漂亮50”1929“大萧条”2000科技股牛市-551525354519001910192019301940195019601970198019902000201021.510.50-0.5-1-1.5财新智库旗下公司来源:RobertJ.Shiller,Bloomberg,莫尼塔研究图2:CAPE相较于PE(TTM)对标普500未来10年收益率预测力更强200150100500-50未来10年指数涨跌幅y=-1R0.168x+2²=0.648470.47当前

7、PE(1994-2008)101520253035200150100500-50未来10年指数涨跌幅y=-6.7546R²=0x+253.56.8014当前CAPE(1994-2008)1020304050来源:RobertJ.Shiller,Bloomberg,莫尼塔研究近年来市场对于CAPE有效性不乏质疑之声,不仅仅是因为其均值回归之路尚看不到,还与指标本身的设计缺陷有关。例如,后金融危机

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