反彈後的市場賠率是否還有吸引力?

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9月底ERP(風險溢價)相似的高位拐點是2022年10月,同樣是政策寬松帶來的超跌反彈行情,從當時那一輪反彈長度和高度來看,本輪行情或還有空間,節前的上漲與節後的回調很難說是理性的,但從賠率來看,A股現在算不上貴。至於這一輪ERP的底部在哪裏,還要看後續基本面的改善情況

9月24日國新辦發布會拉开了這一輪A股反彈的序幕,直到10月8日的6個交易日,Wind全A指數累計上漲了35%,滬指創下2022年以來的新高。兩市成交額更是高達近11萬億(日均接近2萬億,是前期低點的四倍)。如此之快的上漲讓老投資者猝不及防,而新投資者情緒高漲,加速开戶入金。在充分換手之後,節後A股有所調整,目前A股的賠率如何呢?

我們先給出結論:A股目前賠率仍不算低。我們這裏把風險溢價作爲權益資產賠率的度量方式,計算方式我們會在下文展开討論。Wind全A目前風險溢價仍高於中性,上證50,滬深300和中證500這些市值中大的寬基指數風險溢價處在40%-50%的略低於中性的區間。風格上金融的風險溢價已經沒有什么吸引力了,但消費還在極便宜的區間內(歷史90%分位以上),周期和成長的風險溢價分別略低於與略高於中性(詳見圖1)。

“勝率”和“賠率”這兩個詞對於專業投資者來說應該並不陌生。它起源於一個著名的博弈論公式——凱利公式。其中賠率指的是在一場賭博中,如果下注正確,投注人的盈利倍數(不含本金),勝率則是下注正確的概率。

但需要注意的是凱利公式是已知勝率和賠率,求解投注的比例。但資本市場與凱利公式中的場景還是大相徑庭的,資產持有期內的勝率和賠率都是不確定的。用什么方法來量化描述兩者,是資產配置研究者多年以來的熱門研究課題。本文中和大家從頭梳理一下我們刻畫賠率的思路,供大家參考。

在實際的交易中,最經典的賠率指標其實就是估值——PE、PB與PS等指標。舉個例子,假設某公司的估值中樞是穩定的,處在10倍PE左右,目前市場給出的估值是5倍PE,那么买入並持有至該公司估值修復後賠率就是1倍。

這個例子中最強的假設是該公司的估值均值回復且中樞是10倍PE(隱含年收益率約等於10%,也就是不算利息十年收回本金)。但我們都知道,處在公司經營生涯的不同階段,以及不同的宏觀政策環境下,估值並不是穩定均值回復的。以Wind全A指數舉例,2010年之前的估值是明顯高於2010年之後的,選取不同的樣本區間得到的統計分布也是完全不同甚至不可比較的。

一個比較常見的解釋是,隨着經濟增速放緩和利率下降,新興市場的估值也會逐漸下降。因此權益風險溢價在這幾年逐漸成爲刻畫股票市場賠率的共識。它的計算方式有很多種,處理起來細節也比較多,但核心的思慮是用市場隱含的權益收益率(PE_TTM的倒數或者股息率)減去債券收益率得到投資人主動承擔股市波動風險帶來的溢價獎勵。

在認同權益風險溢價(股債收益差)是刻畫權益相對性價比,或者說權益賠率指標有效代理變量的前提下。如何構建泛化性強的,且可參考性強的代理變量就變成了我們的主要工作,在這點上我們做了一些新的思考和創新。

首先是股票收益率,估值隱含收益率(PE_TTM的倒數)是比股息率覆蓋率更高的指標。根據中國上市公司協會的數據顯示,截至2023年年底,4022家上市滿三年的滬深A股上市公司中,2181家近三年連續現金分紅,佔比約爲54%,再往前這個比例只會更低,因爲近年來A股的分紅正在以每年兩位數百分比的速度上升。所以如果用股息率來衡量股票的收益率,A股覆蓋度大概最多只有一半左右。而只要是盈利爲正的公司,PE_TTM的倒數都可以用來刻畫隱含收益率,這個指標的覆蓋率2024年中報是八成左右。

當然估值隱含收益率也不是放之四海而皆准的,除去盈利爲負的標的以外,估值較高的權益資產這個指標刻畫的效果就會相應較差。舉個例子,如果某創新型行業的PE_TTM最低值是50倍,最高值是100倍,相應的估值隱含收益率波動範圍大致在【1-2%】之間,而債券收益率歷史區間的波動範圍是遠大於100bps,則權益風險溢價作爲兩者的差主要是體現的就是債市的波動。

其次是債券收益率,目前大多數權益風險溢價計算時都參考的是《權益風險溢價之謎》【Mehra和Prescott,1985】這篇經典論文中使用的長期政府債利率(即10年期美國國債到期收益率)。作爲舶來品,國內的風險溢價計算也基本上直接採用我國的10年期國債到期收益率作爲公式中的被減數。但其實無論對於投資者還是融資者,權益收益率與長期國債之間的差異,除了權益波動帶來的風險溢價,還應該包含着其主體可能破產的信用溢價。因此我們在構建權益風險溢價時,將採用信用債的收益率來更加純粹的剝離出權益風險溢價的大小(對標寬基指數時,我們使用的是中債企業債AAA級2年期的到期收益率)。

在確定了計算公式之後,Wind全A的風險溢價歷史走勢(圖5上)所示。從圖中我們可以看到即使減去了債券收益率,A股的風險溢價也呈現出相對震蕩向上的,這說明中國股市隱含收益率上升(歷史估值下修)的速度是要快過債券收益率下降的速度的。因此我們還會對計算之後的ERP進行HP濾波處理,當然這裏需要過濾的是較長時間的趨勢,使得ERP的序列更加平穩。當然也可以用滾動窗口的方法來平滑序列,但代價就是犧牲了窗口外的數據分布,使得觀察視角集中在一個更近的時間範圍內,有盲人摸象的風險。

數據的平穩性是統計分析中一個非常重要的前提,不平穩的序列理論上不存在均值回復的特徵,這會讓指標的可用性大打折扣,類似我們在《拆解定量資產配置模型系列1——什么是我們眼中好的交易擁擠度指標?》中討論過的情形。並且我們熟悉的“2-sigma”法則,應用的前提是樣本服從正態分布。但從結果來看,濾波前後的ERP歷史序列都不能滿足正態分布的前提假設,所以採用百分位數作爲統計量相對高低的描述,是要好過Z統計量的(中位數上下N倍Sigma) 。

最後,我們觀察一下濾波後的Wind全A ERP歷史走勢(圖5下),前期(9月底)ERP最爲相似的高位拐點是2022年10月,同樣是由於政策寬松的驅動帶來的超跌反彈行情,從當時那一輪反彈長度和高度來看,本輪行情或還有空間,節前的上漲與節後的回調很難說是理性的,但從賠率來看A股現在算不上貴。至於ERP會下修至哪裏,還要看後續基本面的改善情況。

風險提示

歷史數據中的規律失效,後續政策落地情況不及預期,美國大選及地緣政治風險超預期

注:本文來自天風證券發布的證券研究報告《反彈後的市場賠率是否還有吸引力?》,分析師:宋雪濤 S1110517090003 林彥 S1110522100002

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標題:反彈後的市場賠率是否還有吸引力?

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