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經常被視為常識的十大誤區(qū)

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一、基本面的誤區(qū)

(一)誤區(qū):采用行業(yè)盈利一致預期的變動,作為市場對行業(yè)的預期的變化

結論:不能用盈利一致預期的變動,作為市場對行業(yè)的預期的變化的核心原因,在于研究報告對全年盈利預測的發(fā)布時間點不同,導致預測時使用的信息不同。在采用180天內報告作為一致預期的前提下,8月末和7月末盈利一致預期的差異,實際上反應的是8月末和1月末的基本面的差異。解決方式:要獲悉市場對行業(yè)預期的變化,可以將盈利一致預期的變動,改為同一券商分析師的盈利預測變動,也可以參考報告《追尋業(yè)績“驚喜”的信念從未動搖》,通過抓取研報標題超預期、凈利潤斷層策略等多維度方式,獲得最新的行業(yè)預期變化。

行業(yè)盈利一致預期一般存在兩大問題,一是行業(yè)分析師通常對自己行業(yè)公司的預測偏樂觀;二是行業(yè)內部分中小公司沒有券商進行盈利預測/給出預測的券商太少,導致該公司的一致預期的質量較差。最終會導致經過整體法計算的行業(yè)的盈利一致預期增速,通常要遠遠高于實際盈利增速。

部分投資者意識到盈利一致預期的上述問題,采用盈利一致預期的變動,作為市場對行業(yè)的預期的變化,來規(guī)避絕對值的不準確性。但也恰恰是為了規(guī)避絕對值的不準確性,造成方向上更大的不準確性。

(1)以Wind為例,市場一致預期,采用的方式是,統(tǒng)計截止指定交易日之前180天內,各機構研究報告中,對某個年份盈利預測的算術平均值。
(2)我們假設各家機構在各個時間點,根據現有的信息,預測的全年盈利都是準確的。而某個行業(yè)的景氣從全年來看,經歷了先升后降的過程。
(3)站在7.31的時間節(jié)點上,市場一致預期采用的是1.31~7.31共計7篇報告的盈利預測的算術平均值,均值為0.45元/股。
(4)實際情況:而到了8月,由于宏觀事件沖擊導致行業(yè)景氣受到影響,最新的8.31的研究報告也準確的下調了全年的盈利預測,實際上行業(yè)從8月開始景氣下行。
(5)一致預期結果:但是站在8.31的時間節(jié)點上,市場一致預期采用的是2.28~8.31共計7篇報告的盈利預測的算術平均值,均值為0.47元/股,相比于7.31的一致預期結果,剔除了最遠的1月預測數據,市場一致預期反而上漲。
(6)不能用盈利一致預期的變動,作為市場對行業(yè)的預期的變化的核心原因,主要是研究報告對全年盈利預測的發(fā)布時間點不同,導致預測時使用的信息不同。因此,在采用180天內報告作為一致預期的前提下,8月末和7月末盈利一致預期的差異,實際上反應的是8月末和1月末的基本面的差異。

解決方式:要獲悉市場對行業(yè)預期的變化,可以將盈利一致預期的變動,改為同一券商分析師的盈利預測變動,也可以參考報告《追尋業(yè)績“驚喜”的信念從未動搖》,通過抓取研報標題超預期、凈利潤斷層策略等多維度方式,獲得最新的行業(yè)預期變化。


(二)誤區(qū):美林時鐘/普林格經濟周期在中國的錯誤運用

結論:與美股不同,中國市場有很多GDP與企業(yè)盈利背離、CPI與無風險利率背離的例子,并且美林時鐘和普林格周期還忽略了風險偏好因子,“我預判你對他的預判”,可能導致資產價格與基本面錯位好幾個月。因此,這類模型在中國市場運用的準確性很低。適用階段:美林時鐘/普林格經濟周期在經濟結構轉型期的適應性較弱,在經濟平穩(wěn)階段的價值可能會更加凸顯。

1. 市場上經典的美林時鐘輪動和資產表現大致如下:
(1)復蘇階段(高GDP+低CPI):寬松政策生效,經濟由衰退轉向復蘇,產出負缺口縮窄,企業(yè)盈利改善;但由于閑置產能尚未完全用完,通脹繼續(xù)下行;央行保持寬松貨幣政策,利率維持低位。資產價格:股票>債券>現金>大宗商品。
(2)過熱階段(高GDP+高CPI):市場需求擴大,企業(yè)盈利強勁,產能利用率達到高位,企業(yè)盈利走高;通脹回升,利率陡峭,貨幣政策開始緊縮。資產價格:大宗商品>股票>現金/債券。
(3)滯脹階段(低GDP+高CPI):貨幣政策持續(xù)緊縮,總需求回落,企業(yè)盈利轉弱,通脹繼續(xù)上行,高利率環(huán)境抑制資產價格;資產價格:現金>債券/大宗商品>股票。
(4)衰退階段(低GDP+低CPI):企業(yè)盈利持續(xù)走低,產能開始過剩,產出負缺口擴大,價格回落,通脹走低,貨幣開始轉寬松;資產價格:債券>現金>股票>大宗商品。

2. 普林格經濟周期及其他改良方式,與美林時鐘類似,均大體上使用2-3大核心指標:即經濟增長指標(GDP、工業(yè)增加值等)、通脹指標(CPI、PPI等)、信貸周期(M1、M2、社融等)。我們知道,股票價格主要取決于分子端的盈利和分母端的估值,估值又由無風險利率和風險偏好決定的。美林時鐘過往在美國特別有效,主要是由于兩個核心變量與股票價格影響因子相關性大,即GDP和企業(yè)盈利高度正相關;CPI和無風險利率高度正相關,并且風險偏好對市場影響沒有特別的大。

3. 但是,運用在中國市場,我們可以很容易找到,GDP與企業(yè)盈利背離、CPI與無風險利率背離、風險偏好大幅度、且持續(xù)影響市場的例子。
(1)CPI與無風險利率背離:2019年年初中國仍然面臨貿易摩擦壓力,經濟下行壓力仍然較大,并且中途還有包商銀行事件的沖擊,央行采取了較為寬松的貨幣政策,無風險利率不斷下行;在這個階段恰好非洲豬瘟導致生豬供給大幅減少,豬肉價格快速上漲,中國CPI受豬價影響極大,迎來快速上漲。背后可能是美聯儲降息決定受到通脹影響較大,而中國央行可能受到穩(wěn)增長、防風險的影響更大,因此CPI與無風險利率更經常背離。
(2)GDP與企業(yè)盈利背離:2016年GDP破7,下行壓力大,但是供給側改革下企業(yè)盈利,尤其是中上游企業(yè)盈利明顯改善。并且,當前中國經濟處于新舊動能的轉換過程,行業(yè)之間盈利分化明顯,例如地產、基建等下滑導致整體的企業(yè)盈利、經濟增長中樞下滑,但是新質生產力方向,例如高端制造、科技等行業(yè)未來增長預期高,帶動股市回暖,因此,增長端選用可替代指標將會更加困難。
(3)美林時鐘和普林格周期還忽略了風險偏好因子,部分改良模型可能用金融周期、財政/貨幣政策周期替代風險偏好因子,但實際效果都很一般,風險偏好因子在A股市場影響較大,“我預判你對他的預判”,可能導致資產價格與基本面錯位好幾個月。

適用階段:美林時鐘/普林格經濟周期在經濟結構轉型期的適應性較弱,在經濟平穩(wěn)階段的價值可能會更加凸顯。


(三)誤區(qū):景氣投資失效

結論:景氣投資≠科技成長板塊,市場認為景氣投資失效主要是2022-2024年經濟周期和產業(yè)周期同時下行,導致高景氣板塊太少。實際上過去三年,景氣投資仍然非常明顯——業(yè)績越好的公司,漲幅也越大,主要是結構性外需方向,例如叉車、光模塊、儲能、白電等。因此,歷史上看,景氣投資始終有效。

在過去2-3年景氣投資失效的觀點非常流行,尤其是2022-2024年強預期弱復蘇的宏觀背景下,紅利板塊延續(xù)持續(xù)性行情,而科技成長板塊波動較大。

事實上,景氣投資始終有效,一是景氣投資≠科技成長板塊,二是2022-2024年經濟周期和產業(yè)周期同時下行,導致高景氣板塊太少。但事后看,過去最亮眼板塊都是結構性外需方向,例如叉車、光模塊、儲能、白電等。

作為驗證,我們可以看到過去三年,景氣投資仍然非常明顯——業(yè)績越好的公司,漲幅也越大。
(1)將A股5000多家公司分為十組,第1組代表扣非增速最大的公司,第10組代表扣非增速最低的公司,里面每一個帶顏色的數字,都代表該組公司在該年的漲跌幅中位數。
(2)我們回溯了諸多財務指標(如增速、盈利、估值、現金流、股息率等),從單因子有效性來看,在過去30年,最有效的仍然是業(yè)績的一階指標,比如凈利潤增速、營收增速、ROE變化率等。也就是說從單因子角度,相對景氣度的高低決定相對收益的高低。
(3)不管市場是牛市、熊市、還是震蕩市,不管風格是藍籌還是成長,也不管板塊輪動是快還是慢,一年維度的漲跌幅基本與當年的景氣度呈現單調正相關的情況。在2022~2024年也存在這樣的現象,即業(yè)績前30%的個股當前漲跌幅要遠好于業(yè)績后30%的個股。

適用階段:歷史來看,中國、美國、德國、法國、日本、中國香港等市場,景氣投資始終有效。


(四)誤區(qū):PEG使用范圍、PEG=1、PEG越低越有價值的誤區(qū)

結論:可DCF的公司才可以PEG;PEG=1是基于當時高利率環(huán)境的一個經驗法則,但并非恒定不變的真理,合理的PEG水平隨著利率的下行而抬升;PEG并不是越低越有價值的,高增長對應高PEG、低增長對應低PEG。

1. PEG使用范圍:可DCF的公司才可以PEG
PEG一定程度上解決了不同類型個股橫向對比的問題,而真正的成長股之所以能享受更高的PE,前提假設在于市場預期公司未來能夠持續(xù)增長。從這一點出發(fā),PEG指標至少不適用于三類個股:
第一類:強周期行業(yè)多數不滿足——比如部分【經濟周期類】標的。周期性盈利波動難以滿足連續(xù)增長的要求,但是對于部分行業(yè)集中度提升過程中的周期龍頭,滿足連續(xù)增長條件,也可稱之為成長型公司。
第二類:融資依賴型、項目依賴型、并購依賴型的公司多數不滿足。因為增長的預期不穩(wěn)定、現金流也較差,常見于比如環(huán)保類、園林類、基建類等公司。還有一類是并購依賴型公司也是如此。沒有持續(xù)盈利、穩(wěn)定增長的基礎,自然也就很難用PEG給予合理估值。
第三類:概念類公司多數不滿足——比如【景氣成長類】中的主題投資型。微利甚至虧損的公司,較難給出明確的增長預期,一般也不用PEG來估值。甚至對于業(yè)績有顯著周期波動特征的景氣投資類型,PEG也不太適用,原因仍是在于未來業(yè)績的能見度不高。
總的來說,PEG指標的使用前提是持續(xù)盈利、穩(wěn)定增長(可預測性),即能用DCF估值的公司,才能算PEG。因為理論上,PEG中的PE是用DCF貼現出來的。

2. PEG=1:是基于當時高利率環(huán)境的一個經驗法則,但并非恒定不變的真理,合理的PEG水平隨著利率的下行而抬升。
不管是吉姆·斯萊特還是彼得·林奇都把“PEG=1”認定為合理估值水平。事實上,“PEG=1”這個認知有其特殊的背景環(huán)境。兩位大師所活躍的年代是90年代之前,彼時,美國的國債收益率和無風險收益率都非常高,80年代美國10年期國債平均利率高達10.6%,90年代平均利率也有6.7%。美國90年代倡導的“PEG=1”是基于當時高利率環(huán)境的一個經驗法則,但并非恒定不變的真理,合理的PEG水平隨著利率的下行而抬升。

3. 高增長對應高PEG、低增長對應低PEG。
首先,低PEG狀態(tài)可能由低基數或者盈利上行階段的高增速引起。這種情況比較容易出現在由低基數帶來的表觀高增長的公司,以及盈利有周期性變化或者處于快速成長階段的行業(yè)。因此,在橫向比對PEG水平的時候,應多方面結合中長期盈利持續(xù)性來判斷。
其次,對于成長型公司,高增長的公司理應擁有較高PEG,而低增長公司也應給予較低PEG。在一定增速水平之后,合理PEG隨著增長率的提升而變大。
詳見報告《關于科創(chuàng)估值:PEG的誤區(qū)和真相》。

適用階段:PEG=1只適用于美國80-90年代的高利率階段,合理的PEG水平隨著利率的下行而抬升;PEG并不是越低越有價值的,高增長對應高PEG、低增長對應低PEG。



二、流動性的誤區(qū)

(一)誤區(qū):如果利率上行、流動性收緊,那么成長股、小盤股的估值會下跌

結論:產業(yè)周期的起落是科技板塊估值泡沫變化的更核心因素,利率上行或流動性收縮對沒有業(yè)績的高估值公司不利,但不影響產業(yè)爆發(fā)的科技股。

A股投資者之所以認為利率上行、流動性收緊會影響估值,主要是因為傳統(tǒng)的DCF模型,流動性寬松通常決定了無風險利率的高低,進而影響貼現率,而成長股、小盤股由于由于大多數現金流主要在未來,受到貼現率的影響也會更大。也就形成一條完整邏輯鏈:流動性收緊→無風險利率上升→如果信用風險不變,則貼現率上升→成長股、小盤股面臨殺估值。但是,上述邏輯無法解釋2013-2014年市場流動性較緊(錢荒),但是成長股的估值反而抬升。

(1)科技股的業(yè)績波動(或者說產業(yè)周期的波動)要遠大于宏觀因子的波動,因此,產業(yè)周期的起落是科技板塊估值泡沫變化的更核心因素。
(2)利率上行或流動性收縮對沒有業(yè)績的高估值公司不利,但不影響產業(yè)爆發(fā)的科技股,比如典型案例包括:99-00年的納斯達克(PC周期)、10年的中小板(智能手機周期)、13年的創(chuàng)業(yè)板(移動互聯周期)。
(3)決定市場風格的核心因素不是利率,而是業(yè)績增速差(相對業(yè)績優(yōu)勢);流動性主要影響斜率,流動性寬松更加有利于提升成長股的估值水平。

適用階段:利率上升、流動性收緊,進而導致估值下跌,對沒有業(yè)績的高估值公司是適用的,但對可能會產業(yè)爆發(fā)、未來會出業(yè)績的科技股不適用。



(二)誤區(qū):HIBOR上升就會導致港股下跌,反之亦然

結論:銀行間流動性對股市的影響微乎其微,銀行間流動性再多,資金都沒法直接流入股市,主要流向貨幣和匯率市場,包括購買債券、票據等。HIBOR利率對港股的影響,偏間接&短期,主要通過掛鉤HIBOR的融資利率實現,快速上升可能會引發(fā)當日的下跌,但一周后就不會有影響。

市場常見的一個錯誤的邏輯推導:HIBOR上升→港股流動性收緊→港股下跌。HIBOR上升表示銀行間的流動性偏緊,但銀行間流動性偏緊,股市的流動性就必然偏緊嗎?

如果銀行間流動性緊會導致股市流動性緊的關系成立,那么,SHIBOR從2018年開始持續(xù)走低,但是A股為什么沒有持續(xù)走牛?實際上,銀行間流動性對股市的影響微乎其微。原因在于,銀行間流動性再多,資金都沒法直接流入股市,銀行間流動性主要流向貨幣和匯率市場,包括購買債券、票據等,從數據結果上看,銀行間流動性與創(chuàng)業(yè)板指和A股沒有直接關系;M2-社融形容的剩余流動性對創(chuàng)業(yè)板指的指引意義也不大,因為錢再多,也可能沒法流入權益市場。同樣的,美股與銀行間流動性關系也不大,歷史上LIBOR/SOFR和納斯達克指數的相關性不大。

適用階段:HIBOR利率對港股的影響,偏間接&短期,主要通過掛鉤HIBOR的融資利率實現,快速上升可能會引發(fā)當日的下跌,但一周后就不會有影響,詳見報告《6月港元觸及弱方保證,為何港股并未走弱?》。




(三)誤區(qū):當前AH溢價率存在125%的底

結論:過往AH溢價率有可能存在125%的底,但是當前AH溢價率125%的底,已經不復存在了。三個原因:一是險資加大對H股投資,保險資金通過港股通持有H股滿12個月,該部分免征企業(yè)所得稅,即和A股一樣可以免稅,溢價率有望下降(高股息基本不存在高溢價率)。二是內地高端制造/科技/創(chuàng)新藥企業(yè)赴港上市潮,外資購買H股一鍵配置中國資產,降低溢價率(寧德時代AH持續(xù)倒掛)。三是未來可能會取消內地個人及投資基金獲得股息紅利時所需繳納的20%所得稅。未來十年AH溢價率可能會逐步趨近于100%。

市場上通常認為,由于投資港股存在20%的紅利稅,而A股持有滿一年能夠免稅,因此,AH合理的溢價率為125%【即100%/(1-20%)】,考慮到A股的成交額相比于H股更大,理應享有一定的成交溢價。那么,AH溢價率真的存在125%的底嗎?

1. 在過往AH溢價率有可能存在125%的底。
(1)質疑點一:通過QDII投資H股,收取10%的紅利稅。但是,需要注意的是,QDII還可以投資美股,存在外匯額度限制,而港股通只投資香港市場并且不占用外匯額度。所以實操上,通常將QDII外匯額度購買美股,通過港股通購買港股。
(2)質疑點二:開設香港證券賬戶投資H股,收取10%的紅利稅。在港股通開放之前,2006年-2014年AH的溢價率平均值為115.8%,與111%相近【100%/(1-10%)】,在港股通開放之后,H股的成交額快速上升,港股通成為交易的主要方式,因此,AH溢價率提升至125%以上。
(3)質疑點三:內地企業(yè)通過港股通持有H股滿12個月,該部分免征企業(yè)所得稅。公募基金通過港股通投資H股,并沒有滿12個月免紅利稅的規(guī)定,而符合規(guī)定的企業(yè)投資者(險資)過往投資港股的比例仍然較少,在近兩年利差損的壓力下,才加大港股的投資。根據《2024年保險資金境外投資及港股通投資情況調研結果》,保險機構境外投資余額中,香港市場的占比已經上升至51%,與之相對應的是,2024年開始AH溢價率開始明顯回落。

2. 但是,這次一樣嗎?我們認為當前AH溢價率125%的底,已經不復存在了。未來十年AH溢價率的底可能會逐步趨近于100%。
(1)首先,最重要的是,隨著經濟中樞、利率中樞下移,資產荒背景下,險資有加大對H股高股息投資的趨勢,成為港股通的主要力量。保險資金通過港股通持有H股滿12個月,該部分免征企業(yè)所得稅,即和A股一樣可以免稅。險資流入港股高股息將會顯著縮小AH溢價率,作為一個印證,可以觀察到高股息率個股基本不存在高溢價率的情況。
(2)其次,去年以來高端制造/科技/創(chuàng)新藥企業(yè)出現赴港上市潮,在沒有外匯管制的港股購買更多優(yōu)質的中國資產,可能會是未來幾年外資一鍵式配置中國資產的主要方式。外資流入港股將會顯著縮小AH溢價率,作為一個印證,可以觀察到寧德時代的AH溢價率持續(xù)性倒掛。

適用階段:AH溢價率125%的底適用于2014-2023年,未來十年AH溢價率的底可能會逐步趨近于100%。詳見報告《如何看待A股走勢強于港股,但AH溢價率創(chuàng)新低?》。


三、歷史會重復的誤區(qū)

(一)誤區(qū):日歷效應誤區(qū)——白酒在5-6月勝率很高

結論:日歷效應的核心在于造成日歷效應的原因,在每年這個時候都會發(fā)生,但是三道紅線之后地產中樞下移,白酒業(yè)績與地產施工相關性高,拖累白酒業(yè)績,而二季度是最基本面投資的季度,因此,在2022年之后白酒的日歷效應不再明顯。適用階段:白酒在5-6月勝率很高這一日歷效應,比較適用于房地產仍然作為經濟支柱,并且能夠催生大量商務宴請的階段。

A股投資者常常喜歡用日歷效應去指導投資,但是日歷效應的核心在于造成日歷效應的原因,在每年這個時候都會發(fā)生。比較好的日歷效應就是春節(jié)后-兩會前,由于市場對兩會的政策預期和流動性寬松,小盤股在該階段通常走勢會比較好。

一個常見的誤區(qū)就是白酒在二季度,尤其是5-6月會有行情,例如2006-2022年白酒相對于滬深300的勝率高達94.1%。過往白酒日歷效應在5-6月比較強,主要是由于白酒年報和一季報在430披露后,部分白酒企業(yè)業(yè)績表現良好,分紅豐厚,吸引了投資者的關注。而我們前面有提到,二季度是最基本面投資的季度,因此,每年一季報結束的5-6月,白酒走勢都較好。

白酒日歷效應結束的原因,在于2022年三道紅線出臺,新舊動能轉換下,地產周期不再均值回歸,中樞開始單邊下行,拖累白酒。房地產產業(yè)鏈(包括開工、銷售、竣工等環(huán)節(jié))催生了大量的商務宴請、禮品饋贈等場景,白酒常被用作“社交硬通貨”,直接拉動了高端白酒的需求。從數據上看,地產施工增速和白酒的凈利潤增速相關性極大。三道紅線出臺,地產中樞下行,白酒日歷效應也不復存在,2022年過后,白酒再沒有在5-6月跑贏滬深300指數。

適用階段:白酒在5-6月勝率很高這一日歷效應,比較適用于房地產仍然作為經濟支柱,并且能夠催生大量商務宴請的階段。


(二)誤區(qū):微盤股/小盤股的交易擁擠度采用成交額占比

結論:成交額占比指標本意是代表存量資金在不同行業(yè)、風格挪動的問題,但是沒有考慮增量資金的問題,成交額占比的快速上升也可能是由于行情初期的底部放量的現象,例如2018年11月。適用階段:增量資金相對較少,市場風格主要是受到存量資金轉移的驅動,成交擁擠度相對較為有效。

市場上經常會有投資者用成交額占全市場成交額的比重,作為中證1000/中證2000/微盤股指數的成交額占比。占比過高的時候,便認為擁擠度過高,是時候要賣出。情況真的是這樣嗎?

如下圖所見,成交額占比在過往最高的時候是2018年的11月左右,中美貿易摩擦階段性見底,市場開始企穩(wěn)回升,市場剛剛回彈的時候,通常中小盤股彈性較大,成交擁擠度也會快速的回升,但如果就此減倉,將會錯過各大幅度的上漲,因為成交額占比的快速上升可能是由于行情初期的底部放量的現象。

主因是成交額占比指標本意是代表存量資金在不同行業(yè)、風格挪動的問題,但是沒有考慮增量資金的問題,如果出現突然的增量資金,尤其是市場底部回升的時候,微盤股/小盤股的擁擠度大概率會失效。

適用階段:增量資金相對較少,市場風格主要是受到存量資金轉移的驅動,成交擁擠度相對較為有效。


(三)誤區(qū):股債收益差回歸均值始終有效

結論:基本面變化大和波動大的板塊和公司,對估值不敏感或者估值沒有band,不可DCF或PEG,一般也不適用股債收益差指標,例如TMT、周期等。此外,如果經濟中樞和利率中樞下移,也會導致均值回歸失效,例如美國80年代和日本90年代。適用階段:股債收益差在經濟中樞/利率中樞不會大幅下移的階段,適用效果相對較好。

1. 股債收益差背后的邏輯:
(1)從大類資產配置的角度,考慮股票和債券之間的性價比關系。這是一種間接的資產荒邏輯,在固收類資產收益率不斷降低或者維持低位的同時,市場整體有較為充裕的流動性,于是權益資產的吸引力就體現出來。在由標準差和均值構成的通道內,股債收益差形成一個類似“鐘擺運動”的格局。
(2)當股債收益差運行到-2X標準差附近的時候,意味著該指數的性價比大幅提升,進入開始醞釀機會的階段,而同時債券的性價比開始明顯下降。
(3)構建“均值+/-1、+/-2X標準差”的通道,本質反應股債收益差的概率分布。正態(tài)分布中(μ-σ,μ+σ)概率面積為68%;(μ-2σ,μ+2σ)為95%。也就是說,在理想狀態(tài)下,指數僅有5%的概率運行在通道之外。

2. 適用的資產
(1)基本面變化大和波動大的板塊和公司,對估值不敏感或者估值沒有band,不可DCF或PEG,一般也不適用股債收益差指標。比如創(chuàng)業(yè)板、科創(chuàng)板、中證1000、國證2000,TMT指數、周期指數,這些指數的估值區(qū)間不明顯,不適用于股債收益差這一指標。
(2)但是盈利相對穩(wěn)定的板塊和公司,對估值非常敏感,估值有一個波動的band,這類資產可DCF或PEG,一般也適用股債收益差指標。比如上證50、滬深300、申萬消費、醫(yī)藥生物、食品飲料、漂亮50等,這些指數的估值區(qū)間相對明顯,因此更適用于股債收益差這一指標。

3. 結合中、美、日的例子來看,規(guī)律失效源于中長期經濟增長預期走差,經濟中樞和利率中樞下移,均值回歸失效,因此股債收益差會貼著極值低位震蕩。

適用階段:股債收益差在經濟中樞/利率中樞不會大幅下移的階段,適用效果相對較好。


本文作者:劉晨明、鄭愷等,來源:廣發(fā)證券,原文標題:《經常被視為常識的十大誤區(qū)——框架培訓系列》

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2025-10-21 23:00:58
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藍鯨新聞
2025-10-20 23:05:11
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2025-10-20 08:59:14
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2025-10-21 20:16:49
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2025-09-27 10:10:56
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2025-10-20 23:38:28
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2025-10-22 07:13:34
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2025-10-20 15:53:25
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2025-10-21 17:19:05
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2025-09-14 21:47:22
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2024-10-21 15:16:52
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2025-10-22 09:02:20
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2025-10-22 09:23:38
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