怎样评估市场的估值指标方法,市场估值怎么算出来,估值方法有哪些

在以前的文章,提过四种市场估值方法,分别是巴菲特指数、格雷厄姆指数、CPI-PPI剪刀差、 PE百分位和PE*PE/PB。

这4种方法主要是从经济周期的角度去评估目前市场的估值,而下面我们将从市场表现方面入手,通过统计学的方法去评估市场的估值——线性回归方程与标准差。

说到线性回归方程,那么它的一个小前提就是要有一定的方向性,那么首先就要论证指数的方向性。

宽指震荡上行

在以前的文章中多次提到宽基指数总体走势它是满足震荡上行的,在这里就不做过多解释了——你可以简单的假设, GDP总是增长的,货币总量总是增长的,那么便可得出宽基指数的市值总体是增长的。

宽基指数的市值总体是增长的,但并不意味着他每时每刻都在增长,这取决于经济所处阶段、货币供应和市场情绪等,市场有时可能被高估,而有时可能被低估。

既然宽基指数总体是震荡上行的,那么他又是围绕什么震荡上行呢?

PE?一般情况下,宽基指数会围绕PE上下波动,即PE是价值估值所在,而价格围绕价值上下波动——但并不能体现震荡上行。

比如市场给沪深300的估值为15倍PE,那么当沪深300PE远高于15倍PE时,它便会回归下行;当沪深300PE远低于15倍PE时,它便会回归上行。

但我们不要忘了,影响市场最终估值的是货币供给,当利率下行时,市场会给股市更高的估值,因为股票与债券的比例会扩大,相对于货币的贬值,人们更愿意冒风险去购买股票,而不是持有债券;反之相反。

所以,市场的估值永远不是单纯的由PE所决定,比如下图,我们对沪深300近10年(2012/7/12-2022/4/29,该数据是五一获得,取2400个交易日,下图)的PE做线性回归,会发现沪深300PE总体是往上走的。即市场给沪深300以更高的估值。

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从沪深300PE往上走,我们可以解释为市场释放更多的货币,即货币供给增长>GDP增长。从另一方面也就可以表现为,要么利率下行,要么通胀上行——事实是利率下行。

沪深300PE线性回归上行,那么上证50是不是这样呢?我们看下图会发现,总体也是上行的,也印证了市场释放了更多的货币。

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但我们回过神来,会发现中证500和中证1000不是这样,反而是下行,比如下面两图分别是中证500和中证1000,这怎么解释呢?

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首先我们要理解上证50、沪深300、中证500和中 证1000,沪深300是包括上证50的,5月30收盘,上证50的总市值为182,894.81亿,而沪深300的总市值为456,225.68亿。既然是包含,并且上证50占沪深300的40%,那么它们的PE走势本身就在在一定的一致性——上证50和沪深300的PE往上走就不难理解。

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但是中证500它是剔除市值头部的沪深300之后,排在前面的500只股票作为成分股;而中证1000则是剔除前面的800只股票之后,排在前面的1000只股票作为成分股。

我们来看中证500的市值,它只有115,958.01亿,500只股票的总市值只是沪深300的1/4;而中证1000的总市值只有108,114.34亿,还不如中证500。

而沪深300,中证500和中证1000成分股的分布是这样的——当中证1000中某成份股市值上涨满足中证500的要求,它会挤进中证500,而原有的中证500末位却会被淘汰,从而跌进中证1000;当中证500某成份股不是的市值上涨满足沪深300的要求,它会挤进沪深300,而原有的沪深300末位会被淘汰,从而跌进中证500。

也就是说,沪深300、中证500和中证1000,他们是优胜劣汰的相互选择的关系,沪深300PE的上涨反映的是货币关系,而中证500和中证1000这些中小股票PE的下行反映的却是市场的成熟度——即市场给予更合理的估值,同时也反映我国的 GDP放缓导致中小企业的成长性放缓,估值也就相对越来越低。

但需要声明的是,从长期(非近10年)来看,比如从沪深300指数成立到目前来看,PE总体仍是一个走低的过程,原因主要有两个:一、GDP增长的放缓;二、资本市场的成熟,投资者也从散户向机构化转变。

因此,不能简单的通过原有的PE去评估宽基指数的目前估值,比如沪深300PE的上行和中证500与中证1000PE的下行——高估还有高估,低估还有低估。

线性回归对指数进行预测

我们以沪深300点数和日期进行线性回归,得出方程y=

0.729078172375402x-27699.8778297446。

其中y为指数的点数,而x为日期,我们将当前的日期(2022/5/30,在EXCEL中,将该日期以数值显示为44711——1900/1/1为1)44711代入方程,得出y=4897.936335。

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也就是说,通过线性回归,我们得出的沪深300的期望值为4897.936335,而目前只有4029.02,还有21.57%的上涨空间——显而易见,相较于近10年的线性回归,目前处于相对低估的位置。

但是我们假设宽指点数是正态分布的,而近10年的标准差为902.66,68.26%是落在期望值的一个标准差以内,即指数点数68.26%的概率是落在

3995.275633325-5800.59703733897。

而目前点数为4029.02,并非在3995.28以下,所以,从概率上来说,目前点数并不是很低,还处在68.26%以内。

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上图,我们也对交易量做了线性回归,但是R的平方只有0.02,并不存在太大的参考意义,但我们可以通过下图看出,当交易量徘徊于线性回归以下,往往是底部的时候。

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除此之外,我们也计算指数与PE、PB、股息率、ROE和交易量的相关性,以及PE与PB、股息率、ROE和交易量的相关性——自行分析,往后更多内容的分析可关注我。

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回归线性方程计算收益率靠谱吗?

同样我们以沪深300为例,指数的收益率=点数收益率+股息率——指数基金则忽略基金诸多费用。

我们已知沪深300的线性方程y=

0.729078172375402x-27699.8778297446,那么它一年y轴的截距就是0.729078172375402*365=266.11点,即以线性方程回归来计算,每年点数的增长应该为266.11。

若以目前日期去计算,期望点数是4897.936335,即一年以前为4631.822802,通过计算可得近一年点数的收益率为266.11/4631.822802=5.75%。

而我们再以沪深300近10年的平均股息率2.43%作为近一年的股息率,那么通过回归线性方程求得的近一年沪深300收益率=5.75%+2.43%=8.18%。

在这计算过程中有没有发现问题?因为是回归线性方程,宽指每年的截距是一样的,但是点数的基数却是在不断增长的。比如1相较于10,它的比例为10%,但10增长了1,1再相较于11,它的比例只有9.09%了,这是一个递减的过程。

所以,用线性方程去计算某年的收益率它是存在弊端的,收益率是递减的一个过程——这源于我们求得的斜率是10年的平均值,而不是某年的平均值,并不能计算某年具体的收益率,我们得到的结果只能是近10年的平均收益率。

通过计算2012/7/12-2022/4/29共3578天,回归线性期望点数增长为3578*0.729=2608.64,相较于2012/7/12的点数2266.69,增长2608.64/2266.69=1.15倍,平均每年增长11.74%。

下一篇:用线性方程和标准差选择最佳的入场时机

#指数# 2022/05/30

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