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杨升松:4年滚动估值分位数——A股指数最佳估值指标?

最新高手视频! 七禾网 时间:2022-08-10 11:00:59 来源:华福证券 作者:杨升松

一、国内金融市场的38-44月周期性特征


1.1、国内A股的38-44月周期特征


国内股票具有典型的周期性特征,周期长度约38-44个月。


这与传统的基钦周期(Kitchin Cycle,39个月)一致,也与库存周期大体一致。



从估值的角度看,周期属性更为明显:



1.2、国内利率的38-44月周期特征


10年期国债收益率也有较强的周期性,周期长度也大体遵循38-44个月。



二、货币/信贷周期催生经济周期与权益周期


关于经济周期、资产价格泡沫的多项研究表明,货币/信贷的周期不仅催生经济周期,也催生了权益(估值)周期。并且,国内货币/信贷周期与权益周期底部高度重合。


2.1国内货币/信贷38-44月周期特征


国内货币/信贷周期性较为明显,周期长度亦为38-44个月。



当下是否已是新一轮货币/信贷周期的起点,我们将持续跟踪。考虑到2022年4月份的底部具有典型的恐慌性抛售特征,我们倾向于认为新一轮货币/信贷已经开启,新一轮权益市场的牛熊循环已经开始。


2.2、货币/信贷周期与权益周期低点时间高度一致


我们梳理后发现,国内货币/信贷周期的低点与权益周期的低点时间高度一致,这也验证了“货币信贷周期催生泡沫-破灭周期,从而催生权益周期”的理论。



权益周期的38-44月周期使得我们高度重视4年滚动估值分位数。


三、传统的“中位数-方差”模式不能有效描述估值的高低


主要宽基指数估值的分布不是标准的正态分布,而是峰值左移,属于典型的右偏态分布(亦称“正偏态分布”)。以万得全A为例:



上证指数2000年以来的估值分布也具有明显的右偏态特征。



主要宽基指数估值的右偏态分布特征使得传统的“估值中位数-方差”模式不能较好地描述市场估值的底部和顶部,而估值分位数可以较好地解决这个问题,我们将历史/区间估值的10%/5%估值分位数作为低估(价值/深度价值)的阈值,90%/95%估值分位数作为高估(疯狂/泡沫)的阈值。


四、期货、期权等衍生品的推出使得泡沫期间的估值越来越理性


期货、期权等衍生品的推出,使得投资者可以有工具表达做空的观点,从而使得金融产品的估值更加合理。如比特币的价格,经过多年的上涨,泡沫明显,但由于缺乏做空的工具,看空的投资者只能目睹其价格不断创新高,直到2017年12月18日芝加哥商品交易所(CME)推出比特币期货,比特币的(第一轮)疯狂才暂时停歇。



国内A股市场亦是如此,伴随股指期货和股指期权的上市,宽基指数即使在泡沫阶段也是越来越理性(对应泡沫阶段估值越来越低)。以沪深300为例,在2015年的大牛市中,其高峰估值较2007年大牛市和2009年大反弹的估值均大幅回落。



五、四年滚动估值分位数能更好地描述市场的顶部和底部


综上所述,一方面,宽基指数估值的右偏态分布特征使得传统的估值“中位数-方差”模式不能较好地描述估值的高低。


另一方面,伴随期货、期权等衍生品的推出,做空的工具不断增加和完善,市场出现极端估值尤其是极端高估的可能性越来越小,从而使得传统的历史估值分位数不再能有效提示顶部。而权益市场的38-44月周期性特征,使得4年估值分位数能更好地描述估值高低与市场的顶和底。


回溯检验表明,4年滚动估值分位数在对市场的顶部和底部的准确率(4年滚动估值分位数到达阈值区域时,对应指数的顶部和底部)和覆盖率(指数顶部和底部对应4年滚动估值分位数的阈值区域)均较好,且优于传统的历史估值分位数和10年滚动估值分位数。


5.1、四年滚动估值分位数能有效识别万得全A的顶和底


顶部方面,随着投资者越来越理性,期货和期权等金融衍生品的推出,宽基指数估值越来越理性,导致即使是泡沫期估值高点也降低,因此,4年滚动估值分位数比历史估值分位数和10年滚动分位数在识别顶部方面效果更好。



如上图所示,在2008年的大牛市中,4年滚动估值分位数提示了估值泡沫,但历史分位数未提示;在2015年大牛市中,4年滚动估值分位数提示了估值泡沫,但4年滚动估值分位数和10年滚动估值分位数未提示;在2020年7月快速拉升时提示了估值泡沫。


遗憾的是,万得全A在2021年12月中旬的顶部,三个宽基指数均未能提示顶部。


底部方面,4年滚动分位数和10年滚动分位数、历史估值分位数在历史上均能较好识别底部。但在2018年底2019年初的大底时,仅4年滚动分位数和历史滚动分位数提示底部,10年滚动分位数未能有效提示。



下表更能体现出4年滚动估值分位数的优势:



当然,因为4年滚动估值分位数参考的估值区间更短,因此在提示顶部区域时,存在提前提示疯狂/泡沫的情况。


5.2、四年滚动估值分位数能有效识别上证指数的顶和底


顶部方面,4年滚动估值分位数有效识别出2001年6月、2007年10月、2015年6月和2021年2月的顶部区域。


底部方面,4年滚动估值分位数有效识别出上证指数的底部区域(包括2022年4月26日),但是存在有时提示时间偏早的情况。



4年滚动估值分位数在提示顶部区域时优于10年滚动和历史估值分位数。



5.3、四年滚动估值分位数能有效识别深圳成指的顶和底


深圳成指除了一次率先见顶(2021年2月)和一次率先见底(2003年1月)以外,绝大多数的顶和底均和上证指数、万得全A同步。这进一步说明市场的极端估值受情绪影响较大。



主要顶部和底部时三个估值分位数的数值如下:



5.4、四年滚动估值分位数能有效识别沪深300的顶和底


在顶部方面,4年滚动分位数表现明显优于10年滚动分位数和历史分位数。2015年大牛市时4年滚动分位数有效提示顶部,但10年滚动和历史分位数均未提示;2021年初的蓝筹股大牛市时4年滚动分位数和10年滚动分位数有效提示顶部,但历史分位数未提示。


在底部方面,2015年之前的底部三个估值分位数均能有效提示,但2019年初仅4年滚动估值分位数有效提示底部,10年滚动和历史分位数均未提示。



沪深300指数在主要顶部和底部时三个估值分位数的表现如下:



5.5、四年滚动估值分位数在描述大泡沫的顶部有时偏早


需要说明的是,虽然4年滚动估值分位数在提示宽基指数的顶部和底部区域的覆盖率较好(市场大顶/大底时对应估值分位数的95%以上/5%以下),但是需要注意的是,在大泡沫时期,随着估值的不断提升,4年滚动估值分位数存在提示顶部时间有时偏早的问题。


以上证指数为例,2015年的大牛市和2021年的牛市期间,虽然4年滚动估值分位数有效提示了顶部区域,且表现优于10年滚动估值分位数和历史估值分位数,但两个顶部均有提前提示的情况(2021年表现优于2015年)。



2014年7月1日-2015年6月30日期间指数及其三个口径(4年滚动/10年滚动/历史)估值分位数如上图。的确,4年滚动估值分位数提示了估值达到高估水平,而且10年滚动估值分位数和历史估值分位数最终都未提示顶部区域(主要是之前上证指数估值水平实在太高),但4年滚动估值分位数在2015年3月16日便提示估值到了95%泡沫水平(当时上证指数3449点),4月2日提示估值到了近4年最高水平你(当时上证指数3826点),存在大牛市提示较早的情况。


2020年初由于疫情冲击,春节后第一个交易日上证指数暴跌,4年滚动估值分位数快速下跌至价值区间(估值分位数10%以内),而后因疫情有效控制及对之后刺激政策的预期而快速反弹。之后3月份上证指数因为疫情全球爆发及美股暴跌而再次探底,这次4年滚动估值分位数下探到深度价值区间(估值分位数5%以内),之后反转。伴随2020年国内疫情有效控制而国外传播,国内出口快速增长,风景这边独好,上证指数逐级走高,并于2021年春节前到达短期高点。4年滚动估值分位数在2021年1月7日提示泡沫(估值分位数95%以上,上证指数3576点),之后于2月19日接近4年最高估值(99.69%),有效提示顶部。本轮顶部4年滚动估值分位数和10年滚动估值分位数均有效提示顶部,但历史估值分位数未提示。



六、初步结论


国内权益市场和利率市场均存在典型的38-44月周期特征,货币/信贷市场也存在典型的38-44月周期特征,且权益周期低点和货币/信贷周期低点高度同步。这验证了“货币/信贷周期催生经济周期,从而产生权益周期”的理论。


指数估值的右偏态分布特征使得传统的估值“中位数-方差”方法不能有效提示顶部和底部,而估值分位数则是更好的度量估值高低的指标。


因为权益市场存在典型的38-44月周期特征,因此4年滚动估值分位数能较历史估值分位数、10年滚动估值分位数更好地提示权益指数的顶部和底部区域。随着期货、期权等衍生品的推出,投资者越来越理性,市场越来越有效,泡沫时期的估值也会越来越合理,因此历史分位数和10年分位数参考意义越来越弱,而4年滚动估值分位数更具参考意义。


回溯检验表明,4年滚动估值分位数能有效识别万得全A、上证指数、深圳成指、沪深300的顶部和底部,且4年滚动估值分位数较10年滚动估值分位数和历史估值分位数更有效。


需要注意的是,由于4年滚动估值分位数参考时间较短,因此在大牛市的时候有时会出现提示顶部区域过早的情况。


七、风险提示


量化指标和相关观点基于历史数据统计和回溯检验,存在历史规律和指标失效的风险。


4年滚动估值分位数的有效性基于权益周期和货币/信贷周期。如果因为战争、地缘政治冲突等重大宏观因素的影响,从而影响各国央行的货币/信贷政策,可能导致周期的变化及扭曲,从而影响4年滚动估值分位数的有效性。

责任编辑:李烨

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