买股,还是买债?带你了解神奇的“股债利差”指标
股票投资最难的地方,一是择股,二是择时。
什么时候才能潇洒进场或者出场呢?
有一个神奇的指标今天带大家了解一下:股债利差。
我们来看看一组历史数据:
从上面这张图可以很明显的看到,2015年,当股债利差位于极低值时(意味着股市的配置性价比极低),也正是沪深300在高位的时候,随后市场便大幅下跌,这两者间的相关性还是很强的。
这篇文章我们就会教你认识这个神奇的指标。
在之前的文章买基金这么久,今天终于把“估值”搞明白了,我们也有给大家介绍很多不同的估值指标,感兴趣的可以再回顾一下哟。
01
FED股债利差模型
这个模型的原型其实是FED模型(美联储估值模型),它是将股票的收益与长期政府债券进行比较。简单的来说,就是股债利差。
原模型的计算公式是:
股债利差=市盈率倒数-十年期国债收益率
市盈率就是公司市值/公司盈利,那么它的倒数就是公司盈利/公司市值。
举个例子吧,如果一个公司的市值是10亿元,今年盈利了1亿,那它的市盈率就是10倍。假如你花10亿把这个公司全部买下,收益率就是10%。
所以传统来说,市盈率倒数常用作股票投资收益率。
而减去的低风险债券收益率通常都会用十年期国债收益率,也可以认为是市场的无风险利率。
所以,股债利差就代表股市的“投资收益率”高于债市“无风险利率”的部分。
利差越高,说明股市更具有投资价值,反之,债市就更值得配置。
这张图是使用万得全A市盈率的倒数-十年期国债收益率的模型,蓝色部分指的是买入万得全A持有一年的收益率,
从图中可以看出,它与股债利差相关性还是比较大的。
股债利差,从历史上来看,是一个比较有效的指标。
当股债利差偏离过多,达到近5年甚至10年的极值的时候,对股票和债券的配置有非常明确的指向性意义。
兴业证券此前分析了一个规律,5次股债性价比达到高点时,对应的是前期经济下行、政策加强对冲后经济反弹的宏观环境,股票后续表现好于债券。
5次股债性价比达到低点时,均对应的是后续经济走弱、央行放松的环境,债市走牛、债券优于股市。
但它也有局限性。
大多数时候,它都处于中间的位置。在中间水平时,指向性并不是特别的明显,还是要根据当时的政策环境、经济周期水平来判断。
我们看一下10月13日的情况,用万得全A市盈率倒数来看,股债利差大约为1.02%,已经处于历史很低的位置了,接近10%分位。
用沪深300市盈率倒数来看,股债利差大约为3.34%,分位数也低于25%,是一个相对较低水平。
从这两个指标来看,现在股票相对于债券的性价比好像并没有那么高。
这里再跟大家解释一下分位的意思吧。
当一个指标高于某一红线(比如75%分位,甚至90%分位),意味着股票相对于债券性价比更高,更适合配置股票。
如果指标低于某一红线(比如25%分位),意味着债券相对于股票性价比更高,更适合配置债券。
02
股息率模型
除了FED模型,还有一种模型并没有使用市盈率倒数,而是使用了股息率,主要基于三个原因:
1、使用市盈率数据很有可能有估算滞后的问题。
比如,一家高成长性的科技公司,现在还处于盈利比较低的阶段,但是未来可能会有较高的盈利水平,使用市盈率数据就无法体现了。
2、股票的分红波动性比较低,易估值。
首先,一般都是经营稳定,盈利较好的公司会进行分红。同时,为了维持股价的稳定,企业一般都会稳定的发放红利。这就保证了分红数据的低周期性特征。
3、股息率和国债收益率的比较更为合理
股息率指的是买入股票长期持有,每年能拿到的利息收入。国债收益率是买入债券长期持有,每年能拿到的利息收入。
这两个指标,可比性更强。
市场上用的比较多的是沪深300股息率。
我们看一下沪深300股息率和十年期国债收益率差值的百分位图。
可以看出,差值处于历史中位数偏低一点的位置,也就是我们前面所说的,中间的位置,在这个位置其实指示性并没有那么的强。
除了指数的股息率,还有不少券商分析师更青睐红利指数的股息率。
以沪深300红利指数为例,其以沪深300指数样本股中股息率最高的50只股票为成分股,采用股息率作为权重分配依据,以反映沪深300指数中高股息率股票的整体表现。
在过去的八年里,这一差值在1.5%以上的时期主要是2014年10月、2016年1月、2018年11月,在这些时间里,沪深300指数都处在相对低位,指数随后迎来一轮上涨行情。
懒猫这几天也做了不少的功课,我们认为,参考历史百分位来看可能更为合适。
懒猫做了近八年来,沪深300红利指数股息率与十年期国债收益率差值的百分线图。
从图中我们可以看出,现在股债利差还是处于75%分位左右的,属于一个较高的值,但比起高位已经明显回落了。
目前是市场主流来看,使用FED股债利差和股息率来计算股债性价比的比较多。
综合上面这么多的模型,我们觉得,现在不妨可以开始配置一点偏债券类的基金,或者一些平衡型的基金。具体可以参考懒猫基金池里的防守球员。
当然,任何一个指标都不可能绝对正确,只是站在统计概率的角度来看问题。
历史数据也显示,即使是指标达到了极端值,也不是说股票或者债券的机会马上就开启或结束,还是要结合当时的宏观情况来判断。
我们之后会继续改进这个模型,加入
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