與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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