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3秒自动关闭窗口地产股市盈率下跌幅度达75% 横向比较仍偏高
作者：秦博
　　横向比较，地产股市盈率仍偏高
　　虽然从历史估值相比，房地产行业的估值水平已经进入一个相对合理的区域。但是横向比较，我们的地产股估值并没有明显优势，比香港市场还偏高。在香港市场上市的内地地产股中，目前也在创造更低的市盈率水平。截至6月底，碧桂园（02007.HK）、首创（02868.HK）、远洋地产（03377.HK）、富力地产（02777.HK）、SOHO中国（00410.HK）等在港上市的内地地产公司按照去年业绩计算的平均市盈率为11.86倍。
远低于A股主要地产股的市盈率
　　上文分析过，在目前的市场环境下，者已经不会过多地考虑行业所谓的估值水平，他们更关注盈利的变化趋势，而盈利的变化趋势非常不确定。尤其是那些握有大量土地储备的地产公司，他们面临的政策风险及资金风险，已经令很多投资者望而却步。再加上市场的连续下跌，也让投资者对地产股唯恐避之不及，虽然，不断有资金参与地产股的抄底，但是结果不佳，纷纷被套。因此等待盈利预期转变后再行动还是十分必要的。
　　【独家稿件声明】凡注明
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> 专栏：哪个最能影响港股市盈率估算 横向比较11大指标（附实例）
作者 深港通头等舱 牛牛网
1、影响个股市盈率的指标选取原则
2、研究市盈率影响因素的目的
2.1市盈率与收益性指标关系的理论假设
2.2数据样本的选择
2.3研究方法
2.4实例分析
3、结果及相关分析
我们对港股上市公司层面的估值分析，试图找出一些对港股个股估值具有共性影响的指标和因素。
根据国际研究市盈率的通用影响指标，以及港股流通性较低的特性，选取了11项潜在影响指标，来对香港市场2008年至2014年全部上市公司的截面数据进行了建模回归分析。研究结果表明，高流通性、高盈利增长率、强公司运营周转力度、低风险的公司，其个股市盈率会有一个较高的估值。
具体来看，流通市值、总资产周转率、股息率、行业平均市盈率、ROE及行业平均市盈率，其对个股市盈率的影响程度较大、出现频率较高。因此在关注个股市盈率时，首要考虑的影响因素应当为上述这5项
其次考察该公司的净利润增长率、ROIC、资产负债率及Beta系数；最后列入营业利润增长率和基本每股收益增长率作为补充指标。
同时，需要特殊留意一下资产负债率、ROE及股息率。资产负债率并非是越低越好，适当的负债率可能会使该股票更具投资价值；ROE及股息率并非越高越好，其可能是老千股的计算游戏。因此，在关注这三项指标时，需要注意其与市场认知的差异。
1、影响个股市盈率的指标选取原则
探究影响个股市盈率的因素时，我们首先从其意义作为出发点。由于市盈率是反映其公司股价是否高估的指标，因此可以推断出，市盈率的影响因素主要取决于其股价的高低。而股价的高低又取决于两个因素：公司的业绩大小与股票风险的大小。
所以，在探究影响个股市盈率的因素时，我们首要选择的是一些反映公司经营业绩与运营状况的财务指标，如资产周转率、ROE、净利润增长率等等。同时，我们还应该选取可以在一定程度上代表股票风险的指标，如Beta系数。
结合以上分析，以及根据港股市场的一些特性，我们选取了如下11项潜在影响因素。
1）通用指标：
净资产回报率（ROE）：
该指标反映了公司自有资本获取净利润的能力。因此，投资者一般认为ROE越高，公司的盈利能力越强。投入资本回报率（ROIC）：该指标反映了公司的历史绩效。ROIC越高，表明历史投出资金的使用效果越好。
净利润增长率、营业利润增长率和基本每股收益增长率：
这两个指标纯粹反映了公司的盈利能力，代表了公司的成长性，因此被广泛使用。资产负债率与总资产周转率：这两个指标反映了公司内部运营状况。适当的资产负债率与较高的总资产周转率，表明一家公司的运营处于流畅、健康的状态。
Beta系数：
该指标反映了股票的风险大小。以下研究以香港恒生指数作为市场投资组合，通过CAPM模型计算而得每家公司1年期的Beta系数。该系数越高，表明其风险越大1。
行业平均市盈率：
该指标反映了不同行业的市盈率平均水平。一家公司市盈率的大小，在一定程度上会被该公司所属行业的发展好坏所影响。由于其多数财务指标的高低，其实也隐性反映了其所属行业的发展，所以在探究市场上所有股票市盈率时，同样应当将行业板块发展考虑在内。
2）依据港股特性所选取的指标：
股息率为ROE的另一种表达形式，但其在港股上应用较广，投资者喜欢拿其与其他相关指标相比较来看。同时，由于香港老千股的存在，其股价的异常可能会导致ROE等盈利指标的实际意义与理论意义相背离。因此，我们认为该指标有可能会比ROE要更受港股投资者关注，对港股市盈率带来较大的影响。
流通市值：
区别于中国沪深两市及美国股市，香港市场的流通性一般，因此好的流通性有可能会提高个股市盈率。
2、研究市盈率影响因素的目的
2.1市盈率与收益性指标关系的理论假设
影响市盈率的理论指标数目较多，为明确每种指标对港股市盈率的影响程度，我们对在香港市场上市的公司的年报表财务数据进行了建模及统计分析，目的即为投资者提供一个全面的、有数理实证依据的参考。
通过之前的分析，我们列出了11项可能对港股市盈率有影响的因素。简单而言，根据市盈率的计算方法，我们可以认为，公司盈利性的指标会对相应的提高市盈率，而股票本身的风险会适当的降低市盈率。下表列出了具体到每个指标，其对市盈率理论上应该产生的影响。
2.2数据样本的选择
我们选取了在香港市场在相应年份公开上市交易全部公司股票为研究对象，提取所有公司于2008年至2014年的年报表财务数据作为每年的截面数据。为确保研究效果的有效性，需要剔除异常值，以消除其对最终结果的影响。剔除标准如下：
1）市盈率为负以及市盈率高达50以上的公司。由于负市盈率不具备对投资判断的影响，并且在港股市场过高的市盈率通常由于业绩非正常性过低导致的市盈率虚高，因此都应该予以剔除。
2）其他增长率指标的选择，我们考虑到增长率不能过大或多小，因此需要剔除某些绝对值过于大的异常数值。以净利润增长率为例，我们剔除了该值高于200%或低于-200%的股票。
3）数据资料公布不完整的公司股票。
根据以上三点，最终我们选取了如下数据：家公司，家公司，家公司，家公司，家公司，家公司，家公司。
2.3 研究方法
我们采取多元线性回归的方式，最初通过最小二乘法（OLS）来确定影响因素对个股市盈率的影响。在模型的初步模拟之后，回归分析的过程中可能会出现如下问题，采取相应的处理方法，得到最终的影响因素：
1）各指标间的多重共线性问题
先计算变量间的相关系数矩阵，发现是否有相关系数较高的变量。若存在，则很可能存在多重共线性，此时采取逐步回归分析来修正模型，消除多重共线性的影响。
2）模型异方差问题
利用Breusch-Pagan-Godfrey检测，来检测模型是否存在异方差。若存在，则利用加权最小二乘法来消除或减弱异方差的影响，提高参数的估计精度。
2.4实例分析
以2008年为例。根据数据筛选标准，我们最终的样本容量为429家在港上市公司。初步OLS回归方程：
然而，计算这11个变量的相关系数矩阵表明，个别变量间存在较高的相关关系，因此变量间很可能存在多重共线性，不能直接如此进行回归分析。同时，对模型进行异方差分析，结果表明该数据存在异方差性，因此不能简单的使用OLS回归。
以上分析表明，我们需要建立加权最小二乘法，进行逐步回归分析，来消除多重共线性及异方差性，得到最优的估计方程。最终拟合估计结果如下表：
该结果表明，综合考虑各个变量对个股市盈率的影响，最终选取流通市值、基本每股收益增长率、BETA系数及总资产周转率这4个变量，来作为影响因素。
3、结果及相关分析
3.1影响因素选择说明
由于考虑到各个研究变量间的相关关系，因此在模型最终展现出来的影响因素，为对市盈率造成影响的主要因素。
比如，以2008年为例，模型最终选择的影响因素为流通市值、基本每股收益增长率、BETA系数及总资产周转率。这并不是说其他因素对个股市盈率没有影响，而是表明，这四项影响因素的影响程度最大，完全可以涵盖其他因素对个股市盈率的影响。
3.2数据大小及其值的含义分析
综合回归结果，可以发现市场流通市值的系数为正，说明其和个股市盈率的正向相关关系，即流通市值越高的公司，个股市盈率越大。BETA系数的参数为负，也进一步验证了其与市盈率的负向关系，说明公司股票的风险会降低其市盈率及可投资价值。
同时可以看到个股市盈率的确在多数情况下，会受行业平均市盈率的影响，且符合理论预期，为正向关系。然而考虑的公司盈利指标，则并不完全与理论预期一致，个别年份的部分变量指标参数估计为负，表明了其与个股市盈率为负向关系，这与理论上公司盈利性越强，股票市盈率越高的理论假设相悖。
以2013年回归结果为例，其行业平均市盈率、流通市值、总资产周转率、净利润增长率、投资资本回报率的估计系数均为正，表明了其与个股市盈率的正向相关关系，符合理论假设。然而其ROE和股息率的参数却为负，其资本负债率的参数为正，这两点与理论假设不符。分析其原因，可能一方面是由于数据回归使用的是一年的截面数据，容易造成误差；另一方面可能是港股市场本身的一些原因，比如老千股的存在，使得投资者对较高的股息率及ROE保持怀疑等等。
估值系数大小，表明了其对个股市盈率的影响程度。估值系数越大，则该因素对个股市盈率的影响力度越大。同样以2013年为例，平均行业市盈率（IAPE）的系数估值为0.3167，该结果表明，在其他影响因素不变的情况下，当平均行业市盈率变动1%时，个股市盈率会相应变动0.3167%。
3.3统计分析
1）影响因素的影响力度分析
对每年的各个主要因素的影响程度做统计排序，我们得到了如下结论：总资产周转率在近几年来，都对市盈率有着最大的影响。其次，流通市值、股息率的影响程度也不容小觑。BETA系数、ROE、ROIC及行业平均市盈率的影响程度都属于中等。投资者常在乎的净利润增长率、营业利润增长率的影响反而是最小的。
2）主要影响因素频度分析
根据结果，我们统计了一下各年份影响个股市盈率的指标及其出现的频率，在6年的样本研究市场里，流通市值、总资产周转率、ROE、股息率及行业平均市盈率作为主要影响因素，出现的频率非常高，尤其是流通市值。很多此前市场认知较高会对个股估值影响较大的股票风险（BETA系数），及资产负债率、营业利润增长率及EPS增长率，反而很少作为主要影响因素出现。
我们进一步统计了每种影响因素出现的年份，从统计结果来看，流通市值、总资产周转率、股息率、ROE、行业平均市盈率都是一直以来影响个股市盈率的主要因素；而净利润增长率虽然从之前分析来看，其影响程度并不大，但是其在最近两年（）却都作为主要影响因素出现，因此可以猜测，在未来的时间里，其可能对个股市盈率的影响加大；至于营业利润增长率和基本每股收益增长仅各出现1次，因此在关注个股市盈率时，可以将其作为后补考虑因素。对于BETA系数、ROIC这两项来看，其分布年份没有特别的特征，因此需要每年都对其保持一定的关注。
流通市值：
从模型结果来看，流通市值连续7年作为影响个股市盈率的主要因素出现，且6次成为影响程度仅次于总资产周转率的影响因素。对于港股市场而言，其流通性本身并不如A股或美股那么好，因此，对于流通性高的、流通市值大的公司而言，通常享有流动性溢价，从而在估值上有溢价表现。
总资产周转率：
自2010年以来，总资产周转率就成为了影响个股市盈率的首要因素。区别于投资者常关注的盈利性指标，如ROE、净利润增长率等等，总资产周转率更多的代表一家公司内部运营体系的结构情况，在港股市场上，会被投资者更加关注。
资产负债率：
同样是作为衡量公司内部运营的指标，其对个股市盈率的影响却远不如总资产周转率。其出现频率为3次，且年份分布不均，这一指标的建模结果同时表明，资产负债率并非是越低越好。
盈利性指标：
对于盈利性指标，如ROIC、净利润增长率、营业利润增长率、基本每股收益增长率而言，通过港股市场的建模研究结果来看，这些指标虽然对个股市盈率有着不可忽视的影响，但是其影响程度却并非是决定性的。尤其是营业利润增长率和基本每股收益增长率这两个指标，其作为主要影响因素出现的频率很低（仅1次），且其影响程度排名最低。
股息率及ROE：
股息率和ROE同样作为盈利性指标，但其对港股个股市盈率的影响程度却远大于其他盈利性指标。除去2008年，其之后每年都作为主要影响因素出现，且影响程度排名适中。但值得指出的是，股息率和ROE的模型估值系数在这6年中全部为负，说明其对个股市盈率的影响是负向的，这一点与理论预期结果不一致。
出现该现象我们认为可能有两个原因：一是由于每次建模使用的数据为某一年的截面数据，因此对系数的估计可能会造成误差；二是由于港股本身的特性。股息率的计算方式是一年的总派息额与当时的市价的比值，其可作为ROE的另外一种简化表达形式。由于香港市场老千股的存在，其引诱投资者投资的其中一项手段及为将股票价格“向下炒”。如果存在这种现象，则股息率及ROE就很有可能是由于股票价格被故意炒低后，而通过数学游戏导致的高值。
BETA系数：
其作为影响公司股票投资风险的指标，建模结果与理论预期一致，都是对个股市盈率产生负向影响。其影响程度适中，且出现年份分布较开，因此我们不能判断其在未来一年对港股市盈率是否依旧作为主要影响因素。
综上，流通市值、总资产周转率、股息率、ROE及行业平均市盈率，其对个股市盈率的影响程度较大且出现频率较高；其次BETA系数，以及净利润增长率、ROIC、行业平均市盈率、资产负债率。最后列入营业利润增长率和基本每股收益增长率作为补充指标。
同时，需要特殊留意一下资产负债率、ROE及股息率。资产负债率并非是越低越好，适当的负债率会使该股票更具投资价值。并且由于香港股票的特性，其对个股市盈率的影响与投资者在其他市场上认知的有差异。ROE及股息率并非越高越好，其可能是老千股的计算游戏。因此，在关注这三项指标时，需要投资者额外注意。
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（4）&& 要求：①在特定研究时段内，计算中国股票市场日收盘价收益率、日收盘价均值。②在特定研究时段内，计算成熟股票市场日收盘价收益率、日收盘价均值。4. 确定成熟股票市场MRP。成熟股票市场的MRP可以根据相关研究查找数据，然后进行直接应用。5. 计算中国股票市场MRP。我国股票市场的MRP=选取的成熟股票市场MRP×调整系数（5）&& 利用横向调整法估测中国股票市场的MRP具体的逻辑步骤如图1所示。
四、横向调整法的应用1. 成熟股票市场的选择。美国的股票市场是世界公认的比较成熟的市场，美国股票市场的数据能够追溯到200年前，长时间的数据能够找到长期的均衡水平（Arnott & Bernstein，2002）。美国证券市场是价值推动型市场，股票价格取决于股票内在价值，取决于公司的业绩。可以通过换手率和市盈率两个指标来解释选取美国股票市场的原因。股票市场中的噪音交易是保持证券市场流动性的必要条件之一，而市场的流动性必然包含部分噪音交易。因此，股票市场的流动性指标——换手率就可以衡量市场噪音交易程度。由于市盈率是每股价格与每股收益之间的比率，而证券市场噪音又表现为股票价格偏离股票基础价值的状态，所以市盈率也能反映证券市场的噪音交易情况。本文通过换手率和市盈率两个指标来比较中美两国市场的噪音交易者的风险程度，由Bloomberg数据库直接查得世界主要证券市场的年均换手率和市盈率如表1和表2所示。通过比较可以发现，中国证券市场的市盈率、换手率都远远高于美国证券市场，表现出较浓重的投机性，因此成熟的美国证券市场对于正处于发展阶段的中国证券市场而言是具有重要借鉴意义的。
2. 计算过程及结果。本文根据廖理和汪毅慧（2003）的调整系数进行计算，但在两个方面进行了改进：①由于中国股票市场的月数据量太少，为了能更好地反映中国股市与成熟股市的比对情况，将月收盘价收益率换成日收盘价收益率。②廖理和汪毅慧（2003）选择美国股市作为成熟股票市场，并选择美国股票市场1976 ~ 2001年26年的数据，而中国股票市场只选用了1997 ~ 2001年5年数据。由于不同的研究时段宏观经济背景不同，不具备可比性，因此为了更好地计算调整系数，进行时段的对比，中国及美国证券市场的数据均采用1991年初至2010年末的数据。其中，中国股市采用上证综指4 911个日收益率数据，美国股市采用标准普尔500指数5 055个日收益率数据。美国股市标准普尔500指数日收益率数据如图2所示，中国股市的上证综指数据如图3所示。（1）使用SPSS13.0对数据进行计算，得到中国股市日收益率标准差为0.03，中国股市日收益率均值为0.1%，美国股市日收益率标准差为0.01，均值为0.03%，再根据式（4）计算得到调整系数为0.84。（2）美国股市MRP的确定。因为美国的公司使用MRP基本都用于计算项目的资本成本，项目的风险不包含噪音交易者风险，所以可以把美国公司使用的MRP看作是美国成熟市场剔除噪音交易者风险的MRP；并且因为美国证券市场运行的时间较长，各项机制比较完善，噪音交易者风险较小，即使存在少量噪音交易者风险，但是当时段够长，数据量足够多的时候，市场组合的平均收益率可以把噪音交易者风险抵消。Pablo Fernandez（2007）对不同学者计算的美国历史的MRP进行统计分析，得到算术平均法下历史的MRP为7.41%，Pablo Fernandez（2010）也对美国205家公司进行调查，发现使用的MRP 均值为5.3%。为了使计算的结果更可靠，此处采用加权平均方法确定美国股市的MRP，即美国股市的MRP=（5.3%+7.41%）/2=6.36%。（3）中国股票市场的MRP=美国股市MRP×调整系数=6.36%×0.84=5.34%。3. 根据历史数据计算中国股票市场风险溢价。选取相同时段（1991 ~ 2010年）的历史数据计算中国股市风险溢价水平，计算公式为：MRP=未剔除噪音交易者风险的市场组合的平均收益率-无风险收益率（6）&& （1）年均收益率的计算。同样选取上证综指作为样本股指，经计算测得1991 ~ 2010年的年均收益率结果如表3所示，由算术平均法计算1991 ~ 2010年的数据得到其年均收益率为24.16%。
（2）无风险收益率的确定。我国发行的短期记账式国债有三个月、半年、九个月、一年四种类型，由于三个月、半年、九个月国债发行量小，存在数据量严重不足的问题，因此本文采用一年期记账式国债的到期收益率作为无风险收益率的代表。一年期的记账式国债从1994年开始发行第一期，并且有些年份不发行1年期的记账式国债。根据表4计算可得，1997年至2010年我国一年期记账式国债的平均到期收益率为3.69%。所以根据式（6）可得中国股票市场的MRP等于20.47%（24.16% ~ 3.69%），远远高于成熟市场的MRP水平，体现了新兴市场的股市特点。 4. 计算结果的对比。由历史数据计算得到的MRP高达20.47%，如果在计算项目的资本成本中直接使用就会使结果产生很大的误差，而相比之下，由横向调整法得到的中国股票市场的MRP为5.34%（在5% ~ 6%之间）显得更为合理，由历史数据计算得到的MRP与剔除噪音交易者风险的MRP的比较计算结果对比如表5所示。五、小结本文采用横向调整法计算中国股市的风险溢价，横向调整法是基于成熟市场的MRP，通过适当的调整估计新兴市场的风险溢价水平。首先阐述横向调整法的理论基础，并根据其具体内容总结出逻辑步骤，包括选择成熟市场、确定研究时段、计算调整系数、确定成熟股票市场MRP和计算中国股票市场MRP五个步骤；其次根据成熟股票市场的特征选择美国股票市场作为成熟股票市场的代表，采用中国和美国证券市场1991年初至2010年末的数据，根据调整系数的计算公式得出调整系数为0.84；然后将Pablo Fernandez（2007）和Pablo Fernandez（2010）的调查结果进行算术平均后确定美国股票市场的MRP为6.36%，并将美国股票市场的MRP和调整系数相乘得出中国股票市场的MRP为5.34%。最后将横向调整法和采用历史数据的方法进行对比可以发现，利用横向调整法估测中国证券市场的MRP可以避免中国证券市场本身不成熟、噪声交易风险大、数据太少的问题，同时还可以避免中国无风险资产市场不健全、无风险收益率数据量小的问题。因此，企业在应用BAPM计算项目的必要报酬率时，根据实际情况采用横向调整法估测中国市场风险溢价是比较合理的。【注】 本文受广东省自然科学基金项目（编号：003435）、教育部人文社会科学研究规划基金项目（编号：10YJA630129）资助。主要参考文献1. 廖理，汪毅慧．中国股票市场风险溢价研究．金融研究，2003；42. Cornell B．． The Equity Risk Premium：The Long-Run Future of the Stock Market，19993. 刘仁和，陈柳钦．中国股权溢价之谜的检验Hansen - Jagannathan方法的应用．财经理论与实践，2005；94. 巫绪芬，刘银凤，雷鸣．中国资本市场股权溢价的实证分析．经济问题，2007；85. 石一兵．对于收益法评估企业价值中折现率的参数市场风险溢价RPm的探讨．中国资产评估，2010；46. 曹慧，曹征．中美证券市场比较及其启示．财会月刊，2009；9}