Guotai Junan: Gelecekte A hisselerinin temel fiyatlandırma unsuru nedir? Temettüler
Kaynak Chenao Linjun
Wen Chen Aolin, Yang Neng
Özet
Odaklan! Geçmiş ile gelecek arasındaki fark nedir:
Gelecekte temel fiyatlandırma unsurları nelerdir: Temettüler
Gelecekte, büyük piyasa değeri olan hisse senetlerini gruplamak ister misiniz: Gerekli değil
Son 20 yılda A hisselerinin rutini nedir? : Fiyatlandırma için "beklenen büyüme" ye bakın
Yurtdışında karşılaştırma yapmak için endüstri fırsatları: Tüketici hizmetleri, dayanıklı tüketim malları ve giyim, ilaç, bankacılık, kamu hizmetleri
Yurtdışında kıyaslamada sektör riskleri: Otomobiller, yazılım ve hizmetler, teknik donanım ve ekipman, ev ve kişisel ürünler
Aşağıda yüksek enerji uyarısı! ~ Spesifik gösteri ve modelleme sürecini detaylandıracağız:
01
Değerlemenin uluslararası karşılaştırması için beş faktörlü bir modelin oluşturulması
Uluslararası değerlemenin nitel analizindeki zorluklar
Değerlemenin uluslararası karşılaştırması yalnızca tek bir değişkeni kontrol edemez. Yurt içi ve yurt dışı piyasalarda hisse senetlerinin genel maruziyeti, ortak tarzlarda oldukça farklı olduğundan, karşılaştırma için tek bir değişkeni kontrol ederken diğer faktörlerin etkisini göz ardı etmek yine de kolaydır. Örneğin, Çin ve Amerika Birleşik Devletleri'nde aynı piyasa kapitalizasyonuna sahip şirketlerin değerlemelerini karşılaştırırken, A paylı PE'nin 100 milyar yuan'dan daha küçük ölçekli ABD hisse senetlerinden önemli ölçüde daha yüksek olduğunu görürüz. Yalnızca piyasa değeri 100 milyardan fazla olan şirketler için, A payı değerlemeleri daha düşüktür.
100 milyar yuan piyasa değerine sahip A hisselerinin yüksek büyümesi nedeniyle, A hisselerinin görece hafife alındığı sonucu tek yanlıdır, çünkü piyasa değeri 100 milyar yuan'dan fazla olan ABD hisse senetlerinin temettü oranı A hisselerininkinden çok daha yüksektir. Hisse senetlerinin makul bir şekilde tahmin edildiği Gordon modelinin türetilmesinden görülebilir. Değer üç faktörden etkilenir: temettü dağıtım oranı, şirketin uzun vadeli büyümesi ve gerekli getiri temettü oranı.
Temettü oranının seviyesi, temettü dağıtım oranı yoluyla dolaylı olarak PE seviyesini etkilediğinden, tek bir göstergenin yatay uluslararası karşılaştırması karşılaştırılabilirlikten yoksundur.
Ayrıca, muhasebe standartları, enflasyon oranları ve farklı piyasalardaki faiz oranlarındaki farklılıklar, değerlemelerin uluslararası karşılaştırmalarına zorluk katmaktadır. Enflasyon oranını örnek olarak ele alalım: İki şirketin müşterilerine aynı enflasyonu aktarabilme becerisine sahip olduğu koşullar altında, yüksek enflasyon ortamında bir şirket daha düşük bir teorik F / E oranına sahip olacaktır.
Nicel Değerleme Düşünceleri Uluslararası Karşılaştırma Modeli
Uluslararası değerleme karşılaştırma modeli, olgun pazarlarda PE ile şirket özellikleri arasındaki ilişkiyi karakterize etmek için nicel yöntemler kullanmayı, farklı özelliklere sahip hisse senetleri arasındaki değerlemelerin karşılaştırılabilirliğini arttırmayı, olgun piyasalarda değerlemeleri etkileyen anahtar değişkenleri bulmayı ve son olarak ampirik verileri benimsemeyi amaçlamaktadır. Uluslararası karşılaştırmalar için bir değerleme referans sistemi oluşturun.
PE değerleme modellemesi ilk olarak Whitbeck ve Kisor (1963) tarafından önerilmiştir. Yazar, şirket değerlemesini etkileyen üç temel faktör önermiştir: temettü dağıtım oranı, büyüme ve kazanç standart sapması. Nihai ampirik model:
Değerlemeyi etkileyen birçok faktör olduğundan ve açıklayıcı değişkenlerin yüksek bir korelasyona sahip olması nedeniyle, araştırma yöntemimiz önce Gordon teorik modeli oluşturmak ve ardından teorik modeli ampirik verilerle doğrulamak ve iyileştirmektir.
Bir hisse senedinin gerekli getiri oranı risk primi, risksiz faiz oranı ve enflasyon seviyesi tarafından belirlenir.Finansal kaldıraç ve betanın şirketin sistemik riskini belirlediği ve hisse senedi likiditesi ve toplam piyasa değerinin bireysel hisse senetlerinin karakteristik riskini belirlediği varsayılır:
Son olarak, farklı endüstri ortamları nedeniyle, endüstriler arasında PE değerlemelerinde büyük farklılıklar vardır, bu nedenle endüstriler arasındaki değerlemelerdeki farklılıkları ayırt etmek için endüstri kukla değişkenleri eklenir, bu nedenle test edilecek regresyon modeli:
PE: mevcut statik TTM değerlemesi
g_s: kısa vadeli kar (temettü) büyüme oranı
b: Temettü dağıtım oranı
Sıvı: Devir hızı
DTOA: Toplam borç / toplam varlıklar
r_f: risksiz faiz oranı
I: Enflasyon oranı
GICSIndus: GICS ikincil endüstri kukla değişkenleri
Regresyon katsayısı, her bir hisse senedinin özelliklerinin değerleme üzerindeki etkisini yansıtır ve beklenen işaret istatistikleri aşağıdaki gibidir:
Bu bölüm, denizaşırı bireysel hisse senetlerinin verilerine dayalı olarak uluslararası değerleme karşılaştırma modelini doğrular ve model formunun ve veri uyumunun oluşturulmasını tamamlar.
Ampirik süreçte açıklayıcı değişkenler oluşturmanın yolu aşağıdaki gibidir:
Yukarıdaki doğrusal modele dayanarak 5 milyar, 10 milyar, 20 milyar ve 50 milyarın üzerindeki tüm hisse senetlerinde regresyon analizi yaptık.
Regresyon sonuçlarından, doğrusal modelin uyum iyiliği% 40,8 ve düzeltilmiş R2% 37,4'tür.Tüm regresyon katsayılarının işaret yönleri beklenen işaret yönleriyle tutarlıdır.Faiz oranı, enflasyon oranı ve Beta geçiş anlamlılığı hariç diğer tüm açıklayıcı değişkenler. Ölçek. Rf ve enflasyonun düşük önemi, esas olarak sadece üç ülkenin verisinin olması ve veri değişkenliğinin çok düşük olmasından kaynaklanmaktadır.
Daha fazla araştırma, büyük piyasa değerine sahip şirketlerin değerleme modeliyle daha uyumlu olduğunu buldu. Toplam piyasa değeri 10 milyarın üzerinde olan hisse senetlerinin uygunluk iyiliği% 45,9'a, toplam piyasa değeri 50 milyarın üzerinde olan hisse senetlerinin uyum iyiliği% 50,3'e ulaştı.
Hisse senedi beta, faiz oranı ve enflasyon oranının farklı piyasa değeri gruplarında anlamlılık testini geçemediğini gördük.Veriler açısından makro verilerin örneklem büyüklüğü çok küçük, bu da kolayca aşırı parametre tahmin hatalarına yol açıyor. Ekonomik açıdan, Enflasyonun ve risksiz faiz oranlarının şirketlerin değerlemesi üzerindeki etkisinin analizi daha sanatsal, örneğin birinci bölümde bahsettiğimiz gibi sadece enflasyon değil, aynı zamanda enflasyonun şirket karlarına olan duyarlılığı da dikkate alınmalıdır. Bu nedenle, model tahmin sonuçlarının istikrarsızlığından kaçınmak için hisse senedi beta, faiz oranı ve enflasyon oranının üç göstergesini önemsiz T istatistiği ile hariç tutuyoruz.Bu nedenle, A hisselerinin değerlemesini tahmin ederken, beş faktörlü modelin şekli:
Önemsiz değişkenler dışarıda bırakıldıktan sonra model yorumlama gücü pek değişmemiştir (yaklaşık 0,003) Yatırımcılar makro beklentilere göre modelin tahmin ve değerleme sonuçlarında kısmi düzeltmeler yapabilirler.
PE'nin açıklayıcı değişkenlere duyarlılık analizi
Tutarsız boyutlar nedeniyle regresyon katsayılarının doğrudan gözlemlenmesi, beş faktörden hangisinin Hong Kong, ABD ve İngiltere pazarlarında değerleme üzerinde en büyük etkiye sahip olduğu sonucuna varılamaz. Bu nedenle, endüstri kukla değişkenleri dışındaki açıklayıcı değişkenleri standart hale getiriyoruz.Regresyon katsayısının mutlak değeri ne kadar büyükse, gösterge, açıklayıcı değişken bir standart sapma kadar değiştiğinde, tahmin edilen değerlemedeki değişim miktarının o kadar büyük olduğunu gösterir.
Yukarıdaki şekilden de görülebileceği gibi, olgun piyasalardaki temettü dağıtım oranı, değerlemeyi etkileyen en önemli göstergedir, bunu borsa değeri, finansal kaldıraç ve son olarak da bireysel hisse büyümesi ve likidite izlemektedir.
Kârlılık gibi değerlemeyi etkileyen diğer önemli faktörleri kaçırdınız mı?
PB-ROE çerçevesi perspektifinden, değerleme yüksek karlılıkla ilişkili görünmektedir. Gordon değerleme modeline göre, Gerekçelendirilmiş P / B = (ROE-r) / (r-g), bu nedenle diğer faktörler değişmeden kaldığında Bu durumda, ROE ve PB doğrusal bir pozitif korelasyona sahiptir, ancak PE için,
Türevden, temettü dağıtım oranının hesaplanmasının şirketin karlılık bilgilerini zaten yansıttığı görülebilir. Ampirik sonuçlara göre, logaritma PE: log (P / E) kurumsal kâr ile önemli bir negatif korelasyona sahiptir: E. Bu, açıklayıcı değişkenden kaynaklanmaktadır. log (P / E) = log (P) -log (E), -log (E) doğal olarak karlılıkla önemli bir negatif korelasyona sahiptir, bu nedenle modelde karla ilgili göstergeler eklemeye gerek yoktur.
Whitbeck ve Kisor (1963) modelinde, büyüme ve temettü dağıtım oranı göstergelerine ek olarak, kazanç istikrarı göstergelerini de eklediler ve üç faktörlü bir model oluşturdular. Ampirik test sonuçlarından, kazanç istikrar göstergeleri iyileşmiştir. Uyum iyiliği, ancak anlamlılık testini geçemedik, modeli sadeleştirmek adına bu göstergeyi modelimize dahil etmedik.
A-hisse pazarında model ne kadar uygulanabilir?
Model, A-hisse pazarında daha güçlü uygulanabilirliğe sahiptir. Aynı yöntemi kullanarak, A-pay pazarında toplam piyasa değeri 5 milyardan fazla olan şirketler üzerinde de ampirik analizler yapıyoruz. A-pay pazar modelinin uyum iyiliği% 56,4 idi ve tüm değişkenler anlamlılık testini geçti.
Model Gordon modeline dayandığından ve şirketin uzun vadeli temettü ve analist kapsamına sahip olduğunu varsaydığından, temettü veya analist kapsamı olmayan hisse senedi değerlemeleri için geçerli değildir.
Model parametreleri, kesitsel verilere dayanmaktadır ve farklı dönemlerdeki farklı stok havuzları için tahmin yeteneği garanti edilemez. Özellikle, regresyon katsayıları zaman içinde nispeten büyük değişikliklere sahip olabilir.
02
Beş faktörlü değerleme modelinden A-hisse stiline ve sektöre bakış
A-hisse değerleme açıklayıcı değişkenlerinin ve uluslararası karşılaştırmanın önemi
Bölüm 1.4'teki yöntemi kullanarak (endüstri kukla değişkenleri dışındaki açıklayıcı değişkenleri standartlaştırmak ve regresyon katsayısının mutlak değerini almak), açıklayıcı değişkenlerin önemi de sıralanabilir.
Beklenen büyüme A hisselerinin değerlemesinin en önemli göstergesidir ve karşılaştırmada olgun piyasaların en önemli göstergesi temettü dağıtım oranıdır. Finansal kaldıraç ve piyasa değerinin değerleme üzerindeki etkisi çok da farklı değildir.
A hissesinin beklenen büyüme değerleme primi çok yüksek,
Yüksek temettü tarzı değerleme onarım odası hala var
Yukarıdaki şekilden de görülebileceği gibi, A-hisselerinin denizaşırı pazarlara göre yüksek değerlemesinin temel nedeni, hisse senetlerine aşırı yüksek bir değerleme primi vermektir; A-hisse büyüme göstergeleri bir standart sapma ile değişir ve logaritmik değerlemedeki artış, olgun pazarlardakidir. 4.75 kat. G gelecek yıl için kısa vadeli büyüme beklentisi olduğu için, aşırı yüksek değerleme primi, A paylı yatırımcıların daha kısa yatırım döngüsüyle ilişkili olabilir.Bu nedenle, A paylı uzun vadeli yatırımcıların artan oranının arka planı altında büyüme Değerleme primi kademeli olarak azalacaktır. Bununla birlikte, A hissesi temettü dağıtım oranının değerleme üzerindeki etkisi, olgun pazarın sadece% 60'ı kadardır ve değerlemesini onarmak için hala yer vardır.
Büyük piyasa değeri tarzı değerleme onarımı temelde tamamlandı
Son yıllarda büyük piyasa değeri stilinin değerleme restorasyonundan sonra, büyük piyasa değeri stilinin değerleme primi kademeli olarak yurtdışı standartlarına uygun hale gelmiştir.Ancak, regresyon verilerinin karşılaştırılmasından, A hissesi için logaritmik piyasa değeri regresyon katsayısı 0.10 temelde denizaşırı ile aynıdır. Büyük hacimli hisse senetlerinin değerleme avantajı büyük değil. Geçen yılın tarzından, büyük piyasa değeri tarzının faktör kümülatif getiri oranının temelde yatay bir şok durumunda olduğunu görebiliriz.
Sektör değerleme karşılaştırma algoritması aşağıdaki gibidir:
1. A hisselerinin toplam piyasa değeri 5 milyardan fazla, PE > 0. 2019 yılında 567 temettü kaydı ve analist kapsamı bulunan hisse senedi bulunmaktadır.
2. A hisselerinin beklenen değerlemesini tahmin etmek için ilk bölümde takılan modeli kullanın
3. Sektördeki kurucu hisse senetlerinin beklenen değerlemelerinin harmonik ortalamasını hesaplayın
4. Sektördeki kurucu hisse senetlerinin mevcut PE'sinin harmonik ortalamasını hesaplayın
5. Çeşitli sektörlerin beklenen değerlemesini ve mevcut PE'yi karşılaştırın
11 Mart 2020 itibarıyla, model tahmin sonuçlarına göre, en fazla değerleme avantajına sahip GICS ikincil endüstrileri şunlardır: tüketici hizmetleri, sağlık ekipmanları ve hizmetleri, bankacılık, kamu hizmetleri ve dayanıklı tüketim malları ve giyim. Bunlar arasında, tüketici hizmetleri ve sağlık ekipmanı ve hizmet sektörlerinin mevcut PE'si, denizaşırı pazarlara göre düşük değerli A payı pazarında ender görülen bir sektör olan tahmini PE'den daha düşüktür.
A-hisse pazarındaki mevcut pazar, göreceli olarak olgun pazarlara aşırı değerli sektörler vermiştir: ev ve kişisel ürünler, teknik donanım ve ekipman, otomobiller ve otomobil parçaları, yazılım ve hizmetler ve diğer GICS endüstrileri.
Düşük değerleme, münferit hisse senetlerinin tavsiye edilmesi için bir neden teşkil etmez.Kalitatif analizin olmaması, kolaylıkla bir değerleme tuzağına yol açabilir.Ancak, eksik değerleme portföyünün tamamı olarak, değerleme onarımının getirdiği fazla getirilerden faydalanması beklenmektedir. Toplam piyasa değeri 5 milyardan fazla olan A payları içerisinde tahmini değerlemenin altında 97 adet hisse bulunmaktadır.Aşağıdaki tabloda detaylı liste gösterilmektedir.
Bu makale finans sektörü web sitesinden geliyor
