基于 DCF 贴现模型的传统 PE 估值难以解释相同增速下的不同估值问题。
基于阶段 DCF 模型,给出一定的增速假设和持续时间,便可给出不同的理论 PE,高 PE 的公司,估值的贡献主要源自于远期的增速。但在实际投资中经常发现相同增速但是估值不同的个股,因此需要寻找一个更加合理和逻辑自洽的估值模型。
收益并非价值流量的完美度量,AEG 模型的核心在于其综合考量了包括股利再投资在内的全收益和机会成本。AEG 模型不仅捕捉了公司当前的盈利能力,还要求还原公司股利再投资下的全收益,尤其是那些超出股东要求回报率的收益增长部分。与 DCF 模型相比,更全面的考察了收益的来源和机会成本,如果忽略了某一部分就会导致相应的定价偏误,产生难以理解的估值异象。对比表明,AEG 估值模型较 DCF 模型定价更加准确。
基于全收益估值下的红利择时表现更加稳定。从理论估值来看,实际交易的PE 中枢基本围绕理论 PE 中枢进行波动,结果表明中证红利指数的 PE 仍有上行的空间。红利类资产由于股息发放较多,因此存在更多的定价偏误,因而构建全收益下的估值:P/全收益。P/全收益下的值为 5.8,低于传统的 7.2 市盈率。通过计算 P/全收益,AEG 模型能够更准确地反映红利资产的估值,从而优化择时策略年化收益达到 8.8%,夏普比率为 0.77,最大回撤-11%,周度胜率为 55%,相较于传统方法有显著提升。
带息收益下的估值因子表现较传统 EP 得到显著提升。通过优化传统的 EP因子,报告提出了 AEG_EP 因子,不仅考虑了公司的盈利,还通过分析师一致预期的 EPS 和历史派息计算股利再投资部分的价值,从而还原了带息收益。AEG_EP因子的 IC 从原始因子的 0.051 提升至 0.06,因子多头端分层效果好。在组合构建方面,基于 AEG_EP 因子的 TOP100 组合,在月度调仓下实现了年化收益22.7%,夏普比率达到 0.94,相比原始 EP 因子的组合,风险调整后的收益得到了显著提升。
两步筛选法得到“AEG 估值潜力组合”,近十年年化收益接近 30%。首先用AEG_EP 因子选取 TOP100,然后选择股利再投资/P 比率高的 TOP50 股票,这意味着我们投资于那些市场尚未充分认识到其增长潜力的公司。该组合在近十年内实现了近 30%的年化收益,相对于 wind 全 A 的年化超额收益达到了 22.93%,信息比率达到 1.82。组合的风格归因结果显示,它偏好中盘偏大的价值型股票,具有较低的市场波动性和风险敞口,同时对高盈利收益率和价值因子有显著正向暴露,显示出其专注于寻找市场上被低估的股票。
风险提示:再投资效率风险;股利政策变动风险;模型假设风险;量化结论基于历史统计,如若未来市场环境发生变化不排除失效可能。
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分析要点小标题。分析要点首句为本段观点提炼,语言力求精炼,结尾加句号。格式为微软雅黑 号,红色(红 绿 蓝 ),加粗。内容部分与报告正文要求一致,无特殊格式。
整体写作要求。首页撰写应简明扼要、层次清晰,避免对全文各部分简单缩写,而应该突出公司的核心看点,逐条分析,并应能与最终的盈利预测和投资结论相呼应。多使用定量分析来支撑研究结论,避免大段定性分析。
投资建议:必须包含公司盈利预测、估值水平、推荐逻辑、投资评级等内容,且应逻辑自洽,并体现专业审慎的精神。
风险提示:必须包含风险提示,并应有针对性,避免泛泛而谈。
目录
1 估值的原理:超额收益增长模型 .......... 3
1.1 DCF 难以解释相同增速下的不同估值 .......... 3
1.2 股利再投资带来的估值溢价 .......... 5
1.3 AEG 模型对于估值异象的解释 .......... 8
2 红利风格择时.......... 10
2.1 红利的理论 PE 中枢 .......... 10
2.2 PE 重构:基于全收益下的估值 .......... 10
2.3 红利资产的择时 .......... 12
3 基于 AEG 的 EP 因子优化与组合构建 .......... 15
3.1 构建过程 .......... 15
3.2 因子表现 .......... 15
3.3 AEG 估值潜力组合 .......... 19
3.4 宽基内的表现 .......... 21
4 总结与展望 .......... 23
5 附录 .......... 24
5.1 AEG 模型的推导 .......... 24
5.2 与剩余收益模型的关系 .......... 26
6 风险提示 .......... 28
插图目录 .......... 29
表格目录 .......... 29

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