市盈率指标特性与市场表现分析 [page::3][page::4][page::5]

• 指数级PE长期均值约为20倍，PE过高或过低常向均值回归。

- 各行业市盈率差异显著，高成长行业PE波动更大，如计算机行业最高达200。

• EPS增长率与行业PE中值呈正相关，反映成长型行业获得较高估值 [page::6][page::7][page::8]

市盈率分层回测结果及市值影响分析 [page::8][page::9][page::10][page::11][page::12]

| 组合 | 总收益 | 年化收益率 | 夏普比率 | 最大回撤 |
|-----------|-----------|------------|----------|-----------|
| 第一层(低PE) | 1571.20% | 29.20% | 0.74 | 69.10% |
| 第二层 | 1697.72% | 30.14% | 0.82 | 66.63% |
| ... | ... | ... | ... | ... |
| 市盈率<0 | 1387.93% | 27.72% | 0.65 | 68.66% |

• 整体来看市盈率与长期收益无严格线性关系，中市值和大市值板块内低PE组合表现优异，市值对PE的影响在大盘股较明显。

- 小市值组合收益最高但波动率较大。

• 市盈率单指标选股效果有限，但结合市值分层后具有显著价值投资信号 [page::9][page::10][page::11][page::12]

相对市盈率估值模型构建及收益分析 [page::13][page::14][page::15][page::16][page::17]

• 以公司市盈率与市场市盈率之比构造相对市盈率指标，通过42个月的移动均值判断估值高低。

- 低估组合总收益1957.04%，年化收益达30.05%，显著优于高估组合(724.37%、20.12%)。

• 参数敏感性测试显示低估组合收益稳定，N=42时表现最好，总收益2844.60%，年化33.5%。

• 小范围内不同N值均保持低估组合显著超额收益，模型具有较强的稳定性和鲁棒性 [page::16][page::17]

回测整体绩效及胜率表现 [page::19][page::20]

| 策略 | 总收益 | 年化收益率 | 夏普比率 | 最大回撤 |
|--------------------|-------------|------------|----------|----------|
| 相对市盈率估值模型 | 4134.03% | 37.72% | 1.19 | 67.41% |
| 沪深300指数 | 223.24% | 10.63% | 0.33 | 72.30% |
| 中证500指数 | 587.02% | 17.77% | 0.47 | 72.42% |

• 模型在震荡市场阶段表现突出，回测期内月度胜率达到66.43%，相对基准月度胜率超出明显。

- 多空对冲组合夏普比率高，最大回撤显著小于基准，风险调整后收益优势明显 [page::20][page::21]

组合行业、成分股及换手率分析 [page::22][page::23][page::24]

• 组合共选出863只股票，偏向价值蓝筹风格，行业覆盖医药、交通运输、基础化工等防御性行业。

- 医药行业入选次数最多且分布均衡，组合换手率平均68.6%，调仓机制导致较高换手率。

• 成分股名单涵盖众多行业龙头如格力电器、招商银行、万科A等，稳健性较好 [page::23][page::24]

华泰证券《华泰价值选股系列之相对市盈率相对市盈率选股模型 A 股市场实证研究》研究报告详尽分析

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一、元数据与报告概览

• 标题：华泰价值选股系列之相对市盈率相对市盈率选股模型 A 股市场实证研究

- 作者：林晓明（执业证书编号 S0570516010001）、王湘（执业证书编号 S0570516100001）

• 发布机构：华泰证券研究所

- 发布日期：2016年12月6日

• 研究主题：探讨基于相对市盈率的股票估值模型，验证其在A股市场的实证有效性，提供量化选股策略依据。

- 核心内容：
- 深入解析市盈率（PE）及其相对指标——相对市盈率（公司市盈率与市场市盈率之比）。
- 构建和测试华泰相对市盈率估值选股模型。
- 通过回测验证模型的业绩表现，期望为价值投资者在A股市场中提供有效择时与选股工具。

• 核心论点与结论：

- 绝对市盈率具有多面性，不足以单独评价股票估值。
- 相对市盈率模型结合了市场整体估值水平与个股经营稳定性，显著提升了选股的有效性。
- 组合长期收益显著优于基准指数，且风险调整后表现良好。[page::0, 3]

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二、逐节深度解读

2.1 市盈率概述与绝对市盈率分析

• 定义与意义：

- 市盈率是股价与每股盈利（EPS）之比，代表投资者为获得单位盈利所支付的价格，反映股票估值水平和投资回收期。例如，高科技公司市盈率可能达到100倍，意味着投资者需100年才能按当前盈利水平收回投资。
- 被价值投资大师如格雷厄姆、巴菲特广泛采用，体现为估值低于企业内在价值的投资有安全边际。

• 绝对市盈率局限：

- 绝对市盈率缺乏相对市场的视角，单独评价时难以判断估值水平是否合理。
- 举微软例子说明，1999年科网泡沫期间微软虽然盈利快速增长，但市盈率高达84倍，引发股价回调，表明仅有高增长率不足以支撑极高估值；这突显了绝对市盈率评价的局限。[page::0, 3]

• 指数和行业市盈率观察：

- 上证综指和沪深300指数市盈率长期均值分别约为20和17，历史波动表现出均值回归趋势。
- 指数市盈率与市场长期估值高度相关，市盈率的倒数（EP，Earnings Yield）与十年期国债收益率的差值为良好的择时指标（相关系数-0.61）。

• 行业层面：

- 不同行业市盈率存在显著差异，高成长行业如国防军工、计算机、传媒等市盈率中值可高达50倍以上，且波动率较大，反映成长预期带来的估值溢价。
- 通过行业EPS增长率与PE中值的正相关，验证高成长行业普遍获得更高市盈率支持。[page::5-8]

2.2 市盈率分层测试与市值影响

• 市盈率整体分层测试：

- 将A股股票按市盈率分为6组（负数单独一组，正数五等分），发现收益与市盈率大小呈非线性关系。适中市盈率组表现最佳，最低和最高市盈率组表现次之，说明仅用绝对市盈率难以有效择股。
- 负市盈率尽管某些时期有较好表现，但代表盈利为负，风险大，不适合价值投资。

• 分市值层次测试：

- 小市值、中市值、大市值企业分别分层测试，结果显示在中大市值组中，市盈率越低，长期收益率越高。
- 小市值组中负市盈率组合收益较好且波动较大，整体风险较中大市值组更高。
- 相关性测试显示，大市值企业市值与市盈率存在负相关（相关系数约-0.186），而中小市值则无明显相关，提示市值对于估值的影响在大盘股中更明显。

• 总结：

- 单一市盈率指标有效性受限，但结合市值分组后，低市盈率组表现有统计及实证意义，支持了低估值股票获得超额收益的观点。
- 不同行业间市盈率差异及市盈率与成长性的关系提示，估值需要结合行业特点综合判断。[page::9-13]

2.3 相对市盈率及其估值方法

• 相对市盈率定义：

- 通过公司市盈率除以市场整体市盈率均值得到，反映公司相对于市场整体估值的高低。
- 该指标试图克服绝对市盈率无法反映市场环境变化的缺点。

• 估值假设：

- 股票长期增长率和风险不发生根本性变化，公司相对市盈率应围绕1波动。
- 若公司经营稳定，则其历史相对市盈率均值是判断当前估值合理性的参考。

• 计算方法：

- 采用TTM市盈率，计算过去N个月的相对市盈率移动平均，比较移动平均值与当前相对市盈率。
- 当当前相对市盈率低于历史均值时，股票被认为低估；反之则高估。

• 指标说明：

- 计算中结合分析师盈利预测（westnetprofit）作为盈利预期判断，有助于增强估值的前瞻性。

• 定量标准：

- 选取历史42个月数据作为平滑窗口，剔除异常市盈率（负值或超100），确保样本稳定。
- 当前盈利预测应较前月有所提升，体现基本面改善信号。

• 该方法通过结合市场整体估值和企业本身的经营稳定性及盈利预期，实现了对公司合理估值水平的动态评估。[page::13-14]

2.4 华泰相对市盈率估值选股模型及回测分析

• 模型设定：

- 按照相对市盈率移动均线（42个月）策略进行低估股票筛选。
- 结合盈利预测提升条件，提高成长预期的选股准确率。
- 逐月等权调仓，排除盈利为负和异常市盈率公司。

• 回测绩效：

- 2005-2016年9月，模型总收益为4134.03%，年化收益为37.72%，夏普比率1.19，远超同期沪深300（10.99%，夏普0.33）和中证500（17.37%，夏普0.47）。
- 在震荡市期间（2008/11-2014/7），依旧保持超额收益（年化33.69%，夏普1.25），显著优于基准指数。
- 模型日、周、月度胜率均保持较高水准，特别是熊市中表现尤佳，显示了较强防御能力和择时优势。

• 敏感性分析：

- N窗口参数（12~60月）调整后，模型表现稳定，选取42个月为适宜参数。
- 高估组合与低估组合回测对比清晰显示低估组合收益和夏普比率明显更优。

• 多空对冲组合分析：

- 组合与沪深300及中证500指数做多空对冲，夏普比率进一步提升（与沪深300组合达1.59），下行风险即最大回撤明显缩小。

• 行业和个股分布：

- 组合多选入医药、交通运输、基础化工等防御型行业，入选次数多且均匀，展现价值投资属性。
- 入选个股以蓝筹价值股为主，如格力电器、招商银行、万科A等，验证模型偏好价值稳定品种。

• 换手率分析：

- 模型平均换手率较高约68.6%，主要因为股票从低估态转变为合理估值后，会在下一期被剔除，体现策略主动调整的特征。[page::14-25]

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三、图表深度解读

3.1 指数级市盈率趋势图（图表1-3）

• 图表1和图表2显示2006年至2016年上证综合指数和沪深300指数PE走势，红色线标示市盈率，灰色线为长期均值：

- 高点期间市盈率峰值可达50倍，均值约为20倍。
- 市盈率回归均值趋势明显，呈均值回归特征。

• 图表3比较上证指数EP与十年国债收益率差，发现两者显着负相关（约-0.61），可用作择时信号。

3.2 行业市盈率时间序列（图表4-6）

• 纺织服装、钢铁、计算机行业市盈率历史波动呈箱体震荡。

- 计算机行业最高PE接近200倍，显示高成长行业获得市场高溢价。

• PELYR、PETTM、PETTM_DE三种市盈率波动基本一致，扣非市盈率略低，验证了剔除非经常损益的合理性。

3.3 行业市盈率波动率与分布（图表7-8）

• 国防军工、计算机、传媒、通信等高成长行业波动率最大，均超过20%。

- 平均市盈率最高也集中在成长性行业，反映市场估值更青睐成长类资产。

3.4 PE与EPS增长率相关性（图表9）

• 多数行业市盈率与EPS增长率呈正相关，但相关度不高，最大约0.3，说明估值虽然受盈利驱动但影响复杂。

3.5 市盈率分层收益（图表10-11）

• 第一到第三层（市盈率较低组合）年化收益率均超过29%，且夏普比率较高，最大回撤较低。

- 较高市盈率层级组合表现较差，验证价值投资选低估策略合理性。

3.6 市值分层市盈率组合收益（图表12-17）

• 小市值低市盈率层组合年化收益最高达48.38%，夏普达1.20，高于中大市值。

- 大市值低市盈率组合等表现较弱，年化仅约22.66%，强调了风格和规模共振的重要性。

3.7 市值与市盈率相关性（图表18-20）

• 仅大市值组存在显著负相关关系，显示大公司市值越大估值越合理。

- 小、中市值组相关性不显著，说明小市值市盈率变动独立于市值。

3.8 相对市盈率模型绩效及参数敏感性（图表22-29）

• 低相对市盈率组合年化30%以上，高相对组合不足20%。

- 净值曲线分化明显，低估组合持续跑赢高估组合。

• 参数N从12到60月延展，低估组合收益稳定，年化收益多在30%以上，高估组合收益稳定在17-19%区间。

3.9 回测整体表现（图表30-33）

• 超额收益显著，回撤控制合理。

- 理论及实证完美结合，胜率较高，在各阶段牛熊市均能较好击败基准。

3.10 多空对冲收益（图表34-36）

• 多空组合在降低波动性的同时保持正的超额收益，夏普比率进一步提升，模型的风险调整后收益值得信赖。

3.11 行业及个股分布（图表37-40）

• 医药、交通运输、基础化工等行业入选频率最高，符合防御型股票特征。

- 个股多为蓝筹及稳健成长股，体现价值风格。

3.12 换手率（图表41）

• 换手率高，说明模型在市场估值变化时灵敏调整，适合以中短期为主的量化选股策略。

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四、估值分析

• 估值方法：

- 主要依赖相对市盈率指标，即公司市盈率与市场市盈率的比值，辅以历史相对市盈率的移动均值。
- 通过超短期及长期均值比较判断个股估值水平的相对高低。

• 关键输入：

- 市盈率使用PE(TTM)、历史42个月移动均值。
- 盈利预测来自万得机构一致预期。

• 敏感性分析：

- 设计了N从12到60的区间，效果变化平稳，选取42个月为合理窗口。

• 估值输出：

- 给予比值<1判定为高估，比值>1判定为低估。
- 结合盈利预测增长构建多股票池，提升了估值判断的可靠性与动态调整能力。

此方法有效剔除异常数据且融合市场整体估值水平，在实践中取得了显著超额回报，具备较强实用价值。[page::13-19]

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五、风险因素评估

报告明确指出：

• 模型基于历史数据构建，只总结历史规律，不构成直接投资建议，表明对未来不可预测性的谨慎态度。

- 市盈率作为估值指标的局限性，包括市盈率为负和极端数值对结果的干扰，模型对这些极值进行了剔除以降低风险。

• 盈利预测存在主观性和不确定性，可能因为盈利预测变化带来估值误判。

- 换手率高导致交易成本不可忽视，报告虽未计算费用，但实际运作中可能降低收益。

• 市场环境的改变（如政策、流动性、宏观经济）可能会影响模型表现，历史表现不必然保证未来有效。

报告整体风险提示充分，且通过严格选股条件和参数优化试图减少风险敞口。[page::0, 26]

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六、批判性视角与细微差别

• 报告充分利用相对市盈率指标，避免绝对市盈率的短板，理论依据充分、实证数据丰富。

- 对于波动较大的小市值公司，模型表现波动较大，投资者需注意潜在的流动风险和波动风险。

• 盈利预测依赖市场研报，有潜在滞后及信息不对称的风险，盈利预测的假设变化可能带来估值偏差。

- 换手率较高可能导致高交易成本，对风险调整后收益的影响未完全计入分析。

• 从报告整体来看，数据和推理紧密结合，但模型依赖历史数据的统计规律，理论上仍存在周期性失效风险。

- 没有详细披露持仓集中度或行业配置风险，未来可能存在单一行业集中风险。

• 部分公式区块显示编码混乱，实际技术细节可能更复杂，但无碍报告策略理解和实证结果。[page::18]

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七、结论性综合

本报告深入剖析了市盈率指标在A股中的表现，重点提出并验证了华泰相对市盈率估值选股模型。

关键发现与论点综合：

• 绝对市盈率在单独使用时无法有效预测长期收益，尤其是在不分行业和市值时，表现复杂且无明显线性关系。

- 对于不同市值和行业组别，低市盈率组合普遍表现更佳，尤其在中大市值和防御型行业中更为明显。

• 引入相对市盈率，相对于市场整体估值，结合历史移动均值更有效判断个股估值合理性，剔除异常波动与极端市盈率影响，增强了估值的稳定性和前瞻性。

- 华泰相对市盈率估值选股模型通过42个月历史均线策略，辅助盈利预测提升条件，构建出一套动态调整的量化选股策略，在跨越牛熊市期间实现了显著超额收益。

• 模型表现极为出色：2005-2016年间累计收益超4100%，年化超37%，夏普比率超过1.19，远高于沪深300和中证500基准。且多空对冲策略表现更为稳健，具备较高投资价值。

- 组合行业偏向医药、交通运输、基础化工等防御性行业，个股多为蓝筹或价值股，符合价值投资理念。

图表与数据洞见：

• 指数及行业市盈率图表揭示市场估值区间与回归趋势，支撑均值回归假设。

- 市值与市盈率分层数据佐证了规模与估值的交互作用。

• 参数敏感性分析加强模型稳定性论证。

- 多重回测和胜率统计确保了模型的稳健性和实用性。

总之，华泰证券相对市盈率模型在理论与实证上均表现优异，为A股投资者提供了较为完善的价值投资量化工具，能够有效捕捉低估值股票的投资机会，同时控制风险，兼顾收益与稳健。

该报告结构严谨、数据详实，强调价值投资的基本原则，在选股和择时上提供明确操作指引，适合专业投资机构及价值投资者参考使用。[page::0-26]

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参考页码标注

本分析严格以报告页码作为信息溯源引用依据，详细页码见每个段落末尾标注。

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结束语

以上对华泰证券2016年发布的《华泰价值选股系列之相对市盈率相对市盈率选股模型 A股市场实证研究》研究报告进行了超过1000字的详尽全面分析，包括元数据概览、章节解读、图表细节剖析、估值和风险分析以及批判性视角，结论部分还综合了全部论点与实证结果，力求为读者提供清晰、权威且深入的内容理解。

报告