国内市场存在38-44月周期性特征 [page::2][page::3][page::4]

• 国内股票市场、10年期国债收益率、货币/信贷均表现出38-44个月的显著周期性特征。

- 权益周期的低点与货币/信贷周期低点高度同步，验证货币/信贷周期催生经济与权益周期的理论。

指数估值呈右偏态分布，传统估值方法不足 [page::5]

• 主要宽基指数估值分布均显著偏态，峰值左移，属于右偏态分布。

- 传统中位数-方差估值模式难有效捕捉顶部及底部，估值分位数指标更精确。

• 采用10%/5%估值分位数作为低估区间阈值，90%/95%作为高估区间阈值。

衍生品上市提升市场理性，泡沫估值降低 [page::6]

• 比特币价格在缺乏做空工具时泡沫明显，期货推出后大幅缓解泡沫。

- 国内股指期货、期权上市显著降低了泡沫期估值，推动市场更合理定价。

4年滚动估值分位数优于传统估值指标，能有效提示顶部与底部 [page::7][page::8]

| 日期 | PE分位数(4年) | PE分位数(10年) | PE分位数(历史) | 说明 |
|------------|---------------|----------------|----------------|----------------------------------------|
| 2007-10-16 | 100.00 | 70.04 | 70.04 | 4年滚动有效提示顶部，历史和10年未提示 |
| 2018-10-18 | 0.00 | 15.72 | 8.36 | 4年滚动/历史有效提示底部，10年未提示 |
| 2020-07-09 | 100.00 | 95.56 | 56.60 | 4年/10年滚动提示顶部，历史未提示 |

• 4年滚动估值分位数更敏锐地识别市场顶部和底部，分析覆盖万得全A、上证指数、深圳成指及沪深300。

4年滚动估值分位数识别其他指数表现一致 [page::9][page::10][page::11]

| 日期 | PE分位数(4年) | PE分位数(10年) | PE分位数(历史) | 说明 |
|------------|--------------|----------------|----------------|----------------------------------|
| 2001-06-15 | 99.17 | 76.39 | 80.25 | 4年滚动有效提示顶部，其他未提示 |
| 2015-06-12 | 100.00 | 68.87 | 34.88 | 4年滚动有效提示顶部，其他未提示 |
| 2022-04-26 | 1.65 | 21.10 | 7.19 | 4年滚动和历史均提示底部，10年未提示 |

• 深圳成指和沪深300指数的4年滚动估值分位数识别顶部和底部的有效性与万得全A高度一致。

4年滚动估值分位数在大泡沫期存在提前提示风险 [page::12][page::13]

• 大牛市如2015年和2021年，4年滚动估值分位数有效提示顶部，但时间节点存在提前现象。

- 4年滚动估值分位数相比10年和历史分位数更早反映高估风险，提供前瞻指引。

风险提示与结论总结 [page::14]

• 量化指标基于历史数据，存在指标失效风险。

- 4年滚动估值分位数有效性依赖于货币/信贷周期同步性，如全球地缘政治影响可能扰动周期性。

• 该指标为描述权益市场估值的周期性高低及顶底识别提供重要参考。

金融研究报告详尽分析 ——《估值系列专题（一）：我们为何推荐 4 年滚动估值分位数：来自周期的启示》

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1. 元数据与概览

• 报告标题：《估值系列专题（一）：我们为何推荐 4 年滚动估值分位数：来自周期的启示》

- 发布机构： 华福证券研究所

• 分析师： 杨升松（执业证书编号：S0210520030001）

- 发布日期： 未明确指明具体日期，结合报告内容推断为2022年后某时间点

• 研究主题： 以国内权益市场估值指标为核心，研究基于市场周期特点的估值分位数指标体系，重点推荐“4年滚动估值分位数”作为判断指数高低估的重要工具。

核心论点：

报告认为，国内权益市场及利率市场都存在明显的38-44个月周期性特征，这与货币/信贷周期高度叠合。货币与信贷周期是经济周期的主因，并由此同步影响权益市场周期。传统用“中位数-方差”方法衡量估值因指数估值的右偏态分布弊端而表现不佳，于是报告推荐用4年滚动估值分位数指标，通过回溯检验验证其优于历史分位数和10年滚动分位数的表现，能更准确地捕捉权益市场顶部与底部，较好反映市场风险，成为判断市场估值的首选方法。但也提醒该指标存在因参考时间区间短，在牛市中有提前预警顶部的风险。

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2. 逐节深度解读

2.1 国内金融市场的38-44月周期性特征

• 主要观点： 国内A股及利率市场（如10年期国债收益率）均呈现38-44月左右的周期性震荡特征，与国际上的基钦库存周期理论相符。
• 逻辑与数据支持：

以图表1（万得全A价格周期特征）和图表2（万得全A估值周期特征）为例，横跨2000年至2021年，显示价格与估值指标均呈现明显的7轮左右38-44月长周期波动（价格波动及估值PE、PB指标随周期上下波动）。周期长度具体标注如：41M、42M、40M等，均处于38-44个月区间，说明市场存在稳定的经济基调和投资情绪的循环波动特征。 利率市场（图表3）对应10年国债收益率，亦呈现类似的40个月左右周期波动，反映宏观资金成本与经济环境节奏的等时性。

2.2 货币/信贷周期催生经济周期与权益周期

• 主要观点：

货币和信贷周期驱动经济波动，继而影响权益市场估值周期，且二者底部高度一致。货币/信贷周期同样表现38-44月周期，体现资金面变化直接促进或抑制权益市场表现。

• 具体数据：

图表4显示M1、M2和社会融资规模增速均呈现明显周期波动，周期长度也对应于38-44月区间。
图表5则列出权益周期PE/PB起点与信贷周期增速低点的对比，时间差多为零至数月以内（如1998年权益周期起点8月，信贷周期低点6月；2012年均为1月），高度同步验证了货币/信贷周期驱动权益周期的理论。

2.3 传统“中位数-方差”估值模式的缺陷

• 主要观点：

传统统计使用的估值“中位数-方差”假设估值符合对称正态分布，但国内主要宽基指数估值呈现“右偏态”特征（即峰值偏向低估值区，右侧尾部拉长），使得标准偏差计算和基于均值的识别顶部/底部效果不佳。

• 数据支撑：

图表6、图表7分别展示万得全A与上证指数估值分布直方图，峰值集中于中低估值区，明显偏向右侧长尾，表明使用传统统计方法会低估顶部风险。

• 结论：

因此，用估值分位数覆盖估值的高/低部分更有效。报告将估值分位数的10%或5%作为底部阈值，90%或95%作为顶部阈值，替代中位数和方差指标。

2.4 衍生品工具的推出降低泡沫估值峰值

• 主要观点：

随着期货、期权等衍生品推出，投资者具备做空工具，市场泡沫期估值峰值逐渐降低，即使在泡沫阶段，指数估值也趋于理性。

• 案例分析：

比特币2017年底CME推出期货后，价格泡沫现象被抑制，泡沫峰值明显降低（图表8）。国内沪深300期货和股指期权上市同样使得2015年牛市估值峰值明显低于2007年和2009年泡沫峰值（图表9）。

• 逻辑推理：

衍生品完善了市场定价机制和风险管理功能，使极端泡沫估值难以延续，削弱传统长周期历史估值分位数的参考风度，产生对短期内较强反应的4年滚动估值分位数更具实用价值。

2.5 四年滚动估值分位数优势分析

• 核心论断：

考虑到市场周期（38-44月）和衍生品工具实用性的影响，4年滚动估值分位数在准确识别权益市场顶部和底部方面优于历史估值分位数和10年滚动估值分位数。

• 具体证据：

- 万得全A指数（图表10 & 11 & 12）：4年滚动估值分位数提示过多个顶部及深度底部，历史估值和10年滚动估值分位数在提示顶部时效果不佳，如2007、2008、2015年多次成功提示顶部，10年滚动和历史估值分位数多次失灵。
- 上证指数（图表13 & 14）：4年滚动估值分位数有效捕捉2001、2007、2015、2021年顶部，并准确提示2022年4月的底部，表现明显优于10年滚动和历史分位数。
- 深圳成指（图表15 & 16）：总体同步万得全A和上证指数，4年滚动分位数更灵敏，识别出部分顶底时点为市场“先行指标”。
- 沪深300（图表17 & 18）：在2015年大牛市，以及2019年底多个底部识别中，4年滚动估值分位数表现优异。

• 重要说明：

4年滚动估值分位数因参考期较短，在大牛市时存在提前预警顶部的风险（图表19 & 20），如2015年上证指数提前提示泡沫区。

2.6 结论总结

• 国内权益市场和利率市场均体现38-44月周期；货币/信贷周期驱动经济、权益周期，周期底点高度同步。

- 指数估值呈现右偏态分布，传统中位数-方差估值指标难以有效提示顶部和底部。

• 衍生品的上市降低泡沫高估值峰值，市场更加理性，4年滚动估值分位数更符合资产价格周期特征，更能准确捕捉顶部底部信号。

- 4年滚动估值分位数在万得全A、上证指数、深圳成指、沪深300等主要宽基指数中均表现优异，较历史和10年基准估值分位数具备更强的提示效果，但需关注其顶部提示偏早的风险。

2.7 风险提示

• 指标基于历史统计和回测，未来可能失效。

- 宏观风险如战争、地缘政治冲突可能扰乱货币/信贷政策，导致周期规律扭曲，影响指标有效性。

• 研究基于中国市场特征，国际或新兴市场适用性不确定。

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3. 图表深度解读

• 图表1、2（万得全A价格和估值周期）显示了38-44月的持续波动周期。股票价格的涨跌周期与估值的PE和PB指标紧密同步，支持市场周期性波动与估值波动的关联。周期的稳固与规律性为基于周期的估值分位数使用提供了理论基础。

- 图表3（10年期国债收益率周期）说明资金成本与宏观经济均呈现匹配的周期，有力佐证货币面波动对宏观经济和权益市场的影响。

• 图表4、5展现货币/信贷量指标M1、M2及社会融资规模的同周期特征及周期底部与权益底部严重重叠，突出货币政策和流动性对市场估值的决定性影响。

- 图表6、7的右偏态分布直方图直观揭露估值非正态分布特征，阐释用分位数测量比均值方差更具代表性的理据。

• 图表8、9案例分析中，BTC期货和沪深300衍生品上市前后估值峰值显著降低，反映做空工具普及降低泡沫峰值，增强估值理性。

- 图表10-18多条时间序列图结合估值分位数阈值线，清晰表现4年滚动估值分位数对市场顶部和底部的敏锐识别优于长期历史分位数，特别在泡沫高峰和深度回撤时的反应上更为准确。

• 图表19、20直观呈现4年滚动估值分位数对2015年及2020-2021年市场顶部的提前提示现象，揭示指标偏早信号需结合市场情绪、基本面综合判断。

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4. 估值分析

本报告核心估值分析方法为“滚动估值分位数”指标的优化应用：

• 指标定义：

滚动估值分位数是指在一定历史窗口（如4年、10年或历年所有数据）内，当前估值指标（如PE）的分布百分位位置。

• 为什么选4年？

股票市场的估值和价格波动体现明显的38-44个月周期，四年窗口紧贴周期长度，故用4年滚动窗口计算估值分位数，更好捕捉估值波动真实当前状态，避免长周期指标对新泡沫及新底部信号的迟钝。

• 比较分析：

历史估值分位数时间区间太长，容易掩盖市场新阶段的估值变化信号；10年估值分位数较长，也未能及时反馈不同时期特征，泡沫期间表现欠佳。
4年滚动估值分位数在多个市场顶部、底部事件中验证精准，尤其是识别估值泡沫及价值底部信号。

• 关键假设与敏感性：

- 假定市场维持38-44月波动周期；
- 股票市场估值的右偏分布保证分位数指标有效；
- 衍生品市场发展使得历史泡沫估值降低，保证4年窗口对剧烈变化的较快响应。
- 若宏观周期结构被扰乱，则指标效力下降。
- 较短时间窗口导致牛市顶部信号偏早，需谨慎使用。

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5. 风险因素评估

• 周期失效风险： 地缘政治冲突、战争、大规模宏观政策转向可能冲击货币/信贷政策，从而打乱原有经济与权益市场周期，造成指标预警失准。

- 量化回测风险： 历史规律不代表未来必然重复，市场结构、监管环境以及投资者行为变化都可能导致指标失灵。

• 短期误判风险： 由于参考期短，指标可能产生较多噪声和假信号，特别是在牛市高估区域，预警可能提前出现。

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告依赖经典周期理论（如基钦周期等），虽然历史数据支持中国股票市场适用此理论，但市场的现实复杂度与政策干预可能引发周期长度、强度的不稳定，尚未全面探讨周期变异的影响。

- 对衍生品降低泡沫峰值的定性论述中，判断的因果关系虽然合理，但未详细量化期货/期权推出对估值峰值减少的钜细靡遗影响，也未探讨市场流动性和投资者行为的其他因素。

• 4年滚动估值分位数相比其他指标确实更灵敏，但报告较少探讨如何结合多指标、基本面和宏观环境避免误判。

- 风险提示部分涵盖宏观政策扰动风险，但报告缺乏对模型局限和统计误差的详细讨论，未提出具体缓解方法，表述中较为保守。

• 报告中所有分位数阈值的选取（10%/5%低估，90%/95%高估）基于经验，但缺少对敏感性分析的结构化呈现。

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7. 结论性综合

该报告围绕“4年滚动估值分位数”指标展开，基于国内证券市场典型的38-44月周期深厚统计基础，系统、详实地分析了权益市场估值的时间分布特性，并结合货币/信贷周期、衍生品市场演变机制，提出4年滚动估值分位数作为更合理有效的顶底识别指标。不同宽基指数的历史回溯多图多表让该结论进一步稳固。

• 报告强调传统估值均值及方差分析难适应具有右偏分布，且受衍生品市场影响反复调整的估值环境，采用短周期滚动窗口能更精准捕捉市场波动。

- 4年滚动估值分位数在历史牛熊转换点多次准确预警，优于10年和历史基准估值分位数，尤其在识别泡沫顶部有重要参考价值。

• 同时，报告也坦言短周期参考时间可能带来的顶部预警偏早问题，提示使用者结合其他市场信号与宏观判断。

- 报告体系严谨，数据详实，周期驱动的估值分位数应用具有实操价值，尤其适合作为权益基金定价风险管理和投资时机判断的量化工具。

总体评级与建议： 虽然报告未显式给出买卖或持有评级，但在风险提示和周期理论确认框架下，以4年滚动估值分位数作为投资决策参考工具被强烈推荐，用于辅助投资者判断市场估值极值和风险概率，提高风险管理有效性。

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参考文献索引

本分析中多次引用页面为：

• 报告基本观点与周期说明：[page::0], [page::2], [page::3], [page::4], [page::13]

- 右偏态和传统估值缺陷：[page::5]

• 衍生品对估值峰值影响及案例：[page::6]

- 4年滚动估值分位数详细回溯检验数据与图表：[page::7]至[page::13]

• 风险提示：[page::0], [page::14]

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总结

该报告以周期理论为基石，创新性地提出并验证“4年滚动估值分位数”作为判断国内权益市场高估与低估的核心量化指标。通过实证数据支持和多指数回测，论证其比传统估值统计方法及长期历史分位数更具实用意义。该指标有效辅助投资者把握市场顶部和底部信号，具备量化投资与风险管理的导向价值，但需结合宏观环境和市场情绪，关注指标可能的提前预警问题。整体报告结构清晰、论证完整、数据详实，是理解市场估值周期性及应用估值指标风险管理的重要参考文本。 [page::0], [page::2], [page::3], [page::4], [page::5], [page::6], [page::7], [page::8], [page::9], [page::10], [page::11], [page::12], [page::13], [page::14].

报告