股票投资赔率与胜率的定义与特性 [page::2]

• 赔率定义为潜在盈亏比，胜率为正收益概率，二者均为未来不确定性变量。

- 赔率多用静态估值及其历史分位数衡量，胜率多依赖宏观及公司基本面特征。

• 赔率与胜率相互影响，不独立，且均无法完全集中反映股票未来表现。

现金流折现(DCF)模型中的赔率胜率统一 [page::2][page::3]

• DCF模型以未来现金流贴现反映价值，分子端体现公司基本面稳定性（胜率），分母端体现宏观折现率（风险/胜率）。

- 当前静态估值与DCF公允价值差异表征赔率大小，高估对应低赔率，低估对应高赔率。

• 赔率的判定应以预期估值和当前估值对比为核心，而非仅看历史估值分位数。

统计分析：PB与赔率的关系及分组统计 [page::3][page::4][page::5]

| 时间区间起点 | 第1组 | 第2组 | 第3组 | 第4组 | 第5组 |
|---------------|-------|-------|-------|-------|-------|
| 2019/4/30 | 0.67 | 0.82 | 1.09 | 0.83 | 0.89 |
| 2020/4/30 | 2.46 | 4.59 | 4.82 | 3.85 | 3.45 |
| 2024/4/30 | 0.86 | 0.53 | 0.54 | 0.64 | 0.51 |

• 按静态PB水平分组的赔率显示合理估值（第3组）组的赔率整体最优，绝对低估（第1组）并非赔率最佳。

- 按PB历史分位数分组，次低分位（第2组）的赔率常优于极低或极高分位组。

• 预测PB_FY1分组的赔率更具解释力，低估组稳定展现高赔率，市场重视预期估值。

胜率因素和行业差异 [page::5]

• 胜率受宏观流动性、通胀、信用及海外市场影响，同时高度依赖于公司基本面如预期利润增速。

- 单一变量难以全面表达胜率，需要多维度信息结合。

动态PB-ROE关系及其对赔率胜率的统一体现 [page::6][page::7]

• PB与预期ROE呈正相关，预期ROE更能解释PB波动，反映内涵价值。

- PB低且预期ROE高的股票组合同时具备高赔率与高胜率。

• 表4中多个行业低PB高ROE组表现最佳，支持动态估值模型。

投资不可能三角的挑战与风险提示 [page::8]

• 价值投资实践中，低风险高收益问题存在，结合流动性表现，投资不可能三角有可能被打破。

- 模型及历史测算存在市场波动、政策和模型失效风险。

证券研究报告详尽分析报告

——《股票投资中的赔率/胜率/DCF 与 PB-ROE》

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1. 元数据与概览 (引言与报告概览)

• 标题：《股票投资中的赔率/胜率/DCF 与 PB-ROE》

- 作者及机构：王琦等，东北证券股份有限公司，金融工程研究团队

• 发布时间：2024年8月（通过部分时间戳推断）

- 主题：股票投资中的赔率与胜率的量化分析，及DCF（现金流折现）模型与PB-ROE（市净率-净资产收益率）模型在股票估值和投资决策中的应用与统一。

核心论点摘要：

• 股票投资中的赔率（盈亏比）和胜率（正收益概率）是未确定的变量，受多维复杂因素影响且不可简单历史外推。

- 赔率体现投资价值的绝对或相对合理性，胜率体现投资获胜的概率，两者相辅相成，且可以通过DCF及PB-ROE动态模型加以量化和统一。

• 传统静态估值或估值历史分位数不足以准确反映赔率，预测估值指标与公司基本面特征对胜率判断更为关键。

- 通过现金流折现模型，胜率影响未来现金流和折现率，赔率体现现金流折现值与当前估值的差异。

• PB-ROE动态模型体现了净资产动态估值，展示了赔率与胜率的相互影响及投资中的内在价值判断。

- 报告提供多组历史数据表格与图表支撑上述理论分析，强调投资中的安全边际和胜率综合评价的重要性。

该报告旨在为投资者提供一个更具理论深度且量化的股票投资胜率和赔率判断框架，提升对股票价值和投资获利概率的理解与操作指导。[page::0,2,3]

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2. 逐节深度解读

2.1 简述（报告开篇）

• 说明股票投资中的赔率是未来可能盈亏的比率，胜率是收获正收益的概率，二者均是未来未确定且含概率分布的变量。

- 赔率常用静态估值和估值分位数表达，胜率多用宏观变量及公司基本面特征表征，二者非独立，而是相互影响。

• 通过显性指标来近似计算赔率与胜率，但无法完全准确，强调风险与不确定性的识别。

此节确立了本报告研究焦点——股票投资赔率与胜率的理论基础和现实复杂性。[page::2]

2.2 股票投资的第一性原理和赔率胜率的统一（核心理论）

• 第一性原理解释：回归本质，把股票投资拆解为现金流折现原理，即股票价值是未来现金流的贴现和。

\[
V = \sum{t=1}^{T} \frac{CFt}{(1+r)^t}
\]

• 现金流折现（DCF）模型体现赔率和胜率的统一：

- 分子端的未来现金流体现基于企业基本面的胜率判断。
- 分母端的折现率反映宏观风险因素对胜率的影响。
- 当前估值相对于折现估值的偏差（biased PE）表示安全边际大小，即赔率的高低。

• 现金流折现的估值拆解：

\[
\Delta P = EPS \times (fairPE + biasedPE)
\]

偏离越大，安全边际和赔率越高或越低。

总结：胜率体现为对未来现金流和折现率的判断，赔率为估值与理论价值的差异，DCF模型科学地统一两者，是投资的第一性量化表达。[page::2,3]

2.3 赔率胜率的指标选择

• 赔率变量：

- 静态估值（如PE、PB）及其历史分位数
- 未来预期估值（如预测PB）
- 行业差异显著，指标选取需与行业属性匹配

• 通过统计2019年至2024年间同行业股票在不同PB分组下的下期收益，分析赔率与估值关系。

表1（静态PB分组赔率）显示：
- 赔率最高组并非绝对最低估值组，一般中间组（估值合理）往往赔率最高。
- 最近阶段（2024年）低估组赔率并不理想，赔率低于1说明正收益概率不足。

表2（PB历史分位数分组赔率）指出：
- 历史分位数次低组（第2组）赔率最高，最低分位数组并非最优。
- 与表1趋势一致，静态低估不保证高赔率，滞后性及价值陷阱影响显著。

表3（预测PB分组赔率）：
- 使用预测PB分组得到较好赔率表现，最低估值组长期赔率更优。
- 说明市场更倾向于关注未来预期估值，而非当前绝对静态估值。

• 胜率变量：

- 宏观层面包括流动性、通胀、信用及外部市场风险
- 公司个体层面依赖基本面（行业空间、商业模式、护城河、企业文化）、一致预期利润增速和变化。
- 胜率难以用单一指标准确量化，需要综合宏观及基本面判断。

结论：单纯估值指标难以准确判断胜率和赔率，胜率更多依赖宏观环境和企业自身基本面，赔率依赖合理的估值判断，二者需结合。[page::3,4,5]

2.4 动态 PB-ROE 与赔率胜率的统一

• 引入PB-ROE模型，源自Wilcox（1984）提出的企业增长二维模型，假设企业增长阶段PB轨迹必须与增长率 k 保持一致，且终值PB趋向1，体现估值与盈利能力的密切关系。
• 通过剩余收益模型表达PB和ROE的关系：

\[
V = B0 + \sum{t=1}^{T} \frac{(earningst - rt \times B{t-1})}{(1+rt)^t} = B0 + \sum{t=1}^T \frac{(ROEt - rt) \times B{t-1}}{(1+rt)^t}
\]

• 当前账面价值（PB）反映了资产的内含价值，预期ROE与必要报酬率的差异决定剩余收益部分。
• 图2（PBLF vs ROELY）和图3（PBLF vs ROEFY1）展示：

- 预测ROE（FY1）与当前PB拟合效果优于过去ROE（LY），强化了使用预测ROE的合理性。
- 统计数据表明，高预期ROE和低PB组合同具高赔率和高胜率。

• 实务中需注意：

- 使用未来ROE分组统计存在事后偏差风险，因为市场基于预期动态调整估值。
- 本文采用期初PBLF和预测ROEFY1对样本分组，更贴近实际投资的未然性。

• 表4详细展示了基于PB和ROEFY1双因素分组的盈亏比和胜率数据，覆盖交通运输、传媒、医药、家电、房地产、钢铁金融等多个行业。

主要结论包括：
- 低PB+低ROE一般拥有更高盈亏比。
- 高ROE提升胜率，低PB有助于提高胜率，两者结合效果最佳。
- 各行业数据表现异质性明显，但整体支持PB-ROE联合判定策略。

因此，PB-ROE动态关系是连接估值（赔率）与企业盈利预期（胜率）的有效桥梁，实现投资决策的理论与实践统一。[page::5,6,7]

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3. 图表深度解读

图1：Wilcox 1984 PB-ROE 过程图（page 6）

• 说明PB（价格/账面价值）在企业增长阶段的轨迹演变，初期呈上升趋势并趋于平稳最终达到均衡。

- 该图强调当前PB水平应与企业增长率保持一致，验证了PB与未来ROE的正相关关系。

图2：PBLF v.s. ROELY（2024-04-30）（page 6）

• 散点图显示最近财报季PB与上一财年ROE的关系，数据点较为分散，拟合线倾向水平，无明显强相关。

- 反映历史ROE对当前估值的解释能力有限。

图3：PBLF v.s. ROEFY1（2024-04-30）（page 6）

• 散点图对比预测ROE和当前PB，点云趋势更明显向上倾斜，拟合线正斜率表明预测ROE与PB有显著正相关。

- 视觉上，预测ROE优于历史ROE作为估值解释变量。

表1-4：各项PB分组与下一阶段赔率数据（pages 3-7）

• 表1、表2展示静态PB绝对值及历史分位数分组下短期正收益赔率，表3展示预测PB分组赔率，表4则结合ROE分组展示赔率和胜率双向数据。
• 这些数据验证了：

- 绝对最低估组并非必然带来最高赔率，合理估值区间更优。
- 预测估值更能反映未来回报预期。
- ROE与PB的结合分析揭示高ROE增强胜率，低PB提升安全边际，联动提升投资成功率。

图4：赔率胜率计算示意表（page 8）

• 简单对比乐观、中性和悲观情境下概率（P1,P2,P3）与价值（V1,V2,V3）关系，提示风险和收益的概率分布，强调综合 WINRATE（胜率）和ODDS（赔率）评估。

整体图表和数据紧密支撑文本论述，揭示股票投资胜率和赔率的复杂动态关系，强调估值对未来预期和风险的反映功能。图表中对预测指标和结合基本面变量的强调，彰显其优于简单静态估值指标的现实适用性。[page::3,4,5,6,7,8]

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4. 估值分析

• 主要估值框架基于现金流折现（DCF）模型和剩余收益模型：

- DCF模型：股票价值等于未来现金流的折现总和，折现率反映宏观风险状况。
- 剩余收益模型：股票价值由账面净资产和未来盈利超过资本成本的剩余收益折现组成。

• 估值输入包括：

- 未来现金流（或盈利）预测（基于企业基本面分析）
- 折现率估计（考虑宏观风险和市场因素）
- 估值偏差衡量（当前估值与理论折现值差异，即biased PE）

• 基于PB-ROE动态模型，解释估值结构并联系行业特性和企业盈利预期。

- 通过预测PB与预测ROE的结合，提出对投资赔率和胜率的动态分析和量化判定方法。

• 报告未提供具体DCF构建细节及折现率数值，但理论充分强调其重要性与实际应用框架。

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5. 风险因素评估

报告最后专门列出风险提示：

• 市场波动风险：市场行情起伏会影响估值与实际收益的匹配关系，带来预测偏差。

- 政策变化风险：宏观政策调整对市场风险溢价及企业经营环境产生影响。

• 模型失效风险：估值模型及统计方法基于历史数据和假设，面临实时市场条件变化导致的失效风险。

风险提示简洁但涵盖主要外部与模型自身局限性，符合审慎合规要求。[page::0,8]

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告虽然强调赔率与胜率的复杂性与不确定性，但在多处采用历史平均及分位数分组作为指标替代，存在一定的历史外推假设隐含。

- 使用未来预测ROE与PB分组的统计，虽较现实但仍隐含未来信息，可能使统计结果出现事后偏差。

• 表格数据部分数值波动大，特别是部分行业极端值影响统计中位数和均值的有效性。

- 报告中模型和方法较重视定量分析，较少讨论市场微观结构变化、投资者行为偏差等非量化影响。

• 对于胜率复杂性，报告承认难用单一指标衡量，然而实际应用中，仍需依赖较为主观的宏观判断，可能降低模型操作透明度。

综上，报告在理论框架严谨度与现实数据支撑方面表现优秀，但应注意历史数据与预测间的潜在假设局限和统计噪声影响。

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7. 结论性综合

本报告从理论与实证两个层面，结合现金流折现（DCF）模型和PB-ROE动态关系，深入探讨股票投资中的赔率和胜率问题，提出如下最关键总结：

• 股票投资中的赔率和胜率既相互独立又相互影响，必须统筹考虑。

- 赔率主要通过当前估值与未来估值预期的对比，体现安全边际和潜在收益空间。

• 胜率高度依赖宏观经济环境与公司基本面特征，难以通过单一指标衡量，需要宏观与微观结合的复合判断。

- 经典DCF模型与剩余收益模型为赔率和胜率的统一量化框架，明确区分分子端现金流和分母端折现率的不同来源与效应。

• 预测指标（如预测PB、预测ROE）的应用显著优于简单静态估值，提升投资判断的科学性。

- 实证数据及表格显示，中等偏良性估值区间往往拥有较高赔率，而低估值不必然带来投资成功，体现“价值陷阱”风险。

• PB-ROE的双维度分析进一步揭示：低PB且高预期ROE的股票组合通常实现高胜率和高赔率，是理想投资标的。

- 投资不可能三角在部分具备确定内涵价值折扣的股票中可能被突破，高胜率高赔率可以并存。

• 风险提示突出市场、政策及模型风险，强调投资需保持谨慎态度。

报告以清晰数据和理论分析为基础，呈现了一个兼具哲学根基、模型严谨与实证验证的投资框架，指导投资者科学评价并识别高胜率与高赔率的投资机会，为复杂多变的股票市场提供了有力的理论与实操工具。

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附：关键图表展示

• Wilcox PB-ROE动态模型过程图：

- PB_LF与ROE预测关系散点图（2024-04-30）：

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总体评级与推荐意见

报告未就特定股票或行业给出具体买卖评级，更多关注投资理论框架与实证分析，提升权益类资产组合的结构化评价能力，适合具备一定量化分析能力的专业投资者学习参考。

[page::0,2-8]

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结束语

本分析基于报告全文，详尽剖析了其核心论点、数据与模型架构，全面覆盖了赔率与胜率在股票投资中的理论与实证关系，为专业投资者深化量化投资理解提供了系统化视角。希望此解读对投资决策与研究实践有所助益。

报告