A股市场参与主体特征及其对市场行为的影响 [page::1]

• 2007-2016年间，沪市交易量约80%由散户贡献，但散户持仓市值仅占约20%-40%，专业机构权重较低。

- 投资者结构显示A股市场投机性较强，导致投资者感知股票涨跌与基本面关联不密切。

股票收益率拆解模型及计算方法 [page::1][page::2]

• 采用Grinold(2002)方法将股票收益率拆解为股息收益、名义利润增长率和PE估值变化率三部分。

- 指标计算涵盖成分股股息率、归母净利润总和及市盈率，采用总市值加权，剔除显著异常值，确保数据稳健。

• 拆解方法允许定量分析盈利和估值变化对股票收益率的贡献比例。

宽基指数收益拆解实证结果 [page::3]

| 指数 | 2009-2017年累计实际收益 | 股息收益(年化) | PE变化率(年化) | 名义EPS变化率(年化) | 估值贡献占比 | 盈利贡献占比 |
|------------|------------------|--------------|--------------|----------------|-----------|-----------|
| 沪深300 | 26.6% | 2.7% | -1.9% | 11.2% | 负贡献 | 主要贡献 |
| 中证500 | 135.1% | 0.8% | -25.7% | 37.0% | 负贡献 | 主要贡献 |
| 中证1000 | 18.6% | 0.5% | 2.7% | 20.9% | 小正贡献 | 主要贡献 |
| 创业板指 | 7.6% | 0.6% | 2.0% | 7.2% | 小正贡献 | 主要贡献 |

• 宽基指数收益主要由盈利增长驱动，估值变化普遍贡献有限且部分指数贡献为负。

- 创业板指稍有正向估值贡献，但盈利依然为主导力量。

美国标普500指数长期收益拆解对比 [page::4]

| 时间区间 | 股息收益(年化) | PE变化率(年化) | 名义EPS变化率(年化) | 估值贡献情况 |
|------------|--------------|--------------|----------------|-------------------|
| 1989-2017 | 2.4% | 2.6% | 2.9% | 股息、盈利与估值均有贡献 |
| 2009年至今 | 2.4% | -10.9% | 22.7% | 估值贡献为负，盈利贡献主导|

• 标普500在更长周期表现出股息、盈利和估值变动均对收益贡献均衡，近年来盈利贡献主导[page::4]。

行业指数收益拆解及估值影响明显差异 [page::4]

• 食品饮料、医药、建材、家电等消费类行业估值贡献微弱，收益主要由盈利增长驱动。

- 钢铁、煤炭、有色金属、建筑等周期类行业估值拖累明显，导致整体业绩承压。

• 机械、化工、通信和国防军工等行业估值提升显著，带动行业收益增长。

风险提示及声明 [page::0][page::5][page::6][page::7]

• 量化模型基于历史数据，未来可能失效，特别是极端市场环境冲击风险显著。

- 报告由东方证券研究所发布，含研究员声明及投资评级标准，建议投资者谨慎参考。

《A股是估值驱动还是盈利驱动？——量化策略研究系列之一》报告详尽分析

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一、元数据与报告概览

报告标题： 《A股是估值驱动还是盈利驱动？——量化策略研究系列之一》
作者与机构： 东方证券研究所，分析师朱剑涛，联系人邱蕊
发布日期： 2018年12月1日
研究主题： 通过定量分析拆解A股市场收益来源，探讨A股涨跌幅是主要由盈利增长驱动还是估值变化驱动。研究时间范围主要聚焦于2009年至2017年，覆盖沪深300、中证500、中证1000、创业板指以及标普500等主要指数。

核心论点：
报告基于Grinold（2002）股票收益率拆解模型，将股票收益近似拆解为“股息收益”、“名义利润增长率”和“PE估值变化率”三部分，分析A股主要指数和部分行业指数的涨幅贡献。实证显示，2009年至2017年间，A股宽基指数主要涨幅几乎完全源于盈利增长贡献，而估值变化贡献甚微甚至负值。创业板指盈利增长贡献相对较低但估值变化贡献稍高。对比美国标普500指数，2009年起其指数涨幅也主要受盈利增长驱动，估值贡献为负；而在1989-2017年更长时间维度上，标普500各部分均衡贡献。行业分析则显示传统消费和服务类行业估值贡献较小，周期性行业估价承压，部分行业如通信和军工通过估值提升获得增长。

风险提示：
量化模型基于历史数据，可能在极端市场环境失效，投资者需警惕模型失效风险及市场波动风险。[page::0]

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二、逐节深度解读

2.1 股票收益率分解方法

报告指出，A股市场以散户为主，2009年后散户贡献近80%交易量，尽管他们持有市值占比仅20%，这导致市场投机性较强，投资者往往感到股价涨跌与基本面关联较弱。为探究股价波动的本质，报告采用Grinold（2002）提出的收益率拆解方法，将股票收益率拆分为：

• 股息收益（Dividend Yield）

- 名义利润增长率（Nominal EPS Growth）

• PE估值变化率（PE Change）

报告详细阐述了数学公式（部分中间推导较复杂，带有省略项），核心在于将总体回报用现金股息及价格变化拆解，且价格变化再拆分为盈利增长和估值变动两部分。报告针对市场指数的成分股变动及加权方法，做了如下调整保证计算的可对比性和准确性：

1. 期初期末成分股交集作为计算池，减少换股影响；

2. 统一采用总市值加权法；

1. 计算股息率、利润增长和PE基于总市值和归母净利润数据；

4. 异常值按规则剔除，避免极端负增长影响。

此节设定了后续定量分析框架，是整份报告的理论基础。[page::1][page::2]

2.2 A股指数收益分解结果概述

报告对沪深300、中证500、中证1000、创业板指和创业板综全收益指数做了分解，发现：

• 盈利增长贡献最大： 2009-2017年间，沪深300盈利增长贡献年化11.2%，中证500更高达14.8%，而中证1000最高为20.9%。创业板则盈利增长贡献较低为7.2%。

- 估值变化贡献较小甚至为负： 沪深300年化估值贡献为-1.9%，中证500和1000有微弱正贡献（分别1.8%和2.7%），创业板为2.0%。

• 股息贡献稳定但较低： 各指数股息贡献均在0.5%-2.7%区间。

- 标普500对比： 2009年后其涨幅主因盈利增长，估值贡献为负；但1989-2017年长期看，股息、盈利增长和估值增长贡献较均衡，分别约2.4%、2.6%和2.9%。

行业分解与市场直观经验一致，消费、医药等行业涨幅多来自盈利，周期性行业如钢铁、煤炭估值贡献大多为负拖累行业表现，机械、通信等行业估值提升则促进增长。[page::2]

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三、图表深度解读

3.1 沪市投资者交易额与持仓市值结构（图1、图2）

图1显示2007年至2016年沪市不同类型投资者交易额占比，散户（自然人）交易额占比长期超过80%，2012年达到最低80.8%，专业机构和沪股通占比相对较低，投机性较强的散户交易主导市场。

图2显示同一时期投资者持仓市值占比，法人与机构占比远高于散户，且散户持仓占比仅约20%，呈下降趋势。持仓资金由机构占据主导，但交易活跃度由散户驱动，进一步印证市场波动更多由投机行为驱动的见解。

以上图表说明市场内在结构特点，为分析股价波动因子提供制度环境背景。[page::1]

3.2 宽基指数收益分解（表1）

表1详列2009-2017年沪深300、中证500、中证1000、创业板指数年度实际收益、模型估计收益及其拆分（股息、PE变动、名义EPS增长、实际EPS增长、CPI），具体数据解读：

• 沪深300实际年化收益累计约26.6%，股息贡献2.7%，盈利增长贡献主要来自名义EPS变化11.2%，实际EPS增长9%，估值变动贡献为-1.9%。

- 中证500实际年化收益约13.9%，盈利贡献较高（名义EPS变19%+），估值贡献正1.8%，股息较低。

• 中证1000实际年化收益最高达24%，盈利贡献最高20.9%，估值贡献稍有正向。

- 创业板指数表现波动较大，盈利贡献相对低，估值贡献约2%。

残差收益部分普遍存在，表明模型解释力较高但并非完全，无论如何盈利成长是主驱动力，估值变化贡献相对次要或负面。

3.3 标普500收益分解（表2）

1989年至2017年整体统计显示股息收益约2.4%，名义EPS增2.6%，PE估值变化2.9%，三者贡献相当；2009年后则盈利贡献明显提升，估值贡献负面。

着重对比美国市场长期均衡增长与短期盈利驱动的结构，同时显示在波动年份（2008年）模型残差大，引申风险提示。

3.4 中信一级行业指数收益分解（表3）

行业层面数据显示：

• 食品饮料、医药、餐饮旅游等消费服务类，估值贡献接近0甚至略负，盈利增长贡献高。

- 钢铁、煤炭、有色等周期性行业估值贡献显著负面，盈利增长虽大但估值拖累整体收益。

• 通信、机械、国防军工等行业估值贡献较大，成为整体收益的重要驱动。

此行业拆解完善了观察层次，验证了市场与经济周期的关联性，盈利和估值对不同行业的不同影响特点。[page::3][page::4]

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四、估值分析

报告主要采用Grinold(2002)股票收益拆解模型，核心使用“股息+名义利润增长+PE估值变动”三因素拆解总收益，理论清晰且连贯。指数层面使用总市值加权，保证模型准确度和代表性。对指数成分股变动做调整，剔除异常值等细节处理丰满了估值分析的可靠性。

估值变化被定量分析为PE变化率对回报的贡献，且结果显现估值对于多数时间区间的A股整体涨跌影响较小甚至负面，强调A股主要由盈利增长驱动的特点。

报告对比美国市场作为全球成熟市场代表，提供估值变化和盈利增长贡献均衡的参照，揭示了A股估值乏力的现实状况。

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五、风险因素评估

报告明确提醒：

• 量化模型基于历史数据，未来市场环境若出现极端变化，如金融危机，将导致模型失效。

- 模型受限于历史样本，无法完全涵盖未来潜在非线性或结构性变化，投资者应密切跟踪模型表现并警惕市场极端环境冲击可能导致收益损失。

风险部分在报告结构中虽简单但切合实际，对策略应用风险管理具有指导意义。[page::0][page::5]

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六、批判性视角与细微差别

1. 模型局限性：

报告已提及拆解过程的近似性，尤其省略的交叉项在市场剧烈动荡时期（如2008年）可能产生较大误差，模型残差偏大。模型假设盈利增加和估值变动相互独立，这在现实中存在一定争议。

1. 数据样本与时间范围：

主要聚焦2009-2017年中国市场，该时期整体经济复苏及增长态势明显，盈利驱动特征突出。若引入更长周期，尤其与2008年危机等波动期，估值变化的贡献可能不同。

1. 投资者结构解释的深度不足：

报告提及散户主导交易量，但未进一步深入探讨其投机行为对估值波动影响的具体定量关系，留有进一步研究空间。

1. 残差收益较大：

多数年份残差收益正负波动明显，显示模型解释力有部分不足，提示投资者及模型使用者需谨慎解读模型结果。

1. 行业估值贡献解释仍概括性强：

对于通信、军工等估值提升能动因素未细分，未来研究可考虑更深层次行业特性和政策影响。

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七、结论性综合

本报告系统运用Grinold(2002)收益拆解框架，基于东方证券和Wind数据，分析了1990年代至2017年中美主要指数及A股多个宽基及行业指数的收益结构，得出以下核心结论：

• 当前及近期A股市场表现主要依赖于盈利增长，估值提升贡献有限甚至负面。

沪深300等主流指数2009-2017年盈利贡献年化超过11%，估值贡献负1.9%，创业板估值贡献稍好但仍有限。

• 这反映A股市场整体盈利端的持续增长驱动力，无论从流通股结构还是行业表现均得以佐证。
• 对比美国标普500指数，长期（1989-2017年）估值、盈利、股息贡献较均衡，多元驱动显著，表明成熟市场估值功能更为正常和稳定。
• 行业层面，非周期性消费与服务行业主要靠盈利增长提供回报；周期行业被估值拖累，投资价值展现出较大差异。
• 量化模型具有较强解释力，但在极端环境存在失效风险，投资者需建立动态跟踪和风险管理机制。
• 散户主导的A股交易结构、较弱的估值支撑，一定程度上解释了市场波动与基本面脱节的感觉，提示投资者关注盈利基本面。

综上，报告以详实数据与严谨模型，清晰界定了A股收益的盈利驱动本质，对理解市场结构、投资策略设计具有重要参考价值。[page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5]

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附：主要图表示意

• 图1：沪市投资者交易额占比，显示散户主导交易活跃度。

- 图2：沪市投资者持股市值占比，机构持仓占优但交易不活跃。

• 表1、表2、表3中具体的指数及行业收益拆解数据详细支持全文结论。

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本分析全面解读了《A股是估值驱动还是盈利驱动？——量化策略研究系列之一》报告，涵盖模型方法、数据结果、图表细节、风险提示以及行业估值差异，力求为投资者提供深入且客观的理解。

报告