宽基指数市场大底具有时间一致性 [page::4]

• 主要宽基指数如上证指数、深证成指、沪深300等的市场大底时间较为接近，显示市场情绪达到极端恐慌。

- 万得全A与中证全指的市场大底几乎一致，是最具代表性的代表指数。

• 市场大底与货币/信贷周期低点高度同步，验证经济与权益周期间的联动关系。

宽基指数估值采用PE、PB及股债相对价值百分位数三种方法，应用4年、10年滚动及历史口径测算 [page::5][page::6]

• 宽基指数估值分布呈明显非正态，估值百分位数是合理的估值分析工具。

- 以万得全A为例，PE与PB估值及股债相对估值均计算不同滚动窗口和历史分位数，用于寻找估值合理区间。

近期市场大底时4年滚动PE估值分位数普遍处于20%以内，体现低估值水平 [page::7][page::8][page::9][page::11][page::12]

• 2022年4月26日，13个宽基指数中11个PE 4年滚动估值处于20%分位以内。

- 2020年3月23日及2018年10月18日市场底部，大多数指数4年滚动PE、PB估值分位数低于20%。

• 2008年11月、2005年7月等历史大底均显示极低估值分位表现，强化估值低位对应市场大底的结论。

股债相对价值分位数提示底部偏早，多数在5%以内 [page::7][page::8][page::9][page::13]

• 绝大多数市场大底时，股债相对价值分位数位于较低水平，提示该指标较PE、PB估值更早反映底部。

4年滚动估值分位数优于历史估值及10年滚动估值分位数，适用性更强 [page::3][page::13]

• 权益市场估值理性提升，历史估值分位失效风险增大。

- 4年滚动估值分位数回溯分析提示更有效的顶底时点。

• 2018年及2022年数据显著体现了此优势。

2016年1月市场大底估值相对合理，非典型底部 [page::9][page::10]

• 12个宽基指数PE估值均高于20%，反映此前牛市高估值回调，估值未处于极低位。

风险提示：宏观突发事件可能导致4年滚动估值分位数失效 [page::0][page::14]

• 4年滚动估值分位数的适用基于正常权益与货币/信贷周期。

- 战争、地缘政治冲突等异常事件可能扰乱该指标有效性。

金融研究报告详尽分析报告

一、元数据与概览

• 报告标题： 《估值系列专题（二）：市场大底都长咋样？从估值分位数角度进行复盘》

- 发布机构： 华福证券研究所

• 作者/分析师： 杨升松（执业证书编号：S0210520030001）

- 发布日期： 暂无具体发布日期，报告内容涉及数据截止至2022年及之前历史数据

• 研究主题： 重点聚焦于中国主要宽基指数（如万得全A、中证全指等）在历史市场大底时的估值分位数表现，特别是基于PE、PB及股债相对价值的4年滚动估值分位数指标的有效性、表现及应用。

核心论点与传递信息：
本报告基于对历史主要市场大底数据的复盘，验证了4年滚动估值分位数在识别市场底部的有效性。历史数据显示，市场大底时主要宽基指数的估值分位数均处于较低水平，通常PE 4年滚动估值分位数保持在20%以内，多数甚至低于10%。相比之下，传统历史估值分位数和10年滚动估值分位数效果不及4年滚动分位数。此外，股债相对价值分位数提示市场底部往往偏早。报告旨在为未来市场出现估值低谷、市场恐慌时，提供更科学的估值分位参考指标，警示市场情绪极端与周期规律的影响。[page::0,3,13]

二、逐节深度解读

2.1 报告引言及背景

回顾《估值系列专题（一》中提出的推荐理由，4年滚动估值分位数：

• 与国内权益市场中38-44个月股权周期和货币/信贷周期切实吻合；

- 优于传统的估值“中位数-方差”方法，克服估值分布右偏特性；

• 在期货和期权市场带来的价格理性化背景下，4年滚动估值分位表现更出色，尤其在泡沫市场能更早识别顶部风险。

基于此，二篇报告延续第一篇思路，重点分析历史市场大底时估值分位数，以提供未来识别市场底部的重要指标。[page::0,3]

2.2 市场大底定义

报告严格区分市场底部的三个层次：

• 阶段性底部： 向前向后各1个月最低价；

- 中期底部： 向前向后各1季度（91天）最低价；

• 市场大底： 向前向后各半年（182天）最低价。

市场大底是本报告研究重点，指示了市场长期或关键周期的触底点。[page::3]

2.3 宽基指数市场大底及周期同步性

通过对13个主要宽基指数市场大底时间的统计（见图表1，2000年以来数据），发现不同指数（包含万得全A、中证全指、沪深300、上证指数、创业板指数等）在市场大底时间点高度一致，显示市场底部具有很强的同步性和系统性。

此外，市场大底几乎与货币/信贷周期的低点高度吻合（通过图表2的数据验证），进一步支持了“货币/信贷周期催生经济周期，进而决定权益估值周期”的理论。[page::4,5]

2.4 宽基指数估值分位数方法论

考虑到万得全A等主要宽基指数估值的非正态分布特性，报告提出采用估值百分位数指标来衡量估值高低，替代传统中位数及方差方法。具体方法有：

• PE估值百分位数

- PB估值百分位数

• 股债相对价值分位数：（计算公式为1/PE减去10年期国债收益率）

每种方法均采用三种口径：4年滚动估值分位数、10年滚动估值分位数及历史估值分位数。

图表3-5展示了万得全A自2000年起对应PE、PB及股债相对价值的估值分布柱状图，明显显示出估值分布的非正态、右偏特征，验证采用分位数方法的合理性。[page::5,6]

2.5 估值分位数模板及2022年9月例证

报告以2022年9月30日数据为例（图表6），展示了主要指数在PE、PB及股债相对价值方面的分位数情况，细化分层用颜色编码（20%、10%、5%以内分别用浅绿、深绿、墨绿标识），以期提供实盘使用指引。[page::6]

2.6 复盘历史市场大底估值分位数

报告选择了自2005年至2022年间8个市场大底节点，逐一复盘各主要宽基指数PE、PB和股债相对估值分位数表现，综合体现市场大底估值特征：

• 2022年4月26日：13指数中11个PE 4年滚动估值分位数位于20%以内，股债相对价值分位数则更为极低，12个处于10%以内。PB估值分位数也表现低位。这也反映了疫情冲击下的市场恐慌情绪。[page::7]
• 2020年3月23日：新冠疫情冲击造成市场直线下跌，万得全A创新低。此时7个指数PE 4年滚动估值分位数低于20%，股债相对价值分位数均低位，9个PB估值处于低位。整体属于牛市中期大幅回调，市场信心逐渐恢复。[page::8]
• 2018年10月18日：贸易战导致市场持续下落，12个宽基指数PE分位数均低于20%，11个股债相对价值分位数低位，PB估值分位数同样极低，大底特征明显。[page::9]
• 2016年1月28日：牛市后急跌，12个指数PE均大于20%，仅少数字指数低估，股债相对价值及PB分位数多数合理，反映该大底不属于估值极端底部，而是估值合理区间的震荡低点。[page::9,10]
• 2012年12月3日：长周期低点，估值处于极低水平，10指数PE分位数均<20%，虽然部分估值指标偏离，但整体仍具底部特征。[page::10]
• 2010年7月5日：大底后快速反弹，PE估值分位数较低，股债相对价值处低位，表现出强反弹信号。[page::11]
• 2008年11月4日：全球金融危机大底，估值处极低位，PE大多处于5%分位数以内，股债相对价值和PB同样极低，典型的市场低谷。[page::12]
• 2005年7月18日：估值极低，9指数PE、PB及股债相对价值均处于低分位，碳显出明显的大底估值特征。[page::12,13]

整体数据显示，除2016年回调属估值合理震荡外，其余大底时估值均在较低分位数，尤其是PE的4年滚动估值分位数表现最佳。[page::7-13]

2.7 风险提示

报告指出，4年滚动估值分位数的有效性依赖于权益周期与货币/信贷周期同步性，若有重大宏观事件（如战争、地缘政治冲突）导致货币政策扭曲，则估值分位指标的参考价值可能受损。此外，历史统计规律可能失效，投资者需警惕量化指标本身的局限性。[page::0,14]

三、图表深度解读

图表1：主要宽基指数的市场大底（2000年以来）

本表列示了多个宽基指数在2000年后标记出的市场大底日期，包含各大指数对应的底部时间点。数据呈现市场大底时间在不同指数中高度重合，数据标记“√”显示指数在对应日期达到底部。

解读：

• 市场大底并非个别指数事件，而是多指数同时出现，验证市场整体一致性的观点。

- 万得全A和中证全指市场大底时间几乎同步，成为最具代表性的样本。

• 这为后续估值分析提供坚实数据基础，确保研究的系统性和科学性。[page::4]

图表2：货币/信贷周期低点与权益周期低点时间对比

此表比较货币/信贷周期与权益周期的时间节点。大部分权益周期起点与信贷周期低点时间差别极小（±几个月以内），验证了货币/信贷政策对市场估值周期的引导作用。

解读：

• 说明市场底部出现时的估值低位与宏观货币政策调整高度相关。

- 理论上支持4年滚动估值分位数基于周期的有效监测功能。[page::5]

图表3-5：万得全A估值分布（PE、PB及股债相对价值）

通过柱状频数图展现了自2000以来万得全A在PE、PB及股债相对价值的分布。均呈现明显右偏态，说明绝大多数时间估值较为集中，但存在极端高估状态。

解读：

• 估值非正态分布是采用分位数方法的理由，避免均值和方差被极端值扰动。

- 千分位阶的估值含义更直观，便于判断当前市场所处估值位置。

• 这支撑了报告使用分位数作为底部估值信号的科学性。[page::5,6]

图表6：主要宽基指数2022年9月30日估值分位数

详细列出各宽基指数在PE、PB及股债相对价值上的多口径估值分位数。数据表明多数指数PE和PB估值处于低分位（10%-20%），为投资者实操提供参考基点。

解读：

• 结合颜色编码反映市场估值风险层级，指导投资者合理布局。

- 显示了不同指数之间估值差异和分位数的跨期对比，验证4年滚动估值分位数的重要性。[page::6]

历史大底分位数图表（7-14）

表格详尽展示了8个重要历史大底时间点各指数PE、PB及股债相对估值的分位表现，反复印证市场大底均与估值极低分位匹配：

• 多数时点PE 4年滚动估值分位数均低于20%，且多出现低于10%甚至5%的极低估值分位。

- 部分年份（2016年例外）也验证了估值回归合理区间而非极端低估。

解读：

• 这些数据构成强有力的量化证据，说明4年滚动估值分位数是识别底部的有效并且超越传统指标。

- 股债相对价值分位数则呈现出提示底部偏早的特性，表明该指标更适合参考性使用。[page::7-13]

四、估值分析

本报告核心估值方法包括：

• PE估值百分位数：基于市盈率估值的历史范围分布，判断当前PE处于历史高低的哪个位置。

- PB估值百分位数：类似逻辑，用于衡量市净率的估值地位。

• 股债相对价值百分位数：计算股市相对于债券（以10年期国债收益率衡量）估值的相对水平，体现资产配置视角。

以上采用4年滚动（短期）、10年滚动（中期）及历史全周期观察，4年滚动估值分位数在多次复盘中表现出最佳的底部识别能力。

报告未涉及复杂的现金流折现（DCF）模型或市盈率倍数法的估值推导，主要侧重于历史估值分布统计与分位数的量化应用，适合宏观与资产配置视角。[page::0,5,6,13]

五、风险因素评估

• 周期变化及政策风险：4年滚动估值分位数的效力建立在权益周期和货币/信贷周期的稳定性上，战争、地缘冲突等重要宏观事件可能调整货币政策周期，导致估值分位数指标失准。

- 历史数据局限性：量化模型和分位数指标基于历史统计数据，历史规律不保证未来必然重复，存在失效可能。

• 误判时间效应：如部分年份（2016年）因先前牛市导致估值未能处于低分位视为底部，警示估值指标仅为辅助工具，需结合其他市场信号判断。

报告建议投资者结合宏观政策、货币环境及市场情绪综合判断，避免单靠估值分位数指标盲目投资。[page::0,14]

六、批判性视角与细微差别

• 指标适用范围限定性：4年滚动估值分位数对侧重周期性较强的权益市场表现优异，但报告未充分展开该指标在不同市场结构变化、行业轮动或特殊经济结构下的潜在表现偏差。

- 股债相对价值指标偏早提示风险：报告自身指出股债相对价值分位数常提示底部偏早，表明该指标的使用必须谨慎并辅以其他信号，否则可能导致过早介入风险。

• 部分数据完整性与表格显示：部分历史估值表格中存在数据缺失或格式不对称，可能影响对个别指数细节的深入解读。但整体趋势和统计有效结论不受影响。

- 未深入探讨估值与基本面关系：报告主要从估值视角出发，缺少对宏观经济基本面（如盈利增长、企业债务风险、政策导向）与估值关系的更多剖析。

整体看，报告立场稳健，基于大量数据支撑，但需要在实际应用中结合更广泛的市场变量及风险因素判断。[page::7-14]

七、结论性综合

本报告通过系统复盘2000年以来中国主要宽基指数在市场大底时的估值分位数表现，得出以下关键结论：

• 市场底部估值低位显著：大部分市场大底时，主要宽基指数PE的4年滚动估值分位数处于历史20%以内，高频出现10%甚至5%以内的估值低谷，说明估值极度具有周期性和反转潜力。

- 4年滚动估值分位数高效识别底部：相较于历史分位数和10年滚动分位数，4年滚动估值分位数能更准确、更及时地反映市场大底的估值水平，具有较强的投资参考价值。

• 股债相对价值分位数偏早提示：该指标虽提供资产配置视角，但多次出现提示底部过早的情况，需与其他指标结合使用。

- 市场底部时间具有高度一致性：不同宽基指数的市场大底基本同步，且与货币/信贷周期底部几乎重叠，进一步支持周期理论。

• 存在局限和风险：估值周期可能因宏观冲击失效，且量化指标也不能单独作为决策依据，投资需结合多维度考虑。

报告整体立场稳健，支持在市场处于极端悲观情绪时，利用4年滚动估值分位数作为重要辅助判断标准，帮助投资者洞察市场底部，合理配置资产，防范“这次不一样”的非理性恐慌情绪风险。[page::0,4,7-13,14]

---

以上分析全面涵盖报告全文核心观点与数据，深入解析各章节论述及图表贡献，力求为投资者和研究员提供专业、系统的报告架构解构与细致内容理解。

报告