估值模型简述与理论背景 [page::0][page::1]

• 提出基于通胀调整的总收益指数（TR Index）与其30年移动均线差值作为简单绝对估值指标。

- 传统常用估值指标包括CAPE比率、巴菲特指标等，均反映市场估值的高低和未来收益走向。

数据与方法 [page::2][page::3][page::4]

• 使用Robert J. Shiller提供的1871-2025年美国股市历史数据。

- 计算并绘制了通胀调整后的TR指数及30年均线，作为长期估值趋势基准。

• 引入两类最大回撤指标：投资起点最大回撤和滚动最大回撤，用以衡量风险。

估值与未来收益的关系 [page::5][page::6]

| 估值百分位区间 | 3年中位数收益率(%) | 5年中位数收益率(%) | 10年中位数收益率(%) |
|-------------|-----------------|-----------------|-----------------|
| 0-10% | 14.03 | 15.54 | 15.92 |
| 60-70% | 10.87 | 10.60 | 7.27 |
| 80-100% | 5.28-7.18 | 4.71-6.80 | 4.96-5.12 |

• 低估值区间未来中长期收益显著高于高估值区间。

- 高估值市场短期（3年）依然可能实现正收益，存在较大波动和运气成分。

估值与风险的关系 [page::6][page::7]

• 高估值对应更大概率的负收益和较大幅度回撤，长周期如10年投资视角下，回撤风险显著加大。

- 投资起点最大回撤及滚动最大回撤均显示风险随着估值上行而增加。

当前市场估值判断 [page::7][page::8]

• 截至2025年4月，市场估值为146%对应30年均线，处于历史60-70百分位，说明市场适度高估。

- 当前预期3年年化收益约7.6%，10年约5.7%（通胀调整后）。

• 投资者需认知当前估值带来的温和风险和合理回报预期。[page::7][page::8]

绝对估值模型在股市中的应用分析报告：指数价格是否合理？

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一、元数据与概览

• 报告标题: Absolute Valuation Models for the Stock Market: Are Indexes Fairly Priced?

- 作者: Margaréta Pauchlyová（分析师），Radovan Vojtko（CEO及首席研究官）

• 发布机构: Quantpedia.com

- 公布日期: 2025年或更早（数据截止2025年3月）

• 主题: 针对股市尤其是美国市场，提出并检验一种基于价格的绝对估值模型，来评估股市是否处于合理定价，及其对未来回报和风险的影响。

核心论点:
本报告提出了一种相较传统估值指标（如CAPE、巴菲特指标等）更为简化透明的绝对估值模型：以通胀调整后的累计总回报指数（Total Return Index，简称TR Index）与其30年移动均值的比值作为估值基础。通过历史数据回测，揭示市场估值水平对未来3、5、10年回报及风险（包括最大回撤）的预测能力。最新数据显示，截至2025年4月，市场处于轻度高估状态（60%-70%分位区间）。作者旨在回答标题提问：当前指数是否合理定价。[page::0,1,2,7]

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二、逐节深度解读

1. 摘要与引言

• 文章指出传统绝对估值模型通常依赖宏观经济变量（企业盈利、GDP等），存在复杂性和数据修订带来的不确定。

- 作者提出仅基于通胀调整后总回报指数的估值模型，计算当期指数与30年移动平均的差异，以此反映当前估值。

• 目标在于评估不同估值水平下未来回报和最大回撤风险表现，并据此判断当下市场估值合理性。[page::0,1]

2. 理论基础

• 详细介绍了常见绝对估值工具：

- P/E、P/B、P/S、股息率；
- CAPE（罗伯特·席勒提出，平滑10年盈利消除周期影响）；
- 巴菲特指标（市场总市值/GDP）；
- 其他如盈利收益率、托宾Q比率、隐含权益风险溢价。

• 共性为分子是当前市场价，反应灵敏但波动大；分母通常是慢变变量，平滑估值基础。

- 即使不同方法对未来收益预期有细微差异，总体方向基本一致——均能确认市场是否绝对高估。

• 鉴于价格本身即蕴含信息，作者基于价格做简化估值对预测足够有效。[page::1]

3. 方法论与数据

• 采用罗伯特·席勒提供的美国市场长周期数据（1871年1月至2025年3月）。

- 计算方法：
- TR Index = 股票价格变动 + 股息（每月化）；
- 通胀调整后TR Index = TR Index月变动 - CPI月变动。

• 图表采用对数尺度绘制（图1），长期趋势年化实际收益约4%。

- 为避免未来数据入模偏差，作者用30年移动平均作为“底线”估值基准，拟合更合理、现实。

• 30年约等于一代投资人的投资周期，理念是以较长期价格趋势评判当前价格水平。[page::2,3]

4. 估值模型建立与风险收益分析设计

• 估值指标 = 现价（通胀调整后的TR Index）与30年移动均值之间的比值差异。

- 利用该估值指标将历史样本分为11个分位段，分别统计3、5、10年持有期的收益分布（中位数及10%、25%、75%分位）及风险指标（两种回撤：投资时点起最大回撤，期间滚动最大回撤）。

• 通过回测验证估值与未来表现的关系，捕捉不同估值区间下的收益收益概率及潜在极端亏损风险。

- 该方法沿袭传统估值涉及快动变量（价格）与慢变量（长期均线）的基本思想，强调均值回归的重要性。[page::4]

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三、图表深度解读

图1: 通胀调整后的总回报指数与长期趋势（对数尺度）

• 描述: 显示1871年以来U.S.股市的通胀调整TR Index波动及其线性拟合趋势线，长期年化实际收益约4%。

- 趋势解读: 该指数经历多个大幅波动和危机期，长期保持稳健上升趋势，虽短期有波段下跌，但整体均值回归明显。

• 联系文本: 建立了长期真实回报大致平均4%的参考假设，是后续估值均线对比的理论基础。

- 潜在限制: 线性拟合未考虑制度变迁、政策变化影响，可能淡化历史阶段性差异。[page::3]

图2: 通胀调整TR Index与30年价格移动均线对比（对数尺度）

• 描述: 蓝线为TR Index及其通胀调整后的收盘值，红线为该指数的30年移动均线。

- 趋势解读: 30年均线如缓冲带，指数线围绕其上下波动，反映出市场周期和估值波动。多次穿越均线即潜在买卖信号窗口。

• 联系文本: 支持了使用30年均值作为估值基准的合理性，强化简单模型的实际应用可靠性。

- 潜在限制: 30年时间窗口虽通用，但忽略了市场结构的历史性演进及流动性、技术革新对估值规律的冲击。[page::3]

图3: 两类最大回撤示意图

• 描述: 紫色箭头标示“从投资时点”的最大回撤，红色箭头表示投资期间的滚动最大回撤（可能晚于投资初期发生更大跌幅）。

- 趋势解读: 滚动最大回撤总是等于或大于投资起点最大回撤，说明投资者中途可能面临大幅波动，体验更为艰难。

• 联系文本: 该指标用于捕捉投资者实际心理和资金承受的风险，强调估值高时“暴跌风险”加剧。

- 潜在限制: 回撤的统计划分需要足够样本量支撑，极端事件周期不规则可能影响普适性结论。[page::4]

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四、估值与未来回报分析

主要发现

• Table 1 & 2 (总回报和通胀调整回报)：

- 市场处于低估值分位（0-10%），10年期实际收益中位数约15%；处于高估值分位（100%）时，10年期实际收益中位数降至5%左右。
- 3年期持有收益波动较大，体现“短期运气因素”显著，但低估区段的回报更优且下行风险较小。
- 高估时仍有可能获得正回报，特别是乐观分位（75%）可达10%-14%，说明估值高并不等同负收益的必然。
- 估值分位越高，未来回报中位数、甚至波动范围都逐渐下降，反映估值对回报的逆向影响。

• 回报分布说明：

- 低估值群体的3年收益10%分位-25%分位区间较窄，回报更可预测稳定。
- 高估值群体短期面临更大亏损概率，下跌幅度最高至近20%甚至更深。
- 长期持有降低回报波动，但估值差异对未来收益的边际影响仍存明显差距。[page::5,6]

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五、估值与风险（最大回撤）分析

最大回撤统计分析（Tables 3 & 4）

• 投资时点最大回撤（Table 3）:

- 高估值区间（80–100分位），3年及5年后的10%分位回撤高达30%-50%，隐含暴跌风险巨大。
- 低估值区间中位数回撤幅度较小（拒绝超过10%），表明买入点较低时投资风险较低。

• 滚动最大回撤（Table 4）:

- 持续持有中，滚动回撤更大，尤其是高估值区间，10年内滚动最大跌幅可逾70%，显示极端风险不可忽视。
- 该指标强调投资者面对市场波动的心理和现金流压力，特别是高估时投资体验可能极不愉快。

• 系统性尾部风险不可避免:

- 即使低估值，长期（10年）仍可能遭遇类似1930年代大萧条或2008年全球金融危机等极端事件导致严重亏损风险。
- 投资者需有心理准备和风险管理策略，应对白银时代投资环境下的历史极端风险。

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六、当前市场估值解读及历史背景对比

• 截至2025年4月底, 通胀调整TR Index相对30年均线为146%，对应60%–70%分位，属于轻度高估区域。

- 预计回报:
- 3年名义中位回报约11%，10年约7.3%；
- 通胀调整则分别约7.6%与5.7%。

• 风险:

- 中位最大回撤风险温和，10年内滚动最大回撤波动范围较广（-8.6%至-28.1%）。

• 历史对比:

- 2007年末GFC前市场处于50%-60%分位（122%），当前略高但相近。
- 1999年科技泡沫顶峰时，指数达327%，极端高估；
- 2009年3月危机底部，指数仅9%，极端低估，伴随巨大投资机会。[page::7]

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七、风险因素评估

• 本报告识别的风险主要源于估值过高可能导致中长期回报下降，且投资期间可能经历极端的递减和心理压力。

- 长期不可分散的尾部风险，诸如大萧条、金融危机等应纳入投资决策心理准备。

• 估值模型虽简洁实用，但依赖历史数据间接预测未来，忽视宏观政策、市场结构变化，存在模型风险。

- 文章未详述缓解措施，但暗示理性预期管理和长期视角是关键。

• 当前市场虽略高估，但风险偏中等，投资者应持谨慎但不悲观态度。[page::6,7]

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八、批判性视角与细微差别

• 模型优势:

- 简单、易操作，基于价格自身信息，兼顾价格波动和长期趋势，避免繁杂宏观变量对数据质量的依赖。

• 模型限制:

- 30年移动平均虽代表一代人周期，但对现代市场快速变化的适应性存疑。
- 未考虑全球化、科技变革、利率环境极端变化对估值的长期影响。
- 局限于美国历史市场数据，对其他地区或新兴市场适用性有限。
- 模型假设均值回归持续有效，难以应对结构性熊市或长期高估/低估阶段。

• 报告措辞相对谨慎，但略侧重历史均值回归假设，未充分论证极端稳态改变的可能性。

- 图表数据较为复杂，部分表格排版与数值对照难以直观理解，影响信息传递效率。[page::3-7]

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九、结论性综合

本报告通过深入构建一种基于通胀调整总回报指数与30年价格移动均值差异的绝对估值模型，系统分析了股市历史估值水平与未来3、5、10年预期回报及风险的关系。核心发现包括：

• 估值水平是预测未来回报的关键指标：低估值区间的长期收益中位数高达15%，而极高估值区间则只有约5%。

- 估值高时并非必然亏损，但负面风险及波动性显著增强，投资者需承担更大心理和财务压力。

• 短期内收益受运气影响大，低估值区间回报稳定性更佳。

- 极端风险不可忽视，即使处于低估区间，仍有可能遭遇类似大萧条或金融危机的重击。

• 2025年4月市场估值处于60~70分位，属于轻度高估范围，未来回报预期温和但远非悲观，风险适中但不容忽视。

此估值模型以其简明、数据透明和长周期验证优势，为投资者提供了一个可信赖的市场估值参考工具，帮助把握风险与收益的动态平衡，强调理性预期和持久耐心的重要性。[page::0-8]

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图表展示

• 图1:

- 图2:

• 图3:

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以上分析基于报告原文及图表数据，细致剖析了报告的重要内容、理论基础、方法及实证结果，旨在为投资者和研究人员提供专业、全面的理解与参考。

报告