【中信建投金融工程】深度专题128：中美核心权益资产长期收益贡献的差异对比及思考——股指长期收益测算框架

admin1年前 (2023-11-07)研报1048

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核心结论

本文从指数定义出发，应用Building-Block模型对指数收益进行分模块分解以及随机性建模，进而测算指数的长期收益。经过采样，编制的A股代表指数5年、10年、20年、30年年化收益经验分布均值分别为10.3%，7.5%，5.5%，4.6%，标普500全收益指数5年、10年、20年、30年年化收益经验分布均值分别为-3%，0.7%，2.5%，2.9%。综合各模块来看A股当前配置价值更高。

A股指数长期收益测算

通过将指数收益分解为估值、盈利、除数、分红模块，并对各个模块分别建模的方式实现指数的长期收益测算。编制的A股代表指数5年、10年、20年、30年年化收益经验分布均值分别为10.3%，7.5%，5.5%，4.6%。长期收益（30年）由分红（60.9%）和盈利（50.8%）驱动，估值影响较小（18.7%）。

美股指数长期收益测算

从标普500指数定义入手，将标普500全收益指数收益分解为估值、净资产、除数、分红模块，并对各个模块分别建模进而实现长期收益测算。标普500全收益指数5年、10年、20年、30年年化收益经验分布均值分别为-3%，0.7%，2.5%，2.9%。长期收益（30年）由净资产（93.2%）、分红（65.7%）、估值（-87.8%）驱动。其中估值模块主要为负作用，体现了当前美股估值过高的风险。

中美股指收益来源对比

在中国经济高速增长后增速放缓的15年间，A股基本面并不弱于美股，老牌上市公司分红、净资产、盈利增速均领先美股，同时资本市场再融资对收益的负向影响也不及美股显著，中美股指收益差距的来源主要是估值以及回购，估值受到长周期波动的影响，具有均值回复的特征，当前美股处于估值历史高位，A股处于历史低位，A股估值向上回归，美股向下回归胜率较高。美股回购近年屡创新高，或成为美股结构风险点，A股回购潜在空间较大，后续有望借助政策成为长期增长点。

风险提示：1.各个模块过去趋势不代表未来；2.本文方法论为使用随机模型测算，不同于以往的拟合型预测模型给出确定性的预测，本文模型给出的结果为一个随机变量，有可能取到各种收益水平；3.趋势可能存在样本外改变问题。

主要内容

一、A股股指收益分解框架

1.1

指数编制

首先我们需要明确指数的成分股。我们最终目的是为了测算指数的长期收益，我们需要指数的成分股在A股市场中存在时间较长并具有较好的代表性，因此我们选择始终属于沪深300成分股且存续时间足够长的股票。经过时间长度和股票数量的权衡最终我们选择2007年12月31日作为指数基日，成分股为自基日起始终属于沪深300成分股的53只股票。以20230831总市值来计算53只股票市值占沪深300总市值的比例以及市值在300只成分股中的排名如下图，从图中可以看出53只股票均匀覆盖沪深300各个市值分位数的成分股，其中大市值股票覆盖度相对较高，53只成分股总市值占沪深300总市值比例为37.4%，分行业来看，成分股数量前五名的行业为：银行、房地产、交通运输、汽车、非银行金融，市值前五名的行业为：银行、食品饮料、石油石化、非银行金融、电力及公用事业。

2019年后，ETF发展进入快车道，数量和规模均呈现爆发式增长。

1.2

投资规则制定与验证

我们首先制定投资规则。基日持有1000单位的本金，按照n只股票总市值的比例分配到每个个股上，随后每个月月末根据上月底至本月底发生的不同股本变动事件进行除数调整（调仓），规则主要根据总股本变动是否影响总市值反应股票账户持仓金额来制定。

我们可以验证除数调整即为月底按照最新个股总市值比例分配股票账户总金额，且指数点位即代表基日投资1000单位本金一直到当期股票账户的余额。我们对比按以上规则编制的指数与同期沪深300净值可以发现二者方向基本一致，相关系数达到0.95，区别仅在于在不同时间段内的相对强弱，这主要是因为我们为了实现长期收益分解，所选成分股以大市值价值股为主，所以在不同时间段相对沪深300指数可能会有风格上的漂移，同时今年以来由于中特估、高股息策略的流行我们编制的指数持续跑赢沪深300。

1.3

股指收益分解

我们通过构造分解式清晰地表达了指数的收益与估值、盈利、分红等之间的映射关系，此分解恒等式主要有三大优点。首先恒等式可以最大限度地减少模型设置的系统性误差，这主要是因为我们的恒等式本身与投资流程完全贴合，有一一对应关系，假如我们知道未来任意一个时刻的指数估值、盈利、分红、除数信息，那么我们就可以通过此映射关系精确得到对应时间段的指数收益，其次恒等式分解较为简单，可以方便我们分析各个子模块对指数收益的贡献度，精确回答指数是在“涨估值”还是在“涨盈利”及其对于收益率的贡献度。最后我们可以根据各个子模块的特征来分别建模进而实现指数的长期收益测算目标，并且由于是分块建模，模型的误差分析与更新迭代均较为便利。

接下来对指数样本内收益进行分解得到子模块时间序列。为了消除量纲的影响，我们对带有单位的分解后子模块（除数、归母净利润、分红）进行归一化处理，即除以基日总市值（基日除数）。从子模块的时间序列上可以看出基日以来除数、盈利、分红均有明确的长期向上增长趋势，对应A股上市公司的持续再融资、盈利持续增长、分红总额持续增加的特点。

二、A股股指长期收益测算

本节我们分别对估值、利润、除数、分红做一些基础假设，并基于假设构造模型，最后使用蒙特卡洛模拟的方法测算上一节编制指数的长期收益。

2.1

估值

对于估值部分，我们不进行任何的预测，而是对其随机性进行建模。我们最终的目标是要测算长期指数收益，而直接对很久以后的估值给出预测没有任何意义，我们退而求其次，对估值的分布进行建模，即有多大可能出现高估值，有多大可能出现低估值，我们在此假设历史会重演，即历史上所有出现过的估值在未来重现的可能性相等，从估值时间序列可以看出指数高估值出现概率很低，估值绝大部分时间都处于5-10倍估值之间，从分布直方图可以看出估值时间序列分布为一个左偏厚尾有下界分布。

2.2

盈利

2.3

分红

2.4

除数

2.5

长期收益测算

三、美股股指长期收益测算

我们针对A股股指的收益测算本质上是一个自下而上的框架，可以自由决定指数中囊括的个股，进而将个股合并成为指数，但是由于美股个股股本变动的结构化数据不可得，同样的方法论无法在美股股指上进行复制，幸运的是美股股指会直接披露指数的除数数据，因此我们可以跳过个股直接对指数根据定义进行分解建模，进而测算美股股指的长期收益。本节我们以标普500为例，首先通过指数定义应用Building-Block模型分模块分解指数，然后对每个模块分别建模，最后对标普500的长期收益进行测算。

3.1

指数定义与分解

3.2

分模块建模

3.3

标普500长期收益测算

四、中美股指收益来源比较

对比中美股指收益分解结果可以发现，A股老牌上市公司分红、净资产、盈利增速均领先标普500，同时资本市场再融资对收益的负向影响也不及美股显著，区间内A股指数收益不及美股的主要原因是估值以及回购。

对比中美估值可以发现，A股老牌上市公司估值在2008年金融危机高位下落以后一直在低位窄幅震荡，与此同时美股估值近年来屡创新高，但是估值是有界的，不可能无限制一直上涨，从赔率角度讲，美股当前进行长期配置价值不高，另一方面，A股估值处于估值指标的绝对数值低位（0.7）以及历史分位点低位（2.6%分位点），长期配置胜率赔率双高。

对比回购模块可以发现，美股中回购对于推动指数上涨有显著贡献，其直接贡献度达到三分之一，如果考虑回购后续对市场的带动效应以及回购导致的净资产下滑对估值的抬升贡献，此贡献度可能更高，而A股中的老牌上市公司几乎没有进行回购，对指数的收益也就没有贡献。美股经过长年累月的大规模回购，许多公司的抵抗风险能力显著下滑，比如星巴克与麦当劳，在净资产为负的情况下持续回购，进一步增大资产负债比，尽管盈利依然正常增长，但是资产负债表韧性持续下滑已是事实，如果考虑2006年以来一直归属标普500的成分股，共计366只个股，其中过去10年资产负债比上行、净资产下行、盈利上行的个股（即“星巴克们”）有51只，它们的自由流通市值占比接近25%，净利润TTM占比接近20%，有可能会成为美股的结构性风险点，制约美股的进一步上涨。另一方面由于A股基本没有进行过回购，潜在空间较大，有望后续借助政策催化成为推动A股未来上行的一大助力。

五、结语

本文通过自下而上对A股指数建模，自上而下对美股指数建模的方式构建了中美股指长期收益测算框架。我们将指数分解为估值、盈利（净资产）、除数、分红模块，并对每个模块的随机性分别建模，通过恒等式映射到指数的收益率分布，最后使用蒙特卡洛模拟的方法计算出指数长期收益的分布，最后我们对中美股指的收益来源进行了比较分析。

经过大样本采样，我们构造的A股指数5年、10年、20年、30年年化收益均值分别为10.3%，7.5%，5.5%，4.6%，标普500全收益指数5年、10年、20年、30年年化收益均值分别为-3%，0.7%，2.5%，2.9%。

对比A股和标普500指数收益来源可以发现，A股老牌上市公司分红、净资产、盈利增速均领先标普500，同时资本市场再融资对收益的负向影响也不及美股显著，中美股指收益差距的来源主要是估值以及回购，估值受到长周期波动的影响，具有均值回复的特征，当前美股处于估值历史高位，A股处于历史低位，A股估值向上回归，美股向下回归胜率较高。美股回购近年屡创新高，或成为美股结构风险点，A股回购潜在空间较大，后续有望借助政策成为长期增长点。

本文仅展示收益测算框架，模型许多细节之处尚有改进空间，改进空间主要集中在指数的估值上，如果对未来估值有先验经验，将其通过本文提出的框架表达将会使得长期收益测算结果更具洞见。

风险提示：

1.各个模块过去趋势不代表未来。

2.本文方法论为使用随机模型测算，不同于以往[文]的拟合型预测模型给出确定性的预测，本文模型给[章]出的结果为一个随机变量，有可能取到各种收益水[来]平。

3.趋势可能存在样本外改变问题。

证券研究报告名称：《中美核心权益资产长期收益贡献的差异对比及思考——股指长期收益测算框架》

对外发布时间：2023年10月31日

报告发布机构：中信建投证券股份有限公司

本报告分析师：丁鲁明执业证书编号：S1440515020001

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