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巴菲特指标的中国适用性

金融投资  2016-9-9 9:11:06  中国产业信息研究网  http://www.china1baogao.com/

  若将前美联储主席艾伦·格林斯潘关在一个荒岛上,只能以一个经济指标来决定宏观经济政策,格林斯潘会选择采购经理人指数(PMI),于是该指数被称为“格林斯潘荒岛指数”;若有机会当面询问“股神”沃伦·巴菲特在任何时候衡量股市估值水平的最佳单一指标,巴菲特则会选择股市总市值与国民生产总值的比率,市场称之为“巴菲特指标”。

  事实上,这个指标是一个适用于美国的经验数值,在历史上曾屡屡奏效。美国股市总市值与其国民生产总值呈很强的关联性,大多数时候两者在体量上大体相当。当美国股市处于牛市时,股市总市值一般会大于国民生产总值,体现出一定程度的高估状态;在熊市时,股市总市值一般小于国民生产总值,股市一般会被低估。因此,这个指标常被巴菲特拿来衡量股市估值水平,用起来既简单又明了,有很强的参考价值。譬如当下,道·琼斯工业指数自2008年国际金融危机以来,从2013年3月创出14200多点的历史新高后,至9月初已升至18500多点,牛市特征明显。目前,总市值已达约25万亿美元,本年美国国民生产总值预计约为18万亿美元,总市值高过国民生产总值约40%。在美国股市迭创新高时,巴菲特名下的伯克希尔·哈撒韦公司的财报数据显示,截至上半年,公司持有约727亿美元现金,处于较高的历史仓位,采取了较为稳健的“现金为王”策略,似乎对股市的高估有一定顾虑。

  那么,这个指标是否适用于沪深股市呢?

  我们知道,美国股市已有200多年历史,几乎将国内各行业支柱企业尽收囊中,上市公司群体贡献了国民生产总值的绝对份额,资产证券化率水平非常高,因此,其股市总市值和国民生产总值有非常强的相关性。如果将这一指标简单套用到沪深股市,得出的结果会有一定程度的失真。这是因为,我国仍有大量经营性资产尚未上市,资产证券化率水平还不高,这一指标用起来要有一定程度的调整修正。

  以去年的年报数据为准,沪深两市2862家上市公司合计实现营业收入约30万亿,净利润约2.5万亿。而据国家统计局公布的数据,去年全国规模以上工业企业实现主营业务收入约110万亿,实现利润总额约6.4万亿。虽然在统计口径上两者不尽一致,比如上市公司报表所体现的收入和利润,一定是对冲了关联收入和关联交易后的合并后数值,挤出了很多虚增成分,而统计局的数据有些是简单的算术叠加,有一定程度的重复计算。但通过对比也大致可以推算,仅以沪深股市来衡量,我国的资产证券化率水平很可能就在50%左右,与美国相比还有很大的差距。

  况且,如果简单套用的话,该指标中的总市值究竟选取何种样本呢?目前,我国资产证券化的渠道平台主要有三个:境内的沪深股市、境外的香港股市和海外的美国股市。沪深股市目前总市值合计约49万亿,香港股市的民企股和红筹股(不包括在两地同时上市的H股)总市值约8万亿,美国股市中概股总市值约3万亿,合计总市值已达约60万亿。另外还有约3万多亿总市值的新三板市场。因此,如果算总数,与所预计的本年我国约73万亿的经济总量相比较,已经相差不大了。退一步讲,就算拿以上全部市场的总市值做样本来比较,得出的结果也没多大意义,因为这几个市场估值水平相差太大。比如,同样是BAT,阿里巴巴在纽交所的市盈率为30多倍,而腾讯在港交所市盈率为50多倍,港股和美股估值尚有差异,A股就更不用说了。因此,一个单一笼统的指标,并不能说明不同市场的估值水平是高了还是低了。但同时客观讲,起码从整体上看,目前的沪深股市,既有估值超低的板块,主要集中于沪市,也有估值偏高的板块,主要集中于中小板和创业板,但这些板块的成长性也还不错,总体而言估值并不算太高,仍有较大的投资价值。

  说到底,只要经济在不断增长,企业营收和盈利就会持续增加,并会最终反映到资本市场上,致使总市值上升。虽然短期看两者不仅并不一定完全同步,受环境因素的影响甚至还会此消彼长,但从长周期看,两者的走向必定会趋于一致。如果以保守的年均6%的实际经济增长率和2%的平减指数(名义GDP与实际GDP的比率,近似通货膨胀率)推算,10年后我国经济总量至少可以翻番,对应的股指也会有同样涨幅。当然,由于新增IPO和老股增发的因素,届时两市的总市值会增加得更多,并进一步提升我国资产证券化率。倘若那时我国还能保持住约6%的经济增速,那么,相比成熟市场经济国家经济增长基本停滞的现实,沪深总市值能超出经济总量一定比例,也是不足为奇的。然而,这种上涨并不是“普惠式”的,资本市场的权重变化必然与经济结构的调整保持一致,在国民消费率不断上升和2C(面向消费者)产业市场需求日益旺盛的大背景下,那些掌握稀缺资源,处于细分市场龙头地位的大消费类和新经济类创新企业,最有可能把握先机,实现倍速发展,最终给予投资者良好回报。

 

 

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责任编辑:Shuangdanhong

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