股票收益率迷思:是什么决定了股票收益率?

 对许多投资者来说,

股市是世界上最大的赌场。 

—— 杰里米·西格尔

这是屠夫的第 149 篇原创,全文 1900 字



金钱永不眠,屠夫问候各位早安。

没有哪个股票投资者会不在乎自己的投资收益率,正如没有哪个赌徒会不在乎自己能赢多少钱。

然而他们都有一个共同的困惑 —— 是什么决定了股票的收益率?

面对这个困惑,不同人给出了不同的解释。

有的人从估值角度出发,对估值偏低的股票青眼有加;

有的人从公司前景出发,对更看重公司的发展潜力。

今天,我们继续跟随西格尔教授的实证研究脚步,通过一个真实而又简单的例子,思考决定股票收益率的关键因素。



01  一道选择题


一般投资者在挑选战胜市场的股票时,会优先考虑那些提供高收益、保持高增长的公司。

然而实证数据显示,对成长性的追求会使收益低于平均水平

西格尔教授举过一个「埃克森美孚 VS IBM」的例子。

假设一名20世纪50年代的投资者手中有1000美元可供投资,目前有两家公司可以选择:标准石油(日后的埃克森美孚),或是一家更小、更有前途的公司 —— IBM。

在接下来62年里,这名投资者将一直持股不动,并将所有股息全部用于购买公司的股份。

如果你是这名投资者,你会怎么选?


02  价值与成长


为了你的决策有更充分的数据支撑,西格尔教授整理了两家公司在接下来62年的实际增长数据。

是的,连预测都不用,直接告诉你未来62年的【实际数据】,够慷慨了吧?

IBM公司与标准石油公司的增长率、估值与收益率 (a)

注:收益率指标选取年份为1957~2012年

(来源:杰里米·西格尔,《股市长线法宝》)


从表中的a部分可以看出:无论采用哪种华尔街的选股标准 —— 收入、盈利、股息还是行业增长 —— IBM公司的增长都远胜于标准石油公司。

就拿华尔街最喜欢的「每股盈利增长率」来说,在这62年里,IBM的年增长率比标准石油高出3个百分点。

除此之外,随着信息技术的发展,科技行业在市场中的比重由3%狂飙至20%。而同一时期,石油行业在市场中的比重锐减:由20%下跌了近一半(注意表中的a - ①)。

根据这些「成长性」标准,似乎IBM的股票是你的最佳选择……

可事实,并非如此。



03  价值决定收益


让我们再来看看表格的b部分。

IBM公司与标准石油公司的增长率、估值与收益率 (b)

(来源:杰里米·西格尔,《股市长线法宝》)


标准石油公司股票的年化收益率比IBM高出1% —— 这意味着什么呢?

假如你在62年后将投资变现,在标准石油上投资的100美元将变为1,620,000美元,几乎是IBM股票投资的2倍

明明IBM在每一个增长率指标上都领先于标准石油公司,为什么投资收益却不如后者呢?


西格尔教授的回答很简单:

价值是你为所收到的盈利与股息

而支付的价格。

……

价值,决定了投资者的收益率。



04  股息与再投资


我们再来看看表格的c部分,就不难理解上述说法了。

IBM公司与标准石油公司的增长率、估值与收益率 (c)

(来源:杰里米·西格尔,《股市长线法宝》)


标准石油的平均市盈率几乎是IBM公司的一半,而平均股息率还比后者高出2个百分点。

换句话说,标准石油公司在价值上战胜了IBM,投资者们为IBM支付了过高的价格

由于标准石油的股价较低,其股息收益率明显高于IBM。

如果投资者购买标准石油的股票并进行股息再投资,他们所持有的股票会是开始时数额的12.7倍;而购买IBM所累积的股票只是初始数额的3.3倍

尽管标准石油公司股票的价格增值率(表格的b部分)落后于IBM,这家石油公司的高股息收益率为股东提供了更高的回报

西格尔教授强调:股息是投资收益的关键驱动因素。



05  是什么决定了股票收益率


20世纪60年代,威廉·夏普和约翰·林特纳在资本资产定价模型 (CAPM) 中有一个基本结论:在一个有效市场中,投资者持续获得高收益的唯一途径是接受更高的风险。

这里说的“风险”,是指某项资产收益率与市场整体收益率之间的相关性,也叫贝塔系数 (beta) 。


然而在解释单个股票收益率之间的差异上,贝塔系数的效果并不明显。

以前面的例子来说,标准石油股票的贝塔系数远低于IBM,但收益率却要高得多。

也正是因为这个原因,尤金·法玛和肯·弗伦奇在1992年发表于《金融期刊》上的文章宣称“CAPM模型不是股票收益率的一种有效估计

为了解决收益率估计问题,法玛和弗伦奇找到了两种比贝塔系数更重要的因素:一种因素与公司的股票市值有关,另一种因素与股票的估值有关。

前一种因素,可以将股票分成小盘股大盘股

后一种因素,可以将股票分成价值型成长型


这两种因素交叉之后,投资者应该如何选择?

杰里米·西格尔教授再次发挥实证研究的威力,用上百年的数据为我们拨开收益率迷雾。


下周同一时间,屠夫继续为你带来“股票收益率迷思”系列,看看西格尔是如何看待估值的。

敬请期待!


​文:屠夫1868

欢迎关注:基业长红

转载需获本人授权,并注明作者和出处

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 219,490评论 6 508
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 93,581评论 3 395
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 165,830评论 0 356
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,957评论 1 295
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,974评论 6 393
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,754评论 1 307
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,464评论 3 420
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 39,357评论 0 276
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,847评论 1 317
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,995评论 3 338
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 40,137评论 1 351
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,819评论 5 346
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,482评论 3 331
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 32,023评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 33,149评论 1 272
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 48,409评论 3 373
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 45,086评论 2 355