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如何从数据上理解市净率PB?

2018-07-05 14:31:02  来源:市净率  本篇文章有字,看完大约需要10分钟的时间

如何从数据上理解市净率PB?

时间:2018-07-05 14:31:02  来源:市净率

学会这个方法,抓10倍大牛股的概率提升10倍>>

从数据上来分析,PE确实是个有效指标。猜猜我下面要说什么? 

对了,BUT。。

市盈率作为一类评估市场经营成果的估值方法,本身就具有不稳定性,为什么呢? 

市盈率=最新股价/(公司年度总利润/总股数)

如果分母和分子同时乘以总股数,我们可以得到:市盈率=总市值/净利润   

那么,问题来了, 净利润在某些场合,可能就是个很不稳定的东西。

一个公司的净利润,从大了说,从公司所在行业的大周期有关。从小了说,和公司的商业模式,管理,都有千丝万缕的关系。净利润,上市公司每季度更新一次,这个和时间节点选取都息息相关,所以仔细一想,哎呦,有点怕怕的。

这个市净率变了,到底是我们投资者预期产生了变化,还是公司的经营周期发生了变化,还是公司真的发生了变化?

到底是风动了,树叶动了,还是我们的心动了?

所以寻找一个比PE更稳定的指标,就成为市场更为迫切的事,比如我们今天要讲的PB,又叫市净率。

市净率的英文名叫PB ratio, 简称PB。B代表book value, 中文名称之为净资产,所以PB的计算公式也就很直接

PB=每股股价/每股净资产= 总市值/净资产

为什么说感觉PB会更靠谱一些?因为他的分母不是利润表的利润,而是资产负债表上的资产。 净资产,应该是衡量一个公司,更加稳定的一个指标,不会随着企业经营的短期的状况,或者行业的因素,上蹿下跳。 

当然有人说这是感觉,那么我们现在就不感觉了,用实实在在的数据来说话。

需要说明的是,对于PB这个指标,我们依旧要把资产为负数的股票剥离掉,目前全市场3000多只股票,资产为负的大概只有20只+ ,比例小于1%。

数据样本 2005/05/01-2017/05/01

先按照正常回归,预热一下

如何从数据上理解市净率PB?

根据传统的统计T检验,分为有效性检验和稳定性检验。

回合一, 有效性检验,PE和PB的有效性T均值分别是2.9和3.7,代表PE和PB都是收益解释的显著因子。当然PB绝对值更大,代表PB更稳定。

回合二,稳定性检验。 PE和PB的稳定性T均值分别在-1.1和-3.9,代表PB是更加稳定的预测因子。这个值越偏离0 ,代表不是随机产生的概率越高。 可以看出PB的稳定性很高,代表可以用这个因子做预测后期走势成功的概率很高。

BINGO! PB暂时2:0 领先 PE 因子。

各位看官,我们继续往下走,来看看它们的相关性系数

相关性系数

从因子相关性的IC_test可以看出,PB和后期收益,也是反向关系。 相关性系数为-0.033,越高于PE的-0.024,为负数的概率大概在60.4%,比PE的63.2%稍微弱了一丢丢。  不管从概率上看,还是从相关性上看,PB和PE都是反向指标。 PB反的更厉害一点点。

将PB的值累加

将PB的值累加

比对PE值累加

比对PE值累加

啊呦,走势相似,但是PB 明显更胜一筹。

第三回合 PB继续领先! 好了,各位看官PB vs PE, 孰优孰劣,答案显而易见了。

下面我们就继续对PB指标,延用之前分析PE的方法,继续解析。还是分层打分机制,根据PB的值将股票分为5组。

 PB值最大的是portf_1,P 值最小的是portf_5,我们可以得到下面这个图 :

市净率最小的portf_5, 在近几年走势比较强劲

看图说话,市净率最小的portf_5, 在近几年走势比较强劲。

进一步,如果假设我们可以做多PB值最小的组合,同时做空PB值最大的组合,我们可以得到下面这个有趣的图

如果假设我们可以做多PB值最小的组合,同时做空PB值最大的组合

进一步,根据不同的行业,进行分解

根据不同的行业,进行分解

可以看到,PB因子信息比超过1的行业,出现了19个,而之前PE因子信息比超过1的行业只有4个。所以PB因子可以挖掘的东东应该可以有很多。

继续风格维度分解,得出的结论是和PE因子类似,PB因子在大市值股票中,区分度更好。

PB因子在大市值股票中,区分度更好

好了,各位看官,今天就到这里了。

下回,下回说啥好呢?

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