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如何比較股權的風險溢價(relative value in equity risk premium)?

作者:由 Toby 發表于 舞蹈時間:2019-03-08

如何比較股權的風險溢價(relative value in equity risk premium)?煜希爸爸2019-03-08 10:20:04

被2樓的批評了一下,那我就再補充一下答案吧。股權溢價有“上市股權”“和非上市股權”。上市股權因為有很多的資料,可以運用複雜的二叉樹模型來模擬,這個只是聽香港的私募經理說過老外有這麼幹的,我沒體驗過,不好評說。

除了使用時間序列類似的計算機模型計算以外,我們會使用PB\PE\CAPM\DCF\EVA來估算股權價值。就以我的實際經驗來說,往往是會使用兩種及以上的方法來估算,而最終的結果會使用簡單模型來解釋。為什麼使用簡單模型,而不是使用那些看起來高深複雜的模型,因為在像投資人解釋的時候,很多不可控的約束條件會受到挑戰,而且,在真正使用估算結果的時候,真的只是參考,估值的人說可能大概,就更加不要過會了。

為什麼使用PE(實際上,我們還會使用淨資產乘數這種更加低智商的模型)?因為他簡單,與同業可比,大家比較者來買賣,心理都能接受。為什麼不適用PB?PB是賬面價值,撇除會計處理造成的資料質量問題以外,更大的原因是,股權關注的是“未來現金流”,而不是想去變現他的資產,如果是清算的標的股權,那應該使用重置成本調整後的PB。

看舉的例子,看起來有點像CAPM,或者線性風險溢價模型,如果考慮到earnings fluctuation,還需要重新計算複合增長率,或者是perpetual rate,可能就是類似於複利模型了。其實,大多數手工測算都超不過複利模型,只是稍有變化。

如何比較股權的風險溢價(relative value in equity risk premium)?林志朋2019-03-08 13:05:47

我的經驗是,用EP(市盈率倒數)減去信用債收益率,或者用DP(股息率)減去國債收益,兩者都還可以,如果非要二選一,我更加推薦後者。

補充一點:嚴格意義上,股權風險溢價應該是股息率減去無風險利率再加上權益資產未來成長性,但是成長性不好估計,所以我一般只看前者,即股息率減去國債收益率,作為股票的安全邊際代理變數。

如何比較股權的風險溢價(relative value in equity risk premium)?jianghunan2019-03-08 14:43:49

題主的問題很有深度。

首先,所舉例子得出來的結論並不成立,PB低,並不能絕對說明風險溢價低,舉個極端的例子,如果公司破產清算,PB高的投資者和PB低的投資者,哪個更有保障?

沒錯,PE這個相對估值指標,量化的就是企業未來收益的增長指標(具體推到過程就不列了),所以PE高的,既可以說他貴,也可以說投資者對他的未來增長預期更高;而PB更傾向於量化其股票價格和每股所對應淨資產的溢價關係。

眾所周知股票估值遠比固定收益類估值要難,因為其中更多的可變因素和不確定性,然而不管是固定收益還視股票投資,其收益都可以分為Return of Risk-free & risk premium,所以固定收益與股票投資的主要差別就是對risk prmium的衡量。

總體來說,衡量股票風險溢價的理論方法還是CPAM,即Re=RF+BETA(Rm-Rf),至少是截止目前來說最主流的對股票投資進行量化計算的方法。另外,還有個方法供參考:股票投資的風險溢價=經營槓桿財務槓桿*收入波動性*經濟相關性。

如何比較股權的風險溢價(relative value in equity risk premium)?Julian Wong2019-03-09 03:47:38

Roe高沒有甚麼不好,只要能保持,即有護城河,要比搬磚企業好多了,看不出風險高在哪裡。

如何比較股權的風險溢價(relative value in equity risk premium)?lakyblu2019-03-13 18:11:15

3月15日更新:

@Toby 在評論裡提出了有趣的想法,我把我的看法寫在回答裡,歡迎繼續討論。

Q1:P/E 只衡量了總風險溢價的一部分,只是其中一種risk exposure?Equity risk premium 包含了 credit risk premium ?

A1:

(a) 是的,value risk premium只是個股收益來源之一,個股還透過其他風險獲得補償。P/E 粗略地度量了個股在value risk上的暴露。而其他因子的暴露是可以用其他指標來描述的,比如個股對公司規模風險的暴露可以用market cap來度量。個股對流動性風險的暴露可以用average bid/ask spread來作為代理變數,等等。

(b) 我認同 @Toby 的觀點: equity premium包含credit premium。邏輯上,equity risk premium是股東所承擔的風險總和所帶來的補償。當信用風險materialize的時候,由於債權優先,股東會受到極大的損失。因此持有股權連帶承擔了債權風險,equity premium 也應該包含credit premium。經驗資料上,credit spread確實可以解釋一部分equity risk premium。相關文獻可以參考 (FCJ, 2014) The Cross‐Section of Credit Risk Premia and Equity Returns。

Q2: 對於Bond risk premium, credit spread是領先指標,realized return是歷史資料。為何要對歷史return而不是credit spread做因子模型呢?

A2:

(a) 這是一個很好的問題。資產定價研究希望弄清的是資產的期望收益 (ex ante return) 被哪些因素所決定,從而更好地指導投資。因此,響應變數應該是投資者可以透過持有債券而獲得的收益率。每個債券對應的credit spread是一個implied indicator,不能直接被債券持有者收穫。因此我們要對收益率進行歸因分析,而不是對credit spread。

(b) 由於期望收益是ex ante的,不能被直接觀測,在empirical analysis中我們只能用ex post的realized return進行迴歸分析。這個如同我們用iid樣本的sample mean來估計population mean一樣,只要模型假設近似正確,統計推斷就不會偏差太大。

(c) 在資產定價研究中,我們更喜歡選用包含未來資訊的領先指標做為risk exposure proxies,來進行分析。在股票定價模型中,P/E就是一個領先指標。同理,債券的credit spread可以視為它對credit risk暴露的一個imperfect proxy。

(d,補充說明) 在經驗分析中,使用credit spread代替realized return會高估excess ex ante return。假設Bond A和Treasury T的expected excess return相同,即投資者對於投資A和T是無差別的。由於A有default風險而T沒有,投資者會要求A有一個超過T yield的yield cushion來抵消機率意義上的預期defalt損失。因此在投資者普遍risk neutral的市場上credit spread是正的,在普遍risk averse的市場上還會要求更高的yield作為補償,更加正了。因此定價模型左端就有了upward bias;而historical return是ex ante return的realization,不存在這個bias,所以更受研究者青睞。當然,credit spread是一個投資者普遍關心的指標,是可以把它作為左端變數的,只不過我們的目的不再是price這個bond,而是分析credit spread的driver了。

已下為原答案:

作為一個從事經驗資產定價研究的人員,我的理解是:

P/E不是風險溢價,而是value risk exposure的一個proxy。

解釋一下我的觀點:

持有個股,除了承擔價值風險以外,還會承擔其他風險,比如流動性風險,股指總體移動的風險,公司規模的風險等等。例如股指上漲帶動個股上漲,投資者收到的回報來自於承擔股指系統性下跌的風險而獲得的補償,和估值高低無關。承擔單一風險所獲得的補償,稱為該風險因子的溢價

\mu_k

。個股

i

的總風險溢價可以表示為

r_i = f_i(\mu_1,...,\mu_K)

。由於不同個股的風險屬性各不相同,可定義某個股的風險暴露為

\beta_k^{(i)} = \frac{\partial r_i}{\partial \mu_k}

。假設每個單獨的風險溢價

\mu_k

都正比於總風險溢價

r_i

,則可近似地將非線性函式

f_i(\cdot)

表達為

r_i = \sum_{k=1}^K \beta^{(i)}_k \mu_k + \alpha_i

。P/E 即是某個

\beta_k^{(i)}

的估計(up to a sign),而個股在風險k 上獲得的風險溢價近似等於

\lambda_k^{(i)} = \beta_k^{(i)} \times \mu_k

。 可以看到,在因子風險溢價

\mu_k

為正常數的情況下, 個股的k風險溢價

\lambda_k^{(i)}

近似正比於P/E。因此產生了“P/E即是風險溢價”的誤區。

P/E 是value risk exposure眾多proxy中的一個,它是有缺陷的。類似的valuation metric還有很多,B2M, EV/EBITDA 等等, you name it。 每個proxy在學術界都會有幾個支援它和反對它的故事。業界中,我們會綜合多個proxies來度量value exposure,但方法在每個股市上是不太一樣的,需要經驗資料分析的支援。有了exposure,就可以使用統計學方法去估算風險溢價了,可以先參考一下Barra的做法。

另外,earning growth也是risk exposure,和P/E具有一定的相關性。因此在估算價值因子的風險溢價時,應當控制growth這個confounding,以避免產生錯誤的推斷。

以上

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