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一文讀懂PE(LYR) / PE(TTM) / PE(動)的區別

時間: 2020-07-19 13:55:00 來源:   網友評論 0

來源:金融干貨


小資LAWYERS溫馨提示:首先說明,我們這所說的PE為市盈率,而非私募基金的PE,所以但凡懂點價值投資、選股會看基本面的朋友就肯定會知道PE。其實多數投資者并沒有認真地理解過PE,只是懂個大概的、別人說的而已,就像PE(動)相對來說越低就是越好。以下推文詳細介紹了PE(LYR) / PE(TTM) /PE(動)的區別。一起來學習吧!

 

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一、PE(靜)、PE(動)、PE(TTM)區別


市盈率(Priceearningsratio,即P/E)也稱“本益比”,理論上的計算方法是每股股價除以每股收益,但是股價/每股市盈率=總市值/凈利潤,通常為了方便就用當前總市值除以一年的總凈利潤來計算,是反映該股票估值水平的重要指標。根據計算時采用的不同方法,可以分為:


靜態市盈率,簡稱PE LYR,計算方式:當前總市值除以去年一年的總凈利潤。但是這種方法就會出現一個問題,如果說2019年3月想要參考PE的時候,很有可能出現這家公司年報還沒更新出來(年度報告由上市公司在每個會計年度結束之日起4個月內編制完成),那么我就無法得知2018年的總凈利潤了,數據還是需要統計的,所以一般的炒股軟件都是以2017年的數據來填充。那么就是說,大家看到的是市盈率(靜態)=2019年3月的當前總市值/2017年的總凈利潤,時隔兩年,這種誤差可想而知!所以就有了PE TTM。


滾動市盈率,簡稱PE TTM,計算方式:當前總市值除以前面四個季度的總凈利潤?!叭ツ暌荒辍焙汀扒懊嫠膫€季度”有什么區別,我就不需要多加解釋了,簡單點想就是PE TTM要比PE LYR更加準確一點,數據來得更新一些。那么PE TTM就是我們常見的PE(動)嗎?很肯定地說“不是”,這個教滾動市盈率,區別等下面講PE(動)的時候你就知道了。一般PE TTM用在比較嚴謹的期刊、研報等地方,講究數據的準確性,不用PE(動)的原因也就是其中的計算數據是“虛”的。


動態市盈率,簡稱PE(動),計算方式:當前總市值除以預估今年全年總凈利潤。注意這個“預估今年全年總凈利潤”,說得難聽點這就是“虛”的,這個數據具體怎么來的也不得而知,總是會有他的一套計算方式,據說是以6個月內券商預測的凈利潤取平均數。


市盈率作為最常見的價值投資指標,經常給投資人的決策帶來了許多盲點和誤區。市盈率研究的核心是:如果我按照當前股價買入股票,那么我幾年后才能回本?一般來說市盈率是多少,那就是幾年后能回補,其實里面存在著兩個致命的誤區。


第一,沒有考慮凈利潤的變動,不可能用企業一年的凈利潤來判斷今后幾年,甚至幾十年的凈利潤,凈利潤是動態的,所以還需要結合凈利潤增加率來做進一步的判斷。


說得簡單點,好的企業業績是不斷地再變好,相反差的企業就有可能持續走弱,所以這個公式中還有一個很大的缺陷就是忽略利潤的變動。但是凈利率同比增加率是很難預測的,誰都不能保證一家企業能持續十年增加率穩點在5%,別看只有這么一點點,復利的結果往往都是驚人的,那么就更不加用說某年會突然百分之幾十地增。對于這個,只能是定性地分析,定量是不可能的,只能有一個大致的預估,在最終的結果上扣除這個預估值。當然也是有計算公式的,假設預估企業平均每年的增長率為5%,就可以設PE為x,得到一個方程組,過程較為麻煩,不展示。


第二,“回本”是什么意思?僅根據凈利潤來算本金,而完全不考慮公司本身的凈資產,這本身就是不合理的。


做個最簡單的比喻,假如說,某家公司凈資產為100億,每年的凈利潤是20億,我現在以120億的市值買進這家公司,那么我幾年能回本呢?按照PE來計算120/20=6年。當前我以10元的股價買入,而這個股票每年能創造出2元的每股收益,那么就是說今后5年的每股收益總和(5*2元),就能抵過當時買的時候的10元股價。那么PE指標理論上就是說,我買這個股票幾年后能回本。比如說貴州茅臺當前動態市盈率為27.5,那么理論上就是我現在買這個股票,27年后能回本。(這就是網上及大部分投資者對這個指標的認知)你發現問題了嗎?


二、曾經有人反駁過我:“資產本身并無價值除非清算,資產的作用還是創造利潤”、“你去算算破凈股,難道就都是低估的?”。


1.從財務的角度來看,我們是股東,就是享有股東權利的,股東權益賬戶就是應該屬于股東所有。


2.PE指標屬于相對估值法。什么是“相對估值”?相對于的還有“絕對估值法”,現金流估值的方法是絕對估值法,就是通過直接計算一家公司的數據來得出這家公司是否是合理價位。而相對估值呢,就是對比的意思,我說今年中國平安賺了890億元,那么你有概念嗎?他賺得算多還是算少呢?那就和其他保險公司去比較就行了,中國人壽今年賺了268億元,那你就知道了中國平安好像更賺錢。如果說賺錢多少決定著股價就是多少的話,那么就比較他們(股價/每股收益)的值,這不就是PE指標嗎?而“破凈-低估”這是絕對估值法,PE指標不用于絕對估值法中,況且“跌破凈資產”不等于“跌破股東權益”,其中還夾雜著公司負債的因素。就像樂視網,可能他的資產還有好幾十億,但是負債大于資產,最后下來股東權益都是負的。對于資產負債率高的,“資產”和“股東權益”非常大的區別。


3.知道PE是相對估值的方法后,我們再來看,不同行業的PE能對比嗎?只要是有經驗的股民就知道了,絕對不能,比如科技類產業大家普遍看好的行業市場是允許有泡沫的,所以股價就有點“虛高”,那么算下來的PE值就是偏高的,但是像最典型的銀行吧,一直以來PE值都是偏低的,大約在6左右吧。所以呢PE指標的對比只能是在同行業中,一般對比是動態市盈率,但是我建議更加專業、用心的投資者使用PE TTM,主要也是因為這動態市盈率是業績預估出來的結果,本身業績快報就很虛假了,更何況這不知道哪里來的預估數據呢(鄙人井底之蛙,實在不知道動態市盈率中的“預估全年總凈利潤”怎么來的),所以呢建議大家使用PE TTM。


最后是我個人的觀點,這種PE估值的方法,核心是對比。但是當你兩個都是被高估的股票來對比哪個被低估了,到時候兩個股票都會一起跌,到時候又反倒抱怨這種方法不好,所以這種估值方法得出來的只能叫相對低估,只有說你看好某個行業了,想在某個行業中找個較為低估,而業績又開始大幅提升的股票,才可以用這種PE估值的方法。說句很現實的話,PE指標作為參考可以,但是絕對沒有那些絕對估值的方法來得精確。


三、論平均市盈率的不靠譜


當你確定預期凈利潤,下一步就要確定一個合理的市盈率倍數。目前大概有三個版本的算法,一是用行業平均市盈率作為合理倍數,二是用企業歷史平均市盈率作為合理倍數,三是根據行業長期增速,目前企業增速和企業長期品質來確定合理市盈率倍數(這點如何確定后面會論述)。


在《股市真規則》一書中,帕特·多爾西認為,可以把一只股票的市盈率與整個行業的平均市盈率做比較。但我認為帕特·多爾西只是紙上談兵,他的觀點是錯的,也誤導了大批價值投資者。因為一個行業內,有龍頭,也有垃圾企業,你把所有參差不齊的企業擺在一起做平均,顯然不合理。每一家企業的凈利潤增速是不同的,從邏輯的角度看,一家企業的市盈率高低應該取決于企業的增速,企業增速快,就可以給予高估值,企業增速慢,就應該給予低估值,一個行業內有增速快的,也有增速慢的,還有負增長的,你把它們都放在一起做平均,我都不知道怎么會有人想出這樣的指標。


另外,帕特·多爾西在《股市真規則》一書中還指出,你可以用企業的歷史平均市盈率作為其合理倍數,這個理論在業內也是得到廣泛傳播,當然我依舊認為不太合理。任何一家企業,你去回顧歷史,它的成長不太可能是線性的,可能某個階段增速快、也可能某個階段增速慢、某個階段可能還虧損,你把不同增速下的市盈率給它做平均,顯然得出的市盈率也是不合理的。這個指標也只適合那些業績持續穩定增長的企業,必須業績持續穩定增長,至少過去 10 年沒有大起大落,那你才能用歷史平均市盈率去衡量它的估值高低,因為業績穩定增長的企業未來的凈利潤增速會跟過去差不多。


2016 年滬深 300 指數的平均 PE 大概是 13,它是由 35% 的 PE=6 的金融股和大量 PE=40 以上的「成長股」組成的,這個看似并不高估的指數也挺有意思的。


四、投資大師眼中的市盈率


(一)彼得·林奇的 PEG


PEG 指標(市盈率相對盈利增長比率)是用公司的市盈率除以公司的盈利增長速度。PEG 指標是著名基金經理彼得·林奇發明的一個股票估值指標,是在 PE(市盈率)估值的基礎上發展起來的,它彌補了 PE 對企業動態成長性估計的不足,PEG 告訴投資者,在同行業的公司中,在市盈率一樣的前提下優先選擇那些增長速度高的公司,或者在同樣的增長速度下選擇市盈率較低的公司。


PEG,是用公司的市盈率除以公司未來 3 或 5 年的每股收益復合增長率。市盈率僅僅反映了某股票當前價值,PEG 則把股票當前的價值和該股未來的成長聯系了起來。比如一只股票當前的市盈率為 30 倍,傳統市盈率的角度來看可能并不便宜,但如果其未來 5 年的預期每股收益復合增長率為 30%,那么這只股票的 PEG 就是 1,可能是物有所值。當 PEG 等于 1 時,表明市場賦予這只股票的估值可以充分反映其未來業績的成長性。如果 PEG 大于 2,說明公司的利潤增長跟不上估值的預期,則這只股票的價值就可能被嚴重高估。如果 PEG 小于 0.5,說明公司的利潤增長遠好于估值的預期,則這只股票的價值就可能被嚴重低估。


PEG 也可以理解為在 15%-30% 的增速下,企業的 20-30 倍高 PE 在 3 年時間就可以降低到 10-13 倍的相對安全區域。當然,周期股和垃圾股另說啊,融資換來的增速注意按攤薄后利潤增速計算。所以,優質成長股選用此指標才更有意義。


PEG 告訴投資者相對市盈率估值而言更應該關注公司的利潤增長情況。短期內,利潤增速高的股票在一段時間內走勢都會強勁,即便估值已經偏高。


需要特別注意的是:根據未來 3 年的利潤復合增速,利用 PEG=1 確定當下 PE 也是可以的。但買入時,20 PE 以內的極品白馬股 PEG 不要超過 1.5,20 PE 以上的優秀個股 PEG 最好不要超過 1,因為高增速多數不可持續。


(二)戴維斯雙擊


在低市盈率買入股票,待成長潛力顯現后,以高市盈率賣出,這樣可以獲取每股收益和市盈率同時增長的倍乘效益。這種投資策略被稱為「戴維斯雙擊」,反之則為「戴維斯雙殺」。


戴維斯雙擊的發明者是庫洛姆·戴維斯。戴維斯 1950 年買入保險股時 PE 只有 4 倍,10 年后保險股的 PE 已達到 18 倍。也就是說,當每股收益為 1 美元時,戴維斯以 4 美元的價格買入,隨著公司盈利的增長,當每股收益為 8 美元時,一大批追隨者猛撲過來,用「8×18 美元」的價格買入。由此,戴維斯不僅本金增長了 36 倍,而且在 10 年等待過程中還獲得了可觀的股息收入。


(三)約翰·聶夫的成功投資


約翰·聶夫 1964 年成為溫莎基金經理,直至 1994 年退休,著有《約翰?涅夫的成功投資》一書。約翰·聶夫在溫莎基金 31 年間,復合投資回報率達 13.7%,戰勝市場 3% 以上,22 次跑贏市場,總投資回報高達 55 倍。約翰·聶夫自稱低市盈率投資者,對市盈率的理解較為深刻,以下為他運用低市盈率的投資法則。


1.低市盈率(P/E); 


2.基本成長率超過 7%;   


3.收益有保障(股票現金紅利收益率要高)


4.總回報率相對于支付的市盈率兩者關系絕佳;  


5.除非從低市盈率得到補償,否則不買周期性股票;  


6.成長行業中的穩健公司;   


7.基本面好。


五、避免市盈率誤用


雖然市盈率指標簡單易用,但也正是因為簡單使得投資者缺乏系統考慮公司基本面的情況,誤用市盈率的情況普遍存在。以下為較為常見的誤用之處。


1.周期公司誤用。周期行業,由于產品大多同質化,公司盈利取決于產品的供求關系。在行業波峰時周期公司盈利狀況很好,市盈率分母較大,市盈率較低,給了投資人估值看上去很便宜的錯覺,但正是因為豐厚的利潤吸引了產品供給的增加,很可能發生行業反轉,公司盈利下降的情況,股價下降,市盈率反倒上升。而在行業低谷時,公司普遍虧損或者微利,市盈率高達成百上千,股票估值看上去很貴,但真實卻可能很便宜,一旦走出低谷,盈利上升,反倒出現股價越漲市盈率越低的情況。因而周期公司除了關注市盈率指標的變動,更需要結合后面我們所說的市凈率指標判斷。


2.前景變差,業績下滑。運用市盈率最關心的仍然是公司未來的發展前景,投資者要確保買到的不是未來業績大幅下滑的公司,否則即便現在買入的市盈率再低,也無濟于事。


3.現金流差。市盈率指標關注的是公司的凈利潤情況,這使得在使用時缺乏從 DCF 模型的角度去思考公司的現金流情況。如果公司利潤狀況不錯,但是經營性現金流凈額很少,而投資性現金流凈額又很大,這樣低市盈率的公司,其實背后是因為公司的價值低。


4.風險過高。之前我們提到市盈率的驅動因素之一是貼現率,風險越大的公司貼現率應該越高,市盈率水平越低。如果某些行業或者個股市盈率低于其他,未必真的便宜,很可能是因為承擔了過高的風險,例如財務風險過高,運營風險過高等。


5.忽略增長及空間?,F金流貼現模型顯示公司大部分價值來自于未來永續增長部分,而這部分就和公司增長的空間相關。行業及個股的增長速度和空間很大程度就決定了行業與行業之間,個股與個股之間的市盈率差異。


6.忽視可持續的經營利潤。計算市盈率要扣除非經常性損益,考慮到投資收益、補貼或者資產重估收益等因素,關注利潤是否來自主營業務,持續性如何。有的公司利潤也是來自主營業務,但主要集中在單個項目,單個項目一旦完成,利潤不可持續。


7.假賬風險。由于市盈率計算基于公司凈利潤水平,而凈利潤是公司選擇會計政策、會計估計編制出來,人為調節的空間很大。如果投資者選擇了一份虛假的財務報表作為價值評估,將得不出任何意義。


8.用別人更貴來證明自己便宜。投資者經常用估值很高的同行業公司來證明標的公司的便宜,事實上,兩者可能都是很貴的,只是參照公司更貴,這正是比較估值法的重大缺陷。


總的來說,市盈率大致反應了股票的貴賤,但是高市盈率未必真貴,低市盈率未必真便宜,仍然需要具體分析。從概率來說,如果一個組合涵蓋了來自不同行業的低市盈率公司,那么這個組合長期(得 30 年以上,否則可能存在 3-15 年都跑輸的可能。)都跑贏市場指數的機會很大。


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本文來源: 作者: (責任編輯:七夕)
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