盈利预测、估值模型和市场

2011年8月16日

策略研究

盈利预测、估值模型和市场

策略深度报告

◆核心内容

1、完善自上而下的盈利预测模型，预测2011年上市公司的盈利增长； 2、通过DDM模型，在不同的假设情境下，推断目前市场的合理点位； 3、通过DCF模型，推断目前市场隐含的盈利增长前景。 ◆预测模型和方法

我们将全部上市公司分为三大类：1）金融服务行业；2）价格受到行政管制的行业，主要包括公用事业与中石油、中石化；3）剔除上述的其他行业（简称“一般行业”）。这三类公司的利润增速预测方法各有不同。

“一般行业”的营业收入增速与毛利率变动其与相关的宏观变量关联度较高，主要建立自上而下的回归模型来预测。金融服务行业的预测，我们首先对照了“一般行业”的自上而下与自下而上预测结果的差异，然后假定这种预测偏差等比例存在于金融服务行业自下而上的预测中，最后用此偏差修正了金融服务业自下而上的利润预测。管制类行业的利润预测，我们更多地遵从趋势值变动，并参考通胀前景进行相关的修正。 ◆预测结果

，其中一般行业净利润增长19.2%，金融服务行业净利润增长21.9%，管制行业净利润增长8.7%。 3028，当前点位较合理点位折让17%。在乐观假设下，上证指数的合理点位为4378，当前点位较合理点位折让69%。

◆两点启示 首先，盈利下调的风险有限，目前自下而上分析师预测2011年上市公司（可比公司）的利润增长为20.5%，我们预测2011年上市公司的利润增长为18.8%，貌似还有1.7%的下调空间，但是考虑到卖方分析师盈利下调的滞后性，以及在一季报出来时股价对于盈利下调已经有所反应，我们认为未来的影响将十分有限。

其次，目前的市场处于低估状态，即使采用保守假设，依然如此。虽然短期来看，市场仍然会受到资金面紧张，宏观环境不确定等因素的困扰，但是如果我们把视角放得更长远一点，目前的市场应该是一个很好的买点。

分析师

熊伟 (执业证书编号：S0930511060001 ) 021-22169110

开文明 (执业证书编号：S0930510120012) 021-22169160

薛俊 (执业证书编号：S0930510120022) 021-22169045

冯钦远 (执业证书编号：S0930510120014) 021-22169119

范敏 (执业证书编号：S0930510120021) 021-22169039

联系人

刘名斌

021-22169170

大盘走势图

相关研报

《寻找现实的拐点——库存周期下的M1与利润增速研究》 2011-07-11

目 录

前言...................................................................................................................................................................4 1、盈利预测：下行风险有限..............................................................................................................................4

1.1宏观假设...............................................................................................................................................4 1.2预测的方法............................................................................................................................................6 1.3剔除金融与管制行业的预测...................................................................................................................7 1.3.1营业收入预测..................................................................................................................................7 1.3.2毛利率预测.....................................................................................................................................7 1.4金融与管制行业的预测..........................................................................................................................9 1.5预测的敏感性分析.................................................................................................................................9 2、估值定位：静待悲观预期的修复.................................................................................................................10

2.1 DDM模型............................................................................................................................................11 2.2 DCF的一个变形：当前隐含着怎样的预期？.......................................................................................14 2.3历史数据的启示...................................................................................................................................16

图表目录

图表 1：CPI季调环比折年增速......................................................................................................................4 图表 2：工业增加值同比增速和季调环比折年增速.........................................................................................5 图表 3：社会消费品零售总额名义和实际增速................................................................................................5 图表 4：固定资产投资增速.............................................................................................................................5 图表 5：宏观变量假设....................................................................................................................................6 图表 6：自上而下与自下而上的盈利预测对照................................................................................................6 图表 7：名义GDP增速与剔除金融与管制行业的营业收入增速.....................................................................7 图表 8：剔除金融与管制行业的营业收入增速................................................................................................7 图表 9：剔除金融与管制行业的毛利率同比变动.............................................................................................8 图表10：剔除金融与管制行业的毛利率、三项费用率及其他税费率...............................................................8 图表11：剔除金融与管制行业的盈利预测.......................................................................................................8 图表12：金融服务业利润预测........................................................................................................................9 图表13：2003-2010年管制行业季度利润占比均值........................................................................................9 图表14：净利润增速与各变量的弹性............................................................................................................10 图表15：盈利增速预测的敏感性分析............................................................................................................10 图表16：上证股票现金分红率......................................................................................................................12 图表17：DDM模型未来分红比例假设..........................................................................................................12 图表18：DDM模型的基准假设.....................................................................................................................12 图表19：上证股票PE与虚拟的EPS...........................................................................................................12 图表20：DDM模型未来EPS增速假设-中性情形.........................................................................................12 图表21：DDM测算的公允价值三阶段分解-中性情形...................................................................................13 图表22：永久EPS增速与当前指数低估程度的敏感性分析-保守情形..........................................................13 图表23：永久分红率与上证综指合理价值-保守情形.....................................................................................14 图表24：股权成本与上证综指合理动态PE-保守情形...................................................................................14 图表25：DCF模型的一个变形.......................................................................................................................1 图表26：上证股票每股净资产与平均ROE...................................................................................................15 图表27：未来增长率与增长年数对应的上证点位..........................................................................................15 图表28：上证综指市盈率（TTM）...............................................................................................................16 图表29：上证综指市盈率相对3年移动均值的“低估程度”.............................................................................16 图表30：十年期国债收益率与上证综指1/PE的差值....................................................................................17 图表31：上证综指相对“低估程度”................................................................................................................17

前言

突发的事件、谣言以及经济剧变等等都能够导致市场巨幅波动，究竟哪些是临时性因素，哪些确实会使得投资者的处境更加糟糕？只有通过合理的方法对市场的两个驱动要素——盈利与估值做出预期，才能避免过度“随心而动”，进而锚定自身的行为、立狂风怒浪而自若。

本文的核心内容是：1）完善自上而下的盈利预测模型，预测2011年上市公司的盈利增长；2）通过DDM模型，在不同的假设情境下，推断目前市场的合理点位；3）通过DCF模型，推断目前市场隐含的盈利增长前景。

基本结论是：1）自上而下预测2011年全部上市公司利润增长为18.8%；2）在中性假设下，应用DDM模型推断上证指数的合理点位为3666点，当前点位较合理点位折让41%；3）在中性假设下，应用DCF模型推断上证指数目前点位隐含的未来十年利润增长率为5.6%，远低于过去十年19.1%的平均增速。盈利下调的风险有限；市场处于低估状态，如果我们把视角放得更长远一点，目前应该是一个很好的买点。

1、盈利预测：下行风险有限

1.1宏观假设

在详细介绍预测模型之前，先简单回顾下目前宏观经济运行的态势以表明我们宏观假设的合理性。 CPI季调环比折年率在去年10月创下10.2%高点后，货币政策进入紧缩周期，央行基本遵循每月提准、隔月加息的调控节奏；财政政策也由积极转向稳健，财政收入的完成进度明显快于财政支出。

在管理层的主动调控下，CPI增速开始逐步放缓，4月的季调环比折年率降到了4.0%，似乎让人提前看到抗通胀的胜利。但此后食品价格的反季节上涨导致CPI重拾升势，7月的CPI的季调环比折年率仍有6.7%。 但我们判断CPI正在失去上涨的动力，猪肉价格高点的过去将使得食品价格增速放缓。更为重要的是，世界经济增速的放缓限制了大宗商品价格的涨幅；国内工业生产的回落使得PPI增速下降，进而抑制了非食品CPI的增长。

6月工业增加值的季调环比折年率高达18.7%（对应11%以上的GDP增速），让我们一度怀疑政策是否已经松动。但事后来看，这更多的是临时性因素导致，电力紧缺的缓解使得“两高”行业恢复生产。

既然6月的跳升暂时的，那么7月工业增加值11.4%的季调环比折年增速（对应8%以下的GDP增速）相当好理解。6-7的平均值应是当前经济状态的真实反映：15%左右的季调环比折年增速——既无过热，也难称硬着陆。在通胀处于较高平台，经济尚未明显失速的背景下，难以期待政策会有大规模的放松。 图表 1：CPI季调环比折年增速

10 5 0

2008-06

2008-12

2009-06

2009-12

2010-06

2010-12

2011-06

-5 -10

CPI季调值CPI趋势值

资料来源：WIND，光大证券研究所

25 20 15 10 5 0 2007-12

2008-06

2008-12

2009-06

2009-12

2010-06

2010-12

2011-06

工业增加值同比季调环比折年

资料来源：WIND，光大证券研究所

当前经济最为重要的风险点莫过于房地产投资与中小企业的生存问题。在政策的刺激作用消退后，以汽车为代表的耐用消费品的销售增速大幅放缓；高通胀也削弱了家庭的购买力，这些使得实际消费增速不断下降。

而固定资产投资增速相对平稳，部分得益于较高的房地产投资增速。鉴于限购等因素导致房屋库存不断积累，未来房地产市场的调整压力巨大。

央行对信贷的窗口指导以及加息周期中利率的不断走高都使得中小企业的生存环境明显恶化。它们的现金流是否会断裂，进而引发破产潮，无疑值得关注。但央行对此已有所警觉，调控加码慎之又慎。

总之，小周期波动下宜放弃政策剧变的幻想；相应地，对宏观变量的预期也应偏向中性（各变量的具体假设见图表5）。 图表 3：社会消费品零售总额名义和实际增速

25%20%15%10%5%2007-12

2008-06

2008-12

2009-06

2009-12

2010-06

2010-12

2011-06

零售名义增速实际增速

注：1-2月合并，系用RPI平减；资料来源：WIND，光大证券研究所

图表 4：固定资产投资增速

50 40 30 20 10 0 注：均为三个月移动平均增速；资料来源：WIND，光大证券研究所

固定资产投资增速房地产投资增速

2011Q1 2011Q2 2011Q3E 2011Q4E

Retail-yoy 16.3% 17.2% 17.0% 16.8% FAI-yoy 25.0% 25.9% 24.7% 20.1% Exports-yoy 21.9% 16.3% 20.9% 21.6% PPI-PPIRM -3.1% -3.5% -3.2% -3.0% WTI-yoy 19.9% 30.7% 18.1% 5.6% 注：yoy表示单季同比；资料来源：WIND，光大证券研究所从上述宏观判断出发，我们预计全部A股上市公司2011年的净利润增速为18.8%。相比分析师自下而上20.5%的预测结果，盈利增速的下调空间有限。 2011年全部A股上市公司自下而上的净利润预计为20948.1亿元（可比口径），比自上而下的净利润预测20659.2亿元高出1.4%。

相对于自上而下的预测，我们的差别在于：1）假定政策不明显放松，固定资产投资缓慢减速，因而下调了非金融企业的净利润增速；2）在赋予价格管制行业（石油以及公用事业行业）更高利润增速的同时，维持了金融服务行业的利润增速预测。

1.2预测的方法

从财务报表的构成上就可以看出金融服务业与一般行业存在着明显的差异：金融服务业未设置营业成本这一会计科目。况且金融业与一般行业的盈利模式存在显著差异，如果将金融服务业与一般企业混在一起，显然会使毛利率、净利率等分析失真。一般企业的盈利无非取决于量和价的变动，但是部分行业并没有产品定价的自主权，比如石油行业、公用事业。这些受管制行业与国民经济的相关性也要弱于一般行业。

基于上述理由，我们将全部上市公司分为三大类：1）金融服务行业；2）价格受到行政管制的行业，主要包括公用事业与中石油、中石化；3）剔除上述的其他行业（以下简称“一般行业”）。这三类公司的利润增速预测方法各有不同。 第一，“一般行业”的营业收入增速与毛利率变动可以通过将其与相关的宏观变量联系起来，建立自上而下的回归模型来预测；然后分析三项费率与其他税费率的季节变动特征推测出净利润率；最后用营业收入增速与净利润率变动计算出净利润增速。

第二，对于金融服务行业，我们首先对照了“一般行业”的自上而下与自下而上预测结果的差异，然后假定这种预测偏差等比例存在于金融服务行业自下而上的预测中，最后用此偏差修正了金融服务业自下而上的利润预测。

第三，管制类行业的利润预测，我们更多地遵从趋势值变动，并参考通胀前景进行相关的修正。

由于模型预测基于相当多的假设，为了保证预测的稳健性，我们还考察了相关变量变动对预测结果的影响，即所谓敏感性分析。

自上而下的预测结果为，2011年剔除金融与管制行业的上市公司净利润增速为19.2%，金融服务业净利润增速为21.9%，管制行业净利润增速为8.7%。与自下而上预测增速的差值分别为-6.2%、0%、+5.3%。 图表 6：自上而下与自下而上的盈利预测对照

净利润 总和 金融服务 管制行业

2010

2011E 自下而上

2011E 自上而下

两者绝对量的差距

17383.2 20948.1 20659.2 1.4% 7838.4 9557.2 9555.0 0.0% 2636.3 2727.9 2867.0 -4.9%

6908.5 8663.0 8237.2 5.2%

资料来源：WIND，光大证券研究所剔除金融与管制

1.3剔除金融与管制行业的预测

1.3.1营业收入预测

首先估算剔除金融与管制行业的营业收入。毫无疑问，营业收入的增长与名义GDP增速高度相关。2003年以来的历史数据显示，名义GDP每增长1%，一般行业的营业收入平均增长1.66%。

进一步地，将营业收入增速（Revenue）与社会零售总额（Retail）、固定资产投资(FAI)与出口增速(Export)联系起来，得到回归方程：

Revenue = 0.50*Retail + 0.19*FAI (-3) + 0.49*Export R-square=0.84 方程经过ARMA调整，各变量均在90%的置信度下显著， D.W.值为1.60。 营业收入增速与固定资产投资增速并不同步，我们推测可能是由统计模式导致的：统计局的月度统计快报往往会有所遗漏，所以每年的12月包含了较大的统计误差，这影响了季度固定资产投资增速的计算精度。

根据当前市场的宏观经济展望，我们预测2011年2-4季度剔除金融与管制行业的A股上市公司营业收入增速分别为23.8%、25.9%和25.7%。 图表 7：名义GDP增速与剔除金融与管制行业的营业收入增速

60%40%20%0%-20%

资料来源：WIND，光大证券研究所

名义GDP增速营业收入增速

20042005200620072008200920102011

图表 8：剔除金融与管制行业的营业收入增速

60%40%20%0%-20%

资料来源：WIND，光大证券研究所

营业收入拟合值预测值

200320042005200620072008200920102011

1.3.2毛利率预测

接着估算毛利率的变动。常规的方法是用毛利率与PPI和PPIRM的差值回归。我们发现用2003Q1-2008Q3的数据做上述回归可以得到显著的结果，但是当将样本区间拓宽至2003Q1-2011Q1时，回归的效果并不好，甚至出现了反常。我们并不认同直接用毛利率原值作为被解释变量，因为从毛利率定义方程出发

（方程两边取对数并求导），应该是毛利率的变动值与物价的变动值相联系。 回归结果：Gross Margin = 1.12*( ppi-ppirm )(-2) – 0.06*WTI(-1)，其中Gross Margin 是毛利率同比变动，WTI是原油价格的同比增速，括号内负值是滞后季度数。方程同样经过ARMA调整，R-square=0.59，D.W. =1.61。

根据前述宏观假设，我们预测2011年2-4季度剔除金融与管制行业的A股上市公司的毛利率分别为17.1%、16.4%和17.3%。三季度毛利率的明显下降部分是季节性因素导致，主要还是二季度油价的同比上涨了30.7%。

要计算出净利润率，还需要知道三项费用率及其他税费率的变动方向。对此，我们更多地是依据均值回归以及季节性变动来推测。净利润率的预测结果为6.14%、5.67%和5.60%。

提请注意的是，宏观变量对毛利率变动的解释力度要弱些。因而，为保证预测结果的稳健性，我们从另一角度直接预测净利润率：用TRAMO – SEATS对净利润率进行季节调整，以趋势值作为预测结果，并用季节因子进行还原。净利润率的预测结果为6.09%、5.71%和5.41%。上述两种方法计算出的全年净利润绝对值相差1.1%，增速相差1.2%。考虑到剔除金融与管制行业的净利润占比为41%，预测差异对整体增速的影响仅为0.5%。

综上，2011年2-4季度剔除金融与管制行业的A股上市公司净利润增速分别为18.2%、17.6%与15.8%，全年增长19.2%。 图表 9：剔除金融与管制行业的毛利率同比变动

20%10%0%

-10%-20%

资料来源：WIND，光大证券研究所

毛利率同比变动拟合值预测值

20042005200620072008200920102011

图表10：剔除金融与管制行业的毛利率、三项费用率及其他税费率

24%21%18%15%

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

毛利率：左

三项费用率

税收及其他

16%12%8%4%0%

注：其他税费率=净利润率-毛利率-三项费用率；资料来源：WIND，光大证券研究所

图表11：剔除金融与管制行业的盈利预测

营业收入

2011Q1 2011Q2E 2011Q3E 2011Q4E

27.9% 23.8% 25.9% 25.7%

净利润率1 净利润1 净利润率2 净利润2

6.35% 6.14% 5.67% 5.60% 1711.7 1711.7

1954.4 1938.8

1825.6 1837.3

2190.7 2114.7

6.35% 6.09% 5.71% 5.41%

注：1系毛利率法，2系季节因子法；资料来源：WIND，光大证券研究所

1.4金融与管制行业的预测

通常情况下，我们假定分析师对所有行业的预测偏差大致相等。2011年一般行业的净利润增速自下而上的预测值为25.4%，自上而下为19.2%，两者相差6.2个百分点。2011年金融服务业自下而上的净利润增速为21.9%，依据上述差值修正后，金融服务的净利润增速预计为15.9%。

不过，今年银行业显然处于多事之秋，对地方融资平台坏账风险的担忧久久挥之不去。分析师的盈利预测已经比较保守，等比例下调似乎没有必要。所以，我们还是采纳了金融服务业自下而上21.9%的利润增速预测。

由于金融服务业净利润所占的比重较大，因此，预测偏差对最终结果的影响非常显著。我们专门就金融业利润增速预测值对总体的影响做了敏感性分析。结果显示，金融服务业净利润的增速变动100bp，总体利润增速约变动45bp。 图表12：金融服务业利润预测

一般行业 金融服务业

自下而上

自上而下 15.9%=

21.9%

(1+19.2%)/(1+25.4%)*(1+21.9

%)

资料来源：WIND，光大证券研究所

差值

25.4% 19.2% 6.2%

6.0%

对于管制行业的利润预测，我们更多的是遵从季度分布模式。2003-2010年管制行业四个季度的净利润平均占比分别为23.6%、24.1%、29.0%和23.4%。 可比口径下，2011年1季度管制行业净利润为676.5亿元，简单计算全年的净利润为2867.0（等于676.5/23.6%）亿元，2-4季度分别为689.6亿元、831.1亿元、669.7亿元。由于1季度占比的标准差高达4.6%，所以上述预测结果也存在相当大的不确定性。所幸，自上而下仅仅比自下而上的预测值高出5%，加之管制行业的净利润占比只有14%，这些都减少了对总体增速预测的扰动。 图表13：2003-2010年管制行业季度利润占比均值

40%30%20%10%0%

Q1

Q2

Q3

Q4

资料来源：WIND，光大证券研究所

季节占比

29.0%

23.6%

24.1%

23.4%

1.5预测的敏感性分析

尽管我们尽力将整个预测建立在规范与科学的基础上，但仍无法避免在某些细节问题上做出相对简化的假设。为了使模型具备更强的参考性，我们进行了一

个相当全面的敏感性分析。

名义GDP增速提高100bp，将导致营业收入增长166bp，进而导致总体净利润增速提高131bp；管制行业净利润增速提高100bp，将导致总体净利润增速提高15bp；金融服务行业净利润增速提高100bp，将导致总体净利润增速提高45bp；一般行业的销售净利润率提高10bp，将导致总体利润增速提高169bp。进一步地，如果能够知道可变成本与固定成本的构成，便可以推算出各个要素投入对总体净利润增速的影响，这需要更多自下而上的细节。

图表14：净利润增速与各变量的弹性

银行利润管制行业销售收入销售净利率

20

40

60

80

100

120

140

160

15

79

169

45

注：销售净利率为变动10bp，其余为变动100bp；资料来源：WIND，光大证券研究所

180

最后，以“一般行业”与金融行业净利润增速的双变量敏感性分析结束本节的讨论。合理的推测是，全部A股上市公司2011年的净利润增速将落在17.7% - 20.0%的区间。

图表15：盈利增速预测的敏感性分析

除金融与管制净利润增速

15.9%

17.1%

18.3%

19.5%14.7%15.3%15.9%16.5%17.2%17.8%18.4%19.0%19.6%20.2%

13.6% 14.2%14.2% 14.8%14.8% 15.4%15.5% 16.0%16.1% 16.6%16.7% 17.2%17.3% 17.8%17.9% 18.4%18.5% 19.1%19.1% 19.7%

金融行业利润增速 20.7%15.2%15.9%16.5%17.1%17.7%18.3%18.9%19.5%20.1%20.8%

21.9%15.8%16.4%17.0%17.6%18.2%18.8%19.5%20.1%20.7%21.3%

23.1%

24.3%

25.5%

26.7%17.9%18.6%19.2%19.8%20.4%21.0%21.6%22.2%22.8%23.5%

16.3% 16.9% 17.4%16.9% 17.5% 18.0%17.5% 18.1% 18.6%18.2% 18.7% 19.2%18.8% 19.3% 19.9%19.4% 19.9% 20.5%20.0% 20.5% 21.1%20.6% 21.2% 21.7%21.2% 21.8% 22.3%21.8% 22.4% 22.9%

注：假设管制行业利润等于趋势值；资料来源：WIND，光大证券研究所2、估值定位：静待悲观预期的修复

股票市场反映的是对企业未来现金流的贴现，因此，用DDM模型估算当前股

市的合理价值是适合的。但由于DDM模型对参数设定过于敏感，我们使用了一个变形的DCF模型、股债利差均值回归等其他分析方法与之相对照。 考虑到数据的历史长度（沪深300指数从2005年4月才开始发布），我们选择上证综指为预测对象。各个模型的计算结果都表明在保守以及中性情形下，上证综指较合理价值分别折价15%和30%。

我们使用DDM模型将预期的未来股息发放全部贴现计算出当前股指的合理估值。虽然这种长期的贴现模型具有不少缺陷，但通过敏感性分析还是能得出不少有意义的结论。假设未来两年2011-2012年设为预测期，2013-2025年设为半显性期，2026年以后为永续增长期，DDM的理论计算公式如下：

P=

α1 EPS1

（1+k)

+K+

α15 EPS15

（1+k)15

+

α16 EPS15(1+g)/(k g)

（1+k)15

其中α表示各年的分红比例，k为贴现率，g为EPS的永续增长率。下面将通过回溯历史数据来推测上述变量的合理假设值。 关于现金分红比例的假设：

1）从2011年的30%线性递增至2025年的50%，之后保持50%不变。2007-2010年上证股票的平均分红比例为32.4%，所以30%的假设是合理的。 关于股权成本的假设： 1）美国为8.5%，加上新兴市场风险升水，假设中国的股权成本为11%。廖理、汪毅慧的《中国股票市场风险溢价研究》通过国别比较计算出中国的股权风险溢价为6.38%；再加上4%的10年期国债收益率，股权成本等于10.38%。 情景分析： 1、悲观情形：

1）未来两年的EPS增速分别为17.8%、11.5%，这主要是依据自下而上的预测并向下修正；

2）2012-2017年EPS增速为12.1%。在一个完整的经济周期中1998-2008（都是危机年），名义GDP的年均复合增速为14.0%，而EPS的年均复合增速为14.2%。假定2013-2017年中国的名义GDP增速维持在12%左右（8%的实际增速+4%的通胀），依据过去的经验，EPS增速能够达到12.1%。 3）2026年后的永续增长率为6%。永续增长率的计算公式为：g = (1-α ) * ROE。根据美国（1965-2005年）和日本（1955-1990年）的历史经验，ROE的长期平均值略高于12%（美国为12.3%，日本为12.4%）；假设中国最终也将回复至这一水平，而上市公司的永续分红率维持在50%，那么2026年之后EPS的永续增速将为6%。

4）2018-2025年之间的EPS增速简单假设为从12.1%匀速衰减至6%。 据此，DDM计算出上证综指的合理价值为3028，以8月12日收盘价2593计算，上证综指低估了17%。 2、中性情形

1）采纳自下而上的预测，假定未来两年EPS增速分别为25.5%、18.8%； 2）2012-2017年EPS增速为13.1%。过去十年中国名义GDP年复合增速为14.9%，而EPS增速为19.1%；假定2013-2017年中国名义GDP增速为12%，净利润与GDP的弹性相对历史下降15%（反映劳动力等要素价格冲击），EPS增速将够达到13.1%；

3）永续增长率假设不变，2018-2015年EPS增速匀速衰减；

据此，DDM计算出上证综指的合理价值为3666，以8月12日收盘价2593计算，上证综指低估了41%。 3、乐观情形

1）未来两年的EPS增速同中性情形；

2）2012-2017年EPS增速为15.7%。03年以后中国经济进入景气周期，名义GDP的年均复合增速达到16.6%，EPS年均复合增速则高达22.8%；假定2013-2017年中国名义GDP增速降至12%，净利润与GDP的弹性相对历史

下降5%，则EPS增速降至15.7%；

3）永续增长率假设不变，2018-2015年EPS增速匀速衰减。

据此，DDM计算出上证综指的合理价值为4378，以8月12日收盘价2593计算，上证综指低估了69%。

图表16：上证股票现金分红率

40%30%20%10%0%

2005

2006

2007

2008

2009

2010

现金分红率

图表17：DDM模型未来分红比例假设

50%45%40%35%30%25%20%

2011

2014

2017

2020

2023

T

分红比例假设

资料来源：WIND，光大证券研究所 注：T为永久增长期；资料来源：WIND，光大证券研究所

图表18：DDM模型的基准假设 名称 假设

永久ROE

最终分红率

永久EPS增速

股权成本

12% 50% 6% 11%

资料来源：WIND，光大证券研究所

图表19：上证股票PE与虚拟的EPS

80

虚拟EPS

60 40 20 0

PE：左

210 180 150 120 90 60 30 0

注：虚拟EPS=指数/PE；资料来源：WIND，光大证券研究所

图表20：DDM模型未来EPS增速假设-中性情形

30%25%20%15%10%5%0%

25.5%

注：T为永久增长期；资料来源：WIND，光大证券研究所

1996

1997

18.8%

13.1%13.1%13.1%13.1%13.1%12.3%

11.5%10.7%

9.9%9.2%

8.4%7.6%

6.8%6.0%

1998

1999

2000

2001

2002

EPS增速

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

T

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

2020

2021

2022

2023

2024

2025

2011-08-16 策略研究

综上，悲观、中性以及乐观三种情形下，DDM折现计算出上证综指的合理点位分别为3028、3666、4378。以8月12日收盘价2593计算，上证综指分别低估17%、41%、69%，市场的急剧下跌反映出过度悲观的预期。不过由于DDM计算出的现值有61.9%是来自2025年之后，因此，永续增长率的设定对结论有比较大影响，必须进行敏感性分析以保证结论的稳健性。

图表21：DDM测算的公允价值三阶段分解-中性情形

100%80%60%40%20%0%

2013-2025现值公允价值

资料来源：WIND，光大证券研究所

2025-现值

2297

62.6%

1239130

合计：3666

33.8%3.6%

悲观、中性以及乐观三种情形下，当前股指大致与永续ROE9.5%、6%以及1.8%相匹配，隐含ROE都显著低于2001-2010年上证综指14.2%的平均值，也低于美国和日本1950 - 90年代12.3%左右的均值。保守地看，即便以永续ROE10%计算，上证综指的合理价值也应该为2635、3184和3787。

永久分红率对股指合理价值的影响相对有限，原因在于分红率与永久增长率存在一定程度的替代关系。永久分红率变动5%，估值合理价值变动20-40点。 股权成本对动态市盈率的影响更加显著。保守情形下，如果以美国的股权成本8.5%计算，上证综指2011年的合理市盈率为31.3倍。考虑到新兴市场额外的风险溢价以及资金的风险厌恶情绪，11%左右的股权成本是适合的，对应的上证综指2704-3429点，动态市盈率12.7倍-16.0倍。

图表22：永久EPS增速与当前指数低估程度的敏感性分析-保守情形

40%

当前指数低估

30%20%10%0%

注：当前指数为2011年8月5日上证综指收盘价；资料来源：WIND，光大证券研究所

5.0%5.5%6.0%6.5%7.0%

3150 3100 3050 3000 2950 2900

60%

55%

50%

45%

40%

合理价值

资料来源：WIND，光大证券研究所

图表24：股权成本与上证综指合理动态PE-保守情形

资料来源：WIND，光大证券研究所

2.2 DCF的一个变形：当前隐含着怎样的预期？

普通股的价值可以分解成两个部分：永续现金牛的价值与增长的价值。永续现金牛的价值等于当前净资产B乘以可持续的净资产回报率ROE*；用当前市场价值减去永续现金牛的价值即为隐含的增长价值NPVGO。

ROE *BP=+NPVGO

k

依据上述理论关系可以推导出当前的估值水平隐含着怎样的增长预期。

2001-2010年上证综指平均ROE为14.2%，我们假定未来能保持这一水平。2010年在16.6%的ROE水平下，虚拟的EPS（股指除以市盈率）为181，相应的可持续EPS应为155。基于股权成本11%的假设，计算出永续价值为1407点。当前股指为2593点（8月12日），因此，增长价值为1186点。这意味着未来10年EPS的增长率仅为5.6%，显著低于过去十年19.1%的平均增速。更为合理的推论是，在未来10年（保守假设）或者15年（中性假设）10%-12%的增速下，上证综指的合理价值落在2880-3034点、3568-3903点。这与DDM模型的推算结果基本一致。

图表25：DCF模型的一个变形

资料来源：光大证券研究所

图表26：上证股票每股净资产与平均ROE

25%20%15%10%5%0%

每股净资产

ROE：左

3.5 2.8 2.1 1.4 0.7 0.0

资料来源：WIND，光大证券研究所

图表27：未来增长率与增长年数对应的上证点位

年数 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

4%

5%

6%

7%

8%

1552 1554 1555 1556 1558 1688 1692 1696 1700 1704 1815 1823 1831 1839 1847 1935 1947 1960 1972 1985 2046 2064 2082 2101 2120 2151 2175 2200 2225 2252 2249 2280 2312 2345 2380 2341 2379 2419 2461 2504 2427 2473 2521 2572 2625 2508 2562 2619 2679 2743 2583 2646 2712 2782 2857 2654 2725 2801 2882 2968 2721 2800 2886 2978 3077 2783 2872 2967 3071 3182

增长率 9% 1559 1708 1855 1999 2140 2279 2415 2549 2680 2810 2936 3061 3183 3303

10% 1560 1712 1863 2012 2160 2307 2452 2596 2739 2880 3020 3159 3297 3433

11% 1562 1717 1872 2026 2181 2336 2491 2646 2801 2956 3111 3266 3421 3575

12%

13%

14%

15% 1567 1733 1905 2084 2268 2459 2657 2862 3075 3294 3522 3758 4003 4256

1563 1565 1566 1721 1725 1729 1880 1888 1897 2040 2054 2069 2202 2224 2246 2366 2396 2427 2530 2571 2613 2697 2750 2805 2864 2931 3001 3034 3116 3203 3205 3304 3410 3377 3496 3623 3551 3691 3841 3726 3889 4065

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

15 16 17 18 19 20

2841 2939 3045 3160 3285 2896 3002 3119 3246 3385 2947 3063 3190 3329 3482 2995 3120 3257 3409 3576 3040 3173 3322 3486 3668 3082 3224 3383 3560 3758

3421 3536 3650 3762 3871 3979

3568 3702 3835 3966 4097

3730 3885 4040 4196 4351 4506

3903 4091 4296 4082 4297 4532 4262 4506 4775 4444 4720 5024 4628 4936 5280 4813 5157 5543

4518 4790 5071 5362 5664 5977

4226

资料来源：WIND，光大证券研究所

2.3历史数据的启示

估值的历史分析包括估值相对自身移动均值的偏离程度、股票回报率相对国债收益率的偏离程度。相对自身市盈率的3年移动均值，上证综指低估40%左右。不过这种分析方法存在明显缺陷，中国不是成熟市场，PE也没有表现出均值回归的特点——2000以来估值的中枢在逐步下移。 图表28：上证综指市盈率（TTM）

80 60 40 20 0 1995

1997

1999

2001

2003

2005

2007

2009

2011

资料来源：WIND，光大证券研究所

上证综指市盈率3年均值

图表29：上证综指市盈率相对3年移动均值的“低估程度”

150%100%50%0%-50%-100%

2000

2002

2004

2006

2008

2010

相对3年平均PE的低估程度

注：正值表示低估，负值表示高估；资料来源：WIND，光大证券研究所

依据股债大类资产收益率的差异来分析更具合理性：2011年7月十年期国债收益率为4.05%，而上证综指PE的倒数则为7.05%，股票市场相对债券市场低估。如果股债收益率的差值能够向其三年移动均值回归：其中一半是债券收益率的上升，另一半是股票市盈率的提升。那么，上证综指能够在7月末的水平再上涨9.2%（即2950点）。考虑到十年期国债的收益率的稳定性，中性地假设，上述回归的过程中债券收益率贡献1/4，上证综指将能涨到3093点。 这种分析方法的缺陷在于十年期国债的收益率是名义值，明显受到通胀预期的

敬请参阅最后一页特别声明 - 16 - 证券研究报告

影响；而市盈率是股指和EPS两个名义变量相除的结果，更接近真实值的概念。不过从历史表现来看，这个指标有着较好的预测结果，2005年10月、2007年10月、2008年10月极值出现后，股指都会发生明显的修正。 图表30：十年期国债收益率与上证综指1/PE的差值

4%2%0%-2%-4%-6%

2006

2007

2008

2009

2010

2011

十年期国债-上证综指1/PE3年移动均值

资料来源：WIND，光大证券研究所

图表31：上证综指相对“低估程度”

60%40%20%0%-20%-40%-60%

注：正值表示低估，负值表示高估；资料来源：WIND，光大证券研究所

相对3年移动均值的低估程度

200620072008200920102011

综上，无论从DDM、DCF还是股债利差均值回归的角度分析，上证综指保守估计的合理价值都比当前指数水平高出15%左右；从中性预期出发，上证综指更有30%以上的空间。因此，尽管分析师未来可能会继续下调非金融非管制行业自下而上的盈利增速预测（6.2个百分点的空间），但当前估值水平已大致反映了这一风险，基本面并不支持股指大幅下跌。在外围市场的狂风巨浪中，我们务必要锚定自己的情绪，悲观时请别放弃希望！

负责准备本报告以及撰写本报告的所有研究分析师或工作人员在此保证，本研究报告中关于任何发行商或证券所发表的观点均如实反映分析人员的个人观点。负责准备本报告的分析师获取报酬的评判因素包括研究的质量和准确性、客户的反馈、竞争性因素以及光大证券股份有限公司的整体收益。所有研究分析师或工作人员保证他们报酬的任何一部分不曾与，不与，也将不会与本报告中具体的推荐意见或观点有直接或间接的联系。

分析师介绍

开文明，上海交通大学学士，复旦大学世界经济专业硕士，2008年新财富交通运输行业入围，曾担任交通运输行业、环保水务行业、建筑工程行业分析师，目前负责光大策略研究团队。

熊伟，浙江大学经济学硕士，3年宏观经济研究经验，自加入光大证券以来，从事策略研究。

行业及公司评级体系

买入—未来6-12个月的投资收益率领先市场基准指数15%以上； 增持—未来6-12个月的投资收益率领先市场基准指数5%至15%；

中性—未来6-12个月的投资收益率与市场基准指数的变动幅度相差-5%至5%； 减持—未来6-12个月的投资收益率落后市场基准指数5%至15%； 卖出—未来6-12个月的投资收益率落后市场基准指数15%以上。 市场基准指数为沪深300指数。

光大证券股份有限公司（以下简称“本公司”）创建于1996年，系由中国光大（集团）总公司投资控股的全国

性综合类股份制证券公司，是中国证监会批准的首批三家创新试点公司之一。公司经营业务许可证编号：z22831000。

本公司已获业务资格：证券经纪；证券投资咨询；与证券交易、证券投资活动有关的财务顾问；证券承销与保荐；证券自营；证券资产管理；为期货公司提供中间介绍业务；证券投资基金代销；融资融券业务；中国证监会批准的其他业务。

本证券研究报告由光大证券股份有限公司研究所（以下简称“光大证券研究所”）编写，以合法获得的我们相信为可靠、准确、完整的信息为基础，但不保证我们所获得的原始信息以及报告所载信息之准确性和完整性。光大证券研究所可能将不时补充、修订或更新有关信息，但不保证及时发布该等更新。

本报告根据中华人民共和国法律在中华人民共和国境内分发，仅供本公司的客户使用。

本报告中的资料、意见、预测均反映报告初次发布时光大证券研究所的判断，可能需随时进行调整。报告中的信息或所表达的意见不构成任何投资、法律、会计或税务方面的最终操作建议，本公司不就任何人依据报告中的内容而最终操作建议作出任何形式的保证和承诺。

在法律允许的情况下，本公司及其附属机构可能持有报告中提及的公司所发行证券的头寸并进行交易，也可能为这些公司提供或正在争取提供投资银行、财务顾问或金融产品等相关服务。投资者应当充分考虑本公司及本公司附属机构就报告内容可能存在的利益冲突，不应视本报告为作出投资决策的唯一参考因素。

在任何情况下，本报告中的信息或所表达的建议并不构成对任何投资人的投资建议，本公司及其附属机构（包括光大证券研究所）不对投资者买卖有关公司股份而产生的盈亏承担责任。

本公司的销售人员、交易人员和其他专业人员可能会向客户提供与本报告中观点不同的口头或书面评论或交易策略。本公司的资产管理部和投资业务部可能会作出与本报告的推荐不相一致的投资决策。本公司提醒投资者注意并理解投资证券及投资产品存在的风险，在作出投资决策前，建议投资者务必向专业人士咨询并谨慎抉择。 本报告的版权仅归本公司所有，任何机构和个人未经书面许可不得以任何形式翻版、复制、刊登、发表、篡改或者引用。

光大证券股份有限公司研究所

上海市新闸路1508号静安国际广场3楼 邮编200040

总机：021-22169999 传真：021-22169114

销售小组 北京

上海

深圳

姓名 办公电话

王汗青 0755-83024403 郝辉 010-68561722 黄怡 010-68567231 李大志 021-22169128 严非 021-22169086 王宇 021-22169131 周薇薇 021-22169087 徐又丰 021-22169082 韩佳 021-22169491 冯诚 021-22169083 黎晓宇 0755-83024434 黄鹂华 0755-83024396 张晓峰 0755-83024431 江虹 0755-83024029

手机 电子邮件

13501136670 wanghq@ 13511017986 haohui@ 13699271001 huangyi@ 13810794466 lidz@ 13127948482 yanfei@ 13918264889 wangyu1@ 13671735383 zhouww1@ 13917191862 xuyf@ 13761273612 hanjia@ 18616830416 fengcheng@ 13823771340 lixy1@ 13802266623 huanglh@ 13926576680 zhangxf@ 13810482013 jianghong1@

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/qo4j.html