席勒市盈率如何计算？

发布时间：2022-10-12 07:57:05

　　席勒市盈率如何计算？

　　之前粗浅的了解过，只是知道其方法，即PE中的净利润，用十年移动平均值计算，深入一些后，有更深刻一些的认识。

　　为了理解席勒市盈率，找到一篇他2001年3月发表的论文《Valuation Ratios and the Long-Run Stock Market Outlook：update》，这篇是在1998年的基础上数据更新后的论文，但这篇只是把计算结果的PE图放入论文以证明结论，并无席勒市盈率的详细计算过程。

　　海通证券有一期2018年2月25日的研究报告，《A股市场特征研究（六）——从周期调整市盈率（CAPE）看中美股市当前的估值水平》，列了计算公式如下：

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　　也没有详细计算过程。

　　这两天搜到席勒在耶鲁网站的个人网页，里面有个选项是

　　ONLINE DATA ROBERT SHILLER.

　　其中有个链接可以下载席勒市盈率作者自己计算过程的全部数据，这个数据即《非理性繁荣》使用的数据，目前还在持续更新，最新到2022年7月。

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　　之前的疑惑基本都从数据表中了解到答案：

　　席勒市盈率的P，直接使用的是点位，即相对数，不是市值；

　　PE中的E，即净利润，也是用的相对数，但无计算细节，不过不影响理解，只是我后面在计算A股席勒市盈率时，需要考虑采取变通的方式；

　　经通胀调整，使用的是月度CPI，席勒市盈率计算的所有数据，也都是月度数据（找到的美国月度通胀数据是可以直接使用的，我们的定基是1978年=100，有按年计算的报告期数据，但月度数据是以上年作为基期100计算，因而年度中的各月数据计算，可直接使用以1978年为定基的报告期年度数据，不再区分各月差异）；

　　P使用的是月度平均价格，净利润的数据，用最近季度末的月数据推算到期间的月份，如一季度的1、2、3月，则1月份的数据结果用上年12月份单月数据乘以3乘以2+3月数据除以3，2月份则用去年12月份单月数据乘以3乘以1+3月数据除以3再乘以2，我理解是为了更准确而采用的算法。

　　这是原图，图中作者加上了十年期国债收益率的数据做对比。如果是参考席勒市盈率做标普500指数的投资参考，这里就是源头了。

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　　席勒市盈率有何特别之处？

　　单从计算上看，只是把净利润从TTM年换成了十年滚动平均并剔除通胀影响，和常规PE似无太特别之处，但看到论文中这段内容后理解了其精髓。

　　我们首先应该理解估值比率本身的稳定性对均值回归意味着什么。如果我们暂时接受这样一个前提，即估值比率将在未来继续在其历史范围内波动，并且既不会永久地超出其历史范围，也不会被困在其历史范围的一个极端，那么当估值比率处于极端水平时，分子或比率的分母都必须朝着将比率恢复到更正常水平的方向移动。某些事情必须根据比率（分子或分母）进行预测。例如，相对于股息的高价格——低股息价格比——必须预测股息异常增长和价格下降（或至少异常缓慢增长）的某种组合。

　　估值比率本身的稳定性对均值回归意味着什么？

　　显然，估值比率本身的稳定性决定了均值回归的可靠性，席勒的论文中我看到他坚信均值回归，也因此坚定了我对均值回归的信心，那使用的估值比率的稳定性就显得如此重要。这解决了之前对PE偶有所摇摆的困惑。因此，我受益最大的不是席勒市盈率的具体算法，而是这篇论文的核心逻辑——均值回归。

　　为了估值比率的稳定性，席勒市盈率采用：

　　一是使用十年滚动净利润，平衡短期因素和周期因素，因此席勒市盈率的全称又叫周期调整市盈率（CAPE：Cyclically Adjusted Price Earnings Ratio）

　　二是通胀调整，因为使用的是十年滚动净利润，对于这个周期而言，通胀的影响是需要考虑的，需要拉回到同一平面比较。

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