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一、践行基于股票安全边际分析的价值投资。二、祈求天佑炎黄子孙幸福安康。三、祈祷中国社会安定、早日实现民主、法治、自由、平等和公平的普世制度(2012年7月27日)。

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摘自网络文章:你想接楼市击鼓传花的最后一棒吗?  

2016-10-02 11:10:02|  分类: 默认分类 |  标签: |举报 |字号 订阅

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  摘自网络文章:你想接楼市击鼓传花的最后一棒吗?

  来源:苏宁财富资讯(SuningWealthInsights)

  作者: 左俊义

  卖房炒股衍生出许多故事,2014年中至2015年中似乎一夜暴富的故事多;2015年中以后一夜赤贫的故事多。甚至有段子手调侃说——最美的求婚词是我买了房,最彻底的分手话是我重仓了股。新韭菜怕上错了车,老司机只等待反转的到来。今天的这篇文章就来探讨一下怎么把握好股市和房市的轮动周期,做好个人的资产配置。

  总的思路是,构建股市和房市的估值指标,然后用股市和房市的相对估值来决定到底该卖房炒股还是卖股炒房。

  先来看股市的估值指标。这里使用FED模型来模拟股市的估值情况,具体来说就是用上证指数股息收益率减去10年国债收益率,来判断股票市场的估值。因为,长期来看,股票赚取的是股息这部分稳定的现金流入,如果股息收益率高于债券利率,投资者应该超配股市。

  由于我国上市公司股票分红太少,导致这一方法计算出来的数据一直是负的。然后对这一数据进行一系列处理,包括剔除这一数据的趋势因素(因为近年来上市公司分红逐步增多,但国债利率在系统性下滑)、然后进行标准化(计算这一数据的z值,即减去均值除以标准差)、最后乘以-1来让股市上涨时估值更高。最后的数据情况如下图所示:

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  可见,这一方法计算出来的股市估值大概率在[-2,2]之间波动,即一般在估值中枢的上下2倍标准差范围内波动(参见上图)。在这一数据向下穿过-1时就可以开始关注股市抄底机会,历史上这一机会出现在2005年6月、2008年10月、2012年9月和2013年6月。目前,这一数据读数为-0.44,在-0.4和-1区间,很适合开始进行定投,因为这时股市已经处于相对悲观的阶段了。

  再来看房市估值。长期来看房价与居民的支付能力密切相关,支付能力一般考虑可支配收入和按揭利率,所以可以用房价和可支配收入/按揭利率来看房价的估值,后者相当于月供承受能力指标。

  以上海为例,长期范围内,房价和可支配收入/按揭利率有比较稳定的关系(参见下图)。图中横轴是上海城镇居民可支配收入和按揭利率(乘以100)的比值,纵轴是上海住宅均价,住宅均价使用住宅销售额除以住宅销售面积得到,时间跨度从2003年1季度到2016年2季度。从图中可以看出,可支配收入/按揭利率对房价的解释能力达到了90%。然后,可以用实际房价除以模型拟合房价减去一得到房价的高估程度,比如根据计算结果,上海房价在今年2季度末高估大约11.4%。当然,这一数据得到的住宅均价似乎偏低,比如今年2季度末上海住宅均价只有2.5万元/平,跟直观感受有点差距,但这是目前能得到的时间序列最长的房价数据了。

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  然后使用上海和北京房价高估程度的均值来代表整体房价的高估程度。不包括深圳是因为数据库中深圳的住宅销售数据只从2012年开始;只用一线城市房价数据是因为一线城市具有代表性,可以用来表示全国房价的周期性高低估情况。再然后对数据进行标准化处理,减去均值除以标准差(参见下图)。可见,房市估值大体也在[-2,2]之间波动,一般房市估值接近1就可以开始考虑退出房市了,历史上这种时刻发生在2007年12月、2011年3月。目前房市估值0.86,已经处在相当贵的区间了。

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  如果把股市估值和房市估值放到一起看,可以发现2006年和2009年两类资产是同向波动的;2014年开始两者是反向波动的。这说明过剩的流动性和低廉的资金利率开始导致资产价格出现轮动,先是股市胜过房市,后是房市胜过股市。

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  最后用股市估值减去房市估值,来看股市和房市到底哪个更贵(参见下图)。两者的差大体也在-2和2之间波动,并可以用-1和1两个阈值来判断后续到底应该买哪类资产。比如在股市估值和房市估值的差值超过-1时,就可以考虑卖房炒股,历史上这种时刻发生在2005年9月和2013年6月。那么,今年2季度两者估值差异读数为-1.25,意味着可以考虑开始逐步退出房地产市场、将资金转投低估的股票市场了。只要资金充裕的境况没有改变,资产价格就会轮动不息,所谓“风水轮流转、今天到我家”,一旦房地产市场出现调整,资金势必会重回股市的怀抱。

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  最后想说的是,投资赚的是时间的钱,而不是盲从的钱。从当前股市和房市的估值差异看,股市的机会要明显好于房市。只不过大家都是顺向思维,跟着鱼群往前游似乎才是最省力、最简单的策略,但想要发财从来不是省力的事情,现在房市在5000点、股市在3000点,你想接楼市击鼓传花游戏的最后一棒吗?






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