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被嚴重高估!這一危險信號正不斷閃爍 或預示美股至少暴跌20%

2024-02-19 21:52

智通財經APP獲悉,從長期來看,股市表現優於其他所有資產類別。在過去的一個世紀里,華爾街主要股指——道瓊斯工業平均指數、標準普爾500指數和納斯達克綜合指數——的平均年化回報率在同一時間段內輕松超過了石油、黃金、定期存單和美國國債的年化回報率。
 

但如果縮小視角,情況就大不相同了。自這十年開始以來,道瓊斯指數、標普500指數和納斯達克綜合指數連續幾年交替出現熊市和牛市。在道瓊斯指數和標普500指數創下歷史新高,納斯達克綜合指數從2022年的熊市低點反彈近60%之后,這種模式表明,華爾街可能會經歷一個艱難的2024年。

雖然預測美股的短期走勢不可能完全準確,但一些指標通常能為投資者帶來線索,尤其是以下這種估值工具,它的完美記錄可以追溯到150多年前,可能會為股市的下一步走勢提供答案。

美股即將暴跌嗎?

大多數投資者都熟悉傳統的市盈率,該比率考察的是一家公司的股價與其過去12個月的盈利情況。市盈率是華爾街最流行、最基本的價值衡量標準。

然而,由於不可預見的事件,傳統的市盈率會出現偏差。例如,新冠疫情破壞了2020年的企業盈利,而財政刺激措施人為地提高了2021年的利潤。

因此,用席勒市盈率來衡量股市估值可能會更加合適。

席勒市盈率,也稱為周期性調整市盈率(CAPE)的不同之處在於,它是基於過去10年經通脹調整后的平均收益。利用10年的盈利歷史,可以消除與不可預見事件相關的暴漲和暴跌,併爲基準指數標普500指數提供更完整的估值情況。

儘管席勒市盈率直到上世紀90年代末才聲名鵲起,但它的歷史可以追溯到1871年。在這150多年的時間里,標普500指數席勒市盈率的平均值為17.09倍。但正如下圖中所示,在過去的30年里,該指標幾乎整個時間都在這個水平之上。

 

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投資者願意接受持續較高的估值,這似乎是互聯網使信息獲取民主化以及利率下降的結果。較低的利率鼓勵企業借貸,這可以促進招聘、收購和創新。

但關於席勒市盈率,特別值得注意的是,在歷史上,每當它在牛市反彈期間超過30倍時,都會發生什麼。回顧150多年來,只有6次明顯超過並維持在這一水平,而在此之前的所有事件中,它都預示着大盤的大幅下跌。

1、1929年8月至1929年9月:隨着大蕭條的出現,席勒市盈率超過30倍,最終推動道瓊斯工業平均指數下跌89%。

2、1997年6月至2001年8月:席勒市盈率在互聯網泡沫期間達到44.19倍的歷史最高水平。基準標普500指數最大跌幅達到了49%。

3、2017年9月至2018年11月:在席勒市盈率再次超過30倍后。在2018年第四季度,標普500指數下跌19.8%,接近界定熊市的20%。

4、2019年12月至2020年2月:就在因新冠疫情導致股市暴跌之前,席勒市盈率再次突破30倍。在不到五周的時間里,標普500指數暴跌了34%。

5、2020年8月至2022年5月:在席勒市盈率短暫觸及40倍之后,2022年熊市使標普500指數較峰值下跌了28%。

換言之,標普500指數的席勒市盈率有着完美的記錄,即如果該指標超過30倍,基準指數將至少下跌20%。2023年11月至今,截至2024年2月15日收盤,席勒市盈率為33.85倍。

席勒市盈率的缺點在於該指標不是一個能準確預測事件發生時間的工具。道瓊斯指數、標普500指數和納斯達克綜合指數處於歷史高位,但這並不意味着這些指數不會在數月或數年內保持高位。可以注意到的是,在互聯網泡沫破裂之前,席勒市盈率超過30倍的時間長達四年多。

儘管如此,以上數據表明,股市將在未來某個時候出現大幅下跌。

傳奇投資人敲響警鍾

最近,曾成功預測三次市場泡沫的傳奇投資人Jeremy Grantham也在一次採訪中提及了席勒市盈率,並警告稱美股被嚴重高估,未來10年可能會令投資者失望。

他表示:" 從席勒市盈率到達33倍開始,牛市就不可能持續——它處於歷史區間的前2%。如果你想有一個長期的、令人印象深刻的反彈,你需要看到利潤率下降,失業率上升,市盈率較低。"

另外,他還認為,人工智能是一個註定要破裂的泡沫。Grantham解釋稱,美股本來會再下跌20%或30%,但2023年初的人工智能熱潮「粗暴地打斷了拋售,改變了整個股市的軌跡」。他表示:「人工智能不是騙局,而比特幣基本上就是騙局。」他同時預測,圍繞人工智能的「令人難以置信的興奮」不會持續下去,但在未來幾十年里,人工智能可能會像互聯網一樣具有革命性。

據瞭解,Grantham因預測了2000年和2008年的經濟衰退而聞名。他在2022年初警告市場出現了「超級泡沫」,而當年標普500指數暴跌19%,以科技股為主的納斯達克指數跌幅更是達到33%。他還預測美股在2023年可能繼續下跌,美國經濟極有可能陷入衰退。然而,這一預言並沒有應驗。

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