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　　來源：郭磊（金麒麟分析師）宏觀茶座

　　報告摘要

　　第一，已有不少經(jīng)典研究對“股價與基本面”的關(guān)系進行探討，比如安德烈·科斯托拉尼的“主人與狗”、“科斯托拉尼的雞蛋”；再比如數(shù)量化策略中的反轉(zhuǎn)效應（Reversal Effect）等，但已有研究一則主要集中于交易層面的量價指標，二則主要是集中于個股橫截面上的反轉(zhuǎn)效應，三則主要集中于股價收益率本身變化，較少有解構(gòu)股價漲跌驅(qū)動力背后的宏觀位置。

　　第二，我們嘗試一種不同的思路，通過觀測股指與宏觀基本面的背離程度來衡量市場定價位置。在前期報告《本輪股票市場快速重估的宏觀背景及趨勢探討》中，我們指出名義GDP的年均復合增速和萬得全A的年均復合增速在歷史上大致吻合。在這一經(jīng)驗認識的基礎上，我們進一步構(gòu)建估值宏觀偏離度“P/E-名義GDP增速”作為估值與基本面背離程度的代理指標。從經(jīng)驗數(shù)據(jù)看，該指標始終存在均值回歸的規(guī)律。該指標的拐點基本同步甚至略領(lǐng)先于萬得全A指數(shù)的拐點。截止2024年10月11日，“估值基本面”偏離度為13.7，處于歷史中等水平。

　　第三，我們觀測歷史情形，估值宏觀偏離度（P/E-名義GDP增速）的+1倍標準差是一個經(jīng)驗上的警示位，+2倍標準差及更高是極致位。2009、2015、2020年估值宏觀偏離度均在觸及經(jīng)驗高點后均出現(xiàn)了快速回歸。其中2009年是突破警示位回落；2015、2020年均是突破極致位回落，突破極致位置后的偏離度回落更為明顯，顯示當估值與基本面偏離越大，下一階段的“地心引力”也將越大。

　　第四，我們以這一方法論框架進一步觀測這一輪。2024年三季度以來至9月17日，估值宏觀偏離度（P/E-名義GDP增速）也進一步回落至10.67，處于2000年以來的25%分位、滾動五年的-0.39倍標準差。9月下旬以來，全A估值經(jīng)歷一輪震蕩修復，截止10月11日估值P/E回升至18.45。若假設同期名義GDP同比為4.1%，則估值宏觀偏離度已自10.67的低點修復至13.69，處于滾動五年的+0.31倍標準差位置。若以估值宏觀偏離度近五年的+1倍標準差作為標準，“P/E-名義GDP增速”理論上可以修復至16.5左右。

　　第五，當然，決定股指的不只有估值，還有盈利。從斷點回歸模型識別，名義GDP同比與全A歸母凈利潤同比的線性關(guān)系在2009年前后存在較大幅度的變化。我們利用2009年后樣本建立了基于名義GDP的盈利預測模型，該模型提示在2024年名義GDP4.1%的假設下，萬得全A整體的歸母凈利潤同比約為3.93%左右；名義GDP 4.3%的假設則對應利潤同比為4.3%左右。結(jié)合估值、盈利數(shù)據(jù)，我們進一步可以測算股指的理論空間。

　　第六，這一框架的一個啟示是：市場定價最終是由基本面決定的，基本面增長越扎實，則市場表現(xiàn)的可持續(xù)越強。在前期報告中，我們曾指出2019年那輪和本輪初始驅(qū)動因素非常相似的牛市，上漲能夠一直延續(xù)至2021年底，與很多基本面因素的承接有關(guān)，包括疫后全球流動性寬松、中國制造承接全球產(chǎn)能缺口、一輪補償性消費、以及一輪以雙碳和新能源汽車為主導的產(chǎn)業(yè)投資。本輪能否形成類似基本面“承接”較為關(guān)鍵，后續(xù)信貸、地產(chǎn)、財政、化債等線索下的潛在變化均有待于進一步觀察。

　　報告簡版

　　第一

　　已有不少經(jīng)典研究對“股價與基本面”的關(guān)系進行探討，比如安德烈·科斯托拉尼的“主人與狗”、“科斯托拉尼的雞蛋”；再比如數(shù)量化策略中的反轉(zhuǎn)效應（Reversal Effect）等，但已有研究一則主要集中于交易層面的量價指標，二則主要是集中于個股橫截面上的反轉(zhuǎn)效應，三則主要集中于股價收益率本身變化，較少有解構(gòu)股價漲跌驅(qū)動力背后的宏觀位置。

　　享有德國“巴菲特”之稱的安德烈·科斯托拉尼曾用“主人與狗”給出其心中的股市“錨”——經(jīng)濟基本面。其投資的框架也被簡化為“科斯托拉尼雞蛋理論”，認為市場始終處于上漲和回調(diào)的兩個趨勢中。而上漲和回調(diào)的終點都是達到了與基本面顯著偏離的閾值，就像雞蛋的兩端，下一階段將出現(xiàn)較為明顯的反方向修正。但其對股市與經(jīng)濟的偏離度刻畫又回歸到交易層面的價量信號，比如① 向上修正階段的觀察指標為成交量是否降至冰點并且繼續(xù)萎縮，同時行情是否繼續(xù)下跌。如果成交量已從冰點回升，而指數(shù)繼續(xù)回調(diào)，則意味著即將迎來下一輪上漲起點。

　　數(shù)量化策略中不乏有基于股價與其合理位置偏離度的因子開發(fā)。有效市場假說 （EMH）框架下的動量效應與反轉(zhuǎn)效應均屬于市場“異象”。反轉(zhuǎn)效應（Reversal Effect）內(nèi)含的是一種“均值回歸”的思想，即“樹不能漲到天上去”。而“均值回歸”的前提又是因為股價背后的公司價值可衡量、可兌付。這類研究多數(shù)集中于微觀各股層面，較少有研究將全市場指數(shù)當作一個整體股價指標，檢驗全市場股指與宏觀基本面背離過度之后可能出現(xiàn)反轉(zhuǎn)的現(xiàn)象。

　　諸多學者在中國股市中檢驗發(fā)現(xiàn)動量效應并不顯著，但反轉(zhuǎn)效應較為明顯（王永宏、趙學軍（2001），鄒小芃、錢英（2003）、劉蘊霆、張曉榕（2021）），大多解釋歸結(jié)于國內(nèi)A股市場散戶參與度較高，并且存在賣空機制約束，波動性也較大，更容易催生反轉(zhuǎn)效應，而非動量趨勢。

　　第二

　　我們嘗試一種不同的思路，通過觀測股指與宏觀基本面的背離程度來衡量市場定價位置。在前期報告《本輪股票市場快速重估的宏觀背景及趨勢探討》中，我們指出名義GDP的年均復合增速和萬得全A的年均復合增速在歷史上大致吻合。在這一經(jīng)驗認識的基礎上，我們進一步構(gòu)建估值宏觀偏離度“P/E-名義GDP增速”作為估值與基本面背離程度的代理指標。從經(jīng)驗數(shù)據(jù)看，該指標始終存在均值回歸的規(guī)律。該指標的拐點基本同步甚至略領(lǐng)先于萬得全A指數(shù)的拐點。截止2024年10月11日，“估值基本面”偏離度為13.7，處于歷史中等水平。

　　一種經(jīng)驗上的觀察方式是近五年全A指數(shù)的年均復合回報僅為1.89%（截止2024年10月11日），而2020-2024年名義GDP的年均復合增速仍有5.8%。若認為兩者重新匹配即為基本面對應的合理指數(shù)波動，則本輪萬得全A指數(shù)的近五年復合回報將上修3.96個百分點。在2024年名義GDP4.1%的假設下，2024年較2023年，指數(shù)應有一定上漲空間。

　　在P/E-EPS框架中，估值和盈利漲跌幅的合計值大體與萬得全A漲跌幅走勢一致，兩者同期相關(guān)性為0.86。簡單的單變量回歸顯示，自2000年以來，萬得全A漲跌幅≈0.8061×（全A估值漲跌幅+全A盈利漲跌幅）+2.42，擬合優(yōu)度達0.74。

　　觀察估值在時序上的相關(guān)性。月維度上，當月P/E-TTM（T期）與上月P/E-TTM（T-1期）的相關(guān)性為0.1，與上上月P/E-TTM（T-2期）的相關(guān)性為-0.021，與三個月前的P/E-TTM（T-3期）相關(guān)性僅為-0.1，意味著估值的趨勢性較弱。自2000年以來的二十五年中，連續(xù)兩年估值提升的概率也較低，僅發(fā)生過三次，占12%。

　　我們構(gòu)建“萬得全AP/E-名義GDP增速”作為“估值基本面”背離程度的代理指標，發(fā)現(xiàn)，該指標的拐點基本同步甚至略領(lǐng)先于萬得全A指數(shù)的拐點。截止2024年10月11日，這一指標提示估值與基本面的背離程度為13.7，處于歷史中等水平，即1999年以來的30.2%分位、2006年以來的60.8%分位、2009年以來的61.2%分位。

　　第三

　　我們觀測歷史情形，估值宏觀偏離度（P/E-名義GDP增速）的+1倍標準差是一個經(jīng)驗上的警示位，+2倍標準差及更高是極致位。2009、2015、2020年估值宏觀偏離度均在觸及經(jīng)驗高點后均出現(xiàn)了快速回歸。其中2009年是突破警示位回落；2015、2020年均是突破極致位回落，突破極致位置后的偏離度回落更為明顯，顯示當估值與基本面偏離越大，下一階段的“地心引力”也將越大。

　　具體而言，2009年三季度突破至+1.43倍標準差后，約一季度后回歸至+1倍以內(nèi)（0.78倍），回落幅度為0.65個標準差。2015年觸及經(jīng)驗警示位后繼續(xù)上行超極致位（+3.3倍標準差），最終偏離度以更快的速度回落，此后一個季度回落1.3倍標準差。2020年同樣快速上行至+2.73倍標準差，此后一個季度回落1.6倍標準差。

　　第四

　　我們以這一方法論框架進一步觀測這一輪。2024年三季度以來至9月17日，估值宏觀偏離度（P/E-名義GDP增速）也進一步回落至10.67，處于2000年以來的25%分位、滾動五年的-0.39倍標準差。9月下旬以來，全A估值經(jīng)歷一輪震蕩修復，截止10月11日估值P/E回升至18.45。若假設同期名義GDP同比為4.1%，則估值宏觀偏離度已自10.67的低點修復至13.69，處于滾動五年的+0.31倍標準差位置。若以估值宏觀偏離度近五年的+1倍標準差作為標準，“P/E-名義GDP增速”理論上可以修復至16.5左右。

　　2023年年初以來，雖然名義GDP處于低位，自5.2%下行至2024年二季度的4.0%，但由于估值下行速度更快，兩者軋差所代表的估值宏觀偏離度自12.71下降至12.28。2024年三季度以來至9月17日，全A估值P/E進一步回落至14.77，估值宏觀偏離度（P/E-名義GDP增速）也進一步回落至10.67，處于2000年以來的25%分位，滾動五年的-0.39倍標準差。

　　若將估值修復的“合理空間”設定為“估值宏觀偏離度”處于近五年的+1倍標準差之下，即在近五年的數(shù)據(jù)下，“萬得全AP/E-名義GDP增速”應能修復至16.5；

　　而估值過高、明顯向上偏離基本面的風險點設定為“估值宏觀偏離度”處于滾動五年+2倍標準差以外，即“P/E-名義GDP增速”處于20.6以外。

　　在年度名義GDP為4.1%的假設下，估值與基本面的背離程度達到近五年+1倍、+2倍標準差對應“P/E-名義GDP增速”分別為16.5、20.2，對應PE為20.6、24.7倍。

　　第五

　　當然，決定股指的不只有估值，還有盈利。從斷點回歸模型識別，名義GDP同比與全A歸母凈利潤同比的線性關(guān)系在2009年前后存在較大幅度的變化。我們利用2009年后樣本建立了基于名義GDP的盈利預測模型，該模型提示在2024年名義GDP4.1%的假設下，萬得全A整體的歸母凈利潤同比約為3.93%左右；名義GDP 4.3%的假設則對應利潤同比為4.3%左右。結(jié)合估值、盈利數(shù)據(jù)，我們進一步可以測算股指的理論空間。

　　同樣觀察全A歸母凈利潤同比在時序上的相關(guān)性。季維度上，當季歸母凈利潤同比（T期）與上季歸母凈利潤同比（T-1期）的相關(guān)性為0.81，與上上季歸母凈利潤同比（T-2期）的相關(guān)性為0.504，與三個季度前的歸母凈利潤同比（T-3期）相關(guān)性僅為0.18。這意味著與估值波動不同，盈利存在更大概率的動量性，而非反轉(zhuǎn)性。年維度上，自2000年以來的二十五年中，連續(xù)兩年盈利提升的概率也較高，發(fā)生過十次，占40%。

　　名義GDP同比與全A歸母凈利潤同比、全A營收同比均具有同步性。無論是從走勢上，還是從斷點回歸模型識別斷點上，2009年均是兩者關(guān)系非線性轉(zhuǎn)變的時間節(jié)點。2009年后，隨著名義GDP的波動收斂，全A盈利增速也波動下降。

　　在既定的名義GDP假設下（比如4.1-4.5%），我們可以進一步通過估值變動彈性、盈利變動彈性，在這一方法下估算指數(shù)的理論空間。在某種意義上，這是一個基本面坐標。

　　第六

　　這一框架的一個啟示是：市場定價最終是由基本面決定的，基本面增長越扎實，則市場表現(xiàn)的可持續(xù)越強。在前期報告中，我們曾指出2019年那輪和本輪初始驅(qū)動因素非常相似的牛市，上漲能夠一直延續(xù)至2021年底，與很多基本面因素的承接有關(guān)，包括疫后全球流動性寬松、中國制造承接全球產(chǎn)能缺口、一輪補償性消費、以及一輪以雙碳和新能源汽車為主導的產(chǎn)業(yè)投資。本輪能否形成類似基本面“承接”較為關(guān)鍵，后續(xù)信貸、地產(chǎn)、財政、化債等線索下的潛在變化均有待于進一步觀察。

　　風險提示：一是回歸模型構(gòu)建基于歷史數(shù)據(jù)，可能在未來有較大經(jīng)濟沖擊或者市場改變時可能存在誤差；二是模型仍有待將各類參數(shù)進行敏感性分析，提高策略的穩(wěn)健性；三是基本面層面可能存在明顯改變預期的事件，比如國內(nèi)地產(chǎn)政策效果不及預期；新增信貸變化不及預期；新一輪地方政府化債影響超預期；后續(xù)財政政策力度超預期等。

　　目錄

　　正文

　　PART1

　　股價理論坐標與偏離度

　?。ㄒ唬爸魅伺c狗”及“科斯托拉尼的雞蛋”

　　享有德國“巴菲特”之稱的安德烈·科斯托拉尼曾給出其心中的股市“錨”——經(jīng)濟基本面：

　　有一個男子帶著狗在街上散步，像所有的狗一樣，這狗先跑到前面，再回到主人身邊。接著，又跑到前面，看到自己跑得太遠，又再折回來。整個過程里，狗就這樣反反復復。最后，他倆同時抵達終點，男子悠閑地走了一公里，而狗跑來跑去，走了四公里。 男子就是經(jīng)濟，狗則是證券市場。

　　因此，經(jīng)濟基本面可能的確會邊際變化，但是相對具有慣性，而市場進行宏觀交易通常體現(xiàn)定價變化，存在與基本面的階段性背離。

　　而其投資的框架也被簡化為“科斯托拉尼雞蛋理論”，認為市場始終處于上漲和回調(diào)的兩個趨勢中。而上漲和回調(diào)的終點都是達到了與基本面顯著偏離的閾值，就像雞蛋的兩端，下一階段將出現(xiàn)較為明顯的反方向修正。

　　在具體的擇時策略上，該理論又將每一輪趨勢性的上漲和回調(diào)劃分為三階段，修正、調(diào)整、過熱。因此市場狀態(tài)可以劃分為六大類：① 向上修正、② 上行中的調(diào)整相匹配階段、③ 過熱以及④ 向下修正、⑤ 下行中的調(diào)整相匹配階段以及⑥ 過冷階段。

　　操作上，選擇在① 向上修正、⑥ 過冷階段買入，中間兩段匹配階段保持倉位，③ 過熱、④ 向下修正時賣出。其背后的本質(zhì)思想便是當股市與經(jīng)濟的偏離度處于合理區(qū)間時，保持中性；而偏離度處于（下/上）閾值以外時，則押注下一階段會回歸至合理區(qū)間。

　　但其對股市與經(jīng)濟的偏離度刻畫又回歸到交易層面的價量信號，比如① 向上修正階段的觀察指標為成交量是否降至冰點并且繼續(xù)萎縮，同時行情是否繼續(xù)下跌。如果成交量已從冰點回升，而指數(shù)繼續(xù)回調(diào)，則意味著即將迎來下一輪上漲起點。

　　（二）微觀反轉(zhuǎn)效應的印證

　　數(shù)量化策略中不乏有基于股價與其合理位置偏離度的因子開發(fā)。有效市場假說 （EMH）框架下的動量效應與反轉(zhuǎn)效應均屬于市場“異象”。海外市場的因子測試中，基于動量與反轉(zhuǎn)因子構(gòu)建的策略也均有一定超額收益。

　　股票收益率具有的反轉(zhuǎn)效應（Reversal Effect），是指過去表現(xiàn)好的股票傾向于逆轉(zhuǎn)向下，而過去表現(xiàn)不佳的股票可能逆轉(zhuǎn)向上。與動量效應（Momentum Effect），即強者恒強的表現(xiàn)相反，反轉(zhuǎn)效應內(nèi)含的是一種“均值回歸”的思想，即“樹不能漲到天上去”。而“均值回歸”的前提又是因為股價背后的公司價值可衡量、可兌付。

　　許多學術(shù)領(lǐng)域的研究支持海外成熟市場存在動量效應與反轉(zhuǎn)效應。也有不少國內(nèi)學者檢測A股市場存在一定反轉(zhuǎn)效應，而動量效應并不明顯。但多數(shù)研究集中于微觀個股層面，較少有研究將全市場指數(shù)當作一個整體股價指標，檢驗全市場股指與宏觀基本面背離過度之后可能出現(xiàn)反轉(zhuǎn)的現(xiàn)象。

　　反轉(zhuǎn)效應最初由De Bondt 和Thaler（1985）在美股市場中發(fā)現(xiàn)，近年來也研究發(fā)現(xiàn)市場波動較大的市場，反轉(zhuǎn)效應也更明顯（Butt，2024）。

　　而國內(nèi)A股市場由于散戶參與度較高，并且存在賣空機制約束，波動性也較大，更容易催生反轉(zhuǎn)效應，而非動量趨勢。因此，諸多學者在中國股市中檢驗發(fā)現(xiàn)動量效應并不顯著，但反轉(zhuǎn)效應較為明顯（王永宏、趙學軍（2001），鄒小芃、錢英（2003）、劉蘊霆、張曉榕（2021））。一種偏主流的解釋是投資者存在“過度自信”（Lehmann（1990）），投資者對基本面或政策信息反應過度，使得股價明顯偏離內(nèi)在價值，最終在內(nèi)在價值的“地心引力”之下出現(xiàn)糾正，股價出現(xiàn)逆轉(zhuǎn)。

　　PART2

　　基于“股指-基本面”衡量市場定價位置

　?。ㄒ唬┙?jīng)驗認識：股指年均復合回報與增長匹配

　　在前期報告《本輪股票市場快速重估的宏觀背景及趨勢探討》中，我們指出了市場的估值假設正在重新回歸于名義GDP匹配。

　　自2005年股權(quán)分置改革至疫情前2019年，名義GDP復合增速與萬得全A同期的年均復合回報基本相當，前者為12.6%，后者為14.06%。而疫情之后，名義GDP經(jīng)歷震蕩走低，影響了市場估值中的名義增長預期，最終近五年全A指數(shù)的年均復合回報僅為1.89%（截止2024年10月11日），而2020-2024年名義GDP的年均復合增速仍有5.8%。若認為兩者重新匹配即為基本面對應的合理指數(shù)波動，則本輪萬得全A指數(shù)的近五年復合回報將上修3.96個百分點。

　　在2024年名義GDP4.1%的假設下，2024年較2023年，指數(shù)應有一定上漲空間。

　?。ǘ┗赑/E-EPS框架：股價漲跌可以分解成（估值+盈利）漲跌

　　由第一部分可知，雖然已有研究對“股價與基本面”的關(guān)系進行了諸多探討，但刻畫“偏度程度”的方式，一則主要集中于交易層面的“價量”指標，二則主要是集中于個股橫截面上的反轉(zhuǎn)效應，三則聚焦于股價收益率本身變化，而非解構(gòu)股價漲跌驅(qū)動力背后各自的合理位置與偏離程度。

　　因此，我們嘗試將全市場指數(shù)視作一個類似的整體股價指標，利用全市場股指與宏觀基本面（而非個股財務基本面）背離程度來尋找與基本面匹配的股指位置。同時，我們并非僅從股價本身出發(fā)，而是將股價漲跌的驅(qū)動因素——估值、盈利進行分解考察。

　　具體而言，根據(jù)“P=P/E×EPS”框架，全A指數(shù)的漲跌幅可以理解為所有上市公司盈利漲跌幅交乘全市場指數(shù)估值漲跌幅。

　　我們以“萬得全A滾動市盈率的變化”衡量估值漲跌幅，以“全A上市公司歸母凈利潤同比”作為盈利漲跌幅，在年維度上可以觀察到，兩者合計值大體與萬得全A漲跌幅走勢一致，兩者同期相關(guān)性為0.86。簡單的單變量回歸顯示，自2000年以來，萬得全A漲跌幅≈0.8061×（萬得全A估值漲跌幅+萬得全A盈利漲跌幅）+2.42，擬合優(yōu)度達0.74。

　　（三）估值漲跌的合理區(qū)間：構(gòu)建估值宏觀偏離度指標

　　觀察估值在時序上的相關(guān)性。月維度上，當月P/E-TTM（T期）與上月P/E-TTM（T-1期）的相關(guān)性為0.1，與上上月P/E-TTM（T-2期）的相關(guān)性為-0.021，與三個月前的P/E-TTM（T-3期）相關(guān)性僅為-0.1，意味著估值的趨勢性較弱，連續(xù)估值提升的概率較低，反而存在反轉(zhuǎn)的可能。年維度上，自2000年以來的二十五年中，連續(xù)兩年估值提升的概率也較低，僅發(fā)生過三次，占12%。

　　在P/E-EPS框架中，估值又可以被進一步分解為“無風險利率+股權(quán)風險溢價”，前者由宏觀層面的利率決定，后者則取決于風險偏好。而事實上，無風險利率又以名義GDP增速為“錨”，風險偏好又一定程度上反映著投資者情緒和信心，本質(zhì)上是未來名義GDP增速的預期。

　　由此，我們構(gòu)建“P/E-名義GDP增速”作為“估值-基本面”背離程度的代理指標，發(fā)現(xiàn)，該指標的拐點基本同步甚至略領(lǐng)先于萬得全A指數(shù)的拐點。在2008年、2011年、2018年“估值-基本面”背離程度位于歷史低位后，萬得全A指數(shù)均出現(xiàn)了一輪修復走勢；而在2009年、2015年、2020年“估值-基本面”背離程度處于歷史高位時，萬得全A指數(shù)也在隨后出現(xiàn)了趨勢性回調(diào)。截止2024年10月11日，這一指標提示估值與基本面的背離程度為13.7，處于歷史中等水平，即1999年以來的30.2%分位、2006年以來的60.8%分位、2009年以來的61.2%分位。

　　進一步地，我們發(fā)現(xiàn)估值與基本面的背離仍具有均值回歸規(guī)律。盡管估值自身中樞出現(xiàn)下臺階的現(xiàn)象、常規(guī)股債性價比（“10Y利率-1/P/E”或“10Y利率-股息率”）也出現(xiàn)趨勢性下移，但“P/E-名義GDP增速”，并沒有出現(xiàn)明顯的上移或下移趨勢，大體仍出現(xiàn)“均值回復”。

　　歷史上，估值宏觀偏離度（P/E-名義GDP增速）的+1倍標準差是一個經(jīng)驗上的警示位，+2倍標準差是一個極致位。在2009、2015、2020年，估值宏觀偏離度在觸及經(jīng)驗位置后均出現(xiàn)了快速回歸，其中2009年是突破警示位回落，2015、2020年均是突破極致位回落，突破極致位置后的偏離度回落更為明顯，顯示當估值與基本面偏離越大，下一階段的“地心引力”也將越大。具體而言，2009年三季度突破至+1.43倍標準差后，約一季度后回歸至+1倍以內(nèi)，回落幅度為0.65個標準差。2015年觸及經(jīng)驗警示位后繼續(xù)上行超極致位（+3.3倍標準差），最終偏離度以更快的速度回落，此后一個季度回落1.3倍標準差。2020年同樣快速上行至+2.73倍標準差，此后一個季度回落1.6倍標準差。

　　2009年三季度估值宏觀偏離度（P/E-名義GDP增速）快速突破滾動五年+1倍標準差至+1.43倍標準差，此后僅在一個季度內(nèi)就回落至+1倍標準差以內(nèi)，即0.78倍標準差?；芈渌俣葹槠骄考?.65個標準差。

　　2015年一季度估值宏觀偏離度（P/E-名義GDP增速）快速突破+2倍標準差至+2.78倍標準差，提示估值過高的風險。而此后的一個季度，偏離度更加極致化演繹至+3.33倍標準差。雖然估值宏觀偏離度直至2016年一季度回落至+1倍標準差附近，但期間回落速度較快，以平均每季0.8個標準差的速度下降。

　　2020年拐點出現(xiàn)在一季度標準差處于+2.73倍標準差，二季度較快回落至+1倍標準差附近，同樣也花費一個季度時間回歸至合理區(qū)間上沿值。

　　我們以這一方法論框架進一步觀測這一輪。自2023年年初以來，雖然名義GDP處于低位，自5.2%下行至2024年二季度的4.0%，但由于估值下行速度更快，兩者軋差所代表的估值宏觀偏離度自12.71下降至12.28。

　　2024年三季度以來至9月17日，全A估值P/E進一步回落至14.77，即便假設三季度名義GDP處于4.1%的低位（詳見前期報告《9月以來宏觀交易主線》），估值宏觀偏離度（P/E-名義GDP增速）也進一步回落至10.67，處于2000年以來的25%分位，滾動五年的-0.39倍標準差。

　　9月下旬以來，雖然全A估值經(jīng)歷一輪震蕩修復，但截止10月11日，估值P/E也僅回升至18.45。若假設名義GDP仍處于4.1%低位，則估值宏觀偏離度相應地自10.67修復至13.69，處于滾動五年的+0.31倍標準差，距離+1倍標準差尚有一定空間。

　　若將估值修復的“合理空間”設定為“估值宏觀偏離度”處于近五年的+1倍標準差之下，即在近五年的數(shù)據(jù)下，“P/E-名義GDP增速”應能修復至16.5；

　　而估值過高、明顯向上偏離基本面的風險點設定為“估值宏觀偏離度”處于滾動五年+2倍標準差以外，即“P/E-名義GDP增速”處于20.6以外。

　　在年度名義GDP為4.1%的假設下，估值與基本面的背離程度達到近五年+1倍、+2倍標準差對應年底估值提升至20.6、24.7。

　?。ㄋ模┯麧q跌的合理區(qū)間：與名義GDP增速基本匹配

　　與估值的趨勢性較弱不同，萬得全A指數(shù)盈利周期與經(jīng)濟周期一致，具有一定慣性。同樣觀察全A歸母凈利潤同比在時序上的相關(guān)性。季維度上，當季歸母凈利潤同比（T期）與上季歸母凈利潤同比（T-1期）的相關(guān)性為0.81，與上上季歸母凈利潤同比（T-2期）的相關(guān)性為0.504，與三個季度前的歸母凈利潤同比（T-3期）相關(guān)性僅為0.18。這意味著與估值波動不同，盈利存在更大概率的動量性，而非反轉(zhuǎn)性。年維度上，自2000年以來的二十五年中，連續(xù)兩年盈利提升的概率也較高，發(fā)生過十次，占40%。

　　名義GDP同比與全A歸母凈利潤同比、全A營收同比均具有同步性，并且兩者關(guān)系在2009年前后存在機制轉(zhuǎn)化。無論是從走勢上，還是從斷點回歸模型識別斷點上，2009年均是兩者關(guān)系非線性轉(zhuǎn)變的時間節(jié)點。2009年后，隨著名義GDP的波動收斂，全A盈利增速也波動下降。由此，我們可以利用2009年后樣本建立基于名義GDP的盈利預測模型。

　　在2024年名義GDP4.1%的假設下，萬得全A指數(shù)整體的歸母凈利潤同比與之匹配為3.93%。而若名義GDP可以回升至4.3%、4.5%，則萬得全A指數(shù)歸母凈利潤同比的匹配漲幅分別為4.3%、4.6%。

　　最終在既定的名義GDP假設下（比如4.1-4.5%），我們可以進一步通過估值變動彈性、盈利變動彈性，在這一方法下估算指數(shù)的理論空間。在某種意義上，這是一個基本面坐標。

　　總結(jié)來看，這一框架的一個啟示是：市場定價最終是由基本面決定的，基本面增長越扎實，則市場表現(xiàn)的可持續(xù)越強。在前期報告中，我們曾指出2019年那輪和本輪初始驅(qū)動因素非常相似的牛市，上漲能夠一直延續(xù)至2021年底，與很多基本面因素的承接有關(guān)，包括疫后全球流動性寬松、中國制造承接全球產(chǎn)能缺口、一輪補償性消費、以及一輪以雙碳和新能源汽車為主導的產(chǎn)業(yè)投資。本輪能否形成類似基本面“承接”較為關(guān)鍵。后續(xù)信貸、地產(chǎn)、財政、化債等線索下的潛在變化均有待于進一步觀察。