红利基金认证
来自雪球发布于2018-07-16 11:03
高股息率也能带来显著超额收益！不信看看这组数据
如果有人要问，价值投资的精髓是什么？其中有一条必须提及：持续买入又好又便宜的股票。问题是，我们应该用什么标准来界定这个“又好又便宜” ？总不能每支股票都请沃伦·巴菲特或者彼得·林奇来下个评判？
高股息率在一定程度上，可以作为“又好又便宜”的粗略替代品。为什么这么说呢？ 众所周知，高股息率 = 股息 / 股价。那么，如果一家公司给出了高股息，并且其相对股价来说仍然是高股息，从而得到高股息率，那么这家公司及其股票必然包含两个因素：高现金分配能力、不是太高的股价。注意这里的高股息，指的是实际现金分红的股息，不包含转股、送股等实际不需要公司拿出真金白银，也就对公司的财务状况没有实质性要求的财务手段。所以，如果一家公司账面紧张、行业步入增长停滞甚至危机，那么一般来说，企业都不会拿出大笔资金进行分红。因此，在大概率上来说（注意这不是一个严格的指标），拿出很多现金进行分红的企业，通常不会坏到哪里去。而即使一家公司拿出大量现金进行分红，但同时股价很高，就会导致股息率公式的分母变大，也无法构成高股息率。由此可见，高股息率在某种程度上，（至少是粗略的）拟合了价值投资“又好又便宜的要素”。为了验证这个思路，笔者进行了量化回测，结果显示，持续买入高股息率的股票，会取得惊人的超额回报。
这个高股息率模型的设计细节很简单，即在每段时间开头，即T日，选择前溯12个月的累计股息，相对当前股价的股息率，最高的30个股票，然后持有一个周期（比如1年、1个季度等），在期末再重新选择30个股票，重新获取下一个周期的回报。
结果显示，当每年的12月31日进行持股更新、每次持有期为1年的情况下，在从1994年12月31日到2016年7月14日的约22年中，模型增长到初始值的72.3倍，而同期上证综合指数仅为原值的4.7倍，深圳成分指数为8.5倍。为了简便起见，这里没有计算入手续费的因素，同时考虑到选择了30个股票，所以也没有考虑停牌的因素。此外，作为对比的基数，即上证综指和深证成指，都是不包含分红的，所以也导致它们会比模型表现的略差一些。但是，所有这些都无法解释模型带来的超高额回报。仔细观察这22年中的年度超额回报，我们会发现其中有19年相对上证综指和深证成指的当年平均回报，模型取得了超额回报，只有3年跑输，超额回报的年度平均值达到14.3%。
可以说，这是一个十分让人吃惊的回报率，而14.3%的年度超额回报也足以让巴菲特满意：在1960年代的致投资者信中，当时屡屡取得巨大超额回报的巴菲特对投资者们说：“这样的回报率是我没有想到的，事实上，10%的、持续的年度超额回报已经足以让我满足。”同时，这个模型也可以在更小的周期上起作用。在以每季度为调整周期的测算中，自2013年12月31日至2016年7月14日的、跌宕起伏的市场中，模型取得了137.7%的回报，而同期上证综指上涨44.3%，深圳成指上涨33.6%，甚至是创业板指数也只上涨了75.8%。
不过，美中不足的是，3年的超额回报为负的情况，分别出现在2003年、2005年、2006年，分别为-5.1%、-8.9%、-17%，意味着这个模型在2003到2006年之间完全无法给我们满意的答案。在从2003年到2006年的、累计4年之中，上证综指上涨97%，深圳成指上涨140.9%，而以年度为调整周期的模型仅上涨了91.6%，这还不包括模型产生的手续费、指数没有包含的分红、股改送股不计入指数等不利于模型的考虑因素。
而即使把这4年的模型调整周期从年度变成季度，似乎也无法提高回报太多，仅仅把回报率提高到97.5%，而且更短的调整周期，必然意味着更高的换手率、更多的手续费、更多的不可预测因素。不过话说回来，瑕不掩瑜，3年跑输指数的表现并不足以说明模型的无效，毕竟这是在同时取得了19年超额收益的情况下，而且这3年的模型业绩也不能算太糟糕：最差的2004年下跌了16.4%，累积则仍然取得了超过90%的回报。更何况，价值投资的精妙之处，远非一个模型可以覆盖的。股息率高可能受到很多因素的干扰，让它的选股结果脱离“又好又便宜”的范畴。比如，一个行业景气度特别高可能导致高分红，但是高景气度可能会下降；企业可能因为找不到方向而被迫分红，这点在传统行业中特别多见；甚至前溯12个月分红这个指标本身就有一些问题：万一一家企业去年的分红是在今年年头、今年的分红又提前到了秋天呢？不过，如果在价值投资的框架下，一个简陋的模型都能取得如此的回报，那么这难道不是恰恰说明了价值投资的精妙之处吗？ 最后，值得指出的是，提高模型的交易频率、缩短交易周期似乎无法对改善模型的回报起到太多的帮助。在从1999年12月31日至今的测试中，采用年度数据和季度数据测试带来的回报几乎相同，其间的差距并不显著，尤其在考虑到以季度为周期测试时会产生更多交易费用的情况下。
产生这种现象的原因，可能来自于如果周期过短，那么股票池内选入的股票尚未拉开足够的差距，模型高买低卖的效果也就变得比较差。
这就好比在套利交易时，交易如果太过频繁、套取的价差太小，就不能取得高回报率一样。
当然，这只是一个比较细枝末节的技术问题，并不对模型的有效性构成影响。
来源：信达证券首席策略分析师 陈嘉禾
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