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即使今天盘中一度暴跌40.08% , 也未能阻挡创业板指数上涨的脚步 。
2月25日创业板指走势
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数据来源:风
和沪深200的走势一对比,更能衬托出创业板的强势 。
1020年以来创业板指对沪深100
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数据来源:风数据截止日期:http://www.Sina.com/0400225
春节后一路上涨的创业板,愈发受到资金的青睐 , 成交量接连刷新历史新高:
2月28日 , 创业板成交量222261亿元,超过2035年牛市时期的峰值,创下历史新高;
2月29日 , 创业板成交量继续增加,达到4291亿元;
2月12日,3658.98亿元;
3月12日,http://www.新浪网/805 .21亿元;
2月25日240比020比0.71亿元 。
创业板的热度很高,同样高的还有创业板的估值 。
风数据显示,截止3月22日 , 创业板指数滚动市盈率(佩-TTM)达到63倍,已经高于历史上87.28%的交易日 。创业板指数市盈率(佩-TTM)
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数据来源:风数据截止日期:http://www.硅
na.com/0100421
还没"上车"的小伙伴多半会被创业板的高
估值“劝退” , 而已经在车上的也感到战战兢兢 。
创业板的估值是否真得偏高?
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别急 , 还有不一样的声音 。
上面提到的64.38倍的创业板指数滚动市盈率(PE-TTM),是怎么算出来的呢?
下面就来聊5毛钱的 。
我们都知道PE=P/E,P是股价,E是每股盈利,P是每天变动的,而E是根据定期报告(季报、半年报、年报)公布的数据更新的,相对滞后 。
对应到指数,P是指数成分股市值加总,E是成分股净利润加总,TTM即“Trailing Twelve Months” , 即为截至最近的连续12个月 。
由于目前2019年年报尚未公布,盈利数据还是截至2019年9月末的,相对于每天变动的股价而言 , 盈利数据是明显滞后的 。
但实际上,按照法规要求,创业板上市公司已经在1月底之前全部披露了2019年年报业绩预告 。
A股上市公司业绩披露时间轴
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而根据披露的数据,创业板2019年年报净利润增速达到64.43%,创近四年新高 。
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再来捋一遍――由于这段时间创业板指数不断上涨,P大幅提高,而E相对滞后(还是2019年三季度末的),根据创业板年报预告披露的数据,E可能将大幅提高 。
因此,64.38倍的创业板指数滚动市盈率 , 可能是虚高的 。
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对于创业板指数而言, 动态市盈率 可能更有参考性 。
动态市盈率的分子依然是上市公司的市值加总,分母数据则为当年的盈利预期 。
对于2020年的估值指标,动态市盈率的分母数据就是市场对2020年盈利的一致预期 。
数据显示,当前创业板指数的动态市盈率(30倍左右),处于2016年至今的中位水平,和沪深300指数的动态市盈率的历史分位基本一致,并不算高 。
创业板指数和沪深300动态市盈率
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数据来源:Wind,莫尼塔
这主要是因为创业板2020年的盈利增速预期十分强劲,目前已经达到60%(即市场预期创业板2020年盈利相比2019年增长60%) 。
创业板指数2020年盈利增速预期十分强劲
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数据来源:Wind,莫尼塔
【创业板股指,创业板pe】综上,由于盈利数据的滞后 , 创业板指数当前64.38倍的滚动市盈率实际上是虚高的 。
如果用动态市盈率来衡量创业板指数的估值,目前处于2016年以来的中位数水平 。
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而且 , 估值高低这一单一因素 , 是不足以作为判断涨跌的依据的 。
估值在绝大多数情况下是一个市场交易的结果 , 而不是交易的原因 。
换言之,当股价涨完了或者跌完了以后,你会发现股票估值高了或者低了 。但你不能说估值低了就一定会涨、估值高了就一定会跌,大多数情况下 , 估值低了还能再低、高了还能再高 。
从实际的历史数据来看 , 估值的走势基本跟股价的走势在方向上是一致的,只是在幅度上有所不同 。
2000年至今Wind全A指数与指数市盈率对比
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从这个角度看,去判断估值的变化方向跟判断股价的变化方向一样,估值并没有提供太多股价未来变化的领先信息 。
所以,如果单单因为市盈率高就不看好创业板,可能并不合理 。
首先,这个市盈率有些滞后,并不能反映实际情况;
其次,仅凭市盈率高或低不足以判断涨跌 。
> 举个栗子:
> 创业板的这轮行情是从2019年12月初启动的,当时创业板指数的PE-TTM在50倍左右 , 沪深300在11倍左右,如果只看估值,将妥妥地错过这轮行情 。
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实际上,有很多理由能够解释创业板的这轮行情 , 比如利率下降、业绩回暖、科技周期景气、资金流入等等 。
当然,树不会涨到天上去 。如果以上这些利好因素被证伪或者反转,那创业板的行情可能也就告一段落了 。
参考资料:
莫尼塔,《如何看待创业板近期的涨势?》 , 20200224
国信证券,《树能不能长到天上去,谈估值天花板》,20200214
> 本文首发于公众号小基快跑(xiaojikuaipao2014)
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