ttm是什么意思
關(guān)注:66 發(fā)布時(shí)間:2021-06-18 20:21:26
眾所周知,股市中估值決定價(jià)值,價(jià)值決定股價(jià)!
股票價(jià)值越高,估值越低,機(jī)會(huì)越大;
價(jià)值越低,估值越高,風(fēng)險(xiǎn)越高。
所以單看股價(jià)是沒用的,因?yàn)楣蓛r(jià)不能反映估值水平,所以不能反映價(jià)值水平,自然沒有什么說服力。
我們真正需要理解的是如何區(qū)分估值,因?yàn)樗鼪Q定了價(jià)值。
對(duì)于估值,比較簡單、比較直接、比較有效的分析方法是通過市盈率進(jìn)行判斷。
重點(diǎn)介紹一下市盈率!
股票市場的市盈率是多少?有哪些種類?
市盈率是一個(gè)總稱,簡稱市盈率,簡稱市盈率或per,分為三類:
1.市盈率(動(dòng)態(tài)),動(dòng)態(tài)市盈率=當(dāng)前價(jià)格/每股年度“預(yù)計(jì)”收益。
2.市盈率(靜態(tài)),靜態(tài)市盈率=當(dāng)年價(jià)格/上一年每股收益。
3.市盈率(ttm),也稱為滾動(dòng)市盈率,即當(dāng)前價(jià)格/前12個(gè)月的總收入。
那么,如何來解釋這三種市盈率呢?我們用三個(gè)舉例來說明:
市盈率(動(dòng))的例子:
假設(shè)某上市公司2019年第一季度利潤為5億元,但q2 ~ 2019年第四季度的利潤并未實(shí)現(xiàn),此時(shí)動(dòng)態(tài)市盈率將通過估算的方式將2019年全年的利潤計(jì)算為2019年一季度凈利潤*4,,然后用公式動(dòng)態(tài)市盈率=現(xiàn)價(jià)/全年“預(yù)估”每股收益.計(jì)算出一個(gè)結(jié)果
市盈率(靜)的例子:
假設(shè)2019年剛剛開始,在計(jì)算一家公司的市盈率(靜態(tài))時(shí),將采用前面2018年的利潤作為計(jì)算方法,這就是現(xiàn)價(jià)/(2018年一季度每股收益*4)
市盈率(ttm)的例子:
假設(shè)2019年已經(jīng)過去4個(gè)月,計(jì)算公司市盈率(ttm)的方法是通過用過去4個(gè)季度數(shù)據(jù)計(jì)算當(dāng)前估值,計(jì)算當(dāng)前上市公司的ttm值即2018年q2~q4利潤和2019年q1利潤;
結(jié)論:綜合三種市盈率的利弊來看,滾動(dòng)市盈率ttm采取的是過去4個(gè)季度的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),能夠更充分、直接地表現(xiàn)出當(dāng)前一個(gè)大周期里的情況,不但彌補(bǔ)了季節(jié)性產(chǎn)生的客觀差異,還可以避免預(yù)測(cè)性市盈率的不確定性。
所以,市盈率(ttm)其實(shí)更受到廣大投資者的追捧和信賴,運(yùn)用得也更多,更廣泛!
我們要知道市盈率很簡單,但不是那么簡單!
其實(shí)用市盈率來判斷高估和低估的方法很簡單,但沒那么“簡單”!
簡單的是,一些隨手可以查到的數(shù)據(jù)就可以體現(xiàn)出一只個(gè)股或者指數(shù)的估值!
但不簡單的是,不同的數(shù)據(jù)在不同的情況,不同的板塊,不同的個(gè)股上,有著完全天差地別的差異。
例如,普通的市盈率判斷數(shù)據(jù)是這樣的:
pe在0-13左右:表示價(jià)值被低估;
pe在14-20左右:表示處于正常水平;
pe在21-28左右:說明價(jià)值被高估;
pe在28以上:反映股市投機(jī)泡沫;
以a股上證指數(shù)為例,即便如此。自1991年a股成立以來,我們經(jīng)歷了多次大規(guī)模熊市,每次只要上證指數(shù)的市盈率(ttm)低于20倍,就處于合理正常的水平,低于13倍就是超賣,嚴(yán)重低估水平,這和一般的判斷沒有錯(cuò)!
這就是我所謂的“簡單”,一個(gè)數(shù)據(jù)就可以說明問題,不需要你動(dòng)腦子,只需要你做一個(gè)參考。
但是,如果換個(gè)市場,參考美國的標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù),答案就完全不同了。
我們可以看到,在1900年到2009年的美國股市歷史上,也有很多牛市和熊市周期,也有所謂的高估、風(fēng)險(xiǎn)、合理和低估周期。
但相對(duì)于pe在14-20左右處于正常水平,pe在21-28左右處于高估值的判斷標(biāo)準(zhǔn),就不那么合適了。
例如,a股在1996年516點(diǎn)階段性大底的時(shí)候只有19倍的市盈率,而在美國19倍的市盈率可能已經(jīng)達(dá)到了高風(fēng)險(xiǎn)的區(qū)域,這就是完全不同的結(jié)果。
所以,同樣的數(shù)據(jù)在不同的國家,不同的金融市場,得出的結(jié)果是完全不同的。這就是我所謂的“不簡單”!
這個(gè)“不簡單”不僅體現(xiàn)在不同的金融市場,同樣體現(xiàn)在同一個(gè)金融市場的不同行業(yè)和行業(yè)!
在對(duì)于像銀行、地產(chǎn)、以及建筑等產(chǎn)業(yè)來說,他們未來的利潤和空間是可見的,非常穩(wěn)定,因此我們可以發(fā)現(xiàn),他們的行業(yè)平均市盈率此時(shí)非常低,約為10倍甚至更低。
這個(gè)時(shí)候利用pe在14-20左右即表示處于正常水平的標(biāo)準(zhǔn)去評(píng)判顯然不對(duì)。
對(duì)于在同樣的,對(duì)于那些互聯(lián)網(wǎng)、新能源、以及人工智能這類,具有無限可能性和發(fā)展空間的行業(yè),其利潤增長和關(guān)注度,甚至對(duì)未來發(fā)展的貢獻(xiàn)都比較高,因此該行業(yè)的平均市盈率也會(huì)比較高
得到了改善。
這個(gè)時(shí)候利用pe在21-28左右即表示價(jià)值被高估的標(biāo)準(zhǔn)去判斷可能又是錯(cuò)誤的。
這就是“不簡單”的又一個(gè)原因!
個(gè)股也是如此!
如何真正用市盈率來判斷估值(ttm)?
說到這里,大家肯定會(huì)問,怎么才能真正用市盈率來判斷估值(ttm)?其實(shí)有一些方法,就是“重股”“重周期”!
“關(guān)注個(gè)股”,既然知道不同的市場,不同的行業(yè),甚至不同的個(gè)股有不同的參考標(biāo)準(zhǔn),那么就直接從個(gè)股入手,直接避免一些不必要的麻煩。
“重周期”,既然我們知道一些短期數(shù)據(jù)不能保證可靠性,我們就可以在更長的周期內(nèi)分析數(shù)據(jù),得到正確有效的估值。
舉兩個(gè)例子來說明!
案例一,銀行股:
我們都知道銀行股的市盈率一般都很低,無法用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)來判斷是真的高估還是低估。這時(shí)候可以通過“重股”、“重周期”的策略來應(yīng)對(duì)。
例如,在2009年至2019年的十年間,銀行股十年平均市盈率(ttm)約為7.59倍,歷史比較低市盈率(ttm)為4.37倍。
那么10年以上的平均市盈率(ttm)越是7.59倍,風(fēng)險(xiǎn)越大;
歷史比較低市盈率(ttm)越接近4.37倍,實(shí)際上意味著估值越低,機(jī)會(huì)越多;
此時(shí),10年的一個(gè)大周期指標(biāo),具體到了銀行板塊的個(gè)股上將比那些單一的和的市盈率數(shù)據(jù)更加可靠和合適!
案例二,新能源個(gè)股:
同樣,我們找了一個(gè)新能源板塊的股票作為例子!
1.找一個(gè)大周期的數(shù)據(jù),可以是3-5年,也可以是5-10年。周期越長,參考值越高;
2.然后找出其大周期內(nèi)的位線數(shù)據(jù),比如10年的平均市盈率(ttm)是38.21倍;
3.找出大周期的歷史比較低市盈率(ttm)數(shù)據(jù)是16.69倍;
比較后通過同樣的方式進(jìn)行分析和判斷,跌破大周期中位平均值,即為正常,越接近歷史比較低數(shù)據(jù)越表示低估、低估高價(jià)值。
反之,離開中位平均市盈率(ttm)上方越多,表示估值越高、風(fēng)險(xiǎn)越大、機(jī)會(huì)越小;
無需參考“pe在21-28左右表示價(jià)值被高估”、“pe在28以上表示股市存在投機(jī)泡沫”等指標(biāo)。
結(jié)果更有說服力,也更能符合各個(gè)領(lǐng)域和行業(yè)的特性!
結(jié)論:
市盈率真的是一個(gè)好指標(biāo),看似簡單,但卻非常“不簡單”!
大部分的投資者根本“看不懂”市盈率,是因?yàn)楦緵]有用心去看,去學(xué)習(xí),去思考,總是停留在一個(gè)表面上,這是不行的。
越是簡單的,往往越是有效,你只有把簡單的東西吃透了,對(duì)你的投資水平和認(rèn)知才會(huì)有很好的提升!
ps:不過重點(diǎn)要記住,一切的參考都是以業(yè)績能夠保持穩(wěn)定盈利為基礎(chǔ)的,否則數(shù)據(jù)將不具備參考價(jià)值!
就好比下方圖中的某只個(gè)股的市盈率(ttm),一會(huì)突破了萬點(diǎn)估值,一會(huì)變?yōu)榱素?fù)值,這樣的數(shù)據(jù)就是不具備參考價(jià)值的,也沒有研究的必要性。
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