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股权风险溢价_Equity Risk Premium

什么是股权风险溢价？​

股权风险溢价是指投资股票市场所获得的超出无风险利率的额外回报。这一额外回报是对投资者承担相对较高的股权投资风险的补偿。风险溢价的大小因特定投资组合的风险水平而异，并且随着市场风险的波动而变化。

关键要点​

  • 股权风险溢价是投资者在股票市场投资时，所获取的超出无风险利率的额外回报。
  • 这种回报补偿了投资者承担股权投资更高风险的风险。
  • 确定股权风险溢价是理论性的，因为无法确切预测股票或股票市场在未来的表现。
  • 计算股权风险溢价需要使用历史回报率。

理解股权风险溢价​

股票通常被视为高风险投资。投资股票市场带来一定的风险，但同时也具有获得高额回报的潜力。

因此，作为规矩，投资者在投资股票市场时获得更高的溢价。任何超出无风险投资（如美国国债或债券）所获得的回报都被称为股权风险溢价。

股权风险溢价基于风险与回报的权衡概念。它是一个前瞻性的指标，因此该溢价具有理论性。然而，没有真正的方法可以确定投资者将获得多少回报，因没人能确切知道股票或股票市场将来会有多好表现。

相反，股权风险溢价作为一种向后看的指标进行估算。它观察特定时间段内股票市场和政府债券的表现，并利用这些历史表现来推测未来回报的潜力。由于时间框架和计算方法不同，估计结果差异极大。

重要提示： 由于股权风险溢价需要使用历史回报，因而并非精确的科学，因此不完全准确。

如何计算股权风险溢价​

计算股权风险溢价，可以从资本资产定价模型（CAPM）出发，通常写作 Ra = Rf + Betaa(Rm - Rf)，其中：

  • Ra = 某种股权投资的预期回报
  • Rf = 无风险回报率
  • Betaa = 系数Beta
  • Rm = 市场的预期回报

因此，股权风险溢价的公式可以简单重写为 股权风险溢价 = Ra - Rf = Betaa(Rm - Rf)

如果我们只讨论股票市场（a = m），那么 Ra = Rm。 Beta系数是衡量股票波动性或风险相对于市场的指标。

市场的波动性通常设定为1，因此如果 a = m，Betaa = Betam = 1。 Rm - Rf 被称为市场溢价，而 Ra - Rf 则是风险溢价。如果 a 是股权投资，那么 Ra - Rf 就是股权风险溢价。如果 a = m，那么市场溢价和股权风险溢价是一致的。

现实中的股权风险溢价​

股权风险溢价并不是一个可普遍适用的概念，尽管某些市场在特定时间段可能会显示出可观的股权风险溢价。

经济学家认为，过于关注特定案例使某些统计特征看似经济法则。多年来，一些证券交易所曾经历崩溃，因此过于关注历史上表现异常的美国市场可能会扭曲事实。这种关注被称为幸存者偏差。

不过，大多数经济学家同意股权风险溢价的概念是有效的。从长期来看，市场确实会对投资者承担的更大风险给予更多补偿。

2024年，标普500指数的股票（包括股息）回报为26.1%，而Baa级公司债券的回报为8.7%，3个月国库券的回报为5.1%。从2014年到2023年，标普500指数的平均回报为11.91%，Baa级公司债券为4.32%，3个月国库券为1.7%。

特殊考虑事项​

上述公式概述了股权风险溢价背后的理论，但并未考虑所有可能的情境。

如果输入历史回报率并利用它们来估计未来回报，计算相对简单。但是，如果想做出前瞻性陈述，又该如何估计预期的回报率呢？

一种方法是利用股息来估计长期增长，使用戈登增长模型的重写公式：k = D / P + g

其中：

  • k = 以百分比表示的预期回报（这可以用于Ra或Rm计算）
  • D = 每股股息
  • P = 每股价格
  • g = 以百分比表示的股息年增长率

另一种方法是利用收益增长，而非股息增长。在这种模型中，预期回报等于收益收益率，即市盈率的倒数：k = E / P

其中：

  • k = 预期回报
  • E = 最近十二个月每股收益（EPS）
  • P = 每股价格

这两种模型的缺点在于它们不考虑估值。也就是说，假设股票价格从来都是不正确的。由于我们可以观察到过去股票市场的繁荣与衰退，这种缺陷并非微不足道。

最后，通常使用美国国债来计算无风险回报，因为它们几乎没有违约风险。这可能是国库券或国债。

为得出实际回报率，即经过通货膨胀调整的回报率，使用国债通胀保护证券（TIPS）最为便利，因为它们已经考虑了通胀。也要注意，这些公式均未考虑税率，而税率会显著改变回报。

股权风险溢价与调查法​

计算股权风险溢价的另一种方法是调查法。调查法涉及收集金融专业人士、分析师、投资组合经理和学者对未来股权回报的预期。

调查问题通常要求参与者提供他们对未来五到十年内宽广股票市场指数的平均年回报的预测。

一旦收集了响应，就可以计算出对股权的平均预期回报。然后，确定当前的无风险利率。

股权风险溢价则通过从平均预期股权回报中减去无风险利率得出。例如，如果调查显示的平均预期回报为8%，当前的无风险利率为3%，则股权风险溢价为5%。

该方法有几个优势。它具有前瞻性，捕捉当前市场情绪和未来预期，使溢价更具相关性。

此外，通过收集市场专家的见解，该方法利用了与市场紧密相关的人的专业知识，他们可能对股权风险溢价有更好的了解。

然而，调查法也有一些缺点。结果可能受偏见影响，并且股权风险溢价估计的准确性取决于样本的质量和代表性。

小型或不具代表性的样本可能会扭曲结果。此外，在市场压力或狂热期间，受访者的预期可能过于悲观或乐观，意味着调查可能会受到情绪和不公平波动的影响。

股权风险溢价与构建块方法​

另一种选择是风险溢价模型，也称为构建块方法。该方法涉及通过加总投资者因承担不同类型风险而要求的各种风险溢价来估计股权风险溢价。每个组成部分反映了投资者对于承担特定类型风险而期望获得的额外回报。

例如，如果无风险利率为3%，投资者要求因商业风险获得额外4%的回报，因财务风险获得1%的回报，因流动性风险获得1%的回报，则股票的总预期回报计算为：3%（无风险利率）+ 4%（商业风险）+ 1%（财务风险）+ 1%（流动性风险）= 9%。

在这种方法下，投资者可以具体识别不同类型的风险，然后分配他们认为每种风险的适当回报。这给投资者提供了更动态的机会来以更细致的层面评估风险，尽管对于每种复杂类型的风险评估或分配风险溢价可能较为困难。

法马-法兰奇三因子模型​

最后，让我们讨论一下法马-法兰奇三因子模型。该模型通过添加两种附加因子来扩展传统的资本资产定价模型（CAPM），以更好地解释资产回报。

除了市场风险因子外，模型还包括规模风险和价值风险。这些附加因子考虑到小型公司往往表现优于大型公司，而价值股往往表现优于成长股。

例如，假设无风险利率为2%，预期市场回报为8%，SMB溢价为3%，而HML溢价为4%。如果某资产在市场溢价的Beta为1.2，SMB的Beta为0.5，而HML的Beta为0.7，则预期回报将为13.5%。计算如下：

2% + 1.2 Beta * (8% - 2%) + (0.5 * 3%) + (0.7 * 4%) = 13.5%

法马-法兰奇模型提供了对影响股权回报因素的更细致理解。其主要优点在于能够捕捉额外的风险维度。然而，该模型假设这些因子在不同的时期和市场始终被合理定价，这并不总是成立。

当前的股权风险溢价是什么？​

基于美国交易所的股权风险溢价将不断波动。截至2024年，风险溢价为5.5%。这是投资者通过投资股市可获得的市场风险溢价。自2011年以来，这一水平一直徘徊在5.3%至5.7%之间。

股权风险溢价会为负吗？​

是的，股权风险溢价可能为负。这种情况发生在股票市场投资的预期回报低于无风险利率时。在这种情况下，投资者从无风险资产获得的回报将超过投资股票市场的回报。

高股权风险溢价意味着什么？​

股权风险溢价越高，意味着你从投资股票中获得的回报，将大于投资无风险资产所获得的回报。这使得投资股票更具吸引力；然而，考虑到股权风险溢价是基于历史数据，其回报并不保证。

结论​

投资者承担风险以在其风险承受能力范围内获得尽可能高的回报。计算股权风险溢价可以向投资者显示他们将比选择无风险利率获得多少额外回报。然而，这并不是用来评估潜在回报的真正机制，因为计算依赖历史数据，而历史数据并不总能代表未来表现。

参考文献​

[1] Rodney White Center, University of Pennsylvania, Wharton. "Is the United States a Lucky Survivor: A Hierarchical Bayesian Approach," Page 1.

[2] Barbara Friedberg Personal Finance. "Historical Stock and Bond Returns - Predict Future Investment Performance."

[3] Statista. "Average Market Risk Premium in the United States From 2011 to 2024."