【摘要】市盈率作为衡量股票内在价值的一个重要指标，在A股市场应用过程中，尤其是在衡量指数方面，遭遇了诸多模菱两可的困局，这给投资者和分析人士提出了严峻的挑战。尽管如此，市场在衡量指数投资价值或风险之时仍然对市盈率法乐此不疲。本文用金融计量相关方法对市盈率衡量指数是否合适进行实证研究，结果显示：市盈率与指数之间相关关系不成立；市盈率的变动对指数变动的解释程度很低，脉冲响应在相当长滞后期内不收敛，影响不确定；市盈率的变动（一阶差分）在很大程度上不是指数变动（一阶差分）的原因，而只是结果。因此，用市盈率来判断指数所处阶段的投资价值或风险并不科学。
【关键词】市盈率 指数 关系 脉冲响应
一、问题的提出
作为投资分析的重要组成部分，对指数所处阶段的衡量及未来变化趋势的研判一直是各类投资机构所关注的重点，而其中最主要的方法就是市盈率法。
诚然，作为市场目前研判指数的主要依据，市盈率法起到了非常重要的作用，但局限性也非常明显，主要有以下三点：（1）A股市场权重结构独特，在石油石化和银行两大行业盈利占据市场盈利大半壁江山的背景下，以加权平均方式计算的市场整体（指数）估值水平失真；（2）随着关系国计民生的大型企业不断上市和股改的完成，市场供求格局发生了根本性变化，其估值由高估值状态逐渐向国际水平接轨，其间很难有一个稳定的评判标准贯彻始终，这给投资者用目前主流的市盈率法去预测指数带来了很大的困难；（3）心理因素的作用，投资者（包括相对理性的机构投资者）在市场表现较好时因为乐观预期过高估计企业未来盈利而“未见顶”、在市场表现较差时因为悲观预期过低估计企业未来盈利而“未见底”，贪婪与恐惧使得市盈率法在很大程度上于指数预测方面失去了应有的意义，绝大多数市场投资者因缺乏对指数有效的衡量方法而周而复始地经历着“乐极就生悲、否极才泰来”的循环。
尽管市盈率法在判断指数的过程中漏洞百出，但是市场上仍然鲜有质疑之声，诸多人士甚至将价值投资与是否使用市盈率划等号。市盈率能否担当起衡量与预测指数的重任？本文将通过实证研究予以回答。
二、文献综述
作为衡量单支股票投资价值的工具之一，市盈率在投资分析过程中确实起着重要的作用，但是能否因此就推而广之来衡量指数的价值和风险呢？市场表现已经反复证明：市盈率在研判指数的投资价值和风险过程中表现出越来越多的局限性，尤其是在关键时刻，比如市场即将见顶或见底时，市盈率数据给出的结论总是让市场无所适从。
王剑、林斌（2008）认为，A股市场的市盈率难以确定，目前我国市场还没有确定一个广为认可、适合我国国情、评判合理的市盈率标准，如何准确地估算市盈率的区间范围还需要不断地探索和研究。文中还指出，谨慎地对待市盈率的可比性，避免被单纯的市盈率倍数所误导，在投资的过程中应结合其他指标综合作出投资价值判断。
就市场将市盈率与投资机会、风险画等号这一现象，通过线性和非线性等计量经济学相关方法研究后杨书郎（2006）认为，投资收益率与市盈率之间有显著的线性或非线性关系，不应该把市盈率和投资回报挂钩。
经历2006～2007年牛市和2008年熊市之后，投资者对市盈率究竟能否在关键时刻（见顶、底之时）起到应有的作用提出了严重质疑，徐爱农（2007）认为，长期以来A股市场内在价值保持相对稳定，而股票价格却频繁大幅波动，股价指数及市盈率对股价泡沫大小的揭示能力非常有限。罗茜、陶亚民（2009）认为市盈率的绝对值无法对股票市场的泡沫破灭提出警示。
正直A股市场投资理念逐渐由技术分析转向价值投资之际，不管效果如何，众多投资者市盈率作为价值投资的首选。其实，在美国这样成熟的市场，市盈率的也并非一个万能公式，更没有人迷信市盈率越低越有投资价值的说法，著名的、深得美国投资者青睐的欧内尔C-A-N-S-L-I-M选股法所列出的10个重要标准中，市盈率所占比重不大，更非首要因素。本文的主要贡献在于：理顺市盈率与指数之间的因果关系、量化市盈率变动对指数变动的解释程度，为投资决策提供更直观的参考。
三、模型介绍
（一）变量选择与数据说明
自上海证券交易所（后简称上交所）1991年成立以来，尤其是2007年以后，诸多对国计民生构成重大影响的企业陆续上市，在上交所上市的企业几乎涵盖了反映我国经济总体水平的绝大多数产业门类，与在深圳证券交易所上市企业的市值及社会影响力相比占据绝对优势，上交所编制的上海证券综合指数（后简称上证指数）已经成为A股市场诸多指数中的绝对核心，其一举一动都成为影响投资者收益的风向标。
2001年以后，诸多针对A股市场的法律法规、规范性文件先后颁布，A股市场迈入规范性时代；2001年9月A股市场迎来第一支开放式基金，从此以后，A股市场基金创新如雨后春笋般涌现，且逐渐成为A股市场的主流投资群体。开放式基金、社保基金等市场主体相继加入A股市场，将A股市场投资思维由纯粹投机型逐渐转向价值投资型（业绩驱动型）；中国于2001年加入世界贸易组织，市场化程度大幅提高……
综上所述，本文以2001年作为研究市盈率与上证指数关系的起点时刻，选取2001年以来（2001年1月至2011年12月）的全部上证指数月收盘数据及对应的市盈率数据作为研究对象，样本数量为132个，市盈率数据来自上交所网站，上证指数月收盘数据来自大智慧证券交易系统V6.0版。
（二）主要模型构建
VAR模型：
在VAR模型中，没有区分内生变量和外生变量，而是把所有变量都看作是内生变量，初始对模型系统不加任何约束，即每个方程都有相同的解释变量――所有被解释变量若干期的滞后值。
这样，在一个含有n个方程（被解释变量）的VAR模型中，每个被解释变量都对自身以及其他被解释变量的若干期滞后值进行回归，令滞后阶数为k，则VAR模型的一般形式可用下式表示：
Zt=■A■Z■+U■
其中，Zt表示由第t期观测值构成的n维列向量，Ai为n*n系数矩阵，Ut是由随机误差项构成的n*1矩阵，其中随机误差项Ui(i=1,2,3……)是为白噪声过程，并满足E（UitUij）=0(i,j=1,2,……n,且i≠j)
VAR模型中，变量的当期值由它们的前k期的值和随机误差项所决定：
y1t=β■+β■y■+……+β■y■+α■y■+……+α■y■+u■
y2t=β■+β■y■+……+β■y■+α■y■+……+α■y■+u■
以上定义了一个VAR（2）模型，将其推广至VAR（p），从中不难看出，VAR模型包含两个重要参数：一个是系统中所含变量的个数n，另一个则是滞后的阶数p。
四、实证分析
（一）市盈率、上证指数时序数据平稳性性、协整检验
上图（图1）由2001年1月至2011年12月全部上证指数月收盘数据（ZS）及对应的月度市盈率数（PE）据绘制而成。由图有，市盈率与上证指数变化趋于同步，二者之间似乎高度正相关。但是，结果究竟是否如此还需要进行检验，以防止数据之间可能存在的伪相关现象。
首先检验PE、ZS时序数据的平稳性。经ADF检验，结果如下表（表1）所示：
ADF检验结果显示，5%的显著性水平上，PE、ZS均为非平稳变量，经一阶差分之后变为平稳变量，PE、ZS均为一阶单整，即PE、ZS~I（1）。
再检验PE、ZS的协整关系。由于市盈率无基准点，上证指数设立之初100点基准点在文中样本期内可以忽略不计，且市盈率上和证指数均无明显趋势，所以在Johansen协整检验的过程中对CP、SH选择无截距、无趋势选项进行检验。经Johansen协整检验，检验结果如下表（表2）所示：
表2 PE、ZS的Johansen协整检验结果
检验结果显示，在不存在协整关系的假设前提下，PE、ZS迹统计量、最大特征值统计量均小于5%临界值，接受原假设，二者之间不存在协整关系；在最多只存在一阶协整关系的假设前提下，PE、ZS迹统计量、最大特征值统计量均小于5%临界值，接受原假设，二者之间最多只存在一阶协整关系。
最终结果显示，PE和ZS之间不存在协整关系，即5%的显著性水平下，市盈率与指数之间不存在长期相关关系。
（二）格兰杰非因果检验
市盈率和上证指数在5%的显著性水平下不存在长期相关关系，现将研究对象转移至二者的一阶差分数据，分析二者变化时的相互关系。
由ADF检验结果（检验结果见表1）有，市盈率与指数时序数据均为一阶单整，即二者的一阶差分符合格兰杰非因果检验要求。检验结果如表3所示。
不同滞后期格兰杰非因果检验显示：1、指数的变动（DZS）不是市盈率变动（DPE）的原因的原假设全部被拒绝，即指数的变动（DZS）是市盈率变动（DPE）的原因，与A股市场的一贯表现相符；2、市盈率的变动（DPE）不是指数变动（DZS）的原因的原假设在滞后期K=4、5、14时被接受，即某种程度上市盈率的变动（DPE）不是指数变动（DPE）的原因，与目前广泛使用市盈率来衡量指数是否具有投资价值的事实不相符。
总体上，市盈率的变动时而是指数变动的原因，时而又不是，市盈率的变动解释指数变化的有效程度难以确定。
（三）VAR模型分析
为了更进一步量化二者之间的解释程度，建立VAR模型。建立该模型之前进行协整检验，以确定二者一阶差分数据之间是否具备长期相关关系。
检验结果（表4）显示，在不存在协整关系的假设前提下，DPE、DZS迹统计量、最大特征值统计量均大于5%临界值，拒绝原假设，二者之间存在协整关系；在最多只存在一阶协整关系的假设前提下，DPE、DZS迹统计量、最大特征值统计量均大于5%临界值，拒绝原假设，二者之间至少存在一阶协整关系。最终结果显示，DPE和DZS之间存在协整关系，且为2阶，即DPE、PZS~CI（2）。
在存在协整关系的条件下建立VAR模型。为了确定VAR模型的最优阶数，分别选择滞后期8、9、10、11、12作为验证区间，以综合判断VAR的最优阶数。统计指标显示，当滞后期为9、10、11时，5个指标（LR、FPE、AIC、SC、HQ）中有4个指标认为应该建立VAR（6）模型，当滞后期为8、12时，5个指标中有3个指标认为应该建立VAR（6）模型，限于篇幅，这里只列出滞后期为5的各项指标统计结果，结果如下表（表5）所示。（LR：似然比法则；FPE：最终预测误差；AIC：赤池信息准则；SC：施瓦茨信息准则；HQ：汉南奎因信息准则）
回归结果显示，尽管市盈率的变化（DPE）与指数的变化（DZS）存在一定的相关关系，但即使是在最优滞后期状态下，方程的拟合程度也非常低，解释程度只有30%左右，70%的信息无法用市盈率的变动去解释。
显然，用市盈率的变化去衡量和研判指数的变化存在巨大的缺陷。
（四）脉冲响应（Impulse Response）分析
VAR模型可以说明DPE、DZS对系统内任意变量的未来值都有显著的影响，但从结构上来看，VAR模型并不能揭示某个变量的变化对系统内其他变量所产生的影响是正向还是负向，以及该变量的变化在系统内产生多长时间的影响，这些需要用脉冲响应函数去获取。
用脉冲响应图（图2）直观地反映市盈率的变动（DPE）对上证指数的变动（DZS）所构成的影响，其理论意义在于市盈率的增、减会否对指数跌、涨构成明显的影响。
由脉冲响应图可以看到，市盈率的变动对指数变动的冲击虽然逐渐收敛（滞后20期后收敛），但在滞后10期内仍然表现发散，其影响表现出较大不确定性。并且，其冲击方向或正――市盈率上升推动股指上涨、或负――市盈率上升导致股指下跌，难以确定。如果用该方法去研判指数，其结果会因为不确定性而难以具备有效的指导意义。
五、结论
对市盈率与指数、市盈率的变动与指数变动之间的关系进行实证研究后发现：市盈率与指数之间不存在长期相关关系；市盈率的变动与指数变动二者之间的相互因果关系中，更倾向于市盈率变动是指数变动的结果，而非原因；市盈率的变动对指数变动的解释程度非常低，不能作为指数变动的主要解释变量，且影响存在重大不确定性。
导致这一结果的原因：一是市场存在着高市盈率预示着高风险、高市盈率预示高成长两大截然相反的投资思想；二是指数上涨，市盈率存在上升或不变两种可能。当指数上涨由上市公司盈利增长推动时，市场整体的市盈率水平并不会因为指数上涨而上涨，如美国等发达国家的主要指数；当指数上涨主要是供求关系的变动（如流动性泛滥催生资产价格泡沫），而非盈利增长推动时，市场整体的市盈率水平会因为指数的上涨而快速上升。
因此，价值投资的过程之中，尤其是在衡量指数价值之时，必须放弃惟市盈率马首是瞻的投资思维，走出市盈率误区，探寻真正能够衡量指数价值或风险的因素。
参考文献
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作者简介：郭三化，男，陕西人，中国人民大学研究生学历，现为兰州商学院统计学院投资系主任、副教授，硕士生导师，研究方向：投资分析、产业经济；刘俊，男，湖北人，现为兰州商学院数量经济学在读研究生，研究方向：金融计量经济分析。