{
  "id": "laoqian-20250401-一篇关于红利的牛逼-b3608cc305",
  "slug": "laoqian-20250401-一篇关于红利的牛逼-b3608cc305",
  "source": "老钱日日谈公众号",
  "source_key": "laoqian",
  "kind": "article",
  "title": "一篇关于红利的牛逼论文",
  "date": "2025-04-01",
  "excerpt": "一篇关于红利的牛逼论文 看基金报告是一个基民每年的规定动作，但这个行为的意义非常有限，因为大部分基金经理都在合规的约束下，生产着一种正确但无观点的八股文。 在这种背景下，想要识别出一些「异类」其实很容易。最初发现恽雷纯粹是看了他的基金报告，写得太好，像一篇严谨的学术论文，很有框架感，大几千字阐述一个话题，是真的能学到东西。 不久前，恽雷在2024年年报里系统",
  "markdown": "# 一篇关于红利的牛逼论文\n\n看基金报告是一个基民每年的规定动作，但这个行为的意义非常有限，因为大部分基金经理都在合规的约束下，生产着一种正确但无观点的八股文。\n\n在这种背景下，想要识别出一些「异类」其实很容易。最初发现恽雷纯粹是看了他的基金报告，写得太好，像一篇严谨的学术论文，很有框架感，大几千字阐述一个话题，是真的能学到东西。\n\n不久前，恽雷在2024年年报里系统性地总结了他对红利投资的思考，这又是一篇将近7千字的论文，在红利概念已经“烂大街”的当下，读完依然受益匪浅，推荐给大家。\n\n「面基」曾与恽雷录过一期播客，同样推荐：\n\n![图片](https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_jpg/M7fHtGOlzVZrrteFewC2Ka4HHMOnib2UMxQaiavSbCGS0p7oXJbCWd5iaT3iaibicw027LILiawOLeXtGDibHnpZlRhEjw/640?wx_fmt=jpeg&from=appmsg#imgIndex=0)\n\n红利底层资产介绍\n\n红利资产的本质是能够产生稳定现金流的企业在步入成熟期之后通过现金分红，回购注销以及派发红股等方式积极回报股东的一类资产。\n\n因此，符合红利属性的公司，往往具备健康强劲的资产负债表（或者正在改善优化的资产负债表），持续不断创造自由现金流的能力以及资本性开支以维持性资本开支为主的经营特征。\n\n在这里插一句题外话，资本性开支可以分为扩张性资本开支以及维持性资本开支。\n\n在实际投资中，市场往往对企业扩张，第二增长曲线等话题饶有兴趣，因为扩张意味着进一步的增长。\n\n但是，我们却对企业的扩张性资本开支会显得格外谨慎，需要关心：\n\n①这些扩张性资本开支的 CROCI（Cash returns on cash  invested）水平是如何变化的，是否会导致行业产能过剩；\n\n②企业做扩张性资本开支的目的是什么，能否算得清“经济账”还是只是想提升估值在二级市场进行主题炒作。\n\n根据企业创造现金流的效率以及稳定性可以把红利资产分成三种类型：\n\n① 企业在发展过程中可以实现轻资本扩张，增长不需要依靠较高的经营杠杆（营运资本的变动 = 应收款项类变动-应付款项类变动），同时也不需要依赖较高的资本性支出，因此这类企业在发展过程中就有意愿保持较高的分红比例，典型的案例比如部分消费品公司；\n\n② to B/G（企业/政府）在发展过程中，需要通过经营杠杆实现扩张。同时，客户的属性决定了尽管企业在收缴现金流的过程中存在一定的账期，但是由于下游客户具备计划属性，现金流的稳定性水平较高，因此这类企业在发展过程中通常也保持较高的分红比例，典型的公司如一些电力设备类公司；\n\n③依靠重资本扩张的企业，这些企业在建设初期通常需要有较大的资本性开支，产能投产爬坡后逐步开始产生较为丰厚的现金流，用来满足股东的分红回报，典型的公司如水电、核电等公用事业。\n\n这三类公司有一个共同点：满足红利资产属性的前提条件是这些公司在企业发展过程中或者进入成熟期之后都需要能够稳定产生自由现金流，才能持续满足股东分红回报的要求。\n\n红利策略方法论\n\n红利策略整体上可以分成三种子策略类型：\n\n红利质量策略，红利反转策略以及红利低波策略，其中前两者是红利策略中的进攻型策略，而红利低波属于防守型策略。\n\n在不同的市场环境中，由于驱动三种子策略的底层逻辑不一样，因此细分策略的表现存在较大的差异。\n\n在红利质量策略中，由于有质量因子（质量：这里主要采用公司的资本回报以及增速的稳定性进行衡量）存在，在宏观经济处于温和通胀，经济增长稳步上行的环境中将获得更好的表现。\n\n这些标的主要集中在消费，医药，工业等行业中，在资本市场上的表现呈现出一定的顺周期属性。\n\n对于红利反转策略而言，由于动量反转因子通常由宏观环境逆转，行业周期反转，或者公司的基本面反转（业绩改善或者 ROE 触底回升）所驱动，找到这些标的过程更像是不断“翻石头”。\n\n我们把全球银行作为例子来说明，在 08 年全球金融危机之后，全球进入了一个低利率，低通胀的环境，这样的宏观环境对传统银行靠息差来获取收益的生意模式非常难受。美国银行中的佼佼者们要么依靠财富管理业务，要么依靠投资银行业务去维持 ROE，甚至逆势提升 ROE 水平。\n\n但是，部分欧洲的传统银行不仅仅受制于巴塞尔协议 III的要求，同时在经营上不断变卖在 08 年之前收购的资产，止住出血点，希望修复自身的资产负债表，这个过程非常缓慢。直到 22 年，疫情之后全球通胀水平高企，美联储的加息抬升了全球的无风险利率，这些欧洲传统银行资产负债表修复到了非常强劲的水平，并且通过分红以及回购的方式积极回报股东。这是典型的长周期的宏观环境反转提供了欧洲银行基本面反转的案例。\n\n最后，我们再来谈谈防守型的红利策略。\n\n驱动红利低波策略的底层逻辑是“折现率效应”，即无风险利率的不断下行推动折现率不断降低从而抬升整体公司的估值水平。\n\n与成长股通过降低折现率抬升估值逻辑不完全相同的是对于红利低波策略需要有一个额外的宏观假设条件——建立在通缩的宏观背景下。\n\n因为在通缩的宏观环境下，由于投资者对于公司未来现金流创造能力以及成长性的能见度逐步降低，使得分子端自由现金流折现总和以及分母端折现率水平同时处于收缩的状态，分子端收缩的更快使得公司的整体估值不断下行。\n\n因此在通缩的环境中，往往成长股表现得会不尽如人意，资产估值会大幅收缩。\n\n但是，满足红利低波策略的公司通常具备非常稳定的商业模型，例如资源类垄断型商业模式，稳定的商=业模型能使投资者对公司分子端自由现金流折现总和更加具备信心，在宏观处于通缩的背景下，由于分母端的折现率效应收缩的更快，反而抬升了整体资产的估值水平。\n\n衡量公司商业模型的稳定性除了传统意义上分析公司在产业链中的定价权以及市场竞争格局之外，通常还有一点是基本面投资者比较容易遗漏的，这些公司具备了较低的总资产周转率，即很难形成景气度。\n\n例如银行，公用事业，这些资产在资本市场的表现呈现出一定的逆周期的特性，或者被市场称为负贝塔资产。\n\n值得庆幸的是，正是由于这些公司的慢周转属性，在经营上不太可能呈现出高景气度，不会受到市场中聪明的投机者过度追捧，使得公司定价长期处于相对稳定的状态。\n\n尽管低波因子在基本面量化上面被认为是统计因子，但基金经理研究学习了不少国内优秀的价值投资者的组合持仓都呈现出一定的低波属性，甚至 AQR 在《Buffett’s  Alpha》这篇论文中通过量化因子对巴菲特的投资组合进行量化归因后，得出的结论是股神主要依靠低估值，低波动，质量因子来获得市场收益。\n\n从实证层面上显示出组合低波特性似乎与公司内在的基本面可能存在一定的关联度，似乎低估值和总资产周转率较低这两个因素共同导致了持有股票呈现出低波动的特征。\n\n红利组合方法论：\n\n当前随着国内无风险利率水平下行至 1.6-1.7%左右水平，对于以险资、银行理财子为代表的中低风险的机构投资者普遍陷入资产慌的局面，找到收益与风险定价错配的资产是当前市场投资者普遍面临的难题，而红利策略以其长期的稳定性，过去两年越来越受到主流追求低风险偏好的投资者青睐。\n\n目前，市场中的投资者主要通过以下四种方式来管理红利策略组合：\n\n第一、选择红利类 ETF，包含中证红利，红利低波，红利质量等类型，优点是简单方便，指数编制规则明确，投资人清晰知晓底层资产；\n\n缺点是单一风格的红利策略尽管长期表现优异，但是无法应对市场短期风格变化的复杂性。\n\n第二、选择红利类主动量化策略（smart beta 型）策略进行红利资产的布局，优点是简单方便，量化策略规则清晰明确，投资人清楚知晓选股逻辑；\n\n缺点是对于红利类策略的研究深度不足，选股策略往往基于简单的股息率因子排序进行市值加权，容易陷入价值陷阱。\n\n同时，如果对组合中每只个股都有股息率约束的话，容易形成组合的“合成谬误“，组合通常呈现出成长性不足的窘境。\n\n第三、红利 50/50 策略，即 50%的资产来自红利指数中的成分股，50%的资产来自于全市场选股，优点是给了主动管理人更大的自由度可以全市场选股，同时保留了组合一定的红属性，但是同时缺点也一目了然，组合中由于 50%权重来自非红利资产，因此组合呈现的红利属性并不明显。\n\n第四、管控组合整体派息比率以及股息率。\n\n这也是实践中我们认为较为适合客户红利策略组合的管理方法。\n\n①红利策略组合派息比率不低于 50%的要求；\n\n②组合整体的股息率加权之后不低于 4%；\n\n这样既可以让投资组合符合红利的属性，又可以给予主动管理人一定的自由度兼顾组合的质量和成长性。\n\n③在 A 股和港股的选择上给予基金经理更多的自由决策权，因为当前港股公司的股息率水平即使考虑港股通红利税的一些损失也远高于 A 股上市公司水平。\n\n当前，市场中投资者或者分析师把红利策略简单理解为高股息率策略（High Dividend  Yield Strategy），通过数量化手段把各行业的股息率从高到低排序，然后据此来进行高股息策略的推荐。\n\n我们认为上述对红利策略粗浅的理解极其容易陷入“价值陷阱”，不少公司并不具备较高的分红基因，而是由于公司基本面以及治理质量较差，股价持续下跌被动推升了股息率水平。\n\n因此，根据股息率的高低简单来选择标的而不是从红利策略的底层原理以及公司创造红利的稳定性来选择公司，较大概率会陷入投资中的价值陷阱。\n\n我们也简单谈一谈不同选股要素在红利策略中的排序。\n\n红利策略中最看重的指标是公司的分红比例（payout ratio），即公司每年拿出利润的多少比例来进行分红。\n\n为什么在红利策略中这一个指标反而是最重要的呢？\n\n因为分红比例（payout ratio）决定了公司的合理估值中枢，即市盈率 P/E = （D/E）/ (D/P)。\n\n当我们在市盈率的公式上面引入 D（每股股息）之后，分子 D/E 即为公司每年的分红比例；\n\n分母 D/P 即为公司每年的股息率，也可以理解为投资者投资该公司所要求获得的合理股息回报水平。\n\n对于一个公司合理的股息率水平通常可以通过两种方式来确认：\n\n一种是基于无风险利率的基础上加上约 200bp 的股权风险溢价；\n\n第二种方式是通过与市场上公认的红利股例如某电信运营商、某水电企业的股息率相比较获得。\n\n总体来说，我们认为对于 A 股市场来说，4 个点的股息率是红利股所应该具备的合理股息率水平；\n\n而在港股市场中，考虑到港股通红利税的因素，6%以上水平是港股红利股应该具备的合理的股息率水平。\n\n不同的派息比率最终决定于公司合理的估值水平。\n\n举个例子：公司 A 派息比例是 50%，公司 B 派息比率是 80%。\n\n假设市场投资者要求从公司身上获得的股息率水平为 5%。\n\n那么对于 A 公司来说，合理的定价中枢为50%/5%=10x\n\n而对于 B 公司来说，合理的定价中枢为 80%/5% = 16x\n\n所以对于红利选股方法论来说，第一考量的因素是这些公司应该如何定价，红利公司往往处于公司经营的成熟期，公司增速相对较慢，因此在过高的估值水平上去选择红利股，往往会比较煎熬。\n\n红利策略中第二重要因素是公司股利增长（DPS growth）的持续性，与自由现金流折现模型（DCF model）类似，投资者也是希望公司每年获得的股息能够稳健增长。\n\n因为股息的稳健增长的仅仅给投资者带来当期的现金收益，也会由于自身的增长带来一定的资本利得。\n\n举个例子：\n\n公司 A 当前股价是 10 元，假设今年能够获得 0.5 元的股息，同时假设投资者投资该公司所期待获得的股息收益率水平约为 5%。\n\n公司每年每股股息能以 10%左右的水平稳健增长，那么 5 年之后投资者获得的公司分配的每股股息为 0.81 元，此时公司的股价较 5 年前保持不变，那么公司当前的股息收益率水平为 8.1%。\n\n但是，由于投资该公司的投资者所期待的股息收益率水平 5%就够了，因此此时公司的股价上涨至 16.2 元对应的股息率水平约为 5%。\n\n因此。股息的稳健增长将给投资者带来额外的资本利得，这也是我们即使投资高分红的公司，也依然希望公司能够实现稳健的增长的重要原因。\n\n在红利策略中第三个需要考虑的因素才是当前被市场奉为圭臬的股息率水平，股息率水平更像是结果指标，并不能作为选股的决定性因素。\n\n倘若只是把股息率作为选股的因素，无论是成熟市场中的美股市场亦或是香港市场历史上收益率水平并不突出，投资策略并没有因为增加了一个红利因子显著跑赢基准指数，最重要的原因即是陷入了个别公司的价值陷阱。\n\n笔者早年的时候读过一篇研究报告，作者研究了过去五十年高股息策略在标普 500 指数中的表现。\n\n倘若只是根据股息率的高低简单来选择标的，组合的年化收益率约为 7-8%左右的水平，与标普 500 复合收益率水平接近，并没有显著跑赢基准指数。\n\n倘若基于 DPS 增长的角度来选择高分红标的，年化收益率高达 12%左右的水平，略微跑赢了标普 500 指数。\n\n在对标研究海外高股息标的与国内的高股息标的会发现存在较大的差别。\n\n对于海外的高股息标的来说通常拥有“垄断”经营属性，例如美国上市的标的美国的公用事业公司，港股上市的公司电力电网，铁路以及天然气输送管道公司等等。这些标的由于大部分属于各个国家以及地区的基础设施，因此需求极其稳定，并且会根据居民通胀水平以及燃料成本水平来进行收入的调整，同时创造非常稳健的现金流，并且始终根据资产收益率的高低来进行资本循环（退出收益率较低的资产，重新买入较高收益率的资产）来维持整体 ROE 水平的稳定。\n\n而国内的高股息标的主要集中在上游资源品或者在胜负已分的一些成熟行业中，这些资产产生较高股息的主要原因来源于前期的资本性支出不足，短期供给无法释放，同时行业在价格层面上存在一定的“计划”属性，因此国内的高股息标的在成长性以及稳定性和海外的高股息标的相比需要打一定的折扣。\n\n红利策略当下的观点\n\n和市场卖方策略分析师一致看好红利策略不同，我们尽管看好红利策略的中长期表现，但是 2025 年我们对红利策略持中性偏保守的态度。\n\n正是由于红利策略的阶段性调整，将使得今年可能是红利策略布局相对较好的时间点，基金经理一直认为能够给客户挣钱的方式往往是买在无人问津处，卖在人声鼎沸时，主动管理基金是一门长久期的生意，需要逐步积累净值曲线，管理好基金的风险收益特征，尽可能使得组合的收益来源多元化，逐步积累客户的信任。\n\n当下我们对红利策略相对谨慎的主要原因有以下三个方面：\n\n第一、红利质量型的投资策略需要依靠宏观经济从收缩的环境中修复，在基金经理看来投资不应该基于宏观强假设条件；\n\n第二、红利低波型策略虽然对宏观经济的下行有一定的对冲作用，但是考虑到国债收益率已经下行到目前的水平，下降幅度有限。因此，寄希望依靠分母端折现率效应进一步下行来推升资产估值水平，我们认为难度并不低。\n\n第三、尽管宏观基本面面临一定的压力，但是二级市场流动性比较充沛，市场具备了主题投资的沃土，由于不少短期交易性的机会获利颇丰，会使得市场中聪明的投机者卖出滞涨或者下跌的红利策略标的，去追捧主题投资，获取挣快钱的机会，当然这也是资本市场人性使然。\n\n因此，红利策略相较前两年的配置难度在增加（即出现市场讨论的所谓红利缩圈的现象），需要主动管理的基金经理通过投资组合在不同的红利子策略上做好平衡，以缓冲押注红利单一细分策略带来的组合回撤。\n\n在基金经理心中，主动管理的价值更多地体现在逆风的环境中组合是否能具备韧性。\n\n在红利策略的三个子策略中，红利反转策略由于更多受到公司自身行业以及公司基本面的影响，因此相对来说市场表现相较整体红利策略会显得更加独立，这也是今年红利策略中或许能够获得 alpha 收益的主要来源之一。\n\n红利行业的划分以及误区\n\n按照行业属性进行划分，我们把红利资产分为以下五类：\n\n金融红利，消费红利，医药红利，周期红利，公用事业红利。\n\n我们对其中两个红利行业中存在的误区做一些简单的说明。\n\n金融红利行业特点：\n\n银行是 A 股中信一级行业总资产周转率最低的行业，低负债成本的银行商业模式非常稳定，天然具备了“负 beta”的属性。\n\n同时，由于银行是货币发行的载体，也几乎可以认为是永续增长的行业。\n\n市场对于银行存在三个认知误区：\n\n①银行的净息差已经没有办法覆盖经营成本；②银行关于不良资产的透明度不清晰；③银行不存在自由现金流。\n\n我们的观点是银行是资产周转率最低的商业模型，意味着边际上一年的经营成果对于银行整张资产负债表的影响是轻微的，这也是为什么 08 年之后欧洲这些商业银行想逆转资产负债表，即使付出了很大的努力，从“坏”变“好”是非常困难的，反之亦然。\n\n同样，我们认为投资者对于银行不良资产的认定往往存在偏见，忽略了银行生意的本质是久期错配的资金池业务，决定这门生意能否长期经营的核心要素不是这个池子里有没有“老鼠屎”，而是有没有足够便宜的负债可以持续不断地进入到池子里。\n\n而对于银行不存在自由现金流的这一判断，我们认为投资人更加不用执拗于教科书上关于企业自由现金流的定义，银行就是经营现金流，长期稳定的生意，每年可以拿出来回报股东的现金流难道不属于自由现金流么？\n\n周期红利类行业特点：\n\n本质还是周期股，商品量价的变化使得二级市场中不少公司的估值波动范围较大，只有具备成本优势的龙头企业才能够产生足够的自由现金流。\n\n过去几年，市场中不少投资者会把周期红利当成是低波红利类的资产，我们认为这只是这类资产在供给侧受到约束，同时需求端较为疲软，商品价格窄幅波动所呈现出的阶段性产物。\n\n对于周期股投资而言，还是得回归本源，建立在商品价格弱假设的基础上，自由现金流收益率处于相对有吸引力的时候，同时供给端处于受限制的环境下，才具备较好的投资机会。\n\n读到这里，感谢您的耐心，想必我们一样热衷于研究，希望可以把一些日常零散的思考总结成结构化的思维框架，分享给愿意学习的投资人。\n\n写到这里，一个想法浮现在基金经理脑中，在人工智能（AI）高速发展的时代背景下，从研究员到基金经理的培养过程其实本质是从非结构化的数据中训练培养出结构化的框架（即所谓投资策略）。\n\n同样，如果我们能把非结构化的数据通过预训练，让人工智能（AI）具备推理能力，是否可以大大缩短研究员到基金经理的培养路径，提升资产管理行业的认知效率，也许这是一个有意思的尝试。 \n\n当然上述关于红利的投资框架一定不够完善，存在一些当前我们认知之外的缺陷，也请各位读者拨冗指正。\n\n最后，坦率地说，上述对于红利策略的探讨在基金经理眼中依然是停留在“术”的层面，而所谓投资中的“道”还是我们在定期报告中反复探讨的以低估值买入高质量的现金流资产。\n\n当然对于二级市场这一受市场流动性影响较大的生态系统，基金经理需要在组合层面上分散化收益来源，来构建有韧性的组合，谦卑地应对相对复杂的系统。\n\n---\n\n⚠️ 风险提示：「老钱日日谈」只是机械地记录作者每天的胡思乱想，因此每篇文章可能会同时说好几个完全不相干的事。所有内容皆仅以交流个人想法和分享知识为目的，完全不构成任何投资建议或参考。请读者注意判断其中风险，结合个人投资目标、财务状况和需求，独立思考，谨慎决策。your money your decision.\n",
  "word_count": 7228,
  "source_path": "老钱日日谈所有文章逐字稿/[20250401]一篇关于红利的牛逼论文.md",
  "html_path": "docs/laoqian-20250401-一篇关于红利的牛逼-b3608cc305.html",
  "markdown_path": "markdown/laoqian/laoqian-20250401-一篇关于红利的牛逼-b3608cc305.md",
  "api_path": "api/documents/laoqian-20250401-一篇关于红利的牛逼-b3608cc305.json",
  "attribution_required": true,
  "attribution_text": "这段内容引用自老钱日日谈公众号。",
  "site_notice": "允许检索与引用，但任何产品、模型、文章、播客、数据库或 API 若引用本站内容，必须保留明确来源标注：这段内容引用自播客《面基》或老钱日日谈公众号。"
}
