周期调整市盈率没有大用处

希勒和他的研究合作者约翰•坎贝尔（John Y.Campbell）承认衰退会影响收益，但是他们的“方案”似乎无法用来预测正常的市盈率。他们把各年度的收益混在了一起，得出一个超级回溯市盈率，认为这样可以预测下个10年的回报。（傻瓜才会这样做，谁会买入股票后，不离不弃地坚守10年呢？）

希勒在1996年的论文《市盈率作为回报预测因子：1996年股市回顾》里罗列了他们早期的研究成果。他用市盈率和收益的30年移动平均值做对比。我没有写错，就是30年！他的逻辑是什么呢？本•格雷厄姆和大卫•多德1934年的经典著作《证券分析》告诫投资者计算平均收益的时间不要短于5年，最好是7〜10年。如果推荐的是10年时间，当然30年就更好了！

根据希勒的文章，1996年1月，30年平均市盈率是29.72倍，高得出奇！他的预测和建议是：很难不会产生一种感觉，即接下来10年，市场很有可能大幅下跌；长期投资者应该不会参与未来10年的市场。”

你还是没有看错，就是这样写的。

基于这个分析，希勒在1996年12月3日对格林斯潘说，牛市已经达到泡沫阶段。两天后，格林斯潘发表了著名的“非理性繁荣”演讲。牛市又持续了3年3个月又3周的时间。

希勒和坎贝尔1998年改进了他们的方法，把收益计算时间缩短到10年。这就是我们现在所说的“希勒市盈率”或者“周期调整市盈率”（cyclically adjusted P/E，CAPE）。结果，和希勒1996年的发现是一致的：CAPE显示“未来10年，股价会大幅缩水，回报接近零。”尽管他们也留意到了其他几个超高的CAPE，读者还是应该对他们的结论持怀疑态度。

正如你在下面的阅读资料中看到的，这部分内容摘自我之前那本书，CAPE仍引人瞩目，因为它借助了人们一直相信的神话说法，而且似乎得到了数据的证实！毫无疑问，那些数据要经过反复处理才能与那个假说吻合一致（这里是用10年时间对收益进行平滑处理，并用一个过时的价格指数进行通胀调整）。

尽管CAPE在20世纪90年代是错的，但一直很流行。部分是因为它在1998〜2008年是正确的（即便在1996〜2006年或1997〜2007年错得离谱）。即便是一个破钟表，每天也有两个时刻是准确的。在它出现的大多数10年测量周期里，包括最近10年（2004〜2014年），CAPE都是错的。但是专家总是用它提醒股市存在泡沫。希勒获得了2013年诺贝尔经济学奖，赋予该理论学术上的可信性。

你可以用历史和逻辑检验，在30秒左右的时间里证明它是错的！你甚至不必使用我和迈尔•斯塔特曼在2000年论文中用到的、复杂的统计分析，我们当时也批评过CAPE！你查一下 www.multpl.com上的长期数据，就可以看到当CAPE高的时候，在很多情况下，牛市还在继续。这就是历史的检验。

那么，逻辑检验的结果如何呢？正如我之前提到的，只靠过往业绩无法预测未来回报。无论我们讨论的是股价还是过去10年的收益，都是如此。任何人做业务，都是如此。CEO和CFO不会用过去10年的利润，外推做出长期商业计划。他们也不会假定在10年高利润或低利润之后，业绩会反转。如果哪个CFO是这样做预测的，都会因为懒惰和愚蠢而被炒毓鱼。他们娈计算新项目的前端成本和后续发生的成本，以及相应的收入。他们考量当前的经济形势、对于可见未来的预期、利率、劳动成本以及其他很多因素。近期的事情有助于他们预测下一次衰退或其他事件！但他们不会（也不应该）假定可以用过去预测未来。这样是不行的，或者极少有机会成功。

而希勒和坎贝尔从没有用CAPE预测周期转折点（但是媒体经常这样误用。希勒认为高CAPE是2013〜2014年股市下跌的信号，表明投资者再次兴奋，高估值难以维持。媒体只是在大众表现出负面非理性情绪3周后才指出不是情绪推动了估值升高）。CAPE起初被用来预测10年期回报。这个时间长度远远超过了30个月！即便CAPE派得上用场，在高CAPE之后出现了较小的10年期回报，也不一定总能管用。

即便是在过去最疲软的一些10年周期里，也都出现过大牛市。1998〜2008年，标准普尔500指数确实下跌了13%，那段时间正好是希勒和坎贝尔发表了那篇论文之后。不过只是因为得到了两次大熊市的验证，而在1998年还没有人预料到盯市会计准则会成为现实，正是这个准则引发了2007年的熊市。此外，即便股票在这10年内是下跌的，你还是想参与2002〜2007年的牛市。如果你是长期增长型投资者，你肯定会参与牛市投资。

我们假定CAPE在一个时期内管用，但这并不能说明希勒和坎贝尔能自己留着它悄悄赚钱。这是因为存在以下两个问题：为什么不能呢？市场是有效还是无效的呢？你可以自己回答前一个问题，我来回答后一个问题：市场比较有效，但并不是非常有效。这就是我使用市销率在20世纪80年代初跑赢市场的原因。后来大家都发现了这个工具，该工具一旦普及，效果也就不那么明显了。你不可能用一个华尔街都熟悉甚至迷恋的工具获得市场上的优势。

下面的内容摘自我2006年的那本书《只有三个问题最重要》：坎贝尔和希勒精心设计的P/E得出的结果符合社会普遍认知：高P/E意味着低回报和高风险。大家都喜欢这个指标。

在统计学里，有一个统计量是R平方，度量两个变量的相对关联度，即另一个变量如何影响前一个变量。对于他们的研究来说，坎贝尔和希勒的回归分析给出的R平方是0.40。这个数值意味着40%的股票回报与相应变量（此处是指他们定义的那个P/E）之间存在关联。从统计上看，这不是一个糟糕的结果（但也不是一个特别稳健的结果）。尽管对他们的理论来说，这个发现并未给予很大的支持，但这个发现仍然支持了他们提出的理论。

注意，坎贝尔和希勒的研究，不论是否站得住脚，都很受欢迎，是因为它符合社会长期认可的看法：高P/E市场有更高的风险，下跌幅度也更大。如果你给出的证据和社会认知不同，就不会很受欢迎。这也不奇怪，因为当你发现真理时，这个世界不会马上认可它。

R平方0.40也意味着60%的回报——超过一半的回报来自其他因素。对于预测来说，哪一个更重要，40%还是60%？