中国股票市场市盈率中隐藏的公司盈利增长能力

1、中国股票市场市盈率中隐藏的公司盈利增长能力 王平 内容摘要 本文在资本资产定价模型和有效市场假说的分析框架下，分析了市盈率的形成机理，认为市盈率具有信息含量。解释了为什么尽管公司相邻年份的每股收益增长率相关系数为零也不能认为公司的盈利变化是随机的。通过非参数统计方法，证实市盈率高低不同的公司，其未来每股收益增长能力存在显著差异；高市盈率的公司，一般来说具有较好的未来收益增长能力。在控制行业的影响后，结果仍然如此。这说明投资者能够区别那些公司未来几年的盈利增长能力较强，并对这些公司赋予较高的市盈率；随着中国股票市场的发展，投资者的预测能力得到了加强。 关键词 市盈率 盈利增长能力 投资者预期一、

2、文献综述资本资产定价模型和有效市场假说是现代金融学的基石。前者研究的是资产风险及其预期收益的关系的精确预测，其实质是投资者基于收益的风险资产定价问题。而后者研究的是投资者能否迅速发现正确价格的问题，即市场的有效性程度问题。市盈率P/E是不同股票之间比较的相对价格，是市场赋予公司每股收益的一个价格乘数，即以每股盈利能力作为衡量标准时的股票的价值所在。市盈率的高低本身就是一个定价问题，而市盈率的变化过程就是市场发现价格的过程。可能正是基于这样的认识，国内外关于市盈率的研究大都集中在这两方面。关于前者的研究主要包括：市盈率是过高还是过低、市盈率的价值驱动因素；关于后者的研究主要包括：市盈率与投资者预

3、期。国外，Fama和French(1992)等人认为，市盈率与股票收益之间存在负相关关系；Allen和Groton(1993)认为股票的市盈率源于市场本身的自发行为；Little(1966)、Brealey(1967）和Linter（1967）支持“无序增长”理论，声称公司的业绩是呈随机状态的，市盈率并不能反映公司未来的业绩预期。Fuller，Hubert和Levinson（1993）等人通过研究19731990年的美国数据认为不同的P/E的公司的业绩是不同的，高P/E的股票预示着公司较好的经营业绩，反之亦然。这意味着市盈率和公司未来盈利率总是正相关的，这个结果和“无序增长”理论是相反的。国内

4、的研究则主要集中在两个方面。第一，市盈率中是否含有泡沫成份。如李红刚、付茜（2002）根据资产定价的基本模型以及中国的实际数据，估计出中国股市合理的市盈率范围应为824，据此认为中国股市市盈率偏高。吴明礼（2001）认为，中国股票市场不同股票的市盈率水平相差甚大，通常用的简单平均作为实际市盈率的估计不太合适，与NASDAQ相比，中国股票市场的市盈率还是可以接受的。第二，市盈率是否隐含公司未来盈利增长潜力。宋剑峰（2000）认为/是预期超额报酬的函数,/决定于预期超额报酬与当期超额报酬的相对大小。预期超额报酬与当期超额报酬的大小不同,/与/存在不同的组合。由于/只与预期的超额报酬有关,而与当期的

5、超额报酬无关,所以与/相比,/是一个能更好预示公司未来成长性的指标。而曾晓洁（2002）等人认为市盈率确实以公司的未来增长潜力为基础，但其关系较弱。朱武祥，邓海峰（2000）则通过引入超额收益投资量来揭示市场对市盈率中隐含的公司竞争优势持续能力的预期。 可见，关于市盈率的研究还是一个存在很大争议的一个领域。其实公司股票市盈率的高低与三项价值驱动因素有关：由无风险利率和企业风险共同决定的股权投资者要求的收益率（即资本成本）、投资收益率及公司确保投资收益率水平和持续时间的竞争优势。国内第一方面关于市盈率中是否含有泡沫成分的讨论主要是从投资者资本成本的角度去分析的。当然，这种分析肯定是就我国股票市场

6、整体的市盈率高低而言的。国内第二方面的讨论者更关注不同公司的盈利能力（即后两个价值驱动因素及其表现）。这两个不同的角度的研究都面临着一个共同的难题就是资本资产计价模型与有效市场假说的联合检验。这样的检验通常是构建或从现存的计价模型出发，探讨市场价格的表现是否与模型的预测相一致的，其结果往往表现出对市场效率的判断。如果基于计价模型的价值评价优于市场的判断，则说明市场的失效。但市场的失效并不必然导致计价模型的有效，以一个待检验的会计计价模型去验证市场的有效性显然是有问题的。这种方法的一个直接后果就是，基于不同计价模型的研究可能得出完全相反的结论。因此，对市场失效的另一个解释是市盈率中可能包含了计价

7、模型中无法捕捉的一些风险因素。毕竟，现存的计价模型还不能将公司在资本市场的表现与其在生产市场上的真实业绩直接联系起来。二、研究思路本文并没有将研究设计成可以用来解决这样的联合假设本身，但我们的研究结果至少可使这个问题更加清晰。本文，也没有试图建立一个计价模型来考察市场的有效性，因为我们的研究对象市盈率同股票价格一样是随时变化着的（即使公司的每股收益稳定），不可能有一个模型能很好的解释这种随时都在发生着的变化。1、市盈率与投资者预期 股票价格反映了投资者对公司前景的现在价值的估计。在任一给定时期，股票的价格很可能依赖于国民生产总值的预期增长率以及公司的收益能力等其他因素。如果投资者对这些基本经济

8、条件的预期发生变化，那么股票价格也会发生变化。由于市盈率很大程度上受其价格的影响，因此，相对于各基本经济变量实际发生的变化，市盈率与基本经济变量的预期值的变化之间具有更高的相关性。在这里可以简单的称为，投资者预期直接决定市盈率。如图1所示市盈率的价值驱动因素变化投资者的预期及其变化市盈率的高低及变化被感知 决定 图1能够改变投资者的预期的因素的多如牛毛的，是每时每刻都在发生的。这些因素对不同的投资者的影响是又是不同的。所以对单纯的考察我国市盈率的高低是没有多大意义的，应该更多的研究市盈率背后的隐藏的投资者预期。本文的研究重点不是那些价值驱动因数导致投资者预期的变化。也不是投资者预期的变化怎样决

9、定市盈率及其变化。而是在投资者的预期决定市盈率的大小及其分布以后，反过来考察投资者预期的准确性。2、市盈率比率与增长机会普通股价值来源的基础是红利还是收益，这曾经是一个广泛争议的话题。收益对于股票持有者是重要的，因为收益提供了支付红利所必需的现金流量；但是红利也是重要的，因为红利是股票持有者真正从公司得到的东西。1961年Meston Mill-Franco Modilian结束了这场争论，他认为是收益而不是红利。相对地说，红利发放策略对股票持有者并不重要，因为它不影响他们对公司投资价值的判断。简单地说就是，投资者为一只股票支付股价的理由是，投资者认为其未来的利益能够得到公司的每股收益的保证。

10、所以，在衡量公司的盈利增长能力时，我们选取了每股收益增长率，而不是红利、投资收益率、净资产收益率等指标。此外，预测公司未来现金流量也可以用于帮助投资者预测投资收益，特别是在理想模式下，未来现金流量决定了公司的市价而净利润本身并未提供任何信息含量。但是在非理想模式下，预测未来的现金流量并不见得比预测未来盈利能力更为准确地预测投资收益。但必须明确的是，这里所讲的收益决定股价，指的是公司未来的盈利，而不是现在的或过去的盈利。未来的盈利，现在是没有实现的，所以现实上直接对股价的确定起重要作用的是投资者对公司未来盈利能力的预期。而这种预期所反映的是公司的长期盈利能力，具有较强的稳定性。这就是为什么市盈率

11、比率中分母比分子对商业周期更为敏感，为什么亏损公司也具有市盈率（虽然没有意义）的原因。现实中对股票估价的讨论大多集中在公司的价格-盈利乘数（price-earnings multiple）上，该值等于每股价格占每股盈利的百分比，通常称作市盈率（）比率。它是市场赋予公司每股收益的一个价格乘数，其中每股收益（）数值是由公司产生的，而股票价格（）是由投资者根据包括公司盈利预期在内的相关信息而确定的。因此，理论分析中，市盈率指标中的每股收益通常使用预期收益，即市盈率为（）。换句话说，市盈率包含了投资者对公司盈利预期的信息，当某股票的盈利预期看好时，其股价趋于上升。为了更好的讨论市盈率中隐含的公司盈利预

12、期，我们可将公司的股价分为非成长价值和成长机会价值两部分。 PVGO表示公司股票成长机会现值。 当PVGO=0时，。股票价值就象每股预期收益的零增长永久年金。市盈率比率刚好等于。然而当增长机会的贴现值渐渐成为价值的主导因素时，市盈率比率会陡然上升。 PVGO与之比可以理解为公司价值中基于成长机会的价值与基于现有资产的价值的比率。当未来增长机会主导了对全部价值的估计时公司应该得到相对目前收益来说较高的价格。这样，高市盈率比率看上去表示公司拥有广阔的增长机会。据上述理论，市盈率指标的高低是公司预期成长机会的指示器，也正是增长机会的差别使两家公司在市盈率比率上大相径庭。PVGO可用公司近几年每股收益

13、增长率衡量。 需要说明的是，在现实中PVGO只是预期成长机会的现值，而不是真正的成长机会现值，是不好量化的。这里引入它，只是为了理论分析的方便，而不具有数量分析的优越性。在具体的数量分析中，我们采用每股收益增长率来衡量公司实现的盈利增长能力。 3、本文试图证明以下命题是否成立：（1）当把公司按照其市盈率的高低分类时，其盈利变化并不是随机的。公司盈利变化不是随机的和不可预测的。（2）高市盈率的公司未来几年的盈利增长率，一般来说，高于低市盈率的公司。（3）中国股票市场的投资者，一般来说，能够区别那些公司未来几年的盈利增长较快。三、样本及研究方法 本文的所有数据均来自于深圳国泰安信息技术有限公司。

14、1、本文选取的样本为能够提供1995年2004年任意连续4年每股收益和其在1996年2005年每年3月20日收盘价的所有沪、深股市上市公司。 1999年和2004年月日是周六，不是交易日，我们选取3月22日的收盘价 2、市盈率（）的确定。由于我国上市公司的年报大多在次年的2月至4月份公布，本文选取每年3月20日的收盘价作为市盈率计算的分子。公司上一年的每股收益作为市盈率计算的分母。3、每股收益增长率（GR）的确定。当时，； 当。由于在统计检验中，无法输入，我们用GR9596表示1996年相对于1995年的每股收益增长率（时间长度为1年）。其它类似，如：GR0004表示2004年相对于2000年

15、的每股收益增长率（时间长度为4年）。4、沪深股市的上市公司数目是逐渐增大的，本文的样本数目也是逐渐变大的。具体分布如表1。 表11996年1997年1998年1999年2000年2001年样本数量 30050570580088010005、本文采用的方法是非参数统计分析方法。初等统计方法在未知总体分布形式的情况下，通常需要对总体分布形式作出假定（一般假定其为正态分布）。然而这种假定并非总是与实际情况相符，这样的假定有可能带来错误甚至是灾难性的结论。非参数统计方法不需假定总体分布形式，也不根据任何先验设定的理论构建结构模型，直接从数据本身来获得所需信息（数据驱动），能够减轻异常数据的影响，其结果

16、具有较强的稳定性和可信度。四、实证检验 1、公司盈利变化不是随机的Little(1966),Brealey(1967),Lintner和Glauber（1967）通过实证研究发现公司的盈利变化，在时间序列上来看，是随机的。也就是说公司在某一年度有较高的报告盈利，并不意味着公司在接下来的几年中一定有较高的或者较低的盈利。他们据此认为建立在公司过去盈利情况基础上的模型不能预测公司未来的盈利。如表2.所示，我们列出对2001年样本的斯皮尔曼（Spearman）、和肯德尔（Kendall）秩相关系数，其结果与Little(1966)等人作的皮尔逊（Pearson）相关系数检验惊人的相似。这个结论与传统

17、的理论和现实发生了巨大的冲突。Correlations 表2 GR0001GR0102GR0203GR0304Kendall's tau_bGR0001Correlation Coefficient1.000.006-.077(*)-.015 Sig. (2-tailed).763.000.471 N1000100010001000 GR0102Correlation Coefficient.0061.000-.005-.036 Sig. (2-tailed).763.804.086 N1000100010001000 GR0203Correlation Coefficient-.07

18、7(*)-.0051.000-.019 Sig. (2-tailed).000.804.357 N1000100010001000 GR0304Correlation Coefficient-.015-.036-.0191.000 Sig. (2-tailed).471.086.357. N1000100010001000Spearman's rhoGR0001Correlation Coefficient1.000-.007-.115(*)-.027 Sig. (2-tailed).819.000.401 N1000100010001000 GR0102Correlation Coe

19、fficient-.0071.000-.026-.055 Sig. (2-tailed).819.403.081 N1000100010001000 GR0203Correlation Coefficient-.115(*)-.0261.000-.037 Sig. (2-tailed).000.403.237 N1000100010001000 GR0304Correlation Coefficient-.027-.055-.0371.000 Sig. (2-tailed).401.081.237. N1000100010001000* Correlation is significant a

20、t the 0.01 level (2-tailed).如果是公司未来盈利变化真的是随机的，那么投资者对所有公司的盈利变化都会有相同的预期，在控制风险等其它因素的影响后，所有的股票将会有相同的市盈率。而事实上，股票的市盈率相差是很大的。我们认为造成这种差距的主要原因，正是市场对不同的公司具有不同的盈利变化预期；公司的盈利变化也不可能是在一个“随机漫步”的发生器中产生的，它是宏观和微观经济情况变化的结果，而这些变化或即将到来的变化，在一定程度上，是能够被市场感知的。与预测公司未来盈利变化相关的信息，也并不只是公司过去的盈利情况。事实上，深刻理解相关系数的意义，我们不难发现公司相邻年份的盈利变化之

21、间相关系数很小，只能意味着不能根据公司过去的盈利变化预测公司未来的盈利变化。Brealey(1969)也承认这一点，他指出公司盈利变化，在时间序列上呈现出统计意义上的独立性，并不能说明公司的盈利变化是不可预测的。2、不同市盈率的公司，其未来盈利增长能力具有显著性差异和趋势 本文关注的公司盈利变化，并不只是时间序列上的，更重要的是关注不同公司的在某一时点上的横截面比较，即不同市盈率的公司，其未来盈利增长能力是否具有显著性差异。如果能够找出这种差异，则说明虽然公司各年度的盈利变化可能是不相关的，这给投资者的预测带来了难度，但投资者基本上还是能通过其它相关信息，区分出那些公司未来的增长能力较好，并对

22、这些公司的股票赋予较高的市盈率。表3.1 1996年样本 GR9599 表4.1 2001年样本 GR0004dataChi-Square30.703df4Asymp. Sig.000dataChi-Square142.085df4Asymp. Sig.000a Kruskal Wallis Test a Kruskal Wallis Testb Grouping Variable: sort b Grouping Variable: sort表3.2 1996年样本 GR9599 表4.22001年样本 GR0004dataNumber of Levels in sort5N300Obser

23、ved J-T Statistic13715.000Mean J-T Statistic18000.000Std. Deviation of J-T Statistic850.294Std. J-T Statistic-5.039Asymp. Sig. (2-tailed).000dataNumber of Levels in sort5N1000Observed J-T Statistic165303.000Mean J-T Statistic200000.000Std. Deviation of J-T Statistic5167.204Std. J-T Statistic-6.715As

24、ymp. Sig. (2-tailed).000a Grouping Variable: sort a Grouping Variable: sort 在本文的分组中，我们采取了按照市盈率的倒数高低分组的办法 Fuller(1991)发现亏损公司在接下来的几年中更趋向于具有较高的盈利增长能力（这可能与证券市场的增发、ST、PT等制度有关）。按照市盈率的倒数分组可以自然地将亏损公司分在P1组。即将样本公司按高低分为P1、P2、P3、P4、P5五组 ，其中P1组为最低的公司，P5为最高的公司。所有五组包含的公司数目均为样本总数的1/5。需要注意的是市盈率为负数的公 司都分在P1组。如表4.1和表4

25、.2分别作分别是对2001年样本2004年相对于2000年的每股收益增长率（GR0004）所作的Kruskal-Wallis秩和检验、Jonkheere-Terpstra检验的结果。以下简称K-W检验和J-T检验。在这两个检验中都是先求出2001年样本的1000家公司每家公司2004年相对于2000年（以4年为长度）的每股收益增长率（GR0004），然后求出每家公司在2001年3月20日这一天的市盈率，并按照市盈率的倒数高低排序，将最低的200家公司归为P1组，将最高的200家公司归为P5组。K-W秩和检验的结果中P-值非常小（小数点后前三位都为零），表明P1、P2、P3、P4、P5这五组的G

26、R0004存在显著差异，即市盈率高低不同的公司，其未来盈利增长能力具有显著性差异；J-T检验的结果中P-值非常小（小数点后前三位都为零），表明P1、P2、P3、P4、P5这五组的GR0004存在显著递减趋势，即市盈率高的公司，其未来盈利增长能力较好。我们认为这足以说明：中国股票市场的投资者，一般来说，能够区别那些公司未来几年的盈利增长较快。 3. 不同市盈率的公司，其未来盈利增长能力差异的变化趋势为了更为清楚地看到按市盈率倒数分组后，五组之间每股收益增长率的差异的变化趋势，我们又对每个样本作了时间长度为1年、2年、3年的K-W秩和检验、J-T检验。 表5.1 1996年样本 GR9596 表6

27、.12001年样本 GR0001dataChi-Square1.560df4Asymp. Sig.816dataChi-Square6.983df4Asymp. Sig.137 a Kruskal Wallis Test a Kruskal Wallis Testb Grouping Variable: sort b Grouping Variable: sort 表5.2 1996年样本 GR9596 表6.2 2001年样本 GR0001dataNumber of Levels in sort5N300Observed J-T Statistic18404.000Mean J-T Stat

28、istic18000.000Std. Deviation of J-T Statistic850.294Std. J-T Statistic.475Asymp. Sig. (2-tailed).635 dataNumber of Levels in sort5N1000Observed J-T Statistic191282.000Mean J-T Statistic200000.000Std. Deviation of J-T Statistic5167.204Std. J-T Statistic-1.687Asymp. Sig. (2-tailed).092 a Grouping Vari

29、able: sort a Grouping Variable: sort表6.1、表6.2是对2001年样本2001年（时间长度为1年）相对于2000年（时间长度为1年）的每股收益增长率（GR0001）所作的检验的结果：K-W秩和检验的结果中P-值较大，J-T检验的结果中P-值也较大，表明在分组后的第一年，五组公司的每股收益增长率不存在显著差异和趋势。我们认为这是由于这里的检验没有考虑公司的长期增长前景，是考察的“短视”（时间长度仅为1年）所造成的。相反，结合上面的结论，我们认为这正是投资者“眼光长远”的证据，即投资者整体在决定公司的市盈率时，不会被公司当前的盈利情况所迷惑，而主要是考虑公司长

30、期盈利趋势线。并且注意到表5中的P-值显著大于表6中的P-值。这说明投资者的预测能力得到了加强，即便是在“短视”考察的情况下。其它年份样本时间长度为1的检验结果支持这一结论 限于篇幅其它年份的样本的检验结果，没有列出。通过对各年份样本，时间长度为1年、2年、3年、4年的检验我们发现K-W和J-T检验的随着时间长度的增加P-值逐渐趋于零。这说明投资者对公司未来盈利增长能力好坏的预期，最迟能在第四年末得到现实的支持。我们还发现2001年样本的GR0002（时间长度为2年）的P-值已经非常小（K-W秩和检验P-值为0.000，J-T检验P-值为0.001），说明投资者对公司未来盈利增长能力好坏的预期

31、，能在第二年末得到现实的支持。为此我们认为从1995年到2001年投资者的预期得到现实的支持的时间在缩短，换句话说投资者的预测能力不断加强。其它年份样本的检验结果支持这一结论。4同行业不同市盈率的公司，其未来盈利增长能力是有差异和趋势的不同行业股票的市盈率具有不同的集中趋势，例如高科技行业股票市盈率一般较高，而钢铁行业股票市盈率一般较低。在上面的分组中可能将属某市盈率较低的行业的公司全部分在P5组，而将属某市盈率较高的行业的公司全部分在P1组。这样，得出的检验结果，被认为是：不同行业的公司，其未来盈利增长能力是有差异和趋势的可能更为可靠。为了探究表7.1 2001年(J01行业)样本 GR00

32、02 表8.1 2001年(J01行业)样本 GR0001dataChi-Square4.971df4Asymp. Sig.290 dataChi-Square15.684df4Asymp. Sig.003a Kruskal Wallis Test a Kruskal Wallis Testb Grouping Variable: sort b Grouping Variable: sort dataNumber of Levels in sort5N45Observed J-T Statistic283.000Mean J-T Statistic405.000Std. Deviation o

33、f J-T Statistic49.975Std. J-T Statistic-2.441Asymp. Sig. (2-tailed).015dataNumber of Levels in sort5N45Observed J-T Statistic422.000Mean J-T Statistic405.000Std. Deviation of J-T Statistic49.975Std. J-T Statistic.340Asymp. Sig. (2-tailed).734 表7.2 2001年(J01行业)样本 GR0002 表8.2 2001年(J01行业)样本 GR0001 a G

34、rouping Variable: sort a Grouping Variable: sort行业对这些检验的影响，我们首先选择了2001年样本中属于房地产开发与经营业（行业代码为J01）的45家公司，按市盈率倒数分组后进行了K-W秩和检验、J-T检验。检验结果如表7.1、表7.2、表8.1、表8.2所示：房地产开发与经营业不同市盈率的公司2001年相对于2000年的每股收益增长能力（GR0001）无明显差异和趋势，但2002年相对于2000年的每股收益增长能力（GR0002）有显著差异和趋势。 由于其它行业的样本数量较小，或行业所包括的经营范围过宽，我们没有选择这些行业作检验。为了弥补这一

35、缺陷，我们将2001年样本1000家公司中每个行业最低的几家公司(占同行业公司的1/5)分在P1组，将最高的几家公司(占同行业公司的1/5)分在P5组。这样分组的结果是P1组包含了所有行业最低的几家公司，P5组包含了所有行业最高的几家公司，并且每组所含公司数量都为200家行业分类按照证监会公布上市公司行业分类指引进行。检验结果如表所示9.1、表9.2、表10.1、表10.2所示。结果显示， 表9.1 2001年(分行业)样本 GR0001 表10.1 2001年(分行业)样本 GR0002 dataChi-Square8.292df4Asymp. Sig.081dataChi-Square45

36、.094df4Asymp. Sig.000a Kruskal Wallis Test a Kruskal Wallis Testb Grouping Variable: sort b Grouping Variable: sort 表9.2 2001年(分行业)样本 GR0001 表10.2 2001年(分行业)样本 GR0002dataNumber of Levels in sort5N1000Observed J-T Statistic190989.000Mean J-T Statistic200000.000d. Deviation of J-T Statistic5167.204Std

37、. J-T Statistic-1.744Asymp. Sig. (2-tailed).081dataNumber of Levels in sort5N1000Observed J-T Statistic187859.500Mean J-T Statistic200000.000Std. Deviation of J-T Statistic5167.204Std. J-T Statistic-2.350Asymp. Sig. (2-tailed).019 a Grouping Variable: sort a Grouping Variable: sort在控制行业对分组的影响后，五组公司2

38、001年相对于2000年的每股收益增长率不存在明显差异和趋势，但2002年相对于2000年的每股收益增长率存在明显的差异和趋势。这一结果与未控制行业的影响的结果类似。五、结束语 本文在市盈率的形成机理的分析的基础上，通过非参数统计的方法发现：（1）不同市盈率的公司，其未来盈利增长能力具有显著性差异和趋势，一般来说高市盈率的公司未来几年的每股收益增长能力高于低市盈率的公司；(2)中国股票市场的投资者，一般来说，能够区别那些公司未来几年的盈利增长能力较强。在控制行业的影响后，结果仍然如此。这说明，中国股票市场高低不同的市盈率隐藏着公司不同的盈利增长能力。 (3)本文的另一贡献在于首次合理解释了为什

39、么尽管公司相邻年份的每股收益增长率相关系数为零也不能认为公司的盈利变化是随机的。这个结论解除了困扰我们多年的实证结果与现实和理论的矛盾。 需要说明的是：（1）投资者能够预测公司未来的盈利增长，并不能说明投资者能够准确定价。因为高市盈率或者低市盈率都可能会存在“过度反应”。但这并不影响本文的结论。（2）市场并不是根据市盈率预测公司未来盈利增长，而是根据其他信息而确定市盈率。我们对市盈率背后隐藏的盈利增长能力的判断，只能说明市场能够预测公司的未来增长能力，而不说明投资者是否应该在选择股票时采取“市盈率战略”。参考文献：1·何诚颖· 中国股市市盈率分布特征及国际比较研究J . 经

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