DDM模型

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国开债券ETF(159651)交投活跃,机构:10国债-存单利差可能重新定价
Sou Hu Cai Jing· 2025-07-11 03:30
截至7月10日,国开债券ETF近2年净值上涨4.59%。从收益能力看,截至2025年7月10日,国开债券ETF 自成立以来,最长连涨月数为15个月,最长连涨涨幅为3.90%,涨跌月数比为28/5,年盈利百分比为 100.00%,月盈利概率为88.23%,历史持有2年盈利概率为100.00%。 流动性方面,国开债券ETF盘中换手1.19%,成交1046.36万元。拉长时间看,截至7月10日,国开债券 ETF近1年日均成交5.34亿元。 截至2025年7月11日 10:44,国开债券ETF(159651)多空胶着,最新报价106.23元。拉长时间看,截至 2025年7月10日,国开债券ETF近1年累计上涨1.86%。 1.从底本逻辑,DDM模型来看,当前股、债的分子端均没有显著变化,而分母端变化导致的股债波动 则应是同向的,因此从理论上讲长期中股债跷跷板负相关性应该是有限的,不会出现权益走强债市大幅 上行。 2、但当前股市的持续强势使得股债性价比出现逆转,2024年推动债市持续走强的投机资金和边际定价 力量逐步流失。表现为10债的carry需求增加,30年主导力量下降,结构策略盛行等。 3、这可能会使得10年期国 ...
内外利好共振,成长风格迎来布局窗口
China Post Securities· 2025-07-02 03:22
发布时间:2025-07-02 证券研究报告:宏观报告 近期研究报告 《海外宏观周报:关税扰动下,联储 降息仍需等待》 - 2025.06.24 宏观研究 内外利好共振,成长风格迎来布局窗口 投资要点 研究所 分析师:袁野 SAC 登记编号:S1340523010002 Email:yuanye@cnpsec.com 研究助理:苑西恒 SAC 登记编号:S1340124020005 Email:yuanxiheng@cnpsec.com 从 6 月 PMI 指数来看,制造业景气度延续回升态势,供需两端步 入扩张区间,增长动能有所增长,供需缺口收窄,显示经济韧性仍强。 重点关注三点边际变化:一是尽管美关税政策仍存在不确定性,但随 着中美经贸磋商机制首次会议释放相对积极信号,以及市场对特朗普 关税可持续性的关注,叠加年内美联储降息预期走高,有效缓解了市 场担忧,市场情绪有所回暖,支撑需求和生产景气度回暖;二是市场 主体景气度有所分化,大型企业和中型企业景气度延续修复,而小型 企业景气度有待改善,冲击就业市场,就业市场景气度有所放缓;三 是短期就业市场景气度有所放缓,居民就业预期和收入预期或边际走 弱,或对有效需求 ...
平安债券三剑客交投活跃,公司债ETF(511030)规模续创新高,国债ETF5至10年(511020)开盘飘红
Sou Hu Cai Jing· 2025-06-26 02:13
截至2025年6月26日 09:31,国债ETF5至10年(511020)上涨0.04%,最新价报117.51元。拉长时间看,截至2025年6月25日,国债ETF5至10年近3月累计上涨 1.16%。 流动性方面,国债ETF5至10年盘中换手0.02%,成交22.32万元。拉长时间看,截至6月24日,国债ETF5至10年近1月日均成交5.51亿元。 截至2025年6月26日 09:31,公司债ETF(511030)多空胶着,最新报价106.08元。 规模方面,公司债ETF最新规模达208.74亿元,创近1年新高。 从资金净流入方面来看,公司债ETF近14天获得连续资金净流入,最高单日获得15.38亿元净流入,合计"吸金"53.05亿元,日均净流入达3.79亿元。 机构指出,在资金入市叠加金融股强势下,股债跷跷板有三个关键特征: 1、股债跷跷板的源头:现金流效应、折现率效应。股债相关性的来源主要在于两者既有明显差异,又有一定相似性的估值方式。根据股债 DDM 模型,可 以拆分以下几方面: 第一、现金流效应:股债价格均可视为未来现金流的折现,当宏观环境发生变化时,可能对股票现金流产生影响,而债券现金流则是固定的, ...
中泰资管天团 | 王桃:当前时点,回到DDM模型看红利投资
中泰证券资管· 2025-05-08 09:42
在选择投资标的时,我们往往对长期ROE和增速的预期比较保守,很多被市场"周期性抛弃"的优质企业由 于估值足够低,只需要长期合理的ROE和很低的增速就能满足我们内部收益率的要求。从这个角度来看, 红利投资中我们对企业长期盈利能力保守的预期提高了判断正确的条件概率。 今年以来,红利型股票表现平淡,科技相关行业在AI浪潮下涨势诱人,当红利投资的逆风期来临,我们 该如何应对?今天从DDM模型的角度和大家分享一下我的想法。 乍一看,投资科技股与红利股似乎是"求上限"和"保下限"的风险偏好之别,但事实上最终投资收益率=胜 率*赔率。长期而言,在科技浪潮中寻找"n倍股"并不一定比在传统行业中以分红累积复利强。 寻找"n倍股"更像是创业,赔率高,一旦成功回报极大,然而幸存者偏差往往使人忽视创业的低胜率,真 正能登上山顶的只是极少数命运的幸运儿。相较之下,以分红累积复利获益更像在重视经验积累的行业打 工(比如医生),赔率不高胜率高,很难一夜暴富,但较大概率都能有持续收入,而且随着时间推移复利 效应会放大收益。 成长股和红利股投资的根本差异是对企业盈余再投资的分配。 从DDM模型我们可以推导得出,影响投资 收益率的关键变量是企业 ...