华尔街对盈利前景的分歧扩大引发警惕——彭博社

Nir Kaissar

前路未卜。

摄影师：Angela Weiss/AFP via Getty Images

在直接影响企业的重大政策问题（尤其是关税和移民）充满不确定性的背景下，华尔街分析师的预测变得异常棘手。资深分析师埃德·亚德尼近日向彭博新闻社表示：“在我的职业生涯中，从未在如此短时间内经历过如此多的不确定性。“高盛集团首席美国股票策略师戴维·科斯廷警告客户称：“不断变化的关税形势给我们的盈利预测带来了巨大不确定性。”

正如我在近期专栏中指出的，对于这种不确定性对企业利润的影响，分析师们的分歧确实越来越大。虽然自4月2日特朗普政府实施关税政策以来，标普500指数未来一年的平均盈利预测有所上升，但围绕该平均值的波动范围扩大了，这表明要准确预测盈利十分困难。

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  • 拉布布正在打破塑料禁令的希望 毕竟分析师并不具备特殊的预见能力。从历史上看，当盈利增长时他们的预测非常可靠，但在转折点附近可靠性较低，这很合理。盈利往往逐年稳步增长，因此预测利润增长5%到10%（通常是他们的平均预测值）通常是稳妥的。但偶尔，盈利会被某些异常事件打乱，比如金融危机、疫情或投机泡沫破裂。这些逆转很难预料。

但如果分析师之间日益增长的分歧是即将发生颠覆的早期预警信号——或者至少是颠覆概率上升的征兆呢？为回答这个问题，我收集了标普500指数成分公司自1990年以来每年年底分析师预测的离散程度数据1（这是彭博数据可追溯的最长时期）。随后我计算了所有公司的平均离散度，以观察分析师共识逐年增强或减弱的程度。（我特意采用平均数而非中位数，是为了涵盖极端值的影响，尽管使用中位数的结果并无本质差异。）

研究得出了两个令人意外的结论。其一是分析师间的分歧随时间推移不断加剧。当前标普500公司的平均预测离散度比1990年高出近两倍。考虑到如今可获得的信息量远超三十年前，我原本预期共识会增强而非减弱。但这或许正是达克效应的大规模体现：分析师掌握的知识越多，其判断信心反而越低。

更切合当下的是，我还发现企业盈利衰退初期及伴随的股市抛售前后，平均离散度会急剧攀升。例如2000年至2001年互联网泡沫破裂期间，离散度上升了45%；2008年金融危机前夕涨幅达80%；2020至2022年疫情期间，从Roku Inc.和Peloton Interactive Inc.等投机股开始的抛售浪潮最终蔓延至亚马逊和Alphabet等科技巨头，离散度更飙升逾一倍。

求同存异

华尔街分析师对盈利前景的分歧在今年加剧

来源：彭博社

注：以标准差表示。数据截至7月。

反之亦然：在牛市期间，平均波动性通常下降或保持平稳。在1990年代的长期牛市中波动性下降了近三分之二，而在金融危机后多年的市场复苏期间基本保持稳定。唯一一次误报是2003至2005年互联网泡沫破灭后市场开始复苏时出现的波动性激增。

那么我们现在处于什么阶段？2022年科技股暴跌后波动性急剧下降，但如今又呈上升趋势，自年初以来上涨约13%。虽然从历史角度看变化不大，但方向是错误的。如果对盈利路径的分歧持续扩大，这可能是商业环境恶化的早期预警信号。

若真如此，市场首先可能要重新考量其高估值。标普500指数目前交易价格是分析师对未来12个月平均盈利预期的22倍。自1990年以来，仅1999年和2000年互联网狂热顶峰及本十年初的科技热潮时期，市场估值比现在更高。与现在一样，当时分析师们对支撑市场高估值的盈利前景分歧日益加大。而在这两个时期，市场最终跌至约14倍远期市盈率的底部。

不容有失

市场的高估值使其对负面消息尤为敏感

来源：彭博社

注：基于分析师对12个月远期盈利预测的平均值。

我并非暗示类似的下跌即将发生或不可避免。首先，现有数据系列仅涵盖三十年，且仅包含三次大幅抛售，因此历史数据不足以得出全面结论。该数据集还受到另一限制：1990年时标普500指数中仅约三分之二成分股有分析师覆盖——直到2000年代中期才实现全指数覆盖。

尽管如此，过去三十年的经验表明，当盈利路径的分歧加剧时，前景往往会变得更加不明朗——这背后可能存在值得关注的原因。

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