当股权风险溢价处于均值四周时，对其方向判断的难度加大。本文构建了一个由风险偏好和经济状态组成的分析框架，为研判股权风险溢价提供更多参考。

    　　如何衡量股权风险溢价？有哪些驱动因素？

    　　股权风险溢价的衡量主要有两类方法：历史样本法和隐含风险溢价。前者通过计算样本区间内股票和债券回报率的差值得到，简单直观，但受窗口长度选择影响统计误差较大，也缺乏对未来的猜测能力。隐含的股权风险溢价则可以有效解决上述问题，股权激励，该类方法包括EP-bond（即股票市盈率倒数减去国债收益率）、信用利差法以及期权隐含的股权风险溢价等。综合来看，EP-Bond 作为股权风险溢价的指代指标兼具合理性和实用性，是较为恰当的衡量指标。

    　　股权风险溢价可以进一步拆分为股权超额回报率与经济增长的差值。

    　　前者与投资者的风险偏好息息相关，而后者则与经济基本面关系更为密切。风险偏好是一个较为抽象的概念，既包含短期预期风险的变化，又包含中期预期回报前景以及长期风险容忍度的变化；不仅有客观因素，而且有主观成分。而增长又分为两个层面，真实的增长水平和增长预期，增长预期围绕真实增长波动，预期差的变化也导致了股权风险溢价的波动。最后，如财政、货币政策也会影响到股权风险溢价，它们往往先作用于风险偏好，而后在增长中体现。

    　　股权风险溢价的定量分析

    　　我们分别构建了风险偏好和经济状态的高频观测指标。其中，账面市值比的相对比值(HML)作为风险偏好的观测指标在趋势和波动上都能较好的拟合股权风险溢价。HML 由高账面市值比(BM)组合减去低BM 构成，反映不同财务质量和盈利前景公司的估值差异，当风险偏好较低时，投资者更倾向于持有盈利增速较高且经营稳健的股票，HML 扩大。反之，HML 可能缩小。HML 的另一重解读是成长与价值风格的估值差异。基于此逻辑，高BM 的价值股在长期来看会跑赢成长股，不过从美国股市最近35 年的历史来看，高BM 很少跑赢低BM 股票。HML 的驱动因素中，金融条件属于中短期变量，我们以社融增速代表中国的金融条件，其与HML负相关，解释度为0.39；美国金融条件指数对其HML 因子的解释度更高，达到0.58。杠杆率属于中长期变量，企业部门杠杆率与HML 因子正相关，解释度为0.37，美国非金融企业杠杆率对其HML 因子的解释度为0.24。

    　　经济状态的观测指标方面，南华工业品指数月度变动对PPI 约有一个月的领先性，而PPI 对PMI 又有稳定的解释度，达到0.38。因此南华工业品指数可作为经济状态的高频观测指标之一。

    　　实证结果显示，HML 和南华工业品指数对股权风险溢价有较高的解释程度，拟合优度达到0.69。其中，HML 因子与股权风险溢价正相关，而南华工业品指数与其负相关。并且同样1 单位的变动，HML 对ERP 的影响接近南华工业品指数的4 倍。

    　　往前看，HML 因子的驱动因子中，我们认为社融同比增速可能保持相对稳定、杠杆率或能有所下降，将推动股权风险溢价下行。HML 的构成中，高BM 和低BM 均处于极值四周，具有均值回归动能，HML 收窄的可能大于走阔。经济状态方面，全球经济复苏、低库存和上一轮产能投放周期接近尾声，工业品价格中期上行确定性较高，不过前期涨幅较大，其短期波动可能增加。因此，整体来看，我们认为尽管短期存在波动，但中期股权风险溢价进一步下行的概率较大。

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