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馬上,70萬億美元!

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威爾希爾5000指數(Wilshire 5000),創建于1980年,因該指數涵蓋了紐約證券交易所、美國股票交易所及納斯達克市場上市交易的股票,覆蓋超過7500家美國上市公司(很多公司已經退市),所以是世界上涵蓋最廣泛的股票指數。

威爾希爾5000指數采用市值加權法計算,也就是按照最新的股票交易價格,統計加和所有上市公司的股票市值,所以該指數就成為了美股總市值的代表性指標。

威爾希爾5000指數成立之初,包含當時在美國上市的3599只股票,到了1997年,因大量互聯網公司上市,該指數一度包含了7459家上市公司的股票,但隨著互聯網泡沫的破滅,大批上市公司破產退市,目前該指數所包含的股票又縮減到了3800只左右——這也是美股市場上目前所包含的全部上市公司(對比之下,A股現在有超過5100家公司)。

目前,威爾希爾系列指數整體都由金融時報(Financial Times)冠名發布,統計美股總市值的這個5000指數,通常被稱為“FTW5000指數”。

大家都知道有個巴菲特指標,也就是美股總市值/美國GDP(巴菲特最初說的是GNP,但因為GDP和GNP非常接近,一般就用更通用的GDP代替),這里面的“美股總市值”,用的就是威爾希爾5000指數。

回溯至1970年,威爾希爾指數基本跟隨美國標普500指數的增長而增長,1970年底,該指數為8000億美元,1974年9月一度降至5500億美元,此后基本一路增長,到2000年互聯網泡沫期間,該指數一度突破12萬億美元,但隨著互聯網泡沫的破裂,該指數此后大約陷入12年的停頓期。不過,自2016年以來,該指數再次進入了快速增長期,尤其是新冠疫情爆發以來,該指數迅速上升至超過50萬億美元。



最新的數據顯示,悄無聲息中,Wilshire5000指數,已經高達69.65萬億美元,再漲不到0.5%,就可以達到70萬億美元。



69.7萬億美元是個什么概念呢?

2024年全球GDP是111萬億美元,最大的兩個經濟體美國和中國GDP分別是28.8萬億和18.7萬億美元,也就是說,美股上市公司總市值,相當于全球GDP的6成,也達到了中美GDP之和的1.5倍,真的是逆天了……



更可怕的是,這69.7萬億美元中,英偉達、谷歌、蘋果、微軟和亞馬遜五大巨頭加起來就達到了17.5萬億美元,幾乎與中國GDP相當,而前10大公司總市值,更是接近25萬億美元,前20大公司的總市值則超過31萬億美元——美股歷史上,從未有過少數公司市值占比如此集中的時刻。

有個成語叫“富可敵國”,現在的這些巨無霸公司們,豈止是富可敵國,簡直是富可敵球……





有人說了,是的,美股總市值的確很高很高了,極少數科技巨頭在美股總市值中的占比,也的確創出了歷史紀錄,但,討論這些,對于投資有什么意義呢?

因為美元不斷的印,美股總市值當然不斷的漲,單獨討論總市值的規模,的確可能意義不大,但是,如果將美股總市值指標與美國經濟的總量指標進行比較,對于判斷美股的整體狀態,就會比較有意義了。

前面提到,巴菲特曾經說過,總市值/GDP是評估美國股市是否高估的“最佳單一指標”——為什么他會這么說呢?

GDP代表一個經濟體一年內全部經濟活動的規模,在美國這種資本化很深的國家里,上市企業的經營活動,是一個社會經濟生產、銷售和服務的主體,這樣一來,股票總市值與GDP的比值,就能表征股票整體估值,相對于經濟活動的規模是否過高……

當然了,近年來這個“最佳單一指標”,不斷創出歷史新高,已經基本失去判斷美股是否高估的標準,但觀察該指標,我們還是能對美股當前的狀態有一個大致的判斷。

除了與GDP的比值,美股總市值/美國M2、美股總市值/美國實體經濟總債務,也都能在一定程度上反映美股是否高估。

上市企業各項經營活動,都必然依賴于貨幣的流動,而M2統計了美國廣義貨幣的規模,相當于美國社會總貨幣信用的額度——如果是TMC/M2指標太高,很可能就意味著股市總市值遠遠超過了社會總貨幣信用,反之則意味著股市低估。

實體經濟總債務,包括了美國經濟中貨幣、債券在內的所有社會總信用,如果美股總市值對整個美國總信用的比例過高,說明美股高估,反之則意味著低估。

在我的知識星球里,每周的“美股模型周報”,都會公布經數據處理之后的幾個總市值指標的估算數據。

最新的數據是下面這樣的,這些指標都已經全面超越2000年的互聯網泡沫時期的高位。



更進一步,將美股總市值/美國實體經濟總債務指標稍微轉換一下,用美股總市值/(美國實體經濟總債務+美股總市值)就變成了著名的、也是判斷美股高低點時刻極有價值的AIAE指標(The Aggregate Investor Allocation to Equities,投資者股權配置比例)。

我每周同樣會公布經過我個人數據處理之后的關于美股和A股的AIAE數據,并且將其與美股的指數進行對比。



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