市盈率動靜TTM含義，市盈率動靜TTM區(qū)別
佚名
Part.1
在股票信息中我們一般會看到3個不同的市盈率，數(shù)值相差還蠻大的
所以市盈率(動)、市盈率(靜)和市盈率(TTM)分別是什么鬼？
回到剛剛的公式：PE=P(當(dāng)前市值）÷E(凈利潤），
P好說，當(dāng)前數(shù)值只有一個，但E呢？門路可多了~~
三種市盈率計算方法的區(qū)別就在于選擇E(凈利潤）的方式不一樣：
靜態(tài)市盈率：直接用最近一期年報的數(shù)據(jù)，簡單粗暴。
比如現(xiàn)在是2019年5月，市盈率(靜)直接用2018年的年報數(shù)據(jù)，而在2019年4月底前還未公布年報的話，就用2017年的。
很明顯，市盈率(靜)過于滯后了，你怎么能用去年的期末成績衡量我今年的表現(xiàn)？
所以就有了比較超前的市盈率(動)。
動態(tài)市盈率：用的是當(dāng)年已經(jīng)公布的財務(wù)數(shù)據(jù)來預(yù)測全年的凈利潤，然后推算出市盈率，以反映企業(yè)未來的發(fā)展情況。
假如企業(yè)公布了第一季報，那就用第一季報的凈利潤×4；等半年報出來的時候，就更新為半年報的凈利潤×2；三季報出來，又更新為三個季度的凈利潤÷3×4
可以看到，動態(tài)市盈率具有預(yù)測性質(zhì)，問題是有的企業(yè)賺錢講究周期，你怎么能用一次季度考試的成績判斷我接下來的表現(xiàn)？
比如新城控股，目前市盈率(動)高得離譜！
這是因為企業(yè)的利潤集中在某段時間回款，所以碰巧用到那段時間的數(shù)據(jù)去推算的話，得出的結(jié)果就明顯虛高。
等到了淡季，你又會發(fā)現(xiàn)這數(shù)值低得過份！
很明顯市盈率(動)也存在一個大大的BUG，所以又有人發(fā)明了比較實在的市盈率(TTM)。
滾動市盈率：又稱為市盈率(TTM)，TTM是Trailing Twelve Months（過去12個月）的首字母縮寫。
簡單來說就是用前四個季度的報告來做統(tǒng)計，因為凈利潤數(shù)據(jù)只能通過3個月一期的財報得到，而每期報告數(shù)據(jù)是累加的，不是僅限于一個季度。
比如現(xiàn)在是5月，假設(shè)今年的一季報出來了，那么過去12個月的凈利潤就是：2019年1季報累計值+2018年年報累計值-2018年1季報累計值，也就是用了2019年的1季度和2018年2、3、4季度的數(shù)據(jù)。
Part.2
不懂市盈率你敢炒股或買基金嗎？
還真別說，很多已經(jīng)上車的朋友都是不懂的，還不是過來了...
但是，如果你不想盲目買買買，多多少少還是要學(xué)一些財務(wù)知識的，市盈率就是最基礎(chǔ)的一項。
所謂的市盈率，其實是一個等式：
市盈率=每股市價÷每股收益=當(dāng)前市值÷凈利潤
用小學(xué)數(shù)學(xué)來翻譯一下，你花10塊錢買了5個蘋果，平均一個是2元；你花10塊錢買了8個蘋果，平均一個1.25元......
當(dāng)然是平均價格越低越劃算，同樣的錢可以買到更多的蘋果嘛~
回到股票上，剛剛的等式就代表：按照當(dāng)前每一股的盈利狀況，你付出多少元的價格成本可以得到1元的股票盈利。
當(dāng)然也是越低越劃算了。
如果同一只股票曾經(jīng)是10倍的市盈率，就是說當(dāng)時每獲取1元凈利潤，市場愿意付出10元的成本。
相比之下，現(xiàn)在這只股票的市盈率是25倍的話就有點(diǎn)貴了。
理解不難，計算也不難，甚至打開股票軟件或財經(jīng)網(wǎng)站就有現(xiàn)成的答案了。
但為什么，同一只股票會有3個市盈率了？
Part.3
3個市盈率，一個著眼過去，一個著眼未來，一個看重現(xiàn)在，哪個更有參考價值？
市盈率(靜)是首先不考慮的，不能及時反映公司的數(shù)據(jù)，要不是滿足不了市場需求，也不會衍生出后續(xù)兩個市盈率。
市盈率(動)合適盈利穩(wěn)定的行業(yè)，不用擔(dān)心這個月賺多，下個月賺少的情況。
更為實在和穩(wěn)健的，我們可以直接用市盈率(TTM)，兼具靜態(tài)與動態(tài)的優(yōu)勢，但這不代表市盈率(TTM)就完全沒問題哦！
怎么說市盈率(TTM)也是用過去的數(shù)據(jù)，只不過是比市盈率(靜)更靈活一些而已。
如果遇到業(yè)績持續(xù)快速增長的企業(yè)，市盈率(TTM)就具有很大的滯后性了，這時候反而更合適用市盈率(動)預(yù)估未來。
還有在熊市的時候，企業(yè)表現(xiàn)大都是虧損的，熊市過去后就無法預(yù)估凈利潤即將轉(zhuǎn)正的狀況了。
當(dāng)然，估值本來就是一種估算，我們不可能追求精準(zhǔn)的答案，模糊的正確已經(jīng)足夠了。