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马上,70万亿美元!

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威尔希尔5000指数(Wilshire 5000),创建于1980年,因该指数涵盖了纽约证券交易所、美国股票交易所及纳斯达克市场上市交易的股票,覆盖超过7500家美国上市公司(很多公司已经退市),所以是世界上涵盖最广泛的股票指数。

威尔希尔5000指数采用市值加权法计算,也就是按照最新的股票交易价格,统计加和所有上市公司的股票市值,所以该指数就成为了美股总市值的代表性指标。

威尔希尔5000指数成立之初,包含当时在美国上市的3599只股票,到了1997年,因大量互联网公司上市,该指数一度包含了7459家上市公司的股票,但随着互联网泡沫的破灭,大批上市公司破产退市,目前该指数所包含的股票又缩减到了3800只左右——这也是美股市场上目前所包含的全部上市公司(对比之下,A股现在有超过5100家公司)。

目前,威尔希尔系列指数整体都由金融时报(Financial Times)冠名发布,统计美股总市值的这个5000指数,通常被称为“FTW5000指数”。

大家都知道有个巴菲特指标,也就是美股总市值/美国GDP(巴菲特最初说的是GNP,但因为GDP和GNP非常接近,一般就用更通用的GDP代替),这里面的“美股总市值”,用的就是威尔希尔5000指数。

回溯至1970年,威尔希尔指数基本跟随美国标普500指数的增长而增长,1970年底,该指数为8000亿美元,1974年9月一度降至5500亿美元,此后基本一路增长,到2000年互联网泡沫期间,该指数一度突破12万亿美元,但随着互联网泡沫的破裂,该指数此后大约陷入12年的停顿期。不过,自2016年以来,该指数再次进入了快速增长期,尤其是新冠疫情爆发以来,该指数迅速上升至超过50万亿美元。



最新的数据显示,悄无声息中,Wilshire5000指数,已经高达69.65万亿美元,再涨不到0.5%,就可以达到70万亿美元。



69.7万亿美元是个什么概念呢?

2024年全球GDP是111万亿美元,最大的两个经济体美国和中国GDP分别是28.8万亿和18.7万亿美元,也就是说,美股上市公司总市值,相当于全球GDP的6成,也达到了中美GDP之和的1.5倍,真的是逆天了……



更可怕的是,这69.7万亿美元中,英伟达、谷歌、苹果、微软和亚马逊五大巨头加起来就达到了17.5万亿美元,几乎与中国GDP相当,而前10大公司总市值,更是接近25万亿美元,前20大公司的总市值则超过31万亿美元——美股历史上,从未有过少数公司市值占比如此集中的时刻。

有个成语叫“富可敌国”,现在的这些巨无霸公司们,岂止是富可敌国,简直是富可敌球……





有人说了,是的,美股总市值的确很高很高了,极少数科技巨头在美股总市值中的占比,也的确创出了历史纪录,但,讨论这些,对于投资有什么意义呢?

因为美元不断的印,美股总市值当然不断的涨,单独讨论总市值的规模,的确可能意义不大,但是,如果将美股总市值指标与美国经济的总量指标进行比较,对于判断美股的整体状态,就会比较有意义了。

前面提到,巴菲特曾经说过,总市值/GDP是评估美国股市是否高估的“最佳单一指标”——为什么他会这么说呢?

GDP代表一个经济体一年内全部经济活动的规模,在美国这种资本化很深的国家里,上市企业的经营活动,是一个社会经济生产、销售和服务的主体,这样一来,股票总市值与GDP的比值,就能表征股票整体估值,相对于经济活动的规模是否过高……

当然了,近年来这个“最佳单一指标”,不断创出历史新高,已经基本失去判断美股是否高估的标准,但观察该指标,我们还是能对美股当前的状态有一个大致的判断。

除了与GDP的比值,美股总市值/美国M2、美股总市值/美国实体经济总债务,也都能在一定程度上反映美股是否高估。

上市企业各项经营活动,都必然依赖于货币的流动,而M2统计了美国广义货币的规模,相当于美国社会总货币信用的额度——如果是TMC/M2指标太高,很可能就意味着股市总市值远远超过了社会总货币信用,反之则意味着股市低估。

实体经济总债务,包括了美国经济中货币、债券在内的所有社会总信用,如果美股总市值对整个美国总信用的比例过高,说明美股高估,反之则意味着低估。

在我的知识星球里,每周的“美股模型周报”,都会公布经数据处理之后的几个总市值指标的估算数据。

最新的数据是下面这样的,这些指标都已经全面超越2000年的互联网泡沫时期的高位。



更进一步,将美股总市值/美国实体经济总债务指标稍微转换一下,用美股总市值/(美国实体经济总债务+美股总市值)就变成了著名的、也是判断美股高低点时刻极有价值的AIAE指标(The Aggregate Investor Allocation to Equities,投资者股权配置比例)。

我每周同样会公布经过我个人数据处理之后的关于美股和A股的AIAE数据,并且将其与美股的指数进行对比。



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