相信很多人会在研究报告或者相关文章中看到“历史分位数”这个指标。一般来说，历史分位数越低，当前水平越接近下限，背后的潜台词就是:接近底部了，很便宜，赶紧买！

上证指数市盈率上证指数的市盈率

正因为如此，很多机构喜欢用这个指标来说明当前市场估值或价格处于低位，目的是降低投资者的警惕性，提高投资者的信心，引导投资者买入。但是历史分位数真的是这个的吗？我有统计学背景，所以理解起来会相对准确。先从大概定义开始，给大家分析一下这个指标:

什么叫分位点

分位数是指将一个随机变量的概率分布范围分成若干个相等的数值点，如中位数(即二分法)、四分位数和百分位数。

简单理解:假设这些数的个数是无限的，那么这组数就可以看作是正态分布，数字会呈现下图中的特征。偏离中心值的数字会少一些，大部分会集中在中间。从统计学的角度来看，离中心越远的概率越小，连续出现的概率越小。这意味着:

如果现在的价值在小概率范围内，那么未来大概率会回到中心，那么在低点买入或者在高点卖出就变得有利可图了。

这也是用分位数看估值的大概原理。

但这里的有效隔离有两个大概前提:第一是样本量足够大，第二是大概面不会有大的变化。因为统计样本越大，接近真实水平的历史数据可靠性越高，统计样本越小，越不容易失效。另外，如果有大概因素导致这组数据的中位数便宜，那么用历史数据来判断就错了。

例如，一个工厂正在制造一个目标尺寸为8CM的产品。当目标尺寸改为9CM时，不能用过去8CM的数据来衡量9CM的值，因为会出现明显的误差。有人会说，这么简单的事怎么会错？相反，在资本市场上，这个的问题经常发生。

如何用历史分位点来看估值？

即使历史点存在一些问题，但它仍然是一个很好的指标。如果真的要被投资者所用，还是要深入了解，扬长避短。在应用历史分位数时，我们需要注意以下问题:

一、什么是历史轨迹的周期？

比如，截至2019年12月5日，上证综指的市盈率为12.63，但其历史点位却大相径庭。从上市以来的数据来看，其历史分位数为13.84%，估值很低。但依据近两年的数据，其估值为33.07%，明显高于前者。

考虑到2年的样本量太小，无法参考，10年的历史位点高达38.87%，与之前的数据差异很大。别有用心的人会依据自己的目的选择数据，所以在使用历史分位数的第一项时需要确认周期。

确定周期后，要问第二个问题:用什么周期？

确认周期的第一条规则是要有足够的时间，至少经历过一次牛熊，否则这个的数据是没有意义的。由于样本量不足以覆盖统计要求，数据的准确性会受到很大质疑。

但是周期越长越好，不然太容易了。事实上，市场上的机构更愿意使用历史分位数，因为从长期来看，历史上有一些时期的估值非常低，所以加入这些数据可以使当前的估值看起来非常低，但过去这种低估值的条件已经不存在了。

比如上世纪上半叶，股市估值相当低，大概5-10倍，因为当时的市场利率很高，投资回报率很高。如果估值太高，没人愿意买，行业发展相对稳定。但是现在的利率很低，甚至达到了负利率的状态，所以用这个时期的很多数据来评价是非常不合理的。

因此，在选择历史周期时，不要包含过度不同的利率环境。另外，我们还要考虑当前的经济发展水平，因为理论上，经济发展越快，潜在市场估值越高，经济发展阶段越早，潜在市场估值越高。如果现在的经济增速呈下降趋势，那么过去极高的估值就不应该纳入，因为过去创造极高估值的经济基础已经不存在了。

综合来看，5年以上15年以下的周期较为可取，但具体决定要看经济发展情况、市场利率等。

说到这里，你了解历史分位数吗？