最受益新政策的红利股

最受益新政策的红利股
2024年10月22日 16:56 丫丫港股圈

回顾近一个月的急牛行情,高波动率已成市场常态,不少股票涨上来又跌回原位,再看近期市场的表现,只有实际EPS增长且受益于这轮政策的标的才能产生稳稳的回报。

例如,港股央企红利ETF(513910)和恒生红利ETF(159726),自9月份港股低点算起,这两只红利ETF的涨幅为28%和24%,跑赢了同期恒生指数20%的涨幅。若从行情开始的9月26日算起,港股央企红利ETF的涨幅为15%,也不逊色于弹性最大的恒生科技指数。

实际上,并不是这两只红利股的弹性有多大,而是在上涨后能否稳住涨幅才是这轮行情的关键,在高波动率的行情里很容易回吐原有的盈利,而红利股的稳定性显然更符合当下的市场环境。

同样的,红利股也是最受益于这轮政策行情的核心资产,若不知道买什么?接下来的红利股仍然值得关注。

一、红利股的逻辑仍未改变

市场对红利股的主要定价逻辑分为三点:1、大环境低增速下的确定性;2、无风险利率处于下行趋势;3、资产荒周期下,国央企分红率提升,股息率与无风险国债利率的差额扩大。

当然,接下来内外资都期待的政策刺激下,大环境低增速存在着被扭转的预期,所以有的观点会说牛市来了还买什么高息股?到时候企业盈利改善,其他困境反转的股票比高息股的弹性更大。

的确,有潜在的刺激预期下,对宏观环境更敏感的品种可能会跑赢高息股,吸引资金去博弹性空间,但这并不意味着高息股不能买了,也不意味着其定价逻辑发生了改变。

原因是从另外两个条件来看,并没有发生变化。

利率贴近2%的长期国债利率仍处于下行趋势,短时间内难发生大的扭转,毕竟政策出台需要时间,企业EPS改善也需要时间,并不是有政策刺激的预期,资金就会无脑追捧弹性更大的标的。

在政策未实际落地之前,能看到近期大多数资金的选择仍然是有EPS增长,有股东回报的确定性标的,例如红利股和互联网股,而博弈政策力度超预期的个股几乎回吐了所有涨幅。   

也就是说,只要国债利率和高息股之间的利息差仍有空间,那以险资为首的大资金仍会增配高息股来应付降息的大环境,这一逻辑仍然成立。

那么,除了定价逻辑没有发生改变之外,更值得注意的是,在这轮政策里出台了两个利好红利股的增量政策。

二、红利股的新增量资金

1、首批5000亿的“互换便利工具”支持保险、证券、基金公司以债券、股票ETF、沪深300成分股等资产作为抵押品,机构可以从央行换入国债等高流动性资产,再换成钱买入股票。据部分机构预计,相当于机构可以获得2%成本的质押贷款来增持股票。

举个简单的例子,一家机构拿到2%成本的资金后会买什么?虽然这钱是换来的,但也不是免费得来的,那当然是要找确定性够高,最好是有安全垫的标的,那就是高息股。

例如,目前港股的中海油股息率是7.46%,即高于10年期国债的2.1%,机构也可以拿着2%成本的资金去买中海油,中间能有5%的套息交易空间。这逻辑就类似于巴菲特发行低息的日元债去增持日本高息股套利一样。   

据潘行长所说,若首个5000亿做的好,接下来还会有第二个5000亿,也会有第三个5000亿。这是个可展期的便利工具,有机会成为红利股中长期的回购动力。

2、首期额度为3000亿元的“股票回购增持再贷款”政策,有助于高息股的国央企股价值重估。

根据潘行长表示,引导商业银行向上市公司和主要股东提供贷款,用于回购增持股票。资金最终到手的利率大概是2.25%,而拿到2.25%利率资金的上市公司和股东就可以回购自家的公司。

在这政策出台时,市场观点认为在股价低位时公司都不会回购,现在股价涨上来了,让公司借钱回购更是难事。但这点对于国央企公司来说不一样,由于有市值管理的目标,国央企公司对这项政策申请是非常积极的。上周末,招商局集团旗下的8家上市公司都申请了额度进行回购或增持。

举例来说,中国石化目前申请了7亿元的增持额度,以及9亿元的回购额度,资金成本在2.25%左右,而H股中国石化的股息率在8%左右,也就是说公司借2.25%的钱,即能给市场带来增持信心,也能给自己带来一定的套息空间,股息率就能覆盖掉资金成本,妥妥的双赢。   

所以,虽然大环境增速有潜在改变的预期,但长债定价和政策引导来看,更多地增量资金仍然是选择高息股,并没有抛弃现有的确定性资产去追逐弹性大的风险标的。

即使退一步来说,假设后续政策力度超预期,往后行情大概率涨的也是有EPS增长的核心资产。

而港股央企红利ETF(513910)和恒生红利ETF(159726)里的成分股都是与宏观经济相关性强的核心资产。当社会增速回暖时,这些标的也同样受益,本身就具有EPS增长+高股息率的红利股,并不怕在接下来的行情里跑输。

若还在犹豫高波动率下的行情怎么参与,通过ETF的方式,参与港股央企红利ETF(513910)和恒生红利ETF(159726)来拥抱确定性也是个不错的选择。

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