美股股息成長投資之秘－Dividend Growth現金流投資法

2021/04/20閱讀時間約 15 分鐘

在1961年Merton Miller and Franco Modigliani發表的著名理論(MM理論)“Dividend Policy, Growth, and the Valuation of Shares,”，即股息策略和股票報酬毫不相關。此一理論在提出後的五十多年的時間裡，在學術層面上不曾受過任何的挑戰。而且從過去歷史的實證研究來看也支持MM理論的觀點：在相同風險因子的曝險程度下時(例如規模、價值、動能和獲利性因子)，股票無論是否支付股息都具有相同的報酬，因此沒有任何資產訂價模型會將股息當作一種因子包含在其中。

儘管傳統金融理論都一致認同有沒有股息對股票報酬都毫不相干，那為什麼近幾年出現的重要投資趨勢之一就是基於股息打造而成的策略呢？例如投資股息率相對較高的股票(高股息策略)，或是投資在過去股息穩定不斷成長的的公司(股息成長策略)。股息投資策略為什麼會變得超級流行的最大原因主要有三點：

自從2008年金融危機爆發以來，世界各國採用寬鬆的貨幣政策，高安全性的債券通常只能帶來非常低的報酬率，這導致許多曾經相對保守且風險忍受度不高的投資人將資產配置從高評等債券轉移至風險更高的高股息股票。究竟採用股息策略這種現金流投資法是否能有效幫我們賺錢呢？讓我們繼續看下去。

高股息策略：投資在高殖利率的股票中，殖利率平均在4-5%左右。配息率整體來看通常會比本土全市場高50%以上。台灣散戶的最愛。

股息成長策略：投資在股息10-25年連續成長的股票中。殖利率可高可低。美國股市獨有的投資策略。台灣目前僅有老師在賣此種美股投資課程，收費相當昂貴。

------------------------------

實證研究

在2003年的著名研究”Predicting the Equity Premium With Dividend Ratios”，作者發現股息率這個指標毫無預測能力，即使在20世紀90年代以前也是一樣，除了1973和1974兩年例外。在2007年的著名研究”On the Importance of Measuring Payout Yield: Implications for Empirical Asset Pricing”，作者觀察了1972-2003年的美國股市，股息率幾乎無法用來預測股票將來的報酬率。

在近20年的期間，金融界最常使用的資產訂價模型為Carhart四因子模型，包含市場Beta、規模、價值、動能四大因子，此模型可以解釋不同廣泛分散投資組合間的95%報酬差異。在2015年諾貝爾經濟學獎作者Eugene Fama and Kenneth French提出的五因子模型，在加入了獲利性和投資屬性因子之後，為資產訂價模型帶來了更強大的解釋能力，可以解釋趨近於100%的報酬差異。

從這邊可以看出，沒有任何一個資產訂價模型會把股息當作一種因子加入到模型當中，因為股息不具有任何報酬預測能力，這與傳統金融理論的研究結果一致。反過來說，如果股息在決定報酬的過程中扮演了重要的角色，那麼目前的資產訂價模型就無法發揮良好的報酬差異解釋能力。再換句話來說就是，在目前存在且被廣泛應用的因子當中，股息如果能帶來更強的解釋能力，那麼我們就必須在資產訂價模型中把股息當作一種因子加入到模型當中。

不過實際上，在相同的風險曝險程度下，股票無論有無支付股息，他們的預期報酬必定相同。諸多研究皆指出：高股息策略的報酬可以經過對價值因子進行曝險而達成，股息成長策略可以通過對獲利性及投資屬性因子進行曝險而達成。

------------------------------

股息貴族Dividend Aristocrats

一種很流行的股息成長策略是投資在所謂的「股息貴族」當中。例如，S&P 500 Dividend Aristocrats衡量的是在標普500公司當中，在過去有連續25年每年股息都有不斷成長的績效表現。追蹤該指數著名且資產規模很大的ETF為ProShares S&P 500 Dividend Aristocrats ETF (NOBL)。

標普全球研究與設計高級總監Phillip Brzenk在2019年1月9日的Indexology中介紹了Dividend Growth Strategies and Downside Protection，該研究調查了股息成長策略的投資績效，尤其是在市場大盤表現為負報酬期間的績效保護效果。

該篇研究結果發現：自從1989年底以來，S&P 500指數有六年為負報酬。在這六年當中，S&P 500股息貴族平均比S&P 500指數的表現高出了13.28％，六年當中有三年貢獻出了極大的報酬差異。

Brzenk還檢視了1989年底以來的每月績效表現，發現S&P 500股息貴族在53％的時間當中都贏過S&P 500指數，且在這53%的時間當中的平均月報酬比S&P 500指數高出了0.16％。

而且當市場下跌時，S&P 500股息貴族的表現有70％的時間都贏過S&P 500指數，平均每月贏過1.13％。市場上漲時，S&P 500股息貴族的表現有56％的時間都落後於S&P 500指數，但平均報酬的落後幅度相對較小為-0.34％。這篇研究似乎證實了：在S&P 500指數績效表現得很差的時候，S&P 500股息貴族可以提供不錯的保護效果。真的是這樣嗎？

當然，市場上漲的時間往往比下跌來得多，因此在市場下跌的保護優勢並不一定能轉化為整體投資優勢。

Brzenk還發現：當S&P 500指數的報酬愈低的時候，S&P 500股息貴族的相對表現就會愈好。自1989年以來，S&P 500指數在348個月當中，有31個月的單月份損失來到了5％或以上(約9％的時間)。在這幾個月當中，S&P 500股息貴族的月平均超額報酬為2.46％，贏過S&P 500指數的機率為81％。平均超額報酬的中位數和平均數差不多為2.32％。

------------------------------

股息成長之秘

Brzenk的研究似乎與支持股息無用的金融理論相互抵觸。

這也點出了一個問題，關注在具有股息成長的股票，真的能為投資組合提供額外的效果嗎？尤其是在市場表現得比較差的時候，具有股息成長的公司真的有它獨特的地方嗎？還是這些股息成長股的報酬其實可以通過對股票的風險因子進行曝險而達成呢？換句話說就是，在相同的風險因子曝險程度下，公司無論有沒有股息成長或是有沒有發放股息都能具有相同的報酬呢？

------------------------------

親自實測

為了證明這點，清流君在這邊不演了，直接稽查檢測ProShares S&P 500 Dividend Aristocrats ETF (NOBL)，回測資料期間從2013年11月開始至2021年2月。五因子模型回歸分析如上表所示，NOBL對常見的風險因子曝險程度(Factor loading)：市場Bata(0.85)、規模(0.03)、價值(-0.01)、獲利性(0.30)、投資屬性(0.23)。

除了對規模和價值因子的曝險程度以外，其他三因子的曝險都具有統計上的顯著意義。從模型的R square高達90%可以看出，五因子可以完全解釋NOBL的報酬績效。這結果也與傳統金融理論所預測的相同，股息成長策略可以通過對獲利性及投資屬性因子進行曝險來達成。

為了反覆驗證，所以我還分析了先鋒集團非常熱門的股息成長ETF－Vanguard Dividend Appreciation ETF(VIG)，回測資料期間從2006年1月開始至2021年2月。五因子模型回歸分析如上表所示，VIG對常見的風險因子曝險程度(Factor loading)：市場Bata(0.87)、規模(-0.15)、價值(-0.04)、獲利性(0.15)、投資屬性(0.19)。除了對價值因子的曝險程度以外，其他四因子的曝險都具有統計上的顯著意義，從R square高達94%可以看出，五因子模型可以完全解釋VIG的報酬績效。股息成長策略可以通過對獲利性及投資屬性因子進行曝險而達成。

那麼高股息策略呢(順便)？這邊使用先鋒集團的VYM - Vanguard High Dividend Yield ETF來作分析，結果和剛剛VIG一樣，從R square高達94%可以看出，五因子模型可以完全解釋VYM的報酬績效，除了對獲利性因子的曝險程度以外，其他四因子的曝險都具有統計上的顯著意義。高股息策略可以大幅通過對價值因子進行曝險而達成。

2017年先鋒集團之股息研究結果

以上本人親自實測的結果也和先鋒集團Todd Schlanger and Savas Kesidis在2017年發表的“An Analysis of Dividend-Oriented Equity Strategies.”結論一致：股息策略的歷史表現在很大程度上，可以通過對股票的風險因子進行曝險來達成。

------------------------------

為何股息成長策略在市場表現低迷時能提供保護的效果？

從上述的本人親身實測可以看出，NOBL和VIG對市場風險因子Beta的曝險程度都小於1，股息成長對市場風險曝險來得比大盤指數少，所以當市場有風險表現得不好的時候，績效肯定會表現得市場好啊！
再來，像是VIG也受規模因子(SMB)的反向影響，投資組合當中擁有大於全市場大型股的持股比例。所以在進入熊市時，大型股的表現往往會好過於高風險的小型股。
最後，NOBL和VIG對獲利性因子的曝險程度(RMW)真的偏高，而且也具有統計上的顯著性(t統計量分別為3.08和3.12)。擁有獲利性的股票通常具有「防禦性(Defensive)」，在市場表現低迷時往往能跑贏大盤。
藉由間接投資獲利和投資因子，這種和市場風險因子的低相關性，來降低波動，達到更加分散風險的效果。

還有最重要的是，各位有沒有發現NOBL和VIG的alpha都是負的(分別為-0.19%和-0.29%)，這意味著一件恐怖的事情：為了專注在股息成長而造成的高費用率，其實是在侵蝕我們的投資報酬啊！

比較高的費用卻沒有帶來額外較高的超額報酬。通過對常見的風險因子進行曝險就可以達成股息成長所帶來的效果，而且稅負成本可能還更低，甚至更有分散風險的投資效益，因為大約有60％的美國股票和大約40％的國際股票不發放股息。因此，買下全市場的總報酬投資法，會比單純為了股息成長的投資策略來得更加分散風險。

------------------------------

結論

小弟這邊我直接打臉標普全球研究與設計高級總監Phillip Brzenk，證實股息與金融理論相符合(MM理論)－股息它真的沒有什麼獨特之處。

高股息或股息成長的報酬可以通過對常見的股票風險因子進行曝險而達成。至少從稅前的角度來看，股息不好也不壞，不正也不負。但對於那些需要被課股息稅的投資人來說，公司發放股息相對於買回自家股票(Share Repurchase)反而會有負面的影響。

除此之外，過度著重在股息還會減少分散風險效益(Diversification)，任何包含有股息篩選設計規則的投資組合(像是VIG、0056、自選股息成長股)，他們的分散風險程度必定遠不如那些單純只採市值加權的全市場指數來得分散風險，因為沒有股息篩選規則把60％的美國股票和40％的國際股票從投資組合當中剔除。

分散風險的效益愈低就代表投資組合的效率愈低落，因為這會導致投資組合最終投資報酬結果的離散程度愈分散，這種離散程度並沒有較高的預期報酬用以補償(在相同風險因子的曝險程度下)，同時這也相當不利於財務規劃的進行，因為沒有穩定的預期報酬結果，最嚴重甚至會導致財務目標無法順利實現。

最後，過度著重在股息成長或高股息的股票，通常會造成單一國家的市場風險過大，除了大約有40％的國際股票不發放股息以外，像是股息成長策略只有在美國股市才能完全執行，因為只有美國股市存在這種大量的股利成長股，可是...

為了股息成長反倒讓自己暴露在不必要的高風險投資處境當中，這樣真的值得嗎？
付出高於全市場指數的費用率，卻沒有帶來比較高的超額報酬，這樣真的值得嗎？
為了和報酬毫不相干的股息，被課相對較高的股息稅，這樣真的值得嗎？

除此之外，著重在股息的投資策略非常容易受到利率上升風險的影響，詳細原因請參見這篇文章－高股息股票對於利率風險的敏感性。

坊間竟然還有許多老師開設一些莫名其妙的「美股股息成長投資」課程，更誇張還一堆散戶韭菜買單，我也是笑了．．．

各位讀者～你們笑了嗎😂？請在下方留言告訴我，我們下篇文章見。

為什麼散戶這麼喜歡股息？投資行為偏差該如何矯正，可參考我的這篇文章。

------------------------------

補充：獲利性因子

最重要的是，股息成長策略基本上是屬於獲利性因子投資策略。幸好關於獲利性因子的好消息是：獲利性因子溢酬(根據AQR Capital Management的數據，從1958年到2018年每年約4.7％)，且在全球股市可投資的範圍內持續且普遍存在。

但是，獲利性因子溢酬，目前並沒有受到金融界「公認」且完全基於邏輯上的解釋，像是價值因子那樣以風險為基礎的解釋。因為從定義上來說，獲利性高的股票屬於相對安全的投資。投資人認為這些更安全的股票風險可能比較低，所以他們應當具有比較低的投資報酬才對。因此，獲利性因子溢酬很可能是屬於一種行為偏差而錯誤訂價所產生出來的溢酬。

如果沒有基於風險的解釋，獲利性因子溢酬在將來很可能會縮小甚至消失，特別是從2013年的兩大著名研究“Global Return Premiums on Earnings Quality, Value, and Size”和“Buffett’s Alpha＂發表之後，獲利性因子策略被金融界和量化基金廣泛應用，這很可能導致出現所謂的「因子過度擁擠(Cursed by Popularity)」的危機，從而推高獲利性股票的相對估值，並降低預期報酬。

------------------------------

文章部分內容參考自Larry Swedroe之書。

------------------------------