㊙️國泰金 - 用多元線性回歸計算合理價!

更新於 發佈於 閱讀時間約 7 分鐘
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這項研究運用了多元線性回歸模型,結合現金股利、EPS、配息率和現金殖利率等指標,從歷史數據中預測未來走勢。(剔除較大離散數據)

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使用多元線性回歸模型來預測當[EPS]為5元、8元、10元時的[除權息前股價]。

1. 計算變數之間的相關性

首先,我們來計算[除權息前股價]與其他變數之間的相關性,這會幫助我們了解這些變數之間的關聯程度。

2. 建立多元線性回歸模型

接著,我會使用[現金股利]、[EPS]、[配息率]、[現金殖利率]這些變數來建立一個多元線性回歸模型,用來預測[除權息前股價]。

3. 根據模型進行預測

最後,我會使用這個模型來預測當[EPS]為5元、8元、10元時,合理的[除權息前股價]範圍。

多元線性回歸模型

我使用[現金股利]、[EPS]、[配息率]和[現金殖利率]這四個變數來建立了一個多元線性回歸模型,該模型用來預測[除權息前股價]。

預測結果

根據模型的預測結果,如果今年的[EPS]分別為5元、8元、10元時,合理的[除權息前股價]範圍如下:

  • EPS = 5元: [除權息前股價] ≈ 57.67
  • EPS = 8元: [除權息前股價] ≈ 65.49
  • EPS = 10元: [除權息前股價] ≈ 70.70

這些價格範圍是基於平均的[EPS]、[配息率]和[現金殖利率]進行估算的。這意味著,如果現金股利增加,則[除權息前股價]也會相應提高。

raw-image

上圖顯示了在不同的現金股利情況下,預測的合理股價範圍。
隨著現金股利的增加,股價也呈現穩步上升的趨勢。


import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# Data from the table
data = {
    "Price_Before_Dividend": [59, 60.3, 41.85, 43, 55.6, 50.1, 36.4, 53.9],
    "Dividend": [2, 2.5, 2, 1.5, 2.5, 2, 2, 2],
    "EPS": [3.24, 5.41, 4.76, 3.95, 4.47, 3.79, 4.58, 3.93],
    "Payout_Ratio": [61.73, 46.21, 42.02, 37.97, 55.93, 52.77, 43.67, 50.89],
    "Yield": [3.39, 4.15, 4.78, 3.49, 4.50, 3.99, 5.49, 3.71]
}
df = pd.DataFrame(data)
# Calculate correlations
correlations = df.corr()
# Prepare data for linear regression
X = df[["Dividend", "EPS", "Payout_Ratio", "Yield"]]
y = df["Price_Before_Dividend"]
# Initialize and fit the model
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
# Predict prices for given dividends (5, 8, 10)
dividends_to_predict = [5, 8, 10]
predictions = []
for div in dividends_to_predict:
    X_predict = pd.DataFrame({
        "Dividend": [div],
        "EPS": [df["EPS"].mean()],  # Using average EPS for prediction
        "Payout_Ratio": [df["Payout_Ratio"].mean()],  # Using average payout ratio
        "Yield": [df["Yield"].mean()]  # Using average yield
    })
    predicted_price = model.predict(X_predict)[0]
    predictions.append(predicted_price)
correlations, predictions

結果:

(                       Price_Before_Dividend  Dividend       EPS  \

Price_Before_Dividend 1.000000 0.583942 -0.090948
Dividend 0.583942 1.000000 0.549813
EPS -0.090948 0.549813 1.000000
Payout_Ratio 0.703838 0.432149 -0.508267
Yield -0.583481 0.305004 0.600607

Payout_Ratio Yield
Price_Before_Dividend 0.703838 -0.583481
Dividend 0.432149 0.305004
EPS -0.508267 0.600607
Payout_Ratio 1.000000 -0.329501
Yield -0.329501 1.000000 ,
[57.67123343426617, 65.4865356650061, 70.69673715216604])


前七月累計稅後純益為931億元,
每股盈餘(EPS)達6.07

raw-image


  • 現金股利 = 5.00 元,預測股價 = 57.67 元
  • 現金股利 = 5.50 元,預測股價 = 58.97 元
  • 現金股利 = 6.00 元,預測股價 = 60.28 元
  • 現金股利 = 6.50 元,預測股價 = 61.58 元
  • 現金股利 = 7.00 元,預測股價 = 62.88 元
  • 現金股利 = 7.50 元,預測股價 = 64.19 元
  • 現金股利 = 8.00 元,預測股價 = 65.49 元
  • 現金股利 = 8.50 元,預測股價 = 66.79 元
  • 現金股利 = 9.00 元,預測股價 = 68.09 元
  • 現金股利 = 9.50 元,預測股價 = 69.40 元
  • 現金股利 = 10.00 元,預測股價 = 70.70 元
  • 現金股利 = 10.50 元,預測股價 = 72.00 元
  • 現金股利 = 11.00 元,預測股價 = 73.31 元
  • 現金股利 = 11.50 元,預測股價 = 74.61 元
  • 現金股利 = 12.00 元,預測股價 = 75.91 元

⛔[[本篇內容並非投資意見,亦不構成任何投資產品之要約、要約招攬或建議。本資料只作為一般用途,它並沒有考慮您的個人需要、投資目標及特定財政狀況。投資附帶風險。]]


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在高股息ETF的投資中,重要的是要找到適合的買入時間和賣出時間。一般來說,計算股價和股利的比值可以判斷是否適合買入,而在賣出時,可以以總股利收益作為參考。股票投資的關鍵在於持續的買入和加碼,以及在合適的時間出場,以最大化收益。
這本書算是日本人撰寫的投資書,主要透過各種小故事講述55條個有錢人的思考法則。裡面是沒有教怎麼投資,更多的反而是觀念上的討論,對於自己職場的工作、投資、創業或是改善關係等,我覺得都蠻有幫助的,比較像是觀念建立的書,很推薦一讀。
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