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股票亏的钱都到哪去了,股市亏损的钱去哪里了呢(股票亏的钱到底去哪了)

一、交易费用: 印花税:股票交易印花税是由普通印花税发展而来的。这是专门针对股票交易量征收的税。目前实行单边1印花税;经纪收入:即佣金,每个券商针对不同投资者可能有不同的佣金比例,最高可达3;此外,还有支付给证券登记结算机构的过户费、支付给基金的管理费等。 二、“大小非”人:“大小非”。非指非流通股,即限售股,或限售A股。小非是指少数禁止上市流通的股票。否则就叫大飞。由于股权分置改革,非流通股可以流通,即解禁(解禁)。大大小小的股东,以低成本获得非流通股,往往可以用投资者的钱高价套现。三、上市公司:公司上市了!向股东集资,向股东集资,我们公司有美好的未来,快来买我们的股票吧。多年来,上市公司从股东手中夺走了数万亿人民币,而且不可能收回来。四、投资高手:赚钱的“投资高手”大多是掌握市场信息的人,比如证券公司经理、交易员等,他们会选择合适的时机“偷偷越仓”,最终让钱落入自己的口袋。至于游资、热钱,因为这些资金规模比较大,所以有能力在一定程度上影响股价。第五,个人散户也能赚钱。如果在股价下跌之前及时退出,那一定可以说是真正的人生赢家。在我国的证券市场上,曾经出现过几位资产从几万到上亿的私募股神。

今年的A股市场,充斥着各种各样的不满。从售价1200元的贵州茅台,到市盈率99倍的恒瑞医药,再到市值3000亿元的酱油股。任何白马股都可能令你失望。只有消费行业的核心资产才能提供稳定的幸福感。但从传统意义上的估值情况来看,大消费板块无论市盈率(PE)还是市净率(PB)都不再便宜:食品和消费品的PE饮料行业为32.17倍,达到历史百分位的第68%,PB为6.5倍,达到历史百分位的81%; 细分白酒板块市盈率高达32.17倍,远高于历史平均水平。消费股估值是否太高?国泰君安零售团队近日发布《坚守消费龙头,分享中国成长》,详细分析了消费股估值逻辑的变化。本文共2303字,预计阅读时间10分钟。滚动到本文底部以阅读本文的核心观点。还记得美国的“Nifty 50”吗?在讨论消费白马股估值是否过高之前,我们不妨先回顾一下1970年代初美国的“Nifty 50”市场。所谓“Nifty 50”,是指20世纪60年代末至1970年代初在美国纽约证券交易所备受追捧的50只大盘股。其中许多是我们今天仍然熟悉的消费品牌,例如麦当劳和可口可乐。 “Nifty 50”最重要的特点之一就是高盈利能力和高PE并存,直译就是“非常贵的好股票”。自1971年以来,“漂亮50强”的股价和估值水平迅速上涨。 1972年底,估值中位数超过40倍,宝丽莱最高估值甚至超过90倍。同期,标普500指数的估值中位数仅为12倍。但另一方面,Nifty 50的投资回报率也是惊人的。从1970年6月到1972年底,“漂亮50”指数累计上涨89%,实现了与标准普尔500指数相比35%的超额回报。回望中国,消费领域最大的争议点无疑是“估值是否过高。”我们认为,当消费行业发展到一定阶段时,其龙头企业不应简单地根据市盈率(PE)来判断估值水平。 02 消费股估值模型正在改变。从技术角度来看,我们认为消费行业的估值体系正在从PE模型向DDM模型转变。这背后是资本市场对消费行业认知的演变。我们以大家熟悉的雀巢公司为例,分析一下其发展周期中估值模型的切换。作为全球食品巨头,雀巢从1989年到2000年正处于快速发展期,在此期间PE估值稳步上升。 2000年至2008年,PE估值与收入增速同步波动。 2009年至今,雀巢通过并购进行整合。业务板块和产品品牌持续增长和完善,实现高度稳定的内生增长,估值溢价日益明显。 2017年,雀巢PE达到35倍的历史新高,为投资者带来了丰厚的回报。从这个案例中我们可以看出,消费品公司一旦建立起稳固的竞争优势和持续的盈利能力,其估值不但不会下降,反而会屡创新高。放眼整个海外市场,龙头消费进入成熟期后,营收和净利润增速可能放缓,但估值水平不会下降。一旦消费龙头建立了足够深的“护城河”,稳定的增长、市场份额的增加、利润的提高以及持续的分红就足以支撑其估值。 03 机构团体消费龙头创历史新高。当前的中国二级市场,虽然大消费行业的估值已不再便宜,但不少机构资金依然保持着较高的配置热情。从国内资本配置来看,消费白马的热情达到了前所未有的程度。

从海外资金配置来看,MSCI第三次提高A股纳入比例,北上资金加速流入,大消费行业位列配置第一。纵观市场,不难发现消费股尤其受到大资金的青睐。分析其背后的原因,我们认为有两点:1、商业模式清晰,财务内容简单。 2. 经济低迷时期更规避风险的消费股分组何时结束?仍以美国“Nifty 50”为例,“Nifty 50”行情走向终结的主要原因有以下三个:1)美国巨额财政赤字和信贷扩张积累了高通胀泡沫,粮食危机引发CPI上升,美联储不得不加速货币紧缩。政策; 2)1973年石油危机

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