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黄金的长期回报比您想象的要好

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迈克·马哈雷

长期回报比传统智慧可能让您相信的要大。

对黄金回报率的传统分析忽略了重要因素。考虑到这些因素的模型显示,随着时间的推移,回报率要好得多,远远超过通货膨胀率。

黄金通常被视为一种价值储存手段。随着时间的推移,投资者预计其价格将与通胀保持同步。使用传统模型,我们发现黄金的回报与消费者价格指数(CPI)衡量的总体价格水平密切相关。

根据这一假设,黄金的长期预期回报率通常在 0% 到 1% 之间。

然而,世界黄金协会的分析得出的结论是,现有的研究和预测模型有两个共同特征:“错误地描述黄金并导致有偏见的结论”。

首先,几乎所有模型都使用黄金标准时期的数据。其次,现有模型往往倾向于几乎完全通过金融市场需求的视角来看待长期价格动态,而忽略其他需求来源。

世界黄金协会利用考虑这两个因素的方法表明,50多年来黄金的长期实际回报率一直远高于通货膨胀率,并且它往往反映了全球GDP。

根据世界黄金协会的公式,我们发现从1971年到2023年,黄金的年回报率一直在8%左右。

金本位问题

分析和预测长期黄金回报的问题之一是使用金本位时代的数据。正如世界黄金协会指出的那样,通常历史数据越多越好。用于分析股票和债券的资本市场假设通常可以追溯到 1900 年。

但在分析金价时,较长的时间线会扭曲数据,因为在 20 世纪的大部分时间里,金价是由央行设定的。在理查德·尼克松 (Richard Nixon) 总统于 1971 年关闭黄金窗口之前,根据布雷顿森林协定 (Bretton Woods Protocol) 规定,黄金兑换率为每盎司 35 美元。

正如世界黄金协会指出的那样,“虽然它在金本位时期的历史表现是一个有趣的参考,但真正最重要的是 1971 年之后的市场结构和行为。

“举个例子,要对一家公司进行估值并评估其预期回报,我们需要将分析应用于它将成为的业务,而不是它已经成为的业务。如果两者有实质上的不同,那么过去就不是序幕。”

为了避免金本位制混淆视听,世界黄金协会使用 1971 年作为起始日期,而不是大多数其他分析所使用的更早日期。

投资偏好

导致黄金长期表现分析变得混乱的第二个问题是,模型通常假设金融投资几乎完全驱动需求,而忽略了其他重要的需求因素。
当然,金融投资是主要的短期价格驱动因素之一,但世界黄金协会声称,从长期来看,其他购买来源更为重要。

世界黄金协会通过创建一个代表现有地上黄金库存的黄金“立方体”来说明这一点,并指出它所占据的空间仅比三个奥林匹克游泳池大一点。

正如您所看到的,与现有黄金库存相比,金融投资在需求中所占的比例相对较小。

“它揭示了多年来市场参与者积累的与其他需求来源相关的金融投资(这里指的是实物支持的黄金 ETF 和场外交易 (OTC) 实物持有量)是多么的少——这是一个误导性的统计数据,因为每天都有大量黄金流经金融中心。这个假设的立方体的大部分并不是通过金融工具拥有的,这意味着对其总分布的任何解释都必须考虑与金融市场参与者的日常决策无关的因素。”

预测黄金回报的更好模型

最终,两个不同的因素推动了黄金的金价。

  • 经济组成部分
  • 财务组成部分

传统分析师夸大了财务成分。

为了纠正这种偏见,世界黄金协会创建了一个模型来代理推动金价的经济和金融因素。

“我们的经济组成指标是以美元计算的全球名义GDP。名义 GDP 包括实际 GDP、通货膨胀成分(GDP 平减指数)和货币成分(用于将当地 GDP 换算为美元)。

这捕获了从收入到黄金的资本流动。我们的金融部分是用全球股票和债券市场的资本(全球投资组合)以美元来代表的。它捕获了可供投资者重新分配收入和财富的投资。”

利用这些假设,世界黄金协会的数字计算人员创建了一个数学公式。对于本文的范围来说,这有点复杂,但如果您想深入了解细节,可以阅读整个 WGC 报告。

底线是,世界黄金协会使用这个修订后的模型发现,过去 50 年黄金的回报率比主流分析显示的要好得多——平均每年 8%。

同一模型预测未来 15 年的年平均回报率为 5.2%。

“这低于我们观察到的历史回报,很大程度上是由于全球 GDP 预期增长较低。然而,所有资产回报都可能受到影响。例如,同期美国中期国债和世界政府债券的预估分别为 3.9% 和 4.8%。美国大盘股预计将以 7% 的年增长率增长——低于 20 年的回报率。”

世界黄金协会总结道:“我们认为,任何未能同时考虑经济增长和金融因素的模型都不足以确定黄金的长期预期回报。

当然,过去的表现并不能保证未来的结果。动态可能会改变。这并不是说,如果全球GDP下降,黄金的回报也会下降。在经济危机中,黄金需求的投资方面可能会成为更大的推动力。但这种历史分析确实提供了一个很好的框架来帮助理解黄金随时间的表现。它表明黄金的实际回报率比主流观点所认为的要好。





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