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        歷史匯率查詢

        發(fā)布時間:2017-01-18 來源: 歷史回眸 點擊:

        歷史匯率查詢篇一:日元對美元歷史匯率

        1,1950年到1953年,日本股市從85點漲的470點,最大漲幅為453%隨后在1953年到1954年出現(xiàn)了37.8%的調整,回落至300多點;

        2,1954年到1961年,日本股市從314點漲到1829點,最大漲幅為483%,隨后在1961年到1965年的4年里調整44.2%,回落至1000多點;

        3,1965年到1973年,日本股市從1020點漲到5350點,最大漲幅為415%,隨后在1973到1974年出現(xiàn)了37.4%的調整,回落至3300多點;

        4,1974年到1981年,日本股市從3350多點上漲到8000多點,上漲了

        2.4倍,隨后在1981年到1982年,回落至6000多點;

        5、最后的階段就是1982年到1989年,日本股市從6000點直上38900點隨后進入日本倒退的10年時期,最高的一天市盈率曾高達92.28倍(1987年10月14日),引發(fā)了嚴重的泡沫經濟

        從上述數(shù)據(jù)看,即使在一波超級大牛市中,股市上漲之路也會有曲折反復日本股市前4次出現(xiàn)調整之前,股指的最大漲幅在415%~483%

        現(xiàn)在中國所處的階段,與日本股市發(fā)展的第3~~4階段頗為相似,有一定的借鑒作用

        人民幣升值是股市的熱門話題,同時也是影響未來A股市場的主要因素之一很多人認為A股市場正在經歷當年日元升值帶來的牛市行情,為了搞清楚本幣升值與本國股市的關系,此文中詳細分析了1973年-1989年期間日元匯率和日本股市的走勢,以資借鑒之所以選取1973年-1989年的走勢,原因有二:一是日元匯率從1971年開始變動;二是1989年后的日本股市走勢對目前A股市場的借鑒意義并不大

        日元升值與日本股市相關性不明顯

        在1973-1989年期間,日元匯率有升有降,但股市整體呈上漲趨勢如果將日元升值對股市的影響定義為估值水平的提升,則除了1985-1987年外,日元匯率與日本股市之間并沒有明顯的正相關性,本幣升值能否轉化為推動股市上漲的因素,還取決于政府的宏觀經濟政策和當時的宏觀經濟環(huán)境

        長期盈利增長推動多數(shù)板塊分享牛市果實

        在1973-1989年期間,市場平均上漲了20.23倍,漲幅最大的電信板塊上漲64.3倍,最小的消費品也上漲了15.4倍,大多數(shù)行業(yè)漲幅位于20倍左右,與市場平均水平接近而且,除電信板塊外,大多數(shù)行業(yè)板塊的漲幅與其盈利增幅基本相稱可見,長期而言,盈利增長仍是推動股價上漲的核心因素,板塊差距并不明顯

        短期行業(yè)板塊表現(xiàn)差異明顯

        盡管長期來看,板塊漲幅差異并不明顯,但在不同階段,行業(yè)板塊漲幅差異還是相當大的而在第三個階段,即1985-1989年期間,由于股市上漲主要由估值水平提升推動,盡管市場漲幅驚人,但板塊之間的漲幅差距反而不到4倍,市場呈明顯的普漲特征

        不同階段板塊表現(xiàn)出輪漲特征

        最后,我們注意到,不同階段的熱點很少延續(xù),而且往往在前一階段漲幅居前的板塊,下一階段漲幅很有可能落后于市場;而在前一階段漲幅墊底的板塊,在下一階段跑贏市場的概率卻很大

        一、1960年-1990年的日元匯率走勢

        二戰(zhàn)后,世界政治經濟格局重新排列,美國成為當之無愧的強國,美元成為國際結算的主要貨幣,絕大多數(shù)國家都采取了盯住美元的固定匯率制度,日本也不例外自二戰(zhàn)后-1970年,日元對美元的匯率基本固定在360:1的水平自1971年開始,日本官方公布的日元對美元匯率開始出現(xiàn)變動,之后日元經歷了三輪明顯的升值和兩次輕微的貶值,詳見圖1

        自1970年-1990年日元經歷的三輪升值和兩次貶值持續(xù)時間以及匯率變動幅度如表1所示其中三輪升值持續(xù)時間均是3年左右,但升值幅度在逐步擴大1971年-1973年期間累計升值32.5%,年均升值9.83%;1976-1978年累計升值41.03%,年均升值12.14%;1986-1988年累計升值86.14%,年均升值23.01%經歷這三輪升值后,到1988年,日元在18年間累計對美元升值幅度達180.92%,年均升值5.9%后人關注最多的是1986-1988年的升值,因為這一輪升值幅度最大,對股市和日本經濟產生的影響也最大

        二、日元匯率走勢與日本股市比較

        為了弄清楚本幣升值與股市的關系,首先要弄清楚股票的定價因素和本幣升值對這些定價因素的影響概括起來,影響股票定價的因素無非是兩個,一是企業(yè)盈利增長,二是估值提升本幣升值除對少數(shù)擁有大量外幣負債或原材料以進口為主的公司盈利有正面影響外,對整個經濟起到的是緊縮作用,因此對整個市場的盈利應該不會有正面影響如果本幣升值對股市有影響,應該是市場的估值水平,這可能是由于外部套利資金流入導致股市供求關系失衡所致這樣一來,就可以通過觀察本幣升值期間股市估值水平的變化,來判斷本幣升值對本國股市是否存在前后一致的影響

        具體到日本,在1973年-1989年期間,盡管經歷了兩次石油危機,而且期間日元匯率也是有升有降,但日本股市整體卻呈上漲趨勢,詳見表2

        我們注意到,在1973-1979年期間,日經指數(shù)的市盈率基本圍繞20倍左右波動,市場估值水平并沒有隨著日元升值而得到提升,日本股市的上漲主要由企業(yè)盈利增長推動在1980-1984年的日元貶值期間,日本股市的估值水平也沒有明顯變化,股指在盈利增長的推動下繼續(xù)呈上漲態(tài)勢但在1985年-1987年期間,日本企業(yè)的盈利增長并不明顯,股市上漲主要由估值提升推動,期間日經指數(shù)的市盈率從20倍迅速提升到70倍1987年-1989年由于日本企業(yè)普遍存在交叉持股,之前迅速上升的股指使許多大企業(yè)都錄得可觀的投資收益,據(jù)統(tǒng)計,豐田汽車在日本泡沫后期所取得的投資收益占公司盈利的一半以上,因此這一階段日經指數(shù)的估值不僅沒有上升,反而還有所下降,股市上升主要由企業(yè)盈利推動,但這種主要來自股市和地產價格上漲的投資收益,猶如壘在沙丘上的城堡,極不牢固

        如果我們提出的“本幣升值對股市的影響只能體現(xiàn)為市場估值水平的提升”

        這一假設成立,那么通過觀察1973-1989年期間日本股市和匯率走勢可以看出,日元升值與日本股市估值水平提升之間并不存在前后一致的正相關性,日元升值之所以能在1985-1987年間推動日本股市估值水平提升,得益于當時日本政府錯誤的經濟政策導致資金過剩,而日本國內經濟增長放緩后又未能為這些過剩的資金找到很好的出路,使大量過剩資金轉向了房地產和股市等資產市場,日本國民在巨大的財富效應的刺激下隨即跟進,最終導致了那一場影響深遠的股市和房市泡沫

        三、日本股市不同時期的行業(yè)板塊走勢分析

        在日本長達17年之久的大牛市中,不同時期板塊之間的走勢出現(xiàn)明顯差異

        1.1973-1979年石油危機下能源一枝獨秀

        在1973年-1979年期間,日本GDP從3047.6億美元增長到9653.5億美元,增長了2.17倍,名義GDP年均增長17.92%,實際GDP年均增長4.22%人均GDP從2843美元增長到8331美元,增長了1.93倍,這一時期是日本經濟快速發(fā)展的中后期階段,期間日本出現(xiàn)了明顯的通貨膨脹,累計貿易順差為130.44億美元;匯率升值38.35%,年均升值4.75%;股市累計上漲76%,年均上漲8.41%,但日經指數(shù)的估值提升并不明顯,股市上漲主要由企業(yè)盈利增長推動,本幣升值對股市的影響并不明顯

        在這一階段,日本股市中能源板塊漲幅最大,上漲306%,是市場平均漲幅76%的4.03倍,其他如健康醫(yī)療、消費品、公用事業(yè)、科技和電信行業(yè)表現(xiàn)也明顯強于市場,而銀行、地產、原材料和消費服務行業(yè)表現(xiàn)則明顯弱于市場,詳見圖2可以說這一階段的板塊漲幅基本反映了20世紀70年代兩次石油危機后能源價格暴漲,日本國內鋼鐵等原材料工業(yè)經歷了前期的高速發(fā)展階段后進入停滯階段,以及消費服務行業(yè)隨著人均收入水平的提高而增長的產業(yè)特征

        2.1980-1984年電信獨領風騷

        在1980年-1984年期間,日本GDP從9653.5億美元增長到12544.1億美元,增長了29.94%,名義GDP年均增長3.88%,實際GDP年均增長4.22%人均GDP從8331美元增長到10452美元,增長了25.46%,這一時期日本人均GDP跨越1萬美元大關,進入工業(yè)化后期,通脹水平得到控制期間日本外貿收支出現(xiàn)方向性變化,在出口的推動下外貿順差的絕對規(guī)模和占GDP的比重均持續(xù)擴大,而同期美國經歷了70年代的石油危機后進入失落的10年,日美貿易摩擦明顯增加,為日后的日元被動升值埋下了伏筆這一時期,日元匯率貶值

        7.74%,日本股市卻在企業(yè)盈利增長的推動下勁升117%,年均上漲16.76%

        在這一階段,日本電信股漲幅最大,上漲了866%,是市場平均漲幅的7.40倍;銀行股表現(xiàn)也很突出,上漲了316%,是市場平均漲幅的2.7倍;此外科技、健康醫(yī)療表現(xiàn)也明顯強于市場;而前一階段漲幅居前的能源板塊在這一階段下跌了1%,地產、消費服務、消費品、保險、原材料和公用事業(yè)等板塊走勢也弱于市場,詳見圖3可以說這一階段的板塊漲幅反映了投資人對新興行業(yè)電信、科技未來高速增長的預期,以及國內貨幣供應增加后催生的銀行資產膨脹和銀行規(guī)模的擴大

        3.1985-1989年估值泡沫助推地產消費

        1985年的“廣場協(xié)議”成為日本股市的一個重大轉折點,日本股市由之前的經濟發(fā)展和盈利推動轉向估值提升,日本央行由于擔心升值對經濟的緊縮作用,采取了低利率的擴張政策,結果導致日本國內貨幣供應明顯增速,M2占GDP的比重逐年上升,迅速增長的財富使廣大投資人將大量資金投向了房地產市場和股市,催生了一輪波瀾壯闊的牛市,也為日后的泡沫破滅埋下了伏筆在這一階段,日本實際GDP僅增長17.19%,但匯率升值了72.17%,股市上漲了456%,市場估值水平由20倍左右提升到70倍左右 在這一階段,具有資產屬性的地產、消費服務、公用事業(yè)和保險漲幅居于前列,分別上漲了762%、709%、626%和617%;原材料工業(yè)經歷了前期的低迷后,隨著房地產行業(yè)的繁榮而復蘇,漲幅也高于市場平均水平;而在前兩個階段漲幅居前的科技、電信和健康醫(yī)療行業(yè)漲幅居后;消費品和工業(yè)由于制造業(yè)地位的下降,漲幅也落后市場;能源與銀行漲幅基本接近市場平均水平可以說,這一階段行業(yè)板塊的漲幅體現(xiàn)了明顯的資產屬性,詳見圖4

        四、日本股市的綜合特征

        通過分析日本股市在1973-1989年期間長達17年的走勢,我們觀察到以下特征:

        1.盈利增長仍是推動股市上漲的核心因素

        如果將1973-1989年作為一個整體來看待,通過圖5和圖6可以看出,長期來看,推動行業(yè)板塊上漲的核心因素仍是盈利增長在這17年中,除了電信板塊的盈利增幅與股價增幅明顯偏離外,其他行業(yè)的盈利增幅與股價增幅基上落在均線兩側附近

        2.長期看多少板塊均能分享牛市果實由圖7我們可以看到,經歷了長達17年的牛市后,日本股市整體上漲了20.23倍,其中漲幅最大的電信板塊上漲了64.3倍,漲幅最小的消費品板塊也上漲了15.4倍,大多數(shù)行業(yè)的漲幅在市場平均水平20倍左右可見,在一輪大牛市中,多數(shù)板塊都是可以分享到的,而其中跑得最快的行業(yè)一定是在此期間增長最快的行業(yè),尤其是一些新興行業(yè)詳見圖7

        3.不同階段板塊漲幅差異明顯

        盡管從長期的角度來看,各個板塊之間的差異并不明顯比如從1973年-1989年期間,漲幅最大的電信板塊的漲幅也只有漲幅最小的消費品板塊的4.18倍但在不同階段,各板塊之間的漲幅差距要比這明顯得多其中,在1973-1979年和1980-1984年兩個階段,由于股市上漲主要由企業(yè)盈利推動,使板塊之間漲幅差異尤為明顯,在前一階段達到20.4倍,在后一階段達到867倍,即便扣除能源板塊在此期間的下跌,這一階段板塊之間的漲幅差距依然達到了19.24倍而1985-1989年的股價上漲主要由估值提升推動,板塊之間的差距反而沒那么大,漲幅最大的板塊的漲幅只有漲幅最小的板塊的3.93倍,市場呈現(xiàn)出明顯的普漲特征

        4.不同階段熱點很難延續(xù)

        除了板塊之間的漲幅差異外,我們還注意到,不同階段的熱點板塊很少延續(xù),而前期漲幅居后的板塊在后一階段很有可能漲幅居前比如,在1973-1979年期間領漲的能源板塊,在隨后的1980-1984年期間成為惟一下跌的板塊,而前期居漲幅后位的銀行,在第二階段又漲幅居前;再比如,在第二階段漲幅居前的電信和科技板塊,在第三階段漲幅墊底,而在前兩階段表現(xiàn)較差的地產板塊卻成為

        第三階段的領漲板塊,詳見表4

        美元不曉得!

        歷史匯率查詢篇二:日元兌美元匯率60年回顧與展望已見歷史頂部

        1949-2011日元兌美元60年歷史匯率回顧與展望

        ——日元升值已到歷史性頂部

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        歷史匯率查詢篇三:人民幣匯率的歷史演變

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