利率、汇率怎么传导到股价
宏观分析最容易变成两件事：一是背新闻，二是事后编故事。
这一节想给你的是第三种：理解一条具体的、可以算出数字的传导链条。算得出数字，你就能判断一条宏观解释是不是站得住。
利率传导的四个环节
央行操作影响市场资金价格
政策利率调整、公开市场操作、存款准备金率变动， 最终反映在银行间市场的资金利率和国债收益率上。
国债收益率成为「无风险利率」
它是所有资产定价的起点。因为你随时可以选择买国债拿到这个收益， 所以任何风险资产必须提供更高的预期回报才有人买。
无风险利率进入折现率
股票的价值等于未来现金流的现值，而折现率大致是 「无风险利率 + 风险补偿」。 无风险利率上升，折现率就上升，同样的未来现金流，现在值的钱变少。
不同资产受影响的程度不同
关键在这一步：现金流越靠后的资产，受折现率影响越大。 高增长公司的价值主要来自遥远的未来，所以对利率最敏感。 下面的计算器会把这个差距算出来。
算一下这个敏感度
用最简化的永续增长模型：价值 = 现金流 ÷（折现率 − 增长率）。拖动两个参数：
高增长为什么更怕加息
把不同增长率放在一起对比，折现率从 8% 升到 9%：
| 增长率 g | r=8% 时估值 | r=9% 时估值 | 估值下降 |
|---|---|---|---|
| 1%（低增长） | 14.3 | 12.5 | −12.5% |
| 3%（中等） | 20.0 | 16.7 | −16.7% |
| 5%（较高） | 33.3 | 25.0 | −25.0% |
| 6%（高增长） | 50.0 | 33.3 | −33.3% |
同样加息 1 个百分点，高增长资产的估值下降幅度是低增长的两倍多。
这就是「加息时成长股跌得更多」的数学原因。它不需要任何关于市场情绪的解释，纯粹是折现的算术。
一个容易忽略的不对称
还有个有意思的现象：降息带来的估值提升，比同幅度加息造成的下降更大。
- 增长率 3%：降息 1 点 +25.0%，加息 1 点 −16.7%
- 增长率 6%：降息 1 点 +100.0%，加息 1 点 −33.3%
原因在于分母：r − g 这个差值越小，同样的绝对变动带来的比例变化就越大。降息让分母变小，所以影响被放大。
但这个数学结论有个重要限制：当 r 接近 g 时，模型给出的估值会趋于无穷大，这在现实中不成立。永续增长模型只在 r 明显大于 g 时才有参考价值，这也是所有 DCF 模型的通病，估值那一节 会讲得更细。
汇率的传导路径
汇率的影响更分散，主要有这么几条路径：
这条路径最长、最间接，也最容易被用来做事后解释。
怎么用这些知识
说清楚一件事：理解传导链条，不等于能预测宏观走势，更不等于能预测股价。
它的实际用途有三个，都比较朴素：
- 判断一条解释是否站得住。如果有人说「加息利好某某板块」， 你可以顺着链条问：它是通过哪一步传导的？ 答不上来的解释，通常是事后编的。
- 理解自己持仓的利率敏感度。 如果你重仓的是高增长、高估值的资产， 那你实际上对利率变动有很大的暴露， 而你可能从没意识到这一点。
- 避免对宏观数据做过度反应。 传导链条有四个环节，每一环都有延迟和衰减。 一条宏观新闻到影响某只票的股价，中间隔了很远， 而市场往往已经price in了预期。
今天就做这一件事
在上面的计算器里，把增长率设成 1%，看加息 1 个点的影响；再设成 6%，再看一次。
记住这两个数字的差距。
然后问自己：我持有的那些票，更接近哪一类？
这个问题的答案，就是你的组合对利率的实际敏感度， 而它是一个你从来没主动选择过、但一直在承担的风险暴露。