何谓价值?《资本论》赋予了其政治经济学的基本定义:凝结在商品中无差别的人类劳动,而在证券投资领域,价值通常是在说企业内在价值和市场赋予其价格之间的关系。
好公司需要日积跬步打造护城河,好生意需要千锤百炼形成强壁垒。好价格,也需要在市场的波动中等待时机。价值投资背后,凝聚着时间的结晶。
比如,我们时常会看到策略分析师在年度策略中做出类似的预判:一季度是啥状况,然后在此基础上二季度怎么走,然后三季度能见到高点或低点,最后四季度再回落或反弹,全年呈现“M”(或“N”、或 “W”)型走势。
某些券商研究机构会在前一年年底或当年的年初发布“XX年度十大预测”,其中的任意一个预测并不直接依赖于其他预测,这是典型的并联结构。等到年底复盘时,分析师也会对年初预测正确的内容做回顾,以增强客户的信任感。
我们在完成复杂任务的过程中,不可避免地有必要进行任务分解,而分解的第一步,往往需要采用串联结构。我们在大多数情况下要花一些精力去思考,自己在从信息获取到投资决策(或建议)的过程中,建立了一个什么形式的串联路径,串联路径上有哪些环节,每一个环节上的结论有多高的可信度。这里提到的串联路径,如果用如下公式来表达:
投资成功的概率 = 环节1判断的准确度 × 环节2判断的准确度 × …… × 环节n判断的准确度。
为了提高成功概率,我们应该适度减少判断环节,但又不能过度,我们在第一期的投研备忘录—— 《快慢之辩,怎么来面对投资中的复杂任务》 中曾对此做过讨论。我们应该尊重复杂问题的复杂性,建立一条尽量简化、又能较好衡量公司价值的串联路径。
为了提高投资成功的概率,我们大家可以尝试去减少判断的环节,或者提高每个环节判断的准确度,但终究是要在二者之间寻求一个最优解。减少判断环节并不等于可以走捷径,投资里面看似诱人的捷径往往并不可行。
伯顿·马尔基尔大力推荐长期持有指数,这不失为一种省时省力且长期看也有可观收益的极简投资方法。但执行的关键点有两个:一是要实际做到买入后长期持有,二是申购时点并不是在市场过热阶段,且申赎行为不要被市场情绪所影响。不过,买入指数并长期持有的方法可能并不适合专业投资者,因为指数不可能超越指数本身,采用这种方法自然也不太可能带来超额收益。
第一种方式是依照简单技术指标(例如KDJ、MACD等)或者某些构造出来的复杂技术指标确定买卖时点。这样的解决方法够简洁,只有一个环节,但这个唯一环节的准确率就显得至关重要。回想在2004年刚接触长期资金市场时,我尝试过很多技术分析的方法,最终的结果是,靠指标择时、定仓位基本无法跑赢指数。原因很简单,此方法属于无真实逻辑支撑的交易行为,可能阶段性跑赢或阶段性跑输,但平均来看每次决策具有接近50%的正确率。此外,还要付出交易成本。时间越长,交易成本的复利效应越明显。
第二种方式是买入并持有低PE(或PB)的股票。这种策略的着眼点是基本面指标,多年的研究经验告诉我,基本面分析是一条正路。但这种简单的“低估值”策略也存在局限性:即会出现阶段性失效,而且失效时会造成明显的负收益。例如,2019年至今的A股市场,低估值策略整体表现不理想。同理,买入并持有高估值的股票,在某些阶段也会伤得很惨。市盈率或市净率指标不够有效的原因主要在于,这两个指标的读数显示的是当期盈利或净资产与股价的比值,没有反映基本面研究的前瞻性。而股票价值是否被低估,取决于未来各期的现金流折现值的合计值与股价的比值。也就是说,眼前的PE或PB读数与上述比值并无必然的对应关系,因而,以PE或PB等指标衡量的“低估值”并不等同于“低估”。
第三种方式是限定投资范围,只投资于业务模式相对来说比较稳定、增速稳定且盈利质量高、低估值的公司。具体做法上,我们大家可以挑选出财务报表简单易懂、市盈率在一定倍数以下、增速稳定在一定水平以上、ROE或ROIC在某个阈值以上、现金流指标好于利润指标的公司。在经济稳定增长且经济结构也很稳定的阶段,符合上述标准的公司或许能找到。例如,上世纪80年代之后的二三十年,巴菲特等投资大师们能找到大量类似的公司。但在经济结构正在出现重大变革阶段,历史数据的重要性就会下降,前瞻性的研判就变得尤为重要。
为此,我们仍旧是需要尊重复杂问题的复杂性,摒弃走捷径的选项。关于基本面分析的方法论,投资大师们指点的方向是:“股价由公司的价值决定”“购买严重低估的、健康的、同时有增长潜力的股票”。可见,基本面分析的核心是找到“低估”的机会。为此,我们应该建立一条尽量简化、又能较好衡量公司价值的串联路径:
基本面信息梳理——基本面特征刻画——预测关键信息——确定合理的估值区间
通过简化目标和传导途径,理论上能够更好的降低上述任务的工作量。但上面的环节已经没办法进一步压缩,且每一环节还要进一步分解成若干个串联与并联结合的小任务,才能够更好地完成阶段性目标。例如,在“基本面信息梳理”中,我们应该对公司的历史沿革、现任管理层、经营策略、产品竞争力、所在行业及主要竞争对手等情况有足够的了解,如果我们省略掉这个环节,那么我们很难知道公司在行业中处于什么地位、竞争力如何。在“预测关键信息”这一环节,我们应该合理预测公司的利润区间、利润增速区间、增速的稳定性区间、增长年限区间,这一些信息缺一不可。
最终,我们将得出公司合理的估值区间,但区间的置信度如何,很大程度上取决于前面所有的环节完成的质量。如果有一个环节准确率特别低,则估值区间就没有参考价值,投资就成为碰运气。
我们做情景分析时,不可避免地会假设几个场景,在每一个场景下,未来会是啥状况。同时,在某些场景下可能会再做进一步假设,由此构建了一条串联路径。但过多环节的情景分析,一定会导致结论的质量下降,因每个环节发生的概率估计都有偏差,乘积之后的偏差就更大。
在解决问题的过程中,我们应该尊重上述的串联路径,认认真真地对待每一个节点上的任务。我们应该适度简化任务,首先尝试分解成多个并联的小任务,而不再是串联任务,以提高成功率。如果必须串联,那一定要清楚最后正确的概率是一个乘积结果,准确度一定会打很大的折扣。从信息获取到形成最终的投资建议,我们应该合理地安排串联和并联路径,适度简化而不过度简化,才可能使投研活动不流于形式,最终转化为投资业绩。
我们对串联与并联结构的讨论,落在日常的研究和投资工作中,从我们观察到的某个确定的现象,到形成有用的投资建议,有几率存在很多中间变量。举例说明,股票表现与经济之间具有怎样的关系?股市是不是经济的晴雨表?
从美国股市近百年的历史表现来看,股市基本上可以领先于经济提高速度或者与之同步。如图1所示,标普500指数的波动明显大于GDP的波动,但上行的趋势基本一致。
上世纪20年代,美国经历了一战后的“柯立芝繁荣”,股市同期表现相当好;随后的大萧条中,失业率猛增,股市表现非常惨淡;二战后,美国股市的表现与经济走势基本同方向,其间的背离基本不影响大趋势的吻合。次贷危机后的十几年间,经济稳步的增长与股市表现方向上基本一致,但斜率上有显著的差异:经济逐渐恢复,绝对增速并不高,而股市则绝大多数都是一路高歌猛进。
在中国,关于晴雨表这个结论的验证效果稍差,如图2所示。过去二十年,指数涨幅在一倍左右,而GDP涨幅在十倍左右,幅度上的差异巨大,但在大方向上展现出了一致性。
我们对比了年GDP增速与上证指数年收益率的变化,如图3所示,在上世纪90年代、2002-2005年以及近十年这几个阶段,二者的同步性都比较差。如果考虑到股价可能有一定的领先性,我们把GDP数据来进行适当的前移,除在2007-2009年阶段同步性较高之外,其余时段并不明显。
我们注意到,不管是中国还是美国,如果把衡量的阶段缩短到10年内,则经济稳步的增长与股市收益率间的不同步性往往会很明显,或者说“晴雨表”失灵。
失灵的原因主要在于,一方面,除经济提高速度外,股市也受很多其他因素的影响,例如通胀率、政治局势等。上世纪70年代全球通胀对股市的杀伤力巨大;一战、二战对股市也有明显影响。另一方面,经济稳步的增长并不直接影响股市,从经济表现到股市表现的传导过程中,还有很多中间变量,整个传导链条很长。
宏观经济向好 —— 上市公司受益 —— 公司利润增加 —— 股东利益增加 —— 股价相对低估 —— 对股票的需求增加(相对于股票供给增加更多)—— 股价上行
在美国长期资金市场近100年的时间里,这些中间变量及前后传导过程的稳定性相对较好,因为美国股市的初创期和成长期出现在更久之前,近100年已经处于相对成熟的阶段。而在中国,从1990年长期资金市场起步以来的几十年里,很多变量及传导过程都发生了较大变化。下面我们尝试分析每个链条的传导过程。
美国股票市场起源于18世纪末期,到20世纪初已经经历100多年的发展。从1929年至今,美国股票总市值与名义GDP的比例基本上在30%-70%之间波动;上世纪90年代之后,这一比例逐步提升到100%-200%的区间。此外,美股从上市开始,基本就是全流通状态。而A股市场从起步到1997年之前,总市值占GDP的比例均不足20%;如果只考虑流通市值,则到2006年之前,占比均不足20%。近十年来,A股总市值在名义GDP中的占比基本上以50%为中心的宽幅区间内波动,但近两年抬升较为显著。一国经济中的主要经营主体状况的变化在很大程度上能够反映GDP的变化,但如果这些主体中很大一部分未上市,则宏观经济向好向上市公司受益这一链条的传导则难以通畅。
美国历史上有很多上市公司转移利益的案例。2006年之前的中国股市,同股不同权的股权分置问题长期没解决,导致大股东有动机侵占上市公司的利益进而损害中小股东的利益。股权分置改革后,仍有部分企业由于激励机制未理顺,以至于获取利润并不是公司经营的首要目标。
上市公司的利润增加并不一定意味着股东利益的增加。若公司每年盈利都很好,但每年都有非常大且投资回报率不高的资本开支,则增加的公司利润可能在新的低效投资中被消耗。因此,上市公司的利润增加,并不必然意味着股东利益增加。
对于盈利能力强、质地好的公司,如果估值水平高高在上,则有极大几率会出现经济向好、盈利向好但估值压缩,导致股价不涨的局面。同时,我们也需要横向对比其他资产的投资吸引力,比如2017年之前,房地产市场具有相当的吸引力,银行理财、信托、P2P融资等在某些阶段能提供很高的投资收益。因此,即使上市公司业绩很好,新的资本开支决策也很正确,但估值因素过高也会影响股票的相对价值。
供给和需求对资产价格的影响更为直接,但供给和需求背后的影响因素往往很复杂。对于一个低估的资产,如果短期内市场供给相对于需求而言数量过大,例如某公司短期内有大量前期增发的股票解禁,股价短期也有一定可能会被拖累。
前面说过,供需对价格有最直接的影响,若能够直接预判供需格局,则胜率会大幅度的提升。但现实情况是,我们很难直接判断供需的变化。
在经济金融领域,我们特别难找到一般性的规律,如果期待获得从一个现象直接到另一个现象的一般规律,就更不可能。我们在投资分析过程中,通过对数据、信息的整理和加工,试图得到有用的投资建议,本质上都是从现象推导结论。从现象到结论,中间可能有很多被忽视的变量,这些变量短期内可能会相对来说比较稳定,但一旦起变化,就会导致经验推导过程失效。
(风险提示:文章涉及的观点和判断仅代表投资经理个人的看法。本文仅用于沟通交流之目的,不构成任何投资建议。投资有风险,入市须谨慎。)返回搜狐,查看更加多
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