天天微资讯！广发言 | 姚秋：投资分析与中间变量

导读：

(相关资料图)

珠江滔滔，不舍昼夜。

在时间的洪流中，风流终被裹挟而去，唯价值沉淀。

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。

我们邀请到广发基金的基金经理，请他们分享对于时间的认识，对价值的思考。

让我们，以时间的名义，为时间正名。

让我们，以价值的名义，为价值赋能。

珠江滚滚，一江春水向东流！

在投资分析工作中，我们常常需要用到“串联”和“并联”结构。

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：一季度是什么情况，然后在此基础上二季度怎么走，然后三季度可以见到高点或低点，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进行回顾，以增强客户的信任感。

我们在完成复杂任务的过程中，不可避免地需要进行任务分解，而分解的第一步，往往需要采用串联结构。我们可能需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，我们需要适度减少判断环节，但又不能过度，我们在第一期的投研备忘录—— 《快慢之辩，如何面对投资中的复杂任务》 中曾对此做过讨论。我们需要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。

警惕过度简化，

“ 捷径 ”往往不可行

为了提高投资成功的概率，我们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，但最终还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：一是要真正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。

此外，还有三种不同的简化投资方法：

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。这个方法够简洁，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年刚接触资本市场时，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。但在经济结构正在发生重大变革阶段，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。

适度简化，合理安排分析路径

为此，我们还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，我们需要建立一条尽量简化、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，理论上可以降低上述任务的工作量。但上面的环节已经无法进一步压缩，且每一环节还需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，我们需要对公司的历史沿革、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，我们需要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各个环节完成的质量。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，未来会是什么情况。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，因为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，我们需要尊重上述的串联路径，认真对待每一个节点上的任务。我们需要适度简化任务，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，我们需要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。

经济与股票表现

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，可能存在很多中间变量。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增速或者与之同步。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，而股市则基本上是一路高歌猛进。

图1：美国GDP与标准普尔500指数走势对比

数据来源：wind

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。

图2：上证指数、wind全A指数与GDP对比

数据来源：wind

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。

图3：GDP同比与上证指数同比对比

数据来源：wind

寻找隐藏的中间变量

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。

失灵的原因在于，一方面，除经济增速外，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。

我们尝试梳理下这个链条的构成：

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

在美国资本市场近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年资本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。

（1）从宏观经济向好到上市公司受益的传导。

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，但近两年抬升较为明显。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。

（2）从上市公司受益到公司利润增加的传导。

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有解决，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。

（3）从公司利润增加到股东利益增加的传导。

上市公司的利润增加并不一定意味着股东利益的增加。如果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。

（4）从股东利益增加到股价相对低估的传导。

对于盈利能力强、质地好的公司，如果估值水平高高在上，则可能会出现经济向好、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。

（5）从股价相对低估到对股票的需求增加的传导。

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，股价短期也可能会被拖累。

（6）对股票的需求增加（相对于供给增加的更多）到股价上行的传导。

前面说过，供需对价格有最直接的影响，如果能够直接预判供需格局，则胜率会大大提高。但现实情况是，我们很难直接判断供需的变化。

扩展并修正“常识”，提高投资的胜率

在经济金融领域，我们很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。）

关键词： 我们需要 上市公司 股东利益