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本文摘自我的小书 《一个证券分析师的醒悟》。它介绍了一个严谨的数量化的选股方法,逼着你避免主观意志和投机取巧。我本人并没有采取这种选股方法,不过,它教给我一个很重要的概念:公司的基本面(从而股价的表现)通常是有惯性的。好公司不太可能在中短期内变成坏公司,反过来,坏公司也不太可能在中短期内变成好公司。如果你認為他的方法太複雜和枯燥,沒關係。記住并領悟它的理念就行了。

    我和很多人一样,喜欢股市不仅因为试图赚钱,而且因为它变幻无穷,很有刺激。但是,有很多严谨的投资者认为,我们这两个目标实际上是有矛盾的。你必须放弃“寻欢”的念头,因为这种念头对股市来说是邪念。怎样才能做到这一点?有的基金公司用数学模型来确定买什么卖什么,以及何时买,何时卖。有些个体投资者完全放弃选股的乐趣(或者说是麻烦),而把钱投资在基金上,长期不理它。

    去年,我读了一本有趣的书 《股市稳赚》 (The Little Book That Beats The Market),书的作者乔尔•格林布拉特(Joel Greenblatt)倡导大家走一条容易走,但又似乎很严谨的道路。他的方法很简单:把美国所有的3500家公司按照有形净资产回报率(returns on tangible capital employed)从高到低排序,再把他们按照“企盈率” 排序(企业价值除以运营利润,即EV/EBIT)。然后挑选出那些在两项指标中加起来最好的公司,分4~5个月陆续建仓,以减少大市的风险。总共投资20~30家公司以分散个股风险。每过12个月重复此项工作。坚持这种投资方法至少4年。

    格林布拉特的有形净资产回报率的定义是,支付税收和利息之前的运营利润(EBIT)除以公司的有形净资产(即,净的固定资产与净的流动资产的总和)。他选择运营利润,而不是净利润,主要是因为这样在对不同行业和公司进行比较时,便于排除不同的税收条件和不同的固定资产折旧方法对利润的影响。有形净资产的好处是它已经把企业在并购时的额外支付的、高于账面价值的溢价(即商誉,goodwill)减掉了。

    为什么要用“企盈率”(EV/EBIT)而不用通常的市盈率(PE)?这主要是考虑到不同公司的不同负债水平。假定你分别全面收购 EV 价值相同的两家公司,公司的负债也就是你的负债。那么,你承债收购两家公司的代价当然是完全一样的(承債收购)。它们在付税和利息之前的运营利润(EBIT)都是10亿元。它们的企业价值(即enterprise value,股票市值跟净负债的总和)都是60亿元。也就是说,它们的估值是一样的:企业价值除以运营利润(EV/EBIT)相同, 虽然表面上它们的市盈率相差甚远,市值相差很远。

    作者作了一个模拟试验。在17年(1988~2004)里,如果你把美国市场的3500家上市公司按照有形净资产回报率排列(排名最高的给1分,排名第55位的玛丽亚公司得到55分,等等)。然后,把这3500家公司再按照“企盈率”(类似于市盈率)排列。“企盈率”越高的得分越低,反过来越高。最后再把每家公司的两个得分加起来。比如,微软公司的有形净资产回报率排列第17位(得分17),有很高的回报率,而它的“企盈率”排列在第3400位(即, 全美国倒数第100位),因此得100分。接着,把这两个分数加起来作比较。总分越低越好。比如,微软的总分数为117分(即,17加100)。玛丽亚公司按照“企盈率”排在第3500位(全美国最便宜),得1 分,所以总分为56分,优于微软。

    模拟的结果显示, 投资那些总分最低的公司的回报最好, 大大好过S&P 500指数的表現。这个结果看起来好像简单得难以让人相信。可是有两个问题。一是,它的成功需要坚持至少4年以上,多数人没有这个耐心。基金经理当然不能这样做:连续两年表现落后,可能他就失去了继续表現的机会。绝大多数散户可能也不想把买股票这样激动人心的工作交给电脑。或者他开始这样做了,但是效果不能立竿见影,他就会中途抛弃这个策略,投到另一种信仰的怀抱。

    作者给他的神奇理论作了另外一个测试。他把2500家最大的公司按照“企盈率”和有形净资产回报率进行排序,然后分成10个组(每组有250家公司)。在那17 年里,瞄准两项指标的总分进行投资所获得的表现也是同样大大好过S&P 500指数。

     投资界派系林立,学派如云。任何一个投资策略都面临一些共同的问题。首先,他们往往拿过去的数据来进行模拟(按摩試验),反复試验一直到结果符合他们的“理论”。如果17年的数字不符合他们所要的结果,那么取16年的数字,或者15年的数字、19年的数字,这叫“修理数字”(data mining)。作者格林布拉特声称他的方法可以在其它年份进行历史测试,而且同样有效。其次,大多数小盘股被投资者忽略,所以估值一般偏低。而且作者格林布拉特的方法在现实中可能难以运作,因为在买的过程中,它们的股价会被推得很高,从而降低最终回报率。但是,小盘股既有可能因为被市场忽略而估值过低,也有可能会因为同样的原因而估值过高(分析不够)。另外,他说,他的方法也同样适用于大公司。比如,他挑出美国最大的1000只股票,在那17年里,他的神奇方法也会有22.9% 的回报率,而同时期内,市场平均回报率只有11.7%,而S&P 500的回报率只有12.4%。

    我感觉,他的理论中有一点对我非常有用,可算是一个重要提醒:一家资金使用效率非常高的公司(比如,35% 的资本回报率)将利润进行再投资的时候,它的回报率在中期和短期内有可能下降,但不太可能下降得太快。也许会降到25%,甚至20%。但是20%~25%的资本回报率依然是很高的! 当然这样的企业即使不做新的投资,它原有的资本回报率也会下降,但是,多数事物的变化总是渐进的(不是跳跃的)。从另外一个角度来看,一家企业的回报率如果远远超过大多数企业,必然有其原因,而这个原因不大会在短期内消失。即使单家企业的竞争优势马上消失了,你的资产组合里的20~30家企业的竞争优势同时消失是不可能的。反过来,一家资本回报率很低的公司,不太可能在短期内有巨大的改善。这是格林布拉特的理论可以成功的一大基石。毕竟,投资是一个概率游戏。  (本文不代表作者雇主的观点。) 
 

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张化桥

张化桥

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香港慢牛投资公司董事长。瑞士银行11年 (研究主管/投行副主管)。86-89年任职人行总行。五年(2001-05)"机构投资者"杂志评选的中国分析师第一名。

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