第三章基本麵分析手段 第二節關於“價值投資”的幾個問題
作為價值投資的開創者，要給予格雷厄姆多高的讚譽都不過分。畢竟，他讓證券分析看上去是那麼的體麵，使得筆者當初為了學習這些東西甘於付出時間和金錢。如果有時間，讀讀《聰明的投資者》、《證券分析》確實會讓投資者受益匪淺。實際上，很多知名的投資人或多或少的都受到格雷厄姆的影響。
但今天筆者想說的不是這些，畢竟歌功頌德的工作總會有人完成。筆者想指出國內“價值投資”概念走到今天所麵臨的尷尬和一些伴生的負麵效應。
內在價值的預測風險問題
“接受‘內在價值’存在這個前提十分重要，它是‘價值投資’分析手段的根基。接下來就是如何去估計這個‘內在價值’，經過諸如‘未來盈利能力的估計’和所謂的‘合理乘數’的加工，一個基於絕對估值的結果也就出現了。一般情況下，總會有一個分析師的估計較為與現實相吻合，於是他就成為大家學習的楷模，資源也就向他傾斜。他可以頂著各種諸如‘首席×××’的名號過幸福的日子直到自己犯下被業界所共同質疑的錯誤。”即便是這麼個理想的模式，與其伴生的錯亂也夠讓人頭疼的。現實中，拜票、搞好跟上市公司的關係、邏輯新穎而又自治的手段都可以成為研究員安身立命的法寶。由於筆者有很多分析師的朋友和同事，所以筆者將以較為正統的寫作方式平鋪直敘、就事論事。讀者需要自行參考日常生活中碰到的情況仔細甄別。
格雷厄姆對於股票內在價值的存在持肯定態度，但對於估計未來盈利能力的準確性表現出了謙虛和謹慎。正如其在《證券分析》中所說的一樣，“對延續到未來幾年的盈利能力的任何估計都很有可能陷入遠離目標的境地，因為大量的主要商業因素、價格和成本在很大程度上全都是不可預測的。假定利潤如預期增長，可是對於選定的乘數或者資本化比率是否將被證明是正確的，依然還有類似的疑惑……即使價格最終與那個新的價值達成了一致，可原先的股價可能已經被證明是不可靠的了。”
坦白說，這是一段讓人充滿了極度挫折感的真理，它意味著隻要你願意，你可以否定基於未來的一切分析。也正是格雷厄姆開宗明義的方式點出了自己方法的不足，才更值得大家尊重。設身處地的想，如果讀者也在1929—1932年的大蕭條時期麵對虧損近70%的業績，是否還有勇氣在日後著書立說的時候仍然貫徹價值投資這種多少類似於賭命的做法。
絕對估值的敏感性問題
以今天的評斷標準來看，《大師的投資智慧》一書中在格雷厄姆章節後麵給出的 “量化、量化”顯然難以讓投資者信服。無論格雷厄姆給出怎樣的經驗公式，價值投資手段充其量隻能算作一種不要深究的定性方法罷了。講到這裏，或許還是有必要看看估值技術這個後來逐漸完善起來的被分析師普遍采用的分析工具的可靠性。此事發生在2010年上半年，一個北京某著名大學畢業的金融學博士來公司推行其軟件。因為所長的交代和也算混跡過那所大學等原因，自然謙恭和客套的聊上幾句。該博士顯然對估值模型的醉心程度到了難以表達的程度，邊說著博士期間如何翻過來、掉過去的“鑽研”著估值，邊不忘誇獎一下自己的東西究竟有多麼的了不起，偶爾還要以高傲的口吻提點筆者幾句“金玉良言”。可能就是這幾句高傲的“諄諄教導”引發筆者不再謙恭的回敬才使得話題有所轉化。究竟問題在哪裏？以一個不存在理解困難的2階段折現模型為例來說明可能更為合適。某種程度上，折現模型的基礎並不難理解。FCFF、FCFE、APV等手段的核心不過是以什麼作為現金流(折現的分子)和以什麼作為體現風險因素的折現率。至於讀者是否想使用一個複雜的模型來描述現金流特點則隻是個方法問題。這是《公司理財》第八版第92頁的一個變動增長率模型。以它作為代表應該並不會有理解上的困難。很多演變出來的複雜折現模型往往依托一定的假設，說到底根基也還是一樣。另外，讀者也不用費力計算了。這是MAPLE的符號運算結果。
P0：=ΣTt=1Div·(1+g1)t(1+R)t+DivT+1R-g2(1+R)T
-Div1+g11+RT+1(1+R)-g1+R+Div(1+g1)-g1+R
+DivT+1(R-g2)(1+R)T
diff(P0,R)
Div1+g11+R(T+1)(T+1)-g1+R-Div1+g11+RT+1-g1+R
+Div1+g11+RT+1（1+R）(-g1+R)2-Div(1+g1)(-g1+R)2
-DivT+1(R-g2)2(1+R)T-DivT+1T(R-g2)(1+R)T(1+R)
diff(P0,g2)
DivT+1(R-g2)2(1+R)T
符號運算的結果顯然是有些令人頭疼的。現實中這無限期的估計究竟占了現值比例的多少？具體情況要具體分析，但70%左右的水平還不至於讓行業研究員感到意外盡管，筆者在碩士階段的時候就跟很多同學碰到過這個問題，但在工作後還是一位同事再次向我證明了當時我們的疑惑並非杞人憂天。。如果讀者再做個敏感性分析，看看現值對永續增長的假設到底敏感到什麼程度，或許讀者也會同筆者一樣得出一個結論，價值投資充其量隻能算作定性的判斷，很多時候甚至連定性都算不上。這討厭的公式要怎麼來與實際估值相聯係？讀者可以從利率、通脹率和名義現金流的角度來考察這個被幾乎所有市場書籍忽略的問題。2010年2月27日出版的證券市場周刊中公布了“遠見杯”中國宏觀經濟預測2010年年度數據預測，筆者截取有關CPI的數值列於下表。
表2“遠見杯”中國宏觀經濟預測2010年年度數據預測
代
碼預測機構全稱預測人員職務CPI
(年度)CPI
(一季度)
1安信證券莫倩、劉海東、高偉棟高級經濟分析師310260
2北京大學中國經濟研究中心宋國青教授330220
3北京航空航天大學競爭力與風險研究中心任若恩、黃薇教授、主任390240
4北京天則經濟研究所張曙光教授400250
5對外經濟貿易大學產品與投資研究中心張龍清高級研究員320310
6法國巴黎證券(亞洲)有限公司(陳興動)孟原董事總經理兼首席經濟學家、高級經濟學家490360
7光大證券潘向東首席經濟分析師320280
8國家信息中心祝寶良預測部副主任350250
9國泰君安證券研究所李迅雷、王虎首席經濟學家、宏觀分析師330250
10海通證券陳露、李明亮、熊偉等首席分析師、核心分析師和分析師350260
11宏源證券房四海首席經濟學家兼首席金融工程師340320
12交通銀行金融研究中心連平、唐建偉、仇高擎首席經濟學家、高級宏觀分析師、高級金融分析師350280
13美國美林證券陸挺中國經濟師340270
14南開大學經濟研究所柳欣所長250200
續表
代
碼預測機構全稱預測人員職務CPI
(年度)CPI
(一季度)
15瑞銀證券有限責任公司汪濤中國首席經濟學家350310
16申銀萬國證券研究所李慧勇首席經濟學家340310
17野村國際(香港)有限公司孫明春中國區首席經濟學家280220
18招商證券丁安華、薛華首席經濟學家、宏觀經濟分析師350210
19中國國際金融有限公司哈繼銘、邢自強首席經濟學家、經濟學家300250
20中國農業銀行金融市場部李剛研究主管310270
21中國社會科學院數量經濟與技術經濟研究所沈利生、李雪鬆(負責人汪同三)研究員300250
22中國銀行金融市場總部石磊中國宏觀經濟高級分析師290190
23中信建投證券魏鳳春、胡豔妮首席宏觀分析師、宏觀分析師340250
24中信證券諸建芳、孫穩存首席經濟學家、宏觀分析師320250
25中銀國際程漫江、曹遠征高級經濟學家、首席經濟學家370250
數據來源：證券市場周刊
國家統計局公布的數值並不重要，筆者對於哪位首席的預測能力較高一點興趣都沒有實際上，早就有學者指出過數據可能有泄漏嫌疑。但直到2011年6月，才有涉嫌泄密人員落馬。券商的預測還能不能繼續準下去是個很值得玩味的事。。筆者之所以選擇這張表，原因主要是有以下三個方麵：（1）時間跨度上較為合適：內在價值的估計需要未來數年的預測數值，但一般很難看到這些可以代表機構的力量的首席們會預測那麼遙遠的事其實，這也在側麵說明了折現概念有多不靠譜。首席經濟學家往往是研究所內經濟學功底最深厚的崗位頭銜了。連他們都做不到的事情，讓行業研究員在這裏瞎蒙不是強人所難麼？不過，最戲劇性的恐怕是央行不加息你聽不到首席們什麼聲音。一加息什麼微博，財經資訊等到處都是各大首席們聲稱“此次加息在預期之中”。有意思麼？當然了，一個辯護邏輯是“我知道要加息，多少個基點，但是時間上說不清……”這是什麼話？“我知道××人要死，但什麼時候我不知道……”放出這麼個言論有什麼意義？更不要說即便時間說對了，加息對市場的影響也不明確這樣的中國特色了！既然說到加息，我們也順便說全。估值框架下，加息不是一個好消息。A股的研究機構有個神奇的能力，好事壞事都能當好事解讀。加息當日走勢不合常規就來個加息周期概念，再不濟還有其他那麼多時事新聞，賴到調控政策或者歐債危機都是屢試不爽。這個時候，暫時拋開傳統意義上的估值框架就如同行業默契一樣。當然，做這事的宏觀組可沒有那個義務去預測什麼現金流。。（2）近期與遠期可比較：這是個有意思的問題，年度測的準的近期表現不一定好，而近期測的好的跟年度測的好也沒什麼關係。（3）各機構數值差異已經足夠在敏感性分析中產生較大的作用。
當然了，經濟學家是可以更改預期的，隨著新的信息出現上述的估計值也可以改變。另外沒有不透風的牆，年初的政府工作報告中對居民消費價格漲幅有目標，而且這個目標的預測難度要小，所以年度數值說明的問題也有限。而更為讓人頭疼的是數據本身到底可不可信。尊敬的許小年教授在其“製度性數據失真”一文中表達了這個觀點其實，有一個博士跟筆者曾經略帶嘲諷的說起過國內數據不真實的問題。按照筆者的習慣，對於這種在自己掌控之外的破事也自然沒什麼興趣。不過，有兩個問題還是值得思考的：（1）一堆垃圾數據進入一個再精巧的模型，出來的也隻能是垃圾。這其實是向願意使用經濟數據的分析師提出了一個不小的麻煩，筆者雖然不排斥經濟數據，但也確實沒興趣。偶爾翻翻美林的投資鍾，但這種在首席嘴裏會跳躍、會倒轉的規則還是謹慎用之較好，理解其背後的邏輯也就夠了。至於經濟情況到底怎樣，首席經濟學家們說不清的。最近的例子可以參考賣方首席們關於11年通脹年中達到高點的判斷。叫嚷“被豬坑了”沒什麼意思不是麼？（2）抱怨這種東西有什麼用呢？這又不是中國獨有的特色。John CBogle的“Enough”一書就提到過凱文·菲利普斯的“數字騙局”，美國政府公布的誤導性數據包含GDP、失業率和通脹等等這些全美國人民盯著的數據。中國政府在數字方麵即便做些粉飾也不至於引起過多的質疑之聲吧。顯然，這是引導公眾預期和維持信心的良好工具。在信心比黃金更重要的時刻，至少筆者願意為合理使用此類工具而大唱讚歌。相信與否那則是另一個問題。。