都市传说里番合集迅雷:个人利用财务数据编写DCF指标(二)
DCF实战尝试
个人用DCF编写了一个指标,并试图用这个指标来选股。个人对指标选股一直都是抱有幻想的,因为大范围选股的巨大工作量是个体投资者根本无法承受的,我需要电子系统帮我来缩小分析的范围。
对于DCF公式简化的前提假设大家可以查看个人在上面的讲述,再次提醒是为了便于大家理解下面对于公式具体应用。
在此首先要说一个公式转化的问题:个人在应用DCF公式编写指标的时候遇到这样一个问题,就是K的取值问题,K太大,绝对估值就会很小,K太小,绝对估值不是很大就是负值,甚是郁闷,直到个人换一个角度
V=D0(1+g)/(k-g)用k来计算V,V和P*ZGB(市价*总股本=市值)还有一个安全边际的问题,我们能不能将K的取值和安全边际两者统一起来呢?回答是肯定的,我们用P*ZGB代替V,计算K,通俗的说法就是当我们用现价买入该股,我们能够得到的年回报率是多少?那么我们只要关心K的取值就可以了,因为K越大就表示安全边际和回报率都更大。
K=D0(1+g)/ (P*ZGB)+g
在接下来的应用中,我发现,两个同样K的个股总存在着某些显著的不同,直到我对上述公式进行了重新理解,K有两部分组成,相同的k这两部分的贡献是不同的,前者是代表我们用P的价格买进在当年的收益率,P是你付出的,D0/ZGB*(1+g)是你在当年的得到的,我称之为短期收益率,短期收益率是不宜太低的,这里有一个资金时间成本和长期风险变数的概念,这是我们简化公式中忽略的环节,但我们在实际操作中必须对此有清醒的认识。由繁入简(公式简化),由简入繁(对于理想假设和实际情况差异的深入理解和应用),这是人类的智慧所在,使值得我们细细品味的。我将公式再次变化一下大家就更好理解。
K = 1 / PE1 (本年度的预期PE)+ g
从这个公式还可以解释一个问题,价值股和成长股的选择问题,对于同一个K,价值股贡献较多是前者,成长股则是后者。
进行公式具体环节
选股组合
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2、
3、
4、
5、
以下是以25日收盘价选出的符合上述条件的个股,供大家参考。
600177,600786,600808,600837, 600886, 000022, 000027, 000037, 000088, 000157, 000528, 000531, 000550, 000635, 000651, 000662, 000726, 000731, 000778, 000825, 001696, 002014。
选股后分析(这里指纯粹就指标本身分析,没有掺杂其他个体因素)
1、
上图中
短期回报指1 / PE1
长期回报指K
平均回报指三年平均净资产收益率
BB5-BB1是指过去五年的净资产收益率,BB1为去年
BB5-BB1是用小数是为了不影响其他指标走势的直观图。
2、
a)
短期回报8.46%,长期60.24%,平均51.78%,很厉害啊,不过可以从平均回报走势(图上绿线)看出似乎有周期性之嫌,不过怎么说都值得关注
b)
指标应用注意事项
1、
2、
3、
DCF实战尝试(二)
在DCF指标应用的过程中我发现两个问题
价值还是成长,从K = 1 / PE1(本年度的预期PE)+g公式理解,PE和g对K影响的力度是等同的,那么现实中两者到底有如何?这实际上也就是我们常说的价值和成长之争。
1、
2、
3、
4、
5、
a)
b)
c)
d)
e)
第二个问题,目前指标对成长性个股价值低估的问题,目前指标对g相对稳定的个股是适合的,对于成长性个股低估反映在两个方面
1、
2、
所以个人对指标进行了一定的调整,开始的时候个人试图将稳健型和成长型放到一起来选股,但后来发现两者玩不到一块,两个应该配合组成一个区间,下限为稳健和保守,上限为成长和高风险,然后我们再在区间内进行权衡。
指标修正
1、
2、
3、
选股组合
1、
2、
以下是以25日收盘价选出的符合上述条件的个股。
600230,600276,600299,600308,600312,600317,600320,600331,600362,600415,600426,600438,600456,600475,600491,600496,600497,600519,600533,600535,600547,600549,600582,600616,600642,600650,600675,600685,600686,600717,600725,600755,600809,600845,600875,600966,600997,000006,000060,000088,000155,000402,000411,000422,000527,000550,000630,000667,000669,000690,000708,000758,000792,000869,000878,000919,000927,002003,002021,002022,002028
案例分析
如图金融街,按照保守的指标,短期为3.73,长期为21.31,不能满足我们短期收益大于5%的条件,但根据成长股指标调整,短期为5.07,满足入选条件。
成长股指标使用注意事项
1、
2、
【 · 原创:sosme 2006-10-09 22:36 】
反复看了几遍呆君的发言深为呆君的执着感动,呆君对内在价值的阐述非常全面而且易于理解,特别是通过对内在价值计算公式的演变多层次、多角度的阐述了内在价值的内涵,对我深有启发,呆君希望通过“历史数据+预测数据”为基础的选股尝试耗费了大量的心血,但我对这部分深有疑惑。
呆君对绝对估值与相对估值之间差异的分析非常到位,但我认为有低估相对估值作用的趋向,我认为相对估值比较简单易于理解具有很强的可操作性、但因为其基础是不可预测的市场价格,所以其可信度有限还需经绝对估值的检验,我趋向于将相对估值作为选股的工具,而用绝对估值做个案分析,毕竟我们要将有限的精力用于那些值得分析的公司上。结合长期历史记录的相对估值可以回避市场上大部分的风险,正因为相对估值涉及到价格因素,它在很大程度上让我们回避掉为好公司支付过高价格的风险,比如那些长期在20-30倍以上PE的公司,不管业绩如何增长、历史指标多么优秀都不会在我的关注范围之内。这个问题涉及到选股的第二个问题下面再详谈,只是先指出我与呆君在这方面的差别:我的方法是相对更简单的相对估值及其他几个也很简单的历史指标;而呆君试图通过数据统计分析的选股思路我认为太复杂而且有很多缺陷。
呆君希望在内在价值实质内涵的基础上通过数据分析用电脑程序来选股的想法是很有特点的,毕竟面对上千家上市公司(如果以后进一步对外开放,我们可以在全世界的范围内进行投资那面临的选择就更多了)如果不能有效使用我们的精力是很难成功投资的。
呆君的计算方法感觉很复杂,我在想有没有更好的选股方法呢?
我自己的体会(不一定正确)认为:数据分析的主要作用是对“备选目标”的再次检验、而不是“备选目标”的选择工具,那么“备选目标”来自那里呢?先谈谈我的方法:
1、行业里的优势公司:我们有大量的可参考的行业研究报告,对每个行业的优势公司容易了解到,而且这类公司相对比较透明;
2、历史记录分析:
(1)10年以上连续的净资产收益率状况,选择标准:每年不低于10%-12%,这种方法可以剔除80%以上的公司;
(2)收益与利润持续增长的记录:比如过去10年至少连续增长8年或9年,而且对某一年的增长停滞有合理的解释;
(3)分红记录:连续分红的记录、分红率的记录;
3、相对估值评估:市销率、市盈率、市净率等等(基金可以参考折价率指标)。
经过上面3种分析(它们都非常简单而且相关的统计数据易于得到)我想我们能得到足够多的“备选目标”了,成功投资依赖于对“备选目标”的了解程度,这种选股过程就是对公司的了解过程(这个过程甚至可以与个人的兴趣爱好、专业知识结合),虽然在初始阶段还比较粗糙。也许我作为一个业余投资者吧,我的看法很简单:只需要持续关注不超过30家公司,深度分析其中20家公司(呆君的很多分析方法我感觉在这里才有发挥的空间),最终有5-8家公司成为我们的投资目标就足以保证我们成功了。虽然我们可能会丧失很多潜在的机会比如新股,因为没有足够长的历史记录可供研究而不在我们的选择范围之内,但我们也只能在我们的能力范围之内把握机会。
我不认为电脑程序是有效的选股工具,即使如“呆君”这般完全以内在价值的实质内涵为基础的电脑程序我也深感怀疑,也许我可能是在根本上否定呆君的选股方法,我还是认为呆君的方法更适合于分析目标而不是选择目标,就呆君的选股系统谈谈我的想法:
1、电脑程序只是对结果的分析,而不能对形成结果的过程进行分析;
2、电脑程序无法分析有关“人”的意识活动,而“人”又是创造价值最重要的因素,比如公司管理层的整体素质;
3、电脑程序只能分析公司的狭小局部,而在很多方面却无能为力:
(1)公司的文化
(2)公司的核心竞争力
(3)公司的特许经营权
(4)公司的资本结构
(5)公司的治理结构
(6)公司的行业地位
(7)……………
4、电脑程序是共性化的分析、而非个性化的分析,就创造价值而言个性比共性更重要;
5、电脑程序选择的目标可能不在我们的能力圈范围以内,可能会选出很多有潜在投资价值的目标――但我们对目标却毫无了解,这需要进一步的拓展能力圈的范围并理解自己并不熟悉的新业务,这无疑加大可操作的难度。
电脑程序对影响公司价值的很多因素缺乏敏感或无能为力,所以我认为它不适合作为价值选股的工具。
【 · 原创:呆二 2006-10-10 14:22 】
4、对于指标选股的问题,可能和个人技术出身有关,所以如前面所说,个人一直都有幻想,由于Sosme兄提出的一些疑问,个人绝对有必要对指标选股进行深入的探讨
首先说说指标选股的几个前提
a) 指标只能解决定量的问题,不能解决定性的问题。
b) 指标是以量化数据,包括市场数据和财务数据为依据的。
c) 指标是以历史预测未来的。
所以要使用指标选股就必须解决以下几个问题
a) 定量在前是否可行?其实上牵出这样一个问题,选股时我们是以定性分析(如宏观经济分析、行业分析还有个股核心商业价值)为先,还是以定量分析(财务分析)为先,作为个人投资者,我倾向于后者。其实换一个角度,定性的东西最终还是要落实到定量数据上的。会计数据标准化的问题是有弊端,但却有利于我们将各种错综复杂的商业模式放在一个统一的平台进行对比。
b) 指标依附于数据,那我们必须保证数据的正确性,相对而言,市场数据是真实的,对于会计数据真实性问题我们应当持着“先信后疑”的态度,具体见个人在上面“再战DCF”环节中就会计数据的阐述。
c) 对于指标以历史预测未来的问题,这或许是所有保守预测的通病,基于此我们对缺乏历史数据或者未来环境大扭转的预测都无能为力,这会让我们放弃不少爆发性的投资机会,当然同时也规避了此类风险。
对于指标选股的模式,我们以定量分析为始,却不是为终,我们完全可以对已经缩小范围的个股逐一进行深入的定量分析和定性分析,事实上,开始的定量分析并不影响sosme兄所说的定性分析的价值。