读《价值投资——通往理性投资之路》
（作者：romney）今天下午翻了翻詹姆斯·蒙蒂尔的《价值投资——通往理性投资之路》，这本书大致是作者研究报告的一个合集。作者是计量经济学家转投价值投资的学者，中间的论证都是一些实证上的证据，对传统理论的吐槽尤其给力，当然，作者从实证数据中得出的一些法则也有着一定的启示意义，所以多看了两眼，刚看完。写一篇读书笔记。
1、对传统理论的吐槽
此书的作者是经济学家出身，还是经常被人黑的计量经济学学者出身。所以，他对传统理论的吐槽尤其给力。对于我们常用的DCF模型，他的看法是：DCF犹如哈勃望远镜，只要你再推出一英寸，你就可以看到一个完全不同的星系。DCF的敏感性以及其面向未来的特性，是其致命伤，这也使得用DCF进行估值，有着巨大的问题。
EMH(有效市场假说）更是其炮轰的重点，作者经研究发现，如果将偏离市场两个标准差定义为泡沫的话，那么根据有效市场假说，这种情况要44年才会出现一次，而目前的状况是——3年一次。
传统金融学的根基是无套利均衡，这种思维框架在作者看来是：仅关心两瓶8盎司番茄酱的价格是否等于一瓶16盎司番茄酱的价格，而并不在乎16盎司番茄酱的合理价格是多少。因此如果市场整体被高估了，传统的无套利思想对此是无能为力的。当然，如果做的是价差套利，市场是否被高估，并不重要。但是将这种逻辑作为金科玉律，似乎并不合适。
至于著名的CAPM理论，根据jerrygrantham(2006)的研究，拥有最低β的股票反而拥有较高的收益率，拥有最高β的股票其收益率反而更低。这一研究狠狠的打了CAPM模型一个耳光。当然，在后文，我们可以看到，出现这种结果绝非偶然。
至于当前屡屡被人诟病的VAR模型，作者的评价是：这一模型割舍了尾部，但是对于风险，只有尾部才是真正重要的。
2、价值 VS 成长
作者是一个老式的格林厄姆式价值投资者，他对于成长股投资颇有成见，但是这种成见并非没有道理，对于普通人而言，我们太容易为还未实现的增长支付过高的溢价了。
作者将最贵的20%的股票称为成长股（这一定义有所偏颇，但是成长股经常很贵，则是一个事实），而将最便宜的20%的股票称为价值股（这种定义也有问题，不过姑妄听之了）。作者通过检验1950-2007年的数据发现，价值股的收益要高于成长股，其方差也要低于低于成长股。
这一结论令人惊讶，但是仔细一想也容易理解，人类最常犯的一个错误为，为了追求未来的增长而在今天支付过高的价格，所谓的成长股（最贵的20%股票）经常是定价过高的，买入这些股票，即便买入的是好公司，也会因为买点过高，而无法获得好的收益，更何况，所谓的成长股，更容易受到戴维斯双杀的冲击。
3、爱护手中物，莫为梦想狂
投资者往往喜欢未无法实现的梦想支付过高的价格，这是损失的重要来源。
作者对美国1985年-2007年的数据研究后发现，历史的平均增长率与分析师预测的增长率的相关系数高达0.98。也就是说，分析师经常是根据历史的复合增长率来预测未来的利润增长率。但是分析师预测的增长率与实际增长率的相关系数为-0.9，这个结果意味着，分析师预测的增长率甚至可以用来当做反向指标了。
出现这种现象并非偶然，其背后的原因是犹如万有引力一般无所不在的mean-reversion,mean-reversion让最受鄙视的股票获得了比最受欢迎的股票更高的收益。
一个事实是，最贵那20%的股票未来五年的实际年均增长率仅仅只有5%，而分析师预测的增长率为16%。这意味着，这些成长股很容易遭遇戴维斯双杀。另一个事实是，预期增长率最高的股票，其实际收益率往往不如预期增长率最低的股票。原因也好理解，我们老祖宗说的好：盛极而衰，否极泰来。mean-reversion的力量使得目前的成长股日后成为人们的弃儿，而目前的弃儿成为日后的明星。
这一论点也得到了实证证据的支持，Fama等人发现，ROA高出均值40%的时候，会出现强烈的均值回归现象。迈克尔·米切尔（2005）将1994-2004年的美国上市公司根据ROA的不同分成5组，发现，ROA最高的那组公司，在随后几年里呈现了下跌趋势（平均从第一组下跌到第三组），而排名在最后五分之一的公司，其ROA则从第五组上升到第三组。这一研究很好的证明了mean-reversion在统计意义上的存在。
这也解释了，喜欢以历史数据预测未来的分析师，其结果往往可以当做反向指标的原因。mean-reversion使得过去高增长的公司未来会步入低增长，低增长的公司未来会回到常态。
另一个有趣的事实是，利用反向DCF，就是用目前的股价计算公司的内涵增长率，其计算结果和分析师的预测增长率差不多。这个有趣的事实提醒我们，分析师经常是用当前股价预测公司未来的增长率，这种预测，实在不靠谱.
4、风险的来源
若采用格林厄姆的定义，风险是资本的永久性损失。作者认为，风险的来源主要源自于三个方面：估值的风险、公司盈利的风险和公司财务方面的破产（主要是因为债务太高破产的风险）。
如果买入高价值股，意味着以上的三种风险都不会发生，这是一种很强的假定。
在真正的熊市当中，熊市的探底价格，往往要跌倒10*10年平均的EPS的地步。所以买入高价股，会让自己的风险大大提高。
作者再次重温了格林厄姆的经典论述：按照当期利润的变化来调整企业的估值，是股市非理性的重要特征，股市往往以当前收益，而不是长期的收益予以估值。而作为价值投资者，应该以10年平均的EPS来进行估值，作者非常喜欢用所谓的格林厄姆-多德市盈率，即当期价格/10年平均的EPS，认为这种估值办法可以排除短期的极端值波动的影响。
另外，伴生于财务风险的破产风险，也需要加以注意。
5、投资收益的来源
作者指出，美国股市从1871年以来，如果持有期限为1年，其大部分收益源自于估值变化带来的收益。而如果将持有期限变为5年的话，大部分收益源自于股利收益。
作者还指出，股票是对长期现金流的索取权，近期现金流的变化对股票价值的影响不足10%，作者通过模拟S&P500的数据表明，前三年股利变化对于价值的贡献率仅仅为10%，随后五年对于股票价值的贡献率为15%，而未来长期的现金流对于总价值的贡献度高达75%，这一模拟结果再次说明了，短期的收益变动，对于股票价值的影响并不是如股价反映的那样大的。
6、如何识别烂公司
作者不仅会做多，还会做空。作者对于坏公司的判断标准很有意思，所以列举一下：
A、高市销率，作者认为，市销率是一个极其荒谬的指标，高市销售率实际上是在预期贫儿变王子，而这种事总是少之又少。作者认为P/S如果大于1，就是一个坏的信号。
B、较高的资产增长率，作者认为，高资产增长率是一个坏的信号，如果总资产增长率高达两位数，则可以确认为一个做空信号。迈克尔·库珀（2006）等人的研究表明，从1968-2003的美国数据看，相对总资产增长率较高的公司，总资产增长率较低的公司其年均收益率要高20%，在控制了各种变量之后，总资产增长率较低的公司的收益率还是要高出13%。
C.低piotroski值，美国的Piotroski选股策略
7、如何识别公司造假
对于公司造假的识别，作者提出一种叫做C值的识别系统，该识别系统如下：
A.净利润与经营性净现金流的差距是否过大？过大则计为1
B.应收账款周转天数是否在大幅度上升？上升则计为1
C.存货周转天数是否在增高？提高则计为1
D.其他资产对收入比是否在升高？升高则计为1
E.折旧对固定资产比例是否在下降？下降则计为1,
F.总资产增长率是不是很高？如果达到两位数则计为1.
得分越高的公司，其操纵利润做假账的可能性越高，作者利用1993-2007年美国的数据研究发现，C值较高的公司（C大于等于5），其实际收益率低于大盘8%，实际年收益率仅为1.8%。如果C值较高，而且P/S大于2，那么将给投资者带来-4%的收益。
8、完美的做空对象的特征
作者认为，完美的做空对象有着以下特征：高估值、基本面不断恶化、资本约束不力（总资产增速过高，不断融资），会计质量低下（C值高）。
9、新兴市场和金融业
作者指出，新兴市场是一个典型的为了成长而过度支付的市场，作者发现，对于新兴市场而言，GDP的增速和股票收益率呈现出负相关的关系，一个可能的解释是，GDP高增长的国家，其股票估计往往过高，过高的价格，导致了收益率反而更低。
对于金融股，作者认为评估银行应该适用市值/存款比这个指标，这个指标在3%-4%这个区间比较适合。
10、两个有趣的价值投资估值指标
作者大力提倡的一个估值指标是格林厄姆-多德市盈率，该指标中的EPS，用的是十年平均的数据，作者经过计算后发现，用20-30年的平均EPS和10年的相差不大，这表明，十年完全足以代表一个长期的收益水平。作者认为该指标小于16，才是被低估的。
还有一个估值指标是平滑后的ROE，通过计算十年平均的EPS，就可以计算出一个平滑过后的ROE，用这个ROE进行估值，可以平滑掉周期的影响，对公司的盈利能力评估更为客观。有趣的是，作者发现，用最近十年的数据计算，美国金融股最近十年平均ROE仅为1.2%。这反映了金融业自身巨大的波动性。这一指标对于银行业似乎挺有用处的。 {:7_317:} 苏北人笨，不会写书，也不会看外国精神领袖的书，我的捷径是读他们的思维:wanzuixiao
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