白马抱团的逻辑
这篇文章的想法肇始于A股市场长达近三个季度的风格分化:核心白马股一路上扬 , 普通小票大面积下跌 。
这种分化显然不是一个局部的个别现象 , 而是一个宏观现象 , 因为它有三个显著特点:1、影响范围大;2、持续时间长;3、分化程度大 。 因此 , 它的合理解释尺度应该在宏观而不是中观或微观 。
【白马抱团的逻辑】众所周知 , 要解释股价变动 , 我们得从DCF模型(现金流折现模型)出发 。
它大致的意思就是 , 要得到一个企业的估值需要把这个企业未来的自由现金流按照某一个贴现率折现 。
可是 , 这是一个微观模型 , 我们并没有什么办法把宏观三因子——流动性、通胀和经济增长——直接塞到这个模型里 。
因此 , 我们需要找到一个分析范式 , 一方面兼顾到DCF模型的贴现结构;另一方面糅合宏观三因子 。 硬塞是不靠谱的 , 我们需要一个迂回的办法 。
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弗里德曼的办法
ps:不是那么追求准确推导或非科班出身的读者可以跳过这一节 , 不影响阅读 。
如何糅合宏观和微观的冲突呢?这里有一个万能的套路:
当面临不可调和的冲突时 , 最有效的套路就是升维(放松假设) , 做一个更大的框架把东西都装进去 。
那么 , 升维的方向又是什么呢?在米尔顿-弗里德曼的《价格理论》里有一段话可以解决这个问题:
像所有理论一样 , 可以从两个方面去考察经济理论:既可以把它看成一种语言或归档系统 , 也可以把它看成一系列大量的经验命题 。 就理论的第一种意义而言 , 提出的相关问题是有用或无用 , 而非正确或错误(就第二种意义而言) 。
价格决定于供给和需求的相互作用这一命题 , 只不过是试图建立一种有用的归档系统 , 在此系统中 , 任何影响价格的力量都可以容易地被归结到“需求”或“供给”的标题之下 。
这种归档系统的有效性反过来依赖于如下重要事实 , 即影响需求的一系列力量中是否包含了少许与影响供给的一系列力量相同的因素(同时影响供给和需求的共同因素的多寡 , 如果此类因素不存在 , 这种归档最有效) 。
作为一系列重要命题的经济理论包含原则上可以被检验的命题 , 因为这些命题都试图具有预测性 。 需求曲线的定义是“作为语言的理论”(即理论的第一种意义 , 归档系统是否有效) 。 然而 , 需求曲线向右下倾斜的陈述则是作为真实经验命题的理论(即理论的第二种意义 , 存在对错) 。 它(需求曲线向右下倾斜)具有经验上可观察的结果 , 而需求曲线的定义则不然 。
作为语言的理论与马歇尔的分析发动机相一致 , 其目的是要构造一种最富有成效的阐述思想和推动发现的真实命题的语言 。
弗里德曼的这段论述实在是太精彩了 , 初读有种许多年的课白上了的感觉 , 请原谅我只是稍微加了点注释并整段摘录 。
它指出了一条很明确的道路 , 第一种意义上的理论就是做一个分类系统 , 评价这个系统的唯一标准就是分类是否有效——不能有一个要素既属于A , 又属于B 。 这在数学上叫well-defined 。
分类的第一个维度:久期
沃伦-巴菲特在他的《通胀是如何欺骗股票投资者的》一文中 , 有一段名言 , 对股权投资者来说 , 股票不过就是一张债券 , 只是它的期限是永远 。
所以 , 从债券的角度来审视股票分类是一个很不错的起点 。
债券能给我们什么重要的分类启示呢?久期!久期越大的债券对贴现率越敏感 。
那么 , 久期又是由什么决定的呢?未来现金流的结构 。 事实上 , 久期是未来现金流入账时间的一种加权平均 , 权重为该时间点入账现金流现值占总现金流现值的比例 。 举个简单的例子 , 假设有一项资产 , 未来5年有5笔现金流入账 , 现值占比分别为10%、10%、10%、10%和60% 。
那么 , 它的总体久期等于1*10%+2*10%+3*10%+4*10%+5*60%=4 。
对股票而言 , 一个企业在未来兑现的自有现金流越多 , 久期越大;反之 , 则越小 。 按照这个框架 , 我们就可以在自由现金流节奏的维度上对股票分类:较远未来自由现金流占比高的企业 , 久期较大 , 这些股票是成长股;较远未来自由现金流占比低的企业 , 久期较低 , 这些股票是价值股 。
选股时 , 不少人的标准是“高ROE , 低杠杆比率” , 最后筛出来的都是一些利润高增长的企业 。 一些人更为直白 , 直接喊出了“十年十倍”的口号 , 这个标准要求企业利润年复合增速在26% 。
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