永庆的投资思考

前两天和一个朋友“他山之石观投资”聊BG，我们录了2个小时的播客。聊到了BG的投资价值观中的一个是“投资回报是由少数的公司创造的，少数公司创造了大部分的收益”。这个观点在BG的某一年年报里有提到，很有意思。望岳也写过这个事情，链接如下：https://mp.weixin.qq.com/s/Jn7MBnfYdx_Iegmy2Kl19A结合文章里提到的数据，我又看了一下原文，也有其他的发现。论文1：1926-2016年的美股创造价值价值创造的非对称性自 1926 年以来，在 CRSP 普通股数据库中发行股票 的约25300家公司，截至2016年 12月，总共为股东创造 了近35万亿美元的财富。仅5家公司(埃克森美孚、 苹果、微软、通用电气、国际商业机器公司)就占了总财富创造的10%。前90家公司（占总数的千分之3.5），合计创造了超过50%的财富。前1092家公司（占总数的4.3%）合计创造了100%的净财富创造。剩余的96%公司，其终身的收益总和与一个月期国债收益率。活得久的公司很少只有36家公司在历经90年以后一直存在，前90百分位的公司的寿命是28年平均的上市时间是7.5年（上市到退市）从结果来看，科技公司创造了最多的净财富增长，但过程并非一帆风顺在1969~1974年的大滞胀时期和互联网泡沫破裂后的1999~2001年，都曾出现过严重的股市大跌，股市市值分别跌去了30%和46%。这说明在技术革命受挫、宏观波动巨大的时期，马太效应也不是万能的护身符。2020年，贝森宾德教授更新了数据，写下论文 Wealth Creation in the U.S.Public Stock Markets 1926 to 2019。以苹果公司为例，在1981年1月到2019年12月期间，苹果公司为股东创造了约1.64万亿美元的净财富增长，是自1926年以来美国上市公司中最多的，而其中有1.47万亿美元是在最近这10年间（2010~2019）积累的，占比近90%。贡献前50的公司（1926-2016）前5的公司，贡献了10%前50的公司，贡献了40%年化收益率：最高的是亚马逊，年化37%；第二是微软，年化25%；第三是思科，年化25%；中位数在15%左右文2：全球6.4w家公司的价值创造把全球看作一个整体，大多数的公司仍不值得长期投资在过去30年，全球64,738家公司的统计样本中，有26,947家（占比42.28%）创造了财富，36818家公司（占比57.72%）毁灭了财富。（净财富增长=创造的财富+毁灭的财富）苹果、微软、亚马逊、谷歌、腾讯这5家公司创造了全球股市净财富增长的10%；股价表现最好的前159家公司（占比0.25%）占了全球净财富增长的50%；股价表现最好的前1526家公司（占比2.39%）约等于全球净财富增长的总量。贡献前50的公司可以看到：与中国相关的公司，有：腾讯、贵州茅台、中国建设银行、中国工商银行。具体到中国：香港市场前7家贡献了45%、前14家公司贡献了57%；大陆市场前10家贡献了38%、前20家贡献了54%。8、启发大部分时候大家都是做交易本身，买来卖去互相博弈，而最后是少数公司为股票市场带来了真增量。如果没有买中创造价值的这波前40-50家公司，总体收益就很一般了。大师之所以成为大师，是因为买中了其中的1家或几家。准备跟踪一些代表性公司和业态：龙头或革命者

公司治理主要是做排除法，把收割型的管理层和老板排除掉；把利益驱动低相关的公司排除掉。本章节内容将集结出版；请勿转发到公开网络。本章节的内容目录：一、为什么我们要关注实控人和管理层？... 1二、代表性的观点汇总... 1三、评估的主要逻辑和原则... 2四、具体的分析维度和关键指标... 2（1）红线指标有哪些？... 2（2）股东结构分析的关键点？... 3（3）资本配置能力的如何体现？... 5五、经验方法和信息源... 81、仔细阅读上市公司公告和新闻... 82、向监管报告和做空报告学习... 83、相关的书籍推荐... 94、多调研和多交流... 9三、评估的主要逻辑和原则原则1：划红线，而非选圣人。红线标准：先排除掉明显的有道德风险，有欺骗行为的实控人和高管。黄线标准：普通的管理层，没有大风险，也没有创造超额成长和收益。绿线：卓越的管理层，正直诚信、创造超额收益。我们期待的是正直且诚实的管理层，加分项是持续努力，更大的加分项是愿意分享公司成长和利益。原则2：股东结构在A股和港股的投资实践中更重要。A股和港股的典型特征是实控人对上市公司有强影响力，美股市场总体股权结构分散，董事会和CEO对公司的影响力更强。原则3：资本配置能力和业务战略同等重要。围绕公司的核心战略、业务特性匹配公司的资本配置，如大周期行业的底部逆势扩张，如牧原股份、天齐锂业；顺周期时，灵活撬动更大的资源和杠杆扩规模，如宁德时代、爱尔眼科、安踏股份；不在行业周期顶部加杠杆，反面案例天邦科技。1）红线指标有哪些？常见的上市公司实控人和管理层的不诚信行为，包括且不限于以下的方式：1.       财报审计意见有异常：常见四种类型的审计意见，包括：无保留意见、保留意见、否定意见和无法表示意见；除第一种情况外，其他的审计意见结果往往都存在风险项目；在港股和美股市场还需要关注会计师事务所的声誉，以及研究呀是否经常性变动2.       财务异常科目和造假风险，以及是否有欺诈前科：在建工程迟迟无法转为固定资产，大幅超过预期的完工时间；异常的存货减值、商誉减值、应收账款减值[1]；经常性的使用对外投资收益科目调整利润表；现金流量表和利润表的经常性不匹配；异常的存贷双高（高存款、高贷款）[2]，典型代表：康美药业、康得新；通过关联交易调整报表，如应收账款、应付账款等。3.       不公允的关联交易和利益输送：以高价收购关联资产的股权资产或者低质量资产；常见的做法是隐藏关联关系，看起来为“非相关”关系，更为重要的是收购对价是否公允。代表性案例：恒泰艾普（300157.SZ）高价收购“隐藏”关联方相关的海外资产，然后持续计提应收账款减值[3]。4.       上市公司的资金被大股东占用，普通股东无法获得资金的增值和收益。投资实践中，二级市场对于异常的风险需要做的是“排除法“，存在难以合理解释的异常情况就可以界定为”风险项“，毕竟有太多的上市公司可以来研究或投资，而非像一级机构或保荐机构一样需要看到实实在在的证据来证明存在问题。当厨房发现一只蟑螂时，往往说明已经存在很多只蟑螂。有些上市公司的行为不是“红线“指标，而是灰度空间。比如：某餐饮连锁上市公司老板常年不在国内、远程领导；上市公司实控人或高管一方面表态看好公司的长期发展，向外界传达很高的增长预期，另一方面在行为上又持续大笔减持股份；上市公司在股价较高时没有增发融资，而在股价较低时大笔定增融资；有些上市公司在超预期的业绩披露之前，往往股价有很好的表现，披露后开始明显的下跌；有些上市公司在重要股东解禁期前后，集中释放一波利好信息，推动股价上涨……很多媒体会比较关注上市公司实控人和管理层的八卦或花边信息，如离婚出轨、高价消费等，这些属于私德的讨论范畴，更为重要的是业绩的兑现、公司的战略情况。如果是违法事项和持续不断的诉讼，要引起足够的注意和行动，如行贿问题、性侵问题等。有些行为是确确实实的加分项，比如良好的上市公司信息披露、较为公平公开的业绩指引、言行一致的增减持行为、勇于承认错误并做出改变。[1] 新研股份：3亿应收款神秘消失，8亿业绩承诺一半变成坏账https://www.wogoo.com/#/Article/1dad666e5d0b408aaa70f112adce4a47[2] 从康得新债券违约事件看存贷双高https://baijiahao.baidu.com/s?id=1625312718065410898&wfr=spider&for=pc[3] 恒泰艾普：跨境造假大案，一个签名引发的证据链大闭环https://www.wogoo.com/#/Article/6eeed4df81874117896aa1c474c9a71d

周期股是价值投资大佬很少提到的事情，巴菲特的周期股持仓就很小，主要是抗周期的消费品公司、交运公司、电力公司；逆周期的保险公司；有一定周期的金融类公司。但另外一个大佬，霍华德马克斯这两年因为持仓一堆周期股，收益率很凶。他持仓很重的是油运（成品油、原油运输）、干散货公司、电力公司等等。最近集中看了一些讲周期的资料，特别好的不多，本文简单的记录一下。1、什么是周期股？从企业生命周期看，过了成长期的公司，都是周期股。但大众视角的周期股，比如：黑色产业链（煤炭、焦炭、钢铁）、化工（基础化工、精细化工、新材料\新兴化工品）、金属（铜、金、锂、镍、钴）、地产公司、基建公司、交通运输、养殖、环保公司等等。周期股的特征是：平常爱答不理，来了就是气势汹汹。2、为什么存在周期？本质是供需差带来的价格增长，初始状态是供需平衡，一旦供给端或需求端存在异常，导致的价格飙升。供给端的异常：比如大厂因为地震、火灾、机械设备故障导致的长时间停产；比如电力是核心动力，但某个季节缺电，导致停产；比如国家监管变严格，环保加强等等，导致的小厂停产等等，如2016年的供给侧改革；比如原油行业的打仗导致的价格飙升……还有一些，比如产能大规模释放，新厂投产，导致供过于求，价格下跌。需求端的异常：比如新能源车卖的很好，导致对上游锂矿的需求提升，带动的价格飙升；比如西欧人民反抗俄乌战争，不买俄罗斯的天然气，从其他地方买天然气，导致的价格飙升……价格为什么能够飙升或大幅下降？主要是定价方式产生的变化。供需平衡时，是市场化定价，围绕成本加成做价格；供需失衡时，是拍卖定价，价高者得……周期股存在的前提是供需是较长期限存在，比如某些行业搞完一波就没有了，就不是周期股，而是进入衰退期。3、周期股投资的注意事项？事项1：关注供需矛盾的变化，尤其是需求端的异常变化。事项2：PPI是衡量价格的关键指标，PPI的提升往往是化工行业的配置时间点，价格提升说明需求复苏。事项3：关注行业的盈利水平、关注价格的分布情况。一个东西如果太赚钱，就会产生足够的新产能，导致价格不会到天上；价格的底线是代表性企业的不同成本线，如果行业供过于求，价格会到什么样的位置，行业普亏、巨头倒闭是阶段性底部的关键指标。事项4：历史不会简单重复。比如中国的基建地产周期结束后，对铁矿石的需求，对干散货的需求会必然减弱；比如服务于地产行业的周期品，如果无法出口，就很尴尬，只是小反弹，而很难是反转。事项5：规模效应是大多数公司面临的问题，少数公司有技术创新。有规模效应+有技术创新是可进可退的选择，底部抄底的核心公司。事项6：理想的买点是：当前价格低迷，在亏损边缘，开工率低，但接下来需求好转、库存低、竞争格局好、龙头公司有新增的资本开支，进入一波正循环。事项7：细分品类的市占率很重要，左侧不要买竞争格局差的品类，要看定价方式，毛利率低的行业，一般不太行。事项8：有些行业有特殊性，比如原材料有限，比如锂资源虽然国家集中，但都不是所在国的国企在搞；石油是主要国家的国企在搞；玻璃行业的产能很难停工停产；有些化工品类是液体，运输很麻烦；水泥难以长期保存；啤酒难跨区运输。事项9：商品价格跌的趋势时，股价很难有很好的表现，除非大牛市；价格在涨，创新高，但股价不涨的时候，要注意风险。事项10：行业比较差的时候，要关注还在搞资本开支、扩产能的公司，行情来的时候，这种公司预期差最大。注意周期顶部all in的公司，这几年猪周期顶部的时候，正邦科技要花钱扩产能，现在已经崩了。事项11：周期股的业绩兑现，没有长期性，不能线性做预测。要基于盈利中枢做预测。很多周期公司难以改变周期的命运。正如，没有永远的成长，成长的尽头是下跌和周期。事项12：估值低是：资产的价值，账上的现金；估值的中性预测是正常的盈利能力；乐观的估值是产能建设完成后的业绩和估值。

主题:资本市场的故事和应对策略（1小时24分钟到最后）日期: 2023-02-25 13:43:49录制文件：https://meeting.tencent.com/v2/cloud-record/share?id=2cf841aa-57f1-4c5b-8c4a-5ce3bd87f060&from=3&is-single=true访问密码：0225

一个公司和行业的研究，是为了判断公司的基本面，如业务、财务、竞争格局、发展趋势。而投资行为，是增加了另外一个维度，“什么时机买入或持有这家公司”。1、择时是理性选择从结果上看，万华化学、腾讯、贵州茅台都是给投资者创造很高收益和汇报的公司，然而不同的时机买入，带来的收益有巨大的区别，何况还不包括99%的普通的公司，买入之后，还是大概率亏钱的公司。大佬们常说的投资是：好行业、好公司、好价格。好行业、好公司讲的是基本面，好价格讲的是时机。巴菲特讲的优秀的接班人，需要情绪稳定，可以理解为在市场疯狂的时候冷静，在市场极端寒冷时，热情。这本身是择时。价值投资者择不择时？必然是择时的，不信你看看巴菲特加大仓是时间点。这个择时不是以天的周期在择时，可能是三年、五年、十年的周期去择时，能持股5年的话，不是择时是长期投资。资本市场，尤其是股市，没有无缘无故的上涨和下跌。只是有些是短期影响，有些是中长期影响。我们无法判断和预期所有因素，但需要找到核心矛盾和关键影响因素。2、数据追踪什么？当然是追踪关键影响因素或指标了。这个业务关键指标和维度，是来自于基本面的分析、股价的影响因素分析。整体的路径应该是：基本面分析框架——业务关键指标——业务关键前置指标——匹配的中观/宏观数据。从结果上是， 出来的这些数据会对股价有什么样的影响？这就是找到核心的矛盾点，股价的波动一方面是行业的影响因素（需要跟踪的影响行业和公司的数据）；另一方面是整个市场的变化（如疫情冲击、中美博弈、金融数据等等）。如最近一段时间，整个地产行业很低迷，这是结论。那怎么跟踪拐点呢？行业是应该跟踪：房地产行业新开工数据；企业中长期贷款数据；居民的房贷数据。如果是跟踪行业的销售数据：一方面是跟踪30城的房地产销售数据（周度），另一方面是如平板玻璃的销售、库存数据、开工率数据，因为玻璃一般是在竣工之前的1-2个月安装。接下来，如果觉得房地产产业链终究是要回来的，上游的化工品如果能源价格有下跌的情况，导致中游的化工企业有机会？那应该追踪什么指标呢？如化工行业的开工率、库存、价格数据、行业盈利情况（价差）；房地产行业的销售数据的验证。3、数据最终的难易程度（1）有些行业天然的难追踪如做B端生意的加工制造企业，客户的情况、订单的数据很难第一时间知道，代表性的是军工企业。比如，有些消费公司的渠道以线下为主，缺少第三方统计数据。如飞鹤的销售数据、终端数据、库存数据。看到财报的时候一般都晚了。（2）有些行业高频追踪的意义不大如消费类的公司，白酒企业的销售数据、价格数据，可能短期变化不大，只需要保持跟踪即可，对于公司业务面的判断更重要，即大方向判断更重要。这也是适合个人投资者的行业。（3）有些行业需要高频的强数据如当前的新能源行业，券商可以把行业的单价、细分环节的盈利情况拆解的很细，具体到每周的数据，就需要很强的高频数据；也比如周期类的行业，它的价格可能在几天内就有巨大的变化，如油运的数据2个周的价格可能波动几十万美元，如果没有高频数据跟踪，就很容易被收购。4、做数据追踪的小tips（1）在看这个行业里，可以先找行业的整体框架，如产业链的整体情况，如成本项的变化、收入项的增长，国内外销售的情况等等。一般情况看，券商都有整理好的行业数据库，可以看看他们的跟踪指标。（2）在wind-宏观-数据库里，可以把相关的指标做个数据汇总，保存模板，这样方便快捷的做数据跟踪。如图所示：（3）要看关键指标，在过去的历史周期里，能否大概率解释股价的情况。在方向上是正确的。（4）不要用大的行业数据，推导小的公司数据。比如，不能因为医疗行业的整体增速很快，就说某家医疗行业的公司增速很快；同样，不能用线上的化妆品销售数据很好，推导完美日记的增速很快。因为不一定具有传导性。（5）和研究员、同行的老司机聊的时候，一定要多问一句，这个行业怎么做数据追踪，有没有整理好的数据库。结语：数据追踪的思路：研究清楚关键框架和指标——数据跟踪——投资决策，看到事实行动，而不是YY事实。如果研究完公司后，发现很难做数据追踪，那就不急着做决策，说明在能力圈之外。