行业及上市公司研究方法.doc

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1、.0.1证券研究的本质是专业化的主观判断。“专业化”意味着不同类型的分析师拥有自己独特的投资逻辑,这就要求分析师精心筛选海量信息,确定主要矛盾和决策。“主观判断”很多时候涉及精确的预测,核心理论基础是DCF现金流折现,无论是分子还是分母,都是根据分析师当前了解的金融现实和公司情况,结合自身掌握的理论方法作出的主观判断。但是特别要注意,数字本身不关键,预测值关键在于展示趋势的变化。图:DCF理论基础下的证券研究逻辑0.2信息优势和判断力形成了股票研究的两大基石。信息优势依赖于充分的调研,掌握足够的资料和信息,是股票

2、研究的基础;判断力可能要靠长久的经验形成逻辑方法,才能形成完善的逻辑体系,是股票研究的灵魂。接下来,嘉宾的分享集中在这两个方面:如何获取充足的信息优势,以及如何训练分析师的判断能力(即分析师的成长路径)。一、股票研究的思路1.1分析师的成长路径:从分子研究到分子/分母研究,核心任务是股票定价。研究的本质是投资研究,为了寻找投资机会所做的研究。以分子(行业、公司赢利预测)、分母(宏观经济、行业状况、市场情绪)形成以基本面研究为特征的方法体系。1.1.1分子研究:自上而下,假设比结论重要。“好股票”是宏观、行业、公司

3、自上而下的选择。注意尊重宏观分析师的意见。一个行业要成为支柱行业,一定会出现千亿级的公司。根据历史规律,我国改革开放以来的好股票依次在基建投资类,消费类,服务类涌现。未来的中国一定是消费和服务为主导的,周期股一定还会有空间。用长线来保护短线。长线就是大的经济环境,成长股和价值股看好的地方并不相同。比如钢铁作为经典的价值股,往往在某个区间变动,买得便宜是核心。成长股可能涨一倍以上,未来要靠长线,要看大的宏观背景是否能够支持。抓住公司业绩上升和预期上升的阶段。股票一般是预期先涨,不达预期则回落,预期分化则盘整,达到预

4、期则继续上行。股票的下跌也是类似,要尽量规避。1.1.2分母研究:横向纵向比较性价比,思维碰撞揭示市场复杂因素。分母层面的研究包括对美林投资时钟切换的理解以及政策主题热点行业的深入研究,其中有两点特别重要:知道股票是不是“便宜”;和他人思维碰撞交流下得出的市场复杂因素。所谓做什么比怎么做更加重要,因此,研究哪家公司比怎样研究一家公司更为重要。经验:什么样的股票便宜?一般来说,标准是价值股PB<2,成长股PB<5。10倍以上偏贵。1.2提高获取信息的效率:建立数据库,精选标的,关注公告。1.2.1建立数据库,大大提

5、高选股效率。嘉宾特别强调了数据库的重要性。在数据库的帮助下,便可以系统地梳理年度增长率,季度增长率,PE、PB等,迅速找出值得研究的标的。好的公司往往是销售收入在增长,净利润在增长,毛利率稳定,PE比较低的。1.2.2重视微观层面的公告筛选,能训练分析师对拐点的反应能力。做公告总结,不单单是了解公司的近况,更要发掘数字背后的含义。比如,公司收购100%股权,马上联想业绩承诺,原来是多少的利润、之后会变成多少;下一步收购的方式是股本收购还是现金收购;对股本有怎样的影响,对EPS有怎样的影响;并购战略和主业是否相同;

6、等等问题。案例:Word文档.某资源类公司,出现财务洗大澡的现象。鉴于其便宜(目前市值缩水严重,原因是公司前段时间没有经营好主营业务),又是化工股中的消费股,需求平稳,所以分析师的基本判断是继续观察。如果再跌50%,减值再亏一下就到底了。1.3估值理论渗透于行业研究与公司研究之中。驱动股票市场的是大众对盈利增长率的变化趋势的预期。股票估值方法给我们带来的不只是一套公式,而是思考市场的逻辑和方法。很多人喜欢推荐黑马股,是没有预期的,不需要考虑预期差。这也许对新人来说是挑战,心态放平,学习好才能讲好故事。二、行业研究

7、思路2.1行业研究的主要目的:形成量、价的假设前提。只会打听消息的分析师走不远。一方面,监管正在变的越来越严格;另一方面,行业研究是公司研究的基础,好的行业研究能大大简化选股进程。2.2波特模型:行业结构一目了然,竞争分析需要重视。波特五力能帮助我们分析行业结构:供需、产业链、内部组织结构,告诉我们一个企业凭什么比别人做得好。同样要求分析师针对竞争对手多加分析,现在很多研究在这一方面是不够的。2.3行业的不同阶段研究重点在行业的导入期:看的主要是老大的执行力、管理层分析;在行业的成长期:行业如何、供给情况;在行业

8、的成熟期:比较优势;在行业的衰退期:核心竞争力。2.4行业供需分析:需求分析高于供给分析。需求决定价格上涨的趋势、供给决定价格上涨的斜率。需求决定的是产品价格的长期趋势,而供给只能带来产品价格短期波动。有两类增长是最好的:(1)需求能出现快速增长,而供给没有跟上,供需差比较大(例如SUV);(2)需求相对比较稳定,但供给有时候会收缩的比较厉害,寡头垄断能够提价,例如医药。

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