光大保德信基金：量化投资在中国--公司估值

　　□何如克 朱良

　　在过去的几年里，随着基金业的发展壮大，A股市场参与者的结构发生了本质性的变化，机构投资者逐渐取代散户，成为市场参与者的主体。与此同时，价值投资理念逐渐成为市场主流，在这个环境下，国际成熟市场上的数量化股票投资模式也开始在A股市场上出现。

　　数量化投资模式受欢迎

　　在数量化股票投资模式出现之前，大家普遍了解的是传统模式，对于投资者来说，这种投资模式非常直观，容易理解，所以在20世纪早期传统模式曾经流行于美国市场。但是在传统模式主导的市场里，基金经理的思维方式大体一致，对市场和个股的看法趋同，造成持仓品种类似。个股一旦被多数基金共同持有就会逐渐丧失流动性，任何消息面的变化就会产生多米诺骨牌效应，使股票价格发生剧烈波动,这一现象对1929年美国股市崩盘起到了推波助澜的作用。

　　1929年10月美国股市崩盘后，原先崇尚集中投资的投资者开始关注投资品种的流动性，而提高投资组合流动性最直接也是最有效的方法就是分散投资,构造组合。芝加哥学派的Markowitz在50年代提出现代投资组合理论后，William　Sharpe等人又进行了发展与完善。在现代投资组合理论的引导下，传统模式发生了变革，基金经理的角色从重点选股转换为构造投资组合，也就是由行业研究员在所辖的行业内选择个股，基金经理进行行业配置，平衡投资风险与预期收益的关系。

　　

股票投资主要通过信息不对称来获取超额收益，传统模式正是通过加深对个股的了解，也就是挖掘个股信息的深度来实现超额收益。随着现代信息技术的迅速发展，人们系统处理信息的能力越来越强，数量化投资模式也随之出现。数量模式主要通过增加信息的宽度，也就是提高处理信息的数量来寻找被市场忽略的因素，从中获得超额收益。

　　数量模式的研究对象由传统模式下的个股转换为一篮子股票，运用现代金融学、会计学和行为金融学等理论，使用统计的方法对各类公开信息进行分析和研究。这种模式从资产估值，公司财务分析，公司治理和市场参与者的行为特征等各个角度构造多因素模型，通过高效率的交易策略实现收益。由于这种模式的投资对象是一篮子股票,股票组合的流动性可以得到很好的保障，因为资产规模增大而引发的边际收益递减效应并不像传统模式那么明显，所以业绩比较稳定。

　　在新兴市场，由于信息披露制度的缺陷，很多影响股票价格走势的因素都是隐性的。可喜的是，随着信息披露制度的逐步完善，市场监管力度的日益加强以及机构投资者对市场影响力的与日俱增，这个缺陷已经得到了明显的改善，为数量化股票投资的应用提供了坚实基础。

　　模型的设计与公司估值

　　我们怎样设计量化模型？量化投资的核心既不是试图找出影响每一只股票的所有因子，也不是挑选出少数几只最好的股票。量化投资的核心是试图找到平均来看影响所有股票表现的少数关键因子，构建一个分散化的投资组合。

　　如何挑选那些关键因子？首先根据投资理论决定哪些因子是最佳预测指标，然后运用历史数据对其有效性进行检验。

　　估值背后的理论其实非常简单。对一个公司进行估值有很多种方法，但都殊途同归：将公司的市场价格与通过不同方法得出的公司价值做比较。这个价值可能是公司拥有的资产的价值、可能是公司的利润、也可能是公司支付的股利。通过比较每家公司的价格/价值比(Price/Values　Ratios)，我们就可以判断哪家便宜那家昂贵。

　　会有一些人提出质疑：便宜的公司通常是经营差的公司，而贵的通常是经营好的公司。持有这种观点的人倾向于购买价格昂贵的公司股票，而抛掉便宜的。究竟谁的观点正确？在中国，那一种论点更能站住脚？我认为，一般而言，从较长的时间段来看，在中国最好的策略是购买便宜的公司股票。

　　人们容易夸大中国不同质量的公司之间的区别，其实大部分公司的差距并不像人们想象得那么大，因此购买价格便宜的可以使你获得更好的长期回报；不同公司之间的确存在质量差异，但市场为此差异支付的价格过头了，可能是有一些很好的公司，但是，它们的股票价格已经被推得太高，超过了卓越管理所应带来的溢价； 公司的业务具有周期性-，人们过于关注“最近的过去”，当近期市场对其提供的产品或服务需求不足，它们就被认为是“差的公司”，反过来，当近期市场对其提供的产品或服务的需求强劲，它们又会被认为是“好的公司”。

　　有很多理由使投资者犯各式各样的错误。行为金融学对此进行了研究。人们更乐于用“好公司”或“差公司”来评价公司，而不是试图理解一个复杂的事实：每一家公司都是好和坏的结合，要么就是位居中游。因此，人们为“好公司”付得太多而为“差公司”付得太少。此外，投资者是情绪化的，而当人们聚群时会更加情绪化。所以当投资者是群体的一部分时，情绪会在很大程度上影响他们的投资决策。如果有很多人在买一只股票，人们会情绪化地加入购买者的行列，而且感觉很好，因为其他人也这么做。当其他人都厌恶某只股票时，人们在情绪上会更加难以去购买(即使认为它很便宜)。投资者犯错误还有一个可能的原因：人们仅仅根据目前现有的信息形成自己的观点，用短期数据推测长期趋势。因此，如果一家公司最近表现不错，将被认为长期趋势也向好。

　　量化方法并不需要明确知道为什么人们会犯以上的错误———只需要知道在这些错误的背后的系统性原因。如果人们犯这些错误是情绪上的原因，是由人类思维处理复杂信息的方式决定的，那么未来人们还是会犯这些错误。

　　价值投资和公司估值

　　我们考察了在中国价值型股票的回报并得出一些结论。

　　我们对2002年5月至2005年6月价值型股票所做了研究。对于研究来说，三年已经是个具有说服力的考察期，当然理想状态下我们希望可以将其延长至更长的时期。

　　柱状图反映的是我们的综合估值因子的月度表现。曲线反映的是一只采用买入便宜的卖出昂贵的价值型股票投资策略的基金相对于市场的累积回报。在这个特定的测试中，市场上的公司数目被定为300家。

　　从图中我们可以清楚地看出几点：

　　随着时间的推移，价值指标在中国有效———曲线在逐步上移；但是存在某些月份价值指标有效，而某些月份却无效的现象；最近价值指标的表现并不好———实际上，自2004年8月份开始，价值指标一直表现不佳;该指标的表现是周期性的———它会经历表现差的时期，但最终会被纠正。

　　我们对估值因子在中国过去8年来的表现进行了研究，发现长期来看它们是有效的，而且可以构成一个稳定的长期投资策略的基石。

　　价值投资永远有效吗？

　　某些阶段价值投资策略会失效，但那应被仅仅看作是一个总体健康的趋势中的周期性弱势。价值投资策略的关键点是时间，你必须保持耐心。价值最终会取胜，但会有表现不好，甚至是很糟糕的时期。只有量化投资方法的纪律性能够为你的组合“保驾护航”。

　　显而易见，如果你相信长期成长，价值型投资最终会被认为是最佳策略，因为成长型股票随处可见，而价值型却是稀缺的。但是，短期情况会怎样呢？目前中国存在这种现象：随着经济的放缓，价值型股票已经表现趋弱。当市场下跌时，出现了越来越多便宜的股票———价值型的股票随处都是，成长型的却只有少数几只股票。这些成长型的股票因具有稀缺价值而表现优异。

　　这就是为什么在一个更均衡的投资策略里，不能只投资价值股票———你也需要成长型的股票。价值投资策略的风险在于需要等待很长时间才能获得回报，投资成长型股票，跟随盈利动能的研究可在短期帮助你。然而这也有风险，价值投资之所以有效，其中一个原因就是人们为盛行的“成长型”股票支付了太高的价格。因此投资成长型股票的风险在于你正巧在股票价格下跌之前买入。