21岁的巴菲特通读穆迪手册，影响了他的一生。

　　教你如何在A股市场重重萃取公司财务数据，像他一样思考。

　　郑伟征/文

　　(作者为北京中能兴业投资咨询公司业务总监)

　　21岁时，巴菲特一页一页地仔细翻看穆迪手册，每一家企业他都没有放过。这也奠定了巴菲特成功的关键所在：“比其他人拥有更多信息——然后正确地分析，合理地运用”。

　　对数据和比率进行深入分析不仅是投资实践的重要环节，更是成功投资的必要条件。但数据既是真实的，也是虚假的，越能最大程度展示企业真实运营状况的数据就越具有分析的价值，反之则可能使分析误入歧途。

　　与穆迪手册一样，《ValueTool A股上市公司数据手册》亦是一本严谨投资工具书。数据手册历经三重数据检验、五轮数据调整，涵盖了A股1573家上市公司的业务持续性、股东回报、盈利能力等核心指标，并从EVA、分红等多角度透视A股公司的投资机会，能够帮助投资者筛选出值得进一步深度分析的公司，透过数据的表象看到真实的企业运营状况。

　　“比其他人拥有更多信息——然后正确地分析，合理地运用”。21岁的巴菲特一页一页地仔细翻看穆迪手册(Moody’s Manual)，每一家企业都没有放过，这成为巴菲特投资道路上一块重要的基石。

　　正如对人健康状况的判断有赖于各项体检指标，对企业价值的判断则离不开各类财务数据和比率。对数据和比率进行深入分析不仅是投资实践的重要环节，更是成功投资的必要条件。

　　实践中，财务分析在两个方面承担着无可比拟的重要作用：对具体投资对象的分析和对潜在投资对象的挖掘。

　　对于纷繁复杂的企业，行业特征、企业特征虽各不相同，但作为一项投资它们却具有众多共性，这些共性集中体现为统一的投资语言——财务数据，不同的财务比率便是从不同的角度对上述财务数据的诠释和深化，因此，财务分析常常是各类投资分析的入口。

　　除此之外，财务数据的另一项重要功能是在数以千计的上市公司中尽快找到值得深入研究的潜在投资对象。深入地分析公司是件费时费力的事情，而在深入分析后往往也只有一小部分公司可能具有我们所希望的投资潜质。因此，能够在深度分析之前高效地圈定具有继续分析资质的潜在对象对专业投资分析而言非常重要，这也是巴菲特热衷于钻研穆迪手册的重要原因。

　　在美国，这种以财务数据概要为核心内容的数据手册相当普遍，它们基本上跟随着资本市场的产生而产生，最著名的除穆迪手册外还有标准普尔投资指南(Standard&Pool 500 Guide)。在国内，虽然资本市场已经发展了20年，但这样的基础工具书却还没有出现。

　　随着2008年上市公司年报披露完毕，由《证券市场周刊》与北京中能兴业投资咨询公司联合出品的《ValueTool A股上市公司数据手册》重装面世，作为中国第一本严谨投资工具书，它将填补国内在这方面的空白。

　　《ValueTool A股上市公司数据手册》历经三重数据检验、五轮数据调整，萃取过的数据涵盖了A股1573家上市公司的业务持续性、股东回报、盈利能力、风险、估值及价值创造能力等核心指标，从EVA、分红、全行业分析、最有价值、最重要100家公司等多角度透视A股的投资机会，并列示毁损价值及最差价值公司。

　　萃取的数据 分析基石

　　如果仅仅是简单的数据累积，那么这方面的空白也无所谓填补，而且从形式上来看数据手册的确就是这样，其中罗列的全部都是常见的财务报表数据、比率以及估值指标，这些东西即便在一些非专业的财经网站都可以获得，更不用说众多专业的数据提供机构了。

　　表面上，所有这类东西似乎都是千篇一律，但就像是巴菲特和麦道夫，形式上雷同的背后是本质上的巨大差别，这也是为什么标准普尔和穆迪等公司能够在这些方面长盛不衰的原因。

　　那么这种本质根源于何处呢？

　　这必须从财务数据在分析中的意义说起。无论是原始报表数据还是经过计算的财务比率，它们承担的都是一种工具性的职能。本质上讲，这总是一个中间状态，既不是终极原因，也不可能据此得到最后的结论，它们只是协助找出原因和得到结论的工具。

　　因此，财务数据的最根本的职能在于能够最大程度地展示企业真实的运营状况，越能忠于这些职能的数据就越具有分析的价值，反之则很可能使分析误入歧途。例如，金融街(000402)投资性房地产的公允价值计量模式就使得该公司的EPS和ROE的经济含义发生了变化，同样像宁波海运(600798)这样拥有大量在建工程的公司，其ROE自然也无法说明企业的真实盈利水平。即，数量化分析的基础是数据的质量，没有高质量的数据就像是装满了臭弹的枪炮一样，根本不可能击中目标。

　　在进入具体的数据质量分析之前，首先要提及数据运用的两个重要基础：实际控制人和行业状况。其中，实际控制人不仅是理解企业当前财务数据的重要背景，更在一定程度上影响着企业未来的发展方向。而行业状况更是理解财务数据最重要的基础，以中国远洋(601919)为例，该公司在2007年完成了干散货业务的整体注入，这部分业务的收入占到公司2007年营业收入的53%，在2008年更是达到62%，显然，公司2006年和2007年数据之间的可比性以及增长率等指标就完全丧失了分析的意义。

　　在《ValueTool A股上市公司数据手册》中，我们在这两个方面都进行了重点整理和突出展示。当然以上还仅仅属于财务数据的理解基础，获得高质量财务数据更为核心的工作还在于对财务数据本身的萃取过程。

　　由于企业的特点相差悬殊，因此各种财务指标对不同企业的重要性和适用性也不一样。在新会计准则下，从对A股非金融类企业最一般的财务分析或财务指标比对的角度出发，依据逻辑性和经济内涵这两个评判数据质量的核心标准，对以下九个方面进行重点关注并进行适当调整是保证分析质量的必要前提。

　　《ValueTool A股上市公司数据手册》已经对其中的非营业资产及损益、市值中的资产现值成分、递延所得税、资产减值、超额现金、在建工程进行了批量处理，但对联营合营企业投资收益、其他应收(付)款、经营性租赁造成的财务扭曲，由于A股公司的信息披露质量较差，无法总结出较为合理的批量处理方法，因此未做调整。

　　以下便是这九个方面的具体内容和调整方法。

　　非营业资产及损益

　　从大的方面划分，对大多数A股上市公司来说，资产和收益首先分为经营性的和投资性的。新会计准则的科目设置更是突出了这种原则。其中，投资类的资产包括：交易性金融资产、可供出售的金融资产、持有至到期投资、长期应收款、长期股权投资和投资性房地产。涉及投资的损益科目包括：公允价值变动收益和投资收益。

　　对绝大部分公司来说，除了长期股权投资以及由此产生的联营合营企业投资收益往往和主业相关外，其他绝大部分投资均与企业的主营业务关系甚微。因此，要通过财务数据对企业的经营状况有一个合理判断，就必须首先将财务数据中这些非营业的科目进行剔除。

　　在对相关资产进行调整的同时，一般同时对所有者权益进行处理，因为绝大部分情况下，企业通过借款融资的方式进行这类投资应该还属于相对少数。这种剔除的意义显而易见，但在现实可用的数据源中却很少进行过类似的调整。

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