信质电机股票浅析股票数据分析和谁怎么比?

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信质电机股票浅析股票数据分析和谁怎么比?

不过其中有些偏差,是由于我们没有仔细分析数据造成的。有意思的是,如果看一下金融工程、量化投资的分析,则会发现极少有人借用国外的数据进行比较。有了数据还不行,数据怎么分析、和什么对比,是更大的问题,值得更细致地研究。举个小反例,在以上股息率的分析中,笔者采用的是Bloomberg的平均值数据,而这个数据和Wind、Datastream的数据都有出入。


  记得上大学的时候,老师在第一堂课里对我们说:“经济学是一门奇怪的学科,它所使用的数据如此之多,但却得不到什么确定的结论。”多年以后,笔者发现,投资这门学科也如出一辙。

  数字不能推导出未来,这其中有很多的原因,有些是我们不可控制的,这无可厚非,毕竟谁也没有水晶石。不过其中有些偏差,是由于我们没有仔细分析数据造成的。这其中的一类偏差,就是由我们没有能够进行正确的数据比较造成的。举个简单的例子,就好比有人发现美国的牛奶、汽车比中国的便宜,就攻击中国的物价体系,却忘记比较两者的白菜价格、保姆薪酬一样。在这里,笔者就想指出几个在投资中经常碰到、或者曾经碰到的、极易被忽视的数据比较误区。

  一般来说,主要的股票指数均不包含派息,这包括了标普500指数、沪深300指数等。在美国,按照证券交易委员会的规定,共同基金在将他们的业绩和某种指数的回报率进行比较时,必须将指数的派息收益包含在内。而在A股,目前尚没有这一硬性要求。那么,包含和不包含股息收益,到底会对业绩的比较产生多大影响呢?

  举例来说,沪深300指数过去5年的平均股息率大约在1.23%左右,上证50、标普500、日经225、富时100指数则分别在1.44%、1.61%、2.21%、3.81%左右。假设一个股票指数在5年的时间里平均股息率为2%,每年净资产增长10%,同时估值不改变,那么考虑和不考虑股息率的回报率将分别为76.2%和61.1%,相差15.2%。如果把以上的股息率取值1.5%,则相差为11.3%。实际上,在2006年4月至今的5.2年里,沪深300指数增长了68%,沪深300全收益指数则增长了85.3%,相差达到17.3%。和什么指数比?这是个问题。

  在过去两年

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的小盘股行情中,我们看到许多分析认为,小公司未来有更好的增长,所以从动态PE来看,小股票并不贵。那么到底小股票贵不贵呢?我们在2010年进行了一系列比对,主要是对比了A股和海外大约15个发达、发展中市场的估值结构,结果发现从PB来看,A股的小股票估值达到蓝筹股的2倍以上,而海外市场无一高于蓝筹股。类似的,在创业板刚推出的时候,市盈率高达50余倍,当时有分析认为,韩国KOSDAQ的PE也有40多倍,所以创业板不贵。但是如果看看PB就会发现,韩国KOSDAQ的PB只有1倍左右,其PE高主要是因为没有盈利。和什么估值体系比?这也是个问题。

  曾经有个朋友推荐一只股票,说是一家高成长公司,过去4年净利润增长了250%,CAGR达到37%,远远高于行业平均水平,现在PE只有40倍,可以

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看好。我说光凭这个原因,我不会看好这家公司。她问为什么?我说你看看工行同期的净利润CAGR是多少?一查,是35.6%。那么工行只有不到10倍的PE,因而仅凭增速就去看好一家增速一样、估值却要贵4倍的公司,似乎也不可取。和什么股票比?这还是个问题。

  另外,在看主动投资分析的时候,会发现大部分作者喜欢先说一段国外的情况(通常是美国),然后再说国内的。有意思的是,如果看一下金融工程、量化投资的分析,则会发现极少有人借用国外的数据进行比较。为什么呢?笔者的工作正好跨主动策略投资和量化投资两个领域,因此对此提出一个简单的猜想:是不是因为金工、量化想要在成熟市场找到一种足够有效、能够经得住跨市场、跨周期回测的算法,实在是比较困难?而对主动投资来说,成熟市场历史悠久、数据丰富,几乎可以找到任何情况下股市的表现,因此在调素材的时候多用一些,也就顺理成章了?你看,比还是不比?这更是个问题。

  有了数据还不行,数据怎么分析、和什么对比,是更大的问题,值得更细致地研究。而有些时候,我们甚至连数据收集都难以保证精确,那么又怎么保证我们的研究质量呢?如果数据和结果之间有这么多的误差,我们又应该对我们得到的结论保留多少坚持呢?举个小反例,在以上股息率的分析中,笔者采用的是Bloomberg的平均值数据,而这个数据和Wind、Datastream的数据都有出入。你看,这还不光是和谁比、怎么比的问题呢。

其一是商场拍板量现出了较为显明的萎缩。上周前三个交易日拍板金额达3.13万亿元,而本周前三个交易日仅2.39万亿元,萎缩幅度达23.6%。

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