WSJ 8/31/2009 "Can Rally Run Without Revenue?"
這篇文章一開始看覺得寫的不錯，可惜到了三分之二的地方開始鬼打牆，前面的嚴謹邏輯不見了，不過還是談了一些有趣的觀察。
在上市櫃公司的評價過程中，大部分的研究報告會使用某一種或是某幾種 multiples 來計算公司的目標價。最常用的大概是 earning-price ratio，其他如 dividend-price ratio、book-market ratio 等等也都有人用，真正用到 DCF 的怕只有在為 M&A 或是 IPO 計算公司股價時才用的上。使用 multiple 的好處是不需要對未來作出太多期的預測；不過缺點也在這裡，使用 multiples 無法充分考慮到未來的變化。
更大的問題在於碰到景氣衰退。以去年年底為例，當衰退已經成為大家都知道的事實，許多公司預期的 earning 都是負值的時候，直接用 2009 年的預期 earning 來判斷目標價就不可行了，因為乘數是正的，我們總不能給個負的目標價出來。在這樣的情況下，寫研究報告時就必須往更後面一點看，大部分的人應該都是用 2010 年的預期數據。
使用更下一期的預期數據不打緊，問題在於：earning 這個數據會騙人。
這是 WSJ 這篇文章寫的不錯的地方。作者指出目前以及接下來預期 earning 的漂亮表現其實並不是經濟反轉的結果，而是公司節省支出造成的。文中主要資訊來源是 Goldman Sachs 的分析，他們指出(今年)有 46% 的公司的 earning 大幅打敗華爾街的預期，不過只有 23% 的公司顯著超過了市場對於他們的 revenue 的預期。在 S&P 500 公司中，sales 在第二季較前一年同期下滑 16%，比第一季跟前一年同期相比下滑 14% 來的更多。
接下來會如何？以美國而言，今年快要結束的第三季大概還可以靠勒緊腰帶得到跟上半年類似的 earning 數據，同時第四季由於比較基期數據非常難看，所以也還會有不錯的 YoY 成績。真正的考驗在 2010Q1，是龍是蛇就看這一季了。去年上半年經濟和財務學界很多人在猜「我們現在到底是不是進入了 recession?」，目前大家開始談的是「這個 recession 是不是已經落底了？」。由於 NBER 可能要等到 recession 真正結束一年後才會正式宣佈，所以我們現在也只能憑各種總體數據做出判斷而已。假如接下來景氣真的開始回春，我們會看到消費者信心逐漸好轉，同時各產業的銷售額會逐漸增加，這樣等到明年第一季的時候不會有太大的問題。如果不然，我們就會看到一些難看的 sales 以及 earning 數據，然後現在這些建立在明年預期數據上的股價就會再度面對現實而大幅下滑。
目前美國金融業的風險已經消除了不少，許多銀行已經開始甚或全部清償之前政府的 bail out。Goldman Sachs 從去年 11/21 盤中跌到 $47.41 的最低點到昨天的 $164.62 已經漲了 247%。不過整體經濟仍然有疑慮，不能掉以輕心。在這篇文章中提到觀察 SG&A (selling, general and administrative expenses)，是一個不錯的點。Sales 雖然比 earnings 更難操縱一些，但是仍然可以在合法的範圍內做調整。我們知道現在的問題在於時間，景氣衰退不會永遠維持下去，如果能夠靠著合法的會計調整讓數據好看一點，撐過現在這段時間也許就有明亮的未來了。特別是在景氣衰退快要結束的當口，若是之前沒有把可行的調整全部用掉，現在公司會有很強的動機做些花樣。但是 SG&A 不是一個公司會積極操縱的數據，這個數據通常不會被分析師注意到，因此它能夠很清楚的反映出來公司對於接下來景氣的判斷。目前這次衰退中，美國公司的 SG&A 下滑 6.4%，遠超過 2001 的 0.2%，也超過 1991 年時的 4.1%，足以顯示目前衰退有多嚴重。遺憾的是這個數據必須等公司的季報出來才知道，在時間上不能作為領先指標使用，不過我們可以先等著看看第三季這個數據的情況來判斷景氣的走向是否真的已經開始往上，或者我們仍然必須非常謹慎的面對接下來股市可能的下滑。
這篇文章寫的好的地方差不多到這裡結束。接下來有一大段的 BRIC 討論，看起來像是 GS 的置入性行銷。我不敢說這段的預測一定錯，因為我看過太多理由錯誤但是結果「正確」的分析報告了。不過文中談 BRIC 接下來會是全世界表現最好的地方在這裡的邏輯上是不太合理的。
類似的分析用在台灣也通。舉例來說，台積電今年第二季和去年同期相較，Operating Income 從 NT$30,373M 掉到 NT$25,127M，雖然下滑幅度不少，但是跟第一季慘澹的 NT$1,209M 相比已經好的不得了。不過仔細看今年和去年第二季的數據，台積電的 revenue 下降了接近 NT$13,925M，Operating Income 卻能只下降 NT$5,610 M，理由當然是他們的 Operating Expense 也下降了 NT$8,679M。
這些 expense 哪裡省下來的？我們過去這幾個月都聽到了一些台積電員工的「血淚控訴」不是嗎？台積電並不是業界裡唯一這樣做的公司，他們的情況也不是最糟的。拿他們做例子只是剛好而已，其他的大概也都差不多。如果美國的需求沒有起來，台灣的 IT 產業還暫時會維持著下跌的風險，不會義無反顧的往上直攻。歐洲這邊德國和法國好像總體經濟情況好一點，當然要講好目前最強的大概是澳洲和挪威，他們的央行已經在考慮要升息了。對於仍然直接或間接倚賴美國市場甚重的台灣，目前風險仍然還很高，要隨時注意不能掉以輕心。
5 comments:
恩，真是好文章！
good criticism.
btw, security analysts usually used p/b raito to evaluate stock price instead when future earning is negtive.
but what brings me curiosity is how they forecast future revenues, it's still kind of "black box". one best and accurate way is to ask the company, but it's not easy for we, individual investors, can do.
is there existing any common models to use to forecast this kind of industry thing?
P/B ratio 和文中提到的 book-to-market ratio 其實是一樣的東西，只是互為倒數。產業界用 P/B ratio 比較普遍，通常看到 book-to-market ratio 多半是在學術界裡面，不過學術界也會用 P/B ratio 就是了。
去年年底的確有不少人把時間拉遠一點看未來的 earning 來判斷適合的目標價。用當下的 P/B ratio 雖然可以避免負的目標價這種不可能的預測，但是要設定合理的『目標』也還是要看遠一點，特別是 sell side 這邊拿當下的 P/B ratio 和顧客談的時候，若是以同產業的公司做比較，大概不會有什麼調高目標價的空間；而跟歷史數據相比，也可能因為 book value 大幅下滑而缺乏吸引力。
book value 比 earning 的 volatility 小的多，但是在不景氣最嚴重的時刻，兩者都不能幫 sell side 描繪出景氣恢復後的美景。在這樣的情況下，分析師多半得考慮使用更久以後一點的數據。一般的研究報告通常不會只用單一指標，不會需要在這幾種之中只能挑一種的選擇。
未來的 revenue 或是 profit、earning 這些當然不好預測，不過在使用 multiple 去估算目標價時，多半只需要接下來一年或一兩年的預期，所以用不上什麼模型。根據過去的資料、公司目前的預測，以及分析師對於特定公司和產業的認識，大家就可以做出還過的去的預估。一般投資人沒有辦法去訪問同產業的不同公司來了解產業情況，甚至連研究報告都不見得可以取得。就算是拿的到，也還是有資料太多看不完、無法吸收的問題，這是全職工作，不是業餘投資人有足夠時間可以吸收消化並拿來運用的。事實上，連 buy side 通常也都沒有足夠時間消化資訊，很多人也只是選擇相信他們信任的分析師，因此在這一行裡面被別人信任是很重要的一件事情。學術界裡面談公司未來的 performance 受到某種因素影響的文章有很多，不過要說有什麼模型可以準確預測未來公司表現的變化，應該是還沒有。我看到的 regression 通常 R^2 都很低。
如果要使用到 DCF 這種東西，才會有需要估計未來 cash flow 的模型。超過五期甚至十期以上數據的預估就不是靠『經驗』可以輕鬆做到的事情。關於這種東西甚至有書來談，那就不是三言兩語可以說清楚的了。
感謝您豐富資訊的回應。
其實我曾試著用多變量回歸模型或層級貝式模型去跑預測，但是out-sample fit程度都很差，有點garbage-in, garbage-out之感。誠如您部落格標題forecast error，forecast一定有error，但是似乎這個error改善空間還很大。
也因為預測的工具不夠成熟，衍伸出目前證券投資市場的亂象，越接近公司insider，越能有評價該公司股價的能力(或準確性)，一般散戶/投資大眾沒有相對透明的管道可獲取較即時的資訊變化，而是否這是一種不公平不正義的社會運作? 目前法律看起來也很難去規範
當然，股價除了基本面(營收、毛利、費用)外，包含了更多其他市場因素，炒作、夢想/畫大餅、籌碼等，似乎要靠科學的方式在投資市場勝出是相當困難的事。
計量工具並不見得適合用來預測單一公司未來的表現。就我個人而言，要『預測』單一公司接下來的表現，我寧願靠對總體經濟和相關產業的了解，以及這家公司的經營、策略等資訊。前兩者可能靠計量模型來幫助，但是對於公司的了解最好還是靠 leg work。
使用計量工具的場合最好是在 portfolio selection，用來處理大量的公司的資訊。計量工具對單一的公司很可能不管用。
使用計量工具來做判斷不一定是『科學』的方式。真正科學的方式是充分認知計量工具的極限並且使用最適當的方式，可能是計量工具，也可能是其他的方法。
Post a Comment