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第18章 投资分析方法论(上)


经常有人说,价值投资就是在好行业中找到好公司,并确保它有好价格。
  那么第一个问题就来了:什么样的行业才算“好行业”?我们如何判断一个行业值不值得投资?
  要想回答这个问题,我们就需要对不同的行业进行分析研究。
  现实中,无论是我们是为了在自己的投资中通过深度分析赚取认知的钱,还是为了在事业发展中对准备进入的新行业进行全面了解,再或者是想从事投资研究的相关工作,行业分析都是一门必不可少的重要技能。
  千万不要觉得行业分析是一件宏大复杂、只有专业人士才能进行的事情,其实只要掌握了恰当的方法、基于充分的信息和资源,我们每个人都可以在自己的能力范围内去对一个行业进行深度的分析。
  下面,本文就将用尽可能深入浅出的方式,给大家带来一套进行行业分析的思路和框架,并简要介绍专业的行业研究中会用到的一些模型和工具,以及在分析过程中搜集相关信息的方法等。
  一、分析行业属性
  我们要了解一个行业,就先要分析和确定它的属性,也就是它与经济大势的关联度和匹配度如何。一般来讲,我们可以把各类行业大体分为三类:成长性行业、周期性行业、防御性行业。
  (一)成长型行业
  成长型行业就是指还处于成长期、增长比较迅猛、前景一片光明的行业。
  这类行业往往依靠技术进步、新产品和新服务的推出,从而使其呈现出比较有爆发力的成长,甚至可能在短短的几年内出现指数级的增长,因此它本身的景气度也往往与宏观经济相脱离,与经济周期的关联性不强。
  典型代表:TMT行业(技术、传媒、通信)
  (二)周期型行业
  行业波动与经济周期关联度很高的行业,当宏观经济大好时它们的行业需求也会大增,业内公司一荣俱荣,业绩红红火火;当宏观经济不好时,它们的业绩和盈利也会随之剧烈下滑,业内公司一损俱损。
  代表性行业:煤炭、化工、工程机械、基建、银行等
  (三)防御型行业
  防御型行业顾名思义,就是指行业产品需求相对稳定、弹性相对较小(比较具备刚需属性),因此即使在经济衰退期受到的影响也相对较小的行业。所以,这类行业往往在经济出现黑天鹅事件、市场风险偏好减弱的时期比较容易受到机构投资者的青睐。
  代表性行业:食品饮料、医药等
  需要说明的是,这三类行业有着不同的特质,但其实并没有绝对的好坏优劣之分,区分它们的目的只是更好地帮助我们在不同的时期、不同的投资逻辑偏好之下选择更适合自己的行业,并针对不同属性的行业进行更加有的放矢的分析。
  比如,如果要投资周期型行业,就要对宏观经济周期进行深度的分析;而如果要投资成长型和防御型行业,更重要的就是对行业自身现状和大逻辑的分析,比如消费行业的消费升级、芯片半导体行业的国产替代逻辑等等。
  二、分析行业的投资价值
  巴菲特说,投资就像滚雪球一样,因此我们需要找到一条“长坡厚雪”的赛道,才能确保雪球顺利地越滚越大。
  每一个行业都是一条这样的赛道,所以我们要想分析这个行业有多大的投资价值,其实就是要看这条赛道有多宽、有多长、有多平坦。
  (一)行业规模和核心逻辑(赛道有多宽)
  1、行业规模
  行业的规模有多大,其实就是这个行业和相关公司增长的天花板有多高的问题,所以这是衡量一个行业好不好非常重要的标准。
  一般来说,我们可以从相关行业的研报中比较容易地找到行业规模的相关数据。其中最值得我们关注的,就是行业现有的规模和它的历史增速(复合年均增长率CAGR)。
  有研究指出,根据投资分析行业的业内经验来看,一个行业至少要有超过百亿元的规模,才有可能产生优秀的上市公司。
  举个例子,我国的工业机器人行业目前的市场规模超过700亿元,2017-2021年的CAGR为13%,也就是说,这个行业的市场规模在过去几年里基本都在以每年13%的速度扩张,在当前我国经济增速放缓的大背景下,能维持两位数增速的行业已经算是非常优秀了。
  那展望未来,我们如何判断一个行业的市场规模还有多大的增长空间呢?
  一个可行的方法是与海外同行进行对比。
  同样以工业机器人行业为例,2022年,我国工业机器人与工人的数量比为392台/万名工人,是世界平均水平的两倍以上,但和韩国、新加坡等领域内的领先国家相比仍有较大差距,特别是对标韩国还有两倍以上的空间,所以未来还有较大的发展潜力。
  2、核心驱动逻辑
  我们在分析行业潜力的时候,还有一个因素也需要特别关注,那就是行业的核心驱动逻辑,说白了就是驱动这个行业未来发展的核心逻辑是否足够扎实、是否真的能够成立。

  我们继续以工业机器人行业为例。
  从需求端来说:一方面,我国的劳动年龄人口数量和比重已经连续十年不断降低,劳动力缺乏的情况不断加剧;另一方面,我国就业人员平均工资逐年走高,企业的用人成本也在不断增加。
  而从供给端来说:工业机器人的价格却在技术进步的推动下不断降低,当前工业机器人的价格已经非常接近制造业就业人员的平均工资水平,所以未来工业机器人在很大程度上实现对工人的取代,可以说已经是大势所趋。
  所以,制造业对于提效降本的需求正在推动着工业机器人的应用不断落地,工业机器人行业的发展潜力和驱动逻辑是非常明晰、能够成立的。
  (二)行业生命周期阶段(赛道有多长)
  行业和人一样,也会经历成长、成熟、衰退的不同生命阶段,所以要判断我们投资的这条赛道到底是不是一条“长坡”,我们就要知道这个行业目前处于怎样的生命周期阶段。
  一般来说,我们把行业的生命周期分为导入期、成长期、成熟期、衰退期四个阶段。
  就投资来说,很显然,一般我们都会认为成长期和成熟期是比较适合投资的。其中,成长期的企业增长速度可能会非常迅猛,潜在的投资回报也可能较高,但是同时也有较大的不确定性风险;而成熟期的企业可能业绩和盈利已经稳定下来,很难再有高速的跨越式发展,但它的优势就在于投资的稳定性和胜率较高。
  就导入期来说,虽然公司在行业出现的早期就进入赛道,确实可能增加自己的先发优势,但是这个时期行业的发展其实还处于非常混沌的阶段,商业模式不明晰、未来趋势不明朗,也很难看出哪家公司未来更有希望在竞争中脱颖而出,所以就投资来说,不仅难度比较大,而且成功率相对较低。
  而从衰退期来说,一般来讲投资一个已经开始衰退的夕阳行业肯定不是个好的选择,但是也要注意,某些行业可能会在衰退期中寻找到新的增长点,从而开始蜕变,甚至进入新一轮的生命周期。
  对于行业生命周期的判断,我们除了通过行业历史和当前的增长速度来判断,也可以参考一些小技巧,比如:
  如果你觉得某个行业很有增长潜力,但却发现这个行业几乎还没有什么上市公司,那通常就说明它可能还处于相对较早的导入期;
  而对于已经有较多上市公司的行业,可以着重观察业内市值排名靠前的龙头股,如果普遍估值较高,则这个行业处于成长期的概率较大(高估值可能反映了市场对其增长潜力的认可和偏好);反之如果龙头股估值都不太高,则行业更可能已经处于成熟期。
  (三)行业壁垒和竞争(赛道有多平坦)
  要想把雪球滚好滚大,除了长坡厚雪之外,赛道是否足够平坦,即行业环境是不是足够友好,也是一个重要的影响因素。
  这其中又包含两个方面:一是行业的壁垒是否能够有效阻碍过多竞争者的进入,二是当前业内的竞争格局是否能够让企业比较舒服地赚钱。
  1、行业壁垒
  行业壁垒指的是行业的进入和退出障碍,进入一个行业的障碍可以是技术障碍、牌照障碍、资金障碍、规模障碍等等,关键是它要能够阻挡很大一部分潜在竞争者的加入,竞争者越少,公司可以获得的潜在市场份额就越多,经营环境也就越友好。
  总之,行业壁垒的作用可以概括为一句话:越是少有人能走的赛道,可能越好走;越是人人都可以做的生意,可能越不好做。
  2、竞争格局
  竞争格局衡量的是某个行业的集中程度,也就是业内排名前列的企业占据了多大比例的市场份额、垄断程度有多高。
  我们可以用“市场集中度”这个指标来衡量行业的竞争格局,比如CR3指的就是行业内排名前三的企业占据的市场份额比例。
  很显然,行业的市场集中度越高,业内主要企业就能越舒服地赚钱,因为较高的垄断程度能让企业有更多的机会获得超额利润。
  三、行业分析的专业工具
  在专业的行业研究中,分析师还会使用一些分析模型工具,来从不同的视角对行业进行更为深度和全面的分析。
  这些模型工具为我们提供了一个很有用的分析框架,理解并尝试使用这些工具,能让我们的思维和分析更加全面和有系统性。下面我们对这些模型进行一些简单的介绍:
  (一)PEST模型
  PEST模型是一个分析宏观环境的模型,运用这个模型,我们可以在行业分析中比较全面地去思考行业所处的宏观环境。它包括政治、经济、社会、技术四个方面。
  在政治方面,我们可以思考国家在政策和法律层面对行业有怎样的规定、整体态度是支持还是控制等;
  在经济方面,我们可以思考行业发展与宏观经济周期的关联度,以及当前的经济情况对行业的影响等;

  在社会方面,我们可以思考当前的文化环境和人口趋势的变动等会对行业的中长期发展产生怎样的影响;
  技术方面,我们可以着重考察与行业相关的技术进步发展到了什么样的程度、可能对行业的效率、生产和商业逻辑带来怎样的帮助或挑战。
  (二)波特五力模型
  波特五力模型是一个汇集了大量不同的因素,以分析行业竞争态势的模型。
  它分析的五个维度(五力)分别是:供应商的讨价还价能力、购买者的讨价还价能力、潜在竞争者进入的能力、替代品的替代能力、行业内竞争者现在的竞争能力。
  五种力量的不同组合变化最终会带来行业利润潜力的变化。波特的五力模型被广泛应用于战略规划和行业分析中,以帮助我们了解行业的市场竞争环境,还可以帮助企业制定适当的竞争策略。
  (三)SMART模型
  SMART模型是一个常见的行业分析模型,它为我们的行业分析搭建了一个比较简洁而全面的思维框架。
  其中:
  S——Scale&Structure,指的是分析行业规模和行业结构;
  M——Model  of  Business,指的是分析行业的商业逻辑和盈利模式;
  A——Assets,指的是分析行业中资产和资源的分布情况;
  R——Rule&Regulation,指的是分析行业中有哪些潜规则和监管政策等;
  T——Technology,指的是技术对行业发展的影响情况。
  四、行业分析中如何搜集信息
  现在我们已经拥有了分析一个行业的思路和框架,但是很多小伙伴可能还是会有疑惑:分析中所需的数据和信息我该从哪里获取呢?
  (一)券商的深度报告
  作为个人投资者,我们既不具备大量的行业专业知识,也没有充足的资源进行深度的行业调研,所以通过券商专业团队的深度报告获取相关的信息,就成为了一个非常重要和高效的途径。
  券商的深度行业分析报告通常都是比较优质的信息来源,我们可以在慧博投研、行行查等工具中先基于目录粗略筛选10篇左右的行业深度分析报告,再通过对比精选出3-5篇进行重点精读,还可以对其中涉及到的数据进行交叉验证。
  (二)招股书和公司年报
  对于我们分析中所需的行业公开信息和数据,只要行业中有上市公司,那么相关公司的招股书和公司年报中关于行业情况的介绍部分也很值得一读,因为这是业内公司对行业的自我观察和陈述,能够给我们提供一种有别于外部券商研究团队的不同视角和解读。
  (三)行业白皮书、业内高管演讲等
  行业白皮书与研报类似,也能给我们提供不少关于行业的系统性研究结果和丰富的行业信息;另外,业内高管大佬的专题演讲和访谈等也能为我们带来很多行业研究的信息和思路。
  五、总结
  在本文中,我们一起了解了行业分析的思路和框架,首先是了解行业的属性,然后是把行业看作一条赛道,通过分析行业规模和核心逻辑(赛道有多宽)、行业所处的生命周期阶段(赛道有多长)、行业壁垒和竞争(赛道有多平坦),找到一条巴菲特口中“长坡厚雪”的好赛道。
  另外,我们还简要介绍了PEST模型、波特五力模型、SMART模型等专业的分析模型工具,以及在分析过程中搜集相关信息的方法等。
  总之,行业分析并不神秘,也远没有很多人想象的那么难,基于充分的资料阅读和整理,以及持之以恒的思考和重复练习,我们每个人都可以在自己的能力圈范围内对一个行业进行相对深度的分析和研究,并在投资中赚取基于认知的回报。
  以上分析根据市场公开资料整理,所提及公司仅做学术交流和举例,不构成任何形式的投资建议。


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