第127章 “被错杀的明珠”清单 (第1/2页)
　　
　　一、清单的雏形
　　
　　2002年3月12日，星期二，上午九点。
　　
　　车公庙工作室里，陈默和沈清如隔着小会议桌面对面坐着。桌上摊满了打印出来的财务报表、行业研究报告、新闻报道剪报，还有一张巨大的A2纸——那是陈默昨晚准备好的空白表格，横向列着十几项指标：公司代码、名称、主营业务、近三年营收增长率、净利润增长率、毛利率、净利率、ROE、资产负债率、经营性现金流、市盈率、市净率……
　　
　　纵向还是空的，等待着被填满。
　　
　　“这是我设计的初步框架。”陈默把表格往沈清如那边推了推，“左边是定量指标，主要看财务数据。右边留了空白，可以写定性分析——行业地位、竞争优势、管理层评价这些。”
　　
　　沈清如拿起表格仔细看。她的头发今天扎成了低马尾，戴着一副细框眼镜，白色衬衫的袖子挽到手肘，露出纤细的手腕。晨光从东面的窗户照进来，在她侧脸上投下柔和的光影。
　　
　　“财务指标选得很全。”她点点头，“但有个问题——很多公司，尤其是那些可能有问题的公司，财务数据本身就可能被修饰过。只看这些数字，可能会误判。”
　　
　　陈默承认这一点：“所以需要你的部分。定性分析，就是用来验证、补充，甚至质疑这些数字的。”
　　
　　“怎么分工？”沈清如问。
　　
　　“我想这样，”陈默在笔记本上画了个示意图，“我先用定量指标做初步筛选，从A股一千多家公司里，挑出财务数据相对健康的——比如连续三年盈利、现金流为正、负债率不高、估值在历史低位。这个初选名单可能有一两百家公司。”
　　
　　“然后我再用定性分析进一步筛选。”沈清如接话，“看这些公司的行业前景、竞争格局、管理层过往记录、媒体报道、实地调研印象等等。把有明显问题的剔除，把有潜力的留下。”
　　
　　“最后剩下的，就是我们说的‘被错杀的明珠’。”陈默在示意图最后画了个星号，“数量不会多，我估计最多二三十家。”
　　
　　沈清如想了想：“要不要加一个维度？比如‘催化剂’——这些公司要走出低谷，需要什么条件？是行业复苏？是新产能投产？还是管理改善？”
　　
　　“好主意。”陈默在表格右侧又加了一栏，“就叫‘转机关键因素’。”
　　
　　分工明确了，两人开始工作。
　　
　　陈默打开电脑，调出他这半年建立的数据库。这个数据库现在包含了A股所有上市公司过去五年的关键财务数据，每天更新。他写了个简单的筛选程序，设置条件：
　　
　　1. 连续三年净利润为正；
　　
　　2. 最近一年经营性现金流为正；
　　
　　3. 资产负债率低于60%；
　　
　　4. 市盈率低于30倍；
　　
　　5. 市净率低于3倍。
　　
　　程序开始运行。屏幕上的进度条缓慢移动，数据在后台被快速比对、筛选。
　　
　　沈清如则从自己带来的资料袋里，拿出一叠厚厚的文件。“这是我过去半年收集的行业资料，”她说，“按申万一级行业分类，每个行业都有基础数据、政策动态、主要公司概况。”
　　
　　她翻开第一册——食品饮料行业。“比如这个行业，我们现在知道整体在下跌，但细分领域有差异。白酒受政策影响大，啤酒竞争激烈，但调味品和乳制品相对稳定。而且，区域龙头和全国龙头的抗风险能力也不同。”
　　
　　陈默一边听着，一边在笔记本上记下要点。他发现沈清如的研究方法很系统：不是碎片化地收集信息，而是建立了完整的行业分析框架。每个行业，她都会梳理出几条关键逻辑线——供需关系、竞争格局、政策影响、技术趋势、消费习惯变化……
　　
　　这种宏观到微观、自上而下的研究路径，正好弥补了他自下而上、从公司财务入手的局限。
　　
　　“筛选完了。”陈默看向屏幕。
　　
　　程序运行结束，筛选结果：187家公司。
　　
　　从一千多家到187家，第一轮筛选淘汰了80%以上的公司。这187家，至少在财务数据上，看起来是“健康”的。
　　
　　但陈默知道，这只是开始。财务数据可以粉饰，行业可能面临系统性风险，管理层可能有问题……真正的考验在下一轮。
　　
　　“接下来怎么弄？”沈清如问。
　　
　　“我们按行业来。”陈默把187家公司的名单导出来，按行业分类，“先挑几个我们相对熟悉的行业，深入分析。不熟悉的先放一边，等有时间再研究。”
　　
　　“好。”沈清如点头，“那我们从……家电行业开始？这个行业我们之前讨论过，我有不少资料。”
　　
　　“可以。”
　　
　　二、第一个案例：格力的困境
　　
　　家电行业的名单上有七家公司：格力、美的、海尔三家龙头，还有四家二线品牌。
　　
　　陈默调出这七家公司过去五年的财务数据对比表。沈清如则摊开家电行业的分析报告，上面有市场份额变化图、渠道结构分析、产品线对比、管理层访谈摘要……
　　
　　“先看格力。”陈默指着表格上的一行数据，“财务数据很漂亮：营收连续五年增长，净利润率保持在5%以上，ROE超过15%，负债率只有50%左右，现金流充沛。”
　　
　　“但股价从2000年高点到现在，跌了40%。”沈清如补充道，“市盈率现在12倍，看起来不贵。”
　　
　　“为什么不贵还跌？”陈默问。
　　
　　沈清如翻到报告里关于空调行业的一页：“有几个问题。第一，城市市场接近饱和，增量主要来自更新换代和农村市场。第二，竞争激烈，价格战时有发生。第三，原材料成本上升，压缩利润空间。第四……”
　　
　　她顿了顿：“第四，管理层有分歧。我去年采访过格力的一位前高管，他说公司在战略方向上存在争议——是继续专注空调，还是多元化扩张？”
　　
　　陈默在“定性分析”栏写下：行业饱和、竞争激烈、成本压力、管理分歧。
　　
　　“那它的竞争优势呢？”他问。
　　
　　“渠道。”沈清如肯定地说，“格力的专卖店模式在业内是独一份。它不依赖大卖场，自己掌控终端，这对价格控制和品牌形象都有好处。而且，它的经销商体系很稳固，很多经销商跟了格力十几年。”
　　
　　“现金流好也是因为渠道模式吧？”陈默看着数据，“先款后货，应收账款少。”
　　
　　“对。”沈清如点头，“但这也带来一个问题——扩张慢。开专卖店需要时间，需要培养经销商。相比之下，美的通过大卖场渠道，扩张速度更快。”
　　
　　陈默在“竞争优势”栏写下：独特渠道模式、品牌力强、经销商忠诚度高。
　　
　　“转机关键因素呢？”他问。
　　
　　沈清如思考了一会儿：“第一，农村市场能否打开。第二，能否在保持空调优势的同时，成功拓展其他品类。第三，管理层分歧能否解决。”
　　
　　陈默把这三个因素记下来，然后在表格最后加了一行备注：估值合理，但增长面临瓶颈。需观察农村市场拓展情况和管理层动向。
　　
　　格力分析完了。两人用了大约二十分钟。
　　
　　“下一个，美的。”陈默说。
　　
　　三、分歧与共识
　　
　　上午十一点，工作室里的讨论越来越热烈。
　　
　　家电行业的七家公司分析完了，他们产生了第一次分歧——关于海尔。
　　
　　“海尔的问题很明确。”陈默指着数据，“营收增长放缓，净利润率只有2%，ROE不到5%，负债率65%。财务数据在三家龙头里是最差的。”
　　
　　“但它有品牌优势。”沈清如坚持道，“我去年去青岛参观过海尔工业园，他们的管理很先进，国际化做得也比格力、美的好。”
　　
　　“管理先进不代表赚钱。”陈默反驳，“股东要的是回报。海尔的ROE连资金成本都覆盖不了，从投资角度看，不是好标的。”
　　
　　“但现在是熊市，我们找的是‘被错杀的明珠’。”沈清如说，“海尔可能现在不行，但如果它的国际化战略成功，未来可能有很大空间。”
　　
　　陈默摇头：“投资不能赌‘可能’。我们要的是确定性——或者至少是概率优势。海尔的财务数据没有提供这种确定性。”
　　
　　两人各执一词，气氛有些僵。
　　
　　最后，沈清如提议：“要不这样，我们把海尔放进‘观察名单’，但不进‘核心名单’。等有更多数据，比如海外业务的具体盈利情况，再做决定。”
　　
　　“可以。”陈默接受了这个折中方案。
　　
　　分歧解决了，但陈默心里清楚，这只是开始。投资研究充满主观判断，两个人有不同观点很正常。关键是如何在分歧中寻找共识，如何用逻辑和数据说服对方，或者被对方说服。
　　
　　
　　
　　（本章未完，请点击下一页继续阅读）