资产的美元价值

结　论：资产的美元价值

美国是一个创业者竞相成功的地方，在我们已经观察的数十年中，数不清的公司都成为行业的巨头——当然很多也已经不存在了。因特网代表的是稀有的东西，一个原创的、不朽的，像地震一样震撼，重新排列了商业的版图。在一个猛烈但是也是硕果累累的时期，对于美国的资本主义，新的公司已经出现来满足新的需要，科技已经从一个谨小慎微的行业，发展成深深嵌入每一家公司的运营过程当中。投资者在股票市场上的兴趣也波涛汹涌。

和我在华尔街的经验一样，很多年以来，很多分析师都在我们的公司里面跳进跳出，为了追求更有吸引力的机会。我在公司先后担任助理研究主管和研究主管，帮助很多新的分析师进入行业中。并且我发布很多新的和已有的公司加入到关注当中。虽然投资兴奋与因特网尤其相关，但是在竹北为了协助特定行业的分析师，我发现真正更加广泛的是对每一个行业形成和板块的关注。

这些年来，我的第一步总是建立模型，然后调研和很好地测试它，然后才对要估值的股票给出一个观点。记者的警句中有这么一句话——“我需要读我已经写的东西，这样我才能知道我正在想什么”，我发现我需要模拟得很细致，这样我才能够决定我写什么，然后了解我正在思考什么。

因此，我已经试验了所有给猫剥皮的不同方法：从上到下法和从下到上法模拟和估值，销售百分比和部门驱动运营收入报表，比较历史和同侪组估值，股息贴现和无贴现自由现金流估值。最终，合在一起的是一个模拟和估值的模板，它与公司的特性结合得非常严密和一致，但是也有足够的弹性来适应新的数据输入值和新的方法。

现在这是一个模型，我们将坚持用它。当它根据模板建立起来时，我们发现它工作得最好，至少是我们已知里面最好的。轶事时间：有一年圣诞节前三天，我把我儿子的拼装自行车从盒子里拿出来，自己组装它。看上去很简单，我也没有时间阅读制造商提起的说明书。两天过去了，我已经疲惫不堪，推着半坍塌的自行车到圣诞树下面。当前轮歪到一边卡进踏板的位置，前面的灯给了我一个忧郁的表情。那个时候我意识到，如果我花几分钟阅读一下说明书，就可以节省两天的时间了。这是我们的说明书，并且我不推荐偏离脚本。

分析师经历了很久的正式和非正式的训练，已经装满了财务理论，如果在冲突的时候，是高度有用的。冲突在财务学术界提供了一个有趣的背景，但是任何这样的有趣的时期都是没有特点。电话的铃声和客户想要知道的十分简单：买还是卖？关于这个过程如果它看上去要求一个几乎书呆子的决定，那是因为如果我们准备洗手我们不能够提供浪费的动作和结合所有我们工作表中的数据，然后让他们谈论他们自己，同时给分析师时间来与客户交谈。

我们希望前面章节的工作已经帮助你回答了电话线另一头的无止境的，重复的问题。因此，我们完成了很多：我们建立了收入报表和其他财务报表的模型，我们使用了公司的历史和模拟的数据，还有它的同侪组来计算资产的价值。我们已经做了规定，使得周期的、标准的、非标准的结果中那些一直很大的差别都不会影响我们的模拟。我们吸收和测量了所有的市场估值机制，我们这样做在一个有原则也有弹性的行为下。希望这是一个顶峰，我们没有在估值过程中留下瑕疵。

对于所有的，允许你发出满意的叹息——但是不要太多。收起在学院的日子，我回忆起作为一个助教丢下最后一份考卷，（最后的试卷，事实上）。在完成的时候我发出了一个夸张的叹息，大学已经结束了。他偷笑着说“你的父母才能运行发出那个叹息”，“你没有完成任何事情”。在我叹息后两个月里发生了很多痛苦的变化，我在人才招聘页面苦苦搜寻，焦急地寻找着面试的机会。

你的几个模型就像是羊皮一样：（很好、顺便、对于所以、但是…）只是一个开始。数字集合很少是模拟的第一步，一旦基本的框架被构建起来，真正的工作——校准——开始了。最终，你正在模拟的比数字本身少但是有更多的作用对于你形成一个价值的过程，那个价值根据数字而不同。一旦你决定了那些变化的一致性，你就在那个位置作出必要的调整。现在在单独模型中用这个任务乘以行项，然后再乘以单独模型的个数。当你完成模型时会发现你不是在终点而是在又一个起点上了。

资产分析中模拟的角色是显而易见的，但是它远远不仅仅是一个元素。当新的分析师在我们的公司Argus开始工作时，我告诉他们资产分析过程有四个主要的部分：（1）财务报表模拟，（2）估值分析，（3）了解公司，（4）行业知识。这四个也仅仅是工具箱里面的几个工具而已。在单独资产分析之上的，是资产的相互关系：分析师的买卖持有评级，证券投资组合经理的资产管理过程。同时，投资专家负责与客户交流，一个健康的精良的市场，和事情在官方的政策和办公室后面的细节不会使它到工作描述中的，但是会花费很多时间的。

在Michael Pollan杰出的《杂食动物的困境》（企鹅出版社，2007年）这本书中，作者介绍了一个外行的听众对于Holon（维基百科指的是Arthur Koestler）的音乐会的感受。Holon又是在它正确完成的系统和同时一个子系统或者完整的对于一个更大的整体。Koestler参考Holon为自发的、自我依赖的部分。我们用创建一个自我包含的系统为目标试图来完成模拟，希望得到一个“稳定形式能够忍受干扰”的模型，但是我们也知道，一个模型只是一个中间状态形式，它将会贡献给“合适的功能对于更大的角色”，也就是分析师的角色。

整个过程，我们已经把数字放在了每一个上面。因此，有最后的问题：分析师的工作的百分之多少是模拟的呢？对于这个问题，我目前不做回答。财务服务行业是简单的过于公开最后的对于一个回答来满足。我知道一个对冲基金交易商，从不根据新闻来操作，而是通过第二天与这个新闻产生的效果的反弹来操作，那是他的交易方法。我采访了一个有前途的分析师，他每天用现金开始工作，全天交易股票，然后以现金结束。他被每天的工作弄得筋疲力尽，他还只有31岁。我也知道证券投资组合经理改变他们的持有，很少比标准普尔要不频繁，改变了标准普尔的成分，其他人仍用铅笔来标记和画图。

考虑到最近几年财务服务行业的改变，包括高速程序交易的增长和大量策略依靠数学计算，小心翼翼的建模者可能感觉像录事巴托比（美作家Herman Melville同名小说中的主人公，纽约律师的小文书，因拒绝工作而被捕入狱），当电脑在后面疯狂地运行时，他还在墨水中蘸他的羽毛笔。墨水可能已经觉得蓄意的欢乐当大量的“火箭科学家”驱动他们的联合火箭直飞上山峰——“没有任何的减速”，像一个智慧的PM项目经理对我说的——在2008年的夏天和秋天。这样装模作样的人是不受人待见的，作为一个老派的财务经理，不可能在糟糕的历史时期给出更好的表现。

游戏的本质已经改变了，很少见的58%的市场下降不再像拉动增长依靠电脑驱动的交易和大量的测量比，滑动规则可能又从个人电脑上回到了桌面上。因此，谨慎的建模不仅仅是对于市场，我们觉得它还是安全地在市场中。

大多数量化策略有一个完整的数据备份，但是很少的将来元素。看一下将来元素的数学计算，你将会发现这是个共性的问题——甚至现在建立在单独模拟的期望上。有风险成本削减可能紧握过程的最后几个人，并且数字化的趋势编译对于硬模拟和行业评估将会取代必要的主观的混合将会告诉分析过程，希望应该变得纯粹地依靠机器形成的趋势分析，然后没有山峰会是安全的。

我们的希望不是如此的极端，如果仅仅因为行业的藩篱——贪婪和恐惧——需要被分别找到，确定和援救在一个人类的面孔。财务服务行业——存储了上万亿的美元，有无数的雇员——将会仍然是一个风格不同、方法不同、理论不同和机关不同的财富的多面的世界。尽管财务数据流现在是二进制的，我们认为那些对数字有感觉的人一定会在行业中找到一席之地。