基于脆弱性的估值体系

沧海一土狗
2412023-04-20 15:33
从形式逻辑上,我们可以构造出一个结论:越脆弱的企业PE越低,越坚韧的企业PE越高。

作者:沧海一土狗

题图:沧海一土狗个人微信公众号

引子

脆弱的汉语意思为:东西易碎易折经受不起挫折,(人)对事物敏感、患得患失。

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如上图所示,脆弱是一种二阶性质,它不是直接描述事物的好与坏,而是描述事物由好转为坏的难易程度

一些事物具备脆弱性,它们很容易就从好的状态变成差的状态了;相反,另一些事物具备坚韧性,它们不容易从好的状态变成差的状态。

为什么要把脆弱性和估值联系起来呢?因为估值本身也是一种二阶性质。

对于同样的利润,有的企业市值高,有的企业市值低,显而易见,这种差异来源于某些二阶性质。

于是,从形式逻辑上,我们可以构造出一个结论:越脆弱的企业PE越低,越坚韧的企业PE越高

楼市中脆弱性对估值的影响

那么,这种构造有多大的普遍性呢?或者说,这种基于脆弱的描述体系能描述多少现象呢?

楼市是一个非标市场,有极其丰富的定价维度。我们可以拿楼市的一些事例来引导直觉。

1、噪音问题

有的房屋做得很密集(一般被称为高层建筑,记为a),一栋楼有300多户;有的房屋则很稀疏(一般被称为多层建筑,记为b),一栋楼就几十户。

单楼的户数差异会导致一个显著差别:对于a的住户来说,他们很有可能碰到一种情况:一年365天,天天有邻居装修,因为他的邻居太多了;但是,对于b的住户来说,该场景出现的概率很低,毕竟邻居少。

因此,高层建筑在噪音问题上很脆弱,所以,估值相对较低。

2、停车位问题

有的小区停车位规划是有问题的,户数和车位的比例是1比0.5;有的小区好一些,户数和车位的比例是1比1;有的小区做了充足的冗余,户数和车位的比例做到了1比1.5。

假设这3个小区都是非固定车位,这三个小区业主的心态大不相同,第一个小区的业主一下班就要回去抢车位;第二个小区的业主只需要控制自己不要回去得太晚;第三个小区的业主完全不会在意车位问题。

要知道,车位问题是每天都要面临的问题,所以,在车位问题上具备脆弱性的小区估值上会有折价

3、金融折旧问题

我们都知道,住宅的最核心要素是位置或者地段,但是,很多人会肤浅地认为,只是因为交通问题。

事实上,折旧问题最重要。

以北京为例,在三环内2000年的房子可能都算新房;但是,在四环外,2010年的房子都不算新;如果在某三四线城市,可能2020年的房子都算次新。

对于住宅来说,最核心的定价因素是金融折旧,而区位是用来防止金融折旧的

三环内没有大规模的新土地供应,竞争格局基本稳定,存量住宅不易受金融折旧影响;反之,四环或五环外有大量的土地供应,可能你小区旁边就有几块工地,所以,很容易受到金融折旧的冲击。因此,三环内的估值要比四环外的高,根子在于金融折旧的易感性

想明白这个问题,你就能明白,楼市永远是一个结构化市场,少量的坚韧,大量的脆弱

从金融折旧的角度来看,房子永远不会过剩,源源不断的新房把一些存量住房的价值拍成零。

房子的金融折旧比我们想想象得要可怕得多,新房供给,产业外流所引致的人口流失都在制造折旧——速度一点不比烧煤慢

我们不盖新楼不行吗?永远不要低估人类改善的决心。

正是因为定价的维度如此众多,我们才会在同样一个城市里看到不同价格的房子,有的高达30w,有的才1w出头。但是,我们可以通过基于脆弱性的描述框架把这些住宅串到一起:脆弱点越多的,估值越低;反之,越高

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基于脆弱性的描述范式

更进一步,我们可以把楼市的定价框架泛化

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如上图所示,先确定一个主定价维度a,于是,P/a可以被称为估值,是一个二阶量。在楼市里,a可以是住宅的面积;在股市里,a可以是企业的利润。

于是,P/a的定价模式转化为:以一个无懈可击的标的为起点,然后,逐步打折扣的模式

也就是说,每增加一个脆弱性维度,增加一个折扣项。不难发现,估值低的标的只是因为它的折扣项太多了

然而,市场上广为流传着两种错误的认识:1、低PE的银行股便宜;2、港股比A股便宜

可是,从脆弱性的角度来看,这是一种极其尴尬的“便宜”。你买了一处郊区不带电梯老小区的住宅,价格十分便宜,这是真的便宜么?

银行股和地产股的额外脆弱维度

银行股和地产股总给人一种人畜无害的印象——PE和PB都好低,好便宜!风险好低!但是,最近两年市场遭遇了很多教训:地产商是会暴雷的,银行可以说没就没

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信用风险是一种很奇特的东西,尤其对于金融行业,不爆发则已,一爆发对价值的打击是毁灭式的。PB很低?可以再低,低到尘埃

为什么会出现这种现象呢?是因为它们都是高杠杆业务,十分脆弱
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如上图所示,普通企业不会举债去囤积大规模的存货,但是,银行和地产企业不得不这么做。

这就导致了它们与一般企业的不同:普通企业只要关注需求,关注增量订单就可以了(ps:假设竞争格局固定);银行和地产企业还需要关注存货的价格,甚至说,存货价格是更为主要的矛盾。

因此,在房价下行或震荡周期里,银行和地产企业的估值水平较低;在房价上涨周期里,银行和地产企业的估值水平较高,但也不会高于普通企业,毕竟脆弱性摆在那里

额外的脆弱性维度使得银行和地产企业成为特殊企业,估值一直低得很有迷惑性,而且,他们的定价分析也极其复杂:既要分析增量,也要分析存量,还得搞清楚宏观经济趋势
在这里,我并不是想批评这两个行业不好,
行业本身都是中性的,我是想说,这两个行业很难,根本不适合小白去玩。

不幸的是,人类天然有一种喜欢便宜的情愫,很多普通投资者一头扎进这几个脆弱性维度最多、最复杂的行业里。这种冲突类似于:郊区楼盘的投资更需要较高的投资水平(ps:最简单的投资是买豪宅),但是,财务约束使得小白只能去买郊区的楼盘。

港股的额外脆弱维度

港股是另外一个伪价值投资的重灾区,AH股溢价是很高,平均20%附近,甚至更高。但是,这个价差仍然是一种一言难尽的便宜:它来自于更多的脆弱性

很多人会调侃a股太敏感:村里死条狗,a股都要跌一跌。其实,这帽子给港股戴更合适。

资本天然不喜欢脆弱,脆弱是要打折扣的,敏感性因素越多,折扣越大。村里死只鸡都要波动的标的,估值得更低。
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不得不说,港股是一种很奇特的合约,它是美元计价的人民币资产。它比它的兄弟a股多了很多敏感因素,包括但不限于:1、中美经济温度差异;2、美国的货币政策;3、中美关系;4、其他国家的地缘政治

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去年港股跌得很惨,最主要原因是4个因子一起向不利方向移动:1、中国经济弱,美国经济强;2、美联储持续加息;3、中美关系紧张;4、俄乌冲突,欧洲幺蛾子横飞。

正是因为港股脆弱的点太多了,所以,港股才会比a股估值便宜,即便是敏感因子处于中性或偏好的位置

还是那个问题,这种便宜是真的便宜吗?这种便宜是中性的,一种不尴不尬的便宜

除非你预计那4个因子至少有3个正向移动,否则,你不该认为港股比a股更好(ps:你认为的好是极其主观的好)。

去年11月12日的时候,我在《港股即将开启一段梦幻之旅》一文call了一把港股,后面就没再提港股了。最近,有人来问我,为啥不提了?我只能哭笑不得地说,最近幺蛾子太多了,我没法保证3/4的因子正向移动,先等美联储结束加息再说吧。

从这个角度来看,港股只适合交易,不适合配置。

对于那些越跌越买的人,我只想说,你们真的只是运气好,万一疫情政策调整的时点再拖一个月,万一硅谷银行提前暴雷,向下的坑更大。

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为什么港股属于交易性标的呢?因为脆弱性维度多,运气差了,价格会跌到极低;运气好了,价格会爆棚。

更高维度的表现就是,脆弱性维度更多,价格波动更大。反之,A股的某些标的,譬如,头部的消费公司就适合配置,脆弱性维度更少,价格波动更小

然而,现实中,人们往往愿意采取相反的操作——交易适合配置的标的,配置适合交易的标的(ps:譬如去交易而不是配置十年国债,去配置而不是交易银行股)

可能人性天然不适合投资吧。

不同资产的精细光谱表

综合上文的框架,我们就可以构造出资产的精细光谱表,如下图所示,

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从脆弱性的维度来看,价值股最脆弱,然后是成长股,再往下是题材股,最有韧性的是债券

也就是说,PE越低越脆弱,越高越有韧性,最终的基石是十年国债

在这里,我们需要稍微解释一下题材股,

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如上图所示,题材往往都是价值股,有很多脆弱点,但是,增量概念会临时性地掩盖住这些脆弱点,于是,标的X被临时性地拔估值

在这里,我们要搞清楚一个核心区别:脆弱点消失和脆弱点被掩盖。有些变化会导致脆弱性降低,譬如,地产行业集中度上升,现房销售;有些变化只是掩盖脆弱点,我们耳熟能详的各种概念都是这种模式,从一白遮百丑到丑媳妇见公婆

交易题材,但不要配置题材。

结束语

利用这个光谱图,我们可以回答更多的问题,一个首当其冲的问题就是:当下的股市怎么了?怎么萎靡成这样?风险偏好太低

有两个证据,一、资金热衷于炒作各种概念;二、十年国债利率回落至2.82%附近

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更进一步,我们还能回答一个更有意思的问题:为什么十年国债利率和银行股表现出如此高的相关性?因为某种程度上十债利率代表风险偏好水平,风险偏好高大家才敢搞更加脆弱的资产啊

也就是说,十债利率和银行股股价都是一个庞大事物——风险偏好——的投影罢了。

此外,还有一个问题,现在的经济到底好不好?经济一直在快速复苏,但是,风险偏好和经济是两回事,出去度假旅游是一回事,去买房买基金是另外一回事。

经济是风险偏好的必要但非充分条件。

事实上,经济好的证据也很直接,经济不好,资金利率的中枢不可能在2.3%+站住的,社融增速也不会连续三个月超预期的。我们在《如何测量经济复苏的强度?——兼论复苏进展所带来的切换》一文中讨论过测量经济强度的方法。

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现实就这么吊诡:经济是经济,风险偏好是风险偏好,只有我们抽丝剥茧,了然各种资产的特性,才能看清楚到底发生了什么。

ps:数据来自wind,图片来自网络

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