变数和框架 今天写了一篇关于...

变数和框架

今天写了一篇关于银行股估值的模型，有不少评论，说实话，我挺想关评论的，但又觉得彻底关了不好。 一些人还拿dcf来diss，我其实挺无语的。我花了一天写的文章，你拿一个自己根本不懂的东西过来讨论。 你知道dcf是用来干嘛的吗？你知道估值是做什么用的吗？ 其实，言必称dcf本身就是一个很大的bug。 对于一个估值模型，最核心的是两点，1、框架是什么；2、主要变数是什么。 也就是说，对于不同的企业，估值框架是不同的，主要变数也是不同的，因为他们的商业模式不同。 上来一切都转化成dcf模型，你还估什么值呢？ dcf模型是有用，但它仍然只是一种特殊的视角。你要言必称dcf，基本上也就到头了。 事实上，我们需要一种更加自由更加包容的视角，那就是框架+变数的视角。 这个视角把决定因素分成两部分，一部分是不容易变动的框架，另一部分是容易变动不可预测的变数。 如果你想事事都能预测，基本上也走到头了。 写一个模型，核心主旨是要： 1、搭建一个有结构的框架； 2、确定一些不可预测有待观察和跟踪的关键变数； 3、把这些变数组织起来； 最简单的框架就是，f=x+y+z 这个线性的公式是框架；x、y、z都是变数，不可预测。 因为x、y、z不可测，所以，也别指望f可测。但是，如果观察到了x、y、z，我们知道f应该是啥。 所以，不要一上来就盯着dcf，也不要一上来就盯着预测。 我写的这个银行框架，实际上也是一个变数框架，不同的变数有机的结合在一起。 1、经济波动的幅度和频率是一个变数，决定了需要补偿的非对称消耗； 2、利率市场化的程度也是一个变数，决定了补偿的来源； 1和2综合在一起，就能形成一个推论，如果一个经济体波动太大太频繁，政府又刻意压低利率，非对称消耗无法得到市场化的补充，估值必然是低的，这家银行必然需要股东来补充资本。 资产质量这块则是额外的变数，一方面取决于宏观的行业景气度和行业政策；另一方面取决于银行自身的经营策略和运营情况。资产质量这块的变数也是有结构的，只不过现在我们没有办法把它很好地展开。 最终，我们获得的是一系列关键变数和组织这些变数的方法。当你想清楚这个框架之后，再对预期现金流做一个估计，写成dcf的模式。事实上，这种向dcf的转化根本没啥必要。 所以，不要机械，千万不要想着机械的预测，你能搞清楚两个不可预测变量的关系已经很了不起了。 最底下的输出结果一定不是你的投资理由，那些游离于未知中的x 、y、 z才是。 投资就是要学会见风使舵、趋利避害；事事头铁，教条主义肯定碰个头破血流；这个世界又怎么可能事事可以预测，教你预测的基本上都是来搞笑的。 你唯一能做的就是抓住框架，拥抱变数。