国家统计局公布的数值并不重要，笔者对于哪位首席的预测能力较高一点兴趣都没有实际上，早就有学者指出过数据可能有泄漏嫌疑。但直到2011年6月，才有涉嫌泄密人员落马。券商的预测还能不能继续准下去是个很值得玩味的事。笔者之所以选择这张表，原因主要是有以下三个方面：（1）时间跨度上较为合适：内在价值的估计需要未来数年的预测数值，但一般很难看到这些可以代表机构的力量的首席们会预测那么遥远的事其实，这也在侧面说明了折现概念有多不靠谱。首席经济学家往往是研究所内经济学功底最深厚的岗位头衔了。连他们都做不到的事情，让行业研究员在这里瞎蒙不是强人所难么？不过，最戏剧性的恐怕是央行不加息你听不到首席们什么声音。一加息什么微博，财经资讯等到处都是各大首席们声称“此次加息在预期之中”。有意思么？当然了，一个辩护逻辑是“我知道要加息，多少个基点，但是时间上说不清……”这是什么话？“我知道××人要死，但什么时候我不知道……”放出这么个言论有什么意义？更不要说即便时间说对了，加息对市场的影响也不明确这样的中国特色了！既然说到加息，我们也顺便说全。估值框架下，加息不是一个好消息。A股的研究机构有个神奇的能力，好事坏事都能当好事解读。加息当日走势不合常规就来个加息周期概念，再不济还有其他那么多时事新闻，赖到调控政策或者欧债危机都是屡试不爽。这个时候，暂时抛开传统意义上的估值框架就如同行业默契一样。当然，做这事的宏观组可没有那个义务去预测什么现金流。（2）近期与远期可比较：这是个有意思的问题，年度测的准的近期表现不一定好，而近期测的好的跟年度测的好也没什么关系。（3）各机构数值差异已经足够在敏感性分析中产生较大的作用。
当然了，经济学家是可以更改预期的，随着新的信息出现上述的估计值也可以改变。另外没有不透风的墙，年初的政府工作报告中对居民消费价格涨幅有目标，而且这个目标的预测难度要小，所以年度数值说明的问题也有限。而更为让人头疼的是数据本身到底可不可信。尊敬的许小年教授在其“制度性数据失真”一文中表达了这个观点其实，有一个博士跟笔者曾经略带嘲讽的说起过国内数据不真实的问题。按照笔者的习惯，对于这种在自己掌控之外的破事也自然没什么兴趣。不过，有两个问题还是值得思考的：（1）一堆垃圾数据进入一个再精巧的模型，出来的也只能是垃圾。这其实是向愿意使用经济数据的分析师提出了一个不小的麻烦，笔者虽然不排斥经济数据，但也确实没兴趣。偶尔翻翻美林的投资钟，但这种在首席嘴里会跳跃、会倒转的规则还是谨慎用之较好，理解其背后的逻辑也就够了。至于经济情况到底怎样，首席经济学家们说不清的。最近的例子可以参考卖方首席们关于11年通胀年中达到高点的判断。叫嚷“被猪坑了”没什么意思不是么？（2）抱怨这种东西有什么用呢？这又不是中国独有的特色。John C.Bogle的“Enough”一书就提到过凯文·菲利普斯的“数字骗局”，美国政府公布的误导性数据包含GDP、失业率和通胀等等这些全美国人民盯着的数据。中国政府在数字方面即便做些粉饰也不至于引起过多的质疑之声吧。显然，这是引导公众预期和维持信心的良好工具。在信心比黄金更重要的时刻，至少笔者愿意为合理使用此类工具而大唱赞歌。相信与否那则是另一个问题。
其实分析师的预测也往往没那么精准。国内遭受过2008年股市大跌的股民都有切身体会。别以为外来的和尚会念经，华尔街也好不到哪里去。西格尔在其《投资者的未来》一书中就指出过华尔街的利润预测有多糟糕。“在2001年1月9日，上个季度结束9天，分析家估计2000年第四季度科技部门的营业利润为每股10美元，然而6个星期以后当所有的利润都计算完毕，这个数字又变成了每股7.69美元……”
事实都已经摆在眼前了，结论也就顺理成章了。跟这些首席们比经济学修养可能没几个读者有胜算，可就是这些首席们之间的差异也足够让价值估计脱离标靶（如果标靶存在的话）。坚信价值投资的坚实基础不容置疑的人能否解释一下这所谓的坚实基础在哪里呢？生活中总能碰上几个“你跟他讲道理，他跟你耍流氓；你跟他耍流氓，他跟你讲法制……”的极品人渣，听他们为自己找辙还不如敬而远之来的清静。
相对估值的问题：番茄酱经济学嫌疑“两夸脱装的番茄酱总是一夸脱销售量的两倍”，从而得出番茄酱市场完美有效的结论。
今天的读者是幸运的，像wind这样的金融数据服务商已经把模型做好了摆在眼前，其财务预测与估值系统（Evaluator）基本上把烦琐的事物全包办了。使用者只需要把自己的一些假设和对未来的估计值填好就能得到一个估值结果。有兴趣的人可以自己试试这种已经类似于一站式的服务，笔者全然打不起一点点的兴趣。笔者应该指出行业研究员也不是不知道这些问题的存在。很多研究员采用了一种折中的方法，在研究报告中也列出其对于未来几年的预期，但到估值时采用市盈率为跳板返回到价格。例如下面这段从某研究报告中截取的部分就很好的说明了这一点。“我们预测公司2011—2013年的每股收益分别为0.74元、1.07元、1.38元，目前市盈率为26×、18×、14×。按照2012年业绩给予公司25 倍的PE，则12个月内目标价为27 元，给予‘买入’的投资评级”。这种表述其实也不是没有问题，比如25倍的市盈率确定就显得过于武断，到底央行不断收缩的流动性会否冲击市场整体市盈率水平就是问题之一。但这仍然可以算作行业分析师所做出的极大努力了，毕竟说到底，是分析方法本身存在的问题，纠缠个人没有意思。笔者没有选择做一个行业分析师，部分原因也在于此。价值分析方法说到底是个打不倒的无赖，这一点跟某些哲学思想类似。一群人来做估计，总会有最接近的一个胜出，可这个结果完全不在掌握之中，努力的分析师也不见得会有好报。如果可以选择，有几人会甘心在用几年时间才辛苦换来了敲门砖之后又转身把自己交给了轮盘赌？至少笔者不愿如此。
巴菲特都做不到的事，行业分析师可以？
回到价值投资创始人那里看看“教父”说过，但被国内舆论有意无意忽略的事实吧。格雷厄姆承认内在价值虽然存在，但精确数值却无法计算出来。“不过这没关系，因为这种定性分析本身就非常有助于股票买卖决策。”当然，前提条件是，分析师的估值没有跑偏得太过于离谱。其实，关于估值这个问题，格雷厄姆的高徒巴菲特似乎也没什么更好的解决办法。巴菲特最主要的合伙人查理·芒格曾说过一句耐人寻味的话：“巴菲特常常提到现金流量，但我却从未看到他做过什么计算。”而且，巴菲特自己也坦承：“我们只是对于估计一小部分股票的内在价值还有点自信，但也只限于一个价值区间，而绝非那些貌似精确实为谬误的数字。”
一个造就畸形的制度因素
读者可能会十分疑惑，因为2007年开始“疯狂”扩张的国内券商研究所就主要依托在估值技术之上。如果根基如此不牢靠，基金又如何会买账？答案出奇的简单：制度因素。证监会早年曾经规定：基金必须通过券商提供的专用席位进行交易；而且“每只基金通过任何一家证券经营机构买卖证券的年成交量，不得超过该基金买卖证券年成交量的30%。”2007年2月16日，证监会下发的《关于完善证券投资基金交易席位制度有关问题的通知》规定重申：“一家基金管理公司通过一家证券公司的交易席位买卖证券的年交易佣金，不得超过其当年所有基金买卖证券交易佣金的30%。”这就意味着只要基金还要交易，就必须通过券商进行，而且还必须要分散到3家以上。不难看出，这是制度保证的蛋糕份额，基金是无论如何都要把这笔佣金花出去的，与券商服务的质量没有必然联系。最极端的情况是券商研究所都说错，基金也还是要把这笔费用支出去。明白了这个道理，恐怕研究机构身上的光环也就先褪去了几分。这没什么不好，实际上很多投资大师对金融分析师也并不待见。
分析师趋同的一个逻辑
仔细来看看价值投资的各个环节，恐怕第一个要说的就是盈利预测了。常规的做法随便翻开一本金融教科书都会介绍，笔者在这里想说另一个小问题。对于一个研究员来说，如果自己的预估与行业内其他研究员不太相同，最好的选择是什么？A.基于自己的信念，发布一个估值极端不同的报告；B.参考行业其他研究员的估计值，在此基础上给予一定的浮动空间，得出一个表达了个人观点的数值即可。A选项显然极度冒险，虽然它可能意味着一举成名，但往往现实的角度看沦为笑柄的个案更多些。毕竟，价值投资理念下的产物从来都没有保证价格会在一两份报告的推动下立刻向价值靠拢。于是乎，分析师要面临两重考验——估值是否正确、市场是否买账。而选项B显然就没有那么糟糕，如果个股证明分析师早先的判断正确，那只能说行业都这个样子，法不责众。更何况该分析师毕竟还要比其他分析师要正确些。其他情况下，至少该分析师也没有太过于离群而招致枪打出头鸟的境地。不过笔者见过最过分的，是曾经的一个非金融专业的博士同事竟然直接打开同花顺，轻盈的按下F10，给出里面的数值。从人性的角度来看，或许抹平差异的动机谁都存在，还记得之前讨论过的“羊群效应”现象的读者会发现，这里同样适用这个规则。
分析师信息有偏的担忧：上市公司财务报表造假
但这种“合群”仍然不能推翻估计的无偏。毕竟，目前没有什么理由去否定最开始的几个分析师所作出的估计会与真实值产生方向固定的偏离。换句话说，我们当前假设“分析师可以对现金流等重要变量作出无偏的估计”。这条假设的根基究竟有多牢靠？要解释这个问题需要知道另一个概念：基于财务报表的金融骗术。
在《聪明的投资者》第12章点评的时候，“急于确认收入”、“违反资本方面的规定”等小结想必已经让读者多少感觉到了些此类问题的麻烦。千万别在这个时候就着急，霍华德·施利特的《财务骗术》详细的阐述了7大类30种方法来在报表上做腾挪。今天的读者是幸运的，因为笔者接触这本书的时候还没有中文版。不过印象较深的是给我们上课的两个教授都提及过有关金融骗术的部分。其中一人甚至对“现金流造假难度较大”的问题提出了不同意见。也同样是这个实际经验丰富的教授一次兴致勃勃的让我们这帮学生猜当年他所在的公司有几套账册。“善良”如笔者的同学猜3—4套，教授露出得意的笑容的同时告诉我们有7套，不同的对象用不同的账册加以对付。当时笔者的内心觉得会计做好了确实是个“了不起”的行当，全然没考虑过究竟是哪些人值得获得单独一套账本的对待又或者这些行为究竟是不是合乎道德。有那么一刹那，金融分析在笔者的脑袋里突然就变成了谁够聪明、够狡猾，可以把一切做的不被发觉谁就可以获胜的游戏。实际上，《财务骗术》第三部分所谓的侦测技术给出的两种方法也并不能让人满意。数据库搜索涉及到阈值的确定，这是一个在根结上就不可能彻底排除造假可能的粗选。而分析财务报告，通过建立共同规模报表、阅读脚注和其他定性信息、比较经营现金流与净收入等手段无疑就像是在与报表制作人进行对抗。从“买方没有卖方精”的角度来看，这种游戏的胜算可能完全建立在报告制作人是否粗心犯了错。会计报表与比基尼的老笑话虽然有些不严肃，但道理确实如此。
千万不要以为财务骗术只是发达的资本主义社会专利产品。笔者记得在本科阶段，曾经就有过一次刘姝威与蓝田的对抗。笔者当时特意买了刘姝威的《上市公司虚假会计报表识别技术》这本并不算厚的书来读。再后来就是吴革等编著的一个“财务报告陷阱”系列的三本书。尤其是《财务报告陷阱防范》这本书千万不要错过。至少笔者认为这本书要好于《财务骗术》，尤其是他将打碎你对于报表上数字可靠性的全部遐想。从经济交易开始，编造虚假原始凭证、记账凭证，再到编造虚假会计账簿、虚假财务报告，再到信息披露的不充分，这些环节都是直接针对报表使用人的。分析师顶多就是拿着这么个被精心粉饰过的东西自以为是的获取别人提供的信息，得出的结论到底能多准确？更令人沮丧的是，无论公司背景属性、好坏都可以在报表层面来挑战使用人的耐心和智商。
通海高科是第一个“发行股票后未能上市”的企业，从证监会的调查结果看说其从头骗到尾一点都不过分，而吉林省政府的影子总是闪烁其中。联通当年上市更是夸张，通过筹资安排和租赁条款的设计搞成了表外融资和表外经营。书中这段话的描述极其意味深长：“招股说明书和上市公告书，CDMA这么赫赫有名的项目竟然‘神龙见首不见尾’，财务报表上既没有价值数百亿元的CDMA资产，也无几乎等额的银行借款，更不知道CDMA收入几何？亏损多少？”《财务报告陷阱防范》一书通篇都不缺少这样的例子，读者还是自己翻开这本书仔细阅读一下。
回到我们想要阐述的问题上来，财务报表可信程度到底如何啊？说全是假的过于极端，但对于估值来说这一重要信息来源的质量恐怕也不容乐观。什么客观公正的估值简直是痴人说梦。可能很多人觉得这都是几年前的老皇历了，为什么还要拿出来翻翻。其中一个原因可能是“日光之下、并无新事”。
分析师信息有偏的担忧：分析师的勤勉有时不能指望
