scp命令

可以互传文件,前提上两台电脑都安装 ssh服务

可以推也可以拉
推:scp 本地文件或者目录 远程用户名@ip地址:远程目录
拉:scp 远程用户名@ip:远程目录或文件 本地目录

为何要是公司价值最大化-价值的基础

在过去十年风起云涌的商业发展进程中,北美、欧洲乃至亚洲的首席执行官(CEO)们在面对如何领导所在企业时深感困惑。究其原委,这种困惑是情有可原的。自1980年开始持续20年的股市牛市,是每家企业创造的财富都呈现出螺旋式的上升,股东们切实享受到了这些回报,CEO们也非常高兴,因为他们拥有了非常丰厚的股票期权,在某种程度上甚至赢得了摇滚明星般的地位。当社会进入因特网鼎盛的20世纪90年代末期,沃伦巴菲特这样坚定的保守主义者,也开始思考经济是否已经进入了一个完全不受传统因素约束的新时代,一些经济学家开始之一长期以来被奉为经典准则的竞争优势理论,新经济分析者也会非常严肃的发问,为什么一家持续三年亏损的因特网宠物供应商的价值就不能超过10亿美元呢?

在写作本书时,因特网鼎盛期后股市崩溃的余波仍在造成多方面的影响。因特网作为网络公司狂潮的发端,虽然仍在改变着人们的购物、交流和管理方式,但它对经济学基本法则的挑战已遭遇严厉的回击。实践证明,许多因特网公司的超高市值根本就无法长期维持下去,随后股价开始跳水,迫使这一代遭受资本市场惩罚的投资者寻找新的投资方式。一连串重大的公司会计丑闻使一度被奉为英雄的CEO们成为祸首,导致政府介入调查和颁布新规则,同时产生股东积极参与管理决策的倾向,其对公司治理的影响尚未完全显现。美国的企业集团出于自身利益考虑,已经开始挑战监管者推行新规的权威。

具有讽刺意义的是,股票市场热衷与关注短期季度盈利的心里却没哟改变。

市场对季度盈利的关注仍在困扰着企业领导人,是它们面临在公司短期绩效和长期健康之间进行取舍的困境。

在这种焦虑和不确定性中,仍有可以让人感到振奋的好消息。尽管市场经历了多年的扭曲和反复,但无论是公司高管还是投资者,都能从一种日渐显著的重要发展趋势中感受到欣慰。越来越多的投资者、分析师和投资银行家正在逐渐采用基本面金融分析和复杂的折现现金流模型作为公司估值的计算标准。

本书阐述了如何利用折现现金流模型对公司估值,以及如何应用估值信息进行更为明智的经营和投资决策。在实用折现现金流模型时,对公司未来几年产生的利润和现金流的假设决定了公司的股票价格。使用该模型,CEO们就会致力于公司的长期价值创造,并相信自己的努力最终会反映在公司股票的市场价格之中。这并不是一本供交易员利用股价短期变动获利的图书,也不是供管理者调控季度股价变动的图书。本书的目的在于帮助致力于为企业创造持久价值的管理者。

关注股东价值的管理者不仅创造出更为健康的企业,更能产生其他的效益,如促进经济增长,提高生活水平和创造更多的就业机会。我们的核心观点是:企业在为股东创造真实经济价值的过程中实现自身的茁壮成长。

当前,改善公司治理的大潮推动着企业更加关注长期价值创造。因此,管理者和董事会成员应该把长期的股东价值创造作为公司的首要目标。本书通过深入浅出的具体分析,揭示出如何创造长期价值以及如何衡量价值创造。

在接下来的各章里,我们通过实例并辅以实证说明了价值创造的原理。公司通过进行资本回报率高于资本成本的投资创造价值。在高回报率投资项目上投入的资本越多,公司创造的价值越大。只要资本回报超过资本成本,增长越快,创造的价值越大。不仅如此,价值创造计划必须始终以对产品市场机会和竞争环境的现实评估为基础。我们还要揭示价值创造为什么必须成为公司战略、收购、兼并、剥离、资本结构和投资者沟通等重要决策的一部分,并解释为什么价值创造应改称为公司文化的一部分以及公司应如何进行日常的自我管理。然后,我们还要详细阐释如何衡量价值。

有关公司价值的这些基本原理存在已久,最近发生的一系列事件只是让我们更加坚信这些原理。看起来这似乎是与直觉相悖的,因为它我们知道近来的金融市场也许并没有我们当初认为的那么有效。在某些情况下,股票市场并不是一个公司内在价值的可靠指标。市场可能偏离公司内在价值的这样一个事实,意味着管理者必须更加符合公司基本价值和价值创造的要求,因为管理者不能总是依赖股票市场的信号。

具体而言,管理者不仅必须对价值创造有理论认识,而且必须能够在战略与价值创造之间建立有形的联系。这就意味着,比如减少对短期财务绩效的关注,更加重视为创建能够在长期内创造价值的“健康”公司应做哪些工作。这就需要管理者深入掌握某个行业的经济理论基础,并制定相应的发展目标。管理者在掌握了价值创造的经济理论后,就需要更新公司内外各方的价值创造观念。管理者也需要建立起能够促进真正的价值创造,而不是短期会计结果的绩效管理体系。最后,管理者还需要交易投资者,告诉他们公司是如何及何时创造价值的。

这些原理既适用于成熟的制造企业,也适用于高速增长的科技企业,且适用于各地区的企业。如果管理者、董事会成员和投资者忘记了这些简单的原理,后果可能是灾难性的。20世纪70年代大型企业集团的兴衰、80年代美国的恶意收购案,90年代日本泡沫经济的破灭,98年东南亚的金融危机,以及90年代末的因特网泡沫和公司治理丑闻都是例证。

在本章开篇之际,我们首先阐述以下观点:从长期看,股票市场确实是在追寻公司和经济的基本绩效。在出现偏离的时候,通常来自个别行业,而且几乎持续不到几年。当企业、投资者和银行无视经济学原理或认为经济学原理已经改变时,市场就会偏离基本面。

市场追随经济基本面

从1980年至今,美国股票市场的行为使投资者和管理者感到迷惑不解。在这大概20年的时间里,股票市场牛气十足,标准普尔500指数从1980年1月的108点的水平涨到了1999年12月的1469点。股息计算在内的股东名义年回报率为17%,根据通货膨胀调整后为13%,是此前100年间股票平均年回报率6.5%的两倍还多。至2000年年初,许多投资者预计股票投资回报会持续飙升,然而,市场却急转直下,在接下来的三年里,跌幅超过了30%。在经历这样一番大起大落之后,很多人开始怀疑股市是否就是一张大赌桌,根本与现实世界没有任何关系?

其实不然,股票市场的表现是可以解释的。更重要的是,这些解释都直接来源于现实的经济,如通货膨胀、利率、国内生产总值的增长率和公司利润。这种联系可能并不完善,但是研究表明,这种被我们称为基于公司财务绩效和风险的公司基本面价值或内在价值的偏离,一般是短期的,日常常仅局限于某些工业或服务行业。

股票市场中真正使人惊奇的,并不是出现一些重大的股价泡沫,而是在过去百年的技术革命、货币变动、政治危机和经济危机以及战争中,市场是如何密切地反映了经济的基本面,这一现象不仅限于美国的股票市场。我们相信,美国、欧洲和亚洲的股票市场都正确反映了这些地区不同的经济发展前景。

股票市场的长期回报

在过去的200年里,去除通货膨胀的因素,美国股市的平均回报率为6.5%。是有一些影响重大的市场泡沫,市场崩溃和丑闻吸引公众的注意,如近期的高科技市场狂潮,20世纪90年代末的会计丑闻,1987年10月的黑色星期一,80年代的杠杆收购狂潮,当然还有1929年的华尔街大崩溃。但是在股票回报持续多年保持一贯增长的背景下,所有这些个体事件的影响都是苍白无力的。根据图1.1所示,我们至少可以认为,股市的发展历程绝非杂乱无章,但不存在完全独立的发展规律。


普通股6.5%的长期实际回报率也绝不是一个随机数字,而是源于公司的基本面绩效和投资者承担投资风险所期望的回报率。要理解这种联系,一种方法就是可以考察一家公司的基本绩效和其与股价的关系。经通货膨胀因素调整后,中位数的市盈率趋向于大约15的正态水平,这就意味着在过去的100年里投资者的风险回报权衡并没有变化。假设投资者的风险偏好没有发生变化,我们就可以非常容易得将投资者的长期回报与公司的基本面绩效联系起来。在过去的70年里,实际的公司利润每年大约增长3%-3.5%。如果市盈率一直保持在这个正常的水平,那么股价也应该每年上升3%-3.5%。另外,美国的公司总体上通常是每年将利润的50%进行在投资以取得这样的利润增长,留下另一半向股东支付股息和回购股票,在长期市盈率平均为15倍的情况下,这就转化为约3%-3.5%股东的现金回报率。将每年股价上升3%-3.5%与现金回报增长的3%-3.5%加起来,股东的实际总回报率约为每年6.5%。

市场价格水平和基本面之间的联系

现在我们需要看一下在企业和经济基本面绩效一定的情况下不同时点股票市场的水平,并将之与预期水平比较。结果显示,在过去的40年终,市场整体指标与我们预期的基本价值非常吻合。

利用折现现金流模型,我们可以估计出1962年至2003年美国股票市场上中位数公司每年的内在价值(更多内容请参见第4章),我们根据长期趋势预期利润增长,权益成本和权益回报率,以最近一年的通货膨胀率为基础进行通货膨胀率预测,为保证标准统一,我们用市盈率表达基本价值。

图1.2对我们得到的中位数公司的内在价值与实际市盈率进行了对比,可以看到,除了1990年的因特网泡沫外,我们对内在价值的估计与实际市盈率是吻合的,股票市场长期内遵从一个清晰而简单地经济逻辑,尽管还存在着争论,但是在发展模式上并不太复杂与混乱。在英国和其他欧洲市场上,我们进行了同样的测试,得到了类似的结果。

附注:现金回报率取决于公司的增长率和投资回报率。一家普通公司的股本回报率为12%,真是增长速度为3.5%(考虑通货膨胀因素下增长速度为5%-6%)。在这种情况下可实现50%的支付率,3.5%的现金回报率等于市盈率与支付率的乘积。

20年牛市的启示

在1980年至1999年美国股票市场持续20年的牛市中,许多投资者认定这一时期的增长意味着股票市场已经发生了某些变化,他们认为,20年牛市过后,已经上涨的公司股价将永久保持下去,高回报将在未来长期持续。许多投资者和市场评论员仅仅根据最近的历史绩效推测会有持续的高回报,因为他们认为没有什么因素能阻止这种高回报。其他人则以更充分的理由的除了同样的观点。经济学家詹姆士格拉斯曼和凯文哈塞特在1999年出版了一本著作,名为《道指36000点:如何从即将到来的股市上涨中获利的新战略》詹姆士格拉斯曼和凯文哈赛特预测道琼斯工业平均指数在经过了从1980年的700点增长到1999年的11000点后,将于2002年至2004年的某时点达到36000点。他们认为投资者已开始意识到股票的投资风险低,因此会抬高股价。还有人认为,股票正在被更加广泛地接受,需求加大将推高股票价格。

这些投资者和评论员们并不理解长期牛市背后的真正因素,在我们的分析中,我们确认有三个要素几乎反映了广义市场指数的所有变化,前两个因素分别是盈利的增长和利率及通货膨胀的下降,它们使人们能够预期到会影响股价的因素,而第三个要素则是与20世纪90年代末期因特网泡沫有关的所谓大市值股票昙花一现的登场(见图1.3)。

从1980年到1999年,标准普尔500的每股收益从15美元上升到56美元,如果未来的市盈率保持不变,金回报率增长就会让标准普尔500指数上涨302点。6.9%的名义年回报率增长相当于3.2%的世纪回报率增长,接近于经济中实际利润的长期平均增长率。

在这段时期,美国利率与通货膨胀率都出现大幅下降,美国长期政府债券回报率曾经在1981年接近15%的高点,然后下降,1999年降到5.7%。利率和通货膨胀率的降低使市盈率又回到了更加正常的水平。之所以会这样,是因为在高通货膨胀的年代里,公司无法在提高资本成本的同时相应提高资本回报率,从而是市盈率降到极低。

此外,股价增长还有很大一部分是股票指数内股价分布不均衡所致。在1997年至1999年间,有一批公司,包括思科、易安信(EMC)和通用电气等,它们的市值高达数千亿美元,市盈率很高,到1999年,代表股票指数中最大30家公司的这些大市值股票,平均市盈率是其他470支股票的2倍。这样的市盈率差距在此前的40年间是没有过的。而且至今也没有得到明确的解释。由于出现如此大的市盈率差距,致使1980年到1999年标准普尔指数上升中,预期市盈率的上升占了376点。

紧随其后的熊市

标准普尔500指数从1999年年末到2002年年末大幅下跌了40%,这在很大程度上是由于大市值股票和市场其他股票市盈率之间的差距发生了逆转。

在1999年,投资者就应该认识到股票价格不可能继续以每年17%的速度增长下去,当时他们可能考虑到随着经济增长,利率和通货膨胀已经降到了非常低的水平,公司的利润会继续增长,因此市盈率也不大可能会下降。无论你是否相信对大市值股票的估值是合理的,如果你期望整个市场的市盈率仍然会保持前些年的水平,就是不合理的。

剖析持续20年牛市和紧随其后的熊市的原因还揭示出:市场确实有过对基本面价值的阶段性偏高。好在20世纪90年代末期至21世纪早期的市场表现表明,这种阶段性偏离普遍集中于少量股票上。

股票的槽糕表现

考察一下从1997年3月至2000年3月间的股东回报分布图。在图1.4中,条形代表了标准普尔500股票中在这段时期内增长超过一定数量的公司数量。其中淡灰色的条形代表技术-传媒-通信领域的公司数量,深灰色的条形代表大市值公司数量。分布具备部分正态特征,但是技术-传媒-通信领域的公司和大市值公司更偏向于高回报率的右边。非技术-传媒-通信领域公司的股东总回报率平均上升了21%,而大市值公司和技术-传媒-通信领域公司的股东总回报率平均上升了62%。


在2000年3月至2003年3月的熊市是对技术-传媒-通信领域泡沫的一个反向纠正(见图1.5)。下跌者大多为技术-传媒-通信行业和高市值的公司。事实上,标准普尔500公司的平均价值仅仅从高峰时的水平下跌了8%,但由于标准500指数是甲醛平均值而赋予高价值公司较高权重,因此指数总体下跌近40%。有趣的是,标准普尔500中有整整40%的公司在此次熊市中实际上价值都有所增加。

标准普尔500指数中大多数公司并没有经历技术-传媒-通信领域公司的大起大落。换句话说,美国股票市场20世纪90年代末期的泡沫很大程度上是一个巨大的行业泡沫。行业泡沫是经常发生的,但一般来说,他们不足以达到能扭曲一个如标准普尔500这样广泛的市场指数。

在审视

从一个恰当的角度审视近期股票市场泡沫是非常重要的,第一,放到股票市场长期回报背景中看,20世纪90年代的市场泡沫并不像其他市场事件,如20世纪70年代通货膨胀导致的熊市,那样规模巨大。第二,以前发生过行业泡沫,毫无疑问,将来还会发生。行业泡沫源于一些市场玩家的贪婪、无知或兼而有之,且不遵循基本经济规律。但是,这并不意味着市场作为一个整体与经济现实相脱节。

欧洲市场在20世纪90年代末期经历过一场类似的泡沫。但是在欧洲,除技术-媒体-通信以外的其他行业的公司也经历了急剧的价格变化。因此,欧洲的熊市作为单一行业现象的特点没有美国市场那么显著。我们虽然不能确定为什么欧洲股票市场的繁荣和萧条波及面会更宽,但有几个可能的影响因素。第一,20世纪90年代末的欧洲货币统一使人们对更加深入的经济一体化后由于增长和生产力提高能带来的好处过于乐观。而当美国市场由强转弱时,这种过于乐观的情绪就导致部分投资者出现过度悲观的反应。第二,一直是欧洲的传统大企业比美国的同类更有可能从新经济中获益,因为在美国,小型创业企业的融资条件要优于欧洲。第三,欧洲投资者投资可能会一味比照美国市场的价格竞价,却没有完全认识到美国股票价格主要是由技术-媒体-通信领域股票驱动的,而这些领域在欧洲是一个弱势得多的角色。

跨国比较

基本经济绩效的差异也解释了国与国之间市场表现的差异。图1.6显示了16个国家在近100年终的股票市场实际回报率,可以看出,年回报率从比利时的2.5%至瑞典的7.6%,大多数国家则在4.5%和7.0%之间。值得一提的是,回报率最低的国家大多是那些经历了经济巨变的国家,突出表现为长期的高通货膨胀、内乱或战败。南非和澳大利亚这些国家的高回报率依赖于冶金和采矿业,这些行业恰好在这一时期获得了非常高的回报。而且与美国和英国相比,大多数市场中在股票市场挂牌上市的公司少之又少,因此这些公司也许不能代表整个经济状况。

美国除了回报率较高外,与欧洲和主要亚洲市场相比,市盈率和市净率也都很高(见图1.7)。虽然各国会计准则、货币状况和公司治理在各个时期有所不同,但估值差异,尤其是资本回报方面的差异很大程度上仍是由绩效差异导致的。例如,美国公司的资本回报率始终高于欧洲和亚洲公司(见图1.8),我们认为这是经济基本面决定股票市场绩效的进一步证明。


因经济分析偏差导致的偏离
股票市场总体上能够反映长期的经济基本面,这决定了偏差往往或者是短期的,或集中于经济中的某个局部方面,或两种特征兼具。因此,管理者最好把精力集中在长期的价值创造上,而不要为股票市场的近期走势患得患失。事实上,当企业管理者和市场参与者都无视长期价值创造的基本因素时,市场泡沫就会发生,对此我们会想到两个实例:20世纪80年代末期的杠杆收购泡沫和十年以后的因特网泡沫。

杠杆收购泡沫

20世纪80年代初,美国联邦储备局经过艰苦努力终于控制住了通货膨胀,美国经济有开始增长,企业和投资者重新恢复了进行创新的信心。一个公司控制权交易市场出现了。在这一市场上,公司和私人投资者(后来被称为“兼并奇兵”的投资者)证明了他们有能力通过恶意收购的方式成功收购绩效不佳的公司。获得控制权后,新的所有者通常会提高公司经营水平,剥离掉不相关的业务,然后将改造一新的公司转手卖掉,获得高额利润。早期的恶意收购很多是在大公司主导下完成的,但高回报债券融资方式的出现,开创了杠杆收购公司这类小型投资者在恶意收购中扮演领导角色的新局面。

杠杆收购公司早期的成功吸引了其他投资者、商业银行和投资银行的注意,每年都会有更多杠杆收购公司成立寻求收购交易,投资银行忙于寻找收购机会,商业银行也有大把获利的机会。美国在1981年共发生99起杠杆收购交易。到1988年,这一数字上升到381起,期初,杠杆收购公司是根据扎实的分析和现实的经济效益进行交易活动,然而,随着这一热点市场参与者逐渐增多,交易审慎性开始削弱。在坐收高额顾问费的投资银行的鼓励下,同时在愿意资助高比例融资计划的商业银行的帮助下,杠杆收购公司的竞价收购使被收购对象的价格水涨船高。

我们对20世纪80年代末期导致几个较有影响LBO破产案的部分财务预测结果进行了评估。这些交易所根据的有关公司绩效、收入增长、营业利润和资本利用率水平的假设,常常是所在行业历史上从未达到过的。这些公司的购买者通常缺乏具体的执行方案,无法取得实现目标所需的财务绩效。在很多这类交易中,购买者只是单纯的认为他们能够以一个更高的价格将收购的公司转售给他人。

为什么投资者未能看穿这种不切实际的分析呢?在很多这类失败的交易中,银行及贷款审批委员会出于在与同行竞争和先期获得高额费用方面的巨大压力,批准了存在严重问题的贷款。还有些交易失败是因为每个参与者都认为其他人都已经进行了详尽分析。买方认为,只要能够获得融资,交易就一定是成功的。高回报债券的投资者则认为,提供优级债券的商业银行一定是认真推敲过那些数据了。毕竟,出售这些债券的银行是将他们的声誉作为赌注,而收购基金也在交易中投入了一些资本。

然而,无论是什么假设,获胜的是永恒的经济学和价值创造规律。许多交易归于失败。自此,市场参与者似乎吸取了教训,虽然近期出现了大量资本追逐少量交易的迹象令人担心,但目前的杠杆收购交易通常已建立在一个更为合理的负债水平上,且多数有合理的经济分析作为依据。杠杆收购和高回报债券市场目前仍是一派繁荣,而且在公司重组和价值创造中发挥着重要作用。

因特网泡沫
就在杠杆收购全盛时期后的十年里,商界再一次被抗热吞噬,这次狂潮的核心是因特网。网景通讯公司在1995年成为一家上市公司后,其市值飙升至60亿美元,而其年收入总额仅有8500万美元。为此,金融界很快开始确信因特网将会改变世界,并由此引发了一场网络公司创建并上市的竞赛。1995年至2000年间,美国和欧洲共有4700多家公司上市,其中很多市值在10亿美元以上。如此轻易可得的财富致使很多个人投资者迅速投资于股票市场。这一趋势催生了一种新的“投资动物”,他们及时当日交易者,这些人把钱专门用于股市的短期波动中获利。随着牛市持续做大,许多投资者积聚了大量纸上财富,随后这种兴奋感便归于破灭。代表技术股指标的纳斯达克指数从1997年1月的2010点上升至2000年3月的最高点5047点。随后,在2001年12月下跌至1945点。

在因特网兴起的狂热时期,股价上涨的背后却又真实因素在推动者“网络神话”。那个时期成立的一些公司,如亚马逊,eBay和雅虎,已经并还有可能创造更多的利润和经济价值。然而,对于每一个切实可行的、具有创新意义的商业创意,都有许多公司宣称有能力在或短或长的时间内产生收入或利润:“神话”相对于经验的胜利,造成了虚假宣传大行其道的局面。

就像在杠杆收购时代那样,在因特网革命进行的如火如荼的时期,许多企业管理者和投资者忘却或有意摒弃了经济学的基本规则。我们可以参考“规模报酬递增”这个概念,也成为“网络效应”或“需求方的规模经济”。20世纪90年代,加利福尼亚大学伯克利分校夏普卡尔和霍尔瓦里安在《信息规则:网络经济的策略指导》一书中描述了这一概念后,这一概念广为普及。

其基本思想是这样的:在一定的情况下,公司规模越大,就能够获得越高的利润和资本回报率,因为它们的产品对每一个购买它的客户来说变得更有价值。在大多数行业里,竞争会让回报率回到合理的水平,但是在所谓回报递增的行业里,回报会提高且稳定在较高水平。

以提供文字处理、电子表格和图像处理的微软Office系列办公软件为例。对于客户而言,在工作中能与别人共享产品很重要,因此,他们并不愿意购买和使用与其所购买产品形成竞争的产品。软件安装的基数越大,对客户使用Office用于办公的吸引力也就越大。由于这项优势,微软在这个产品上获得了75%的利润率,超过70亿美元的营业利润,成为有史以来最盈利的产品之一。

微软的案例说明,规模回报递增符合经济学原理,但在因特网时代,这一规律应用于几乎与因特网有关的所有产品和服务就不够合理了。夏普和瓦里安提出了实现规模报酬递增所需的严格条件。在微软Offic系列办公软件的案例中,一个关键因素是对共享软件兼容性的要求。但是在因特网泡沫时期,这一概念被错误的解读为只要在一定的市场上比竞争对手更快的做大规模,就能够获得巨大的利润。尽管消费者能够而且确实很容易在不同移动电话服务商之间更换,进而导致供应商主要通过价格彼此竞争,但仍有部分专家认为这一理论也适用于移动电话服务商。同样的逻辑似乎也应用到了网上商店递送服务上,尽管吸引更多客户的结果是这类服务需要更多的司机、卡车、仓库和存货。

因特网泡沫时期有很多这类简单套用经济理论的案例,用以证明高技术公司高得离谱的股价是多么合情合理。一部创新史已经证明,除了在少数几位有限的特定环境下,要想获得垄断利润是非常困难的。然而,对那些不把这些经验教训当回事的人而言,这一真知灼见实在是无关紧要。

当经济规律一如既往起作用时,竞争会压低多数产品领域的利润。像其他创新一样,因特网是对经济的一场革命,但她不能无视经济和竞争的规则。

因特网泡沫表明了管理者、投资者和银行忽视经济学基本原理和价值创造的基本历史所造成的后果。这也是一个经典的羊群行为例证,投资者、管理者和评论专家都随大流,而不是依赖于自己独立的分析。例如,许多股票分析师无法根据基本面证明股价的合理性,于是转而就相对价值——一家公司股票相对于另外一家公司的股票价值——做评论,而不就绝对价值进行评论。

公司治理变革和股东影响力

在20年股价平稳上升的过程中,股东们接受了CEO们获得超额薪酬的事实。董事会也轻而易举的获利不菲,因此他们也不愿为价值创造作为公司首要任务这一问题为难管理高层。但在公司丑闻曝光以及市场修正到更符合历史水平后,股东、监管者和董事会与管理层进行了一场斗争,目标是重构公司治理结构,恢复遭受重创的股东信心并强化约束力度,促使管理者致力于创造长期价值。

最初的行动引发了争议。在美国国会通过的在《萨班尼斯-奥克斯莱法案》下进行的改改,对CEO和首席财务官在确认公司财务报表的正确性,加强和规范公司内部控制流程上提出了严格要求。在欧洲,许多公司也采用了公司治理规则。在荷兰,2004年对传统公司形式进行了彻底改革。在旧的法律下,多数大型公司的监事会是自己选出的,股东没有权利选择董事,而未来的股东很快就能够选举所拥有股份的公司董事会成员了。

股东(特别是大型机构投资者)已更积极的参与到所拥有的公司中来,这一点在股东已能表示反对管理层战略意图这方面体现的尤为明显。2003年,英国最大的公司之一的股东就投票否决了一项CEO的薪酬计划提案。第二年,美国许多大公司,包括波音、戴尔、沃尔特-迪士尼、甲骨文和Tenet Healthcarc,开始实行董事长与CEO分立的公司治理结构,有些就是迫于股东压力。

当前,董事会成员也在通过种种途径加强对公司的监督。在最近对150位美国公司董事进行的一项调查中,有72%支持董事长和CEO分立,这在英国和欧洲以作为标准做法实施多年了。在该调查中,董事会成员表示支持董事会强化责任制和改革高管薪酬。

以价值为核心可以造就更为健康的企业

为什么管理者的首要目标应是长期的价值创造?因为致力于价值创造的公司会更为健康,有助于提高国家经济实力,提高人们的生活水准并为个人创造更多的机会。

长期以来,有关股东价值相对于就业、社会责任和环境等指标的重要性,始终伴有激烈的争论,内容往往集中在股东和利益相关者之间的利益划分。至少在意识形态和法律框架内,美国和英国倾向于:股东是公司的所有者,董事会是股东的代表并由股东选出,企业的客观职能是使股东价值最大化。

在欧洲大陆,商业组织的目标定位明显比英美更为宽泛。在很多公司,这种目标定位已经融入公司治理结构中。在荷兰和德国,大公司的董事会对公司有信托责任(为所有利益相关者的利益支持公司持续经营),而不仅仅是对追求价值最大化的股东。欧洲大陆其他国家的公司治理基础也是与之相类似的理念。

最求股东利益并不意味着损害其他利益相关者的利益。以同样作为利益相关者的员工为例。一家公司如果试图通过简陋的工作环境、压低员工工资和消减员工福利来增加盈利,肯定无法吸引和留住高素质的员工,随着当今劳动力流动性的增加和受教育劳动者人数的增多,这样的公司盈利会越来越少。只有善待员工的公司才会是一家好公司。

通过对公司员工数量的考察,我们发现在过去15年里为股东创造最多财富的美国和欧洲公司,其员工增长也更为健康。在图1.9中,股东总回报率最高的公司,其员工增长幅度也最大。我们还分不同经济部门考察了不同行业内部的这种相关性,也得到了类似的结论。

以创造股东价值为核心常被诟病为短视之举,对此我们不认同。例如,我们发现在股东回报率和研发投入之间具有很强的相关性。如图1.10所示,股东回报率最高的公司也是研发投入最高的公司。这些结果对不同经济部门也是成立的。

谨慎乐观
总体而言,资本市场会“奖励”致力于长期价值创造的企业,而且这类企业对国家经济和其他利益相关者都有好处。然而,现实却令人遗憾,管理者迫于压力往往牺牲创造长期价值为代价争取短期成效。近期对141位高管的一项调查中发现,他们中有55%的人承认,为避免公司绩效无法达到主流分析师对当期季度回报的预测值,他们会推迟或取消一项价值创造计划。

企业开始进入成熟期并步入高增长向低增长的转型期时,往往会面临短期绩效压力。这一时期投资者会要求企业高速增长,为此,管理层在力图推动企业长期增长的同时寻求种种途径保持利润在短期内增长,利用短期效应实现长期增长往往难度更大,且会陷入恶性循环。

20世纪90年代末和21世纪初,管理者为粉饰企业短期绩效不惜采取会计欺诈手段,恐怕没有什么做法能比这场造假风波更令人失望且具破坏力了。虚假利润最终必须还原为真实利润,因此我们是在不明白这些管理者为什么会认为自己最终如何能够创造出足够的真实利润以掩盖虚假利润。

股票市场永远要求短期绩效,正如运动教练鼓励运动员不断取得更好的成绩。这种压力始终会存在,但并不都是坏事。企业管理层需要权衡短期利润和长期价值创造,还要有足够的勇气付诸行动。董事会也要深入调查,积极评价管理层做出的正确取舍,并在管理层选择创造长期价值时提供保护,也许这一点更为重要。

下一步的计划

在看完两本财务分析的书籍以后,可能财务分析的一些基础的框架慢慢出现,当然现在还远远达不到实际应用的程度,顶多是幼儿园水平,但是现在不应该一味的去把所有的时间都放在学习知识上面去,而应该学习和实践同时进行。

以后尽量做到每天一篇读书笔记,不断迭代完善自己的证券分析的知识体系,剩余时间用来具体的分析股票和开发系统。


关于开发系统的一些想法:

可以使用常用的 offic表格,据说很强大。

但是我觉得使用程序,关系型数据库来分析数据会更好一些,更自动化一些。

当前使用 python开发也许是最好的,但是我不熟悉 python,再去学恐浪费时间,所以先选择 PHP.


好用的工具:
东方财富的数量话接口,这东西很让人兴奋 Choice数量话接口

百度的 Echarts http://echarts.baidu.com/index.html
有了这东西估计可以轻松把数据转换成图形展示,可以不用学图形库了,就算会图形库,估计要作出那种效果,代码量要比使用Echarts多的多。