本文来自微信公众号：杰晶维基（ID：JieJingWiKi），作者：Joel M. Greenblatt,、Richard Pzena、 and Bruce L. Newberg，时间：1981年夏，译者：冯选镇（毕业于香港科技大学商学院，现就职于香港某投资机构担任投资分析师），题图来自：视觉中国
过去的经验和常识告诉我们，个人投资者很难跑赢大市。毕竟，即使是那些管理着数十亿美金的机构型基金，他们可以获得及时的信息和全面的分析，也难以获得长期的超额投资收益。
讽刺的是，华尔街投资经理和分析师们的专业知识成为了他们股票基金和股票建议的失望表现的解释。根据现代的学术理论，股票一直都是被充分定价且股价已经反映了所有公开有效信息。基于这一理论，以便宜的价格买到股票是不可能的，因此学者们坚称，要持续跑赢大市是痴心妄想。
然而，我们应该反应过来，华尔街券商们的研究库只覆盖了不足500只的交易活跃的股票（美林是个例外，他们研究着1100只股票）。同时，有2000只股票在纽交所交易、1000家公司在美国证券交易所交易、7000家公司在场外市场交易（他们也被要求向美国证监会披露足够的信息）。在这种情况下，个人投资者实际上是可以发现将近9000只没有被合理估值、没有被所谓专家跟踪的股票。
为了找出没有被充分定价、被低估的股票是否存在，我们需要请教证券分析之父——本杰明•格雷厄姆。在他的著作《证券分析》中，他指出在那些股价低于清算价值的股票中，我们可以找到机会。
在1923至1957年间，市场让他有机会以便宜的价格买入一批多元化的股票，格雷厄姆也实现了超额收益。我们常年跟踪着那些市场定价低于它们清算价值的成功公司，所以我们决定更新格雷厄姆的研究，来看看他这种简单的基本面分析方法是否仍然能产生无法被有效市场解释的投资回报。
一、方法论
作为我们实验中的一项潜在假设，我们使用格雷厄姆较为粗糙的清算价值的计算方法：
【流动资产（现金、应收账款、库存等）- 流动负债（短期债务、应付账款等）- 优先股（优先于普通股股东分配公司利润和剩余财产）】/ 股票发行数量 = 每股清算价值
流动资产减去所有负债以及优先股约等于清算价值（不包括固定资产），这一假设是基于，库存和应收款的清算价值的任何损失都会被固定资产（厂房、土地、机器）的清算价值所填补。当然，这只是一种粗糙简单的方法。
当然，理论上来说，如果未来现金流折现导致了一个较低的估值并且短期内没有被清算出售的可能，那么这只股票是有可能以低于其清算价值的价格交易的。例如，那些现在亏钱或者被认为未来将会亏钱的公司就很有可能以低于清算价值的价格出售。
为了将这种可能性降到最低，我们不考虑那些在过去12个月遭受了亏损的公司。格雷厄姆发现，通过消除那些亏损的公司，在很多市场周期中，他仍然可以构建一个便宜的、多元化的投资组合。
在设计我们的计算机模拟模型中，我们在一个纳斯达克达克平均指数减半再翻倍的6年的周期中，挑选出了15段，每段4个月。（我们挑选的股票中有大约60%是在场外市场交易的。）
这次的研究时间从1972年4月到1978年4月；它包括了1974年底的股市暴跌和随后的强势复苏周期。这种震荡周期的明显好处是可以让我们观察到，我们挑选的股票在极端市场条件下的表现如何。
我们试图通过筛选出标普股票指南上市值超过300万美金且公司名开头字母为A或者B的公司，以形成一个统计上显著且无偏差的股票样本。这个样本中的公司数量占了股票指南中所有股票的15%，或者是750家公司。
我们所采用的买入规则是多样的，这样我们就能观察出购买要求的改变对于我们模拟的投资组合的表现的影响。我们格外看重三个因素：
股价与清算价值的比率；
价格和收益的比率；
分股息生息率（每股股利与价格的比率）。
电脑会不做额外分析地买入任何符合我们标准的股票。当收益率达到100%或者持有期达到两年时，我们就会卖出股票。
我们假设投资组合中每只股票的美元加权金额相等来计算投资收益。因此，整个投资组合的百分比收益仅仅是个股百分比收益的平均值。虽然我们用来做对比的纳斯达克指数是基于整个市场价值变化的基础上来计算的（更高市值的股票在指数中的权重更高），我们仍然在结果中包含了等权重价值线指数以帮助进行比较。
二、投资结果
我们实现的投资结果呈现在表I，具体情况如下。
投资组合1:
价格/清算价值: ≤1.0;
P/E: 随着债券收益率浮动；
股息: 没有派息的要求
在第一个组合中，我们购买的是那些股价低于每股清算价值、低于与现行AAA级债券收益率严格相关的浮动市盈率、不要求最低股息率的股票。我们要求每个时期的市盈率等于现行AAA级债券收益率的两倍（比如，3A级债券的收益率=8%；被要求的P/E要等于或低于16%或6.25的倒数）。
在这15个的4个月期间内，我们的限制决定了在市场中的位置，我们在股息、佣金和税收之前的平均年复合回报率为20.0%。同期场外交易指数年复合增长率为1.3%。
我们预计风险较高的投资会产生更高的回报，以补偿我们承担的额外风险。因此，我们也对我们的投资组合以及纳斯达克市场平均指数的回报波动进行了研究。（在此期间，纳斯达克平均指数的表现大幅超过了标普指数。）在15个周期内，我们的投资组合1回报和场外市场回报的回归导致以下结果：
投资组合1的回报= +6.14 + 0.836（纳斯达克回报），（4个月的周期）
投资组合1的标准差= 14.15
场外市场组合的标准差 = 12.75
如果我们假设专门用于证券投资的基金满足我们的限制条件仅构成多元化投资组合的一部分，那么投资组合1的Beta将是0.836。然而，我们的投资组合1是不多元化的，所以这个低Beta系数可以简单地归因于与市场的低协方差。
我们通过将我们的未多元化Beta除以相关系数来计算如果完全分散投资组合本身将达到的Beta。因此，对于一个完美的多元化投资组合，我们经调整的Beta将会是0.836/0.753，或者是1.11。
然而，如果市场的这一领域看起来效率低下，那么回报变化的问题是学术性的。在预期回报率为1.3%同时标准差为13%，或者预期回报率为20%同时标准差为14%这两者之间，一个成熟的投资者会选择后者，即便后者的回报波动性略微大一点。
我们的数据只用了标普股票市场中的15%，因此似乎有机会获得满足投资组合1约束条件的、数量在50到350只股票的多元化投资组合。顺便说一句，在遵循我们的约束条件下，我们在1972年4月至1973年4月的市场高峰期找不到任何便宜货。
为了计算出扣除税、佣金后的回报，我们假设佣金率为：买入价的2.5%加上2.5%的竞价/要价差（竞价/要价差适用于我们在场外购买的60%的股票），卖出价的2.5%，以及25%的资本利得税（超过90%持有的股票需要支付资本利得税）。基于这些假设，在派息前，我们的平均年复合回报率为11.3%。每年的平均股息在3%-4%。
投资组合2:
价格/清算价值: ≤0.85；
P/E: 随着债券收益率浮动；
股息: 没有派息的要求
在我们限制投资组合1购买的股票需要价格/清算价值低于85%之后，在股息、佣金、税前的年化收益率上升至27.1%（相比于市场1.3%的年化表现）。扣除税、佣金后，年化收益率大概是16.5%。回归结果如下：
投资组合2的回报= +8.44 + 0.752（纳斯达克回报），（4个月的周期）
投资组合2的标准差= 14.58
场外市场组合的标准差 = 12.75
经调整Beta =1.14
投资组合3:
价格/清算价值: ≤1.0；
P/E ≤ 5.0；
股息: 没有派息的要求
当我们采用一个低P/E比率和比清算价值便宜的价格，我们在股息、佣金及税前的年化收益率将大幅上升至32.2%。相比于场外市场在这14个周期间的2.0%收益率，扣除税、佣金后，我们年化收益率降到每年20.1%。
在1973年8月以P/E低于5的准则之前，我们没有购买一只股票。该投资组合也在接近低谷的时候进入市场，并且估值更加保守。在9段4个月的周期中，我们的表现优于场外市场5%甚至更多，仅有1段周期我们的表现差于市场5%。回归分析如下：
投资组合3的回报= +9.9 + 0.753（纳斯达克回报），（4个月的周期）
投资组合3的标准差= 14.35
场外市场组合的标准差 = 13.16
经调整Beta =1.09
投资组合4:
价格/清算价值: ≤0.85；
P/E ≤ 5.0；
股息: 没有派息的要求
投资组合4是我们最成功的组合。股息、佣金、税前的年化收益率超过42.2%。息前的年化收益率大约为29.2%，相比于场外市场2.0%年化收益。回归分析如下：
投资组合4的回报= +12.83 + 0.671（纳斯达克回报），（4个月的周期）
投资组合4的标准差= 14.94
场外市场组合的标准差 = 13.17
经调整Beta =1.13
三、关于市场时机的暗示
我们的研究发现了那些股价低于清算价值的股票的数量和当时市场水平的相关性。这一点也没什么好惊讶的。将满足我们的投资组合标准的股票数量与场外交易指数水平相关联的最小二乘回归图（图A）清楚地说明了这种反向关系。
虽然这不是一种滞后关系（作为一种领先指标是有用的），格雷厄姆“买便宜货”的观点的稀缺性或可用性似乎是市场技术位置的有用指南。结论是，那些跟随格雷厄姆投资策略的个人投资者应该远离投机情绪严重时的市场。
四、为什么它会起作用？
为什么这些简单的统计学测试证明了这种结果？解释可能如下：
首先，大型机构投资者通常只投资那些市值在前1000或前1500名的大公司。自1975年以来，随着协商佣金率的出现，用于股票研究的资金以及华尔街研究机构密切关注的股票数量进一步减少。这样就导致那些处于第二梯队的大型公司会被市场不充分定价。
我们无法去发现任何与那些股价低于清算价值的股票相关的“神奇”之处。简单来说，通过将我们的投资限制在那些从基本面价值概念上似乎严重低迷的股票上，我们能够找到更多的这些低效定价、被低估的证券。
我们的统计数据库仅仅在开发一组股票，它们是那些容易被识别、进一步被健康有力的损益表和高资产价值所保护的、但被低估的股票。除此之外，由于这些公司的低迷的股价和流动性补偿的特质符合了我们测试的标准，它们通常是收购计划的对象。
一个更困扰的问题依旧存在。如果真的存在这么多未被充分定价的股票，为什么只有很小一部分跟随格雷厄姆建议的投资者发财？正如我们之前所说的，我们所持有的很多股票，它们的市值太小以至于那些专业投资机构不会研究或投资。
虽然一些专业团体目前管理的股票数量不多，这符合格雷厄姆的一些标准，但如果这些股票的市场已经被利用，我们的研究也不会呈现出上述的结果。
可能的是，随着计算机的进一步普及，使得个人投资者可以更容易获取第二梯队股票的财务信息，格雷厄姆所设想的那些最容易被识别的机会将会最终消失。然而，鉴于次级清算股50多年来的优异表现，这样的结果可能还不会马上发生。
无论如何，对于有进取心的投资者而言，更重要的应该是在低效率的第二层股票中通过基础研究获利的明显机会。虽然使用格雷厄姆或其他统计标准的系统性股票筛选方法可能无法在投资者经常使用家用电脑查阅数千家公司的时代幸存下来，但那些愿意对二级股票进行更彻底分析的人应该仍然能够取得令人印象深刻的收益表现。
除非证券行业的结构和关注点戏剧性地转变为大家更关注第二梯队的股票，这种情况并不符合经济学常识，因此个人投资者不需要担心第二梯队股票被完全充分定价情况的发生。
另一方面，未来计算机资源越来越普及，那些“便宜货”似乎会变得越来越难被发现、并且所产生的超额收益也会比现在更少。即使在这些条件下，个人投资者仍然可以保持着相对与大型投资机构的一个巨大优势。
正如格雷厄姆在他的经典著作《聪明的投资者》中说的那样，“从过去到现在，一个简单的事实一直成立：如果一个人能够找到一篮子多样化的股票，并且可以以低于净流动资产（在扣除所有先前的债权后，并将固定资产和其他资产计为零）的价格买进，同时将结果将会非常令人满意。”很明显，在今天这个有效市场的世界，投资者仍然可以从格雷厄姆的建议中获益。
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本文来自微信公众号：杰晶维基（ID：JieJingWiKi），作者：Joel M. Greenblatt、Richard Pzena、 and Bruce L. Newberg，译者：冯选镇，文章来源：PMR, How the small investor can beat the market