21歲的巴菲特通讀穆迪手冊，影響了他的一生。

　　教你如何在A股市場重重萃取公司財務數據，像他一樣思考。

　　鄭偉征/文

　　(作者為北京中能興業投資咨詢公司業務總監)

　　21歲時，巴菲特一頁一頁地仔細翻看穆迪手冊，每一家企業他都沒有放過。這也奠定了巴菲特成功的關鍵所在：“比其他人擁有更多信息——然后正確地分析，合理地運用”。

　　對數據和比率進行深入分析不僅是投資實踐的重要環節，更是成功投資的必要條件。但數據既是真實的，也是虛假的，越能最大程度展示企業真實運營狀況的數據就越具有分析的價值，反之則可能使分析誤入歧途。

　　與穆迪手冊一樣，《ValueTool A股上市公司數據手冊》亦是一本嚴謹投資工具書。數據手冊歷經三重數據檢驗、五輪數據調整，涵蓋了A股1573家上市公司的業務持續性、股東回報、盈利能力等核心指標，并從EVA、分紅等多角度透視A股公司的投資機會，能夠幫助投資者篩選出值得進一步深度分析的公司，透過數據的表象看到真實的企業運營狀況。

　　“比其他人擁有更多信息——然后正確地分析，合理地運用”。21歲的巴菲特一頁一頁地仔細翻看穆迪手冊(Moody’s Manual)，每一家企業都沒有放過，這成為巴菲特投資道路上一塊重要的基石。

　　正如對人健康狀況的判斷有賴于各項體檢指標，對企業價值的判斷則離不開各類財務數據和比率。對數據和比率進行深入分析不僅是投資實踐的重要環節，更是成功投資的必要條件。

　　實踐中，財務分析在兩個方面承擔著無可比擬的重要作用：對具體投資對象的分析和對潛在投資對象的挖掘。

　　對于紛繁復雜的企業，行業特征、企業特征雖各不相同，但作為一項投資它們卻具有眾多共性，這些共性集中體現為統一的投資語言——財務數據，不同的財務比率便是從不同的角度對上述財務數據的詮釋和深化，因此，財務分析常常是各類投資分析的入口。

　　除此之外，財務數據的另一項重要功能是在數以千計的上市公司中盡快找到值得深入研究的潛在投資對象。深入地分析公司是件費時費力的事情，而在深入分析后往往也只有一小部分公司可能具有我們所希望的投資潛質。因此，能夠在深度分析之前高效地圈定具有繼續分析資質的潛在對象對專業投資分析而言非常重要，這也是巴菲特熱衷于鉆研穆迪手冊的重要原因。

　　在美國，這種以財務數據概要為核心內容的數據手冊相當普遍，它們基本上跟隨著資本市場的產生而產生，最著名的除穆迪手冊外還有標準普爾投資指南(Standard&Pool 500 Guide)。在國內，雖然資本市場已經發展了20年，但這樣的基礎工具書卻還沒有出現。

　　隨著2008年上市公司年報披露完畢，由《證券市場周刊》與北京中能興業投資咨詢公司聯合出品的《ValueTool A股上市公司數據手冊》重裝面世，作為中國第一本嚴謹投資工具書，它將填補國內在這方面的空白。

　　《ValueTool A股上市公司數據手冊》歷經三重數據檢驗、五輪數據調整，萃取過的數據涵蓋了A股1573家上市公司的業務持續性、股東回報、盈利能力、風險、估值及價值創造能力等核心指標，從EVA、分紅、全行業分析、最有價值、最重要100家公司等多角度透視A股的投資機會，并列示毀損價值及最差價值公司。

　　萃取的數據 分析基石

　　如果僅僅是簡單的數據累積，那么這方面的空白也無所謂填補，而且從形式上來看數據手冊的確就是這樣，其中羅列的全部都是常見的財務報表數據、比率以及估值指標，這些東西即便在一些非專業的財經網站都可以獲得，更不用說眾多專業的數據提供機構了。

　　表面上，所有這類東西似乎都是千篇一律，但就像是巴菲特和麥道夫，形式上雷同的背后是本質上的巨大差別，這也是為什么標準普爾和穆迪等公司能夠在這些方面長盛不衰的原因。

　　那么這種本質根源于何處呢？

　　這必須從財務數據在分析中的意義說起。無論是原始報表數據還是經過計算的財務比率，它們承擔的都是一種工具性的職能。本質上講，這總是一個中間狀態，既不是終極原因，也不可能據此得到最后的結論，它們只是協助找出原因和得到結論的工具。

　　因此，財務數據的最根本的職能在于能夠最大程度地展示企業真實的運營狀況，越能忠于這些職能的數據就越具有分析的價值，反之則很可能使分析誤入歧途。例如，金融街(000402)投資性房地產的公允價值計量模式就使得該公司的EPS和ROE的經濟含義發生了變化，同樣像寧波海運(600798)這樣擁有大量在建工程的公司，其ROE自然也無法說明企業的真實盈利水平。即，數量化分析的基礎是數據的質量，沒有高質量的數據就像是裝滿了臭彈的槍炮一樣，根本不可能擊中目標。

　　在進入具體的數據質量分析之前，首先要提及數據運用的兩個重要基礎：實際控制人和行業狀況。其中，實際控制人不僅是理解企業當前財務數據的重要背景，更在一定程度上影響著企業未來的發展方向。而行業狀況更是理解財務數據最重要的基礎，以中國遠洋(601919)為例，該公司在2007年完成了干散貨業務的整體注入，這部分業務的收入占到公司2007年營業收入的53%，在2008年更是達到62%，顯然，公司2006年和2007年數據之間的可比性以及增長率等指標就完全喪失了分析的意義。

　　在《ValueTool A股上市公司數據手冊》中，我們在這兩個方面都進行了重點整理和突出展示。當然以上還僅僅屬于財務數據的理解基礎，獲得高質量財務數據更為核心的工作還在于對財務數據本身的萃取過程。

　　由于企業的特點相差懸殊，因此各種財務指標對不同企業的重要性和適用性也不一樣。在新會計準則下，從對A股非金融類企業最一般的財務分析或財務指標比對的角度出發，依據邏輯性和經濟內涵這兩個評判數據質量的核心標準，對以下九個方面進行重點關注并進行適當調整是保證分析質量的必要前提。

　　《ValueTool A股上市公司數據手冊》已經對其中的非營業資產及損益、市值中的資產現值成分、遞延所得稅、資產減值、超額現金、在建工程進行了批量處理，但對聯營合營企業投資收益、其他應收(付)款、經營性租賃造成的財務扭曲，由于A股公司的信息披露質量較差，無法總結出較為合理的批量處理方法，因此未做調整。

　　以下便是這九個方面的具體內容和調整方法。

　　非營業資產及損益

　　從大的方面劃分，對大多數A股上市公司來說，資產和收益首先分為經營性的和投資性的。新會計準則的科目設置更是突出了這種原則。其中，投資類的資產包括：交易性金融資產、可供出售的金融資產、持有至到期投資、長期應收款、長期股權投資和投資性房地產。涉及投資的損益科目包括：公允價值變動收益和投資收益。

　　對絕大部分公司來說，除了長期股權投資以及由此產生的聯營合營企業投資收益往往和主業相關外，其他絕大部分投資均與企業的主營業務關系甚微。因此，要通過財務數據對企業的經營狀況有一個合理判斷，就必須首先將財務數據中這些非營業的科目進行剔除。

　　在對相關資產進行調整的同時，一般同時對所有者權益進行處理，因為絕大部分情況下，企業通過借款融資的方式進行這類投資應該還屬于相對少數。這種剔除的意義顯而易見，但在現實可用的數據源中卻很少進行過類似的調整。

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