周奕琛 張斌

【摘要】近年來(lái)，盡管股票市場(chǎng)上通信行業(yè)整體成長(zhǎng)性良好，但投資者由于對(duì)相關(guān)技術(shù)缺乏專業(yè)的認(rèn)識(shí)，不能對(duì)細(xì)分行業(yè)和個(gè)股進(jìn)行準(zhǔn)確的深度挖掘，選股邏輯多局限于尋找題材驅(qū)動(dòng)的短期成長(zhǎng)機(jī)會(huì)，難以進(jìn)行中長(zhǎng)期價(jià)值投資?；诳夏崴埂べM(fèi)雪模型邏輯，通信行業(yè)中低估值、盈利能力良好、現(xiàn)金流充沛且負(fù)債可控的公司能夠?qū)⒍唐诘募夹g(shù)創(chuàng)新和政策扶持轉(zhuǎn)化為中長(zhǎng)期增長(zhǎng)動(dòng)力，是通信行業(yè)中長(zhǎng)期價(jià)值投資的良好標(biāo)的。

【關(guān)鍵詞】肯尼斯·費(fèi)雪模型 模糊聚類選股 通信行業(yè)

2012年以來(lái)，盡管通信行業(yè)在股票市場(chǎng)上整體維持良好的上漲趨勢(shì)，但由于行業(yè)相關(guān)技術(shù)對(duì)接智慧城市、衛(wèi)星通訊以及大數(shù)據(jù)等一系列當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新增長(zhǎng)點(diǎn)，且專業(yè)化水平較高，缺乏相關(guān)技術(shù)背景的投資者難以對(duì)其深挖。因此在股票市場(chǎng)上通信行業(yè)的投資邏輯多是博取中短期題材機(jī)會(huì)，難以選取真正具備中長(zhǎng)期成長(zhǎng)價(jià)值的投資標(biāo)的，也造成行業(yè)個(gè)股往往難以有較長(zhǎng)的上漲周期，輪動(dòng)較為頻繁[1]。然而，盡管存在較高的技術(shù)壁壘，通信行業(yè)個(gè)股的本質(zhì)還是企業(yè)，從中長(zhǎng)期價(jià)值投資角度看，當(dāng)前估值較低，且具備良好盈利能力和經(jīng)營(yíng)管理的優(yōu)質(zhì)公司，有足夠的現(xiàn)金流支撐，最有可能真正把短期題材轉(zhuǎn)化為中長(zhǎng)期成長(zhǎng)動(dòng)力，實(shí)現(xiàn)股價(jià)較為穩(wěn)定且持續(xù)的上漲，是通信行業(yè)內(nèi)中長(zhǎng)期選股的良好標(biāo)的。

一、通信行業(yè)低估值優(yōu)質(zhì)股票選股邏輯

肯尼斯·費(fèi)雪模型主要用于選擇低估值優(yōu)質(zhì)股票，其主要邏輯是通過(guò)市收率、收入增長(zhǎng)率、凈利率、資產(chǎn)負(fù)債率以及現(xiàn)金流五類指標(biāo)選取估值低、盈利能力良好、現(xiàn)金流充沛且負(fù)債可控的公司進(jìn)行價(jià)值投資[2]。顯然，通信行業(yè)中這一類公司往往尚未有過(guò)熱的題材炒作，但其自身的經(jīng)營(yíng)管理和現(xiàn)金流又能夠支撐未來(lái)新技術(shù)的應(yīng)用和拓展，中長(zhǎng)期成長(zhǎng)空間較大。

（一）挑選低市收率公司

市收率的概念是由肯尼斯·費(fèi)雪模型率先提出，是選擇低估值公司的核心指標(biāo)，其表達(dá)式為：

其中S為市收率，MV為公司的市值，PS為近12個(gè)月的銷售收入。使用12個(gè)月的銷售收入為分母計(jì)算估值，相對(duì)于市盈率指標(biāo)而言更能有效規(guī)避短期擾動(dòng)以及錯(cuò)誤定價(jià)，使估值測(cè)算更加客觀。

（二）通過(guò)收入增長(zhǎng)率和凈利率進(jìn)行二次篩選

由于估值低并不絕對(duì)意味著具備高成長(zhǎng)性，經(jīng)營(yíng)狀況較差，盈利能力低下的公司往往也具備較低的估值。因此，對(duì)于使用市收率篩選出的低估值公司，需要通過(guò)收入增長(zhǎng)率和凈利率進(jìn)行二次篩選，選取盈利能力和經(jīng)營(yíng)狀況良好的公司。

（三）剔除高負(fù)債和低現(xiàn)金流的公司

負(fù)債過(guò)高會(huì)加重公司付息負(fù)擔(dān)，不但會(huì)增加財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，還會(huì)降低權(quán)益報(bào)酬率，從而影響公司中長(zhǎng)期的成長(zhǎng)性；而現(xiàn)金流水平反映了一個(gè)公司營(yíng)銷收入及利潤(rùn)率相對(duì)于同行其他公司的優(yōu)劣。因此選股的最后一步還應(yīng)當(dāng)剔除高負(fù)債和低現(xiàn)金流的公司。

二、模糊聚類法確定選股標(biāo)的

基于肯尼斯·費(fèi)雪模型邏輯，可以通過(guò)市收率、收入增長(zhǎng)率、凈利率、資產(chǎn)負(fù)債率以及現(xiàn)金流五類指標(biāo)，將通信行業(yè)的個(gè)股進(jìn)行歸類，選取符合低估值優(yōu)質(zhì)股票標(biāo)準(zhǔn)的個(gè)股作為投資標(biāo)的。模糊聚類分析法主要用于分析具有一定相似性的樣本集，通過(guò)計(jì)算樣本間相似程度，將相似程度更高的樣本歸為一類，最終形成多個(gè)樣本聚類[3]。以申萬(wàn)通信行業(yè)共59只股票為篩選對(duì)象，取2010年12月31日至2014年8月31日為統(tǒng)計(jì)區(qū)間。為充分考核當(dāng)前和過(guò)往業(yè)績(jī)，選取肯尼斯費(fèi)雪模型指標(biāo)的當(dāng)期值和過(guò)去三年值，即市收率、過(guò)去三年銷售凈利率、當(dāng)期銷售凈利率、過(guò)去三年整體銷售收入增長(zhǎng)率、過(guò)去三年年均銷售收入增長(zhǎng)率、當(dāng)期銷售收入增長(zhǎng)率、當(dāng)期資產(chǎn)負(fù)債率、三年經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流、當(dāng)期經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流9個(gè)指標(biāo)為模糊聚類選股參數(shù)。

（一）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

由于各項(xiàng)參數(shù)指標(biāo)的數(shù)據(jù)單位及意義各不相同，因此需要對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，Z-Score數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化模型為：

其中Zij為因子經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化后的Z數(shù)值，Xij為該因子的原始值，Xi為該因子的算術(shù)平均值，Si為該因子的標(biāo)準(zhǔn)差[4]。經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的59只股票的9個(gè)參數(shù)指標(biāo)矩陣如表1所示。

（二）計(jì)算歐氏距離

通過(guò)Euclidean距離模型，基于標(biāo)準(zhǔn)化后的Z數(shù)值，計(jì)算統(tǒng)計(jì)個(gè)體之間的相似距離，作為相似程度的標(biāo)準(zhǔn)。Euclidean距離模型為：

其中n表示用于聚類的參數(shù)數(shù)量，Xik表示第i只股票的第k個(gè)因子的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值，Xjk表示第j只股票的第k個(gè)因子的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值[5]。

（三）進(jìn)行組間平均數(shù)鏈接計(jì)算

基于計(jì)算得出的Euclidean距離，通過(guò)組間平均數(shù)鏈接模型，計(jì)算各股票群之間的平均相似距離作為聚類標(biāo)準(zhǔn)。組間平均數(shù)鏈接模型為：

（四）聚類結(jié)果

根據(jù)式（4）的計(jì)算結(jié)果，將通信設(shè)備行業(yè)59只股票劃分為10個(gè)群類（表2）。表3是各個(gè)群類九項(xiàng)參數(shù)指標(biāo)的平均值。可見(jiàn)，群類8中的星網(wǎng)銳捷、亨通光電、烽火通信三只股票估值相對(duì)較低，而質(zhì)地較為優(yōu)良，是良好的中長(zhǎng)期投資標(biāo)的。

三、總結(jié)及建議

通信行業(yè)中具備中長(zhǎng)期投資價(jià)值的股票需要能夠把握行業(yè)發(fā)展和政策引導(dǎo)的方向，將短期的技術(shù)革新或政策扶植題材轉(zhuǎn)化為中長(zhǎng)期增長(zhǎng)動(dòng)力。而這一類的上市公司通常具備低估值、企業(yè)盈利能力良好、現(xiàn)金流充沛且債務(wù)占比較低的優(yōu)勢(shì)?？夏崴埂べM(fèi)雪模型的選股邏輯能夠有效選擇此類低估值的優(yōu)質(zhì)股票進(jìn)行中長(zhǎng)期價(jià)值投資，但應(yīng)當(dāng)注意的是，公司估值和成長(zhǎng)性會(huì)隨其經(jīng)營(yíng)和政策的變化而改變，相應(yīng)的模糊聚類選股策略也應(yīng)進(jìn)行定期的跟蹤，實(shí)現(xiàn)已投資股票的動(dòng)態(tài)調(diào)整。

參考文獻(xiàn)

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