30 | 风险量化:点线面法

30 | 风险量化:点线面法,第1张

你好,我是贾宁,欢迎来到我的《财务思维课》。

这一讲,我们要讨论的是如何量化投资风险

投资一定会伴随风险。你肯定认为,搞财务的人都很保守,害怕风险。但事实上,财务怕的不是风险本身,而是风险上的盲目。

有这么一个段子:一间屋子里有金子,也有一颗定时炸弹。小白会说,如果运气好,我就能在爆炸前把金子取出来,但是如果运气不好,我就完了!而高手会说:虽然我不知道炸弹什么时候爆炸,但我比较确定的是,3分钟之内一定不会炸,那我只要在这之前取出金子就OK了。

所以你发现了吗,财务高手在做投资决策时,要做的重要一步,就是预测和“量化风险”,尽可能做到心里有数。

那具体怎么做呢?

财务高手通常会从三个维度来分析,为了方便你记住,我把它总结成:点线面。

为什么财务最先会关注保本点呢?

心理学家卡尼曼发现,人们对损失和获得的敏感程度是不同的,损失的痛苦要远远大于获得的快乐 。

这个理论在财务上也得到了印证。1968 年鲍尔和布朗(Ball and Brown)两位教授,对上市公司的盈余公告进行了研究。他们把企业分成亏损和盈利两组,发现每一块钱亏损造成的股价下跌的程度,几乎是每一块钱盈利带来的股价上涨幅度的一倍。

因此企业在投资的时候特别关注保本点,因为项目收益会直接影响企业整体盈利情况

保本分析,在实际应用的时候,经常被用来做销量评估。比如公司准备投资100万生产太阳镜,每副眼镜售价是100元,公司需要评估,卖到多少副眼镜才能达到盈亏平衡,这就是点分析。

你可能认为这个基础分析,每家公司一定会做,但实际当中很多处在快速扩张的公司,往往会忽略这一点。2007年,我曾经在大连的夏季达沃斯论坛,访问过无锡尚德的创始人施正荣。这家公司曾经头顶中国最大光伏企业的光环, 当时无锡尚德的业务发展非常好,于是施正荣决定急速扩张产能,我问他,你算过要消化这样的产能,需要多大的市场吗?公司未来几年能不能达到这个销售额?

施正荣当时却认为,公司在扩张期,最重要的就是多投入。但是太阳能不是一个自我能维持的产业。所谓的热销是建立在政府巨额补贴前提下的,类似的还有新能源汽车。一旦补贴下降,市场自然就不行了。结果2008年金融危机,政府减少了对太阳能的补贴,无锡尚德最终以破产重组告终。

线和面分析

比如前几年烧钱的千团大战,打价格战企业是有亏损预期的,这时候做保本分析就没有意义。这个时候企业需要量化和评估的风险是,最多会亏多少?

美国学者威廉姆斯(CArthur Willianms) 和汉斯(Richard MHeins)在《风险管理与保险》(Risk Management and Insurance) 这本书里,把风险定义为“在给定的情况下和特定的时间内,那些可能发生的结果间的差异。”

一般财务都会对“负向偏离”,也就是赔钱紧张,但是财务高手,会意识到正向风险也是风险,同样需要量化和管理。

你可能觉得奇怪,比预期做得好也要管,为什么?

我给你举两个例子,你就明白了。

假设公司今年的盈利目标是2000万,结果一下做到了4000万,大家都欢欣鼓舞,但CFO可能就会眉头紧锁。

为什么呢? 你应该记得,我们说过“利润可持续性”这个重要的财务思维。分析师和投资者都是根据企业今年实际达到的业绩,来制定明年业绩预期的。 今年冲的太猛,就会大幅提升投资者对未来业绩的预期。明年只能比今年赚得更多,目标会越来越难达到。

Beidleman (1973)等教授研究发现,企业就在业绩超常发挥的年份,会有意压低报表上的利润,把它转移到亏损年度,使财报尽可能反映出持续稳定的盈利趋势。Graham等教授2005年调查了401名财务主管,966%的管理者表示, 他们更偏好平滑的利润增长。平滑的收益,会向投资人和合作伙伴释放一个信号:这是一家稳定的公司,能获得更高的资本市场估值,更低的债权融资成本 。

正向偏离也需要管理的另外一个原因,是因为企业所有的经营活动,都是需要部门之间联动的。某一个部门超常发挥的时候,可能会导致联动的部门跟不上,从公司整体来看,不见得是最好的。

比如每年双十一的交易量,就存在很大不确定性。 阿里巴巴的运营部门需要预测的,可不仅是交易多少才能保本,更重要的是交易量最多能达到多少。最高交易量的预测,能帮助其他协同部门,比如技术、运维、物流、售后等,提前做好准备,安排充足甚至冗余的资源,避免系统崩溃、客服人力不足等等这些直接影响用户体验的风险发生。

聚美优品就曾经多次发生过这个问题。2013年,聚美优品三周年庆,但公司没有做好预测和准备,促销活动刚开始六分钟,官网就已经进不去。它只能把原本只计划举办一天的促销活动,延长为三天。多让利给消费者的这两天,对公司来说就是损失。

这是风险管理很重要的一个思维方式,你一定要记住 。

线分析,需要做的是三步。

比如,一副太阳镜一般情况卖100元,最差情况打八折,降价到80元,最好情况能卖到120元。这就形成了一个价格最好和最差情况的区间。

如果在这两种情况下,得到的投资结果比较靠近,那就说明这个项目收益的波动性小,也就代表这个投资的风险小。

但线分析也有个问题,是只考虑单个指标独立的波动,没有考虑各个因素之间的联动。

但是我们知道,指标之间是有联动关系的,比如降价策略,一般来说会同时带动销售量。面分析要解决的就是联动性问题,也就是一个基于战略的分析。面分析的步骤和线分析是一样的,但是在预测指标波动情况的时候,是要多个指标同时决定的,比如价格和销量的最好情况和最坏情况,是要一起来看的。

风险量化和风险偏好

这一讲,我们讨论了风险量化对投资决策的重要性,并且特别强调,要关注正向风险。但是即使在充分识别、量化、评估风险之后,面对同样的分析结果,不同风险偏好的决策者往往会做出不同的选择。

比如千团大战的时候,拉手网曾经是最为激进的一家,大肆烧钱铺广告,曾经一夜之间同时上线了100个城市站,让业内同行吃了一惊。而美团却用了稳健的扩张方式,非常讲求投入产出比,尽可能利用免费方式进行推广。 王兴曾经说过这么一句话,“对于大趋势的判断并不难,重点是判断后能不能守得住底线。”

课堂小结

财务高手如何量化项目投资的风险:

首先,风险量化关注的不仅是负面风险,正面风险也同样需要量化和管理。

其次,风险量化有“点、线、面”三个方法。

最后,如何基于风险量化的结果做投资决策,跟决策者自身的风险偏好很有关系。

这一讲,我们要讨论的是如何量化投资风险。

投资一定会伴随风险。你肯定认为,搞财务的人都很保守,害怕风险。但事实上,财务怕的不是风险本身,而是风险上的盲目。

有这么一个段子:一间屋子里有金子,也有一颗定时炸弹。小白会说,如果运气好,我就能在爆炸前把金子取出来,但是如果运气不好,我就完了!而高手会说:虽然我不知道炸弹什么时候爆炸,但我比较确定的是,3分钟之内一定不会炸,那我只要在这之前取出金子就OK了。

所以你发现了吗, 财务高手在做投资决策时,要做的重要一步,就是预测和“量化风险”,尽可能做到心里有数。

那具体怎么做呢?

财务高手通常会从三个维度来分析,为了方便你记住,我把它总结成:点线面。

点分析

点分析,其实你很熟悉。这个分析方法也叫保本分析,就是分析项目的保本底线是多少。

为什么财务最先会关注保本点呢?

心理学家卡尼曼发现,人们对损失和获得的敏感程度是不同的,损失的痛苦要远远大于获得的快乐。而这个敏感度最高的点,就是从亏损到收益这个转折点,也就是保本点。卡尼曼因为这个“前景理论”,获得了诺贝尔经济学奖。

这个理论在财务上也得到了印证。1968 年鲍尔和布朗(Ball and Brown)两位教授,对上市公司的盈余公告进行了研究。他们把企业分成亏损和盈利两组,发现每一块钱亏损造成的股价下跌的程度,几乎是每一块钱盈利带来的股价上涨幅度的一倍。

事实上,研究发现,公司每年的盈利目标有三个层次。 首先就是保证不亏损,第二层目标是超过去年同期,第三层目标是超过证券分析师的预期。

因此企业在投资的时候特别关注保本点,因为项目收益会直接影响企业整体盈利情况。

保本分析,在实际应用的时候,经常被用来做销量评估。比如公司准备投资100万生产太阳镜,每副眼镜售价是100元,公司需要评估,卖到多少副眼镜才能达到盈亏平衡,这就是 点分析。

你可能认为这个基础分析,每家公司一定会做,但实际当中很多处在快速扩张的公司,往往会忽略这一点。2007年,我曾经在大连的夏季达沃斯论坛,访问过无锡尚德的创始人施正荣。这家公司曾经头顶中国最大光伏企业的光环, 当时无锡尚德的业务发展非常好,于是施正荣决定急速扩张产能,我问他,你算过要消化这样的产能,需要多大的市场吗?公司未来几年能不能达到这个销售额?

施正荣当时却认为,公司在扩张期,最重要的就是多投入。但是太阳能不是一个自我能维持的产业。所谓的热销是建立在政府巨额补贴前提下的,类似的还有新能源汽车。一旦补贴下降,市场自然就不行了。结果2008年金融危机,政府减少了对太阳能的补贴,无锡尚德最终以破产重组告终。

线和面分析

对于很多投资来说,仅考虑保本点是不行的。也就是说,点分析有两个问题解决不了:

第一,有的项目明知道财务上是亏的,但是出于战略需要,也要投。比如前几年烧钱的千团大战,打价格战企业是有亏损预期的,这时候做保本分析就没有意义。这个时候企业需要量化和评估的风险是,最多会亏多少?

第二,在财务高手眼中, 投资风险指的可不仅仅是损失的可能性,而是结果的“波动性”。 美国学者威廉姆斯(CArthur Willianms) 和汉斯(Richard MHeins)在《风险管理与保险》(Risk Management and Insurance) 这本书里,把风险定义为“在给定的情况下和特定的时间内,那些可能发生的结果间的差异。”

也就是说,只要实际结果和预期结果出现偏离, 无论是正向还是负向偏离,就都是风险,都需要管理。

负向偏离就是我们说的损失,那正向偏离是什么呢?就是比预期做的好,超常发挥了。

一般财务都会对“负向偏离”,也就是赔钱紧张,但是财务高手,会意识到正向风险也是风险,同样需要量化和管理。

你可能觉得奇怪,比预期做得好也要管,为什么?

我给你举两个例子,你就明白了。

假设公司今年的盈利目标是2000万,结果一下做到了4000万,大家都欢欣鼓舞,但CFO可能就会眉头紧锁。

为什么呢?你应该记得,我们说过 “利润可持续性” 这个重要的财务思维。分析师和投资者都是根据企业今年实际达到的业绩,来制定明年业绩预期的。今年冲的太猛,就会大幅提升投资者对未来业绩的预期。明年只能比今年赚得更多,目标会越来越难达到。

Beidleman (1973)等教授研究发现,企业就在业绩超常发挥的年份,会有意压低报表上的利润,把它转移到亏损年度,使财报尽可能反映出持续稳定的盈利趋势。Graham等教授2005年调查了401名财务主管,966%的管理者表示,他们更偏好平滑的利润增长。 平滑的收益,会向投资人和合作伙伴释放一个信号:这是一家稳定的公司,能获得更高的资本市场估值,更低的债权融资成本。

所以,企业关注利润的可持续性,同时也关注利润的稳定性,尽可能让利润平滑增长,而不是像心电图那样,一会儿出现一个波峰,一会儿又出现一个波谷。

正向偏离也需要管理的另外一个原因,是因为企业所有的经营活动,都是需要部门之间联动的。某一个部门超常发挥的时候,可能会导致联动的部门跟不上,从公司整体来看,不见得是最好的。

比如每年双十一的交易量,就存在很大不确定性。 阿里巴巴的运营部门需要预测的,可不仅是交易多少才能保本,更重要的是交易量最多能达到多少。最高交易量的预测,能帮助其他协同部门,比如技术、运维、物流、售后等,提前做好准备,安排充足甚至冗余的资源,避免系统崩溃、客服人力不足等等这些直接影响用户体验的风险发生。

聚美优品就曾经多次发生过这个问题。2013年,聚美优品三周年庆,但公司没有做好预测和准备,促销活动刚开始六分钟,官网就已经进不去。它只能把原本只计划举办一天的促销活动,延长为三天。多让利给消费者的这两天,对公司来说就是损失。

所以风险量化,需要关注的不仅是损失,而是和预期偏离的可能性,无论是正向还是负向的。

这是风险管理很重要的一个思维方式,你一定要记住。

从财务角度来说,一个项目预期收益最好情况和最坏情况之间的波动性越小,风险就越低。

这种对最好情况和最差情况区间的预测,就叫“线分析”。

线分析,需要做的是三步。

第一步,找到最影响投资决策的核心指标 ,比如价格、销售量等等。

第二步,每个指标预测三个情况: 一般情况,最差情况和最好情况 ,形成一个区间。比如,一副太阳镜一般情况卖100元,最差情况打八折,降价到80元,最好情况能卖到120元。这就形成了一个价格最好和最差情况的区间。

第三步,分析最好和最坏情况下的结果差异。 如果在这两种情况下,得到的投资结果比较靠近,那就说明这个项目收益的波动性小,也就代表这个投资的风险小。

但线分析也有个问题,是只考虑单个指标独立的波动,没有考虑各个因素之间的联动。

但是我们知道,指标之间是有联动关系的, 比如降价策略,一般来说会同时带动销售量。 面分析要解决的就是联动性问题,也就是一个基于战略的分析。 面分析的步骤和线分析是一样的,但是在预测指标波动情况的时候,是要多个指标同时决定的,比如价格和销量的最好情况和最坏情况,是要一起来看的。

风险量化和风险偏好

这一讲,我们讨论了风险量化对投资决策的重要性,并且特别强调,要关注正向风险。但是即使在充分识别、量化、评估风险之后,面对同样的分析结果,不同风险偏好的决策者往往会做出不同的选择。

比如千团大战的时候,拉手网曾经是最为激进的一家,大肆烧钱铺广告,曾经一夜之间同时上线了100个城市站,让业内同行吃了一惊。而美团却用了稳健的扩张方式,非常讲求投入产出比,尽可能利用免费方式进行推广。王兴曾经说过这么一句话, “对于大趋势的判断并不难,重点是判断后能不能守得住底线。 ”

无论投资决策是激进还是保守,财务要始终理性,美国有一句著名的企业家宣言,叫“做有意义的冒险”,企业家关注冒险,而财务需要做的,是量化这个“意义”的尺度。

课后思考

你的工作或生活中有什么正向风险需要管理吗?

    在工作上,超出了正常规律的增长或者产出都属于正向风险。前年因为工作内容的关系,试验较多、数据较多、所以文章、专利等产出都比较多,超出了往年的产出效率。但是去年和今年因为从事的工作重心转变,在科研上的精力明显减少,导致产出率急剧下降。这种就造成了旱一年涝一年的感觉,并且产出上的不持续。所以在后面工作中,需要的是将产出内容分开输出,即便在没有科研数据的基础上,仍然能保持稳定的输出。并且连贯性也可以带动日常在核心科研工作中的投入。

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