20XX年学习研究与投资方面的心得体会.docx

20XX年学习研究与投资方面的心得体会 研究是每一个都应该具有的特质，用它去探索生活的所有。投资对于每一个人来说都很重要，拥有一定的方式会让你财富增加。下面是小编带来的，快来看一看。 一、时间是每个人唯一稀缺的资产，要学会研究最重要的问题 研究面对的是一个非常复杂、非结构化的海量信息。时间的稀缺性与信息的无限性就会派生出两个问题： 1、要研究最重要的问题 研究的应该是大问题，要把握的是产业与企业的大方向，并在判断与决策上获得大概率上的正确。概括起来就是，大问题、大方向、大概率。 学习站在产业的最高处、最前沿，以企业老板的角度去思考大问题，即使在一些细枝末节的问题上做得多么完美，其价值也是有限的。大问题上的模糊准确远远比小问题上的完美精确更为重要。 2、在正确的路径上持续积累 解决效率问题的第一步是要树立科学合理的正确的研究方法，然后通过不断的学习，去持续优化这个思维框架与方法体系。要在正确的道路上持续的积累，守正出奇。 二、四个维度去思考什么是重要的问题 研究一个课题，可以通过四个逻辑框架去思考，即。宏观逻辑、产业逻辑、业务逻辑与财务逻辑。 宏观逻辑，包括宏观经济因素，还要从社会思潮、群体心理、甚至政经关系等大格局去看问题。 产业逻辑，不同的产业在不同的发展阶段，其核心驱动因素与竞争要素是发生变化的，而且在当前互联网与全球化的时代，其变迁的原理更加与以往不同。比如，由于创造性破坏更为普遍，厂商与用户的关系发生本质变化，技术优势与商业模式的生命周期也变得更短。 业务逻辑，看一个企业的业务首先还是要看其战略布局、业务方向是否符合前面说的宏观逻辑与产业逻辑，是否符合社会大潮与产业大方向。 财务逻辑，财务就像数学是对其他自然科学最好的表达一样，财务是对企业过去的经营行为进行数字化、结构化的总结与记录，通过这些数据可以很好地分析与验证其业务上的特征与问题。 这四个维度是看一个公司和一个产业的相互验证、相互有勾稽关系的逻辑闭环。 三、把握产业本质、核心要素与关键变化 看一个产业，要看驱动产业发展与企业成长的核心要素是什么。比如芯片技术驱动了计算机的计算能力，才导致tmt行业各个领域硬件、软件与应用的飞速发展。技术路径选择与全产业链的生态竞争是相关公司最为重要的战略。 研究一个产业的长期方向，在一些拐点时刻把握关键变化也十分重要。比如现在这个时点的tmt行业，智能手机的普及与流量红利可能已经基本上结束了，移动互联网用户的使用时长开始接近天花板，增量的创新变得越来越难、更多可能是存量之间的替代竞争。 四、从时间、空间与人看企业的核心能力 好的商业模式要顺应社会大势的发展、顺应人性的良性发展、顺应为社会更多的总福利，这样的商业才是可持久的，是时间的朋友。好的商业模式要应该在时间与空间上具备不断复制与持续优化的系统能力。 另外一个最重要的维度就是人，其中最核心的是企业家精神。 一个企业的核心能力是能够构筑相对于竞争者形成的可持续的壁垒。 五、从四个逻辑简单分析几个大类行业 1、消费品行业 从宏观逻辑与产业逻辑看，消费品行业有几个重要的因素需要关注： 1）消费的人口红利基本消失。商品普及与渠道渗透基本完成，大单品的增长时代基本结束。 2）中产阶层的人口与互联网一代的人口占比会在未来几年迅速提高。 3）厂商与消费者的关系。从过去的厂商导向，到现在的消费者导向，消费者才是最终最有影响力的引导者，但好的厂商深刻理解消费者又要超越消费者。对厂商来说，最重要的是要和消费者建立高效互动的沟通模式。现在的it技术可能会帮助他们做到这一点，用大数据去记录消费行为的全流程，用这些数据来进行深度挖掘。做到流程更加优化，供应链效率更高。并在这些数据的基础上不断启发有效的创新，带来更多的，产销对路的产品。过去厂商生产太多品质凑合的、消费者也凑合购买的商品，以后更多应该是更为精准的东西。 4）品牌与产品力。渠道的价值被压缩、差的品牌被淘汰。产品力（广义的内容，包括服务）的价值将更容易得到体现，持续的产品创新能力、有效准确的传播（代替传统意义上的形象代言与广告）、与消费者的良性互动变得越来越重要。 要看一个老品类的毛利率是否在提升或维持、新品类的占比是否提高、新品类创新的边际利润是否提升、总量上的市场份额是否提高等指标。再比如对消费者的观察还要看客户人数、客单价、复购率等多个维度的业务数据与财务数据，去验证这个企业是否具备持续的学习与创新能力。 2、服务业 宏观逻辑上看，在商品消费普及基本结束的背景下，体验消费与服务消费的占比将持续提升；商品与服务的融合越来越普遍，对于消费者认知来说，服务即产品、产品即广告。 产业逻辑上看，服务业最重要的是要站在用户的角度，建立更好的体验、口碑和以及由此递进的用户粘性，是要提升消费者的功能需求、体验满足、情感共鸣与文化认同上的总效用。 1）用户数及其变化，尤其要看可以产生交易或付费的用户数量；2）用户的续单率（对应的流失率）与arpu值（或asp），这是对口碑与体验最好的数据验证；3）获得新客户的边际成本与边际利润；4）客户更容易进来而不容易离开。 3、制造业 从宏观逻辑看，1）中国制造业的总体能力仍较难被其他经济体所替代，中国制造业全产业综合配套能力在全球仍有较强的竞争力、甚至这个竞争力还会进一步提高。2）、中国有着庞大的本土市场作为很好的试验场，其试错的成本就远比其他经济体低得多。3）由于发达国家总体经济较为低迷，给中国的领导企业带来了难得的全球化机会。 从产业逻辑看，传统制造业的核心逻辑是产品与流程的标准化与规模化，从而达成在时间与空间上的自我复制能力。另一方面，在计算技术、大数据与云计算飞速发展的现在与未来，过去难以规模化的非标准产品也可以再相当程度上实现全流程的数字化改造，并可能实现个性化生产， 从业务与财务逻辑看，无论是产能复制式还是个性化量产的模式，制造业有两个因素非常重要：一是广义产能规模（财富上包含固定资产、无形资产、商誉等因素，业务理解上也包含制造、研发、营销等一线人员的数量）的扩张是否带来正的边际利润，好的扩张还会带来边际利润率不断上升，从而有能力提升公司总体的roe水平。二是这个规模的扩张是否带来显著的长期竞争力的提升，在空间上形成规模与成本优势，在时间上积累品牌溢价。 4、tmt行业 从宏观逻辑看，技术进步是经济长期增长潜力最为重要的因素之一，过去几十年tmt行业集中了人类历史上最大规模的技术进步与商业模式创新，也是全球过去几十年最为重要的增长动力。 从产业逻辑看，tmt的技术演进路径、技术成果的商用普及以及由此带来商业模式的创新路径尤为重要。站在现在时点看，智能手机的普及与流量红利基本上结束，新的技术进步需要跨越到下一个s行曲线，大级别的技术创新可能需要较长时间的探索， 从企业的业务逻辑看，tmt行业的技术路径选择的错误成本非常高，错误的选择会是灭顶之灾，主流技术的领先性所主导形成的全产业链研究尤为重要。 从财务逻辑看，技术导向型的企业，其收入，利润，现金流的变化，不像传统制造业那样线性变化。对于技术研发型的企业来说，最先增加的可能是技术人员与研发费用，然后才是收入，净利润与现金流更为滞后；对于商业模式创新的服务型企业来说，最新体现的可能是流量与用户，再有收入的增长，最后是净利润与正的现金流。 六、研究的三个环节：归纳、演绎、实证 归纳。我们不仅是信息的传递者，更是信息的整合者，要搞清楚问题的逻辑关系与主要矛盾。 演绎。演绎需要一种有逻辑的、突破线性框架的创造性思维，假设的过程中可以需要一定的理性的想象力。 实证。实证研究的结果，有时候可能会彻底否定之前的几个假设，却获得了新的答案。 对做博弈的，他们可能只做归纳和推理，或者在逻辑和推理上可能比别人稍早一步、更强一些，他也能赚到智力优势的钱，但却很难持续获得成功。但对基本面研究来说，我们要努力把这三个步骤都做好，我们要做的是把通常60%的确定性提升到90%以上，事实上60%确定性的判断几乎是没有决策价值的。 通过更有效的实证研究，也许掌握的只是比市场多出10%的有效信息，却可能让你对问题的理解力、基础信息的处理能力提升了一个档次；从而把研究的确定性提升到显著高于大部分人的水平。这个可能就是创造阿尔法价值的过程。 七、优秀研究员的个体特质 求知欲/好奇心。即无压力与无任何情况下的自我驱动力。 诚实。人总是更容易接受、甚至强化对自己有利的事情，有利于证明自己观点的论据，更容易接受获得被认同的东西。 独立。独立的思考与判断，其最重要的好处就是能够进行清晰的归因分析，并会逐步积累属于自己的可以持续优化的思维体系。 八、正确的心态：必要训练时间与放下经验 1万小时的锤炼是一个人从平凡变成专业的必要条件。对于资深的人，我们又需要反复强调先放下一切经验。如果一个研究员要做的好，必须要有属于自己独立判断的成功案例和错误案例。 把5个公司研究到90分远比把20个公司研究到70分，反而容易得多，而70分的研究是没有阿尔法价值的。 研究了好公司，但估值较贵怎么办。这个主要是基金经理考虑的，跟研究员的关系不是最大。这是对整体估值的考量，包括大类资产之间的估值比较，包括行业之间的估值比较，更包括不同产业生命周期、企业成长轨迹、不同业绩增长逻辑下不同公司之间估值比较的问题。不同行业、不同公司的估值是否贵，终极的思维还是按照长期的自由现金流贴现的思路来思考，即判断未来的价值，而不是简单的、当期的pe/pb等指标，深度的基本面研究可能是判断未来的价值最为可靠的方法。 基金经理，更多的时间花在对产业大方向、关键变化以及重点公司的持续研究方面。第8页 共8页