如何做一个优秀的证券分析师
证券分析涉及对业务的分析。这样的分析研究可以做到无限细致，因此出于成本的考虑，应当根据客观条件、可行性来确定分析的深度。考虑购买一个1000美元债券的投资者当然不需要像一家考虑购买50万美元大宗证券的大型保险公司那样，对证券进行全面透彻的分析。下面是yjbys小编为大家带来的如何做一个优秀的证券分析师的知识，欢迎阅读。
一、分析技术和深度应视证券的特征和目的而定
分析师必备素质包括把握使用技术的分寸。在选择和处理分析材料时，不仅要考虑材料的重要性和可靠性，还要考虑其可得性和便利性。一方面，分析师一定不能被海量数据所误导而花大力气研究不重要的材料。另一方面，一些重要信息，并不是分析师能凭一己之力获得的，因此分析师经常要接受重要信息不足的事实，这也是完整的“业务分析”中经常遇到的问题。
二、数据的价值随企业类型而变化
分析师必须承认，研究企业的类型不同，同类研究数据的价值也会截然不同。铁路或大型连锁企业的五年毛利或净利记录，即便不是决定性因素，至少也可以作为测定优先证券的安全性和普通股的吸引力的充分根据。而较小的石油生产公司提供的同类统计数字，可能非但不能提供有用信息，反而会引起误导。因为毛利或净利主要取决于价格和产量，而这两个因素的未来值很可能与过去大相径庭。
三、分析中的定量与定性因素
有时将分析中的因素分为定量和定性两类是很方便的。定量因素即指公司的各类统计数据，包括损益表和资产负债表中的所有有用的项目，还包括和以下方面相关的`其他数据，如产量、单位价格、成本、产能、未完成订单等。这些五花八门的统计数据还可以被归入下列子类：资本;收益和股息;资产和负债;营运统计数字。
定性因素则涉及以下事项，包括业务性质，企业在行业中的地位，个体情况，地理位置，经营特点，管理风格，以及企业、行业和一般业务的前景。公司的报告中通常不会涉及这类问题。分析师必须从可信度参差不齐的(包括大量纯粹的主观信息)、门类繁多的信息来源中寻找自己的答案。
一般来说，定量因素比定性因素更适合深入分析。定量因素数量较少，更容易获得，也更适合形成明确、可靠的结论。此外，财务业绩可以概括成许多定性因素，因此对于定性因素的详细研究并不会增加什么重要的信息。典型的证券分析报告，都只浅显概要地叙述定性因素，而将大部分篇幅留给了数字。
(一)定性因素：业务性质和未来前景
定性因素强调最多的是业务性质和管理风格。这两点极其重要，却很难作出明智的处理。业务性质的概念包含着关于企业未来前景的总体看法。大多数人对于“好公司”都有相当明确的概念。这些看法建立在财务业绩，对该行业特定情况的认识，以及推测或偏见上。
1923—1929年的普遍繁荣时期的大部分时间里，相当一批主要行业的发展相对滞后。这些行业包括雪茄、煤炭、棉制品、化肥、皮革、木材、肉类包装、造纸、航运、城市轨道交通、制糖以及羊毛制品。它们逐渐滞后的根本原因通常是竞争产品或服务的发展(如煤炭、棉织品、城市轨道交通)，产能过剩和贸易方式混乱(如纸张、木材、糖)。在同一时期，其他行业的繁荣程度则远远超过平均水平，如罐头制造商、连锁店、卷烟生产商、电影、公用事业。它们表现优越的主要原因是不寻常的需求增长(香烟、电影)，缺乏竞争或控制竞争(公用事业、罐头制造商)，以及强于竞争对手的竞争能力(连锁店)。
人们认为表现得比平均水平糟的行业就是处于“不利的状态”，自然而然要避而远之;而那些表现优秀的行业则处于“有利的状态”。这种看法是合情合理的，但这类结论可能往往是错误的。无论是一般行业，还是特定行业，异常好的或特别糟的情况不会永远持续下去。市场的矫正力量无处不在，它的存在能改变一些行业无利可图的状况，同时减少另一些行业的超额利润。
需求不断增加的行业可能会因供应增长更快而受挫，无线电、航空、电制冷、公交运输、真丝针织品等行业就是这样。百货公司在1922年被看好，全凭它们在1920—1921年萧条中的出色表现，但在随后的几年中它们并没有保持这种优势。公用事业在1919年的大繁荣中因为成本高而备受冷落;却在1927—1929年成为投机者和投资者的最爱;但到了1933—1938 年，对通货膨胀、利率调控和政府直接竞争的忧虑再次破坏了公众对它们的信心。另一方面，在1933年，长期低迷的棉织行业突然比其他大多数行业更加快速地向前发展。
(二)定性因素：管理因素
我们认同选择“优秀行业”的重要性，但同时也应意识到这绝非易事。挑选精明能干的管理层也一样困难。对管理能力的客观测试并不多见，而且很不科学。在大多数情况下，投资者必须依靠名望判断，但可能出现盛名难副的情况。最能证明管理能力的证据就是在一段时间里企业的业绩比同行优秀，但这又把我们带回到量化数据的问题上。
(三)定性因素：未来盈利的趋势
近年来，盈利趋势的重要性日益凸显。利润不断增加固然是个好现象。但是，金融理论更进一步，通过把过去的趋势延续到未来，然后将这一假设作为评估该业务的基础并预测其未来盈利情况。由于在这个过程中使用了数字，人们便误认为这是有“数学根据”的。过去表现出的趋势是一个事实，但“未来的趋势”只是一种假设。前文提及的不利于维持异常繁荣或萧条的因素，同样也不利于维持上升或下降趋势的无限期延续。在趋势变得清楚明显时，改变趋势的条件可能也已经成熟了。
关于未来，可能会有反对意见说，预计过去的趋势可以持续，同预期过去的平均水平会重复一样，都是合乎逻辑的。这或许是事实，但并不意味着分析趋势比分析个别数据或者平均数据更为有用。因为证券分析不假定过去的平均水平将会重复，只认为它为未来预期提供了一个粗略的指标。然而趋势并不能作为一个粗略的指标，它明确地预测结果是更好还是更坏，因此非对即错。
这种区别与分析师的态度有重要关系。假设在1929年，一条铁路过去7年的平均盈利为利息费用的三倍。分析师会将这一点作为其债券稳健可靠的一个重要标志。这是基于定量数据和标准的判断。不过，这个平均值并不代表该铁路未来7年的盈利将是平均利息费用的三倍。它只是表明，盈利不太可能下降至远低于三倍利息费用，以至于危及债券的偿付。在几乎每一个实际案例中，这样的结论都被证明是正确的，即便是在随后发生的经济大萧条中。
还有一个类似的、根据趋势做出了投资判断的例子。1929 年，几乎所有的公用事业系统的盈利都持续增长，但金字塔型资本结构产生的高昂的固定费用几乎耗尽了它们所有的净利润。一些投资者购买了大量公用事业系统的债券，因为他们相信盈利一定会继续增加，即使安全边际小也没有关系。就这样，他们对未来进行了明确的预测，并据此做出投资判断。一旦预测错误(正如该案例的实际情况)，他们必将遭受严重损失。
在对普通股估值的讨论中，我们将指出，过分强调趋势很可能会导致证券价值的高估或低估。因为趋势会延续多久并没有明确的限制，所以估值的过程虽然看似有数学根据，但实际上只是受心理作用影响，是十分随意的。为此，在实际的分析中，即使趋势是以量化分析的形式出现，我们也只把它看作分析中的定性因素。
(四)一个主要的定性因素：内在稳定性
分析师最感兴趣的定性因素应该是内在稳定性。稳定意味着能抵御变化，也就意味着过去显示的结果更为可靠。与趋势类似，稳定也可以用定量方式表示，例如，通用烘焙公司(General Baking Company)1923—1932年的盈利从未低于1932年利息费用的10倍，伍尔沃斯公司(Woolworths)1924 年—1933年的经营利润一直在每普通股2.12美元和3.66美元之间变化。但在我们看来，稳定是一个真正的定性因素，因为它首先源自业务性质而非统计记录。企业稳定的统计记录表明，该业务本质上是稳定的，但这个统计记录得出的结论可能会被其他因素颠覆。
四、定性因素难以合理准确地评价
实际上，趋势是以明确预测的方式来表达对未来前景的看法。与之相似，关于业务性质和管理能力的结论，也因为与未来前景相关而受到重视。因此，这些定性因素都有相同的基本特征，也给分析师带来了大致相同的困难，即他们无法判断某一只证券的市价在多大程度上恰当地反映了这些定性因素。在大多数情况下，完全识别这些因素的结果往往是过分强调它们的作用。我们看到，一般的市场不断受到这个作用机制的影响。股价经常过度涨跌的根本原因是：当价值主要由前景决定时，由此产生的判断就不受任何数学分析的控制，并且几乎不可避免地被带向极端。
分析应主要关注有事实支持的价值，而非那些建立在预期基础上的价值。在这方面，分析师的做法与投机者的做法截然相反。投机者的成功取决于其预测或猜测未来发展的能力，而分析师必须考虑到未来可能的变化。与其说他的主要目的是从中获利，不如说是对风险进行防范。从广义上讲，分析师把企业的未来看作必须在结论中考虑到的风险因素，而不是他分析依据的来源。
五、总结
基于上述定性和定量因素的讨论，我们得知分析师的结论必须始终基于数字、既定的检验和标准。但只有数字是不够的，它们可能会因为一个相反的定性考虑而完全失效。即便一只证券的统计表现令人满意，但若投资者对其未来前景不确定或对管理层不信任，依然会将其拒之门外。而且，分析师可能重视有关稳定性的定性因素，因为它意味着基于过去结果的结论不那么容易被意想不到的事态发展所颠覆。如果能用非常有利的定性因素支撑充分的定量分析，分析师将对所选的证券更具信心。
但每当证券投资在很大程度上依据这些定性因素(价格大大高于统计数字支持的合理水平)时，分析的基础就会动摇。用数学语言说，虽然良好的统计数据不是分析师作出恰当决定的充分条件，但却是必要条件。
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