2021-12-15 《聪明的投资者》学习笔记-12.对每股收益的思考--影响每股收益的6个因素
作者：互联网
摘自《聪明的投资者》The Intelligent Investor（第4版） 本杰明.格雷厄姆
第十二章 对每股收益的思考–影响每股收益的6个因素
1.不要过于看重某一年的收益
2.如果你确实关注短期收益,请当心每股收益数据中存在的陷阱
观察美国铝业1970年的财报，每股收益有四个数据。
针对美国铝业“实际利润”的一部分问题,很容易做出回答，利润是每股5.01美元（不是5.2美元），以反映“股权稀释”的影响。
美国铝业发行的许多债券都可以转换为普通股。
在根据1970年的结果计算普通股的“盈利能力”时，必须考虑到：如果债券持有者认为有利可图,他们会行使转换权。
美国铝业涉及的数额并不太大，因此无须进一步讨论。
但是在其他情况下,在考虑转换权(以及认股权)之后,所公布的利润将下降一半，甚至更多。
再看特殊费用，每股5.2-4.32=0.88美元（合计1880万美元）。在注释中有说明，扣除额来自4个方面
1.企业管理层对有可能关闭的制造部门的成本估计。
2.企业管理层对美国铝业公司有可能关闭的铸造厂的成本估计。
3.企业管理层对美国铝业信贷公司逐步退出市场的亏损的估计。
4.完成“幕墙”需要的大约530万美元的费用。
所有这些项目都与未来的成本和损失相关。这些项目并不是1970年“正常营运结果”的一部分。
美国铝业公司在财报中做法中的两个巧妙的之处
- 首先，通过预期的未来亏损，企业就可以不必将亏损本身归入某一年中。它们不属于1970年，因为它们并不是在这一年实际发生的。
- 其次，它们也不会在实际发生的那年出现，因为它们已经被公布出来了。
做得干净利落。但是难道这不具有误导性吗？
美国铝业在报告的注释中压根儿没有谈到这些亏损未来的减税作用。(其他此类报告会具体指出仅仅扣除了“税后的影响”。)
这是多么巧妙的安排——从不好的年份中尽量加大扣除(这早已被人们遗忘而成为往事)，从而使得随后年份的数据非常可观。
1970年年底，看到纽约股票交易所中某企业(不点名道姓了)对自己总额达235.7万美元的“特殊项目”(大约占其扣除之前收益的三分之一)做出了下列说明时，读者可能会感到好笑。扣除额中包括
- 关闭英国 Spalding公司业务的备抵
- 某一部门重组费用的备抵
- 出售一家小型婴儿服饰制造企业的费用
- 出售一家西班牙汽车租赁公司部分权益的费用
- 以及出售滑雪鞋业务的费用
最终美国铝业1970年的实际利润是多少?
准确的回答是:“稀释”后的每股5.01美元的收益，再减去82美分的“特殊扣除”中应当属于1970年的那一部分。
总结一下，各种会计因素对每股收益的损害已经介绍了3种因素
- 使用特殊扣除——这不会在每股收益中得到反映
- 由于以往的亏损导致的正常所得税扣除的下降
- 大量可转换债券或权证带来的稀释作用
对过去的报告利润有重大影响的第4个因素,就是折旧的方法——主要是“直线”折旧与“加速”折旧的区别。
第5个因素有时也很重要,这就是研发成本扣除的时间选择：是在成本发生的那一年,还是将其分摊到几年之中去。
第6个因素，存货估价方法中，存在着先进先出(FFO)和后进先出(LFO)的区别
股票估价只有在非常罕见的情况下,才是真正可靠的。对大多数投资者而言,最好的方法或许是确保自己购买的证券物有所值,并且这样保持下去。
平均利润的使用
7-10年内的平均利润有助于缓和商业周期经常带来的利润波动。
平均法的一个重要优势在于,它几乎可以解决所有特殊费用和利益的问题。这些费用和利益应该包含在平均利润中。毫无疑问，这些损益中的大多数都代表了企业的部分营运历史。
过去增长率的计算
利润既可以用平均值来衡量,也可以用最新的数据来衡量。因为当增长率很高的时候,企业近期的利润将会大大超出7年或10年的平均数。
增长率本身的计算,可以采用把近3年平均数与10年前的相应数据进行对比的做法。(当存在“特殊费用或利益”的问题时,可以采用某种折衷的方法。)
上表是对美国铝业、西尔斯·罗巴克( Sears Roebuck)和道琼斯工业平均指数的增长率的计算。大致反映了1958-1970年这一较长时期的实际利润增长率。
美国铝业1970年年底的价格，恰好为1959年最高价位的一半。而同期西尔斯的价格增长到了原来的3倍，道琼斯几乎上涨了30%。
让我们把前一章讲过的“两步分析法”应用于美国铝业。
根据这一方法可以计算出，美国铝业“以往的业绩价值”为道琼斯的10%，即每股价格为84美元(道琼斯1970年的收盘价为840美元)。这样,该股票当时的57.25美元的价格似乎很有吸引力。
考虑到未来的不利影响，高级分析师应该将“以往的业绩价值”调低多少呢?坦白地讲,我们并不清楚这一点。
美国铝业其市盈率的历史和其他大多数大企业相比更不平凡(甚至是情况相反的)。
然而,这个例子在一定程度上表明，上一章中我们对典型工业企业评估方法可靠性的怀疑是有道理的。
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