科学模型下“似是而非”的数据

财务工具的应用，是必要的，然而估值的准确性却很难做到。
精确的估值在国内是很难做到的，在现金流折现模型科学的外衣下面，使用的是“似是而非”的数据。如果深入的了解一家企业，就会知道，收入的预测即便是公司的财务总监，也很难做出来，所以，现金流预测对一家公司能够有一、两天时间去调研就算不错的券商研究员来说，显然是不可能的。那么对于只能获得有限公开资料的普通投资者来说，就更是不靠谱的一件事情。
然而，资料有限并不是将一件投资作为赌博的借口。
了解一个上市公司最好的资料，是他所披露的招股说明书，这是国内投资者全面了解公司业务最好的，也是唯一详细的资料，在以后的年度报告里，有更新的财务数据，却没有对公司业务模式的详细介绍。一直以来喜欢读拟上市公司的招股说明书，这或许和职业有关，然最喜欢读的却是公司的“业务与技术”，财务往往是最不喜欢看的部分。不过，财务才是从2000家上市公司中筛选值得深入去研究业务的第一道关。
的确这样一道关，会淘汰很多的公司，会把有限的精力放到值得去深入研究的公司，从而也提高了挑选到好的投资标的的概率。
好了，总结一下吧：
1、让收入的增长率作为第一道关吧，毕竟靠提高管理效率提升的收益是有限的；
2、让经营性现金净流量作为第二道关，毕竟经营性现金净流量造假的可能性较营业收入造假的可能性要小很多；
3、如果扣非后净利润的增长超过收入的增长，往往是行业经营情况转好（毛利率提升）或者管理效率提升（期间费用率降低）的说明；
4、通过了上面三关，再去看业务与技术吧，很多软性的标准在等着你：竞争壁垒、成长性的行业空间、优秀的管理层等等；
5、如果业务看上去也还不错，那剩下的便是找一个合适的价格，尽管在国内证券市场找到这样又好又便宜的投资标的如同中了彩票一样困难。