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證券分析師的基本功:如何收集、處理和分析行業(yè)數(shù)據(jù)

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證券分析師的基本功:如何收集、處理和分析行業(yè)數(shù)據(jù)

在投資研究中形成的方法論、分析能力,廣泛地適用于各式各樣的行業(yè)研究和戰(zhàn)略研究。

圖片來源:Unsplash-Towfiqu barbhuiya

文|互聯(lián)網(wǎng)怪盜團特邀成員 戰(zhàn)車(元芳)

怪盜團團長按:

本文的作者元芳是我的一位前同事和好友。他目前擔任某券商傳媒互聯(lián)網(wǎng)首席分析師,在培訓(xùn)新人方面投入了很多精力。這是他分享的第三堂課,如果有人對前兩堂課感興趣,請點此閱讀:證券分析師的第一堂課; 證券分析師的第二堂課;證券分析師的第三堂課。

根據(jù)我過去多年的經(jīng)歷,國內(nèi)投資行業(yè)對年輕人總是要求太多,恨不得入職之后立即發(fā)揮巨大作用;訓(xùn)練又太少,幾乎談不上成熟的培養(yǎng)體系。其實,中國的職場哪里不是這樣呢?工作了幾年,只能依靠自己領(lǐng)悟,沒有形成工作框架的大有人在。

我相信,在投資研究中形成的方法論、分析能力,廣泛地適用于各式各樣的行業(yè)研究和戰(zhàn)略研究。

證券分析師的第四堂課:如何收集、處理和分析行業(yè)數(shù)據(jù)?

數(shù)據(jù)是研究報告的血肉,是支撐報告結(jié)論的重要組成部分(支撐報告結(jié)論的重要組成依次為:邏輯推導(dǎo)、數(shù)據(jù)支持和事實案例)。數(shù)據(jù)收集、處理和分析的好壞直接決定著研究報告的質(zhì)量。盡管數(shù)據(jù)相關(guān)內(nèi)容是最基礎(chǔ)的工作,但是你會發(fā)現(xiàn)不同入行年限的分析師,對于數(shù)據(jù)的收集、處理和分析差距非常大,并且隨著對行業(yè)和公司的理解,在報告中對于數(shù)據(jù)的使用會越來越精簡、恰當和有效。

此外,我們也分享一下我們對于“數(shù)據(jù)方法論”上的一些看法。

其一,獨立思考與“抄”并不矛盾。我們其實非常建議初學(xué)者要多看、多學(xué)、多“抄”,因為對于基礎(chǔ)薄弱的初學(xué)者,可能在數(shù)據(jù)了解程度、文字表述以及行文布局方面都缺乏實踐,合理借鑒是非常有必要的。但在“抄”的基礎(chǔ)上,如何用出“心意”和“新意”,你需要思考:

作者為什么此處用這個數(shù)據(jù)?

是否存在更合適的數(shù)據(jù)?

在原數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上是否可以再處理,從而優(yōu)化解釋力?

其二,先有結(jié)論還是先有數(shù)據(jù)?先有數(shù)據(jù),再無偏見的得出結(jié)論,這種方式廣泛被認可。如果預(yù)設(shè)結(jié)論,初學(xué)者往往會去找可以佐證的數(shù)據(jù),忽略證偽的數(shù)據(jù),從而導(dǎo)致結(jié)論的偏差。但在實際上,“先有結(jié)論后找數(shù)據(jù)”是最高效的方式。舉個簡單的例子,我們認為B站游戲和TapTap是直接競爭對手(這一結(jié)論其實可以從與從業(yè)人員交流、雙方的布局中感受到)。如此反向推到,則B站游戲和TapTap應(yīng)該具備如下共同特征:

最受歡迎的游戲應(yīng)該是二次元游戲;

二者平臺上廣告投放最多的應(yīng)該是二次元游戲。

我們通過這樣的兩組數(shù)據(jù)就可以很好的量化證明二者競爭關(guān)系。

其三,多思考是最好的訓(xùn)練。報告是由每組數(shù)據(jù)得出的結(jié)論所串聯(lián),在日常訓(xùn)練中可以將每組數(shù)據(jù)對應(yīng)的結(jié)論列在底稿中。如下圖“日本外賣行業(yè)市場規(guī)模及滲透率”,我們可以得出哪些結(jié)論?

日本外賣行業(yè)市場規(guī)模及滲透率(1975-2020年,千億日元)

我們可以得到初步結(jié)論(需要進一步驗證):

日本常態(tài)外賣市場滲透率22%左右,由于中日在經(jīng)濟、人口密度等方面相似,中國外賣市場可以參考此比例;

經(jīng)濟危機下,外賣業(yè)務(wù)具有非常強的韌性,1997年亞洲金融危機時期,日本外賣滲透率增長顯著陡峭;

外賣在疫情期間的防御屬性強,2020年日本新冠疫情導(dǎo)致外食率下降25%,而外賣市場規(guī)模保持穩(wěn)定。

通過給每組數(shù)據(jù)找到多個初步結(jié)論是非常有助于思考能力的提升和報告攥寫。

接下來,我們將正式開始“數(shù)據(jù)的收集、處理和分析”工作:

數(shù)據(jù)的收集環(huán)節(jié)包括:

第一是公司定期數(shù)據(jù):包括招股書、定期財報中的經(jīng)營數(shù)據(jù)和財務(wù)數(shù)據(jù)(海外公司的定期Investor Presentation里面可能有更詳細的經(jīng)營數(shù)據(jù)),也包括對其進一步處理的數(shù)據(jù),比如“單日活用戶日廣告貢獻”、“單日活用戶營銷支出”等,同一行業(yè)不同公司的對比非常有意義。并且定期數(shù)據(jù)及處理后的數(shù)據(jù)的可靠性非常高。

第二是行業(yè)數(shù)據(jù):包括國家統(tǒng)計局、行業(yè)權(quán)威機構(gòu)、海外統(tǒng)計數(shù)據(jù)等(海外公司的定期Investor Presentation里面可能會披露一些行業(yè)數(shù)據(jù)),比如Questmobile的移動用戶數(shù)據(jù)、AppAnnie的移動游戲流水數(shù)據(jù)、七麥數(shù)據(jù)的移動游戲排名、爆量助手的買量以及伽馬數(shù)據(jù)的游戲行業(yè)流水數(shù)據(jù)等。

這里我們要特別強調(diào)一下海外統(tǒng)計數(shù)據(jù),不能否認美日韓等發(fā)達國家在很多行業(yè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計方面更加嚴謹和全面,比如日本餐飲企業(yè)外賣市場結(jié)構(gòu)、韓國K12教育滲透及支出情況、美國第三方投顧管理規(guī)模及收入、轉(zhuǎn)基因種子增收情況(ussecinchina.com)。

第三是行業(yè)常識:比如移動游戲渠道分成(安卓5:5,蘋果3:7)、養(yǎng)殖行業(yè)常識(生豬出欄均重120KG、玉米豬肉轉(zhuǎn)化比1:2.7左右)等等,這些常識都是了解行業(yè)的基礎(chǔ)。

第四是草根調(diào)研信息:很多信息沒有高頻、權(quán)威的第三方統(tǒng)計,但其又是非常重要的,比如一些非上市公司的經(jīng)營和財務(wù)情況(抖音各項商業(yè)化數(shù)據(jù))、白酒的批價信息等。

數(shù)據(jù)的處理環(huán)節(jié)包括:

第一,加減乘除:

加即合并,比如很多視頻平臺將內(nèi)容采購納入投資活動現(xiàn)金流中,事實上其與經(jīng)營活動相關(guān),我們考慮現(xiàn)金缺口時候可以將其加回;

減即剔除,比如騰訊社交網(wǎng)絡(luò)收入中包含移動游戲的引流分成,這部分與游戲業(yè)務(wù)更加緊密;

除即比率和人均,比如滲透率、付費率、電商貨幣化率以及單日活用戶廣告貢獻、單用戶營銷支出鄧。

“除”是最常用的數(shù)據(jù)處理方式,但要注意除數(shù)的選取和意義,單日活用戶廣告貢獻比單月活用戶廣告貢獻更具有現(xiàn)實意義。

第二,相關(guān)和回歸:這是數(shù)據(jù)處理的進階。相關(guān)系數(shù)高說明兩組數(shù)據(jù)關(guān)系就越強。比如我們通過數(shù)據(jù)驗證“頭部養(yǎng)殖企業(yè)的單豬市值和豬肉價格強相關(guān)關(guān)系”,都在0.8甚至0.9以上,從而證明了單豬市值法的有效性,并且可以依據(jù)這種估值方式得出不同養(yǎng)殖企業(yè)的估值水平。我們只需要跟蹤其中一個變量,就可以擬合出另一個變量的變化趨勢?;貧w則是將相關(guān)關(guān)系量化,這種量化關(guān)系可以用來預(yù)測。

比如我們可以通過“SaaS公司PS和營收增速”的散點圖發(fā)現(xiàn),二者存在正相關(guān),并且通過最小二乘法得到回歸公司,如“PS = A*營收增速 + B”,而我們可以通過已知/預(yù)測某公司的營收增速,從而得到合理的PS值。

下面是數(shù)據(jù)的分析環(huán)節(jié):

沒有邏輯的數(shù)據(jù)只是空殼,沒有數(shù)據(jù)的邏輯則是空中樓閣。處理過的數(shù)據(jù)要為結(jié)論服務(wù),我們需要解釋數(shù)據(jù)的差異性和合理性。數(shù)據(jù)的分析是為了支撐報告的結(jié)論,其中包括:

第一是縱向比較:以歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),找出異常數(shù)據(jù)并分析原因,比如“2020年第一季度B站MAUs單季度增長大幅提升,系公司戰(zhàn)略發(fā)生變化,轉(zhuǎn)向以用戶增長為導(dǎo)向,加大投入”;或找出歷史數(shù)據(jù)的規(guī)律,比如“游戲行業(yè)市場規(guī)模與本國GDP高度相關(guān),年度角度,游戲行業(yè)不存在口紅效應(yīng)”等。

第二是橫向比較:以不同行業(yè)、公司數(shù)據(jù)對比為基礎(chǔ),找出數(shù)據(jù)之間差異的原因,比如“不同視頻平臺的單日活用戶日廣告貢獻不同,抖音最強、快手次之、B站最弱,背后是用戶時長、廣告加載率、CPM不同所致”;或通過其他行業(yè)、公司經(jīng)驗為本行業(yè)、公司提供借鑒(包括不限于天花板、發(fā)展要素等),比如“測算TapTap的市場空間,可以通過Steam在端游領(lǐng)域的占比來對比”,當然也不要忽略其中的不同,比如“日本外賣花了30年達到滲透率15%以上,而中國只花了不到10年的時間”。

本文為轉(zhuǎn)載內(nèi)容,授權(quán)事宜請聯(lián)系原著作權(quán)人。

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證券分析師的基本功:如何收集、處理和分析行業(yè)數(shù)據(jù)

在投資研究中形成的方法論、分析能力,廣泛地適用于各式各樣的行業(yè)研究和戰(zhàn)略研究。

圖片來源:Unsplash-Towfiqu barbhuiya

文|互聯(lián)網(wǎng)怪盜團特邀成員 戰(zhàn)車(元芳)

怪盜團團長按:

本文的作者元芳是我的一位前同事和好友。他目前擔任某券商傳媒互聯(lián)網(wǎng)首席分析師,在培訓(xùn)新人方面投入了很多精力。這是他分享的第三堂課,如果有人對前兩堂課感興趣,請點此閱讀:證券分析師的第一堂課; 證券分析師的第二堂課;證券分析師的第三堂課。

根據(jù)我過去多年的經(jīng)歷,國內(nèi)投資行業(yè)對年輕人總是要求太多,恨不得入職之后立即發(fā)揮巨大作用;訓(xùn)練又太少,幾乎談不上成熟的培養(yǎng)體系。其實,中國的職場哪里不是這樣呢?工作了幾年,只能依靠自己領(lǐng)悟,沒有形成工作框架的大有人在。

我相信,在投資研究中形成的方法論、分析能力,廣泛地適用于各式各樣的行業(yè)研究和戰(zhàn)略研究。

證券分析師的第四堂課:如何收集、處理和分析行業(yè)數(shù)據(jù)?

數(shù)據(jù)是研究報告的血肉,是支撐報告結(jié)論的重要組成部分(支撐報告結(jié)論的重要組成依次為:邏輯推導(dǎo)、數(shù)據(jù)支持和事實案例)。數(shù)據(jù)收集、處理和分析的好壞直接決定著研究報告的質(zhì)量。盡管數(shù)據(jù)相關(guān)內(nèi)容是最基礎(chǔ)的工作,但是你會發(fā)現(xiàn)不同入行年限的分析師,對于數(shù)據(jù)的收集、處理和分析差距非常大,并且隨著對行業(yè)和公司的理解,在報告中對于數(shù)據(jù)的使用會越來越精簡、恰當和有效。

此外,我們也分享一下我們對于“數(shù)據(jù)方法論”上的一些看法。

其一,獨立思考與“抄”并不矛盾。我們其實非常建議初學(xué)者要多看、多學(xué)、多“抄”,因為對于基礎(chǔ)薄弱的初學(xué)者,可能在數(shù)據(jù)了解程度、文字表述以及行文布局方面都缺乏實踐,合理借鑒是非常有必要的。但在“抄”的基礎(chǔ)上,如何用出“心意”和“新意”,你需要思考:

作者為什么此處用這個數(shù)據(jù)?

是否存在更合適的數(shù)據(jù)?

在原數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上是否可以再處理,從而優(yōu)化解釋力?

其二,先有結(jié)論還是先有數(shù)據(jù)?先有數(shù)據(jù),再無偏見的得出結(jié)論,這種方式廣泛被認可。如果預(yù)設(shè)結(jié)論,初學(xué)者往往會去找可以佐證的數(shù)據(jù),忽略證偽的數(shù)據(jù),從而導(dǎo)致結(jié)論的偏差。但在實際上,“先有結(jié)論后找數(shù)據(jù)”是最高效的方式。舉個簡單的例子,我們認為B站游戲和TapTap是直接競爭對手(這一結(jié)論其實可以從與從業(yè)人員交流、雙方的布局中感受到)。如此反向推到,則B站游戲和TapTap應(yīng)該具備如下共同特征:

最受歡迎的游戲應(yīng)該是二次元游戲;

二者平臺上廣告投放最多的應(yīng)該是二次元游戲。

我們通過這樣的兩組數(shù)據(jù)就可以很好的量化證明二者競爭關(guān)系。

其三,多思考是最好的訓(xùn)練。報告是由每組數(shù)據(jù)得出的結(jié)論所串聯(lián),在日常訓(xùn)練中可以將每組數(shù)據(jù)對應(yīng)的結(jié)論列在底稿中。如下圖“日本外賣行業(yè)市場規(guī)模及滲透率”,我們可以得出哪些結(jié)論?

日本外賣行業(yè)市場規(guī)模及滲透率(1975-2020年,千億日元)

我們可以得到初步結(jié)論(需要進一步驗證):

日本常態(tài)外賣市場滲透率22%左右,由于中日在經(jīng)濟、人口密度等方面相似,中國外賣市場可以參考此比例;

經(jīng)濟危機下,外賣業(yè)務(wù)具有非常強的韌性,1997年亞洲金融危機時期,日本外賣滲透率增長顯著陡峭;

外賣在疫情期間的防御屬性強,2020年日本新冠疫情導(dǎo)致外食率下降25%,而外賣市場規(guī)模保持穩(wěn)定。

通過給每組數(shù)據(jù)找到多個初步結(jié)論是非常有助于思考能力的提升和報告攥寫。

接下來,我們將正式開始“數(shù)據(jù)的收集、處理和分析”工作:

數(shù)據(jù)的收集環(huán)節(jié)包括:

第一是公司定期數(shù)據(jù):包括招股書、定期財報中的經(jīng)營數(shù)據(jù)和財務(wù)數(shù)據(jù)(海外公司的定期Investor Presentation里面可能有更詳細的經(jīng)營數(shù)據(jù)),也包括對其進一步處理的數(shù)據(jù),比如“單日活用戶日廣告貢獻”、“單日活用戶營銷支出”等,同一行業(yè)不同公司的對比非常有意義。并且定期數(shù)據(jù)及處理后的數(shù)據(jù)的可靠性非常高。

第二是行業(yè)數(shù)據(jù):包括國家統(tǒng)計局、行業(yè)權(quán)威機構(gòu)、海外統(tǒng)計數(shù)據(jù)等(海外公司的定期Investor Presentation里面可能會披露一些行業(yè)數(shù)據(jù)),比如Questmobile的移動用戶數(shù)據(jù)、AppAnnie的移動游戲流水數(shù)據(jù)、七麥數(shù)據(jù)的移動游戲排名、爆量助手的買量以及伽馬數(shù)據(jù)的游戲行業(yè)流水數(shù)據(jù)等。

這里我們要特別強調(diào)一下海外統(tǒng)計數(shù)據(jù),不能否認美日韓等發(fā)達國家在很多行業(yè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計方面更加嚴謹和全面,比如日本餐飲企業(yè)外賣市場結(jié)構(gòu)、韓國K12教育滲透及支出情況、美國第三方投顧管理規(guī)模及收入、轉(zhuǎn)基因種子增收情況(ussecinchina.com)。

第三是行業(yè)常識:比如移動游戲渠道分成(安卓5:5,蘋果3:7)、養(yǎng)殖行業(yè)常識(生豬出欄均重120KG、玉米豬肉轉(zhuǎn)化比1:2.7左右)等等,這些常識都是了解行業(yè)的基礎(chǔ)。

第四是草根調(diào)研信息:很多信息沒有高頻、權(quán)威的第三方統(tǒng)計,但其又是非常重要的,比如一些非上市公司的經(jīng)營和財務(wù)情況(抖音各項商業(yè)化數(shù)據(jù))、白酒的批價信息等。

數(shù)據(jù)的處理環(huán)節(jié)包括:

第一,加減乘除:

加即合并,比如很多視頻平臺將內(nèi)容采購納入投資活動現(xiàn)金流中,事實上其與經(jīng)營活動相關(guān),我們考慮現(xiàn)金缺口時候可以將其加回;

減即剔除,比如騰訊社交網(wǎng)絡(luò)收入中包含移動游戲的引流分成,這部分與游戲業(yè)務(wù)更加緊密;

除即比率和人均,比如滲透率、付費率、電商貨幣化率以及單日活用戶廣告貢獻、單用戶營銷支出鄧。

“除”是最常用的數(shù)據(jù)處理方式,但要注意除數(shù)的選取和意義,單日活用戶廣告貢獻比單月活用戶廣告貢獻更具有現(xiàn)實意義。

第二,相關(guān)和回歸:這是數(shù)據(jù)處理的進階。相關(guān)系數(shù)高說明兩組數(shù)據(jù)關(guān)系就越強。比如我們通過數(shù)據(jù)驗證“頭部養(yǎng)殖企業(yè)的單豬市值和豬肉價格強相關(guān)關(guān)系”,都在0.8甚至0.9以上,從而證明了單豬市值法的有效性,并且可以依據(jù)這種估值方式得出不同養(yǎng)殖企業(yè)的估值水平。我們只需要跟蹤其中一個變量,就可以擬合出另一個變量的變化趨勢。回歸則是將相關(guān)關(guān)系量化,這種量化關(guān)系可以用來預(yù)測。

比如我們可以通過“SaaS公司PS和營收增速”的散點圖發(fā)現(xiàn),二者存在正相關(guān),并且通過最小二乘法得到回歸公司,如“PS = A*營收增速 + B”,而我們可以通過已知/預(yù)測某公司的營收增速,從而得到合理的PS值。

下面是數(shù)據(jù)的分析環(huán)節(jié):

沒有邏輯的數(shù)據(jù)只是空殼,沒有數(shù)據(jù)的邏輯則是空中樓閣。處理過的數(shù)據(jù)要為結(jié)論服務(wù),我們需要解釋數(shù)據(jù)的差異性和合理性。數(shù)據(jù)的分析是為了支撐報告的結(jié)論,其中包括:

第一是縱向比較:以歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),找出異常數(shù)據(jù)并分析原因,比如“2020年第一季度B站MAUs單季度增長大幅提升,系公司戰(zhàn)略發(fā)生變化,轉(zhuǎn)向以用戶增長為導(dǎo)向,加大投入”;或找出歷史數(shù)據(jù)的規(guī)律,比如“游戲行業(yè)市場規(guī)模與本國GDP高度相關(guān),年度角度,游戲行業(yè)不存在口紅效應(yīng)”等。

第二是橫向比較:以不同行業(yè)、公司數(shù)據(jù)對比為基礎(chǔ),找出數(shù)據(jù)之間差異的原因,比如“不同視頻平臺的單日活用戶日廣告貢獻不同,抖音最強、快手次之、B站最弱,背后是用戶時長、廣告加載率、CPM不同所致”;或通過其他行業(yè)、公司經(jīng)驗為本行業(yè)、公司提供借鑒(包括不限于天花板、發(fā)展要素等),比如“測算TapTap的市場空間,可以通過Steam在端游領(lǐng)域的占比來對比”,當然也不要忽略其中的不同,比如“日本外賣花了30年達到滲透率15%以上,而中國只花了不到10年的時間”。

本文為轉(zhuǎn)載內(nèi)容,授權(quán)事宜請聯(lián)系原著作權(quán)人。