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DDM模型如何選定參數：以大眾銀行為例 熊熊

http://blog.sina.com.cn/s/blog_538414290102e4ro.html
 
做投資即做買賣，「買入」與「賣出」的價格自然十分重要。模型作為一種數學工具，是對定性分析的最終量化，雖然它不是最重要的，但是確是不可缺少的最後一步。只有通過模型最終確定出買賣的區間，我們才能為我們的投資行為制定一個「錨」，否則無論我們對定性分析的如何深入，我們也會在變動的股價中迷失方向。
    
   很多人認為模型無用的原因在於模型不能提供正確的「錨」，認為模型參數改變一點，即可導致「失之千里」，其實這是對模型的一種膚淺的認識。模型本質上是一個數學方程，就拿我們投資上經常用的DCF,DDM,EBO模型來說，本質上這些模型是同質的，也就是說在企業從建立到最終消失的完整生命過程中，無論採用以上所提何種模型，最後的數值都是一樣的。出現這一種現象的原因在於這些模型的理論基礎是完備的。也就是說模型本身是正確的，在使用的過程中出現問題，原因在於使用者。
    
   模型使用過程中主要的問題在於對未來的假設以及參數的的設定。未來的假設取決於對企業的定量分析，比如未來每年的大致利潤增長率是多少。千萬別小看這一假設背後所需的對企業分析方面功底的要求，不同行業有不同的屬性，即使同行業中不同的企業也有不同的屬性。最簡單的例子，在2000年分析花期銀行與富國銀行，假設的增長率是多少合適？蘇寧與格力，格力與美的該如何假設？關於這一點在本篇就不再具體展開，只說一點，對於未來假設的不確定性，除了在模型中使用較保守的設定外，還可以通過折現率以及估值模型六折買入（即留出「安全邊際」）的方法予以解決。
    
   在模型中除了對未來的假設外，另外一個極其重要的參數就是折現率了。學術上來說，折現率=無風險收益率+風險溢價，換句話說，企業越穩定，「護城河」越深，則風險溢價越低，在模型假設的時候，採用的折現率越低。巴菲特對折現率的選取有如下觀點：
    
   「認為在一個長期債券利率為7%的世界裡，我們當然希望我們把稅後的現金流至少用10%的折現率折現。但是，這也取決於我們對業務的確信程度。我們對業務越確信，就越願意投資。我們必須對任何業務感覺相當確信才會對之產生興趣。但是，確信也是有不同程度的。如果我們相信我們會取得30年極為確定的現金流，我們就會用較低的折現率，低於我們用於折現預期會有意外或者有很大的可能有意外的業務的折現率。」
    
   巴菲特買入富國銀行時所用的折現率為9%，1989年富國銀行每股收益為11美元，老頭非常簡單粗暴的採用0.5*11/0.09的方法完成了第一次對富國銀行的入股。
   那麼市場是如何看待模型的呢？如果模型的理論基礎是正確的，那麼只要折現率選擇合適，模型給出的價格理論上應該與市場給予企業的估值大致擬合。最近一直在閱讀馬來西亞大眾銀行的年報，收集的數據正好可以來做一個擬合，出乎意料的是，在使用大眾銀行2000-2012年分紅數據，以及假設2012年以後5%永續增長，折現率為14.5%下，DDM模型給出的數值與大眾銀行2000年以來市場給予的估值幾乎完美的擬合，如下圖：DDM模型如何选定参数：以大众银行为例

   模型的這一結果意味著市場給予大眾銀行非常穩定的折現率14.5%，這裡面包含了市場對大眾銀行的風險溢價。我們要注意到的是，大眾銀行至1967年上市以來從未虧損過，如果在1967年以1000令吉買入1000股大眾銀行股份，到2012年年末以股市收盤價計算，投資者將擁有包括價值220萬4千279令吉的股票，以及84萬3千836令吉的分紅，投資總回報超過3000倍。45年中大眾銀行給股東帶來的年復合回報率為19.5%。

   14.5%是一個非常重要的數據，原因在於馬來西亞與中國有很強的類比性：比如馬來西亞有30%的華人，同屬於中等發達國家，大眾銀行創始人鄭鴻標更亦是華人。2000年馬來西亞人均GDP為4000美元，2011年人均GDP為9700美元。馬來西亞已經放開資本項目管制，是利率市場化的經濟體，中國目前要走的或許是馬來西亞過去10年已經走過的路。從以上各點，或許我們可以說14.5%這個折現率是個很好的借鑑，來計算未來10年中國銀行業的投資回報率。

   以下以招商銀行為例，採用DDM模型計算估值，採取的假設為折現率14.5%。ROE,分紅率以及利潤增長率假設如圖所示：
   DDM模型如何选定参数：以大众银行为例

   在以上假設下，招商銀行以2012年業績為基礎的合理估值為15.73。這一數值意味著在2012年以每股15.73元人民幣買入招商銀行，而招商銀行又在未來的發展中滿足上圖所示之假設，則投資者可以每年獲取14.5%的年復合回報率。

熊熊 2013年3月11日午後寫於日本國東京都
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期權暫停交易查明 系參數讀取錯誤

來源: http://www.yicai.com/news/2015/08/4666890.html

期權暫停交易查明 系參數讀取錯誤

一財網 婁敏 2015-08-07 18:23:00

經初步核查，本次出現異常的直接原因是前結算價參數讀取錯誤，導致基於該參數計算的當日漲跌停價格出現偏差。

今日上午，上證50ETF期權合約交易因技術原因出現漲跌停價格異常。根據《上海證券交易所股票期權試點交易規則》有關規定，上證所於上午9:56暫時停止了上證50ETF期權合約的交易。隨後，上證所進行了緊急處置，排除了異常因素，下午14:00恢複交易，之後上證50ETF期權交易正常。

上證所解釋50ETF期權漲跌停價格是由期權合約前結算價、合約標的前收盤價和行權價格三個參數決定。經初步核查，本次出現異常的直接原因是前結算價參數讀取錯誤，導致基於該參數計算的當日漲跌停價格出現偏差。前結算價讀取錯誤的原因是批處理程序指定了錯誤的節點來處理漲跌停價格生成作業。

決定ETF期權交易價格的主要因素是合約標的價格及其波動率、行權價格、時間和利率等。在市場交易實踐中，漲跌停價格對投資者的交易有一定參考作用。根據相關交易規則，上證50ETF期權合約暫停交易前已經達成的交易有效。

上證所表示對本次交易異常情況給市場參與人造成的影響深表歉意。上證所將認真負責、積極做好後續處置措施。投資者對暫停交易前已經達成的交易結果有異議的，上證所也將妥善處理。

目前，上證50ETF期權業務仍處於試點階段，上證所稱將進一步優化相關技術保障、業務流程和風控機制，希望繼續得到市場參與者和相關各方的關心、支持和理解，共同發展好期權產品，更好地服務市場。

編輯：許雲峰

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環保部督查組：有企業修改在線監測系統參數致數據失真

環境保護部20日晚通報京津冀及周邊地區大氣汙染防治強化督查情況時稱，企業修改在線監測系統參數，導致數據失真的現象仍存在，有些企業還幹擾儀器環境條件影響監測數據。

4月19日，環保部派出的京津冀及周邊大氣汙染防治強化28個督查組共督查396家企業(單位)，發現248家存在環境問題。存在問題的企業中，“散亂汙”企業違法生產的107個，未安裝汙染治理設施的27個，治汙設施不正常運行的21個，存在VOCs治理問題的2個。

環保部介紹，自大氣汙染防治強化督查工作開展以來，各督查組根據環保部提供的京津冀及周邊地區高架源排放信息和在線監測系統運行異常線索對28個城市相關企業實施重點督查，同時環保部還派出巡查組對重點企業實施精準檢查。共發現不正常運行治汙設施、在線監測系統涉嫌弄虛作假等違法違規行為7起。

督查發現，河北省南玻玻璃有限公司在線監測儀二氧化硫設置量程上限為195㎎/m3，低於該公司二氧化硫排放標準250㎎/m3;調閱歷史數據查看，該公司經常出現上限附近數據。

此外，多家企業幹擾儀器環境條件影響監測數據。河北省唐山市經安鋼鐵有限公司煙氣在線監測儀伴熱管線存在U形管路，采樣管路與預處理裝置被簡化，冷凝器溫度過高，導致采樣管內水分較多，監測濃度低於實際濃度。采用濃度為406mg/m3的二氧化硫標氣進行測試，儀器顯示值為310mg/m3，濃度806mg/m3的一氧化氮標氣實測值為265mg/m3，其實測濃度遠低於標氣濃度。同時還存在流速監測儀故障、參數設置不合理、流量測量不準確等問題。

河北省唐山市燕南水泥有限公司未向環保部門報告，擅自於4月11日恢複生產。正常生產期間，停運SNCR脫硝裝置，廢氣不經處理直接排放，同時，關閉在線裝置數采儀，逃避監管，直至督查組檢查時才發現企業生產。煙氣在線監測系統冷凝器溫度低於正常溫度，蠕動泵損壞，伴熱管存在多處U型采樣管路，氮氧化物轉換系數、空氣過剩系數、流速量程等參數未按要求設置，在線監測分析儀與工控機含氧量、氮氧化物數據不一致，傳輸誤差較大，監測濃度低於實際濃度。4月15日和4月16日生產期間未使用脫硝設施，但在線監測系統氮氧化物實測濃度低於200mg/m3，遠低於實際排放濃度。

環保部介紹，一些企業還不按規範傳輸原始數據，還存在監測設施運行不正常的問題。

據第一財經記者了解，對於上述問題，環保部督查組已及時移交地方相關部門進一步調查處理。

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