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從行業特徵理解服裝輔助業

http://blog.sina.com.cn/s/blog_519b8db20102dx72.html

有人問,如何看待有的投資者將服裝輔助業中的公司列入「週期性」的問題?我的回答是,確切地說,所有的行業和公司都是有週期性的,沒有任何公司能夠抵抗週期性,因此討論服裝輔助業是否屬於週期性行業意義不大,不如直接去認識並探究其行業的特徵來理解服裝輔助業可能更清晰一點。

   消費品有必需消費品與非必需消費品之分。必需消費品是指消費者必需消費的物品,非必需消費品是指消費者特別想購買的某類物品。按照全球行業標準來劃分,非必需消費品由5個行業組、12個行業和36個子行業構成。這5個行業組分別是:汽車及零配件業、零售業、媒體業、耐用消費品和服裝業以及消費者服務業。服裝業屬於「非必需消費品」,是12個行業中的一個。而作為服裝輔助業的紐扣、拉鏈則屬於服裝業細分市場的一個組成部分。

   根據「成長股之父」菲利普·費雪之子肯尼斯·費雪的投資公司埃裡克·雷諾等人的研究,一般來說,非必需消費品板塊的公司都具有以下三個共同的特徵:

   1、經濟敏感性。一個健康的、不斷發展的經濟對於非必需消費品板塊來說非常重要。個人消費支出是推動非必需消費品需求的關鍵因素。在美國,這個比例大約佔到國內生產總值(GDP)的70% 。由於全球GDP的大部分都是由消費者支出引起的,因此,大多數非必需消費品能夠從整個強大的消費環境中獲益,反之亦然。這種關係將非必需消費品公司和經濟增長緊密地聯繫起來,反映在證券市場上,非必需消費品公司的股價會隨著經濟狀況而頻繁起伏。

   2、與股市大盤走勢的高度相關性。當投資者對收益預期增強時,大盤走勢通常會向好。當消費形勢較好或持續增長時,投資者常常看好未來的收益。這樣的條件同樣有利於非必需消費品的收益,因此,非必需消費品板塊及其所屬的行業公司與大盤表現出了高度相關性。在美國,非必需消費品板塊的表現非常接近標普500指數,尤其是比重最大的行業。湯森路透研究顯示,媒體的係數為0.90,相關性很高,因為它的比重最大,為50.5%。服裝的係數為0.48,相關性較低。

   3、對消費者觀點的敏感性。情緒代表了投資者的集體心情。對於非必需消費品公司而言,最重要的情緒形式,一是彈性/非彈性投資偏好,一是消費者的喜好。當投資者情緒樂觀時,通常會溢價購買價格和收入具有彈性的公司股票,因為他們認為其產品在經濟繁榮時需求更強勁,所以其股票的相對價值倍數不斷擴大。相反,當投資者情緒不樂觀時,一般會購買價格和收入不具彈性的公司股票,即使經濟惡化,其產品需求很可能與原來保持一致。價值倍數的升降很大程度上都是情緒轉變的結果。至於消費者的愛好,只能模糊地追蹤。但是,消費者喜好確實是公司股價表現的強大驅動因素。 

   對非必需消費品公司最有影響力的因素是消費者支出。美國經濟研究局經常公佈消費者支出的季度數據,並將其劃分為三類:耐用消費品、非耐用消費品和服務業。耐用消費品被設計為供消費者使用3年以上的商品,如汽車、電視和工具;非耐用消費品被設計為使用期限在3年以下的商品,比如食品和服裝。服務業則包括了醫療保健、金融服務、酒店和教育。這三者目前在美國消費者支出的比重分別是,服務業66%,非耐用品22%,耐用品12%。

   有人認為,消費者支出非常不穩定,因為消費者支出佔到整個GDP的70%,消費者支出的下降將阻礙整個經濟的發展。但是一些歷史數據表明,即使在經濟蕭條之時,消費者總支出也遠比人們想像的要穩定得多。非耐用消費品主要是食物和酒,但也包括非必需消費品公司生產和銷售的產品,比如服裝和報紙。儘管不如耐用品對經濟那麼敏感,但非耐用品的消費支出對經濟還是具有敏感性。並且對非必需消費品公司的表現有很大的影響。這從我們A股市場在這次危機時非必需消費品公司的表現中可以體會得到。

   每個行業及其公司都要面臨不同的商業問題。埃裡克·雷諾指出,非必需消費品公司也要面臨兩個主要挑戰:一是如何在成熟的市場上獲利;一是如何應對具有波動性的需求。

   對於第一點,非必需消費品公司尋求營業收入的持續增長,需要穩定的主營業務和成本結構的改進,或兩者的結合。在成熟的市場,其收入增長主要通過市場份額的獲得來實現,而持續的成本下降則往往是由經營效率的不斷提高來驅動的。

   對於第二點,除了少數例外,幾乎所有公司都面臨波動性,如油價波動、存貨過剩和產品淘汰等等。需求波動性是影響其利潤最顯著的因素,因為每家公司的收入流都有潛在的「替代需求」。對於非必需消費品公司,替代需求是不可靠的,這意味著需求趨勢的輕微變動對整個收入都會有巨大的影響。

   以上都是非必需消費品公司的一些行業特徵,服裝輔助業既然作為一個細分市場,自然會顯示出其中的普遍性。至於具體到一家公司時,在普遍性的基礎上可能又會表現出自己獨特性的一面,然而這不是本文所要談論的。

 

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