上市公司的真正价值所在要如何挖掘？下面万洲财经的小编为您整理介绍上市公司的真正价值所在要如何挖掘？

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　　一次参加某个会议，发现一个老太太在发表她对嘀嘀打车的观点：“这种叫车服务应该禁止，因为我们老年人在路上都打不到车了。”这是以个人利益受损与否来评判一项新服务的好与坏，显然是不客观公正的。嘀嘀打车这项服务内容实际上对于大部分人而言，都是受益的，它提高了信息的充分度，从而减少了交易成本。

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　　接下来大家又开始聊投资理财的话题，有人想听我的观点，我回答说：现在应该把房子卖了，然后买房地产股。老太太不屑地回应：“如果房价跌了，那房地产股同样也会下跌啊！”大家会心地笑了起来，意思是我就是个书呆子。现实中，类似的这种通俗逻辑司空见惯，你不能说它错，但如果我们专业的分析师也习惯于用这种逻辑思维，则要出人头地就很难了。

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　　其实，我之所以提出这样一个投资建议，至少是基于三点理由：1、流动性角度，实物资产流动性很差，一旦出现下跌，往往很难按现价及时卖出，故房屋比房地产A股的流动性风险大很多；2、资产配置角度，目前中国居民的资产配置中，作为实物资产的住房的配置比例大约超过60%，远高于成熟市场和其他新兴市场，处于超配状态，故应该减持实物资产，而增加金融资产；3、估值角度，目前住宅的租售比（也相当于股息率）大约在2.5%左右，而像万科那样的房地产股的股息率应该超过5%吧。房地产股下跌已久，至少已经部分反映了投资者的悲观预期，而房价却高高在上，故持有房地产股比持有房屋相对安全。

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　　当然，你也可以提出更好的资产配置方案，但至少我的建议与中国人当今普遍的资产结构相比，应该是一个更靠谱的改善。分析师毕竟是专业人士，不能养成像菜场大妈式的思维习俗，不能像她们所陈述的理由那样认为CPI被低估了、房价永远不会下跌。

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　　再举一个例子，我发现不少行业分析师都喜欢讲上市公司的生产技术如何领先，似乎是推荐的一个重要理由。但一个看似木讷而业绩一直很好的基金经理告诉我，他不懂专业技术，所以，他往往认为上市公司的人给他讲技术如何领先，是忽悠。中国做大的企业，哪一个是靠技术领先？华为、腾讯、万科、平安为何都在深圳，都不是靠技术。对于新兴市场，公司治理水平普遍低下，因此，确实应该去研究公司很做大的本质原因。中小公司都喜欢讲它们的技术如何有独特性和优势，但为何做不大呢，为何业绩上不去呢？因为中国企业的大多用的是仿制技术。

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　　很多年前我就讲过，做管理的要求同存异，而做研究的，则要求异存同，避免分析逻辑雷同化。

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　　此外，分析师要注重训练形式逻辑的演绎能力。东方人的抽象思维能力确实落后于西方人，这也就是东方文明历史虽然悠长但科技进步却缓慢的原因。中国人的特点是形象思维发达，逻辑思维偏弱。这可以从文字起源说起。汉字起源于象形文字（甲骨文、金文是象形文字），虽然目前已跟原来的形象相去甚远，但仍属于表意文字，音、形、意相互联系，为形象思维提供了方便的工具。欧洲各种字母的共同来源，是希腊字母孳生的拉丁字母和斯拉夫字母，希腊字母则由腓尼基字母演变而来，而腓尼基字母则是公元前15世纪在古埃及人创造的一种象形文字“圣书字”基础上产生的。可见欧洲文字与汉字的起源都是象形文字，但前者经历了多次创新转型，已经脱胎换骨，完全没有了象形文字的痕迹，语法、逻辑性、抽象性都很鲜明。后者原来没有系统的语法，没有标点符号，动词没有时态，名词没有阴性、阳性、单数、复数之分。

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　　因此，从文字的演进再结合中国人的思维和行为实例，大致可以看出，东方传统思维的特征大体是归纳能力强，逻辑演绎推理弱，辩证逻辑能力强于形式逻辑；注重局部与个案经验，忽视整体思维，缺少理论框架。从表意文字到写意绘画，再到如今给予新股、创业板、新兴产业或偏远地区上市公司较高的估值，这之间是否有一定的内在联系呢？

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　　数据为王——细节决定成败

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　　在过去5年中，我陆续对一些与宏观经济结构相关的数据提出了质疑，比如中国的城镇化率究竟是多少？实际上你可以计算农村化率，因为从理论上讲，城镇化率=1-农村化率。而在计算农村化率的过程中，你又会发现中国从事第一产业劳动的人口与官方的统计数据严重不符，即实际农民数量大约被高估了近一个亿，由此又可以对未来城镇化对经济增长的作用做一个与众不同的分析。

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　　实际上，对中国经济数据的质疑，一般是因为有些现象让你困惑，比如，农村的人经常说，现在干农活的三个农民，年龄加起来200岁，那么，这其实就可以成为推算中国农民真实数量的参考依据了。再如，货币供应量的大幅增长远超居民收入的增长，而中国居民对奢侈品的超高消费能力，又与公布的可支配收入水平不相符合。你可以从澳门博彩业的收入增速变化，去寻找它与GDP或固定资产投资增速之间的相关性。你可以从固定资产投资过程中的跑冒滴漏现象出发，依赖一些真实的数据，如粗钢、水泥的使用量，来计算固定资产投资规模究竟被高估了多少。你也可以研究官方统计年鉴中的国民经济平衡表中的相关数据，利用数据之间的勾稽关系，来推算中国居民可支配收入被低估了多少。

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　　数据的深度挖掘，数据的分解和利用各种工具进行处理，都有利于提高你的研究报告深度。有了数据作为支撑，任何似是而非的定性分析就显得苍白无力。比如说目前主流观点认为中国的城镇化，尤其是户籍城镇化比例很低，故房地产行业依然将保持长期繁荣。但有谁统计过，究竟多少农村转移人口将会在城里买房呢？在房价多少的情况下，他们买得起房？未来就业在地区间的分布结构将怎样？

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　　简言之，做研究需要把握三个度：高度、深度、角度，但这只是一篇好报告的基本架构，其内容还需要细节去充实，完美的细节才会真正让人拍案叫绝。

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