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分析一家企业时,把它当做案板上的一颗洋葱

洋葱这个东西作为个人来讲我是很不喜欢吃的,构造层层叠叠,在处理的时候还很辣眼睛……但它的确是一种神奇的植物,比如用洋葱的生长逻辑来搭建思维模型往往会有奇效。

“洋葱模型”最早是由美国学者理查德·博亚特兹根据前人的素质理论研究提出的,应用于人员素质的评测以及心理学的研究。

这个“素质洋葱模型”以动机为核心向外展开,依次为自我形象、社会角色、知识技能等。那么我们把这个模型的思想向外推广:在对一家企业进行分析的时候,我们能不能把它看作一颗洋葱,然后层层深入呢?

答案是肯定的,这就是我们今天想为大家介绍的企业分析版“洋葱模型”。相对于具体方法的介绍更倾向于整体分析逻辑的搭建,毕竟有时候“怎么想”比“怎么做”更加重要。

一、什么是“洋葱模型”?

当我们分析一家企业时,可以把它当做案板上的一颗洋葱,而这颗洋葱由四层包裹。最外层是我们最直接能够看到的也就是企业的业绩数据;再往里一层是我们要去年报、招股说明书里寻找的财务数据;而在业绩和财务背后的则是企业经营层面的相关信息;最后是上升到对管理层的研究,也就是关于“人”的研究。

这四层之间的逻辑连接可以看作是层层递进的。

首先业绩数据是描述企业最表面的指标,如年营业收入、净利润水平,以及它们的同比、复合增速等等,我们从这一层面可以直接看出企业运营状况的好坏。

财务层面就更进一步,财务指标直接从数据上解释了业绩层面数据的变动。而相对于更易取得的业绩数据,财务数据需要我们去寻找企业的财务报表、招股说明书等资料,资产负债表、利润表、现金流量表以及一些衍生出来的财务指标都是我们从财务层面去评判一家企业的抓手。

有人曾说过:“这个企业挺好,因为它的毛利率很高,经营现金流也很好……”这种说法对也不对:对是因为毛利率高、现金流好确实是这个企业的 “好”表现,不对是因为这并不是这个企业“好”的原因,而是“好”在财务数据上的体现。

真正的原因我们要透过业绩数据和财务数据去深挖企业背后关于经营层面的信息,包括生产模式、经营模式、未来战略等等,这就是第三层。

“像剥洋葱一样分析企业”与“现实中剥洋葱”在最本质的区别在于:真正的洋葱剥到最后什么也不会留下,而企业这颗“洋葱”的芯永远也剥不开,因为对于“人”的解读是最核心的部分。

没有人能真正彻底地读懂另一个人,我们只可能通过分析去不断接近他人的想法。而投资者们对一家企业的分析,实质上是一群人对另一群人思想的解读,这就是最后一层。

二、把洋葱剖开是最好的

按照这个逻辑可能会有人问:既然越深入分析才会接触到越核心的东西,那为什么不直接去分析经营层面、管理层面的东西呢?

生物学的尽头是化学,

化学的尽头是物理学,

物理学的尽头是数学,

数学的尽头是哲学。

那我们为什么不都去研究哲学而放弃数理化生呢?这与刚才的问题是一个逻辑:只跟管理层聊天又怎么可能看清一个企业的全貌呢?

如同样是主打线下经营的来伊份与洽洽,反映出的业绩数据就大不相同;业绩规模上与温氏相差巨大的牧原股份却因为经营模式的差异而有着更好的成长性;在财务上没有重大问题的好想你却因为战略上卖掉了百草味而前途未卜……

再比如为什么你无法从企业年报或券商研报中那些写的很“空泛”的经营战略提取出有用的信息?因为你还没有跟业绩、财务等数据有效结合起来。

所以说,在剥企业这个洋葱的时候,并不是剥一层扔一层最后只剩中间的芯。而最好是将整个洋葱剖开,将每一层都结合起来看。只对比两家公司的经营模式或是财务数据必将会以偏概全。

三、把洋葱放回筐里看

其实这一点也很好理解,只看一个洋葱本身毫无意义,把它剖开之后还要把它放回筐里与别的洋葱比一比。说白了就是企业之间的平行比较,相对值往往赋予了数字更深一层的含义:

如某企业的毛利率是50%,单看这个数字毫无意义,如果它是个休闲零食企业那么它可能有着绝对的优势,但如果它是个高端白酒企业那么它根本排不上号。

这里说的不仅仅是业绩数据、财务数据这样数学上的比较,还有经营层面的生产模式、销售模式、渠道铺设、管理层面的人员能力、战略布局等等多方面的对比。

当然再进一步,我们还可以把筐放回车里看,比较这个行业与其他行业之间的异同,毕竟选好赛道才能跑得更远。

四、总结

当然剥洋葱的过程往往不是一帆风顺的,你会不停流泪,也会发现洋葱每一层的断面并不如理想中那么清晰,但是坚持把它剥完并不断去剥新的洋葱一定会有收获,因为它实际就是一个人在分析企业时逻辑框架的搭建过程。

其实,对于一家企业的分析是一门艺术,而这个艺术的灵魂并不在于分析方法的创造,而是在于它们的有机组合。企业的业绩数据是历史、是确定的,财务指标的数量也是有限的,最终真正赋予它们意义的是带有个性化的解读方式与分析角度。

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20200919A0B8WG00?refer=cp_1026
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