为什么你的盈利预测离现实始终很远

　　统计学结论,投资成功总是小概率事件.
　　二级市场上一直流传着七亏两平一胜的说法.
　　一级市场上,被认为是一流水平的股权投资机构,从公开的结果来看其IPO成功率也不超过20%,这意味着还有超过8成的项目退出存在不确定性.
　　理想是丰满的,现实是骨干的,这是一句放之四海而皆准的定理.
　　去投资时,投资人总是会通过各种模型对企业未来的发展做一个预测,然后做为很重要的投资或不投资的依据.通常情况下,预期未来会实现30%,50%甚至更高的增长,然后3年后上市,但结果往往是不尽如人意的,这就必须思考一个问题,为什么我们的盈利预测离现实总是很远?
　　看一下著名的蝴蝶效应——一只蝴蝶在巴西扇动翅膀,就有可能在美国的德克萨斯引起一场龙卷风.
　　蝴蝶效应由洛仑兹于20世纪60年代初发现,其大意为:一只南美洲亚马孙河流域热带雨林中的蝴蝶,偶尔扇动几下翅膀,可能在两周后引起美国德克萨斯引起一场龙卷风.
　　洛伦兹是美国科学院院士,气象学家,20世纪60年代的某个冬天,他如往常一般在办公室操作气象电脑,将温度、湿度、压力等气象数据输入,电脑依据内建的微分方程式,计算出下一刻可能的气象数据,并模拟出气象变化图.当时电脑程序不快,输入数据后洛伦兹就同友人去喝咖啡了.一小时后,结果出来了,不过令他目瞪口呆.结果和原资讯两相比较,初期数据还差不多,越到后期,数据差异越大,就像是不同的两笔资讯.而问题并不出在电脑,是他输入的数据差了0.000127,正是这些微小的差异造成结果的天壤之别.
　　此效应说明,事物发展的结果,对初始条件具有极为敏感的依赖性,初始条件的极小偏差,将会引起结果的极大差异.
　　说回盈利预测,其目的是通过对企业未来业绩的预测,对企业进行合理的估值.无论是格雷厄姆的"捡烟蒂"方法,还是巴菲特的价值投资,背后的逻辑都是估值.
　　投资人不可能花10块钱去买只值1块钱的东西,但现实中这样的事情又经常在上演,不是大家脑子都有病,是资金有"病".
　　通过对企业供给,社会需求以及企业营销模式的分析,建立起供需连的基本模型,在此基础上构建盈利预测模型是投资分析的一般方法.
　　具体来看:
　　企业通过向社会提供产品或服务来获取利润,进而实现持续发展,产品或服务就是它的供给,研究这些也就是盈利预测的起点.
　　全社会的需求各种各样,需要的是有价值的产品或服务,质优价廉的产品或服务对企业而言就是需求.
　　将供给与需求进行充分的匹配,这是营销策略,需要的是连接.
　　围绕上述模型,建立量化的数据模型,再输入预测数据,基本能够得出最终的数据.但正如蝴蝶效应,事物的发展对初始条件具有极强的依赖性,任何的偏差都将对结果产生根本性的影响.
　　进一步,把企业放在更大尺度的社会中来看,其发展与兴衰必然受到国家政策、整体经济形势、社会环境、技术发展等各方面因素的影响,而这其中的任何一项并非某个人所能控制,都是集体行为所导致的最终结果.
　　既然这么难,这么不受控制,盈利预测还有存在的价值吗?
　　当然有.
　　通过对大量错误案例的总结,大量正确案列的分析,总能找到一些最最关键的量,盯住这个,将大幅度降低失误率.
　　（一）规模化生产下的工艺问题
　　A企业,创始人海归博士,具有跨国药厂的研发、管理经验.回国创办企业,经过多轮融资,产品已经研发成功,处于证件申报阶段,生产基础设施已经建设完成.新一轮融资主要解决规模化量产需要的流动资金问题.
　　分析:
　　1、产品已经确定,且经检测、下游客户使用,各项指标、性能不低于国外进口产品,但售价要大幅低于进口产品,完全具备质优价廉的标准.
　　2、订单已经非常明确,部分已经落实为采购单,且客户均为知名大公司
　　3、生产人员培训到位,小规模生产练兵中,运转有序.
　　毫无疑问,这是一个优质项目,产品确定,客户确定,只要机器转起来不就是一台印钞机吗?但,结果并不顺利.
　　问题出在哪?
　　说他是印钞机,前提是机器得转起来.在盈利预测时,通常是假设他一定会转起来,而忽视了要转起来必须具备的条件.
　　对A企业而言,产品在小规模生产下没有任何问题,可一上规模问题就来了,机器的运转成了一句空话.
　　由此就会带来多米诺骨牌效应,多出来的一天,一月,一季度都是成本消耗,按照达产配备的人员如何能等得起呢?
　　（二）客户突发状况的连锁反应
　　B企业,新能源产业链细分龙头,收入达数亿元,净利润数千万元,行业卡口为关键要道,核心客户为知名企业.经过多轮融资已经建立了相对完善的产品、市场体系,本轮融资主要IPO前的融资用于IPO申报期间的资金储备.
　　分析:
　　1、行业受政策驱动影响,呈现爆发式增长,公司财务指标达到IPO要求,处于最后的规范阶段.
　　2、产品与下游客户具有很强的粘性,是生产终端产品的必备,是刚需.
　　3、客户订单明确,合作多年,与企业创始人从公、从私都有很好的关系.
　　从行业、产品、规范等多个维度来看,是一个很好的Pre-Ipo项目,估值也不贵,上市可期,值得投资.
　　结果是,所谓的知名客户出问题了.
　　客户的问题迅速传导到企业本身,对企业的现金流,生产排班,上游采购等均产生了重大影响,这就好比本来是在高速路上开车,毫无征兆的,高速变成了崎岖的山路,技术好的经过一段痛苦后调整到位,技术不好的可能就直接翻车了.
　　不论是A企业的规模化量产,还是B企业的客户问题,在预测之初,会是一个已知的参考变量吗?
　　是,也不是.
　　是,就是说知道企业发展过程中可能会遇到这些问题;
　　不是,是指谁也无法预计它究竟什么时候会发生,影响程度会有多大;
　　投资人不知道,企业自己也不知道.
　　A企业的创始人自己也没想到规模化生产的工艺难度系数如此之高,B企业的创始人更没想到如此好的客户说倒就倒.
　　更何况局外的投资人呢?
　　那么,能锚定什么?
　　回归到企业的本身,产品或服务是根本.它所从事的是否真的是一项创造增量财富的事情,是否真的创造了对社会的贡献.它回馈于社会,社会必然回馈于它,拉长时间来看,将谁也不欠谁.
　　所以,我们需要将盈利预测放在更长的时间中来看,当把盈利预测放在5年,8年甚至更长的时间,我们所得到得答案将远胜于只做3年甚至是1年的预测.
　　短期的预测看起来充分考虑了每一个因素,而事实上,每一个人连明天究竟会是什么样子都无法确定,又谈何去精确预测一个企业未来一年的行为呢?
　　时间越短,对初始条件的依赖度就越高,而在更长的时间中,对某些因素的依赖度将逐渐下降,锚的作用将真正显示出来.

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