巴菲特投资成功之道，打破你的认知局限

估值虽概念简单，但实际操作并不容易，因为它依赖于对未来现金流的估计，这会随着利率和预期的变化而调整。巴菲特和其合伙人查理·芒格都强调，即使是对同一投资，不同的人也可能得出不同的估值。他劝诫道，仅依赖财务指标如股息率、市盈率等，而不考虑企业未来现金流，是不足以进行准确估值的。真正的投资不应基于股票价格，而应基于对企业未来现金流的保守估计和对企业长期价值的信心。

巴菲特建议投资者寻找那些价值显而易见的公司，避免过度依赖复杂的数学模型和预测。他和芒格都倡导一种直观和经验主义的投资方法，强调对企业本质的理解，而非对数字的盲目追求。

正确的估值方法只有一种

在伯克希尔，我们对投资有更严格的定义：把当前的购买力转让给他人并合理预期未来可以获得更多的税后的购买力。简单讲，投资就是放弃现在的消费以期在未来消费更多。

而比较一项投资划不划算，正确的方法只有一种：把未来所有能赚到的现金折算成现值。这是投资最重要的概念——内生价值（Intrinsic value）。（估算内生价值的过程就叫估值），剔除税收因素，股票与企业的估值方法是一样的。实际上，为了经济回报而购买的所有资产类型，估值方法都是一样的。

概念虽简单，计算却不容易。根据定义，内生价值首先是一个估计值而不是精确的数字；其次，如果利率水平或者你对公司未来现金流的预期变了，就必须要跟着调整。所以不同人面对同一事实，哪怕是查理和我，得出的结论也难免会有所差异。

一鸟在手胜过二鸟在林

这种估值方法早在公元前600年被一位大智者首次提出来后就从来没变过。这位智者就是伊索，其经久不衰（虽然不是很完整）的投资洞见是：一鸟在手胜过二鸟在林。为了充实这条原则，你只需要回答三个问题：

1.  林中有鸟的确定性有多高？

2.  林中鸟什么时候会出现，有多少只？

3.  无风险利率是多少？（我们采用美国长期国债收益率）

如果你能回答以上三个问题，你就可以估算这片林子的最大价值，然后愿意最多拿手上的多少只鸟去交换。当然，不是字面意义上的“鸟”，而是美元。

无论是买农场、油田、股票、债券、彩票还是工厂，伊索的投资公理都同样适用（把鸟换成美元即可）。蒸汽机的问世、电力的普及、汽车的发明未曾改变分毫，互联网时代也不会有什么不同。只要输入正确的数字，你就可以把全宇宙所有能投的东西按照吸引力来进行排序。

常见的指标，比如股息率、市盈率、市净率甚至增长率都跟估值没有任何关系，除非它能告诉你企业未来现金流入和流出的金额和时间。实际上，如果一个企业或项目早期需要投入的金额超过了它未来能赚到的所有现金的折现值，成长就是在毁灭价值。那些张口闭口“价值”或“成长”投资风格的股评家和基金经理是在展现他们的无知，而不是机智。成长只是估值公式的一部分，通常是加分项，有时候则是减分项。

唉，虽然伊索的建议和它第三个变量（即利率）很简单，但要搞清楚其它两个变量是多少却很困难。想求得一个精确的数字无疑是愚蠢的，更好的办法是估算出一个可能的区间。通常来说，这个区间会很宽以至于得不出任何有用的结论，但是偶尔，即使你对林子里有多少鸟采用最保守的估算，也会发现它的价格相对于价值实在是低得惊人（就叫IBT：低效林子理论4吧）。当然，一位投资者需要对商业有基本的认识，也要有独立思考的能力，才可能得出有充分依据的明确结论，但真的用不着才华横溢。

另一个极端是，很多时候关于林子里有没有鸟，即使最聪明的人采用非常宽泛的区间估算，心里也会没点底。这种不确定性经常发生在新兴产业和快速变化的行业中，这种情况下，任何资本投入都是投机。

投机关注的不是资产的未来产出，而是下一个家伙会出多少钱。在当今社会，投机既不违法，不违背道德，也跟意识形态无关，但这不是查理和我想要玩的游戏。既然两手空空来参加派对，又何必非得带点什么回去？

投资与投机的界线向来不是清晰的，当大部分市场参与者都沉浸在赚钱的幻觉中时，这一界线变得愈加模糊，没有什么比不劳而获的大量金钱更能使人丧失理性了。体验过这种亢奋经历后，平时理智的人不知不觉也会陷入灰姑娘一样的行为模式，他们知道在舞会上逗留太久，马车会变回南瓜和老鼠，但谁也不愿意错过一分一秒的狂欢，他们不停地在那些相对于未来可能产生的现金而言估值巨高的公司上投机，认为自己能在午夜到来的前一秒中成功离场，但问题是：舞池里没有时钟。

每个泡沫都有一枚针在等着它，当两者最终相遇，新韭菜学到了古老的教训：首先，在资本市场（一个没人关心产品质量的地方），只要有人买，他们什么都卖；第二，投机看似最容易，实则最危险。

在伯克希尔，我们从未试图在一片尚未被（市场）证明的企业海洋中挑选屈指可数的赢家，我们没这么聪明，而且我们知道自己没这么聪明。相反，我们试图运用有着2600年历史的伊索投资公理（我的孙子们可能会把它改成：一个敞篷车里的女孩胜过五个通讯录上的），寻找我们对于林子里有多少鸟以及何时会出现有合理信心的机会。显然，我们没办法精确地预测企业现金流入和流出的时机和准确的金额。因此，我们尽量维持保守估算，同时聚焦在那些就算出了意外也不大可能对其股东造成严重损失的企业。即便如此，我还是犯了很多错误，别忘了，我就是那个自以为懂商品券、纺织业、鞋业和二流百货公司未来的家伙。

估值的前提是能看懂

（公司的估值过程）就像看债券，债券上面打印有票息和到期时间，如果你看得懂（发债主体）并考虑合理的风险补偿后，就可以拿它跟政府债券相比较，看看哪个更有吸引力。或者你可以对比两张政府债券，一张票息5%，另一张7%，显然，它们有不同的价值，因为票息不同。

企业的“票息”也是在未来兑付的，唯一的问题是它不是由官方打印在凭证上，而是要投资者自己去估算。

我们尝试搞懂一家公司，实际上就相当于试着把公司的票息打印出来。我们想要知道这家公司十年、二十年之后能值多少钱。1972年我们收购喜诗糖果时，首先要搞清楚的就是自己是不是真的懂这家公司的竞争力和优劣势，以及公司接下来10年、20年或30年会变成什么样子。

至于那些高科技之类的公司，我们对它们未来有多少票息一无所知。如果我在商学院教书，期末考试时，我会出题让学生给互联网公司估值，谁算出了答案，我就让谁不及格。我不知道怎样给这些公司估值，但很多人以为自己可以，也许这样做更刺激吧。假如你把它当游戏，那另当别论，但如果你是在投资，投资是投入一笔钱以确保将来能够以适当的收益率拿回来更多。所以千万记住：你随时随地都要清楚自己在干什么，你必须要确保自己看懂了要买的公司。有些公司你能看懂，但不是所有的你都做得到。

估值就是比较

估值只关现金流。无论你把钱投到什么资产上，都是因为你想通过资产本身的产出拿回更多的现金。而不是盼着把资产再高价卖给别人，那是狗咬狗的游戏。

显然，预测一家公司未来能产生多少现金流，我们没法精确到小数点后两三位，但对于一些特定公司，判断其大概情况我们还是很有信心的。所谓的过滤器就是用来确保自己只待在这样的公司里。（其中一个过滤器是）无风险的长期国债，我们一般把它当贴现率。（查理·芒格：还有一个简单又实用的过滤器是：机会成本。假如你已经有了一个能把握住的好机会，它比98%的都要好，那这98%的机会就没必要看了，因为你已经有了更好的。）

如果有人给我们推荐新公司，我们第一反应是：是买这家公司呢还是增持可口可乐？或者，是买这家公司呢还是增持吉列？不跟自己非常确定的机会比较是荒谬的。我们发现自己对其未来有信心的企业屈指可数。因此，我们想要买的是同样有极高确定性的企业，这会比什么都买的人结果更好。

如果每一个管理者，在他们收购那些听都没听说过的不相干公司之前，愿意多花点时间问问自己：回购自己的股票会不会更好？或者买可口可乐之类的股票会不会更划算？这样企业间的并购交易就会少得多。但他们没有，他们不愿去比较。我们用自己能找到的最接近完美的公司作为机会成本。

现金流折现是一种思维方式

如果对一家公司估值时要用到计算器，那就不应该买它。你应该去找那些一眼就能看出来的公司，而不是需要斤斤计较到底是好十分之一还是百分之一的公司。所以，如果没计算器不行，折现率非得用9.6%，换成9.8%就算不过账来的，忘了它吧。你要关注的是猪圈里的大象，实际上，这就是我们选公司的方法。我们从来不会傻坐在那填EXCEL表格之类的，我们只关心那些一眼就知道比谁都好的公司，要是我们还能看懂，干就完了。

查理·芒格：我想多说两句，我平生见过最糟糕的投资决策是：（对未来现金流）煞有介事地做一大堆的预测并折现回来的。壳牌收购贝里奇石油公司的时候就是这么干的，他们找了一帮工程师精心算出了一堆数字，问题是他们还真信了。看似用高等数学算出更多的“精确的错误”会帮你做出更好的决策，但实际上，要是你想通过标准化的流程来追求预测的精度，结果往往适会得其反。他们从商学院里学到了这套玩意儿，所以他们总得用它来做点什么。

沃伦·巴菲特：这种事情屡见不鲜，如果你站在讲台上对着全班学生说，“二鸟在林不如一鸟在手”，你懂的，你将不可能获得终身教职。有一点非常重要：作为一个牧师，你装也要装作自己比信众懂的多。要是你讲完十诫后告诉大家：“所有内容都在这了。”就得卷铺盖回家了。这不是我们这个世界进步的方式。有种精确的错误是说：因为这是两个或者三个西格玛的事件，所以可以承担更多风险诸如此类的，这是彻头彻尾疯了，1998年的长期资本管理公司就犯过这个错误。而且你们会发现，人们一而再、再而三地干这种蠢事。当然，这只发生在那些高智商的人身上，你们中智商只有120的全都很安全。但是如果你拥有非常高的智商且已经学过了这些东西，你会觉得既然学了总归要用吧。可惜，市场不是这样运行的。

去年（2008年）九月中旬的时候，那些管理大型机构的人还在想着下个礼拜怎么融资，他们想都没想过（会发生金融危机），因为算西格玛是算不出来的。市场由人的恐惧和贪婪组成，金融危机发生的概率远比人们想象的高，但他们不遵守抛硬币的基本规则——概率分布。认为懂数学就可以在投资这条路走得很远是一个严重的错误，你必须要了解数学的某些知识，但你不需要懂高等数学，实际上高等数学是危险的，它会让你走上歧路。