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雷达卡
只局限于方法的总结，没有涉及具体行业，欢迎大家指正批评。
现在一般将投资分析步骤自上而下分为四个步骤：宏观层面，行业研究，公司调研，及股票的估值和优化投资组合。
首先，宏观层面的分析能为分析师提供一个有效的动态模型去理解整个经济面的长期运行状况和趋势。而在我国的宏观层面上，我认为宏观政策和宏观经济都是处于同等重要的位置。在宏观政策层面上，一般可以基于五个方面来分析：财政体系，分配制度，产权体系，市场要素和市场结构。因为基于对这五个方面的分析，我们能客观地把握住社会的经济基础、发展模式、增长质量及其驱动力。比如说，政府针对改革开放实施的分税制、农村经济改革、户籍制度和对外开放等，就决定了我国在这个过程中的发展主要是得益于政府投资积极性，大量廉价劳动力及加工出口贸易。但随着这些策略带来的红利已经逐渐被消化，我国又不得不推出新一轮的改革措施，比如：简政减税、营改增、社保改革、利率市场化、城镇化、国企改革及自贸区等。而这种措施已经快速地反映在了当前股市的中，如以投资为主的公司和以消费创新为主的公司的股价走向分歧。此外，随着市场将逐渐发挥其主导资源配置的作用，整个社会的组织成本会逐渐降低，但社会交易成本会相应提高。我想未来金融中介机构的重要性会越来越高，而PE更会得益于这种趋势，尤其是在目前这LP机构化和多级市场逐渐完善的大背景下。
基于宏观政策的分析，我能对宏观经济的总供给（资源、技术和劳动力等）和总需求（投资、消费和进出口）的结构和趋势有个清晰的判断。对宏观经济的分析也可分为两种：时间节点型和动态周期型。从时间节点出发，我们可以着重关注领先指标，同步指标和滞后指标，比如GDP、CPI、PPI、PMI、利率、汇率及信贷指数等影响流动性的货币政策。在动态方面，需要把握目前经济处在各周期的哪个位置，而具体的经济周期有：长短债务周期、投资周期、库存周期、建设周期等。比如目前经济面临着滞涨的风险，房地产等各大传统行业也位于去库存降杠杆阶段，所以我认为目前的投资策略主要是持有现金等待机会，避免长期投资的风险，或投资一定比例于食品消费、医疗科技和基础建设等方面。
经过对宏观层面的分析，相信分析师能对市场结构和热点板块有个精准的把握。但具体到某个行业的分析，其中的复杂度依然不可小觑。我认为可以从以下两个角度出发进行行业分析：行业生态分析及上下游动态分析。为了能对行业现状和趋势有个清晰的认识，分析师首先需要对整个行业的生态环境有个全面的分析，比如行业分类和规模结构、产业政策和管理体制、产品供求和销售模式、国外状况和产业链上的龙头企业，以及市场和技术的发展趋势等。因为不管是在垄断性行业与竞争性行业之间，还是在主导行业与配套行业之间，都存在着非常大的差别，所以需要从多个角度来进行分析比较。目前我国大多数行业都处于小散乱差的情形，这也给行业分析带来了很大的难度，不过未来并购基金和供应链金融等也许会对这种情况产生积极的影响。而从行业上下游的动态分析出发，分析师能有效地提高对个体行业变动趋势的判断能力，因为不管是上游（能源和原材料）、中游（制造）、下游（需求）还是辅助服务业（运输、TMT和金融），它们都是相辅相成的，且具有很强的联动性。比如，当CPI上涨时，食品类（CPI占大头）企业会得益，也促进了播种和养殖量的上升，那么对种子需求会加大，相应地也会提高化肥和饲料的需求。此外，虽然这些直接的供求关系是处于主导地位，但是我们依然不能忽略新增投资、各级库存、厂商产能、国际市场供求、甚至天气等的影响作用。
公司是作为市场的基本组成部分，那么公司研究的重要性自然就不言而喻。而去年对管理、运营、市场、公司财务等方面的学习也为我提供了多种分析技能和工具，如：波士顿矩阵、流程图、4P、SWOT、PEST、6S精细化管理等。总体上来说，公司分析主要分两个方面：外部环境和内部管理。对于外部环境分析，我认为市场变化趋势、竞争业态、行业更新及政府政策这四个方面尤其值得关注，常用的分析工具有波特五力模型和PEST模型。因为在了解了这几个主要领域以后，我才能最大限度地避免去选择危险性大的公司，而手机领域的诺基亚和摩托罗拉就是很好的反例，它们对手机智能化和触屏化趋势的误判导致了它们在市场竞争上的败给了苹果和三星，即使其运营管理并没犯错。而对于企业内部的分析，我一般从了解公司股权关联、组织结构、主要高管、财务管理、法律事务、业务模式及产品技术等方面入手。但是，为了能更清晰地分析企业的价值，分析师通常需要将主要信息放入如下两个框架中分析：商业模型和企业价值链模型。通过制作商业模型画布，一般能在战略层次上了解企业的运营底子，比如客户和渠道、资源和供应、产品定位及收入成本等。而企业价值链模型则能帮助我直观地分析一个动态运营的企业，从而了解其是如何为市场创造价值，以及其主要活动和辅助活动的相应贡献，和相对竞争优势的来源。我个人认为这两个模型最大的优势是能够应用于各个的行业中不同种类的公司，因为在不管是重资产模式还是轻资产模式、或者说传统企业和互联网企业，这些企业的价值主要体现在其能为市场提供什么样的价值以及创造这种价值的能力，而简单的财务分析并不能适应目前这种多变的情形。
在股票投资方面，分析师首先做的就是财务模型，根据具体的限制条件和会计准则预测未来几年的财务报表情况及终值，当然其中也免不了实地考察或邀请相关专家对项目进行评估。其次就是利用绝对估值法和相对估值法来对股票进行估值，但针对不同的企业（财务结构或者发展阶段）和不同的交易（IPO或并购）所使用的主要估值方法也是不同的，具体的技能有：DCF（WACC或适合PE投资的APV）、RI模型、Monte-CarloSimulation、PE、 PB和PEG等。随后，根据所选的股票，可以按照Black-Litterman 模型或Markowitz 模型和效用曲线来组建合适的投资组合。接着，就需要对投资组合的风险和表现进行评估，比如VAR、系统性和非系统性风险、绝对和相对收益、Sharpe Ratio、Treynor’sMeasure和Jensen’s Alpha等。值得一提的是，在这些过程中，会涉及到对增长率、投资回报率，资金成本等的判断，那么分析师需要把宏观、行业和公司这三个层面上的分析结果尽可能地通过数据化使其体现在这些判断中，并根据相应的变量做出敏感性分析和压力测试，从而获得更客观的估值结果。不过，从行为金融学方面考虑，我认为在买入、持有和卖出的过程中，买方分析师依然需要对时机、交易对手和市场行为有精确的把握，这其中尤其需要关注市场情绪、风险偏好、过激反应和风格转向，以及交易对手的锚定思维或学习效应等，因为这些会直接影响到估值中的变量和市场热点轮换中的弹性。
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