基于肯尼斯·費雪模型的通信行業中長期選股研究

周奕琛 張斌

【摘要】近年來，盡管股票市場上通信行業整體成長性良好，但投資者由于對相關技術缺乏專業的認識，不能對細分行業和個股進行準確的深度挖掘，選股邏輯多局限于尋找題材驅動的短期成長機會，難以進行中長期價值投資。基于肯尼斯·費雪模型邏輯，通信行業中低估值、盈利能力良好、現金流充沛且負債可控的公司能夠將短期的技術創新和政策扶持轉化為中長期增長動力，是通信行業中長期價值投資的良好標的。

【關鍵詞】肯尼斯·費雪模型 模糊聚類選股 通信行業

2012年以來，盡管通信行業在股票市場上整體維持良好的上漲趨勢，但由于行業相關技術對接智慧城市、衛星通訊以及大數據等一系列當前我國經濟發展的新增長點，且專業化水平較高，缺乏相關技術背景的投資者難以對其深挖。因此在股票市場上通信行業的投資邏輯多是博取中短期題材機會，難以選取真正具備中長期成長價值的投資標的，也造成行業個股往往難以有較長的上漲周期，輪動較為頻繁[1]。然而，盡管存在較高的技術壁壘，通信行業個股的本質還是企業，從中長期價值投資角度看，當前估值較低，且具備良好盈利能力和經營管理的優質公司，有足夠的現金流支撐，最有可能真正把短期題材轉化為中長期成長動力，實現股價較為穩定且持續的上漲，是通信行業內中長期選股的良好標的。

一、通信行業低估值優質股票選股邏輯

肯尼斯·費雪模型主要用于選擇低估值優質股票，其主要邏輯是通過市收率、收入增長率、凈利率、資產負債率以及現金流五類指標選取估值低、盈利能力良好、現金流充沛且負債可控的公司進行價值投資[2]。顯然，通信行業中這一類公司往往尚未有過熱的題材炒作，但其自身的經營管理和現金流又能夠支撐未來新技術的應用和拓展，中長期成長空間較大。

（一）挑選低市收率公司

市收率的概念是由肯尼斯·費雪模型率先提出，是選擇低估值公司的核心指標，其表達式為：

其中S為市收率，MV為公司的市值，PS為近12個月的銷售收入。使用12個月的銷售收入為分母計算估值，相對于市盈率指標而言更能有效規避短期擾動以及錯誤定價，使估值測算更加客觀。

（二）通過收入增長率和凈利率進行二次篩選

由于估值低并不絕對意味著具備高成長性，經營狀況較差，盈利能力低下的公司往往也具備較低的估值。因此，對于使用市收率篩選出的低估值公司，需要通過收入增長率和凈利率進行二次篩選，選取盈利能力和經營狀況良好的公司。

（三）剔除高負債和低現金流的公司

負債過高會加重公司付息負擔，不但會增加財務風險，還會降低權益報酬率，從而影響公司中長期的成長性；而現金流水平反映了一個公司營銷收入及利潤率相對于同行其他公司的優劣。因此選股的最后一步還應當剔除高負債和低現金流的公司。

二、模糊聚類法確定選股標的

基于肯尼斯·費雪模型邏輯，可以通過市收率、收入增長率、凈利率、資產負債率以及現金流五類指標，將通信行業的個股進行歸類，選取符合低估值優質股票標準的個股作為投資標的。模糊聚類分析法主要用于分析具有一定相似性的樣本集，通過計算樣本間相似程度，將相似程度更高的樣本歸為一類，最終形成多個樣本聚類[3]。以申萬通信行業共59只股票為篩選對象，取2010年12月31日至2014年8月31日為統計區間。為充分考核當前和過往業績，選取肯尼斯費雪模型指標的當期值和過去三年值，即市收率、過去三年銷售凈利率、當期銷售凈利率、過去三年整體銷售收入增長率、過去三年年均銷售收入增長率、當期銷售收入增長率、當期資產負債率、三年經營活動現金流、當期經營活動現金流9個指標為模糊聚類選股參數。

（一）數據標準化

由于各項參數指標的數據單位及意義各不相同，因此需要對所有數據進行標準化處理，Z-Score數據標準化模型為：

其中Zij為因子經標準化后的Z數值，Xij為該因子的原始值，Xi為該因子的算術平均值，Si為該因子的標準差[4]。經標準化處理后的59只股票的9個參數指標矩陣如表1所示。

（二）計算歐氏距離

通過Euclidean距離模型，基于標準化后的Z數值，計算統計個體之間的相似距離，作為相似程度的標準。Euclidean距離模型為：

其中n表示用于聚類的參數數量，Xik表示第i只股票的第k個因子的標準化數值，Xjk表示第j只股票的第k個因子的標準化數值[5]。

（三）進行組間平均數鏈接計算

基于計算得出的Euclidean距離，通過組間平均數鏈接模型，計算各股票群之間的平均相似距離作為聚類標準。組間平均數鏈接模型為：

（四）聚類結果

根據式（4）的計算結果，將通信設備行業59只股票劃分為10個群類（表2）。表3是各個群類九項參數指標的平均值。可見，群類8中的星網銳捷、亨通光電、烽火通信三只股票估值相對較低，而質地較為優良，是良好的中長期投資標的。

三、總結及建議

通信行業中具備中長期投資價值的股票需要能夠把握行業發展和政策引導的方向，將短期的技術革新或政策扶植題材轉化為中長期增長動力。而這一類的上市公司通常具備低估值、企業盈利能力良好、現金流充沛且債務占比較低的優勢。肯尼斯·費雪模型的選股邏輯能夠有效選擇此類低估值的優質股票進行中長期價值投資，但應當注意的是，公司估值和成長性會隨其經營和政策的變化而改變，相應的模糊聚類選股策略也應進行定期的跟蹤，實現已投資股票的動態調整。

參考文獻

[1]徐力.徹底改變通信行業投資邏輯的時候到了：立足全球視野，關注中國內需[R].北京：海通證券股份有限公司，2014.

[2]梁玉梅.山證量化選股之大師選股——肯尼斯·費雪選股策略[R].太原：山西證券股份有限公司，2013.

[3]馮梅.聚類分析在公務員招聘中的應用及SPSS實現[J].數學的實踐與認識，2006，10：46-52.

[4]曾倩琳，王瑩.海峽西岸經濟區無水港群的網絡布局[J].科技和產業，2010，10：1-4.

[5]周志軍，潘三軍，楊培慧.SPSS模糊聚類分析法在水質監測斷面聚類分析中的應用[J].儀器儀表與分析檢測，2007（4）：32-35.