基于肯尼斯·费雪模型的通信行业中长期选股研究

周奕琛 张斌

【摘要】近年来，尽管股票市场上通信行业整体成长性良好，但投资者由于对相关技术缺乏专业的认识，不能对细分行业和个股进行准确的深度挖掘，选股逻辑多局限于寻找题材驱动的短期成长机会，难以进行中长期价值投资。基于肯尼斯·费雪模型逻辑，通信行业中低估值、盈利能力良好、现金流充沛且负债可控的公司能够将短期的技术创新和政策扶持转化为中长期增长动力，是通信行业中长期价值投资的良好标的。

【关键词】肯尼斯·费雪模型 模糊聚类选股 通信行业

2012年以来，尽管通信行业在股票市场上整体维持良好的上涨趋势，但由于行业相关技术对接智慧城市、卫星通讯以及大数据等一系列当前我国经济发展的新增长点，且专业化水平较高，缺乏相关技术背景的投资者难以对其深挖。因此在股票市场上通信行业的投资逻辑多是博取中短期题材机会，难以选取真正具备中长期成长价值的投资标的，也造成行业个股往往难以有较长的上涨周期，轮动较为频繁[1]。然而，尽管存在较高的技术壁垒，通信行业个股的本质还是企业，从中长期价值投资角度看，当前估值较低，且具备良好盈利能力和经营管理的优质公司，有足够的现金流支撑，最有可能真正把短期题材转化为中长期成长动力，实现股价较为稳定且持续的上涨，是通信行业内中长期选股的良好标的。

一、通信行业低估值优质股票选股逻辑

肯尼斯·费雪模型主要用于选择低估值优质股票，其主要逻辑是通过市收率、收入增长率、净利率、资产负债率以及现金流五类指标选取估值低、盈利能力良好、现金流充沛且负债可控的公司进行价值投资[2]。显然，通信行业中这一类公司往往尚未有过热的题材炒作，但其自身的经营管理和现金流又能够支撑未来新技术的应用和拓展，中长期成长空间较大。

（一）挑选低市收率公司

市收率的概念是由肯尼斯·费雪模型率先提出，是选择低估值公司的核心指标，其表达式为：

其中S为市收率，MV为公司的市值，PS为近12个月的销售收入。使用12个月的销售收入为分母计算估值，相对于市盈率指标而言更能有效规避短期扰动以及错误定价，使估值测算更加客观。

（二）通过收入增长率和净利率进行二次筛选

由于估值低并不绝对意味着具备高成长性，经营状况较差，盈利能力低下的公司往往也具备较低的估值。因此，对于使用市收率筛选出的低估值公司，需要通过收入增长率和净利率进行二次筛选，选取盈利能力和经营状况良好的公司。

（三）剔除高负债和低现金流的公司

负债过高会加重公司付息负担，不但会增加财务风险，还会降低权益报酬率，从而影响公司中长期的成长性；而现金流水平反映了一个公司营销收入及利润率相对于同行其他公司的优劣。因此选股的最后一步还应当剔除高负债和低现金流的公司。

二、模糊聚类法确定选股标的

基于肯尼斯·费雪模型逻辑，可以通过市收率、收入增长率、净利率、资产负债率以及现金流五类指标，将通信行业的个股进行归类，选取符合低估值优质股票标准的个股作为投资标的。模糊聚类分析法主要用于分析具有一定相似性的样本集，通过计算样本间相似程度，将相似程度更高的样本归为一类，最终形成多个样本聚类[3]。以申万通信行业共59只股票为筛选对象，取2010年12月31日至2014年8月31日为统计区间。为充分考核当前和过往业绩，选取肯尼斯费雪模型指标的当期值和过去三年值，即市收率、过去三年销售净利率、当期销售净利率、过去三年整体销售收入增长率、过去三年年均销售收入增长率、当期销售收入增长率、当期资产负债率、三年经营活动现金流、当期经营活动现金流9个指标为模糊聚类选股参数。

（一）数据标准化

由于各项参数指标的数据单位及意义各不相同，因此需要对所有数据进行标准化处理，Z-Score数据标准化模型为：

其中Zij为因子经标准化后的Z数值，Xij为该因子的原始值，Xi为该因子的算术平均值，Si为该因子的标准差[4]。经标准化处理后的59只股票的9个参数指标矩阵如表1所示。

（二）计算欧氏距离

通过Euclidean距离模型，基于标准化后的Z数值，计算统计个体之间的相似距离，作为相似程度的标准。Euclidean距离模型为：

其中n表示用于聚类的参数数量，Xik表示第i只股票的第k个因子的标准化数值，Xjk表示第j只股票的第k个因子的标准化数值[5]。

（三）进行组间平均数链接计算

基于计算得出的Euclidean距离，通过组间平均数链接模型，计算各股票群之间的平均相似距离作为聚类标准。组间平均数链接模型为：

（四）聚类结果

根据式（4）的计算结果，将通信设备行业59只股票划分为10个群类（表2）。表3是各个群类九项参数指标的平均值。可见，群类8中的星网锐捷、亨通光电、烽火通信三只股票估值相对较低，而质地较为优良，是良好的中长期投资标的。

三、總结及建议

通信行业中具备中长期投资价值的股票需要能够把握行业发展和政策引导的方向，将短期的技术革新或政策扶植题材转化为中长期增长动力。而这一类的上市公司通常具备低估值、企业盈利能力良好、现金流充沛且债务占比较低的优势。肯尼斯·费雪模型的选股逻辑能够有效选择此类低估值的优质股票进行中长期价值投资，但应当注意的是，公司估值和成长性会随其经营和政策的变化而改变，相应的模糊聚类选股策略也应进行定期的跟踪，实现已投资股票的动态调整。

参考文献

[1]徐力.彻底改变通信行业投资逻辑的时候到了：立足全球视野，关注中国内需[R].北京：海通证券股份有限公司，2014.

[2]梁玉梅.山证量化选股之大师选股——肯尼斯·费雪选股策略[R].太原：山西证券股份有限公司，2013.

[3]冯梅.聚类分析在公务员招聘中的应用及SPSS实现[J].数学的实践与认识，2006，10：46-52.

[4]曾倩琳，王莹.海峡西岸经济区无水港群的网络布局[J].科技和产业，2010，10：1-4.

[5]周志军，潘三军，杨培慧.SPSS模糊聚类分析法在水质监测断面聚类分析中的应用[J].仪器仪表与分析检测，2007（4）：32-35.