18.7　回顾过去，思考未来

在公司估值中，我们遇到的难题之一是：我们能得到的几乎所有数据都是过去时的数据，如反映公司历史的数据（过去的财务报表、过去的贝塔值），反映相关板块的数据（行业资本的平均回报率和平均边际回报率），反映宏观经济变量的数据（利率、汇率和股票回报率），但我们要做的所有预测都是有关未来的。我们虽然不能为未来制造数据，但我们可以遵循某些简单的规则，减少历史数据可能带来的危害。

●运用历史数据，但不要受其束缚。做好公司估值的关键要素之一是，要意识到何时需要使用历史数据，何时需要寻找替代的指标。因而，对于各年数据波动很小的营利公司，在估值时利用过去的数据进行评估，不会有什么大问题。对于我们在第13章估值的公司，周期性明显并且经营大宗商品，若基于过去数据进行估值，就可能出现这种情况：如果最近几年的数据正好代表周期中的高峰（或低谷）年份，会导致一个太高（或太低）的估值。最终，我们运用公司自己的历史数据，外加商品价格周期的信息，使这类公司的利润率正常化。

●坚信均值回归，但要小心结构性的中断和变化。无论我们何时使用历史数据做预测，都理所当然地认为均值回归是任何数据运动的特征。换句话说，无论是宏观经济数字（如通胀率和利率），还是特定公司的信息（利润率和再投资率），都要转化为历史的平均水平。均值回归虽然有着很强的实证支持，但有两个风险点伴随着它。首先是历史有时会有很大的断点，环境的变化太大，以致在很长的一段时间内，相关的数字不可能回归到过去的均值。例如，美国在20世纪70年代，通货膨胀上升，推高利率和商品价格，几乎持续了12年的时间。另一个风险是，对于多数变量确切的历史均值，没有一个统一的看法。不同的分析师看着同样的数据，但对何为正常值会得出不同的结论。

●用远期评估值作为替代或检验方法。若只有几个变量，我们也许能得到远期的评估值，再把它们直接用于公司的估值中，或用于检验历史数据。例如，在第7章股权风险溢价里，我们用当期的股权指数水平和未来预期的现金流评估的内含股权风险溢价，是历史股权溢价的一种替代形式。对于石油价格，期货市场和远期市场提供的评估值，可在公司估值中替代历史数据。我们可以用这些前瞻性的数据替代历史的评估值，或通过调整它们来反映差异。

此时，我们应该很高兴，公司估值不仅仅是一种作业或练习：只是整理历年的数字，把它们输入模型走一遍。若真是这样的话，那就不需要人类的智慧了，因为计算机很容易就能完成这项工作。我们在估值中的作用应该是：研读过往的数据，评估它们的有用性，为未来做出我们最好的预测。