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战胜市场的股票
想挑选那些能战胜市场的高收益股票，投资者应该采用什么样的标准呢？他们必然会选择那些提供高收益，保持高增长的公司。但是，实证数据显示，对增长的追求通常会使收益水平低于平均值。增长为什么不一定会转化为超额收益呢？假设你是一名20世纪50年代的投资者，那时正值计算机时代的发展初期，你手中有1000美元可用于投资，可以选择两只股票：新泽西州的标准石油公司（现在是埃克森美孚石油公司），或是一家更小的，有前途的新公司：IBM公司。你会将所得股息全部用于购买公司的股份，并且在接下来的62年中一直持股不动，到2012年年底，你可以将这些资金分给你的曾孙，或是用于你钟爱的慈善事业。
你会选择哪家公司？为什么？
为了帮助你进行决策，我们假设一个精灵向你展示了一张表格（见表12-1），该表列示了这两家公司在接下来62年中的实际增长数据。
表12-1 IBM公司与标准石油公司（NJ）的增长率、估值与收益率
注：收益率指标的选取年份为1957~2012年。
①科技行业与能源行业市场份额的变化（1957~2012年）。
表12-1a显示，无论采用哪种华尔街的选股标准（销售额、盈利、股息还是部门扩张等），IBM公司的增长都远胜标准石油公司。以华尔街最钟情使用的选股标准：每股盈利的增长率为例，在接下来的60年里，IBM的年增长率比标准石油公司高出3个百分点。随着信息技术的发展与科技在经济活动中的作用日益突出，科技行业在市场中所占的比重由3%增长至20%。
与之相反，在这一时期，石油业在市场中所占的比重锐减，20世纪50年代，美国石油股的市值约占其总市值的20%，但到了2012年，这一比重几乎下跌了一半。
根据这些增长率标准，看似IBM的股票应该是投资者的最佳选择。但结果证明，标准石油公司的股票才是投资者的最优选择。
尽管这两只股票的表现都非常优异，但是，如表12-1b所示，标准石油公司股票的年收益率比IBM公司股票高1%。如果你在62年之后将投资变现，在标准石油公司股票上投资的100美元将变为1620000美元，这一价值几乎是IBM公司股票投资的两倍。
标准石油公司在每个增长率指标上都落后于IBM公司，可它的收益却战胜了IBM公司，这是为什么呢？原因很简单：价值，你为所收到的盈利与股息而支付的价格。投资者为IBM公司支付了过高的价格。尽管这家计算机业巨头在增长率上战胜了标准石油公司，但标准石油公司却在价值上战胜了IBM公司，而价值决定了投资者的收益率。
正如你将在表12-1c所看到的那样，标准石油公司的平均市盈率几乎是IBM公司的一半，而石油公司的平均股息收益率则高出两个百分点。
股息是投资者收益的关键驱动因素，因为标准石油公司的股价较低，而其股息收益率明显高于IBM公司，如果投资者购买标准石油公司的股票并将股息再投资，他们所持有的股票会是开始时数额的12.7倍，而投资于IBM公司的投资者所累积的股只是初始数额的3.3倍。尽管标准石油公司股票价格的增值率比IBM公司的股票低两个百分点，但这家石油公司的高股息收益率让其为股东提供更高的回报。
是什么决定了一只股票的收益率
金融理论是如何看待盈利增长率在决定投资者收益中的重要性呢？金融理论认为，如果资本市场是“有效的”，即这些已知的估值标准（如盈利、股息、现金流、账面价值及其他因素）都已经被包含在证券价格中了，则根据这些基本面因素进行投资不会提高收益率。在一个有效的市场中，投资者持续获得高收益的唯一途径是接受更高的“风险”，在这里，风险指的是某一资产的收益率与市场整体收益率之间的相关性，也叫贝塔（beta）。2这也是威廉·夏普（William Sharpe）与约翰·林特纳（John Lintner）3在20世纪60年代提出的资本资产定价模型（capital asset pricing model，CAPM）的基本结论。
贝塔可以通过历史数据来估算，它代表某种资产收益率存在的风险，这种风险无法通过持有一个多样化的投资组合消除。因此，投资者必然会为承担这一风险而要求补偿。如果贝塔系数大于1，该股票要求的收益率就要高于市场的总体收益率；如果贝塔系数小于1，则该股票要求的收益率就比较低。与市场无关的风险可以通过多样化投资（称为可分散风险，或是剩余风险）消除，承担这一风险不能保证获得高收益。20世纪七八十年代，有效市场假说（efficient market hypothesis）与资本资产定价模型是股票收益分析的基础。
不幸的是，随着我们分析数据的逐渐增加，在解释单个股票收益率之间的差异方面，贝塔的效果并不明显。实际上，标准石油公司股票的贝塔系数远低于IBM公司的贝塔系数，但标准石油公司的收益率要高得多。41992年，尤金·法玛（Eugene Fama）与肯·弗兰奇（Ken French）在《金融期刊》（Journal of Finance）上发表了一篇文章，文章证明，在决定一只股票的收益率方面，有两种因素的作用比股票的贝塔系数更重要，一个因素与公司的股票市值有关，另一个因素则与股票的估值有关。5
对收益率进行进一步分析，他们宣布，反对资本资产定价模型的证据是“强有力的”，而且，“平均收益率异常现象……非常严重，足以得出如下结论，即（资本资产定价）模型不是股票收益率的一种有效估计”，他们建议研究者寻找“替代性的”资产定价模型，或是研究那些“非理性的资产定价故事”。6
法玛与弗兰奇的发现，让金融学家将股票按照两个维度进行分类：规模（根据股票的市值测度）与价值，或是相对于基本面（如盈利与股息等）的价格。从价值着手，从而赢得投资优势这一理念并非源自于法玛与弗兰奇。早在70年前，本杰明·格雷厄姆与戴维·多德就已经在其经典著作《证券分析》（Security Analysis）7一书中奠定了价值分析的理论基石。