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估值与行为偏差
我们已经在第1章中概述了估值过程中的两种主要的行为偏差。根据作者本人的观察，高级的、经验丰富的分析师已经多次出现这种行为偏差，因此可以判断这些偏差会重复出现。
由于代理问题和行为偏差的影响，分析师们会变得过于乐观。分析师们和被激励机制督促的公司管理层一样，他们都倾向于获得更多市场信息、倾向于通过投资银行的帮助获得更多企业融资、倾向于提高股票的价格，这个股票可能由公司内部的经纪部门持有，甚至他们自己本身也在持有。
然而，这些代理问题还可能会被第1章所述的天生的乐观主义所加强，这就是“控制力幻觉”。相关的一些研究表明，分析师会感觉自己与他们所要分析的公司非常亲近，因此对于这些公司的前景，他们往往过于乐观。
表4.2显示了截至2001年12月底分析师们的建议分布情况。这些建议的分布非常不平衡，令人叹为观止。负面建议非常少，这再一次表明了分析师通常持有乐观的态度。
引起大量关注的另一个问题是分析师在收益预测过程中的偏差程度。图4.5显示了1986年至2000年之间的平均预测误差［定义为（预测水平-实际水平）/实际水平］。分析师预测下调模式[3]能够清晰地在图中显现出来。对于提前24个月的预测，分析师的初步预测结果平均比实际结果高出约17％。等到公布实际收益时，分析师的预测则略低于实际收益。
绝对估值，而非相对估值
正如康奈尔（Cornell， 1993）等估值教科书所讲述的那样，唯一真正有效的估值方法是现金流贴现（DCF）。所有相对估值措施都应该被抛弃。对于分析师而言，他们会轻易地将其所研究行业的平均值设定为“正确”的估值（见第1章提到的“锚定效应”）。例如，我过去曾被分析师要求，以市盈率（P/E）或市净率（P/B）等标准构建估值表时，要区分出不同的行业，这样分析师就可以将所研究的股票与其所在行业进行比较。这种方法并不能告诉我们股权真正的“公允价值”。
然而，这并不能阻止分析师使用这类方法来判断一只股票是否具有吸引力。布拉德肖 （Bradshaw， 2000）研究了分析师是如何通过他们做的收益预测来推荐股票的。研究指出，卖方分析师发表他们对某只股票的看法，是通过收益预测和股票推荐实现的。由于收益预测反映了未来的基本面，未来的基本面应该决定价值，因此收益预测和股票推荐应该是相关的。布拉德肖自己运用了分析师的收益预测方法和剩余收益估值框架，结果发现分析师的股票推荐与该股票是否偏离其内在价值以及偏离程度均无关。这证实了布洛克（Block， 1999）的结论，也即股票的现值类估值方法“在实践中并没有像在理论中那样被广泛使用”。
布拉德肖检验了另一种假设，即分析师通过使用股票收益数据为基础的经验法则[4]来进行股票推荐，尤其是通过使用PE/G比率（市盈率PE与预测长期增长率G之比）。令人沮丧的是，布拉德肖发现，股票推荐与PE/G比率紧密相关。也就是说，尽管文献中一直强调通过计算股票现值的方法估值，但在分析师决定推荐哪只股票时，更看重PE/G比率。
就连作为估值工具的DCF模型的地位都被削弱了，因为分析师实际上是根据市场价格进行定价的。分析师们倾向于盯住当前市场价格，试图让自己的估值接近这个水平，而不是自下而上地建立估值模型。布拉夫和里哈维（Brav和Lehavy， 2001）研究了分析师的目标价格和实际市场价格之间的动态关系。与之前的研究（如沃马克， Womack， 1996）一致，他们发现分析师基本能够捕捉短期投资价值——也就是说，公告日因目标价格修正导致的异常回报高达7％。
然而，他们还研究了目标价格与实际价格之间的长期动态关系。他们发现，研究一个典型的公司，一年前测算的价格比当前市场价格能高出22%。打破这个平衡[5]大约需要10周的时间。最有趣的是，这种长期均衡的调整实际上是完全通过分析师调整目标价格来实现的！
也就是说，如果股价下跌，那么从理论上讲，当分析师的初始目标价格是正确的，那么这只股票应该会成为一个更具吸引力的买入对象。然而，在实际操作中，分析师总是为了应对当前市场价格的下跌而降低目标价格。有关分析师股票推荐和股价的顺周期性的深入案例研究，请参阅康奈尔（Cornell， 2000），他探究了2000年9月21日星期四英特尔公司的案例。当天，英特尔公司在新闻发布会上宣布，预计第三季度营收将比第二季度的83亿美元高出3%至5%。这低于该公司此前预测的7%至9%的增长率，也低于分析师预测的8%至12%。在新闻发布会后，英特尔公司股价下跌了约30%。
市场的反应是惊人的。虽然英特尔公司的股票在4时16分公告发布后的剩余时间内暂停交易，但该股在盘后交易中从收盘时的61.48美元跌至48.25美元，市值损失逾910亿美元。在接下来的两天里，价格继续下跌。截至2000年9月26日收盘时，该公司股价下跌近30%，跌至43.31美元， 1220亿美元的市值消失殆尽。
康奈尔（Cornell， 2000）为英特尔公司股票构建了一个DCF模型。通过模型可以发现，即使在新闻发布会中增加了关于新的收入水平的新闻，市场也表现出了巨大的过度反应。尽管如此，当股价为76美元时，分析师推荐该股票远比每股40美元时更加积极！难怪卖方分析师的声誉如此可疑。
如前所述，运用逆向工程模型正变得越来越普遍。这些模型试图从当前市场价格中扣除现金流的增长率。可以将这些模型与分析师自下而上的模型进行比较，以评估实现估值结果的可能性。买方分析师和基金经理正越来越多地转向这类模式，然而，卖方分析师在采用这种模式方面进展缓慢。
现金流估值，而非收益估值
在估值过程中必须记住的第二个重要的行为偏差是“狭窄框架效应”。请记住，我们不能经常被信息的呈现方式干扰，而无法看清实质（详见第1章）。我们已经讨论过，分析师关注的应该是现金流，而不是收益（详见第1章）。然而，很少有分析师会花心思去深入地做现金流分析，他们会更倾向于对报告中的收益发表意见，而这些报告是基于一些武断的会计概念作出的。实际上，布洛克（Block， 1999）在他对行业标准实践的研究中发现，大多数分析师都将收益列为比现金流更重要的工具（见表4.3）。
泰奥、韦尔奇和王（Teoh、 Welch和Wong， 1998a、 1998b）通过对首次公开发行（IPO）和股权再融资的研究，进一步证明了分析师们分析框架的狭窄。他们指出，分析师未能将企业层面的应计收入信息整合、纳入自己的预测。他们还指出，分析师往往对应计收入更高的股票有更高的预期，这与我们观察到的事实对比反差强烈，即应计收入高的企业股票往往表现不佳。陈等人（Chan等， 2001）指出，拥有高应计收入的公司具有高水平的历史收益和销售增长。如果分析师根据过去的利润表进行推断，那么他们就会被代表性启发所产生的偏见影响。
正如我们在第1章中提到的，通过挖掘收益质量的差异可以获得利润，这种交易的重点在于，做多应计收入低的公司和做空应计收入高的公司。然而，分析师在做出预测时会忽略这一信息。实际上，理查森（Richardson， 2000）指出，应计收入套利交易是一个没有被充分利用的机会。他发现卖空者更倾向于“魅力股”（账面价值较高的股票），而似乎没有充分利用收益质量的差异。
人们早就知道可以将收益分解成现金流预期和贴现率预期（预期收益）两类因素（见坎贝尔和席勒， Campbell和Shiller， 1988）。然而，直到最近，人们仍只关注市场层面的收益。这些研究结论表明，清晰的预期收益（或贴现率的变化）占据了市场层面收益的绝大部分。然而，最近乌尔塔霍姆（Vuolteenaho， 2001）将这个框架扩展到了公司层面的数据。他指出，在单个股票层面，在解释股票收益率差异方面，现金流预期的重要性大约是贴现率变化重要性的两倍。也就是说，公司层面的股票收益主要受现金流预期所驱动。要想对股票估值有更深入的了解，分析师就必须把现金流放在分析的核心。
要想确保现金流在分析方法中起到至关重要的作用，就应重点关注将现金流置于核心地位的估值方法。然而，正如我们已经提到的，现金流贴现方法由于被卖方分析师滥用而被广泛质疑。较新的方法（实际上是DCF的变体）如经济增加值（EVA）和投资的现金流回报（CFROI），正在促进将现金流分析法纳入分析师的分析框架。
EVA模型只是经济利润这一古老概念的现代名称。任何接触过资本预算初级知识[6]的人都知道，净现值方法（NPV）是评估投资项目的正确方法（当然， DCF模型实际上是一种NPV方法）。 EVA模型只不过是实现NPV的另一种方法。将经济利润与资本成本进行比较，如果经济利润超过资本成本，那么就可以认为这项投资是合理的。
相比之下， CFROI是一个基于内部收益率（IRR）的衡量指标。 CFROI衡量的是在公司现有资产平均寿命下的预期投资收益率。公司已经做出了当前和过去的投资决策，而这些决策将会产生未来的现金流。 CFROI是一种回报率，该回报率会使得总现金投资等于年度总现金流的现值与项目终值的现值之和。为了提高价值，公司应该增加CFROI和资本成本之间的差距。
请注意， DCF、 EVA和CFROI有许多共同之处，尤其是它们将现值的某种衡量标准与资本成本进行比较。我们现在将要转向资本成本这一探讨估值难题的另一构成要素，并从行为金融学的角度来进一步研究。