如何才能找到 “有气质”的分析师？

2015-12-08 野马财经 缪凌云

今年年中，证券市场断崖式的暴跌以及目前“上蹿下跳”的猴市行情，让投资者们吃尽了苦头，而同样“深受其害”的，还有一大批卖方分析师：

一篇“有理有据”、“言之凿凿”的研报刚刚出来，第二天就被股市无情嘲笑，看涨必跌、看跌必暴跌的“反向风向标”体质让他们无比受伤。面对屡屡被市场打脸的残酷现实，一些研报开始转向娱乐风寻求安慰，出现了《有一种冷叫你妈觉得你冷》、《和尚，你又在与哪个女人纠缠？》诸如此类的题目，吸足了眼球。

当然，分析师们偶尔卖个萌也无可厚非，但玩笑归玩笑，投资者们更关心的，还是“到底有没有，或者说哪些分析师的确能够给出及时、理性、准确的分析报告，能够真正有助于我们投资决策的选择”。

对此，国内出现了许多卖方分析师评选奖项，譬如“卖方分析师水晶球奖”、“新财富最佳分析师”、“第一财经最佳分析师”等等，试图帮助投资者寻找出那些靠谱的卖方分析师。

在这些名目繁多奖项背后，当然存在不少规范的评选，可以为投资者提供真正的帮助，但就行业整体而言，“人情牌”的拉票现象却难以杜绝。仔细观察一些奖项，会发现部分分析师长期占据某些奖项情况的存在，固然会有实力的因素，但“排辈论资”问题同样不容忽视。

那么，怎样才能真正做到客观公正？怎样才能真正找出那些有能力的卖方分析师呢？

或许，我们可以从汤森路透StarMine卖方分析师评奖、全美分析师评选这些在国际投资界颇有盛誉的奖项中寻找到一些借鉴。

以StarMine全球卖方分析师评选为例。该评选始于1998年，时至今日，在世界范围内产生了深远的影响。而据汤森路透全球数量分析研究团队资深高级研究员李亚峻介绍，StarMine的成功，与它的数个特点不无关系。

其一，不同于本土评选的主观化评价，汤森路透这一评选基于StarMine量化模型进行，且该模型的建立以基本经济学理论为基础，并辅以了规范、严密的系统化研究和全面深入的测试过程。

其二，借助I/B/E/S预测数据库，长期跟踪全球1.5万名主流卖方分析师，从160多万份卖方分析师报告提取真实盈利预测和评级数据，保证数据样本具有广泛性与代表性。

值得注意的是，通过当期参选分析师与万名数据库内分析师进行对比，可以有效过滤掉那些“凭运气吃饭”的幸运儿，从而寻找到可持续性的正确预测。

其三，采用了“透明的盒子”战略，使用者可以根据自己的需要使用模型的各层数据，在进一步杜绝舞弊等行为出现的同时，也方便了不同需求的使用者使用。

总体而言，汤森路透StarMine采用了量化模型评选机制，一方面，“让数据说话”从根本上杜绝了“人情”问题，得以真正做到客观公正；另一方面，该量化模型除了可以在股票市场有所作为之外，同样可以运用到财务等诸多领域，达到“一石多鸟”的效果。这一思路十分值得我们借鉴。

同时，汤森路透StarMine此类有着历史背景与国际背景的奖项，还有一些长期积累而来的优势。

譬如来自全球顶尖的技术团队，譬如能够容纳并长期动态跟踪万名分析师、百万份研报的I/B/E/S数据库，又譬如路透社可以提供的海量信息搜集、处理能力支撑，这些基础都不是短时间内可以复制出来的。

不过，一个值得高兴的现象是：

2005年，汤森路透StarMine卖方分析师评选设立了亚洲奖项，仔细观察今年（2015年）的获奖名单，可以发现来自中国大陆的获奖分析师与获奖机构所占比例，都较往年有了大幅度提高。

分析师们都已经这么努力了，相信分析师评选奖项们，也完全能够在利用自身特点的基础上，借鉴国际同行们的长处，共同为市场遴选出更多靠谱的卖方分析师。

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