13. 收益和价格变化的组合分析

本章作者通过一系列详尽的统计数据和历史案例，深入探讨了证券价格表现、企业质量与投资策略之间的关系。作者对“过去的趋势能够预测未来”这一华尔街普遍信条提出了质疑，并通过对比不同类型的股票组合、道·琼斯指数的调整策略以及行业利润率的长期变化，揭示了均值回归的经济学原理。核心观点指出，防御型投资者应专注于大型稳健公司，而对于热门的新兴股票和过往表现优异的行业，则需保持高度警惕。

一、 随机组合与蓝筹股的绩效对比

为了验证市场地位和上市周期对股价的影响，作者构建了四组随机案例（每组 30 种股票）与非随机的 道·琼斯工业平均指数（代表最大、最强公司）进行对比。研究跨度主要集中在 1957 年 至 1963 年。

研究结果显示，在新股发行（IPO）热潮后的衰退期，不同组别的表现差异巨大：

• 道·琼斯工业平均指数：表现最佳，抗跌性最强。
• NYSE 上市股票：表现次之。
• 1957-1961 年首次发行的股票：结果最为惨痛，在 1962-1963 年 的下跌中，跌幅高达 70%。

读者最好花费一些时间检查在股票市场所经历的交叉选择，它提供了可能是最有力的证据：小企业出售新普通股构成了最没有吸引力的“投资”形式和最危险的投机中介。

这一数据有力地支持了防御型投资者的选股原则：应将投资范围局限在大型且实力雄厚的公司证券中。虽然 标准·普尔 500 指数（由市值加权）的表现也优于许多小型股指数，但这更多是因为低等级证券往往通过夸大的促销手段以高 市盈率 出售，一旦泡沫破裂，损失极为惨重。

二、 长期趋势的逆转与“均值回归”

作者通过对比 1900 年 与 1948 年 纽约证券交易所的铁路股票清单，展示了长期投资中“强者恒强”思维的误区。数据表明，1900 年 价格高昂的股票在半个世纪后大部分贬值，而当初的低价股反而表现出惊人的增长。

这种地位的剧烈互换印证了贺拉斯的诗句：

许多现在衰落的将会复兴，许多现在荣耀的将会衰落。

这一现象揭示了工业股票投资质量变化的内在趋势，提醒投资者必须警惕过度依赖过去的辉煌记录来推断未来。

三、 指数调整策略与价值判断

道·琼斯工业平均指数 本身采取了一种类似防御型投资者的策略：定期剔除衰落的公司，纳入新兴的行业龙关。作者对比了 道·琼斯指数 与成分股相对固定的 标准·普尔指数（1918 年 起统计）：

• 1918 年至 1928 年：道·琼斯指数表现稍好。
• 1928 年至 1963 年：在随后的每一个比较期，未频繁更换成分股的 标准·普尔指数 反而表现更好。

这表明，仅凭“流行度”和“行业领导地位”进行股票替换（即买入热门股、卖出冷门股），并不一定能带来超额收益。一个典型的失误案例是：

• IBM 在 1932 年 被纳入指数，却在 1939 年 被剔除（刚好错过了其后的巨大增长）。
• 取而代之的是 美国电话电报公司（AT&T）。

作者建议，真正的质量提升应基于 内在价值 的判断：

用于证券买入的每个美元应该显示出比证券卖出的相同美元的价值更高的内在价值。

四、 行业利润率的周期性波动

华尔街倾向于认为既定的趋势会持续，即好行业会一直好，坏行业会一直坏。但作者的数据（引用自纽约第一国家城市银行）反驳了这一观点。通过对比 1929 年、1947 年 和 1963 年 的行业净资产回报率：

• 1929 年表现最好的行业（如 汽车、化工）：其回报率在 1947 年 普遍下降。
• 1929 年表现最差的行业（如 煤矿、纺织）：其回报率在 1947 年 出现了强劲的反弹，甚至超过了当初的“最优组”。

具体数据显示：

• 1963 年 与 1947 年 相比，5 种最好行业的平均回报率从 24.6% 下跌到 17.7%。
• 同期，5 种最差行业的平均回报率从 4.2% 上升到 18.5%。

这一现象证实了竞争力量的长期作用：资本会涌入高回报领域导致利润摊薄，而低回报领域的资本撤出则改善了剩余企业的盈利环境。因此，那些为预期未来高增长而支付高溢价的投资者，面临着巨大的风险——竞争或技术变革可能会严重损害其预期的利润率。