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巴菲特    P 115


作者:魯文斯坦
頁數:115 / 153
類別:商業人物

 

巴菲特

作者:魯文斯坦
第115,共153。
但薩繆爾森的主意沒變。他的理論還有個誘人之處就是把亞當。斯密的古典經濟學說引申到了金融市場。巴菲特這樣的投資家認為內在價值是種固有品質,它藏在人們看得到的市場價格的「後面或下面」,而價格本身只是一種大概值。

但古典學者們認為,看不見的手一直在促使價格與價值一致。



  
用極端的觀點看,價值只有在買賣雙方就價格達成一致時才體現出來——或者說在某種意義上才存在。如果IBM每股賣到120美元,那麼IBM就值120美元——一點不多一點不少。當然隱含的前提是買賣雙方都是明智的。

巴菲特對公司和個人的觀點則更謹慎更周到。首先,價值並沒有這麼精確;另一個理智的投資家可能會出130美元買IBM的股票。而且投資者並不是一直都很理智。有時,特別是出於從眾心理時,他們可能會出160美元,或只以80美元賣出。

有效市場理論實際上試圖揭露市場的非理性的一面。從格雷厄姆時代開始,華爾街就開始鼓吹所謂的技術分析家的作用。這些可以成為美林的人通

過分析過去的價格表來預測將來的走勢。他們的用詞被廣泛接受,評論家會說:「股票遇上了嚴重的障礙。」但那並不是障礙,只是表上的一條推理綫而已。有效市場理論家們稱根據圖表決定的人為騙子;或者,用芝加哥大學經濟學家尤金。

F.費馬的話說,是「占星家」。價格只在回顧時才有「形成」,沒人能說股票在下跌10%後會反彈10%還是再跌10%。(出於只有他們自己才知道的原因,美林、摩根。斯坦利、所羅門兄弟公司和其他一些公司仍僱有這種自我安慰的人。



但理論家們只是用自己的巫毒教來代替圖表專家們的巫毒教。他們一面嘲笑價格反映未來的觀點,一面鼓吹價格是對現在的正確反應。就是說,價格是永遠不會錯的。他們以人們所能想到的最佳方式把所有信息都疊加在一起來推測公司的長遠前景。


  

因此研究這些前景是毫無意義的。除攻擊圖表專家外,他們還把矛頭指向了巴菲特這樣的「本質分析家」——他是通過梳理公司的報告來發現有價值的投票的。費馬說:“如果隨機理論正確,抵押交易也是 『有效』的話,那麼股價無論在什麼時候都代表着正確的內在價值。

因此,多餘的本質分析只有在分析者沒有信息——或者對普通信息的作用有了新見解時才有價值……“

從字面上看,這有一個很大的漏洞。顯然,如果分析家既沒有新信息也沒有新見解時是不能起作用的。但「新信息」一詞這兒不能只看字面上的意思。它暗示:經營一直很成功的投資家肯定有內幕情報,至少是為數很少的人知道的情報。

這樣這句話的意思就完整了:即使一個理想市場在信息完全公開前也會有一段滯留時間。專門曲解報道著名理論家的話的《經濟學家》斷言,選擇股票的天才「不是很少就是根本不存在」,它嘲弄說:「這有助于獲得像伊萬。布亞斯基那樣的只有自己知道的天才。」薩繆爾森的話更明白:

同樣,經驗告訴我們,像沃倫。巴菲特這樣有賺大錢的能力的人是因為他們知道哪些東西是本質的,哪些新信息值得花大錢去買。這樣的超級明星花錢是不少的:當你注意他們時,他們的費用已是天文數字了。

儘管薩繆爾森知道巴菲特不花錢買信息,他在任何情況下主要都是從年度報告中獲得情報的,這其實人人都可做到。但薩繆爾森卻執意把巴菲特的成功歸因於他的情報收集,而不討論巴菲特是否有分析數據的天才,好像他只是個不錯的圖書管理員。

但這位諾貝爾經濟學獎獲得者知道巴菲特不止是這些。他在參議院講話後不久就買了大量伯克希爾。哈撒韋的股票,作為此種情況下的套頭交易,(就像過去伏爾泰暫時接受基督教一樣,最終是為了消滅它。)薩繆爾森拒絶就此發表評論,但這樣做的人不止他一個。

我們提過的洛杉磯加州大學的經濟學家阿芝A.阿爾齊也買了伯克希爾的股票,但他在給某位同學的信中仍堅持:

我還是堅信,無論什麼投資基金,不管以什麼新方式或在新領域中,都不能證明其為超級天才的決定。是運氣,不錯,而不是天才。在這個世界上可靠的預測都得花相當的錢來做到,但留給別人的只有驚奇。這種驚奇就是「隨機」的定義。

但阿爾齊對解釋巴菲特的成功十分熱心。最後他認為內布拉斯加州的保險法中有個偏向,它允許該州的保險公司在監督投資時有比別的州的公司更大的權力。

我認為他的成功完全依賴于這種有利地位,而不是他比競爭者技高一籌。

我們不能不為阿爾齊得了便宜不賣乖感到驚訝。薩繆爾森至少還說:「沃倫可能就是我看到的那種投資天才。」這其實也是詛咒。天才不是技巧——薩繆爾森否認他的技巧。

「沃倫有次講演中說:」任何傻瓜都看得出《華盛頓郵報》的價格太低了,‘「薩繆爾森說,」我不是傻瓜,所以我看不出。“

那麼巴菲特為什麼要買下《郵報》呢?「這就是天才與技巧的區別,」薩繆爾森回答說。巴菲特被認為是個怪才。有效市場理論仍然永遠正確。因此斯坦福大學的威廉。

F.夏普認為巴菲特只是個「3Σ事件——一個統計學上極小的概率,可以忽略不計。」