【原创】苏宁电器的经营投资收益如何？（上）

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选择何种方法衡量苏宁电器上市以来的历史经营投资收益？并且该方法还可以适用于不同公司之间比较。至于为什么要分析历史经营投资收益。我认为历史是对未来的最好预测。如果反对的，可以忽略本文。

衡量苏宁电器上市以来的历史经营投资收益的问题比较复杂，即涉及到历史的经营投资收益，也涉及到对公司的资产负债表。在分析公司的经营投资收益，首先，要分析公司有没有操纵利润，比如减少资产减值、或费用，提前确认销售收入等等问题；其次，要分析资产负债表，比如资产是不是真实的? 折旧计提如何? 有没有表外负债？最后，公司的对外投资是否合适？投资回报如何？等等。这一切都太复杂了。但我们衡量公司收益的目的是为了判断公司的整体获利能力如何。公司的股东权益变化主要来自于公司的经营、投资和股东的投入。扣除股东投入的资本之后的股东权益的长期增长率代表了公司的整体获利能力。因此我做如下假设：

如果我站在苏宁的控股股东的立场上，以实业的角度计算苏宁从2004年上市以来的长期的经营和投资收益。基于该假设是可以认为苏宁是非上市公司，控股股东不能通过二级市场上获得价差收益；如果要获得收益只能通过分红或出售股权获得回报。这样，我就可以衡量苏宁整体获利能力。这个整体获利能力包括管理层的效率、战略决策能力及行业获利能力。这些能力都体现到的账面价值的长期的增长率或回报上。考察账面价值的长期的增长率，就需要考虑期间流入流出的现金流和盈利、现金分红对账面价值的影响。我认为时间加权收益率是最合适的方法，在小额现金流变化时，概算法(Modified Dietz)也是不错的选择。那么什么是时间加权收益率？

　　方法一：时间加权收益率是指在每单位时间期间计算其金额加权收益率后，计算整个时间期间收益率的几何平均数。它是一种类似于几何平均收益率，考虑了资金的时间价值，运用了复利思想的收益率。 时间加权收益率与几何平均收益率的区别在于：时间加权收益率不开n次方，而几何平均收益率则要开n次方。这意味着，时间加权收益率说明的是1元投资在n期内所获得的总收益率，而几何平均收益率是计算1元投资在n期内的平均收益率。

要进行时间加权收益率计算衡量，首先，按照现金流入/出的时间将整个投资期间切分为若干个子期间，并按照上述方法计算每个子期间的收益率。然后，将各个子期间收益率复合链接即得到总的回报。具体步骤如下：

1.收益计算方法

首先需要明白，投资期末的现金总额并不一定全部是期间内投资行为的结果。很多情况下，在投资期间内会发生现金流出/入，比如投资者追加投资或赎回资金，但红利不算。

n   如果现金的流出/入发生在投资期初，那么期间收益率应为：

u 

n   如果现金的流出/入发生在投资期末，那么期间收益率应为：

u 

2 时间加权平均收益率Time-Weighted Rate of Return (TWR)

n 

u  注意：根据定义可知，TWR不是某个固定期间（比如年度）收益率，而是整个期间（任意长度）收益率，所以，如果要求计算年度收益率，通常需要进行相应调整。TWR比每个收益之和更准确，因为TWR考虑了复利效应。

方法二：概算法(Modified Dietz)在小额现金流变化时，可以较好地近似估计TWR。具体公式如下：

其中：

l  为每期现金流乘以其权重之和。

l  为每期现金流之和

l  w_i =(CD-D_i)/ CD

n  CD指的是期间内总的日历天数。

n  D_i 指的是现金流CFi发生的时间是在本期开始的第D_i个日历天。（注意:这里的现金流是发生在一天结束的时候。）

举一个简单的股票投资来说明上述2种计算方法：

我们考虑一个简单的投资组合，数据如下

用概算法公式计算的近似收益如下：

w_i =(CD-D_i)/ CD=（31-12）/ 31 = 0.6129

R _ModDietz =(29,250,000-23,575,000-3,265,000)/[23,575,000+(3,265,000×0.6129)]=9.42%

用时间加权平均收益率公式计算的收益如下：

R1=[(29,550,000-3,265,000)-23,575,000]/23,575,000=11.50%

R2=(29,250,000-29,550,000)/29,550,000=-1.02%

TWR=(1+R1)*(1+R2)-1=(1+11.50%)*(1-1.02%)-1=10.36%

该组合所处的资本市场在5月份是波动比较大。在头12天组合的回报是11.50%，在当月其余的时间里的回报是-1.02%。在5月份，组合有大幅的现金流入，流入的现金流占原组合的13.61%以上。这种情况下，近似回报被扭曲了。用概算法算出的回报与时间加权平均回报有94bp的差异。但是在小额现金变化时，两种方法算出的回报差异不大。

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