决策心理学中有一个“前景理论”，认为人在面对不确定的收益面前，总是倾向于更确定的选择，比如下面这个例子，你有两个方案可供选择：

A：稳赚5万元；

B：有90%的可能赚6万元，10%可能性什么也得不到。

如果从概率的角度理性计算的话，方案B更有价值（6*90%+0*10%=5.4>5万），但实际生活中，大部分人都会选择稳赢的方案A。

确定性永远有溢价，因为我们知道，预测往往不靠谱。所谓“确定性”，就是那些不太依赖预测，可以简单线性外推的因素。

有人生了一个女婴，她会长成一个女孩，这是100%的确定性；她会嫁人生子，这是高确定性；因为她母亲漂亮，所以她也会长得很漂亮，这是低确定性。

很多人喜欢嘲笑机构预测的业绩不准，确实，大部分公司的实际业绩都要至少偏离预测值30%以上。

但正因为如此，我们才要研究“确定性”，因为正是确定性决定了最终业绩的偏离程度。业绩是无法预测的，但业绩可能的偏离程度是可以预测的，后者就是“确定性研究”。

我们要做的就是从基本面的条件，洞察预测与实际之间的微妙变化，把握机构之间意见的分歧，再发挥散户“船小好调头”的优势，这样，无论是通过研究，还是通过交易，都能赚到把握比较大的钱。

下图是我之前总结的与“确定性”有关的七个因素，之前我讲得太快了，以至很多读者并不理解，或者理解错误，所以我今天再写一篇文章，把这七个因素再梳理一遍，因为在我的投资体系中，确定性的要求几乎无所不在。

一家公司想要不断地增长，更稳健地增长，要看两个方面，一个是存量能不能保得住，另一个是看增量在哪儿。就好像一个学生要排名上升，先要保住优势科目，再在劣势科目上提分一样。

所以，我把这七个因素分为左右两列，左边代表了一家公司的增量的确定性，右边存量的确定性。

大部分的优秀公司、股市中的核心资产公司，总是能把右边的“存量确定性”做好，只有那些处于高速增长阶段的好公司，才能把左边的“增量确定性”做好。

很多人在基本面研究中，容易把不住重点，其实一般机构都有业绩预测模型，我觉得，如果你能从这七个方面重点考虑其确定性，再借力机构的研究成果，你的研究会更有效。

为了大家更容易理解，我以下面市场关注度高且预期比较一致的15支白马股为例，分析一下，这七个确定性因素是如何发生作用的。

A1行业空间

这个指标指的是该公司所处行业，未来能有多大的增长空间。

以茅台和伊利所处的白酒和乳制品行业为例，白酒属于近乎零增长的行业，而乳制品未来每年的增长，仍然在5%以上。

有人可能不认同白酒的增速，因为白酒消费的高端化，导致茅五泸为代表的高端白酒增速不低，但我们现在做的是“确定性”研究，而非“增速”研究，行业的低速增长本身构成了具体公司增长的不确定性，对应到商业逻辑，喝酒的人不增长，喝高端酒的人的增长就很容易出现天花板。

和白酒类似的还有万科和保利所在的房地产，龙头公司的高增长与行业未来注定的低增速之间的矛盾。

不是说这一类公司不好，而是我们一定要理解，行业是个减分项，市场好的时候也许没影响，但市场一旦风险偏好降低，立刻给你脸色看。这就是确定性研究的意义。

特别注意的是，商业逻辑的变化会导致行业空间变化，三一重工所在的工程机械本来是个周期性行业，但因为其竞争实力不断增长，开始全球扩张，行业空间一下子就打开了。光伏行业的隆基和通威也有类似的变化。

这一部分我给的是正负10%之间，只是经验数据（以下同）。

A2行业集中度

这个指标指的是行业前几名所占的市场份额，越低说明该行业未来龙头公司的增长的确定性越高，因为大部分行业的大趋势都是趋于集中，龙头公司会收割更多市场份额。

当然，这个指标上得分的前提是，该上市公司属于龙头，是未来收割份额的公司，而不是被收割的对象。

前面说房地产在行业空间上丢了分，但这一项又把分捞回来了，因为房地产的集中度还是比较低的，而政策明显给中小地产公司不友好，融资难度越来越高，被万科保利一类的公司收割，是确定性很高的事。

A3管理/品类

前两个因素都是行业性的，所有公司共享，但谁能抢到最大的增长蛋糕，还是要看业务的竞争力，而这项考察的就是业务增长的个性因素， 

由于机构的预测增速已经体现了产品的核心竞争力，所以其中对确定性影响比较大的因素，我总结一般有两个，一个是管理水平， 一个是品类扩张能力。

中炬高新在宝能入驻之后，短期业绩、产品的变化其实不大，但估值却有了明显的提升，最重要的原因是市场对管理提升的期望。

大部分公司在做了股权激励计划后，估值都会有明显提升，其实股权激励会提高管理费用，影响考核期的业绩，但因其提高了增长的确定性，所以整体上被看成利好。 

再看品类扩张能力，如果一家公司主营产品出现增长天花板，向相关品类扩张，就是保证持续增长的最好手段，但新业务一般失败比成功的概率更大，所以判断一家公司品类扩张能力，既要看到已有成功案例，也要找到明确的扩张逻辑。

比如立讯精密，从连接器起家，这是16年以前的收入主要来源，后来在别人那里抢到了天线射频和无线充电业务，为17-18年贡献了利润增量；到了2018年，立讯又从歌尔和瑞声那里抢走了声学产品，包括AirPods这个高速增长的大单品。

其品类扩展的核心逻辑是精密制造和并购整合的能力。

右边的四个元素考察的是“存量的确定性”。增量逻辑出了问题，顶多影响增长，但后面如果出了问题，那业绩就有可能会出现大幅波动。

B1行业格局

行业格局是前几名之间的市场份额差距。最好的竞争是不竞争，差距拉得开，往往意味着行业大局已定，几家头部公司都占据了细分市场相对垄断地位，谁也吃不掉谁的份额，那就没有打价格战的必要，大家的利润就都有保证。

最好的格局是寡头格局，例子是高端酒中的茅台，与其竞争者五粮液分属酱香和浓香型的老大，且市场份额领先很多，几乎不存在竞争。

其次是双巨头和三巨头，比如乳制品中的伊利，光仗行业的隆基，业务已经相对稳定，其经营的重点是收割其他小玩家的市场份额。

竞争格局不好，是指多家公司市场份额接近，产品的同质化又很强，万科所在的房地产行业就是如此。

最糟糕的竞争格局是，这个行业前出现了寡头和双巨头格局，而你又处于市场份额落后的情况。

竞争格局是七因素中，最重要的因素，具体的分析，可以看我之看的“龙大龙二”系列的三篇文章：《如何快速理解一个行业，更好地分析龙头公司？》《看好一个行业，买“龙大”，还是“龙二”？》《什么样的行业不容易亏钱？》

竞争格局这个概念，很容易跟行业集中度混淆。行业集中度是指行业前几名所占的市场份额。比如调味品的行业集中度不高，但竞争格局特别好，这种情况是能很容易拿到高溢价的，比如海天，爱尔眼科等等都是如此。

B2、周期性

这个因素分析的是成长股的周期性（如果是纯周期行业，完全是靠价格驱动，如钢铁有色煤炭等等，这些公司与价值投资无关，那更谈不上估值的溢价和折价）。

大部分的行业或多或少有一些周期性，图中的15家公司中只有属于调味品的中炬高新是完全没有周期性的。伊利股份代表的乳制品，因为上游有奶价的不稳定而带有微弱的周期性，三只高端白酒一般认为也是弱周期型股票。

三一重工、立讯精密、用友网络，这三家公司的所处的行业本身是有周期性的，但公司的经营和品类扩张能力，减弱了其周期性。

剩下的公司都是属于周期性比较强的，而且其中的万科保利（房地产）、通威隆基（光伏）、完美世界（娱乐网游）、瀚蓝环境（环保）又叠加了很强的政策性，政策性也可以看成是一种周期性。

周期性的强弱，我给了最多30%的折价，为什么会给这么大的折价，具体原因可以参考我之前写的《你拿的是周期股还是成长股？这是会所嫩模与下海干活的区别》一文。

B3、其他的护城河

这个是基本面分析当中的最重要因素，大家都很清楚，我就不多解释了。这里需要提醒的是，不要把“护城河”这个概念范化，A股有少数公司才谈得上明显的“护城河”。

B4、经营现金流

所有的估值法都是根据现金流贴现理论衍生而来的，如果经营性现金流长期低于营业利润，估值一定会打折。

一般消费类企业，现金流都很好，这也是制造业相对消费股更容易出现估值折价的重要原因。

像光伏、环保一类的股票，因为跟政府打交道比较多，现金流大多数不好，通常折扣就比较大。

即使像立讯这样优秀的企业，因为其下游的客户过于集中，其现金流，也有有可能会有稍稍折价。

看了这七个因素之后，一定有人会说，其中至少有一半是非常主观的因素，那它得出的确定性还能“确定”吗？

这个问题非常好。

大部分人下意识的认为，我们要预测未来的业绩，就是要预测得准。

不对！我们去预测未来的业绩，并不是因为我们预测的准，而是因为那些有定价权的大机构也在预测。

从理论上讲，我们无法准确地预测业绩，我们更无法准确地预测他人，但如果我们和那些有定价权的人用的是同一套方法，同一个体系，我们就有可能做到这一点。

这七个因素是我从近一两年机构参与最多的大白马的市场定价中总结出的，主要参考的是这些股票历史极端高估与低估时，把市场一致的看法还原到当时的估值中，大致量化出每一个溢价折价因素的波动范围。

比如茅台历史上PEG最低掉到0.8（当年普遍预测2013-15年增长要掉到10%，PE8倍），完全是周期性因素在发威。

所以我说，当你分析完A股不同行业的一百家头部公司的估值之后，回头再看整个市场，所有纷繁复杂的股价变化都会变得格外清晰。

很多人喜欢嘲笑机构预测的业绩不准，这是自作聪明的行为，只要这些机构的预测能够影响大资金的动向，所以他们就算是错的也是对的。因为业绩被证伪只要几个月，但确定性被证伪，可能需要几年，在此之前，机构和你都有充足的时间改变看法，调整仓位。

所以严格地说，确定性的作用有两个：

第一，业绩是无法预测的，但业绩的最大偏离程度是可以预测的。

第二，比确定性更重要的，是确定性研究的方法和看法，比如本文的七个因素。