金融講ED：渾水
如何洞察有假數問題的怪股？
網台界有一位奇人，定期會開咪做節目，他不喜高調，故稱他Doctor Zhivago好了。他之前是做金融，跟現在一線的玩家都有交手過。我們倆是很好朋友，後來他因事金盤洗手。現在洗盡鉛華，笑傲江湖，在外國隱姓埋名過著逍遙快活的日子。開咪純為興趣，算是低調地高調。跟他合作的網台也因Doctor，收入和收聽率都有所增加。
Doctor的強項是新股上市，捉公司造假數，其實他的分析套路唔難掌握，都幾生活化。最近有一間科網公司想上市，通常上市公司必定有網站，但Doctor卻發現這間科網公司卻連網站都無，笑了。個棚一踢就冧，做得實在太低手。雞棚有大有細，會計帳目當然是重點處理，因為要應對聯交所嘛；相反網站卻是枝節，普通一個大學生粗製濫造一個網站有何難，幾日都搞得掂了。所以假數友正常都是顧住大，而不顧枝節，結果穿崩位就在微處展現。
我分析假數的方法很簡單，極入門。第一，若公司有超大的應收帳，可以合理懷疑有假數風險。其次，就係睇客戶和供應商是否集中，如果太集中，又係有假數風險。有時睇公司的盈利和收入結構是否波動，大上大落等，都可以睇到端倪。
當然要睇假數的模式是可以再複雜鑽研多一點，但一般人分析公司的時間有限，有機會成本，所以找性價比最高的分析方法就可以了。我有一位朋友會從實業角度出發，招股文件通常都會有一部分找獨立行業顧問去寫行業概況，他會從A公司的行業概況，去對比B公司的數據有無講大話。這方法不錯，但太費時，性價比才是最重要。
學術界也有Beneish M-Score模型，去分析公司有無做假數，詳情可以去維基一下，唔複雜但有點浪費字數去解釋。這個模型的邏輯是找出八個財務指標做變數，然後套入公式計算，只要少過-2.22，公司就不算做假，反之亦然。自從學界多了用計量模型之後，好似這類由regression(迴歸分析)的模型多如繁星，連corporate governance都可以有指數計算，你說誇不誇張？好像財務學101常用的CAPM、APT等模型都以迴歸分析做底，去延申結論，不過大家都知，用這些模型去炒股，本多也未必終勝。這個Beneish M-Score能否在香港應用到，我很懷疑。
財演會建議股民避開假數股，這很正路，但專業投資者不會因假而不賭。因為假馬比真馬易賭，假波也比真波易賭。經歷了世界盃這麼多場爆冷賽事，難道還不明白這個道理嗎？哈哈。
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