大衛·德雷曼
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大衛·德雷曼(David Dreman)
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大衛·德雷曼1936年生於加拿大溫尼伯，1958年從曼尼托巴大學畢業，而後步入投資界。1977年，德雷曼創立了自己的投資公司——德雷曼價值管理公司，並擔任主席和首席執行官。到目前為止，這家公司管理的資產規模已經超過200億美元，運作範圍不僅包括共同基金，還包括養老金和捐贈基金。
在投資界衝鋒陷陣的德雷曼從不吝於傳授自己的經驗和心得。他長期擔任《福布斯》雜誌專欄作家，到現在已有30年之久，其關於投資方法的文章也常常見諸於《巴倫周刊》、《機構投資者》雜誌、《華爾街日報》等主流財經媒體。此外他還撰寫了《心理學與股票市場》、《逆向投資策略：股票市場的成功哲學》、《逆向投資策略：新一代?》三部暢銷書，至今仍被不少人奉為必讀的投資聖經。
在投資圈摸爬滾打逾五十年的德雷曼並非一帆風順。1969年，當時還是一個初級分析師的德雷曼追隨市場風潮，買入股價扶搖直上但經營業績並不好的公司股票，結果出現了高達75%的巨額損失。這次失敗給德雷曼上了沉痛的一課，但也正是這次挫折，讓德雷曼對心理學如何影響投資者行為產生了濃厚興趣。
在仔細研究整個股票市場的心理學基礎後，德雷曼認為股市通常在投資者情緒的驅動下表現出價格脫離內在價值的現象。因此要戰勝市場，最好的辦法就是追隨逆向投資原則。所謂逆向投資，即利用其他投資者的錯誤來尋找利潤點，尋找那些因不被投資者關註而被低估的股票，同時迴避那些因被投資者追捧而價值被高估的股票。最終那些被低估的股票價值終究會被市場發現，而被高估的股票價格則會出現價值回歸。
上世紀八十年代，德雷曼利用自己的研究成果向市場發出了被後人視為“最偉大的呼喚”的建議。1979年，他出版了《逆向投資策略——證券市場成功心理學》一書，告訴投資者“股市正位於歷史的低水平”，應當買入。這樣的想法在當時非常大膽，因為此前美國股市已經持續低迷了15年。
但最終，德雷曼的觀點被事實證明完全正確。自1982年起，美國股票市場一轉疲態，開始反彈。這輪反彈行情一直持續到2000年，創下美國有史以來歷時最長的牛市行情。
第一部分：投資哲學
大衛.德雷曼長期研究整個股票市場的心理學基礎以及其對股票市場估值標準的影響。他認為股票市場經常在投資者感情的驅動下表現為價格脫離其內在價值的現象，而不是用傳統的學術理論來推測市場。因此德雷曼認為戰勝市場的最好辦法就是追隨逆向投資原則。
逆向投資是運用價值投資判斷來避免市場情緒影響的一種投資原則。逆向投資策略是利用其他投資者的錯誤來尋找利潤區，尋找那些因不為投資者關註而被低估的股票和迴避那些由於被投資者追捧而價值高估的股票。最終，那些被低估的股票價值終究會被市場發現，而被高估的股票價格則會價值回歸。
通過出書和他在《福布斯》上的長期專欄，大衛.德雷曼成為與逆向投資原則相聯最緊密的人。 他於1970年寫了關於證券市場心理學的第一本書——《心理學與證券市場》。並於1979年出版《逆向投資策略-證券市場成功心理學》(1982年修訂本為《逆向投資策略》)，詳細介紹了逆向投資策略在各方面的應用。這些書是本文的主要來源。
第二部分：合理的價格
大衛.德雷曼相信一種投資方法要想有價值，必須同時考慮投資的行為障礙和判斷障礙。行為障礙指從眾傾向，判斷障礙指的是對公司未來價值判斷的困難。儘管股價最終趨向它的內在價值，行為障礙和判斷障礙卻會導致股票價值的低估或者高估。
大衛.德雷曼和本傑明.格雷厄姆都認為投資者太過重視那些當前具有良好發展前景的公司，而對於那些當前不看好的公司漠不關心。這種錯誤需要市場有一個自我糾錯的過程，逆向投資原則就是充分利用這一過程。自我糾錯過程一般需要一年左右的時間。投資者看來總是為“當前的良好前景”付出太多，這種預期就是德雷曼所說得對未來預期收益的簡單折現。
正如金融論文中常提到的產業升級問題一樣，即在當前的市場環境下，一個產業由於技術進步或結構調整從較低級的階段轉向一個更高的定位或階段，投資者的口味轉變也總是非常迅速和不斷變化的。如果市場口味改變，高市盈率的股票就很容易成為被拋棄的對象。
大衛.德雷曼告誡不要將評估過程變得太複雜。諸如股息折現模型等價值評估模型，理論上看起來似乎不錯，但是實際應用中準確性太差。簡單的評估方法，如市盈率和股息收益率，用起來比較簡單而且被大量研究證明有效。
德雷曼在做投資分析時，首先選出市盈率低於市場平均市盈率40%的股票。這一標準為進一步的分析留下了足夠的空間。大衛.德雷曼提醒投資不能搞一刀切，所以用低市盈率標準進行選股時應留有餘地。
股息收益率
德雷曼選擇股息收益率保持較高並有增長可能的股票。高股息收益率有助於防止股價的大幅下跌，並增加投資回報率。有許多方法可以用來對股息收益率進行篩選：設一最低值、比較當前股息收益率與歷史收益率。股息收益率選股標準通常篩選掉了高成長的小公司，因為它們需要全部資金進行運營和擴張，而不可能有足夠的現金來派息。
如果把股息率設置一個絕對值作為標準，則這一數值不易過高，且不僅僅只包括那些派息比較高的傳統產業。由於公共事業資本開支有限，是一個相對穩定且成熟的行業，股息收益率往往高於標準普爾500的 2-3倍(標準普爾500的平均股息收益率為1.7%)，因此，我們的標準設為1.5%，這一標準既有一定高度，又不至於排除了過多的行業。
我們還要考慮股息支付率，以衡量公司的持續派息能力。股息支付率等於股息除以盈利，一般說來，過高的股息支付率可能對公司的長遠發展不利。簡單判斷，一般行業股息支付率不高於50%，公用事業不高於80%。
第三部分：度過逆境的能力和規模
德雷曼在投資時比較關註大中型公司。他認為大公司虧損後東山再起的機會較大，市場對業績反彈給出的未來受益折現值更高，且“做帳”的可能性比較小。
通過觀察，大衛.德雷曼發現大公司很少破產。大公司具有較強的管理能力和比較雄厚的財力，可以經受住公司或者行業的衰退等打擊。許多困境中的大公司業務好轉時往往伴隨著股價的大幅上漲。大衛.德雷曼認為在動態經濟環境下，這種經營狀態的更替是經常發生的。
當大公司業績反彈時往往能吸引公眾的註意，其股價能以更快的速度上漲，這將導致對一定盈利水平的公司價值高估。盈利的增長，估值倍數的提高，將直接反映為股價的大幅上漲。
德雷曼認為會計是“非常難以捉摸的”。即使是被GAAP標準認可的公司，也會因為運用會計準則的不同而引起對利潤衡量的不同。不論是新手還是經驗老到的投資者都會對財務報表存在一定程度的曲解，但有長期紀錄的大公司被大量的投資者和管理者關註更多。德雷曼提醒投資者仔細研讀報表的附註部分，如果相對於一個公司對規模和所處行業來說附註太多，更應保持警惕。
德雷曼沒有給出篩選公司規模大小的標準，投資者要根據自己的風險承受能力去衡量。德雷曼認為投資者的閱歷越少，越應該投資規模大的公司。
我們可以用總市值來作為選股指標。如果你想要選擇總市值排名位於市場前列排名中10%的公司，那麼公司總市值至少為22.5億美元。這是大公司合理的選擇標準，但是我們還要選擇規模中等的公司，分別用總市值為8億和4億美元作為標準選出位列市場排名前面的20%和30%的公司。為了放寬合格公司的範圍，通常選擇位列排名前30%的公司。
財務實力
德雷曼認為使用逆向投資方法必須仔細研究公司的財務狀況。強大的財務實力能夠幫助不為市場喜愛的公司度過困難時期。強大的財務實力也為公司分紅派息提供了保障。
投資者要同時考慮公司的長期債務和短期債務。衡量公司的長期債務的指標包括：負債/所有者權益、長期負債率和資產負債率。選股時通常使用資產負債率，因為其同時考慮了長期負債和短期負債。作為替代，可以分別使用衡量短期債務狀況的流動比率和衡量長期債務狀況的負債/所有者權益。
不同行業合理的負債水平是不同的，所以在用資產負債率選擇公司的時候要分行業考慮。一般金融和公共事業的負債水平要較消費品行業高。
第四部分：高成長性只是價值的一部分
逆向投資方法並不是只建議投資者購買那些低市盈率和高分紅的股票，而是使用這些標準來找出那些股價定位有誤的股票，這些股票並不僅僅是因為其未來有望增長和良好前景才具有吸引力。
德雷曼尋找過去一年和來年的收入增長率都高於標準普爾500的公司。我們選擇短期收入增長比平均年度收入增長快，並且有望在未來兩年繼續增長的公司。
德雷曼不是很關心公司精確的預期收入，相反，他比較關心公司的發展趨勢。他指出預期收入是不可靠的 ，但對分析公司未來前景有指導作用。
大衛.德雷曼在研究實際值與預測值之間的差額時發現一個非常有趣的現象，即實際盈利值比預測值大的股票中，低市盈率股票要比高市盈率股票發生的幾率更大，併在統計上差異顯著。而且，當實際值小於預測值時，低市盈率股票價格下跌幅度小於高市盈率股票。
分散投資組合
當選擇股票建立投資組合的時候，德雷曼建議等量投資於10-12個行業的15-20只股票。德雷曼認為對於低市盈率選股標準，分散投資很重要，因為不同股票的投資回報率相差很大。僅僅投資一兩隻股票和行業，風險很大。德雷曼使用逆向投資方法在同樣的風險程度下戰勝大盤。集中投資要麼成為市場的大贏家，要麼就敗得很慘。
第五部分：結論
有句話說得好：最好的公司往往是最壞的投資，而最壞的公司也能成為最好的投資。很多投資者試圖尋找下一個熱點股票而對有良好前景的公司出價過高。德雷曼提出必須避免高市盈率股票和警惕那些沒有實際價值的投機性股票。
和其他的投資方法一樣，成功是建立在嚴格的條件和耐心的基礎上的。用低市盈率方法投資不一定使你熱情高漲，但是它有助於你的錦囊變鼓。
選股標準
- 過去一個財政季度的總市值位列整個市場總市值排名的前70%
- 市盈率低於市場平均市盈率若40%左右
- 過去一個財政季度的資產負債率低於同期行業平均水平
- 股息率大於或等於1.5%
- 當年的盈利預測高於上一財政年度每股收益
- 下一財政年度的盈利預測高於當年的盈利預測
