aa0101
1號點睇？thx
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等投胎窮三代IT狗
間公司報表營收係人仔咪用人仔，港紙咪用港紙囉
Standard Deviation 咪就係股價 or 一年每日 P/S 嘅 standard deviation 囉
另外政府好似有每月零售數據，喺佢衰得最仆街嘅情況買實冇死
:^(
Standard Deviation 咪就係股價 or 一年每日 P/S 嘅 standard deviation 囉
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另外政府好似有每月零售數據，喺佢衰得最仆街嘅情況買實冇死
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等投胎窮三代IT狗
我都係上堂學返嚟
原因：
廢港地產其實大部分都好成熟同巨大，唔會再有重大增長。
大陸仲大把地可以亂咁起，賣樓花，所以佢哋可以 chok 返個 Forecast P/E 出嚟睇，不過𠵱個就唔教。
但論到廢港，屯咗咁多地，又發展咗咁多盤，而且有啲仲做埋收租，佢哋資產好大嚿，但增長好細，只有折舊，所以咪用 Nav 折讓去計
:^(
原因：
廢港地產其實大部分都好成熟同巨大，唔會再有重大增長。
大陸仲大把地可以亂咁起，賣樓花，所以佢哋可以 chok 返個 Forecast P/E 出嚟睇，不過𠵱個就唔教。
但論到廢港，屯咗咁多地，又發展咗咁多盤，而且有啲仲做埋收租，佢哋資產好大嚿，但增長好細，只有折舊，所以咪用 Nav 折讓去計
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pohung
首先想知樓主到底點解會認為投行係咁計法，追返上面d post發現樓主只係睇earning乘返個增長倍數，真係得啖笑，基本上冇考慮過企業的內在潛能同優勢。
先講700，咁計忽略潛在eps,而家微信十幾億人用，呢部份未完全兌現，第時會成為另一個增長引擎，earning可以一下爆升。而家每股10epsx25=250 隨時增長40% eps就戴維斯雙擊變成十幾蚊乘40pe，買700勝在時間耐左必贏。
吉利亦唔係想像中咁差，依家係自主一哥，出口已成增長，國產車如果可以跑出，大機會係175
先講700，咁計忽略潛在eps,而家微信十幾億人用，呢部份未完全兌現，第時會成為另一個增長引擎，earning可以一下爆升。而家每股10epsx25=250 隨時增長40% eps就戴維斯雙擊變成十幾蚊乘40pe，買700勝在時間耐左必贏。
吉利亦唔係想像中咁差，依家係自主一哥，出口已成增長，國產車如果可以跑出，大機會係175
pohung
重有平保友邦貴太保人壽平
其實係因為規模優勢同高層能力的差別
平保一年賺過千億，有錢花返幾億請有料的精算做投資同風控，死差利差已經差好遠
國壽太保個d國企員工出名工資低，做又36唔做36，邊個會同你博命chur業績
其實係因為規模優勢同高層能力的差別
平保一年賺過千億，有錢花返幾億請有料的精算做投資同風控，死差利差已經差好遠
國壽太保個d國企員工出名工資低，做又36唔做36，邊個會同你博命chur業績
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等投胎窮三代IT狗
就小弟理解，其實你要用性質選擇 model，班 banker 都係咁做，當然唔同分析師、唔同大行對於唔同行業嘅股票都會選擇唔同嘅 model。
其實鐘記本書嗰業真係講得幾清楚點揀 model
再加上小弟所認知，P/B 用於香港大型地產股、資源股、週期股其實幾好
但都有啲行業 model 係已經有 banker 共識，例如壽險用 EV + NBV × Multiple，基金股用 P/AUM 等。
總知講到尾都係講梗搵出邊個 factor 同 price 係 highly correlated，然後統計佢每年或每個週期嘅高低值
----
題外話，只要有 data source，再用一個簡單 neural network 放關事嘅 data 做 classification，已經證實 (小弟 test 過) 可以高機率估算每隻藍籌股每年高低位
其實鐘記本書嗰業真係講得幾清楚點揀 model
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再加上小弟所認知，P/B 用於香港大型地產股、資源股、週期股其實幾好
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但都有啲行業 model 係已經有 banker 共識，例如壽險用 EV + NBV × Multiple，基金股用 P/AUM 等。
總知講到尾都係講梗搵出邊個 factor 同 price 係 highly correlated，然後統計佢每年或每個週期嘅高低值
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題外話，只要有 data source，再用一個簡單 neural network 放關事嘅 data 做 classification，已經證實 (小弟 test 過) 可以高機率估算每隻藍籌股每年高低位
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