Michael Mauboussin：运气、投资流程与不确定企业的估值

Harry Stebbings 欢迎 Counterpoint Global 的贯通研究负责人 Michael Mauboussin 做客。Counterpoint Global 隶属于 Morgan Stanley Investment Management。Mauboussin 说，他的工作包括帮助投资团队完善流程、研究和写作，以及对外分享想法。他把这种模式称为输入与输出：学习有用的东西，再把它传达出去。

Mauboussin 将运气定义为影响个人或机构、可能带来好坏结果，而且结果本来有合理可能不同的事件。他把这与整个系统层面的随机性区分开。在课堂投硬币练习中，随机序列属于系统；某位学生连续猜对几次，则是经历了好运。

要有机会中彩票，首先必须买票并承担损失风险。他认为重要的问题是期望值：某种结果可能发生，并不代表下注就有吸引力。他说，从金钱角度看，彩票的期望值为负；人们仍可为娱乐而玩，但这不是获得回报的保证。

Mauboussin 说，人们往往把成功归功于自己的能力，把失败归咎于外部因素。不同活动在能力与运气的连续谱上位置不同，两者很难区分。国际象棋更接近能力一端，彩票更接近运气一端；许多投资决策则位于两者之间。

Stebbings 问，如果把好运误认为能力，增强的信心是否反而能让投资人做得更好。Mauboussin 指出，历史上风险投资基金业绩的持续性比某些其他资产类别更明显。一种可能的机制是优先依附：早期成功即使部分来自运气，也可能让优秀创始人和机会更倾向于选择知名机构。

这种反馈可以与能力同时存在，Mauboussin 说，风险投资机构之间的回报差异很大。他建议投资人思考，业绩记录有多少来自个人，又有多少来自机构品牌和机会获取能力。他对持续性和历史回报的说法是对研究的总体解读，不是对某只基金的预测。

健全的流程首先要明确自己试图创造什么优势。Mauboussin 把高度系统化的频繁交易与 Warren Buffett 选择性强、研究密集的方式作对比：两种截然不同的方法都可能成功。他认为不存在通用流程，方法应与投资人设想的优势相匹配。

Stebbings 介绍自己的做法：利用媒体平台认识创始人，再组成由资深经营者构成的小型投资委员会。Mauboussin 认为，如果参与者能提供相关知识，而且流程可以重复，这就符合他所说的优势。流程应有经济依据、管理偏见，并随世界变化而调整。

Stebbings 更喜欢三个委员会成员，而不是两人，因为这样对话不太像个人争论。Mauboussin 补充说，奇数人数可以在保留不同意见的同时作出决定。这是一种团队设计建议，并不能保证三个人总能作出好决定。

两种常见的流程失误是无系统地偏离原本说好的方法，以及让偏见进入决策。Mauboussin 特别指出过度精确——认为自己对未来的判断比实际更确定——和确认偏误，即偏爱支持既有观点的证据，忽视或贬低相反证据。

为减少主题投资中的确认偏误，他建议在决策前写下具体的观察信号和概率。当实际情况偏离预期路径时，团队应停下来判断是否有合理解释，或者是否需要改变投资论点。值得信任的决策伙伴可以帮助执行事先的承诺。

好的团队决策需要关注人数、认知多样性和讨论管理方式。Mauboussin 说，不同观点常常已经存在于会议室里，只是没有被听到。领导者可以邀请最年轻的成员先发言、开展事前验尸，并主动鼓励异议，避免收入最高者的意见主导讨论。

Stebbings 会在会议前收集彼此独立的书面意见，避免大家只跟随共享文档中的观点。Mauboussin 建议进行事前验尸：设想一笔投资在一两年后失败，让每个人写出合理解释。团队随后可以识别风险，并思考风险出现时如何应对。

新信息改变问题时，流程也应随之调整。Mauboussin 说，以恰当方向和幅度更新先前观点很困难。例如，无形资产投资的增长改变了会计记录支出的方式，因此简单地认为所有亏损都不好可能产生误导；同样，仅凭亏损也不能证明公司正在进行有价值的投资。

Mauboussin 说“一切都是现金流折现”时，并不是要求每位种子投资人都建立复杂模型。实际问题是，一家公司最终可能如何赚钱并产生现金。战略收购方或公开市场投资人最终都需要评估这些未来经济收益的价值。

年轻公司还拥有实物期权：如果资金可得，有能力的管理团队可能开发不确定的未来机会。他说领先地位可能扩大选择，但即使期权得到行使，最终也必须支持现金流。他的框架是思考经济价值的方法，而不是对早期公司的精确预测。

Stebbings 指出，消费产品在知道最终如何变现之前可能已经快速增长，过早建模可能让投资人错失机会。Mauboussin 同意初始模式可能不确定，但他说，追求财务回报的投资人必须相信最终会出现某种变现方式。他以 Google 早期搜索用户为例。

评估看似很高的早期估值，不能只看亏损出现的频率。Mauboussin 描述风险投资结果高度偏斜的研究：许多投资亏损，少数投资可能带来巨额收益。事后亏损的投资，在决策时仍可能具有正期望值；这取决于当时不确定的概率和回报。

他把这种思维方式比作下注低频但可能带来高额回报的组合，而非频繁赢得小额收益。这一类比是为了说明回报分布，并非声称每项投机投资都有吸引力。投资人投入资金前必须考虑结果发生的概率和回报大小。

Stebbings 担心更多资本进入风投会推高价格、降低回报。Mauboussin 同意，资产竞争可能压低预期回报。他说风投历史上的公共市场等值表现具有阶段性，并指出退出路径也很重要；他对 2020 至 2022 年的评论是当时的判断，并非当前业绩数据。

关于何时出售赢家，Mauboussin 说不存在简单的通用答案。随着公司成熟，投资人也许可以估计价值区间，在价格达到或超过该区间时逐步减持。继续持有的另一种理由是：少数上市公司贡献了大量长期市场财富，但提前辨认这些赢家很难。

Stebbings 比较了非常分散的投资组合和 Benchmark 那样集中、深度参与的模式。Mauboussin 说，两者涉及不同工作和限制。深度参与早期投资取决于杰出创始人和能够帮助他们的投资人数量；他猜测这种能力有限，并明确表示风投组合构建并非自己的专业领域。

对于在下行期质疑自身能力的年轻投资人，他建议重新审视流程，而不要把短期价格变化当作能力的判决。他也提醒，宏观经济变量很难预测。投资人应理解利率和经济条件如何影响企业，同时专注于自己能够实际完成的分析。

Mauboussin 回忆自己在 1987 年股灾前不久进入华尔街，曾用电报处理追加保证金通知。崩盘当时让人觉得灾难性。事后看，经济继续运转，股市也恢复了，但他将这一经历作为历史视角，而非保证每次危机都会以同样方式解决。

他观察到，市场上涨可能比较渐进，下跌则往往显得突然；波动往往成簇出现，而非均匀分布。在 2022 年的讨论中，他预计波动时期最终会让位于较平静的阶段，但没有说明时间。这是对市场行为的看法，不是复苏时间表。

Stebbings 担忧疫情、地缘政治冲突和供应链中断同时发生。Mauboussin 同意这些事件具有破坏性，也指出全球化改变了影响方式，但他认为历史上曾出现过疫情和战争等类似情况。他并不认为具体环境或后果完全相同。

谈到 2022 年上市公司重新定价，他说疫情提前拉动了部分需求，即使是成熟零售商也难以规划。当时价格是否代表新的常态仍不确定。他解释说，预期现金流距离现在越远，估值通常对实际利率变化越敏感。

他提到，讨论所涉及的时期内，美国实际收益率历史上升了约 240 个基点。更高的实际利率可能降低久期较长资产的现值。他认为，具有定价权的公司也许更能抵消名义通胀，特别是当产品为客户创造高于售价的价值时；但这些因素都不能保证股票回报。

他思考利率是否正在回归历史上更常见的区间，同时避免作出精确的市场预测。他回忆，2020 年完成相关研究时，美国十年期国债收益率低于 1%。这些数字及其解读都属于历史讨论，不应当作当前利率。

谈到最喜欢的书，Mauboussin 选择 E. O. Wilson 的《知识大融通》。这本书主张把不同学科结合起来解决复杂问题。他把这一理念与自己的工作及参与 Santa Fe Institute 的经历联系起来。对他而言，知识的融通与把问题拆解研究的科学方法同样有吸引力。

他赞赏投资人 Bill Gurley 的好奇心、沟通能力，以及对现金流、资本回报和递增回报的早期理解。两人在 Gurley 职业生涯早期曾在同一研究部门工作。Mauboussin 的评价属于个人看法，也反映了双方长期的专业关系。

被问到自己的优缺点时，他选择好奇心作为优点，过于倾向抽象而非具体细节作为缺点。他说，即使重新研究熟悉的主题，仍能学到很多东西；这与他重视持续学习的态度一致。

他最喜欢的投资建议是“一切终将过去”：繁荣和恐惧都可能在当下主导判断。被问到如何投资 10 万美元时，他说自己可能会购买股票，同时明确表示无法预测下个月或未来几个月的市场。这是他在 2022 年的个人观点，并非面向个别读者的建议。

他回忆自己曾购买 Sears Holdings，因为他喜欢 CEO 的思考方式和流程；但这笔投资最终结果很差。他区分了不利结果与“决策每个部分都必然错误”这两件事。这个例子也让他更加认识到，艰难的企业处境可能压过有能力的管理层。

他说自己尽量睡足八小时并每天锻炼，孩子离家后这些习惯更容易维持。他认为这对自己的认知表现有帮助。这些是个人习惯，并非临床建议，也不能证明它们能保证投资成功。

他继续工作是因为享受智力上的刺激、自主权和能够帮助别人的机会。在 Columbia Business School 教书，也是把学习转化为输出的方式。他说，最好的老师自己也一直是学生：他们持续学习所教的内容，并改善表达方式。

Stebbings 感谢 Mauboussin 参与对话，Mauboussin 也向他致谢。这是一场完整的访谈，涵盖决策流程、估值、市场历史和支撑其研究的习惯。