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1.迭代估值法思维方式
接下来分享在投资实务中，我自己设计和使用的估值方法，本书将其称为“迭代估值法”。首先介绍迭代估值法的思维方式。
传统的估值方法，以收益法为例，估值过程如下：
第一步：选定用于估值的模型。
第二步：（不得不）设定好一系列的假定（比如50个或更多的假定）。
第三步：将财务数据代入估值模型。
第四步：计算出估值的结果。
这种估值方法的最终成果，是得到一个诸如“企业的估值为12.3456789亿元”这样“精准”的数字。
为了获得这个“单一而精准”的数字，投资者不得不接受在有限的模型中进行抉择，设定一系列可能有违事实的假定，并进行相当复杂的数学计算。一切的妥协，都是为了能够实现“可量化”。
然而，对于投资而言，估值本身并不是目的，只是一种用于指导投资决策的手段。付出巨大代价求得一个“单一而精准”的数字，并非投资决策所必需。为了获得对投资决策有用的信息，可以尝试换个角度看问题。
迭代估值法的思维方式如下：
第一步：确定一个估值区间，应当保证投资标的的合理估值包括在区间之内。比如，可以进行初始设定，投资标的的估值在1亿～100亿元。这看起来像一句“正确的废话”，由于估值区间范围过大，对投资决策几乎没什么用。不过没关系，这只是一个开始。
第二步：为投资标的构建一个“价值逻辑”。价值逻辑强，给的估值就高。价值逻辑弱，给的估值就低。这里的价值逻辑，本质上是提出的一个关于价值的假设（Hypothesis）。这一假设后续需要投资者通过尽职调查来进行证实或证伪。
第三步：衡量价值逻辑的强度，并以此为基础来缩小估值区间的范围。前已述及，真正了解一个企业及其所处的市场，对合理估值至关重要。投资者需要从宏观周期、资本市场、产业环境等角度来评估“市场”，从创业团队、商业模式、经营管理水平、财务状况等角度来评估“企业”。随着关于市场和企业的认知水准不断提升，可以持续缩小第一步中的估值区间范围。一旦估值区间缩小到一定程度，投资者对该区间极大值和极小值之间的差异不再敏感，这一估值区间对投资决策就有了参考价值。
迭代估值法的思路，主要受到我此前从事互联网行业风险投资时软件开发思路的启发。软件开发思路主要包括两种：瀑布模式和敏捷模式。
瀑布模式属于传统模式，通常适用于OA、ERP、CRM等“To B”（to business）
端软件的开发。瀑布模式的特点可总结为：开发周期漫长、环环相扣、时间顺序清晰、变动代价大。
敏捷模式则通常适用于游戏、社交、工具类等“To C”（to customer）端软件的开发。敏捷模式强调“唯快不破”，首先在最短时间内开发出一个MVP（Minimum Viable Product，最小化可行产品），然后基于用户的需求和体验进行快速迭代。瀑布模式显得有些“完美主义”，而敏捷模式则更像是一种“实用主义”。
迭代估值法，通过将估值转变为一个“不断缩小估值区间”的认知迭代过程，来将估值从一个高难度的“狙击”任务（瀑布模式），转变为一个更具操作性的“霰弹覆盖”（敏捷模式）。将“1亿～100亿元”的估值区间，通过认知迭代缩小至诸如“12亿～13亿元”，供投资决策使用已经足够。在大多数情况下，1亿元的估值波动已经可以接受（如果是初创期的企业，可能需要降至1000万元或更低级别，但原理是类似的）。更何况这只是一种认知层面的“估值波动”，风险投资机构还有机会通过商务谈判将估值降低到大概率被低估的区间，以此来增厚投资的“安全垫”。
迭代估值范式的优势具体体现在：
第一，就思维方式而言，迭代估值范式无须“为计算最优解”而不得不引入大量有违事实的假定，无须为实现“可量化”而不得不选择性忽略那些对估值有重要影响但却无法量化的估值因子（比如环境、人的因素）。迭代估值范式令估值行为更加贴近真实的市场环境，同时估值的认知维度也更为全面。
第二，与基于财务报表的估值相比，迭代估值范式的评估维度更为多元，且无须将所有估值影响因子都转化为财务报表语言，因而适用的对象可以包括初创期企业、缺乏市场对标的颠覆性创新企业、财务数据不规范甚至缺失的企业。由于这一特点，迭代估值范式特别适用于天使投资和风险投资领域的估值。
第三，迭代估值范式是一个开放的认知迭代体系，已经提前为新的认知维度预留了类似于API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）这样的接口，从而令新元素的融入成为可能。迭代估值范式未来可以根据技术的进步、商业模式的创新、认知的提升、社会生产力和生产关系的更迭，而不断进行优化、更新和重构。
对估值决策而言， 宁要粗糙的全面，不要精确的片面。
认知维度的缺失，是投资最大的风险。
2.构建价值逻辑
构建价值逻辑是迭代估值法的重要步骤。在探讨价值逻辑之前，先讨论什么是投资逻辑和投资策略。
投资逻辑
投资逻辑是投资实务中的常用词，指的是投或不投（某个标的）的结论和理由。当投资者收到一份商业计划书，或是选中一只股票，最终决定投与不投，不能仅凭个人喜好，或是仅凭情绪。投资者需要想清楚，投或不投背后的原因和依据。举两个投资逻辑的例子：
学校安排中小学生在家上网课，在线教育的内容需求由此大幅增加。同时，上网课需要使用平板电脑，因而平板电脑的需求量大增。由此可以推测，在供应链顺畅的前提下，在线教育公司和平板电脑生产商的订单量将显著增加，进而增厚相关上市公司的业绩。此时投资在线教育或平板电脑生产企业，大概率能获得不错的投资收益。
进入2020年，央行数字人民币（Digital Currency and Electronic Payment, DC/EP）逐步在全国多个城市进行试点。未来DC/EP对中国乃至全球的货币和金融体系意义重大。DC/EP的试点和推广，属于一种从无到有的增量市场需求。作为配套，中国人民银行和大型国有银行，以及未来中小银行和其他金融机构，需要对自身原有的银行IT体系进行优化和升级，以匹配诸如数字钱包、合规通证（Token）
等相关基础建设新的需求。因此，为银行提供数字人民币相关银行IT服务的公司将由此受益。
然而，投资中找准因果关系是一件很难的事。有时候，投资者构建的投资逻辑似是而非，经不起推敲。比如，在2020年初，有人构建了“新冠重症患者需要吸氧，所以氧气可能供不应求”的投资逻辑，于是去购买氧气制备类上市公司的股票。事实上，中国的氧气产能非常充沛，特别是一些大型钢铁厂，如果将工业制氧的产能向医疗行业转移，很快便可弥补氧气的不足。最终，相关上市公司股价的不及预期，也对该投资逻辑进行了证伪。
有时候，即便投资者已经发现投资逻辑被证伪，却仍然“不悔改”。《周期》一书作者霍华德·马克斯 [6] 曾提及，投资者常常会“以歪曲的眼光看事实，选择性地感知，偏见地解读”。尽管投资逻辑已经被证伪，然而投资者总是心存幻想，期待某日一觉醒来，发现亏损原来只是一场梦。投资者之所以不愿认错，是因为人的本性存在一种刻意保持言行一致的倾向。因此，投资在很多情况下都是反人性的。不断内视反观，跳出过去的自己看自己，才能获得投资体系的升华。
有时候，市场中甚至会存在一些难以理解的“投资逻辑”。比如：
“双11”即将到来时，卖显示屏的“京东方A”大涨，原因是“京东”一定会大卖。
美国大选时，和候选总统名字相似的A股股票（澳柯玛、川大智胜、波司登）收获涨停。
曾经有投资者说，今年不投资4个字的股票，只因今年3字出“妖股”。
事实上，这些已经不能称作投资逻辑了，只能称为想当然。此外，还有投资者将公司创始人的颜值、星座、面相等，作为构建投资逻辑的依据。如此景象，只能令人感慨：投资领域，八仙过海，各显神通。
投资策略
投资策略指的是一系列预先设定好的行为模式。一旦预先设定的条件触发，就采取相应的投资交易行为。用计算机编程中的条件语句“if…then…”来描述投资策略的含义非常契合。举一些投资策略的例子：
这是证券投资中一个基于经验的策略共识。这是因为，一旦某地发生战争，资本市场的投资者就会不自觉地产生代入感，进入应对危机的模式。在危机之下，经济可能发生严重的通货膨胀，而黄金是硬通货，因而大量投资者会选择购买黄金或黄金类上市公司的股票。同时，考虑到抵御可能的外在威胁，军工股的重要性被市场认可，因而一些投资者倾向于购买军工股。事实上，上述关于黄金股和军工股的投资策略，更像是一种情绪的宣泄、情感的寄托。尽管这种投资行为存在一定非理性因素，但确实是资本市场中存在的、有一定共识基础的投资策略。
当宏观经济不景气的时候，制造业、石油化工等行业可能因为需求急剧下滑而遭遇“戴维斯双杀”，即公司业绩和市场愿意给出的估值水平双重下滑。而医药行业由于其需求刚性和抗周期的属性，经济下行对其影响并不直接。此外，在经济下行时，民众常常压缩可选消费（比如汽车、奢侈品）的开支，“能省则省”，而将有限的资金用于必选消费（比如柴米油盐、乳制品等）的开支，因而一些投资者认为在经济不景气的情况下，必选消费的投资逻辑仍然是存在的，并据以制定相应的投资策略。
此外，投资策略还可以按照一级市场和二级市场进行划分：
二级市场的投资策略相对多元，通常被划分为主动型投资策略和被动型投资策略两种。其中，主动型投资策略认为自己比市场更“聪明”，寄希望于通过更多的主动操作，来赚取高于市场平均水平的收益。
主动型投资策略包括：
（1）成长投资，即选择那些当前业绩并不突出，但可能拥有高成长潜力的公司。成长投资策略在企业业绩尚未爆发时以低价买入，最终收获一个“独角兽”企业
和行业龙头，以此来见证和分享企业的成长。
（2）价值投资，即寻找被低估的好公司，赚取均值回归的价差。巴菲特通常采用这一策略。
（3）趋势投资，即假定股价的涨跌存在惯性。这类投资者不参与股价漫长的“筑底”过程，而选择在股价上涨趋势确认后，在股价上涨的过程中买入。而当上涨动能后继乏力，股价跌破诸如“5日线”或“10日线”等技术指标时，这类投资者便选择卖出，因而其行为常常表现为“追涨杀跌”。在趋势投资策略下，尽管投资者难以获得“筑底”阶段的最低投资成本，却常常能够受益于股价的上涨惯性，在股价上涨的某个阶段获得投资收益，并在股价确认转入颓势时及时止损。
（4）量化投资。这一策略主要利用计算机程序和算法，同时基于行为金融相关理论，设定高频交易、统计套利、对冲等策略，进而获得相对于指数的超额收益。
被动型投资策略则认为，人的认知是有限的，再如何努力也难以超越市场的平均收益率水平。常见的被动型投资策略主要为购买ETF指数基金。
在一级市场中，投资策略通常被划分为“Pre-IPO投资策略”和“成长型投资策略”两种类型。
（1）Pre-IPO投资策略。这一策略将企业上市的可能性作为投资标准。该策略认为，企业上市的可能性越大，就越应当投资这家企业。Pre-IPO投资策略有其存在的历史背景：在过去很长一段时间里，一级市场和二级市场之间存在显著的价差。2009年创业板开板后，投资的企业只要能在创业板上市，即便资质平平，风险投资机构也能获得数倍甚至数十倍的投资浮盈。曾经有一段时间，Pre-IPO投资策略盛行，能否获得Pre-IPO项目的投资份额，成为有限合伙人评判风险投资机构竞争力的重要标准。
2021年9月2日，国家提出深化“新三板”改革，设立北京证券交易所。北京证券交易所的正式推出，增加了“类Pre-IPO项目”的供给，令一、二级市场的估值切换更为平滑，定价时点更为提前，缩小了一、二级市场之间的价差，也由此提高了新股上市后的破发概率。叠加股票发行注册制在全市场的推行，以及退市制度更为高效地执行，Pre-IPO投资策略将进一步式微。
（2）成长型投资策略。这一策略认为，企业能够在资本市场上市固然可喜，但企业本身拥有高增长潜力才更为重要。对于一个拥有高增长潜力的企业而言，即便未能及时上市，仍然能活得很好。成长和潜力，总是能给投资带来更丰富的想象力。
价值逻辑
为便于理解，本书对价值逻辑与投资逻辑进行以下区分：
（1）价值逻辑是迭代估值法中的一个专有名词，与投资逻辑相似，都是投资者提出的一个假设。
（2）投资逻辑更偏向于一种定性思路，价值逻辑则需要在投资逻辑的基础上进行定量估计。用投资逻辑判断能不能投，用价值逻辑判断投得贵不贵。
（3）在本书中，价值逻辑可直接表述为“成长性逻辑”。
（4）成长性逻辑包括业绩的成长和估值的成长。企业的业绩增长，可以直接提升企业的“内在价值”。企业的估值增长，则还要考虑市场对该类企业的定价偏好。业绩的增长，以及市场情绪和偏好带来的估值增长，是投资收益的两大主要来源。
总结一下关于价值逻辑的概念：
价值逻辑=成长性逻辑
成长性逻辑=业绩的成长逻辑+估值的成长逻辑
其中：
业绩的成长逻辑基于“关于企业的认知”。
估值的成长逻辑基于“关于市场的认知”。
构建价值逻辑是一件很难的事。这是因为，构建价值逻辑是一种从无到有的创造，而不是根据他人观点所做的归纳，无法通过简单模仿行为而习得。投资者需要根据经验和观察，构建一个关于价值逻辑的假设，然后进行充分和专业的验证。在构建价值逻辑时，投资者当然可以“抄作业”，比如，一些投资者根据公募基金的定期报告所公布的基金持仓，直接在二级市场买入公募基金此前已经买入的相关股票。这一做法的风险在于，关于价值逻辑的认知永远“慢半拍”。在专业能力和信息不占优势的情况下，投资者一不小心就有可能沦为价值逻辑构建者的“接盘侠”。
3.衡量价值逻辑的强度
投资的本质是认知的变现。
投资最大的风险，是认知维度缺失的风险。如果某个关键因素没有考虑到，投资失败的概率将显著增加。
比如，违法的P2P理财产品通常向投资者开出很高的年化收益率，以吸引大量追求高利息的投资者。然而投资者看上的是理财产品的高利息，而违法者看上的是投资者投入的本金，二者的认知维度由此产生了差异。最终，投资者由于认知维度的缺失，获得了几个月的利息，却永久性地失去了本金。
2010年以前，中国资本市场的风险投资基金，很多都属于综合型基金，即一只基金可以同时投资信息技术、先进制造、医疗健康等不同行业。后来，伴随行业竞争加剧、社会分工细化，专注于投资特定行业的专业型基金（比如创新药基金、半导体基金）逐渐成为主流。和综合型基金相比，专业型基金由于更加聚焦，因而在行业认知、基金人员配备、项目发掘、资源聚集和整合、投后赋能等方面优势更为明显。
然而，当前存在这样一种倾向，比如，管理一只医疗器械基金的风险投资人，为了追求专注和极致，只关注那些与医疗器械行业相关的信息，对于其他领域的信息，如新能源汽车、半导体、消费、人工智能等，采取主动屏蔽的态度，以免由于信息的过载，影响投资的专注度。
我认为，这种“两耳不闻窗外事”的做法是值得商榷的。一位风险投资人的判断力、估值的水平，取决于其认知的边界。见多识广，考虑问题才能更周全。关注其他领域最新的技术、模式和打法，能够获得更多的思路和灵感。
比如，从事医疗器械行业的投资，不仅需要关注医疗行业的三大领域——医疗器械、医药和医疗服务，还应当关注：
（1）先进制造。在当下高质量发展、自主可控、发展和安全并重的大环境下，制造业是值得重点配置的行业赛道。医疗器械有着较强的制造业属性，很多产品直接就是仪器、设备等。了解制造业的产业规律、发展趋势和投资逻辑，对投资医疗器械行业大有裨益。
（2）新材料。制造业发展，材料先行。自主可控的高性能材料是制造业持续发展的基础。材料在医疗器械行业中也无处不在，比如，高分子材料在高值耗材中的应用，纳米晶材料在粒子加速器中的应用等。了解材料的性能、壁垒和产业化前景，才能更深入地理解医疗器械。
（3）消费。一些医疗器械细分领域，有着显著的消费属性。熟悉消费行业关于需求、产品、渠道、品牌的分析思路，有利于从事医美、保健和康复医疗器械等领域的投资。
（4）科技。新的技术进步能够提供越来越多的跨行业应用解决方案。伴随诸如人工智能、大数据、区块链、脑机等在医疗器械领域日益普遍的应用，医疗器械投资人也应当熟悉跨行业的技术应用。
（5）不仅要关注一级市场，还要关注二级市场。因为二级市场关乎一级市场的退出流动性和估值，二级市场情绪也关乎风险投资基金的募资。
（6）不仅要关注股权，还要关注房地产、金融衍生品。房地产是与募资高度相关的行业，而关于金融衍生品的模式，则可能为基金带来更为创新的模式（比如特殊目的并购公司，Special Purpose Acquisition Company, SPAC）。
（7）不仅要关注利率和汇率，还要关注加密资产。由于区块链的出现，风险投资人甚至也被区分为古典投资人和区块链投资人两大群体。除了关于传统金融资产的价值共识，还要关注年轻人的一些新的价值共识。
因此，作为一位风险投资人， 需要在输出端保持专注 ，只在自己具有认知和资源优势的能力圈中进行投资。 同时也要在输入端保持开放和多元 ，各种千奇百怪的黑科技、冷知识、新文化，什么都要懂一点，才能更好地进行投资与估值。
认知维度的丰富，可以使风险投资人更加敏锐地感知价值逻辑的强度。
关于价值逻辑的强度，本书会从以下维度进行衡量：
（1）周期。包括：宏观经济周期、资本市场周期、风险投资项目及基金周期、投资者情绪周期等。
（2）行业赛道。包括：企业所处行业的市场容量、投资时机、行业需求、产业链视角分析、政策评估等。
（3）商业模式。包括：用户、需求、资源、盈利模式和商业模式分型等。
（4）财务。包括：资产质量、盈利能力、财务弹性等，以及对财务舞弊识别的考量。
（5）交易。包括：交易环境、交易的对手方、交易各方的交易定式，以及对交易过程中估值要素等的把握。
（6）碳。企业与碳“和谐相处”的程度，将对企业价值产生影响。
（7）对预测、直觉等非理性因素的考量。
上述的这些维度，将被用来衡量价值逻辑的强度，最终共同为估值提供一个认知迭代的刻度。
最后，再次强调迭代估值法的核心理念，即 要始终保持不断迭代 。即使只是一个非常细小的认知改进，也要体现在迭代估值法的实施当中。
不断拓展认知的维度，以便更好地驾驭关于价值的共识，是迭代估值法最核心的态度。
4.迭代估值法的产生背景
迭代估值法的产生，也经历了持续迭代的过程。一些重要片段记录如下：
迭代估值体系，从我在东方富海
的实习开始。
2008年，我还在厦门大学会计系读博士。这年暑假，机缘巧合，我获得了东方富海的实习机会。东方富海是一个开放、透明的学习型组织。公司坚持“没有秘密，只有原则”的理念。正是在这样一种公开、透明、学习型的氛围下，我汲取了大量的养分。公司所有关于投资项目的会议——立项会、项目讨论会、初审会、投资评审会、项目检查会，即便对于我这样一位实习生，也是完全开放的。
于是，从各位同事撰写的尽职调查报告和投资建议书中，从项目小组上会时阐述的投资逻辑中，从风险控制委员会揭示的投资风险中，从各位同事关于项目判断的激烈争论中，我“贪婪”地汲取着营养。同事们只言片语的背后，往往蕴含着深刻的投资理念。实习结束时，我基于对风险投资体系的粗浅理解，以及各位同事关于投资和估值的各种理念碎片，写了一份13000余字的实习报告，尝试总结关于风险投资的一个方法论框架。这份框架也是我的风险投资方法论的缘起。
2010年博士毕业后，我加入了东方富海。一方面，我依然从身边的同事汲取营养，另一方面，我认识到自己的差距，于是便寻思如何来加强学习。
在理论研究中，文献综述是经常使用的一种学习方法。通过阅读前人的文献，来为后续的研究进行铺垫。于是，我开始进行关于投资理念的“文献综述”，搜集当时市场中各知名投资机构和投资人的投资理念。
当时，微信还没有上线，知乎、哔哩哔哩、喜马拉雅这类先进的学习方式还没有流行。于是，我从浏览各知名机构的主页开始，了解各家机构的投资理念和投资风格。同时，各类媒体对知名投资人的专访也是重要的信息来源，我从新闻稿、访谈记录的只言片语，一点点提炼关于投资理念的“干货”。
花了一个月左右的时间，我总结了一份13800字的研究报告——PE理念集合，把当时市场中各主流美元基金和本土风险投资机构，以及相关知名投资人的投资理念进行了汇总。尽管现在来看其中一些观点后来被证伪，一些投资理念只是“成功者事后的经验总结”，一些甚至是带有目的性的信息传递，但这份关于投资理念的文献综述，仍然对于我这一投资新手大有裨益。
2011年之前，我更多是在进行“输入”。2011年之后，我开始尝试进行一些“输出”。具体思路如下：
（1）总结出影响企业估值的因子（定性）。
（2）为这些影响因子赋予权重（定量）。
（3）基于上述定性因子和定量权重，构建一个估值模型。
（4）输入影响因子的相关数据，模型可以自动算出企业的估值。
我将行业、团队、商业模式、技术、生产与管理能力、财务、法律、投资方案设计、企业印象及收益预测等十个方面，确定为企业估值的影响因子，并将这些影响因子进一步细化为尽职调查需要弄清楚的“PE投资的100个问题”。尽管耗费了大量时间，但这一思路被证明是可行的。
然而，在为影响因子分配权重时，面临两个非常棘手的问题：
第一，很难找到权重分配的依据。尽管可以根据经验为上述十个维度分配权重，但具体到每个项目的实际情况时，上述权重显得过于主观和先验。
第二，上述影响因子被默认为并列关系，但事实上，在不同的项目中，各个影响因子之间存在着大量非线性的作用机理，因而无法确定权重之间的嵌套关系。
最终，PE投资的100个问题未能完成。然而，也正是这份研究，成为迭代估值法的雏形。它最重要的意义体现在：
第一，初步架构了价值评估的维度。
第二，坚定了我关于迭代估值法中“迭代”和“区间”的理念。
关于市场的感知，是迭代估值法中估值影响因子的重要来源和验证依据。风险投资人通常会通过以下方法来感知市场：
从投资项目中直接感知市场。 这是风险投资人感知市场最直接的方式。一位专业的风险投资人，平均每年需要考察上千家拟投资企业。大量的“一手”投资案例不断优化着投资人的估值体系。同时，相对于证券投资者而言，一级市场的投资人和企业走得更近，和创业团队的接触也更为深入，这些都有利于风险投资人形成更为敏锐和真实的市场感知。
从融资事件看估值。 风险投资人会关注每天新发生的融资事件，通过各种途径了解感兴趣企业的融资估值，以此来捕捉一级市场对特定类型企业的估值共识。需要注意的是，一级市场由于其私募属性，有些融资事件的估值不一定公开，甚至还可能存在故意“虚报”融资估值（对外界虚报一个高于实际的融资估值）的情况。此外，在验证融资估值信息的时候，还需要了解诸如估值调整机制（对赌、回购）等附加的估值条件。
阅读拟申报IPO企业的招股说明书。 一些风险投资人会定期登录证监会网站，阅读正在排队的IPO申报企业的招股说明书，通过了解这些企业的行业赛道、商业模式、技术创新等，来评估当前拟上市企业的供给生态。一方面，目前的排队企业，正是数年前风险投资机构投资的企业，可以回顾过去几年一级市场的投资偏好。另一方面，了解排队企业的情况，也有助于推演未来二级市场的格局，比如，某一类型的企业大量上市，可能形成二级市场同质化企业的供给过剩，最终影响风险投资机构减持时的流动性和估值水平。
定期研究次新股。 除了阅读排队企业的招股说明书之外，定期对次新股进行研究也是感知资本市场的一种途径。了解近期通过IPO审核的企业都具有何种特征，能够更为准确地把握最新的IPO审核理念和要求，同时，也可以为证券投资储备一些不错的投资标的。
总之，无论直接经验还是间接经验，只要有助于完善和提升关于市场和企业的认知，就能帮助投资者更为合理地进行估值。