高品质股票已成稀有

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　　【MarketWatch弗吉尼亚5月6日讯】假如说希腊和欧洲其他一些国家严重的债务危机还有什么积极意义的话，那便是，这一事件至少给了我们的投资者一个重要的教训。

5 r- ]5 U+ D% g/ _　　在金融方面，强度和品质还是非常重要的。

! S$ v/ H. W* J& R* x6 }$ J) A- Y　　不过，遗憾的是，当投资者真的要学以致用，将这一原则应用到投资当中时，他们会发现，真正高品质的股票其实是屈指可数。
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# U9 g) z& K$ l+ S  C0 G　　我之所以会想起这一令人烦扰的趋势，还是因为怀特(Kelly Wright)的缘故。这位《投资品质趋势》(Investment Quality Trends)投资通讯的编辑在本周发布的最新一期通讯当中告诉我们，那些根据他的选股系统可以被认定为高品质的股票，其数量已经大幅减少，减少的幅度令人无法不感到紧张。

  l. H6 y* d4 S7 |: r) s9 [" x2 D　　具体而言，怀特的系统专注于高品质的蓝筹股，尤其是那些股息收益率相对于历史平均情况处于较高区间的股票，相对而言倾向于避开那些收益率较低的股票。他要求自己选择的股票必须符合以下的六个条件：
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3 b+ d7 r/ G" ]8 r" g+ ]　　——过去十二个月当中，股息至少上调过五次。

　　——标准普尔方面给予的品质评级在A等级。

" n* p; e" }% ?+ F3 X　　——至少有500万股发行在外的股票。
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　　——至少有八十家机构投资者。
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; N! b2 y! Q0 W$ \: [& o2 o　　——至少有二十五年的持续派息记录。
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6 U% l4 C5 g: X2 v/ q0 m. F　　——过去十二年当中至少有七年实现盈利增长。
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　　怀特和在他之前负责《投资品质趋势》通讯的维斯(Geraldine Weiss)一起从1966年开始推出这一服务，至今已经走过了四十多年的历程。怀特表示，在大多数时间当中，他们所面临的最大挑战就是将自己通讯追踪的股票数量限制在可控范围之内，因为具有一定品质的股票数量实在太多了。

　　然而，从2003年年中开始，情况却发生了变化。怀特在最新一期通讯当中介绍道，“那些符合我们在股息方面的品质标准要求的股票一直在稳步减少；在这种情况之下，就如我们这一期所显示的，我们可以选择的蓝筹股范围已经缩减到了246家公司。”

　　事实上，问题还不至于此。我们可以看看圣迭戈独立研究公司Ford Equity Research的股票评级记录——该公司根据自己的一系列指标做出品质评级，比如企业规模、债务水平、盈利历史和行业稳定性等。

# j4 N% Q  R# P　　目前，能够获得他们最高评级的股票数量不超过3%，而在他们最初开始这一业务的上世纪七十年代，这一比例还曾经高达36%。

3 P4 o4 [( I+ O* O/ F* X　　低品质化的趋势其实也在提醒我们，按照传统的方式，即从相对角度出发来界定价值型股票的做法在当今已经全然不再适用。甲股票或许金融品质要比乙股票更高一些，但是这并不意味着甲股票本质上就比乙股票更加安全，或者更加保守，或者在面对我们2008年至2009年所经历的那种流动性危机时，地位更加坚强。

　　然而遗憾的是，直至今日，华尔街对价值的认定仍然是基于相对水平。比如，所谓“价值型”股票门类的定义，仍然机械地意味着那一半市盈率或者市净率比较低的股票，却不管在其中有些股票身上，股价较低其实是因为他们债台高筑，或者是因为他们的盈利或现金流波动太过剧烈。

0 {! ]2 c. b3 a  u# k3 E+ z( A9 B　　如果有投资者仍然是按照这样的分类方法行事，那么当美国经济下一次陷入衰退时，他们就会意识到自己犯下了怎样不可饶恕的错误，因为他们会发现，自己以为所谓安全的价值型股票，已经陷入了彻底的财务恐慌。
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　　在这一令人失望的大背景之下，唯一差强人意的，便是当前那些高品质的股票，整体而言价格其实要比低品质股票更加低廉。

( M; A3 z' y# j8 m8 m　　换言之，如果投资者现在能够卖出持有的垃圾股票，买进高品质股票，本质上说来正是贵卖贱买。
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$ \" t, {' i! X  P　　那么，我们该考虑哪些高品质股票呢？怀特目前推荐的十大股票是：

　　Automatic Data Processing Inc.(ADP)
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　　雪佛龙(CVX)

　　Clorox Co.(CLX)
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+ C* \# o  H! e" p# h　　可口可乐(KO)
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: R$ s$ D# @9 M3 }& ^# e& _　　强生(JNJ)

　　百事可乐(PEP)
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　　菲利普莫里斯国际(PM)

　　宝洁(PG)
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　　联合科技(UTX)
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: Z/ S5 \: [" G! ^　　沃尔玛(WMT)

0 i* M" k+ b' p$ h　　(Mark Hulbert)

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