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BAI赵鹏岚:新金融领域VC投资的第一性原理

来源:海创客  作者:  时间:2019-07-26 15:37:00
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要讨论清楚“新金融领域VC投资的第一性原理”这个话题,首先要把投资本身按照投资阶段分一个类:传统金融领域投资 vs 新金融领域投资,以及成熟阶段投资和高成长高风险阶段投资,即VC阶段投资。

“新金融”对应的是“新经济”的概念,只要不是传统金融机构做的金融业务,我们暂且都将其定义为新金融。我们这次主要探讨VC阶段的新金融领域投资。但为了让大家更好地理解这个命题,我们先花一点时间来总结,总结我们研究下来的成熟阶段金融领域的投资方法,这样可以让我们更加明确,新金融领域vc投资到底在追寻一个什么样的收益?我们会在这上面有一个更加通盘的感知。

在我们看来,目前,成熟阶段的金融领域投资成功的方法主要就是两点:

1-     做中国宏观经济和市场资金流动性起伏的波段

2-     金融牌照红利

成熟阶段的金融投资标的,无非银行、券商、保险、基金公司等。现在投资于中国成熟的银行股票,本质上是投资于中国宏观经济和资金流动性的beta(系统性收益)。银行的成长性来自于其贷款规模的有质量增长,就是多放了更多的贷款,还都收得回来;政府、企业、小老板们、老百姓们有更多举债需求,且能还得起钱,这意味着什么?这就是意味着宏观经济向好,各行各业发展蒸蒸日上,这个时候银行是有成长性的,但这个成长性近似于宏观经济本身的增长,所以这是一个beta return,无非激进些的银行beta高,保守些的银行beta低,本质上你买银行股要赚钱,得期待资金流动性充裕且资产质量好,然后赚一个和经济增长相对应的回报。

这个投资策略在前10到15年都是奏效的,中国随着经济增长银行的loan book一直在增加,买银行股是有稳定不错收益的。大家可以看看如果你在最早一批银行股IPO时买入它的股票,收益都是不错的。其中beta高的是谁?招商银行做零售业务是一把好手,民生银行、兴业银行这些做小微业务、同业业务的则相对激进;beta低的是谁?五大行。但中国经济现在进入了“新常态”,即增长已经放缓,银行股的收益主要来自于市场资金的流动性,我们知道流动性很多时候是窗口指导的,人民银行给出每家银行的新增信贷额度,所以流动性是有波段的,时高时低,所以现在要投资银行股的赚钱方法其实就是判断市场资金的流动性,低买高卖。这里早就没有alpha(超额收益)了。

投资于券商股,是类似的道理,其实是在投资于资本市场流动性的beta。意思是说,资本市场的资金活动越活跃,券商的成长性就越好。二级市场老手都知道的操作是,每一波牛市来临,最早都是大举布局券商股,因为券商股要领涨的,资本市场的融资活动和交易越频繁,券商的收益就越好,本质上就是资本市场流动性的充裕带来的,所以和银行股一样,这也是beta return,有波段的,牛市来临前布局,牛市结束前退场。

保险公司有些不一样,因为保险这个市场是有alpha return的。和银行券商不一样的是,中国的保险市场还在发展初期,处在一个双位数的年增长率中,远超中国经济的平均增长率。而且,它是在3万亿的巨大规模基础上持续保持高增长,这里面的明星公司是有巨大的alpha的。比如中国平安,我从2012年一直持有到现在,大家可以去看看这几年的股价增长,这是除了腾讯阿里以外又一个大象还能跳舞的巨头。但在成熟市场,投资于保险公司在本质上也是投资于资产收益的beta,因为保险公司的利润来自于两块:承保利润和投资收益,承保的保费规模如果增长不大的话,利润就主要来自于这段时间投资做的怎么样。市场好,投资收益相对高,保险公司的利润也就相对高。

牌照红利就更好理解了,想象一下在90年代如果拿到了第一批券商牌照、保险牌照,那都会是指数级的增长,因为在任何一个监管体系内,牌照都是金融业务的一定程度上的护城河。

稍微讲多了些成熟阶段的金融投资,这个有机会可以再找一天开个session来分享。现在拉回来讲我们VC阶段的金融赛道投资,清楚了成熟阶段的玩法,VC阶段就很清晰了——需要投资于超额收益,即巨大的alpha,以小博大,这如何做到呢?

我们可以先抛出结论:金融领域VC投资的第一性原理,就是判断资产起势。

要解释什么是资产起势,我们可以先来解释金融的第一性原理:资产生成 ——匹配—— 资金获取

世界上的所有金融活动,本质上就是把合适的资产匹配给合适的资金,无论是银行、保险、券商、基金、小贷等等活动,无一例外。中国的新金融创业公司,无论叫互联网金融、金融科技或者科技金融,都无外乎从这三个点切入。

那么什么是资产起势?“起”是“起来“的“起“,”势“是”势能“的”势“。资产起势是一个动态过程,就是大量的资金突然地涌入某一个资产品类。这个现象我们内部把它称为资产起势。起势的速度越猛烈,资金体量越大,就孕育着越大的vc投资机会。

什么是资产起势的驱动因素?我们总结下来认为只有两个:

1-      市场上的钱突然变多了

2-      资金的资产配置比例发生变化了

第一条非常好理解,最典型的例子就是08年的四万亿的故事。这四万亿让中国的流动性瞬间变多,并在政策层面的干预下被引导到了某几个大类的资产品类里,从而导致资产价格迅速上升,这里首当其冲的就是房地产。所以,如果08年有专门投资于金融的VC基金,最好的投资机会就是all in房产,或者all in开发商的股票。我们回头看看房价的涨幅,万科、碧桂园股票的涨幅,都可以很好的佐证这一投资逻辑,因为这是一个明显的猛烈的且长期的资产起势过程。

不过很可惜,我们这一代VC可能很难再经历如此好的机会了,所以第二条就显得尤为重要。第二条有多重要?它其实是为什么金融这个赛道会持续地长出独角兽的根本原因,甚至和是否运用了互联网,利用了科技手段关系都没有那么大。

什么叫资金的资产配置比例发生了变化?资金分机构资金和个人资金,两者的投融资活动组成了这个市场的流动性。机构资金里银行为最典型,我们可以对比着看看过去10年、5年、3年、和当下的维度下,银行多少比例的资金给到了企业融资,多少比例的资金给到了个人融资。企业融资里面,多少比例的资金给到了国企央企,多少比例给到了民营企业小微企业;个人融资里面,多少比例给到了按揭房贷,多少比例给到了信用卡,车贷,多少比例给到了消费贷款。

个人资金里面,可以对比10年前,5年前,3年前和当下的维度下,你身边的很有钱和有一点钱的亲戚朋友们,多少比例的钱在房产、多少比例的钱在基金、多少比例的钱在存款/固收,多少比例的钱在保险、多少比例的钱在消费、多少比例的钱在海外,现在要加一条多少比例的钱是数字货币。金额多少不重要,但比例的变化极为重要。因为我们在看的是整个市场的流动性敞口,中国银行的总资产规模是超过270万亿的,中国的M2(广义货币)是超过150万亿的,1%的比例变化可能就意味着一个万亿的机会!

举一个例子,BAI投资的联易融,2016年几亿人民币的注册资本成立,2018年就坐实实了超过10亿美金的独角兽估值,它是近几年最快成为独角兽的金融科技创业公司,就是享受了一个资产起势的红利。联易融起步是将大型企业的上游供应链金融资产打包,做成ABS(资产证券化),卖给银行。这里面伴随着一个巨大的资产配置比例的变化,就是银行原来给到一些特定行业大型企业的直接贷款受到巨大的抑制,比例在下降,但是转向了用自有资金认购应付账款ABS资产,本质上都是把钱给到企业用,但这一进一出溢出8000亿的资产,就是3年内从零到8000亿的供应链金融ABS的市场规模。

在一个突然井喷的资产起势过程中,first mover往往具有巨大的先发优势,让联易融占到了这里面超过55%的市场份额。回头来看,8000亿的体量起势对于整个供应链金融的体量来说很小,但这一点点的资产配置比例的转变,就带来了如此巨大的机会。

讲清楚了资产起势的驱动因素,我们来看看起势的资产,具备哪些特点?

1-     通常是一个全新的资产品类。

这点很好理解,把资产卖给资金,就像卖东西一样,资金永远是喜新厌旧的,大家永远会对一个未知的新东西兴奋,而不是对熟知的老掉牙的东西兴奋。而资产起势是一个资金从众性极强的行为,新的东西,新的概念永远是一个好的selling point。

举个例子,现在消费金融领域最火的资产之一就是微众银行推出的微粒贷,每个季度,和微众银行合作的各个城商行行长们排着队去找微众银行请求微粒贷的份额。在行长们眼中,微粒贷是个fantasy,是在他们认知内完全不可思议的新物种,一个完全基于数据的在纯粹移动场景下形成的虚拟信用卡业务。当然,微粒贷也做的足够出色,惊人的低坏账率绝对值回了行长们的票价。

2-     拥有极高的风险调整后收益(risk-adjusted return)。

首先明确一点,这个risk-adjusted return绝对不是简单的利差,即(收益-坏账)。看金融的项目会容易有一个误区,就是收益高的就一定是好资产。这肯定是不对的,资产没有绝对的好坏,只有相对的风险偏好。

这个risk-adjusted return我们认为可以使用在基金投资组合里的Sharpe ratio(夏普比率)概念引入到资产起势的判断里,作为一个proxy,因为sharpe ratio会将收益率的波动factor in进来,而我们发现资产实际收益率的波动是资产起势很重要的判断因素。比如一个资产收益率可能能达到50%,但是风险会达到10%,那这个资产起势的可能性,通常要远远低于资产收益率只有15%,但风险控制在1%以内的资产,虽然看上去前者的利差更高。

我们喜欢Sharpe ratio的原因是计算它时的分母是整个资产portfolio收益率的standard deviation(方差)。把每一个月形成的新增资产作为一个cohort,将其每一次到期后的实际利差(收益扣除坏账)作为输入的数组,并将进而得出的方差作为我们这个proxy、作为分母,这样再去看整个资产的风险调整后收益,就会和直接看利差有很大的不同。如果是一个稳定的资产,那么它的方差会很小,这个风险经调整后的资产收益率就更大,那么就具备更大的起势概率。

举个例子,前两年很火的现金贷,100%以上的资产收益率,看上去坏账率不高。投资现金贷项目的投资机构,很大程度上就是错误判断了这个资产的风险调整后收益,虽然短期内看上去这个比例很高,但是长期非常难持续,真正的风险调整后收益是很低的,因为在调整风险的时候,要考虑到多头的风险,挤兑的风险,监管的风险等等,方差巨大。真正的大体量资金,机构资金,也很难成规模地涌入这个资产品类。

3-     收益和风险一定要符合国情和市场。

我们认为综合目前中国市场、监管、宏观经济环境下,一个比较好的值得VC去投资的资产收益和风险比例(这里特指承担风险型的资产开发公司)是:资产收益最好在15-25%之间,风险控制在2%以内。要记住,资产收益是无法脱离实体经济的,资产为什么会有收益?它都是靠实体经营得来,中国有那么多超过100%甚至成超过50%的实体经济收益吗?

在判断资产起势的时候,要务必小心这一点,收益不能脱离市场和经济规律,不然你就要怀疑,这收益是从哪来的?大抵是借新还旧,或者好人填坏人,胆子小的养胆子大的。当然,当年的现金贷们都会用各种理由强调他们资产收益来源的合理性,比如小额多单等等,但是要记得,我们不是在说服个别消费者的资金,而是在试图找到拥有巨大体量资金涌入潜力的资产,收益过分暴利,在中国的市场环境下,就注定和大体量资金相斥。

举个例子,我们投资的两家非常成功的资产开发型公司,乐信和中联惠捷,一个做年轻人的消费分期,一个做小微企业车辆抵押贷款的。两家公司都在漫长的摸索过程中,收敛到了上述的收益风险比。“不要贪心”是做这块投资特别重要的心态。要知道,银行的总体资产收益率(ROA)才2%,能找到ROA在5%以上的资产,就已经离起势不远了。

讲到这里,就可以抛出我们金融领域VC投资的真正方法论了:判断出正在起势的资产,并在资产、匹配和资金端找到合适的切入点和创新点。

这里面,正在起势的资产是先决条件,如果资产本身没有起势,那么光在匹配和资金上的创新也是不值得投资的。举个例子,P2P。P2P这个模式是在资金匹配上的巨大创新,在监管允许的情况下是个beautiful business,但是当时大多数P2P并没有rely on一个正在起势的资产。P2P当时在干的事情,是拿原有的次级的企业经营贷,房产开发贷,更激进地匹配给了个人资金,但这并不改变企业经营贷的次级属性,不阻止房产开发贷的颓势。

那个时候起势的资产,是消费金融。所以你会看到,最后能起来立住的带P2P性质的公司,是做消费金融资产的,比如乐信,拍拍贷等,很多平台也主动地开始开发消费金融资产,最终活了过来。再举个例子,众筹。无论是股权众筹还是房产众筹,都没有被证明是正在资产起势的过程,所以无论在匹配和资金端如何创新,都无法快速成长。

举了很多反例,举一些正向的例子。最正向的无非就是蚂蚁金服、微众银行和京东数科三家。他们都抓住了2014年开始的消费金融资产起势的过程,并通过资产生成,匹配,和资金上的高度创新取得了巨大的成功。

我们BAI也一直在践行这一套投资方法论,取得了一定的正反馈并在不断修正的过程。比如我们最早于2015年下注消费金融的起势,在资产生成端投资了除房产外最大的消费金融品类,汽车金融的易鑫,以及类虚拟信用卡业务的乐信;在匹配端投资了利用数据驱动提高匹配效率的新分享;我们下注小微企业金融的起势,投资了从供应链切入的联易融和从车辆抵押切入的中联惠捷;我们下注农业金融资产的起势,于是发掘并投资了农分期;我们下注海外美元金融资产和香港保险的起势,于是投资了在匹配和资金端创新的美信联邦和理享家;我们也尝试过下注数字货币资产的起势,投资了币币交易所;近期我们相信国内保障性健康险资产的起势,于是布局了薄荷保和多保鱼两家分别在匹配端和资金端创新的公司。

插播一段,很多人经常问,那科技之于金融到底体现在什么地方呢?是在匹配上面。一个新金融项目,要称之为金融科技,必须在匹配上有创新,提高效率,这个不是这次讨论重点,有机会再开一个session详细和大家聊聊。

最后,也是最关键的,我们来讨论如何提前判断出资产起势?很可惜,这是没有标准答案的部分,这也是整个金融领域VC投资最艺术的部分,难以用纯粹的数理分析,但也是最有意思的部分。目前我们认为比较实际的做法是:春江水暖鸭先知。可以是作为机构,可以是作为老百姓,真正地浸淫在资金买家的环境里,作为正态分布最中间的位置去感受,这是不是一个他们目前会配置的资产,有多少人有这个需求是否看到了资金从众效应的苗头。

在这块,我们也走过一些弯路,就是过分依赖宏观经济数据和资金面的数理分析。但是就像我们前面提到的,1%的资产配置的比例变化,可能不会登上任何一个宏观经济学家和分析师的报告,但就是这1%的变化,可能代表了足够承载10个甚至100个独角兽创业公司的机会。

最最后,我想对在金融领域不断作出创新的创业者致敬。因为你们选择了最sophisticated的一条赛道,充满挑战和荆棘,但又充满着野心。每每读金融史,都对这个领域充满敬意,在这条赛道上舍命奔跑,就像走钢索的人一样,一念天堂,一念地狱。

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