【長建是理想收息及平穩增長股】
長江基建集團有限公司
CHEUNG KONG INFRASTRUCTURE HOLDINGS LTD.
股票代號:1038
市盈率:16倍
股息率:5%
每股盈利:$2.91
市值:$1200億
業務類別:基建
集團主席:李澤鉅
主要股東:長江和記實業有限公司 (0001) (71.9%)
5年業績
年度:2016/2017/2018/2019/2020
收益(億):53.2/60.2/71.5/67.3/71.8
攤佔合資企業之營業額(億):220/256/308/294/312
盈利(億):96.4/103/104/105/73.2
每股盈利:3.82/4.07/4.14/4.17/2.91
每股股息:2.26/2.38/2.43/2.46/2.47
ROE:9.68/10.3/9.95/9.60/6.56
--企業簡介--
長江基建(長建)是香港具規模及多元化的上市基建公司,並在國際基建業穩據重要地位。核心業務包括:能源基建、交通基建、水處理基建、廢物管理、轉廢為能、屋宇服務基建及基建有關業務。
長建的營運範圍遍及香港、中國內地、英國、歐洲大陸、澳洲、新西蘭及加拿大。
--企業發展--
【圖1】--長建業務簡介
長建持有近四成的電能實業(0006)權益,而電能於2014年1月分拆港燈(2638)獨立上市,為長江基建帶來約190億元的一次性特殊收益,因此2014年的盈利會被拉高,同時亦令長建持有大量現金。此舉變相令長建減持香港的業務,定位更國際化。
長建最初成立時只為一家專注大中華業務的公司,在香港及內地從事水泥生產、電廠及收費道路業務。
其後業務不斷擴張至其他範疇及地區,現時可說是具領導地位的環球基建企業之一,擁有多元化的投資組合,包括電力、燃氣、原油輸送、水務、交通、基建材料、廢物管理及屋宇服務基建業務;項目遍布香港、中國內地、英國、歐洲大陸、澳洲、新西蘭及加拿大。
當中不少項目均透過收購去發展,現時的海外業務表現理想,當中以英國業務的溢利貢獻佔比最大,約佔總溢利逾半。
近年長建進行三項重大收購,包括當時澳洲最大多元化公用事業上市公司DUET、加拿大最大熱水爐及相關設備租賃公司Reliance Home Comfort,以及德國的輔助計量、水與暖氣能源發單服務供應商ista。收購完成後,長建業務開始拓展至屋宇服務基建範疇。
收購模式可說是長建的發展方向,長建由 2010年起計,已花費合共三、 四百億於多個收購項目,其中近二百億是透過股權及發行永續債券融資。 而長建的現金在分拆港燈後十分充裕,這對於企業發展是甚為有利的。
而2017年亦標誌長江基建收購新里程,這年進行三項重大收購,涉資約港幣560億元。有關收購不但令長江基建的業務更多元化,並進一步擴大集團業務版圖與收入基礎。
--以收購合營擴展--
【圖2】--長建的收購歷程
從過往的收益及聯營公司計入的營業額中,可見長建能保持快速增長,表現理想,這是攤佔多間合資企業之營業額壯大的成果,相信當中利用了合作與收購,令企業快速發展。
可見長建利用合營企業帶來主要的增長動力,雖然會計數字沒有反映股權較少的聯營公司,但合作、入股已成為其增長模式,而當中除以不同形式的合作外,就是用了各種收購的方法以壯大長建,令其快速增長。
雖然長建業務涉及多個範疇,但由於不少都與公共事業有關,故往往在收購後都能產生持續穩定的現金流,而對於甚有經驗的長建來說,要推算將來的現金流、當中的風險,以及估算當中的價值,並不是困難事,故往往收購後都有不錯回報。
而長建的盈利亦能保持快速上升,2014年因分拆港燈而有特殊收益,令該年的盈利數字較大。從整體看,盈利數字反映長建的發展情況理想。
--擴張中風險平衡--
憑過往長建二十多年來的平穩發展,以及擴至不同範疇,足見此企業及當中的團隊有一定質素,在風險與發展間取得平衡,就算在金融海嘯期間,盈利亦保持穩定,沒有大幅下跌。
在將來的發展中,雖然收購不是分析公司的全部,但收購業務仍會是發展方向,故對長期發展總有影響。但投資者難以得知將來收購的項目,因此只能對管理層信賴。
管理層表示長建將採用三個重點策略:(1)持續發掘收購機遇;(2)促進現有業務及新收購業務的內部增長;(3) 鞏固雄厚資本實力,以投放資源予內部增長及對外收購。
股本回報率(ROE)方面,大致處於10%水平,以公共及基建類別來說是合理的回報率,而再投資的回報率更不差,企業有一定的價值。股息方面,二十多年來保持上升,股息的回報相當理想,反映企業的價值保持上升,以及不斷創造增長的現金流。
但大家要留意,長建一直以收購已發展國家(如歐洲、澳洲、加拿大)之民生相關企業為主,而近年西方國家都不太希望將一些民生和較敏感事業交給中資公司營運,故收購將會變得困難,有機會令增長力打折扣。
【圖3】--長建多年股息圖
--投資策略--
綜合而言,長建是不錯的企業,有一定規模,資產亦有一定質素,並擁有相當充足的現金,而過往的發展亦很理想,能平穩發展及再投資的回報亦不算差,而開拓新業務亦能平衡當中的風險回報,整體有相當的質素。不過,規模大,國家保護資產,都令這企業增長力有所減弱。
雖然長建有英國業務,脫歐因素難免對其造成影響,但由於長建本身仍有其他國家的資產,故影響算是中等,未算全面影響。
由於長建有不少歐洲資產,因此歐洲經濟較一般,加上疫情因素,都會令這股業務表現未必好強,但相信最壞時期已過。
因此,往後將會慢慢好轉,有平穩增長能力,以及不差股息。
另外,由於企業已有一定規模,加上作風穩健,故發展的速度不會太快,但平穩增長則無問題,手持的現金相信會逐漸收購其他海外業務,前景仍在,現價在合理區的中間。
若然是追求較平穩回報的投資者,相信此股是適合的選擇,過往無論在股價與股息增值方面都是不錯,股息不差,投資者宜著眼於較長線的股價及往後股息。
(本人為證券業持牌人士,未持有上述股票)
計量計數 在 大學生 BIG Student Facebook 的最佳解答
【學制改變!數學不得不硬著頭皮學】
#大學生看事件
過去商管學系被視為社會組的科系🧘♂
大學招聯會公布的大學採記數學科狀況,
做出了很大的調整!
絕大多數的商管學系採計數A、數甲成績✍🏻
你覺得數學真的佔了商管這麼重要的比例嗎?
數學很爛的你又是怎麼在大學生存的🗣
心裡的os是「如果晚幾年入學了話…」
還是「幸好我早生幾年」👀
「
2021/06/20 中國時報
「過去大學商管學係被視為社會組學系,但明年起(…)在分發入學採計學測數A或分科測驗數甲成績,以招收自然組考生為主」
🎈商管的數學,可以很重要也可以完全不重要
(…)單就財金系來說,我們學科有三大路線:
(1) 公司金融(…)
(2) 資產定價(…)
(3) 風險管理與計量金融(…)
🎈比例上看,絕大多數商管工作都不需要很高深的數學
(…)
把很多數學很好的人送去管院,讓他們畢業做一些不需要數學的工作,真是台灣身為科技島的黑色幽默。(…)
🎈支持考"自然組數學"的原因
第一(…)在現有體制下成本最低、最簡單的鑑定方法就是考數學。
第二,商管工作很內卷,但上了賊船不要緊,把數學跟程式學好方便跑路。(…)
第三,(…)
(…)公民作為心理學+法學+經濟學+社會學入門,這種綜合性的社會科學素養科目對商管這種世俗導向科系挺有幫助的,比起數學更應該採計這個吧……(…)
」─ #商僧文摘
💡 本文選自 #商僧文摘
✨全文看這裡:https://www.blink.com.tw/board/post/102499/
✨主頁Linktree有全文連結!
#大學生看選文 #大學生 #大學 #自然組 #數甲 #指考 #高中 #學測 #商管 #工作 #黑色幽默
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有段時間沒接觸行為科學的書籍了。 天下文化 此次出版的《雜訊》,是由諾貝爾經濟學獎得主丹尼爾康納曼,與另外兩位學者共同撰寫。康納曼在台灣曾經出版過《快思慢想》,這本非常經典之作。雖然當初出版時有部分翻譯問題,但內容中討論的「快思」及「慢想」兩套系統,以及對人類諸多不理性行為的討論,依舊能帶來諸多啟發。
書名名為《雜訊》,聽來費解,但其實這是統計學上未能妥善解釋或改善的變因。本書開頭便以人類打靶時的不同結果,作為解釋「雜訊」的方式。若彈孔集中分布於靶心,則不存在偏誤或雜訊;若彈孔集中但偏離靶心,則產生了「偏誤」;彈孔集中與否的狀態,則取決於是否受到「雜訊」干擾。康納曼於書中明確的說,統計學長期發展皆致力於發現並解決「偏誤」,鮮少花費氣力於消除「雜訊」。
書中將雜訊分作水準雜訊、型態雜訊,而型態雜訊中又包含了場合雜訊。水準雜訊所指,便是不同個體因為性格和專業判斷不同,產生的不同結果。型態雜訊,則是因個體對不同事件好惡有差異之別,導致統計意義上的雜訊。而場合雜訊則屬於無法歸類的項目,諸如天氣、情緒等等。
舉本書中的法官故事為例。有些法官平均起來特別喜歡輕判,有些則喜愛重判,這是水準雜訊。而部分法官針對盜竊案特別重判,或針對單親家庭的罪犯特別寬容,這是型態雜訊。而宣判當天的天氣、法官的情緒、咖啡的好壞等則為場合雜訊,因太不可定義及討論,則被視為單純的隨機變數。本書《雜訊》,即為討論如何消除水準及型態雜訊而寫。
20世紀初,統計學大師高爾頓參加一場鄉間活動,主持人將一頭牛牽至台上,請底下800餘位鄉民猜體重。這些鄉民中有畜牧專家,也有單純的路人。他們將手中的投注票丟到箱中進行活動。高爾頓不相信這麼多閒雜人等能正確猜出牛的體重,事後向主辦單位索取全部投注票,算得所有人猜測的平均體重為1197磅,而牛隻的實際體重為1198磅,平均數離真實數字相去不遠,就連中位數也與實際體重相差無幾。
當然這是群眾智慧的一個現象,但前提是群眾並未產生從眾或錨定等效應。換之,重要的是讓意見彼此獨立,就能發揮群眾智慧,降低雜訊。作者提及許多大型組織的決策,之所以會產生過大的雜訊,有相當程度的因素在於組織內部不願導致爭吵,避免有不團結的氣氛。事實上確實如此,許多企業的中高層幹部,都不願意與其他同級主觀產生紛爭導致雙方不睦,更別提下屬敢當面質疑上司決定了。
當然這些高層都並非是甚麼尋常人,他們都是受過專業訓練的專家,只是作者認為這些專家學者們,都對自身過於自信,否定自己有「客觀性的無知」存在,導致許多判斷下得果斷,卻被過多雜訊所影響,進而影響了決策的效益。
如何減少雜訊就成了更重要的問題。最重要的方式,便是保持對事物的開放心態,並衝分理解判斷的目標是準確,而並非是領導人個人特質的展現。決策不能以單一個案去審視當前狀況,而更應該以統計意義為出發點進行思考,並非陷入個案的故事及敘事結構,進而喪失客觀性。更重要的是不要對事情有「絕對」的判斷,更應該以「相對」的數字方式評斷事件。總而言之,這本書以長期被統計領域忽視的「雜訊」為題,寫了一本引人深思的著作。
每次閱讀行為科學或行為經濟學書籍時,我總能感受到一股濃濃的「反人性傾向」。作者雖然於書中並非否定人類的直覺或第一反應,但本書有相當篇幅皆用於描寫演算法或統計模型優於人類,甚至部分內容還提出,人類針對不同事物的加權比重,遠遠不及於等比重的方式用於統計模型中。
閱讀時,我不斷想起曾火紅一時的電影《魔球》。指MLB奧克蘭運動家隊,曾於2000年以數學統計模型,建立一支低薪資但卻足夠強大的球隊。該部電影中,將所有球員的能力量化分析,並否定了過往球探覓才時的直覺和潛力。果不其然,本書也略帶提到《魔球》原作。魔球確實曾經影響大量運動領域,MLB曾有多支球隊皆引進魔球計量法,進而重新打造隊伍。近幾年就連NBA也出現部分球隊,將這套系統引進,並成功打造勁旅。不過魔球的成功,也僅能代表這套系統能有效打造勁旅,真正遇上統計意義上的「異數」時,統計數字是沒有能力發掘潛力巨星的,如Kawhi Leonard或Stephen Curry於選秀或生涯初期,都是黯淡無光的球員,若全採用魔球方式,這類球員恐將沒有今日之巨星地位。
書中因多次以演算法為主軸,強調人類應該將直覺至於判斷的最後階段,而非是一開始就有直覺先入為主。作者曾以法官判決及醫療診斷為部分篇章的主題,總無可避免地提及人工智慧於這些領域的發展。多少讓人想到,《關鍵報告》中的犯罪預判系統,以及《心靈判官》中的全能西比拉系統。每每讀這類行為經濟學的書籍,總讓人有種反人類和反人性的衝動。
本書相當有趣。若你是《快思慢想》的讀者,則齋主我相當推薦你一讀,畢竟書中大量引用前作的思維陷阱案例,並有大篇幅提及「系統一」的缺失。若齋友你不曾讀過《快思慢想》,那本書有相當篇幅用於介紹這本前作,甚至在幾位作者巧妙的敘述下,你會發現讀完《雜訊》時,你也有了相當《快思慢想》的思維基礎。
《雜訊》已經全台上市。 今天(7/1)博客來還有特殊優惠,《快思慢想》66折,同時還可以用75折的價格加購《雜訊》。有興趣的齋友們還不趕快下單購買嗎?
https://www.books.com.tw/products/0010893007