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企業估值投資:華爾街頂尖智庫的估值心法,看透企業體質好壞,正確買進

The Corporate Life Cycle: Business, Investment, and Management Implications


活 動 至8/31暑期童書展:滿899贈A4多功能手提資料袋

定價:850元 
優惠價:79 672元    
 此書目前未上市





內容簡介

華爾街估值教父、頂尖智庫親授:
看破企業成長、衰退的關鍵——企業生命週期

 

「世上沒有任何金融指南,比達摩德仁的著作更加優秀。」
——米希爾.德賽(Mihir Desai),哈佛商學院教授、暢銷書《金融的智慧》作者

「每個尋求創造價值的投資者和企業主管,都需要這本書。」
——麥可.莫布新(Michael Mauboussin),摩根史坦利協成環球團隊首席研究顧問、暢銷書《魔球投資金律》作者

「達摩達仁的每一堂課都不容錯過,這是所有投資者的必讀之作!」
—— 梅班.費柏(Meb Faber),Cambria投資管理公司聯合創辦人兼首席投資長

「這是我第一次讀到,把企業生命週期講得如此清楚、完整的作品。」
——劉恭甫,創新管理實戰研究中心執行長


企業也有生老病死,部分企業甚至能逆轉回春,怎麼把握先機、精準投資?
眼前的企業究竟是蒸蒸日上、該抱緊加注,還是已迎來高峰,隨時準備走下坡?
甚至,有些企業其實已經過拉皮整容,儘管表面數字亮眼,卻暗藏危機?

在「華爾街估值教父」亞斯華斯.達摩德仁的傳奇職業生涯中,
他一直在尋找一把萬用鑰匙,用以揭開企業財務和估值的神秘面紗。
本書便是從投資、管理、估值皆可應用的最佳解答:企業生命週期。

▲新生兒的呵護與脆弱:企業早期的不穩定
隨著靈光一閃、商業點子出現,企業正式從0到1誕生,此刻的新生兒企業就如人類寶寶,脆弱且不穩定。
為了順利將點子化為商品或服務,企業不得不開始找錢、燒錢,引入第一筆資金。
然而,公開募股、找創投企業或大財團等募資管道,將會影響這家企業,未來誰說了算!
你想投資創辦人呼風喚雨的公司,還是被股東集體決策的企業,這時就決定。

▲市場的殘酷天擇:生存或消滅
當商品成型、服務有了基礎,此刻的企業變得面臨市場檢驗:這到底賺不賺錢?
隨著商品的修正,廣納市場建議,打造成功商業賽道,其中投入的成本更難以估量。
當企業仍在大把燒錢、財報滿是虧損,你該專注的,是成長率。

▲野蠻生長的門檻:成功把規模擴大
商業模式成熟後,部分企業會進一步選擇擴張:透過併購、競爭,成為業內超新星。
不僅主業開始賺錢,早期投入的成本也逐漸得到回報,此刻後,財報真正轉虧為盈。
然而,有些企業成長僅需數年,另一些則需要數十年的長期積累,怎麼看出分別、精準投資?

▲迎來巔峰:獲利極高,行事轉為保守
隨著營收迎來最高點,巔峰時期的企業往往最有底氣投資、創造更多價值。
然而,這時企業往往趨於保守、種種隱憂開始浮現,為什麼?
對外上市後,財報與投資都備受檢驗;對內因股東日益壯大,稀釋管理層話語權。
若無法應對種種限制、成功管理,企業處在巔峰的時間往往不會太久。

▲巔峰過後:成熟穩定的賺錢機器
儘管成長趨緩、擴張不再,此刻的企業有如財務穩定的中年人:
可預期收入不斷進帳、在市場內仍有一席之地、還有足夠現金回饋股東。
如何避免快速衰退?除了應對市場新秀挑戰,管理階層得檢視「行之有年的方法是否過時?」

▲衰退與老化:不可迴避的命運
當收入趨緩、營收衰退,企業開始迎來老化後,不少人會以為其價值將會迅速下滑。
但請記得:在巔峰階段積累的現金與投資,並沒有瞬間蒸發。
老化企業固然衰退,但並非一文不值,除了等待拆分下市,多的是讓你獲利的方法。
轉型、重組、被收購,甚至成功回春,都可能讓股價再創高峰!

 

企業生命週期,正如人的生老病死。
「估值教父」達摩德仁給所有人的金律是:企業永遠都有衰退的一天。
透過六大指標:公司年齡、產業背景、營運指標、轉型節點、資本結構與現金流、管理階層行為,
便能看出,企業身處哪個生命階段,進而做出更好的投資決策。

不論是經理人或投資者,新手散戶或資深專業股民。
想投資致富或縱橫商場,為企業估值或重塑組織,都需要的權威指南。

作者簡介

亞斯華斯.達摩德仁(Aswath Damodaran)
紐約大學史登商學院金融學教授,在MBA開設公司金融與股權價值評估等課程。擅長價值評估、投資組合管理,以及應用公司金融學,並有「華爾街估值教父」的美譽,經常在學術期刊發表文章。另著有《長期贏家的投資哲學》、《為故事估值》、《打破選股迷思的獲利心法》等投資、估值領域著作。
達摩德仁於加州大學洛杉磯分校取得MBA和PhD學位。1984年到1986年之間,在加州大學柏克萊分校擔任客座講師,1985年獲頒Earl Cheit傑出教學獎。1986年後長期任教於紐約大學,在1988年、1991年、1992年、1999年、2001年與2007年取得史登商學院傑出教學獎。1990年,他成為全美傑出教學獎的最年輕得主。1994年,被《商業周刊》評選為全美最傑出的12位商學院教授之一,並於2012年被評為最受歡迎的商學院教師之一。

作者序

什麼年紀,就該做什麼事
 
  每個學科領域的從事者,都在追尋某種框架,以協助他們解釋該學科的原因、反面原因和「如果這樣,會怎樣?」的假設。在企業財務和估值領域,已有許多人嘗試建立這類放諸四海皆準的「普遍理論 」,而在我看來,前景最令人看好的框架,莫過於「企業生命週期」(corporate life cycle,簡稱CLC)了。
  所有企業都會經歷初創、茁壯、衰退、最終湮滅的循環。我發現,每當我試著理解企業的行為/偏差行為、投資觀點的差別,以及誘人的「下一個大熱門」(next big thing)時,總會來回一再檢視這些企業的生命週期。

企業的生老病死
  這趟旅程的起點,始於我開始理解企業如何衰老,以及它們所經歷的轉變點及其帶來的考驗。
  儘管費盡心思呵護,但是每一家新創企業,都像是死亡風險極高的新生兒。況且,一門新事業光是能將其概念化為產品,便已能被視為特例了。
  而當企業從新創進展到茁壯階段時,便須設法建立能運作的商業模式,同時克服各種後勤挑戰。如果成功,它將進入高成長階段,營收加速成長(儘管獲利經常滯後),企業需要持續注資以維持成長。
  進入高成長階段後,其中最成功的企業將打造出有效的商業模式,獲利開始趕上營收,使這些企業不但能自行籌措資金,你也會看到股東和其他資本提供者開始獲得現金流回報。
  至於穩健成長的企業中,表現最好的企業,則可望延長這段輝煌時期,但每一家企業,都終將步入中年,進入此時期後成長雖然開始趨緩,卻仍擁有穩定扎實的獲利和現金流量。
  企業到了中年階段,已不如年輕時那樣充滿活力;但接下來的階段只會更糟。當企業逐漸老化,面臨市場萎縮和利潤下滑時,便會走向終點。企業的生命週期,類似人類生命週期的軌跡,而且企業也像人類一樣,會設法透過整形手術、私人教練來對抗老化,只不過它們的回春術往往來自顧問和銀行家,而這些昂貴的方案最終可能只是徒勞。
 
如何使用本書
  在本書第一部,我會說明企業生命週期,用來判斷某家公司目前處於生命週期哪個階段的指標,以及決定不同類型企業之生命週期形狀與時點變化的驅動因素。我也會探討企業在生命週期中,從一個階段過渡到另一階段的轉變點(transition points),以及在這些轉變過程中所面臨的挑戰。
  本書的第二部,我將以企業生命週期為基礎,說明企業的經營重心隨著企業年齡改變的方式與原因。理想上,年輕企業應幾乎完全專注於尋找優質投資,成熟企業則應著眼於調整融資結構與類型,進入衰退期的企業則需思考如何更有效率地將資金回饋給資金提供者。我還會用「企業生命週期」這個框架來證明:企業最具破壞性的行為,往往發生在企業拒絕依其所處階段行事的時候,採取和其當前階段不符的行為,並經常因此付出巨額代價。
  本書第三部,我將以企業生命週期為框架,說明企業在不同階段進行估值時會面臨的挑戰。
  對年輕公司來說,最大的障礙是缺乏其商業模式該如何運作的資訊,以及這些模式未來將如何演變的不確定性。對成熟企業來說,主要挑戰是過度依賴過去的資訊,並錯誤地假設那些曾經有效的方法未來依然適用。至於衰退企業,在估值上最根本的困難則是人們甚至不願面對企業可能會隨時間萎縮、甚至走向終結的現實。
  因此,分析師們在為企業估值時,經常尋求各種捷徑,轉而採用定價法(pricing companies)與定價指標(pricing metrics)。這些衡量基準也會隨著企業所處的階段而改變:年輕公司以用戶數與訂閱者為主,成熟企業則依收益,衰退公司則多以帳面價值作為基礎。
  本書第四部分將企業生命週期納入討論,用以說明不同投資哲學之間的差異,尤其是成長型投資與價值型投資之間的分野。
  價值型投資(value investing)──至少是目前主流實踐方式,,著重在盈餘與帳面價值──會將投資人導向成熟企業;成長型投資(growth investing)則偏好處於生命週期較早階段的公司。
  事實上,企業生命週期對這兩類投資人各自的風險,也提出了值得留意的警訊。成長型投資人要注意的是誤判,錯把即將步入中年的企業,誤認為是還在茁壯的企業,進而支付過高的買進價格;而價值型投資人要當心的,則是將資金投入那些正從成熟邁向衰退的公司。
  本書第五部,我將探討企業的管理階層,從企業生命週期中所能得到的洞見與延伸應用。首先,我將探討何謂卓越的管理者,並指出「一體適用」的管理敘事並不可行,因為經營茁壯階段企業所需的能力,與經營成熟階段企業所需的能力截然不同。
  我也會分析成熟企業管理者嚮往的重生與再造夢想,並從那些成功實現轉型的少數公司,以及未能成功的眾多企業中,歸納出可供借鏡的教訓。最後,我將檢視全球經濟從製造業轉向科技產業的過程如何改變並縮短了企業生命週期,以及為何我們習以為常、被視為良好經營實務的許多做法,沒能隨著這些變化而與時俱進。 

譯者簡介

周詩婷
東吳中文系畢業,曾任出版社商業書編輯,著有《散戶媽媽的5堂K線存股課》一書。
譯著有:《為故事估值》《華爾街投資大師教你3%訊號投資術》《銷售的科學》等書。

書籍目錄

作者序:什麼年紀,就該做什麼事

第1章 變,是唯一的不變

第一部 企業生命週期:奠定基礎
第2章 週期基礎知識
第3章 看透週期的慧眼
第4章 轉變點:生命週期髮夾彎

第二部 企業生命週期:錢的來源與流向
第5章 用生命週期,洞悉企業財務
第6章 企業生命週期的投資
第7章 貫穿生命週期的籌資原則
第8章 企業生命週期中的股利政策

第三部 企業生命週期:估值與定價
第9章 生命週期的估值定價入門
第10章 新創與茁壯企業的估值與定價
第11章 高成長企業的估值與定價
第12章 成熟企業的估值與定價
第13章 衰退企業的估價與定價

第四部 企業生命週期:投資哲學與策略
第14章 投資哲學入門:企業生命週期概觀
第15章 投資年輕企業
第16章 投資中年企業
第17章 投資衰退、處於困境的企業

第五部 企業生命週期:綜觀全局
第18章 管理學入門:企業生命週期總覽
第19章 對抗老化:上行潛力與下行風險
第20章 優雅老去:尋找平靜之道

致謝

精采試閱

第1章 變,是唯一的不變

  無論研究哪個領域,許多研究和從業人員的夢想,便是找出一套能夠解釋所有實際觀察到的行為的理論架構,並建立一個可用來預測未來行為的模型。
  在自然科學領域,這樣的追尋受到自然本身的協助,因為自然對可觀察現象施加了秩序,讓理論更容易接受嚴謹的檢驗。相較之下,在社會科學中,這樣的追尋就顯得較不集中,部分原因是人類行為不見得會遵循可預測的模式。
  不難理解,為什麼我們會追求能夠解釋一切的普遍理論,因為這些理論承諾能從混亂中恢復秩序。然而,這樣的追尋也伴隨著風險。
  最重大的風險,是「過度延伸」。也就是本來合情合理的理論被推展到極限、甚至超出適用範圍,用以解釋那些原本不涵蓋在內的現象。當一種理論成為一門學科當中的主流思想時,人們就會禁不住用它來解釋一切。
  第二個重大風險,是偏見(bias)。當某個理論的支持者越是狂熱,他們在評估證據時就越可能產生選擇性,只看見他們想看的數據,聚焦於支持該理論的證據,並且否認和它矛盾的證據。然而,若某個理論存在缺陷,或者根本就是錯的,那麼隨著越來越多相反的資料和證據浮現,它最後就會被修正,甚至遭到淘汰————只是這通常得等到它被一群過於執著的擁護者搞出一堆問題之後才會發生。
解釋市場的三大方向
  經濟學是一門社會科學,它跟其他社會科學的差別,主要是經濟學家可以輕鬆取得大量相關數據,尤其是市場的數據。
  長期以來,研究者和許多從業人員都曾嘗試提出經濟理論或模型,來解釋從企業投資決策、融資與股利政策,到投資人如何為公司定價等各種現象。在本節中,我將回顧過去70年來一些試圖建立「總體金融理論」的努力——並說明為何這些嘗試最後都未能達到預期的理想目標。

金融理論,沙盤推演的局限
  金融學是從經濟學延伸出來的一個旁支,許多早期的金融理論,也理所當然出自經濟學圈子,尤其是經濟學家對研究風險迴避 與效用函數 的研究,推動了對市場價格與投資報酬等金融理論的探索。
  現代金融學的起點,可以追溯到哈利.馬可維茲(Harry Markowitz) 提出的現代投資組合理論(modern portfolio theory),而統計學的發展也促成了此一突破。事實上,馬可維茲援引了大數法則 ,主張在相同風險水準下,若投資於彼此間波動不一致的多種風險資產,其組合報酬將優於單一資產的投資結果。
  其理論中的效率前緣(efficient frontier),提供了一個優雅的方式,把投資決策過程概括為:在風險影響的限制下,追求更高的報酬。
  馬可維茲理論的影響力遠不止於能夠產生最佳化的投資組合,因為它澈底顛覆了市場中對風險的基本認知。它取代了過去那種認為投資人應該單獨評估個別投資風險的觀點,轉而主張:一項投資的風險,取決於它納入整體投資組合後,對組合的整體風險所造成的影響,而非它本身的波動程度。
  約翰.林特納(John Lintner)和威廉.夏普(William F. Sharpe)將無風險資產引入馬可維茲架構後,改變並簡化了效率前緣的形狀。他們證明,對所有投資人而言,無論風險迴避程度為何,將一項無風險資產和一個高度多元化的投資組合(稱為「市場投資組合」,因其涵蓋市場上所有可交易資產,並依各資產市值權重持有)結合,能夠產生比任何純由風險資產構成的投資組合更佳的風險/報酬取捨(risk return trade-off)。
  林特納和夏普提出的資本資產定價模型(capital asset pricing model,金融怪傑們稱為CAPM),其影響力遠超出模型本身的核心應用,因為它提供了一個線性方程式,能用來解釋風險資產的過去報酬率,並預測其未來表現:

E(投資報酬率)=無風險報酬率+Beta值(風險係數)

(市場投資組合的預期報酬率─無風險報酬率)

  這條公式的影響相當廣泛,從企業用它來決定報酬率的最低門檻(以決定是否接受或拒絕投資案),到投資人用它來評估個股和投資組合的預期報酬率,讓它成為史上應用最廣及研究最深入的經濟模型。
  然而,這些研究卻揭示了一個必須正視的事實:這個模型在面對市場中的大範圍區塊時,缺乏足夠的預測力。
  以理論為依據所建立的模型(即從經濟學第一原理 出發,逐步推演而成的模型),其優點在於這樣的發展過程能避免你把觀察到的數據,強行套入自己對世界運作方式的既有成見。缺點則是為了這個模型的實用性,我們必須對人類行為做出簡化假設(從人們如何得到效用,到理性的構成方式),而只要這些假設存在錯誤,最終就可能得到理論上很優雅,卻無法有效解釋現實世界的模型。

用數據說話,是真理還是人造偏見?
  正當馬可維茲投資組合理論,與資本資產定價模型被推展為能解答所有金融領域問題的方法之際,一群以芝加哥大學為中心的研究人員則提出了截然不同的方法,他們相信:市場是有效率的,而市場價格能如實反映所有資訊,是了解真相的最佳指標。
  在效率市場的觀點中,市場反應為商業決策的優劣提供了決定性的判斷標準:好的決策會激發市場正向反應(價格上漲),壞的決策則會引發負面反應(價格下跌)。
  至於主動投資(投資人試圖在股市裡挑選最佳股票、擇時買賣),從效率市場的觀點來看毫無意義,因為市場價格已經反映了所有可取得的資訊。
  數十年來,大量市場層面與企業層面的數據都能輕鬆取得,甚至可以說,金融領域在其他領域意識到大數據魅力之前,就已經率先發現並且加以運用。
  事實上,第一個嚴肅挑戰資本資產定價模型的對手,是套利定價模型(arbitrage pricing model),在這個模型中,研究人員使用觀察到的資產價格與相關預期報酬率的數據,連結到統計上(但未具名的)因素。在套利定價模型裡,假設市場上風險資產的定價能有效防止無風險套利(arbitrage),那麼便可以從市場價格中推導出風險因子。
  這些以數據為基礎的定價嘗試,始於1970年代晚期,並隨著宏觀與微觀經濟數據的取得日益普及與深化,在隨後幾年迅速成長,最終發展出多因子定價模型(factor pricing models)。1992年,尤金.法瑪(Eugene Fama)與肯尼斯.法蘭屈(Kenneth French)分析了1962至1990年間所有美國股票的報酬率,並指出這段期間股票年報酬率的變異,有很大一部分可以用兩個特徵來解釋:市值(market capitalization)與帳面價值對市價比 (book-to-market equity ratio)。
  具體來說,他們發現小型股且帳面價值對市價比高(即市淨率較低)的股票,年報酬率普遍高於大型股且帳面價值對市價比低(即市淨率較高)的股票。。他們將這種較高的報酬,歸因於小型股與市淨率低股票所承擔的較高風險。往後幾年,隨著研究人員取得更豐富的數據,他們在解釋市場報酬率差異的清單上,又添加了幾個特徵,這些特徵大致上可以歸類為因子定價模型(factor pricing models)。
  到2019年時,主流金融期刊已有超過400個用來解釋價格波動與報酬差異的因子被辨識出來,因而有部分研究人員將這種現象戲稱為「因子動物園」,並主張這些能解釋市場變動的因子,大部分其實該歸因於數據挖礦(data mining),而不是市場行為。
  若說學術圈被數據驅動的定價模型吸引,是因為它們能解釋投資人與市場行為,那麼金融從業人員被吸引,則是因為更務實的理由:只要這些模型能發現市場錯誤定價,對於能識別出市場失誤並從其修正中受益的人而言,就提供了獲利的可能。量化交易之父吉姆.西蒙斯(Jim Simons)就是早期受用者之一,他憑藉數學與統計專長,在數十年間持續獲得超越大盤的報酬 。
  近年來,量化投資已吸引更多玩家加入這場遊戲,當強大的電腦運算能力被引入後,人們利用數據尋找投資機會所能帶來的報酬率也隨之下降。簡單來說,運用強大電腦尋找賺錢機會的做法,就好比2010年代初期的高頻交易者(high-frequency traders),隨著新進投資人挟著他們的高科技方法進入市場,這些利潤機會也開始進入倒數計時。由數據驅動的定價模型,在解釋所觀察到的行為方面,確實優於理論模型。但你也可以主張這樣的比較並不公平,因為數據驅動的模型,保有增加更多或不同變數的能力,可以不受理論限制,甚至無需為某個因子的存在提供經濟上的合理性。
  身為一個與數據打過交道、並自認是數據信徒的我,非常清楚操縱數據、使其產生你想看的結果有多麽容易,尤其當你心中已有強烈的既定立場時更是如此。。簡單來說,在金融與投資領域,數據的取得已證明是一種好壞參半的結果——一方面產生了某些強有力的分析成果,但同時也伴隨著大量偽稱由數據支持的詭辯。

 

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「清晰、詳盡地介紹了每個生命階段中,企業的機遇和挑戰。尋求創造價值的投資者和企業主管,都需要這本書。」
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