前几日跟朋友聊天，讨论到一个问题。为什么格系价投喜欢买“跌破净现金”的公司？
注：跌破净现金的意思是：账面现金
-
全部负债
>
总市值。简称“破现”
面对此问，价投朋友们通常的回答是，跌破净现金的公司更低估。真是这样吗？
公司
A
：负债率
0%
，账面现金
190
亿，非流动资产
10
亿，总市值
90
亿；
公司
B
：负债率
0%
，账面现金
10
亿，非流动资产
190
亿，总市值
90
亿；
AB
两家公司，谁更低估？答案是，不知道。
谁更低估，取决于
B
公司的“非流动资产”到底是什么。如果是一堆处于半停产状态，未充分折旧的流水线，那可以认为不值
190
亿，这时候
A
公司更低估。
但是，如果
B
公司的非流动资产，是
10
年前按成本价入账的，如今已经涨了
N
倍的矿山呢？
这时候谁更低估？显然是
B
公司。
对此达成共识后，我们再来审视本文开头的问题——为什么格系价投喜欢买“跌破净现金”的公司？
更低估这个答案，已经不成立了。真实的情况是，一个“破现”的公司，和一个“ 非 破现”的公司，不一定谁更低估。
可是，现实中的格系价投，包括格雷厄姆、施洛斯，以及早期的巴菲特，他们确实更喜欢“破现”和“破流”的股票，这是怎么回事？
我们带着疑问，进入下一个问题。
回到前文
AB
两个公司的例子。刚才说到：如果
B
公司的非流动资产，是
10
年前按成本价入账的，如今已经涨了
N
倍的矿山，这时候谁更低估？显然是
B
公司。
真的吗？真有那么“显然”吗？很遗憾，投资没那么简单。它需要更多的前置条件，才配得上“显然”二字。
B
公司的非流动资产，是
10
年前按成本价入账的，如今已经涨了
N
倍的矿山。前面还说了，
B
公司负债率是
0%
，这能有什么问题？资产硬，成本低，没负债，死不了。还能有什么问题？
不好意思，这片矿山在什么地方？国内，非洲，还是乌克兰？这三个地方的矿，能一样吗？你肯定知道，我说的“一样”不是指矿石品质。
再回到前面的问题：
公司
A
：负债率
0%
，账面现金
190
亿，非流动资产
10
亿，总市值
90
亿；
公司
B
：负债率
0%
，账面现金
10
亿，非流动资产
190
亿，总市值
90
亿；
（
B
公司的非流动资产，是
10
年前按成本价入账的，如今已经涨了
N
倍的矿山。在非洲。）
这俩公司，谁更低估？
答案是，我不知道。非洲的事，我调研不了。别人调研出来，我也不太敢信。
不知道，就没法投资了吗？当然不。
投资是个信息半透明的游戏。重要的事情重复说。
投资是个信息半透明的游戏。
不是只有“知道”和“不知道”两种状态。真实的情况是，在“知道”和“不知道”之间，隔着无数个“不知道”。
投资是个求存的游戏，不是一个求真的游戏。重要的事情重复说。
投资是个求存的游戏，不是一个求真的游戏。
这个游戏，玩的不是找出真相，而是尽可能靠近真相。比的不是离真相有多近，而是给“认知与真相之间的模拟地带”定价，定一个对自己有利的价。格系价投的黑话，叫安全边际。
实操中，面对上述
AB
两个公司，我们怎么办？其实难也不难。
难处在于，非洲的情况就是调研不了，因此这俩公司谁更低估，我们就是确认不了。
容易处在于，我们可以主动接受这种“信息半透明”的状态。
我可以有三十只股票，
A
公司占
30
分之
1
，
B
公司占
30
分之
1
。
这俩货谁更低估？去球的吧，我那边还有
28
个坑，还得再找
28
个萝卜，我哪有时间调研非洲那几个破矿？差不多就行了。
如果
B
公司是央企，我主观判断矿山被抢的概率低一点，把所谓的“合理估值”定高一点。
如果
B
公司是民企，我主观判断矿山被抢的概率高一点，把所谓的“合理估值”定低一点。
就这样吧，差不多就行了。
差不多就行了，那问题结束了吗？没有。
投资是一个不断假设，不断考问自己的过程。
假如我共有
30
个坑位，目前只找到
AB
两只萝卜，我当然全都种上，然后去找新的萝卜。
但是，如果我共有
30
个坑位，目前已经种了
29
只萝卜，现在只剩一个坑位，却面临
AB
两个选择，我怎么办？
公司
A
：负债率
0%
，账面现金
190
亿，非流动资产
10
亿，总市值
90
亿；
公司
B
：负债率
0%
，账面现金
10
亿，非流动资产
190
亿，总市值
90
亿；
（
B
公司的非流动资产，是
10
年前按成本价入账的，如今已经涨了
N
倍的矿山。在非洲。）
这个时候，我会选
A
公司。为什么呢，因为我懒。
30
个萝卜，不是埋进坑里就完事了。至少每隔三个月，我必须重新检视一遍所有萝卜。这时候相比于
B
公司，
A
公司的“检视成本”更低。因此当我无法确定这两货谁更低估的时候，我更愿意选
A
。
至此为止，才算正经回答了本文开头的第一个问题——为什么格系价投喜欢买“跌破净现金”的公司？
答：跌破净现金这个现象，它增加的不是低估的“深度”，而是低估的“确切性”。
当数学上的期望值有显著差异时，应该选期望值更高的；而当数学上的期望值相似（或算不清楚）时，应该选确定性更高的。
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