股市預測的玄妙之處這是我小時候經歷過的最難忘的事情之一：做股票經紀人的34歲的父親試圖給越來越迷糊的10歲的兒子講清楚股市預測的玄妙之處。在我的記憶中，他非常耐心地給我解釋如何從某些形式的股價表現中窺見道瓊斯工業平均指數未來的前景。我實在無法堅持聽完，所以轉過頭去研究我真正感興趣的資料去了：我最喜歡的紐約洋基隊球員們的平均擊球次數。多年以後，我依然對那些擊球資料很感興趣，但父親的激情最後還是點燃了我的興趣。如今的我非常尊重短線投資面臨的挑戰，我已經認識到父親在20世紀30年代使用的價格圖訊號——如“頭部與肩部”、“下降通道”、“成交量井噴”等——在戰後被許多分析師借用，至今仍吸引著大批股票投資者。 在60餘年的密切關注之中，我幾乎沒有見過能連續成功預測股價的分析技術。許多技術看似能在一段時間內有效，但隨後很快就宣告失敗。不過，是否存在某些指導至少能提高投資成功率？短線投資非常復雜，我比較尊重圖表分析師們的看法，他們有某些證據證明市場的漲落遵從著特定的模式——這種尊重會讓我的父親感到欣慰吧。然而長線策略，尤其是在買入之後即長期持有的辦法更有希望成功，因為股價從上一代人到下一代人總是在上漲，幾乎沒有例外。[1] 從“二戰”後到2007年，標準普爾500綜合股價指數保持了每年近7% 的增幅，並且在任何一個10年期之內幾乎都在上升。此外，即使在2008 年的“二戰”後最嚴重的熊市中，股價也沒有顯示出跌回哪怕1929年的峰值的任何跡象；即使在2009年早期的低谷中，股價仍然高於網際網路泡沫前期的水平。如果熊市的回跌幅度一直都小於牛市的漲幅（實際情況正是如此），就必然表示資本收益的持續增加幾乎將是永恆的現象。 那麼，股價為什麼會持續上漲呢？基本原因在於，從長期來看，股價–收益比（市盈率）及其倒數收益–股價比（每股收益率），至少從 1890年以來沒有顯示出明確的變化趨勢（圖4-1）。股票收益率在1949
年達到16%的頂峰，其餘大部分年份都在5%~10%波動。這種相對穩定的歷史趨勢的原因在於，收益率與反映人們先天穩定的時間偏好的利率水平有關（參見第一章）。[2]企業盈利則與企業產值（或者更一般地說是GDP）有關，而GDP長期來看相當於國內勞動力數量、生產率以及 （自1933年以來的）通貨膨脹率的乘積，這幾個指標都在持續上漲。由此可見，每股盈利與股票價格都將隨名義GDP而上漲。這個關聯中隱含的一個道理是，普通股票除了是對企業業績的投資外，還具有對沖通貨膨脹的作用。例如自1921年以來，名義股票價格以每年6.0%的速率上漲，相當於2.6%的年均通貨膨脹率（核心個人消費品支出的價格）與 3.3%的年均實際盈利增長率的乘積。 圖4-1 普通股票收益率（1890~2012年） 資料來源：考爾斯·科姆利用美國州際貿易委員會的鐵路股票分紅比率（1880~1946年）把分紅率換算成收益率。標準普爾500指數採用報告的收益率（1947~1987年）和主營業務收益率 （1988~2012年）。 股票的風險溢價是其收益率減去無風險的實際長期利率，反映了投資者願意持有該股票而非無風險債券所要求的補償幅度（圖4-2）。風險溢價經常用以評估持有某種股票的風險感受程度。風險溢價資料意味著這樣的投資策略：當股票溢價在其上限範圍之下時，其價格相對於收益率和債券而言較為“便宜”，應該集中買入。由於直覺式交易策略容易受到恐懼心理的影響，很難做到長期買入並持有，因此可以考慮用這種機械式的交易策略來取代。即使非常資深的投資者和投機商也難以克服自身的風險厭惡傾向，這種傾向對情緒的影響遠遠超出與之對立的狂熱傾向。[3] 圖4-2 美國股票風險溢價（1957~2013年） 資料來源：J.P. Morgan 不過，並非所有職業交易商都會受到股票基金投資者偏向的影響。 例如，少數職業投資者就非常成功地做空過英鎊、美國次級抵押證券和其他有毒衍生產品，並獲取了鉅額財富。玩這種投資策略需要很強大的內心。
恐懼與風險厭惡：起決定作用的心理傾向克服恐懼是件知易行難的事情。職業化管理的股票投資基金難以像沒有人為偏向的“無情感”指數化基金那樣運轉，這不是偶然。[4]即使已經有這方面的意識，恐懼心理依然可能破壞理性的投資行為。許多經驗豐富的投資者曾坦言，他們在1987年10月19日創紀錄的單日跌幅的底部拋售了股票，但其實他們當時很清楚，從歷史來看那將是錯誤的策略。 自己的財富蒸發所帶來的現實痛苦，導致他們想要透過脫離股市來尋求慰藉。 上升過程在過去一個世紀，在從眾行為影響下推動狂熱式股價繁榮的動力似乎有著非常相似的特徵，只是呈現出越來越弱的步伐。例如，在最近的繁榮高潮（2007年10月）之前的5年，股價保持了年均12%的增長率。 在網際網路繁榮高潮（2000年）之前的5年，股價的年增速為22%。1987 年繁榮高潮之前的5年，平均年增速為24%；而在1929年大蕭條之前的5 年，平均增速高達28%。在那之前的幾十年的牛市漲幅似乎更加變幻莫測，但平均來說要略低於後來80年的上漲速度。 如果我們測算其他狂熱式從眾行為的系統性形成速度，將會發現類似的情形。在流動性稍弱的市場中，從眾行為的彈性和有效性應該較小，狂熱式上漲的速度因此也較慢。然而令我意外的是，在房地產泡沫高潮之前的5年，住房價格的年均增速也是12%，與同時期的股票價格相當。 下降過程所有牛市之後出現的不可避免的收縮被恐懼心理啟動和主導，其調整速度比牛市更加迅猛、多樣化和難以預測。僅從市場反應的表現來看，恐懼肯定是比狂熱要強烈得多的一種人類心理傾向。[5] 恐懼和狂熱的程度可以透過收益溢價來較為合理地測度，都要考慮信用風險和收益期限的因素。預期投資的回收期越長，回報的不確定性越大，資產收益所適用的折現率也越大。除了信用風險外，折現率還應該反映相同期限的無風險政府債券的收益。30年期國債收益與5年期國債收益[6]的差額，說明了折現率隨期限延長而提高的幅度。本書第七章將討論高折現率對於長期資產尤其是房屋建築的影響。 資本投資面臨的風險變化可以用違約機率來大致代表，也就是垃圾債券（標準普爾的10年期BB+級）與10年期美國國債在收益率上的差距，參見後文“從直覺到理性”部分。如圖4-3所示，在股價與住房價格泡沫的高潮期，這個溢價率收縮到了2%，在雷曼事件之後的危機高峰期則飆升到近9%。同樣重要的是，恐懼程度和狂熱程度都能夠以股票風險溢價水平來測度。
圖4-3 收益率差（標準普爾工業企業10年期BB+債券–10年期國債） 資料來源：Standard and Poor’s; Federal Reserve Board 小人物的困境對於那些籌碼有限的投資者來說，恐懼發揮著決定性的作用。風險厭惡型的小投資者受到賭徒偏向的困擾，他的籌碼很小，一旦輸了就只能出局，其風險承擔意願會因此受到限制。只有當投資者的籌碼較大時，他才能較為鎮定地承受大額損失。而且，資本雄厚的投資者有足夠的資源承受週期性的市場衝擊，通常才能利用這些機會去建立有效的投資組合。 資產價格與華爾街打交道多年之後我才意識到，股票價格或者更一般地說資產價格對於整體經濟表現有著多麼重大的影響。2008年的經濟崩潰加深了此前已經留給我的深刻印象：股票價格不僅是商業活動的領先指標， 還是促使其變化的主要原因之一。 與實體經濟的關係股票價格漲跌不但深刻影響金融市場與金融活動，也會對實體經濟產生作用。資本收益和虧損是商業週期起伏的主要因素，人們強調得最多的還有對消費者支出的影響。60年來，美國居民家庭與非營利組織直接或間接（透過退休基金或共同基金、保險公司及其他金融中介機構） 持有的股票市值增長了近20萬億美元。歷史資料有力地表明，透過 401（k）型別的退休基金持有的股票市值的增加，或類似的永久性資本收益的增加，將鼓勵居民家庭把其中的部分收益用於個人消費支出。[7] 實證研究結果表明，居民家庭每增加1美元的股票（年平均值）、1美元的自有住房資產以及其他資產的收益，將使每年用於個人消費的支出分別增加2.1美分、3.0美分和2.0美分（圖4-4）。當然，很多分析人士認為，這些資料並不能清楚地表明住房資產收益對消費支出的影響肯定大於股票市場的收益。美聯儲很久以來也認為其間不存在很大的差異。我本人的研究結果則顯示，住房資產的收益比股票資產對支出的影響更大，但這個差距的顯著性並不特別突出。事實上，1953~2012年的資料顯示，平均約有12%的個人消費支出是由淨財富的增加引起的，其餘 88%的影響因素是可支配收入和短期儲蓄利率的水平（圖4-5）。[8]不過，包括我自己在內的很多分析人士依然只以佔收入的百分比來計算家庭的儲蓄率。在經濟計量學家們發現這些重要關聯之前，相信很多人和我一樣，都以為只有可支配收入在決定個人消費支出。
圖4-4 資料來源：Federal Reserve Board; U.S. Department of Commerce * t統計值利用Newey-West HAC標準差和協方差計算。 ** 調整後的PI = （0.9×薪酬分配）+（1.0×個人當期轉移支付收入）+（0.6 ×其他個人收入） *** 季度調整後的年度資料。 1953~2012年平均值： （PS+利息+轉移支付）/ DPI= 0.098 3 NW/ DPI = 4.99 PCE ÷ DPI = (DPI–PS–利息–轉移支付) ÷ DPI = 1–0.098 3 = 0.901 7 來自股票的PCE (PCEE) = 0.021 4×NW, 年度資料 PCEE = 0.021 4×NW (期間平均植) = 0.021 4×(NW ÷ DPI) ×DPI = 0.021 4×4.99×DPI = 0.106 8(DPI) (PCEE ÷ DPI) + (PCEDPI ÷ DPI) = PCE ÷ DPI (PCE ÷ DPI)–(PCEE ÷ DPI) = PCEDPI ÷ DPI → 0.9017–0.106 8 = 0.794 9 PCEE ÷ PCE = 0.106 8 ÷ 0.901 7 = 0.118 4 因此，PCEDPI ÷ PCE = 1 – 0.118 4 = 0.881 6 注：PS指個人儲蓄，NW指家庭淨財富，PCE指個人消費支出平減指數。 圖4-5
還有，自有住房價格的變化不但會影響居民家庭在產品和服務方面的支出，還和長期抵押貸款利率一起深刻影響著建築機構新建住房的決策。[9]不過，住房建築受股票價格的影響似乎不大，除非是建築機構自己公司的股價。 政府對於資本收益的反應資產價格不但對消費支出和私人資本投資具有顯著影響，而且關係到政府支出。許多嚴重依賴房產稅的市級政府的確會隨著可徵收房產的市值漲跌而調整其財政支出。由於資本收益和股票期權收入會使聯邦稅收增加，政府的財政狀況將得到改善，國會就可以有更多預算空間。例如，網際網路泡沫就給美國聯邦政府和許多州政府在1998~2001年帶來了財政盈餘。今天，似乎沒有哪位民選官員能夠對閒置中的意外富餘資金無動於衷。但除了繁榮和蕭條的極端時期外，資產價格的日常波動對聯邦支出的影響顯然是很小的。 概括地說，在圖4-6中，我仔細觀察了（提前一個季度的）股票價格的年度變化對實際GDP的年度變化的總體影響，[10]結果發現，在 1970~2012年，美國居民持有的股票、債券、自有住房和其他資產的市值每上漲10%，實際GDP的年度增長速度將提高1.3%。 因變數（時期：1975年第一季度——2013年第一季度，153個觀測值） 實際gdp / 4個季度前的實際gdp 自變數系數 t統計值 *
**企業和家庭股票，期間平均值（1個季度前）/ **企業和家庭股票，期間平均值（5個季度前） 0. 12 7 9.69 1 調整後的R-sq D-W統計值 0.419 0.364 * t統計值利用Newey-West HAC標準差和協方差計算。 ** 國內持有國內企業股票和外國企業股票，市場價值。 圖4-6 資料來源：U.S. Department of Commerce; Federal Reserve Board 財產的刺激效應自1952年以來，股票和住房結合起來的平均年收益率達到了 7.5%。[11]資產價格對於美國經濟的“刺激”，與財政刺激措施對GDP的影響類似。當然，這兩種刺激都要求透過舉債給專案籌措可用資金。政府赤字要由政府債務來支撐，私人股票收益如果產生私人債務或發行股票，也不能變現和消費。這兩種刺激也有著重要的差異：財政刺激由政府的蓄意行動引起，財產刺激則是私人部門決策的結果，其經濟後果可能受到政府行為的或好或壞的影響。本書第七章將對2009年經濟復甦中財政刺激與財產刺激的效果進行比較分析。 資本支出在加入美聯儲之前的1/4個世紀裡，我曾經在不同時期擔任過15家上市公司的董事。我從不曾記得，有哪位董事長[12]在給董事會介紹新的投資專案時會把公司股價的上升作為支援投資支出的決定性因素。然而資料清楚無誤地顯示，公司的股票市值事實上的確是資本支出的重要決定因素。 專欄4–1 股票價格與資本支出我在1959年發表過一篇文章，[13]分析了美國公司淨資產的市場價值（股票價格）與這些資產的重置成本（新建私人工廠和裝置的價格）之間的比率。[14]如果採用最簡單的例子來說，只有當附近辦公樓的市場價值明顯高於新的預期建築成本時，人們才會出資建造新的辦公樓（參見前文“資產價格”部分）。 20世紀20年代以來的資料表明，股票價格與資本資產建築成本的比率同機械裝置的訂單（資本投資）密切相關。我最近對1959年那份研究進行了資料更新，驚訝地發現，即使在私人實際資本投資近年來大幅波動的情況下，這個簡單的相關關係依然成立（圖47）。例如，自1993年以來，股票價格相對於廠房和裝置的重置成本每出現10%的變化，就會導致實際資本投資相對於固定資產存量的比率出現4%的調整。 我不知道有哪家公司的總裁完全依靠此類計算來決定企業的資本投資總量，但他們實際上都在不自覺地執行。
因變數（時期：1993年第一季度—2013年第一季度，81個觀測值） 實際pvtnonres固定資產投資（saar，2005年購買力，10億美元） / PvtNonres 固定資產（2005年=100） 自變數系數 t 統計值 * 標準普爾500（1941~1943年=10）/ PvtNonres固定資產標準普爾500（1941~1943年=10）/ PvtNonres 固定資產 0. 4 7 3 19 .0 44 非農業開工率（sa，產能的百分比），3個季度前 0. 1 6 5 6. 11 8 建築業在名義PvtNonres固定資產投資中的比重 6. 3 3 2 4. 51 7 調整後的R-sq D-W統計值 0.946 0.585 * t統計值利用Newey-West HAC標準差和協方差計算。
圖4-7 資料來源：U.S. Department of Commerce; Standard and Poor’s; Federal Reserve Board; author’s calculations 如何操作在理論上，要實現一家公司的長期市值最最佳化（公司投資的終極目標），高層管理者需要同時考慮潛在投資專案的所有可能情況：各專案的預期收益率，以及應該以何種形式籌資，是完全用股權籌資、完全用債務籌資，還是兩者結合。這意味著每年的1月1日要對所有資本投資項目進行判斷和評估，而當新情況不可避免地出現時，管理者還要隨時根據各種假設條件進行反覆評估。當然，任何一家公司的管理層都沒有能力進行這樣精細的操作。 在實踐中，作為理論上最優程式的大致近似的操作，大多數企業會把資本支出限制在現金流水平之下，並根據資產負債表上預定的槓桿比率的要求進行調整。這些選擇反映了管理層對資本投資期限內的未來的信心水平。當然，整體的資本預算是由各種具體的投資專案組成的，需要分別進行評估。 從直覺到理性資本支出比（資本支出佔現金流的比例）反映著企業投資決策的特徵。那麼，公司管理層是如何做此類判斷的呢？早年，這些判斷通常取決於公司總裁們的內在直覺，而不是深入分析。而最近幾十年來，決策過程變得更加規範化，不過直覺也從來沒有被拋棄（參見第一章）。 不同企業的投資決策過程顯然會有差異，但所有企業尤其是大企業都大致採用類似的辦法。例如，一家石油公司的管理者在思考是否擴大產能時，會要求技術部或市場部的職員對專案生命週期內的未來市場潛力、新增原油的贏利能力等進行儘可能準確的評估。 如果回報率超出公司新增股本的成本，並滿足公司的各種槓桿水平的限制，[15]就會進入第二階段的分析工作。此時需要確定最優估計值的期望範圍或者分佈方差。多年來我觀察到，這一判斷在很大程度上決定著投資專案最後會不會實施。如果長期前景不確定，估計值的分佈範圍為–20%~60%，即便一個有著20%的高預期年收益率的專案也很可能會被拒絕。 在預測中需要評估的變數越少，機率分佈區間和方差的範圍就越小。例如，不確定的未來稅收體制所帶來的商業環境的陰影，會給決策過程帶來新的變數，顯著擴大投資結果機率分佈的方差。這種影響有可能給公司的整個資本投資水平造成限制，事實上也確實如此。某些不確定性可以透過略微調整專案的性質和條件加以緩解。預期收益率的計算方式較為直接，而可接受方差水平的決定卻不是。根據我的經驗，判斷方差的經驗在很大程度上決定著哪些公司的投資經營能做得最成功。 因此，資本支出比不但是公司投資信心的重要反映，而且是衡量公司槓桿率的有效指標。有關資本支出比的決策，反映了公司整體可接受的槓桿水平。[16]完全透過現金流（也就是沒有借款）來支援資本投資的企業的槓桿率為1.0。[17] 1.0以上意味著槓桿率的提高，低於1.0意味著去槓桿化的幅度。例如，非金融企業在1952~2007年的（非加權）平均比率為1.05，所有的年度觀測值都落在0.82~1.29這個區間（1974年除外）。這表明，平均來說，公司資本投資藉助了部分債務融資。公司管理者在確定自己企業適合的槓桿率時，向來都非常清楚公司自有資本在債務與破產之間的緩衝作用。 公司文化在擔任摩根大通銀行董事期間——正好在加入美聯儲之前——這家銀行對其AAA評級的珍視程度給我留下了深刻印象。摩根大通銀行意識到有可能在短期內透過提高槓杆率取得更高的股本收益，卻擔心會由此降低本企業的評級水平，從長期來看這會影響其吸引低成本債務的能力。最重要的是，評級對於維持謹慎操作的聲譽至關重要，這是其歷史地位的本質特徵之一，可以追溯到約翰·皮爾龐特·摩根（John Pierpont Morgan）的時代。多年以來，我曾工作過的許多非金融企業也是出於類似的考慮而限制了槓桿率水平。 大多數企業會限制借入債務的數量，哪怕它們很清楚如果不充分借助槓桿就可能放棄許多有利可圖的機會，這種謹慎態度在非金融企業比金融企業更多見。從圖7-2中可以很清晰地看到，在現金流的一定比率之上，企業對借款表現出不太情願的態度。由於投資減去現金流必然等於淨借款，這些資料也就表明槓桿率處於相對狹小的範圍內。對企業來說的確普遍如此。在利率水平和企業文化限制了企業的借款額度時，政府就可以借入更多的資金。 迴歸分析表明，抵押貸款率提高壓低了住房價格（見圖3-3），而住房價格與住房投資水平密切相關（圖7-4），住房投資在被擠出的全部私人投資中約佔1/4。我懷疑，低於投資級評級的公司因利率影響而減少的投資也佔了一個重要部分。但一般來說，在政府財政赤字對私人儲蓄的替代中，大約一半的份額可以歸結為利率的擠出效應，其餘部分與公司文化的限制有關。 因變數（時期：1985年1月—2012年12月，336個觀測值） 獨棟住房開工率（saar，單位：1 000） 自變數係數 t統計值* 獨棟住房開工率（saar，單位：1 000）[現期 / 3 年移動平均數] 1.400 5.954 私人部門失業率：16年（sa，%） –0.061 8 –5.28 0 空置住房總數（期間平均值，單位：1 000） –0.000 13 –10.9 76 自有住房率（%） 0.102 3 7.760 房地美公司30年固定利率抵押貸款利率（%） –0.063 6 –5.69 1 調整後的R-sq D-W統計值 0.900 0.294 * t統計值利用Newey-West HAC標準差和協方差計算。
圖7-4 資料來源：U.S. Department of Commerce; Corelogic; U.S. Department of Labor; Federal Home Loan Mortgage Corporation 利率提高造成的擠出效應和公司文化造成的擠出效應，最終會導致相同的結果。融資成本提高通常會導致投資前景趨於暗淡，當個別企業自覺限制其槓桿水平時也是如此。即使是AAA級的企業也會限制債務發行量，這表明某些正在考慮的投資專案將被擱置。 負債很少的公司有充足的槓桿提升空間，可能大幅提升其股本收益率。此類公司由此可以接受相對較低的潛在營業回報率，[18]並透過槓杆操作把股本收益率提高到令人滿意的水平。槓桿率已經較高的企業則沒有這樣的機遇，由於不能再借款，就需要更高的運營回報率。因此在其他條件相同時，槓桿率較高的企業的投資和借款會少於槓桿率較低的企業，其行為類似於沒有債務槓桿的企業受到利率提高的抑制一樣。 事實上，這些操作並不符合教科書中關於最優資本配置的投資決策原則。人類的心理傾向會對客觀決策過程造成許多幹擾。大多數大型企業還是遵守較為嚴格的決策流程，但從我的經驗來看，大多數中型和
（尤其是）小型企業並非如此。在達到某個債務水平後，其行為會表現得似乎被更高的利率擠出一樣。沒有把這些經濟作用因素考慮進來的模型，在開展預測時就丟失了一項重要的約束條件，可是現有的大多數模型的確存在這個缺陷。 [1] 我這代人中最偉大的投資者沃倫·巴菲特最近告訴我，他數十年來一直堅持這個投資策略。 [2] 話說回來，公元前5世紀的利率水平與現代就很接近了。我還不知道有其他哪種“時間”序列能維持這樣長期的穩定性。 [3] 恐慌拋售是任何熊市的內在組成部分，但除了空頭補進外，牛市中很少出現恐慌性買入現象。資料證明，牛市的價格上漲速度普遍來說顯著低於熊市的平均下跌速度。 [4] 參見：Rick Ferri, “Index Fund Portfolios Reign Superior,” Forbes, August 20, 2012。 [5] 熊市的崩潰速度比牛市的擴張速度快得多，但股票價格下降的天數卻遠遠少於上漲的天數。自1955年的日股票價格變動，即使在排除長期上漲趨勢後，下跌日也比上漲日少4%，平均日跌幅則比平均日漲幅多出4%。 [6] 5年期收益足以消除預期中的商業週期波動的影響。 [7] 與來自工薪收入的消費支出不同，資本收益帶來的消費支出會造成家庭債務的相應增加，或者其他資產增幅的相應減少。 [8] 不過這期間的變化很大。在2006年第一季度，估計有16%的消費支出是由於資本價值的變化導致，而在1974年第四季度則只有10%。 [9] 對1985~2012年的迴歸分析表明，5%的價格漲跌將導致新建住房開工率出現±7.4%的變化（參見圖7-4）。 [10] 估算資產價格變化對GDP整體的影響並不複雜，只需把資產價格對個人消費支出的影響和對私人及市政資本投資的影響加起來即可。不過，這沒有考慮部門之間的相互作用。 [11] 美國公司、外國公司以及住房的市場價值的年均增長率分別為8.1%、14.4%和6.1%。 [12] 令人遺憾的是，當時的女董事長太少。 [13] 參見：Alan Greenspan, “Stock Prices and Capital Evaluation,” in American Statistical Association, 1959 Proceedings of the Business and Economic Statistics Section (American Statistical Association, Washington, D.C.,1959), pp. 2–26。 [14] 這個指標是託賓的Q比率的前身。Q比率是耶魯大學的詹姆斯·託賓在1969年提出的指標。 [15] 某些企業採用加權平均的債務和股權資本的資料。
[16] 在進行這個計算時，固定投資中包括了存貨的變化。 [17] 淨借入金額（包括新股發行）等於債務的淨增加減去資本投資之外的資產的增長。這個統計值等於美聯儲的資金流量表中所說的“融資缺口”。 [18] 營業利潤減去利息支出以及其他調整項等於稅前利潤。