有没有什么书籍可以系统地介绍股权投资中常见的估值方法？ 举报 理由 举报 取消 作为一个门外汉很好奇公司的估值是怎么得来的，尤其是TMT领域的创业公司，利润好多都还是0 但估值已经刷刷刷长得飞起，而且吸引了一轮又一轮新的投资，那么背后的估值方法究竟是哪些呢？各个行业的企业估值方法想必也有很多不同吧？有没有什么书籍可以系统的介绍这些？ 2018年2月19日 10 条回复 1063 次浏览 PE,VC,创业,天使,投资,私募,股权,股权投资,风险投资
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谢邀，其实估值是个比较复杂的问题。
常用的估值办法有：
市盈率：净利润*PE倍数。
市销率：总市值/主营业务收入
或 股价/每股销售额。
现金流量贴现法：![]()
P—企业的评估值；
n—资产（企业）的寿命；
CFt—资产 (企业)在t时刻产生的现金流；
r—反映预期现金流的折现率
Economic Value Added：税后利润-资本费用 或 税后营业净利润-资本×资本成本率
EV/EBITDA：
公司价值EV=市值+（总负债-总现金）=市值+净负债；
EBITDA=EBIT+折旧费用+摊销费用；
EBIT=经营利润+投资收益+营业外收入－营业外支出+以前年度损益调整(或=净利润+所得税+利息）。
等等等….
但你会发现，针对早期项目，特别是利润还没有体现出来的项目，这些估值办法其实并没有什么卵用。
所以针对早期项目，一般情况下的估值常用的就是这几种：
1.以该项目未来12个月发展所需的资金总和/企业愿意释放出来的股权；
2.如果早期项目明年已经有盈利的情况下，可以以企业明年预计的净利润*一般情况下的行业PE倍数；
3.如果该领域有竞争对手企业已经率先拿到了融资，可以以该竞争对手企业为估值依据，把各项数据指标做对比，以该竞争对手企业估值*可调整的系数，比如0.5、1.2等等；
4.还有按照用户数量来进行估算的，比如一个用户数价值多少钱~
……
是的，我知道你们想问的是VC有没有拍脑袋定估值的。绝对有的，当VCer遇见一个心中觉得非常理想的团队与还不错的商业计划的时候，估值很可能就是跟企业家坐在桌上，各种吹吹牛，侃大山，拍脑袋定下来的…确实有这种的…但是毕竟不是多数~要知道你拍脑袋定个估值内部投委会的时候被问起来就要悲剧了…总不能让所有人都跟你一起拍脑袋吧？所以不要觉得VC全部都是拍脑袋定估值的…那都是误解…！
前面两位说的都很详细，题主你能耐心看完就好，我就说两句实操方面，一般一个投资经理一周至少15份bp，所以其实能算一算市盈率和市销率就不错了。
早期投资（天使到A轮）从来就没有量化的估值方法！用得最多的是拍脑袋和讨价还价。
不过，基本的依据还是有的：
1. 当有利润、营收、流水时，粗略对标上市公司的PE、PS倍数来算，这个倍数大小完全取决于所在行业、项目所处阶段、成长速度了；
2. 如果以上没有，则主要看用户量，根据用户未来可能产生的价值来衡量，或者对标相似用户群和用户量的公司的估值；
3. 如果以上都没有，那公司的估值就基本看团队成员值多少钱、或者干这件事情需要多少钱、团队已经投入了多少钱来综合判断。
我来简单介绍一下金融学里面是怎么确定一个玩意儿的价值的吧
本来嘛 金融的模型里面 主要都是用来估价的
所以简单说一下目前比较知名的金融股价模型
在此之前我说一下金融学里面一些名词 我慢慢补充这一部分
1 什么是股票收益或者回报率 每天都抽样的话就是历史回报率的平均数 也就是数学期望
2 什么是风险 就是历史数据的标准差
3 PV 现金 或者等于多少现金
4 FV 未来能够拿到的钱的数目 但是不是价值
5 call 买入期权 就是我有权力以XXX元从你手上买这个股票
6 put 与上一条相反 call 和 put 可以放弃这个权力 和期货不一样
第一部分纯理论 根本就不实用但是有道理
1 已知 股票分红 银行存款利息 企业政府债券利息 以及他们的违约风险后 适用
公平价值模型 也就是 现在我给你（借给你）的钱 和你以后还给我的钱 价值必须相等 现在的100 和一年以后的100 不相等
计算方法是 未来现金流除以风险调整之后的discount rate
所谓的Discount rate 比如 我们认为美债绝对无风险 那么它的利息如果是3% discount rate 就是1.03
一年之后 100元本金加上3元利息除以1.03 可得价值为100元
他的意义就是 一年之后还给你103元 完全等价于现在给从你手上借走100元
股票 企业债券等等等等 由于违约（未达到预期分红等等） 的可能性 他们的discount rate 要大于美债的discount rate 比如今年是不到1% 那企业的可能就是 2，3，4 基于信用评级 波动指数（从期权定价算出来的）等等
那么如果一个企业 他也还给你103元 那这个玩意儿的现在的价格 可能只有90多块钱吧 90多到100之间差出来的几块钱 用来补偿你可能会承担违约风险而遭受到的损失 金融就是这么公平
不管怎么说 未来现金流的定价模型大概就是这样
补充一个概念 如果累加呢？ 比如银行存款 利滚利 这个可以用这个公式
然后是衍生品定价模型 主要拿期权来当例子
这里说一个金融概念 the law of one price 大体就是 不能有无风险的套利机会 no arbitrage
你应该知道买入期权call 卖出期权 put
那么
情况1 我买入一只股票 并买入put
情况2 我买入一只无风险债券 买入 call
一直持有直至期权到期
这两种情况务必收入相等 否则就能套利 因此推倒出期权价格基础模型
从另外一个方面来看 期权的价值 和他所能带来的回报有关 回报取决于股票价格波动
期权不会带来任何收益 如果股票一直不变
所以其定价可以从预期的股票波动中得出 这就是叉数图模型
那么如果这一波动是持续不间断的 用black scholes 模型
需要知道的是 股票的现价 以及他的标准差
以上模型 我们要么明确知道目标资产的现金流 要么明确知道波动标准差
但是我们现实生活中肯定是不知道这些的 不能确切知道
那么如何通过以往数据分析出资产的精确价值呢？
这就说到了组合投资里面常用模型和假设
这个第二部分就是 比较有实际用处的模型 但是根本就没有那么有道理
1 功利方程
这个功利方程是个什么东西呢？
假设一元钱 参加一个游戏 赢了得到100 输了亏10块 几率五五开也就是要么拿 99回来 要么拿11出去
你参加吗？ 我要去参加 白送的啊！
好了 换一下 还是一元参加一个游戏 赢了拿10万回来 输了亏1万
你参加吗？ 如果是100万和十万？ 你真的有十万的话 摆到桌子上 然后回答我 你参加吗？
我是不去的 我真有10万 不想一下全抖出去
所以世界上主流的金融狗认为投资人都是 risk adverse 就是随着风险的增加 更倾向于拿更多回报才会参加游戏 （金融狗说的风险 一般情况下指的是标准差 也就是波动越大风险越高）
100万 VS 10万不行 1亿 VS 10万我觉得我可以再多考虑一下
2 风险最优组合
通过观测股票的历史数据 我们能得出两个东西
数学期望 也就是我们所说的回报率
标准差 也就是我们说的风险
他们之间有 correlation 两个组合出来的玩意儿有自身的 variance 乘比重加上 correlation 百度有公式 当这个股票数量够多 组合出的玩意儿最后就只剩下 correlation 这个过程我们称之为 diversification. 反正你多买点不一样的股票就对了
那么最后世界上所有的股票就能组合出来一个图
别管那条直线 那个抛物线吧 就是所有股票能组合出来的投资组合 那里面 或者线上的点 代表了一种组合 曲线的上半段 是最有效率的 也就是 给定风险 收益最高 给定收益 风险最少
结合1 功利性 也就是你对风险的厌恶程度 2 最优风险组合 就能得到属于你的最优投资组合
嗯 我漏下了一个玩意儿 单因素模型
1和2 我们需要海量的数据 特别是2 股票两两之间求 correlation 在个人计算机不普及的年代简直就是噩梦 如果我们不需要股票们两两之间握手 而是都去握手一个关键人物 那就变得简单了
所以我们哪一个东西来当参考 一般就是指数 上证指数之类的玩意儿 然后我们每一个股票跟他握手 能知道股票对于这个指数的敏感程度 beta 比如大盘涨1% 你如果涨2% 你的 beta 就是2 同理你涨了0.5 你的beta就是 0.5 这就是 single index model 单因素模型 可以百度一下看
3 CAPM
这个简直就是某些学FINANCE或者教FINANCE的煞笔的圣经 有效市场假说就是福音 FAMA就是教皇 呵呵呵呵呵
抛开CAPM的假设条件不管 就说他的内容 回到上面那个图 如果你可以借钱 也可以存钱在银行 这个利率借和存不变 那么你就可以找到一个直线 从利率引出来的 和所有的最优组合那个曲线的一个切线 那个交点 就是market portfolio 这个玩意儿能提供最大的回报风险比例
我们叫 sharp ratio
你不需要去找其他股票了 就抱着这一个组合 想高风险 多借钱 上杠杆 想低风险 存本金去银行
这个叫 one fund theory
那么收益怎么算![]()
注意这个r 是 return, expect return 我又漏了个概念 这个CAPM不是拿来预测他以后会给你多少钱的 是用来结合第一部分的现金流来估计这个资产价格的 我说过如果银行利息是3% 那么企业的discount rate 肯定不是3% 是多少？ CAPM 算出来的 拿来被以后的现金流除
4 CAPM变种
FAMA 这个人吧 他研究了几十年的股票和 CAPM 然后说CAPM是有缺陷的 不能充分股价 也就是做统计学的线性回归的时候残差太大或者 P value 太大 导致结果无意义 怎么办 提出了两点
第一点 投资人的非理性
比如
1 你去某些地方旅途 看上一块石头 标价 五千 你还价三千 卖！ 其实这个玩意儿五十块钱 我们叫 锚定效应
2 这个失足妇女志强不息白天还去大学上课！ 这个女大学生居然晚上去卖淫！
3 嗯 还有啥 overconfidence 去看看崔永元微薄就知道什么意思
那么在金融领域的表现是什么？ 主要有两点 市值和账面价值比例 以及 股价和企业利润比例
这两个的差异会显著影响市场对这资产的定价 所以FAMA 就把这两个玩意儿加进了 CAPM 模型
其他的 有考虑GDP 的 有考虑世界范围投资的 都差不多
5 Smart Beta
以上的那些玩意儿 都是说这个资产根 market portfolio 之间的关系
这个market portfolio 是什么呢 一些人认为是指数 上证标普等等
有些人认为不是 他们自己去组合出一些因子 比如FAMA组的什么 市值比账面价值 有些人组什么员工数量 现金收入 销售额 还有什么巴菲特因子 什么交易策略因子 反正都是神神叨叨的
有一个叫 fundamental indexation 的组了一个 员工数量 现金流 营业收入 分红 利润 什么的
但是基本不变 就是 beta 乘因子
然后原理也不变 就是算他们的discount rate 然后来估价
那么为什么要估价？
主动得交易策略 一个玩意儿卖100 你自己估计卖120 你买了等升值啊
被动的交易策略 看收益除以风险 找一个 sharp ratio 大的 拿着等10年
6 基金估值模型和多因素线性回归
怎么给一个基金估价 这个方面比较多 一般考虑刚才说的 sharp ratio 然后alpha 这个就是一个恒定的回报 刚才说回报基于风险嘛 就是beta越大回报越高 这个alpha 跟他们没关系 不管你风险多少它就是恒定给你那么多 这个主要来自于基金经理的手法
可以算基金经理的手法 叫 Timing Ability 在行情低迷的时候退出
用excel 的 solver 功能 查一查吧不然就是长篇大论
还有 Allocation ability 就是选择好的股票好的行情
然后 除了估价我们金融狗还能干什么？
算交易成本 这主要用在 HFT 高频交易领域
研究什么 bid ask speared, price impact, 机会成本 市场冲击什么的
简单说一下 你的卖出价格和买入价格不会一样的 肯定差一点 想一想你去银行换美元
然后 你买了 买的多 这个价格的都被你买完了 那么就会涨价 也就是拉盘嘛
机会成本 你买的少 那么免除了市场冲击 但是你丢失了买入股票赚钱的机会
那么算法交易是什么 算出来怎么拆分你的大单会最完美的降低这一系列成本
这些都能算出来 而且也不特别难
网上搜一搜关键字 交易成本 市场冲击成本 机会成本 算法交易 什么的
一些有趣的假设和他们的应用
有效市场假说 投资人都是理性的 能接受信息 也就是关于公司的基本面的报告啦 来作出相应的反应
单一价格假说 投资人不需要全部都是理性的 一部分人做错了 就会被别人套利 然后价格又回到正常水平了
还有什么 羊群效应 行为金融学
嗯。。。
装逼好累
绝对估值法（折现方法）
1.DDM模型（Dividend discount model /股利折现模型)
2.DCF /Discount Cash Flow /折现现金流模型）
（1）FCFE （ Free cash flow for the equity equity /股权自由现金流模型)模型
（2）FCFF模型（ Free cash flow for the firm firm /公司自由现金流模型）
DDM模型
V代表普通股的内在价值， Dt为普通股第t期支付的股息或红利，r为贴现率
对股息增长率的不同假定，股息贴现模型可以分为
：零增长模型、不变增长模型（高顿增长模型）、二阶段股利增长模型（H模型）、三阶段股利增长模型和多元增长模型等形式。
最为基础的模型；红利折现是内在价值最严格的定义； DCF法大量借鉴了DDM的一些逻辑和计算方法（基于同样的假设/相同的限制）。
1. DDM DDM模型模型法（Dividend discount model / Dividend discount model / 股利折现模型股利折现模型)
DDM模型
2. DDM DDM模型的适用分红多且稳定的公司，非周期性行业；
3. DDM DDM模型的不适用分红很少或者不稳定公司，周期性行业；
DDM模型在大陆基本不适用；
大陆股市的行业结构及上市公司资金饥渴决定，分红比例不高，分红的比例与数量不具有稳定性，难以对股利增长率做出预测。
DCF 模型
2.DCF /Discount Cash Flow /折现现金流模型） DCF估值法为最严谨的对企业和股票估值的方法，原则上该模型适用于任何类型的公司。
自由现金流替代股利，更科学、不易受人为影响。
当全部股权自由现金流用于股息支付时， FCFE模型与DDM模型并无区别；但总体而言，股息不等同于股权自由现金流，时高时低，原因有四：
稳定性要求（不确定未来是否有能力支付高股息）；
未来投资的需要（预计未来资本支出/融资的不便与昂贵）；
税收因素（累进制的个人所得税较高时）；
信号特征（股息上升/前景看好；股息下降/前景看淡）
DCF模型的优缺点
优点：比其他常用的建议评价模型涵盖更完整的评价模型，框架最严谨但相对较复杂的评价模型。需要的信息量更多,角度更全面, 考虑公司发展的长期性。较为详细，预测时间较长，而且考虑较多的变数，如获利成长、资金成本等，能够提供适当思考的模型。
缺点：需要耗费较长的时间，须对公司的营运情形与产业特性有深入的了解。考量公司的未来获利、成长与风险的完整评价模型，但是其数据估算具有高度的主观性与不确定性。复杂的模型，可能因数据估算不易而无法采用，即使勉强进行估算，错误的数据套入完美的模型中，也无法得到正确的结果。小变化在输入上可能导致大变化在公司的价值上。该模型的准确性受输入值的影响很大（可作敏感性分析补救）。
FCFE /FCFF模型区别
股权自由现金流（Free cash flow for the equity equity ）：
企业产生的、在满足了再投资需求之后剩余的、不影响公司持续发展前提下的、可供股东股东分配的现金。
公司自由现金流（Free cash flow for the film film ）：
美国学者拉巴波特（Alfred Rappaport）20 世纪80 年代提出了自由现金流概念：企业产生的、在满足了再投资需求之后剩余的、不影响公司持续发展前提下的、可供企业资本供应者企业资本供应者/各种利益要求人（股东、债各种利益要求人（股东、债权人）权人）分配的现金。
FCFF 模型要点
1.基准年公司自由现金流量的确定：基准年公司自由现金流量的确定：
2.第一阶段增长率第一阶段增长率g的预估的预估：(又可分为两阶段）又可分为两阶段）
3.折现折现率的确定的确定：
折现：苹果树的投资分析/评估自己加权平均资金成本(WACC) 。
4 .第二阶段自然增长率的确定：
剩余残值复合成长率（CAGR），一般以长期的通货膨胀率（CPI）代替CAGR。
5 .第二阶段剩余残值的资本化利率的计算：
WACC减去长期的通货膨胀率（CPI）。
公司自由现金流量的计算
根据自由现金流的原始定义写出来的公式：
公司自由现金流量=（ 税后净利润+ 利息费用+ 非现金支出- 营运资本追加）- 资本性支出
大陆适用公式：
公司自由现金流量
= 经营活动产生的现金流量净额–资本性支出
= 经营活动产生的现金流量净额– （购建固定、无形和其他长期资产所支付的现金– 处置固定、无形和其他长期资产而收回的现金净额）
资本性支出
资本性支出：用于购买固定资产（土地、厂房、设备）的投资、无形资产的投资和长期股权投资等产能扩张、制程改善等具长期效益的现金支出。
资本性支出的形式有：
1.现金购买或长期资产处置的现金收回、
2.通过发行债券或股票等非现金交易的形式取得长期资产、
3.通过企业并购取得长期资产。
其中，主体为“现金购买或长期资产处置的现金收回”的资本性支出。
现行的现金流量表中的“投资活动产生的现金流量”部分，已经列示了“购建固定、无形和其他长期资产所支付的现金”，以及“处置固定、无形和其他长期资产而收回的现金净额”。
故：资本性支出= 购建固定、无形和其他长期资产所支付的现金—处置固定、无形和其他长期资产而收回的现金净额
自由现金流的的经济意义
企业全部运营活动的现金“净产出”就形成“自由现金流”，“自由现金流”的多寡一定程度上决定一家企业的生死存亡。一家企业长期不能产出“自由现金流”，它最终将耗尽出资人提供的所有原始资本，并将走向破产。
1.“自由现金流”充裕时，企业可以用“自由现金流” 偿付利息还本、分配股利或回购股票等等。
2. “自由现金流”为负时，企业连利息费用都赚不回来，而只能动用尚未投入经营（含投资）活动的、剩余的出资人（股东、债权人）提供的原始资本（假定也没有以前年度“自由现金流”剩余）来偿付利息、还本、分配股利或进行股票回购等等。
3.当剩余的出资提供的原始资本不足以偿付利息、还本、分配股利时，企业就只能靠“拆东墙补西墙”（借新债还旧债，或进行权益性再融资）来维持企业运转。当无“东墙”可拆时，企业资金链断裂，其最终结果只能寻求被购并重组或申请破产。
公司自由现金流量的决策含义
自由现金流量为正： 自由现金流量为正：
公司融资压力小、具发放现金股利、还旧债的能力；
不一定都是正面的，隐含公司扩充过慢。
自由现金流量并非越高越好，自由现金流量过高表明再投资率较低，盈余成长率较低。
自由现金流量为负： 自由现金流量为负：
表明再投资率较高，盈余成长率较高，隐含公司扩充过快；
公司融资压力大，取得现金最重要，须小心地雷股；
借债困难，财务创新可能较大，可能发可转换债规避财务负担；
在超额报酬率呈现正数时，负的自由现金流量才具有说服力。
基准年公司自由现金流量的确定
自由现金流量为正：
取该年值为基准年值；
以N年算术平均值为基准年值；
以N年加权平均值为基准年值（权重自定，越近年份权重越大。）
自由现金流量为负：
如算术平均值为正，以N年算术平均值为基准年值；
如加权平均值为正，以N年加权平均值为基准年值；
如前一年为正，取前一年值为基准年值；
如前一年为负，取某一年比较正常值为基准年值（自定）。
第一阶段增长率g的预估
运用过去的增长率： 运用过去的增长率：
算术平均数（简单平均/赋予不同年份相同的权重/忽略了复利效果）
加权平均数（给予近几年增长率以较大权重/不同年份权重主观确定）
几何平均数（考虑了复利效果/忽略中间年限变化）
线性回归法（同样忽略了复利效果）
结论：没有定论
注意：当利润为负时
算术平均数（简单平均/赋予不同年份相同的权重/忽略了复利效果）
加权平均数（没有意义）
几何平均数（考虑了复利效果/忽略中间年限变化）
线性回归法（没有意义）
历史增长率的作用
历史增长率在预计未来增长率中的作用取决于历史增长率在预计未来增长率中的作用取决于:
历史增长率的波动幅度（与预测的有用性负相关。）
公司的规模（随规模变大，保持持续高增长的难度变大。）
经济的周期性（周期性公司的取值可能很高或很低。）
基本面的变化（公司业务、产品结构变化、公司重组等。）
收益的质量（会计政策/购并活动引起的增长可靠性很差。）
主观预测优于模型
研究员对结论：研究员对g的主观预测优于模型的预测：只依据过去的数据
研究员的主观预测：过去的数据+本期掌握的所有信息，包括：
（1）上一次定期报告后的所有公司不定期公告中的信息；
（2）可能影响未来增长的宏观、行业信息；
（3）公司竞争对手的价格政策即对未来增长率的预估；
（4）访谈或其他途径取得的公司内幕消息；
如何准确预测g
预测得准确与否,将建立在研究员对产业发展和公司战略把握的基础之上。公司战略包括公司产业领域的选择、产品的选择和生产流程的选择。要依据产业发展和公司战略，要与时俱进，对模型参数进行修正,提高估值的准确性。
（1）最近公司具体信息的数量（越多/越重大，优势越明显）；
（2）研究该公司的研究员的数量（越多/越一致，优势越明显）；
（3）研究该公司的研究员意见的分歧程度（越大，优势越不明显）；
（4）研究该公司的研究员的素质（金牌研究员越多，预测优势越大）。
建议：相信自己，不要盲目相信其他研究员的预测。金牌研究员也可能犯严重错误，因为：数据本身可能存在错误+研究员可能忽略基本面的重大变化。
WACC释义与计算
WACC WACC （ Weighted average cost of capital/ Weighted average cost of capital/加权平均资金成本权平均资金成本/Composite cost of capital Composite cost of capital)
根据股东权益及负债占资本结构的百分比，再根据股东权益及负债的成本予以加权计算，所得出的综合数字。
公式：
WACC =股东权益成本*（公司市值/企业价值）+负债成本*（负债/企业价值）
利用公司的加权平均资本成本（WACC）来判断公司股票是否值得投资。
WACC的计算相当复杂，不过如何使用WACC ，比如何计算该数字更重要。
FCFF法的适用
1. FCFF FCFF法的适用： 法的适用：
周期性较强行业（拥有大量固定资产并且账面价值相对较为稳定）；
银行；
重组型公司。
2. 2. FCFF FCFF法的不适用：
公司无平均正的盈余，如IT类公司目前处于早期阶段；
公司不具备长期历史营运表现，例如成立不到三年的公司；
缺乏类似的公司可作参考比较；
公司的价值主要来自非营运项目。
特殊情况下DCF的应用（1）
1. 周期性较强行业周期性较强行业：
难点：基准年现金流量及预期增长率g的确定问题。
对策：1。基准年现金流量为正，直接调整预期增长率g 。
（1）景气处于+3、-3、-2 ，预计景气回落，下调预期增长率g。
（2）景气处于-1、+1、+2 ，预计景气上升，上调预期增长率g。
（逻辑：景气循环理论，景气周期周而复始，历史重演。研究员对宏观经济周期、行业景气周期的判断能力，以及能否准确寻找一个景气周期年限及景气拐点都会影响估计的准确性。）
2。基准年现金流量为负。
先求平均现金流量以作基准年现金流量；然后调整预期增长率。
注意：注意：1。也可以从营收开始，利用会计勾稽关系全面估算每年现金流量。
（宏观经济周期、行业景气周期判断的准确性、会计能力都会影响估计
的准确性，工作量繁重且效果不佳）
2。内部收益率已经体现收益波动性对价值评估的影响。
3。预期增长率g取净利成长率时，将净利成长率*>1的系数（公司自由现金流成长波动大于净利成长波动。）
特殊情况下DCF的应用（2）
2.有产品有产品期权的公司：
难点：当前不会产生现金流量，但未来有价值的资产。
（如产品期权、包括专利和版权）。
对策：
1。该资产公开市场的价格+DCF计算的公司价值；（是否存在该资产交易的活跃市场/产品期权能否分离）
2。运用期权定价模型预估产品期权+DCF计算的公司价值；（关于期权定价模型，见本文P44-47）
3。调高预期增长率g ；（调高幅度的主观性/产品期权的或有现金流量问题）
特殊情况下DCF的应用（3）
3. ST ST、PT PT及基本面较差公司： 及基本面较差公司：
难点：基准年现金流量为负。
对策：1。平均现金流量为正；
先求平均现金流量以作基准年现金流量；然后调整预期增长率。
2。平均现金流量为负。
以一个比较健康的年份现金流量作基准年现金流量；然后调整预期增长率。
（假设前提：公司在不久的将来会恢复到健康的状况。）
RNAV法简介
RNAV的计算公式：
RNAV =（物业面积＊市场均价－净负债）／总股本
物业面积，均价和净负债都是影响RNAV值的重要参数。
较高的资产负债率（过多的长短期借款负债）/较大的股本都将降低RNAV值。
对公司各块资产分别进行市场化的价值分析，从资产价值角度重新解读公司内在的长期投资价值。
股价相对其RNAV，如存在较大幅度的折价现象，显示其股价相对公司真实价值有明显低估。
RNAV法推算（以商业为例）
1.对商业地产对商业地产分类，确定其适用的估值方法：分类，确定其适用的估值方法：
细分业态（便利店、标准店、大卖场等）被处置的可能性，细分业态与主营业务的相关度；
2.对商业地产的面积做出初步估算对商业地产的面积做出初步估算:
部分物业建筑面积的数据可能没有公开，需要调研后加入；
3.确定物业的均价： 确定物业的均价：
市场均价决定于稀缺程度。
期权定价模型推算
1. 估算公司资源（矿藏、油田等）可开采储量；估算公司资源（矿藏、油田等）可开采储量；
2. 估算资源开采的成本； 估算资源开采的成本；
估算的开采成本是资源期权的执行价格。
3. 期权的到期时间； 期权的到期时间；
开采合同的开采年限；
按照资源储量以及开采能力估算。
4.标的资产价值的方差； 标的资产价值的方差；
储量不变前提下，标的资产价值波动取决于资源价格波动。
5.标的资产的经营性现金流量； 标的资产的经营性现金流量；
每年生产将减少资源的价值，提供相应的经营性现金流量。
6.将以上数据将以上数据代入代入Black Black-Scholes Scholes模型计算公司资源的期模型计算公司资源的期权价值；权价值；
7.结合公司的其他资产的收益状况结合公司的其他资产的收益状况,测算出该公司内在投资价值。测算出该公司内在投资价值。
买方期权的损益
自然资源期权的损益
期权定价对公司特定信息挖掘
资源类公司对矿藏资源的拥有情况,是产量形成的依据,它比产量更能反映公司的价值。
大陆现行规定中,不要求资源类上市公司披露矿藏储量,因此对这类公司的估值多以产量为依据,与其他类型公司的估值方法差别不大,无法体现这类公司价值来源的特殊性。
采用期权定价模型,要求研究员不但关注产量、价格、成本等情况来判断公司的投资价值，而且深究矿藏等有关公司价值的特有信息，提升对公司的投资价值判断的准确度。
DCF方法理论完美，过程略显复杂。
在发达国家市场中，各种数据比较完善，公司日趋成熟，DCF成为通用的估值方法。
大陆DCF方法似乎受到许多局限，一方面是基础数据缺乏，另一方面是一部分公司的持续经营能力令人怀疑。
小结
DCF估值的方法论意义大于数量结果
模型的参数估计困难。如果不可信的数据进入模型，只能得不可靠的结果。虽然DCF估值的结果可能会因研究员对参数的选择、判断有所不同,但是估值的过程一致, 为研究员提供一个严谨的分析框架,系统地考虑影响公司价值的每一个因素,最终评估一个公司的投资价值。
DCF估值的方法论框架要求研究员分析一个公司的基本面时,既要考虑财务状况、产品结构、业务结构, 同时也要考虑行业的发展和公司的战略,对上市公司形成全面的认识。
对上市公司全面的分析是DCF估值的要义所在,具体的数量结果反而是次要的。
谨慎择取不同估值方法
不同的估值模型适用于不同行业、不同财务状况的公司，例如：
高速公路上市公司，注重稳定性，首选DCF方法， 次选EV/EBITDA；
生物医药及网络软件开发上市公司，注重成长性，首选PEG方法，次选P/B、EV/EBITDA；
房地产及商业及酒店业上市公司，注重资产（地产等）帐面价值与实际价值的差异可能给公司带来的或有收益，应采用RNAV与PE法相结合的方法；
资源类上市公司，除关注产量外，还应关注矿藏资源的拥有情况，应采用期权定价模型。
如何提高公司估值的准确性
1.提升宏观经济、行业分析的研判能力；
2.提高公司财务报表预测的准确性；
3. 多种相对法估值和至少一种绝对法估值模型估值（以DCF 为主）
4.运用敏感性分析，给出公司估值的合理区间；
5.与时俱进，不断调整和修正估值参数。
估值选股方法
所谓估值选股方法，其实就是寻找价值低估的公司，但问题是普通投资者如何找到这类公司。
大机构有庞大的研发机构，但我们只是单兵作战，要长期跟踪数千家上市公司无疑是天方夜谈，而且也不可熟悉所有行业。因此我们要放弃自己寻找公司的想法，从现有的公开信息中寻找。
目前权威的证券报或营业部都会提供一些研究报告，为我们大大缩小了选股的范围。但并不是所有报告提到的公司都是可以投资的，以下是几个必须的估值选股过程：
1、 尽量选择自己熟悉或者有能力了解的行业。
报告中提高的公司其所在行业有可能是我们根本不了解或者即使以后花费很多精力也难以了解的行业，这类公司最好避免。
2、 不要相信报告中未来定价的预测。
报告可能会在最后提出未来二级市场的定价。这种预测是根据业绩预测加上市盈率预测推算出来的，其中的市盈率预测一般只是简单地计算一下行业的平均值，波动性较大，作用不大。
3、 客观对待业绩增长。
业绩预测是关键，考虑到研究员可能存在的主观因素，应该自己重新核实每一个条件，直到有足够的把握为止。
4、 研究行业。
当基本认可业绩预测结果以后还应该反过来自己研究一下该公司所处的行业，目的仍然是为了验证报告中所提到的诸如产品涨价之类的可能有多大之类的假设条件。这项工作可以通过互联网来完成。
5、进行估值。
这是估值选股的关键。不要轻信研究员的估值，一定要自己根据未来的业绩进行估值，而且尽可能把风险降低。
6、 观察盘面，寻找合理的买入点。
一旦做出投资决定，还要对盘中的交易情况进行了解，特别是对盘中是否有主力或者主力目前的情况做出大致的判断，最终找到合理的买入点，要避免买在一个相对的高位。
其实所有的估值在信息不充分或不确定的情况下都是不准的。
简单的方法，可以有三个，举例：
1、只考虑现在时点，不考虑未来盈利变化，公司净资产多少可以作为估值简单参考
2、只考虑现在，如果该公司年净利润100万，假设以后盈利不变化，你愿意几年收回，10年，估值1000万，20年，就估值2000万，就是市盈率的概念。
3、考虑未来，能大致估算未来的盈利和现金流入，拿现金流按一定的收益率折现（社会平均收益率或你愿意接受的收益率），就是现在的价值。
其他估值，万变不离其衷，信息越准确，估值越合理。对未来的判断偏差越大，就算方法很科学，估值也不准。
漫谈企业估值
这个链接很全，而且是案例的形式讲解，易于理解
上面有人提到的36氪漫谈企业估值系列后来汇总出了一本Kindle电子书叫《估值就是讲故事》，比较不错。系统了解估值还是看达摩达兰的《投资估价》比较好，中文版翻译的也不错，但里面案例涉及到计算的部分各种小错误非常非常多。
推荐一个作者，艾斯沃斯. 达摩达兰。
学术界对估值研究最深入和权威的，基本你能想到的一切估值手段(除去某知名投行给恒大淘宝估值用的市粉率，市值/粉丝数)，他都有专门著作论述，按图索骥看书就可以了。
CFA Level 2 Equity Investments… 我是认真的