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内在估值与相对估值：贴现现金流在估值方法中的地位
· 背景
DCF 估价 现金流
DCF 是一系列估值方法，而不是唯一的一种。这篇文章将内在方法与基于倍数的方法进行了比较，解释了每种方法的假设，并展示了如何使用它们来相互检查。
DCF 值与可比倍数所显示的相差甚远 - 为什么差距是信息而不是错误
DCF 和可比较倍数练习可能会不一致，而电子表格中不包含公式错误。这一差距表明他们的假设有所不同：一个编码了公司特定的现金流路径和所需回报，而另一个则导入了选定市场群体的定价方式。协调首先是揭示这些假设，而不是对输出进行平均。
内在估值——由资产自身预期现金流量和风险得出的价值，以贴现现金流法（DCF）为例
内在估值从预期现金流和风险中得出价值。 ToolAcre 是一个内在模型：它根据用户假设预测 FCFF，对预测和终值进行贴现，然后应用净债务桥梁。该方法独立于同行倍数，但高度依赖于预测、费率和终端条件。
相对估值 — 使用倍数与类似资产进行比较进行定价，以及隐藏在“类似”中的假设
相对估值通过与使用通用指标的选定同行或交易进行比较来对资产进行定价。 “可比”隐藏了有关增长、利润、风险、会计和资本结构的选择。当群体在实际驱动价值的特征上存在差异时，干净的倍数计算仍然可能会产生误导。
各自的优点和缺点 - DCF 对乘数依赖市场情绪的假设的敏感性
DCF 做出了明确的假设，并且可以对不同的现金流路径进行建模，但遥远的预测和终值是敏感的。倍数速度很快，反映了当前的市场定价，但它们可能会传递市场的乐观情绪、悲观情绪或同行选择错误。这两种方法都不能消除判断力；每个人都将其定位在不同的地方。
使用一个来检查另一个 - 来自 DCF 的隐含倍数和来自倍数的隐含增长作为调节工具
一种方法可以质疑另一种方法。将 DCF 企业价值除以一致定义的终端指标以获得隐含倍数，然后比较定义而不是标签。相反，将观察到的倍数转化为支持它所需的增长或利润。不匹配是提示重新访问输入，而不是错误定价的自动证明。
工作示例 - 使用发明的数字将说明性 DCF 结果转换为隐含倍数，以及不匹配会促使您重新访问
如果发明的 DCF 产生 1,200 的企业价值，并且一致定义的指标为 100，则隐含倍数为 12 倍。基于另一个指标或周期的同行数据不具有直接可比性。该存储库不提供同行数据或部门倍数，因此没有断言市场范围，并且从说明性的 12 中没有得出任何结论。
这不包括什么 - 计算器仅根据您的假设执行基于现金流的内在计算
ToolAcre 仅根据手动假设执行内在现金流计算。它不会获取可比数据、筛选同行、标准化会计或建议哪个镜头值得更多重视。其退出倍数终端方法接受用户提供的倍数，但不会将该输入转换为独立的相对估值研究。
DCF 是一个镜头，而不是整个画面 — ToolAcre DCF 计算器如何为您提供比较的内在方面
使用 DCF 作为一个镜头，并明确连接到另一个镜头。说明协调所需的定义、日期、范围和假设。计算器可以揭示内在的一面及其敏感性；它不能将与市场定价的分歧转化为投资建议或正确的价格。