贴现现金流解释

第一步：预测自由现金流

起始数字是自由现金流：支付维持运行所需的设备和基础设施费用后运营产生的现金。通常的近似值是运营现金减去资本支出，两者都在现金流量表上。

使用无杠杆数据，在支付利息之前测量。这是自制模型中最常见错误的根源。无杠杆现金流属于为企业提供资金的每个人——贷方和股东——第四步是分割现金流。这个数字已经是利息扣除两次借款成本后的数字。

然后年复一年地成长。增长复合来自上一个预测年份，而不是起始数字：三年 10% 的增长需要 100 到 110，然后是 121，然后是 133.1，而不是 130。

第二步：打折返还

每个预计年份除以 (1 + r) 的年份数次方，其中 r 是您的贴现率。第一年划分一次，第二年划分两次。钱越远分配得越多，这就是整个直觉。

贴现率同时发挥两项作用：它是您所需的回报，也是您对风险的估计。风险较高的企业应该获得较高的利率，这自然会产生较低的价值。不存在客观正确的比率——加权平均资本成本是标准估计，并且是建立在进一步估计的基础上的估计。

年终折扣假设每年的现金在最后一天到达。年中假设它全年均匀到达，因此折扣会减少半年，从而提供略高的价值。两者都不是更正确的。重要的是对预测和终值应用相同的约定。

第三步：最终值，大部分答案都隐藏在其中

当你的预测停止时，企业不会停止。终值涵盖了窗口之外的所有内容，通常占总数的一半以上。因此，大多数典型 DCF 的答案都来自于您没有详细预测的部分——在引用小数点后两位数字之前，值得先考虑一下这一点。

永续增长法假设现金永远以恒定的适度速度增长。以最后的预测年为例，将其增加一年的增长，然后除以贴现率减去最终增长率。升级很重要，因为永续期从预测结束后的第二年开始。

这种减法是该方法的弱点。当终端增长接近贴现率时，分母接近于零，价值就会爆炸。如果增长等于或超过贴现率，那么这个公式就毫无意义——它描述的是一家公司的增长永远超过了整个经济的增长。

退出倍数法是交叉检查：假设企业以其最终年度现金流的某个倍数出售。它完全忽略了增长率，因此它的失败方式不同，这正是它的有用之处。如果这两种方法严重不一致，则说明您的最终假设做了太多工作。

第四步：从全业到一股

贴现预测加上贴现最终价值得出企业价值——由贷方和股东共同资助的整个运营业务。

股东并不拥有它。贷款人首先得到付款。减去债务并加回现金（因为现金是完全拥有的），然后除以稀释后的股份数量。

跳过这一步是另一个典型的业余错误，而且它的规模并不小：一家拥有 300 万净债务和 50 万股股票的公司，如果你忘记了的话，每股价值将被高估六倍。

一种标志惯例将人们吸引住。如果一家公司持有的现金多于债务，则净债务为负，减去负数就会增加。净现金业务的每股价值高于而不是低于其企业价值。

读取范围，而不是数字

贴现率和最终增长率的微小变化会导致产出发生较大变化，因为两者的分母都可能接近于零。这是除以两个不确定数之间的微小差异的本质，而不是任何实现中的缺陷。

这就是为什么灵敏度网格比单个数字更诚实的原因。如果合理范围跨越三倍，则模型告诉您它无法准确回答问题 - 这是一个合理的发现，而不是失败。

实例：为什么最终价值占主导地位

从 100 的自由现金流开始，预测十年，每年增长 10%，折扣 10%。因为增长率等于贴现率，所以每年的现值正好是 100：第一年是 110 除以 1.1，第二年是 121 除以 1.21，依此类推。因此，十年正好贡献 1,000。

最终预测年份是1.1的10次方的100倍，即259.37。终端增长一年增加 2.5%：265.86。除以折扣率减去终端增长，0.10 减去 0.025，即 0.075。这给出了 10 年货币的最终价值 3,544.78。

将其折回十年后除以 1.1 的十分之一，即 2.5937：换算成今天的 1,366.7。

结果： 企业价值约为 2,367，其中 1,000 来自十年的详细预测，约 1,367（约 58%）来自关于不确定未来的一行算术。将终端增长率从 2.5% 改为 3.5%，这个数字就会从无人知晓的一点变化上升到约 1,592，大约高出 17%。 DCF 计算器提供了该算术的完整版本，其中显示了每个中间数字，因此您可以使用计算器检查它，而不是相信它。

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根据您自己的假设构建 DCF

在浏览器中运行算术，将权益桥显示为显式链，并拒绝计算增长满足贴现率的永续年金。它不获取任何市场数据。

这不包括什么

• 仅限教育用途。这里或工具中的任何内容都不是建议、推荐、评级或信号。
• 没有实时或历史的市场数据。每个输入都是由您键入的。
• 输出并不比其背后的假设更好，并且模型无法告诉您这些假设是否合理。
• 整个预测期内应用一种资本结构和一种贴现率。
• 不适合银行、保险公司或任何自由现金流不是正确衡量标准的企业。
• 永续增长法对贴现率与终值增长之间的差距极为敏感；小的输入变化会产生大的波动。