自由现金流股权比的现值 (FCFE)
在贴现现金流（DCF）估值技术中，股票的价值是根据某种现金流量的现值来估计的。自由现金流转股（FCFE）通常被描述为在向债务持有人付款并允许支出以维持公司资产基础后，股东可获得的现金流。
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内在股票价值（估值摘要）
NVIDIA Corp.，自由现金流占股本（FCFE）预测
以百万美元为单位，每股数据除外
| 年 | 价值 | FCFEt 或终端值 (TVt) | 计算 | 现值 |
|---|---|---|---|---|
| 01 | FCFE0 | |||
| 1 | FCFE1 | = × (1 + ) | ||
| 2 | FCFE2 | = × (1 + ) | ||
| 3 | FCFE3 | = × (1 + ) | ||
| 4 | FCFE4 | = × (1 + ) | ||
| 5 | FCFE5 | = × (1 + ) | ||
| 5 | 终端值 (TV5) | = × (1 + ) ÷ ( – ) | ||
| NVIDIA普通股的内在价值 | ||||
| NVIDIA普通股的内在价值（每股） | ||||
| 当前股价 | ||||
基于报告： 10-K (报告日期： 2023-01-29).
1 查看详情 »
免責聲明！
估值基于标准假设。可能存在与股票价值相关的特定因素，此处省略。在这种情况下，实际股票价值可能与估计值有很大不同。如果您想在投资决策过程中使用估计的内在股票价值，请自行承担风险。
要求的回报率 (r)
| 假设 | ||
| 长期国债综合指数的回报率1 | RF | |
| 市场投资组合的预期回报率2 | E(RM) | |
| NVIDIA普通股的系统性风险 | βNVDA | |
| 英伟达普通股所需的回报率3 | rNVDA | |
1 所有未偿还的固定息式美国国债的未加权平均投标收益率，这些债券在不到10年内既不到期也不可赎回（无风险回报率代理）。
2 查看详情 »
3 rNVDA = RF + βNVDA [E(RM) – RF]
= + [ – ]
=
FCFE增长率 (g)
普拉特模型隐含的FCFE增长率（g）
NVIDIA Corp.、普拉特模型
| 平均 | 2023年1月29日 | 2022年1月30日 | 2021年1月31日 | 2020年1月26日 | 2019年1月27日 | 2018年1月28日 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 部分财务数据 (百万美元) | ||||||||
| 已宣布及已派发现金股息 | ||||||||
| 净收入 | ||||||||
| 收入 | ||||||||
| 总资产 | ||||||||
| 股东权益 | ||||||||
| 财务比率 | ||||||||
| 留存率1 | ||||||||
| 利润率2 | ||||||||
| 资产周转率3 | ||||||||
| 财务杠杆比率4 | ||||||||
| 平均 | ||||||||
| 留存率 | ||||||||
| 利润率 | ||||||||
| 资产周转率 | ||||||||
| 财务杠杆比率 | ||||||||
| FCFE增长率 (g)5 | ||||||||
基于报告： 10-K (报告日期： 2023-01-29), 10-K (报告日期： 2022-01-30), 10-K (报告日期： 2021-01-31), 10-K (报告日期： 2020-01-26), 10-K (报告日期： 2019-01-27), 10-K (报告日期： 2018-01-28).
2023 计算
1 留存率 = (净收入 – 已宣布及已派发现金股息) ÷ 净收入
= ( – ) ÷
=
2 利润率 = 100 × 净收入 ÷ 收入
= 100 × ÷
=
3 资产周转率 = 收入 ÷ 总资产
= ÷
=
4 财务杠杆比率 = 总资产 ÷ 股东权益
= ÷
=
5 g = 留存率 × 利润率 × 资产周转率 × 财务杠杆比率
= × × ×
=
单阶段模型隐含的FCFE增长率（g）
g = 100 × (股票市场价值0 × r – FCFE0) ÷ (股票市场价值0 + FCFE0)
= 100 × ( × – ) ÷ ( + )
=
哪里：
股票市场价值0 = NVIDIA普通股的当前市场价值 (百万美元)
FCFE0 = 去年英伟达自由现金流转股 (百万美元)
r = 英伟达普通股所需的回报率
FCFE增长率（g）预测
NVIDIA Corp.，H型
| 年 | 价值 | gt |
|---|---|---|
| 1 | g1 | |
| 2 | g2 | |
| 3 | g3 | |
| 4 | g4 | |
| 5 及以后 | g5 |
哪里：
g1 由 PRAT 模型暗示
g5 由单级模型暗示
g2, g3 和 g4 使用线性插值计算 g1 和 g5
计算
g2 = g1 + (g5 – g1) × (2 – 1) ÷ (5 – 1)
= + ( – ) × (2 – 1) ÷ (5 – 1)
=
g3 = g1 + (g5 – g1) × (3 – 1) ÷ (5 – 1)
= + ( – ) × (3 – 1) ÷ (5 – 1)
=
g4 = g1 + (g5 – g1) × (4 – 1) ÷ (5 – 1)
= + ( – ) × (4 – 1) ÷ (5 – 1)
=