Stock Analysis on Net
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Apache Corp. (NYSE:APA)

US$17.99

这家公司已移至 档案馆！ 财务数据自2016年8月4日以来一直没有更新。

公司自由现金流的现值 (FCFF)

Microsoft Excel

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的现值来估计的。公司自由现金流（FCFF）通常被描述为直接成本之后和向资本供应商支付任何款项之前的现金流。

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内在股票价值（估值摘要）

Apache Corp.，公司自由现金流（FCFF）预测

以百万美元为单位，每股数据除外

Microsoft Excel
年 价值 FCFFt 或终端值 (TVt) 计算 现值
01 FCFF0
1 FCFF1 = × (1 + )
2 FCFF2 = × (1 + )
3 FCFF3 = × (1 + )
4 FCFF4 = × (1 + )
5 FCFF5 = × (1 + )
5 终端值 (TV5) = × (1 + ) ÷ ( – )
Apache资本的内在价值
少： 优先股，无面值，6%累计强制性可转换，D轮，每股1，000美元清算优惠（账面价值）
少： 债务（公允价值）
Apache普通股的内在价值
 
Apache普通股的内在价值（每股）
当前股价

基于报告： 10-K (报告日期： 2015-12-31).

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。

加权平均资本成本 (WACC)

Apache Corp.，资本成本

Microsoft Excel
价值1 重量 要求的回报率2 计算
股权（公允价值）
优先股，无面值，6%累计强制性可转换，D轮，每股1，000美元清算优惠（账面价值）
债务（公允价值） = × (1 – )

基于报告： 10-K (报告日期： 2015-12-31).

1 百万美元

   股权（公允价值） = 流通普通股数量 × 当前股价
= × $
= $

   债务（公允价值）。 查看详情 »

2 所需的股本回报率是使用 CAPM 估算的。 查看详情 »

   要求的债务回报率。 查看详情 »

   要求的债务回报率是税后。

   估计（平均）有效所得税率
= ( + + + + ) ÷ 5
=

WACC =

FCFF增长率 (g)

普拉特模型隐含的FCFF增长率（g）

Apache Corp.、普拉特模型

Microsoft Excel
平均 2015年12月31日 2014年12月31日 2013年12月31日 2012年12月31日 2011年12月31日
部分财务数据 (百万美元)
利息支出，不计资本化利息
可归于Apache股东的净收益（亏损）
更多： 可归于非控制性权益的净收益
少： 已终止业务净亏损，不含税
更多： 所得税费用
税前利润 (EBT)
 
有效所得税税率 (EITR)1
 
扣除资本化利息税后利息费用2
更多： 现金分红，优先
更多： 共同股息
利息支出（税后）和股息
 
EBIT(1 – EITR)3
 
当前债务
长期债务，不包括当前到期日
Apache股东权益总额
总资本
财务比率
留存率 (RR)4
投资资本回报率 (ROIC)5
平均
RR
ROIC
 
FCFF增长率 (g)6

基于报告： 10-K (报告日期： 2015-12-31), 10-K (报告日期： 2014-12-31), 10-K (报告日期： 2013-12-31), 10-K (报告日期： 2012-12-31), 10-K (报告日期： 2011-12-31).

2015 计算

1 EITR = 100 × 所得税费用 ÷ EBT
= 100 × ÷
=

2 扣除资本化利息税后利息费用 = 利息支出，不计资本化利息 × (1 – EITR)
= × (1 – )
=

3 EBIT(1 – EITR) = 可归于Apache股东的净收益（亏损） – 已终止业务净亏损，不含税 + 扣除资本化利息税后利息费用
= – +
=

4 RR = [EBIT(1 – EITR) – 利息支出（税后）和股息] ÷ EBIT(1 – EITR)
= [ – ] ÷
=

5 ROIC = 100 × EBIT(1 – EITR) ÷ 总资本
= 100 × ÷
=

6 g = RR × ROIC
= ×
=

FCFF增长率（g）预测

Apache Corp.，H型

Microsoft Excel
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)
=