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指标的现值估计的。公司的自由现金流 (FCFF) 通常被描述为在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。
内在股票价值(估值摘要)
年 | 价值 | FCFFt 或终端值 (TVt) | 计算 | 现值 12.42% |
---|---|---|---|---|
01 | FCFF0 | 4,638 | ||
1 | FCFF1 | 4,993 | = 4,638 × (1 + 7.65%) | 4,442 |
2 | FCFF2 | 5,338 | = 4,993 × (1 + 6.90%) | 4,224 |
3 | FCFF3 | 5,667 | = 5,338 × (1 + 6.15%) | 3,988 |
4 | FCFF4 | 5,973 | = 5,667 × (1 + 5.40%) | 3,739 |
5 | FCFF5 | 6,251 | = 5,973 × (1 + 4.65%) | 3,481 |
5 | 终端价值 (TV5) | 84,193 | = 6,251 × (1 + 4.65%) ÷ (12.42% – 4.65%) | 46,882 |
Target资本的内在价值 | 66,756 | |||
少: 长期债务和其他借款,包括流动部分(公允价值) | 15,114 | |||
普通股 Target 内在价值 | 51,642 | |||
Target普通股的内在价值(每股) | $113.66 | |||
当前股价 | $104.24 |
根据报告: 10-K (报告日期: 2025-02-01).
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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差异。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)
价值1 | 重量 | 所需回报率2 | 计算 | |
---|---|---|---|---|
权益(公允价值) | 47,363 | 0.76 | 15.45% | |
长期债务和其他借款,包括流动部分(公允价值) | 15,114 | 0.24 | 2.95% | = 3.77% × (1 – 21.86%) |
根据报告: 10-K (报告日期: 2025-02-01).
1 以百万计
权益(公允价值) = 流通在外的普通股数量 × 当前股价
= 454,365,901 × $104.24
= $47,363,101,520.24
长期债务和其他借款,包括流动部分(公允价值)。 查看详情 »
2 所需的股本回报率是使用 CAPM 估计的。 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)有效所得税税率
= (22.20% + 21.90% + 18.70% + 22.00% + 21.20% + 22.00%) ÷ 6
= 21.86%
WACC = 12.42%
FCFF增长率 (g)
根据报告: 10-K (报告日期: 2025-02-01), 10-K (报告日期: 2024-02-03), 10-K (报告日期: 2023-01-28), 10-K (报告日期: 2022-01-29), 10-K (报告日期: 2021-01-30), 10-K (报告日期: 2020-02-01).
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2025 计算
2 税后净利息支出 = 净利息支出 × (1 – EITR)
= 411 × (1 – 22.20%)
= 320
3 EBIT(1 – EITR)
= 净收益 – 已终止经营业务(不含税) + 税后净利息支出
= 4,091 – 0 + 320
= 4,411
4 RR = [EBIT(1 – EITR) – 利息支出(税后)和股利] ÷ EBIT(1 – EITR)
= [4,411 – 2,400] ÷ 4,411
= 0.46
5 ROIC = 100 × EBIT(1 – EITR) ÷ 总资本
= 100 × 4,411 ÷ 30,606
= 14.41%
6 g = RR × ROIC
= 0.50 × 15.18%
= 7.65%
单阶段模型隐含的FCFF增长率(g)
g = 100 × (总资本、公允价值0 × WACC – FCFF0) ÷ (总资本、公允价值0 + FCFF0)
= 100 × (62,477 × 12.42% – 4,638) ÷ (62,477 + 4,638)
= 4.65%
哪里:
总资本、公允价值0 = Target债务和权益的当前公允价值 (以百万计)
FCFF0 = 去年目标公司自由现金流 (以百万计)
WACC = Target资本的加权平均成本
年 | 价值 | gt |
---|---|---|
1 | g1 | 7.65% |
2 | g2 | 6.90% |
3 | g3 | 6.15% |
4 | g4 | 5.40% |
5 及以后 | g5 | 4.65% |
哪里:
g1 由PRAT模型暗示
g5 由单阶段模型暗示
g2, g3 和 g4 使用 g1 和 g5
计算
g2 = g1 + (g5 – g1) × (2 – 1) ÷ (5 – 1)
= 7.65% + (4.65% – 7.65%) × (2 – 1) ÷ (5 – 1)
= 6.90%
g3 = g1 + (g5 – g1) × (3 – 1) ÷ (5 – 1)
= 7.65% + (4.65% – 7.65%) × (3 – 1) ÷ (5 – 1)
= 6.15%
g4 = g1 + (g5 – g1) × (4 – 1) ÷ (5 – 1)
= 7.65% + (4.65% – 7.65%) × (4 – 1) ÷ (5 – 1)
= 5.40%