今天是情人节，写篇长文送给天下有情人。
想到哪写到哪吧，本文可能不够严谨，也不会给出精确的公式，新手请去百度各估值方法的具体定义及公式，如果再看不懂就跳过吧，本文其实不太适合新手阅读。
对估值比较了解的朋友读起来可能就会轻松许多，从这里到下一个分界线，主要是为了文章的完整性而写，如日程紧张，可跳过不读，直奔后面的本文重点。当然也可以继续阅读，权当放松一下，里边也有些许新意，想必能为您带来收获，在投资中，我们支出繁忙，更要收获快乐。大多数朋友们读着读着就会觉得探讨的很深，没错，本文是会给大家一点启发的。
对一家公司估值，是投资的基础，也是门槛。估值意味着判断，在不确定性中寻找确定性，意味着预测，预测行业的未来走势，预测公司的自由现金流。其实没有人能够准确地预测未来，估值更多的是艺术，至少一半一半吧。
估值分为相对估值及绝对估值，我们先从简单的相对估值说起。
相对估值主要有PE，PB，PS，PEG。其中PB，PS适用于所有的公司，而PE，PEG则只适用于有盈利的公司。这些指标跨行业比较都意义不大，所以我们只能用它甄别同一行业内的公司估值是否合理。即使同一行业内，只横向看也意义不大，纵向看才能让我们判断出整个行业的估值情况并最终判断出公司估值是高估还是低估。由于这些缺点，我们在实际应用中主要采取以下措施以尽量纠正其可能存在的偏差。
1、以企业历史平均PE，PB，PS，PEG为重要参考基准，给低于历史平均估值的企业以更多关注，但也要警惕价值陷阱。历史平均值不好获得，往往是付费数据，但无论如何设法得到它，这很重要。
2、计算企业过去三年平均及过去七年平均的PE，PB，PS，PEG，以平滑股价波动或可能的利润操纵对估值的影响。
3、计算企业扣非PE及PEG，这个很有意义，但较难获得，通常也是收费数据才有。
4、计算企业修正的资产负债表，对固定资产利用同期历史CPI进行折现，对土地使用权，房地产等按照资金历史平均成本折现，总之计算出企业的重置资产负债表，在此基础上算出PB。
PE，PB，PS，PEG指标估值及以上前两条的做法，我都应用在我的股票选比系统里了，具体请参见该系统的最新一期报告19年12月份及20年1月份选股平台导出数据分享及个股简单点评及该系统简介2019年我重点关注的股票在我的股票分析系统的表现及更早的一文我的股票分析系统简介与我组合里的股票在其中的表现--答球友问 ，其中PEG估值在我的系统里叫成长能力价值法。
-------------上边放松-------------下边重点-------------
下面说说绝对估值，绝对估值比较多，有最保守的清算价值法，其次是重置成本法，再次为股息折现模型。。。最后为最完善的自由现金流折现模型。注意了朋友，绝对估值法尤其是自由现金流折现模型是本文的重点讨论内容。
清算价值法给了公司最悲观的预期，如果公司在我们买入一两年内倒闭，我们该花多少钱，这个估值主要是对资产负债表进行调整，比如调整经营性固定资产为0.2-0.3倍，流动资产为0.4-0.6倍，调整金融性资产为0.9-1倍，负债不调整，如此计算下来就是清算资产了，很好弄，不过要注意，经营性固定资产应该折现后再调整，因为固定资产都是按照期初投入资金记账的，由于通胀原因，如果不考虑折旧，现在应更值钱。由于A股退市的公司较少，目前清算价值法不太常用，但对于烟蒂型投资者来说，这一步是一定要做的，而且未来A股退市的不一定少，清算的自然也会多起来。
重置成本法还是非常有意义的，其实我们买入任何一个公司之前，都应该计算一下该公司的重置成本，它往往是一个公司股价的真正的底。能不能计算准确，很考验我们对一个行业的资产把握能力，实际上要非常熟悉一个行业的历史，现状及未来才行。
就像上文所述，重置成本法主要调整资产负债表的经营性固定资产，有很多调整方法，我是按照过去CPI折算出每条生产线的现值，然后再折旧，其他资产比如长期投资及商誉，给一个0.7-0.9的折价，现金类资产及负债不折价。也用产能法验证，找出行业最近两年的新建项目，根据投资额算出单位产能投资额，再对经营性固定资产按照公司现有产能算出总投资额，然后粗略计算出这些资产的加权平均使用年限，再整体线性折旧。这个自动计算模型我正在做，将整合在我的详研系统一个基于Excel的公司质量深度分析系统的估值模块。
下面我们重点介绍一下自由现金流折现估值法，其他如股利模型和此类似，就不说了。
自由现金流折现，是非常完美或者说最为合理的计算公司的内在价值的模型，它在理论上完全正确，实际应用时却仍然艺术的成分更大一些。比如该模型要用到通用的NPV公式，该公式要确定未来每年的现金流，要确定折现率，哪一个都需要估计，说估计好听些，实际就是瞎蒙。
我们在实际应用中尽量做得更好一些，更实际一些，更保守一些，更客观一些，我们主要采用如下方法。
1、折现率采用股权成本及有息负债成本的加权资本成本的多年历史平均值。实际计算加权资本成本时，有的人喜欢按照自己的行业经验，估计出企业未来的资产结构及各资产成本，比如郭永清教授所著《财务报表分析及股票估值》一书中，就把万华化学的股权资本成本按照未来股权占50%，负债占50%来计算。而我们通常采用更加客观的方式，通过计算公司过去n年加权资本成本的平均值，作为公司未来10年的加权资本成本，其中n等于要预测未来的年数，股权成本自由设定，我一般考察7%，10%，15%及20%这四种场景。
2、计算折现率不考虑风险因子，所谓的风险因子被定义成股价波动的风险。这一点是秉承格雷厄姆及巴菲特的原则，我们不认为股价波动是风险。
3、在比较简单的应用场合，我们直接用可预期的无风险利率作为折现率，巴菲特在毛估估时也最爱这种方法，比如一个固定值7%。
4、自由现金流最难估计，对于自己比较熟悉的行业，我们采用自上而下的估计，先考虑行业的增速及空间，再考虑该企业的行业地位及管理团队能力，从而给出企业未来的自由现金流。比如在郭永清教授所著《财务报表分析及股票估值》一书中，就是按照此方法，以最近一年财报的自由现金流为基础，依据自己的定性研究给出公司未来10年的增速。而实际我们更倾向于更为客观的方法，即考察企业过去十年的自由现金流，然后用线性拟合及指数拟合的预测值的平均值作为未来一年的自由现金流，对于实在没有自由现金流的公司，我们采用净利润拟合，当然更多的是直接放弃这类企业。采用未来一年自由现金流为计算基础使我们的估值有一年的前瞻性。
5、正如上条所述，我们对未来10年的现金流增速估计更倾向于更客观的定量算法，通常是按照企业过去10年自由现金流的年化增速，再乘以一个保险系数算出（对应我们常说的安全边际），这个系数可以自由设定，我一般会考察0.4，0.5，0.6，0.7，0.9这五档。十年后的增速，对于大消费行业我们通常按照4%考虑，其他行业则按照0%考虑。对于没有自由现金流的企业，估计算法和上条相同，即采用净利润代替。还有的人喜欢紧密跟踪企业当前的销售情况及管理层在各种场合对企业未来的展望，试图精确或快人一步预测企业未来两三年的营收及利润，我们认为这样做精神可嘉，也切实有效，往往能让我们买的价格更低，卖的更合时宜，甚至关键时候能避免灾难性反转，但对于五到十年的长期标的来说，这么不辞辛苦也许并不有效甚至适得其反，而我总是尝试购买可持有5-10年的标的，所以我很少这么“努力”，虽然我也常常多角度考察和跟踪一个企业的营销情况，也分析公司高管的各种展望，但我一般是从定性角度去考虑和分析，比如考察这个企业的产品口碑怎么样，而不是在门店数销售量，高管的战略如何，言行是否一致，而不是尝试从他口中套出现在的销售情况或未来一两年的销售计划。
6、通过NPV两段模型计算下来（我写了一个通用的NPV计算程序），实际是企业的经营价值，要算出企业的股权价值还要加上非经营性资产，扣除负债，再去掉少数股东权益。这里有很多细节需要处理，比如非经营性资产的归类，扣除负债是全部负债还是有息负债，亦或是长期负债，是按照负债资产比折算出股权价值还是直接加非经营性资产再减去负债。
7、细化上条，对于股权价值的算法，我们认为应该按照公司股权及有息负债的比例由经营价值折算出股权价值再按照股权占比折算掉少数股东权益。因为在我们计算经营价值时，采用的折现率是加权资本成本，这个加权成本是按照股权和有息负债的比例及其分别的成本计算出来的。为了更客观的计算，我们一般采用过去n年的平均资本加权成本，这个n可以自由设定，比如我至少会考察3年，5年，7年及10年的数据，默认设定为所要估算未来现金流的年数。在郭永清教授所著《财务报表分析及股票估值》一书中，采用的是直接减去最近一年财报的某项负债，这个负债具体是什么书中没有给出，我尝试核对有息负债，长期负债或全部负债，都和书中对应不上，@郭永清上海国会 老师，如果看到此文，请不吝赐教。国外大部分专著也是按照直接减去最近一期财报的有息负债或全部负债来计算所有者权益，我们对此做法持保留态度。
8、还有另外一种思路来计算公司的经营价值，即相信公司的财报都是公正的，采用公司的每股收益作为依据来估算公司未来的每股利润。实际计算时，我们通常分别采用过去3年及过去7年的每股收益（有分红时要除权）的平均值作为未来7年的盈利基础，并分别采用过去3年及7年的每股盈利增长率的平均值作为未来七年的增长率，七年后增长率为0%，然后再加上非经营性资产，减去最近一期全部负债（保守的做法）及少数股东权益。对于折算率则直接采用7%平均资本成本。这个简单算法被我应用在上文提到的我的股票选比系统，在该系统里称为盈利能力价值估值法。
以上除了第3条及第8条外，其他处理方法被我应用在上文所提到的我的详研系统的估值模块。
好了，不知不觉写了一上午，匆匆吃过午饭，补上这段。我一向不喜欢在文中配图，但今天是情人节，我就例外一次，配束玫瑰送给有缘看到此文的朋友。
愿天下有情人终成眷属，谢谢大家拨冗阅读。
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