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DCF 模型到底值不值得用？
作者质疑DCF模型因假设不确定而缺乏实用性，更倾向于通过阅读10-K和财报电话会议进行定性分析。
我一直认为DCF有点没用，因为你是在基于你并不真正了解的假设增长和数字进行建模。但与此同时，你对公司的未来其实一无所知。不过在我看来，更好的做法是直接从财报电话会议、10-K报告、访谈这类材料中多了解公司。我觉得这给了我更好的结果，因为我实际上能理解业务，而不是依赖理论数字。当然，我接受对此的质疑，或者如果有人知道什么比DCF更有效的模型，我也乐意听听。
别担心。在这个案例中很容易找到，但有时并非如此。
做DCF是对潜在结果进行现实检验。我通常会做乐观情景、平均情景和悲观情景，然后看看这个价格点是否仍然合理。
这取决于你看的是哪种资产。DCF 的目的并不是提供某种关于资产价值的绝对真理，而是为了阐明：要使一项资产具有吸引力，哪些因素必须成立。
估值存在于一个谱系中：
更客观 / 以现金流锚定 更投机 / 由假设驱动
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DCF 更有用 <-------------------------------------------------------------------------------------------
\-------------------------------------------------------------> 投机 / 叙事依赖性增加
如果你看的是成长型/投机型股票，DCF 帮不了你。这里很多人似乎有僵化的估值信念：他们拿价值股框架，试图强行套在成长型和投机型资产上。这是类别错误。如果你不想为增长支付溢价，或者你不想投机，这完全合理。但股票不在乎你的框架。并非所有资产都像成熟的价值股那样表现，它们也不会按任何时间表跌回现实。决定这些资产价值的因素重要得多的是：央行驱动的流动性、零售/社交关注度、投资者情绪、叙事。
我接近你的看法。DCF 可能有用，但只有在你了解业务之后。否则它只是电子表格版的猜测。我的第一个筛选条件会更无聊：了解公司做什么，检查现金流是否真实，债务是否可控，利润率是否稳定，稀释是否不严重，10-K / 10-Q 是否没有明显红旗。如果这些都通过了，那么 DCF 可以帮助框定市场在假设什么。但我不会把它作为第一步。大多数薄弱的主意可能应该在建模之前就被淘汰。
可能我做得不完全对，但对于业务模式静态的稳健公司，你可以用 DCF，但一个更简单的方法是：基于股息收益率加上股息增长来估计长期总回报，然后除以股权成本得出粗略估值。这里的难点是估计未来增长，为此我总是使用平均 ROE × 留存率或平均历史增长，并取较低值，或者只是试图缩小差距。
对于像 MSFT 这样进行大规模资本支出、改变业务模式的公司，我通常采取“毫无头绪”的方法，除非我确实有线索。对于这类业务，我有指数可以依靠。
对于现有行业中的初创公司，DCF 可能是最严格的方法，但我发现更容易的做法是：估计 3-5 年后的收入，然后用行业市销率粗略估算价值，如果我认为他们能达到那些行业利润率，然后折现退出价格。
我只寻找显而易见的投资机会，如果我需要求助于电子表格，我通常假设它不是显而易见的机会，然后继续前进。
我不直接用 DCF 来“估值”一家公司。我更把它当作一个数学框架，用来弄清楚
- 市场目前假设了什么
- 需要发生什么才能让我获得超出我的最低回报率的回报
然后利用我对业务的实际知识来审视这些数字。
什么是 FCF？
自由现金流。
是的，但 DCF 是对自由现金流进行建模——“也与 FCF 比较”是什么意思？它应该基于历史 FCF。
是啊，感觉他们是在乱抛专业术语，自己都不知道是什么意思。NPV是DCF的结果……笑死。
你个傻逼，别抱怨了。那些不知道的人应该从研究开始。
我认为 DCF 是绝对必要的，只要你真正理解其中的输入，同时要知道，正如其他人所说，垃圾进 = 垃圾出。
明确地说，我认为你写的关于了解公司和深入挖掘的内容是必需的。老实说，我认为在做完整的 DCF 之前这是必需的。两者相辅相成。这基本上是我的工作流程：
- 某件事引起了我的兴趣。要么是我可能想配置的某个行业或领域，要么是新闻中冒出来的某件事，要么是 Reddit 上读到的，要么是我定期筛选市场时发现的某些东西。
- 根据引起我注意的东西，我开始更深入地研究。如果是某个特定的行业或领域，而我还不太熟悉，那就是我的起点。如果是某家特定的公司，我可能从那里开始，然后扩展到竞争对手、行业等。
- 在某个时候，我到了我正在看的具体公司（要么早一些，要么晚一些，取决于我从 1 和 2 开始的工作流程），我会看一些东西，我称之为“两分钟演练”。如果它没有通过基于我的规则和基本面的不可协商条件，我就已经结束了。
一个说明：对于任何潜在的投资，我的默认是“不”。大多数人默认是“是”，然后寻找不买这家公司的理由。我默认是“不”，然后迫使公司改变我的想法。听起来微不足道，但很有帮助。
- 如果他们通过了第 3 步，那么我会深入挖掘。过去的文件、过去的财报演示、管理层访谈（通常你只会找到 CEO，但说不准）、分析师评论（我对这些权重较低，但他们有时会提到我从未考虑过的事情），等等。
- 在这个阶段，要么我已经排除了它，要么我认为这里面可能有点东西。下一步是感受估值，公司在不同情景下未来可能做什么，以及我需要多少安全边际才能投资。
注意：这就是之前所有工作发挥作用的地方。此时你已经做了大量研究，了解公司、市场、竞争对手、风险等。这就是你用来到 DCF 提出一系列可能性的依据。这就是你用来上下调整 DCF 以对论点进行压力测试的信息。
我从学校教的简单 DCF 的标准学术版本开始。我不搞那种“把公司拆分成各个业务线，为每条业务线计算杠杆和去杠杆贝塔，计算每条业务线的加权平均资本成本，然后汇总到母公司”……这对我们需要的来说太过头了，坦率地说，这只是金融博士们时间太多。我从未见过证明它有用的证据。
无论如何，以那个标准 DCF 作为基准情景，我利用对业务、管理层、市场、竞争对手等的理解，来调整 DCF，得出一个最坏情景，以及一个可能的但合理且现实的最佳情景。
就个人而言，这并非要告诉我公司是被低估还是高估。对我来说，这主要是心理上的。它让我有信心做了功课，并且让我有力量在回撤时持有，而不是恐慌抛售。
它并不完美。是的，这是一种猜测。但这是有根据的猜测，而且整个金融行业都建立在这之上。
对我来说也是这样的。
适当的研究和估值建模有助于我在投资前处理心理部分并定义退出场景。
如果批评说它不准确，我认为它本来就应该是这样……不准确地偏向保守，但以最少的真实事实为基础。
所以你不会以每年 60 亿的自由现金流为基准，说下一年毫无证据地崩溃到 20 亿，但你也不会采用他们 6% 的增长指引，你也许给 3%。你假设一次性的利润率冲击持续时间延长一倍。你的终值是增长最保守的。
然后，在把公司估值打压得很惨之后，它仍然被低估得要命，你就买入。大多数公司永远达不到这种比尘土还便宜的框架……
但谁在乎呢，我的目标不是正确估值微软。而是用几毛钱买到值一块钱的东西。