谈及项目的投资进度，隆基绿能表示，目前公司已完成BC二代技术的研发、中试、工艺方案设计和设备选型规划，待项目基础设施具备生产使用条件后将尽快启动生产设备安装调试工作，项目预计2024年底开始投产，2025年6月全部投产。

2.大众汽车联手QuantumScape 共同开发固态电池

企业股权的估值方法主要有三种：现金流折现法，比较法和资产清算法。其中资金流折现法是最体现价值投资逻辑的方法。

现金流折线方法基于一家企业的价值enterprise value等同于未来产生的所有经营现金流的折现加总这一思路。

购买产生经营资产的资金来源包括，控股和非控股股东投入的资金，借来的钱。如果企业没有把这些钱投入经营，而是以现金保存或者对外投资，那就形成了非经营资产。非经营资产虽然可能产生利息和投资回报，但因为其不产生经营现金流，所以不包括在企业价值的中。

企业价值 = 股权价值 + 负债+少数股东权益 - 非经营资产

我们要计算的是股权价值。

股权价值 = 企业价值 – 负债 – 少数股东权益 +非经营资产

在实际操作中，因为有很多重要参数难以获得，而且计算起来相对麻烦，很多人使用的是比较估值法，也就是通过市盈率，市净率或者市值与销售额的倍数，与同行业公司或者历史数据进行比较。比较估值法，受青睐的一个重要原因是比较简单，并且有大量历史数据可供回溯和测试。但是，从某种程度上它假设了市场的有效性 — 比较对象的估值是合理的。但是市场并不是一直有效的，被比较对象本身也经常变化。选择什么比较对象，选择哪个参数进行比较和比较什么时间段的数值也是大有讲究。很多情况下，大家只是想知道比较结果是什么，而不去追究比较方式是否合理，抑或是把苹果与橘子进行比较，导致这个方法有一定的局限性。这两种方法可以说是互补的，很多投资人把它们的计算结果互相参考。

最近通过慧思的公众号接触到了达摩达兰。他是纽约大学的一位教授，教企业融资和估值相关课程。他整理收集了过去20多年的，按照行业和国家分类的大量的数据。每一年他都对这些数据进行更新，并且放在网站上，供所有投资人自由使用。这些数据让我进行资金流折现法成为可能。

顺藤摸瓜我还挖到了他在油管上的很多有关于估值的也有关于企业融资的课程。它们解释了我之前对现金折现估值方法的一些疑问和误解。

现金流折现并不是一个生硬的公式，其中每一个参数的假设都包含了投资人对企业的理解。参数不是独立存在的，参数之间有着逻辑关系。比如一个企业的增长率该如何假设？这并不是一个拍脑袋的数字，也不能线性外推。增长率是由再投入资金和投资的效率决定的。当对这两点有所把握之后，那就能比较有底气的做出增长率的判断了。 

当每一个参数都在逻辑上能够成立的时候，那整个估值结论也就可以成为投资人的价值锚。数字背后是故事，现金流折现估值法把故事进行了量化。

任何有价值的正确的估值，都基于对企业的理解。用数字填入公式算一下是很容易的。达摩达兰甚至搞出了一个App以帮助所有投资者快速算出估值。真正的功夫在计算之外，理解企业的重要性，远超估值本身。

基础原理解析

现金流折现估值方法，顾名思义，重要的变量是未来的现金流和折现率。

股权投资人，作为一个整体，只要企业存续，能获得的现金流就是分红。从理论上来说，企业经营产生的所有现金流，在偿还了债务，支付了企业生存和发展所需要的资金之后，剩下的钱就可以分红（此文中提到的分红，包括回购） 。这个剩下的现金被称为企业自由现金流（free cash flow to firm, FCFF)。估值中把企业自由现金流折现，而不是把投资人收到的分红折现，是因为虽然管理层可能出于各种考量，没有分掉全部自由现金流，但是这些资金最终会全部分给投资人。

明白现金流是指什么以后我们再来看，折现率。折现率是一个投资人未来能够获得的资金和今天愿意付出的代价的关系。如果是完全没有风险的投资，比如国债，年利率是5%。那么为了明年得到¥105，投资人今天愿意付出¥100，折现率就是5%。

股票显然不是国债那样有保障的投资方式，投资人的回报会因为股权收益而增加，也会因为风险而减少，所以折现率必须考虑到这两个方面的因素。短期来说，股价的波动影响着投资人的收益和风险。长期的股价波动是跟着企业最终产生的自由现金流走的。所以企业长期产生的现金流决定着投资人的回报。

这短期和长期分别是指多短和多长呢？我的理解是基于两个方面：投资人对企业的理解，既投资人能够看到多远；和企业达到一个稳定成熟的阶段需要多长时间。两者取其短。

在这个投资者能预测的，企业还没有达到成熟稳定运营的时间段里，被折现的企业自由现金流包含了投资人的未来预期。这个期间称之为预测期。

这个时间段的折现率是企业的资金成本（cost of capital, COC)。它包含了企业的负债成本(cost of debt, COD)，股本金的成本(Cost of equity, COE)以及杠杆率三大因素。之用选择资金成本来作为这个阶段的折现率，是因为它其实就是资本市场现阶段对该企业自由现金流的风险愿意给予的对价。

预测期每一年现金流的折现公式为：

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整个预测期的资产价值就是其中每一年折现价值的加总。

预测期结束后，企业最终会进入一个稳定运营阶段，永续期。企业的增长速度从理论上来说会向该国国民生产总值的增速收敛。不可能更高，因为永继高于GDP的增长意味着企业最终会比它所在的国家更大。而长期低于GDP的增长则意味着企业会逐年萎缩，直至消亡，那也不是一个所谓的稳定状态。

如上文提到的，投资人在考虑长期折现率的时候，需要考虑风险和增长两个因素。因此在这个稳定的永续期，折现率是反映了风险的资金成本与增长率的差额。风险越大，资金成本越高，投资人要求的折现率就越高。永续增长越快，意味着资产会更加值钱，折现率就越低。投资人做出的成长假设会成为他最终算出的估值的一部份。任何高于他假设的成长都是安全边际。

永续期的第一年即预测期结束后的一年。从这一年开始，企业自由现金流会稳定在预测期的最后一年的水平加上永续增长带来的这一年的现金流增长。

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例外的情况是周期性行业的企业，比如大宗商品生产型企业，广告，房地产等等。周期性行业的企业自由现金流随着由宏观因素决定的周期上下波动，并不会真正的进入一个稳定状态。投资人需要考虑的是企业在整个周期中产生的现金流。因此根据行业和企业特性的不同，需要估算出正常化情况下的企业现金流，并以此作为永续状态下的自由现金流。比如，大宗商品生产型企业，可以以该商品处于历史平均价格时，企业产生的现金流为永续自由现金流。

预测期和永续期自由现金流的折现加总就是整个经营资产的价值（corporate value）。从中减去有息负债和少数股东权益，加回非经营资产，既股权的内在价值。

以上就是折现估值法的基本原理。下文中，我以陕煤为例，实操一遍。

第一步：估算陕煤的自由现金流

历史自由现金流

首先需要注意的是我们估的是现在的值，所以要用最新的数据。在2024年2月这个时点上，我们能获得的最新数据是陕煤2023年第三季度财报，所以计算起点是2023年9月底为止的最近四个季度。

把上文中对企业自由现金流的描述用公式表示：

自由现金流 FCFF=息税前利润EBIT*（1-税率t）-(固定资产投资 capex-折旧费用depreciation)-营运资金变化 change of working capital

或者： 企业的自由现金流 = 营收- 生产成本 - 销售，行政，税收附加费用 - 税收-固定资产投资+ 折旧费用 – 营运资金变化

计算的时候，不能直接采用财报中的数字，而是需要根据企业的具体情况调整。这包括：

剔除研发费用：研发费用虽然包括在当期费用中，但实际上是未来形成长期盈利能力，所以它应该被资本化。这个费用在高科技和制药企业尤其显著。投资者需要自己调整数字，从费用中剔除，加入固定资产，相应增加折旧。陕煤也有研发费用，但是金额很小，为了计算的简便，把它留在当期费用中。

剔除利息费用。财报和很多研报中，经常使用净财务费用，但其实利息收入和支出的性质是不同的。利息收入是企业从第三方获得的收入。而利息支出是支付给贷款的提供者。在计算企业自由现金流时，我们是把贷款和资本金作为一个整体，既企业的资金，来看待，所以利息就相当于内部支付。而且我们使用的折现率是整个资金的成本，分子分母须为相同口径，所以利息要在分子中剔除。

把收购兼并加入固定资产投资。固定资产投资指所有能形成未来现金能力的费用，不仅有对机器设备的投资和研发的费用，还有收购兼并费用。收购兼并可能并不是每年发生，因此在计算永续期自由现金流时，需要取长期平均占比数。

营运资金是扣除现金和金融投资的短期资产，和扣除有息负债的短期负债的差额。当年数字减去上一年的数字，就是营运资金变化。

固定资产投资和营运资金变化统称再投入资金。通过这两个数字，投资人能直接观察，企业为了发展，需要再投入多少资金，就是说其商业模式有多重。

比如陕煤感觉上是比较重的企业，因为挖煤需要很多重型设备。但其实从2018年至今，陕煤包括收购兼并的固定资产投入为868亿人民币，而同期其营运资金总共减少了520亿（应付增速远超应收），抵消了大部分的投入。

相反，霍顿作为一家住宅建筑商，固定资产非常少。2018年至2023投入固定资产16亿美元。但营运资金增加却有147亿（用于囤房囤地）。它其实比表面看上去更重。

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基于上表，计算出最近的四个季度，陕煤产生的企业自由现金流为218亿。

预测期和永续期的自由现金流

预测期的现金流折现加总往往在整个企业估值中占比很小，20%甚至更少，永续期的折现值在金额的比重上大得多。简化的估值法甚至可以完全跳过预测期，直接用企业永续自由现金流折现来估值。但因为预测期终点的自由现金流是永续期现金流的起点，直接影响估值结果，所以预测期的现金流预测是否合理很重要。

生产大宗商品的周期性企业，自由现金流的多少直接与商品价格相关，而价格由市场决定，企业没有定价权，所以很难预测。如果投资人完全无法预测的话，可以跳过预测期，直接用正常化的煤价来进行永续期的估值。

就陕煤的具体情况而言，因为长协的存在，煤价并非完全无法预测。但我认为最多只能预测1年，因为长协的有效性还未经验证。

长协类似掉期合同。在发达的金融市场和成熟的市场经济中，大宗商品生产商通过掉期合同，减少商品价格的波动对盈利的影响是常规做法。这样的掉期合同对销售时间，价格和数量都有明确规定，具有法律约束力。如果掉期对家无法支付相关合同下的款项，会被视同为金融合同的违约。在掉期对家破产清算时，被违约方会与其它债权人一起，从被清算的资产中获得赔偿。

与此不同，长协是通过行政机构协调达成的。且此次长协的推出是因为煤价太高，下流的电厂因为无法提高电价，无力负担煤价。煤企在让利之后，能否在煤价的市场价格跌至低于长协价格时，以长协价格销售，并且达到预期的销售数量，还未经验证。且长协是否有法律效力，或者即使有，能否按照契约来执行，还是取决于未来的博弈，在我看来，没有很高的确定性。所以，对于煤价和销售量，难以长期预测。

营收

目前的煤炭供需格局是宽松的，但并未明显过剩。陕煤今年1月份的销售同比增加6%。就2024年来说，可以预期销量与去年持平，16,525吨。

动力煤价格，参考光大证券去年11月的研报，2022年签的中长期合同多为570元/吨。在目前没有明显供过于求的情况下，这个价格水平在2024年预计可以达到。

由此，算出自产煤的营收为942亿（=16,525*570）。

贸易煤的销量和买卖差价，以及其它营收假设与2022年持平。由此计算出2024年的营收合计为1,605亿。

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更长期来看，陕煤的销量和价格受诸多因素影响，经济增长，替代能源的供应以及价格，落后产能的退出速度，等等。

通过对2010年至今的数据的观察，我选择用2015至2022年的平均400元/吨的平均价格和与2023年持平的自产煤销量16,525万吨来计算自产煤永续期的营收。这个时期覆盖从谷底到顶峰的一个完整周期，代表陕煤在整个周期中的正常化价格水平。需要注意的是计算历史平均售价时，须进行通货膨胀调整。简单的历史平均售价是384元，调整后的数字为400元。因为是长期平均，会相差不少。

数据还显示，产量和价格并没有确定的正向关性，基本上一直是在不断扩产。也就是说，只要价格合适，陕煤能全部销售其产品。只要售价不低于其生产成本230元/吨，对陕煤来说只是赚多少的问题。陕煤不可能通过控制产量来影响价格，所以可以判断，在成本线之上时，它会尽量生产，并以市价销售。假设永续期的销售量等于2023年的产量其实是保守的。

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同理，假设贸易煤的营收=2023年贸易煤销量8500万吨 x历史平均售价433元/吨=368亿

算出永续期的总营收为1,072亿。

生产成本

计算预测期和永续期的成本，需要使用不同的方法，因为两者的折旧费用大相径庭。

预测期2024年的折旧费可以根据现有固定资产和预测期的固定资产投入来计算。2024年固定资产投入135亿（下文解析计算过程），按照10年无残值直线折旧法，每年新增折旧费用13.5亿，由此可知2024年预测期的折旧费为130亿。

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2024年自有煤的生产成本假设为230元/吨，与2022年和2023年上半年持平（数据来源：光大证券2023年11月研报）。由此算出预测期自产煤每吨毛利润340元（=570-230），自产煤毛利润562亿（=16,525万吨*340）。

贸易煤2024年毛利润假设与2022年持平，10亿元。铁路运输和其它毛利润也假设与2022年相同，20亿元。毛利润合计592亿元。

永续期的折旧费用会比现在低很多。因为永续期的固定资产投入只是为了维持和替代，没有扩张需要。其折旧费用会向每年的固定资产投入收敛。如果以预测期的单位生产成本来线性外推，就会高估永续期的生产成本。

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达摩达兰使用的永续期生产成本的计算方法是以剔除折旧的息税前利润率（EBITDA margin）作为抓手，用历史平均EBITDA margin，计算出永续期的EBITDA，倒推出生产成本。我认为，这个方法用在一个同时运营利润率相差极大的不同业务的企业时需要谨慎。

陕煤的营收主要是自产煤和贸易煤的销售，因为两者利润率相差巨大，所以两者的销售额占比对总利润率影响很大。把历史平均EBITDA margin乘以总营收，而不顾两者的占比，不符合逻辑。

根据陕煤的情况，我把自产煤和贸易煤分开计算，并且假设折旧费全部来自自产煤。

Ø自产煤的毛利润 = 营收661亿 * 剔除折旧的历史平均毛利率（2015~2022平均74%）=486亿。再减去折旧费46亿（下文解析其计算），就获得了自产煤的毛利润。

Ø贸易煤和铁路运输的毛利润，直接取用2022年的毛利润（10亿，20亿）。

Ø永续期毛利润总计为450亿。

销售，管理，研发和税金附加的费用

这个费用率在2023年9月为止的4个季度中合计12%。根据陕煤自动化程度和规模效益的提高，我认为2024年费用不会增加，相反可能因为营收和毛利润的减少而减少。考虑到有一些费用是刚性的，假设其维持在最近4个季度的相同水平，为195亿。按照12%的费用率，永续期的费用金额为128亿（=1,072*12%）。

所得税

2020~2023年的有效税率是17%左右。虽然营收和利润下降，仍然保守假设预测期和永续期的税率都是这个水平。

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毛利润减去费用和所得税，加回非现金支出的折旧和摊销之后，我们获得预测期2024年息前收益operating income 460亿，永续期335亿。这是企业可以用来再投入和分红的资金。

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再投入

再投入包括投入固定资产（和收购兼并）投资和营运资金两部分。陕煤在2022年和2023年收购了神南矿业和彬长矿业，所以这两年的再投资金额很大。但其它年份，除了2016年，几乎没有发生收购兼并。

陕煤的营运资金变化在大部分年份是负的，反映其在上下游产业链中的地位比较强势。

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预测期：从2011年至2023年再投入额的总计是利息前收益总计的41%（再投入率）。目前没有陕煤2024年收购兼并的披露。我假设2024年的再投入为历史平均水平41%，既135亿。

永续期：再投入率和投入资金的回报率return on capital (ROC)决定了永续期的增长率g。

这符合直觉，即企业的增长率受两个因素影响：为了增长所投入的资金，和资金产生的回报。再投资的回报长期低于资金成本，是价值毁灭。回报高于资金成本，是价值创造。这就是为什么如果企业无法通过再投资获得高于资金成本的回报，就应该把钱分红分掉的原因。

资金回报ROC

能否长期高于资金成本，取决于企业的竞争优势。竞争优势极难永远存在，理论上来说，在稳定的永续期，竞争优势会消失，资金回报会向资金成本收敛。根据达摩达兰的统计，美国只有20%的企业在永续期的资金回报能超过资金成本，而且最多只超出2~3个百分点。

陕煤的历史平均资金回报率很高，为25%。最近3年的高煤价令资金回报率高于50%，拉高了平均数。25%是相当高的水平，反映了陕煤的竞争优势。但我认为这个优势不会在永续存在，因为煤炭作为一个产业会在能源供应的不同方式中越来越式微。由此，陕煤永续期的超额回报会消失，既资金回报率会向资金成本收敛。陕煤的资金成本是9.3%（具体计算过程在下文中解析）。由此，假设永续期的资金回报率也是9.3%。

增长率

陕煤合理的永续期的增长率假设应该是多少呢？我在上文阐述过，永续期的增长率不能高于GDP增长率，否则企业最终会比国家更大。

根据达摩达兰的观察，长期以来，美国的GDP增长与无风险利率保持同步，相差在1~3个百分点之内。所以他认为，永续期的增长率可以假设为该国的无风险收益率。这是因为一个经济体的增长需要资金，增长速度块的经济体，通货膨胀率相对高，利息也会高。这解释了为什么即使美国的风险评级高于中国，其无风险收益率，既现在的10年期国债收益为4.05%，仍然高于中国的2.45%。

由此，假设陕煤的永续期的增长率与现在中国10年期国债的收益率2.45%相同。

那么当资金回报率为9.3%的时候，陕煤需要把经营产生的现金流的多少用于再投资，才能产生每年2.45%的增长呢？答案是26%（=2.45%/9.3%）

永续期的再投入金额为67亿（=335亿*26%）。向此收敛，永续期的折旧也是67亿。这样，算出了预测期和永续期的企业自由现金流分别为325亿和268亿。

在这里，我发现出现了循环计算。折旧是取值于再投入金额，而再投入金额是再投入率和包括折旧的息税前收益的乘积。可见模型的各个假设是互相关联的，需要逻辑自洽才能产生合理的估值。演算时，记得开启Excel的循环计算功能。

第二步：估算折现率

企业自由现金流应该对应的折现率是包括股权和债权的总资金成本cost of capital。当然投资人也可以在企业自由现金流中减去有息负债的增长，获得股东自由现金流free cash flow to equity (FCFE)，并用股权成本 cost of equity折现。两者计算的结果应该差不多。

资金成本cost of capital = 债权成本 cost of debt *有息负债占比 + 股权成本cost of equity*股权占比

股权金额和有息负债金额必须使用市值,而不是账面价值。因为这是当下投资人购入企业股权和债权需支付的金额，投资人是不能按照账面价值陕煤的股票的。

股东权益金额

上市公司市值只是控股公司的股权，并不包括少数股东权益。因为企业自由现金流包括了集团所有并表子公司产生的现金流，所以少数股东权益也必须作为整体资金的一部分来处理，包括在杠杆率的计算中，才能保持口径一致。

当然，也可以在计算企业自由现金流时就剔除分给少数股东的分红，这样在计算企业杠杆率时就不必包括少数股东权益，这也保持了一致口径。我没有采取这种做法是因为无法估算少数股东应该分得多少。

陕煤的少数股东权益的账面价值几乎达到控股公司的一半。对其进行公允价值的估值的方法是使用市净率。假设其市净率与陕煤上市公司的市净率2.7相同。由此，少数股东权益的市场价值为1,085亿（=401.69*2.7）

陕煤的股东权益合计3,430亿（=陕煤市值2,345+1,085）。

有息负债金额

对于正常运营，没有破产清算的陕煤，可以假设其债务的账面价值53亿就是市场公允价值。

杠杆率

由此，在资金结构中股权占比98%（=3,430/(3,430+53)），有息负债占比2%。

债务成本

有息负债的成本 = 中国的无风险利率 + 陕煤的风险溢价=2.45%+0.15%=2.60%

风险溢价可以根据公司的评级来计算。不是所有公司都有评级，但一般发行债券的公司都有。2022年，陕煤获得穆迪A2的评级。中国的主权评级是A1。陕煤的风险溢价比中国高0.15%。

需要注意的是风险溢价是随时间变化的。我们需要尽量使用最近的数据。

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股权成本

股权成本 = 无风险利率 + 股权投资相对无风险投资的风险溢价* 特定行业相对指数的风险溢价（贝塔 β）=2.45%+5.63%*1.24 = 9.4%

股权风险溢价是指股权投资人作为一个整体，投资股票市场获得的相对无风险利率的溢价。行业溢价是投资某个行业相对投资整个大盘指数获得的溢价。这是根据历史股价数据波动性回归测算出来的。

在达摩达兰的网站上，可以找到基于2024年1月5日的数据。中国的股权风险溢价为5.63%，中国的煤矿产业的贝塔为1.24。由此可以算出陕煤的股权成本是9.4%。

在能够从达摩达兰的数据库中获得最新的计算参数之前，我认为现金流折现估值法只是纸上谈兵。我个人是没有能力进行那么大量数据的回归计算的。而且估值结果对折现率非常敏感，往往差之毫厘，谬之千里。主观假设折现率是操纵估值结果最容易的方法。达摩达兰的无偿分享让有根据的现金流折现法成为可能。

另外，需要提一下，巴菲特对使用贝塔估值并不认可。因为贝塔代表的是股价波动，而股价波动并不是真正风险。对此，我想加入我自己的理解（疯了吗？对巴神的金句说三道四！）。

首先，贝塔代表的是风险溢价，用股价波动来量化只是方法之一。也可以用基于企业的财务和基本面数据的回归来获得。但那些数据不像股价数据那样容易获得，是一个庞大的计算工程。考虑到市场在大部分时间中是有效的，基于长时间股价波动数据的贝塔是一个次优的替代品。

其次，我认为巴菲特反对的是对企业并不了解，仅仅通过一个贝塔数据来判断风险的做法。如果投资人对企业的情况了然于胸之后，并且不把优质股权的价格波动作为风险标志，拥有一个价值锚是必须的。贝塔作为一个次优的替代品，计算价值锚还是可以接受的。巴菲特可以不用excel或者贝塔就直接火眼金睛看出价值锚在哪里，我还路漫漫其修远兮呢。

综上所述，陕煤的资金成本cost of capital为9.3% （=2.60%*2%+9.4%*98%）

第三步：最后的折现计算过程

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企业估值 = 预测期的FCFF折现 + 永续期的FCFF折现

预测期的现金流折现到现在 = 325/(1+9.3%) = 297亿

永续期的现金流折现到预测期 = 268 /(1+9.3%)=245亿

永续期的价值在预测期 = 永续期的现金流折现到预测期/(资金成本-增长率) = 245/(9.3%-2.45%) =3,561亿

永续期的价值从预测期折现到现在=3,561 / (1+9.3%) = 3,257亿

现在企业的总价值 = 297+3,257=3,554亿

上市公司股权价值=企业现在的总价值 - 负债 + 非经营资产 – 少数股东权益市值 = 3,554 + 492 +200 – 53-1,085 = 3,108亿

需要指出的是，现金和金融资产是以100%的账面价值来算的。如果陕煤像某些企业那样，有即使无法有效利用，也不把现金分红给股东的病症，那么现金的价值需要调低，以反映这个价值毁灭的效果。

反之，如果因为某些原因，比如市场融资困难，现金带来的企业经营的灵活性能提升它的竞争优势，例如收购其它公司，那么现金就会比账面价值更值钱。

基于这个估值结果和陕煤现在的市值，低估25%。

最后，灵魂拷问

这个估值过程中有漏洞吗？

为什么预测期是一年？

如果投资人对更长的未来有把握，可以把预测期延长。实际上，我见过的预测期一般是3~5年，甚至10年。

如果投资人对陕煤这个周期股完全无法预测，也可以直接采用永续期的估值，而没有预测期。这样估值就是2,811亿，意味着现在的股价低估了17%。比如老唐就是直接基于10年利润的平均数来估值的。我之所以敢估一年，是因为有长协。对长协更有信心的投资人完全可以预测得更长。

所以，估值就是投资人当下对企业目前情况认知的量化。无论是企业自身情况还是投资人的认知都会变化，所以估值也会变化。

重要的是，投资人必须对自己诚实。故意调整估值假设，以获得更高或者更低的估值，都是自欺，对自己的钱包不负责任。

有必要搞得那么复杂吗？模糊的正确不就够了吗？比如折现率，直接取值过去10年的沪深300平均收益率代替股权收益率，不是更简单？

这个仁者见仁，智者见智。用宽指收益率作为陕煤的资金成本，其实暗含两个假设：陕煤的永续资本收益率会向其资金成本收敛，陕煤的永续收益率与宽指的永续收益率相同。第一个假设没问题，第二个可能不成立。实际上，过去10年沪深300的历史平均收益率为10.33%，比我计算出来的的陕煤资金成本cost of capital 9.3%高一个百分点。估值结果对折现率非常敏感，资金成本一个百分点的增加会让估值结果低很多。

周期股比宽指波动性大，所以资金成本应该更高。有些投资人选择人为把的资金成本调得比宽指的收益率高一些，以反映更高的风险。但调多少呢？一旦掺入人为因素，就会变得随意，所以我还是偏向于使用基于历史数据回归的贝塔。

达摩达兰在他的授课中，也回答过这个问题：“如果在你临死的时候，别人问你，一辈子费那么大力气估值，最后挣的还没指数多，你后悔吗？”他的回答是，“不后悔。千金难买爷喜欢。我就享受这个过程。”

我个人的体会是，现金流折现估值方法是一个思维方式，把投资人对企业的分析放到一个框架中。在跟着每一个步骤走下来的过程中，逼着投资人审视每一个假设，追问自己是否真的理解了企业，是否逻辑自洽。这既是一个学习企业的过程，也是一个练习估值的过程。练习多了，就不会像第一次那么费力了。

怎么知道估值结果对不对？

答案是，没法知道，没有正确答案。一千个人眼中有一千个哈姆雷特。唯一确定的是，对企业越了解，估值越接近正确。

这是本人第一次练习现金流折现估值法。如有纰漏，望赐教。

学习资源

以下是达摩达兰Aswath Damodaran的网上分享的数据和学习资源

《学会估值，轻松投资the little book of valuation》

油管上的估值公开课  https://youtu.be/5u5Pom4gfKY?si=z29Juk0gxR4ugrZV

包括全球上市公司按地区和行业分类的估值数据分享网站。数据每年更新。最近的是2023年9月为止12个月的。

https://pages.stern.nyu.edu/~adamodar/New_Home_Page/data.html

个人博客 https://aswathdamodaran.blogspot.com/ 包括实时更新对某些公司，如苹果，的估值，对不同国家和行业的看法，对经济的看法，等等

估值app：uValueMobile 

可以在苹果商店直接下载, 对企业有足够了解，能够做出重要数据的假设的话，DCF估值只是跑一跑模型的事，谁都可以做到。 他就像老唐一样，把自己的估值理念和实操常年公开。而且没有什么个人利益牵扯。 

备注：本文仅代表作者观点中国股市杠杆，不作为投资建议。