第六章-普通股价值分析ppt课件.pptx

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1、第六章普通股价值分析章节分布普通股价值分析第一节绝对估值法：股息贴现模型第二节相对估值法：市盈率模型第三节相对估值法：市净率与自由现金流分析第一节绝对估值法：股息贴现模型股息贴现模型（DividendDiscountModel,DDM），是现金流折现模型的一种特殊形式，多用于为公司的股权资产定价，是一种最常见的绝对估值模型。其用于以投资者角度估算公司股票价格的合理值，其基本原理是把预期将来派发的一系列股息按利率贴现成现值，一系列股息的净现值的总和相加即为该股票的合理价值。这方程又可称为戈登增长模型。以学者迈伦·J·戈登命名，学术界传统地认为是戈登在1959年首先提出

2、这模型，但实际上其理论基础可追溯至1938年由经济学家约翰·伯尔·威廉姆斯发表的文章《投资价值理论》。26八月2021一、股息贴现模型的一般形式由于未来现金流取决于投资者的预测，并且其支付是在未来实现的，所以需要用贴现率将未来现金流调整为现值。在选择贴现率时不仅需要考虑货币的时间价值，而且应该反映未来现金流的风险值。公式可以表述如下：（6-1）其中P0代表某一企业股权的现值（当前股票价格）、Dt代表当前预测的未来第t期发放的股息、r代表股息的贴现率，即权益成本（对投资者来说，是他的期望回报率），又称为资本化率。26八月2021这个模型假定股票的价值等于其内在价值，而

3、股息是投资者追求所获得的唯一现金流。但是，在实践中，我们经常会遭遇到另外一种情况，即投资者购买股票不仅仅是为了获得利息收入，他们还追求利差收入，即低价买入，高价抛出。由于未来的股息有不确定性，故公式可改写为：26八月2021n代表持有股票的时间长度，这个公式强调投资股票不仅旨在收取股息，还能说明股票价格上升所带来的资本增值亦是投资的目的。另外，大多数投资者并非在买进股票之后长期或者永久性地持有该股票，而是持有一段时间之后卖出，根据收入资本法，卖出股票现金流也应该纳入股票价值计算。那么，股息贴现模型能否解释？假设投资者在第三期期末抛出该股票，该股票的内在价值为：（6-

4、2）其中，（6-3）26八月2021把（6-3）代入（6-2）（6-4）由于所以（6-4）可以简化：其中（6-5）所以，股息贴现模型同样能够说明投资者在购买、持有某公司股票一段时间，抛售的时候的内在价值计算。26八月2021在（6-5）中，预期收益率r和持有期限t，取决于投资者自身，该股票的价值关键在于每期现金流D1，D2，D3……。如果我们用g表示现金流（即股息）的变动率，则有：（6-6）根据对增长率的不同假设，我们可以建立满足特殊条件的一般模型：零增长模型、不变增长模型、两阶段、三阶段增长模型等等。26八月2021二、零增长模型根据上面对g的定义我们知道，零增长

5、表示g＝0，即D1＝D2＝D3＝…Dt。我们再看看（6-1）：当D1＝D2＝D3＝…Dt时，我们可以简化为：当r＞0时，1/1+r＜1，可以把上式简化为：（6-7）26八月2021这就是零增长模型的一般表达式。三、不变增长模型原始折算现金流的股息贴现模型需要对未来无限期的股息进行预测，在实践操作过程中，股息存在较大的不确定性，所以这种预测存在较大的难度。因此，如果期望每年股息维持相同百分比增加，股息贴现模型可改写成以下形式：（6-8）同样地，P是股价的现值、g是股息的期望永久增长率、r是公司的权益成本，从投资者角度来説就是他的期望回报率。D1是下年度的股息。当公司管

6、理层公布下年度的股息时，不应该采用现行股息和增长率来计算其股价。26八月2021这个模型有三个假定条件：（1）股息无限增长，并且会无限支付，即在（6-1）中，t趋向大（t→∞）；（2）股息的增长速度是一个常数，即g为常数；（3）贴现率大于股息增长率，即r－g＞0。这样（6-8）表达式才有意义；在实践中，投资者购买股票要求获得所有的股息收入之外，还要求系统性或者非系统性风险溢价、流动性溢价等补偿；也就是说只有贴现率（投资者所要求的收益率）高于股息增长率的时候，投资者才会购买股票。这一模型的涵义是：股东从公司获得的收入的根本来源是股息，所以股东权益的当前价值等于其未来所

7、获得的股权的现值之和。26八月2021三、三阶段增长模型多元增长模型是最普遍被用来确定普通股票内在价值的贴现现金流模型。这一模型假设股利的变动在一段时间内并没有特定的模式可以预测，在此段时间以后，股利按不变增长模型进行变动。因此，股利流可以分为两个部分：在股利无规则变化时期的所有预期股利的现值；包括从时点T来看的股利不变增长率变动时期的所有预期股利的现值。正如假设所指出，r-g不应该是负数，换言之股息的增长率不能高于贴现率。但是，某些时候公司可能派发大额的特别股息（例如公司大规模出售资产、大股东操控管理层玩弄财技得到大笔现金等），股息增长率可能短期内大幅度上升，