ddm模型公式_绝对估值法DDM、DCF模型及RNAV简介
绝对估值法
DDM
、
DCF
模型及
RNAV
简介
绝对估值法(折现方法)
1.DDM
模型(
Dividend discount model /
股利折现模型
)
2.DCF /Discount Cash Flow /
折现现金流模型)
(
1
)
FCFE
(
Free cash flow for the equity equity /
股权自由现金流
模型
)
模型
(
2
)
FCFF
模型(
Free cash flow for the firm firm /
公司自由现金流
模型)
DDM
模型
V
代表普通股的内在价值,
Dt
为普通股第
t
期支付的股息或红利,
r
为贴
现率
对股息增长率的不同假定,股息贴现模型可以分为
:零增长模型、不变增长模型(高顿增长模型)、二阶段股利增长模型(
H
模型)、三阶段股利增长模型和多元增长模型等形式。
最为基础的模型;红利折现是内在价值最严格的定义;
DCF
法大量借鉴了
DDM
的一些逻辑和计算方法(基于同样的假设
/
相同的限制)。
1. DDM DDM
模型模型法(
Dividend discount model / Dividend discount
model /
股利折现模型股利折现模型
)
DDM
模型
2. DDM
模型的适用分红多且稳定的公司,非周期性行业;
3. DDM
模型的不适用分红很少或者不稳定公司,周期性行业;
DDM
模型在大陆基本不适用;
大陆股市的行业结构及上市公司资金饥渴决定,
分红比例不高,
分红的比例
与数量不具有稳定性,难以对股利增长率做出预测。
DCF
模型
2.DCF /Discount Cash Flow /
折现现金流模型)
DCF
估值法为最严谨的对
企业和股票估值的方法,原则上该模型适用于任何类型的公司。
自由现金流替代股利,更科学、不易受人为影响。
当全部股权自由现金流用于股息支付时,
FCFE
模型与
DDM
模型并无区别;
但总体而言,股息不等同于股权自由现金流,时高时低,原因有四:
稳定性要求(不确定未来是否有能力支付高股息);
未来投资的需要(预计未来资本支出
/
融资的不便与昂贵);
税收因素(累进制的个人所得税较高时);
信号特征(股息上升
/
前景看好;股息下降
/
前景看淡)
DCF
模型的优缺点
优点:
比其他常用的建议评价模型涵盖更完整的评价模型,
框架最严谨但相
对较复杂的评价模型。
需要的信息量更多
,
角度更全面
,
考虑公司发展的长期性。
较为详细,预测时间较长,而且考虑较多的变数,如获利成长、资金成本等,能
够提供适当思考的模型。
缺点:
需要耗费较长的时间,
须对公司的营运情形与产业特性有深入的了解。
考量公司的未来获利、
成长与风险的完整评价模型,
但是其数据估算具有高度的
主观性与不确定性。
复杂的模型,
可能因数据估算不易而无法采用,
即使勉强进
行估算,
错误的数据套入完美的模型中,
也无法得到正确的结果。
小变化在输入
ddm模型公式_绝对估值法DDM、DCF模型及RNAV简介相关推荐
- python dcf估值_估值方法梳理 把CFA二级书本中提及的企业估值方法在白板上全列了一遍。 一、 静心思考,绝对估值法(DCF、FCFF、FCFE、RI)... - 雪球...
来源:雪球App,作者: 写Python的田田,(https://xueqiu.com/7298445784/85273603) 把CFA二级书本中提及的企业估值方法在白板上全列了一遍. 一. 静心思 ...
- python线性回归模型预处理_线性回归-2 数据预处理与模型验证评估
主要内容数据向量化处理 特征放缩 上采样和下采样 重采样和交叉验证 模型验证 python 代码实现 1. 数据向量化处理 对于给定的m个样本,假设最终的拟合函数是 为拟合的权重系数,则有 损失函数改 ...
- ddm模型公式_简单判断目前行情——从股利贴现模型切入
本文目录: 1.介绍股利贴现模型: 2.以贵州茅台为例根据现有情况估计模型内部各参数: 3.得出结论: 一.股利贴现模型(DDM) 我们知道给一项资产定价最朴素的想法是将它未来产生的所有现金流以一定的 ...
- ddm模型公式_用DDM模型来判断市场理论上的合理市盈率
用 DDM 模型来判断市场理论上的合理市盈率 说明:该模型对价值投资应该来说没有太大的用处,但了解一下 还是有好处的,如果分析师.投资者太依赖该模型,这样可能会给我 们很好的机会,在他们犯错误时,我们 ...
- 人口logistic模型公式_最新人口指数增长模型和logistic模型教学文案
根据美国人口从1790年到1990年间的人口数据(如下表),确定人口指数增长模型和Logistic 模型中的待定参数,估计出美国2010年的人口,同时画出拟合效果的图形. 表1 美国人口统计数据 指数 ...
- 方根法公式_层次分析法中用方根法计算权重在Excel中的具体操作
Exce l 表 A B C D E F G H I J K L M N 1 总 目 标 子 目 标 1 子 目 标 2 子 目 标 3 子 目 标 4 M ij 几何平均 数 权重 W i AW i ...
- 模型算法_推荐算法之隐语义模型
1.LFM模型通过隐含特征联系用户与物品 2.LFM模型主要思想是对物品的兴趣进行分类,对于某个用户,首先得到他的兴趣 分类,再从分类中挑选他可能喜欢的物品 3.负采样样本数目要平衡且尽可能选 ...
- cesium获取模型高度_一键制作任意城市建筑场地模型-gis小技巧
文章来源-公众号:空间规划小课堂 听说你还在用su建场地建筑模型? 场地周边建筑不知道如何获取? 对庞大的su城市模型毫无头绪? 今天讲解下一种新思路,可以做任意城市建筑模型 要建模首先你得有 场地的 ...
- 数学建模:评价性模型学习——灰色关联分析法(GRA模型)
目录 前言 一.灰色关联分析 1.什么是灰色关联分析? 2.流程介绍 二.综合评价 1.数据无量纲化处理 2.确定参考序列 3.确定权重 4.计算灰色关联系数 5.计算灰色加权关联度 6.代码 总结 ...
- seir模型启发式算法_应用数学:群体免疫与SEIR模型
导言 前段时间英国采取的"群体免疫"政策,似乎引起了很多关注,当然同时也引起了很多争议.我们希望从应用数学的角度出发,带大家看一下数学上是如何对传染病进行建模的,他背后的原理是什么 ...
最新文章
- 全球与中国OLED大平板涂胶显影设备市场运营状况分析及投资前景建议报告2022-2028年版
- MYSQL AB复制原理
- Linux进程O(1)调度算法,面试必考哦
- 17福师《计算机应用基础,福师17春秋学期《计算机应用基础》在线在线作业一.doc...
- Smarty的入门使用
- TheFatRat生成免杀木马(powershell)报错问题
- PCI、PCIE转的并口需要用ECP或EPP模式怎么办?
- oracle把中文转换成ascii,js 中文汉字转Unicode、Unicode转中文汉字、ASCII转换Unicode、Unicode转换ASCII、中文转换XX函数代码...
- IOS版本回退操作教程
- maven profile <filtering>true</filtering>的作用
- 局域网设置共享文件夹及常见问题解决办法
- WUST 五一萌新向CTF writup
- Markdown教程--Markdown图片
- python编辑word的格式_Python 如何对word文档(.docx)的页眉和页脚进行编辑?
- 免杀的N种姿势-msf篇
- 简单演示Exploit SEH原理(未开启SafeSEH模块)
- java培训 | 零基础学习java开发的学习方法有哪些
- 判断点是否在图形(矩形、椭圆、多边形)内的算法(一)
- 数据库设计之实施与维护
- cad打印去掉边框_CAD打印图纸时如何去除白色的边框