什么是贴现现金流量（DCF）？
贴现现金流量（DCF）是一种估值方法，用于根据其未来现金流量估算投资的价值。 DCF分析试图根据对未来公司将产生多少钱的预测来计算出当今公司的价值。
DCF分析使用折现率找到预期未来现金流量的现值。 然后，将现值估算值用于评估潜在投资。 如果通过DCF计算的价值高于当前投资成本，则应考虑机会。
DCF计算如下：
- CF =现金流量=贴现率（WACC）DCF也称为贴现现金流量模型
贴现现金流量（DCF）
贴现现金流量（DCF）的工作方式
DCF分析的目的是估计投资者将从投资中获得的金钱，并根据金钱的时间价值进行调整。 金钱的时间价值假定今天的一美元比明天的一美元更有价值。
例如，假设年利率为5％，则储蓄帐户中的$ 1.00将在一年中价值$ 1.05。 同样，如果1美元的付款被延迟一年，则其现值是0.95美元，因为它不能存入您的储蓄帐户。
对于投资者而言，DCF分析可能是一种方便的工具，可以用作确认分析师发布的公允价值的一种方法。 它要求您考虑许多影响公司的因素，包括未来的销售增长和利润率。 您还必须考虑折现率，折现率受无风险利率，公司的资本成本以及股价潜在风险的影响。 所有这些都可以帮助您深入了解影响股价的因素，因此您可以在公司股票上贴上更准确的价格标签。
DCF模型的挑战是选择在投资规模大，复杂或投资者无法获得未来现金流量时将折现的现金流量。 私人公司的估值将主要基于新所有者可使用的现金流量。 DCF基于向公开交易的股票支付给少数股东的股息（可供投资者使用）的分析，几乎总是表明该股票的价值不高。
但是，DCF对于评估投资人或公司可以以合理的信心控制和预测的单个投资或项目非常有用。
DCF分析还需要折现率，该折现率应考虑货币的时间价值（无风险率）以及所承担风险的回报。 根据投资目的，有不同的方法来找到正确的折现率。
另类投资
投资者可以将其DCF折现率设置为等于他们从具有类似风险的另类投资中获得的预期回报。 例如，阿丽雅（Aaliyah）可以在新房中投资50万美元，她希望能够在10年内以75万美元的价格出售。 另外，她可以将她的500, 000美元投资于房地产投资信托基金（REIT），预计在未来10年中每年将获得10％的回报。
为了简化示例，我们将假设Aaliyah不考虑这两项投资之间的租金或税收影响的替代成本。 她进行DCF分析所需的只是折现率（10％）和未来房屋出售中的未来现金流量（$ 750, 000）。 此DCF分析只有一个现金流量，因此计算将很容易。
在此示例中，Aaliyah不应该投资该房屋，因为她的DCF分析显示，其未来现金流量今天仅价值289, 157.47美元。 一旦计入税收影响，租金和其他因素，Aaliyah可能会发现DCF稍微接近房屋的当前价值。 尽管此示例过于简化，但应有助于说明DCF的一些问题，包括找到适当的折现率以及做出可靠的未来预测。
加权平均资本成本（WACC）
如果公司正在评估一个潜在项目，则可以使用加权平均资本成本（WACC）作为估计未来现金流量的折现率。 WACC是公司通过借入或出售股权支付资本的平均成本。
想象一下，一家公司可以为该项目投资5000万美元的设备，该项目预计在4年内每年产生1500万美元。 在项目结束时，所用设备的售价为1200万美元。 如果公司的WACC为12％，则可以完成DCF分析。
在这种情况下，公司应该在项目上进行投资，因为DCF分析得出的价值超过了5, 000万美元的初始投资。
现金流量折现模型的局限性
DCF模型功能强大，但是如果应用范围太广或假设不正确，则存在局限性。 例如，无风险利率会随着时间而变化，并且可能会随着项目的进行而变化。 一旦项目或投资已经开始，项目结束时资本成本或预期残值的变化也可能使分析无效。
将DCF模型应用于投资者无法控制的复杂项目或投资也很困难，甚至几乎是不可能的。 例如，假设有一个投资者想要在2018年末购买Apple Inc.（AAPL）的股票，并决定使用DCF来确定当前股价是否是公允价值。
该投资者必须做出一些假设才能完成此分析。 如果她使用该模型的自由现金流（FCF），是否应该增加预期增长率？ 正确的折扣率是多少？ 有其他选择吗？还是应该只依靠估计的市场风险溢价？ 她将持有APL的股票多长时间，并且在该期限结束时其价值将是多少？ 不幸的是，对于这些问题缺乏一致的答案，并且由于她无法以少数股东身份获得APL的现金流量，因此该模型无济于事。
贴现现金流量模型（DCF）摘要
投资者可以使用货币现值的概念来确定一项投资或项目的未来现金流量是否等于或大于初始投资的价值。 为了进行DCF分析，投资者必须对未来现金流量以及投资，设备或其他资产的终值进行估计。
投资者还必须为DCF模型确定合适的折现率，折现率将根据所考虑的项目或投资而变化。 如果投资者无法获得未来的现金流量，或者项目非常复杂，DCF的价值将不大，应采用替代模型。
