这也是为什么我们经常看到，有些公司发展越大，亏损越多，但是亏损越多，估值却越高的原因。主要是因为估值过程中参考的自由现金流在预测期内大幅上升。

而在使用DCF模型中，另一个非常重要的参数是折现率。我们为什么需要将未来的现金进行折现呢?这里涉及到一个简单概念，就是货币是具有时间价值的。

图：瑞幸咖啡目前投后估值 29 亿美元

举个例子：

假如我现在 2019 年有 2 块钱流入企业， 2020 年有 6 块钱流入企业， 2021 年有 8 块钱流入企业。那么我获得的资产价值就是“2+6+8=16”么?

答案是否定的。

根据常识我们就能理解，今天我钱包里的 2 块钱肯定比未来可能会进入到我钱包里的 2 块钱要更加值钱。未来流入的现金具有不确定性，我不能保证 2020 年一定有 6 块钱， 2021 年一定有 8 块钱，而即使这些钱进入了公司，未来的 6 块、 8 块也是比今天的 6 块、 8 块贬值，因此我们在计算今天价值的时候就需要打折。

如果假设折现率是20%的话，那么我实际这些资产在今天的价值其实是：

2+6/(1+20%)+8/(1+20%)^2

=2+5+5.6=12.6，

比实际流入的总金额 16 元要少。

当然，在投行或PE实际工作中，使用DCF对企业进行估值要比我们介绍的情况复杂很多。

在计算现金流时使用的是自由现金流(即经营活动现金流-固定资产、无形资产等资本性支出)，目的是剔除资本支出对现金流的影响，将企业估值与其实际经营状况直接挂钩;

另外，还需要考虑是否存在杠杆的影响(即是否有举债债务);而其对应的折现率则为加权资本成本(WACC)，通过CAPM模型计算包含债务及股权的平均资本成本。

在进行一系列加杠杆去杠杆的过程后，计算出公司估值。模型中涉及的相关因素，一般可以通过金融数据终端Factset、Bloomberg等找到同行业公司的相关数据。

而像LBO、SOTP这些直接估值模型，在实际工作中应用的场景相对较少。

LBO模型一般会在企业收购，以及私有化交易过程中应用。

其原理是——某个主体在收购公司A的时候，收购资金除了自有现金外，会筹措一定数量的银行贷款或者发行债券，即借助杠杆来完成收购交易。交易完成后再通过公司A产生的收入来偿还收购交易中筹措借款的利息和本金。在利用较小规模自有资金的状况下，借用杠杆完成较大规模的收购交易，同时减少自有资金的占用，实现更高的内部收益率(IRR)。

简单来讲，LBO模型想要解决的问题是使用有限的自有资金，再通过外部债务融资去进行收购。在收购标的的同时，会设定一个未来几年这个交易需要达到的收益率。

如果收购的公司产生的未来收益，在偿还外部借债以及除去资金成本后，能够达到设定的收益率，就是值得收购的;如果达不到，这个收购就不应该进行。

而SOTP模型是应用在业务多元的集团公司估值中。「深响」在《重估网易》一文中，曾经详细介绍了SOTP估值方法的应用。

像阿里巴巴、腾讯、网易这些大型的互联网公司，其核心业务会有很多方面。比如阿里巴巴，其主营业务包括电商、云服务、媒体和娱乐(优酷、UC)等，无法将其整体进行估值。因此投行分析师会将其各个部分业务单独估值，最后进行加总得出集团整体估值。

来源：JP Morgan分析师报告

与绝对估值法对应，相对估值法俗称可比公司法(Comps)，主要包括市盈率(PE)、市净率(PB)、EV/EBITDA倍数等方法。而对于一些特殊行业的公司，也会采用EV/装机容量(电力行业)、EV/储量(石油行业)、以及EV/MAU、EV/DAU(TMT行业)等指标进行估值。

相对估值法的逻辑，主要是基于在有些情况下，企业通过直接估值法，无法真实的反映公司真正的估值水平，因此会选择一些行业内相似的可比公司，对自身进行估值。

例如，京东在IPO上市时仍处于亏损状态，同时由于其自身为电商行业，其自由现金流在当时以及未来预期内，并不会呈现非常强劲的增长，如果使用DCF等直接估值方法，其上市时的股价会很低，无法体现公司真正的价值。

因此，京东在IPO过程中，使用的就是市销率(P/GMV)的相对估值法，参考亚马逊当时的市销率以及GMV水平进行定价。

而我们看到最近即将上市的Uber，其估值同样会参考可比公司的情况。