fcff模型评估流程

这个公式呢，我们讲到这呢，有的同学会提出这样的质疑，黄老师，允许价值，您用这个东西为什么不能用这个玩意？为什么不用？不用这个 为什么不用 fc f f， 然后呢？这应该是正常是 t 乘以一加几， 那么这样算出来就是踢是智商，也就说这个上面本来我们进行的 fc f f t 加一的 f 四七加一，我们可以根据第七年的这个限定流量乘以一加七，不就得到七加一年了吗？为什么不用这个而用这个？ 这个鸡还在这。有同学提出这样的指引，那我来呢，解释一下这个这个问题啊。是啊，这个问题让我纠结了很久，我也在思考为什么不这样，仔细思考了很久，最后发现啊，这里允许期待价值啊， 是给予税后营业利润，而不是给予现金流量算的。那就是这个分子这一块啊，它是给予税后营业利润来算 这个现金流，而不是直接使用现金流量算。关键要理解这个里面的增长率计，是收益增长率，而不是现金流量增长率， 也就是说这个鸡它是一 哥手艺增长的。 收益在哪里？ 我们往回退能看得到，这叫收益增长率，等于先投入资本乘以再投资率， 新投入资本是吧？新投入资本和产生报是吧？我再投入多少钱， 那么回报多少引起了收益的增长，所以说这个增长率是收益的增长率，而如果你说这个增长率呢？ 他是现金牛的增长率， 毫无疑问，不同的增长率来这样算的话，这两个等式就不能直接说简单的一个替换关系， 那么现实生活中收益的增长率和现金率的增长究竟怎么来？如果要我看的话，测算收益的增长率还好，搞一点点限定流的计算很复杂，你直接给个现金流的增长率，说实在话，有时候反而很难搞得到，很难弄出来。 只是说来，我们的教材在讲的时候啊，很多时候没有特别明了的交代出这个问题， 所以说呢，你一定要仔细读题，如果我们教他这样弄的话，如果题目给的是现金流的增长率，你就直接用这个来算就行了啊，这应该是题 啊， t 啊，应该是 t， 那就说这算上就是 t 加一， t 加一的 fc f f t 加一的， 然后你往回折就行了。当然这两个鸡这个时候呢，他都应该是指的是现金流的增长 啊，现金流的增长， 而如果说用我们前面的刚讲的这公式呢，他就是受益的增长率， 那有时候考试的时候，黄老师究竟有哪个呀？我个人觉得，如果说题目给的条件一看，有基于利润的这些算法， 你看那个里面还有这个税后经营经理啊，这个具备这些数据条件的时候，那么基本上都是 收益增长率最好的。题目能够再明确一点，那么也就是说你需要注意题目给定的是增长率，是限定流量增长率还是收益增长率。但是问题是呢，我们教材本身有些地方就说的是懦夫的， 说到摸父的时候怎么办呢？说实在让皇上也挺为难的。说到摸父的时候，你看一下，如果要用收益资料，你这就意味着要第一个数据，第二个数据要有三个数据，也就说你要用这个基于收益的资料来说是需要三个数据，至少需要这么一个玩意， 是不是？而如果说直接基于先进流的资源呢？不需要这个玩意，我们只能说做大致这么一个判断。 我个人觉得我们的写书的作者在这块啊，他也没有特别明了一些模糊，在这种模糊的情况下呢，我们只能说 你将来题目都这些数据条件都很具备，恐怕这个坐着的出题意思就是要用这个玩意，如果说这些都没有，这些数据条件都拿不到，拿不到你就老是用这个。 我个人认为这二者直接推很难推的，我也尝试着给我进行推到，至少到目前没推成功。 所以说我最后认为他们二者是这两个鸡不同，鸡都不同，那你还怎么推呀？没法推，你让这两个鸡一样再去推，不可能推出来。

提到中京同行可能的面试题，怎样计算估值模型中的自由现金流？而估值模型中的自由现金流呢，他通常分为两种，第一种呢就是 fak fer fow fow f f c f f， 他估算呢是公司的整体的价值，他 对应的折卸率呢是加权平均资本成本外。第二类呢才叫做 fc f e f ex pro 具有 ft， 他估算的呢是股权的整体价值，而对应的呢是这个 cost f fxt 股权的成本。那么首先我们来看一下他们的计算公式， 自由现金流 fc f 等于吸税前利润乘一减去所得税税率，加上折旧与摊销的不是 a 十元的按摩台。 c 是减去资本性支出开配，在减去近营运资新变动。 nitt 看一个真实的例子，首先我们计算出吸税前利润 ipad 等于销售收入一千二，减去商品成本 cugs 八十五，再减去折旧三十五，等于三百十五元。接下来我们算出 aito 我给你开笔头，用本年末的应收余额加上存后余额，再减去应付余额，也就是六十，加上七十，减去二十五，再减去上年末的对 一科目余额，也就是五十，加上五十，减去二十，所以呢，等于二十五。根据之前算得 fc f f 的公式，我们可以把它套进去，算出答案是二百十六点二五。随着人工智能的普及，这些固执模型计算将非常的简便。大家觉得未来财务行业向上什么方向转型呢？想去咨询券商同行批比薪求职实习、职业规划简历修改的同学可以找我哦。

好，亲爱的各位同学，大家好，我们来继续往下讲。那么在上节课呢，其实我们是花了点时间跟大家聊了一个看似非常简单的一个模型，叫 discounted castle model， ok， 相信大家听过我的这个课以后，应该感觉到这个时间花下去还是非常的值得的，因为 dc 模型第一个它非常重要，它实在太重要了， 更关键的是在 dcf 模型里面他还是有些小的，倒倒是希望大家好好的去辨析的。在一开始呢，你把这个时间花下去是非常值得的，因为在后面你会经常的去碰到 开始如果有些概念你们把它理清的话，那到后面就越学越混了啊，所以这点希望大家能够好好的啊，去把握一下。那接下来我们来看一下这个 dca 模型它到底怎么来运用，大家想看 dca 模型它最终求的什么是为零对不对？也就是我们对金融资产来讲，现在此时此刻就零时刻它的 value 显，它的估值，它应当是多少，这其实就是 dca 模型的一个直接运用嘛。那接下来我们前面跟大家提到过 在呃数量这门科目啊，我们在这个猫灸里面，我们就会跟他去介绍两种非常简单的这样一个金融资产的一个估值。首先第一种呢是固定收益累券券，固收 固收啊，其实本身就在 cfa 啊，这个十个科目里面，他就是一个独立的一个科目，或者我这么来跟大家讲吧，其实很多学过 cfa 的，不管是一级、二级、三级，大家公认的去觉得在三个级别，每个级别里面都是固收，属于相对啊，数一数二比较难的科目，但大家尽管放心，在你们买的这套课程里面，一级、二级、三级的固收啊，目前来讲都是陈老师来讲的，我 个人还是非常非常喜欢讲固收的，因为我觉得这个东西啊，说的好听点哈，我觉得我是能够把这个东西给他讲透彻的，而且大家跟着我的这个思路，你会发现固收其实没有传说当中的这么难， 顾收他是一个非常好的这样一个一块内容啊，他能够锻炼各位的金融思维，而且很多东西对金融资产啊，金融市场里面很多东西都会跟顾收去打交道，这个我们等到顾收这门科目里面，大家跟着陈老师我们抽丝剥茧，慢慢慢慢的拼读。 但现在这个地方呢，我们其实啊，最终来说我们还是在讲数量这个科目，只不过我们利用固收作为一个什么，作为一个 example， 来看一下我们前面所讲的这个 d、 c、 f 模型，它到底是如何来运用的。 所以说在这个地方大家不需要啊，这个挖的太深，或者说啊自己太为难自己啊，这个我在前面跟大家去讲过，那讲了半天，有人说老师固收固收到底什么叫做固收？首先大家可以看到他的英文名字叫 fix income secret， 或者你也可以叫做 fix income instrument， 哎，他的核心词叫 fix income 固定收益，他就是从这个地方翻译过来的， 那是问大家什么叫做固定收益，在这里大家听清楚，所谓的固定收益类的投资品种，是指他的收益相对来说固定。哎哎，刚刚说的那句话里面有两个非常关键的词是什么？有人说固定错了，我再说一遍， fix inco 是指他们的收益相对固定的，哎，这样的一个投资品种，它的核心词是相对。 首先我告诉你啊，你如果是一个固收这样的一个投资品种的话，没有说过他的收益一定是固定的，如果告诉你收益一定是固定，那我就是骗子，能够理解吧？为什么？因为金融市场他天然是有风险的，如果告诉你铁板定力这个收益就是多少多少多少的话，那一般来说都是不现实的。我只能说他的收益相对固定，他相对一些其他投资品种，比如说我们后面跟他讲的权益类投 品种，像股票投资，哎，固收相对于股票投资来讲，他的这个收益就会确定很多，是相对而言的。这第一个，那第二个在我们现实里面到底有哪些是固定收益类的正确或者固定收益类投资品种呢？最常见的是两个。第一个就是我们一直挂在嘴边的棒的债券投资， 大家想看为什么战线投资他能够把它叫做固收类的这样一个投资品种，我们来想想看，如果是你作为一个战线投资者，你在这个期间能够收到哪些啊？这个因抗性质的这样一个收益啊？第一个就是库胖对不对？什么叫做库胖？票息吗？大家想看为什么说票息是相对固定的？ 如果说你是一个 fix 酷棒棒的，也就是在买债券的时候，他的票息率比如说是百分之十，然后我告诉你他的复习的频次是每年复习一次，然后他的本金是一千块钱，那我马上就非常的清楚了，我每年年末就能够收到一百块钱的这个酷棒，除非一种情况就是对方带着小姨子跑路，这 就是叫做信用风险产生，对吧？如果说我们先把这个信用风险放一边的话，大家想和这个库房，我作为资格债券的投资者来讲，我心中是比较有 有底气的。但如果说你是作为一个股票的投资者呢？你期间的这个收益是叫做跌位等的，叫做红利，除非你是一个大股东，你是能够决定上市公司的这个比如说分红的啊，这样的一些决策的，你如果不是的话，你只是一个中小散户的话，大家想想看，这个分红啊，是上市公司他来去决定的，发多少红利，什么时候发，以什么形式发，你作为中小散户来说完全是一个被动接受， 那在这个过程当中，大家想看这个 dividend 对你来说是不是就有不确定性？所以第一个 cooper 相对于这个 dividend 来讲，就是什么具有一定的 fixed inco 的一个特征，这第一点，第二点，大家想看你买债券啊，除非我们后面跟大家讲一种非常特殊的叫做永续债券以外，剩下的这个债券基本上都是有到期期限的，比如说我买一个十年级的债券， 如果这个债权我是每一年每年复习的话，那我就知道十年之后不说你不认识我，而是十年之后你就会什么，你就会像宝啊，你作为一个债权发现，就会把债权的本金支付给我，也就这件事情我非常清楚，同样除非你带着小姨子跑路，只要 你不带着小姨子跑路，十年之后我是能够把这个本金给他收回来的。但对于 stock 来讲，大家想想看，他是没有到期期限的，我不能说我这个十年之后，哎，我一定能够怎么样，我一定能够把这个本金给要回来，又不存在这个概念，那如果我真的不想要手上这个股票怎么办？我只能在二级市场上把它卖掉， 但大家想看你能不能卖掉，卖多少钱，以什么价格卖，到时候有没有流动性风险，有没有股灾等等你不确定啊。所以在这种情况，是不是从本金这个角度来讲，是不是也是棒的，他更加具有 fixed income 的特点。 这两个一对比的话，大家应该能够去理解为什么 bond 叫做 fix in consecurity 了。那其实在我们的现实里面，除了 bond 是一个常见的 fix in consecurity， 还有一个什么呢？还有个是 loon， 这个 loon 什么叫贷款？ 如果你是一家商业银行的话，你的主要资产就是贷款，因为贷款对于银行来讲是资产的，所以我们在会计里面会跟大家讲到，贷款对于银行来讲，它是属于金融资产，而这个金融资产其实也是具有固定收益类的这样一个特征的道理，跟前面的棒子是一样的， 银行发放出来贷款，他的利息收益是不是按照之前约定好的贷款利率，银行是心里非常清楚的，这个贷款的期限银行也是非常的清楚的，所以说 long 同样也是一个 fixed income 的 secret， 只不过我们在 cfa 的一二、三级里面，我们更多地跟他围绕着什么，围绕着债权投资来讲，因为债权投资跟我们的这个金融市场会更加的紧密点。

那下面呢，给大家讲一下模型评估，那模型评估主要包括几块内容啊？一个是混淆矩阵，然后 r o a c 曲线， a u c， 然后还有 k s 曲线和 k s 值。那我们首先来看那个混淆矩阵啊，混淆矩阵就是一个二乘二，然后左边这个图我们看啊，就是无非就是说 预测是零和一和实际是零和一，去做一个交叉。那先来看左边关于这种 a、 b、 c、 d 的一个定义啊， 就这里呢，不用死记，就大家理解就好。就预测零，实际是零的，就是 a 这一块，那预测是零，实际是一就是 b， 预测是一，实际是零是 c， 然后预测是一，实际是一是 d， 那 a 加 b 是什么？ a 加 b 就是说 预测为零的样本，然后 c 加 d 呢是预测为一的样本， a 加 c 呢是实际为零，然后 a， b 加 d 呢是实际为一，那准确率啊，准确率，我们这里说正确预测的阵力样本与所有样本的比值，然后就是这个公式，就是 a 加 a 加上 d 这一块儿，除以 a 加 b 加 c 加 d， 那 accuracy 这个很好理解啊，就是 a 和 d 两块是不是都是预测正确的啊？ a 是你，你预测它是零，它实际上也是零， a 是不是正确的啊？ 然后 d 这一块是不是你预测它是一，然后实际也是一，是不是是正确的？那我们是不是这个东西，这玩意它叫准确率啊？准确率是不是就叫 accuracy？ accuracy 是不是我正确的，是不是 a 加 d？ 我总共是不是 a， a 加 b 加 c 加 d 啊？那是不是这一块儿就出来了？ 然后呢？呃，第二块啊，就是阵力覆盖率，这里呢就是 d 除以 b 加 d。 那我们也也通过刚刚那个方式啊，这个东西叫什么？这个东西叫 sensitive， sens， sensitive 就是敏感性也好理解，就是我们实际上一的客户里面预测对了多少个？就是实际上就是预测 y 吗？那预测 y 相当于我们就是敏感性吗？那就是我们在一的里边预测对了多少个？那我是不是，我是不是 实际上 e 是不是 b 加 d 啊？然后在这个里边我对了多少个？是不是 e？ 这个啊？是不是就是 d 啊？那就是 d 除以 b 加 d。 那 复利覆盖率就是正确预测复利，复利在实际复利中的比例，那就是这个。我们同样的话是 specificity， 那就是特异性、专一性， 那就是说实际上是零的客户里面我们预测到预测中了多少个？那就很简单，我们刚刚在一里面算对了多少个？那你对称的我是不是在零里边？我也要去看一看。我算对了多少个吗？那那是不是就是 a 除以 a 加 c 呀？那这个是，这个是，这个是一， 这个对应的我对称的是不是零，我也要算一个，那这两这三个就结束了。然后最后一个，最后一个是命中率，命中率呢，就是正确预测正力，在预测正力中的比例就是 d 除以 c 加 d， 这个呢是一个叫 precision， 是个精确性，准确性，那预测是一里面实际上中了多少个？就前面我们刚刚说了，我们目的是干嘛？目的是预测 y， 那么精确性就也好理解的，就是我们预测 y 的准确性。 就大家如果记不住啊，没关系，不重要，忘记我们刚刚说的这里所有的这些这些这些定义啊。 那代码呢？一般会自动给出前三个，就是就就就是我们标 加出的这几个代码呢？一一般会给出这三个，那这三个事情呢？在干嘛？这三个事情都在，都在说明就是前三个如果越高，那模型就越理想，大家记住这个东西就行了。就是如果说代码出了这三个数 数越高，那说明你的模型越越理想。为什么这三个东西越高越理想？因为这三个事情都在描述你做这件事情做正确的概率啊， 是不是？大家看第一个是不是我所有正确的，第二个是不是刚刚我们拆分了，这里是相当于是哦啊哦啊。