关于搜乐宝现名 dcf 商城的相关问题,绵阳市公安局今天的最新答复,依据相关信息,请依次做好以下这些事情,第一,请不要再继续投入任何的资金。 第二,保存相关的资料,包括投入资金的支付凭证,比如转账记录、收款方的账户信息等。 第三,保存对方联系人员的姓名、联系方式以及微信聊天记录等。第四,请您尽快前往你的户籍所在地或者是居住地的派出所当面报案并提交上述资料。 然后叔叔给你们也留了相关的一个电话还有地址。真的,所有的投资者不要再被他们蛊惑了,请一定要相信叔叔,只要你们肯把自己的眼睛睁开,真相就在你们的眼前!
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亲爱的小伙伴们,大家好,我们这里是价值期间,今天呢我想跟大家来分享一个我创业了整整十年的一个投资思想, 这个投资思想呢,也是巴菲特时候使用的这种方法啊,他的这个方法呢啊,今天给大家介绍一下,叫 dcf, 他的英文名字叫 dcf, 他的中文名字叫自由现金流折现啊。 一说到模型呢,大家都可能想到那就是一个数学公式,觉得是一个复杂数学公式,觉得枯燥无味,也会想 买股票,真的能用这种方法来做吗?我跟大家说,我跟大家来说啊,这是我的一个指导思想,也是巴菲特的一个指导思想,应该说他具有灵魂指导意义,但是呢,他确实 他并不是一个工具,并不是一个使用工具啊,我们从来没有见到过巴菲特用这种方法来真正的计算这个公司的一个精准的价值,他没有做,但是这也确实是他的一个 一个投资的一个指导思想。那我今天呢跟大家来介绍一下啊,这个公司,这个公司他的这个中文名字叫自由现金流折现,这个自由现金流折现这个屁是怎么算的呢? 就是比如说这个公司他还能存活 n 年,还能存活 n 年, 然后呢,他把他第一年产生的这个自由现金流往回折现,折现到原点来,这,这得出来一个数值啊,比如说是 a, 然后第二年得出来一个数值,比如说是 b 啊,第三年得出来一个数值,比如说是 一直加加加加加到 n, n 年,他的存续区是 n 年,这样来算的话,这样把它加起来的话,就得到他的这个价值啊,就是这样来算的啊啊。这里 分子端叫自由现金流,分母端有三部分组成,第一个是一个系数一,第二个呢是这个 r, 这个 r 叫无风险收益率,也 可以参考国债收益率,可以参考国债收益率。第三一个就是这个灯塔,这个灯塔就是风险偏好,如果说大家对这个东西非常的乐观的时候,这个风险偏好就会下,就会风险偏好会提升,这个灯塔会下降, 当大家比较悲观的时候,比较保守的时候,大家的风险偏好就会降低,这个嘚塔就会上升啊,就会上升。好, 在这里呢,我想把这个东西进行一个简化,我们把它进行怎样的简化呢?分子端这个自有现金流,我们就简化成盈利分母端这个东西就把它简化成两,简化成一个东西,就是折现,折现啊, 好,我在这里面举个例子啊,就由我自己来举个例子来说这个,恩是什么意思呢?就是这个公司还能存活多少年? 我举个例子,比如说我还能活五十年,我还能工作五十年,还能工作五十年,那么这个 n 就等于五十。分子端我们把它固定一下,比如说每年 我挣一千万啊,挣一千万,那这个就有五十年五十个一千万。分母端这个折现我们怎样折现?我们把它固定啊,一不变 百分之五就是这个无风险收益率,百分之五是这个折现率,我们都把它把它进行一个呃,固定简化处理。那这样的话我值多少钱呢?我值多少钱呢?我值多少钱?就是这个 p 就等于第一年一千万, 好,除以一加百分之十,第二年再加一千万,好,一加百分之十,这就是 二十,一直加加加加,加到五十至 n 等于五十的时候,这就是我值多少钱,我就把我的价值通过这个东西把它算出来 啊,这就得到一个值。大家说这是一个极度简化的,我给大家举这个例子,是想说他就是这样来计算的,就是这样来计算的。那么在这里我们抽象出三个东西,这个三个东西 也是在我的投资逻辑中占有非常重要的。这个选股原则就是第一个成长性,成长性对应的是什么呢?就是这个自由现金流,这个自由现金流对应的是什么呢?对应的就是盈利, 这个是盈利,盈利越来越多啊,盈利越来越好啊,或者保持一个相对的盈利,这就是他的一个成长性。第二个呢就是确定性,当确定性非常大的时候,这个折现率就会 比较低啊,风险偏好就会比较高。当确定性比较差的时候,比如说我今年赚了一千万,明年我一分钱都没赚到,那么这个确定性就比较差, 这个折现率就会比较高,风险编号就会比较低。那么第三个呢就是持续性,这个持续性对应的就是这个 n 一个公司, 我们通常说百年企业啊,百年企业就是说垂续期表长,垂续区越长,那么这个公司价值就越大,表示个 n 就越大,对不对?所以说我们把它进行抽象出来的话,我们主要是啊,这个 dcf, 它主要考虑 抽象出的话有三部分,成长性、确定性和持续性。我们在选公司的时候也就要选成长性好,确定性强,持续性长,选这种公司就能真正的啊符合我们价值投资的这种指导思想。 不知道给大家讲了一通,大家有没有听明白啊?我尽量用普,尽量用比较浅显,比较朴实的语言来给大家灌输这种价值投资的这种思路。好, 那今天就给大家分享到这里啊,有什么对这个模型有什么不懂或者有什么呃,新鲜的这个建议的,可以在我的下方留言。好,谢谢大家。

