1.5　厘清估值的难点

当面对估值难点时，分析师有两种选择。一种积极的方式是正视难题，调试既有模型反映被估值公司不同之处；更普遍的方式则是扭曲估值规范，简单地为公司定一个价格，然后为其进行辩解。本节将揭示后一种方法背后的内容。

1.5.1　导入参数阶段

在导入参数阶段，我们先确定评估公司价值的标准起点——近期财务报表反映的营业及利润的详细信息；分析师及管理层对未来的预期；诸如无风险利率、风险溢价及汇率在内的宏观经济数据。这里形成了公司估值的某种标准范式。

●确定基准年。分析师通常以当期年份为估值的基准年，以此为基础做预测。这似乎是一种通行的做法，但也可能因下述任一情况导致严重错误：

●当期数据不能反映公司的长期赢利能力。正如我们曾提到过的，周期性大宗商品公司的当期数据就是这种典型。初创公司也是如此。

●由于营业支出和资本支出在会计处理上的不一致性问题，利润和股权面值的数值会出现偏差。对于技术型或人力资源型的公司来说，这是一大问题。

●外购关键参数。当涉及宏观经济相关参数时，分析师们经常利用外部资源。特别是对股权风险溢价及贝塔系数而言更是如此——咨询服务机构由于有海量数据的支持，可以提供这些参数的评估值。如果估值出了偏差，就给了分析师把责任推给他人的借口。这也意味着我们几乎没有独立思考过，所使用的数字是否内含现实意义。

●相信管理层预测。公司估值最困难的一件事就是预测未来收入、利润及再投资额。特别是对于那些有着良好发展前景的早期公司来说更是如此。当管理者主动预测了上述数据后，分析师对此求之不得。这毫不奇怪，因为他们认为管理者比自己更了解公司，完全可以信任它们的预测。但他们没有考虑到的是，这些预测很可能带有主观偏见。

1.5.2　评估阶段

将估值参数带入估值模型，以便对价值做出最后的判断。在此阶段，分析师很自然地对这些数据的可靠性产生怀疑——对某些公司的疑心要胜过对另一些公司的。在处理这个疑虑的过程中，一些共性的错误会出现在估值过程中。

●忽视衰减效应。随着公司规模变大，高增长率越来越难保持。在估值过程中，分析师往往没有考虑到这个事实，仍在预测期继续使用很早之前的增长率。

●估值前后矛盾。好的估值应保持内在一致性，但估值时很容易造成内在的不一致性。如同你在后面各章将看到的，未来增长率、再投资及风险的假设不仅应各自能独立地站住脚，而且在整体上应该是有机关联的。在没有或者很少新增投资的前提下，为公司评估一个高速增长率，虽说不排除这种可能性，但绝大多数情况下都是不现实的。我们在评估现金流时所假设的通胀率，应与在利率和汇率中的预期通胀率假设保持一致（通常为隐含假设）。

●估值特例。分析师经常利用一些特例证明他们的假设成立。比如，沃尔玛在其规模达到一定程度后仍可保持高增长，这成为公司收入可保持长期高速增长的一大借口。分析师也以可口可乐和微软为特例来证明小幅增长公司可保持高利润率和投资回报率这一假设。拿沃尔玛、可口可乐和微软这些特例说事，而规避相关规则，这对于一般个体的价值评估来说毫无意义。

●范式的变迁。当分析师摈弃老旧的经济学和估值原理，高谈阔论这些规范时过境迁时，我们应该加以警觉。经济和市场确实发生了变化，我们也应该相应做出调整。但我们不能否定供需的基本规律，不能否定公司价值的最终基础是盈利这一基本观点。

●黑箱模型。随着数据越来越容易获得，构建更大的模型越来越可行，应对不确定性的一种方式就是建立更为庞大复杂的模型。这些复杂模型随之带来两大问题。第一个问题是，为了求得一个数字，需要更多的参数。当我们添加更多细节时，不确定性成倍增加。这就是所谓的“垃圾进，垃圾出”。另一个问题是，所建模型成为一个黑箱，分析师对箱子里所发生的情况几乎一无所知。

●经验法则。如果应对复杂性的一种方式是建立更大更好的模型，那么，另外一种应对方式就是寻找简单的解决办法。在许多估值中，分析师都是使用经验法则来确定某项资产的价值。在面对一系列具体的难题时，分析师可能决定快刀斩乱麻，选择以三倍收入额来对公司进行估值，因为这就是投资者习惯上为并购这个板块公司所支付的价格。尽管采用这些快捷方法可能会让人产生精确的错觉，但直面不确定性远胜于漠视它。

1.5.3　后估值阶段

许多情况下，对估值原则的真正损害是发生于估值完成之后（至少在技法上如此）。最少有两种常见做法会对估值产生巨大危害。

●估值修饰。常见的情况是在所估价值的基础上，再给予一定的增幅或折扣，以反映估值过程中分析师认为欠考虑的因素。举例来说，为控制权额外增加20%价值，这在并购公司的估值中并不少见，就像非上市公司估值的常规做法是减少20%~25%的价值，以反映其流动性的不足一样。还有，为反映品牌、其他无形资产及新兴市场风险的影响，在所估价值的基础上，增减一定比例的价值。上述调整的结果导致最终价值反映了分析师事先形成的主观偏见。

●市价牵引。对上市公司估值之后，我们首先要看的数据就是它的市场价格。在分析师对估值所用数据将信将疑，而且，所估价值与市场价格又存在较大差异时，他们会重估价值。随着估值参数的调整，价值不可避免地向市场价格靠拢，这使得评估过程毫无意义。如果我们相信市场是正确的，为什么一开始又费尽心机去做估值呢？

总的来说，估值难点会表现为很多不同的方式，但结果却是一样。我们对公司的估值结果反映了我们在估值过程中渗入的各种差错和偏见。结果常常是，我们得到的是我们想要得到的，而不是客观存在的。