在貼現現金流 (DCF) 估值技術中,股票的價值是根據某種現金流衡量標準的現值來估計的。公司的自由現金流(FCFF)通常被描述為扣除直接成本後、向資本供應商支付任何款項之前的現金流。
內在股票價值(估值摘要)
| 年 | 價值 | FCFFt 或終端值 (TVt) | 計算 | 現值 14.65% |
|---|---|---|---|---|
| 01 | FCFF0 | 14,664 | ||
| 1 | FCFF1 | 15,894 | = 14,664 × (1 + 8.39%) | 13,863 |
| 2 | FCFF2 | 17,320 | = 15,894 × (1 + 8.97%) | 13,176 |
| 3 | FCFF3 | 18,973 | = 17,320 × (1 + 9.54%) | 12,588 |
| 4 | FCFF4 | 20,893 | = 18,973 × (1 + 10.12%) | 12,091 |
| 5 | FCFF5 | 23,128 | = 20,893 × (1 + 10.69%) | 11,673 |
| 5 | 終端值 (TV5) | 646,544 | = 23,128 × (1 + 10.69%) ÷ (14.65% – 10.69%) | 326,324 |
| Cisco資本的內在價值 | 389,715 | |||
| 少: 債務 (公允價值) | 28,485 | |||
| 普通股 Cisco 內在價值 | 361,230 | |||
| Cisco普通股的內在價值(每股) | $91.45 | |||
| 當前股價 | $96.57 | |||
根據報告: 10-K (報告日期: 2025-07-26).
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免責聲明!
估值基於標準假設。可能存在與股票價值相關的特定因素,此處省略。在這種情況下,實際股票價值可能與估計值有很大差異。如果您想在投資決策過程中使用估計的內在股票價值,請自行承擔風險。
加權平均資本成本 (WACC)
| 價值1 | 重量 | 所需回報率2 | 計算 | |
|---|---|---|---|---|
| 權益 (公允價值) | 381,441 | 0.93 | 15.45% | |
| 債務 (公允價值) | 28,485 | 0.07 | 3.99% | = 4.88% × (1 – 18.30%) |
根據報告: 10-K (報告日期: 2025-07-26).
1 百萬美元
權益 (公允價值) = 已發行普通股數量 × 當前股價
= 3,949,893,042 × $96.57
= $381,441,171,065.94
債務 (公允價值)。 查看詳情 »
2 所需的股本回報率是使用 CAPM 估算的。 查看詳情 »
所需的債務回報率。 查看詳情 »
要求的債務回報率為稅後。
估計(平均)有效所得稅率
= (8.30% + 15.60% + 17.70% + 18.40% + 20.10% + 19.70%) ÷ 6
= 18.30%
WACC = 14.65%
FCFF 增長率 (g)
根據報告: 10-K (報告日期: 2025-07-26), 10-K (報告日期: 2024-07-27), 10-K (報告日期: 2023-07-29), 10-K (報告日期: 2022-07-30), 10-K (報告日期: 2021-07-31), 10-K (報告日期: 2020-07-25).
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2025 計算
2 稅後利息支出 = 利息支出 × (1 – EITR)
= 1,593 × (1 – 8.30%)
= 1,461
3 EBIT(1 – EITR)
= 淨收入 + 稅後利息支出
= 10,180 + 1,461
= 11,641
4 RR = [EBIT(1 – EITR) – 利息支出(稅後)和股息] ÷ EBIT(1 – EITR)
= [11,641 – 7,898] ÷ 11,641
= 0.32
5 ROIC = 100 × EBIT(1 – EITR) ÷ 總資本
= 100 × 11,641 ÷ 74,936
= 15.53%
6 g = RR × ROIC
= 0.41 × 20.38%
= 8.39%
單階段模型隱含的FCFF增長率 (g)
g = 100 × (總資本,公允價值0 × WACC – FCFF0) ÷ (總資本,公允價值0 + FCFF0)
= 100 × (409,926 × 14.65% – 14,664) ÷ (409,926 + 14,664)
= 10.69%
哪裡:
總資本,公允價值0 = Cisco債務和權益的當前公允價值 (百萬美元)
FCFF0 = 去年思科公司的自由現金流 (百萬美元)
WACC = Cisco資本的加權平均成本
| 年 | 價值 | gt |
|---|---|---|
| 1 | g1 | 8.39% |
| 2 | g2 | 8.97% |
| 3 | g3 | 9.54% |
| 4 | g4 | 10.12% |
| 5 及之後 | g5 | 10.69% |
哪裡:
g1 由 PRAT 模型暗示
g5 由單階段模型隱含
g2, g3 和 g4 使用 g1 和 g5
計算
g2 = g1 + (g5 – g1) × (2 – 1) ÷ (5 – 1)
= 8.39% + (10.69% – 8.39%) × (2 – 1) ÷ (5 – 1)
= 8.97%
g3 = g1 + (g5 – g1) × (3 – 1) ÷ (5 – 1)
= 8.39% + (10.69% – 8.39%) × (3 – 1) ÷ (5 – 1)
= 9.54%
g4 = g1 + (g5 – g1) × (4 – 1) ÷ (5 – 1)
= 8.39% + (10.69% – 8.39%) × (4 – 1) ÷ (5 – 1)
= 10.12%