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指標的現值估計的。公司的自由現金流 (FCFF) 通常被描述為在直接成本之後和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 20.71% |
---|---|---|---|---|
01 | FCFF0 | 27,243 | ||
1 | FCFF1 | 34,326 | = 27,243 × (1 + 26.00%) | 28,436 |
2 | FCFF2 | 42,719 | = 34,326 × (1 + 24.45%) | 29,317 |
3 | FCFF3 | 52,503 | = 42,719 × (1 + 22.90%) | 29,849 |
4 | FCFF4 | 63,715 | = 52,503 × (1 + 21.36%) | 30,008 |
5 | FCFF5 | 76,335 | = 63,715 × (1 + 19.81%) | 29,784 |
5 | 終端價值 (TV5) | 10,112,103 | = 76,335 × (1 + 19.81%) ÷ (20.71% – 19.81%) | 3,945,447 |
NVIDIA資本的內在價值 | 4,092,841 | |||
少: 債務總額(公允價值) | 8,595 | |||
普通股 NVIDIA 內在價值 | 4,084,246 | |||
NVIDIA普通股的內在價值(每股) | $166.77 | |||
當前股價 | $147.01 |
根據報告: 10-K (報告日期: 2024-01-28).
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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) | 3,600,275 | 1.00 | 20.76% | |
債務總額(公允價值) | 8,595 | 0.00 | 2.35% | = 2.63% × (1 – 10.58%) |
根據報告: 10-K (報告日期: 2024-01-28).
1 以百萬計
權益(公允價值) = 流通在外的普通股數量 × 當前股價
= 24,490,000,000 × $147.01
= $3,600,274,900,000.00
債務總額(公允價值)。 查看詳情 »
2 所需的股本回報率是使用 CAPM 估計的。 查看詳情 »
要求的債務回報率。 查看詳情 »
要求的債務回報率是稅後。
估計(平均)有效所得稅稅率
= (12.00% + 21.00% + 1.90% + 1.70% + 5.90% + 21.00%) ÷ 6
= 10.58%
WACC = 20.71%
FCFF增長率 (g)
根據報告: 10-K (報告日期: 2024-01-28), 10-K (報告日期: 2023-01-29), 10-K (報告日期: 2022-01-30), 10-K (報告日期: 2021-01-31), 10-K (報告日期: 2020-01-26), 10-K (報告日期: 2019-01-27).
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2024 計算
2 稅後利息支出 = 利息支出 × (1 – EITR)
= 257 × (1 – 12.00%)
= 226
3 EBIT(1 – EITR)
= 淨收入 + 稅後利息支出
= 29,760 + 226
= 29,986
4 RR = [EBIT(1 – EITR) – 利息支出(稅後)和股利] ÷ EBIT(1 – EITR)
= [29,986 – 621] ÷ 29,986
= 0.98
5 ROIC = 100 × EBIT(1 – EITR) ÷ 總資本
= 100 × 29,986 ÷ 52,687
= 56.91%
6 g = RR × ROIC
= 0.90 × 28.87%
= 26.00%
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 × (3,608,870 × 20.71% – 27,243) ÷ (3,608,870 + 27,243)
= 19.81%
哪裡:
總資本、公允價值0 = NVIDIA債務和權益的當前公允價值 (以百萬計)
FCFF0 = 去年NVIDIA公司的自由現金流 (以百萬計)
WACC = NVIDIA資本的加權平均成本
年 | 價值 | gt |
---|---|---|
1 | g1 | 26.00% |
2 | g2 | 24.45% |
3 | g3 | 22.90% |
4 | g4 | 21.36% |
5 及以後 | g5 | 19.81% |
哪裡:
g1 由PRAT模型暗示
g5 由單階段模型暗示
g2, g3 和 g4 使用線性插值計算 g1 和 g5
計算
g2 = g1 + (g5 – g1) × (2 – 1) ÷ (5 – 1)
= 26.00% + (19.81% – 26.00%) × (2 – 1) ÷ (5 – 1)
= 24.45%
g3 = g1 + (g5 – g1) × (3 – 1) ÷ (5 – 1)
= 26.00% + (19.81% – 26.00%) × (3 – 1) ÷ (5 – 1)
= 22.90%
g4 = g1 + (g5 – g1) × (4 – 1) ÷ (5 – 1)
= 26.00% + (19.81% – 26.00%) × (4 – 1) ÷ (5 – 1)
= 21.36%