自由現金流權益比的現值 (FCFE)
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算的。自由現金流權益比 （FCFE） 通常被描述為股權持有人在向債務持有人付款並考慮支出以維持公司資產基礎后可獲得的現金流。
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內在股票價值（估值摘要）
Synopsys Inc.、自由現金流權益比（FCFE）預測
以千美元計，每股數據除外
| 年 | 價值 | FCFEt 或終端值 (TVt) | 計算 | 現值 |
|---|---|---|---|---|
| 01 | FCFE0 | |||
| 1 | FCFE1 | = × (1 + ) | ||
| 2 | FCFE2 | = × (1 + ) | ||
| 3 | FCFE3 | = × (1 + ) | ||
| 4 | FCFE4 | = × (1 + ) | ||
| 5 | FCFE5 | = × (1 + ) | ||
| 5 | 終端價值 (TV5) | = × (1 + ) ÷ ( – ) | ||
| 普通股 Synopsys 內在價值 | ||||
| Synopsys普通股的內在價值（每股） | ||||
| 當前股價 | ||||
根據報告： 10-K (報告日期： 2023-10-31).
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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。
所需回報率 (r)
| 假設 | ||
| 長期國債綜合回報率1 | RF | |
| 市場投資組合的預期回報率2 | E(RM) | |
| 普通股 Synopsys 系統性風險 | βSNPS | |
| Synopsys 普通股所需的回報率3 | rSNPS | |
1 在不到10年的時間內，所有未償還的固定息票美國國債的未加權平均買入收益率，既未到期也不可贖回（無風險收益率代理）。
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3 rSNPS = RF + βSNPS [E(RM) – RF]
= + [ – ]
=
FCFE增長率 (g)
PRAT模型隱含的FCFE增長率（g）
Synopsys Inc.、PRAT模型
| 平均 | 2023年10月31日 | 2022年10月31日 | 2021年10月31日 | 2020年10月31日 | 2019年10月31日 | 2018年10月31日 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 部分財務數據 (以千美元計) | ||||||||
| 歸屬於新思科技的凈利潤 | ||||||||
| 收入 | ||||||||
| 總資產 | ||||||||
| Synopsys 股東權益總額 | ||||||||
| 財務比率 | ||||||||
| 留存率1 | ||||||||
| 獲利率2 | ||||||||
| 資產周轉率3 | ||||||||
| 財務槓桿率4 | ||||||||
| 平均 | ||||||||
| 留存率 | ||||||||
| 獲利率 | ||||||||
| 資產周轉率 | ||||||||
| 財務槓桿率 | ||||||||
| FCFE增長率 (g)5 | ||||||||
根據報告： 10-K (報告日期： 2023-10-31), 10-K (報告日期： 2022-10-31), 10-K (報告日期： 2021-10-31), 10-K (報告日期： 2020-10-31), 10-K (報告日期： 2019-10-31), 10-K (報告日期： 2018-10-31).
2023 計算
1 公司不支付股息
2 獲利率 = 100 × 歸屬於新思科技的凈利潤 ÷ 收入
= 100 × ÷
=
3 資產周轉率 = 收入 ÷ 總資產
= ÷
=
4 財務槓桿率 = 總資產 ÷ Synopsys 股東權益總額
= ÷
=
5 g = 留存率 × 獲利率 × 資產周轉率 × 財務槓桿率
= × × ×
=
單階段模型隱含的FCFE增長率（g）
g = 100 × (股票市值0 × r – FCFE0) ÷ (股票市值0 + FCFE0)
= 100 × ( × – ) ÷ ( + )
=
哪裡：
股票市值0 = Synopsys普通股的當前市場價值 (以千美元計)
FCFE0 = 去年 Synopsys 自由現金流與股本比 (以千美元計)
r = Synopsys 普通股所需的回報率
FCFE增長率（g）預測
Synopsys Inc.、H型
| 年 | 價值 | gt |
|---|---|---|
| 1 | g1 | |
| 2 | g2 | |
| 3 | g3 | |
| 4 | g4 | |
| 5 及以後 | g5 |
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)
= + ( – ) × (2 – 1) ÷ (5 – 1)
=
g3 = g1 + (g5 – g1) × (3 – 1) ÷ (5 – 1)
= + ( – ) × (3 – 1) ÷ (5 – 1)
=
g4 = g1 + (g5 – g1) × (4 – 1) ÷ (5 – 1)
= + ( – ) × (4 – 1) ÷ (5 – 1)
=