公司自由現金流的現值 （FCFF）
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）
Take-Two Interactive Software Inc.，自由現金流給公司（FCFF）預測
以千美元計，每股數據除外
| 年 | 價值 | FCFFt 或終端值 (TVt) | 計算 | 現值 13.43% |
|---|---|---|---|---|
| 01 | FCFF0 | -67,941 | ||
| 1 | FCFF1 | — | = -67,941 × (1 + 0.00%) | — |
| 2 | FCFF2 | — | = — × (1 + 0.00%) | — |
| 3 | FCFF3 | — | = — × (1 + 0.00%) | — |
| 4 | FCFF4 | — | = — × (1 + 0.00%) | — |
| 5 | FCFF5 | — | = — × (1 + 0.00%) | — |
| 5 | 終端值 (TV5) | — | = — × (1 + 0.00%) ÷ (13.43% – 0.00%) | — |
| Take-Two資本的內在價值 | — | |||
| 少： 債務，淨額（公允價值） | 3,666,200 | |||
| Take-Two普通股的內在價值 | — | |||
| Take-Two 普通股的內在價值（每股） | $— | |||
| 當前股價 | $237.50 | |||
根據報告： 10-K (報告日期： 2025-03-31).
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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。
加權平均資本成本 (WACC)
Take-Two Interactive Software Inc.、資本成本
| 價值1 | 重量 | 所需回報率2 | 計算 | |
|---|---|---|---|---|
| 權益 （公允價值） | 42,138,416 | 0.92 | 14.27% | |
| 債務，淨額（公允價值） | 3,666,200 | 0.08 | 3.82% | = 4.46% × (1 – 14.40%) |
根據報告： 10-K (報告日期： 2025-03-31).
1 以千美元計
權益 （公允價值） = 已發行普通股數量 × 當前股價
= 177,424,908 × $237.50
= $42,138,415,650.00
債務，淨額（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
= (0.30% + 21.00% + 15.90% + 10.20% + 13.10% + 11.80%) ÷ 6
= 14.40%
WACC = 13.43%
FCFF 增長率 (g)
PRAT 模型隱含的 FCFF 增長率 （g）
Take-Two Interactive Software Inc.、PRAT 模型
根據報告： 10-K (報告日期： 2025-03-31), 10-K (報告日期： 2024-03-31), 10-K (報告日期： 2023-03-31), 10-K (報告日期： 2022-03-31), 10-K (報告日期： 2021-03-31), 10-K (報告日期： 2020-03-31).
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2025 計算
2 稅後利息支出 = 利息支出 × (1 – EITR)
= 167,300 × (1 – 0.30%)
= 166,798
3 EBIT(1 – EITR)
= 淨收入（虧損） + 稅後利息支出
= -4,478,900 + 166,798
= -4,312,102
4 RR = [EBIT(1 – EITR) – 利息支出（稅後）和股息] ÷ EBIT(1 – EITR)
= [-4,312,102 – 166,798] ÷ -4,312,102
= —
5 ROIC = 100 × EBIT(1 – EITR) ÷ 總資本
= 100 × -4,312,102 ÷ 5,798,800
= -74.36%
6 g = RR × ROIC
= 0.98 × -13.17%
= 0.00%
FCFF 增長率 （g） 預測
Take-Two Interactive Software Inc.、H 型
| 年 | 價值 | gt |
|---|---|---|
| 1 | g1 | 0.00% |
| 2 | g2 | 0.00% |
| 3 | g3 | 0.00% |
| 4 | g4 | 0.00% |
| 5 及之後 | g5 | 0.00% |
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)
= 0.00% + (0.00% – 0.00%) × (2 – 1) ÷ (5 – 1)
= 0.00%
g3 = g1 + (g5 – g1) × (3 – 1) ÷ (5 – 1)
= 0.00% + (0.00% – 0.00%) × (3 – 1) ÷ (5 – 1)
= 0.00%
g4 = g1 + (g5 – g1) × (4 – 1) ÷ (5 – 1)
= 0.00% + (0.00% – 0.00%) × (4 – 1) ÷ (5 – 1)
= 0.00%