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 9.39% |
|---|---|---|---|---|
| 01 | FCFF0 | 9,919 | ||
| 1 | FCFF1 | 10,477 | = 9,919 × (1 + 5.62%) | 9,577 |
| 2 | FCFF2 | 10,931 | = 10,477 × (1 + 4.34%) | 9,135 |
| 3 | FCFF3 | 11,267 | = 10,931 × (1 + 3.07%) | 8,607 |
| 4 | FCFF4 | 11,468 | = 11,267 × (1 + 1.79%) | 8,008 |
| 5 | FCFF5 | 11,527 | = 11,468 × (1 + 0.51%) | 7,358 |
| 5 | 終端值 (TV5) | 130,450 | = 11,527 × (1 + 0.51%) ÷ (9.39% – 0.51%) | 83,275 |
| Cigna資本的內在價值 | 125,960 | |||
| 少: 債務 (公允價值) | 29,356 | |||
| Cigna普通股的內在價值 | 96,604 | |||
| Cigna普通股的內在價值(每股) | $352.98 | |||
| 當前股價 | $302.92 | |||
根據報告: 10-K (報告日期: 2024-12-31).
1 查看詳情 »
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) | 82,903 | 0.74 | 11.54% | |
| 債務 (公允價值) | 29,356 | 0.26 | 3.33% | = 4.29% × (1 – 22.40%) |
根據報告: 10-K (報告日期: 2024-12-31).
1 百萬美元
權益 (公允價值) = 已發行普通股數量 × 當前股價
= 273,678,464 × $302.92
= $82,902,680,314.88
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
= (28.30% + 2.60% + 19.20% + 20.20% + 21.90%) ÷ 5
= 22.40%
WACC = 9.39%
FCFF 增長率 (g)
根據報告: 10-K (報告日期: 2024-12-31), 10-K (報告日期: 2023-12-31), 10-K (報告日期: 2022-12-31), 10-K (報告日期: 2021-12-31), 10-K (報告日期: 2020-12-31).
1 查看詳情 »
2024 計算
2 長期和短期債務的稅後利息支出 = 長期和短期債務的利息支出 × (1 – EITR)
= 1,500 × (1 – 28.30%)
= 1,076
3 EBIT(1 – EITR)
= 股東凈利潤 + 長期和短期債務的稅後利息支出
= 3,434 + 1,076
= 4,510
4 RR = [EBIT(1 – EITR) – 利息支出(稅後)和股息] ÷ EBIT(1 – EITR)
= [4,510 – 2,643] ÷ 4,510
= 0.41
5 ROIC = 100 × EBIT(1 – EITR) ÷ 總資本
= 100 × 4,510 ÷ 73,005
= 6.18%
6 g = RR × ROIC
= 0.64 × 8.84%
= 5.62%
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 × (112,259 × 9.39% – 9,919) ÷ (112,259 + 9,919)
= 0.51%
哪裡:
總資本,公允價值0 = Cigna債務和權益的當期公允價值 (百萬美元)
FCFF0 = 去年,Cigna向公司提供了自由現金流 (百萬美元)
WACC = Cigna資本的加權平均成本
| 年 | 價值 | gt |
|---|---|---|
| 1 | g1 | 5.62% |
| 2 | g2 | 4.34% |
| 3 | g3 | 3.07% |
| 4 | g4 | 1.79% |
| 5 及之後 | g5 | 0.51% |
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)
= 5.62% + (0.51% – 5.62%) × (2 – 1) ÷ (5 – 1)
= 4.34%
g3 = g1 + (g5 – g1) × (3 – 1) ÷ (5 – 1)
= 5.62% + (0.51% – 5.62%) × (3 – 1) ÷ (5 – 1)
= 3.07%
g4 = g1 + (g5 – g1) × (4 – 1) ÷ (5 – 1)
= 5.62% + (0.51% – 5.62%) × (4 – 1) ÷ (5 – 1)
= 1.79%