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 8.92% |
|---|---|---|---|---|
| 01 | FCFF0 | 17,987 | ||
| 1 | FCFF1 | 18,159 | = 17,987 × (1 + 0.96%) | 16,672 |
| 2 | FCFF2 | 18,323 | = 18,159 × (1 + 0.90%) | 15,445 |
| 3 | FCFF3 | 18,478 | = 18,323 × (1 + 0.85%) | 14,301 |
| 4 | FCFF4 | 18,625 | = 18,478 × (1 + 0.80%) | 13,234 |
| 5 | FCFF5 | 18,763 | = 18,625 × (1 + 0.74%) | 12,241 |
| 5 | 終端值 (TV5) | 231,202 | = 18,763 × (1 + 0.74%) ÷ (8.92% – 0.74%) | 150,835 |
| Ford資本的內在價值 | 222,729 | |||
| 少: 債務 (公允價值) | 165,853 | |||
| 普通股 Ford 內在價值 | 56,876 | |||
| Ford普通股的內在價值(每股) | $14.27 | |||
| 當前股價 | $14.00 | |||
根據報告: 10-K (報告日期: 2025-12-31).
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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)
| 價值1 | 重量 | 所需回報率2 | 計算 | |
|---|---|---|---|---|
| 權益 (公允價值) | 55,786 | 0.25 | 24.99% | |
| 債務 (公允價值) | 165,853 | 0.75 | 3.51% | = 4.62% × (1 – 24.02%) |
根據報告: 10-K (報告日期: 2025-12-31).
1 百萬美元
權益 (公允價值) = 已發行普通股數量 × 當前股價
= 3,984,692,630 × $14.00
= $55,785,696,820.00
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
= (31.00% + 18.50% + 21.00% + 28.60% + 21.00%) ÷ 5
= 24.02%
WACC = 8.92%
FCFF 增長率 (g)
根據報告: 10-K (報告日期: 2025-12-31), 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).
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2025 計算
2 不包括福特信貸的公司債務的利息支出,稅後 = 公司債務的利息支出,不包括福特信貸 × (1 – EITR)
= 1,254 × (1 – 31.00%)
= 865
3 EBIT(1 – EITR)
= 歸屬於福特汽車公司的凈利潤(虧損) + 不包括福特信貸的公司債務的利息支出,稅後
= -8,182 + 865
= -7,317
4 RR = [EBIT(1 – EITR) – 利息支出(稅後)和股息] ÷ EBIT(1 – EITR)
= [-7,317 – 3,915] ÷ -7,317
= —
5 ROIC = 100 × EBIT(1 – EITR) ÷ 總資本
= 100 × -7,317 ÷ 199,288
= -3.67%
6 g = RR × ROIC
= 0.39 × 2.45%
= 0.96%
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 × (221,639 × 8.92% – 17,987) ÷ (221,639 + 17,987)
= 0.74%
哪裡:
總資本,公允價值0 = Ford債務和權益的當前公允價值 (百萬美元)
FCFF0 = 去年福特公司的自由現金流 (百萬美元)
WACC = Ford資本的加權平均成本
| 年 | 價值 | gt |
|---|---|---|
| 1 | g1 | 0.96% |
| 2 | g2 | 0.90% |
| 3 | g3 | 0.85% |
| 4 | g4 | 0.80% |
| 5 及之後 | g5 | 0.74% |
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)
= 0.96% + (0.74% – 0.96%) × (2 – 1) ÷ (5 – 1)
= 0.90%
g3 = g1 + (g5 – g1) × (3 – 1) ÷ (5 – 1)
= 0.96% + (0.74% – 0.96%) × (3 – 1) ÷ (5 – 1)
= 0.85%
g4 = g1 + (g5 – g1) × (4 – 1) ÷ (5 – 1)
= 0.96% + (0.74% – 0.96%) × (4 – 1) ÷ (5 – 1)
= 0.80%