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。
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內在股票價值(估值摘要)
| 年 | 價值 | FCFFt 或終端值 (TVt) | 計算 | 現值 | 
|---|---|---|---|---|
| 01 | FCFF0 | |||
| 1 | FCFF1 | = × (1 + ) | ||
| 2 | FCFF2 | = × (1 + ) | ||
| 3 | FCFF3 | = × (1 + ) | ||
| 4 | FCFF4 | = × (1 + ) | ||
| 5 | FCFF5 | = × (1 + ) | ||
| 5 | 終端值 (TV5) | = × (1 + ) ÷ ( – ) | ||
| Kellanova資本的內在價值 | ||||
| 少: 應付票據和長期債務(公允價值) | ||||
| Kellanova普通股的內在價值 | ||||
| Kellanova 普通股的內在價值(每股) | ||||
| 當前股價 | ||||
根據報告: 10-K (報告日期: 2023-12-30).
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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) | ||||
| 應付票據和長期債務(公允價值) | = × (1 – ) | 
根據報告: 10-K (報告日期: 2023-12-30).
1 百萬美元
   權益 (公允價值) = 已發行普通股數量 × 當前股價
            =  × $
            = $
應付票據和長期債務(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
            = (                                        +                             +                             +                         + ) ÷ 5
            = 
WACC =
FCFF 增長率 (g)
根據報告: 10-K (報告日期: 2023-12-30), 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), 10-K (報告日期: 2019-12-28).
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2023 計算
2 稅後利息支出 = 利息支出 × (1 – EITR)
            =  × (1 – )
            = 
3 EBIT(1 – EITR)
            = 歸屬於 Kellanova 的凈利潤             – 非持續經營業務所得(不含稅)            + 稅後利息支出
            =              –             + 
            = 
4 RR = [EBIT(1 – EITR) – 利息支出(稅後)和股息] ÷ EBIT(1 – EITR)
            = [ – ] ÷ 
            = 
5 ROIC = 100 × EBIT(1 – EITR) ÷ 總資本
            = 100 ×  ÷ 
            = 
6 g = RR × ROIC
            =  × 
            = 
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 × ( ×  – ) ÷ ( + )
                = 
哪裡:
                總資本,公允價值0 = Kellanova 負債和權益的當前公允價值 (百萬美元)
                FCFF0 = 去年 Kellanova 流向公司的自由現金流 (百萬美元)
                WACC = Kellanova資本加權平均成本
| 年 | 價值 | gt | 
|---|---|---|
| 1 | g1 | |
| 2 | g2 | |
| 3 | g3 | |
| 4 | g4 | |
| 5 及之後 | g5 | 
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)
            =  + ( – ) × (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)
            =