并购交易估值计算「dcm定价估值」

You can analyse the past, but you have to design the future.

--Edward de Bono

I am naturally drawn to numbers but one of the ironies of working with numbers is that the more I work with them, the more skeptical I become about purely number-driven arguments.

--Aswath Damodaran, Narrative and Numbers

估值想必是金融从业人员最常接触到的一门手艺，从初创企业募资到IPO公开发行股票上市，从债券融资到行业研究报告，从测算企业分拆的价值到评估抵御敌意收购方案，从出具公允意见书到评估并购目标的价值，估值的应用场景覆盖了金融的方方面面。当然在海外并购当中估值也是一个不可能绕开的话题，未来的一段时间我们将通过四部分内容八节内容详细讨论海外并购中的估值与交易价格。

第一部分：企业价值的核心是什么，估值的核心是什么？（一）

第二部分：估值前的知识准备

第三部分：估值的实务

第四部分：估值与价格 （八）

自由现金流折现法是最常见绝对估值法，因为折现法本身其实就是金融最底层逻辑时间价值（“Time Value of Money”）的一个“逆过程”，所以自从人类有金融行为不久折现法就被人类发明出来。据说人类使用这种估值技巧的历史可以追溯到古埃及和古巴比伦时代（民族主义历史观是全人类的通病）。但是实际上，人类科学总结并在实际的经济活动中科学的使用这种估值法则是在1930年美国著名的经济学家Irving Fisher发表《The Theory of Interest》之后的事情。

与以市场信息为基础的相对估值法不同，自由现金流折现法以企业（或资产）自身盈利能力和经营情况为基础来进行估值。也正是这个原因很多人喜欢将由自由现金流估值法测算出来的企业价值称之为“内在价值”（“Intrinsic Value”）。由于不依赖大量的市场信息，因此当投行对于给定的目标公司进行估值的时候，自由现金流折现法是对市场法一个很好的补充，例如前面提到当时市场进入失常状态或是目标公司没有可类比上市公司等情境。可能有人会问，我们为什么要对现金流折现而不是对企业利润折现呢？这是因为根据会计师准则，会计的记账方式为责权发生制（“Accrual”），因此会计中的计提、折旧摊销、递延费用、收入确认等入账方式虽然可以很好的反映企业的利润情况，但是并不能准确的反映企业或股东可支配现金流情况。举个简单例子，A企业和B企业是完全相同的两家企业，A企业在销售的时候采用的是赊销的模式，B企业采用的是现款的销售模式。那么当A企业和B企业同时销售了价值1,000万的货品是，A企业收款是3个月以后（假设90天账期），而B企业收款则是当天。虽然两家企业的利润完全相同，但是由于收到现金时间的不同导致两家企业相同利润的现值（“Present Value”）完全不同，因此对自由现金流折现能够更准确的反映企业的价值。

自由现金流折现法还可以细分为：企业自由现金流（“Free Cash Flow to Firm”简称“FCFF”）与股权自由现金流（“Free Cash Flow to Equity”简称“FCFE”）。企业自由现金流顾名思义其对应的是企业层面的自由现金流，因此在进行折现计算时使用的也是企业的加权融资成本（“Weighted Average Cost of Capital”简称“WACC”），计算得到的结果是企业价值（“Enterprise Value”）。股权价值则是企业为股东创造的自由现金流。其中已经剔除了用于还本付息的现金。由于债权人的现金流不包含其中，因此在进行折现计算时需要使用的折现率是股权融资成本（“Cost of Equity”），计算得到的结果是企业的股权价值（“Equity Value”）。下图展示了FCFF和FCFE两种自由现金流折现法的区别。

图4.63：自由现金流折现法分类

当然自由现金流折现法也有其自身应用限制。但是由于不需要考虑太多外界因素，因此在实操当中使用自由现金流折现法的实质性限定条件其实只有一条：目标公司的现金流可不可以比较准确的预测？当然即便是目标企业正在经历诸如重组、转型、战略调整等重大变革的时期，理论上我们也可以对目标企业的现金流进行预测。但是这种预测出来的现金流会是贴近真实的状况吗？如果预测出来的现金流是没有任何事实支撑完全建立在各种假设之上，那么整个估值过程就是我们自嗨的过程。所以自由现金流折现法结合情景分析（“Scenario Analysis”）和敏感度分析（“Sensitivity Analysis”）后应用于成熟行业中的稳定公司的估值更有实际价值。

自由现金流折现法大体可以分为4个步骤，接下来我们就以企业自由现金流折现为例具体解释一下每个步骤的工作和一些实操细节。为了更好的说明自由现金流折现法的具体操作步骤，笔者选取自己比较熟悉的快消行业中的霸主宝洁（“Procter & Gamble”简称“P&G”）作为例子为大家介绍自由现金流折现估值法。当然除了笔者比较熟悉快消这个行业外，快消这个行业的公司本身也非常适合使用自由现金流折现法进行估值。因为这个行业的产品属于消耗品（“Non-durable Goods”）受经济周期影响相对较小，所以使用自由现金流折现模型预测对未来增长假设的接受度更高。

图4.64：自由现金流折现估值方法的主要步骤

资料来源：笔者整理

步骤一：分析目标公司并决定建模的基本框架和核心假设

在使用相对估值法的时候一个重要假设就是：市场是有效的。因此宏观经济、行业前景、竞争程度等信息都被默认为已经反映在价格信息当中了。而在绝对估值法中，我们从目标公司本身出发，相关信息需要我们自己收集，整理甚至提出假设来获取。因此使用自由现金流折现法进行估值时，第一项工作就是要对目标公司进行一次彻底的从上自下（“Top-down”）的分析：目标公司市场所在国的宏观经济情况，目标公司所属行业的竞争格局，目标公司的历史经营情况和未来发展的机会及威胁等。具体到公司层面，公司的商业模式，业务流程分析等都是我们需要详细了解的。投行会通过各种渠道收集相关信息和数据来支撑用来了解公司的情况。例如，宏观的经济信息的主要渠道还是各个国家统计部门、央行和财政部发布的相关经济数据。行业层面的信息渠道除了行业报告外，如果目标公司是上市公司，那么目标公司或是竞争对手的年报中管理层讨论（Management discussion and analysis 简称“MD&A”）和投资者会议材料（“Capital Market Day Prez”）都会找到丰富行业信息。最后公司层面的信息主要还是公司的年报等公开披露信息。如果目标公司是私营公司而且是一个竞标流程的话，通常卖方提供的信息备忘录（“IM”）中会有一些关于行业情景和竞争格局内容。IM会对公司情况进行详细的介绍，这部分内容我们在讨论竞标流程的时候已经详细讨论过了，这里就不再赘述了。此外一些竞标流程提供的商务尽调报告（“Commercial Vendor Due Diligence Report”简称“CVDD Report”）也会涵盖很多行业信息。

使用绝对估值法的时候我们需要搭建相应的估值模型。因此详细分析了解公司的情况以后，我们需要确定搭建模型的整体框架，这里我们要解决两个问题：首先，我们要决定目标公司的价值驱动。如果目标公司的价值驱动是一个经营性数据，我们需要搭建经营模型（“Operational Model”）然后在经营模型的预测作为输入值导出目标公司的财务预测的三张报表（“3 Statement Model”）然后将预测出的财务数据导入财务模型（“Financial Model”）计算自由现金流的预测并进行折现计算。例如时尚零售行业，我们评估目标公司的价值驱动是开店面积。因此我们首先要确定的，开店面积和销售的转换率，开店面积和员工人数的关系，人工平均工资等。等这些经营性模型确立后，我们再将这些经营性数据转变成财务数据。但是笔者的工作经验中，大多数的情况下我们是将目标公司的财务数据作为价值驱动，跳过经营模型直接进入三表模型，最多也就是在此基础上我们将销售额进行量（“Volume”）价（“Price”）关系拆分。有时Director甚至会要求去做一个“Quick and Dirty DCF Model”就是连三表模型都不需要，直接做一个自由现金流折现的财务模型。其次，我们要决定模型的终值的（“Terminal Value”）计算方式。通常我们会预测5年至10年的财务数据，但是最后我们需要一个终值来表示在模型截止的时间点上公司的价值。最常用的方法有两种：永续增长法和退出估值倍数法。永续增长法就是在最后一年财务数据的基础上假定一个永续增长率，然后根据这个永续增长率计算出公司价值；退出估值倍数法就是假定公司在最后一年的估值是一个估值指标乘数如EV/EBITDA，然后根据公司在最后一年的财务预测和退出估值倍数计算出终值。当然两种方法其实是可以互相验证另一种方法的假设是否合理的，稍后我们会在实例中详细说明。

确定财务模型的框架后，我们就需要设定模型的核心假设了。通常以财务数据为价值驱动的模型的主要驱动力为销售增长率。如果目标公司是一家上市公司，我们分析完宏观和行业相关情况后，我们可以结合目标公司或其他竞争对手公司年报中管理层讨论的内容，过去几年销售增长的情况，投行的研报，管理层在投资者电话会上给出的指导性意见（“Guidance”）的信息选取销售增长率和利润率假设。如果管理层提出了明确的增长预期，那么我们将会一次作为基础；如果管理层没有给出增长预期，我们通常会以最近几年的增长率为基础结合整个行业的增长率和目标公司的市场份额来进行判断。以P&G为例，公司在2019年业绩的管理层展示中给出明确的2020财年销售的内生增长（“Organic Growth”）预测为3-4%。

图4.65：P&G管理层展示中对FY2020年销售内生增长率的预测

资料来源：P&G FY2019业绩管理层展示，笔者整理

但是无论我们如何选定短期的销售增长率，长期的销售增长率有一个限定的。这个限定就是短期内的增长率可以超过目标公司所在国GDP的增长率，但是长期销售增长率一定要回归到国家GDP增长率以下（“Mean Reversion”）。特别是使用永续增长法计算终值时，永续增长率绝对要低于超过目标公司所在国长期GDP的增长率。以欧美国家为例，即便目标公司过去几年每年保持7%的增长，但是发达国家整体的增长率只有2%-3%，所以我们在设定销售增长假设的时候一定要注意这个问题。在P&G的例子中，P&G的2015年至2019年销售的内生增量率分别是1%，1%，2%，1%和5%，历史均值为2%[1]。

图4.66：P&G管理层展示中披露的FY2016-FY2019年销售内生增长率

资料来源：P&G FY2019业绩管理层展示，笔者整理

而根据P&G的2019年报中公司销售额分解分析中我们可以看到，P&G公司的主要市场依然在欧洲和北美等发达国家和地区，上述两个地区的销售占比达到了68%约占7成。这种情况也比较容易理解也符合常识，因为发达国家和地区的消费者有更多的可支配收入用于个人卫生和美容保养产品。此外P&G的产品组合中家庭，婴幼儿和妇女卫生用品占比也达到了60%，这些产品的消费与人口结构息息相关，例如一个三口之家每年洗衣次数，婴幼儿每天消耗的纸尿裤，家庭牙膏、浴液、洗发液使用量其实是非常稳定的，而人口结构在没有重大偶发或突发事件（如计划生育、开放二胎、战争、移民政策等）的影响的情况下通常会形成一个稳定趋势。根据P&G目前的产品组合在销售中的占比，我们可以知道P&G销售中很多一部分属于日常高频消费，但是频率比较稳定。因此P&G可以通过营销在存量市场中抢占竞争对手的市场份额，但是却很难通过营销来大幅制造增量市场。

图4.67：P&G管理层展示中披露的FY2019公司销售额拆解分析

资料来源：P&G FY2019业绩管理层展示，笔者整理

综合（1）P&G过去五年的销售的内生增长情况，（2）其产品主要市场欧美发达国家长期GDP增长率2%-3%的事实，以及（3）其产品组合结构和无可预见的人口结构大幅变动的情况，我们选定1.5%作为P&G长期增长率。

如果目标公司是私营公司且通过竞标流程出售，那么卖方通常会在IM中提供管理层对公司未来3-5年的财务预测[2]，卖方相应也会提供财务模型。有时卖方还会在其提供的商务尽调报告中对管理层提供的财务预测进行价量关系拆解，并对相关假设及其原因进行评估。下图就是一份卖方商务尽职调查报告中，咨询公司对卖方销售额进行价量分拆后，针对价格增长率和销量增长率及其背后原因进行分析。

图4.68：商务尽职调查报告中的针对销售增长率的分析

资料来源：笔者参与的并购项目商务尽职调查报告实例，笔者整理

步骤二：搭建（运营模型，如需）财务模型并将数据导入Excel并计算目标公司的自由现金流和终值

确定相关假设后，我们就可以将目标公司的历史数据和核心假设导入Excel对未来5-10年的财务情况进行预测。这时我们需要根据销售额来推导出目标公司的三张财务报表（营收损益表，资产负债表和现金流量表），因此我们需要建立各项财务科目（“Financial Statement Line Items ”简称“FSLI”）和销售额的关系。

对于营收损益表中各种费用科目预测，我们常用的工具就是共同比财务报表（“Common Size Analysis”）的方法，即我们将过去历年各个科目的费用转化为以当年销售额为基准的百分比形式。在进行财务建模时，毛利率（“Gross Margin”），销售费用/销售占比以及管理费用/销售占比通常以历史平均值计算。任何利润率的提升（“Margin Expansion”）最好要有明确的证据来支撑。但是卖方投行在建模时，经常会去使用一些不能提前评估的理由来支撑利润率的提升，最常用的利润率提升的理由有三个：经营效率提升（“Operating Efficiencies Improvement”），并购后的规模经济（“Economies of Scale”）和并购后协同效应带来的成本节约（“Cost Synergies”）。

图4.69：P&G共同比财务报表示例

资料来源：笔者搭建的财务模型

对于资产负债表上的流动资产和负债，我们通常是通过现金循环周期（“Cash Conversion Cycle”）。所谓现金循环周期指的就是公司将购买原料，将原料生产加工成产品变成库存，最后将产品销售后形成应收账款的过程。我们可以通过现金循环周期公式将这些流动资产和负债与营收损益表的销售额和销售成本挂钩的。即假定应收账款周期，应付账款周期和库存周期不变，那么销售额的增长就会增加运营资本对现金中的挤占。

图4.70：现金循环周期的示意图和公式

资料来源：笔者整理

关于库存期，应收款账期和应付款账期的计算，这里再简单的提示一下。从公式中大家也可以看到公式的分子库存、应收款和应付款都是资产负债表科目，而分母销售成本和销售额则是营收损益表科目。大家同时应该知道资产负债表显示的是一个时间点上的信息，而营收损益表反映的是一个时间段的信息，所以计算的时候我们通常会计算库存、应收款和应付款的期初和期末的均值避免期末资产负债表偏离正常区间产生的误差。实务中如果目标公司相关资产负债表科目在期间波动不大时，计算时也会直接使用期末值来代替期初和期末的均值。通过计算我们可得到P&G库存期，应收款账期和应付款账期的过往情况和2016-2019年的均值。我们在财务模型的预测中使用历史均值作为未来库存期，应收款账期和应付款账期。

而对于资产负债表上的固定资产部分的预测，如果是目标公司是上市公司，我们通常根据上披露的关于公司资本支出（“Capital Expenditure”简称“CapEx”）的信息对固定资产情况进行预测。如果目标公司公开披露的信息并没有涉及到资本支出，我们通常假设目标公司只进行维持性资本开支（“Maintenance CapEx”）而且维持性资本开支的额度与固定资产每年折旧金额相同。如果资本开支包括增长性资本开资（“Growth CapEx”），大家一定要注意对应的折旧，笔者在投行工作检查初级员工建模时经常遇到一个问题就是模型中没有对新增固定资产进行折旧。如果目标公司是私营公司，IM中或是管理层展示的时候都会提出商业计划（“Business Plan”）其中会详细说明未来资本开支的预测和原因。在P&G的例子中，我们使用历史均值作为其未来资本支出的预测。

图4.71：P&G的FCFF折现模型中的主要假设

资料来源：笔者搭建的财务模型

而目标公司的长期负债则是继承目标公司目前的资本结构。完成营收损益表和资产负债表后，我们就可以根据这两张表推导出现金流量表。完成三表模型的搭建后，我们可以根据公式计算出预测期间每年企业的自由现金流并根据之前选定的计算方法计算终值。但是由于这些自由现金流和终值发生在不同年份，因此我们需要将这些现金流折现后才能相加。

图4.72：P&G的FCFF折现模型中FCFF的预测

资料来源：笔者搭建的财务模型

资料来源：笔者搭建的财务模型

这就进入下一个步骤，折现率和折现的计算。

步骤三：计算目标公司的企业的加权融资成本和公司自由现金流的净现值（企业价值）

在对企业自由现金流进行折现的时候，我们需要使用目标公司的企业的加权融资成本就是我们俗称的WACC（“Weighted Average Cost of Capital”的缩写）。WACC的公式

大家应该都比较熟悉了，我还是把和大家讨论的重点放在实务中的计算上吧。WACC的计算中有三个输入值：目标资本结构（“Target Capital Structure”），债权融资成本（“Cost of Debt”）和股权融资成本（“Cost of Equity”）。

目标资本结构：对于上市公司来说，我们通常会假定公司当前的资本结构就是公司长期目标资本结构。但是如果目标公司发行的债券（“Bond”）已经被评级公司降级至“垃圾债”的评级[3]时，我们就不能在使用这一假设，这时候可以查看年报的管理层讨论中管理层是否披露目标资本结构或是同行业其他公司的当前的资本结构。对于私营公司来说，如果目标公司为创始股东持有，公司长期贷款金额稳定，那么我们也会假定这个资本结构就是公司目标的资本结构。但是如果私营公司为私募持有，这时我们通常不会采用目标公司现有的资本结构而是会选择市场可类比公司的资本结构作为目标资本结构。

通常资本结构的方式也比较容易使用股权和债权的市值就可以计算出来。但是在P&G的例子中，目标公司当前的资本结构股权占比达到了90%明显偏离目标公司长期正常资本结构。因此我们使用CapitalIQ提供目标公司长期资本结构数据股权占比61%，债权占比39%。

债权融资成本：如果目标公司近期发行了债券（“Bond”），我们直接就可以用债券的票面利率（“Coupon”）除以当前价格计算得出公司债券融资成本。但是通常我们看到的是公司发行时间长短不同（“Duration”），货币不同（“Denominator”），利率浮动或固定（“Floating vs. Fixed”），是否有抵押（“Secured vs. Unsecured”）等，实操中我们通常将所有债券和银行贷款（“Loan”）的融资成本计算加权平均利率。上市公司也会披露自己的长期负债融资成本，比如下图中我们所使用的例子宝洁就在其2019年报中披露了它的债券加权融资成本：为2.4%。

图4.73：P&G FY2019年报中披露的长期债权融资成本

资料来演：P&G FY2019财报，笔者整理

对于私营企业来讲，企业债券融资渠道主要还是银行贷款。关于银行贷款的成本我们通常可以在目标公司的经审计报表中获得。如果是竞标流程，买方在尽职调查中也可以查阅银行相关贷款文件。但是如果银行贷款涉及到目标公司自身外信贷支持，如股东贷款（“Shareholder Loan”）或股东其他关联公司对目标公司贷款的担保的情况，那么公司债权融资成本则是并不是市场成本，这时我们通常给寻求资本市场债权融资（“Debt Capital Market”简称“DCM”）部门的同事或者杠杆融资（“Leveraged Financing Team”简称“LevFin”）部门的人建议。这些人通常会根据行业情况和融资规模提供近期一些成功融资项目的融资成本，我们通常会以此为标杆。

股权融资成本：目标公司股权融资成本，我们通常适用资产定价模型来计算（“Capital Assets Pricing Model”简称“CAPM”）。

这个公式学金融的朋友应该都比较了解，我在这里就不浪费大家的时间了。我还是从实操角度跟大家讲讲我们如何收集相关数据。CAPM有三个输入值：无风险利率，目标公司的系统性风险系数（英文称作“Beta”）和市场风险溢价。

无风险利率，我们通常采用目标公司所在地区10年期国债利率，例如欧元区内的公司我们就可以使用德国10年期国债的收益率。而在我们的例子中，P&G是一家美国公司，所以我们使用的是美国10年期国债的收益率。

目标公司的系统性风险系数，我们通常可以使用第三方金融数据平台如Bloomberg，Factset，Capital IQ等来抓取目标公司的beta系数。当然一些公司会提供一年，二年和五年的beta值，由于我们自由现金流通常要进行长期预测因此绝大多数的时候我们会选择5年期的beta值。

市场风险溢价，这个数据我们通常最常用的数据源有两个一个是晨星（“Morningstar”）旗下的Ibbotson美国资本市场风险溢价，另外一个就是由美国财务顾问公司道衡（“Duff & Phelps”）发布的美国资本市场风险溢价。绝大多数的时候，笔者所在的投行使用的是道衡的数据。

由于私营公司是没有Beta的，所以我们通常寻找可类比公司的Beta。然后计算出这些无杠杆beta（“Unlevered Beta”）的平均值，再将无杠杆beta的均值带入目标公司的资本结构中计算出目标公司的股权融资成本。

图4.74：P&G FCFF折现模型中WACC的计算

计算出WACC以后，我们就可以将之前计算出来的企业自由现金流折和终值进行折现计算了。这里又有两个需要注意的小细节：首先，如果我们直接将当年的自由现金流折现，其实就意味着我们假设现金流是在每年年底的最后一天产生的。这其实是不符合实际情况的，因为企业的生产经营中会贯穿一年的始终而不是集中在最后一天。所以在建模的时候我们通常会假设企业每年的自由现金流发生在每个财年的年中而不是年底。例如在我们的例子中P&G的2020财年的现金流我们折现期是半年，2021财年的现金流折现期是一年半以此类推。但是目标公司的终值则是产生在最后一年的年底，在我们例子中终值的折现期就是十年而不是九年半。最后我们将所有折现值相加就可以得出目标企业通过自由现金流折现法计算出的企业价值。其次，当我们采用FCFF模型（自由现金流折现模型）进行估值的时候，没有对企业自由现金流形成贡献的非经营性资产没有被纳入计算。如果大家对这个问题有疑问，可以回顾一下图4.5。所以我们通过FCFF计算出的企业价值中是不包含非经营性资产的，如果目标公司账面上存在大量非经营性资产时，我们需要对计算结果企业价值进行调整。在P&G的例子中，P&G除了现金外没有其他的非经营性资产。

图4.75：P&G的FCFF折现模型中FCFF现值的计算

资料来源：笔者搭建的财务模型

图4.76：P&G的FCFF折现模型结果对应的股票价格（“Implied Share Price”）

资料来源：笔者搭建的财务模型

步骤四：将不同情景数据导入模型对计算结果进行情景分析；调整模型核心变量对结果进行敏感性分析；结合上述分析给出估值区间

自由现金流折现法计算出的企业价值是一个数值而不是一个区间。因此完成企业价值的计算后，我们通常还要进行情景分析来判断在不同经营情景下的企业价值。此外，我们还需要对模型中比较最重要的几个输入值进行敏感性分析最终确定一个估值区间。

情景分析：在财务分析中情景分析就是评估一家企业在不同的经营情况下，公司的财务表现情况。不同的情况通常可以设定为乐观情况，中性情况和悲观情况。在DCF模型中，我们通常将历史均值作为基础情景（“Base Case”）。如果是私营企业出售，管理层在IM中给出了财务预测，我们会将其作为管理层预期情景（“Management Case”）。在基础情景和管理层情景外，我们还会使用乐观情景（“Upside Case”）和悲观情景（“Downside Case”）。所谓乐观情景就是销售额增长超过历史均值，各种运营资本对现金的占用低于力是均值等提升自由现金流的情况，悲观情景与之相反减少企业的自由现金流。我们也可以看到在不同经营预期下，企业未来自由现金流折现带来的企业价值。在我们使用的P&G估值模型的例子中，我们将各项假设捆绑组成了五种情景。实务中有时我们也可以将这些假设做自由组合处理组成各种情景，例如销售收入增加的同时应收账期变长，这样其实可以更好的反映出企业经营中利好和利空的经营情景相叠加的真实情况。

图4.77：P&G的FCFF折现模型中多情景假设

资料来源：笔者搭建的财务模型

敏感性分析：敏感性分析与情景分析有很多相似之处，但是并不相同。在敏感性分析中，我们首先会将模型中其他输入值锁定，然后观察一个输入值来观察变化导致结果的变化来判断整个模型对某一个输入值的敏感性。模型结果变化越大说明模型对这个输入值敏感性越高，也说明模型容错率越小。DCF模型通常会对预测期增长率，折现率和终值非常敏感（如果使用的是永续增长模型，那么模型会对永续增长率非常敏感；如果模型使用的是退出估值倍数法，那么模型会对所使用退出时EV/EBITDA乘数非常敏感）。我们会观察上述三个变量单独或两两变化时DCF的估值结果波动。最后我们会在上述三个变量的给定区间内计算出企业价值区间，在我们P&G估值的例子中，我们最后确定的DCF估值区间就是预测期增长率在0%-3%之间，WACC范围3%-5%之间，终值计算时的退出估值倍数法是15.5x-17.5x。当然投行估值时还会对WACC作进一步的敏感性分析，例如评估不同资本结构和Beta值下的WACC，我们这里就不再展开了。最终估值的区间为17.8x-20.8x的EV/FY2020 EBITDA，换算成股价为每股114.68-135.5美元。

图4.78：P&G自由现金流折现法估值法计算结果估值区间的选定

资料来源：笔者搭建的财务模型

技术层面：整个财务模型的搭建和计算过程

艺术层面：模型搭建过程中使用大量假设，特别是一些输入值的取值范围都需要主观判断

优缺点：自由现金流折现法很好的弥补了相对估值法的一些缺点和劣势，但是其本身也有很多问题，下表中及总结了自由现金流折现估值法的优点和缺点。

图4.79：自由现金流折现法估值法的优缺点

资料来源：笔者整理

除了自由现金流估值法外，另外一种比较常见的估值方法就是杠杆收购估值法。其实杠杆收购估值法时自由现金流折现法的一个“变异体”，因为从本质上讲杠杆收购法其实就是将自由流现金流折法中一组输入值和输出值的对调。在自由现金流折现法中，企业价值（或是股权价值）是自由现金流折现法的输出值，折现率是一个输入值。而在杠杆收购法中，企业价值（或是股权价值）是一个输入值，而内部收益率[4]（“Internal Rate of Return”简称“IRR”）则是一个输出值。当然我们也可以将内部收益率作为输入值，然后推导出企业（或是股权价值）。

从估值法的名字大家也可以知道，这种估值方法最早是私募基金在杠杆收购中使用的。私募基金之所以使用杠杆收购模型进行估值，主要还是与私募基金经营模式有关。简单点说呢就是私募基金的主要收入模式就是分为两部分：管理费（“Management Fee”）和业绩费（“Performance Fee”）。私募收取管理费的模式比较简单通常是认缴规模（“Committed Capital”）的2%，而私募基金收取业绩费就相对复杂一些，但是实质上就是收取超额收益的20%，这就是大家经常看到的所谓“2%-20%”的收费模式[5]。因此私募基金要收取业绩费首先基金的表现必须获得超额收益，而超额收益是指私募基金投资收益超过一个事先设定的门槛收益率（“Hurdle Rate”）的部分。通常私募基金的门槛收益率是15%-20%左右，换句话说如果私募基金投资项目的年化收益率低于20%，那么这个项目就没有超额收益，也就意味着私募基金无法收取业绩费[6]。正是由于这个原因私募基金投资的项目仅仅盈利是不够的，项目的盈利必须要超过门槛收益率20%才可以。

因此私募基金投资项目时对杠杆收购估值法使用的最为广泛，因为当私募基金在评估项目是否值得投资的时候，首先要看这个项目在一个有竞争力的价格范围内能不能为私募基金带来20%的内部收益率。因为只有项目收益率超过20%，这笔投资对于私募基金才有利可图。而私募基金其实也可以根据内部收益率的范围倒推出自己针对这个项目给予的最高报价范围。除此之外，在一些竞标项目中战略投资人也会要求自己的财务顾问去计算一下杠杆收购法的估值范围并以此来判断潜在的财务投资人参与竞标能够给出的报价范围。最后就是资银行的杠杆融资部门，他们使用杠杆收购模型测算各种融资方案来判断是否能够提供满足私募基金对内部收益的要求融资方案。

虽然杠杆收购估值法是自由现金流折现法的“变异体”，但是杠杆收购估值法要比自由现金流折现法复杂一些。这里主要有两个原因：自由现金流折现法其实并不需要完整的“三表模型”，所涉及到的非营收损益表上的项目仅仅是资产负债表上的运营资本和现金流量表上的资本支出。理论上来讲杠杆收购模型也可以构建简易模型（“Quick & Dirty Model”），但是由于需要构建负债清偿表（“Debt Payment Schedule”），我们实际上相当于构建了整个“三表模型”[7]。其次，由于杠杆收购中卖方会使用剩余现金提前偿还部分负债，因此好的杠杆收购建模的过程中会出现Circular Reference（“循环引用”，Excel模型中单元格中直接或间接引用其自身单元格的公式）[8]。关于这个问题，我们在稍后讲解如何建模时具体阐述。

杠杆收购估值法大体可以分为4个步骤，由于其中很多内容与自由现金流折现估值法相类似，我们重点讨论两种估值方法不同的地方，相似的地方我们就不再赘述了。为了使得讲述更加便于理解，我们用最近的一个并购项目作为案例来讲解杠杆收购估值法的使用。这个案例就是Apollo基金收购总部位于英国塑料设计和制造商RPC私有化的交易。虽然这个交易被美国的塑料生产商Berry Global给“截胡”了，但是由于在英国并购上市公司需要有完备的资金证明，因此Apollo提议并购RPC 时的一些融资文件已经披露，我们可以看到Apollo的融资成本和贷款偿付要求并根据此搭建杠杆收购模型。根据披露的交易文件这个项目的代号为“Project Rome”，我们就以这个项目代码来介绍LBO模型吧。

图4.80：杠杆收购估值方法的主要步骤

资料来源：笔者整理

步骤一：分析目标公司并决定建模的核心假设

这个步骤与自由现金流折现法基本上完全一致，我们需要通过收集分析目标公司相关信息完成对一些核心假设如销售的增长率的判断。比较大的一个不同之处是关于“终值”的处理，因为杠杆收购中并不存在所谓的“终值”。“终值”其实就是私募基金退出时目标公司被其他买家收购的价格，因此当我使用杠杆收购法估值时通常会使用退出估值倍数法来计算项目退出时的价格，同时我们还会假设私募基金退出时的目标公司的估值乘数不受经济周期影响与私募基金投资时相同，例如Apollo对RPC每股7.81英镑的报价相当于是RPC EV/FY19 EBITDA的8.1倍，那么我们在计算退出时的估值也退出当期EBITDA的8.1倍。

图4.81： Project-Rome中Apollo每股7.81英镑的报价相当于对RPC FY19 EBITDA的8.1倍的企业估值

资料来源：Apollo试图收购RPC时披露的公开资料，笔者整理

步骤二：搭建（运营模型，如需）财务模型并将数据导入Excel并计算目标公司的可偿债现金流

与自由现金流折现法一样，我们在确定相关假设后就可以将目标公司的历史数据和核心假设导入Excel对未来5-10年的财务情况进行预测并推导出目标公司的三张财务报表（营收损益表，资产负债表和现金流量表）。计算这些核心假设驱动的方法与我们之前讨论的DCF模型中的方法一致，还是以历史数据的趋势为主，以销售收入增长为核心驱动。根据RPC管理层2018年在资本市场日的管理层展示材料中的披露信息，RPC过去内生复合年均增长率（“Organic CAGR”）为2.9%，而RPC业务覆盖国家的经过销售额加权的GDP增长率只有1.8%。因此我们使用2.9%的作为短期的年复合增长率，而长期年复合增长率将回归到与GDP增长同步的1.8%。

图4.82：RPC管理层在资本市场日介绍公司增长情况

资料来源：RPC FY2018年资本市场日管理层展示，笔者整理

图4.83：以销售增长率为核心的驱动的LBO模型假设

资料来源：笔者搭建的财务模型

与DCF建模相同，我们在设定核心假设时通常还会考虑到其他的各种情景。在这里我们引入了超出预期的情况（“Upside Case”）和低于预期的（“Downside Case”）。之后我们将相关假设导入营收损益表，资产负债表和现金流量表中搭建起整个三表模型的框架。

图4.84：Project-Rome中营收损益表的框架

资料来源：笔者搭建的财务模型

图4.85：Project-Rome中资产负债表的框架

资料来源：笔者搭建的财务模型

图4.86：Project-Rome中现金流量表的框架

资料来源：笔者搭建的财务模型

当然在杠杆收购中我们需要计算的是可偿债现金流（“Cashflow Available for Debt Services”简称“CFADS”），在杠杆并购估值中利用可偿债现金流提前偿还债务是提供项目内部收益率的一共重要手段。

图4.87： Project-Rome中的计算框架

资料来源：笔者搭建的财务模型

步骤三：导入杠杆收购交易结构以及负债偿还表后计算并购交易内部收益率和现金回报倍数

从这里开始杠杆收购法与自由现金流折现法完全区别开来，首先交易完成后目标公司的资本结构（“Capital Structure”）将会完全被改变，新的资本结构将会是以私募基金为交易筹划的融资结构。通常投资银行会根据目标企业现金流的情况为私募基金提供几种融资方案，其实融资的整体规模大体上相差不会太多，差异更多是体现在使用融资工具的区别。关于各种融资工具的内容，我们在融资的章节进行详细讲解。

我们还是以Apollo的报价为例，Apollo在其报价中提供了由巴克莱银行牵头（“Barclays”），多家银行为项目融资提供的融资承诺函（“Commitment Letter”）。整个交易中，银行团将为Apollo提供5亿欧元的循环流动贷款（“Revolving Credit Facility ”简称“RCF”），21.66亿欧元的B类定期贷款（“Term Loan B”简称“TLB”）[9]，12.22亿美元的B类定期贷款和6.84亿欧元的过桥贷款（“Bridge Loan”）。各家银行参与融资项目和提供的融资比例请参见下表

图4.88：Project-Rome中Apollo提供的由Barclays牵头的银团提供的融资承诺函中各家银行的出资比例

资料来源：Barclays为Apollo提供的融资承诺函，笔者整理

除此之外，Apollo在股权出资承诺函（“Equity Commitment Letter”）中明确说明了其出资上限为9.99亿英镑。

图4.89：Project-Rome中Apollo提供的股权出资承诺函

资料来源：Apollo提供的股权出资承诺函

管理层持股只占公司总股份的0.2%，当时管理层已经同意向董事会推荐Apollo的报价，我们认为管理层的股权会全部上翻到新的公司中。此外Apollo与RPC的养老金托管信托达成一致，根据协议Apollo承诺未来8年内每年支付380万英镑，并提供了一定的资产抵押。因此我们认为Apollo不会提前偿付所有养老金赤字。

此外公司账上3.24亿英镑的现金，需要注意的是在这个交易中，Apollo同意RPC在交易结束前支付每股8.1便士的股息。这会对整个交易产生两个影响：第一，公司账上现金将减少；第二，公司的净资产将减少，也就意味商誉会增加。除此之外，RPC公司还有部分待售资产。为了简化模型，我们假定Apollo会在交易完成的同时将这部资产立即出售。最后我们得出公司可使用现金为3.17亿英镑现金，我们假设Apollo会在交易中全部使用。

图4.90：Project-Rome中管理层持股和公司账上现金的计算

资料来源：RPC的年报，交易中公告，笔者整理

综上所述整个交易的资金来源（“Source of Funds”）和用途（“Use of Funds”）如下：

图4.91：Project-Rome中Apollo报价RPC交易中的资金来源

资料来源：交易披露文件，笔者整理

图4.92：Project-Rome中Apollo报价RPC交易中的资金用途

资料来源：交易披露文件，笔者搭建的财务模型，笔者整理

之后我们将Apollo所有债券融资的相关信息如利息，偿付期限，本金偿付等导入债务支付表。在这里我们做了几处简化处理：（1）银团针对项目提供的循环流动贷款和银行定期贷款的利率都有棘轮调整（“Rachet”），即在不同的财务指标下利息会随着财务指标显示的风险提高或降低，我们在这里没有引入棘轮调整，以中间值固定利率计算；（2）通常TLB的提前还款会触发罚款，我们这里假设Apollo使用额外的自由现金流偿还欧元TLB贷款并且没有罚款；（3）因为这些负债并不是以英镑计价的，我们只是使用当前汇率对债务额度进行了换算，后续计算过程中没有将汇率波动纳入计算范围。

除此之外，我们假设Apollo会在交易结束的第一年底发行债券来替换过桥贷款，债券利息以BBB的实际利率4.5%。

图4.93：Project-Rome中Apollo在交易中使用的债权融资偿付表

资料来源：笔者搭建的财务模型

值得注意的是我们在计算利息时可能会遇到LBO模型中的一个难题“Circular Reference”，那么究竟什么是“Circular Reference”呢？简单点说就是模型中的输出值也是模型的输入值。在LBO模型中如果我们假定会使用盈余现金提前偿付银行贷款，那么我们就会面对“Circular Reference”。下面这张图表对LBO模型中的“Circular Reference”形成原因做了清晰的说明。

图4.94：LBO模型中产生“Circular Reference”的原因

资料来源：笔者整理

在LBO模型中，打破“Circular Reference”循环的最简单的方式就是在计算当期需要支付利息的时候以期初负债额度为基数而不是以期初和期末负债额度的平均数为基数。在一些简易模型（“Quick and Dirty Model”）中，投行可能会使用此类模型对项目的IRR做初步判断。但是为客户提供材料的时候，由于只使用期初的负债额度对利息计算产生的差异较大，投行通常还是会使用“Circular Reference”。关于“Circular Reference”的使用，笔者有个小建议那就是：大家在开启“Enable Iterative Calculation”的功能前先将模型备份，避免开启无法还原导致整个模型失效。这个建议是我的之前的一位同事给我的也是我觉得在投行建模的过程最有用的建议之一，因为引入“Circular Reference”后一旦模型产生计算冲突是很难简单“Ctrl Z”恢复大上一步的。提前备份文件避免模型失效时去手动修改每一个失效数据格。

图4.95：Excel中开启Circular Reference的功能

资料来源：Excel操作界面截图，笔者整理

开启“Circular Reference”后，相关的负债支付和利息支付的数据就会导入资产负债表和营收损益表。

图4.96：Project-Rome中营收损益表

资料来源：笔者搭建的财务模型

图4.97：Project-Rome中资产负债表

资料来源：笔者搭建的财务模型

最后我们可以看到Apollo在以相同的EV/EBITDA乘数退出时的内部收益率（“Internal Rate of Return”简称“IRR”）和现金回报倍数（“Multiple of Money”简称“MoM”）。由于IRR的计算考虑到了时间价值（“Time Value of Money”）而现金回报倍数则完全不考虑时间价值，因此随着投资时间的延长项目的IRR会不断的下降，但是项目MoM则会不断的增加。例如Apollo如果在2024年退出那么Apollo该笔投资的IRR为22.0%，MoM则是2.8倍，而如果等到2025年退出那么该笔投资的IRR则仅有20.2%，但是MoM则达到了3.1倍。私募基金在退出择时上通常会平衡IRR和MoM保证项目投资收益和基金Carry比例最大化。在计算最Equity Proceeds的时候我们假设出售时的财务顾问费用为企业价值的1%。

图4.98：Project-Rome中Apollo报价RPC交易中，在不同期限退出时的IRR和MoM测算结果

资料来源：笔者搭建的财务模型

步骤四：将不同情景数据导入模型对计算结果进行情景分析；调整模型核心变量对结果进行敏感性分析；结合上述分析给出估值区间

最后我们可以进行敏感性分析，评估在不同EV/EBITDA估值倍数投资和退出对IRR和MoM的结果的影响。

图4.99：Project-Rome中Apollo投资RPC不同估值倍数投资和退出时IRR的敏感性分析

资料来源：笔者搭建的财务模型

图4.100：Project-Rome中Apollo投资RPC不同估值倍数投资和退出时MoM的敏感性分析

资料来源：笔者搭建的财务模型

同时我们还可以导入不同情景下IRR和MoM的结果，评估项目在高于预期和低于预期的情景下为Apollo提供的回报率。不同情景就是不同假设条件下IRR和MoM的分析，这里就不再赘述了。

技术层面：整个财务模型的搭建和计算过程。

艺术层面：模型搭建过程中使用大量假设，特别是一些输入值的取值范围都需要主观判断。

优缺点：杠杆收购法是自由现金流折现法的逆过程，通过对收益率的倒推来判断估值区间是否合理。下表中就是一些杠杆收购估值法的一些优缺点。

图4.101：杠杆收购估值法的优缺点

资料来源：笔者整理

大家通过笔者上面的介绍也可以看到绝对估值法无论是自由现金流折现法还是杠杆收购估值法都会涉及到大量的财务建模工作，因此对大家Excel的使用能力还是有很高要求的。财务建模是一个比较大的话题，其中涉及到财务知识和Excel的使用等。这里我们就不去谈论基础知识的细节，如果大家感兴趣的话我们可以单独找时间讨论这个话题。但是在这里我还想强调搭建财务模型时的两个核心原则：第一，尽可能少的使用假设和输入值，尽量做到除非必须使用否者绝不加入多余的假设和输入值；其次，一定要平衡细节和整体，更多的细节的确可以带来更精确的计算结果，但是更多细节意味着更多的假设和输入值，因此反而可能是增加结果中的估值偏差。（这里再插一句建模实操中的“行规”，投行在搭建财务模型的时候通常主要假设/历史数据即输入值（“Input”）会使用蓝色字体，而引用或公式结果即输出值（“output”）则会使用黑色字体。）那么判断“哪些输入值我们可以做简化处理”“哪些输入值需要收集详尽数据支撑”？我们要重点考虑看相关输入值对DCF和LBO模型影响的程度，类似于长期增长率对整个模型产生重大影响到输入值一定要仔细评估相关假设的合理性并找到充足证据对其进行支撑，而类似与Project-Rome中非英镑的贷款未来汇率的波动我们就可以简化甚至避免将其带入模型中。

如果大家对笔者搭建的DCF和LBO模型感性兴趣，可以打赏人民币10元后在留言区留言，笔者会将财务模型发给各位。

至此绝对估值法的两种主要方法：自由现金流折现法和杠杆收购估值法我们就介绍完了，下一期我们会重点为大家接受估值中的协同效应以及各种溢价和折价。

备注说明及参考信息：

[1] P&G 2015年内生增长率在公司在其2015年报中披露的数据。

[2] IM中的财务数据通常是3 1 5的模式，即过去三年审计后财务数据，当年预算和未来五年的财务预测。

[3] 三大评级机构使用的评级符号不同：Moody’s垃圾债的评级是Ba1及以下，Fitch和S&P垃圾债的评级是BB 及以下。

[4] 内部收益率是一个特殊的折现率，即在这个折现率下目标资产的未来现金流折现后刚好等于购买资产的价格。简单点说就是现金流在内部收益率折现下，NPV等于零。

[5] 近些年国际上私募行业竞争也日趋激烈，2%-20%的收费模式也一直在受到挑战，一些大的LP已经可以将管理费压到1%甚至更低。

[6] 境外私募基金的收益分配是一种瀑布式（“Distribution Waterfall”），GP能够获得Performance Fee是作为Carried Interest在LP分得门槛收益以后才能进行分配的。关于私募基金的内容我们会在融资的章节进行详细讨论。

[7]当我们完成负债支付表时，所有的资产负债表项目都已经直接或者间接获得了。

[8] 如果不要求准确的利息计算，我们在杠杆收购模型将利息计算设定为基于前一年末的负债额而不是平均负债额度是可以避开Circular Reference的问题的。

[9] 银行定期贷款通常分为A类和B类，即Term Loan A和Term Loan B。简单的理解就是TLA的本金需要分摊到每年偿还，而TLB通常在贷款期间只需要少量甚至不偿还本金，只是在贷款到期后一次性偿还本金。关于贷款工具的具体区别我们会在融资的章节详细讲解。