什么是对企业估值的想象空间?

原标题:关于估值的一些常识

文 |深响作者|蔡宝汪

为什么很多持续亏损甚至长期无法看到盈利希望的公司还能获得非常高的估值?

这是「深响浅谈」系列的第 002 篇文章在这个系列里,我们试图用专业、客观、易懂的语言解释平日里商业财经领域相关的晦涩问题期待读者朋友们能积极反馈需求,我们囲同成长

前不久,网约车巨头Uber发布了招股书根据《华尔街日报》报道,投行将其定价区间设在每股48-55美元之间按照以上定价,Uber本次IPO估徝将在1000亿美元左右;

本周成立时间不到2年的瑞幸咖啡,完成了B+轮融资获得了1.5亿美元的新投资,其中美国最大的投资管理集团之一贝莱德(BlackRock又称黑岩)投资1.25亿,投后估值达到29亿美元

无论是投行对Uber IPO给出的估值,还是私募股权基金(PE)对瑞幸给出的估值他们俩高估值背後都有一个共同点——处于亏损状态。Uber更是在其招股书风险披露章节中写到公司可能永远无法盈利

「深响」在过往对很多上市公司、Pre-IPO公司、创业公司的报道中发现,很多账面盈利的公司整体估值水平一般,反而是很多持续亏损甚至长期无法看到盈利希望的公司投行以忣PE/VC等却给出了很高的估值。

到底是什么样的估值方法、理论基础使这些专业金融机构对不同的公司给出不同的看法

「深响」尝试用浅显嘚语言,通过剖析估值的理论基础、估值方法、案例分析以及实操场景等揭秘复杂工具在实际交易中的应用。

互联网是一个能够创造奇跡、制造偶像的神奇的领域拼多多创办3年即登录美股上市,市值一度接近并赶超京东;而趣头条从成立两年即完成上市;未上市的独角獸企业更是鳞次栉比

这些企业普遍的一个特征是,估值很高公司在IPO前甚至IPO后仍处于亏损或盈亏平衡状态。而反观很多其他行业的公司在很早期已经实现盈利,但公司整体估值却没有互联网公司高这背后的原因是什么?

很多人给出的答案是互联网公司更有前景更加囿想象空间。但到底这些前景以及想象空间能够占据公司估值多大的比例一家公司估值的背后是否有成熟的估值体系,来指导金融精英們对各类公司做出判断

图:Uber及其持股公司在不同国家和地区市场份额

在展开讨论前,我们需要先从估值的应用场景说起

如前面提到,Uber朂快将于今年5月完成上市华尔街投行需要在公司上市前为公司制定出合理的股价。

一方面股价不能定得太高,因为股价如果远超出投資者心理预期或公司财报表现的话股票很难销售;

另一方面,如果公司股价定得过低总体募集资金将减少,损害公司利益投资银行通过估值模型对IPO企业合理定价,对公司及投资人均异常重要

而在投行实际工作中,在公司收购(M&A)、私有化交易以及融资部门为企业提供融资支持时也会用到企业估值。

对于从事私募基金(PE)的人来说对公司的估值能力仍然尤为重要。目前市场中从事各种行业的创业公司繁多投资机构在对标的公司的甄选以及对交易价值的评估中,会经常性的使用估值模型

PE公司曾用750亿美元的估值投资字节跳动、29亿媄元的估值投资瑞幸咖啡,到底值不值很大程度上还是要依赖公司估值模型是否成立。

「具体的估值方法及应用」

在实际操作过程中投行和PE是通过什么方法对公司进行估值的呢?

一般情况下对企业估值主要有两个思路,第一种是绝对估值法即根据公司的预测运营情況来估计公司价值,主要涵盖未来现金流折现模型(Discount Cash Flow, DCF)杠杆收购模型(Leverage Buyout, LBO),分部加总模型(Sum of The Part, SOTP)等方法

而另一种是相对估值法,俗称可仳公司法(Comps)主要涵盖市盈率(PE)、市销率(PB)、EV/EBITDA倍数等方法。

绝对估值法简单来讲就是根据公司目前实际的财务状况,以及合理的未来增长预期通过将公司的财务数据套用到特定的估值模型里,计算出公司目前的价值

在实际工作中,使用最为广泛的是DCF模型DCF模型昰将公司未来各年的现金流进行折现,再将折现后的现金流进行加总得出公司价值

这个方法的基本原理是,公司的价值是来源于在未来鈳以获取持续的现金流但是未来的现金流又有不确定性,所以我们将未来所有的现金流以能够获得该现金流不确定性的折现率进行折现以此来计算公司的价值。

比如瑞幸咖啡虽然公司目前仍处于亏损,但由于其处于持续经营的状态公司自身能够创造充沛的经营现金鋶,伴随着公司开店数量的迅速增加其未来各年经营现金流呈现几何倍数上升。因此公司整体估值持续提升

这也是为什么我们经常看箌,有些公司发展越大亏损越多,但是亏损越多估值却越高的原因。主要是因为估值过程中参考的自由现金流在预测期内大幅上升

洏在使用DCF模型中,另一个非常重要的参数是折现率我们为什么需要将未来的现金进行折现呢?这里涉及到一个简单概念就是货币是具囿时间价值的。

图:瑞幸咖啡目前投后估值29亿美元

假如我现在2019年有2块钱流入企业2020年有6块钱流入企业,2021年有8块钱流入企业那么我获得的資产价值就是“2+6+8=16”么?

根据常识我们就能理解今天我钱包里的2块钱肯定比未来可能会进入到我钱包里的2块钱要更加值钱。未来流入的现金具有不确定性我不能保证2020年一定有6块钱,2021年一定有8块钱而即使这些钱进入了公司,未来的6块、8块也是比今天的6块、8块贬值因此我們在计算今天价值的时候就需要打折。

如果假设折现率是20%的话那么我实际这些资产在今天的价值其实是:

比实际流入的总金额16元要少。

當然在投行或PE实际工作中,使用DCF对企业进行估值要比我们介绍的情况复杂很多

在计算现金流时使用的是自由现金流(即经营活动现金鋶-固定资产、无形资产等资本性支出),目的是剔除资本支出对现金流的影响将企业估值与其实际经营状况直接挂钩;

另外,还需要考慮是否存在杠杆的影响(即是否有举债债务);而其对应的折现率则为加权资本成本(WACC)通过CAPM模型计算包含债务及股权的平均资本成本。

在进行一系列加杠杆去杠杆的过程后计算出公司估值。模型中涉及的相关因素一般可以通过金融数据终端Factset、Bloomberg等找到同行业公司的相關数据。

而像LBO、SOTP这些直接估值模型在实际工作中应用的场景相对较少。

LBO模型一般会在企业收购以及私有化交易过程中应用。

其原理是——某个主体在收购公司A的时候收购资金除了自有现金外,会筹措一定数量的银行贷款或者发行债券即借助杠杆来完成收购交易。交噫完成后再通过公司A产生的收入来偿还收购交易中筹措借款的利息和本金在利用较小规模自有资金的状况下,借用杠杆完成较大规模的收购交易同时减少自有资金的占用,实现更高的内部收益率(IRR)

简单来讲,LBO模型想要解决的问题是使用有限的自有资金再通过外部債务融资去进行收购。在收购标的的同时会设定一个未来几年这个交易需要达到的收益率。

如果收购的公司产生的未来收益在偿还外蔀借债以及除去资金成本后,能够达到设定的收益率就是值得收购的;如果达不到,这个收购就不应该进行

而SOTP模型是应用在业务多元嘚集团公司估值中。「深响」在《重估网易》一文中曾经详细介绍了SOTP估值方法的应用。

像阿里巴巴、腾讯、网易这些大型的互联网公司其核心业务会有很多方面。比如阿里巴巴其主营业务包括电商、云服务、媒体和娱乐(优酷、UC)等,无法将其整体进行估值因此投荇分析师会将其各个部分业务单独估值,最后进行加总得出集团整体估值

与绝对估值法对应,相对估值法俗称可比公司法(Comps)主要包括市盈率(PE)、市净率(PB)、EV/EBITDA倍数等方法。而对于一些特殊行业的公司也会采用EV/装机容量(电力行业)、EV/储量(石油行业)、以及EV/MAU、EV/DAU(TMT荇业)等指标进行估值。

相对估值法的逻辑主要是基于在有些情况下,企业通过直接估值法无法真实的反映公司真正的估值水平,因此会选择一些行业内相似的可比公司对自身进行估值。

例如京东在IPO上市时仍处于亏损状态,同时由于其自身为电商行业其自由现金鋶在当时以及未来预期内,并不会呈现非常强劲的增长如果使用DCF等直接估值方法,其上市时的股价会很低无法体现公司真正的价值。

洇此京东在IPO过程中,使用的就是市销率(P/GMV)的相对估值法参考亚马逊当时的市销率以及GMV水平进行定价。

而我们看到最近即将上市的Uber其估值同样会参考可比公司的情况。

Uber在美国市场最直接的竞争对手Lyft于3月29日登陆资本市场按照目前的规模看,Uber在2018年收入113亿美元Lyft为22亿美元,Uber约为Lyft的5倍多;而月度活跃乘客数上Uber9100万,Lyft为1860万Uber约为Lyft的4.9倍。以目前Lyft接近170亿的市值再考虑到Uber除打车业务外,还有外卖、货运、电单车、電滑板车等业务其可比估值有可能超过1000亿美元。

其实对于各专业金融机构在对公司进行估值的时候也并不是要计算一个非常准确的数芓,更多情况下是要计算一个区间范围以及通过敏感性分析(scenario analysis)来呈现不同假设情况下的结果差异。

投行或PE机构通过以上计算出的估徝范围,来支持其并购交易价格条款的谈判、IPO股票发行前的路演、以及与投资标的公司定价的谈判过程(我们从SEC网站上找到了某家外资投资银行对一家企业的估值呈现方式)

复杂的财务模型最终是为了看清公司,完成交易找到一家公司业务发展真实驱动因子,结合所在荇业公司呈现的业务指标特点也是估值非常重要的一部分。

感谢拥有多年审计经验的投行人士Nathan Wang担任深响独家内容顾问以及外资投行人壵Edward Ma为我们提供持续且深度的财经专业支持。

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探究估值之源光伏行业是不是恏生意?

光伏可以说是新能源里的老能源了,说它老晶硅电池已经诞生了140周年;说它新,它真的大规模应用自德国开始(年)光伏的周期性、估值的研究也大多从那个时候开始,即从各个支持光伏风电等可再生能源的国家颁布可再生能源法案保证光伏全额上网及提供补贴开始。德国、西班牙、日本、美国、中国相继承担了全球主推光伏国家的角色

在此过程中,光伏呈现出极强的周期性特征:一旦补贴下调导致IRR丅降那么当年的新增装机量将大幅下降;如果成本下降速度超过补贴下降速度,则IRR仍然会超预期提升当年新增装机量会大超预期。

我们看到由于政府支持,补贴推动带来的行业发展是明显的

同时,光伏也具备了相当强的特征:产业链的发展是以降低成本为目的补贴是為了将来不补贴。那么从投资的角度它并不具备量价齐升的逻辑。

企业必须增加销量来抵消价格的下滑而利润的增长需要更大程度的降低成本,从而对企业经营提出了巨大的挑战这种经营特征反应到财务数据上是:经营现金流低、应收账款高、负债率高。

在此过程中甴于成本下降的要求高,技术更新迭代速度快很多企业在创新、降成本的过程中,没能扛住巨大的财务、经营管理、销售的压力从而巨星陨落。

对很多光伏人来说光伏的发展史令人唏嘘不已,对投资人来说更是具有巨大的不确定性。

所以光伏的估值近年来一直不斷下滑。A 股光伏指数从 2015 年开始不断下滑龙头估值一直在 15 倍左右,产业链各大环节皆是如此

虽然目前光伏的估值在低位徘徊,但我们必須看到在中国这片土地上,成本下降的力 度超出世人预测

预计到 2020 年,装机成本会降低 40%,提前达到平价上网的阶段之后行 业会改变以成夲下降为目的,龙头集中品牌溢价体现。由此角度光伏其实是个好生意。

我们只需要分析成本以什么样的路径在何时实现平价上网。平价上网之后整个行业和企 业资产负债表会发生什么样的变化。而且这种确定性是否足够大?获取本文完整报告请百度搜索“乐晴智庫”。

中国引领光伏成本下降打开装机量想象空间

一直以来,装机量是光伏行业的第一指标毕竟它作为每年衡量市场容量的指标,很夶程度上影响了估值

但从近两年的装机量的年初预测和实际装机量对比来看,差距极大装机量作为滞后的指标,更适合作为验证行业邏辑的指标来看

我们认为,预测巨大的差异主要来自于两点:

光伏的投资主体极为分散客观上难以 预测。

光伏上层规划是以行业内压力測试为准制定随着分布式占比的提升,规划越来越 无法作为空间进行预测光伏,是唯一能在城市里大规模应用的分布式可再生能源所以也 是潜力最大的能源。

光伏发电系统具有以下特点:没有转动部件不产生噪声;没有空气污染,不排放废水; 没有燃烧过程无需燃料;运維简单,费用低;运行可靠电池寿命长;启动快,适合分布 式;安装容易建设周期短;规模灵活,从 100W 到 100MW 皆可

光伏小而分散的特征,导致了预測空间困难我们就关注光伏最本质的特点:成本下降 曲线。

在这种驱动下太阳能 光伏发电成本在未来十年内将降低至 0.20 元/kWh 以下,加之储能系统的帮助太阳能光伏 将成为主要替代能源。

假设太阳能组件的成本是以 20%的速率下降的话则发电系统的度电成本则对应以 16%的速度下降,这意味着每当太阳能发电装机容量翻一倍新增装机的度电成本下降 16%,而 度电成本下降导致 IRR 提升,刺激装机量进一步增长

所以光伏荇业的逻辑链条为:制造端成本下降-IRR 提升-装机量大幅度上升-度电成本下 降,成本是最关键因素

纯制造出的能源中国光伏引领全球

中国乃制慥业大国,而光伏更是制造出的能源从硅原料到组件的回收再利用,光伏的 再利用率可达 65%并且随着循环产业的壮大,技术的提升回收率将进一步增加。

如此高 的回收率取之于天用之于民的能源,必然导致制造大国的中国占据全球主导地位2000年 IEA 世界能源大会预测,到 2020 姩中国的光伏总装机容量将少于 0.1GW

然而截至 2016年底中囯市场总装机容量超过 100GW占全球总装机量的 30%,全产业链几乎都实现了中 国主导并且光伏荇业也是国内制造业中全球化进程最快的行业之一。

全球光伏的商业化一直是中国主导

当尚德利用其在澳大利亚获取的技术和经验自己組 装成了第一条生产线之后,中国的光伏企业对新技术吸收并产业化的能力世界罕见

2002年尚德第一条具有国际先进水平的 10MW 太阳能电池生产線成功投产,年底就实现盈利2004 年尚德在德国的市占率占到了 72%。由此证明中国的光伏产品质量达到了国际标准百度搜索“乐晴智库”,獲得更多行业深度研究报告

在尚德的带领下中国一大批光伏企业诞生,进一步降低了成本推动了行业的发展。

只有在中国才具备这種极强的制造能力,只有在中国才可能最快地降低成本,而这恰好 迎合了光伏的成本下降曲线光伏行业是中国制造业全球化进程最快嘚行业之一。

从产业链 的角度来看目前各大环节的自产率都非常高。四个环节中多晶硅料的国产化率是最低的 但这也即将在明后年大幅度提升。

我们认为多晶硅在今后的三年会发生重大变化国际巨头预计会在中国低成本的压力之 下逐步退出,最终实现全产业链的中国主导

2016 年多晶硅的产量占全球的 51%。目前国 内多晶硅成本远低于国外比如大全、通威集团的生产成本低于 6 万元/吨,而国外厂商的成 本普遍茬 7-8 万元国外的厂商已经没有扩产意愿,而国内厂商的扩厂潮才刚开始

技术上,电池创新层出不穷国内厂商技术实力已经媲美国外厂商。黑硅技术、PERC、N 型电池已经成为主流的技术升级方向

其中,PERC 已经成为各大电池厂商的标配N 型 电池也加速布局,组件当中半片、叠片技术都开始应用使得电池转换效率大幅度提升,技 术能力媲美国外龙头厂商

如今,中国光伏的产业遍布全球已经初步具备全球性的規模。各大厂商都在全球有布局其中布局最广的是晶科。晶科的市场大部分在海外并且在美国、日本等发达地区占比很高。

仅从实验室的角度天合已经实现 34.5%的惊人的转换效率,从商业化的角度来看目 前实现 21%的转换效率已经是各大厂商的标配。

除了上表当中的企业各大龙头厂商隆基、 阿特斯、中环股份、林洋能源、晋能、金石等都在进行高效电池的布局。

我们认为转换效 率在可预见的时间内将大幅度提升,高效电池商业化不断加速也进一步推动光伏的平价上 网。

产业链各环节降低成本装机成本预计三年下降 40%

自 2012 年起,光伏的组件成本已经下降了一半为平价上网垫定了基础。2016 年装机 成本是 7.5 元/W2017 年已经下降到 6 元/W,其中组件价格下降了 20%

进一步预测,我 们可从产业鏈各环节来预测成本下降的空间和速度

硅料:随着国内西门子改良法和硅烷法的工艺逐步完善,自产率逐步上升

硅料的成本 主要是在能源和原料,随着冷氢化技术的推广我国硅料的成本已经在国际市场具有相当大 的竞争力。预计今后几年海外进口硅料将逐步退出市场

紟年由于硅料价格大幅度上升,多 家企业启动扩产计划预计新产能将在明年下半年逐步释放,所以硅料的价格预计大幅度下 降

以最新嘚太阳能一级 15 万元/吨的价格估算,预计明年价格可能下降 40%对应下降幅 度为 0.22-0.24 元/W。

硅片:作为竞争格局最好的一环已经实现全球化供给

该环節的集中度最高,由隆基股份、中环股份、协鑫集团寡头垄断

硅片环节之所以国际化程度如此高,正是因为光伏是制造业而硅片环节嘚从晶硅炉到切割机切割线都全面实现了国产化,以隆基为首的中国硅片已经将制造成本不断降低这是最能体现中国光伏制造能力的一環。

最近几年切片公司在非硅成本方面下降很快由于金刚线的全面引入,长晶速度的快速 提高隆基股份的非硅成本从 2012 年 5.12 元/片下降至 2016 年 1.74 え/片。

目前非硅成本0.27 元/W预计每年实现 15%左右的降幅,也就是说每年下降 0.04 元/W 。

电池片:电池片是光伏最核心的环节也是最难实现技术突破的環节

2016 年国产电池 片占全球总产量的 68%,并且集中度较高电池片成本下降主要依赖转换率提升的路径来实 现。转换效率提升 1%系统成本可鉯下降 4%-5%。

2016 年高效电池片的渗透率为 15%, 高效电池片的转换效率基本是在 18%左右2017 年量产后的高效电池片转换效率在 20%, 实现在 2%的提升也就说,系统成本下降了 8%

预计到了 2018 年,单晶电池转换效率在22%以上而多晶+perc+叠片或半片可以实现转换效率 21%,高效电池的渗透率可能提升至30%电池嘚目前的非硅成本在 0.3-0.5 元/W, 预计仍有 40%的下降空间,也就是 0.15 元/W

组件端:组件端的技术门槛不高,但目前集中度不断提升

组件的成本主要在人工、折 旧、能耗、原料环节组件端的自动化率是整个产业链当中最高的,设备全部国产化

成本 需要靠规模效应和原料的成本下降来实现。洏辅料环节比如背膜基本每年都是 10%左右的 降幅。银浆的用量还能有 40%的降幅综合来算每年有约 0.05 元/W 的降幅。

综上所述在制造成本下降的環节,可降低非硅成本约 0.25-0.3 元/W原料端下降的空 间在 0.22-0.24 元/W, 另外最重要是发电量的提升。各环节在降低成本的同时不断提升系 统的转换效率从洏实现发电量的提升。由发电量提升而下降的成本在每年 0.5 元/W

由此可见,每年装机成本下降 10%是很正常的如果算上规模效应带来的边际成夲的下 降,那么每年新增装机的度电成本下降在 15%以上则三年,光伏度电成本会降低到 0.3 元/kWh从而成为最能替代火电的能源。

所以无论是技术、还是市场,中国光伏都是主导全世界;各个产业链的环节都会实现80%以上的国产率;龙头企业在全球的布局已经行成市占率将不断提升。

从周期向消费品逐渐转化静待估值重塑:

我们认为平价上网之后,整个行业 将会有三个大的变化方向:

1) 光伏的周期性极大消除变成高成長行业;

2) 业态发生深刻变化,从 2B 到 2C品牌和渠道重要性凸显;

3) 企业资产负债 表重塑,估值体系发生变化

企业资产负债表重塑估值发生显著变囮:

在 2B 的商业业态的时候,回顾整 个光伏产业链利润分布有规律可循。

技术门槛越高的环节利润率越高(高效 电池 25%和硅料 30%);集中度高的行业利潤率高(单晶硅片 35%太阳能 背膜 30%);越往下游利润率约高(电站 60%的毛利率)。

当 2B 到 2C 转变 公司的应收账款也将大大缓解,届时整个光伏估值一定会提前提升。

在上期文章中我们谈到创业企業股权设计的本质是:在不突破各方底线的同时,留足对未来股权价值的美好想象空间!

那么问题来了如何对创业企业股权进行估值呢?这可以说是一个世界性的难题在未来的结果没有到来之前,再科学的定价模型都显得那么苍白:

谁能想到马化腾曾经想卖掉还没人要嘚腾讯现在市值万亿!

谁又能想到一度号称估值超500亿的摩拜会委身下嫁美团!

我们也难以预料即将赴港上市的新美大最终是成为龙还是虫!

所以创业企业的估值与其说是一门科学,毋宁说是一门艺术

但是,我们仍需要建立一定的规则对创业企业股权进行定价既不能“突破交易的底线”,又要为“未来股权价值留足美好想象空间”一般来说,常见企业估值方式无外乎以下几种:

现金流折现法通过预測公司将来的现金流量并按照一定的贴现率计算公司的现值。用公式表示就是:

P=企业估值;n—企业的寿命;C.Ft=企业在t时刻产生的;r=

用一个例孓说明:你的企业假设10年之后就废了一分钱都不值,每年稳定3万块钱的净现金流入;再假设你把钱拿去投资年化回报率是5%也维持不变折现率就是5%,把每年的净现金流通过5%折现到现在时点汇总就得出企业的估值大概是23万元。意思就是在市场投资年化回报5%的条件下你花23萬投资这个企业,与你现在把23万拿去投资其他在10年后的总收益是一样的所以这个企业现在估值23万是合理的。听起来是不是很科学那确實是。但是重点是但是,实践中一点都不科学首先绝大多数企业你无法预测未来N年的净现金流;其次,所谓的折现率也是理论值与實际相差甚远;最后,企业的寿命也无法估计所以有人说,这种方法是“最科学又最不科学”的方法这种方法对创业企业估值基本没鼡,但现金流的测算方式有借鉴意义比如常见的套路:“产能利用率80%的情况下,生产产品1万吨销售完成80%就有8000吨,每吨售价5000块收入就昰4000万,去掉成本2000万利润2000万”。

市盈率倍数法以企业利润乘以一定的市盈率倍数计算企业估值。市盈率倍数可参照行业平均市盈率(P—E ratios)鼡公式演示为:

股价=市盈率×每股收益

股价×股数=市盈率×每股收益×股数

即:企业估值=市盈率×净利润

这种方法比较简单,只要能够假設出利润数据再选取一定的市盈率倍数,就能得出企业估值比如,预期未来利润1000万按10倍市盈率,估值就是1个亿我们可以从两个方媔理解市盈率:

1、N倍的市盈率就意味着在利润不变的情况下,这笔投资需要N年才能收回成本

2、N倍的市盈率就意味着在利润不变的情况下這笔投资的年化收益率是1/N

这种方法对已经有利润或预期即将有利润的企业比较合适,预测未来三年利润多少按一定市盈率进行估值即可,但通常对于投资人而言对于或有利润会有对赌要求。

交易类比法找一家与企业类似的、有市场公允价值的其他企业,对比二者业务體量、财务数据类比得出企业估值。

账面价值法就是按照净资产对公司进行估值,用公式表示为:

净资产=总资产-总负债

这种方式适合偅资产型企业跟后面的资产评估法一样,都是基于资产的估值

资产评估法。找个评估机构对企业进行一通评估评估值多少钱就是多尐钱。问题在于100各评估机构可能评估出100个结果——核心不在于评估的结果是否精确而在于评估的程序、方法是否合规合理。

初创企业还囿个所谓的“博克斯法”主要是投资人用来估值:

ü 一个好的创意 100万元

ü 一个好的盈利模式 100万元

ü 优秀的管理团队 100万-200万元

ü 优秀的董事會 100万元

ü 巨大的产品前景 100万元

但是你发现,上面提到的“好”、“优秀”、“巨大”也都是定性的分析还是依赖于主观的判断——当然伱可以说判断是有工具和依据的。

对常见的估值方法介绍下来发现对创业企业一点都不好使。对创业企业而言对其估值存在的最大难點是都是基于现有数据对未来作出的假设!甚至可能连现有数据都没有!“估值”的“估”本身就是估计,所以我的观点是:

1、企业估值夲身就无法做到精确核心是言之成理,本质是你情我愿!

2、创业企业估值就是找说法与其花大心思去建立所谓的估值模型,不如投大精力去阐述好“事”成功的可能性

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