Brian Michael Nelson，特许金融分析师，著有 价值陷阱：普遍价值论。
“人们的思维过程过于受惯例或类比先前经验的束缚。人们很少尝试从第一原理的角度思考某件事。他们会说，‘我们会这样做，因为一直都是这样做的。’或者他们不会这样做，因为‘嗯，从来没有人这样做过，所以这一定不好。’但这只是一种荒谬的思维方式。你必须从头开始建立推理——‘从第一原理开始’是物理学中使用的短语。你看看基本原理，并从中构建你的推理，然后你看看你的结论是否可行，它可能与人们过去所做的不同，也可能相同。”——伊隆·马斯克
我睡不着觉。我知道有些事情不对劲。这些数字根本说不通。多年来，管道能源分析师似乎一直在调整管道有限合伙企业 (MLP) 股票的估值模型，以解释价格的变化。
但为什么呢？为什么要为一组公司调整模型，而不为另一组公司调整模型？现金就是现金，价值是衡量企业现金流入和流出的指标。不同的公司没有不同的规则。估值是普遍适用的。
分析师根据市盈率与可分配现金流估值倍数以及分配收益率（即每股分配额除以股价）对 MLP 进行估值。但增长资本支出支持可分配现金流，并在未来推动其增长。管道 MLP 估值计算忽略了这一点。为什么管道 MLP 可以免费获得股东资本投资于增长项目，而其他公司却不能呢？
MLP 估值过程有多不平衡？Meta Platforms（前身为 Facebook）今年将在其元宇宙部门 Facebook Reality Labs 上投入至少 100 亿美元，以构建虚拟和增强现实应用程序。想象一下，忽略这数十亿美元的增长资本支出，而仍然将与这些支出相关的自由现金流增长归功于 Meta。这就是 MLP 和可分配现金流的情况，当市场意识到这一点时，管道 MLP 股价暴跌。
我在我的书中描述了 Kinder Morgan 和 MLP 的故事 价值陷阱 因为它强调的是第一性原理。折现现金流 (DCF) 模型是通用的。那么，我的意思是什么呢？什么是第一性原理呢？让我们以市盈率为例。虽然每个估值倍数都可以扩展为 DCF 模型，但市盈率不一定是 DCF 模型的捷径。如果应用不当，它们可能会导致对公司价值的错误结论。
例如，市盈率为 15 的股票对一家公司来说可能很便宜，而对另一家公司来说却很昂贵。这是因为某些变量具有混杂效应，限制了估值倍数能够揭示的股票价值。便宜的公司可能拥有数十亿美元的净现金和巨大的增长前景，而昂贵的公司可能拥有数十亿美元的债务和糟糕的增长前景。但它们的市盈率仍然相同。
如果正确使用估值倍数并理解其代表的含义，估值倍数会很有帮助。如果公司净债务头寸巨大，那么低市盈率股票可能并不便宜。如果公司资产轻，资产负债表净现金充裕，自由现金流增长前景广阔，那么高市盈率股票可能并不昂贵。但许多分析师已经忘记了市盈率是 DCF 模型的不完美替代品，不应单独使用。
这为各种虚假财务分析打开了大门。想想所有量化因素，它们基于这个或那个倍数在统计上“解释”回报。每个估值倍数都包含数千个前瞻性假设。仅仅因为倍数高或低并不意味着股票值得买入。
如今，许多分析师都单独应用市盈率、市净率、企业价值/息税折旧摊销前利润和其他倍数，好像它们与他们所依赖的 DCF 模型截然不同。 衍生的 来自。有人甚至质疑 DCF 模型是否仍然适用。在 GameStop 和 AMC Entertainment 的模因股票时代，预测未来自由现金流并以适当的利率将其折现到现在是否仍然有意义？
答案是肯定的。在估值中，首要原则仍然至关重要：每个估值倍数背后都有一个隐含的 DCF 模型。
对于 MLP，我们知道它们的估值哪里出了问题。依赖“可分配”指标就像在对 Meta 进行估值时只扣除其“持续”资本支出的估计值，而完全忽略其与 Metaverse 相关的增长资本支出——并且仍然将这些支出产生的未来现金流记入该公司的账户。
MLP 泡沫表明，在没有 DCF 模型支持的情况下应用估值倍数可能会酿成灾难。事实上，在没有坚实的投资基本原则基础的情况下使用估值倍数不会产生太多洞察力。只有 DCF 模型才能帮助确定哪些 15 只市盈率股票便宜，哪些不便宜。
此类错误可能有助于解释实证量化金融中的复制危机。我认为大多数通过估值倍数解释股市回报的统计分析都是有缺陷的。近年来，具有相似倍数的股票之间的关系并没有真正成立。我们为什么曾经认为它会或可能成立呢？
如果我们能够理解市盈率相同的两只股票可能被低估或高估，那么我们为什么会相信具有相似估值倍数的股票的表现会产生可操作的数据呢？这对价值与增长的对话意味着什么？如果我们不使用 DCF 模型，那么在价值和增长方面，我们可能都会随机游走。
所有这些都有助于解释为什么 DCF 模型不仅与当今市场相关，而且仍然是绝对必要的。随着 10 年期美国国债收益率上升且股市承压，我们需要牢记 DCF 模型。毕竟，这些收益率构成了加权平均资本成本假设的基础。
在这种瞬息万变的形势下，回归投资的首要原则是不可避免的，而 DCF 模型则是指引未来发展的重要工具。
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图片来源：©Getty Images / Казаков Анатолий Павлович
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