估值方法对比与综合运用：选对尺子，量对东西

系列：估值方法 · 第六篇（收官篇）难度：⭐⭐⭐⭐ 适读人群：已学完 PE/PB/PS/EV/DCF/DDM 全套工具，想融会贯通的投资者

一、引子：“学了这么多，我到底该用哪个？”

小林把那几页笔记摊在桌上，上面写满了公式——PE、PB、PS、EV/EBITDA、DCF、DDM……密密麻麻，看起来有点凌乱。

「老陈，我学了这么多方法，但每次看到一只股票，脑子里就转圈。我到底该用哪个？」

老陈靠在椅背上，笑了。

「好问题，这才是最难的。」

「什么叫最难？」小林追问。

「背公式，谁都能背。但你知道什么时候用哪把尺子，才是真功夫。」老陈站起身，走到白板旁，拿起笔，「我问你，你量一段布的长度，用什么工具？」

「卷尺。」

「量一粒米的直径呢？」

「游标卡尺……」

「给人量体温呢？」

「温度计。」

「工具不同，因为被测量的东西不同。估值也是一样。每种方法背后有它的假设和前提，用错了工具，结论就是垃圾。今天，我们来做一件事——把所有工具放在一起，搞清楚什么情况用什么，以及如何把它们组合起来，互相验证。」

二、六种估值方法适用场景对比矩阵

方法	核心公式	最适用行业/场景	不适用场景	核心优点	主要局限
PE（市盈率）	市值 / 净利润	消费品龙头、科技成熟期、盈利稳定的周期低点	亏损公司、强周期股高点、利润被大幅操纵时	直观易懂，使用最广泛，便于横向比较	净利润易受折旧/利息/税收影响；周期股PE失真；利润可操纵
PB（市净率）	市值 / 净资产	银行、保险、地产、钢铁（周期底部判断）	轻资产公司（品牌/平台）、成长股（净资产不体现价值）	反映公司清算价值；银行等金融股最合适；周期底部判断可靠	无形资产不体现在账面；忽略盈利能力；高ROE公司PB高≠贵
PS（市销率）	市值 / 营业收入	亏损成长期公司：创新药、互联网、SaaS	成熟稳定低利润率公司（收入大但利润薄）	不受利润正负影响；收入比利润更难造假；便于早期阶段横向比较	完全忽略成本结构；收入质量差时PS无意义；需配合增速使用
EV/EBITDA	企业价值 / 息税折旧摊销前利润	重资产行业（制造/电信）、不同资本结构公司比较、跨国并购评估	金融股（EV概念不适用）、成长期亏损公司（EBITDA可能很小）	排除资本结构、税率、折旧差异；并购领域标准工具；便于跨国比较	忽略资本支出（CapEx）需求；不区分”好EBITDA”和”差EBITDA”
DCF（现金流折现）	$\sum F C F_{t} / (1 + W A C C)^{t}$	现金流稳定可预测：公用事业、高速公路、成熟消费品	强周期股、早期成长公司（现金流难预测）、亏损期公司	最完整的理论框架；不依赖市场情绪；强制进行深度业务思考	假设敏感性极高（增速差1%，估值差30%）；结果受主观判断影响大
DDM（股息折现）	$D_{1} / (K_{e} - g)$	高股息成熟企业：银行、高速公路、公用事业、成熟消费品龙头	成长股（不分红或分红很少）、周期股（股息不稳定）、亏损公司	收益可见性强，逻辑最纯粹；直接衡量”现金回报”；配合股息率分位使用效果好	完全依赖分红政策；永续增长假设过于理想化；对不分红公司完全失效

三、估值方法选择决策树

「好，老陈，给我一个步骤，当我面对一只陌生股票，我先问什么？」

「别急，跟着树走。」

拿到一只股票
│
├─► 它有利润吗（最近12个月净利润为正）？
│     │
│     ├─► 否 ─────────────────────────────────────────►
│     │                                                  │
│     │                                    它有收入吗？  │
│     │                                    │             │
│     │                          ├─► 有收入 ──► 用 PS   │
│     │                          │              + 收入增速/PS/G│
│     │                          └─► 无收入/极早期 ──► 用非财务指标│
│     │                                   （用户数、管线期数、GMV）│
│     │
│     └─► 是 ─────────────────────────────────────────►
│                                                        │
│                                          它是金融股吗？│
│                                          │             │
│                              ├─► 是 ─────────────────►│
│                              │    银行 ── PB + ROE分析 │
│                              │    保险 ── P/EV（内含价值）│
│                              │    券商 ── PB           │
│                              │                         │
│                              └─► 否 ──────────────────►
│                                                        │
│                                    它是重资产行业吗？  │
│                                    （制造/电信/航空）  │
│                                    │                   │
│                        ├─► 是 ──► EV/EBITDA 或 PB     │
│                        │                               │
│                        └─► 否 ─────────────────────────►
│                                                        │
│                                    它是周期股吗？      │
│                                    （钢铁/煤炭/化工/航运）│
│                                    │                   │
│                  ├─► 是 ──► PB底部法（PE在周期顶部会很低，陷阱！）│
│                  │         + 产能周期/库存周期判断     │
│                  │                                     │
│                  └─► 否 ─────────────────────────────►
│                                                        │
│                              现金流稳定可预测吗？      │
│                              │                         │
│          ├─► 是 ──► DCF / DDM（高股息公司优先DDM）    │
│          │                                             │
│          └─► 否 ──► 用 PE + PEG                       │
│                     PEG = PE / 净利润增速              │
│                     PEG < 1 通常认为合理甚至低估       │
└──────────────────────────────────────────────────────

「老陈，这棵树我懂了，但有没有简化的口诀？」

老陈想了想，写下六个字：

“看盈利，看资产，看行业性质”

没有盈利 → 看收入（PS）
金融行业 → 看资产（PB）
重资产行业 → 看EBITDA（EV/EBITDA）
周期行业 → 看底部净资产（PB）
稳定现金流 → 看折现（DCF/DDM）
有盈利 + 有增长 → 看PE+PEG

四、剩余收益模型（RI/EVA）——解释 PB 与 ROE 关系的理论王冠

4.1 为什么需要剩余收益模型？

「老陈，有个问题一直困扰我。你说ROE高的公司PB应该高。但是……这只是经验规律，还是有理论推导的？」

老陈眼睛一亮：「这才是好问题！这就要用到 CFA Level 2 的核心工具——剩余收益模型（Residual Income Model，RI）。」

4.2 剩余收益的定义

剩余收益_{t} = 净利润_{t} - K_{e} \times 账面净资产_{t - 1}

理解：净利润是”赚到的钱”， $K_{e} \times$ 账面净资产是”股东要求的最低回报”。两者之差就是”超额回报”，即真正意义上为股东创造的价值。

等价地，利用 ROE 改写：

净利润_{t} = R O E_{t} \times 账面净资产_{t - 1}

代入得：

剩余收益_{t} = (R O E_{t} - K_{e}) \times 账面净资产_{t - 1}

4.3 内在价值的完整公式

V_{0} = B_{0} + t = 1 \sum \infty \frac{( R O E _{t} - K _{e} ) \times B _{t - 1}}{( 1 + K _{e} ) ^{t}}

其中：

$V_{0}$ ：股票内在价值
$B_{0}$ ：当前账面净资产（每股）
$R O E_{t}$ ：第 $t$ 期预期ROE
$K_{e}$ ：股权成本
$B_{t - 1}$ ：第 $t - 1$ 期末账面净资产

4.4 三个关键结论——完美解释 PB 与 ROE 的关系

如果 R O E > K_{e} \Rightarrow 剩余收益 > 0 \Rightarrow V_{0} > B_{0} \Rightarrow 合理 PB > 1

如果 R O E < K_{e} \Rightarrow 剩余收益 < 0 \Rightarrow V_{0} < B_{0} \Rightarrow 合理 PB < 1

如果 R O E = K_{e} \Rightarrow 剩余收益 = 0 \Rightarrow V_{0} = B_{0} \Rightarrow 合理 PB = 1

「老陈！我明白了！」小林猛地站起来，「这就是为什么茅台PB可以到30倍，而银行PB只有0.5倍！茅台的ROE常年30%+，远超 $K_{e}$ ，所以创造了巨量剩余收益，PB应该远大于1。银行的ROE已经接近甚至低于股东的要求回报率，所以市场给它的PB不到1！」

「说对了。」老陈缓缓点头，「这就是ROE高的公司PB应该高的理论依据。不是经验规律，是数学必然。」

4.5 数值验证

公司A（高ROE型）：

$B_{0} = 10$ 元（每股净资产）
$R O E = 25%$ ， $K_{e} = 10%$ ，假设ROE永续不变， $g = R O E \times (1 - 50%) = 12.5%$

第一年剩余收益：

R I_{1} = (25% - 10%) \times 10 = 1.5 元

如果剩余收益也以某个增速永续增长，可以简化估算内在价值（此处用简化法）：

V_{0} \approx B_{0} + \frac{R I _{1}}{K _{e} - g _{R I}} = 10 + \frac{1.5}{10% - 5%} = 10 + 30 = 40 元

合理PB = $40/10 =$ 4.0x（ROE = 25% 的公司，PB = 4 才算合理）

公司B（低ROE型）：

$B_{0} = 10$ 元， $R O E = 8%$ ， $K_{e} = 10%$ （ROE < Ke）

R I_{1} = (8% - 10%) \times 10 = - 0.2 元（负值！）

公司B每年都在毁灭价值，合理PB显然应该 < 1。

五、多估值方法交叉验证——估值锚定法

「好，理论全学完了。实际操作中，我应该用几种方法？」

「至少三种，取交集。」老陈在纸上画了一个维恩图的轮廓：

  方法A估值区间：[20元, 28元]

  方法B估值区间：[22元, 32元]

  方法C估值区间：[18元, 26元]

           取交集：[22元, 26元]

  当前股价：23元 → 在交集内 → 估值合理，可以持有
  当前股价：17元 → 在三种方法下均低估 → 具备强安全边际
  当前股价：35元 → 在三种方法下均高估 → 明显泡沫区间

关键原则：

三种方法结果高度一致 → 置信度高，可以大胆下结论
三种方法结果差异很大 → 说明假设差异或行业特殊性，需要深入研究为什么，而非简单取平均
只有一种方法说便宜 → 不足以支撑买入决策，可能是该方法不适用

六、综合案例：用四种方法估值贵州茅台

「老陈，给我来个实战案例吧。」

「好，我们拿茅台来练手。注意，这里用的是示意性数字，帮你理解方法，不构成投资建议。」

6.1 基础数据假设（示意）

指标	示意数值	说明
股价	1,600元	假设当前价格
总股本	12.56亿股	—
总市值	约20,096亿元	—
每股净利润（EPS）	约68元	TTM
每股净资产（BPS）	约200元	—
每股股息	约43元	上年度
ROE	约34%	持续高ROE
营业收入	约1,500亿元	近年
自由现金流（FCF）	约700亿元	经营现金流强
有息负债	接近0	茅台基本无债
货币资金	约1,700亿元	账上趴着大量现金

6.2 方法一：PE 估值

P E = \frac{1600}{68} \approx 23.5 x

茅台历史PE中枢约25~35x（高端消费品龙头溢价），当前23.5x处于历史偏低水位。

PE隐含的合理股价区间（按20x~35x）：

P_{m i n} = 68 \times 20 = 1360 元, P_{m a x} = 68 \times 35 = 2380 元

PE估值区间：1,360元 ~ 2,380元

6.3 方法二：PB + 剩余收益验证

P B = \frac{1600}{200} = 8.0 x

用剩余收益逻辑反推合理PB：

$R O E = 34%$ ， $K_{e} \approx 9%$ （国债2.5% + 风险溢价6.5%）
ROE比Ke高出 $34% - 9% = 25%$ ，持续创造超额价值

历史上，ROE = 34% 的消费品龙头，合理PB可达8~15x。当前8x处于历史偏低位。

按PB = 6x ~ 12x 的历史区间：

P_{m i n} = 200 \times 6 = 1200 元, P_{m a x} = 200 \times 12 = 2400 元

PB估值区间：1,200元 ~ 2,400元

6.4 方法三：P/FCF 估值

E V = 20096 + 0 - 1700 = 18396 亿元

P / F C F = \frac{20096}{700} \approx 28.7 x

茅台这类现金流极强的龙头，历史P/FCF中枢约25~40x：

按 22x ~ 38x 区间：

P_{m i n} = \frac{700 \times 22}{12.56} \approx 1226 元, P_{m a x} = \frac{700 \times 38}{12.56} \approx 2118 元

P/FCF估值区间：1,226元 ~ 2,118元

6.5 方法四：DDM 估值

$D_{0} = 43$ 元， $g = 8%$ （保守估计，历史增速约10%+，取低）
$K_{e} = 9%$

D_{1} = 43 \times 1.08 = 46.44 元

V = \frac{46.44}{9% - 8%} = \frac{46.44}{1%} = 4644 元

⚠️ 注意！DDM对 $g$ 极其敏感。 $K_{e} - g = 1%$ 时，分母极小，估值极高。

如果把 $g$ 调低到 5%（保守）：

V = \frac{43 \times 1.05}{9% - 5%} = \frac{45.15}{4%} = 1128.75 元

如果 $g = 6%$ ：

V = \frac{43 \times 1.06}{9% - 6%} = \frac{45.58}{3%} = 1519.3 元

DDM估值区间（ $g$ 在5%~7%间）：约1,129元 ~ 2,322元

（DDM在此案例下结果范围较宽，主要用于辅助验证）

6.6 四种方法汇总与交叉验证

方法	估值区间	当前股价1,600元的位置
PE（20x ~ 35x）	1,360元 ~ 2,380元	处于区间下半段
PB（6x ~ 12x）	1,200元 ~ 2,400元	处于区间下半段
P/FCF（22x ~ 38x）	1,226元 ~ 2,118元	处于区间中段
DDM（ $g$ =5%~7%）	1,129元 ~ 2,322元	处于区间中段
四种方法交集	~1,360元 ~ ~2,118元	处于合理偏低区间

「小林，你看到了什么？」

小林认真看了一会儿：「四种方法的区间高度重叠，交集大约在1,360元到2,118元之间。当前1,600元正好在交集中偏下的位置，既不是极度低估，也不是泡沫区间。」

「对，这就是交叉验证的意义。当四种完全不同逻辑的方法都把一只股票框在相似的范围内，这个结论的可信度就非常高了。反之，如果一种方法说它便宜，另一种说它贵，你就要回头想想，是不是某个方法的前提不成立，或者某个数据有问题。」

七、Tushare 取数：一次性获取多维估值指标

import tushare as ts
import pandas as pd
 
pro = ts.pro_api('你的TOKEN')
 
# 一次性获取多维估值指标（PE/PB/PS/市值）
df = pro.daily_basic(
    ts_code='600519.SH',
    start_date='20200101',
    end_date='20251231',
    fields='ts_code,trade_date,pe_ttm,pb,ps_ttm,total_mv,dv_ratio,dv_ttm'
)
 
df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date'])
df = df.sort_values('trade_date')
 
# 计算各指标历史分位（过去5年滚动）
for col in ['pe_ttm', 'pb', 'ps_ttm', 'dv_ratio']:
    df[f'{col}_pct'] = df[col].rank(pct=True)  # 历史分位（越低越便宜）
 
# 查看最新数据
latest = df.iloc[-1]
print("=== 最新估值快照 ===")
print(f"PE_TTM: {latest['pe_ttm']:.1f}x  历史分位: {latest['pe_ttm_pct']:.1%}")
print(f"PB:     {latest['pb']:.1f}x  历史分位: {latest['pb_pct']:.1%}")
print(f"PS_TTM: {latest['ps_ttm']:.1f}x  历史分位: {latest['ps_ttm_pct']:.1%}")
print(f"股息率:  {latest['dv_ratio']:.2f}%  历史分位: {latest['dv_ratio_pct']:.1%}")

字段说明：

pe_ttm：过去12个月滚动市盈率

pb：市净率

ps_ttm：过去12个月滚动市销率

dv_ratio：股息率（%）

dv_ttm：过去12个月每股股息

八、最后一课：估值不是算出一个数，而是建立一个思维框架

「老陈，我现在发现，用不同方法估出来的值差别可以很大，这让我有点不踏实。」

老陈放下笔，认真看着小林：

「你感到不踏实，是因为你还在寻找’正确答案’。但市场是概率博弈的地方，没有正确答案。」

「那估值的意义是什么？」

「估值的意义，是让你知道你是在’大概率低估区间’买入，还是在’大概率高估区间’买入。没有人能精确算出茅台该值1580元还是1620元。但你能判断它在800元是便宜还是贵——当然是便宜。你能判断它在5000元是便宜还是贵——当然是贵。」

「所以估值是排除极端情况？」

「对，估值是建立’安全边际’，是给你的’无知’留缓冲垫。买入时越便宜，就算你对增速的判断有误差，犯错的代价也越小。这是格雷厄姆一生的核心思想，也是巴菲特说的’用50分钱买1块钱的东西’。」

「那最后告诉我，一套完整的估值流程是什么？」

老陈在白板上写下五行字：

1. 理解业务 → 搞清楚公司靠什么赚钱，护城河在哪
2. 选对工具 → 根据行业性质选1~3种适合的估值方法
3. 估计参数 → 对关键假设（增速、折现率、利润率）保持保守
4. 交叉验证 → 多方法结论一致才有高置信度
5. 等待安全边际 → 即便估值合理，也要等一个更低的买入价格

「记住最重要的一点——」老陈收起笔，「估值是服务于投资决策的，不是炫技的。方法用对了，做对了大方向，才是真正的功夫。」

九、追问思考题

题目一

以下三家公司，请为每家选择最合适的估值方法，并说明理由：

A公司：某国内头部SaaS企业，成立5年，收入增速60%，净利润为-3亿元，预计3年后盈亏平衡
B公司：某国有四大行之一，ROE约12%，股息率约5.5%，PB = 0.6x
C公司：某国内高速公路运营商，特许经营期还剩25年，现金流稳定，股息支付率65%，股息率4.8%

📌 答案方向

A公司（成长期亏损SaaS）：首选 PS（市销率）。

净利润为负，PE/PB无法体现成长价值
收入增速高且可追踪，PS配合PS/G进行横向比较
辅助：关注收入增速、毛利率趋势、客户续费率（NRR）等非财务指标

B公司（国有大行）：首选 PB + 股息率/DDM。

银行核心资产是贷款/净资产，PB是行业标准工具
PB = 0.6x < 1，配合ROE = 12% vs Ke ≈ 8~10%，判断是否合理低估
股息率5.5% > 2×国债利率，具备高股息安全边际，辅以DDM验证

C公司（高速公路）：首选 DDM + DCF。

特许期25年，现金流高度可预测，DDM/DCF最适合
股息支付率65%（健康区间），股息率4.8%接近高股息阈值（5%）
可用两阶段DCF：前25年用经营现金流折现，25年后残值为0

题目二

某公司A：ROE = 8%，市净率PB = 1.2x 某公司B：ROE = 22%，市净率PB = 3.5x

假设两家公司的股权成本 $K_{e}$ 均为10%。

请用剩余收益模型的核心结论，判断这两家公司的PB是否”合理”？哪家公司可能被高估，哪家可能被低估？

📌 答案方向

剩余收益模型的核心结论：

若 ROE > $K_{e}$ → 合理PB > 1（创造价值）
若 ROE < $K_{e}$ → 合理PB < 1（毁灭价值）

公司A分析：

ROE = 8% < $K_{e}$ = 10%
理论上合理PB 应低于1（甚至远低于1，取决于持续程度）
实际PB = 1.2x > 1
结论：公司A很可能高估。市场给了超过1倍净资产的溢价，但该公司连股东要求的最低回报率都达不到，每年都在毁灭价值。

公司B分析：

ROE = 22% > $K_{e}$ = 10%，超出幅度12%
理论上合理PB > 1，具体取决于这种高ROE能持续多久
实际PB = 3.5x，需判断高ROE能否持续至少5~7年以支撑这个溢价
结论：公司B不一定高估，需进一步分析ROE的持续性（护城河深度）。如果ROE能维持在20%+，3.5x的PB甚至可能是低估的。

关键教训：不能孤立地说”PB=3.5x很贵”或”PB=1.2x很便宜”，必须结合ROE与Ke的对比来判断。

题目三

你用三种方法对某消费品公司估值，结果如下：

PE法（12x ~ 20x）：合理股价区间 48元 ~ 80元
EV/EBITDA法（8x ~ 12x）：合理股价区间 35元 ~ 58元
DCF法：合理股价 75元（点估计，假设增速8%，折现率9%）

当前股价：52元

请问：① 三种方法交集是什么区间？② 当前股价是否具备安全边际？③ 三种方法结论存在较大差异（尤其DCF vs EV/EBITDA），你认为可能的原因是什么？应该如何处理这种不一致？

📌 答案方向

① 计算三种方法的交集：

PE法：[48, 80]
EV/EBITDA法：[35, 58]
DCF法：[75, 75]（点估计）

三者同时满足的区间：[75元, 75元]，即只有DCF的点估计落在PE区间内，但已在EV/EBITDA的上限58元之外。

实际上，三种方法的整体重叠区间非常有限，约为 [48元, 58元]（PE下限与EV/EBITDA上限之间的重叠区间）。

当前股价52元，处于这一有限重叠区间内。

② 安全边际判断：

相对于PE法下限（48元），股价52元高出约8%，安全边际有限
相对于EV/EBITDA法上限（58元），有少量空间
DCF给出75元，认为低估约31%

三种方法分歧较大，整体安全边际不充分，不宜重仓。

③ 三种方法差异的可能原因：

EV/EBITDA偏低的原因：该公司可能有大量资本支出（CapEx），EV/EBITDA不考虑CapEx，偏乐观（EBITDA高但FCF低），导致倒推股价偏低。
DCF偏高的原因：DCF假设8%的长期增速，可能过于乐观。若增速降至5%，DCF估值可能从75元大幅下降至40~50元。
PE处于中间：PE基于净利润，较为中性。

处理原则：

不应简单取平均（75 + 52 + 52）/ 3 ≈ 60元，这没有意义
应深入分析为什么EV/EBITDA偏低——检查资本支出（CapEx）是否过高，如果CapEx占EBITDA的60%以上，说明”利润”质量差，EV/EBITDA法的警告更可信
应做DCF敏感性分析，测试增速从5%到10%之间，估值如何变化
结论：分歧大 → 当前不是买入好时机，建议等待更安全的价格（如接近48元的PE下限）

至此，估值方法系列六篇全部完结。

回顾路径：PE/PB基础 → 周期股估值 → PS/EV/EBITDA → DCF → DDM → 本篇（综合运用）

徐术挺-漫思录

探索

06_估值方法对比与综合运用

估值方法对比与综合运用：选对尺子，量对东西

一、引子：“学了这么多，我到底该用哪个？”

二、六种估值方法适用场景对比矩阵

三、估值方法选择决策树

四、剩余收益模型（RI/EVA）——解释 PB 与 ROE 关系的理论王冠

4.1 为什么需要剩余收益模型？

4.2 剩余收益的定义

4.3 内在价值的完整公式

4.4 三个关键结论——完美解释 PB 与 ROE 的关系

4.5 数值验证

五、多估值方法交叉验证——估值锚定法

六、综合案例：用四种方法估值贵州茅台

6.1 基础数据假设（示意）

6.2 方法一：PE 估值

6.3 方法二：PB + 剩余收益验证

6.4 方法三：P/FCF 估值

6.5 方法四：DDM 估值

6.6 四种方法汇总与交叉验证

七、Tushare 取数：一次性获取多维估值指标

八、最后一课：估值不是算出一个数，而是建立一个思维框架

九、追问思考题

题目一

题目二

题目三

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