#且读且行# 如何给一家上市公司进行合理估值？
前一阶段我从时事和宏观层面解释和预测了未来的经济走势，今天试着从微观角度和理论层面解释作为经济运行晴雨表的证券市场的走势。
最近半年证券市场分化，一方面是景气板块（互联网、高科技、新能源、生物医药、新材料）估值不断地创新高，另一方面则是不景气（传统行业）板块估值持续下挫。
我们如何判断在证券市场上市的一家公司股票估值是否合理，进而决定我们应该买入还是卖出一家公司的股票呢？这是买卖股票的一个核心议题即估值。
合理估值给分析师制造了很大的麻烦，他们需要用DCF模型（理论上最准确的估值方式就是现金流贴现模型即DCF模型，Discounted Cash Flow是把企业在未来存续期内的所有现金流贴现到今日，得到的数值就是企业的内在价值。）不断地合理化景气板块超高的估值。同时目前景气板块估值越来越离谱，已经无法用常理解释了。于是宁德时代等股票被有的分析师看到了2060年。
为什么大家会有这种不合理的感觉呢？在不合理感觉的背后，必然包含了两个并行的逻辑：
1、我们直觉上认为合理的逻辑；
2、真实世界真正运行的逻辑。
当这两个逻辑给的解一致时，我们认为合理；反之，我们感到不合理。
一般来说，我们直觉上认可的模型就是DCF模型，我们习惯于拓展这个模型去解释不同的现象，把不合理转化为合理。这也是所谓的专业人士的价值所在。即事后解释现实世界的运行逻辑。
一个实际运用案例就是操纵自由现金流的增长率。有的股票PE高，有的PE低，我们通过增长来回答这种差距。所以，无论是看PE，还是看PEG，都是在DCF模型的范式之下。
但是，我们现在所遭遇的困难是，市场给的估值远远高于DCF所能合理化的估值。一种简单粗暴的解释就是泡沫，但这种解释办法显然无法满足我们的求知欲。为什么市场能给出这么离谱的估值呢？
一方面是深植于个体内心深处的某种微观直觉；另一方面则是与微观直觉相反的集体决策结果。这又是为什么呢？
首先，我们所能确定的是群体的微观直觉就是DCF模型或它的变种——看自由现金流的贴现。于是，问题就可以转化为“DCF模型的替代模型有哪些”。
DCF模型并非解释估值的唯一方案。我们所寻找的方案应该具备以下两个特征：
1、与DCF模型显著不同，不应该是它的任何变种；
2、在逻辑本质上超越DCF模型，具备相当的解释力量。
旧的寻找尝试之所以解决不了问题，是因为总是在DCF模型的不同变种里尝试。事实上，DCF模型是一个孤立模型，它只看自己和自己所处的环境，它的底层逻辑是还原主义的——组成部分决定整体。
直觉上，我们都会有一种天真的幻想，把某一项资产的价格表示成 p=f（x,y）的形式，其中，x表示一系列自身要素，y表示一系列环境要素。
在这个框架下，我们可以用一个漂亮的小函数p=f（x,y）把某一项资产切割出来单独分析；如果要分析指数，我们需要把无数个漂亮的小函数加总。
通过这样的抽象，我们可以找到DCF模型的一般特征：1、还原主义；2、从部分到整体，分总结构；3、孤立模型；
它的有效性强烈依赖于我们所分析的资产多么独立于其他资产，即那个核心假设——假定其他条件不变。也就是说，这取决于我多大程度上能把一项东西从一张大网上完好无损地分类出来——它是挂在网上还是网的一部分？上升到这个抽象高度，我们就容易寻找对立物了——要找一个总分结构、普遍联系的定价模型。
这种定价模型长啥样呢？假设有a、b、c、d、e五类资产，这5类资产的价格不能独立决定，需要同时被决定，也就是说，他们之间的价格存在相互影响，即我们要确立某一项资产的价格，既要考虑环境因素y，还要去考虑abcde之间的相互作用——同时考虑pve（和环境的互动）的因素和pvp（和竞争对手的互动）的因素。
那么，现实当中有没有具体的例子呢？有，而且很好找。最近在举办东京奥运会，我们拿体育比赛举一个的例子。假设10个人跑100m，根据排名分100w的奖金池。
分奖金的规则是：
1、把这个奖金池拆分为两个池子，跑进10s的人根据排名按照等差数列分80w，都跑进10s，所有人按照等差数列分100w。
2、跑不进10s的人根据等差数列分剩下的20w，都跑不进10s，则所有人按照等差数列分20w。
我们先不必考虑这个规则是否公平，仅仅考虑系统的联动性。对所有参赛者而言，有两个东西很关键：
1、能不能跑进10s内，这涉及到与环境的互动，即pve；
2、别人是否跑得进10s，以及别人相对于自己的速度，这涉及到与别人（竞争者）的互动，即pvp；
（P1，未完）
前一阶段我从时事和宏观层面解释和预测了未来的经济走势，今天试着从微观角度和理论层面解释作为经济运行晴雨表的证券市场的走势。
最近半年证券市场分化，一方面是景气板块（互联网、高科技、新能源、生物医药、新材料）估值不断地创新高，另一方面则是不景气（传统行业）板块估值持续下挫。
我们如何判断在证券市场上市的一家公司股票估值是否合理，进而决定我们应该买入还是卖出一家公司的股票呢？这是买卖股票的一个核心议题即估值。
合理估值给分析师制造了很大的麻烦，他们需要用DCF模型（理论上最准确的估值方式就是现金流贴现模型即DCF模型，Discounted Cash Flow是把企业在未来存续期内的所有现金流贴现到今日，得到的数值就是企业的内在价值。）不断地合理化景气板块超高的估值。同时目前景气板块估值越来越离谱，已经无法用常理解释了。于是宁德时代等股票被有的分析师看到了2060年。
为什么大家会有这种不合理的感觉呢？在不合理感觉的背后，必然包含了两个并行的逻辑：
1、我们直觉上认为合理的逻辑；
2、真实世界真正运行的逻辑。
当这两个逻辑给的解一致时，我们认为合理；反之，我们感到不合理。
一般来说，我们直觉上认可的模型就是DCF模型，我们习惯于拓展这个模型去解释不同的现象，把不合理转化为合理。这也是所谓的专业人士的价值所在。即事后解释现实世界的运行逻辑。
一个实际运用案例就是操纵自由现金流的增长率。有的股票PE高，有的PE低，我们通过增长来回答这种差距。所以，无论是看PE，还是看PEG，都是在DCF模型的范式之下。
但是，我们现在所遭遇的困难是，市场给的估值远远高于DCF所能合理化的估值。一种简单粗暴的解释就是泡沫，但这种解释办法显然无法满足我们的求知欲。为什么市场能给出这么离谱的估值呢？
一方面是深植于个体内心深处的某种微观直觉；另一方面则是与微观直觉相反的集体决策结果。这又是为什么呢？
首先，我们所能确定的是群体的微观直觉就是DCF模型或它的变种——看自由现金流的贴现。于是，问题就可以转化为“DCF模型的替代模型有哪些”。
DCF模型并非解释估值的唯一方案。我们所寻找的方案应该具备以下两个特征：
1、与DCF模型显著不同，不应该是它的任何变种；
2、在逻辑本质上超越DCF模型，具备相当的解释力量。
旧的寻找尝试之所以解决不了问题，是因为总是在DCF模型的不同变种里尝试。事实上，DCF模型是一个孤立模型，它只看自己和自己所处的环境，它的底层逻辑是还原主义的——组成部分决定整体。
直觉上，我们都会有一种天真的幻想，把某一项资产的价格表示成 p=f（x,y）的形式，其中，x表示一系列自身要素，y表示一系列环境要素。
在这个框架下，我们可以用一个漂亮的小函数p=f（x,y）把某一项资产切割出来单独分析；如果要分析指数，我们需要把无数个漂亮的小函数加总。
通过这样的抽象，我们可以找到DCF模型的一般特征：1、还原主义；2、从部分到整体，分总结构；3、孤立模型；
它的有效性强烈依赖于我们所分析的资产多么独立于其他资产，即那个核心假设——假定其他条件不变。也就是说，这取决于我多大程度上能把一项东西从一张大网上完好无损地分类出来——它是挂在网上还是网的一部分？上升到这个抽象高度，我们就容易寻找对立物了——要找一个总分结构、普遍联系的定价模型。
这种定价模型长啥样呢？假设有a、b、c、d、e五类资产，这5类资产的价格不能独立决定，需要同时被决定，也就是说，他们之间的价格存在相互影响，即我们要确立某一项资产的价格，既要考虑环境因素y，还要去考虑abcde之间的相互作用——同时考虑pve（和环境的互动）的因素和pvp（和竞争对手的互动）的因素。
那么，现实当中有没有具体的例子呢？有，而且很好找。最近在举办东京奥运会，我们拿体育比赛举一个的例子。假设10个人跑100m，根据排名分100w的奖金池。
分奖金的规则是：
1、把这个奖金池拆分为两个池子，跑进10s的人根据排名按照等差数列分80w，都跑进10s，所有人按照等差数列分100w。
2、跑不进10s的人根据等差数列分剩下的20w，都跑不进10s，则所有人按照等差数列分20w。
我们先不必考虑这个规则是否公平，仅仅考虑系统的联动性。对所有参赛者而言，有两个东西很关键：
1、能不能跑进10s内，这涉及到与环境的互动，即pve；
2、别人是否跑得进10s，以及别人相对于自己的速度，这涉及到与别人（竞争者）的互动，即pvp；
（P1，未完）
