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各位年化300%的大大好! 最近拜讀了《21世紀價值投資》這本書,學到了如何用EPV來估值。 老實說估值這件事情真的是同時帶有科學與藝術的成分,博大精深。 想要真的徹底熟練應用感覺還是要花很長的時間與功夫。 我針對EPV的部分寫了一些心得來分享給大家,希望可以給我一些回饋與指教。 感謝! 文章連結:https://ethanbloggg.blogspot.com/2021/03/epv.html ---本文開始--- 盈餘能力價值(Earning Power Value)是一種利用獲利能力來對公司進行估值的 方法。在價值投資的領域,最重要的一件事就是估值。傳統價值投資人在評估投資機會的 時候是由下而上。大環境與產業狀況反而不是最重要的。他們認為公司財務報表上的實際 價值才是真價值,其他尚未發生的預期與展望都不可靠,所以他們只尋找公司帳面價值遠 高於市價的股票。最典型的代表就是巴菲特的老師,班傑明·葛拉罕。但是這種方法在現 代並不好用,最主要的原因是現代的資訊流通比葛拉罕那個時代速度快多了。這導致要找 到股價遠低於淨值的好公司並不容易。巴菲特早期也是專注於尋找這樣的投資機會,但是 很快的他就知道這樣行不通。因此,價值投資人需要採用別種方式來適應現代的投資環境 。而EPV就是一種可行的方式。 巴菲特的重要投資哲學之一就是認為公司價值是來自於公司資本配置的能力,也 就是說公司如果可以用最少的投入獲得較大的收益,那麼這就是好公司。講白話一點就是 公司價值等於公司賺錢獲利的能力。一樣投入一塊錢,可以賺回越多錢的公司就是價值越 高的公司。基於這個概念,就產生了類似EPV這樣的估值方式。 我們都知道永續年金現值的計算方式就是每期的收益除以折現率。假設每期可以 收到1000元收益,折現率5%的情況下,現值就是1000除以0.05等於20000元。換句話說, 如果現在投入2萬元,那麼每年我可以有5%的收益。EPV也就採用類似的概念,只是我們把 公司的獲利當成是一個穩定的來源,就像年金一樣。基本公式如下: EPV = 公司每年可分配盈餘 / 資金成本 因此我們可以知道,EPV估值最重的一點就是去計算公司每年可分配的盈餘有多 少,然後除以一個適當的資金成本(等同於折現率)。舉個例子來說,如果有一間公司事業 穩定,也完全不會成長或衰退,而且每年公司會把所有的多於盈餘作為股利配給股東,那 麼我們就可以用EPV去估出現值。現實生活中的確有一些類似的公司,我們舉中華電當例 子好了。 中華電歷年股利配發狀況 (from Goodinfo網站) 中華電過去五年幾乎都是把淨利的95%以上配發給股東,基於他半壟斷的性質,我們可以 假設他這樣的配發狀況會持續,那麼我們就可以計算出他的EPV。如果我們把近五年的平 均股利當成是盈餘能力,在資金成本8%的條件下,可以算出EPV如下: 中華電EPV = 4.658 / 8% = 58元 如果跟真實股價相比,顯然差距甚遠。過去五年中華電股價介於99.5到125。會 造成這種現象只有兩個可能,要不就是我們盈餘能力估計錯誤,否則就是資金成本設定錯 誤(或兩者都錯)。由於我們採用股利作為可分配盈餘,這個假設基本上可能就是錯的,因 為除了每年可以配發的股利之外,其實我們還擁有中華電的其他資產,這些資產是有價值 的。舉例來說,中華電信穩定的現金流就是一種良好資產, 。我們暫時不要探究原因,單單從歷史紀錄上來看,如果我們打算投資中華電信,永久持 有並且預期有8%的年報酬率,顯然中華電的市價太高了。其實中華電在2010年以前,股價 其實都落在70以下很長一段時間,這段期間的EPS跟現在沒甚麼兩樣。所以假設在2001年 到2010年之間,我們使用EPV法估值其實就跟股價很貼近。2010年以前由於利率較高,所 以即使像中華電這樣的穩定股票,如果不提供較高的報酬率的話是很難吸引到投資人的, 所以當時的資金成本可能就比較接近我們設定的8%,2010以後因為利率持續降低,所以資 金成本逐步下降。 除了盈餘能力的預估可能不會準確之外,EPV的另外一個特性就是它不考慮成長性。我之 所以稱之為特性是因為他不是優點也不是缺點。不考慮成長性的好處是我們的估值不會受 到"數據預測"這種高度不確定性所汙染。歷史已經證明,沒有任何人可以準確預測獲利, 即便是一年後的獲利都很不容易預測,更何況還要預測到五年、十年,甚至更久。當然壞 處就是對於那些成長快速的公司,傳統的EPV的估值通常會極度低估。所以對於成長性這 件事情,還需要仰賴其他的輔助手段來評估。 如何決定可分配盈餘 如同剛才中華電的例子,如果僅僅把股利當成可分配盈餘,顯然沒辦法準確估值 。事實上股利僅是價值的一部分,實際上股東擁有的還包括公司其他資產。所以如何給出 正確的可分配盈餘,對於估值是很重要的。就這個問題,巴菲特的見解給我們很棒的引導 。巴菲特曾在波克夏1986年的年報中提出「業主盈餘(Owner earnings)」一詞。簡單來說 ,巴菲特認為一家公司對於股東來說真正的獲利不是財報上的稅後淨利或每股淨利(EPS) 。因為公司有時候會為了未來的發展營運而將大部分的盈餘保留下來投入相關的項目,如 此一來淨利就會下降。最基本的來說,每一家公司為了要維持現有的生意,就一定要花費 相關的維持費用。所以對於股東來說,真正賺到的錢應該是總收入加上折舊攤銷再扣除維 持營運之年平均資本支出(average annual amount of capitalized expenditures) 後得 到的那個金額。那麼我們就利用中華電的業主盈餘來計算EPV。 Chart by Author 業主盈餘 = 43,037 + 30,942 + 6,196 - 25,324 = 56,664 (百萬) EPV = 業主盈餘 / 資金成本 = 103,686 / 8% = 708,300 (百萬) 計算出EPV之後,如果要轉換成股價還需要加回公司的超額現金並且扣除有息負債。 調整後EPV = EPV + 自由現金流 - 有息債務 = 708,300 + 316,527 - 76,894 = 947,933(百萬) 然後我們利用調整後的EPV除以流通股數則可以算出股價。 預估股價(EPS) = 調整後EPV / 流通股數 = 947,933 / 7,747 = 122.2 經過計算後我們得出預估股價大約是122元。這個價格似乎就跟真實價格比較貼近了。與 2020年12月的收盤價109元的差距就還算可以接受。由於我們是採用比較樂觀的預估資金 成本,所以預估價格會偏高,如果我們把不同程度的資金成本都考量進去,就可以得出一 個價格範圍。 資金成本8% => 預估股價 = 122.2 資金成本10% => 預估股價 = 103.9 資金成本12% => 預估股價 = 91.7 如果用這樣的價格區間來作為買進的依據進行回測,自2016年以來的確有很多進場機會。 但我必須說,這有點後見之明邏輯其實是有缺陷的。畢竟沒有人可以保證過去的歷史趨勢 會延續下去。但對於這樣穩定獲利的公司來說,這樣的估計我認為算是可以接受了。 資金成本怎麼決定 我們可以發現,資金成本對於EPV估值的影響至關重大。多1個或少1個百分點就能對估值 產生巨大的變化,所以如何決定投資標的的資金成本實在是很重要而且很困難。學術上有 一種計算資金成本的方法稱為加權平均資金成本(Weighted Average Cost of Capital, WACC)。但即使使用了這種方法來計算還是很有爭議。主要的原因都是出在該公式裡面的 股票成本非常難估計,這個成本會因為投資人對於投資這家公司所預期的報酬率而變化。 簡單來說,這部分也有點各說各話的感覺。這種難題當然也有人詢問巴菲特與查理蒙格。 在2003年波克夏年會的時候,兩人都對於WACC這種計算方式感到懷疑。查理蒙格的說法我 個人認為非常受用。 他認為「聰明人是依據機會成本來擬訂決策,也就是說重點在於替代對象」。 投資人不需要執著於找到精準的資金成本是多少。你只需要有能力比較兩個機會之間的優 劣即可,資金自然會朝著最有利潤的地方流動。 至於實務操作上如果真的需要一個數字,價值投資大師Bruce Greenwald給了一個更簡單 的作法。他建議進行企業估值的時候,「就用10%。這已經夠精確了。」 美股長期報酬率就是將近10%,台股也差不多。所以如果資金成本等於投資人對於報酬率 的期待,10%的確是一個非常可靠的數字。大不了依照不同公司的特性,我們可以依照自 己的需求去進行細部調整。 在中華電這個例子裏面,以10%的資金成本去計算的話預估EPS是103.9元,的確 是非常接近真實的股價。我個人認為10%在台股也是個蠻好用的數字,雖然我也常常進行 調整,但大多還是在10%附近。 EPV這個方法估計類似中華電這種傳統產業非常好用,但如果要拿來估計一些具有強大護 城河與高成長企業,則非常困難。主要原因就是EPV並不包含護城河價值與護城河所提供 的成長價值。關於這方面我自認為學藝不精,也寫不出甚麼好的心得。根據最近的學習大 概可以得到一些方向,我先分享一下。 關於護城河的價值估計,可以將護城河的質性描述給予數據化,然後進行估值。 舉例來說,我們認為台積電的技術領先是一種護城河,這是質性的描述。轉為數值就是每 年的研發費用。我們可以想像三星如果要追上台積電來瓜分台積電的獲利,勢必要投入可 觀的研發費。這個研發費用只要加回EPV,那麼就會得到具有護城河價值的EPV,也就可以 用來估計台積電的價值。 至於成長的價值的估算則比較複雜,之後有機會再來分享。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 165.225.102.70 (美國) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1615944691.A.E23.html
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