2014年3月3日，春天来了。
本想做北京的胡同游的，但是就是1日，在中国昆明发生了恐怖袭击事件，让全国的治安形势变得空前紧张。单位传达不要去公共场所，注意自身安全。
所以，来公司一上午，好好做了自己应该做的事情，整理了所有事物，并且把所有东西归好类别，同时自己开始了自己的财经的学习。
中午回家时，万柳桥地道有执勤的人在看守。看来首都也在戒严状态中。
今天，学的是自己最感兴趣的现金流折现模型的知识。
DCF模型可谓是“担得起多大的赞誉，就经得起多大的诋毁”，对于它的批评几十年来不绝于耳。我们必须承认，DCF模型只是人类试图解析价值的一种机制，绝不可能尽善尽美，甚至可能连“半善半美”都达不到，诸多的问题根植于其模型设计，甚至发端于其根本的估值哲学。对于种种的批评，重要的不是辩解，而是如何改进以及认识模型或者理论的不确定性和局限性。而且，可以预见的是，随着模型不断精进，我们只会遇到更多的未知、局限性和需要解决甚至无法解决的问题，这本就是人类认知的规律。
关于DCF模型的批评实在太多了，一一穷举绝无可能，下面是主要的三种批评。
第一种是关于其适用性的批评，大量出现于实务投资者中，体现为著名的“美国问题（American Question）”：If you’re so smart, why aren’t you rich?”，这个问题往往让搞估值的人无所适从。中国有许多股市牛散以及部分机构投资人对DCF模型嗤之以鼻，主要因为中国的股票市场还不成熟，虽然已经较上一个十年进步许多，但仍然无法摆脱概念炒作、庄闲博弈、趋势为王、政策套利等局面，因此用DCF对A股估值根本一无是处，甚至"可持续增长率低于资本成本"这一条从表面看来就无法适用。客观的说，这种批评对于原因的描述颇有一定道理，但对于结论的认定就有失公允。
A:无论中国股票市场乱象几何，它仍然具备异质性和多样性，传统和精进后的现金流折现模型仍然对于许多股票，特别是稳健的蓝筹股具备价值解析的能力，只不过，我们现在面临的挑战要多得多，这要求我们观察市场并作出更多结合直觉和技术的修正。
B:许多批评者是站在大量获利的出发点来评价DCF估值的，比如，许多民间牛散和短线高手对于20%以下的年复合收益率根本不屑一顾，但是，一个健康的资本市场应该是由更多具备较合理的收益率、风险承受、时间、流动性、税务以及其他目标的成熟投资者来组成的，从他们间、流动性、税务以及其他目标的成熟投资者来组成的，从他们的角度而言，稳健的估值方法与资产配置、证券选择及再平衡策略的配合是非常重要的。
C:DCF模型也许不是最好或者能带来最大收益的模型，但它相对来说是可学习、可解释、可复制并且成本较低的一种方法，在股民们所熟悉的股市牛人中，有多少人的方法是符合这些条件的呢？有的人喜欢谈论直觉、经验甚至哲学，有的人喜欢谈论性格、眼光甚至风格，有的人喜欢谈论技术分析、量化甚至数据挖掘。可以说，每一个比较成功的投资者都有一套属于自己的投资体系，但是很少有人意识到，只有具备逻辑性并且较为简单的投资体系才是大多数人可以学习借鉴的，因此，大量普通投资者需要的至少是一套人格中性、世界观中性、并且没有回溯偏误（Looking-backward Bias或Filling-Back Bias）的系统，虽然它可能不能让你每年翻番，但是可以帮助你学习和理解。
对于大家来说，还有一种更好的选择就是把钱交给专业的财富管理机构，但我相信，他们也需要一套这种体系，因为代客户管理财富所面临的条件约束和能够坐而论道的“高手”们是完全不一样的。从这个意义上来讲，DCF模型仍有一席之地。
第二种批评是关于估值模型的细节，批评者认为这个模型太简单、离散、随意并且带有较强的主观性，而且在配合价值投资理念出现时，很难有效回溯检验，难免有“解释一切（Explain everything）”之虞。这种批评就更为客观与直接，在高频交易大行其道的今天，DCF这种传承了几百年的老古董确实和如今资本市场新锐所崇尚的“量化，再量化”的理念格格不入。的确，较之那些有大量数学和物理模型支撑的量化模型，例如小波分析、最大熵、响应模型等，传统估值模型简直简陋得不能再简陋了。但是，它是不是已经“过时”了呢？我想不是的，我们甚至不能说它已经“迟暮”。
A:量化模型和估值模型体现了认识论（Epistemology）的不同途径：实证观察、逻辑推导、知情猜想，并无一定孰优孰劣之分。2000年互联网泡沫巅峰时，两位模型专家Schwartz和Moon对互联网公司的收入设计了连续时间意义上更高级的数学模型，并且得出了当时的高股价是合理的结论，后来的事我们都知道了。可见，过分精致的模型未必带来更好的结果。
B:学界和业界不断推陈出新，从各个层面来精进模型的设计，突出估值模型的优势——简单以及可解释的因果关系，并且试图通过吸收量化模型的优点来弥补估值模型的短板，例如德意志银行的Simulation-FCFF模型、针对研发型企业的Dynamic Valuation反馈模型等。今日，那些侈谈估值模型仍然简单粗暴的人，其实并不了解这个领域的进步。
C： 在量化模型和其它高能模型无法涉及的领域，DCF模型仍然发挥着主导的作用，例如房地产的估值、未上市公司的估值、并购估值、基金估值等，正如我们前面所提到的，估值的作用包括“定义”和“判定”，由于大部分的量化模型建立在高频的基础上，对于过往数据的要求非常高，因此它虽然可以更好的完成“判定”的功能，但尚不能胜任“定义”的功能。也许未来有一天，大数据、物联网和神经生物学的发展将会使得整个世界的实时定价成为可能，但即使真的有那么一天，我相信估值仍然会以另一种面貌存在，为什么？我在这里卖一个关子，这一部分内容将在“关于估值的想象”内容中具体阐述。
最后一种批评来针对的是DCF模型的估值哲学，主要来自于与相对估值法的比较。DCF模型代表的绝对估值法与相对估值法，包括人们所熟悉的市盈率法、市净率法、市销率法、企业价值/息税折旧前收入比率法（EV/EBITDA）等等，在理论上系出同源，具备形式推导的一致性，但是在实际运用中却隐含了关于同一个问题两种截然不同的看法：市场是否会犯错？绝对估值法认为市场是可能犯错的，因为它的估值是内生性的，不涉及对于市场的态度；而相对估值法虽然没有说市场一定是正确的，但是无论选取的比较标尺是什么，我们都默认了“市场的均值代表了最终会去往的方向”，并且涉及了对于市场的态度。从结果上来看，在最好的情况下，两种方法也许都...了对于市场的态度。从结果上来看，在最好的情况下，两种方法也许都会以价格收敛到估值结果而结局，但是其展现的路径其实是不同的：绝对估值法代表了市场价格向估值的移动，而相对估值法则代表了现价向合理市场价格的移动，一个关乎自身，一个则关乎“他人”。理念的差异可能在估值过程中并不明显，但是在决策过程中则会将你导向不同的思维路径。目前，我们不能判定哪个说法更有道理，更大的可能性是二者相辅相成的局面会一直持续下去，例如，在卖方分析、PE估值中相对为主、绝对为辅，在并购估值、物业估值中则反之，具体的方法优先级往往还要视具体的估值情境、细节以及数据可得性来决定。
我们可以看到，DCF模型面临着许多非议，有些是局外人的不理解，有些是争议话题的阵营拮抗，有些则是一针见血的指出问题。今天，金融人士在价值解析的道路上所走过的路程可能还不及人类认知可能之万一，但是面对问题和未知，采取什么样的态度却是至关重要的：据之门外者失之草率，避重就轻者恐有懈怠，轻薄哂笑者未免狂妄，而固步自封者又有偏执之虞，唯有“直面不确定性、坚守原则、善用新工具、弹性评估”，才可能在估值的象限上有所突破。
所以，来公司一上午，好好做了自己应该做的事情，整理了所有事物，并且把所有东西归好类别，同时自己开始了自己的财经的学习。
中午回家时，万柳桥地道有执勤的人在看守。看来首都也在戒严状态中。
今天，学的是自己最感兴趣的现金流折现模型的知识。
DCF模型可谓是“担得起多大的赞誉，就经得起多大的诋毁”，对于它的批评几十年来不绝于耳。我们必须承认，DCF模型只是人类试图解析价值的一种机制，绝不可能尽善尽美，甚至可能连“半善半美”都达不到，诸多的问题根植于其模型设计，甚至发端于其根本的估值哲学。对于种种的批评，重要的不是辩解，而是如何改进以及认识模型或者理论的不确定性和局限性。而且，可以预见的是，随着模型不断精进，我们只会遇到更多的未知、局限性和需要解决甚至无法解决的问题，这本就是人类认知的规律。
关于DCF模型的批评实在太多了，一一穷举绝无可能，下面是主要的三种批评。
第一种是关于其适用性的批评，大量出现于实务投资者中，体现为著名的“美国问题（American Question）”：If you’re so smart, why aren’t you rich?”，这个问题往往让搞估值的人无所适从。中国有许多股市牛散以及部分机构投资人对DCF模型嗤之以鼻，主要因为中国的股票市场还不成熟，虽然已经较上一个十年进步许多，但仍然无法摆脱概念炒作、庄闲博弈、趋势为王、政策套利等局面，因此用DCF对A股估值根本一无是处，甚至"可持续增长率低于资本成本"这一条从表面看来就无法适用。客观的说，这种批评对于原因的描述颇有一定道理，但对于结论的认定就有失公允。
A:无论中国股票市场乱象几何，它仍然具备异质性和多样性，传统和精进后的现金流折现模型仍然对于许多股票，特别是稳健的蓝筹股具备价值解析的能力，只不过，我们现在面临的挑战要多得多，这要求我们观察市场并作出更多结合直觉和技术的修正。
B:许多批评者是站在大量获利的出发点来评价DCF估值的，比如，许多民间牛散和短线高手对于20%以下的年复合收益率根本不屑一顾，但是，一个健康的资本市场应该是由更多具备较合理的收益率、风险承受、时间、流动性、税务以及其他目标的成熟投资者来组成的，从他们间、流动性、税务以及其他目标的成熟投资者来组成的，从他们的角度而言，稳健的估值方法与资产配置、证券选择及再平衡策略的配合是非常重要的。
C:DCF模型也许不是最好或者能带来最大收益的模型，但它相对来说是可学习、可解释、可复制并且成本较低的一种方法，在股民们所熟悉的股市牛人中，有多少人的方法是符合这些条件的呢？有的人喜欢谈论直觉、经验甚至哲学，有的人喜欢谈论性格、眼光甚至风格，有的人喜欢谈论技术分析、量化甚至数据挖掘。可以说，每一个比较成功的投资者都有一套属于自己的投资体系，但是很少有人意识到，只有具备逻辑性并且较为简单的投资体系才是大多数人可以学习借鉴的，因此，大量普通投资者需要的至少是一套人格中性、世界观中性、并且没有回溯偏误（Looking-backward Bias或Filling-Back Bias）的系统，虽然它可能不能让你每年翻番，但是可以帮助你学习和理解。
对于大家来说，还有一种更好的选择就是把钱交给专业的财富管理机构，但我相信，他们也需要一套这种体系，因为代客户管理财富所面临的条件约束和能够坐而论道的“高手”们是完全不一样的。从这个意义上来讲，DCF模型仍有一席之地。
第二种批评是关于估值模型的细节，批评者认为这个模型太简单、离散、随意并且带有较强的主观性，而且在配合价值投资理念出现时，很难有效回溯检验，难免有“解释一切（Explain everything）”之虞。这种批评就更为客观与直接，在高频交易大行其道的今天，DCF这种传承了几百年的老古董确实和如今资本市场新锐所崇尚的“量化，再量化”的理念格格不入。的确，较之那些有大量数学和物理模型支撑的量化模型，例如小波分析、最大熵、响应模型等，传统估值模型简直简陋得不能再简陋了。但是，它是不是已经“过时”了呢？我想不是的，我们甚至不能说它已经“迟暮”。
A:量化模型和估值模型体现了认识论（Epistemology）的不同途径：实证观察、逻辑推导、知情猜想，并无一定孰优孰劣之分。2000年互联网泡沫巅峰时，两位模型专家Schwartz和Moon对互联网公司的收入设计了连续时间意义上更高级的数学模型，并且得出了当时的高股价是合理的结论，后来的事我们都知道了。可见，过分精致的模型未必带来更好的结果。
B:学界和业界不断推陈出新，从各个层面来精进模型的设计，突出估值模型的优势——简单以及可解释的因果关系，并且试图通过吸收量化模型的优点来弥补估值模型的短板，例如德意志银行的Simulation-FCFF模型、针对研发型企业的Dynamic Valuation反馈模型等。今日，那些侈谈估值模型仍然简单粗暴的人，其实并不了解这个领域的进步。
C： 在量化模型和其它高能模型无法涉及的领域，DCF模型仍然发挥着主导的作用，例如房地产的估值、未上市公司的估值、并购估值、基金估值等，正如我们前面所提到的，估值的作用包括“定义”和“判定”，由于大部分的量化模型建立在高频的基础上，对于过往数据的要求非常高，因此它虽然可以更好的完成“判定”的功能，但尚不能胜任“定义”的功能。也许未来有一天，大数据、物联网和神经生物学的发展将会使得整个世界的实时定价成为可能，但即使真的有那么一天，我相信估值仍然会以另一种面貌存在，为什么？我在这里卖一个关子，这一部分内容将在“关于估值的想象”内容中具体阐述。
最后一种批评来针对的是DCF模型的估值哲学，主要来自于与相对估值法的比较。DCF模型代表的绝对估值法与相对估值法，包括人们所熟悉的市盈率法、市净率法、市销率法、企业价值/息税折旧前收入比率法（EV/EBITDA）等等，在理论上系出同源，具备形式推导的一致性，但是在实际运用中却隐含了关于同一个问题两种截然不同的看法：市场是否会犯错？绝对估值法认为市场是可能犯错的，因为它的估值是内生性的，不涉及对于市场的态度；而相对估值法虽然没有说市场一定是正确的，但是无论选取的比较标尺是什么，我们都默认了“市场的均值代表了最终会去往的方向”，并且涉及了对于市场的态度。从结果上来看，在最好的情况下，两种方法也许都...了对于市场的态度。从结果上来看，在最好的情况下，两种方法也许都会以价格收敛到估值结果而结局，但是其展现的路径其实是不同的：绝对估值法代表了市场价格向估值的移动，而相对估值法则代表了现价向合理市场价格的移动，一个关乎自身，一个则关乎“他人”。理念的差异可能在估值过程中并不明显，但是在决策过程中则会将你导向不同的思维路径。目前，我们不能判定哪个说法更有道理，更大的可能性是二者相辅相成的局面会一直持续下去，例如，在卖方分析、PE估值中相对为主、绝对为辅，在并购估值、物业估值中则反之，具体的方法优先级往往还要视具体的估值情境、细节以及数据可得性来决定。
我们可以看到，DCF模型面临着许多非议，有些是局外人的不理解，有些是争议话题的阵营拮抗，有些则是一针见血的指出问题。今天，金融人士在价值解析的道路上所走过的路程可能还不及人类认知可能之万一，但是面对问题和未知，采取什么样的态度却是至关重要的：据之门外者失之草率，避重就轻者恐有懈怠，轻薄哂笑者未免狂妄，而固步自封者又有偏执之虞，唯有“直面不确定性、坚守原则、善用新工具、弹性评估”，才可能在估值的象限上有所突破。
