现在, 越来越多的公司选择延长私有化时间, 绕过法规和公共利益相关者. 而美国公司的总数继续增长, 在证券交易所交易的股票数量增加了 下跌了45% 自20年前达到顶峰以来. As 报道 据《欧博体育app下载》统计，2017年上市公司数量为3671家，低于1996年的7322家. 因此, 私营企业的估值已经上升到风口浪头, 特别是因为从潜在的收购到公司重组和财务报告都需要它. 了解如何估计贴现率及其在财务决策中的作用对私营企业主/经营者和投资者/估值专业人士都很重要. 与上市公司的估值不同， 私人公司估值 经常 缺乏公开数据. 然而，这两种类型的估值有一些共同点:使用贴现现金流量(贴现)分析，这需要(1)对未来现金流量的估计和(2)贴现率.
本文重点介绍估算私营公司贴现率的最佳实践, 或加权平均资本成本(加权平均), 根据我12年的私人公司估值经验和各种版本的 资本成本:应用和例子. 讨论从贴现分析和加权平均的概述开始, 然后详细说明加权平均的组成部分. 本文将介绍会计课程和CFA课程中讲授的加权平均, 它还将展示如何最好地处理在实践中遇到的挑战. 也许不足为奇的是，许多课堂规则在现实世界中都被打破了. 和, 因为用于估计加权平均的变量不是简单地从数据库中提取的, 这需要大量的分析和判断.
也许最基本和最普遍的公司财务概念是估计与项目有关的预期现金流量的现值, 资产, 或企业. 这是通过贴现分析完成的，其中包括以下步骤:
本文将关注第二步. 然而, 为了说明预期现金流量和贴现率之间的关系, 考虑以下几点. 一方面, 美国国债需要低利率来贴现预期的未来现金流, 鉴于现金流的高度可预测性(几乎无风险). 另一方面, 一家未来现金流波动较大的科技公司，其贴现率会更高. 而风险可以通过调整预期现金流量来解释, 最常见的方法是增加风险较高的现金流的估计贴现率.
广泛的分析 应该在贴现分析中支持贴现率吗, 由于不准确的贴现率直接影响最终的估值产出，并可能导致劣质投资或绕过创造价值的机会.
加权平均是贴现估值的必要组成部分. 简单地说，一个公司有两个主要的资金来源:(1)债务和(2)股权. 加权平均是这两种资金来源的提供者所要求的预期回报的加权平均值. 请注意，贴现率必须与贴现中预计现金流量的预期收款人相匹配. 这是, 如果现金流是为所有资本持有者准备的, 加权平均是合适的贴现率. 然而, 权益成本是指预计流向权益持有人的现金流量时的适当贴现率.
除了作为业务评估的关键输入外，加权平均 服务 作为与企业的投资资本回报率(ROIC)进行比较的基础. 如果ROIC超过加权平均，公司就会通过增长产生价值, 但如果ROIC低于加权平均，则会破坏价值. 这种分析可以被管理层用来将注意力集中在盈利能力或增长上 企业价值.
在数学上, 每种资金来源的所需回报乘以其在公司资本结构中的各自权重. 加权分量之和等于加权平均. 的公式 加权平均 如下:
而加权平均公式相对简单, 对一家私营公司来说，缺乏透明度使得估算各种投入变得更加复杂. 在以下部分中, 我将指导您如何估计公式的每个组成部分, 先从债务和股权成本说起, 以及它们各自的权重. 在本文的其余部分中，我们将研究一个示例公司(company XYZ)，以演示如何估计私有公司加权平均的各种组件.
下表包含与估计贴现率相关的示例背景信息. 考虑到输入的主观性, there is an inherent lack of precision in estimating discount rates; therefore, 在实践中，估计给定公司的贴现率范围是很常见的.
请注意，XYZ公司是一家总部位于美国的公司，所有收入和利润都以美元计价. 因此，估计的贴现率将基于美国的投入. 至关重要的是，折现率的估计应与现金流量(即现金流量)采用相同的货币.e., 如果现金流量以外币估计，则贴现率输入也必须来自同一国家).
债务成本是公司为其债务支付的利率, 这通常是基于 到期收益率 (YTM)，指长期债券持有至到期日的预期收益. 私营企业没有公开交易的债务，无法从中获得YTM, 但债务成本也可以被视为审慎的债务投资者对可比长期有息债务所要求的利率. 因此, 在审查债务的税前成本来源之前，有必要对标的公司进行估计的信用评级.
对于上市公司，有两家知名的信用评级机构， 穆迪 和 S&P, 哪些公司对借款公司的财务状况及其服务和偿还评级债务的能力进行尽职调查. 它们的评级体系可分为投资级和投机/非投资级, 在每个类别中都有一个评级范围. 下表总结了每个机构的评级制度.
然而, 因为私人公司通常无法获得信用评级, 估计信用等级的主要方法有两种:
方法一: 经过一组 可比公司 已经确定, 分析师可以检索由主要信用评级机构之一对债务进行评级的每个公司的信用评级. 分析师可以确定是否应该通过区分特征对可比公司进行细分, 例如实物抵押品的相对数量(或其他可能影响公司债务利率的特征). 有了这些信息, 可比较公司的信用评级可用于支持主体公司的估计信用评级.
方法二: 可以分两步进行，其中包括:(1)计算 利息覆盖率, 营业收入除以利息支出, (2)使用所得的利息覆盖率来估计与适当的信用评级类别相一致的“综合”评级. 而穆迪和S&订阅者可以使用P级标准, 纽约大学斯特恩商学院(Stern School of Business)的阿斯瓦特•达摩达兰(Aswath Damodaran)教授定期根据信用评级公布利息覆盖比率 网站.
建立了估计的信用评级, 已公布的公司债券指数的债券收益率可以用来估计债务的税前成本. 例如, 使用上述为XYZ公司提供的信息, 利息保障比率(最近和三年平均值)在4的范围内.0 to 4.49的Baa信用评级. 债务的税前成本，由 穆迪的公司债券收益率为Baa我4岁。.截至2018年3月29日，占59%.
因为债务资本的利息支付是可以扣除所得税的, 债务的税前成本根据预期的边际税率进行调整. 最近签署的 2017年减税和就业法案 将 影响评估分析 通过预期税后现金流和贴现率, 但这里的重点是贴现率的影响. 低税率的主要结果将是更高的税后债务成本, 这会导致更高的加权平均s(其他条件相同).
假设税前债务成本为4.59%，假设预期边际税率为26%, 下表显示XYZ公司税后债务成本的计算.
的 权益成本 股权投资者是否要求回报, 怎样才能充分补偿他们投资某家公司股票所承担的风险. 有几种模型可用于估计权益成本, 包括资本资产定价模型(CAPM)，堆积法; Fama-French三因素模型，套利定价理论(恰当的). 本文将重点讨论CAPM.
尽管 批评 自20世纪60年代推出以来, CAPM仍然是最广泛使用的估算权益成本的方法. CAPM估计普通股的回报率为无风险利率, 加上预期市场回报除以无风险利率, 乘以股票的贝塔系数. CAPM的应用还包括考虑小额股票溢价和公司特定溢价. CAPM的公式如下.
估算成分(2A):无风险率
的 无风险利率 理论收益是否与预期收益等于实际收益的投资相关. 对一家美国公司的估值通常使用20年期美国国债的到期利率作为无风险利率的代表. 如果持有至到期，美国国债的收益率被认为是“无风险”的, 他们的违约风险被认为可以忽略不计. 人们还通常认为，企业将作为一个 持续经营 而且时间范围是无限的，这支持使用长期无风险利率. 无风险利率是2.截至2018年3月29日，根据 20年期美国国债收益率.
评估成分(2B): Beta
的 β 系数是衡量公司股票收益相对于整体市场收益的指标. 贝塔系数为1的“平均风险”股票.0的回报波动性等于一般市场(通常用S来衡量)&P 500). 贝塔系数高于/低于1的股票.0的回报率波动性高于或低于整体市场.
在估计适当的β范围时，最好考虑尽可能多的来源. 由于不同的计算方法可能会为同一家公司返回大范围的β值，因此需要进行判断. 所有的贝塔系数计算都需要股票回报(每日、每月、每年等).)，这是私营公司所不具备的. 考虑到私人控股公司没有公开交易的股权, 可以使用用于债务成本分析的相同可比公司集来估计主题公司的合理贝塔范围.
虽然并非包罗万象，但杠杆权益贝塔系数的常见来源包括:
请注意，普通来源提供的β是杠杆权益β, 哪些需要调整到an unlevered (或资产)贝塔，从每个可比公司的贝塔中去除债务的影响. 也, 现金(假设贝塔系数为零)包含在未杠杆的贝塔系数中，考虑到现金会增加对未杠杆的贝塔系数的估计. 现金调整后的无杠杆贝塔提供了公司经营资产的贝塔值. 然后，按目标公司的目标负债率对选定的经营资产进行再杠杆化.
行业或部门的贝塔系数在估计私人控股公司的贝塔系数时也具有指导意义. Damodaran教授坚持认为 table 按行业划分的估计贝塔系数，其中包括94个不同的行业(见下文的抽样). 请注意，表中现金调整后的无杠杆贝塔系数范围为0.2 to 1.36, 哪个表明公用事业(水)股票回报相对于市场回报的低波动性(风险)和药物(生物技术)股票回报相对于市场回报的高波动性(风险).
公司XYZ的β估计考虑了行业级别的信息和可比较的公司，以估计公司XYZ的估计β和目标资本结构的范围(用于重新利用所选的β，并在后面的部分中讨论).
未杠杆的范围为1.0 to 1.3是根据可比公司和建材行业选择的. 选择的目标资本结构范围是债务占总资本的15%至20%(详见下文资本结构部分)。. 下表包含了XYZ公司使用未杠杆贝塔和目标资本结构范围计算的再杠杆贝塔的范围.
估算成分(2C):股票风险溢价
的 股票风险溢价 (ERP)是指预期市场收益超过无风险利率, 投资者投资大盘股需要哪些条件. ERP不是通过简单的市场数据点直接观察到的, 最终需要分析师在考虑各种来源后做出判断. 接下来，我将总结一些股票风险溢价的来源和常见估计.
ERP的估计是从各种来源(有缺点)考虑的，包括:
虽然对“正确”的ERP没有共识，但ERP的估计通常在4%到6%之间. 根据最新的 隐含erp (截至2018年3月1日)，从Damodaran教授的估计来看，5%的ERP似乎是合理的.
估算成分(2D):小股溢价
私营公司往往规模较小(收入、利润、资产、员工等).)，这导致了更高的运营风险和更高的贴现率. 然而, 应该强调的是，并非所有的私营企业都是小公司，因为许多私营企业都是大公司和知名企业. 随着越来越多的上市公司“私有化”，大型私营公司正变得越来越普遍，而大型初创公司的ipo仍然很少. 下表列出了最新的十大私营公司 《欧博体育app下载》 列表:
小公司往往更容易暴露于某些风险(获得资金), 管理深度, 客户集中, 流动性, 等.)比大公司要多. 结果，尽管 问题 关于持续存在的“小额股票溢价”,“在大多数非上市公司的估值中，考虑并应用这样的溢价是很常见的.
达夫公司每年都会估算体型保费 & 菲尔普斯穿着他们的 估价手册- U.S. 《资金成本指南. 尺寸溢价是 计算 为实际历史超额收益与CAPM预测的市值十分位数的超额收益之差. 这与小公司有更多内在风险的理论是一致的, 计算出的规模溢价随着十分位数市值的减少而增加. 你将需要一个估计的市场价值，以选择适当的小额股票溢价, 哪种是循环的，因为得出的贴现率会影响公司的估值. 根据提供给XYZ公司的信息, 其股权价值为4.75亿美元, 哪个在第9十分位. 因此，选择的小股溢价区间为2.75% to 3.75%.
估算成分(2E):公司特有风险溢价
公司特定风险溢价旨在解释CAPM中包含的其他因素尚未捕获的任何非系统风险. 一些 原因 用于在股权成本估计中包含公司特定风险溢价的方法包括预测风险, 客户集中风险, 管理团队低下, 关键员工风险, 有限的流动性.
虽然这些因素可以被识别和审查, 对适当溢价的量化最终取决于估值专家的判断和经验. 缺乏普遍接受的量化调整支持可能导致估值专业人员与税务机关(或其他审查人员/审计员)之间的分歧。. 任何增加的公司特有的风险溢价都必须是合理的，分析师必须确保它不会“重复计算”其他输入(主要是小额股票溢价)中已经包含的风险因素。. XYZ公司, 不存在需要计入额外风险溢价的额外公司特定风险.
下表总结了使用上述各节中讨论的输入对权益杠杆成本的计算.
建立估算债务成本和权益成本的方法, 资本结构中债务和权益的目标权重为剩余投入. 私人公司的目标资本结构通常以可比公司和主题行业的资本结构为基础. 用来估计贝塔的同一组可比公司和行业被认为是用来估计公司XYZ的目标资本结构的.
上述信息表明，可比公司的债务与总资本之比在10的范围内.1% to 22.3%，平均和中位数为15.9%和15%.分别为3%. 整个建材行业的债务与总资本之比为17%.7%. 基于这些信息, 对于XYZ公司，合理的目标资本结构范围是债务占总资本的15%至20%.
与目标资本结构, 我们可以将这些变量代入加权平均公式来估计XYZ公司的贴现率.
对所有必要的变量进行估计, 我们可以应用前面介绍的加权平均公式来估计XYZ公司的加权平均范围. 下表给出了这些计算结果.
请注意，估计的加权平均是在税后的基础上. 贴现率的估计必须与现金流量(即现金流量)采用相同的计税基础.e.(如果现金流是税后的，则贴现率必须是税后的). 也, 请注意，s型公司和其他直通实体需要进一步调整贴现率.
加权平均是公司两个主要资本提供者的预期回报的加权平均值:(1)债务和(2)股权. 加权平均公式本身相对简单, 但是，与拥有公开交易证券的公司相比，私营公司需要付出更多的努力来估算各种投入.
本文回顾了估算私营公司贴现率的最佳行业实践，并指出了在此过程中可能遇到的几个潜在问题. 本文介绍了世界各地大学的加权平均课程, 它还扩展了传统的学术教学，以展示如何最好地处理在实践中遇到的挑战. 在现实世界中, 估计加权平均所需的大多数变量不是简单地从数据库中提取并进行分析和判断的. 考虑到在选择输入时应用的重要判断, 记住，要根据已知的基础业务和预测事实选择可支持的输入，而不是将导致理想估值结果的输入.
整体公开交易股票市场的贴现率估计约为5.截至2018年1月.
非上市公司估值常用的三种方法有:(1)现金流量折现法, (2)可比的上市公司倍数, (3)先例交易法.
杠杆贝塔衡量的是在其资本结构中带有债务和股权的股票对市场波动的风险.
股权是股东可以获得的公司价值，计算方法是企业价值加上现金和净非经营性资产减去总债务和少数股东权益.
加权平均 = Kd * Wd + Ke * We, 式中:Kd =税后债务成本=税前债务成本*(1 -预期边际税率), Wd =目标债务占资本结构的百分比, Ke =权益成本.
世界级的文章，每周发一次.
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