最近看到陈志武教授的博客。他认为金融的核心是跨时间、跨空间的价值交换。确实，如果都是一手交钱一手交货，不涉及跨时间、跨空间，我们根本不需要估值，只需要算盘就行了。

DCF估值的本质还是来自于“金钱的时间价值”这一金融的基础概念。金钱具有时间价值，是基于人们希望现在而不是未来取得金钱，因而当金钱用于存款或投资时，理应获得利息，这样，金钱的未来值(future value)应大于现值(present value)才行。而未来值与现值之间的系数就是折现率。

DCF之所以比P/E估值更可靠就在于P/E的E受会计影响非常大，E并不等于现金。DCF最重要的三个变量是：现金流、折现率、现金流的时间。而DCF的局限性就在于这三者的准确性问题。

首先，公司不能周期性太强。因为对周期性太强的公司无法准确预测周期的变化，也就无法预测现金流的变化。而假设一个平均数字则无法反映公司的运营本质。

其次，公司不能处于重大变化中，如并购重组等。并购中的协同效应很难计算。因为就连管理层都难以真正搞清协同效应。联想并购IBM PC的设计协同效应为每年2亿美金。最后不了了之，成为了一笔糊涂帐。另外，公司情况重大变化后，风险也与以前不同，所应用的折现率也不同。

总之，预测未来很不靠谱。DCF需要对未来5-7年的现金流进行预测。如果公司在未来有重大变化，这种预测就会离现实很远。但是，DCF并不只是一个估值工具，而是对一个企业运营建立的一整套模型。DCF最大的好处就是可以用来进行各种测试实验，看看未来的各种变化对企业的影响。有了各种测试，对企业的估值大致范围就有了更准确的认识。

http://blog.sina.com.cn/s/blog_604cba540100f4gy.html

如何克服DCF模型的局限性

DCF模型最大的问题就在于模型变量众多，最主要的变量有：折现率、永续增长率、现金流。为了找出各个变量对模型估值的影响，就需要做敏感度分析，看看每个变量对估值的影响到底有多大。下面就是某个股票在现金流假设完全一致的情况下对两个重要的变量：折现率和永续增长率的敏感度分析：


可以看出，这个模型对折现率和永续增长率的敏感程度在不同的估值区域是不同的。这就是图上的山顶和缓坡的区别。在山顶上，估值变化异常剧烈。而缓坡上，即使折现率和永续增长变化很多，估值也变化不大。

最好的情况下，当折现率为10%，永续增长率为5%时，估值为45-50。最差的情况下，当折现率为15%，永续增长率为0%时，估值为15-20。这就是模型的上下限。有了敏感度分析，模型可能的误差也就非常清楚了。

比如，假设你的估值为45-50，那你就在山顶上，任何参数的误差都会造成估值的大幅度变化。所以你一定要留出足够的安全边际。而如果你在缓坡上，参数变化对估值的影响就小的多。巴菲特可能用的12-15%的折现率的优势就在于其估值区域处于很缓的坡地。即使参数估计有误，对估值的影响也不是异常巨大，只要有足够的安全边际，就可以避免重大损失。