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贵州茅台 DCF估值.xls

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简介:
本Excel文件为贵州茅台股票的DCF(折现现金流)估值模型,详细分析了公司未来财务状况与股价潜在价值,适合投资者参考。 贵州茅台的DCF估值模型实际上更像是一种思维方式而非单纯的估值工具。该模型的关键在于永续年金的折现公式:下一年度自由现金流除以(折现率减去永续增长率)。可以通过Excel来计算这一结果。

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  • DCF.xls
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    本Excel文件为贵州茅台股票的DCF(折现现金流)估值模型,详细分析了公司未来财务状况与股价潜在价值,适合投资者参考。 贵州茅台的DCF估值模型实际上更像是一种思维方式而非单纯的估值工具。该模型的关键在于永续年金的折现公式:下一年度自由现金流除以(折现率减去永续增长率)。可以通过Excel来计算这一结果。
  • DCF
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    本文通过详细分析贵州茅台公司的财务数据和市场前景,运用Discounted Cash Flow(折现现金流)模型对其内在价值进行科学评估。 本段落介绍了企业估值的模型,包括基于历史数据和未来财务预测的企业价值评估方法,并以贵州茅台为例进行了详细阐述。
  • 案例的DCF现金流折现模型.xls
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    本Excel文件提供了一个详细的DCF(Discounted Cash Flow)现金流折现估值模型,专门针对贵州茅台进行财务分析和价值评估。 DCF估值是现金流折现估值模型的一种方法。
  • 2013年年报.pdf
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    本文件为贵州茅台酒股份有限公司于2013年度发布的财务报告,详尽记录了公司在该财年的经营业绩、财务状况及业务发展情况。 贵州茅台:2013年年度报告 这段文字只是提到了贵州茅台公司发布的2013年的年度报告,并无其他额外的信息或联系细节需要删除。因此,简化后的描述如下: 贵州茅台发布了其2013年的年度报告。
  • 葫芦娃预约脚本.zip
    优质
    这个文件名为“贵州茅台葫芦娃预约脚本”的zip文档可能包含了用于自动或半自动化预约购买稀缺商品(如贵州茅台酒)的编程代码或操作指南。请注意,使用此类工具时需遵守相关法律法规和平台规则,避免非法抢购行为。 贵州茅台酒厂生产的葫芦娃系列酒在市场上非常受欢迎,但由于供应不足,往往需要抢购才能获得。使用葫芦娃自动预约脚本可以帮助用户一键预约多个平台,方便快捷。这段 JavaScript 代码是一个自动化预约工具,旨在通过调用特定购物平台的 API 接口来实现自动化的预约流程。每天只需运行一次脚本即可完成所有操作,无需手动在各个平台上进行重复工作。
  • 股票投资分析论文完整版.zip
    优质
    本论文为《贵州茅台股票投资分析》的完整版本,深入探讨了中国白酒行业领军企业贵州茅台的投资价值、市场表现及未来发展前景。报告结合财务数据与宏观经济趋势,提供了详实的数据支持和专业见解,旨在帮助投资者做出更为明智的投资决策。 毕业论文全套资料,免费赠送。
  • 008 - 利用RNN和LSTM预测股票开盘价
    优质
    本研究运用循环神经网络(RNN)与长短时记忆网络(LSTM),深入分析历史数据,旨在准确预测贵州茅台股票的日开盘价格,为投资者提供决策参考。 本项目的目标是利用Tushare下载贵州茅台的股票数据,并基于这些历史数据使用TensorFlow 2.0构建循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM),以预测股票开盘价。该项目涵盖了从数据获取、处理到模型建立及预测的完整流程。
  • Aswath: Python3中的DCF模型
    优质
    本教程由Aswath教授指导,专注于使用Python3进行DCF(折现现金流)估值建模。通过实际案例讲解金融分析和企业价值评估方法。 在 Python3 中实现的 DCF 估值模型模块由 Aswath Damodaran 完成,可用于执行最终的贴现现金流计算,并进行与所有 DCF 工作表相关的辅助计算。 对于读取 DVI 文件,在 Windows 7 上推荐使用 Yap。Octave 在处理矩阵操作方面特别有用,类似于在特斯拉案例中的应用情况。 一般规则是: - 使用 Maxima 进行符号数学(Mathematica 的克隆) - 使用 Octave 进行数值计算(Matlab 的克隆) 我的博客文章日期为 2014 年 9 月 4 日,应该能提供关于此 repo 使用的一些线索。该模块创建于 2014 年 5 月 3 日。
  • 企业价DCF模型
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    简介:本文介绍企业价值评估中的DCF(Discounted Cash Flow)模型,详细解析其理论基础、计算方法及应用实例,帮助企业准确估算投资项目的内在价值。 简化的DCF模型可以用于企业估值预算。通过输入财务数据,该方法能够计算出企业的价值。DCF法的优点包括:它比其他常用的评估模型更为全面且框架更严谨;需要的信息量更多、角度更全面,并考虑公司的长期发展性;预测时间较长,涵盖多个变量(如盈利增长和资金成本),提供充分的思考依据。然而,其缺点也显而易见:耗费的时间较多,对公司的运营情况及行业特性需有深入理解;模型依赖于未来收益、成长与风险的全面评估数据,但这些数据估算具有高度主观性和不确定性;复杂的模型可能因为难以获取准确的数据而无法使用。即使勉强进行估计,错误的信息输入完美的模型中也无法得出正确的结果。小的变化在输入上可能导致公司在估值上的巨大变动,该模型的结果准确性很大程度上依赖于输入值(可以通过敏感性分析来补救)。
  • 股票方法详解(DCF、DDM、APV、AE、EVA)
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    本文章深入解析五种核心股票估值模型——DCF、DDM、APV、AE及EVA,旨在为投资者提供全面理解与应用这些模型的有效指南。 股票估值模型包括DCF(折现现金流)估值、DDM(股利贴现模型)估值、APV(调整净现值法)估值、AE(资产交换价值法)估值以及EVA(经济增加值法)估值等多种方法。这些模型各有特点,适用于不同的市场环境和企业情况,在股票投资分析中发挥着重要作用。