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计算美国生物科技公司的自由现金流折现,有点让人绝望

(2017-01-17 23:58:35) 下一个

作者: Stevevai1983

今天我用DCF模型好好算了算我关注的所有的美股生物科技公司。

销售数据来自管理层的预期和EvaluatePharma的预估。这个应该就是达成一致的预期数据。

算了大量公司以后我发现答案让我有点绝望:基本上所有大型公司DCF算出来的折现率均为10%左右!!!!更恐怖的是美国著名教授算的市场上所有版块中折现率里面生物科技正好是10.43%! http://people.stern.nyu.edu/adamodar/New_Home_Page/datafile/wacc.htm

 

我使用了8% 10% 12% 15% 4个折现率然后大公司现实的市值都正好在10%折现左右。这意味着所有已知的信息已经被包含进了股价,要获得超额的回报只能靠:

1:未知的信息。比如一些新药的关键临床试验数据。这其实就是赌博。

2:达成一致的预期销售数据是错的。你自己估算的销售数据比管理层或者EvaluatePharma还准确。(对此我是高度怀疑)

这种环境下选股长期超越市场实在是难。[吐血][吐血]

一些具体计算的例子。

新基:管理层上周在JP摩根医疗峰会里面透露今年销售112亿。明年预期增速18%达到130~134亿, 2020年达到210亿。 2020~2030销售能持续增长(我随便给个6%增速) 。永续选国际惯例,非夕阳行业3%。 然后看新基历史自由现金流占比销售额的百分比。那么就有足够信息算DCF了。算出来10%的折现估值为915亿。目前新基市值为907亿。 也就是说你想获得超额回报那么只能期待管理层自己的预估不靠谱,严重低估了自己公司未来的销售潜力。

同理算出BMY 10%折现理论值965亿,实际市值945亿。

GILD 10%折现理论值1011亿,实际市值1053亿

REGN 10%折现理论值368亿,实际市值377亿等等。

现在最火的几个中小型生物科技则是一律交易在8%折现率估值上。比如TSRO,IONS,INCY。这也很好理解因为太火了所以股价比较贵。

说实话这个计算结果让我有点恐慌。

PS:用高盛对于恒瑞的预测数据来做DCF,答案正好也是10%折现附近。。。

回复一个网友

“模煳的正确远好过精确的错误,用建模,DCF的方式来分析股票的具体估值感觉自欺欺人,因为如果模型需要100个变量,每个变量都需要预测,那整个模型输出的误差会大得惊人,而业内人士的预测也完全不用当真,没人能预测二年以后的情况,特别是在医药这种变化剧烈的行业。”

答:这个质疑实际上是没有读懂我的文章想表达的意思。当然和我本身一笔带过有关。这里好好展开讨论一下。

首先文章不是说DCF很牛,也不是说业内精英的预测很准,更不是说用DCF能赚钱。 否则题目也不会用“有点让人绝望”。

文章实际上在说美股的定价已经包含了已知的所有共识信息。潜台词就是在这个环境下你想长期靠选股战胜市场是极为困难的。超额收益来自未知的东西,既然是未知那么其实就是运气。这话我经常听到,不过这是第一次我自己算出来这个结论,所以把我震撼住了。

首先质疑中的“内人士的预测也完全不用当真,没人能预测二年以后的情况”这话是对的。但是华尔街就是用业内精英和管理层的预测来定价一个资产。问题是这个共识肯定是不准确的,但是你能不能自己得出一个更准确的数字?也就是你知道所有人都不知道的信息?
举2个具体的例子。EP预测再生元的Dupliumab在2022年销售为41亿,你如果不认同这个数字那么你能不能得出一个更准确的数字来?华尔街就用这个数字给公司定价。再比如新基说2020年他们能销售210亿,你能不能得出一个更准确的数字?如果这些预测是准确的那么你在现在的价格买入那么就会获得年化10%的回报:这个是花街对生物科技这个版块的要求回报率。如果这些数字在未来发现不准确那么在发布报表或者重大临床试验结果的时候股价就会大幅度波动来得出一个新的估值。

在这种定价模式下,我发现我完全没有自信能靠选股来长期跑赢行业平均回报。因为虽然行业精英和管理层自己的预测不准,但是肯定也比我准!

另外了解DCF你才能真正了解在成熟市场资产是如何定价的。为何新基可以有40PE,BMY有20PE,GILD只有7PE,INCY可以有200PE?是不是GILD被严重低估,新基和INCY被严重高估?实际上用DCF算出来他们的潜在长期回报都是10%左右,所以对于这4个公司的估值实际上是一样的! 另外销售为0的TSRO为什么能定价到78亿市值,你会发现这里估值其实也是一样的。

题外话PE PB好处是方便,但是实际上问题颇多,首先一些公司高PE,一些公司低PE。是不是低PE的就一定是低估?高PE的一定是高估? 另外PE有一个极大的问题:并没有考虑已经赚到的钱的价值。 我举个例子茅台去年2015赚了155亿。假设2020年茅台赚240亿。那么你算出那时候的PE为19.5。好了问题来了:那么2015~2020这么多年每年赚的上百亿钱难道没有任何意义?你怎么计算这些年累计的利润本身的价值?

 

补充2:

集中回复一个问题:很多人认为DCF假设很多会导致差之毫厘谬以千里。

实际上这是不对的,估计大多数并没有真正算过2段DCF。主流2段DCF对经营假设的敏感度其实一点也不高。

因为很大一坨价值是10年以后的永续价值上面,而这个假设一般都是国际惯例普通行业2%,朝阳3%,夕阳行业1%。

你有了5年以后的营收预期,然后给予一个相对平滑的增速即可,即使实际上就算增速是先快后慢,还是先慢后快那么对最后算出来的价值差距其实并不大。完全没有“差之毫厘谬以千里” 这种情况。

我想大部分人主观有这种认知是因为他们都算的是1段DCF也就是永续增长模型,这个模型对于增速的敏感度太高。确实稍微改变1%那么整个模型的答案都变了。

可能有人还会说不管你是1段还是2段模型对“折现率”总会很敏感吧?对的是很敏感但是这个不是问题。因为你要理解“折现率”本身的含义是什么。 提示:折现率也叫“required return” 

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