Airbnb（ABNB）顛覆了住宿與旅館業，我們在其 2020 年 11 月 IPO 時評價它。公司成立僅十年多，卻展現高成長潛力——營收從 2015 年的 $9.19 億成長近五倍到 2019 年的 $48 億。但商業模式仍在變動，2019 年營業虧損 $5.01 億。更增添不確定性的是新冠疫情對全球經濟的封鎖，而住宿業是受創最深的產業之一：評價前的移動 12 個月中，Airbnb 營收掉到 $36 億，虧損擴大到 $8.18 億。

預測未來現金流有三個關鍵數字，第一個是營收成長。取得方式有二：從近期表現外推，或估計產品／服務的總體市場規模與預期市佔。

下一步是估計該公司能取得的市佔（長期與過渡期），此時你要同時考量這家年輕公司的產品與管理品質，以及它能動用哪些資源來達成目標。

Airbnb 的管理層展現了能力與創造力，而身為最大租賃網絡的網路效應，不只讓它能持續從旅館業手中搶佔市佔，也讓它相對於模仿者具有優勢。

假設：平台總訂房金額（gross bookings）2021 年成長 40%（隨封鎖鬆綁），接下來四年年成長 25%，第 10 年降至 2%；Airbnb 的抽成比例則因市場力量與規模經濟，從移動 12 個月的 12.65% 提升到十年後的 14%。

檢驗這個成長假設的合理性：第 11 年 $1,560 億的總訂房金額，會讓 Airbnb 在營收上幾乎與 Booking.com 齊平，並取得整體住宿市場（含旅館與私人訂房）約 10% 的份額。由於 Airbnb 是抽取 14% 的中介者，終值年營收 $218 億——以營收計，將大於 2019 年全球最大的旅館公司。 >

假設 Airbnb 的稅前營業利益率從目前慘澹的 −22.56% 改善到 25%——略低於 Booking.com（唯一規模與商業模式相仿的競爭者）的水準。第二部分則是利潤率隨時間如何演進；這條「通往獲利之路」對某些公司比其他公司更崎嶇，固定成本與競爭在估計中扮演重要角色。

計算稅負時要考慮早年虧損的結轉扣抵。Airbnb 過去累積的淨營業虧損 $1.676 億，加上未來兩年預期產生的虧損，足以遮蔽其所得稅直到第六年。

Airbnb 是中介者，這或許暗示它並非資本密集，但它的成長確實伴隨大量再投資——不只在平台技術上，也在為了快速創造成長與增加用戶而進行的併購上。依 Airbnb 的再投資歷史與競爭者（Expedia、Booking）的再投資水準，估計每增加 $2.00 的營收需要 $1.00 的投入資本（營收對資本比 = 2.00）。

這裡不試圖把再投資拆成資本支出、研發、併購與營運資金，因為我們對公司未來如何演進所知太少。同時假設再投資（因為採取併購形式）與營收成長同時發生。

內部一致性檢驗：獨立於營業利益估計再投資，有一個危險——估計值可能隨時間變得內部不一致。為確認公司成熟後的預期資本報酬率是我們能接受的數字，逐年計算隱含 ROIC：

期初投入資本取自最近一期資產負債表：

投入資本 = 股權帳面值 + 債務帳面值 − 現金
         = 1,855.22 + 2,192.38 − 4,495.21 = −$447.61M

投入資本_t = 投入資本_(t−1) + 再投資_t

資本報酬率隨利潤率改善而提升，第 10 年達到 104.82%——這個數字非常高，但反映的是這門生意極低的資本密集度。

這裡假設再投資與成長同時發生。這看似激進，但對服務業、或成長來自併購時，是符合現實的。

若確實存在落差，把它建進分析並不難——假設一年落差，第 1 年的再投資就用第 2 年的預期營收成長來估。落差的長度取決於被評價的公司（需要資本密集與基礎建設投資者，落差較長）與再投資的形式（內部投資 vs 外部併購）。

由於這是 IPO 當時的評價，傳統的市場風險衡量都不存在：股票未交易，沒有迴歸 Beta，也沒有股價波動度；公司也沒有債券評等。

以旅館／博弈業與公司的負債比作初步評估，並以十年期公債利率 0.90% 為無風險利率：

旅館／博弈業無槓桿 Beta = 0.91
Airbnb 負債／股權比 = 6.75%
加槓桿 Beta = 0.91 × [1 + (1 − 0.25) × 0.0675] = 0.96
股權資金成本 = 0.90% + 0.96 × 6.09% = 6.75%
稅前債務成本 = 3.85%
資金成本 = 6.75% × 0.9367 + 3.85% × (1 − 0.25) × 0.0633 = 6.50%

隨公司成熟，預期資金成本會小幅升至 7.12%，因為 Airbnb 的風險會朝市場平均公司靠攏，且公債利率會回到 2%（在 2020 年，這看起來是合理的常態）。

把範例 23.3 的 FCFF 以範例 23.4 的資金成本折現：

（資金成本隨時間改變，因此必須用累積資金成本折現。）高成長期現金流現值合計 $526M。

第 10 年末進入穩定成長 2%、資本報酬率 10%：

穩定期再投資率 = 2% / 10% = 20%
終值 = 4,007 × 1.02 × (1 − 0.20) / (0.0712 − 0.02) = $63,860M

營運資產價值 = 526 + 63,860 / 1.9105 = $33,951M

調整失敗風險：Airbnb 有潛力，但仍是虧損企業、前方還有數年的現金消耗。IPO 會增加其現金，但我們評估有 10% 的失敗機率，且若失敗，公司只能以公允價值的一半賣出：

調整後營運資產價值 = 33,951 × 0.90 + 33,951 × 0.50 × 0.10 = $32,253M
股權價值 = 32,253 + 4,495（現金）− 2,192（債務）= $34,556M

Airbnb 預期 IPO 募得 $30 億，這筆現金由公司持有：

IPO 後股權價值 = 34,556 + 3,000 = $37,556M

股權價值 $37,556M；在外股數 671.06 百萬股（含限制型股票），另有 44.84 百萬份在外選擇權，平均履約價 $11.43、剩餘期限 5 年。三種調整方式：

1. 完全稀釋法：直接除以完全稀釋後股數

每股價值 = 37,556 / (671.06 + 44.84) = $52.46

2. 庫藏股法：先把選擇權的履約價款加進股權價值

每股價值 = (37,556 + 44.84 × 11.43) / (671.06 + 44.84) = $53.18

3. 選擇權評價法：以標準差 40%（反映剛上市公司的高波動預期）代入經稀釋調整的 Black-Scholes 模型，並把股價設為估計的內在每股價值 $53.18，得到選擇權價值 $1,877M

每股價值 = (37,556 − 1,877) / 671.06 = $53.17

Airbnb 的初始發行價訂在 $68，而該股掛牌後一路飆到最高 $146。

支撐 $53.17 每股價值的假設有數十個，但有兩個是關鍵：未來十年的營收成長率（假設第 2–5 年總訂房金額成長 25%），以及目標稅前營業利益率（假設 25%，高於汽車業平均但低於科技業平均）。

每股價值作為兩者的函數：

有些上市股票交易清淡，可供交易的股數（流通量，float）相對於總股數很小。想快速賣出的投資人往往會造成價格衝擊，而衝擊會隨持股規模擴大。

時間視野較長、較不需要快速變現的投資人，受流動性不足的困擾小於視野較短、對現金需求較高的投資人。 因此，投資人在看待交易清淡的股票時，應該把「可能需要快速變現」的可能性納入考量，並在建立大部位之前要求大得多的價值折價。

舉例：某投資人把一家年輕公司估值在每股 $19.05。若股價 $17，它是被低估的——但對短線投資人而言，折價可能還不足以支撐大部位；對長線投資人來說，這個價格則可能相當有吸引力。

估計的雜訊#

一種呈現誤差的方式是給出價值區間，而這類公司的區間會很寬。這常被分析師拿來當作不評價這類公司的藉口，也給了批評者「不要相信這些模型算出的數字」的簡化論據。

我們的看法不同：評價的誤差未必反映模型或分析師的品質，而是反映公司未來前景的真實不確定性。這種不確定性是投資這類公司的現實。在評價中，我們是在正面搏鬥這份不確定性、對未來做出最好的估計。

值得注意的是：那些因為潛在誤差而鄙視評價模型的人，最後用的往往是粗糙得多的方法——例如跨公司比較股價營收比。差別在於，他們選擇把不確定性掃到地毯下，假裝它不存在。

關於精確度還有兩點：

• 即使評價不精確，它仍是強大的工具——它能回答「要發生什麼事，目前的市價才合理？」投資人可以據此判斷自己能否接受那些假設，再決定買賣
• 即使個別評價充滿雜訊，用這些評價建構出的投資組合會被更精確地定價。一位買進 40 檔（用傳統模型判斷為低估、儘管誤差顯著）股票的投資人，應該會發現誤差在組合層次相互抵消；組合的最終績效因此反映的是分析師的評價能力（或缺乏能力）

對投資人的啟示#

• 聚焦於可持續利潤率與存活，而非逐季甚至逐年的獲利波動。 理解一家公司在達到財務健康時的營業利益率會長什麼樣子，或許是長期投資這類公司成敗的單一最重要決定因素；把「較有機會存活並達到財務健康」的公司與「撐不下去」的公司分開，是緊密相連的第二個決定因素——畢竟多數新創根本活不到享受其吹噓的成長前景那一天
• 盈餘報告可能誤導，尤其當再投資成本被費用化時（研發與長期行銷費用即是如此）。當一家高成長潛力、盈餘不佳的公司報告盈餘顯著改善時，投資人應該檢視原因：若盈餘改善是因為產生當期營收的成本下降（規模經濟或定價能力），這是明確的好消息；若盈餘改善是因為公司削減或取消了可裁量的再投資支出（如開發成本），對價值的淨效果可能非常負面——因為未來的成長正被押上賭桌
• 分散。 這條古老的投資規則，在投資「價值大多來自不確定未來成長」的股票時更為關鍵。估計誤差的解毒劑，往往是一個跨公司也跨產業、更為分散的投資組合（「20 檔股票就夠了」這類簡單法則在此可能不適用——這些投資往往來自同一產業、彼此相關性較高，加上估計雜訊極大，需要更多檔股票才能達到買 20 檔大型成熟公司所能達到的分散程度）
• 持續追蹤進入障礙與競爭優勢，它們在很大程度上決定了公司能否維持高成長
• 準備好自己會錯。 這類評價的雜訊之大，使得無論你帶進多少資訊、評價做得多仔細，得到的都只是一個估計值。投資這些股票的人有時會錯得離譜，用單一評價來評判他們並不公平；他們有時也會對得驚人。我們所能期望的，是以時間為盟友，讓成功多過失敗。

對管理者的啟示#

• 未來成長潛力的不確定性，幾乎必然轉化為傳統投資分析中更大的不確定性。 在年輕新創公司裡估計個別專案的現金流與折現率，遠比在穩定產業困難。有些管理者的反應是放棄、退回更直覺的方法；但堅持下去、試著估現金流的管理者，會對「要做什麼才能讓新投資划算」有好得多的感覺
• 公司的價值，來自你賦予它的敘事，不亞於來自所謂的財務底線。 簡單說，年輕公司的管理者不只要提供願景，還要把願景轉化為一個一致且可交付的商業故事。

預期的遊戲#

隨著「由未來成長決定的價值比重」上升，預期成為市場如何反應新資訊的更關鍵決定因素。事實上，預期的遊戲很大程度上解釋了：為什麼股價的變動看起來與所公布的消息不一致（好的盈餘消息導致股價下跌、壞的盈餘消息導致股價上漲），以及年輕新創股價的整體波動性。

預期、資訊與價值#

公司的價值是預期現金流的現值，而這些預期現金流與折現率之中，內含了投資人對公司、管理層與超額報酬潛力的看法。這對所有公司都成立，但年輕新創有更大比例的價值來自未來成長潛力，使它們對預期的移轉格外脆弱。

這些預期如何形成？公司的過去歷史與產業平均有時被當成估計基礎，但公司與產業本身都在演進與改變。資訊既有雜訊又有限，意味著預期可以在資訊的微小移轉下相對快速地改變——例如一份暗示公司策略成效不如預期的盈餘公告，就可能引發預期的重估與價值的急跌。

對投資人的啟示#

• 風險永遠是相對於預期的。 公司的風險不來自它表現好或壞，而來自它相對於預期表現得如何。預期成長 50% 卻報告 35% 的公司，交出的是壞消息，股價很可能下跌；預期盈餘衰退 40% 卻只衰退 20% 的公司，股價通常上漲
• 好公司未必是好投資。 決定股票報酬的不是公司被管理得多好或多差，而是相對於預期被管理得多好或多差。一家符合每一項卓越財務標準的公司，若市場對它期待過高，仍可能是糟糕的投資；反之，一家被普遍視為經營不善的公司，若預期被設定得太低，可能是好投資（實證支持這個命題：投資研究顯示，被視為經營良好的公司，作為投資標的的表現不如評價較差的公司）
• 小消息可能引發大跳動。 你應該預期看到「相對小的資訊引發不成比例的股價反應」——高成長公司報告最近一季盈餘比預期少了幾分錢，就可能導致股價顯著下跌
• 聚焦於價值驅動因子的資訊。 好消息是：投資人可以評估什麼最能驅動一家公司的價值，從而知道自己看新資訊時該聚焦什麼。越過總合的盈餘數字去看這些驅動因子，可能同時提供麻煩將至與潛力浮現的線索

對管理者的啟示#

若預期遊戲影響投資人，它對年輕公司的管理者更為關鍵。這場遊戲浮現的一個諷刺是：管理一家被視為表現不佳的公司，遠比管理一家被視為明星的公司容易（賈伯斯 1998 年接手蘋果——股價創十年新低時——的工作，遠比兩年後、當他已成功改變投資人對公司的觀感並把股價推高十倍之後容易得多）。

• 弄清楚別人對你的期待是什麼。 既然你會被拿來與預期比較，衡量這些預期是什麼就至關重要。對許多公司而言，這意味著追蹤分析師對下一季每股盈餘或營收成長的估計，但不只如此——長期來說，理解投資人為什麼這樣評價你的公司、他們認為你的競爭優勢是什麼，重要得多
• 學會管理預期。 公司首次上市時，管理層與內部人推銷「本公司潛力巨大、應該獲得高評價」的想法。這完全可以理解，但管理者必須學會管理預期——具體來說，當他們覺得公司正被架上做不到的事情時，要主動壓低預期。不過，有些公司因為即使知道預期合理仍不斷唱衰，反而損害了自己的可信度（1990 年代的微軟則建立了「先壓低預期、再持續超越」的名聲）
• 不要拖延無可避免的事。 無論預期管理得多好，總有些時候管理者意識到因為產業或整體經濟的變化，他們再也達不到預期了。管理者常試圖延後向金融市場揭露這個認知，例如把未來期間的盈餘挪到當期或使用會計手法——但立刻面對後果要好得多。 這可能意味著報告低於預期的盈餘與更低的股價，但拖延清算日的公司，往往受到重得多的懲罰。

結論#

評價的根本原理不因公司類型而改變。 有三類公司會讓評價變得更困難、估計更嘈雜：

• 盈餘為負的公司：多數模型倚賴盈餘成長來做預測，分析師必須採用能讓盈餘（至少隨時間）轉正的方法——在當期正常化盈餘、讓利潤率從現行水準逐步走向可持續水準，或降低槓桿。採用哪一種，取決於公司一開始為什麼虧損
• 財務歷史很少或沒有的年輕公司：可比公司的資訊可以替代歷史資料，讓分析師估出評價所需的輸入
• 獨特而幾乎沒有可比公司的公司

若這三個問題同時出現在同一家公司身上——負盈餘、有限歷史、少數可比公司——難度就複合了。 本章提出了可用於評價這類公司的廣泛架構。

需要再次強調的是：問題不在於這些公司能不能被評價（它們當然可以），而在於我們願不願意接受充滿雜訊的價值估計。 對於那些主張「這些評價太嘈雜以致於無用」的人，我們的回應是：這些雜訊有很大一部分源自對未來的真實不確定性。在我們看來，試圖衡量並正面對待這份不確定性的投資人，更能為投資這些股票所伴隨的波動做好準備。