Session 1: Class themes, structure and sequence

• 所属系列：估值 · 2025 春季 MBA
• 视频：YouTube · 时长 1:19:57 · 字幕
• 内容判断：观点摘要与课程导览｜画面依赖低：讲义为文字和结构图，已转写｜给出全课五条主线和学习路径，没有计算方法
• 处理方式与范围：五条主线和课程结构做论证梳理；考试、邮件等事务只保留对学习有用的部分
• 讲义 / 资料：讲义 PDF · 课后测验 · 测验答案
• 素材依据：英文字幕，仓库存档，2,335 行；字幕类型未核实
• 核对范围：已读全片字幕 00:40–1:19:41、讲义 18 页（含 3 页图示）和课后测验及答案；视频画面未核对
• 发布日期：2025-01-27
• 数据截至：课堂当日（2025 年 1 月 27 日，DeepSeek 引发 Nvidia 暴跌当天）；案例数字是口述近似值
• 状态：已提炼

估值这门课要教给人什么？Damodaran 的回答不是一套模型，而是遇到没人答过的问题时自己推出答案的过程。他讲到的每种估值方法，几乎都源于课堂上的一个提问：从 1987 年股灾，到 Amazon，再到 Netflix 订阅用户。课程由五条主线撑起：估值是手艺，价值不同于价格，原则普遍适用，好估值要连接故事和数字，估值的目的是行动。这节课没有一个具体的估值算式，但他认为这可能是全课最值得记住的部分（30:01）。

视频总结

时间戳取自 YouTube 英文字幕，标题中的时间区间可点击跳转；讲义页码另行标注。

02:32–07:35 这门课是从“证券分析”里偷渡出来的

1986 年几乎没有估值资料，这门课是在证券分析的名义下开出来的，也因此不必从任何现成框架出发。

1986 年到 NYU 时，学校让 Damodaran 教证券分析（02:55）。这门课源自 Ben Graham 在哥伦比亚大学的课程，他的学生中最有名的是 Warren Buffett（03:07），但到 1986 年已显老态：四周股票、三周债券、两周期货期权，外加五周制度细节，其中一整节讲纽交所上市条件（03:41）。他想改教估值，系主任劝阻说估值的内容撑不满一门课，而他承认这话在当时是对的（04:33）。当时唯一的估值书是 1934 年初版的《证券分析》，写于大萧条之后，通篇强调安全，本质是买一只行为像债券的股票（04:45）。

他发现在大学里办事的最好方式是绕开审批（06:01），所以照旧领下证券分析的课，关上门讲估值（06:42）。这门课从 1986 年秋季开始，本科和 MBA 内容完全相同（06:55），到本学期已是第 59、60 个学期（07:15）。

07:35–13:00 股灾和互联网公司逼出了新方法

他对估值的全部认识都来自教这门课，因为学生的提问一再逼他回答自己没想过的问题。

这句话是整节课的主题（07:29），下面几个例子都在证明它。1987 年 10 月 19 日，他上完课回到办公室，看到交易所的人全站在街上：标普 500 当天下跌 22%（08:34）。周三上课，第一个问题就是怎样用估值工具解释整个市场下跌 22%（09:02）。他当时答不上来，但不愿止于“不知道”，于是当场推理什么能让整个市场修正（09:29）。这个过程后来成了固定做法，2020 年新冠危机时他还在用（09:38）。

1990 年代，业务模式尚未成形的公司绕过风投直接上市（10:05）。1997 年有学生问能不能估 Amazon（10:41），而当时它只是一家网上书店（10:47）。没有财务数据的公司怎么估收入，没有历史的公司怎么估风险，同类都是年轻公司时怎么找可比公司，这些问题当时都没有现成答案（11:10）。他把一路遇到的障碍记下来，写了 74 页，题为《估值的阴暗面：Amazon 可以估值吗》（11:30）。他后来估 Zomato 用的还是这次学到的东西（11:59）。

2008 年银行危机后，又有学生问为什么银行出事，所有人都要受罪（12:19）。这就是系统性风险（12:28）。估值 Walmart 为什么要关心银行，他此前也没想过，但在当时绕不开（12:37）。

12:56–23:23 一个提问引出用户价值，也暴露了业务模式的差别

估一个用户的价值，先要算他留多久、付多少、服务他花多少，而这种算法立刻揭示了公司之间的业务模式差别。

过去十年是“数字公司”的十年，最打动人的是用户数：Meta 平台上有约 30 亿人（13:33），每人每天约 57 分钟（13:48）；Netflix 有近 3 亿订阅用户（14:19）。2017 年他在课上用常规方法估完 Netflix，学生问能不能估一个 Netflix 订阅用户（14:43）。

步骤是：先估他能留多久，流失率（churn rate）给了依据，Netflix 的续订率约 95%，他折算为 12–13 年寿命（16:29）；再估订阅收入，减去服务成本，得到几乎等于现金流的每用户利润（16:55）；最后折现。结果是每个美国用户约值 500 美元（17:28）。

这种算法随即带出了他没想到的细节。印度有约 4 美元一个月的版本（17:49），一个印度用户约值美国用户的五分之一（18:32）。所以 Netflix 宣布新增 800 万用户时，该问的是这些用户来自哪里（18:22）。Spotify 看起来很像，但内容成本的结构不同：Netflix 先做内容再找用户，Spotify 按播放量付费，音乐成本占收入约 83%–84%，且不随规模下降（20:36）。于是即便订阅费相同，Spotify 用户也更不值钱，看到 40% 的目标利润率他就要质疑（20:30）。Amazon Prime 又不同：139 美元年费远抵不上免运费、娱乐和折扣（22:07），只看这一层是亏的；但 Prime 用户在 Amazon 的消费约是非 Prime 用户的三倍，把这部分增量算进来，2 亿用户使 Prime 约值 2,000–3,000 亿美元（22:52）。

23:23–27:03 宏观冲击也是学习机会

经济停摆或行业巨震时不确定性最大，但你仍要交易，所以仍要估值。

2020 年 3 月，学校停课，全球经济几乎停摆（23:36）。有学生选了 Boeing，飞机卖给航空公司，而航空公司已经停飞，Boeing 还有大量负债（24:47）。他没有让学生换公司，而是在 3 月 23 日当堂估值 Boeing（25:24）：公司关门不等于可以停止估值，因为还要交易（25:29）。DeepSeek 引发的抛售也一样，这一天对他是持仓的损失，也是一次学习（26:00）。

这些故事是这样收束的：他不打算告诉学生怎么做事，而是展示没有答案时怎么推理。遇到不会的问题，既不说不知道，也不去网上查，而是自己推出答案（26:42）。

30:09–40:46 主线一：估值是手艺

估值不是科学，因为预测未来必然出错；也不是艺术，因为它可以教；它是手艺，只能靠做来学，而且永远学不完。

科学的特征是输入对了，输出就对（31:19）。数学是科学，物理大体也是。但估值不可能是科学：他这周要尽全力估 Nvidia，而这些数字最终全部兑现的概率是 0（32:53），因为预测未来总有料不到的事发生（33:06）。承认这一点，关于估值的讨论才会健康（33:41）。他批评公允价值会计，正是因为会计师以为多写规则就能把估值变成科学，而人人做同样的事并不等于科学（33:56）。

艺术的本质是无法真正教授：可以教技法，但教不出 Picasso（35:22）。如果估值是艺术，他 40 年的教学就白费了（35:45）。最接近估值的是烹饪：看美食节目学不会做菜，要进厨房，出过事故才记得住（36:03）。讲义第 3 页把三者并列：科学有普遍规律，艺术有天赋的魔力，手艺是“做得越多越好”的技能。

所以这门课用两件事把学生拖过终点线（37:29）。一是学期项目，估一家真实公司，因为外面有 4 万个活的案例，不必用虚构的 XYZ 公司（37:34）。二是每周一次的“本周估值”：他提供估值和表格，学生只需改自己不同意的假设（37:55）。第一周估标普 500，第二周可能是越南乳企 Vinamilk（39:14），因为只做意面的人做不出拌饭（39:24）。手艺的本质是永远练不到头，所以要一直留一道门缝（40:19）。

40:46–46:16 主线二：估值和定价是两个过程

价值由现金流、增长和风险决定，价格由供求决定，而供求还受情绪、动量甚至报复心理影响。

现金流、增长和风险决定价值，折现现金流模型可以把它们统一起来（41:09）。价格来自供求，供求会受这三者影响，也受情绪和动量影响，甚至受报复心理影响（41:27）。GameStop 就是这样：股价跌到约 12 美元后，Reddit 上的 Wall Street Bets 把它推到约 400 美元（42:25）。他读了约一千条评论，没有一条谈业务模式，大家想的是报复对冲基金（42:52）。

两种过程的差别很具体：估值要理解业务模式，估现金流、增长和风险；定价要找类似的东西，看别人出多少（44:06）。分析师用市盈率和 20 家同行得出结论时，那是定价，不是估值；这不是说它不好，只是不同（44:25）。多数人将来的工作其实是定价，投行更是如此（44:44）。

讲义第 4 页把差距单列为问题：价值和价格之间有差距吗？如果有，会收敛吗？如果会，是什么促成的？这也是他当晚要估 Nvidia 的原因。价格跌了约 8,000 亿美元，但价值跌了多少还要计算（45:37）。Nvidia 确实比上周五更不值钱，可如果价值只跌 6,000 亿美元，就可以谈买入了（45:58）。

46:16–53:28 主线三：估值的范围是几乎一切

同一套原则可以用于公司生命周期的各阶段、非上市公司和单项资产，不同的视角只是动用的杠杆不同。

如果只估成熟公司，这门课就是浪费时间，因为机器能做（47:06）。讲义第 5 页把范围画成三层：

方法	命题	做法	适用对象
内在估值	资产价值由其现金流及风险决定	估预期现金流，按风险调整后的折现率折现	有现金流的投资：从单项资产到企业，从私人持有到上市，从发达市场到前沿市场
定价	价格由供求决定	看人们愿意为“相似”资产付多少	没有现金流的投资：法币或加密货币、黄金和贵金属、艺术品、收藏品
实物期权	依赖某事发生的现金流也有价值	加期权溢价前，要有排他性和机会	或有现金流：未开发的自然资源、专利许可、技术平台、用户基础、深陷困境的高负债公司股权

球员是单项资产的例子。Ohtani 的合同名义 7 亿美元，但 10 年每年只付 200 万美元，末尾再付 6.8 亿美元，现值约 4.5 亿美元（48:27）。体育特许经营的价值约 15% 来自门票，10% 来自周边，75% 来自媒体合同（48:55），所以他的价值在于带来整个日本市场（49:08）。Soto 的 7.65 亿美元合同却是定价：Dodgers 名义上付了 7 亿美元，而这个行业的谈判不看现值，没有 Ohtani 合同，Soto 大概只能谈 5 亿美元（49:55）。Bitcoin 没有现金流，所以只能问它是否定价过高，不能问是否估值过高（50:33）。

视角也会变：作为投资者，你只能接受现状，例如 Zuckerberg 掌握 57% 的投票权（51:11）；作为企业主或顾问，经营杠杆在手中（51:27）。原则相同，能动的杠杆不同。期权视角同样有用：2020 年油价约 30 美元时，三分之二公司的储量不经济，但油价可能回升，所以储量有价值（52:16）。Meta 的 30 亿用户眼下只靠广告赚钱，别的用途也是一种选择权（52:54）。

53:28–58:13 主线四：好估值连接故事和数字

估值不是来自表格，而是来自业务模式，所以每个数字都要有故事，每个故事都要有数字。

教了约 5 年后，他遇到一场信仰危机：什么都能算，却没有信心按结果行动，因为他知道数字多容易调（53:38）。缺的是数字背后的故事（54:12）。这件事始于 1990 年代，2017 年写成了书，因为他看到估值在实务中已退化成财务建模（54:29）。

“第 10 年收入 500 亿美元”不能用“前 5 年增长 25%、之后 8%”来解释，要讲清哪个故事能带来这 500 亿（55:25）。反过来，品牌好、管理层强、员工忠诚都要说明体现在哪个数字上（56:03）。可持续性、ESG 也一样，要问它在哪里显现（56:37）。这听上去唯利是图，但你不能用客户忠诚发股息，它必须落到重复购买或更高的利润率上（57:12）。

讲义第 6 页说明了两边各自的吸引力和危险。数字给人掌控、精确和客观的感觉，但没有叙事支撑就容易被操纵、隐藏偏见或吓唬外行；故事更好记，更能打动人，但不锚定数字就会变成童话。他自己是天生的数字派，所以需要线性步骤；天生的故事派可能不喜欢这种顺序，要找到自己的路径（57:31）。

58:13–1:02:06 主线五：估值是为了行动

要从估值赚钱，既要相信自己的估值，也要相信价格会向价值靠拢，而这两种信念都会被考验，甚至会破灭。

他不做咨询，也没有收费做过评估，估值的听众只有自己（58:16）。他估值是为了据此行动（58:50）。估出 100、股价 60 时，要赚钱还得等价格走到 100（59:30）。这里需要两种信念，一是相信自己的价值，二是相信价格会修正（59:57）。所以不要把有效市场骂得太狠：如果市场真的完全随机，这件事也无从谈起（59:46）。

信念会被考验：买入后第二天又跌 10%，市场就是在问你还信不信（1:00:15）。有时信念会破，他 2014 年卖出 Vale 时就在博客上写了“no más”（1:00:29）。这不丢人（1:00:57）。他不喜欢奥马哈式的绝对确信，并引用 Mother Teresa 的话：她每天早上醒来都质疑上帝是否存在（1:01:36）。她尚且如此，他也可以每天问自己 Nvidia 估对了没有（1:01:51）。讲义第 7 页补了前提：估值几乎没有理论，目标是得出一个数，为此可以走捷径，宁取实用不取纯粹。

1:02:06–1:04:43 课程按“先内在价值，后定价，再到特殊情形”推进

前约八节打基础，之后估公司、学定价，再把同样的工具用到非上市公司、期权和并购上。

前约八节不估一家公司，因为不会算现金流、不知道怎么处理风险就无从下手（1:02:15）。之后他会尽量估各类公司（1:02:53）。定价部分的改进主要靠内置的统计方法，更多、更合理地使用数据（1:03:04）。非上市公司只用一节，因为能估上市公司的人已有全部工具，只需知道哪些要调（1:03:15）。期权先花约 30 分钟讲基础，因为估初创公司和年轻药企要用（1:03:29）。

讲义第 8 页的大纲如下，实际讲次见课程页：

讲次	主题	内容
1–2	总览	全局框架
3–11	内在价值：输入与过程	无风险利率、风险溢价、折现率、盈利与现金流、增长、终值
12–15	内在价值：补充与收尾	叙事与数字、估值实例、估值的阴暗面、价值与价格
16–19	相对估值（定价）	定价过程、标准化价格（倍数）、可比公司、把定价做对
19	基于资产的估值	清算价值、分部加总
20	非上市公司估值	清算价值
21–23	实物期权	延迟期权（专利、储量）、扩张期权（战略）、放弃期权（灵活性）
24	并购估值	控制权与协同效应（1:04:01）
25	价值提升	如何改变公司价值（1:04:11）
26	总结	用学生的估值回看全课（1:04:29）

1:04:46–1:19:37 怎样跟这门课

基础不牢要先补，材料以讲义为准，而要真正学会估值，就不能只满足于考试过关。

会计、统计和时间价值不牢时要先补（1:04:53）：分不清毛利和营业利润，就回去看会计；不知道何时用均值或中位数，那是统计问题（1:05:03）。站内对应会计基础、统计基础和金融基础三门课。

材料基本都在三册讲义里，合计 700 多页（1:09:19）。不需要买书（1:11:51）；最贴近课程的是《Investment Valuation》第 4 版（1:12:02），《The Little Book of Valuation》约 230 页（1:12:48），《The Dark Side of Valuation》讲难估的公司（1:12:54），《Narrative and Numbers》讲故事和数字的连接（1:13:01）。还有一个输入 12 个数字就能出内在估值的 uValue 应用，它的用意是说明投行和评估机构的大量工作是机械的（1:14:03）。

每周节奏为：周二本周估值，周三每周挑战，周四项目提醒，周五实务网络研讨，周六新闻简报，周日挑战答案（讲义第 10 页；1:06:18 起）。评分见讲义第 15–17 页：项目 40%（DCF 部分 4 月 4 日先交反馈，5 月 5 日交全稿），三次测验各 10%，开卷期末 30%。等第分布约为 A 30%、B 55%、C 10%、D–F 5%。

提炼

方法与判断依据

听到“某公司值多少”时，可以按这节课的主线依次问：

1. 这是估值还是定价？依据是现金流、增长和风险，还是别人的出价？
2. 这项资产有现金流吗？没有的话只能定价，只有或有现金流的要用期权思路。
3. 如果数字来自增长率假设，它对应什么业务故事？如果是品牌、ESG 这样的软性说法，它落到收入、利润率还是风险的哪一项？
4. 看到“每用户价值”时，算清用户寿命、单用户收入、边际成本，并区分地区差异和增量消费。
5. 估出价值后，我会行动吗？价格为什么会修正，要多久？

用户价值的分解值得单独记下，因为同一个公式换公司时，变的就是假设：Netflix 成本低且固定，Spotify 成本随用量变化，Amazon Prime 的价值主要来自增量消费而非会费。

复算与实操

• Netflix 用户寿命：若 95% 是年续订率，期望寿命是 1 ÷ 5% = 20 年，半衰期 ln 0.5 ÷ ln 0.95 ≈ 13.5 年。课上的 12–13 年更接近后者，详见下方疑问。
• Prime 的隐含单用户价值：2,000–3,000 亿美元 ÷ 2 亿用户 = 每人 1,000–1,500 美元，是 Netflix 美国用户 500 美元的 2–3 倍。这是用课上的约数算的，只说明量级。
• 印度用户：500 美元 ÷ 5 ≈ 100 美元。

自测与复习

待自测。课后测验共 4 题，答案里有两点课上没有明说：估值隐含的假设是市场有时犯错但最终会纠正，因为不犯错就没有机会，不纠正就赚不到钱；成熟公司估得更准，但初创公司的回报更大，因为大多数人会放弃。另外，看别人的看法、见管理层、看市场价格都不能减少偏差，只会增加。

关联

• 延续：DeepSeek 冲击 AI 行情是课上预告的那次 Nvidia 估值和博客的落地版。
• 延续：课上提到的 Beat Your Bot 对应 2024 年专题视频 Beat you Bot，本站未写笔记。
• 补充：Session 2 接着讲偏差、不确定性和复杂性，并引入三种估值方法。

疑问与待核实

• 02:08、45:29 Nvidia 当日市值损失口述为“近 1 万亿美元”和“8,000 亿美元”，45:29 还先口误说成 Microsoft 后改回。印象中当日收盘损失约 5,900 亿美元，本次未核对，课上的数字可能不是收盘值。
• 08:34 1987 年 10 月 19 日的 22% 说的是标普 500。印象中 22.6% 是道琼斯工业指数的跌幅，标普 500 约跌 20.5%，本次未核对。
• 14:21 字幕“almost 300 people”应为近 3 亿订阅用户，笔记按此处理。
• 16:29 95% 续订率对应 12–13 年寿命，算法不明，见上方复算；续订周期也未说明。
• 48:47 口述“brings to the Yankees”，上下文是 Ohtani 与 Dodgers，应为口误。
• 1:12:12 说 Wiley 给“first edition”五折，上下文是刚出的第 4 版，应为口误。
• 讲义第 8 页的讲次和实际播放列表略有出入：例如大纲把非上市公司放在第 20 讲，实际在 Session 21；Session 21 以后也有顺延。以课程页为准。