Session 6: Company Exposure to Country Risk + Implied Equity Risk Premiums

• 所属系列：估值 · 2025 春季 MBA
• 视频：YouTube · 时长 1:28:00 · 字幕
• 内容判断：方法说明与论证梳理｜画面依赖低：隐含溢价算式和相关性表已转写，溢价走势图只取课上提到的数字｜新增公司国家风险暴露的算法、隐含溢价的完整计算和跨市场比较
• 处理方式与范围：全片论证梳理与提炼；1:22:18 之后是课后的零散对话，未纳入
• 讲义 / 资料：课堂讲义（Box） · 课前测验 · 课后测验 · 测验答案
• 素材依据：英文字幕，仓库存档，2,432 行；字幕类型未核实
• 核对范围：已读全片字幕 00:59–1:22:23，课堂讲义 23 页（第 56–78 张，已看 2020 年、2025 年算式和走势图），测验及答案；已重算三个隐含收益率、Embraer 五种股权成本和 Shell 的加权溢价；第 78 张的新兴市场表课上未讲，Excel 和视频画面未核对
• 发布日期：2025-02-12
• 数据截至：标普 500 算例为 2020 年 1 月 1 日和 2025 年 1 月 1 日；Embraer 算例为 2004 年，Sensex 算例为 2007 年
• 状态：已提炼

公司要承担哪个国家的风险，股权风险溢价又该怎样实时估计？Damodaran 的回答分两半。第一，风险来自公司在哪里做生意，而不是在哪里注册，所以要按收入或生产地加权，必要时用 lambda 度量暴露。第二，标普 500 的价格和现金流可以直接反推出隐含溢价，这个数前瞻、动态，还能预测后续回报。有了它就可以判断市场是否过热，并与债券利差、房地产资本化率比较。一个推论是：用与隐含溢价相差很大的数字估值，会让所有公司都显得高估或低估。

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；讲义页码指讲义上印的张号。

02:14–10:10 隐含溢价的构造

隐含溢价就是让指数现金流的现值等于指数点位的内部收益率，再减去无风险利率；它随价格变化，方向也符合直觉。

买入标普 500，你得到的是 500 家公司未来返还的现金：过去主要是股息，过去 30 年越来越多是回购，他把回购看作灵活的股息（03:45）。过去 12 个月的数字是公开的（04:50）。未来取决于盈利和派现比例的变化（05:13）。5 年后这些最大的公司不能比经济增长更快，所以现金流此后按经济增速永续增长（05:50）。现在找出使现值等于指数的贴现率，再减去十年期国债利率，就得到隐含股权风险溢价（07:04）。

指数和国债利率每时每刻都在变，现金流相对稳定，所以溢价动态变化（07:36）。股价涨 20%，溢价怎么变？盈利不变时下降；盈利同涨 20%，大致不变；盈利涨 40%，溢价反而上升（08:12）。决定溢价的是股价相对盈利的变动。危机时股价崩跌，溢价自然上升，这正是直觉要的方向（09:37）。

11:10–19:59 风险来自经营地，不是注册地

按注册国给溢价没有道理；应按公司在哪里做生意加权，收入是最容易拿到的指标，但不总是对的指标。

现状是在哪里注册就给哪国的溢价（12:32）。他认为这说不通：德国公司全部收入来自阿富汗，它还是德国公司吗？南非的矿在伦敦上市，就变安全了吗（13:03）？风险来自你在哪里经营（13:32）。

最容易的是用收入加权（13:49）。2004 年 Embraer 的收入 97% 来自美国和西欧，只有 3% 在巴西，所以它的溢价接近美国公司（15:33）。但飞机都在巴西造，只看收入会低估它（15:57）。Ambev 按国家披露收入，是一家拉美公司（16:40）。公司的披露有时很粗糙：美国公司常写 72% 美国、28% 其他，欧洲公司把欧洲、中东和非洲打包（17:19）。这时用地区加权平均值，并用 GDP 判断权重（17:59）。

用收入有两个问题（讲义第 59 张）：忽略了生产地，并把国家风险溢价乘上 beta，这是假设 beta 也度量了国家风险（19:36）。

20:10–23:07 什么时候要看生产地：毛利率和经营者的噩梦

自然资源公司看生产地，高毛利品牌看收入，其余用毛利率和生产的可移动性判断权重。

Royal Dutch Shell 2015 年的产量分布见讲义第 60 张。按产量加权，溢价是 8.26%，高于很多新兴市场公司，因为石油都在世界上风险高的地方（20:24）。两家美国石油公司，一家全是页岩油，另一家在委内瑞拉和俄罗斯，溢价可以相差很大（20:55）。Saudi Aramco 卖油到全世界，但他只用沙特的溢价（37:45）。

看要不要关心生产地，毛利率是简单的指标（22:31）。Coca-Cola 这样的品牌饮料毛利率 85%–90%，生产成本很小，所以他不太担心生产地（21:59）；Embraer 的毛利率约 30%，生产就重要了（22:21）。Gucci 看收入，毛利极低的 Temu 看工厂（39:42）。可移动性也有影响：Infosys 的员工可以搬，Tata Motors 的工厂搬不走（23:22）。

判断标准可以简单一点：假如你是这家公司的经理，什么让你夜里睡不着（40:35）？Coca-Cola 想的是品牌，石油公司想的是怎么把油从地下弄出来（40:53）。学生还补了第三个维度：2020 年之后，供应链经过的国家也要算（41:37）。

24:08–31:27 Lambda：一个夜航航班上想出来的指标

Lambda 是公司对国家风险的敏感度，可以用收入比或对主权债回报的回归来估，但算起来很麻烦，只在单一国家风险很突出时值得用。

他在飞往巴西的红眼航班上发现，Embraer 和垄断电话公司 Embratel 不该有相同的国家风险（24:18）。他需要一个像 beta 的数，以 1 为中心（25:27），并用希腊字母取名，因为这样不容易被质疑（25:44）。课上有人问怎么算，他在回程想到，影响暴露的因素还有风险对冲和国家利益（26:24）：被视为国家利益的行业，政府更可能插手，国家风险更高。但公司不披露这些，所以只好用公开数据（27:21）。

最简单的是收入比（讲义第 62 张）：Tata Motors 约 91% 的收入在印度，TCS 约 8%，印度公司平均约 80%（27:50）。

$$\lambda =\frac{\text{公司本国收入占比}}{\text{同国平均公司本国收入占比}}$$

于是 Tata Motors 的 lambda 是 1.14，TCS 约 0.09。第二种做法是模仿 beta 的回归：巴西的美元主权债 C-Bond 回报反映国家风险（29:27），用公司股票回报对它回归（第 63 张）。Embraer 的斜率是 0.27，Embratel 是 2.00（30:37）。标准误很大（30:33），所以他几乎不用，只在公司有单一而突出的国家风险时才用；Coca-Cola 要算 72 个 lambda 就算了（31:04）。

31:37–33:22 真正的选择只有一个

只要不按注册地给满额溢价，用加权还是 lambda 差别不大。

用五种做法估 2004 年 Embraer 的美元股权成本（第 64 张），无风险利率 4%，beta 1.07，成熟溢价 5%，巴西国家风险溢价 7.89%：

做法	算式	股权成本
注册地溢价，不乘 beta	4% + 1.07 × 5% + 7.89%	17.24%
经营地溢价，不乘 beta	4% + 1.07 × 5% + 3% × 7.89%	9.59%
注册地溢价，乘 beta	4% + 1.07 × (5% + 7.89%)	17.79%
经营地溢价，乘 beta	4% + 1.07 × (5% + 3% × 7.89%)	9.60%
lambda 0.27	4% + 1.07 × 5% + 0.27 × 7.89%	11.48%

差别主要来自是否把 Embraer 当巴西公司（32:03）。这个大选择做对了，其余差别不大（32:42）。

33:22–37:13 市场按注册地定价，这是一种投资机会

市场在危机时把一国的公司一起抛售，所以业务主要在国外的新兴市场公司值得等危机买入。

市场多数时候按注册国定价，危机时所有印度股票一起被卖，TCS 和 Infosys 也不例外（33:47）。如果你认同风险来自经营地，这些公司就被压得太低了。他的做法是在每个新兴市场列一两家收入主要来自国外的公司，如越南的 Vinamilk、土耳其的 Turkish Airlines，等危机发生并提前设好买入指令（35:19）。他第一次买 Embraer 就在 Lula 首次当选后的抛售中（36:09）。纠错的力量是财报：几个季度后，投资者发现它的数字没有问题（36:41）。反过来，美国公司有大量新兴市场业务时会被高估（38:17）。

42:01–47:27 2020 年的实时溢价

5 周内隐含溢价从约 5% 升到约 8%，这是历史溢价不可能反映的；2020 年的恢复也远快于 2008 年。

2020 年 1 月 1 日的计算（讲义第 68 张）：指数 3,230.78，过去 12 个月现金 150.50（股息 57.71、回购 92.80），分析师预期增长 3.96%，5 年后按 1.92% 增长：

$$3230.78=\frac{156.46}{1+r}+\frac{162.25}{(1+r{)}^2}+\frac{169.08}{(1+r{)}^3}+\frac{175.77}{(1+r{)}^4}+\frac{182.73}{(1+r{)}^5}+\frac{182.73\times 1.0192}{(r-0.0192)(1+r{)}^5}$$

解得 $r=7.12\mathrm{\%}$，减去 1.92%，溢价是 5.20%（43:44）。永续增长率用无风险利率，这是他常用的做法，因为无风险利率是名义增长的最佳估计（43:13）。

他 2020 年每天算一次（44:48）。2 月 14 日到 3 月 20 日，溢价从约 4.5%–5% 升到约 8%（45:06）。他还写了日记，因为事后人们总说早就知道（45:37）。2008 年 11 月 20 日也到过约 8%，但用了约 6 年才回到危机前（46:16）；2020 年到 9 月就差不多结束了，市场当时还和专家的判断相反（46:30）。他认为这个数字的好处就在于，它是一个真的血压计，不像历史溢价那样永远显示正常（47:33）。

47:53–50:25 2025 年的计算

2025 年 1 月的隐含溢价是 4.33%，这个数决定他当月估值的基准，下个月再更新。

2025 年 1 月 1 日的计算（讲义第 70 张）：指数 5,881.63，现金 182.79（股息 73.39、回购 109.40），增长率的说明见本节末尾：

年份	2025	2026	2027	2028	2029	终值年
盈利	266.62	292.14	320.12	350.77	384.35	401.95
现金回报	215.03	235.62	258.18	282.90	309.99	324.19

表中盈利 5 年都按 9.57% 增长，终值年才降到 4.58%。期望收益 8.91%，减去 4.58%，隐含溢价 4.33%（47:58）。讲义的注释说，如果派现率随时间调整到 g/ROE 所要求的可持续水平，结果是 4.00%。到 2 月，股价略涨，溢价是 4.27%，他 2 月的估值就用这个数（48:28）。这迫使他活在现在的市场，而不是他希望的市场（49:02）。预测期的增长率只是第三、第四位的重要因素，关键是起点：现金回报已是指数的约 4%（49:53）。

学生问：既然要接受市场，为什么估标普 500 时又可以说高估？他的回答是这是两个问题（50:36）。估 Coca-Cola 是条件估值：给定今天的市场，它贵不贵。对市场整体的看法决定资产配置：股票配多少。先把这两件事分开（51:03）。

50:27–58:28 用隐含溢价讨论泡沫

是否有泡沫的争论，可以归结为公允溢价是多少：看长期平均是合理，看 2008 年后就偏贵，但还不是 2% 那样的红区。

人们说泡沫的依据是高市盈率、收益率低于国债利率、连续两年好行情（51:53）。这些不够：照此你从 2013 年起就该空仓（52:41）。隐含溢价给了一个框架：1960 年以来平均约 4.25%，今天的 4.33% 看起来很正常（53:17）；但 2008 年后约 5.25%，这样看市场就偏贵（53:31）。分歧其实在于哪个是公允溢价（53:41）。

历史上的两个端点很清楚。1970 年代通胀使溢价飙升（54:23）；1978 年道指约 750 点，《商业周刊》说股票已死，这时恰恰该买（54:36）。1999 年底隐含溢价约 2%，国债 6.5%，全班都说不要 2% 的溢价，却全都满仓（55:22）。2% 是泡沫区，4.33% 是灰色地带（56:00）：可以说股票较贵，但不到全部卖出的程度（56:12）。

他按月跟踪，是为了当时就知道身处何地，而不是事后才知道（56:17）。这比市盈率好：市盈率忽略了利率；盈利收益率和国债利率比较又忽略增长和现金流，隐含溢价把这些都放进去了（56:40）。这张表格他也公开，自己更新一下就可以（57:40）。

58:28–59:52 利率水平和溢价的关系

美国的利率水平和溢价关系不大，只有在 1970 年代那种高通胀时才相关，但高利率币种的溢价理应更高。

他的问题是，无风险利率升到 10% 或 15% 时，溢价是否要更大（58:47）。从 1960 年的数据看，除了 1970 年代，两者没有明显关系（59:13）。通胀到 7%–9% 才要上调溢价（59:24），但土耳其 21.5% 的里拉无风险利率应配更高的溢价（59:36）。

59:55–1:04:56 股和债的风险价格分歧

股权溢价和 Baa 利差通常同向；两者背离的两次，1999 年指向股市泡沫，2006 年指向信用泡沫。

默认利差是债券市场的风险价格（1:00:12）。多数时候两者同向变动（1:00:45）。背离有两次。1990 年代末溢价降到 2%，投资级 Baa 债的利差反而更高，理性的选择是买债（1:01:01）。9·11 后 Greenspan 向市场注入流动性，把利差压到历史低位，而股权溢价没变，到 2006 年情况正好相反（1:01:47）。利差太低意味着贷款定价不足以覆盖将来的违约，2008 年现实追上来了（1:02:29）。次贷的问题不是借给高风险的人，而是用投资级利率借给他们（1:03:40）。

当时没人注意是因为分工：做股票的和做固收的互不相干（1:04:01）。宏观对冲基金的优势之一就是能跨市场比较（1:04:38）。

1:04:56–1:09:56 房地产：证券化带走了避风港

房地产的资本化率一度隐含负溢价，因为它曾与金融资产负相关；证券化之后，这种分散效果基本消失。

房地产的资本化率（cap rate）类似股权成本：100 万美元租金，10% 的资本化率值 1,000 万美元，5% 值 2,000 万美元（1:05:40）。图上红线是股权溢价，黑线是利差，绿线是房地产溢价，后者在上世纪末约二十年里竟是负的（1:06:18）。

原因是当时它被视为对冲：1970 年代股票和债券都很差，只有黄金和房地产保住了价值，与金融资产负相关的资产，预期回报低于无风险利率是合理的（1:07:30）。但房地产买起来太整，于是 1980 年代起被证券化（1:08:16）。副作用是它越来越像股票和债券：2008 年股票和房地产都差，2020 年三者都差（1:08:39）。这对投资者是个坏消息，因为没有安全的地方可去了，所以每次危机都显得更可怕（1:09:08）。

1:10:10–1:13:31 “大家用同一个溢价”不是辩护

用高于市场的溢价，所有公司都显得高估，分析师只能在增长率上做手脚；估值结果总是偏向一边时，先看溢价。

投行常说，只要全组用同一个溢价，对错无所谓（1:10:25）。设全组用 8.44%，而市场隐含 4.33%：所有公司都高估，你只能全部卖出建议，然后被解雇（1:11:09）。所以分析师的做法是，在被强加的高折现率下，把增长和现金流往上调（1:11:59）。这样做下去，内在估值已经没有意义（1:12:11）。如果溢价反映市场水平，内在估值的结论应该大体均衡。如果每家公司都高估，问题不在折现率，而在现金流和增长的预测（1:13:18）。

1:13:31–1:16:31 哪种溢价最能预测回报

当前隐含溢价的预测力最强，历史溢价与后续回报负相关。

每年的长篇论文（1:13:34）里，他用一个标准比较各种估计：好的溢价应该预测随后的回报（1:14:13）。讲义第 76 张给出了相关系数：

指标	与下一年隐含溢价	与未来 5 年实际回报	与未来 10 年实际回报
当前隐含溢价	0.763	0.427	0.500
过去 5 年平均隐含溢价	0.718	0.326	0.450
历史溢价	−0.497	−0.437	−0.454
利差推出的溢价	0.047	0.143	0.160

历史溢价不只是差，方向也是错的（1:15:30）。他曾尝试平滑，但结果说明直接用当前隐含溢价就好（1:16:05）。第 76 张的另一半表说明了选择的前提：相信溢价回到历史水平就用历史溢价；相信市场总体正确就用当前隐含溢价；相信市场总体有时犯错但长期正确就用隐含溢价的历史平均。

1:16:34–1:22:18 印度：被困在国内的资本

隐含溢价可以算到任何市场；印度只有约 3%–3.5%，低于美国，这是因为资本管制让本国投资者无处可去。

隐含溢价不需要历史，只要指数、现金流和增长率（1:16:50）。2007 年 9 月 5 日，Sensex 15,446，股息收益率 3.05%，未来 5 年增长 14%，之后 6.76%，内部收益率 11.18%，减去 6.76% 的卢比无风险利率，溢价 4.42%（1:17:09）。2025 年初他给印度 10 年高增长，仍只得到约 3%–3.5%（1:18:34）。

对全球投资者来说，美国 4.33%、德国约 4.5%，为什么要买溢价 3.5% 的印度？答案是美国投资者可以走，印度投资者不能：把钱带出国有 25 万美元的上限，还要过监管门槛（1:19:14）。中国内地也有类似问题（1:19:47）。这些限制起源于 1960–1970 年代外汇短缺，现在问题变成，开放后如何避免混乱（1:20:34）。溢价继续下降时，资金会转向别的地方，而黄金和房地产也涨了，最后可能是很多人持有 Bitcoin（1:21:43）。他的判断是，这是看得见的事故，政府应开始开放（1:21:27）。

提炼

概念与公式

隐含溢价的完整算式（五年期 + 永续）：

$$P=\sum _{t=1}^5\frac{C_t}{(1+r{)}^t}+\frac{C_5(1+g)}{(r-g)(1+r{)}^5},ERP=r-r_f$$

适用条件：$C_t$ 是股息加回购，$g$ 一般设为无风险利率，$r_f$ 用十年期国债利率。易错点：预期增长率若偏高，算出的溢价也偏高，这是课后测验第 2 题的答案，而分析师的预测确实有向上偏差。

方法与判断依据

确定一家公司的溢价时，可以依次问：

1. 这家公司的主要风险来自哪里？收入、生产还是供应链？
2. 自然资源公司用产地；高毛利品牌用收入；其他公司用毛利率和可移动性定权重。
3. 披露不够时用地区溢价，至少看清地区里哪个国家权重大。
4. 公司有单一而突出的国家风险吗？有就考虑 lambda，否则用加权溢价。
5. 我用的成熟市场溢价和当前隐含溢价差多少？差很多时，结论的方向性偏差来自这里。

判断市场时：股权溢价、Baa 利差、资本化率同向是正常；背离时，便宜的是溢价相对高的那一类资产。

复算与实操

• 2025 年内部收益率重算为 8.913%，2020 年为 7.115%，Sensex 为 11.178%，与讲义的 8.91%、7.12%、11.18% 一致。
• 终值现金流 309.99 × 1.0458 = 324.19，讲义无误。
• 第 70 张的增长路径：表中 5 年都是 9.57%。若按文字把后三年线性降到 4.58%，派现率仍用 80.65%，内部收益率约 8.66%，隐含溢价约 4.08%，低约 0.25 个百分点。这是我的重算，不是讲义的数字。
• 同一张表里，过去 12 个月的派现率实际是 182.79 ÷ 243.32 = 75.1%，而表格那一列写 80.65%，所以 2025 年的现金回报跳到 215.03。这里说明这张表把 80.65% 用作预测值，来源课上未说明。
• Shell 的加权溢价重算为 8.258%，与讲义的 8.26% 一致。
• Embraer 五个成本都已验算，与讲义一致。注意第二和第四种几乎相等，因为 beta 接近 1，这是算术巧合，不是两种假设相同。

自测与复习

待自测。课后测验有三个结论课上只是带过：

• 用过低的溢价估全部股票，高 beta 股票被高估得更多。
• 历史上隐含溢价约是 Baa 利差的 2 倍。溢价 4%、利差 3% 时应卖股票买债。
• 买房地产的好时机是资本化率高，而股票和债券的风险溢价低。

关联

• 延续：Session 5 的 4.33% 在这里得到了完整计算，国家溢价从国家层面落到公司层面。
• 补充：印度和全球溢价可对照国家风险；Kalshi 的讨论见 2024 年专题的 The Wisdom (and Madness) of Crowds，本站未写笔记。
• 待续：beta 和相对风险见 Session 7。

疑问与待核实

• 44:22 口述 2 月 14 日传出意大利的本地病例。印象中是约一周后，本次未核对；溢价走势以讲义图表为准。
• 47:11 字幕 Kashi 应为 Kalshi。
• 53:31 字幕把“post-2008”和“pre-2008”连在一起说，“约 5.25%”指哪一段不清楚。按讲义第 71 张的图，2008 年后的溢价更高，笔记按此理解。
• 54:53 口述《商业周刊》标题在 1978 年。印象中“The Death of Equities”是 1979 年 8 月，本次未核对。
• 1:18:05 字幕“4.42% negative”不合逻辑，讲义第 77 张是正的 4.42%。
• 第 70 张文字写 9.57% 用于 2025、2026 年，之后降到 4.58%，课上也说会逐年下调（49:44）；但表中 5 年盈利增速全是 9.57%，只有终值年是 4.58%。按文字描述重算的结果见上方复算。