估值参数的计算方式
Wang
在DCF估值框架中，两个参数决定了最终结果：折现率r代表市场要求的回报率，增长率g代表公司未来的增长轨迹。r越低，估值越高；g越高，估值越高。我们的系统中，这两个参数完全由前面的竞争优势画像自动生成，每一步调整都有明确规则。
r：从统一的8%出发，五步调整
所有公司的r起点都是8.0%——这是对一家"普通公司"的基本要求回报。然后根据竞争优势特征逐项调整。
第一步：竞争优势强度
这是最大的一笔调整。护城河深度直接决定确定性溢价。
| 竞争优势等级 | 调整幅度 |
|---|---|
| 极强 | -2.00pp |
| 强 | -1.00pp |
| 中 | 0 |
| 弱 | +1.00pp |
| 无 | +2.00pp |
第二步：超额利润来源
如果公司的超额利润高度依赖行业红利，需要更高的风险补偿。
| 条件 | 调整幅度 |
|---|---|
| 行业结构红利 > 90% 且离散度极小 | +1.50pp |
| 行业结构红利 > 80% 且离散度小 | +0.75pp |
| 行业结构红利 > 60% | +0.25pp |
第三步：护城河类型
不同类型的持久性差异巨大，系统给予不同的调整。
| 类型 | 调整幅度 |
|---|---|
| 网络效应 | -0.50pp |
| 转换成本 | -0.50pp |
| 品牌溢价 | 0 |
| 成本优势（地理/资源独占） | -0.25pp |
| 成本优势（规模） | +0.50pp |
| 无竞争优势 | +0.50pp |
第四步：趋势
竞争优势在扩大还是在收窄？趋势直接影响未来现金流的确定性。
| 趋势 | 调整幅度 |
|---|---|
| 快速扩大 | -0.50pp |
| 缓慢扩大 | -0.20pp |
| 稳定 | 0 |
| 均值回归 | +0.25pp |
| 结构性衰退 | +0.75pp |
| 快速收窄 | +1.50pp |
第五步：其他调整与叠加惩罚
现金流质量：OCF/利润为负直接加2.00pp（利润可能是假的），OCF低于0.3加1.00pp，低于0.6加0.50pp，高于1.2减0.20pp。公司特有优势：低于-5%加1.00pp，低于0加0.25pp。行业红利依赖：结构红利超过85%加0.50pp，超过70%加0.25pp。
叠加惩罚：当五个弱势因素（强度弱或无、OCF极低、趋势衰退、结构红利过高、公司特有优势为负）同时出现三个以上时，触发非线性惩罚。三个因素出现，每个额外加0.75pp；四个以上再加1.00pp。这确保了极端风险公司获得极高r。
全市场r分布
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| r最小值 | 5.80% |
| r中位数 | 10.75% |
| r最大值 | 18.25% |
| 区间 | 公司数 | 占比 |
|---|---|---|
| 优秀区（r < 7.5%） | 662 | 12.5% |
| 正常区（7.5% ≤ r ≤ 9.5%） | 1,052 | 19.9% |
| 高风险区（r > 9.5%） | 3,579 | 67.6% |
r最低的30家公司全部低至5.8%，包括福耀玻璃、伊利股份、恒瑞医药、爱尔眼科等。同样是r=5.8%，竞争得分从3到9不等——低r反映的是市场共识，不是公司质量本身。
g：需求红利+竞争优势驱动，三阶段衰减
g = g₁（需求红利）+ g₂（竞争优势驱动）。g₁来自行业增速映射：行业增速为负→0%，0-2%→1%，2-5%→2%，超过5%→3%。g₂来自护城河强度：极强→3.0%，强→2.0%，中→1.0%，弱→0.4%，无→0%。
g₂不是永续的。它会按护城河类型对应的半衰期衰减——网络效应25年，转换成本18年，品牌溢价12年，规模成本优势仅8年。三阶段模型：显性期（1-3年）g=g₁+g₂起点，半显性期（4-10年）g₂线性衰减至永续残值，永续期（10年+）g=g₁+g₂永续残值。
以茅台为例：g₁=3%（白酒行业长期增长），g₂起点=3%（极强），永续残值=1.62%。显性期g=6%，永续期g=4.62%。
三家成长型极强公司的估值画像
东鹏饮料：极强9分，特有优势8.12%，超额增长31.02%，r=6.05%。功能饮料赛道的品牌溢价正在转化为份额扩张。
乖宝宠物：极强9分，特有优势11.79%，超额增长15.35%，r=5.8%。宠物食品行业仅此一家极强。客户粘性来自宠物换粮成本——这种转换成本可能比白酒的品牌忠诚度更持久。
达梦数据：极强9分，特有优势27.29%，但类型"待AI确认"。数据库国产替代的政策壁垒算不算护城河？这是框架目前回答不了的问题。
