可见，在只看左半边公式的思维定式下，我们往往把DCF模型简化为了P系（PE/PS/PB/PEG）模型：用短期业绩（1-3年）乘以一个乘数的形式计算估值。

缺陷是很明显的，因为这把长期高增长潜力带来的高乘数，和短期资金推动造成的高成数，被放在了同一纬度进行比较，很容易混淆，需要有经验的人进行细分。

当然市场会亡羊补牢的打各种补丁（这也是这么多P系模型产生的原因），但终归有点为了说服自己上车的估值解释系的味道。

说白了，只是找一个让自己觉得要买的理由罢了。就比如一些商品，消费者老是喜欢按成本定价，另一些成本极低的奢侈品，消费者就喜欢无脑买买买，就认为贵有贵的道理，这其实是抢占消费者心智问题。

但总会有那些再怎么更换P系模型你都下不去手的东西。比如特斯拉，现在市盈率还1000多呢，更别提盈利前了，难道这能阻止特斯拉上涨么？

不，这不能。因为大家越来越认识到“软件定义汽车”这句简单的slogan背后，究竟有多大的想象空间。

而这句话对估值的作用，就需要用到公式的右半部分。

按照冯柳老师的说法，右半部分的TV就叫终局思考。TV的判断要求投资者有很强的认知能力，靠逻辑对人性、商业模式、行业趋势、科技进步乃至政治的理解，去判断一个公司或者一个行业未来应该是什么一个形态。最近很流行的所谓长期主义其实就是指这个。

TV主要在两个类型的公司对估值起到了很大的作用：

1）确定性的方向：高景气赛道股，核心是变

2）确定性的业绩：核心成长股，核心是不变

确定性方向：高景气赛道

高景气赛道，刚才提到的特斯拉的例子，一句“软件定义汽车”，用户付费之后，特斯拉公司能直接OTA在线升级解锁硬件功能，还能通过OTA的来规避大规模召回的问题。边际成本近乎为0，极大地改善了利润能力。

这对汽车行业来说带来了全新的商业模式，对于这种“终局”，大家都知道空间很大，实现概率很高，也都知道届时具体的利润业绩现在是拍脑袋拍不清楚的，反正大就对了。 (责任编辑：admin)