如何计算企业未来市值？
这个问题很有趣，我最近也正好在研究这个话题，与君共勉！ 先分享一个研究模型。这个模型是哈佛商学院Wesco Associates教授提出的，被收录在他出版的《股市趋势分析》一书中。书中详细给出了利用该模型进行操作的具体步骤和流程（详见本书第三章“长期走势预测”之“利用组合资产定价来预测股价变化”一节）。下面简单介绍一下公式推导过程。
假设要预测的目标股票是TOM，其对应的现金流量现值(CFV)为： CFV=\sum_{i=1}^{n}{c_if_i} 其中，c_i和f_i分别是第i种资产的权重和价格预测误差。当把各种资产的价格误差都考虑进去后，目标股票的CFV就等于各种资产现金流的现值之和。
接下来，建立投资组合。假设要构建的投资组合包含N种股票，它们的加权平均风险系数为\sigma^2 ，则投资组合的预期收益率和风险如下计算： \mu _P = {\sum _{j=1}^N {w_j r_j }} 其中，w_j 是第j种资产在投资组合中的权重。 \sigma _P ^2 = {\sum _{k=1}^N {w_k \sigma _k ^2}}+ \frac{{\sigma ^2 }{N} 因为CFV反映了每种资产的价格对期望收益率的贡献，所以把它代入上式就可以得到一个关于\mu_P 和\sigma_{P} 的方程组。解出这两个未知数后就得到了该投资组合的预期收益率和风险。如果该组合的预期收益率大于零且风险小于给定的临界值，即可认为该投资方案可行。 当然，上述公式中的一些参数需要预先确定，比如，股票数量N，资产权重w，以及临界收益率r_c 等等。
下一步就是确定模型的参数。对于前两个参数N和w，一般来说没有特别好的方法去估计它们，我们需要依靠主观判断，结合对历史的复盘和统计学的原理给出一个可能的取值范围。最后一个参数rc 是临界收益率，一般以历史数据为准。
最后，我们根据预测的收益率大小对股票排序，选取收益最高的若干只股票构成组合。这样我们就完成了利用Wesco模型进行估值和预测的全部过程。