相对估值：用可比公司法给公司定价
- 掌握可比公司法的步骤：选可比对象→选倍数→调整→定价
- 知道不同行业适合用哪种倍数
- 避开「和谁比」和「周期顶部低PE陷阱」两个大坑
很多人一听"给公司估值"就头皮发麻，觉得 DCF 那一套——预测未来十年现金流、算折现率、用永续增长公式——又复杂又容易算出离谱的数字。相对估值就是这时候让人眼前一亮的捷径：不预测未来，直接问市场"同类公司现在卖多少钱"，然后给目标公司参照定价。
听起来是不是聪明多了？——它确实更快，但快的代价是更容易骗自己。用错可比对象，或者赶上整个行业都高估的时候，相对估值给你算出的"合理价格"其实是泡沫价格。本文就把这套方法怎么正确用、哪里容易出错，一次讲清楚。
相对估值的底层逻辑
相对估值的核心假设只有一句话：同类公司应该值差不多的倍数。
什么叫"差不多的倍数"？举个例子：A 公司每年净利润 1 亿元，市值 15 亿元，市盈率（PE）是 15 倍。B 公司也是同行，同规模，商业模式相仿，如果它的净利润也是 1 亿元，那它理论上也应该值大约 15 亿元。这就是相对估值的全部逻辑——借用同行的市场定价来推算目标公司应该值多少。
这个逻辑成立的前提是：市场对同行的定价大体是理性的，而且同行之间的可比性足够强。一旦这两个前提不成立，估值结果就会偏差很大。我们后面会专门讲这两个雷区。
可比公司法：四步走
第一步：选真正可比的公司
这一步是相对估值里最容易出错、也最重要的一步。很多人直接拿同行业所有公司一起平均，其实这会引入大量噪音。
真正可比的公司，要同时满足三个条件：
同行业、同模式。不只是注册在同一个行业分类下，更要求商业模式相似。比如同样叫"零售"，线下大卖场和垂直电商的成本结构、增速、护城河完全不同，放在一起比 PE 没有意义。
同规模、同发展阶段。成熟期大企业的 PE 通常比高速增长的中小公司低，因为增速预期不同。把一家年收入 20 亿、增速 30% 的成长公司，拿去跟年收入 500 亿、增速 5% 的行业巨头比 PE，结论会严重失真。
可以同期比较。用去年的财务数据和今年季报混在一起比，也是常见的低级错误。尽量使用口径一致的数据（同为 TTM，即过去 12 个月的滚动数据）。
实操上，可比公司通常选 5—10 家，太少样本没有代表性，太多了容易稀释掉行业特征。
第二步：选合适的估值倍数
不同行业、不同盈利状态的公司，适合用的倍数不一样。下表给出常见配对：
| 倍数 | 适用场景 | 为什么适合 |
|---|---|---|
| PE（市盈率） | 盈利稳定、净利润质量高的消费/医药/科技成熟期公司 | 最直觉、数据最易得；适合净利润代表真实盈利能力的公司 |
| PB（市净率） | 银行、保险、重资产制造业 | 这些行业净资产是核心价值载体；银行PE意义有限、PB更稳定 |
| PS（市销率） | 亏损的成长期公司（SaaS、互联网早期） | 还没净利润但营收实实在在，用PE算出来是负数或无穷大 |
| EV/EBITDA | 资本结构差异大的行业（并购标的、电信、基建） | 剔除了负债结构和折旧政策的差异，跨公司横向比更公平 |
单个倍数的详细算法与用法见 L2 估值工具库；本文专注于"怎么组合用来给公司定价"。
第三步：必要的调整
直接拿可比公司的倍数中位数套上去，结果往往还需要修正：
成长性差异调整。如果目标公司的增速比可比公司高得多，用 PEG（PE 除以增速）可以平滑这个差异，避免用同一 PE 倍数错误地低估高增速公司。
风险差异调整。财务杠杆高的公司本来就应该给低一点的估值倍数，因为它的盈利受宏观波动的影响更大。如果你的目标公司资产负债率比可比公司高 20 个百分点，直接套均值倍数会高估它。
一次性项目剔除。可比公司今年有大额资产处置收益，把净利润推得异常高，导致 PE 看起来特别低——用这个 PE 去比较，得出的结论是假的。要用剔除非经常性损益后的利润做对比。
第四步：给目标公司定价区间
做完前三步，你手里有一批可比公司倍数，比如 PE 最低 12 倍、最高 28 倍、中位数 18 倍。接下来的定价不是取一个点，而是给出一个区间：
- 保守端：用可比公司倍数的 25 百分位（偏低值）× 目标公司利润
- 中性端：用中位数 × 目标公司利润
- 乐观端：用 75 百分位（偏高值）× 目标公司利润
然后把三个数告诉自己：「目标公司可能值 X 到 Y 元之间，中性估计是 Z 元」。用区间而不是单点，是因为可比公司法的假设本身就是模糊的——区间比假精确的单点更诚实。
相对估值 vs. DCF：各有什么用
| 相对估值 | DCF | |
|---|---|---|
| 速度 | 快，1小时内完成 | 慢，建模 + 调参数动辄半天 |
| 对市场情绪的依赖 | 高，依赖同行定价是否合理 | 低，独立判断未来现金流 |
| 适合场景 | 行业横比、快速筛选、交叉验证 | 深度研究单个标的、逆市判断 |
| 主要风险 | 市场整体高估时，随大流定出泡沫价格 | 假设稍微偏乐观，估值就能翻倍 |
两者不是竞争关系，而是互补的。专业分析师的做法通常是：先用相对估值做横向筛选，找出看起来被低估的公司；再用 DCF 对这家公司做深入判断，确认它的价值是否支撑得住。只用其中一种，都有盲区。
避坑：相对估值最常被滥用的三个地方
坑一：拿不可比的公司当参照系
最典型的例子：某消费品公司 PE 22 倍，同行平均 30 倍，看起来便宜。但仔细一看，所谓的「同行」里有好几家是轻资产品牌公司，你的目标公司是重资产的代工厂——商业模式根本不同，理应给不同的倍数。「相对便宜」的结论是错的，因为比较的起点就错了。
怎么避：选可比公司时不偷懒，严格过同行业+同模式+同阶段三关，可比公司宁少勿滥。
坑二：周期股顶部的「低 PE 陷阱」
这是相对估值里最危险的陷阱，尤其对钢铁、化工、航运等强周期行业。这类公司在景气顶部时盈利暴增，PE 看起来极低（比如只有 5 倍）；但这个「低 PE」恰恰是最不能买的时候——因为盈利就在顶部，接下来会大幅回落，PE 会快速从 5 倍跳回 30 倍甚至更高。
2007 年航运牛市顶部，某些航运股 PE 不到 8 倍，看着超便宜，随后股价跌掉 80%；用 PB 来看，当时已经 4 倍以上，贵得离谱。
怎么避：周期股优先看 PB，或者用全周期平均利润（而不是当年利润）来算 PE，避免被顶部盈利蒙蔽。
坑三：整个行业都高估时，「相对便宜」仍然是贵
2021 年新能源赛道，大量公司 PE 100 倍以上。你找到一家「只有」70 倍 PE 的，在行业里算「便宜」——但这 70 倍的合理性，是建立在整个行业都处于泡沫估值的前提下。一旦行业系统性回调，「相对便宜」的 70 倍照样可以跌回 20 倍。
相对估值锚定的是同行市场价格，它没有能力判断整个市场是否高估。这时候需要 DCF 或者历史估值百分位来做跨时间维度的校验。
实战清单：用相对估值筛一个标的
- 确定目标公司所在行业和商业模式，列出 5—8 家真正可比的公司（同模式+同阶段）
- 看目标公司现在是否盈利：盈利稳定用 PE，重资产或银行用 PB，亏损成长期用 PS，资本结构差异大用 EV/EBITDA
- 整理可比公司过去 12 个月的倍数，剔除明显异常值，算中位数和 25/75 百分位
- 确认可比公司今年有无一次性项目，是否需要调整；目标公司成长性/风险是否与同行明显不同
- 给出保守/中性/乐观三个价格区间，不要出一个精确点位
- 用历史估值百分位交叉验证：目标公司当前估值在过去 5 年自身历史区间的什么位置？ 在行业历史区间的什么位置？
小结
相对估值的本质是「参照市场同类定价」，它快、直观、易操作，是日常筛股和横向对比的首选工具；但它天生依赖市场情绪，可比对象选错、或行业整体高估时，它给你「算出」的价格其实是错的。
核心记住三点：
- 选可比公司是成败关键，要过同行业+同模式+同阶段三关，宁少勿滥
- 不同行业匹配不同倍数：PE 配盈利稳定型，PB 配重资产/银行，PS 配亏损成长期，EV/EBITDA 配资本结构复杂的
- 相对估值看不见整体泡沫，必要时用 DCF 或历史百分位交叉校验
相对估值和 DCF 是搭档，不是替代关系。如果你想看 DCF 完整建模走一遍，包括自由现金流怎么预测、折现率怎么设、永续期怎么处理，见 安全边际与买点：DCF 实战走一遍。更多 L2 级别的估值工具详解（PE/PB/PS/PEG 各自的算法、历史数据、失灵条件），见 L2 估值工具库。