反向DCF模型计算g1

能力概述

通过反向贴现现金流模型（DCF），结合企业生命周期理论，动态估算股票的隐含第一阶段增长率（g1），并基于此判断当前股价是否处于低估、高估或中性区间，辅助投资者识别潜在投资机会。

算法逻辑

1. 数据准备：

   • 输入标的股票池（来自选股模块或持仓数据）。
   • 获取股票历史数据：总市值、滚动市盈率、企业生命周期阶段（导入期/成长期/成熟期/衰退期）。
   • 计算企业价值（EV）：EV = 总市值 / 滚动市盈率。

2. 反向DCF建模：

   • 牛顿迭代法求解当前市值隐含的第一阶段增长率（g1）： 基于两阶段DCF模型，通过调整g1使模型估值与当前市值匹配。 公式核心： $$ P = \sum_{t=1}^{n_1} \frac{E(1+g_1)^t}{(1+r)^t} + \frac{E(1+g_1)^{n_1}(1+g_2)}{(r-g_2)(1+r)^{n_1}} $$ 其中：
     • $ P $: 当前市值
     • $ E $: 企业价值（EV）
     • $ g_1 $: 第一阶段隐含增长率（求解目标）
     • $ g_2 $: 第二阶段固定增长率（用户设定）
     • $ r $: 折现率（用户设定）
     • $ n_1 $: 第一阶段持续年数（用户设定）

3. 动态估值区间划分：

   • 根据企业生命周期阶段，设定不同的低估/高估阈值：
     • 导入期：允许更高的增长率波动
     • 成长期：侧重增长潜力
     • 成熟期：关注稳定性和安全边际
     • 衰退期：警惕价值陷阱
   • 通过params动态配置各阶段的上下限（如成长期低估区间为10%~20%）。

4. 结果分类：

   • 将计算出的g1与阈值对比，输出估值标签：
     • 低估：当前市场预期增长率低于合理区间
     • 高估：当前市场预期增长率高于合理区间
     • 中性：增长率处于合理范围内