『壹』 什么是DDM
DDM，全称股息贴现模型，是一种股票估值模型。它将现金流贴现方法应用于普通股票价值分析，通过假设合适的贴现率将股票未来可能分配的股息转化为现值，以此来计算股票价值。DDM类似于未来偿还的本息转换为现值的债券估值模型。
以下是关于DDM的一些关键要点：
- 核心原理：基于未来股息现金流的贴现值来估算当前股票价格。
- 应用限制：在实际股市中，DDM的适用范围有限，因为它依赖于对未来股息支付的准确预测，这在现实中往往难以实现。
- 理论价值：DDM转换的股票价值属于理论价值，可能与实际市场价格存在差异。
- 非流通股考量：该模型不考虑市场上非流通股的存在，这在实际市场中可能是一个重要因素。
- 市场环境要求：DDM的有效性需要一个能够有效计算股息贴现模型的市场，这在某些市场中可能难以实现。
- 数据不确定性：模型中的数据估算和预测具有很强的不确定性和主观性，这可能会影响估值的准确性。
- 会计数据偏差：实际会计数据可能反映了股息贴现模型计算的数据在信息上的偏差，这进一步增加了估值的不确定性。
『贰』 Python实现股利贴现模型DDM的计算（股利折现）
股利贴现模型（Dividend Discount Model，DDM）是评估公司（股票）价值的基本方法，由威廉姆斯和戈登在1938年提出。该模型认为，股票的价值等于预期未来股利现值的和。
### 零增长模型
在零增长模型中，假设公司未来年度的每股股利保持不变。公式为：
股票理论价格 = 期望股利 / 预期报酬率
这里，股利理论价格（P）等于年化每股红利（D1）除以预期报酬率（R）。
在Python中计算此模型，需要输入最新收盘价（P0），成本等参数。
### 稳定增长模型
稳定增长模型假设公司未来年度的每股股利以稳定增长。公式为：
股票理论价格 = [期望股利 * (1 + 报酬增长率)] / (预期报酬率 - 报酬增长率)
在Python中计算时，除了输入最新收盘价（P0），还需考虑预期报酬率（R）和增长率（g）。
### 阶段增长模型
阶段增长模型考虑公司未来年度的每股股利分阶段增长。模型分为超常增长阶段、过渡增长阶段和稳定增长阶段。
计算此模型时，需要输入各阶段的增长率、年限以及当前每股红利等参数。Python代码能帮助完成这些复杂计算。
每种模型都有其应用场景，选择适合的模型能更准确地评估股票价值。掌握股利贴现模型，能为投资决策提供有力依据。
『叁』 ddm模型有什么假设
DDM模型的假设主要有以下几点：
股票的价值由其未来的现金流量决定：
- DDM模型的核心是折现现金流理论，认为股票的真正价值在于其未来产生的现金流。
- 该模型假设股票的价值完全由其未来的分红支付能力和市场表现决定，现金流的预期准确性直接决定了模型的估值精确度。
投资者是理性的：
- 在运用DDM模型进行投资决策时，模型假设投资者都是理性的。
- 投资者能够根据所有已知信息理性地评估股票的价值，并对风险进行合理考量，不会受到市场情绪的过度影响。
- 这种假设确保了模型在理论上的有效性，使得市场更加有效，从而确保股票的真实价值能够得到反映。
股票价格围绕其真实价值波动：
- DDM模型假设股票价格并不是始终与其真实价值相符，而是围绕其真实价值上下波动。
- 长期来看，股票价格会回归到其真实价值附近，这使得模型能够预测股票的长期表现，并为投资者提供价值评估的参考依据。
- 在运用该模型时，需要关注市场动态并灵活调整模型参数以适应市场变化。