6.项目估值方法
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在传统金融世界中,“估值”是投资的锚点,是判断一项资产是否值得买入的核心依据。然而在加密市场,估值的难度被显著放大:项目数据难以获取、盈利模型尚未成熟、代币价格受情绪驱动剧烈波动……面对这一切,Web3 的投资者仍然在努力构建一套“行之有效”的估值体系。
本课将介绍两种最主要的估值路径:
绝对估值法:强调资产的“内在价值”,源于现金流或资产价值的贴现;
相对估值法:强调市场的“对标比较”,通过横向对比找到合理定价。
其中,相对估值法在 Web3 项目分析中使用更广泛,将作为本课重点展开。
两种估值方法:框架总览
估值方法大致可分为两类:
绝对估值法
通过贴现未来现金流或评估资产净值
强调资产的内在价值,逻辑严谨
相对估值法
与市场上的类似项目进行对比
强调市场定价与博弈,操作性强
虽然绝对估值在传统金融中具有权威地位,但在加密市场中却常常“水土不服”;相比之下,相对估值更贴近市场情绪与阶段性机会,因此成为 Web3 投研的主流方法。
绝对估值法:为何在 Web3 中难以落地?
1. 绝对估值法的分类
在传统金融体系中,绝对估值法是评估企业价值的核心工具,主要包括以下两大类:
(1)现金流贴现模型(DCF Model)
DCF 的基本理念是“未来的钱值不如现在的钱”。它通过贴现未来可预测的现金流,来估算当前的资产价值。主要模型包括:
股利贴现模型(Dividend Discount Model, DDM)
假设企业的所有价值均来自未来可分配的股利。
适用于分红稳定的成熟公司。
常见形式包括戈登增长模型、两阶段增长模型等。
自由现金流模型(Free Cash Flow Model, FCFF / FCFE)
用于估算企业在未来能够产生的、自由可支配的现金流(扣除资本支出与运营成本后)。
适用于成长型或尚未分红的企业。
(2)基于资产的估值模型
该方法从企业的资产负债表出发,以如下公式估算企业价值:
它适用于以下几类公司:
资产结构以短期资产为主;
能够较为准确地估计资产市值;
非上市企业,缺乏市场参考价;
处于清算、重组等非正常运营状态的企业;
所在地区或行业的经济环境通胀较为稳定。
由于其保守性,资产基础法通常作为估值的“底线”或“清算价值参考”。
2. 为什么 DCF 模型在 Web3 中“失效”?
尽管 DCF 模型逻辑自洽、理论扎实,但在加密市场的实际应用中却面临多重障碍,主要包括:
🎯 折现率难以界定
权益资本成本 理论上可通过 CAPM 等模型估算;
然而在实践中,无风险利率(risk-free rate)、市场超额收益率、Beta 系数等关键参数缺乏明确标准;
例如:市场回报应以 ETH 计、BTC 计还是 USD 计?各机构口径不一;
导致最终估值结果缺乏一致性与可比性。
💱 收益本位混乱
项目收入、激励、运营成本可能涉及 ETH、USDC、平台币、Meme 币等多种资产;
不同币种之间的汇率波动频繁,使得自由现金流难以统一计价;
贴现价值随汇率波动大幅变动,估值模型不具稳定性。
3. 为什么基于资产的估值模型也难以应用?
基于资产的估值方法,同样面临现实困境:
信息不对称:Web3 项目几乎从不披露资产负债表,资产/负债难以量化;
收益本位混乱:资产可能以 ETH、USDC、平台币、NFT 等计价,转换成本高;
轻资产逻辑主导:许多加密项目的“资产”其实是智能合约代码和社区网络效应,无法通过传统会计手段准确衡量。
✅ 小结:绝对估值法的局限
信息获取
项目不披露核心运营数据或者资产负债数据
参数设定
折现率参数缺乏共识,无法建立统一的估值口径
计价波动
多币种计价下,估值受汇率与币价波动显著干扰
适用范围
更适合于成熟、稳定、信息透明的公司型组织,而非初创项目或协议
综上,虽然绝对估值法在传统金融中具有广泛应用基础,但其对数据质量、结构稳定性与信息透明度的高要求,使其在当前的加密市场中难以落地。
正因如此,市场参与者普遍转向 相对估值法 —— 通过横向对比、对标可比项目,在真实市场价格中寻找估值锚点,成为 Web3 投研实践中的主流路径。
相对估值法:Web3 项目估值的现实选择
在当前数据不透明、财务标准不统一、现金流不可预测的 Web3 市场中,绝对估值法常常“水土不服”。相比之下,相对估值法凭借其操作简单、适应性强的特性,成为实务中更为可行的估值路径。
其核心思想是:通过比较“类似项目”的市场表现和业务指标,来为目标项目估出一个相对合理的估值水平。
估值原理
利相对估值法依赖于“可比公司”的市场表现。即:
估值 = 同类公司平均估值倍数 × 目标项目指标(如收入、用户数、TVL 等)
它不是试图给出项目“绝对价值”,而是回答“这个项目和谁像”“别人值多少,我应该值多少”。
✅ 优势
操作便捷、数据要求相对较低;
适应项目早期阶段、市场变化快的估值场景;
市场普遍采用,是主流投资分析方法。
⚠ 局限
缺乏可比对象时无法使用;
很多Web3项目的价格乘数波动大,不稳定;
项目会计做账方法或统计口径标准不同,导致无法轻易比较财务数据或价格乘数;
乘数模型选择不同,估值结果差异可能巨大,主观性较强。
使用前提
要想让相对估值法有效,必须满足两个关键前提:
1️⃣ 商业模式需相似
所谓“同类项目”,并不等于“都是DeFi”或“都是NFT”;
应基于商业模式分析(参考第四课)判断其用户群、收入模式、核心资产是否类似;
如果商业逻辑天差地别,那么无论数据多像,估值结果都缺乏说服力。
2️⃣ 代币需与项目价值挂钩
若代币不参与收入分配或治理,仅为投机工具(如大部分 meme 币),即便项目本身有业务模式,估值也难以与代币价格挂钩;
可参考第五课代币经济分析,判断代币是否与收入、利润、用户活动等相关联;
举例:有时候项目代币可能仅与业务数据有限相关,比如BNB此前都是按照白皮书将Binance交易所净利润的20%用于回购BNB(2021年脱钩)。所以,估值分析必须结合当前代币设计结构。
乘数模型
传统金融中的常见乘数模型
在传统估值体系中,乘数模型广泛用于快速评估企业价值,主要分为以下两类:
1️⃣ 价格乘数(Price Multiples)
P/E(市盈率)
股价 ÷ 每股收益(EPS)
P/B(市净率)
股价 ÷ 每股净资产
P/S(市销率)
股价 ÷ 每股收入
P/CF(市现率)
股价 ÷ 每股现金流
2️⃣ 企业价值乘数(Enterprise Value Multiples)
企业价值(EV) = 股权市值 + 债务总额 - 现金及现金等价物
常见指标:EV/EBITDA
用于衡量公司运营产生的核心收益能力
特别适用于不同资本结构公司间的对比
常用于并购估值分析
Web3 项目中的常见乘数模型
Web3 的估值逻辑与传统企业不同,因此在实践中衍生出一系列适用于代币经济的乘数模型,以下为常见代表:
🧮 P/F(Price-to-Fees)倍数
P/F (fully diluted)
全稀释市值 ÷ 年化手续费收入
衡量市场对用户愿意付费活动的溢价,不考虑项目是否实际捕获收入
P/F (circulating)
流通市值 ÷ 年化手续费收入
与上类似,基于当前流通代币市值
💰 P/S(Price-to-Sales)倍数
P/S (fully diluted)
全稀释市值 ÷ 年化收入(项目实际保留)
衡量市场对项目捕获收入能力的估值
P/S (circulating)
流通市值 ÷ 年化收入(项目实际保留)
更适合分析当前市场对代币价值的认可程度
🏦 DeFi 项目常用指标
FDV/TVL
全稀释市值 ÷ 总锁仓量(Total Value Locked)
MC/TVL
流通市值 ÷ TVL,短期内更敏感,常用于动态估值对比
🪙 稳定币项目估值指标
市值 ÷ 稳定币总供应量
用于衡量协议代币对稳定币发行规模的背书程度
实践中的灵活用法
市场常用两个项目之间的MC(市值)或 FDV(全稀释市值)进行横向对比;
也可根据项目特性对关键业务数据进行定制化比值(如:市值/活跃用户数、市值/算力、FDV/设备数等)。例如:
Mint Ventures 研究合伙人 Alex Xu 在分析 IO.NET 项目 时,使用了“市值 / 网络芯片数”这一特有指标,体现了该项目与算力资源直接绑定的商业模式。
Web3 的乘数模型不拘一格,在掌握常见框架的基础上,应根据项目商业逻辑与代币结构灵活调整。选择合适的指标、找准可比对象,才能使相对估值更具解释力和实践价值。
本课总结
估值,是连接“项目价值”与“投资判断”的关键桥梁。然而在 Web3 语境下,估值体系必须面对一个更加复杂、多变和信息不透明的市场环境。在本课中,我们系统梳理了两条主流估值路径:
1️⃣ 绝对估值法:理论严谨但实践受限
它强调内在价值,通过贴现未来现金流或评估资产净值来推导估值;
然而,Web3 项目的数据披露极其有限,币种计价混乱、收益结构不清晰,使得此类方法在现实中难以落地;
虽不适用于日常估值,但它提供了一个理论基准框架,有助于投资者锚定“价值应来自真实业务”的底层逻辑。
2️⃣ 相对估值法:市场实践中的主流选择
它强调对标比较,通过与类似项目的市值、收入、用户数等指标横向对比来估值;
具有数据需求低、操作性强、适应变化快等特点;
但也需特别注意前提:商业模式必须可比、代币价值要与业务挂钩,否则分析结果缺乏说服力;
Web3 项目的乘数模型更为灵活,甚至可以因项目特性创新设计估值指标(如“市值/设备数”、“FDV/TVL”等)。
✅ 核心启发
估值不是精确的计算,而是在有限信息下做出的合理判断。在 Web3 领域,估值本身就是一种博弈和叙事,关键在于:
找到正确的比较维度;
理解代币和项目的真实关联;
结合业务数据、用户行为、市场情绪,建立“动态而务实”的分析框架。
估值不是终点,而是投资逻辑的起点。理解估值背后的假设和局限,才能在加密世界中做出更稳健、更理性的判断。
课后思考
估值风格辨识 回顾你读过的项目研报或估值推算类文章,思考以下问题:
这篇研报更偏向哪种估值方式?是采用了严谨的绝对估值法(如 DCF、P/S、P/F),还是偏重于相对估值法(如横向对比多个竞品)?
你更倾向于哪类估值方法?是逻辑严谨、底层结构清晰的绝对估值?还是操作灵活、更贴近市场的相对估值?
请结合一篇你印象深刻的分析文章或研报,说说它的估值方法、使用的指标,以及你认为它在哪些方面做得好或可以优化。
可比项目判断练习 选一个你熟悉的 Web3 项目,尝试回答以下问题:
你认为这个项目的核心商业模式是什么?它应该被归类为哪一类?(例如 AMM、CDP、LSD、DePIN、稳定币等)
市面上有哪些项目可以作为它的“可比公司”?这些项目在业务指标(如收入、TVL、活跃用户等)方面与你选的项目有什么异同?
如果你要对这个项目做估值,你会选择哪一个乘数模型?为什么?
数据可得性与币种一致性思考 估值建立在“数据可获取、数据可比较”的基础上,请你思考:
你能否在公开渠道(链上数据平台、Token Terminal、项目官方文档等)找到这个项目的主要财务或运营数据?
这些数据是否以统一的币种计价?是否需要进行币种转换或汇率校正?
如果你发现数据缺失或币种混乱,你会选择“忽略该指标”,还是尝试“找替代指标”?你会如何处理?
项目估值练习(推荐200字左右) 任选一个你感兴趣的项目,尝试基于本课内容撰写一个简短的估值分析框架草稿:
明确你选用的估值方法(绝对估值法 or 相对估值法);
说明估值中使用的关键指标(例如 TVL、收入、手续费、市值等);
简要评价该估值方法的适用性和局限性。
📌 提示:无需计算出精确数值,更重要的是表达你的逻辑路径与估值思路。
参考文献
内容声明
AI 协助声明 本书部分内容由人工智能工具(如 ChatGPT)协助整理和润色,具体包括:内容草拟、语言优化、结构调整等。所有输出均经作者人工审校,力求表达准确、逻辑清晰。 若您对 AI 参与创作有所顾虑,建议谨慎阅读与参考。
署名与许可协议 除特别说明外,本书由 Peyton 撰写,隶属于 LYS Lab 研究团队原创发布,收录于项目 Web3-research-handbook(Web3 投研手册)。全文采用 Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International(CC BY-NC-ND 4.0) 协议共享。
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本文原载于《Web3-research-handbook(Web3 投研手册)》,由 Peyton 编写,隶属 LYS Lab,遵循 CC BY-NC-ND 4.0 协议发布。协议链接:https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.zh
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