预期矩阵 Expectations Matrix

Meta Platforms (META)

$606.73 · 当前 PE 20.7x · TTM EPS 29.31 · 数据截至 2026-11-03
终值 PE 列取自该公司自身历史分位数

调整任意参数后,地址栏会同步更新——把链接发给别人,他打开看到的就是你调好的假设。

5 年回报矩阵 复合年化回报 · 含股息与回购

行=利润增速 列=期末 PE
利润增速 ↓ / 期末 PE →37.5x33.7x29.7x26.0x23.9x
+20%+37.7%+34.8%+31.4%+28.0%+25.9%
+12%+28.5%+25.8%+22.7%+19.5%+17.5%
+8%+24.0%+21.3%+18.3%+15.2%+13.3%
+5%+20.5%+18.0%+15.1%+12.0%+10.2%
+3%+18.2%+15.7%+12.9%+9.9%+8.1%
+1%+15.9%+13.5%+10.7%+7.8%+6.0%
-1%+13.7%+11.3%+8.5%+5.7%+3.9%
复合年化回报 ≤-10% 0% ≥15%
PE 分位数仅覆盖约 3.8 年数据,反映的是近期市场状态而非完整周期。
历史归因仅覆盖 3.0 年而非 5 年——数据源只返回 4 期年报。

已实现回报归因

2022-12-31 -> 2025-12-31 共 3.0 年
年化股价回报
+76.7%
市值年化 +73.9%
PE
13.9 → 28.0
估值年化 +26.4%
来源年化贡献占比
估值变动+26.4%41%
盈利增长+37.6%56%
回购效应+1.6%3%
市值年化 +73.9%,但长期持有不卖的股东年化 +76.7% —— 差额来自回购把股本注销,送给了不动的人。

怎么读这张表

矩阵的每一格回答同一个问题:如果利润按这一行的速度增长、而 5 年后市场愿意给这一列的估值,年化回报是多少。 它是一个恒等式的展开,不是预测。

表内数字是复合年化回报,不是累计回报,且已包含股息与 回购的贡献。把鼠标停在任意一格,可以看到对应的累计回报与期末股价。

最值得试的是股价调整滑块。把价格调低 25%,对回报的改善通常大于把利润 增速提高 50%——你唯一能确定知道的变量,影响力大于所有你只能猜的变量。

注意矩阵的四个角是自相矛盾的:一家 5 年后仍以 12% 增长的公司,市场不会只给它最低那一列的估值。 真实可能性集中在一条对角带上,而非均匀铺满网格。

本站为公开的估值研究工具,所有内容仅供研究与讨论,不构成任何投资建议。观察列表反映的是值得观察的公司,不代表任何人的实际持仓。数据来自公开源并经自动处理,已知存在若干局限(见数据与方法),使用前请自行核实。据此操作,风险自负。

数据每 10 天自动刷新 · 原始数据 JSON · 数据来源