预期矩阵 Expectations Matrix

Palantir (PLTR)

$178.34 · 当前 PE 159.2x · TTM EPS 1.12 · 数据截至 2026-11-03
终值 PE 列为相对倍数(无可用历史)

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 →159.2x105.2x69.4x45.9x30.3x20.0x
+20%+11.6%+2.7%-5.5%-13.0%-19.9%-26.3%
+12%+4.1%-4.2%-11.8%-18.8%-25.3%-31.2%
+8%+0.4%-7.6%-15.0%-21.7%-28.0%-33.7%
+5%-2.4%-10.2%-17.3%-23.9%-30.0%-35.5%
+3%-4.3%-11.9%-18.9%-25.3%-31.3%-36.8%
+1%-6.1%-13.6%-20.5%-26.8%-32.6%-38.0%
-1%-8.0%-15.3%-22.1%-28.2%-34.0%-39.2%
复合年化回报 ≤-10% 0% ≥15%
股本因股权激励每年增长约 7–8%,因此「回购效应」一项长期为负。 这种稀释对股东是实实在在的成本,但它不会以扣减的形式出现在 报表的 EPS 增速里。
终值 PE 列无法采用自身历史分位数(窗口期内出现过负盈利),已改用跨越至正常化区间的相对倍数。
无可用 PE 历史,因此关键指标假设估值向 20 倍回归。
历史归因仅覆盖 2.0 年而非 5 年——数据源只返回 4 期年报。

已实现回报归因

2023-12-31 -> 2025-12-31 共 2.0 年
年化股价回报
+221.5%
市值年化 +239.9%
PE
190.5 → 282.1
估值年化 +21.7%
来源年化贡献占比
估值变动+21.7%17%
盈利增长+179.3%88%
回购效应-5.4%-5%
有一项占比为负或超过 100%%:该期间内某一项是拖累而非贡献(例如盈利下滑,全部涨幅由估值扩张贡献)。三项仍合计 100%%,但此时「占比」不宜按直觉解读。

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。

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