雅虎金融如何選取可比公司

㈠ 介紹下雅虎站長,詳細點,如何開始,如何賺錢,怎麼支付

楊致遠，一位20多歲的台灣移民，在美國斯坦福大學攻讀博士研究生時，與同窗DAVID FILO（29歲的美國青年）——兩位Internet網上老手——合作，為方便上網查找資料，編出一個專門用於整理INTERNET上各個節點資料的程序，並於1994年4月正式在互聯網上推出。

自古英雄出少年，今日英雄出網路
雅虎有兩個創始人，一個是大衛•費洛另一個是楊致遠。楊致遠1968年出生，並在台灣渡過了他的童年時光，他的母親是講授英語和戲劇的教授。在楊致遠兩歲時他的父親去世以後，一直是他的母親撫養和教育著他和他的弟弟。楊致遠有一個姨母生活在美國，10歲時，楊致遠隨家人移民到美國的加利福尼亞。他堅持認為自己當時是一個比較懶惰的孩子，而且注意力不集中。也許情況確實如此，但他的學業還是完成得不錯。楊致遠學習起點確實比較低，第一天上學的時候，他知道的英文只有一個單詞——shoe（鞋子），但在完成了中學學業以後，於1990年順利進入斯坦福大學電子工程系。楊致遠用4年時間，完成了電子工程系本科及碩士學業並獲得了學位。快到畢業的時候，他發現所學的知識還遠遠不夠，並發現自己沒有完全做好走向社會的准備。於是他又開始攻讀博士學位以求獲得更高的起點。也許是上帝的安排，這時恰好大衛有個研究項目需要人幫忙，於是他們倆走到了一起，開始了他們的博士學業，也開始了他們後來創業的關鍵一步。

當初，楊致遠和大衛認為自控軟體有很多的創業機會，便選擇了這個研究方向，但不久他們就發現這個方向的創業機會已經被幾個公司壟斷，留給他們的機會並不多。就在他們萬分沮喪又百無聊賴的時候，轉機出現了。

刺激兩位決定走上經營搜索引擎業務同樣也有兩個因素，准確地說，是一件事和一個人。一日，兩人無意中登錄了一個叫「梅爾玫瑰」的搜索站點，盡管該站點內容空洞貧乏，缺少新意，但整個站點採用的分類目錄的做法吸引了他倆。為什麼不組織一個像這樣可供登錄者按自己的需求查詢內容的站點？這種創新的思路導致了雅虎的誕生，並成為後來雅虎建立網站的技術方向。同時由於關鍵字技術的使用，查詢速度更快，遠非從前那些僅供上網者誤沖誤撞的搜索引擎可比，用楊致遠的話來說：「雅虎是大器晚成的網路巨人。」

如果說「梅爾玫瑰」是雅虎的正面動力、框架藍圖的話，可畏的迪•梅爾徹老師則是一根鑲滿鐵釘、催人奮進的鞭子了。這兩位在斯坦福大學計算機系小有名氣的高材生，起先也很有一番長青藤大學學生發跡的常規思路：讀好書，拿上一連串的「A」到大公司報到上班。然而，這個美好的幻夢被他們後來稱之為「救命恩人」的博士生導師迪•梅爾徹及時摧毀了。當這兩位好學生在租來的一間小閣樓里啟動他們的凌雲壯志時，學校的計算機網路卻由於他們那台寶貝伺服器每天受到幾萬次的登錄而不堪重負起來。迪•梅爾徹老師在三番五次勸說無效後，終於發起了脾氣，最後通牒：要麼放棄工作，要麼卷鋪蓋走人。兩人走了一條折衷道路，將實驗室搬出了校園。

「開始時的一切如同惡夢一般，我們沒有了電腦，沒有伺服器，楊致遠花光了所有的積蓄購買了幾台電腦，至於伺服器，則是靠免費為美國在線、網景這樣的大公司作pop-up（一種彈出式廣告）而租用他們的；更要命的是，在我們手頭最為拮據的時候，上述兩家大公司都向我們伸出『援助』之手，想高薪聘用我們，我們好不容易才挺過來了。」大衛•費洛在回憶這段往事時，露出一臉無奈的神情。

1994年4月，當時剛出現的網際網路瀏覽器Mosaic很快就把他們迷住了。於是，他們製作了自己的主頁，把喜歡的靚站網址收集起來，鏈接到自己的主頁上。他們在網際網路上通宵達旦地游歷，博士研究工作自然也被放到一邊。像許多上網的人一樣，楊致遠和大衛各自收集自己喜歡的站點，然後互相交換，先是每天交換，接著是幾小時一交換，而後隨時交換。隨著收集的站點資料日益增多，他們開發了一個資料庫系統來管理資料，並把資料整理成方便的表格，將它命名為「楊致遠和大衛的www網站面」。站點的名單越來越長了，於是他們將站點分成不同類別，很快每一類站點也太多了，他們又將每一類分成子類。雅虎的雛形就這樣誕生了，核心就是按層次將站點分類，這很像中國的圖書分類法，中國圖書分類法將圖書根據內容分成大類，大類下面再分小類、細類，直到書名目錄。

起初，楊致遠和大衛只是把指南的地址給幾個朋友，但沒過多久就有數以百計的人開始訪問他們的指南。他們在設計指南時，並沒有想到給大學外的人使用，純粹是自娛自樂的性質。但楊致遠的電腦屬於斯坦福大學網路的公開部分，所以只要知道地址就可以隨時來訪問。

楊致遠和大衛一起設計的這個軟體投放到網路里後，大受歡迎，無數的人都到他們在斯坦福大學的地址上來查詢，以至於使得斯坦福大學的網路顯得十分擁擠，校方抱怨連天。

㈡ 怎麼把雅虎財經的股票數據下載下來啊

你說的這些公司全是在美國上市的公司，必須用美元結算的。因為人民幣還沒有自由兌換，谷歌582.35+2.17 雅虎15.42+0.26網路438.00+2.43以上截止2009.11.23.16：00

㈢ 如何從雅虎金融里看單位凈值

http://finance.cn.yahoo.com/ 這個就是中國雅虎的金融頻道，你說的那個是美國的雅虎，雖然都叫雅虎，但中國的業務都已經賣給阿里巴巴公司了

㈣ 如何使用 Yahoo，Finance stock API 獲取股票數據

有三種方法獲得數據，具體如下：

1、通過API獲取實時數據

請求地址：http://finance.yahoo.com/d/quotes.csv?s=<股票名稱>&f=<數據列選項>

具體參數：

s – 表示股票名稱，多個股票之間使用英文「+」分隔如：」XOM+BBDb.TO+MSFT」，表示三個公司的股票：XOM，BBDb.TO，MSFT。

f – 表示返回數據列，如」snd1l1yr」。更詳細的參見雅虎股票 API f 參數對照表。

2、通過API獲取歷史數據

請求地址如下：http://ichart.yahoo.com/table.csv?s=<string>&a=<int>&b=<int>&c=<int>&d=<int>&e=<int>&f=<int>&g=d&ignore=.csv

具體參數：

s – 股票名稱

a – 起始時間，月

b – 起始時間，日

c – 起始時間，年

d – 結束時間，月

e – 結束時間，日

f – 結束時間，年

g – 時間周期。

例如: g=w, 表示周期是「周"。d表示「日」(day)，w表示「周」(week)，m表示「月」(mouth)，一定注意月份參數，其值比真實數據少1。如需要9月數據，則寫為08。

3、通過API獲取深滬股票數據

雅虎的API是國際性的，支持查詢國內滬深股市的數據，但代碼稍微變動一下，如浦發銀行的代號是：600000.SS。規則是：上海市場末尾加.SS，深圳市場末尾加.SZ。

㈤ 雅虎財經怎麼搜索股票

查找方法：輸入股票代碼,或公司拼音首字母都行。
股票代碼用數字表內示股票的不同含義。容股票代碼除了區分各種股票，也有其潛在的意義，比如600***是上交所上市的股票代碼，6006**是最早上市的股票，一個公司的股票代碼跟車牌號差不多，能夠顯示出這個公司的實力以及知名度，比如000088鹽田港，000888峨眉山。
股票是股份公司發行的所有權憑證，是股份公司為籌集資金而發行給各個股東作為持股憑證並藉以取得股息和紅利的一種有價證券。每股股票都代表股東對企業擁有一個基本單位的所有權。每支股票背後都有一家上市公司。同時，每家上市公司都會發行股票的。
同一類別的每一份股票所代表的公司所有權是相等的。每個股東所擁有的公司所有權份額的大小，取決於其持有的股票數量占公司總股本的比重。
股票是股份公司資本的構成部分，可以轉讓、買賣，是資本市場的主要長期信用工具，但不能要求公司返還其出資。

㈥ 公司估值(一)：如何估算貼現率

貼現率是指將未來支付改變為現值所使用的利率，或指持票人以沒有到期的票據向銀行要求兌現，銀行將利息先行扣除所使用的利率。這種貼現率也指再貼現率，即各成員銀行將已貼現過的票據作擔保，作為向中央銀行借款時所支付的利息。一、資本資產定價模型（CAPM）資本資產定價模型用不可分散化的方差來度量風險，將風險與預期收益聯系起來，任何資產不可分散化的風險都可以用β值來描述，並相應地計算出預期收益率。E（R）=Rf+β（E[Rm]-Rf）其中：Rf =無風險利率E（Rm）=市場的預期收益率投資者所要求的收益率即為貼現率。因此，從資本資產定價模型公式可以看出，要估算出貼現率要求以下變數是已知的：即期無風險利率（Rf）、市場的預期收益率（E（Rm））、資產的β值。二、估算無風險利率無風險利率，是指投資者可以任意借入或者貸出資金的市場利率。現階段，符合理論要求的無風險利率有兩個：回購利率、同業市場拆借利率。在債券市場發達的國家，無風險利率的選取有三種觀點：第一種觀點：用短期國債利率作為無風險利率，用根據短期國債利率計算出的股票市場歷史風險溢價收益率作為市場風險溢價收益率的估計值。以這些數據為基礎計算股權資本成本，作為未來現金流的貼現率。第二種觀點：用即期短期政府債券與市場的歷史風險溢價收益率計算第一期（年）的股權資本成本。同時利用期限結構中的遠期利率估計遠期的無風險利率，作為未來時期的股權資本成本。第三種觀點：用即期的長期國債利率作為無風險利率，用根據長期國債利率計算出的股票市場歷史風險溢價收益率作為市場風險溢價收益率的估計值。以這些數據為基礎計算股權資本成本，作為未來現金流的貼現率。三、估算風險溢價CAPM中使用的風險溢價是在歷史數據的基礎上計算出的，風險溢價的定義是：在觀測時期內股票的平均收益率與無風險證券平均收益率的差額，即（E[Rm]-Rf）。對於使用算術平均值還是幾何平均值有很大的爭論。主張使用算術平均值的人認為算術平均值更加符合CAPM期望一方差的理論框架，並且能對下一期的收益率做-全球品牌網-出較好的預測。主張使用幾何平均值的人認為幾何平均值考慮了復利計算方法，是對長期平均收益率的一種較好的估計，這兩種方法所得到的溢價利率可能會有很大的差異。四、估算β值關於β值的估算，因首次公發與增發項目類型不同估算方法不盡相同。對於增發項目來說，其已經是上市公司、股票已經上市交易，對其β值估算的一般方法是對股票收益率（R1）與市場收益率（Rm）進行回歸分析：R1=a+bRm，其中：a=回歸曲線的截距， b=回歸曲線的斜率=cov(R1 Rm)/σ2m。對於首次公發項目，其股票尚未發行上市，無法通過上述估算方法得出β值，需要通過其他方法進行估算。可比公司法，即利用與該公司經營風險和杠桿比率都具有可比性公司的β值。而後，利用前面講過的β值與杠桿比率的關系，我們可以進一步根據被評估公司與可比公司之間財務杠桿的差異對β值進行調整。公司基本因素法，這種估算公司β值的方法是綜合考慮行業與公司的基一因素，損益表與資產負債表的一些科目都對β值有很重要的預期作用，高紅利支付率表明公司β值較低；公司收益不穩定並且與宏觀經濟有很大相關性表明公司β值較同。研究人員已經對公司β值與其基本因素之間的關系進行了研究。據此便可依據資本資產定價模型公式計算出貼現率。歡迎與globrand（全球品牌網）作者探討您的觀點和看法，趙梅陽，金融投資專家|集團管理專家 個人背景：工學、理學、商學、金融。）進入趙梅陽專欄

㈦ 怎麼對一個公司進行估值

估值的思路無非三，看收益、看同類、看資產，要是追求完全准確，就象要求地震局准確預測地震一樣不靠譜，但用未來收益折現是最接近真相的思想
余亦多：
估值這件事情，本身就是很主觀的，因為「價值」本身就是一個人為的量度
它與物理或數學所追求的"絕對"不同，"價值"是沒有絕對量化標準的
我們可以用上帝創造的法則去作為檢驗科學模型的標准
但檢驗「價值」的標准，是人為的「市場」，是人類創造的法則，而非上帝
所以，以科學的角度去考量金融，我覺得本身就是一個誤區
上面是從宏觀的角度來說估值這件事本質上的悖論
但說到市場實踐，我們分早期公司與成熟公司
成熟公司
成熟公司一般通用的有三種方法：可比公司估值(就是一般說的comps)，可比交易估值(comparabletransactions)，以及貼現現金流法(dcf)。但其實每一種方法的人為可控性都極大。
comps:就是在市場上選幾家已上市的，業務模式類型相似的公司，然後分析它們的各種財務指標，並用此來貼合需要被估值的公司。財務指標除了我們常用的市盈率(p/e)以外，還包括p/sales,ev/ebitda,ev/ebit等等。但這裡面的人為可操作性很大
首先，我究竟選取哪種指標來估值。在市盈率所取得估值不理想的情況下，我可以回頭選擇ev/ebitda。在很多沒有盈利或者盈利能力不佳的互聯網公司，我可以去選擇活躍用戶數，payperclick等等。而且，請相信banker自說成理，合理化估值的「科學化」過程的能力
第二，市場上有很多可選公司，我究竟選哪幾家公司作可比公司能夠達到我希望的估值范圍
第三，這個世界上沒有兩片同樣的葉子。每個公司的財務結構必然有不同，我可以因為這種結構的不同，對於被估值公司作出相應的「調整」
comparabletransactions:就是根據以前發生過的同類型可比公司被收購時給出的估值來定價。也是考慮收購交易發生時的財務指標，如p/e,ev/ebitda等。但因為收購時，一般會給出溢價，所以按照可比交易給公司估值一般會偏高。可比交易一般m&a裡面用得比較多，ipo用得很少
這裡面可玩的貓膩也很多，比如選哪些交易，不選哪些。用哪些財務指標，不用哪些......等等
dcf:這個作一個對公司未來幾年盈利的預估模型。當然，要做預估，自然需要各種假設，比如每年銷售增長到底是3%還是5%，毛利率到底是前三年保持一直，還是前五年保持一致
在一個一切以假設條件作為基礎的模型中，可人為操作的貓膩實在是數不勝數，於是，這種模型的不穩定性連最能自欺欺人的banker很多時候也看不下去，所以大家在實際中用它，或者以它來做判斷的時候其實很少。
當然，根據行業不同或者交易形式不同，常用的估值方法也不同，比如房地產公司，尤其是reit，就會經常用到nav。而傳統行業的公司，用p/e較多。如果我要作一個lbo，可能dcf會是我更看重的指標。如果作破產重組，那用的方法更多是在損益表上下工夫，與上述方法關系就不大了。
初創公司
我一直覺得對初創公司來講，所有的對於某個特定數字的「合理化」的過程，來源還是那個拍拍腦袋出來的數字......
總而言之，很多人在為一個公司估值之前，就已經有一個大概的估價范圍了，其它的所謂計算，不過是一個「逆推」，而非「發現」的過程。這些不同的估值方法，不過是用來貼合最初那個估價范圍的工具而已，並非「科學」。

㈧ 雅虎是哪個國家的公司

雅虎是美國的互聯網門戶網站，也是20世紀末互聯網奇跡的創造者之一。其服務包括搜索引擎、電郵、新聞等，業務遍及24個國家和地區，為全球超過5億的獨立用戶提供多元化的網路服務。

同時也是一家全球性的網際網路通訊、商貿及媒體公司。雅虎是全球第一家提供網際網路導航服務的網站，總部設在美國加州聖克拉克市，在歐洲、亞太區、拉丁美洲、加拿大及美國均設有辦事處。

(8)雅虎金融如何選取可比公司擴展閱讀

2015年雅虎已成為「全球第三大移動廣告公司」。2016年7月25日，美國電信巨頭Verizon（威瑞森）以48億美元收購雅虎核心資產。

2016年9月22日，美國雅虎公司承認，這家企業與至少5億用戶相關的信息遭人竊取，涉及用戶姓名、電子郵箱、電話號碼、出生日期和部分登錄密碼。失竊事件發生在2014年下半年，失竊信息取自雅虎網路系統。

2017年10月，雅虎再次宣布所有30億用戶個人信息被泄露。2018年12月，世界品牌實驗室發布《2018世界品牌500強》榜單，雅虎排名第322。

參考資料來源：網路-雅虎

㈨ 請問如何通過yahoo finance 查詢到美國股票漲幅榜(包括納斯達克和紐約證券交易所）

請問如何復通過yahoo finance 查詢到美國股票漲幅制榜在分類資產負債表上，公司將帳戶分為主要部分內的分類或子部分。優先股在股東權益部分歸類為股本​​的一部分。當你查看公司的財務狀況時，請查看它用於融資的優先股數量。我們也能發現，豬油中的維生素和礦物質含

㈩ 一家公司的「估值」是怎麼估出來的誰來估

估值的思路無非三，看收益、看同類、看資產，要是追求完全准確，就象要求地震局准確預測地震一樣不靠譜，但用未來收益折現是最接近真相的思想
余亦多：
估值這件事情，本身就是很主觀的，因為「價值」本身就是一個人為的量度
它與物理或數學所追求的"絕對"不同，"價值"是沒有絕對量化標準的
我們可以用上帝創造的法則去作為檢驗科學模型的標准
但檢驗「價值」的標准，是人為的「市場」，是人類創造的法則，而非上帝
所以，以科學的角度去考量金融，我覺得本身就是一個誤區
上面是從宏觀的角度來說估值這件事本質上的悖論
但說到市場實踐，我們分早期公司與成熟公司
成熟公司
成熟公司一般通用的有三種方法：可比公司估值(就是一般說的Comps)，可比交易估值(ComparableTransactions)，以及貼現現金流法(DCF)。但其實每一種方法的人為可控性都極大。
Comps:就是在市場上選幾家已上市的，業務模式類型相似的公司，然後分析它們的各種財務指標，並用此來貼合需要被估值的公司。財務指標除了我們常用的市盈率(P/E)以外，還包括P/Sales,EV/EBITDA,EV/EBIT等等。但這裡面的人為可操作性很大
首先，我究竟選取哪種指標來估值。在市盈率所取得估值不理想的情況下，我可以回頭選擇EV/EBITDA。在很多沒有盈利或者盈利能力不佳的互聯網公司，我可以去選擇活躍用戶數，payperclick等等。而且，請相信banker自說成理，合理化估值的「科學化」過程的能力
第二，市場上有很多可選公司，我究竟選哪幾家公司作可比公司能夠達到我希望的估值范圍
第三，這個世界上沒有兩片同樣的葉子。每個公司的財務結構必然有不同，我可以因為這種結構的不同，對於被估值公司作出相應的「調整」
ComparableTransactions:就是根據以前發生過的同類型可比公司被收購時給出的估值來定價。也是考慮收購交易發生時的財務指標，如P/E,EV/EBITDA等。但因為收購時，一般會給出溢價，所以按照可比交易給公司估值一般會偏高。可比交易一般M&A裡面用得比較多，IPO用得很少
這裡面可玩的貓膩也很多，比如選哪些交易，不選哪些。用哪些財務指標，不用哪些......等等
DCF:這個作一個對公司未來幾年盈利的預估模型。當然，要做預估，自然需要各種假設，比如每年銷售增長到底是3%還是5%，毛利率到底是前三年保持一直，還是前五年保持一致
在一個一切以假設條件作為基礎的模型中，可人為操作的貓膩實在是數不勝數，於是，這種模型的不穩定性連最能自欺欺人的banker很多時候也看不下去，所以大家在實際中用它，或者以它來做判斷的時候其實很少。
當然，根據行業不同或者交易形式不同，常用的估值方法也不同，比如房地產公司，尤其是REIT，就會經常用到NAV。而傳統行業的公司，用P/E較多。如果我要作一個LBO，可能DCF會是我更看重的指標。如果作破產重組，那用的方法更多是在損益表上下工夫，與上述方法關系就不大了。
初創公司
我一直覺得對初創公司來講，所有的對於某個特定數字的「合理化」的過程，來源還是那個拍拍腦袋出來的數字......
總而言之，很多人在為一個公司估值之前，就已經有一個大概的估價范圍了，其它的所謂計算，不過是一個「逆推」，而非「發現」的過程。這些不同的估值方法，不過是用來貼合最初那個估價范圍的工具而已，並非「科學」。