當修正時，我們該恐懼嗎？

每一次修正，其實都是理性投資者的週年慶

Oct 11, 2025

0. 引子：10/10 大跌背後的思考

2025 年 10 月 10 日，美股三大指數同時大幅下挫。這場短期震盪，對許多投資人來說既熟悉又刺痛：熟悉的是像今年四月時「股市回檔」這樣的節奏，但感到刺痛的是對未來方向的不確定感。

當跌幅出現時，我們常會下意識地問：「這次會成為崩盤嗎？估值模型還有效嗎？是否市場結構已經改變？」

但真正有深度的思考，是從 幾個維度 出發：歷史、估值模型、結構性變化與公司本質動能。最終要回到那個核心：手上有現金、心中有內在價值 (Intrinsic) 的投資人，都在等待這樣的修正機會。像獵人一般靜靜守候獵物的到來，一旦時機到來時；就讓獵物一槍斃命。

本文用幾個切入點來討論當市場修正時，我們到底該不該恐懼？從過去的歷史經驗學正確看待修正時刻，從估值模型看內在價值的意義，從結構性改變看估值模型的意義。

1. 又一次的大跌：從市場修正開始說起

昨天週五（10/10）美股三大指數同步下挫，道瓊跌逾 600 點，S&P 500 與 Nasdaq 皆重挫超過 2%。這樣的跌幅雖不至於造成恐慌，但卻喚醒了投資人那個熟悉的疑問——「有沒有可能大崩盤又要來了？」

其實，若我們翻開歷史，會發現5%~10% 的回檔幾乎每年都會出現，而15%~25% 的中期修正平均每隔五年就會遇上一到兩次。只有當跌幅超過 30% 以上，才屬於真正稀有且具系統性風險的事件。這樣的歷史統計提醒我們：修正不是異常，而是市場呼吸的節奏。

根據 Cory Mitchell, CMT 於 The Balance（2025 年 4 月 11 日）統計的 S&P 500 指數長期資料（涵蓋其前身指數、未含股息），我們可以看出不同幅度的市場修正出現頻率如下：

15% 的跌幅：極為普遍，平均每五年就會發生一到兩次。這類修正多半發生在正常經濟循環或貨幣政策緊縮期。
20% 的跌幅：仍屬常見範圍。五年內也可能出現一至兩次。歷史顯示，多數 20% 跌幅最終都是長期的買進機會，因為只有少部分會惡化為 25% 以上。
25% 的跌幅：屬中度罕見。大約每 5 至 15 年才會出現一次。這也是長線投資者最該留意的區間，因為 25% 代表市場的「第二層恐懼」。
30% 的跌幅：重大事件級別。自 1950 年以來僅出現 6 次，通常伴隨系統性衝擊，例如 1973 年石油危機、2000 年網路泡沫、2008 年金融海嘯與 2020 年疫情。
40% 的跌幅：極為罕見。自 1940 年代以來僅三次出現——1974、2000–2002、以及 2008–2009 年。每一次深跌後，後續的反彈幅度都相當驚人。
50% 以上的跌幅：屬歷史級崩盤。從 1871 年以來僅四次，最慘的是 1930 年代大蕭條（近 90% 下跌），其餘三次皆未超過 60%。

這組統計的重點不只是顯示跌幅的稀有程度，更提醒我們：

市場大多數的恐懼，最終都只是中途的修正。
在百餘年的歷史裡，數不清的 15% 或 20% 回檔都沒有演變成 30% 崩盤，更別說 50%。

2. 估值模型仍有地位：理解與運用三大核心模型

2.1 估價模型

每一次市場出現瘋狂大跌或大漲時，最常被問的問題是：「估值模型到底還有用嗎？這個問題其實反映了投資者在恐慌時的心態——當價格劇烈波動時，所有理論似乎都被市場打臉。但事實上，估值模型不是拿來預測價格的魔法，而是幫助我們計算「合理價值區間」的工具。

在眾多估值方法中，有三種最核心、最常被專業投資人與研究機構使用的模型，它們分別是——
折現現金流模型（DCF）、相對估值法（Relative Valuation） 與 剩餘收益模型（Residual Income Model, RIM）。

一、折現現金流模型（DCF Model）——估值的「基本功」

DCF 是最經典、也是最嚴謹的估值方式。它的邏輯很簡單：一家公司的價值＝它未來所有可預見的自由現金流（Free Cash Flow），經過一個合適的折現率（Discount Rate）換算回今天的價值。

DCF 的關鍵在於三個假設：
A. 現金流預估的準確性——公司能否穩定創造現金？
B. 成長率(G)假設——未來營收與利潤能持續增長嗎？
C. 折現率(R)選擇——考慮無風險利率與風險溢價的貼現值。

DCF 最大的優點是理論嚴密、可反映長期價值；缺點則在於對#假設極度敏感。利率上升 1%、成長率下降 1%，估值結果可能差出 20% 以上。因此在波動期，DCF 給我們的是「理性區間」，而非「單一價格」。在教學DCF模型時，我都會請學生做Sentivity Analysis Table，也就是不同的參數會產出不同的估算價值。

二、相對估值法（Relative Valuation）——市場的「比較法則」

相對估值也是投資實務中最常被使用的模型。它以市場上相似企業為基準，透過指標（如 P/E、P/B、EV/EBITDA、PEG）比較估值水準。舉例來說，若某家半導體公司本益比 20 倍，而同產業平均為 28 倍，則表示該公司「相對低估」；反之若高於同業太多，則可能過熱。

相對估值的優勢是操作直觀、對市場情緒反應快；但也容易隨群體偏誤失真。當整個產業同時被高估時，「相對合理」仍可能代表「集體昂貴」。

✏️ 三、剩餘收益模型（RIM）——連結會計與經濟價值

RIM 的出發點是：一家公司的真正價值不僅是淨資產（Book Value），還包含未來能賺到超過股東要求報酬率的「超額收益」。簡單來說，就是：

公司價值 = 現有淨資產 + 未來剩餘收益的現值。

它的特色在於能處理沒有穩定現金流的企業（例如銀行、金融、平台型公司），特別在研究報告與學術應用中相當常見。

RIM 的核心指標是 ROE – r（實際報酬率減去股東必要報酬率）。若一家公司長期能穩定維持 ROE 高於 r，那麼它的估值理應超過帳面價值。

2.2 算出內在價值後呢?

如上圖所示，股票的市場價格（Mr. Market） 經常在「內在價值」上下波動。

當價格低於內在價值、並留有「安全邊際（Margin of Safety）」時，是長期投資者布局的買點。
當價格遠高於內在價值、進入「投機區（Speculation）」時，這時市場情緒往往會被貪婪驅動。
長期而言，價格最終會回歸內在價值，這就是長期價值投資的核心邏輯。

3. AI時代的市場結構變化：估值模型失效了嗎？

也許有不少人認為，「AI時代讓傳統估值模型過時了。」然而事實並非如此。估值模型不會失效，只是模型背後的假設在改變。

3.1 什麼是結構性變化？

結構性變化指的是影響市場長期方向的根本性改變，可能源自技術、政策、人口或制度。這些變化不只是短期景氣循環的波動，而會永久改寫市場的生態系統。

根據 Goldman Sachs (Aug 2025) 最新報告，S&P 500 前十大公司（主要為 Magnificent 7：NVIDIA、Apple、Microsoft、Alphabet、Amazon、Meta、Tesla，再加上 Berkshire Hathaway、Eli Lilly、Broadcom）合計佔指數市值 約 38%，創史上新高。這種集中程度甚至超越 2000 年網路泡沫高峰期（當時前十大權重為 27%）。

而在資本支出（CapEx）層面，J.P. Morgan Global Equity Research 指出：

2024–2025 年間，AI 七巨頭的年度資本支出成長率高達 +36%；
其餘 493 家公司平均僅 +9%。

換言之，AI 熱潮正在改變市場權力結構：

指數的上漲，不再是廣度的繁榮，而是深度的集中。

這就是所謂的「結構性牛市（structural bull market）」——少數企業的效率、現金流與技術壟斷，撐起了整個指數。

3.2 估值模型的假設被迫更新

這種結構改變，讓傳統估值模型（如 DCF、CAPE、EV/EBITDA）需要重新定義假設。

Shiller CAPE 比率截至 2025 年 10 月約為 39 倍，比長期均值（17 倍）高出近 1.5 個標準差。若以實質利率調整後的版本觀察（即考慮當前美國 10 年期實質殖利率約 2.1%），CAPE 的偏高程度僅略高於 2020–2021 年。

（資料來源：BofA Global Investment Strategy, Sept 2025）

這代表：在低通膨、穩健盈餘成長的環境下，高估值不一定代表泡沫，而可能是生產力重估。AI 技術正改變資本邊際報酬率，使得大型企業能長期維持高於名目 GDP 的獲利增速。

因此，我們不能再用「平均本益比回歸」的思維看待市場，而要問：

這些企業的超額報酬，是否來自在結構性的優勢？

而Nasdaq 100 在過去一年上漲 22%，但年化波動率僅約 21%；相比 1999–2000 年網路泡沫時期的 45%，明顯更為理性。同時，VIX 指數在 2025 年至第三季仍維持在 14–16 區間，顯示市場雖有修正，但恐慌尚未擴散。

這意味著：市場雖高估值，卻未高波動。

投資人對 AI 的定價更接近「理性重估」而非「集體投機」。

3.3 結構性改變的代價：兩極化

然而，集中化在AI並不是完全沒有其他風險。
Morgan Stanley Research (Sep 2025) 指出，中小型股（Russell 2000）年初至今落後 S&P 500 近 18 個百分點，創 1999 年以來最大落差。這代表高利率與技術門檻正排擠弱勢企業，導致市場「二元結構」——

一端是掌握算力、資料與全球供應鏈的超級巨頭；
另一端是融資成本上升、盈利被壓縮的中小型企業。

長期而言，這樣的分化會改變市場 Beta 結構，使主動選股的難度與重要性同步上升。

根據 FactSet（2025 Q2 Earnings Insight） 的數據，S&P 500 的獲利成長幾乎完全由少數公司驅動。

「Magnificent 7」的盈餘年增率高達 14.1%，其餘 493 家公司僅為 3.4%。這代表 AI 巨頭的成長速度是整體市場的四倍以上，市場結構正迅速向少數科技領導企業傾斜。

在 2025 年第二季中，Microsoft、Alphabet、Broadcom、NVIDIA 是前五大貢獻來源，合計拉升整體盈餘超過 12 個百分點。這顯示市場的獲利分佈極度集中，幾乎所有增長都來自這少數科技巨頭。

而FactSet 也預估，從 2024 年第二季到 2026 年第一季，「Magnificent 7」的獲利成長率將從 35% 降至約 11%，而其他 493 家公司的增幅則穩定於 3%–11% 間。
這說明未來的「集中成長」仍會存在，但邊際效益正在下降。AI 帶來的結構紅利不會永遠維持在高速區間。

4. 從估值到動能：為什麼我們仍然需要「估價」

當市場充滿漲漲跌跌的噪音、價格劇烈又波動時，「估價」這件事顯得既徒勞又頑固。
有人會問：「AI 改變世界的速度比任何模型都快，為什麼還要浪費時間去算內在價值？」

但正因為變動太快，我們更需要下錨的點。再提醒一次關於估價的目的，不是為了預測價格上漲或下跌，而是建立一套不被市場價格牽著走的思考框架。

4.1 估價不是靜態的，而是觀察「企業生命週期」的工具

在前述的三個估值模型（DCF、相對估值、RIM）中，最重要的並不是數字本身，而是背後假設的故事。
每一次估價，都是在回答三個問題：
1️⃣ 這家公司目前賺的錢，能不能持續？
2️⃣ 它未來的成長，來自哪裡？
3️⃣ 若外在環境改變（利率、技術、競爭），它的估值會怎麼被重寫？

這三個問題，構成了投資人在 earnings call 裡應該要聽的重點。真正的價值投資者關心的不是「公司說它要做 AI或用AI節省成本」，應該是「AI 會不會改變它的現金流結構？」

Earnings call 是估值模型的實測現場。
每一季的財報，是公司對自己「內在價值假設」的驗證或修正。投資人若能持續追蹤管理層的指引、資本支出方向與現金流表現，就能把「估值」變成一種動態思考：

不是只為了估一次價值，持續了解價值與現實之間的距離。

4.2 估價是風險管理，而非預言

在 AI 主導、結構性集中、宏觀不確定的時代，估價是風險對沖的工具。它讓我們有機會在市場狂熱前設好「安全邊際」，在市場恐慌時敢於買入。

如同之前段落的圖（Intrinsic Value vs. Market Price）所示，

當價格低於內在價值且出現安全邊際，是理性投資的區間；
當價格高於內在價值、被情緒推上雲端，則是市場貪婪的寫照。

估價，讓我們看見市場在回檔時的成本，也讓我們在大跌時不致於被拖下水。

5. 反思：修正，是讓價值重回我們腦袋的時刻

從 10/10 大跌回看，我們看到的不是危機，而是週期。

歷史數據提醒我們：15%、20%、甚至 30% 的回調極為常見；
估值模型提醒我們：理性不是預測，而是定價背後的邏輯；
結構性改變提醒我們：高估值可能來自生產力，而非泡沫；
而最後，估價讓我們在這一切市場噪音之中，保有自己的節奏。

因為真正的投資人，不是每天盯著螢幕找機會，而是手上持有現金或穩定現金流入、心中已有內在價值，在市場大跌恐懼時，靜靜等待那個 #價格　重新回到 #內在價值 的時刻，再靜靜等待下次豐收獵物。

Finance PhD Insights

Discussion about this post

Ready for more?