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2025年特许金融分析师自由现金流估值中的模型创新专题试卷及解析1

2025年特许金融分析师自由现金流估值中的模型创新专题

试卷及解析

2025年特许金融分析师自由现金流估值中的模型创新专题试卷及解析

第一部分：单项选择题（共10题，每题2分）

1、在自由现金流估值模型中，引入机器学习算法的主要目的是什么？

A、简化传统DCF模型的计算过程

B、提高对未来自由现金流预测的准确性

C、减少对历史财务数据的依赖

D、完全替代分析师的主观判断

【答案】B

【解析】正确答案是B。机器学习算法通过分析大量历史数据和识别复杂模式，能

够更准确地预测未来自由现金流，从而提升估值精度。A选项错误，机器学习实际上增

加了计算复杂性；C选项错误，机器学习仍然需要历史数据作为训练基础；D选项错

误，机器学习是辅助工具，不能完全替代分析师的专业判断。知识点：机器学习在估值

中的应用。易错点：误认为机器学习会简化流程或替代人工。

2、在自由现金流估值中，ESG因素整合的创新模型主要关注什么？

A、仅考虑环境风险对公司现金流的影响

B、将ESG评分直接作为折现率的调整依据

C、综合评估ESG因素对长期现金流和风险的影响

D、忽略ESG因素，专注于传统财务指标

【答案】C

【解析】正确答案是C。ESG整合模型的核心是全面评估环境、社会和治理因素对

公司长期现金流和风险的综合影响。A选项错误，仅关注环境风险过于片面；B选项

错误，ESG评分通常不直接用于调整折现率；D选项错误，现代估值模型越来越重视

ESG因素。知识点：ESG在估值中的整合方法。易错点：误将ESG因素简单等同于单

一财务指标调整。

3、在自由现金流估值中，情景分析法的创新应用主要体现在哪里？

A、仅使用单一情景进行估值

B、结合概率权重计算加权平均价值

C、忽略极端情景的影响

D、仅依赖历史数据设定情景

【答案】B

【解析】正确答案是B。创新情景分析法通过为不同情景分配概率权重，计算加权

平均价值，更全面地反映不确定性。A选项错误，单一情景无法体现不确定性；C选项

2025年特许金融分析师自由现金流估值中的模型创新专题试卷及解析2

错误，极端情景往往对估值有重大影响；D选项错误，创新方法会结合前瞻性信息设定

情景。知识点：情景分析在估值中的应用。易错点：误认为情景分析只是简单列举可能

性。

4、在自由现金流估值中，实物期权法的创新点是什么？

A、仅适用于传统制造业估值

B、将管理灵活性量化为期权价值

C、忽略市场波动性的影响

D、完全依赖历史数据

【答案】B

【解析】正确答案是B。实物期权法的创新在于将管理决策的灵活性（如扩张、放

弃等）量化为期权价值，提升估值准确性。A选项错误，实物期权法适用于多种行业；

C选项错误，市场波动性是实物期权的重要输入变量；D选项错误，实物期权法需要前

瞻性假设。知识点：实物期权理论在估值中的应用。易错点：误认为实物期权仅适用于

特定行业。

5、在自由现金流估值中，大数据技术的创新应用主要体现在哪里？

A、仅用于收集传统财务数据

B、通过非结构化数据预测行业趋势

C、减少对宏观经济数据的依赖

D、完全替代基本面分析

【答案】B

【解析】正确答案是B。大数据技术的创新在于利用非结构化数据（如新闻、社交

媒体等）预测行业趋势，辅助现金流预测。A选项错误，大数据不仅限于传统财务数据；

C选项错误，宏观经济数据仍是重要参考；D选项错误，大数据是辅助工具，不能替代

基本面分析。知识点：大数据在估值中的应用。易错点：误认为大数据仅用于数据收集。

6、在自由现金流估值中，动态折现率模型的创新之处是什么？

A、使用固定折现率

B、根据风险变化动态调整折现率

C、忽略市场风险溢价的变化

D、仅依赖历史数据设定折现率

【答案】B

【解析】正确答案是B。动态折现率模型的创新在于根据风险变化（如市场环