如果说会计本身是不精确的，那么建立于会计之上的公司金融决策有多大意义？
如果CAPM本身是不精确的，那么建立于CAPM之上的投资决策有多大意义？Fama & French算出来CAPM只能解释8％（If only 8% of total returns can be ex
如果说会计本身是不精确的，那么建立于会计之上的公司金融决策有多大意义？如果CAPM本身是不精确的，那么建立于CAPM之上的投资决策有多大意义？Fama & French算出来CAPM只能解释8％（If only 8% of total returns can be explained by the CAPM why do people still use it)
但还真别说，CAPM能解释的比第二名正好高了8％ (Because the APT, multi-factor models can't explain nothing)
同理，会计只要比第二名好，那就用在公司金融身上了(so as long as the CAPM is better than the second best, you use the CAPM)
当然会计不是CAPM,但你懂的（You get the point)我的理解：会计面对的是已经实际发生的业务，对客观事实进行主观改造成可理解信息，公司金融面对的是未来未发生的事项作出决策。
就好像，老师在课堂上讲课，学生做笔记，学生做的事情就像会计。
你说的会计不精确，可能就是学生对老师的讲课内容理解有偏差。
那么最好的方法，就是拿个录音机把老师讲的内容全录下来，但这里有个问题，就是老师讲课会夹杂很多无用信息，比如开个玩笑、说说课外的故事，这些都与知识点无关，学生要的就是跟知识有关的信息。
那么，如何把有用信息提炼出来，就是会计应该做的事情。
而公司金融，我觉得可以理解为参加考试。学生根据自己做的笔记复习，然后参加考试。
那么，这里存在两个问题：1、学生做的笔记不准确；2、自己答题对题目把握不好or对知识点运用不到位。
以上两个问题都会导致答题失利。
这跟你说的利用会计信息，来进行公司理财决策是一样道理。
对于会计信息的失准，随着技术的进步，是可以提高精度的，这跟训练一个学生是一样的，不断做笔记是可以提高熟练度和准确度的。
而由于未来存在极大的不确定性，这跟你遇上什么难度的卷子是一样，你不可能提前知道题目（排除作弊情况），所以公司理财本身就无法对未来有一个很准确的预估，即使会计信息再精确也对此毫无办法。
而对知识点运用不到位，这只能是管理层的问题了。
所以，你说会计本身不精确，那么公司金融决策本身意义大不大？
未来还是问上帝吧。
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下班吃完饭，回答下第二个问题。
回收期算的是什么时候能够回本，NPV算的是到期能够获得多少收益。
如果有两个投资方案：A是建设一个钢铁厂，投资1亿元、回收期10年、NPV5000万，B是开一个便利店，投资50万元、回收期2年、NPV30万元。
选哪个？
不能作出选择。
因为只就这样的信息来做比较，没有意义，必须看自身的财务状况和期望收益。
必须确定自身的现金流是否能够撑得过回收期，撑得过，NPV才有意义。
如果手头只有1.5亿元，那么投资钢铁厂是很吃紧的，无法确定未来10年会发生什么事，5千万元够不够应付。
10年确实是一个不确定的数，但至少让你知道未来有很长一段时间会熬得很辛苦。
所以，回收期和NPV选哪个？两个都要看！即使两个都是毛估估。
只不过在寻宝的过程中，我首先要确定自己能不能活下来，再看看活下来后能拿到多少宝藏。
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第三个，不懂。不精确不是问题；够用（够指引方向、足够支持做决策的逻辑）就行，大致的正确好过精确的错误；相比追究是否精确，更要注意是否用错了数据间的逻辑、是否有正确的思维模式；
另外，如果所有的方法都不能达到精确，那么相比之下最精确的（哪怕同样非常不精确）就是我们该使用的。财务会计的一个重要职能是向与企业有利害关系的各个方面以及其他相关的机构提供决策有用的信息。决策有用的会计信息主要指企业经营成果、财务状况和资金流转等信息，这些信息是分别通过损益表、资产负债表和现金流量表等会计报表加以反映。
巴菲特在1996年致伯克希尔股东的信中坦承道：“我们只是对于估计一小部分股票的内在价值还有点自信，但也只限于一个价值区间，而绝非那些貌似精确实为谬误的数字。”
回到问题的本质：
提供会计信息的目的是什么？决策依据
决策是一个复杂的过程，不是由某个单个变量决定的。对于公司决策者而言，尽可能多的搜集信息，即使是模糊准确的会计信息，可以帮助决策者消除信息不对称的影响。
针对你提出的"Ross 的公司理财书里面提到很多公司在衡量项目可行性的时候，在回收期和NPV 之间选择的时候，很多公司宁愿用回收期这一相当不精确的指标"这一问题。
首先我们要说采取NPV法的条件：
不考虑风险定义和测度；或是将现金流看做是确定的一致量；或是设定期望现金流和期望收益率。
你在项目计算期内，按行业基准折现率或其他设定的折现率计算的各年净现金流量现值就一定精确吗？
投资回收期法的优点在于计算简单，易于理解，且在一定程度上考虑了投资的风险状况（投资回收期越长，投资风险越高，反之，投资风险越低）。 当然它没有考虑货币的时间价值是其软肋。
对于项目投资而言，采取多种方法综合分析考虑当然更好。可是如果决策者的能力或条件有限，或者受公司的历史背景影响，采用一种简单易于理解的方法亦可。首先，会计和财务分析分属两个不同的领域，会计在于如何尽可能及时、准确、符合经济实质地将企业的经营状况用简单直观、可比的形式体现出来；而财务分析则是基于会计数据基础对企业的经营情况进行评价的一套指标体系。
会计和财务分析都不可避免地存在不准确性，但这种不确定性是内生的，只能完善而无法完美。但使用两者时，大都不需要得到绝对的结果，更多的是用于相对比较。会计和财务分析有用的地方就在于设立了一套标准体系，使得使用它们的主体具备了相对比较的基础，相对而言，不准确性就没那么重要了。
至于进行经济决策，会计和财务分析所能提供的只是基础数据和方法，最重要的部分则在于预测，是对宏微观、产业、市场、经营模式、经营效率等等的把控。其实决策的正确与否真的在于使用NPV还是回收期、回收期是5年还是5年3月吗？它们都只不过是提供了进行经济决策的的思路和方法，对于项目或决策本身而言根本没有影响。如果可能，请告知我有多少种职业做的是真正“精确”的事会计学是种语言。
对于一个公司而言，会计将繁杂的各种公司经营活动翻译成这种统一的语言以供公司内部交流、理解公司经营状况。可以理解为是一种方言，一个公司里的部分人懂就行。
对于更大的范围，比如公司与投资者之间的交流，就需要财务将方言翻译成普通话。
用任何一种语言，都会有词不达意、误解的时候，但是这妨碍我们之间的交流了解吗？不能理解对方是语言的问题还是语言使用者的问题呢？在得到一段表达通顺、没有歧义的文字指示，并能够完全理解的情况下，做决定的人就不会掺杂一丝自己的意志吗？
同样的，金融决策者做出错误的决策，通常不应该怪会计这门语言。会计为公司价值的量化提供了一种有效的方法。
虽然并不完全可靠，但一份经过合格审计的公司财务报告也已经能很有作用地披露一家企业的非常多的信息。
当然，判断一家公司的价值光靠财务信息是不够的。学过初级财务管理的人也都知道公司在不同的成长阶段，财务信息的重要性也是不同的。投资人在评估公司是否有投资价值时，在拿到企业财务报表的同时，也会从其他各个非财务方面去了解这家企业的其他情况。
但是，当“价值”这种虚飘飘的东西能用数字量化了之后，其给人的感觉是相当直观的。这也是为什么统计学、概率论，以及现在的金融工程出现的原因，他们的目的都是为了量化一个虚拟的东西。而现代商业学科的一切量化价值的基础，都可以追溯到会计上面去。会计就是我们的祖先为了提供一个更简单清楚的世界而发明的方法。
当然最后还是要强调，会计提供的不是全部，而是一种方法、一种手段。会计信息的不准确性在于：
1.同样的经济行为，企业可以采用不同会计方法进行处理，得出的报表也会不同。比如企业掉了100元钱，会计可以说这是一笔意外损失，计入营业外支出抵扣利润少交税。会计也可以说这是谁丢失的谁赔偿，计入其他应收，对利润税务没影响。会计也可以说这是吃一堑长一智，计入无形资产增加资产等等处理方法。不同的处理对企业的各个科目和报表的出来的数据不一样，企业也可以选择对自己最有利的处理。
2.会计处理的出来的数据只是过去的数据，是企业已经发生的经济行为的记录。而对于企业未来发生的经济行为，没有相关科目进行展示。而企业的投融资决策，是需要在对未来的经济行为进行预计的基础上做出的。而对未来经济行为进行预计除了需要对自己企业过去的状态和发生的业务进行了解之外，还需要对未来市场的发展情况，人员配备，风险情况等等进行了解和比较，但是这些都没有在财务报表中进行展示。这也是会计信息对于企业决策不准确性的一些方面。
3.企业会计的能力问题，道德问题以及企业老板自己的一些打算也会导致会计信息不准确。
但是即使这样，那么为什么企业还是要请会计做账，国家还是定期要求企业（上市）披露财务报表呢？那是因为会计信息也有它的准确性。主要在于：
1.同样的经济行为，企业在不同时期，必须采取相同的会计方法进行处理。这在会计上叫做可比性原则（一致性原则）。比如企业掉了100元钱，你在第一年计入了营业外支出少交税了，那么第二年甚至第二个月，你又掉钱了，那么你就应该采用第一次的方法计入营业外支出了。你不能说我第二年想上市，所以要增加利润，我将这个计入其他应收，那这就违背了会计准则和相关法律。这样在相同处理方法相同口径下做出来的同比增长数据就有参考价值了，不管对于企业决策还是企业利害关系方都是有用的。
2.会计处理的数据只是过去的数据，但是那却是企业真真正正发生的数据，特别是资产负债表，是企业在会计截点状态的较真实反映。而对未来状态的预计你只能是预计，变化可能性很大。比如你说我现在有50个人，预计半年后我要到100个，所以要增加50个人的工资。但是有可能第二天你公司就有25个人离职了，或者市场不行了，立马裁员20个。但是企业有50万资金在银行，不可能第二天平白无故的变成25万了。只有知道了自己的家底，才有底气和基础做关于未来的决策。
3.财务指标，金融理论，各种模型数据出来的数据只能是做一个参考，不同行业，不同的时间，这些指标都是千差万异。如果你是外部投资者，你参考的是你目标企业的财务报表，那么你除了关注报表数据，你还需要关注报表附注。更加重要的是，你还需要去你的目标企业实地考察。（木有看到王亚伟还去调查企业的用电和用水数据呢，道听途说的……）。如果你是内部需要投资一个项目，那么你作为老板，需要和你的财务深入的沟通，这些数据是在什么情况下的出来的，将来这些情况可能会有什么变化。这样就可以尽可能的剔除这些财务数据的系统性误差，以及一些人为的误差。
以上是我对会计信息本身不准确的一些认识，内容中较少涉及到公司金融理论。主要是因为原来在企业主要搞财务，没怎么涉及到公司金融理论。后来我和搭档一起创业做一些事情的时候，我们决定做或者不做的时候，也确实都做过NPV和回收期的测算和对比。后来也确实都用回收期进行决定的多主要在于，NPV太麻烦，计算一大堆。而且假设太多，不确定性太大。还不如我做个现流表和利润表，测一下回收期来得快。（因为搭档们都是和财务相关，看到现流表和利润表大概心理就有数了）
以上信息，有点文不对题。如无帮助，请点击“反对”和“没有帮助”，谢谢！会计虽不精确，但也是在对方有作假动机情况下能拿到的最精确的数字了。不用会计指标则意味着你什么指标都没了。我觉得题主的问题表述的不是很精确，把仇恨拉到了会计上面...
会计不只是对公司经营状况的估计，题主的意思应该是财务预测数据的不精确对财务模型和项目决策的影响。
财务预测数据如有合理的数据基础和符合行情的风险调整变动，用在财务模型里并无不妥，不需要也做不到100%精确。以本人过往项目经验而言，财务预测数据其实是非常容易达成共识的一项input。风险的调整其实最多还是通过折现率来体现。
在衡量项目可行性的时候，项目参与各方的考量是不同的。譬如对于牵扯到贷款的资本开支较大的项目，银行很看重pay back period，投资方更看重IRR、NPV 。
公司在进行项目财务决策的时候，几乎都会使用corporate finance工具。公式是死的，人是活的，工具的使用依项目的特点而定，依行业通行做法而定，达到横向比较的目的，跟国内外无较大关系。input数据做不到完美各方都明白，重要的是在input相似的情况下，比较出哪些项目更胜一筹，风险回报更高。
题外话：Bloomberg有些数据算法一直是有问题的，但如果过去几十年的数据都是这么算出来的其实对使用者来说仍是有参考价值的历史数据。同理，两家投资公司去看ABC三个项目可能得出不同的model、IRR、NPV，但最终分析出来的投资优先次序极有可能仍是一致的。会计上确实存在很多估计，最常见的比如：减值准备、固定资产使用年限、无形资产使用年限、长期待摊费用摊销年限、或有事项。 但是这些估计并不是拍脑袋拍出来的。所有的会计估计都有一定的原则和具体方法。比如银行的减值准备有一整套关于default probability, exposure at default 以及 loss given default 的计算方法。各种资产的使用年限也都是需要有依据的。
所以，虽然会计上存在大量估计，但是这些估计是根据一套同样的理论基础估算出来的。
而会计的目的就是这样的估计尽可能公允的反应公司的经营状况。很多情况下这些估计的算法可以简化，会计也有一个重要性原则, 可以简化，但是原则上误差不能大到“很可能会改变或影响依赖这一信息的人的判断”
所以，会计首先是将不同企业的各种估计用统一的语言表达出来，第二就是确保表达出来的状况和实际状况间不存在很可能会改变或影响依赖这一信息的人的判断的差异。财务会计准则的基石之一就是“有用性”，这种有用性包括两点：第一是会计数字要对债权人、股东、政府、投资者等等利益攸关方有使用价值；第二是会计信息要反映企业的经济资源，以及他们的claim和历史变化。
这种原则听起来非常美好，但很遗憾的是，从财务会计的这块基石开始，会计的确认和计量就不可能完全满足所有财务信息使用者的需求。
比如，对外部的股票投资人来说，他们关心的是股票未来的分红以及增值能力，这体现在资产的会计计量上，很自然地就是公允价值和历史成本的取舍：存货价值提高时，是用账面价值还是公允价值计量？金融资产升值时，用历史成本还是公允价值计量？对外部投资人来说，他们希望最好是对于所有存在可靠公允价格的资产，都用公允价值计量，且每天更新，这样他们更好评估企业的价值几何（至少是相对于历史成本来讲会更有利于价值判断）。
但是债权人肯定不会同意这种计量模式。现在的很多债权产品对企业的资产负债比例、流动性等等都有限定（covenant），企业在还清债务之前不能随意逾越。如果企业可以在存货涨价的时候提高存货的账面价值，那企业就更容易满足债权人对企业经营施加的约束条件。一旦价格出现波动，债权人的利益很可能就会受损。所以，债权人希望资产和收入的计量越保守越好，负债和费用的计量越及时越夸大越好。
再比如，政府对于企业的会计准则，很可能持有的是一种比较长期的眼光，希望能从企业的财务数据中汇总出统计数字，便于宏观调控和决策。短期内企业的资产以什么数值计量，长期内反正都会抹平，所以政府角度可能不会介意。但是，政府希望每年的数据之间可比性较好，每年的资产规模、会计利润的统计可以比较，这样方便政府做宏观决策。这样的话，政府肯定不希望金融市场的波动影响的企业利润，进入到宏观决策的过程。举例来说，房地产企业的现金周期可能依每年的流动性情况发生变化，今年的账款平均180天收回，明年要250天，这样今年和明年在收付实现制下的利润（即现有会计准则下的现金流）可能有天壤之别；但在权责发生制下，只要企业的生产情况不变，会计利润是完全不会变化的，这样控制变量，非常有利于做出宏观判断。
因此，“金融决策”本身就是一个非常宏大的概念，金融市场中不同身份的角色，决策的过程和角度有云泥之别。也正是因为这个原因，会计信息不可能同时满足所有人的需求，而只能退而求其次，满足尽量大多数人的尽量大多数需求，会计准则、会计报告和审计等等，从来都是多方制衡的结果。这样的例子数不胜数。就以金融资产的准则为例，同样的股票，如果作为交易性金融资产，则公允价格变动可直接影响当期利润；如果作为可供出售金融资产（AFS），则公允价格变动直接计入所有者权益，而不影响利润。哪种会计计量方式是“正确的”？都是，也都不是，取决于使用者自身的需要而定。金融决策用到的信息浩如烟海，会计在决策过程中能提供的信息必然是有限的，也一定是有偏的，所有会计数字在投资中实际上都是不精确的，投资分析师需要对会计数字做各种调整。
会计的贡献在于为所有的金融决策提供了一个基础和起点：债权人在这个基础上采取更保守的偿付能力分析，可能需要看到会计数字中隐藏的负债或费用；投资人在这个基础上进行未来现金流的预测，需要挖掘未来收入增长点、看出资产负债中的风险；政府在这个基础上计算投资与回报的宏观状况，可能需要把一些非经常项目抹平，便于把握更真实、在长期中更能持久的经营表现。
以楼主的问题为例，levered和unlevered cash flow这一套，属于公司金融中公司估值的理论。这套估值理论的特点在于，它完全基于未来现金流的角度对企业来估值。所以，理论上来讲，如果你能够直接预估未来无限年份每年的自由现金流（Free cash flow），并知道合适的折现率，那么你根本就不需要会计的存在。因为会计信息是一套妥协了很多人的需求而报告出来的信息，而既然你对未来的现金流能做出完全准确的预估，那么根本不必用那一套有偏差的数字。
然而在实际操作中，就像之前所说，会计为投资决策提供了一套“不差”的基础。换句话说，会计科目的确认和计量反映了企业的经营特点，其本身的生成过程和结果都是对金融决策有用的，但有用不等于直接拿来使用。我们很容易把会计数字（accrual basis）调整到估值理论需要的现金流（cash basis），具体调整方法在任何一本中级财务会计教材上都可以找到（当然会计现金流和自由现金流还有一些技术上的细微差距，但已经基本脱离了会计的范畴）。
举例来讲，会计上的收入数字不包括以前年度发出、今年收款的货物，但却包括今年发出、明年才收款的货物；收入数字还考虑到了已收到现金，但以后会以某一概率退货的发出货物，并扣除了相应部分的收入；对有些比如建设企业，收入和收款根本就是两套系统（一个在收入，一个抵减存货）。金融分析师为了应用现金流估值模型，通行的办法就是调整会计报表，并做出现金流的预测。自由现金流的公式：息税前利润 * （1 - 税率） + 折旧 - 资本支出 - 运营资本变化，每一个都（基本上）是会计概念，调整后就成了金融决策中非常重要的数字，这就是每个投行都在金融决策中使用的数字了。
至于回收期和NPV的选择，更多的是成本收益的考量，因为NPV涉及了太多的估计和预测，不如回收期那么容易。
参考书目：Intermediate Accounting by Kieso, Weygandt and Warfield脱离业务逻辑单纯的谈论会计或者金融没有任何意义。
从金融决策的角度：
作为外部人员，如果不理解业务逻辑，即便你分析1000家公司的报表，也只能了解个皮毛；
而对内部人员来说，会计更多的是对自己脑海中公司情况的一个印证。
在企业内部，甚至是投资公司，真正决策的时候，神马的公司金融理论，npv，irr，回收期根本不是重点，重点永远是业务逻辑，金融理论只不过是验证下自己心目中的理解而已。如果考试分数不能精确衡量一个人的能力，那么以分数作为录取标准有多大意义？
道理是一样的啊小朋友！作为一个金融业的财务人员，只能说：世界是混沌的，但人总是要为自己的行为找点理由。给一家公司放贷款，总不能说这家公司美女如云吧，总归要讲人家盈利能力如何如何，资产流动性怎样。会计信息作为一种高度概括化的数据，确实有精确性和适用性的问题，但其胜在标准化，就和公制度量衡一样，是大家普遍接受的标准。自己买股票，随便什么标准皆可，但要说服别人买股票，就要用一套大家都接受的标准，会计恰恰是这种标准个人认为这个命题有诸多问题。
1、会计本身不精确？
会计的目的就是精确描述企业的经营活动。
会计准则制定了那么多规定，目的就是让不同企业会计方法统一，从而有一个可比较的可能。另外，会计必须剖析每个经营活动的金融本质，再进行记录，这本来就避免了纷繁外表的经营活动对会计的影响。
也许会计估计给会计留下了操纵的空间。但运用最佳会计估计永远是会计的首要考虑。精确的会计是会计的最终目的。
2、基于会计的金融决策意义不大？
做金融分析的第一步是还原会计数据。
什么叫还原会计数据？就是把企业的会计政策、会计估计等涉及主观判断的决策梳理一遍，找出其中不合理的部分，用自己认为合适的会计政策和会计估计进行财务报表重述，从而得到符合自己理解的会计数据。
是的，这是一个非常专业的工作。但没有这一步，就别指望能做出正确的金融决策。
3、关于回收期和NPV
这两个其实都是相当不精确的指标。
说他们不精确，不是因为采用的过往数据不精确（前面已经解释过了），而是因为他们是建立在大量未来数据的预测之上。这些未来数据的预测是不精确的。
相比之下，回收期利用的预测数据更少。可靠度嘛，只能说相对高那么一点。不知道大家是否还记得“半杯水"的故事。
会计信息至少能为决策者提供”半杯水“，你不能因为杯子里另一半是空的就说这杯水没有价值了。公司决策的意义在方向的指引，而不是细节的考量。 只说一句：
公司用来做决策的会计数据，和公司披露给资本市场的会计信息，是不一样的
这就是corporate practitioner 解决既要符合会计准则又要对决策者有用这对矛盾的。事实上，符合gaap的会计信息和报表完全是为了资本市场规范化的要求，对公司决策来说意义是不大的。
但还真别说，CAPM能解释的比第二名正好高了8％ (Because the APT, multi-factor models can't explain nothing)
同理，会计只要比第二名好，那就用在公司金融身上了(so as long as the CAPM is better than the second best, you use the CAPM)
当然会计不是CAPM,但你懂的（You get the point)我的理解：会计面对的是已经实际发生的业务，对客观事实进行主观改造成可理解信息，公司金融面对的是未来未发生的事项作出决策。
就好像，老师在课堂上讲课，学生做笔记，学生做的事情就像会计。
你说的会计不精确，可能就是学生对老师的讲课内容理解有偏差。
那么最好的方法，就是拿个录音机把老师讲的内容全录下来，但这里有个问题，就是老师讲课会夹杂很多无用信息，比如开个玩笑、说说课外的故事，这些都与知识点无关，学生要的就是跟知识有关的信息。
那么，如何把有用信息提炼出来，就是会计应该做的事情。
而公司金融，我觉得可以理解为参加考试。学生根据自己做的笔记复习，然后参加考试。
那么，这里存在两个问题：1、学生做的笔记不准确；2、自己答题对题目把握不好or对知识点运用不到位。
以上两个问题都会导致答题失利。
这跟你说的利用会计信息，来进行公司理财决策是一样道理。
对于会计信息的失准，随着技术的进步，是可以提高精度的，这跟训练一个学生是一样的，不断做笔记是可以提高熟练度和准确度的。
而由于未来存在极大的不确定性，这跟你遇上什么难度的卷子是一样，你不可能提前知道题目（排除作弊情况），所以公司理财本身就无法对未来有一个很准确的预估，即使会计信息再精确也对此毫无办法。
而对知识点运用不到位，这只能是管理层的问题了。
所以，你说会计本身不精确，那么公司金融决策本身意义大不大？
未来还是问上帝吧。
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下班吃完饭，回答下第二个问题。
回收期算的是什么时候能够回本，NPV算的是到期能够获得多少收益。
如果有两个投资方案：A是建设一个钢铁厂，投资1亿元、回收期10年、NPV5000万，B是开一个便利店，投资50万元、回收期2年、NPV30万元。
选哪个？
不能作出选择。
因为只就这样的信息来做比较，没有意义，必须看自身的财务状况和期望收益。
必须确定自身的现金流是否能够撑得过回收期，撑得过，NPV才有意义。
如果手头只有1.5亿元，那么投资钢铁厂是很吃紧的，无法确定未来10年会发生什么事，5千万元够不够应付。
10年确实是一个不确定的数，但至少让你知道未来有很长一段时间会熬得很辛苦。
所以，回收期和NPV选哪个？两个都要看！即使两个都是毛估估。
只不过在寻宝的过程中，我首先要确定自己能不能活下来，再看看活下来后能拿到多少宝藏。
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
第三个，不懂。不精确不是问题；够用（够指引方向、足够支持做决策的逻辑）就行，大致的正确好过精确的错误；相比追究是否精确，更要注意是否用错了数据间的逻辑、是否有正确的思维模式；
另外，如果所有的方法都不能达到精确，那么相比之下最精确的（哪怕同样非常不精确）就是我们该使用的。财务会计的一个重要职能是向与企业有利害关系的各个方面以及其他相关的机构提供决策有用的信息。决策有用的会计信息主要指企业经营成果、财务状况和资金流转等信息，这些信息是分别通过损益表、资产负债表和现金流量表等会计报表加以反映。
巴菲特在1996年致伯克希尔股东的信中坦承道：“我们只是对于估计一小部分股票的内在价值还有点自信，但也只限于一个价值区间，而绝非那些貌似精确实为谬误的数字。”
回到问题的本质：
提供会计信息的目的是什么？决策依据
决策是一个复杂的过程，不是由某个单个变量决定的。对于公司决策者而言，尽可能多的搜集信息，即使是模糊准确的会计信息，可以帮助决策者消除信息不对称的影响。
针对你提出的"Ross 的公司理财书里面提到很多公司在衡量项目可行性的时候，在回收期和NPV 之间选择的时候，很多公司宁愿用回收期这一相当不精确的指标"这一问题。
首先我们要说采取NPV法的条件：
不考虑风险定义和测度；或是将现金流看做是确定的一致量；或是设定期望现金流和期望收益率。
你在项目计算期内，按行业基准折现率或其他设定的折现率计算的各年净现金流量现值就一定精确吗？
投资回收期法的优点在于计算简单，易于理解，且在一定程度上考虑了投资的风险状况（投资回收期越长，投资风险越高，反之，投资风险越低）。 当然它没有考虑货币的时间价值是其软肋。
对于项目投资而言，采取多种方法综合分析考虑当然更好。可是如果决策者的能力或条件有限，或者受公司的历史背景影响，采用一种简单易于理解的方法亦可。首先，会计和财务分析分属两个不同的领域，会计在于如何尽可能及时、准确、符合经济实质地将企业的经营状况用简单直观、可比的形式体现出来；而财务分析则是基于会计数据基础对企业的经营情况进行评价的一套指标体系。
会计和财务分析都不可避免地存在不准确性，但这种不确定性是内生的，只能完善而无法完美。但使用两者时，大都不需要得到绝对的结果，更多的是用于相对比较。会计和财务分析有用的地方就在于设立了一套标准体系，使得使用它们的主体具备了相对比较的基础，相对而言，不准确性就没那么重要了。
至于进行经济决策，会计和财务分析所能提供的只是基础数据和方法，最重要的部分则在于预测，是对宏微观、产业、市场、经营模式、经营效率等等的把控。其实决策的正确与否真的在于使用NPV还是回收期、回收期是5年还是5年3月吗？它们都只不过是提供了进行经济决策的的思路和方法，对于项目或决策本身而言根本没有影响。如果可能，请告知我有多少种职业做的是真正“精确”的事会计学是种语言。
对于一个公司而言，会计将繁杂的各种公司经营活动翻译成这种统一的语言以供公司内部交流、理解公司经营状况。可以理解为是一种方言，一个公司里的部分人懂就行。
对于更大的范围，比如公司与投资者之间的交流，就需要财务将方言翻译成普通话。
用任何一种语言，都会有词不达意、误解的时候，但是这妨碍我们之间的交流了解吗？不能理解对方是语言的问题还是语言使用者的问题呢？在得到一段表达通顺、没有歧义的文字指示，并能够完全理解的情况下，做决定的人就不会掺杂一丝自己的意志吗？
同样的，金融决策者做出错误的决策，通常不应该怪会计这门语言。会计为公司价值的量化提供了一种有效的方法。
虽然并不完全可靠，但一份经过合格审计的公司财务报告也已经能很有作用地披露一家企业的非常多的信息。
当然，判断一家公司的价值光靠财务信息是不够的。学过初级财务管理的人也都知道公司在不同的成长阶段，财务信息的重要性也是不同的。投资人在评估公司是否有投资价值时，在拿到企业财务报表的同时，也会从其他各个非财务方面去了解这家企业的其他情况。
但是，当“价值”这种虚飘飘的东西能用数字量化了之后，其给人的感觉是相当直观的。这也是为什么统计学、概率论，以及现在的金融工程出现的原因，他们的目的都是为了量化一个虚拟的东西。而现代商业学科的一切量化价值的基础，都可以追溯到会计上面去。会计就是我们的祖先为了提供一个更简单清楚的世界而发明的方法。
当然最后还是要强调，会计提供的不是全部，而是一种方法、一种手段。会计信息的不准确性在于：
1.同样的经济行为，企业可以采用不同会计方法进行处理，得出的报表也会不同。比如企业掉了100元钱，会计可以说这是一笔意外损失，计入营业外支出抵扣利润少交税。会计也可以说这是谁丢失的谁赔偿，计入其他应收，对利润税务没影响。会计也可以说这是吃一堑长一智，计入无形资产增加资产等等处理方法。不同的处理对企业的各个科目和报表的出来的数据不一样，企业也可以选择对自己最有利的处理。
2.会计处理的出来的数据只是过去的数据，是企业已经发生的经济行为的记录。而对于企业未来发生的经济行为，没有相关科目进行展示。而企业的投融资决策，是需要在对未来的经济行为进行预计的基础上做出的。而对未来经济行为进行预计除了需要对自己企业过去的状态和发生的业务进行了解之外，还需要对未来市场的发展情况，人员配备，风险情况等等进行了解和比较，但是这些都没有在财务报表中进行展示。这也是会计信息对于企业决策不准确性的一些方面。
3.企业会计的能力问题，道德问题以及企业老板自己的一些打算也会导致会计信息不准确。
但是即使这样，那么为什么企业还是要请会计做账，国家还是定期要求企业（上市）披露财务报表呢？那是因为会计信息也有它的准确性。主要在于：
1.同样的经济行为，企业在不同时期，必须采取相同的会计方法进行处理。这在会计上叫做可比性原则（一致性原则）。比如企业掉了100元钱，你在第一年计入了营业外支出少交税了，那么第二年甚至第二个月，你又掉钱了，那么你就应该采用第一次的方法计入营业外支出了。你不能说我第二年想上市，所以要增加利润，我将这个计入其他应收，那这就违背了会计准则和相关法律。这样在相同处理方法相同口径下做出来的同比增长数据就有参考价值了，不管对于企业决策还是企业利害关系方都是有用的。
2.会计处理的数据只是过去的数据，但是那却是企业真真正正发生的数据，特别是资产负债表，是企业在会计截点状态的较真实反映。而对未来状态的预计你只能是预计，变化可能性很大。比如你说我现在有50个人，预计半年后我要到100个，所以要增加50个人的工资。但是有可能第二天你公司就有25个人离职了，或者市场不行了，立马裁员20个。但是企业有50万资金在银行，不可能第二天平白无故的变成25万了。只有知道了自己的家底，才有底气和基础做关于未来的决策。
3.财务指标，金融理论，各种模型数据出来的数据只能是做一个参考，不同行业，不同的时间，这些指标都是千差万异。如果你是外部投资者，你参考的是你目标企业的财务报表，那么你除了关注报表数据，你还需要关注报表附注。更加重要的是，你还需要去你的目标企业实地考察。（木有看到王亚伟还去调查企业的用电和用水数据呢，道听途说的……）。如果你是内部需要投资一个项目，那么你作为老板，需要和你的财务深入的沟通，这些数据是在什么情况下的出来的，将来这些情况可能会有什么变化。这样就可以尽可能的剔除这些财务数据的系统性误差，以及一些人为的误差。
以上是我对会计信息本身不准确的一些认识，内容中较少涉及到公司金融理论。主要是因为原来在企业主要搞财务，没怎么涉及到公司金融理论。后来我和搭档一起创业做一些事情的时候，我们决定做或者不做的时候，也确实都做过NPV和回收期的测算和对比。后来也确实都用回收期进行决定的多主要在于，NPV太麻烦，计算一大堆。而且假设太多，不确定性太大。还不如我做个现流表和利润表，测一下回收期来得快。（因为搭档们都是和财务相关，看到现流表和利润表大概心理就有数了）
以上信息，有点文不对题。如无帮助，请点击“反对”和“没有帮助”，谢谢！会计虽不精确，但也是在对方有作假动机情况下能拿到的最精确的数字了。不用会计指标则意味着你什么指标都没了。我觉得题主的问题表述的不是很精确，把仇恨拉到了会计上面...
会计不只是对公司经营状况的估计，题主的意思应该是财务预测数据的不精确对财务模型和项目决策的影响。
财务预测数据如有合理的数据基础和符合行情的风险调整变动，用在财务模型里并无不妥，不需要也做不到100%精确。以本人过往项目经验而言，财务预测数据其实是非常容易达成共识的一项input。风险的调整其实最多还是通过折现率来体现。
在衡量项目可行性的时候，项目参与各方的考量是不同的。譬如对于牵扯到贷款的资本开支较大的项目，银行很看重pay back period，投资方更看重IRR、NPV 。
公司在进行项目财务决策的时候，几乎都会使用corporate finance工具。公式是死的，人是活的，工具的使用依项目的特点而定，依行业通行做法而定，达到横向比较的目的，跟国内外无较大关系。input数据做不到完美各方都明白，重要的是在input相似的情况下，比较出哪些项目更胜一筹，风险回报更高。
题外话：Bloomberg有些数据算法一直是有问题的，但如果过去几十年的数据都是这么算出来的其实对使用者来说仍是有参考价值的历史数据。同理，两家投资公司去看ABC三个项目可能得出不同的model、IRR、NPV，但最终分析出来的投资优先次序极有可能仍是一致的。会计上确实存在很多估计，最常见的比如：减值准备、固定资产使用年限、无形资产使用年限、长期待摊费用摊销年限、或有事项。 但是这些估计并不是拍脑袋拍出来的。所有的会计估计都有一定的原则和具体方法。比如银行的减值准备有一整套关于default probability, exposure at default 以及 loss given default 的计算方法。各种资产的使用年限也都是需要有依据的。
所以，虽然会计上存在大量估计，但是这些估计是根据一套同样的理论基础估算出来的。
而会计的目的就是这样的估计尽可能公允的反应公司的经营状况。很多情况下这些估计的算法可以简化，会计也有一个重要性原则, 可以简化，但是原则上误差不能大到“很可能会改变或影响依赖这一信息的人的判断”
所以，会计首先是将不同企业的各种估计用统一的语言表达出来，第二就是确保表达出来的状况和实际状况间不存在很可能会改变或影响依赖这一信息的人的判断的差异。财务会计准则的基石之一就是“有用性”，这种有用性包括两点：第一是会计数字要对债权人、股东、政府、投资者等等利益攸关方有使用价值；第二是会计信息要反映企业的经济资源，以及他们的claim和历史变化。
这种原则听起来非常美好，但很遗憾的是，从财务会计的这块基石开始，会计的确认和计量就不可能完全满足所有财务信息使用者的需求。
比如，对外部的股票投资人来说，他们关心的是股票未来的分红以及增值能力，这体现在资产的会计计量上，很自然地就是公允价值和历史成本的取舍：存货价值提高时，是用账面价值还是公允价值计量？金融资产升值时，用历史成本还是公允价值计量？对外部投资人来说，他们希望最好是对于所有存在可靠公允价格的资产，都用公允价值计量，且每天更新，这样他们更好评估企业的价值几何（至少是相对于历史成本来讲会更有利于价值判断）。
但是债权人肯定不会同意这种计量模式。现在的很多债权产品对企业的资产负债比例、流动性等等都有限定（covenant），企业在还清债务之前不能随意逾越。如果企业可以在存货涨价的时候提高存货的账面价值，那企业就更容易满足债权人对企业经营施加的约束条件。一旦价格出现波动，债权人的利益很可能就会受损。所以，债权人希望资产和收入的计量越保守越好，负债和费用的计量越及时越夸大越好。
再比如，政府对于企业的会计准则，很可能持有的是一种比较长期的眼光，希望能从企业的财务数据中汇总出统计数字，便于宏观调控和决策。短期内企业的资产以什么数值计量，长期内反正都会抹平，所以政府角度可能不会介意。但是，政府希望每年的数据之间可比性较好，每年的资产规模、会计利润的统计可以比较，这样方便政府做宏观决策。这样的话，政府肯定不希望金融市场的波动影响的企业利润，进入到宏观决策的过程。举例来说，房地产企业的现金周期可能依每年的流动性情况发生变化，今年的账款平均180天收回，明年要250天，这样今年和明年在收付实现制下的利润（即现有会计准则下的现金流）可能有天壤之别；但在权责发生制下，只要企业的生产情况不变，会计利润是完全不会变化的，这样控制变量，非常有利于做出宏观判断。
因此，“金融决策”本身就是一个非常宏大的概念，金融市场中不同身份的角色，决策的过程和角度有云泥之别。也正是因为这个原因，会计信息不可能同时满足所有人的需求，而只能退而求其次，满足尽量大多数人的尽量大多数需求，会计准则、会计报告和审计等等，从来都是多方制衡的结果。这样的例子数不胜数。就以金融资产的准则为例，同样的股票，如果作为交易性金融资产，则公允价格变动可直接影响当期利润；如果作为可供出售金融资产（AFS），则公允价格变动直接计入所有者权益，而不影响利润。哪种会计计量方式是“正确的”？都是，也都不是，取决于使用者自身的需要而定。金融决策用到的信息浩如烟海，会计在决策过程中能提供的信息必然是有限的，也一定是有偏的，所有会计数字在投资中实际上都是不精确的，投资分析师需要对会计数字做各种调整。
会计的贡献在于为所有的金融决策提供了一个基础和起点：债权人在这个基础上采取更保守的偿付能力分析，可能需要看到会计数字中隐藏的负债或费用；投资人在这个基础上进行未来现金流的预测，需要挖掘未来收入增长点、看出资产负债中的风险；政府在这个基础上计算投资与回报的宏观状况，可能需要把一些非经常项目抹平，便于把握更真实、在长期中更能持久的经营表现。
以楼主的问题为例，levered和unlevered cash flow这一套，属于公司金融中公司估值的理论。这套估值理论的特点在于，它完全基于未来现金流的角度对企业来估值。所以，理论上来讲，如果你能够直接预估未来无限年份每年的自由现金流（Free cash flow），并知道合适的折现率，那么你根本就不需要会计的存在。因为会计信息是一套妥协了很多人的需求而报告出来的信息，而既然你对未来的现金流能做出完全准确的预估，那么根本不必用那一套有偏差的数字。
然而在实际操作中，就像之前所说，会计为投资决策提供了一套“不差”的基础。换句话说，会计科目的确认和计量反映了企业的经营特点，其本身的生成过程和结果都是对金融决策有用的，但有用不等于直接拿来使用。我们很容易把会计数字（accrual basis）调整到估值理论需要的现金流（cash basis），具体调整方法在任何一本中级财务会计教材上都可以找到（当然会计现金流和自由现金流还有一些技术上的细微差距，但已经基本脱离了会计的范畴）。
举例来讲，会计上的收入数字不包括以前年度发出、今年收款的货物，但却包括今年发出、明年才收款的货物；收入数字还考虑到了已收到现金，但以后会以某一概率退货的发出货物，并扣除了相应部分的收入；对有些比如建设企业，收入和收款根本就是两套系统（一个在收入，一个抵减存货）。金融分析师为了应用现金流估值模型，通行的办法就是调整会计报表，并做出现金流的预测。自由现金流的公式：息税前利润 * （1 - 税率） + 折旧 - 资本支出 - 运营资本变化，每一个都（基本上）是会计概念，调整后就成了金融决策中非常重要的数字，这就是每个投行都在金融决策中使用的数字了。
至于回收期和NPV的选择，更多的是成本收益的考量，因为NPV涉及了太多的估计和预测，不如回收期那么容易。
参考书目：Intermediate Accounting by Kieso, Weygandt and Warfield脱离业务逻辑单纯的谈论会计或者金融没有任何意义。
从金融决策的角度：
作为外部人员，如果不理解业务逻辑，即便你分析1000家公司的报表，也只能了解个皮毛；
而对内部人员来说，会计更多的是对自己脑海中公司情况的一个印证。
在企业内部，甚至是投资公司，真正决策的时候，神马的公司金融理论，npv，irr，回收期根本不是重点，重点永远是业务逻辑，金融理论只不过是验证下自己心目中的理解而已。如果考试分数不能精确衡量一个人的能力，那么以分数作为录取标准有多大意义？
道理是一样的啊小朋友！作为一个金融业的财务人员，只能说：世界是混沌的，但人总是要为自己的行为找点理由。给一家公司放贷款，总不能说这家公司美女如云吧，总归要讲人家盈利能力如何如何，资产流动性怎样。会计信息作为一种高度概括化的数据，确实有精确性和适用性的问题，但其胜在标准化，就和公制度量衡一样，是大家普遍接受的标准。自己买股票，随便什么标准皆可，但要说服别人买股票，就要用一套大家都接受的标准，会计恰恰是这种标准个人认为这个命题有诸多问题。
1、会计本身不精确？
会计的目的就是精确描述企业的经营活动。
会计准则制定了那么多规定，目的就是让不同企业会计方法统一，从而有一个可比较的可能。另外，会计必须剖析每个经营活动的金融本质，再进行记录，这本来就避免了纷繁外表的经营活动对会计的影响。
也许会计估计给会计留下了操纵的空间。但运用最佳会计估计永远是会计的首要考虑。精确的会计是会计的最终目的。
2、基于会计的金融决策意义不大？
做金融分析的第一步是还原会计数据。
什么叫还原会计数据？就是把企业的会计政策、会计估计等涉及主观判断的决策梳理一遍，找出其中不合理的部分，用自己认为合适的会计政策和会计估计进行财务报表重述，从而得到符合自己理解的会计数据。
是的，这是一个非常专业的工作。但没有这一步，就别指望能做出正确的金融决策。
3、关于回收期和NPV
这两个其实都是相当不精确的指标。
说他们不精确，不是因为采用的过往数据不精确（前面已经解释过了），而是因为他们是建立在大量未来数据的预测之上。这些未来数据的预测是不精确的。
相比之下，回收期利用的预测数据更少。可靠度嘛，只能说相对高那么一点。不知道大家是否还记得“半杯水"的故事。
会计信息至少能为决策者提供”半杯水“，你不能因为杯子里另一半是空的就说这杯水没有价值了。公司决策的意义在方向的指引，而不是细节的考量。 只说一句：
公司用来做决策的会计数据，和公司披露给资本市场的会计信息，是不一样的
这就是corporate practitioner 解决既要符合会计准则又要对决策者有用这对矛盾的。事实上，符合gaap的会计信息和报表完全是为了资本市场规范化的要求，对公司决策来说意义是不大的。
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