基于聚类分析的相对比较评估方法实证分析

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1、基于聚类分析的相对比较评估方法实证分析  【摘要】相对比较评估方法是企业价值评估的一种重要方法,但是该方法在使用时存在可比公司难以选择、评估结果容易被操纵的问题。文章针对这一问题,利用因子分析和聚类分析模型建立可比公司的相似度模型,提出能提高可比公司相似度的相对比较评估方法,并利用SPSS统计软件进行实证,验证该方法的可行性和准确性,为相对比较评估方法在我国的应用提供实证依据。  【关键词】相对比较评估方法;因子分析;聚类分析;实证分析  企业价值评估作为一项综合性的资产评估,是帮助企业实现财务管理目标的有力手段之一,在企业经济活动中应用广泛。现有的企业价值评估方法

2、主要有成本法、相对比较评估法和收益现值法;主要的评估模型有现金流折现模型、股利折现模型、剩余收益模型、期权定价模型和EVA模型等。  相对比较评估方法由于使用简单、易于理解而在实践中得到了广泛的应用,然而该方法也极易被误用,特别是在可比公司的选择方面,尤其在我国,市场发育还没有健全,很难找到在风险和增长等方面完全一样的参照企业,人们有时只凭主观经验选择可比公司,容易造成人为操纵的结果。为了找到相似度更高的可比公司,本文将建立基于因子分析和聚类分析的相似度模型,对可比公司进行选择。  一、相对比较评估方法简介  由定义可以看出,使用相对比较评估方法要具备两个条件:一是

3、为了便于对可比公司进行价格比较,必须将市场价格标准化,通常做法是用股票市场价格除以利润、账面价值、营业收入等指标计算出一些数值作为比较乘数;二是需要找出与被评估企业相似的可比公司,并根据其市场价值进行差异调整。  (一)常用的比较乘数  3.股票价格/销售额(P/S)  近年来很多评估人员开始使用P/S乘数,该乘数较P/E或P/B乘数而言,有很多优势:首先,P/S乘数在使用时没有条件限制,而市盈率及市净率可能会因为是负值而在评估时变得没有参考意义;其次,由于股票价格、销售收入受会计政策的影响较小,P/S乘数不容易被人为扩大。  (二)可比公司的选择和差异调整  参照

4、企业的选取主要考虑行业、资产结构、财务等标准,一般应选取在行业、主导产品或主营业务、企业规模、市场环境、资本结构以及风险度等方面相同或相近的公司。因此,相关性的大小对目标企业的评估价值有较大影响,相关性越强,得出的目标企业的评估价值越可靠、合理。  差异调整的方式有以下三种:一是主观调整,即从公司风险、收益等方面分析单个乘数和平均乘数差异较大的原因,剔除一些异常值;二是乘数调整,即对基本乘数进行复合调整;三是行业回归,即当可比公司之间在多个变量上都有差异时,可以用乘数和基本变量进行回归,当可比公司数量较大,且乘数和基本变量之间的关系较为稳定时,该方法较为合理。  下

5、面笔者将介绍因子分析和聚类分析原理,建立基于因子分析和聚类分析的可比公司相似度模型,选出相关性强、相似度大的可比公司,并用SPSS18.0统计软件进行实证验证。  二、实证分析  笔者设计的相似度模型需要建立指标体系,依据该指标体系,进行因子分析和聚类分析,在可比公司中寻找与被评估企业最为相似的一组目标公司。  影响企业相似度的相关指标很多,为了能更准确清晰地说明问题,笔者只考虑易得到准确数据的定量因素对企业相似度的影响,选取财务指标中的若干项作为指标体系。另外,实证分析已经证明,股票价格对企业内在价值的反应程度高,并且能够通过每股收益、每股账面净资产、每股经营现金

6、流量等指标判断企业价值预测的合理性。所以,本文将股票价格作为被解释变量,用股价验证预测结果的可靠性。  综上,相似度模型的指标体系包括盈利能力指标、经营能力指标、增长能力指标、偿债能力指标、综合指标五大类。其中,第一类包括销售毛利率、主营业务利润率两个指标;第二类包括存货周转率、总资产周转率两个指标;第三类包括净资产周转率、主营业务增长率、净利润增长率三个指标;第四类包括流动比率、速动比率、资产负债率三个指标;第五类包括每股收益、每股账面净资产、每股经营现金流量三个指标,具体如图1所示。表1和表2中的X1—X13表示图1中从销售毛利率开始依次往右到每股经营现金流量的

7、13个指标。  2.样本公司的选择及数据选取时间的确定  (1)选取2010年上海证券交易所电子类行业31家上市公司为样本(除去ST类公司1家、2012年上市的公司2家,剩余31家公司)。  (2)样本上市公司财务指标数据均为2010年年报数据。  (3)因为所选样本上市公司的年报均于3月底之前披露,所以选取2011年4月1日的收盘价为估测值,并与真实值对比,作为检验提出模型正确性的依据之一。  3.模型分析结果  (1)因子分析结果  利用SPSS18.0软件对31家样本公司的13个指标按照主成分分析技术进行因子提取,结果如表1、表2。  从表1和表2可以看出

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