企业价值股票估值模型构建及其验证

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1、企业价值股票估值模型构建及其验证内容摘要:本文从Feltham-Ohlson模型出发,探讨企业价值的来源,针对我国证券市场的估值问题,构建企业价值股票估值模型。同时结合我国证券市场进行实证分析,验证了该估值方法的有效性。关键词:Feltham-Ohlson模型剩余收益净资产收益率我国证券市场己经有十多年的历史,但对于股票应该如何定量的进行估值这一问题,始终没有较为明确的、能够得到市场普遍认可的估值模型或方法。虽然目前很多证券投资分析报告中也提供了根据DCF、DDM、EV/EBITDA等计算方法得出的股票内

2、在价值,但由于涉及的假设项目繁多,表示形式繁琐,其计算出的结果并不为市场所普遍接受。换言之,当前我国证券市场上的证券估值很大程度还是依靠经验,具有很大的不确定性。在股票估值模型中,古老而经典的当数股利现金折现模型。随着世界各国资本市场的深度发展和会计政策的进一步改善,Feltham和OhIson根据会计信息构建出一个经典的估值模型。本文从Feltham-Ohlson模型出发,通过对企业价值来源的探讨,构建出企业价值股票估值模型,并结合我国证券市场进行实证分析,探索实用的科学估值方法。Feltham-Ohl

3、son模型与金融资产剩余收益美国学者Ohlson作为现代投资估值理论体系的代表人物,在20世纪90年代中期与Feltham合作所提出的股票估值模型,成为当今有关股票估值理论领域的主流。两位学者认为20世纪80年代以前的有关企业收益与股票收益的相关性分析不能清晰解释企业收益是如何与股票价值相关的,因此他们建立了一个将股价与会计收益相联系的经典模型,模型表达式为:Pt=bvt+aloxta+a2oat+3*vt(1)其中,Pt是公司股价,oxta是每股营运剩余收益,oat是每股营运资产,bvt是每股净资产。在

4、Feltham-Ohlson模型中,企业资产分为营运资产和金融资产,企业总的剩余收益等于营运剩余收益与金融剩余收益之和。但同时Fertham-Ohlson模型又假设金融资产不会产生剩余收益,因此最终的Fertham-Ohlson模型都将重点放在了营运事项,并在各种表达公式中,使用oxta代替了xta。但是,在企业实际的运营中,金融资产往往是产生利润的一个重要环节。甚至有些特殊类型的企业,金融资产恰恰是其获得利润的最大来源。例如金融行业的银行、证券乃至保险公司,如果宄其资产和利润的关系,肯定是货币类资产(即

5、金融资产)才是这些公司的利润来源。因此,虽然Fertham-Ohlson模型是一个适用性很广的经典模型,但金融资产不会产生剩余收益这一假设缩窄了该模型的适用范围,应该得到修正。取消这一假设后,得到具有更加广泛适用性的估值模型:Pt=clxta+c2bvt+0*vt(2)其中,c2=l+a2。净资产收益率与企业价值估值模型根据经典的现金流折现理论,资产的价值来源于该资产未来能够带给拥有者的现金收益,但没有涉及到现金收益是从何而生。Fertham-Ohlson模型提出了净资产bvt和剩余收益xta决定企业价值

6、,但也没有探讨企业净资产值和剩余收益的来源。本文则试图找出决定企业价值的关键性因素,以建立更有效的企业价值估值模型。上文中,在取消金融资产不产生剩余收益这一假设后,推出了Fertham-Ohlson股票估值模型(2),再考虑到xta=xt-r*bvt-l,bvt=bvt-l+xt-dt,得至G:Pt=cl(xt-r*bvt~l)+c2(bvt-l+xt-dt)+3*vt(3)其中,r是无风险收益率,xt是每股收益,dt是每股红利。此时,引入假设条件dt=r-bvt-l0该假设条件的经济意义为,企业每年的分

7、红等于净资产的无风险收益。一般而言,投资者持有某家上市公司的股权,往往期望每年获得一定数额的分红,而优质的上市公司往往每年也会进行分红。同时假设的分红金额等同于净资产的无风险收益,意味着投资者持有公司股权每年可获得企业帐面净资产的无风险收益率(如一年期银行存款利率)的收益。整理后,得到:Pt=(cl+c2)(xt-r.bvt-1)+c2bvt-1+0*vt⑷为了明确企业剩余收益的来源,引入净资产收益率ROE(RateofReternonCommonStockholders’Equity),并弓

8、入关系式:

9、xt=ROEfbvt-l,整理后,得到企业价值模型的最终形式:Pt=01(ROEt-r)bvt-1+02bvt~l+3*vt(5)其中,el=cl+c2,02=c2。在无风险收益率r为常数的假设下,这个模型非常直观的表示出,企业的价值与两个因素有关:ROEt和bvt-1。简而言之,在同等净资产的条件下,企业运营资产所能获得的净资产收益率越高,企业价值越大,在资本市场上越能够获得高额溢价。利用相关数据的实证检验为了验证新的模型是

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